99 dan Natal serta tahun baru. Keadaan ini terus berulang setiap tahunnya sehingga
pola data musiman yang dimiliki oleh data produksi tersebut adalah pola musiman dengan panjang musiman 12.
7.1.2 Peramalan Produksi
Metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan produksi susu UHT periode tahun 2006 adalah metode terbaik dari beberapa metode yang telah
diujikan. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh bahwa model dekomposisi additif dengan seasonal length 12 merupakan model terbaik untuk meramalkan produksi
bulanan susu UHT periode tahun 2006 karena memberikan nilai MSE terkecil, yaitu 102 862. Perbandingan nilai MSE pada beberapa model yang diujikan dapat
dilihat pada Lampiran 10. Metode dekomposisi bertujuan untuk membantu pemahaman atas perilaku
deret data sehingga dapat dicapai keakuratan peramalan yang lebih baik. Komponen yang mempengaruhi deret data dapat dikelompokkan menjadi empat
macam yaitu trend, musiman, siklus, dan faktor acak. Apabila dalam suatu deret data terdapat komponen-komponen tersebut maka model dekomposisi akan
memberikan hasil yang optimal dan cukup akurat. Pada deret data produksi susu UHT PT. Indolakto seperti yang telah dijelaskan sebelumnya terdapat komponen
tren dan musiman sehingga model ini cocok digunakan untuk meramalkan beberapa periode waktu kedepan dan jika dibandingkan model Winters, model ini
tidak terlalu rumit. Penerapan model dekomposisi aditif dalam penelitian ini dapat dilihat
pada Lampiran 12. Langkah pertama adalah memisahkan masing-masing komponen yaitu komponen tren dan musiman. Caranya yaitu dengan menghitung
100 centre moving average
CMA dengan panjang average 12 banyaknya periode dalam satu tahun sehingga diperoleh data time series yang telah hilang unsur
musimannya. Selanjutnya mendapatkan kembali unsur musiman dan error Sn+Et serta menghitung indeks musiman dengan menghilangkan error dari
Sn+Et yakni dengan menghitung rata-rata untuk setiap musim. Jumlah indeks musiman seharusnya sama dengan nol, jika tidak sama dengan nol maka
dilakukan koreksi sehingga diperoleh indeks musiman terkoreksi IMT. IMT berlaku umum disetiap tahun. Langkah selanjutnya yaitu mendapatkan dugaan
komponen tren dengan cara menghitung deseasonalize, yakni mengurangi data aktual dengan indeks musiman terkoreksi IMT, kemudian dapatkan model tren
yang sesuai dengan menggunakan data deseasonalize sebagai variabel tak bebas. Model tren yang terbentuk, yaitu: T = 503951 + 23683.6 t.
Tabel 16. Hasil Peramalan Produksi Susu UHT Periode Tahun 2006 dengan Metode Dekomposisi Aditif
No Periode
Tren T
Musiman IMTt
Nilai Ramalan Y
73 Januari 2 232 853.80
-514 348.11 1 718 505.69
74 Februari 2 256 537.40
-220 914.01 2 035 623.39
75 Maret 2 280 221.00
64 529.70 2 344 750.70
76 April 2 303 904.60
-204 613.04 2 099 291.56
77 Mei 2 327 588.20
-252 849.45 2 074 738.75
78 Juni 2 351 271.80
136 137.29 2 487 409.09
79 Juli 2 374 955.40
92 828.02 2 467 783.42
80 Agustus 2 398 639.00
-37 582.46 2 361 056.54
81 September 2 422 322.60
552 713.04 2 975 035.64
82 Oktober 2 446 006.20
464 243.77 2 910 249.97
83 November 2 469 689.80
123 482.58 2 593 172.38
84 Desember 2 493 373.40
-203 627.34 2 289 746.06
Total 28 357 363.20
0.00 28 357 363.20
Sumber: PT. Indolakto diolah, 2006
Setelah masing-masing komponen diketahui, dalam hal ini adalah komponen tren dan musiman. Langkah selanjutnya adalah melakukan peramalan
101 untuk produksi bulanan susu UHT PT. Indolakto periode tahun 2006, yaitu
dengan menjumlahkan komponen tren dan musiman untuk periode tahun 2006 periode 73 – 84 sehingga diperoleh hasil ramalan seperti pada Tabel 16. Model
dekomposisi aditif yang terbentuk adalah: Ý
t
= 503951 + 23683.6 x t + IMTt Peramalan produksi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah peramalan
jangka pendek satu tahun. Hal ini didasari oleh perencanaan produksi yang akan dilakukan adalah jangka pendek. Menurut Assauri 1999, perencanaan jangka
pendek adalah penentuan kegiatan produksi yang akan dilakukan dalam jangka waktu satu tahun mendatang atau kurang, dengan tujuan untuk mengatur
penggunaan tenaga kerja, persediaan bahan dan fasilitas produksi yang dimiliki perusahaan pabrik. Oleh karena itu, peramalan yang dilakukan adalah peramalan
produksi susu UHT untuk tahun 2006 yang digunakan untuk merencanakan kebutuhan bahan bakunya selama tahun 2006.
Index P
ro d
H a
s il
R a
m a
la n
k g
12 1 1
10 9
8 7
6 5
4 3
2 1
300 00 00 280 00 00
260 00 00 240 00 00
220 00 00 200 00 00
180 00 00 160 00 00
Plot Data Produksi Hasi l Ramalan Tahun 200 6
Gambar 7. Plot Data Hasil Peramalan Produksi Susu UHT PT. Indolakto Periode Tahun 2006
Pola data produksi hasil peramalan tersebut memiliki tren yang meningkat dari bulan Januari sampai bulan Maret, kemudian mengalami penurunan produksi
pada bulan April sampai bulan Mei. Produksi kembali meningkat pada bulan Juni
102 dan pada bulan Juli menurun kembali sampai bulan Agustus. Produksi mencapai
puncaknya pada Bulan September dan terus mengalami penurunan produksi hingga akhir tahun 2006. Plot data produksi hasil peramalan untuk periode tahun
2006 dapat dilihat pada Gambar 7. Produksi susu UHT paling rendah terjadi pada bulan Januari. Hal ini
disebabkan masih tersedianya stock produk jadi susu UHT yang cukup banyak di akhir tahun 2005. Hal ini menyebabkan perusahaan menetapkan kebijakan untuk
memproduksi lebih sedikit. Selain itu, kapasitas gudang produk jadi masih terbatas dalam menampung hasil produksi. Sedangkan pada bulan September
2006 produksi mencapai puncaknya, yaitu sebesar 3 063 394.19 kilogram. Hal ini disebabkan oleh kebijakan perusahaan untuk mengantisipasi lonjakan permintaan
menjelang hari raya Idul Fitri dan persiapan Natal serta tahun baru 2007.
Gambar 8. Plot Data Aktual, Ramalan dan Error dari Data Produksi Susu UHT PT. Indolakto Periode Tahun 2000-2005
Perbandingan antara data aktual, hasil ramalan dan error diperlihatkan pada Gambar. 8. Plot data hasil ramalan menunjukkan sebaran yang mendekati
pola plot data aktualnya. Sedangkan hasil perbandingan antara ramalan dan data
Inde x D
a ta
7 0 6 3
56 4 9
42 35
28 21
1 4 7
1 3 000 00 0
2 000 00 0 1 000 00 0
-1 000 00 0
Vari ab le Err o r
Ak tu al Ramala n
Pl ot Data Produksi Aktual, Ramalan dan Er ror Hasil Dekomposisi Additive
103 aktual produksi susu UHT selama tiga bulan berjalan yaitu dari bulan Januari,
Februari dan Maret tahun 2006 adalah dapat dilihat pada Tabel. 17. Berdasarkan perbandingan hasil ramalan produksi dengan hasil produksi
aktual periode tahun 2006 diketahui bahwa selisih data ramalan dan data aktual produksi pada bulan Januari 2006 adalah sebesar 222 624.31 kg atau sebesar
11.47 persen. Pada bulan Februari, selisih ramalan dan data aktual produksi adalah sebesar 251 796.61 kg atau sebesar 11.01 persen. Selisih tersebut menurun
hingga pada bulan Maret 2006 selisihnya mencapai 121 590.70 kg atau sebesar 5.47 persen. Ini menunjukkan kecenderungan yang semakin membaik antara hasil
ramalan dengan data aktual.
Tabel 17. Perbandingan Hasil Ramalan dengan Data Aktual Produksi Susu UHT PT. Indolakto Bulan Januari - Maret 2006
Bulan Data Ramalan
Kg Data Aktual
Kg Selisih
Kg Januari
1 718 505.69 1 941 130.00
-222 624.31 11.47
Februari 2 035 623.39
2 287 420.00 -251 796.61
11.01 Maret
2 344 750.70 2 223 160.00
121 590.70 5.47
Total 6 098 879.78
6 451 710.00 -352 830.22
5.47
Sumber: PT. Indolakto diolah, 2006
7.2 Perencanaan Produksi
