BAB 2
LANDASAN
TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka
2.1.1 Peramalan
2.1.1.1 Pengertian Peramalan
Peramalan adalah suatu langkah kerja
dalam perencanaan untuk mengetahui atau
memperkirakan sesuatu yang
akan
terjadi di
masa
yang akan datang. Dalam bidang
manajemen dan administrasi ,
peramalan
merupakan alat
bantu
yang penting dalam
perencanaan yang
efektif
dan
efisien.
Tujuan
peramalan
pada
manajemen
dan
perekonomian
adalah
untuk suatu
perencanaan atau
pengambilan
keputusan
secara
tepat dan meramalkan suatu kejadian yang akan datang nantinya.
Menurut Makridakis (1999,
lampiran
p24),
peramalan
merupakan prediksi
nilai-
nilai sebuah
variabel berdasarkan kepada nilai
yang diketahui dari variabel
tersebut
atau variabel yang berhubungan.
Mengenali peranan peramalan dalam konteks organisasi  dan manajerial biasanya
sama pentingnya dalam memilih metode peramalan itu sendiri. Banyak jenis metoda
peramalan yang
tersedia
untuk
manajemen. Pilihan
tersebut
meliputi
metode
yang
paling
naïf, seperti penggunaan data
terbaru bagi ramalan, sampai pendekatan
yang
sangat rumit.
  
17
Langkah-langkah untuk melakukan peramalan :
1.   Pertama-tama kita
harus
menganalisa data
yang lalu,
tahap
ini digunakan
untuk
pola
yang
terjadi
pada
masa
lalu.
Analisa
ini dilakukan dengan
cara
membuat
tabulasi dari data yang lalu. Dengan tabulasi data, maka dapat diketahui pola dari
data tersebut.
2.   Kita harus menentukan metode apa yang akan digunakan. Masing-masing metode
akan memberikan hasil dari peramalan yang berbeda.
3. Memproyeksikan  data 
yang 
lalu 
dengan 
menggunakan 
metode 
yang
dipergunakan, dan mempertimbangkan adanya beberapa factor perubahan.
2.1.1.2 Peranan Peramalan.
Peramalan berperan dalam berbagai bagian di organisasi :
a)
Penjadwalan sumber daya yang tersedia.
Penggunaan sumber
daya
yang
effisien
memerlukan penjadwalan produksi,
transportasi, kas,
personalia,
dan
sebagainya. Input
yang
penting
untuk
penjadwalan seperti itu adalah ramalan tingkat permintaan untuk produk, bahan,
tenaga kerja, finansial, atau jasa pelayanan.
b)
Penyediaan sumber daya tambahan,
Waktu tenggang untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerjaan baru, atau
membeli mesin dan peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai dengan
beberapa
tahun.
Peramalan
diperlukan
untuk
menentukan kebutuhan
sumber
daya dimasa mendatang.
  
18
c)
Penentuan sumber daya yang diinginkan.
Setiap
organisasi
harus
menentukan sumber
daya
yang
ingin dimiliki
dalam
jangka
panjang.
Keputusan
semacam itu
bergantung pada
kesempatan
pasar,
faktor-faktor 
lingkungan, 
dan   pengembangan 
internal 
dari   sumber 
daya
finansial,
manusia,
produk
dan
teknologis. Semua penentuan
ini
memerlukan
ramalan
yang
baik
dan
manajer
yang
dapat
menafsirkan pendugaan
serta
membuat keputusan yang tepat.
Walaupun banyak bidang lain
yang memerlukan peramalan, namun tiga kelompok
di atas merupakan bentuk khas dari keperluan peramalan jangka pendek, menengah,
dan panjang dari organisasi saat ini. Dengan adanya serangkaian kebutuhan itu, maka
perusahaan
perlu
mengembangkan pendekatan
berganda
untuk
menduga
peristiwa
yang tidak tentu dan membangun suatu sistem peramalan.
2.1.1.3 Teknik Peramalan
Teknik peramalan dibagi dalam dua kategori utama, yaitu :
1.   Metode Kuantitatif
Peramalan
dengan
metode
kuantitatif dilakukan bila
cukup
tersedia
informasi
kuantitatif. Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat 3 kondisi berikut :
tersedia informasi tentang masa lalu
informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numeric
  
19
dapat  diasumsikan  bahwa  beberapa  aspek  pola  masa 
lalu  akan 
terus
berlanjut di masa mendatang.
Metode kuantitatif dapat dibagi menjadi :
a. Deret Berkala
Dimana pendugaan masa depan dilakukan berdasarkan nilai masa lalu dari suatu
variable dan/atau kesalahan
masa
lalu. Tujuan peramalan deret berkala adalah
menemukan pola
dalam
deret
histories
mengekstrapolasikan
pola
tersebut
ke
masa  depan.  Keuntungan  dari 
metoda 
ini  adalah 
mudah  untuk  meramal.
Langkah yang
penting dalam
memilih suatu
metode
deret
berkala
yang
tepat
adalah dengan mempertimbangkanjenis pola data, sehingga metoda yang paling
tepat dengan pola tersebut dapat diuji.
Pola data dibedakan menjadi 4, yaitu :
Pola Horisontal atau Stationary (H)
Pola data ini terjadi apabila nilai data observasi berfluktuasi disekitar nilai
rata – rata yang konstan.
  
20
y
waktu
Grafik 2.1 Pola Data Horisontal
Pola Musiman atau Seasonal (S)
Pola
ini
terjadi
bilamana
suatu
deret
dipengaruhi oleh
faktor
musiman
(misalnya kuartal
tahun
tertentu,
bulanan
atau
hari-hari pada
minggu
tertentu).
y
s  s  f  w s s  f  w  s   s   f   w
1979
1980
1981
1982
waktu
Grafik 2.2 Pola Data Musiman
  
21
Pola Siklus atau Cyclical (C)
Pola  ini  terjadi  bilamana  datanya  dipengaruhi
oleh  fluktuasi  ekonomi
jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis.
y
waktu
Grafik 2.3 Pola Data Siklis
Pola Trend (T)
Pola ini terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka
panjang dalam data.
y
waktu
Grafik 2.4 Pola Data Trend
  
22
b. Metode Kausal/ Eksplanatoris
Metoda
Kausal
mengasumsikan bahwa
factor
yang
diramalkan
menunjukkan
suatu
hubungan sebab akibat dengan satu atau lebih variable bebas.
Misalnya,
penjualan = f (pendapatan, harga, iklan, persaingan, dan lain-lain). Maksud dari
model
kausal
adalah
menemukan    
bentuk
hubungan tersebut
dan
menggunakannya
untuk
meramalkan
nilai
mendatang
dari
variable tak
bebas.
Keuntungan dari  
metoda
ini
adalah
keberhasilannya jauh
lebih besar
untuk
pengambilan keputusan dan kebijaksanaan.
2.   Metode Kualitatif/Teknologis
Merupakan  peramalan  yang  didasarkan  atas  data  kualitatif  pada  masa  lalu.
Metode ini biasa digunakan untuk meramalkan lingkungan dan teknologi, karena
kondisi
tersebut
berbeda
dengan
kondisi
perekonomian
dan
pemasaran.
Input
yang dibutuhkan tergantung pada metode tertentu dan biasanya merupakan hasil
dari
pemikiran
intuitif, pertimbangan,
dan
pengetahuan
yang
telah
didapat.
Ramalan
teknologis
terutama
digunakan
untuk
memberikan petunjuk,
untuk
membantu
perencana
dan
untuk
melengkapi ramalan
kuantitatif,
bukan
untuk
memberikan suatu ramalan numeric tertentu.
Metode Kualitatif dapat dibagi menjadi 2, yaitu :
a.   Metode Eksploratoris
Seperti
:
Dalphi,
kurva-S,
analogy
dan
penelitian
morfologis. Metoda
ini
dimulai dengan masa lalu dan masa kini sebagai titik awalnya dan bergerak ke
  
23
arah
masa
depan
secara
heuristic,
seringkali dengan
melihat
semua
kemungkinan yang ada.
b.   Metoda Normatif
Seperti
:
matriks
keputusan, pohon
relevansi
(relevance
trees),
dan
analis
system. Metoda ini dimulai dengan menetapkan sasaran dan tujuan yang akan
datang, kemudian bekerja mundur untuk melihat apakah hal ini dapat dicapai,
berdasarkan kendala, sumber daya, dan teknologi yang tersedia.
2.1.1.4  Metode Pemulusan (Smoothing)
Klasifikasi metode pemulusan (smoothing) :
1.   Metode Perataan (Average)
Tujuan
dari
metode
ini
adalah
memanfaatkan data
masa
lalu
untuk
mengembangkan suatu
sistem
peramalan
pada
periode
mendatang.
Metode
perataan yang digunakan untuk meramalkan permintaan dalam skripsi ini adalah
Double Moving Average .
Metode rata-rata bergerak ganda (double moving
average) adalah metode yang
dapat
mengatasi adanya
trend
secara
lebih
baik.
Rata-rata
bergerak
ganda
ini
merupakan rata-rata
bergerak
dari
rata-rata
bergerak,
dan
menurut
simbol
dituliskan sebagai
MA(M
x
N) dimana artinya adalah MA M-periode dari
MA N-
periode. Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui
persamaan berikut :
  
24
...
S 
'
S 
'
S 
'
S
'
1
1
1
S
'
t
S '
''
t
X
t
 
X
t
1 
X
t
2  
X
t
N
1
N
...
t 
t
1 
t
2  
t
N
1
N
a
t 
S
'
t
S
'
t
S '
''
t
2S
'
t
S '
''
t
b
2
S 
'
S '
''
t
N
1
t
t
F
t
m
a
t 
b
t
m
2.   Metode Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing)
Metode Pemulusan Eksponensial yang dipakai dalam skripsi ini adalah :
a.   Metode Pemulusan Eksponensial Ganda : Metode Linear Satu-Parameter dari
Brown
Dasar pemikiran
dari
pemulusan
eksponensial
metode
Brown
adalah
serupa
dengan rata-rata
bergerak
linier
karena
kedua
nilai pemulusan tunggal
dan
ganda ketinggalan dari data
yang sebenarnya bilamana terdapat unsur trend,
perbedaan  antara  nilai  pemulusan  tunggal  dan  ganda  dapat  ditambahkan
kepada nilai pemulusan
tunggal dan disesuaikan untuk trend.
Persamaan yang dipakai dalam implementasi pemulusan eksponensial linear
satu-parameter dari Brown ditunjukkan dibawah ini :
Inisialisasi awal :
S 
'
S  
' 
'
X
  
25
S
'
t 
.X
t 
(1
)S '
(t
1)
S '
''
t 
.S
'
t
(1
)S 
'
'
(t
1)
a
t  
2.S
'
t
S 
'
'
t
b
t 
1
(S
'
t
S 
'
'
t
)
F
t
m 
a
t 
b
t
.m
dimana :
S’t = nilai pemulusan eksponensial tunggal.
S’’t = nilai pemulusan eksponensial ganda.
m
=
jumlah periode ke muka yang diramalkan.
b.   Metode Pemulusan Eksponensial Ganda : Metode Dua-Parameter dari Holt
Metode  pemulusan  eksponensial  linear  dari  Holt  dalam  prinsipnya  sama
dengan
Brown  kecuali
bahwa
Holt
tidak
menggunakan rumus  pemulusan
berganda
secara
langsung. Sebagai
gantinya,
Holt
memuluskan
nilai
trend
dengan parameter yang
berbeda dari
parameter
yang
digunakan pada
deret
yang asli. Ramalan dari pemulusan eksponensial linear
Holt didapat dengan
menggunakan dua konstanta pemulusan (dengan nilai antara 0 dan 1) dan tiga
persamaan sebagai berikut :
S
t 
X
t 
(1
)(S
t
1
b
t
1
)
b
t 
(S
t 
S
t
1
)
(1
b
)b
t
1
  
26
F
t
m 
S
t 
b
t
.m
Inisialisasi :
S1
=
X1
b1
=
X2 – X1
c.   Metode Pemulusan Eksponensial Tripel
:
Metode Kuadratik Satu-Parameter
dari Brown
Pendekatan 
dasarnya  adalah 
memasukkan  tingkat 
pemulusan 
tambahan
(pemulusan tripel) dan memberlakukan persamaan peramalan kuadratik
Persamaan untuk pemulusan kuadratik adalah :
Inisialisasi awal :
S
'
1
S 
'
'
1
S  
' 
'
'
1
x
1
Pemulusan pertama :
Pemulusan Kedua 
:
Pemulusan Ketiga 
:
S
'
t 
.X
t 
1
S
'
t
1
S 
'
'
t 
.S
'
t
1
S
'
'
t
1
S  
' 
'
'
t 
.S 
'
'
t
1
S
' 
'
'
t
1
a
t  
3.S '
t
3.S 
'
'
t
S   '
'  '
' '
t
b
t  
2(1
)
2
6
5
S
'
t
10
8
S 
'
'
t
4
3
S  
' 
'
'
t
 
c
t
2
  
(S
'
t
2.S 
'
'
t
S  
' 
'
'
t 
)
dan
1
 
1
2
F
t
m
a
t
b
t
m
2
c
t 
m
  
27
2.1.1.5  Metoda
Regresi
Linear
Metode
Regresi
Linear
merupakan salah   satu
pendekatan dari
metode
kausal
(sebab
akibat)
atau
metoda
eksplanatoris. Pendekatan
ini
mencoba
mengajukan
variabel lain yang berkaitan dengan rangkaian data dan mengembangkan suatu model
yang
menyatakan adanya saling ketergantungan fungsional di
antara semua
variable
tersebut. Model Regresi
Linear mengembangkan suatu
model
yang menghubungkan
sebuah variabel bebas dengan sebuah variabel tak bebas.
Jika kita menggunakan
Y
sebagai variable tak bebas dan X=t sebagai variable tak
bebas, maka tujuan yang ingin dicapai adalah mendapatkan persamaan garis lurus :
Yt
a
b(t )
dengan :
a
Y
bt
b
 
n
ty
t
y
n
t
2 
(
t 
)
2
Keterangan :
n = jumlah data
a = konstanta y
b = nilai kemiringan
y = nilai peramalan
t = indeks penunjuk waktu
  
28
2.1.1.6 Statistik  Ketepatan Peramalan
Dalam banyak
hal
“ketepatan
(accuracy)” 
menunjuk
ke
“kebaikan
suai”,
yang
pada
akhirnya
penunjukkan
seberapa
jauh model peramalan tersebut mampu
mereproduksi
data
yang
telah
diketahui.
Dalam pemodelan
eksplanatoris
(kausal),
ukuran kebaikan suai cukup menonjol. Dalam pemodelan berkala, sebagian data yang
diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa data berikutnya sehingga
memungkinkan
orang
untuk
mempelajari
ketepatan
ramalan
lebih
langsung. Bagi
pemakai ramalan, ketepatan ramalan yang akan datang adalah yang paling penting.
Ketepatan peramalan secara umum dibagi menjadi :
1.   Ukuran Statistik Standar
Jika Xi merupakan data aktual untuk periode i dan Fi
merupakan ramalan untuk
periode yang sama, maka kesalahan didefinisikan sebagai :
ei = Xi – Fi
Jika terdapat nilai pengamatan dan ramalan untuk n periode waktu, maka ukuran
statistik standar berikut yang dapat didefinisikan :
a.   Nilai Tengah Galat (Mean Error)
n
ME
e
i  
n
i
1
b.   Nilai Tengah Galat Absolut (Mean Absolute
Error)
n
MAE
e
i   
n
i
1
  
2
29
2
2
c.   Jumlah Kuadrat Galat (Mean Squared Error)
n
SSE
e
i
i
1
d.   Nilai Tengah Galat Kuadrat (Mean Squared Error)
n
MSE
e
i   
n
i
1
e.   Deviasi Standar Galat (Standard Deviation of Error)
SDE
e
i
n
1
2.   Ukuran-ukuran Relatif
Tiga ukuran berikut sering digunakan :
a.   Galat Persentase (Percentage Error)
X
t
   
F
t
PE
t
100
X
t
b.   Nilai Tengah Galat Persentase (Mean Pencentage Error)
n
MPE
PE
i  
n
i
1
c.   Nilai Tengah Galat Persentase Absolut (Mean Absolute Percentage
Error)
n
MAPE
PE
i   
n
i
1
  
n t
30
e
e
3.   Statistik-u dari Theil
2
F
i
1
X
i
1
n
1
 
U
 
i
1 
X
i
2
X
i
1
X
i
n
1
 
i
1
X
i
4.   Statistik Durbin-Watson
n
2
t
t
1
D
-
W
t
2 
e²
t
1
2.1.2 Perencanaan
Agregat
Perencanaan produksi
merupakan
masalah
yang
sangat
rumit.
Kapasitas
dari
perusahaan relative
stabil,
sedangkan
permintaan untuk
produk
sering
bervariasi.
Permintaan
tidak
selalu
dapat
dipenuhi.
Tujuan
dari
Perencanaan Agregat
adalah
merespon
permintaan
pasar
yang
berfluktuasi
dengan
menggunakan sumber
daya
perusahaan atau sumber lain yang mungkin.
2.1.2.1 Pengertian
Perencanaan Agregat
Menurut
Schaum’s
(1996,
pg
194),
Perencanaan
Agregat
adalah
proses
merencanakan jumlah
dan
waktu
dari
output
selama
jangka
waktu
menengah
(3
  
31
sampai 18 bulan) dengan memperhatikan tingkat produksi, pegawai, persediaan, dan
variable lain yang dapat dikontrol.
Menurut
Schroeder
(2000.
pg
233),
Perencanaan Agregat
berkaitan
dengan
pengimbangan
antara
pasokan
(suplai)
dan
permintaan
akan
keluaran
(output)
di
dalam
jangka
waktu
menengah,
sampai
dengan
lebih
kurang
12
bulan
ke
depan.
Istilah  “agregat”  mengandung  arti  bahwa  perencanaan  dilakukan  untuk  ukuran
tunggal  keluaran  yang  menyeluruh,
yang  paling  banyak,  atau  beberapa  kategori
produk
agregat.
Sasaran
perencanaan agregat
adalah
untuk
menetapkan tingkat
keluaran
menyeluruh  
di
dalam
jangka
waktu
pendek
atau
menengah dalam
menghadapi permintaan yang berfluktuasi atau tidak pasti.
Menurut Roberta
Russel, Perencanaan Agregat 
menentukan kapasitas
sumber daya
sebuah perusahaan yang dibutuhkan unutk
memenuhi
permintaan di
dalam
jangka
waktu
menengah
(6
sampai
12
bulan
ke
depan),
Kata
agregat
digunakan karena
perencanaan dikembangkan untuk kelompok produk atau keluarga produk.
2.1.2.2 Karakteristik
Perencanaan
Agregat
Dalam arti luas definisi perencanaan agregat memiliki karakteristik sebagai berikut :
1.   Horison   waktu 
sekitar 
12   bulan, 
dengan 
memperbarui  secara 
berkala
(mungkin bulanan)
2.   Tingkat  agregat  permintaan  akan  produk  terdiri  dari  satu  atau  beberapa
kategori
produk.
Permintaan
diasumsikan berfluktuasi, tidak
pasti,
atau
musiman.
  
32
3.   Kemungkinan berubahnya variable pasokan (suplai) dan permintaan
4. 
Keanekaan sasaran
manajemen
yang
mungkin
mencakup
persediaan yang
rendah,
hubungan
pekerja
yang
baik,
biaya
yang
rendah,
keluwesan untuk
meningkatkan
tingkat
keluaran
mendatang, dan
layanan
yang
baik
terhadap
pelanggan.
5.   Fasilitas dianggap tetap dan tidak dapat diperluas.
2.1.2.3 Tujuan
Perencanaan
Agregat
Dua tujuan dari Perencanaan Agregat adalah
1.
Memunculkan sebuah company-wide game plan untuk mengalokasikan sumber
daya.
Tujuan
pertama
mengacu
pada
pertarungan antara
fungsi
marketing
dan
produksi
dalam
perusahaan.
Marketing
yang
mengevaluasi keseluruhan
dari
penjualan harus
membuat komitmen penjualan (jumlah dan waktu)
yang dapat
dipenuhi  oleh 
bagian 
produksi. 
Bagian 
produksi 
yang 
mengevaluasi
pengurangan biaya
manufaktur, mungkin
menolak
untuk
menerima order
yang
membutuhkan biaya
tambahan
produksi
(biaya
produksi
lembur)
atau
susah
memenuhi
waktu
yang
ditetapkan.
Tugas
dari
perencanaan produksi
adalah
memasangkan peramalan permintaan dengan kapasitas yang tersedia.
Perencanaan
Agregat
tidak
hanya
ditentukan
oleh
bagian
manufaktur
saja,
namun
disetujui
oleh
manajemen level
atas
dari
berbagai
fungsi
dalam
perusahaan-produksi, marketing, dan keuangan. Selain itu perencanaan agregat
  
33
juga
harus
mencerminkan kebijakan
perusahaan
(seperti
:
mencegah
adanya
lembur,
tingkat
persediaan
yang
terbatas,
atau
memelihara tingkat
kepuasan
pelanggan) dan tujuan strategis (seperti : mencapai target laba atau market share
tertentu).
Karena
banyak
hal
yang
harus
dipertimbangkan, maka
perencanan
produksi sering diartikan sebagai company’s game plan untuk tahun mendatang,
dan deviasi dari rencana tersebut harus diawasi dengan cermat.
A company
game
plan
artinya
jangan
berjanji
apa
yang
tidak
dapat
kamu
kirimkan/penuhi.
2.
Untuk mengembangkan strategi ekonomi agar bertemu dengan permintaan.
Permintaan
dapat
dipenuhi
dengan
memperhitungkan memodifikasi
kapasitas
atau mengatur permintaan.
2.1.2.4 Langkah-langkah
Perencanaan
Agregat
Perencanaan   Agregat   Produksi   dikembangkan   oleh   American   Olean   Tile
Company,
untuk
setiap
rencananya
memberikan
manager
sebuah
gambaran
besar
yang melihat pada permintaan kelompok produk perusahaan selama tahun depan dan
sumber
daya
yang
tersedia
untuk
memenuhi
permintaan. Tahunnya
dibagi
dalam
jangka 
waktu 
perbulan, 
dan 
perencanaan 
produksi 
biasanya 
diperbarui 
setiap
beberapa bulan.
  
34
Ada 6 langkah dalam proses perencanaan agregat, sebagai berikut :
 
Memilih sebuah jangka waktu perencanaan dan membaginya menjadi serangkaian
periode waktu. Jika perusahaan memproduksi beberapa
macam barang atau jasa,
ciptakan kelompok kumpulan produk.
 
Mengembangkan  sebuah  peramalan  untuk 
memperkirakan  permintaan  untuk
setiap kelompok kumpulan produk pada setiap periode atau jangka waktu tertentu.
Terjemahkan peramalan permintaan menjadi kebutuhan sumber daya.
Jika
kebutuhan
produksi
meningkat
dari
1
periode
ke
periode
berikutnya,
pertimbangkan
menggunakan
penetapan
harga,
promosi dan
teknik
lain dengan
mengubah waktu dan tingkat permintaan.
Untuk
setiap
periode
perencanaan,
bandingkan
kapasitas
sekarang
dengan
kebutuhan
produksi.
Jika
tidak
cocok
antara
kapasitas
yang dibutuhkan dengan
kapasitas yang
tersedia,
hasilkan alternative dengan
memperkirakan biaya untuk
setiap alternative.
 
Pilih strategi perencanaan agregat
 
Kembangkan rencana agregat dengan
menggunakan teknik
model optimasi atau
heuristic.
2.1.2.5 Opsi Keputusan
Masalah perencanaan agregat dapat
diperjelas dengan
membahas berbagai opsi
keputusan yang tersedia. Opsi ini dibagi menjadi 2 jenis keputusan,
yaitu :
  
35
1.   Keputusan yang memodifikasi permintaan
2.   Keputusan yang memodifikasi pasokan (suplai)
Permintaan dapat dimodifikasi atau dipengaruhi dengan berbagai cara, yaitu :
1.   Penetapan harga
Harga dapat digunakan
untuk
menurunkan
atau
menaikkan
jumlah permintaan,
seperti harga tiket bioskop diturunkan pada waktu hari Senin sehingga penjualan
meningkat. Tujuannya
adalah
meratakan
permintaan sepanajng
hari,
minggu,
bulan, atau tahun.
2.   Iklan dan promosi
Untuk
memeratakan
permintaan
bisa
juga
dengan
mempromosikan sepanjang
musim sepi, sehingga permintaan dari periode puncak tergeser ke musim sepi.
3.   Penimbunan atau reservasi
Dalam
beberapa
hal
permintaan
dipengaruhi dengan
meminta
pelanggan
menunggu
pesanan
mereka (backlog
=
penundaan)
atau
dengan
mencadangkan
kapasitas
di
muka
(reservasi). Secara
umum
pengaruh
dari
hal
ini
adalah
menggeser permintaan dari
periode
sibuk
ke
periode
sepi
dimana
kapasitas
menganggur.
Akan
tetapi
waktu
menunggu bisa
mengakibatkan kerugian
besar
bagi
perusahaan. Kerugian
ini kadang-kadang dapat
ditolerir apabila
sasarannya
ialah
memaksimumkan laba, walaupun sebagian
terbesar operasi
sangat enggan
untuk mengecewakan pelanggan; penimbunan atau reservasi adalah lebih baik.
  
36
4.   Pengembangan produk komplementer
Jika 
permintaan  akan 
produk 
perusahaan  sangat 
musiman, 
ia 
bisa
mengembangkan
produk
yang
sifatnya
mengimbangi
kecenderungan musiman.
Contohnya ialah restoran siap-santap (fast food) yang mulai menawarkan sarapan
(makan
pagi)
dengan
maksud
untuk
meratakan permitaan dan
memanfaatkan
kapasitasnya secara penuh.
Terdapat
juga
sejumlah
variabel
untuk
memodifikasi
penawaran
melalui
perencanaan agregat, yaitu :
1.   Mengangkat dan memecat karyawan
Perusahaan akan berusaha sedapat
mungkin dahulu sebelum mengurangi jumlah
angkatan kerja melalui pemecatan, karena tidak hanya mempengaruhi biaya tetapi
juga hubungan dengan tenaga kerja, produktivitas, dan moral pekerja. Akibatnya
praktek
perusahaan
untuk
mengangkat dan
memecat
karyawan dapat
dibatasi
dengan kontrak serikat kerja atau 
kebijakan perusahaan. Akan tetapi
salah
satu
tujuan perencanaan agregat ialah
menguji pengaruh kebijakan ini
terhadap biaya
atau laba.
2.   Menggunakan lembur dan kerja santai
Lembur kadang-kadang digunakan untuk penyesuaian tenaga kerja jangka pendek
atau
menengah ketimbang
mengangkat dan
memecat
karyawan,
khususnya
jika
perubahan permintaan dianggap hanya sementara. Biaya lembur biasanya  persen
dari
waktu kerja biasa dan 2
kali
lipat
pada
akhir
minggu
atau
hari
Minggu.
  
37
Karena tingginya biaya lembur dan keenggannan karyawan untuk bekerja lembur,
maka manager kadang enggan menggunakan lembur.
3.   Menggunakan tenaga kerja paro-wakto atau sementara
Karyawan paro-waktu sangat penting bagi beberapa kegiatan usaha, seperti rumah
makan, rumah
sakit, pasar
swalayan, dan
toko serba
ada. Operasi
ini tergantung
pada kemampuan
mereka
menarik serta
memanfaatkan pekerja
paro-waktu
dan
sementara untuk periode-periode permintaan puncak.
4.   Menyimpaan persediaan
Sediaan
yang
akan
digunakan belakangan dapat
ditimbun
selama
periode
permintaan sepi. Dengan demikian dalam operasi manufaktur persediaan terlepas
hubungannya
dari
penawaran
dan
permintaan
sehingga
memungkinkan operasi
berjalan lebih mulus. Persediaan dapat dipandang sebagai cara untuk menyimpan
tenaga
kerja
guna
dikonsumsi di
masa
datang.
Tentunya
opsi
ini
tidak
dapat
digunakan  untuk  perusahaan  jasa  dan 
menjurus  pada 
masalah  perencanaan
agregat
yang
sedikit
berbeda
dan
lebih sulit
bagi
mereka
dibanding
perusahaan
manufaktur.
5.   Subkontrak
Subkontrak
biasanya
melibatkan
perusahaan
lain, kadang
merupakan
cara
yang
efektif
untuk
menaikkan dan
menurunkan pasokan. Subkontraktor dalam
hal
ini
mungkin memasok keseluruhan produk atau hanya sebagian komponen.
  
38
6.   Mengadakan perjanjian kerja sama
Cara ini sangat mirip dengan subkontrak dalam hal penggunaan sumber pasokan
lainnya.
Contoh
meliputi
keperluan
listrik
yang
bersumber pada
jaringan
pembagian daya.
Dalam
mempertimbangkan opsi-opsi
ini
jelas
bahwa
masalah
perencanaan
agregat
sangat
luas
dan
mempengaruhi semua
bagian
dalam perusahaan.
Oleh
sebab  itu,  keputusan
yang  diambil
harus  strategik
dan  mencerminkan
semua
tujuan  perusahaan.  Jika  perencanaan  agregat  dipertimbangkan
secara  sempit,
maka yang terjadi mungkin adalah suboptimasasi dan keputusan yang tidak tepat.
Beberapa
tradeoff
ganda
yang
harus
dipertimbangkan adalah
tingkat
layanan
pelanggan
(melalui
pemesanan
ulang
atau
permintaan yang
hilang),
tingkat
persediaan, stabilitas angkatan kerja, dan biaya. Semua
tujuan dan tradeoff
yang
bertentangan ini kadang-kadang digabungkan ke dalam satu fungsi biaya.
2.1.2.6 Biaya-Biaya
Perencanaan
Agregat
Sebagian
besar
metode
perencanaan agregat
menentukan suatu
rencana
yang
meminimumkan biaya. Metode-metode ini mengasumsikan bahwa permintaan adalah
tetap, karena itu strategi untuk memodifikasi permintaan tidak dipertimbangkan. Jika
baik
permintaan
maupun pasokan dimodifikasi serempak, maka cara
ini
akan
lebih
tepat untuk memaksimumkan laba.
Jika
permintaan
dianggap
diketahui,
maka
biaya-biaya berikut
harus
dipertimbangkan:
  
39
1.   Biaya mempekerjakan dan pemecatan
Biaya
mempekerjakan meliputi
pencarian,
penyaringan,
dan
pelatihan
yang
dibutuhkan
guna
mempersiapkan seorang
karyawan
mencapai
ketrampilan
produktif
penuhnya.
Sedang
biaya
pemecatan meliputi
tunjangan
karyawan,
tunjangan PHK, biaya lainnya yang berhubungan dengan pemecatan.
2.   Biaya lembur dan menganggur
Biaya
lembur meliputi upah
rutin ditambah 50
samapi 100
persen premi. Biaya
menganggur kerapkali
tercermin
dalam
pemanfaatan karyawan
kurang
dari
produktivitas penuhnya.
3.   Biaya penyimpanan persediaan
Biaya
penyimpanan persediaan
berkaitan
dengan
pengadaan
produk
dalam
persediaan; biaya
ini
meliputi
biaya
modal,
biaya
variabel
penyimpanan,
keusangan,
kerusakan.
Biaya
ini
kerap
kali
dinyatakan
sebagai
presentase
dari
nilai uang persediaan, yang berkiar dari 15 sampai 35 persen per tahun. Biaya ini
dianggap sebagai beban “bunga” yang dtaksir dari nilai sedolar yang disimpan.
4.   Biaya subkontrak
Biaya
ini
adalah
harga
yang
dibayar kepada
subkontraktor guna
memproduksi
sejumlah unit produk. Biaya subkontrak bisa lebih kecil atau lebih besar daripada
biaya produksi sendiri.
5.   Biaya Tenaga kerja paro-waktu
Karena
perbedaan
tunjangan,
biaya
tenaga
kerja
paro-waktu atau
sementara
kemungkinan bisa akan lebih kecil daripada tenaga kerja tetap. Kerap kali tenaga
  
40
kerja paro-waktu tidak mendapat tunjangan, namun presentase maksimum tenaga
kerja
paro-waktu
dibatasi
oleh
pertimbangan operasional
atau
kontrak
dengan
sarikat pekerja.
6.   Biaya kehabisan persediaan atau pemesanan ulang
Biaya pemesanan ulang atau kehabisan persediaan harus mencerminkan pengaruh
berkurangnya
layanan
kepada
pelanggan.
Biaya
ini  sangat
sulit  diperkirakan,
tetapi   dikaitkan   dengan   hilangnya   kemauan   pelanggan   dan   kemungkinan
hilangnya
penjualan
pada
masa
mendatang. Dengan
demikian
kita
dapat
mengatakan bahwa biaya kehabisan persediaan atau pemesanan ulang tercermin
dalam bentuk penurunan laba masa datang.
2.1.2.7 Strategi
Perencanaan
Agregat
Sebenarnya ada dua strategi operasi
murni yang dapat digunakan, bersama-sama
dengan banyak kombinasi diantaranya, guna memenuhi permintaan yang berfluktuasi
sepanjang waktu, yaitu :
1.   Chase Demand
Strategi
ini
mengejar permintaan
maksudnya
mengijinkan hiring
(menyewa)
dan
layoff (memecat)
pekerja,
menggunakn
lembur,
dan
subkontrak
sebagaimana dibutuhkan
pada
setiap
periode.
Tetapi
tidak
diperkenankan
adanya persediaan.
  
41
2.   Level Production
Startegi
ini
menghasilkan produk
pada
tingkat
produksi
yang
konstan
dan
menggunakan persediaan. 
Persediaan dapat
dikumpulkan
untuk
memenuhi
permintaan puncak.
Untuk
tambahan,
subkontrak
diijinkan
dan
backorders
dapat
diterima).   Program   promosi  
mungkin   dapat  
membagi   jumlah
permintaan.
Daripada menggunakan sebuah strategi murni chase atau level, banyak perusahaan
mengkombinasikan  keduanya.  Seperti  diilustrasikan  pada  matriks  dibawah 
ini,
strategi chase adalah sebuah pilihan dari kebanyakan perusahaan. Mixed dan strategi
level, bagaimanapun  dibatasi dengan  perusahaan yang dapat menyimpan persediaan
produk  mereka
dan/atau
dapat
menunda
permintaan
mereka
dengan
mengijinkan
permintaan konsumen ditunda (atau dengan menggunakan daftar tunggu).
Gambar 2.5 Matrix Strategi Perencanaan Agregat
  
42
Beberapa perusahaan dalam yes/yes quadrant dari matrik dapat memilih beberapa
strategi.
Banyak
sector pelayanan
dan
manufaktur produk
pesanan
jatuh di
no/no
quadrant, mereka
harus
chase
atau
lose
business.
Jika
inventory dapat
disimpan,
perusahaan
dapat
menggunakan kelebihan
kapsitas
salam
satu
periode
untuk
memenuhi
peramalan
permintaan
untuk
periode
berikutnya
(make
to
stock). Jika
konsumen
dapat
menunggu
,
maka
perusahaan
menggunakan kelebihan
kapasitas
dalam satu periode untuk
memenuhi permintaan pada periode
sebelumnya (make to
order).
Setelah
satu
dari
strategi
perencanaan agregat
umum
telah
dipilih,
maka
perencanaan
agregat dapat dikembangkan.   Tujuannya
adalah
menemukan
rencana
dengan
biaya
terendah
yang
membantu
perusahaan bersaing
dalam
fleksibiltas,
kualitas, pelayanan
dan ketergantungan.Hal
ini tidak
biasa
untuk perusahaan untuk
memodifikasi rencana aslinya beberapa saat sebelum diterima.
Jika
perusahaan telah
memutuskan untuk
mengikuti pure
level
strategi,
mengembangkan
perencanaan
agregat
menjadi
sederhana
dengan
menentukan
rata-
rata
produksi
saja.
Sedang
bila
dipilih
chase
atau
mixed
strategi ,
maka
mengembangkan perencanaan agregat
menjadi
lebih sulit
dan
banyak
pilihan dalam
mengatur kapasitas dalam jangka waktu menengah.
  
43
2.1.2.8 Teknik Perencanaan agregat
Secara garis besar teknik perencanaan agregat dibagi menjadi 2, yaitu :
1.   Model Optimasi
Model optimasi digunakan untuk menemukan perencanaan produksi terbaik. Terdapat
beberapa model optimasi antara lain :
 
Metode Pemograman Linear
Tahun
1960
Hansmann
dan
Hess
mengajukan
penggunaan pemograman linear
guna memecahkan masalah perencanaan agregat. Metode ini memberikan pemecahan
yang
optimal
asalkan biaya
dapat
dinyatakan dalam bentuk
linear
atau
mendekati
linear.
Tujuan
dari
perumusan
perencanaan agregat
dengan pemograman linear
adalah
meminimumkan persamaan biaya dengan kendala yang dialami perusahaan. Kendala-
kendala
tersebut
adalah
kendala
dalam
kapasitas,
workforce dan
material.
Pemograman
linear
memungkinkan untuk
mengevaluasi
strategi
produksi
dalam
jumlah
tak
terbatas
dan
menentukan alternatif
dengan
biaya
minimum,
serta
merupakan
metodologi
yang
berdaya (powerful) untuk
memecahkan masalah,
tetapi
juga mengevaluasi pemecahan lain yang mungkin lebih baik.
Perumusan model pemogrman linear
sebagai berikut :
Minimasi :
k
k
k
k
k
C
r
Pt
h
At
f
Rt
v
Ot
c
It
t
1
t
1
t
1
t
1
t
1
  
44
Dengan kendala :
Pt
Mt
Ot
Yt
It
I
t
1
Pt
Ot
Dt
At
Pt
P
t
1
Rt
P
t
1
Pt
dengan t
1,2,..., k
dimana :
r,v = biaya produksi/unit secara berturut untuk jam normal dan lembur
Pt, Ot = jumlah unit yang diproduksi berturut untuk jam normal dan lembur
h,f = berturut biaya penambahan dan pengurangan tenaga kerja/unit
At, Rt = berturut jumlah kenaikan dan penurunan unit produksi
c
=
biaya penyimpanan/unit
Dt = ramalan permintaan
Mt, Yt  = kapasitas produksi untuk jam normal dan lembur
 
Model Matematis (Transportasi)
Metode
Transportasi jauh
lebih cepat daripada
linear
programming, dan
masalah
besar lebih mudah untuk dipecahkan karena penyajian yang lebih sederhana. Masalah
transportasi
meminimasi
biaya
pengalokasian produk
dari
beberapa
sumber
ke
beberapa 
konsumen. 
Sumber 
menunjukkan  ketersediaan 
supply, 
sedangkan
konsumen menunjukkan permintaan akan produk. Terdapat biaya pengalokasian unit
produk dari setiap supply ke setiap permintaan, dan jumlah supply harus sama dengan
  
45
jumlah  permintaan.  Dummy
supply  maupun  permintaan  dapat  ditambahkan  bila
dibutuhkan.
Metoda transportasi dapat digunakan untuk mengembangkan perencanaan agregat
produksi,
dimana
metode
transportasi
mengumpulkan semua
informasi biaya
dalam
satu
matrix
dan
perencanaan produksi
dilakukan
berdasarkan pada
pilihan
biaya
terendah.
Jadi sebuah model transportasi menunjukkan masalah perencanaan agregat sebagai
satu dari alokasi kapasitas (supply) untuk memenuhi ramalan kebutuhan (permintaan)
dimana
supply
terdiri  dari  persediaan
di  tangan
dan  unit  yang  dapat  diproduksi
dengan
menggunakan waktu
kerja
biasa,
lembur
dan
subkontrak. Permintaan terdiri
dari kebutuhan per period dan persediaan akhir yang diinginkan.
Berikut tabel transportasi dengan keterangannya :
  
46
Tabel 2.1 Transportasi untuk Perencanaan Produksi Agregat
Periode
Periode Permintaan
Unused
Produksi
1
2
3
4
Capacity
Capacity
Persediaan Awal
i
i+h
i+2h
i+3h
i
r
r+h
r+2h
r+3h
Regular
R1
o
o+h
o+2h
o+3h
Lembur
O1
s
s+h
s+2h
s+3h
1   Subkontrak
S1
r+b
r
r+h
r+2h
Regular
R2
o+b
o
o+h
o+2h
Lembur
O2
s+b
s
s+h
s+2h
2  Subkontrak
S2
r+2b
r+b
r
r+h
Regular
R3
o+2b
o+b
o
o+h
Lembur
O3
s+2b
s+b
s
s+h
3  Subkontrak
S3
r+3b
r+2b
r+b
r
Regular
R4
o+3b
o+2b
o+b
o
Lembur
O4
s+3b
s+2b
s+b
s
4  Subkontrak
S4
Demand
D1
D2
D3
D4
  
47
Keterangan :
i
=
inventory
h = biaya penyimpanan
r = biaya produksi regular
o = biaya produksi lembur
s = biaya subkontrak
b = biaya penundaan
2.   Model Informal Heuristik
Menggunakan metoda coba-coba utuk
memecahkan masalah perencanaan agregat
produksi
mencakup merangkai beberapa
strategi
dalam
memenuhi permintaan,
menyusun
perencanaan
produksi
dari
beberapa
strategi,
menentukan biaya
dan
kelayakan dari setiap rencana, dan
memilih rencana dengan biaya
terendah diantara
alternatif-alternatif 
yang   layak.   Efektivitas   dari   metoda   ini   tergantung   pada
kehandalan manajemen memahami biaya dan keadaan perusahaan.
Tidak
seperti
model
optimasi ,
inti
dari
teknik
heuristic adalah
menghasilkan
sebuah
perencanaan
agregat
yang
baik,
layak
secara
cepat
dan
efektif
biayanya.
Tetapi
biasanya bukanlah rencana yang
optimal. Jadi
menggunakan heuristic sangat
tergantung pada
pengalaman masa
lalu,
analisa
data
biaya,
intuisi
dan
keahlian
perencana.
  
48
2.2 Kerangka
Pemikiran
C
apacity
C
onstraints
S rategic
trategic
O
bjectiv es
Company
policies
D
em and
F
orecasts
A
gregate P
roduction P
lanning
F nancial
inancial
constraints
Size of
W
ork orce
force
P
roduction
per m onth
Inv entory
lev els
U
nits
or d olla rs
sub con tracted ,
ba
ckord ere d or
lost
Gambar 2.6 Input dan Output Perencanaan Agregat
Dengan menyusun perencanaan agregat ada beberapa data yang harus diketahui atau
boleh dikatakan sebagai input, yaitu :
Kendala 
kapasitas 
: 
keterbatasan 
kapasitas 
dari 
perusahaan 
dalam
menghasilkan produknya. Keterbatasan kapsitas produksi ini dipengaruhi oelh
keterbatasan material, workforce,mesin, dan sebagainya.
 
Tujuan strategis : tujuan strategis berpengaruh pada semua bagian perusahaan.
Segala
kegiatan
dalam
perusahaan akan
diarahkan
untuk
mencapai
tujuan
strategis
ini.
Begitu
pula
dalam perencanaan produksi
tujuan strategis
juga
berpengaruh.
  
49
Kebijakan
perusahaan
:
kebijakan
perusahaan
sangat
berpengaruh dalam
perencanaan
produksi   agregat   karena   secara   langsung   mempengaruhi
kapasitas
perusahaan. Seperti
kebijakan
perusahaan
tidak
memperkenankan
karyawannya lembur, maka kapasitas produksi menjadi berkurang.
 
Kendala keuangan
:
keterbatasan dana yang dimiliki perusahaan juga sangat
berpengaruh bagi perencanaan produksi agregat dalam hal biaya produksi.
Peramalan
permintaan
:
peramalan
permintaan
sangat
penting
untuk
memperkirakan permintaan di periode mendatang agar dapat dipenuhi.
Semua
input
tersebut
diolah dengan
disusunnya
perencanaan produksi
agregat,
sehingga dapat diketahui : produksi perbulan berapa, ukuran tenaga kerja, tingkat
persediaan, biaya subkontrak, penundaan
atau kehilangan
pesanan.
Perencanaan
agregat disusun
dengan berbagai
metoda dengan
tujuan mendapatkan perencaan
agregat
terbaik
yang
dapat
diterapkan
dalam
perusahaan.
Perencanaan agregat
terbaik berarti yang
mengahasilkan total biaya terkecil, layak dan mudah dibuat.