FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR
III KERANGKA PEMIKIRAN
3.1 Kerangka Pemikiran Teoritis 1 Sistem Produks
Secara umum produksi dapat diartikan sebagai suatu kegiatan atau proses yang mentransformasikan masukan (input) menjadi hasil keluaran (output) berupa barang atau jasa. Assauri (2004) menyatakan bahwa produksi adalah segala kegiatan dalam menciptakan dan menambah kegunaan (utility) sesuatu barang atau jasa, yang mana membutuhkan faktor-faktor produksi yang dalam ilmu ekonomi berupa tanah, modal, tenaga kerja dan skill. Produksi juga merupakan suatu sistem untuk menyediakan barang-barang dan jasa-jasa yang akan dikonsumsi oleh masyarakat.
Menurut Assauri (2004), yang dimaksud dengan sistem produksi dan operasi adalah keterkaitan unsur-unsur yang berbeda secara terpadu, menyatu, dan menyeluruh dalam pentransformasian masukan menjadi keluaran. Seperti yang lainnya, sistem ini juga mempunyai banyak komponen yang terdapat dalam unsur baik bahan, pentransformasiannya, maupun keluarannya. Adapun komponen masukan dalam suatu sistem produksi dan operasi terdiri dari bahan, tenaga kerja, energi, mesin, modal, dan informasi. Antar komponen dalam unsur masukan tidak dapat dipisah-pisahkan, tetapi secara bersama-sama membentuk suatu sistem dalam pentransformasian untuk mencapai suatu tujuan akhir bersama.
Sistem produksi adalah alat yang digunakan untuk mengubah masukan sumber daya guna menciptakan barang dan jasa yang berguna sebagai keluaran. Rangkaian masukan-konversi-keluaran merupakan cara yang berguna untuk mengkonseptualisasikan sistem produksi, dimulai dengan unit terkecil dari kegiatan produksi yang disebut operasi. Suatu operasi adalah langkah tertentu dalam keseluruhan proses menghasilkan produk atau jasa yang membawa kepada keluaran akhir (Buffa dan Sarin, 1996).
Peranan manajemen dalam pelaksanaan sistem produksi dan operasi adalah untuk mencapai tujuan yang diharapkan perusahaan. Tujuan yang diharapkan oleh perusahaan adalah untuk menghasilkan barang dan jasa dalam jumlah yang
20 ditetapkan, kualitas yang ditentukan, dan dalam waktu yang direncanakan, dengan biaya serendah mungkin. Perusahaan diharapkan dapat mencapai tujuannya dengan teknik manajemen produksi dan operasi yaitu tetap terjamin kelangsungan hidupnya dan dapat berkembang melalui keuntungan yang diperoleh perusahaan.
3.1.2 Optimalisasi
Menurut Nasendi dan Anwar (1985), optimalisasi adalah serangkaian proses untuk mendapatkan gugus kondisi yang diperlukan untuk mendapatkan hasil terbaik dalam situasi tertentu. Dengan demikian, optimalisasi mengidentifikasikan penyelesaian terbaik suatu masalah yang diarahkan pada maksimisasi atau minimisasi melalui fungsi tujuan. Sedangkan optimalisasi produksi adalah pencapaian keadaan terbaik dalam kegiatan produksi yang dilakukan perusahaan dalam rangka mencapai keuntungan maksimum. Terdapat dua kriteria mendasar dalam optimalisasi, yaitu: 1) Maksimisasi, yaitu mengalokasikan atau menggunakan input-input tertentu untuk
menghasilkan keuntungan maksimal. Maksimisasi keuntungan ini dapat dilihat baik dari segi laba, sistem kerja yang efektif (rancangan penugasan), maksimisasi pangsa pasar dan lokasi perusahaan.
2) Minimalisasi, yaitu menghasilkan tingkat output dengan menggunakan input (biaya) yang paling minimal. Minimalisasi dapat berupa minimalisasi penggunaan sumber daya, biaya distribusi, biaya persediaan, biaya pengendalian mutu, jumlah tenaga kerja, waktu proses pelayanan, dan fasilitas perusahaan.
Persoalan optimalisasi terbagi atas dua jenis yaitu optimalisasi dengan kendala atau tanpa kendala. Optimalisasi dengan kendala membagi solusi optimal menjadi maksimisasi terkendala (memaksimumkan sesuatu dengan adanya kendala) dan minimisasi terkendala (meminimumkan sesuatu dengan adanya kendala). Sedangkan dalam optimalisasi tanpa kendala, faktor-faktor yang menjadi kendala terhadap pencapaian fungsi tujuan akan diabaikan.
Keuntungan yang menjadi tujuan perusahaan harus selalu memperhatikan keterbatasan yang dihadapi perusahaan. Dalam keterbatasan inilah perusahaan harus mampu menentukan kombinasi produk yang memberikan keuntungan maksimal agar
21 tujuan perusahaan tercapai. Disinilah letak pentingnya riset operasi bagi perusahaan sebagai alat untuk memecahkan permasalahan mengenai kombinasi produk optimum yang dapat menghasilkan keuntungan maksimal.
Menurut Supranto (1991), riset operasi adalah riset yang dilakukan terhadap suatu proses atau operasi atau berlangsungnya suatu kegiatan yang dilakukan oleh unit organisasi. Suatu proses kegiatan dilakukan untuk mencapai tujuan atau mencapai output yang paling baik dengan menggunakan masukan yang dalam prakteknya serba terbatas. Dalam keadaan tersebut itulah harus dicapai suatu pemecahan yang optimum. Tujuannya adalah membantu manajemen untuk menentukan kebijakan dan tindakannya secara ilmiah.
Pada umumnya tahapan-tahapan dalam penerapan riset operasi untuk memecahkan persoalan adalah sebagai berikut. :
1) Merumuskan atau mendefinisikan persoalan yang akan dipecahkan sesuai dengan tujuan yang akan dicapai berdasarkan keadaan objektif.
2) Pembentukan model matematika untuk mencerminkan persoalan yang akan
dipecahkan. Biasanya model dinyatakan dalam bentuk persamaan yang menggambarkan hubungan antara input dan output serta tujuan yang akan dicapai dalam bentuk fungsi objektif. Model harus dibuat sedemikian rupa sehingga dapat mewakili kenyataan yang sebenarnya dari sistem yang akan dipecahkan.
3) Mencari pemecahan dari model yang telah dibuat dalam tahap sebelumnya. 4) Menguji model dan hasil pemecahan dari pemecahan model. Suatu model
dikatakan sah apabila memberikan prediksi yang dapat dipercaya dari hasil proses suatu sistem. Cara yang paling sering dipergunakan ialah dengan membandingkan hasil proses dari sistem dengan data yang menggambarkan kejadian sejenis yang sudah terjadi.
5) Implementasi dari hasil pemecahan. Hal ini membutuhkan suatu penjelasan yang hati-hati tentang solusi yang digunakan dan hubungannya dengan realitas.
22
3.1.3 Linear Programming
Linear programming (LP) atau pemrograman linier merupakan salah satu teknik dari riset operasi untuk memecahkan persoalan optimasi (maksimisasi atau minimisasi) dengan menggunakan persamaan dan ketidaksamaan linier dalam rangka untuk mencari pemecahan yang optimal dengan memperhatikan pembatasan- pembatasan yang ada (Supranto, 1988). Linear programming akan memberikan banyak sekali hasil pemecahan persoalan sebagai alternatif pengambilan tindakan, akan tetapi hanya ada satu yang optimum (maksimum atau minimum)
Definisi lain berasal dari Soekartawi (1995), Linear programming merupakan metode perhitungan untuk perencanaan terbaik di antara kemungkinan-kemungkinan tindakan yang dapat dilakukan. Penentuan rencana terbaik didasarkan pada banyak alternatif dalam perencanaan untuk mencapai tujuan spesifik pada sumberdaya yang terbatas. Kelebihan-kelebihan LP adalah:
1) Mudah dilaksanakan, apalagi bila menggunakan alat bantu komputer
2) Dapat menggunakan banyak variabel, sehingga berbagai kemungkinan untuk memperoleh pemanfaatan sumberdaya yang optimum dapat dicapai.
3) Fungsi tujuan dapat difleksibelkan sesuai dengan tujuan penelitian atau berdasarkan data yang tersedia.
Pemrograman linier dapat juga diartikan sebagai suatu alat deterministik dimana semua parameter model diasumsikan diketahui dengan pasti (Taha, 1996). Tetapi dalam kehidupan nyata jarang sekali ditemukan masalah dimana terdapat kepastian yang sesungguhnya. Teknik LP mengkompensasi kekurangan ini dengan memberikan analisis pasca optimum dan analisis parametrik yang sistematis untuk memungkinkan pengambil keputusan yang bersangkutan untuk menguji sensitivitas pemecahan optimum yang statis terhadap perubahan diskrit atau kontinu dalam berbagai parameter dari model tersebut.
Masalah keputusan yang sering dihadapi adalah alokasi optimum sumber daya yang langka. Sumber daya dapat berupa uang, tenaga kerja, bahan mentah, kapasitas mesin, waktu, ruangan, atau teknologi. Menurut Mulyono (1991), setelah masalah
23 diidentifikasikan, tujuan ditetapkan, langkah selanjutnya adalah formulasi model matematika yang meliputi tiga tahap berikut, yaitu:
1) Tentukan variabel yang tak diketahui (variabel keputusan) dan nyatakan dalam simbol matematika.
2) Membentuk fungsi tujuan yang ditunjukkan sebagai suatu hubungan linier dari variabel keputusan.
3) Menentukan semua kendala masalah tersebut dan mengekspresikan dalam
persamaan atau pertidaksamaan yang juga merupakan hubungan linier dari variabel keputusan yang mencerminkan keterbatasan sumberdaya masalah itu.
Model umum matematika untuk persoalan pemrograman linier dapat dinyatakan sebagai proses optimasi suatu fungsi tujuan dalam bentuk:
Maksimumkan atau minimumkan
dengan syarat : ij j (≤,=, ≥) i, untuk semua ( = 1,2,... ) semua j ≥ 0 Keterangan
j : banyaknya kegiatan , di mana = 1,2,..., : nilai fungsi tujuan
j : sumbangan per unit kegiatan , untuk masalah maksimisasi j menunjukkan
keuntungan atau penerimaan per unit, sementara dalam kasus minimisasi ia menunjukkan biaya per unit
i : jumlah sumber daya ke ( = 1,2,... ), berarti terdapat jenis sumber daya
ij : banyaknya sumber daya yang dikonsumsi sumber daya
Model LP mengandung asumsi-asumsi implisit tertentu yang harus dipenuhi agar definisinya sebagai suatu masalah LP menjadi absah. Asumsi-asumsi tersebut di antaranya adalah:
1. Linearity
Syarat utama dari LP adalah bahwa fungsi tujuan dan semua kendala harus linier. Jika suatu kendala melibatkan dua variabel keputusan, dalam diagram dimensi
24 dua fungsi ini akan berupa garis lurus. Kata linier secara tidak langsung mengatakan bahwa hubungannya proporsional. Tingkat perubahan atau kemiringan hubungan fungsional itu adalah konstan dan karena itu perubahan nilai variabel akan mengakibatkan perubahan relatif nilai fungsi dalam jumlah yang sama.
2. Additivity
Jumlah variabel kriteria dan jumlah penggunaan sumber daya harus bersifat aditif. Selain itu, seluruh sumber daya yang digunakan untuk semua kegiatan harus sama dengan jumlah sumber daya yang digunakan untuk masing-masing kegiatan. 3. Divisibility
Asumsi ini berarti nilai solusi yang diperoleh tidak harus berupa bilangan bulat. Ini berarti nilai j dapat terjadi pada nilai pecah manapun.
4. Deterministic
Asumsi yang terdapat pada LP adalah semua parameter model ( j, ij, dan i) diketahui konstan. LP secara tak langsung mengasumsikan suatu masalah keputusan dalam suatu kerangka statis dimana semua parameter diketahui dengan kepastian. Pada kenyataannya, parameter model jarang bersifat deterministik. Ada beberapa cara mengatasi ketidakpastian parameter tersebut, salah satunya dengan analisa sentivitas yang dikembangkan untuk menguji kepekaan nilai solusi terhadap perubahan- perubahan parameter.
3.2 Kerangka Pemikiran Operasional
Peternakan Puyuh Bintang Tiga yang mengusahakan puyuh petelur dan bibit puyuh dituntut untuk berproduksi dengan optimal dengan memanfaatkan sumberdaya yang ada. Perencanaan penggunaan sumber daya dipengaruhi oleh dua hal yaitu dari segi permintaan dan ketersediaan sumber daya. Dari segi permintaan, PPBT belum dapat memenuhi permintaan telur dan bibit. Dari segi ketersediaan sumber daya, PPBT memerlukan beberapa macam sumber daya yaitu bibit, pakan, vaksin, obat- obatan, tenaga kerja, kandang, modal, dan bahan penunjang. Selain itu, masalah yang terlihat di lapangan adalah belum optimalnya produksi di PPBT. Hal ini terlihat dari adanya kandang yang kosong
25 Keterbatasan sumber daya menyebabkan penambahan produksi suatu output akan mengurangi produksi output lainnya. Sedangkan kelebihan sumber daya yang tidak terpakai akan menyebabkan keuntungan yang diterima perusahaan tidak maksimal. Untuk itu diperlukan sebuah teknik yang dapat memberikan alternatif kombinasi output yang dihasilkan perusahaan untuk mencapai tujuan perusahaan yaitu memaksimalkan keuntungan.
Analisis dilakukan dalam kurun waktu satu tahun dimana terdapat satu periode produksi puyuh petelur dan 12 periode bibit puyuh. Satu periode produksi puyuh petelur dihitung dari masa Day Old Quail (DOQ) sampai puyuh diafkir. Sedangkan bibit puyuh mempunyai periode selama satu bulan sehingga dalam setahun terdapat 12 periode produksi.
Pemecahan masalah optimalisasi produksi dilakukan dengan menggunakan model linear programming. LP dapat memberikan pemecahan persoalan sebagai alternatif pengambilan keputusan. Program LP ini mampu menghasilkan kombinasi output yang optimal untuk memaksimumkan keuntungan dengan memperhatikan kendala-kendala yang dihadapi dalam satu periode produksi di PPBT.
Analisis LP yang dapat dilakukan yaitu analisis primal, analisis dual, analisis sensitivitas, dan analisis post optimal. Analisis primal digunakan untuk mengetahui tingkat kombinasi produksi yang optimal yang dapat menghasilkan keuntungan maksimal. Analisis dual digunakan untuk mengetahui alokasi penggunaan sumberdaya (faktor produksi) yang dimiliki. Sedangkan analisis sentivitas digunakan untuk mengetahui sejauh mana koefisien fungsi tujuan dan nilai ruas kanan fungsi kendala dapat berubah tanpa mengubah solusi optimal.
Hasil pemecahan persoalan dengan program linier akan memberikan perencanaan produksi yang optimal. Setelah diperoleh hasil optimal maka dilakukan evaluasi dengan membandingkan tingkat produksi optimal dengan tingkat produksi aktual. Setelah itu akan diketahui tingkat penyimpangan sehingga diperoleh saran- saran perbaikan yang berguna bagi PPBT. Alur kerangka pemikiran operasional digambarkan pada Gambar 2.
26 Produk yang dihasilkan :
telur dan bibit
Sumberdaya terbatas
Kendala : bibit, pakan, vaksin, obat-obatan, kandang, tenaga kerja,
modal Perencanaan jumlah
ternak optimal selama setahun dengan linear
programming (satu periode produksi
puyuh petelur dan 12 periode bibit puyuh)
Hasil
Kombinasi jumlah ternak Keuntungan optimal Alokasi sumberdaya optimal
Kondisi aktual perusahaan Evaluasi Rekomendasi Tujuan perusahaan: Berproduksi dengan optimal Permintaan telur dan
bibit belum terpenuhi
Adanya kandang
kosong menunjukkan produksi yang belum optimal
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Peternakan Puyuh Bintang Tiga (PPBT) yang berlokasi di Jalan KH Abdul Hamid Km 3, Desa Situ Ilir Kecamatan Cibungbulang, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Lokasi ini dipilih secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan peternakan bahwa peternakan ini dapat digolongkan menjadi peternakan dalam skala besar di wilayah Bogor, karena jumlah puyuh yang diternakkan lebih dari 8.000 ekor. PPBT juga merupakan peternakan puyuh dengan produksi telur yang cukup besar dibandingkan peternak lainnya di wilayah Bogor, serta menjadi pemasok telur puyuh di pasar-pasar wilayah Kabupaten Bogor. Selain itu, peternakan ini memiliki prospek pengembangan yang baik. Penelitian dilakukan pada bulan Pebruari-Mei 2009.
4.2 Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari pengamatan langsung serta wawancara langsung dengan pihak-pihak yang berkepentingan, yaitu pemilik dan karyawan PPBT serta konsumen telur puyuh di pasar-pasar yang dipasok PPBT. Data sekunder yang dikumpulkan berasal dari dokumen perusahaan pada tahun 2008 dan awal tahun 2009.
Data sekunder lainnya untuk mendukung penelitian adalah hasil-hasil penelitian terdahulu, data Badan Pusat Statistik, Dinas Peternakan, dan literatur- literatur lain yang relevan dengan penelitian. Jenis data yang dikumpulkan dari perusahaan adalah sebagai berikut:
1) Gambaran umum perusahaan yang meliputi sejarah berdirinya perusahaan, ketenagakerjaan, proses produksi, dan pemasaran.
2) Ketersediaan dan penggunaan input 3) Data produksi telur dan bibit 4) Harga jual produk
5) Biaya produksi yang meliputi biaya tetap dan biaya variabel. Biaya tetap terdiri dari biaya penyusutan kandang dan biaya tenaga kerja. Biaya variabel meliputi biaya DOQ, pakan, vaksin, obat-obatan, desinfektan, dan sekam.
28 4.3 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilaksanakan pada bulan April-Mei 2009. Metode pengumpulan data primer yaitu melakukan wawancara dengan pimpinan perusahaan dan karyawan PPBT, pedagang telur puyuh, peternak mitra PPBT, dan pihak terkait lainnya. Selain itu, pengumpulan data dilakukan dengan pengamatan dan keterlibatan langsung pada semua proses produksi di perusahaan. Data sekunder dikumpulkan dengan cara studi literatur dari berbagai sumber yang terkait dengan penelitian.
4.4 Metode Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan secara kuantitatif dan kualitatif. Data kualitatif mengenai gambaran dan kondisi umum perusahaan dijabarkan secara deskriptif. Pengolahan data kuantitatif dilakukan dengan mengelompokkan data yang diperoleh secara manual berdasarkan aktivitas-aktivitas untuk kemudian diproses menggunakan program Microsoft Excel. Hasilnya digunakan untuk menyusun fungsi tujuan dan fungsi kendala.
Pengolahan data berikutnya adalah menggunakan software LINDO (Linear Interactive and Discrete Optimizer). Pengolahan LINDO akan menghasilkan kombinasi output optimal yang akan menghasilkan keuntungan maksimal. Analisis data yang akan dilakukan dari hasil olahan LINDO meliputi analisis primal, analisis status sumberdaya (dual), analisis sensitivitas, dan analisis post optimal.
4.4.1 Analisis Primal
Menurut Mulyono (1991), optimalisasi dengan Linear Programming terdiri dari dua bentuk. Bentuk pertama dinamakan primal, sedangkan bentuk kedua dinamakan dual. Analisis primal bertujuan untuk mengetahui kombinasi produk terbaik yang dapat memaksimumkan keuntungan dengan sumberdaya yang terbatas. Analisis primal akan memberikan informasi mengenai aktivitas mana yang tidak termasuk dalam skema optimal atau memiliki nilai reduced cost. Hasilnya akan dibandingkan dengan kombinasi produk aktual yang dihasilkan perusahaan untuk mengetahui apakah perusahaan telah berproduksi optimal atau belum.
29 4.4.2 Analisis Dual
Masalah dual adalah sebuah masalah LP yang diturunkan secara matematis dari satu model LP primal. Masalah dual dan primal sangat berkaitan erat sedemikian rupa sehingga pemecahan optimal dari salah satu masalah akan secara otomatis menghasilkan pemecahan optimum untuk masalah lainnya (Taha 1996).
Analisis dual dilakukan untuk mengetahui sumberdaya yang membatasi nilai fungsi tujuan dan sumberdaya yang berlebih. Penilaian terhadap sumberdaya ini dilihat dari nilai slack atau surplus dan nilai dualnya. Nilai dual atau harga bayangan (shadow price) menunjukkan perubahan yang akan terjadi pada fungsi tujuan apabila sumberdaya berubah sebesar satu satuan. Jika nilai slack atau surplus lebih dari nol dan nilai dual sama dengan nol maka sumber daya tersebut berlebih. Sumberdaya berlebih termasuk dalam kendala tidak aktif yaitu kendala yang tidak habis terpakai dalam proses produksi serta tidak mempengaruhi fungsi tujuan jika terjadi penambahan sebesar satu satuan ketersediaan sumberdaya. Sumberdaya dengan nilai dual lebih besar dari nol menunjukkan bahwa sumberdaya bersifat langka dan termasuk dalam jenis kendala yang membatasi nilai fungsi tujuan.
4.4.3 Analisis Sensitivitas
Analisis sensitivitas dilakukan setelah solusi optimal tercapai untuk mengetahui sejauh mana perubahan pada tingkat keuntungan dan ketersediaan sumber daya tidak akan mengubah solusi optimal. Menurut Taha (1996), tujuan analisis ini adalah memperoleh informasi mengenai pemecahan nilai optimum yang baru dan memungkinkan sesuai dengan parameter perhitungan tambahan yang minimal.
Perubahan tersebut meliputi perubahan pada koefisien fungsi tujuan dan ketersediaan sumber daya. Pengaruh perubahan dilihat dari selang kepekaan minimum (allowable decrease) dan kepekaan maksimum (allowable increase). Semakin sempit selang menunjukkan pengaruh yang kuat dalam perubahan tingkat keuntungan. Batas minimum merupakan batas penurunan nilai parameter yang diijinkan agar tidak mengubah kondisi optimal. Sedangkan batas maksimum menunjukkan batas kenaikan nilai parameter yang diijinkan agar kondisi optimal tidak berubah.
30 4.4.4 Analisis Post Optimal
Analisis postoptimal atau analisis pasca optimal merupakan suatu usaha untuk mempelajari nilai-nilai dari peubah-peubah pengambilan keputusan dalam suatu model matematika jika satu, beberapa, atau semua parameter model tersebut berubah. Dalam suatu persoalan LP analisis postoptimal menyangkut analisis terhadap nilai-nilai peubah pengambilan keputusan sebagai dampak perubahan dalam koefisien fungsi tujuan, koefisien teknologi, nilai sebelah kanan model, adanya fungsi kendala baru maupun tambahan peubah pengambilan keputusan (Nasendi & Anwar 1985) .
Analisis post optimal dilakukan jika solusi optimal versi awal yang sudah diperoleh tidak dapat menjawab perubahan-perubahan yang terjadi akibat adanya perubahan yang berada diluar selang sensitivitas solusi optimal awal. Analisis ini juga dilakukan jika terdapat perubahan atau pengurangan variabel keputusan, penambahan atau pengurangan fungsi kendala dan terjadinya perubahan koefisien pada setiap fungsi. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis post optimal dengan skenario kenaikan harga input pakan. Hal ini dilakukan karena pakan mempunyai proporsi terbesar dalam biaya produksi
4.5 Konsep dan Pengukuran Data
Variabel keputusan dalam penelitian ini adalah jenis puyuh yang akan diusahakan PPBT dalam satuan ekor. Variabel keputusan menunjukkan jumlah produksi optimal setiap jenis produk.
4.5.1 Penentuan Variabel Keputusan
Variabel keputusan menunjukkan jumlah puyuh setiap bulan selama satu tahun. Jenis puyuh yang diternakkan di PPBT adalah puyuh petelur dan bibit puyuh. Puyuh petelur menghasilkan keuntungan setiap bulan selama satu periode produksi, yaitu satu tahun. Sedangkan bibit puyuh menghasilkan keuntungan setiap bulan dalam satu periode produksi yang juga satu bulan.
Pemilihan variabel keputusan setiap bulan selama satu tahun didasari oleh periode produksi masing-masing jenis yaitu satu bulan dan satu tahun. Hal ini bertujuan untuk melihat kombinasi jumlah bibit puyuh setiap bulan dan puyuh
31 petelur pada awal periode. Berdasarkan hal tersebut maka variabel keputusan dapat dirumuskan sebagai berikut :
X11 = Jumlah puyuh petelur bulan Januari X12 = Jumlah puyuh petelur bulan Pebruari X13 = Jumlah puyuh petelur bulan Maret X14 = Jumlah puyuh petelur bulan April X15 = Jumlah puyuh petelur bulan Mei X16 = Jumlah puyuh petelur bulan Juni X17 = Jumlah puyuh petelur bulan Juli X18 = Jumlah puyuh petelur bulan Agustus X19 = Jumlah puyuh petelur bulan September X110 = Jumlah puyuh petelur bulan Oktober X111 = Jumlah puyuh petelur bulan Nopember X112 = Jumlah puyuh petelur bulan Desember X21 = Jumlah bibit puyuh bulan Januari X22 = Jumlah bibit puyuh bulan Pebruari X23 = Jumlah bibit puyuh bulan Maret X24 = Jumlah bibit puyuh bulan April X25 = Jumlah bibit puyuh bulan Mei X26 = Jumlah bibit puyuh bulan Juni X27 = Jumlah bibit puyuh bulan Juli X28 = Jumlah bibit puyuh bulan Agustus X29 = Jumlah bibit puyuh bulan September X210 = Jumlah bibit puyuh bulan Oktober X211 = Jumlah bibit puyuh bulan Nopember X212 = Jumlah bibit puyuh bulan Desember
4.5.2 Fungsi Tujuan
Optimalisasi produksi pada perusahaan bertujuan untuk memaksimumkan laba kontribusi total (Z) perusahaan dengan mengetahui kombinasi jumlah setiap jenis puyuh yang memberikan keuntungan maksimum. Laba kontribusi diperoleh dari selisih antara penerimaan per ekor dengan biaya per ekor setiap bulan.
32 4.5.3 Fungsi Kendala
Kendala merupakan faktor pembatas dalam pengambilan keputusan meliputi sumberdaya yang tersedia dan dimiliki PPBT. Kendala yang digunakan dalam penyelesaian optimalisasi ini meliputi kapasitas kandang, penggunaan DOQ, pakan, tenaga kerja, modal, dan permintaan maksimum. Berikut adalah kendala-kendala yang digunakan dalam program linier secara rinci :
1) Kendala kapasitas kandang layer
Jumlah luas seluruh kandang grower yang dimiliki PPBT adalah 225 m2. Kendala kapasitas kandang dihitung berdasarkan luas kandang yang tersedia. Masing-masing jenis puyuh membutuhkan luas kandang yang sama per ekor. 2) Kendala DOQ
Pemeliharaan puyuh di PPBT sangat dipengaruhi oleh DOQ yang tersedia. Koefisien kendala DOQ dihitung berdasarkan jumlah DOQ yang dibutuhkan per ekor. Nilai ruas kanan adalah ketersediaan DOQ setiap bulan.