Peramalan Permintaan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Perencanaan Produksi Menggunakan Linear Programming pada Perusahaan Aluminium
Authors: Khairunisa Rahmi , Marie Iveline Anne , Moengin Parwadi , Widayanti Nue Jihan , Nilla Nilla 
Published: March 2022

Intisari— PT ABC menghasilkan berbagai macam produk aluminium ingot sekunder yang kemudian didistribusikan pada produsen otomotif roda dua dan roda empat di Indonesia dengan standar kualitas yang tinggi. Bahan baku utama pada produksi aluminium ingot sekunder adalah basemetal, scrap yang diperoleh dari pengepul barang rongsok serta bahan addictive seperti silikon dan tembaga. Saat ini perusahaan kurang optimal dalam menerapkan perencanaan produksi yang menyebabkan tidak maksimumnya pemanfaatan fasilitas produksi serta pemanfaatan penggunaan energi bahan bakar gas yang menyebabkan tingginya biaya produksi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan hasil peramalan permintaan dan perencanaan produksi yang dapat menurunkan biaya produksi. Pada penelitian dilakukan perancangan model peramalan permintaan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan untuk mendapatkan proyeksi permintaan selama 3 periode mendatang. Selanjutnya dilakukan perencanaan produksi dengan menggunakan pendekatan Linier Programming yang telah mempertimbangkan ketersediaan sumber daya produksi sehingga dapat meningkatkan utilisasi fasilitas produksi dengan biaya produksi yang minimum. Berdasarkan rencana produksi dapat dilakukan perhitungan kebutuhan persediaan bahan baku pembentuk produk. Hasil peramalan dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan memberikan hasil peramalan permintaan dengan nilai error yang kecil. Hasil proyeksi permintaan untuk periode 1 adalah sebanyak 804.645 kg, periode 2 sebanyak 529.307 kg, dan periode 3 sebanyak 788.669 kg. Berikutnya, dengan menggunakan output hasil peramalan permintaan menggunakan JST, dilakukan perencanaan produksi yang memberikan solusi jumlah produksi yang optimal, yaitu untuk produk AC2C, ADC12 dan HD2 yang menghasilkan biaya produksi minimum. Berdasarkan hasil perhitungan perencanaan produksi dapat ditentukan kebutuhan bahan baku basemetal, skrap dan addictive untuk mendukung operasional produksi pada perusahaan aluminium. Abstract— PT ABC produces a wide range of secondary aluminum ingot products which are then distributed to two-wheel and four-wheel automotive manufacturers in Indonesia with high quality standards. The main raw materials for the production of secondary aluminum ingots are base metal, scrap obtained from junk collectors and addictive materials such as silicon and copper. Currently the company is less than optimal in implementing production planning which causes the utilization of production facilities not to be maximized and the use of gas fuel energy which causes high production costs. The purpose of this research is to obtain the results of demand forecasting and production planning that can reduce production costs. In this research, the demand forecasting model is designed using the Artificial Neural Network method to obtain demand projections for the next 3 periods. Furthermore, production planning is carried out using a Linear Programming approach which has taken into account the availability of production resources so as to increase the utilization of production facilities with minimum production costs. Based on the production plan, it is possible to calculate the inventory requirements for raw materials forming the product. Forecasting results using the Artificial Neural Network method provide demand forecasting results with a small error value. The results of requests for period 1 were 804,645 kg, period 2 were 529,307 kg, and period 3 were 788,669 kg. Next, by using the output of demand forecasting using ANN, a production plan is carried out that provides the optimal production quantity solution, namely for AC2C, ADC12 and HD2 products that produce minimum production costs. Based on the calculation results of production planning, it can be determined the need for base metal, scrap and addictive raw materials to support production operations in aluminum companies.