Perencanaan Produksi Ragum Berdasarkan Forecasting Permintaan Masa Depan pada Industri Manufaktur PT. ABC

Abstract

Perencanaan produksi merupakan salah satu faktor penting dalam menjaga efektivitas dan efisiensi proses produksi pada perusahaan manufaktur. Ketidaksesuaian antara jumlah produksi dan permintaan pasar dapat menyebabkan terjadinya overproduction maupun underproduction yang berdampak terhadap biaya operasional perusahaan. Oleh karena itu, diperlukan metode forecasting untuk membantu perusahaan dalam memperkirakan kebutuhan produk pada periode mendatang. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan permintaan produksi ragum pada PT. ABC selama 1 tahun mendatang menggunakan data historis permintaan selama 5 tahun terakhir. Metode peramalan yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Linear dan Double Exponential Smoothing dengan pengukuran tingkat kesalahan menggunakan Mean Square Error (MSE). Berdasarkan hasil analisis scatter diagram, pola data permintaan ragum menunjukkan pola trend yang cenderung meningkat setiap periode. Hasil perbandingan kedua metode forecasting tersebut menunjukkan bahwa metode Double Exponential Smoothing memiliki nilai error terkecil yaitu sebesar 0,3459. Berdasarkan hal tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode Double Exponential Smoothing adalah metode terbaik yang dapat digunakan untuk meramalkan permintaan produksi ragum pada periode mendatang. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu perusahaan dalam menyusun perencanaan produksi secara lebih efektif dan efisien sehingga mampu memenuhi kebutuhan konsumen dengan lebih optimal.

Production planning is one of the key factors in maintaining the effectiveness and efficiency of production processes in manufacturing companies. A mismatch between production volume and market demand can lead to overproduction or underproduction, which impacts the company’s operating costs. Therefore, forecasting methods are needed to help companies estimate product demand for the coming period. This study aims to forecast the demand for ragum production at PT. ABC for the next 1 year using historical demand data from the past 5 years. The forecasting methods used in this study are the Linear and Double Exponential Smoothing methods, with the error rate measured using Mean Square Error (MSE). Based on the results of the scatter diagram analysis, the ragum demand data pattern shows a trend that tends to increase every period. A comparison of the two forecasting methods shows that the Double Exponential Smoothing method has the smallest error value, namely 0.3459. Based on this, it can be concluded that the Double Exponential Smoothing method is the best method that can be used to forecast ragum production demand for the coming period. The results of this study are expected to help the company formulate production plans more effectively and efficiently so that it can meet consumer needs more optimally.