Perencanaan produksi agregat termasuk jenis perencanaan jangka
menengah bagi perusahaan. Dalam merencanakan produksi agregat, stakeholder
perusahaan memerlukan waktu lama dikarenakan banyaknya variabel produksi
yang harus dipertimbangkan agar nilai produksi yang dihasilkan dapat memenuhi
permintaan konsumen namun dengan biaya produksi seminimal mungkin. Jika
perusahaan memproduksi lebih dari satu jenis produk, maka variabel yang harus
dipertimbangkan akan lebih banyak dan membutuhkan waktu yang lebih lama
lagi. Permasalahan tersebut sangatlah penting untuk diselesaikan karena jika
terjadi sedikit kesalahan dalam perancaan akan berdampak langsung pada biaya
produksi yang harus dikeluarkan serta keuntungan yang didapat perusahaan.
Permasalahan tersebut termasuk ke dalam permasalahan optimasi. Penulis
menerapkan Algoritme Genetika untuk menyelesaikan permasalahan
perencanaan produksi agregat karena Algoritme Genetika memiliki kelebihan
yakni dapat mengekplorasi dan mengeksploitasi ruang pencarian agar didapat
solusi yang optimal. Namun, Algoritma Genetika sering terjebak pada solusi
optimal lokal dan juga mengalami konvergensi dini. Untuk mengatasi
permasalahan yang dihadapi oleh Algoritme Genetika ini, penulis akan
memperbaikinya dengan menggabungkan metode lain yakni Simulated
Annealing. Fungsi dari Simulated Annealing adalah untuk memperbaiki setiap
solusi hasil dari Algoritme Genetika. Metode usulan penulis selanjutnya disebut
menjadi metode HSAAGA mampu memberikan solusi yang optimal berupa nilai
produksi dengan biaya biaya produksi minimal serta telah mempertimbangkan
berbagai variabel produksinya. Hal tersebut dibuktikan dengan adanya selisih
yang cukup besar apabila perencanaan produksi agregat dilakukan dengan
menerapkan metode HSAAGA biaya produksi yang dikeluarkan oleh perusahaan
sebesar Rp. 612.731.500 ,- sedangkan biaya produksi aktualnya adalah sebesar
Rp. 645.703.00
