Perencanaan Agregat (Aggregate Planning)

Rencana Agregat Strategi perencanaan dalam tahapan Perencanaan dan Pengendalian Produksi yang bermuara pada perencanaan kapasitas yang optimal. Proses agregasi (aggregation) ialah pengelompokan beberapa jenis item menjadi product family. Proses disagregasi (disaggregation) adalah proses derivasi product family menjadi item. Item Family Family Data Data family A B C Peramalan Family Perancangan Agregat Disagregasi MPS Agregasi

Hirarki produk Type: kelompok beberapa product families. Product family: kelompok beberapa items. Item: produk akhir individual yang dibeli (digunakan) oleh konsumen. Biasanya hirarki tersebut dimulai dari product family, karena bila sebuah pabrik membuat lebih dari satu jenis type maka operasi perusahaan itu akan menjadi sangat kompleks. Pengelompokan sejumlah item ke dalam sebuah product family dilakukan dengan teknik Group Technology (GT).

Proses Agregasi Unit agregat yang biasa digunakan dalam proses agregasi : Jam kerja buruh, mesin atau resource lainnya. Waktu standar. Harga jual, Ongkos produksi. Satuan agregat dummy (pseudo product).

Contoh Proses Agregasi IBM memproduksi komputer laptop, desktop, notebook dan mesin teknologi tinggi lainnya. Proses agregasi adalah pengelompokkan jenis – jenis komputer tersebut ke dalam family product (misalnya famili komputer). Sebuah rumah sakit bisa melakukan agregasi jasa yang diberikan menjadi jumlah perawat atau dokter yang dibutuhkan. PT. Telkomsel bisa melakukan agregasi jumlah unit penjualan kartu prabayar (kartu simpati) dan kartu pascabayar (kartu hallo) menjadi jumlah rupiah penjualan yang diterima. Kartu hallo juga terdiri dari beberapa item.

Aggregate Planning (AP) Tujuan AP ialah membangkitkan (generate) top level production plans. Basis AP adalah hasil ramalan dan target produksi. Target produksi ditentukan oleh top level business plan yang memperhatikan kapasitas & kapabilitas perusahaan. Peran AP adalah sebagai interface antara perusahaan/ sistem manufaktur dan pasar produknya. Analisis dilakukan dalam kelompok produk (product family) dengan unit agregat. Melibatkan pemilihan strategi manufaktur.

Contoh Kasus (1) PT. ABC membuat 3 jenis produk A, B, dan C, yang merupakan item dari famili X. Harga jual produk A, B, dan C masing-masing adalah Rp.3000, Rp. 2000 dan Rp. 5000. data masa lalu permintaan akan produk-produk tersebut adalah sebagai berikut: Perioda 1 2 3 4 5 6 Produk A 200 220 240 230 250 260 Produk B 600 650 700 690 720 770 Produk C 50 55 60 58 60 60

Contoh Kasus (2) Data di atas adalah data untuk level item. Agregasi 3 jenis produk menjadi famili X ini dilakukan dengan pengalian jumlah unit dengan harga jual per unit. Unit agregat adalah rupiah (ribuan). Perioda 1 2 3 4 5 6 TOTAL PERSENTASE Produk A 600 660 720 690 750 780 4200 29,6 % Produk B 1200 1300 1400 1380 1440 1540 8260 58,3 % Produk C 250 275 300 290 300 300 1715 12,1 % FAMILY X 2050 2235 2420 2360 2490 2620 14175 100 %

Teknik Aggregate Planning (AP) Trial and Error atau charting : Pure and Mixed Strategies. Pendekatan empiris : Model Bowman. Pendekatan matematis : Linear Programming. Simulasi.

Strategi Tunggal (Pure Strategies) Trial and Error Strategi Tunggal (Pure Strategies) Pengubahan jumlah persediaan (atau produksi rata, leveled production). Pengubahan jumlah tenaga kerja (Chase strategy). Sub kontrak. Permintaan demand. Strategi Campuran (mixed strategy) Kombinasi dari strategi tunggal.

Trial and Error Leveled Production Kuartal Ramalan Tingkat persediaan Biaya simpan Permintaan Produksi ($ 1000) 1 220 300 350* 350x$50=17,5 2 170 300 480 24,5 3 400 300 380 19,0 4 600 300 80 4,0 5 380 300 0 0,0 6 200 300 100 50,0 7 130 300 270 13,5 8 300 300 270 13,5 96,5 *Misalkan terdapat 270 unit inventory Awal **Ongkos simpan adalah $50 per unit per kuartal Trial and Error Chase Strategy Kuartal Ramalan Biaya Biaya Biaya Permintaan penambahan pengurangan tenaga kerja tenaga kerja 1 220 - 2 170 - 7500 7.500 3 400 23.000 - 23.000 4 600 20.000 - 20.000 5 380 - 33.000 33.000 6 200 - 27.000 27.000 7 130 - 10.500 10.500 8 300 17.000 - 17.000 138.000 *$100 per unit kenaikan **$150 per unit penurunan

Trial and Error : Sub kontrak Kuartal Ramalan Produksi Subkontrak Biaya permintaan inkrimental 1 220 130 90 7.200 2 170 130 40 3.200 3 400 130 270 21.600 4 600 130 470 37.600 5 380 130 250 20.000 6 200 130 70 5.600 7 130 130 0 0 8 300 130 170 13.600 $80 per unit subcontracted

Trial and Error : Mixed Strategy Kuartal Ramalan Produksi tambahan Produksi Tambahan yang perlu Biaya Biaya Biaya Biaya permintaan yang perlu Lembur Setelah Produksi Simpan Kerja Perubahan Total setelah reguler dan lembur Lembur Tenaga reguler Kerja 220 200 -20 50 -30 (30) 1500 1000 0 2.500 170 200 -30 - -30 (60) 3000 0 0 3000 400 200 200 50 150 (90) 0 1000 9000 10000 600 200 400 50 350 (350) 0 1000 26.000 27.000 380 200 180 50 130 (130) 0 1000 33.000 34.000 200 200 0 - - - 0 0 19.500 19.500 130 200 -70 - -70 (70) 3500 0 0 3.500 300 200 100 50 50 (20) 1000 1000 0 2.000 Total 101.500 Biaya Inventory =$50 Biaya Overtime =$20 Perubahan Tk (+) = $100 Perubahan TK (-) = $150

Disaggregate Planning (DP) Tujuan : Disagregasi dilakukan untuk menyusun jadwal induk produksi (MPS – Master Production Schedule) Setelah diketahui jadwal produksi agregatnya. Metode disagregasi Persentase. Bitran dan Hax. Hax dan Meal.

Master Production Schedule (MPS) Jadwal Produksi Induk (Master Production Schedule, MPS) atau JPI merupakan output disagregasi pada rencana agregat. JPI ada pada tingkatan item. JPI bertujuan untuk melihat dampak demand pada perencanaan material dan kapasitas. JPI bertujuan untuk menjamin bahwa produk tersedia untuk memenuhi demand tetapi ongkos dan inventori yang tidak perlu dapat dihindarkan.

Prosedur teknik persentase (1) Hitung persentase kuantitas item masing-masing terhadap kuantitas famili pada masa lalu (semua dalam unit agregat). Gunakan persentase ini untuk menentukan kuantitas item masing-masing dari rencana agregat. Output adalah MPS dalam satuan agregat. Lakukan pembagian MPS (yang masih dalam satuan agregat) dengan nilai konversi sehingga dihasilkan MPS dalam satuan individu item. Contoh : DATA ITEM (UNIT) Periode 1 2 3 4 5 6 Harga per unit Produk A 200 220 240 230 250 260 Rp. 3000 Produk B 600 650 700 690 720 770 Rp. 2000 Produk C 50 55 60 58 60 60 Rp. 5000

Prosedur teknik persentase (2) Hitung persentase kuantitas item masing-masing terhadap kuantitas famili pada masa lalu (semua dalam unit agregat). DATA AGREGAT(Rp1000) Periode 1 2 3 4 5 6 Total Persentase Produk A 600 660 720 690 7507 804 4200 29,6% Produk B 1200 1300 1400 1380 1440 1540 8260 58,3% Produk C 250 275 300 290 300 300 1715 12,1% Family X 2050 2235 2420 2360 2490 2620 14.175 100,0% Gunakan persentase ini untuk menentukan kuantitas item masing-masing dari rencana agregat. Output adalah MPS dalam satuan agregat.

Prosedur teknik persentase (3) Lakukan pembagian MPS (yang masih dalam satuan agregat) dengan nilai konversi sehingga dihasilkan MPS dalam satuan individu item . DATA ITEM HARGA NILAI (UNIT) PER UNIT KONVERSI Produk A Rp. 3000 1,5 Produk B Rp. 2000 1,0 Produk C Rp. 5000 2,5 MPS UNTUK SETIAP ITEM Periode 1 2 3 4 5 6 Total Produk A 400 440 480 460 500 520 2800 Produk B 1200 1300 1400 1380 1440 1540 8260 Produk C 100 110 120 116 120 120 686 Family X 1700 1850 2000 1956 2060 2180 11746

Peramalan (Metode Linear trend) t dt tdt t2 d’t (dt-d’t)2 1 2050 2050 1 2108,5 3.422,2 2 2235 4470 4 2210,1 620,0 3 2420 7260 9 2311,7 11.728.9 4 2360 9440 16 2413,3 2.840,9 5 2490 12450 25 2514,9 620,0 6 2620 15720 36 2616,5 12,3 21 14175 51390 91 19.244,3 d’t = a + bt = 2006,9 + 101,6t

Peramalan dan Rencana Agregat Berdasarkan model ramalan tersebut, dapat dihitung permintaan agregat pada periode ke 7, 8, dan 9, yaitu: Bila dalam penentuan rencana agregat (aggregate plan) diasumsikan menggunakan strategi chase, maka nilai rencana agregat akan sama dengan nilai ramalan.

Disagregasi Rencana Agregat Dengan demikian rencana agregat pada periode ke 7 adalah: Rp. 2.718.100. Dengan teknik persentase, disagregasi dilakukan untuk memperoleh MPS, yaitu: Produk A = 0,296 x Rp. 2.718.100 = Rp. 804.557,6 Produk B = 0,583 x Rp. 2.718.100 = Rp. 1.584.652,3 Produk C = 0,121 x Rp. 2.718.100 = Rp. 328.890,1 MPS ini masih dalam unit agregat, sehingga perlu dilakukan konversi untuk memperoleh unit item. Konversi ini menggunakan harga jual per unit masing-masing produk.

Jadwal Produksi Induk (MPS) Nilai Penjualan Harga Jual Jumlah unit (pembulatan) A Rp. 804.557,6 Rp. 3000 269 B Rp. 1.584.652,3 Rp. 2000 793 C Rp. 328.890,1 Rp. 5000 66 MPS pada periode ke 7: Produk A: 269 unit Produk B: 793 unit Produk C: 66 unit

Kesimpulan Proses agregasi merupakan proses pengelompokan beberapa jenis item menjadi product family, sebaliknya proses disagregasi merupakan proses derivasi product family menjadi item. Strategi pada kedua proses tersebut ditujukan agar dihasilkan kapasitas produksi yang optimal. Peran Aggregate Planning sangat penting karena merupakan interface antara sistem manufaktur dan pasar produknya. Ada beberapa strategi proses agregasi dan disagregasi yang dapat dipilih, dengan pertimbangan total biaya terkecil sebagai tujuannya.