Optimasi Perencanaan Produksi Produk Olahan Kopi

Komoditas Kopi (Coffea sp.) adalah salah satu komoditas perkebunan unggulan di Indonesia. Varietas komoditas kopi yang paling diminati oleh masyarakat indonesia adalah kopi robusta (Coffea canephora) dan kopi arabika (Coffea arabica). Produk olahan kopi adalah beragam jenis produk yang dihasilkan dari proses pengolahan komoditas kopi. Produk olahan kopi terbagi menjadi dua jenis yaitu produk untuk dikonsumsi dan produk non-konsumsi. Produk untuk dikonsumsi seperti kopi bubuk, kopi instan, kopi kaleng, tepung, dan lainnya. Sedangkan produk non-konsumsi seperti sabun kopi, body scrub, pupuk kompos, pengharum ruangan, dan lainnya. Tren konsumi kopi di Indonesia pada beberapa tahun ini mengalami peningkatan. Hal ini dapat berpengaruh pada kegiatan produksi di industri pengolahan kopi. Dikarenakan komoditas kopi hanya memiliki 2 musim panen dalam setahun, maka dapat terjadi keterbatasan sumber daya untuk memenuhi permintaan konsumen yang meningkat tersebut. Oleh karena itu, lebih baik industri kopi menerapkan optimasi perencanaan produksi.

Optimasi perencanaan produksi adalah melakukan penyusunan strategi untuk memproduksi suatu produk secara efisien agar hasil yang diperoleh optimal baik dari segi volume produksi, waktu kerja, maupun biaya-biaya yang bersangkutan. Proses optimasi perencanaan produksi dapat dilakukan dengan pengumpulan data historis terkait penjualan maupun permintaan pada periode sebelumnya. Kemudian dilakukan peramalan permintaan sesuai plot data agar dapat diketahui jumlah permintaan untuk periode berikutnya. Setelah itu dilakukan penyusunan strategi produksi dengan beberapa jenis metode untuk menyesuaikan kondisi aktual perusahaan.

Berdasarkan data historis maka dibuatkan plot data terlebih dahulu. Plot data grafik terbagi menjadi 4 pola data yaitu siklus, horizontal, tren, dan musiman. Pola data ini akan menentukan metode peramalan permintaan yang akan digunakan. Metode peramalan permintaan yang sering digunakan adalah model time series. Dalam peramalan permintaan time series terdiri atas beberapa metode seperti exponential smoothing, moving average, weighted moving average, trend exponential smoothing, multiplicative decomposition, dan additive decomposition. Setelah itu dilakukan pengukuran kesalahan peramalan dengan beberapa metode seperti mean absolute deviation (MAD), mean squarred error (MSE), dan mean absolute precentage error (MAPE). Nilai akurasi terkecil maka dipilih untuk memperoleh hasil peramalan permintaan.

Beberapa metode yang umum digunakan untuk melalukan optimasi perencanaan produksi adalah Linear Programming dan Goal Programming. Linear Programming adalah salah satu cabang ilmu pemrograman matematika yang digunakan untuk mencapai satu tujuan utama dengan maksimasi atau minimasi suatu objektif linear. Goal Programming perluasan dari linear programming yang digunakan untuk mencapai lebih dari satu tujuan atau multi tujuan dengan maksimasi atau minimasi menggunakan variabel deviasi atau penyimpangan. Penggunaan variabel deviasi dapat memperoleh hasil optimal yang lebih akurat. Tahapan dalam melakukan linear atau goal programming dapat dilihat sebagai berikut:

• Menentukan Variabel Keputusan
• Menentukan Fungsi Kendala Sasaran
• Merumuskan Fungsi Kendala Sasaran
• Menentukan Prioritas Utama 
• Menentukan Bobot Kepentingan
• Merumuskan Fungsi Tujuan
• Menyelesaikan Model Programming

Referensi :

• Akbar YR dan Mar'aini. 2022. Optimasi produksi pada industri kecil dan menengah karya unisi dengan penerapan model linear programming. JIP 2(8): 2883-2892
• Hamdy AT. 2017. Operations Research An Introduction 10th Edition. Pearson Education Limited, United Kingdom
• Yuliani S dan Pujiyanta A. 2014. Media pembelajaran goal programming berbasis multimedia. Jurnal Sarjana Teknik Informatika 2(1): 969-981