OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN METODE
GOAL PROGRAMMMING
(Study kasus pada Usaha Kecil Menengah Wira Bakery)
TUGAS AKHIR
ASIH ANNISAH 070803007
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN METODE
GOAL PROGRAMMING
(Study kasus pada Usaha Kecil Menengah Wira Bakery)
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar sarjana sains
ASIH ANNISAH
070803007
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI
DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING (STUDY KASUS PADA UKM WIRA BAKERY)
Kategori : SKRIPSI
Nama : ASIH ANNISAH
Nomor Induk Mahasiswa : 070803007
Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Disetujui di Medan, Juli 2011
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Syahril Efendi, S.Si, M.IT Drs. Rosman Siregar, M.Si NIP. 196711101996021001 NIP. 196101071986011001
Diketahui oleh:
Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,
PERNYATAAN
OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING (STUDY KASUS PADA UKM WIRA BAKERY)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juli 2011
PENGHARGAAN
Bismillahirrohmanirrohim
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpahan karunia-Nya skripsi ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.
ABSTRAK
ABSTRACT
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan ii
Pernyataan iii
Penghargaan iv
Abstrak v
Abstract vi
Daftar Isi vii
Daftar Tabel ix
Bab 1 Pendahuluan
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Perumusan Masalah 2
1.3 Pembatasan Masalah 2
1.4 Tujuan Penelitian 2
1.5 Kontribusi Penelitian 2
1.6 Metode Penelitian 3
Bab 2 Tinjauan Pustaka
2.1 Manajemen Produksi 4
2.2 Perencanaan Produksi 4
2.2.1 Tujuan Perencanaan Produksi 5
2.2.2 Karekteristik Perencanaan Produksi 5
2.3 Produksi Optimal 6
2.3.1 Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Produksi Optimum 7
2.4 Penjadwalan Produksi 8
2.5 Analisis Biaya dan Laba 8
2.5.1 Pola Perilaku Biaya 9
2.6.1 Fungsi Peramalan 10
2.6.2 Peramalan dan Horison Waktu 11
2.6.3 Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Peramalan 12
2.6.4 Karekteristik Peramalan yang Baik 12
2.6.5 Klasifikasi Metode Peramalan 13
2.6.6 Pola Data Peramalan Time Series 13
2.6.7 Metode Data Peramalan Time Series 13
2.7 Kualitas 16
2.7.1 Biaya Kualitas 17
2.8 Linear Programming 18
2.8.1 Goal Programming sebagai
Model Khusus Linear Programming 18
2.9 Goal Programming 19
2.9.1 Model dan Perumusan Goal Programming 21 2.9.2 Formulasi Model Goal Programming
untuk Perencanaan Produksi 24
Bab 3 Pembahasan dan Hasil
3.1 Pengumpulan Data 24
3.1.1 Lokasi Perusahaan 25
3.1.2 Data Umum Tenaga Kerja 25
3.1.3 Data Hasil Produksi 26
3.1.4 Bahan Baku 26
3.1.5 Kapasitas Bahan Baku Maksimal 27
3.1.6 Proses Produksi 28
3.1.7 Kapasitas Produksi Tiap Mesin 29
3.1.8 Data Jenis dan Jumlah Mesin yang digunakan 29
3.1.9 Data Volume Penjualan 30
3.1.10 Data Biaya 31
3.1.11Data Biaya Tenaga Kerja 31
3.1.13 Diaya Kualitas 34
3.1.14 Data Harga Jual Produk 36
3.2 Perumusan Fungsi Batasan 43
3.2.1 Batasan Waktu Proses Tiap Waktu 43
3.2.2 Batasan Bahan Baku 44
3.2.3 Formulasi Model Goal Programming 44
3.2.4 Sasaran Memaksimalkan Pendapatan Penjualan 45
3.2.5 Sasaran Meminimalkan Biaya Produksi 45
3.2.6 Sasaran Memaksimalkan Biaya Kualitas 45
3.3 Solusi Optimal dan Analisa Keseluruhan Kombinasi Produk 46
3.3.1 Unit Cost or Profit 46
3.3.2 Total Contribution 47
3.3.3 Objective Function 47
Bab 4 Kesimpulan dan Saran 49
4.1 Kesimpulan 49
4.2 Saran 50
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 3.1 Pembagian Tenaga Kerja Setiap Stasiun 26
Tabel 3.2 Tabel Daftar Bahan Baku 27
Tabel 3.3 Tabel Data Bahan Baku Maksimal Tiap Bulan 28 Tabel 3.4 Tabel Data waktu Proses Peradonan Produk 29
Tabel 3.5 Tabel Jenis dan Jumlah Mesin 30
Tabel 3.6 Tabel Kapasitas Produksi Maksimal Tiap Mesin 30
Tabel 3.7 Tabel Data Volume Penjualan 31
Tabel 3.8 Tabel Data Biaya Tenaga Kerja/ Adonan 32 Tabel 3.9 Tabel Data Biaya Bahan Baku Donat/ Hari 33 Tabel 3.10 Tabel Data Biaya Bahan Baku Brownis/ Hari 33
Tabel 3.11 Tabel Biaya Overhead 34
Tabel 3.12 Tabel Biaya Kualitasa Donat 35
Tabel 3.13 Tabel Biaya Kualitas Brownis 36
Tabel 3.14 Tabel Biaya Bahan Baku donat/ Hari 37
Tabel 3.15 Tabel Biaya Bahan Baku Brownis/ Hari 38
Tabel 3.16 Tabel Biaya Overhead Per-unit 39
ABSTRAK
ABSTRACT
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Saat ini banyak perusahaan-perusahaan di bidang Usaha Kecil Menengah (UKM) berdiri karena peluang untuk usaha ini selalu terbuka lebar karena kebutuhan akan produk sangat diminati, harganya relatif terjangkau dan tidak akan pernah berhenti bahkan akan terus meningkat. Oleh karena itu, agar tetap bertahan dalam persaingan UKM Wira Bakery dituntut untuk dapat memenuhi jumlah permintaan (demand) konsumen, untuk itu UKM ini berusaha untuk memaksimalkan volume produksi agar dapat memenuhi jumlah permintaan konsumen dengan membuat perencanaan produksi yang optimal. Dalam perencanaan produksi tidak hanya memperhatikan permintaan konsumen tetapi UKM ini juga perlu memperhatikan 3 (tiga) elemen penting yaitu kualitas produk, kepuasan konsumen dan proses manufaktur.
Agar jumlah produksi mencapai target, perusahaan diharuskan melakukan jam lembur. Untuk itu, dalam mengantisipasi masalah tersebut, UKM perlu memaksimalkan jam kerja regular agar jam kerja dapat diminimasi. Kemudian tingginya jumlah produk cacat, mengharuskan UKM mengeluarkan biaya bahan baku tambahan dan tenaga kerja tambahan, dan hal itu mengakibatkan UKM harus mengeluarkan biaya kualitas.
Dalam penelitian ini, akan dibahas tentang pengoptimalan perencanaan produksi dengan cara memaksimalkan pendapatan penjualan, meminimalkan biaya produksi, memaksimalkan hasil produksi, memaksimalkan jam kerja regular, meminimalkan jam lembur dengan memaksimalkan utilitas mesin dan meminimalkan biaya kualitas.
Berdasarkan permasalahan diatas penulis mengambil judul penelitian ini dengan “Optimasi Perencanaan Produksi dengan Metode Goal Programming (Studi Kasus pada UKM Wira
Bakery) ”.
Permasalahan yang akan dibahas adalah bagaimana membuat suatu perencanaan Produksi agar dapat memenuhi jumlah permintaan pasar.
1.3. Pembatasan Masalah
Untuk menghindari terlalu meluasnya masalah dan adanya penyimpangan dalam pengambilan kesimpulan, perlu adanya batasan-batasan untuk menyelesaikan permasalahan, yaitu:
a. Data yang diambil adalah periode Januari 2010 sampai dengan Desember 2010. b. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode goal programming.
1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat suatu optimasi perencanaan sehingga didapat hasil produksi dan keuntungan yang maksimal.
1.6. Metode Penelitian
Penelitian ini dibuat berdasarkan studi kasus pada UKM Wira Bakery dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Observasi ke tempat penelitian dan memahami informasi dari teori yang berkaitan dengan topik penelitian.
b. Pengambilan data tentang bahan baku, proses produksi, biaya produksi, upah tenaga kerja dan data-data yang berhubungan dengan penelitian.
c. Pengolahan data dengan menggunakan formulasi goal programming.
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1. Manajemen Produksi
Manajemen produksi adalah kegiatan untuk mengadakan perencanaan, pengorganisasian, pengarahan, pengkoordinasian, untuk mengelola secara optimal, faktor- faktor produksi atau sumber daya manusia, mesin dan bahan baku yang tersedia.
2.2. Perencanaan Produksi
Perencanaan produksi (P roduction Planning) adalah salah satu dari berbagai macam bentuk perencanaan yaitu suatu kegiatan pendahuluan atas proses produksi yang akan dilaksanakan dalam usaha untuk mencapai tujuan yang diinginkan perusahaan. Perencanaan produksi sangat erat kaitannya dengan pengendalian persediaan sehingga sebagian besar perusahaan manufaktur menempatkan fungsi perencanaan dan pengendalian persediaan dalam satu kesatuan.
Perencanaan produksi juga dapat diartikan sebagai perencanaan tentang jenis dan jumlah produk yang akan diproduksi oleh perusahaan yang bersangkutan dalam satu periode yang akan datang.
2.2.1. Tujuan Perencanaan Produksi
Adapun tujuan perencanaan produksi adalah sebagai berikut:
b. Memonitor tingkat persediaan, membandingkannya dengan rencana persediaan dan melakukan revisi rencana produksi pada saat yang ditentukan.
c. Membuat jadwal produksi, penugasan serta pembebanan mesin dan tenaga kerja yang terperinci.
d. Stabilisasi produk dan tenaga kerja terhadap fluktuasi permintaan (demand).
2.2.2. Karekteristik perencanaan produksi
Adapun karekteristik perencanaan produksi adalah sebagai berikut: Pengendalian produksi
Pengendalian produksi dilakukan dengan tujuan mendapatkan hasil yang sesuai dengan apa yang direncanakan, baik mengenai jumlah, kualitas, harga maupun waktunya.
Menurut Agus Ahyari (1992, hal:29) pengendalian produksi bila ditinjau secara terperinci maka akan dapat dilihat ciri-ciri masing-masing, antara lain sebagai berikut:
a. Pengendalian proses produksi
Pengendalian produksi ini akan menyangkut beberapa masalah tentang perencanaan dan pengawasan dari proses produksi dari suatu perusahaan. Mengenai jenis produk dan jumlah produk yang akan diproduksi pada suatu periode yang akan datang.
b. Pengendalian bahan baku
Bahan baku merupakan unsur yang sangat penting dalam perencanaan produksi. c. Pengendalian tenaga kerja
d. Pengendalian kualitas
e. Pengendalian pemeliharaan peralatan
2.3. Produksi optimal
Produksi optimal atau Economi Production Quantity (EPQ) adalah sejumlah produksi tertentu yang dihasilkan dengan meminimumkan total biaya persediaan.
Metode EPQ menggunakan asumsi-asumsi sebagai berikut:
a. Barang yang diproduksi tingkat produksi yang lebih besar dan tingkat permintaan. b. Selama produksi dilakukan, tingkat pemenuhan persediaan adalah sama dengan
c. Selama produksi, pembesaran tingkat persediaan kurang dari EPQ karena penggunaan selama pemenuhan.
Metode EPQ dapat dicapai apabila besarnya biaya persiapan (Set up Cost) dan biaya penyimpanan (Carring Cost) yang dikeluarkan jumlahnya minimum, artinya tingkat produksi optimal akan memberikan total biaya persediaan atau total inventary cost minimum,tetapi apabila besarnya biaya persiapan (Set up cost) dan biaya penyimpanan (carring cost) yang dikeluarkan jumlahnya maksimum maka metode ini kurang tepat digunakan.
2.3.1. Faktor–faktor yang mempengaruhi produksi optimal
Faktor-faktor yang membatasi produksi optimal adalah sebagai berikut: 1. Bahan dasar/baku
Bahan dasar merupakan salah satu faktor pembatas terpenting dalam menentukan jumlah barang yang akan diproduksi.
2. Kapasitas mesin
Kapasitas mesin jumlah output maksimum yang dihasilkan oleh suatu fasilitas selama periode/selang waktu tertentu, biasnya dinyatakan dalam unit produk yang dihasilkan persatuan waktu. Mesin juga merupakan bagian yang terpenting yang tidak dapat di pisahkan dari sebuah proses produksi. Untuk itu perlu kiranya melakukan perawatan terhadap mesin-mesin yang digunakan.
3. Tenaga kerja
Jumlah tenaga kerja sangat erat kaitannya dengan kelancaran proses produksi, sebab tenaga kerja ini secara langsung akan melaksanakan kegiatan produksi. Jika jumlah tenaga kerja dalam suatu perusahaan menutupi dalam suatu proses produksi, maka proses produksi akan terbatas atau bisa juga kualitas barang yang dihasilkan tidak sesuai dengan hasil yang diharapkan.
4. Modal/dana
Modal merupakan sumber utama dalam proses produksi. Modal dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu:
a. Modal aktif yaitu kekayaan yang dimiliki oleh suatu perusahaan. b. Modal pasif yaitu sumber–sumber dari mana dana diperoleh.
5. Permintaan pasar
2.4. Penjadwalan Produksi
Penjadwalan produksi merupakan pengaturan waktu dari suatu kegiatan operasi. Penjadwalan mencakup kegiatan mengalokasikan fasilitas, peralatan ataupun tenaga kerja bagi suatu kegiatan operasi dan menentukan waktu untuk pelaksanaan kegiatan operasi. Dalam pengambilan keputusan, penjadwalan merupakan langkah terakhir sebelum dimulainya operasi. Tujuan penjadwalan itu adalah untuk meminimalkan waktu proses dan penggunaan yang efisien dari fasilitas, tenaga kerja dan peralatan.
Penjadwalan didefinisikan sebagai pengaturan waktu dari suatu kegiatan yang
mencakup kegiatan mengalokasikan fasilitas, peralatan atau tenaga kerja bagi suatu kegiatan operasi dan menentukan urutan pelaksanaan kegiatan operasi. Penjadwalan juga dapat diartikan sebagai proses pengalokasian sumber-sumber guna melaksanakan sekumpulan tugas dalam jangka waktu tertentu.
2.5. Analisis Biaya dan Laba
Perilaku biaya adalah bagaimana biaya itu memberikan reaksi terhadap tingkat aktivitas perusahaan. Berdasarkan perilakunya dalam hubungannya dengan perubahan volume kegiatan, biaya dapat dibagi menjadi 3 (tiga) golongan, yaitu: biaya tetap, biaya variabel dan biaya semi variabel.
a. Biaya tetap adalah biaya yang jumlah totalnya tetap dalam kisaran perubahan volume kegiatan tertentu.
b. Biaya variabel adalah biaya yang jumlah totalnya berubah sebanding dengan perubahan volume kegiatan. Biaya variabel perunit konstan (tetap) dengan adanya perubahan volume kegiatan.
c. Biaya semi variabel adalah biaya yang memiliki unsur tetap dan variabel di dalamnya. Unsur biaya yang tetap merupakan jumlah biaya minimum untuk menyediakan jasa, sedangkan unsur variabel merupakan bagian dari biaya semi variabel yang dipengaruhi oleh perubahan volume kegiatan.
2.5.1. Pola Perilaku Biaya
Menurut Mulyadi (1993), Perubahan biaya total sebagai akibat dari perubahan volume kegiatan perusahaan dibagi menjadi 3 (tiga) macam pola yaitu:
1. Jumlahnya tetap, meskipun volume kegiatan berubah (biaya tetap) 2. Jumlah berubah secara proposional dengan perubahan volume kegiatan
(biaya variabel)
3. Jumlah berubah tidak sebanding dengan perubahan volume kegiatan (biaya semi variabel)
Ada dua pendekatan dalam memperkirakan fungsi biaya, yaitu: a. Pendekatan historis (historical approach), yaitu:
- Metode titik tertinggi dan terendah - Metode biaya berjaga
b. Pendekatan analitis (analytical approach)
Pendekatan analitis ditentukan dengan cara kerjasama diantara orang-orang teknik dengan staf penyusun anggaran untuk mengadakan penyelidikan terhadap tiap-tiap fungsi kegiatan atau pekerjaan guna menentukan pentingnya fungsi tersebut, metode pekerjaan yang lebih efisien dan jumlah biaya yang bersangkutan dengan pelaksanaan pekerjaan tersebut pada berbagai tingkat kegiatan.
2.6. Peramalan
Peramalan adalah proses untuk memperkirakan tingkat kebutuhan di masa yang akan datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang atau pun jasa. Salah satu jenis peramalan adalah peramalan permintaan. Peramalan permintaan merupakan tingkat permintaan produk–produk yang diharapkan akan terealisasi untuk jangka waktu tertentu pada masa yang akan datang.
Untuk menjamin efektivitas dan efisiensi dari sistem peramalan permintaan, terdapat Sembilan langkah yang harus diperhatikan yaitu:
a. Menentukan tujuan dari peramalan.
b. Memilih item independent demand yang diramalkan. c. Menentukan horizon waktu dari peramalan.
d. Memilih model–model peramal.
e. Memperoleh data yang dibutuhkan untuk melakukan peramalan. f. Validasi model peramalan.
g. Membuat peramalan.
h. Implementasi hasil–hasil peramalan. i. Memantau keandalan hasil peramalan
2.6.1. Fungsi peramalan
Dalam fungsi peramalan tidak hanya termasuk di dalamnya teknik khusus dan model, tetapi juga termasuk input dan output dari subyek peramalan. Pengembangan fungsi peramalan dibutuhkan untuk mengidentifikasi output, karena spesifikasi output dapat menyederhanakan pemilihan model peramalan, tetapi fungsi peramalan tidaklah lengkap tanpa mempertimbangkan input. Peramalan biasanya meliputi beberapa pertimbangan berikut ini:
1. Item yang diramalkan
2. Peramalan dari atas (top-down) atau dari bawah (buttom-up) 3. Teknik peramalan (model kuantitatif atau kualitatif)
4. Satuan yang digunakan 5. Interval/horison waktu 6. Komponen peramalan 7. Ketepatan peramalan
9. Perbaikan parameter model peramalan.
2.6.2. Peramalan dan Horison Waktu
Menurut Nasution (1999), dalam hubungannya dengan horizon waktu peramalan, dapat mengklasifikasikan peramalan tersebut ke dalam 3 (tiga) kelompok, yaitu:
1. Peramalan jangka panjang, umumnya 2 sampai 10 tahun. Peramalan ini
digunakan untuk perencanaan produk dan perencanaan sumber daya.
2. Peramalan jangka menengah, umumnya 1 sampai 24 bulan. Peramalan ini
lebih mengkhusus dibandingkan peramalan jangka panjang, biasanya digunakan untuk menentukan aliran kas, perencanaan produksi dan penentuan anggaran. 3. Peramalan jangka pendek, umumnya 1 sampai 5 minggu. Peramalan ini
digunakan untuk mengambil keputusan dalam hal perlu tidaknya lembur, penjadwalan kerja, dan lain–lain.
2.6.3. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Peramalan
Permintaan suatu produk pada suatu perusahaan sangat dipengaruhi oleh berbagai faktor lingkungan yang saling berinteraksi dalam pasar yang berada di luar kendali perusahaan,dimana faktor–faktor lingkungan tersebut juga akan mempengaruhi peramalan. Berikut ini merupakan beberapa faktor lingkungan yang mempengaruhi peramalan, yaitu:
a. Kondisi umum bisnis dan ekonomi b. Reaksi dan tindakan pesaing c. Tindakan pemerintah
2.6.4. Karakteristik Peramalan yang Baik
Menurut Nasution (1999), bahwa peramalan yang baik mempunyai beberapa kriteria yang penting, antara lain akurasi, biaya, dan kemudahan. Penjelasan dari kriteria–kriteria tersebut adalah sebagai berikut:
1. Akurasi. Akurasi dari suatu hasil peramalan diukur dengan kebiasan dan
Buffa (1996) menjelaskan bahwa metode yang lebih canggih tidak menjamin dihasilkannya hasil yang lebih akurat dibandingkan metode yang lebih sederhana, lebih mudah diterapkan, dan lebih murah.
2. Biaya. Biaya yang diperlukan untuk pembuatan suatu peramalan tergantung dari
jumlah item yang diramalkan, lamanya periode peramalan, dan metode peramalan yang dipakai.
3. Kemudahan. Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah dibuat, dan
mudah diaplikasikan akan memberikan keuntungan bagi perusahaan.
2.6.5. Klasifikasi Metode Peramalan
Berdasarkan metode peramalan yang digunakan peramalan dibedakan menjadi metode kualitatif dan kuantitatif.
a. Metode Kualitatif lebih didasarkan pada intuisi dan penilaian orang yang melakukan peramalan dari pada pemanipulasi (pengolahan dan penganalisisan) data.
b. Metode Kuantitatif
Didasarkan pada pemanipulasian atas data yang tersedia secara memadai dan tanpa intuisi maupun penilaian subyektif dari orang yang melakukan peramalan.
Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila kondisi berikut terpenuhi, yaitu:
a. Informasi mengenai keadaan diwaktu yang lalu tersedia
b. Informasi itu dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik (angka), dan c. Ke waktu yang akan datang (disebut asumsi kontinuitas).
2.6.6. Pola Data Peramalan Time Series Jenis pola data peramalan yaitu:
1. Trend
Trend merupakan komponen data runtut waktu yang berkaitan dengan adanya kecenderungan (meningkat, menurun) dalam jangka panjang: misalnya, data peningkatan mengenai penjualan perumahan yang sebagian terjadi karena adanya pertumbuhan penduduk dalam jangka panjang.
2. Musim
3. Siklus
Siklus merupakan komponen data runtut waktu yang berkaitan dengan adanya kejadian yang tidak teratur. Komponen ini terjadi di dalam kurun waktu yang lebih dari satu tahun dan biasanya dengan periode yang tidak sama. Komponen siklus juga sulit diramalkan, Misalnya siklus kehidupan produk yang terdiri atas tahap-tahap yang berbeda.
4. Ketidakteraturan
Ketidakteraturan merupakan komponen data runtut waktu yang tidak tergolong dalam trend, maupun siklus komponen ini berkaitan dengan hal-hal yang tidak terduga sebelumnya. Misalnya perubahan volume produksi karena adanya kejadian berupa kebakaran, unjuk rasa dan lain-lain.
2.6.7. Metode peramalan data time series a. Naive forecast
Metode ini merupakan metode peramalan yang paling sederhana, metode ini menganggap bahwa peramalan periode berikutnya sama dengan nilai aktual periode sebelumnya. Dengan demikian data actual periode waktu yang baru saja berlalu merupakan alat peramalan yang terbaik untuk meramalkan keadaan dimasa yang akan datang.
b. Simple Average
Metode ini menggunakan sejumlah data aktual dari periode-periode sebelumnya yang kemudian dihitung rata-ratanya untuk meramalkan periode waktu berikutnya.
c. Simple moving average
Metode ini menggunakan satu set data dengan jumlah data yang tetap sesuai dengan jumlah data yang tetap sesuai periode pergerakannya (moving period), yang kemudian nilai rata-rata dari set data tersebut digunakan untuk meramalkan nilai periode berikutnya.
d. Weighted moving average
Metode ini mirip deangan metode simple moving average, hanya saja diperlukan pembobotan yang berbeda untuk setiap data pada set terbaru, di mana data terbaru memiliki bobot yang lebih tinggi daripada data sebelumnya pada set data yang tersedia.
e. Moving average with linear trend
Metode ini akan efektif jika trend linear dan faktor random eror tidak besar.
f. Single eksponential smoothing
Metode ini dihitung berdasarkan hasil peramalan periode terdahulu ditambah suatu penyesuaian untuk kesalahan yang terjadi pada ramalan terakhir.
Metode ini pada dasarnya menggunakan prinsip yang sama dengan metode SES, namun metode ini mempertimbangkan adanya unsur trend atau kecenderungan linear dalam deretan data.
h. Double exponential smoothing
Metode ini dapat digunakan pada data historis yang mengandung unsur trend.
i. Double exponential smoothing with linear trend j. Adoptive exponential smoothing
Metode ini akan memulai dari sebuah penetapan smoothing constant.
k. Linear regression
Merupakan salah satu bentuk khusus dan paling sederhana dari regresi, di mana hubungan atau korelasi antara dua variabel tersebut berbentuk garis lurus (straight line).
l. Winter’s method
Merupakan metode peramalan yang sering dipilih untuk menangani data permintaan yang mengandung baik variasi musiman maupun unsur trend.
2.7. Biaya Kualitas
Biaya kualitas adalah biaya-biaya yang berkaitan dengan pencegahan, pengidentifikasian, perbaikan dan perbaikan produk yang berkualitas rendah dan dengan opportunitas cost dari hilangnya waktu produksi dan penjualan sebagai akibat rendahnya kualitas.
Menurut Russel (1996), kualitas juga dapat diartikan keseluruhan biaya yang diperlukan untuk mencapai suatu kualitas. Secara keseluruhan biaya kualitas meliputi:
1. Biaya untuk menghasilkan produk yang berkualitas (cost a chieving good quality), meliputi:
a. Biaya perencanaan kualitas (quality planning cost) b. Biaya perancangan produksi (production design cost) c. Biaya pemrosesan (process cost)
d. Biaya pelatihan (training cost)
e. Biaya informasi akan kualitas produk yang diharapkan pelanggan (information cost)
2. Biaya yang harus dikeluarkan karena perusahaan menghasilkan produk cacat
(cost of poor quality), meliputi:
1. Biaya kegagalan interenal (internal failure cost), yaitu:
a. Biaya yang dikeluarkan karena produk harus dibuang (scraft cost)
c. Biaya kegagalan proses (proses failure cost)
d. Biaya yang harus dikeluarkan karena proses produksi tidak dapat berjalan sebagaimana mestinya (proses downtime cost)
e. Biaya yang harus dikeluarkan karena perusahaan terpaksa harus menjual produk dibawah harga patokannya karena produk yang dihasilkan cacat (price down grading cost)
2. Biaya kegagalan eksternal (eksternal failure cost), yaitu:
a. Biaya untuk memberikan pelayanan terhadap keluhan pelanggan (coustumer complaint test)
b. Biaya yang harus dikeluarkan karena produk yang dikeluarkan kepada konsumen dikembalikan karena produk tersebut cacat (product return cost).
2.8. Linear Programming
Linear programming adalah salah satu teknik analisis dari kelompok teknik riset operasi yang memakai model matematika. Tujuannya adalah untuk mencari, memilih, dan menentukan alternatif yang terbaik dari sekian alternatif layak yang tersedia.
Linear programming merupakan cara untuk menyelesaikan persoalan pengalokasiaan sumber-sumber yang terbatas seperti tenaga kerja, bahan baku, jam kerja mesin dan sebagainya sehingga diperoleh maksimasi yang dapat berupa maksimasi keuntungan atau maksimasi yang dapat berupa minimasi biaya.
2.9. Goal Programming
Goal programming atau multiple objective programming merupakan modifikasi atau variasi khusus dari program linear yang sudah kita kenal. Analisis goal programming bertujuan untuk meminimumkan jarak antara atau deviasi terhadap tujuan, target atau sasaran yang telah ditetapkan dengan usaha yang dapat ditempuh untuk mencapai target atau tujuan tersebut secara memuaskan sesuai dengan syarat ikatan yang ada, yang membatasinya berupa sumber daya yang tersedia, teknologi yang ada, kendala tujuan, dan sebagainya.
Program tujuan ganda diperkenalkan pertama kalinya oleh Charnes dan Cooper pada tahun 1961. Kemudian pada tahun 1965 dilanjutkan dan dikembangkan oleh Ijiri dan Jaaskelainen.
Goal programming telah banyak diterapkan dalam penelitian-penelitian sebagai solusi pemecahan masalah dengan multi sasaran. Menurut Charles D & Timothy Simpson pada
Optimization”, mendapatkan bahwa goal programming sangat cocok digunakan untuk masalah-masalah multi tujuan. Oleh karena itu, solusi optimal yang diberikan dapat dibatasi pada solusi feasible yang menggabungkan ukuran-ukuran performansi yang diinginkan.
Menurut Boffana Chowdary & Jannes Slomp (2002), dalam paper “Production Planning Under Dynamic Product Environment : A multi-objective Goal Programming Approach”, memaparkan bahwa goal programming dapat diterapkan secara efektif dalam perencanaan produksi, karena metode goal programming potensial untuk menyelesaikan aspek-aspek yang bertentangan antara elemen-elemen dalam perencanaan produksi, yaitu konsumen, produk dan proses manufaktur.
Metode goal programming juga efektif digunakan untuk menentukan kombinasi produk yang optimal dan sekaligus mencapai sasaran-sasaran yang diinginkan perusahaan.
Goal programming merupakan metode yang tepat digunakan dalam pengambilan keputusan untuk mencapai tujuan-tujuan yang bertentangan di dalam batasan-batasan yang komplek dalam perencanaan produksi. Metode goal programming juga membantu untuk memperoleh jawab optimal yang paling mendekati sasaran-sasaran yang diinginkan.
2.9.1. Model dan Perumusan Goal Programming
Model umum dari program tujuan ganda (tanpa faktor prioritas di dalam strukturnya) adalah sebagai berikut:
Minimumkan Z = =1 ( ++ −)
= =1 ++ ++ −
kendala = =1 + −+ += Untuk i = 1, 2, …, m
� diberikan terhadap suatu unit deviasi yang kekurangan
(-) atau kelebihan (+) terhadap tujuan (bi)
aij = koefesien teknologi fungsi kendala mutu, yaitu yang
berhubungan dengan tujuan peubah pengambilan keputusan (Xj)
Xj = peubah pengambilan keputusan atau kegiatan
bi = tujuan atau target yang akan dicapai
gkj = koefesien teknologi fungsi kendala biasa
Ck = jumlah sumber daya k yang tersedia
Model tersebut menyatakan tentang persoalan pengoptimuman yang dihadapi sebagai usaha untuk memininumkan jumlah agregat dari semua deviasi positif dan negatif dari tujuan yang telah ditetapkan. Perhatikan bahwa + dan −dalam PTG tersebut tidak lain daripada peubah slek dan surplus dalam PL yang biasa. Keadaan yang membedakan PL dan PTG adalah bahwa dalam perumusan program tujuan ganda penulis memasukkan satu atau lebih dari satu tujuan yang langsung berhubungan dengan fungsi tujuan dalam bentuk peubah-peubah deviasional dan memfokuskan prosedur optimisasi pada peubah-peubah tersebut dengan jalan tidak memberikan nilai pada peubah struktural Xj. Jadi yang menilai
Perhatikan juga, berhubung tidak dapat mencapai deviasi plus dan minus dari tujuan atau target yang ditetapkan secara sekaligus atau simultan, salah satu dari peubah deviasional atau kedua-duanya akan menjadi nol sebagaimana yang ditunjukkan oleh rumusan berikut ini. Hal ini berarti, bahwa:
−= − , >
0 ,
dan
+ = 0 ,−
<
keterangan:
li = target
Zi = tujuan
Satu hal lagi, ialah bahwa koefisien teknologi aij yang berhubungan dengan fungsi
kendala tujuan, dan gkj yang berhubungan dengan fungsi kendala sumber daya harus pula
ditetapkan secara khusus dan eksplisit. Hal ini berarti bahwa imbal-beli (trade-off) diantara fungsi tujuan tidak perlu dikuantifikasikan, tapi interaksinya di antara sumber daya yang satu dengan yang lainnya akan memberikan nilai secara unik untuk itu. Misalnya, satu hektar lahan yang dialokasikan untuk hutan produksi kayu pinus secara intensif mungkin akan lebih mampu untuk dapat mengurangi hama liar dalam jumlah banyak, dibandingkan dengan satu hektar lahan yang dialokasikan untuk hutan produksi kayu meranti.
Formulasi model goal programming, pada permasalahan yang akan diselesaikan adalah penentuan kombinasi produk yang optimal. Dengan demikian, yang menjadi variabel keputusan adalah jumlah masing-masing jenis produk yang akan dibuat,yaitu:
1 = jumlah produk donat
2 = jumlah produk brownis
Adapun tujuan-tujuan yang ingin dicapai secara berurutan adalah memenuhi jumlah permintaan produk, memaksimalkan pendapatan penjualan, meminimalkan biaya produksi, dan meminimalkan biaya kualitas. Demikian formulasi model untuk mencapai tujuan-tujuan dari usaha kecil menengah tersebut yaitu:
a. Sasaran memaksimalkan pendapatan penjualan
Fungsi tujuan Z berikut:
� =1
keterangan:
= harga jual perunit produk i = jumlah produk i yang diproduksi = banyaknya jenis produk
b. Sasaran meminimalkan biaya produksi Fungsi tujuan:
� = =1
keterangan:
= jumlah produk i yang diproduksi
= biaya produksi per unit produk i
c. Sasaran meminimalkan biaya kualitas
Fungsi tujuan:
Min Z = =
Keterangan:
BAB 3
PEMBAHASAN DAN HASIL
3.1. Pengumpulan Data
Wira Bakery adalah sebuah perusahaan yang bergerak dalam industri makanan ringan yang meliputi pembuatan dan penjualan donat dan brownis.
Perusahaan ini berawal dari Usaha Kecil Menengah (UKM) yang dilakukan oleh ibu Nurmala. Awal bergerak tumbuh usaha Wira Bakery yaitu melakukan penjualan hasil produksi berdasarkan pesanan. Potensi usaha makanan ini, pada waktu itu sangat besar, karena produk yang dihasilkan sangat diminati oleh masyarakat kota Medan dan sekitarnya.
Wira Bakery bertempat di Jalan besar Ayahanda; Jalan Sampul Gang Amplop No. 55 D yang memulai usahanya dengan menjual hasil produksinya berdasarkan pesanan dari konsumen. Hingga pada tahun 2003, Wira Bakery menerima reseller yang menjual hasil produksi.
Dengan semakin berkembangnya industry UKM di Indonesian yang bergerak dalam di bidang berbagai bidang khususnya di bidang makanan, Wira Bakery dituntut untuk mengembangkan usahanya guna dapat bertahan dan bersaing dengan kompetitornya.
3.1.1. Lokasi Perusahaan
Lokasi perusahaan Wira Bakery terletak di jalan Besar Ayahanda; Jalan Sampul gang Amplop No. 55 D.
3.1.2. Data Umum Tenaga Kerja
Pengaturan shift kerja yang diberlakukan Wira Bakery adalah sebagai berikut: A. Shift 1
Hari senin sampai dengan hari sabtu adalah sebagai berikut:
a. Mulai masuk dan bekerja : pukul 17. 00 – 18. 30 WIB b. Istirahat : pukul 18. 30 – 19. 30 WIB c. Kerja kembali : pukul 19. 30 – 01. 00 WIB
B. Shift 2
Hari senin saamapai dengan hari sabtu adalah sebagai berikut:
a. Mulai masuk dan bekerja : pukul 01. 00 – 03. 00 WIB b. Istirahat : pukul 03. 00 – 04. 00 WIB c. Kerja kembali : pukul 04. 30 – 09. 00 WIB
Pembagian jumlah tenaga kerja di setiap stasiunnya, adalah sebagai berikut:
Tabel 3. 1 Pembagian tenaga kerja setiap stasiun
No Stasiun Jumlah
1 Pengadonan 2
2 Penggorengan 2
3 Penghiasan 3
4 Pengemasan 1
3.1.3. Data Hasil Produksi
Produk yang dihasilkan Wira Bakery adalah Donat dan Brownis.
3.1.4. Bahan Baku
Adapun bahan baku yang digunakan oleh Wira Bakery dalam menghasilkan produknya adalah sebagai berikut:
Tabel 3. 2 Daftar bahan baku
No
Bahan Baku Jumlah/ hari
1 Tepung terigu cakra 10 sak @ 25 Kg
3.1.5. Kapasitas Bahan Baku Maksimal
3.1.6. Proses Produksi
Adapun tahapan proses produksi yang terjadi di Wira Bakery terbagi atas 4 (empat) stasiun kerja, yaitu:
a. Stasiun kerja pengadonan
Kegiatan yang dilakukan di stasiun ini adalah proses pencampuran bahan-bahan untuk membuat donat dan brownis.
b. Stasiun kerja penggorengan
Kegiatan yang dilakukan pada stasiun ini adalah proses penggorengan. c. Stasiun kerja pengukusan
Kegiatan yang dilakukan pada stasiun ini adalah proses pengukusan adonan brownis
d. Stasiun kerja penghiasan
Kegiatan yang dilakukan pada stasiun ini adalah proses penghiasan donat dan
brownis.
e. Stasiun kerja pengemasan
Kegiatan pada stasiun ini adalah proses pengemasan donat dan brownis ke- dalam kotak.
3.1.7. Kapasitas Produksi tiap Mesin
Tabel 3. 4 Data waktu proses per adonan produk (dalam satuan menit)
No Stasiun kerja Donat Brownis
1 Pengadonan 15 menit 10 menit
2 Penggorengan 3 menit
3 Pengukusan 20 menit
4 Penghiasan 30 menit 20 menit
5 Pengemasan 25 menit 20 menit
3.1.8. Data Jenis dan Jumlah Mesin yang Digunakan
Untuk memperlancar jalannya proses produksi Wira Bakery memiliki sumber daya mesin sebagai berikut:
Tabel 3. 5 Jenis dan jumlah mesin
No Nama mesin Jumlah
mesin
1 Mesin pengadonan 2
2 Mesin penggorengan 2
3 Mesin pengukusan 2
Total 6
Tabel 3. 6 Kapasitas produksi maksimal tiap mesin
No Mesin Kapasitas
produksi
maksimal/bulan
1 Mesin pengadonan 20.150 menit
2 Mesin penggorengan 702 menit 3 Mesin pengukusan 4.680 menit
3.1.9. Data Volume Penjualan
Tabel 3. 7 Data volume penjualan
Biaya-biaya yang termasuk dalam biaya produksi adalah biaya tenaga kerja langsung, biaya bahan baku, dan biaya overhead pabrik.
3.1.11.Data Biaya Tenaga Kerja
Wira bakery memiliki 16 tenaga kerja langsung. Tenaga kerja langsung di sini adalah tenaga kerja yang langsung berhubungan dengan proses produksi. Perhitungan jumlah tenaga kerja langsung adalah dengan memperhatikan jumlah tenaga kerja, upah tenaga kerja dan jumlah hari kerja tiap bulannya.
Biaya tenaga kerja/menit x waktu proses
3.1.12.Data Biaya Bahan Baku
Bahan baku yang digunakan untuk pembuatan produk donat dan brownis meliputi bahan baku utama yaitu, tepung terigu, gula, dan beberapa bahan pendukung lainnya. Jumlah dan harga kebutuhan bahan baku untuk masing–masing produk adalah sebagai berikut:
a. Donat
Tabel 3. 10 Data biaya bahan baku brownis/hari
9 September 2010 210.000
Biaya kualitas adalah semua golongan biaya yang dikaitkan dengan menghasilkan, mengidentifikasi, menghindari atau memperbaiki produk yang tidak memenuhi persyaratan. Biaya kualitas untuk masing–masing produk dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
b. Brownis
3.1.14.Data Harga Jual Produk
Harga jual untuk donat Rp 6.000/kotak dan untuk harga jual untuk brownis Rp 8.000/kotak.
3.2. Pengolahan Data
Biaya produksi adalah jumlah dari biaya bahan baku, biaya tenaga kerja langsung, dan biaya
overhead, untuk itu terlebih dahulu harus dihitung biaya bahan baku dan biaya overhead.
3.2.1 Perhitungan Biaya Bahan Baku
3.2.2. Perhitungan Biaya Overhead Pabrik
Untuk menentukan biaya overhead perunit produk digunakan metode least square. Adapun proses perhitungan selengkapnya adalah sebagai berikut:
Tabel 3. 16 Biaya Overhead perunit
432.640.000 5.460.000.000
Februari 2010
26.000
215.000
441.000.000 5.590.000.000
Maret 2010
25.850
225.000
428.490.000 5.816.250.000
April 2010
25.680
220.000
420.250.000 5.649.600.000
Mei 2010
26.260
210.000
444.788.100 5.514.600.000
Juni 2010
26.390
215.000
449.440.000 5.673.850.000
Juli 2010
26.085
210.000
436.183.225 5.477.850.000
Agustus 2010
26.085
230.000
436.810.000 5.999.550.000
Septemb er 2010
26.035
210.000
434.722.500 5.467.350.000
Oktober 2010
25.925
215.000
429.732.900 5.573.875.000
Nopemb er 2010
26.090
210.000
436.810.000 5.478.900.000
Desemb er 2010
26.190
215.000
441.000.000 5.630.850.000
Total 312.590
2.585.00 0
5.224.866.725 67.376.675.000
Perhitungan a dan b
Perhitungan BOH/unit/periode dan BOH/unit masing-masing produk.
BOH/unit/periode = ×
3.2.3. Hasil Perhitungan Biaya Produksi
Hasil perhitungan biaya produksi dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 3. 17 Hasil perhitungan biaya produksi
Donat 2.963.400 40.000 4,296 3.003.400,438
3.2.4. Perhitungan Kapasitas Jam Kerja tiap Mesin
3.2.5. Perhitungan Kapasitas Maksimal Waktu Proses
Kapasitas maksimal waktu proses perunit didapat dari 90% dari kapasitas jam kerja/bulan, karena ke dua produk menguasai 90 % proses produksi.
Tabel 3. 19 Kapasitas maksimal waktu proses
Stasiun kerja/mesin
3.3. Perumusan Fungsi Batasan
Setiap fasilitas dalam perusahaan memiliki keterbatasan yang berbeda-beda. Oleh karena itu perlu diketahui batasan yang berpengaruh dalam pencapaian tujuan perusahaan sehingga dapat ditentukan langkah yang dapat diambil berkenaan dengan adanya batasan tersebut, di mana:
1 Jumlah produk Donat
2 = Jumlah produk Brownis
3 3.1. Batasan Waktu Proses tiap Waktu
Berikut ini merupakan data waktu proses produksi tiap stasiun kerja atau mesin yang
3.3.2. Batasan Bahan Baku
Tepung terigu = 175 1 + 75 2 250
3.3.3. Formulasi Model Goal Programming
Permasalahan yang akan diselsaikan adalah penentuan kombinasi produk yang optimal. Dengan demikian yang menjadi variabel keputusan adalah jumlah masing-masing produk yang akan dibuat.
3 3.4. Sasaran Memaksimalkan Pendapatan Penjualan
Perusahaan menginginkan pendapatan maksimal dari penjualan produk, sehingga fungsi tujuannya adalah:
� = 6000 1 + 8.000 2
3.3.5. Sasaran Meminimalkan Biaya Produksi
Perusahaan ingin meaminimalkan biaya produksi yang harus dikeluarkan untuk setiap produk yang dihasilkan, sehingga fungsi tujuannya:
� = 3.003.400,44 1+ 1.469.001,68 2
3.3.6. Sasaran Memaksimalkan Biaya Kualitas
Perusahaan ingin meminimalkan total biaya kualitas sehingga fungsi tujuannya adalah:
� = 3.133,3 1+ 2325 2
3.3.7. Sasaran Memenuhi Jumlah Permintaan
Seperti telah disebutkan sebelumnya, horizon waktu peramalan yang digunakan adalah 12 bulan. Dengan demikian, jumlah permintaan produk ini didasarkan atas total peramalan selama 12 bulan. Sasaran pemenuhan permintaan produk ini tercermin dalam persamaan yang diuraikan sebagai berikut:
+ −+ +=
1 + 1− − += 21000
2 + 2−+ 2+= 5190
3.4. Solusi Optimal dan Analisa Keseluruhan Kombinasi Produk
Dari hasil pengolahan data dengan bantuan software QM dengan forecasting, untuk mendapatkan keuntungan maksimal, Wira Bakery harus memproduksi produk untuk bulan selanjutnya sebanyak:
a. Donat = 21.000 kotak
3.4.1. Unit Cost or Profit
Unit cost or profit merupakan keuntungan yang akan didapat dari tiap unit produknya. 1. Berdasarkan sasaran memaksimalkan pendapatan penjualan, yaitu sebesar:
a. Donat : 6000
b. Brownis : 8000
2. Berdasarkan sasaran meminimalkan biaya produksi yaitu sebesar:
a. Donat : 3.003.400
b. Brownis : 1.469.001
Sedangkan biaya produksi yang harus dikeluarkan Wira Bakery selama ini adalah untuk donat sebesar Rp 3.500.000 sedangkan untuk brownis sebesar Rp 1.700.000
3. Berdasarkan sasaran meminimalkan biaya kualitas yaitu sebesar:
a. Donat : 3.133.,33
b. Brownis : 2.325
3.4.2.Total Contribution
Total contribution merupakan keuntungan maksimal yang akan diperoleh perusahaan setelah memproduksi sejumlah solution value.
1. Berdasarkan sasaran memaksimalkan pendapatan penjualan, yaitu sebesar:
a. Donat : 126.000.000 b. Brownis : 41.520.000
2. Berdasarkan sasaran meminimalkan biaya produksi yaitu sebesar:
a. Donat : Rp 78.088.400
b. Brownis : Rp 38.194.026
3. Berdasarkan sasaran meminimalkan biaya kualitas yaitu sebesar:
a. Donat : 65.799.930
b. Brownis : 12.066.750
Objective Function merupakan keuntungan yang akan didapatkan dengan memproduksi ke dua produk tersebut yaitu:
a) Berdasarkan memaksimalkan pendapatan penjualan sebesar
Rp. 167.520.000.
Keuntungan yang selama ini diperoleh perusahaan adalah sebesar Rp150.000.000. Jadi selisih keuntungan perusahaan dengan keuntungan yang akan dicapai dengan menggunakan metode goal programming adalah Rp 167.520.000 – Rp 150.000.000 = Rp 17.520.000.
b) Berdasarkan sasaran meminimalkan biaya produksi sebesar
Rp 116.282.426.
Total biaya produksi perusahaan selama ini adalah sebesar Rp 140.520.000. Jadi selisih biaya produksi yang sealama ini dikeluarkan perusahaan deangan biaya produksi dengan menggunakan metode goal programming adalah Rp 140.520.000
– Rp 116.282.426 = Rp 14.237.574.
c) Berdasarkan sasaran meminimalkan biaya kualitas sebesar
Rp 77.866.68.
BAB 4
KESIMPULAN DAN SARAN
4.1. Kesimpulan
Berdasarkan pengolahan data dan pembahasan yang telah dilakukan, dapat diambil keimpulan yaitu:
1. Jumlah optimal produk yang sebaiknya diproduksi untuk periode mendatang untuk mendapatkan keuntungan maksimal untuk produk donat sebanyak 21000 kotak/bulan dan untuk brownis sebanyak 5190 kotak/bulan.
2. Total kontribusi berdasarkan sasaran memaksimalkan pendapatan penjualan, untuk donat dan brownis adalah sebesar Rp 167.520.000. Dengan selisih perbedaan pendapatan dengan yang didapatkan perusahaan apabila menggunakan metode goal programming adalah sebesar
Rp 17.520.000.
3. Berdasarkan sasaran meminimalkan biaya produksi yaitu sebesar
Rp 116.282.426. Dengan selisih perbedaan biaya kualitas dengan menggunakan metode goal programming sebesar Rp 14.237.574.
4. Berdasarkan sasaran meminimalkan biaya kualitas yaitu sebesar Rp 77.866.680. Dengan selisih perbedaan biaya kualitas dengan menggunakan metode goal programming sebesar Rp 7.933.320.
4.2.Saran
Berdasarkan uraian pada bab sebelumnya, dapat diambil saran sebagai berikut:
DAFTAR PUSTAKA
Ahyari Agus.1992. Mana jemen Produksi. Jilid 1. Yogyakarta
Buffa, E. dan Sarin, R. 1996. Manajemen Operasi dan Produksi Modern, Jilid 1. Edisi ke- 8. Jakarta:Binarupa Aksara
Chowdary, B. dan Slomp, J. 2002. “Production Planning Under Dynamic Product Environment”. A Multi-Objective Goal Programming Approach.
Dimyati Tjuju dan Ahmad Dimyati.2002.Model-Model Pengambilan Keputusan. Bandung:Sinar Baru Aglesindo.
Doereta Wahyu.2004. Pengendalian Kualitas Statistik (Pendekatan Kuantitatif dalam Manajemen Kualitas).Yogyakarta:Andi.
http://www.google.com/perencanaan produksi.htm. Diakses tanggal 28 April 2010.
http://www.google.com/Produksi Optimum .htm. Diakses tanggal 8 Mei 2010.
http://www.google.com/Analisis Biaya dan Laba.htm. Diakses tanggal 8 Mei 2011
Muchlison Anis,Siti Nandiroh, Agustin Dyah Utami.2007.”Optimasi Perencanaan Produksi dengan Metode Goal Programming”.Jurnal Teknik Industri.
Mulyadi.1993. Akutansi Biaya. Edisi ke-5. Yogyakarta:STIE YKPN. Nasendi, B.D. dan Anwar, A.1984.Program Linear dan Variasinya.Bogor
Nasution, A.H.1999. P erencanaan dan P engendalian Produksi. Edisi ke-4. Surabaya:Guna Widya
Russel, R.S. dan Taylor, B.W. 1996. Edisi ke-3. Productions and operations Management Focusting on Quality and Competitiveneses, Prentice Hall,Inc. New Jersey
Siagian, P.2006. Penelitian Operasional. Jakarta:UI-Press.
Spyros Makridakis, Wheelwright and McGee.1983. Forecasting: Methods and Aplications.2 edition.
