Model Pengambilan Keputusan untuk Meningkatkan Kapasitas Produksi pada Proses Extruding - Andakara Edo Wardhana; Triwulandari SD; Winnie Septiani (Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Indusri Universitas Trisakti, 2022)
Abstrak— Peningkatan kapasitas produksi pada proses extruding merupakan hal yang penting karena proses extruding merupakan salah satu proses utama dalam pembuatan ban sepeda motor. Permasalahan yang teridentifikasi saat ini proses extruding menjadi bottle neck karena memiliki kapasitas terendah dibandingkan proses yang lain. Penelitian ini bertujuan merancang model pengambilan keputusan untuk meningkatkan kapasitas produksi pada proses extruding. Penelitian terdiri dari sub model perhitungan kapasitas extruding, sub model peramalan permintaan produksi ban dan sub model pengambilan keputusan. Perhitungan kapasitas produksi dilakukan dengan metode calculated capacity, peramalan menggunakan metode DMA dan regresi linear dan pengambilan keputusan menggunakan pohon keputusan dengan metode perhitungan expected monetary value. Hasil analisis sistem menunjukkan bahwa extruding memiliki kapasitas terendah dibanding proses yang lain, hal ini dikuatkan berdasarkan hasil sub model perhitungan kapasitas extruding yaitu 80.190 pcs/hari. Sub model peramalan permintaan menunjukkan trend permintaan yang cenderung meningkat dengan rata-rata permintaan per hari 98.376 pcs/hari. Alternatif pilihan peningkatan kapasitas yang diusulkan adalah pengaturan waktu kerja, penambahan tenaga kerja dan investasi mesin. Kriteria keputusan adalah jumlah produksi extruding, usulan peningkatan kapasitas yang terpilih berdasarkan model keputusan menggunakan pohon keputusan adalah melakukan penambahan tenaga kerja dari 4 orang/shift menjadi 6 orang/shift. Estimasi peningkatan kapasitas extruding menjadi 104.671 pcs/hari dari 86.000 pcs/hari. Hasil model keputusan metode pohon keputusan dari 3 alternatif usulan menunjukkan, alternatif peningkatan kapasitas proses extruding yang terbaik adalah penambahan tenaga kerja. Pemilihan alternatif peningkatan kapasitas menggunakan pohon keputusan terbukti dapat menjadi solusi perusahaan menentukan alternatif pilihan terbaik sesuai kriteria dan perhitungan resiko masa mendatang. Abstract— increasing production capacity in the extruding process is important because the extruding is one of the main processes in the manufacture of motorcycle tires. The problem identified is the extruding process becomes a bottle neck because it has the lowest capacity compared to other processes. This study aims to design a decision-making model to capacity up in the extruding. The research consists of a sub-model of calculating extrusion capacity, a sub-model of forecasting a production demand of tire and a sub-model of decision-making. The calculation of production capacity is using the calculated capacity method, forecasting using the DMA method and linear regression and decision making using a decision tree method with the expected monetary value calculation. The results of the system analysis show that extruding has the lowest capacity compared to other processes, this is corroborated by the results of the sub model for calculating the extruding capacity of 80,190 pcs/day. The demand forecasting sub model shows an increasing trend of demand with an average daily demand is 98,376 pcs/day. Alternative options for capacity up the proposed are working time arrangements, recruitment new man power and machine investment. The decision criteria is the amount of extruding production, the capacity up which is selected based on the decision model using a decision tree is to recruitment new man power from 4 people/shift to 6 people/shift. The estimated increase in extruding capacity is 104.671 pcs/day from 86.000 pcs/day. The results of the decision tree method of the 3 alternative proposals show that the best alternative to capacity up of the extruding process is the recruitment new man power. The selection of capacity up alternatives using decision trees is proven to be a solution for companies to determine the best alternative choices according to the criteria and future risk calculations.