• Tidak ada hasil yang ditemukan

cba78 bab2 program linear

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "cba78 bab2 program linear"

Copied!
15
0
0

Teks penuh

(1)

BAB 2. PROGRAM LINEAR

2.1. Pengertian Program Linear

Pemrograman Linier disingkat PL merupakan metode matematik dalam

mengalokasikan sumber daya yang terbatas untuk mencapai suatu tujuan seperti

memaksimumkan keuntungan dan meminimumkan biaya. PL banyak diterapkan dalam

masalah ekonomi, industri, militer, sosial dan lain-lain. PL berkaitan dengan penjelasan

suatu kasus dalam dunia nyata sebagai suatu model matematik yang terdiri dari sebuah

fungsi tujuan linier dengan beberapa kendala linier.

a. Formulasi Permasalahan

Urutan pertama dalam penyelesaian adalah mempelajari sistem relevan dan

mengembangkan pernyataan permasalahan yang dipertimbangakan dengan jelas.

Sistem dalam pernyataan ini termasuk pernyataan tujuan, sumber daya yang

membatasi, alternatif keputusan yang mungkin (kegiatan atau aktivitas), batasan waktu

pengambilan keputusan, hubungan antara bagian yang dipelajari dan bagian lain dalam

perusahaan, dan lain-lain.

Penetapan tujuan yang tepat merupakan aspek yang sangat penting dalam formulasi

masalah. Untuk membentuk tujuan optimalisasi, diperlukan identifikasi anggota

manajemen yang benar-benar akan melakukan pengambilan keputusan dan

mendiskusikan pemikiran mereka tentang tujuan yang ingin dicapai.

b. Pembentukan model matematik

Tahap berikutnya yang harus dilakukan setelah memahami permasalahan optimasi

adalah membuat model yang sesuai untuk analisis. Pendekatan konvensional riset

operasional untuk pemodelan adalah membangun model matematik yang

menggambarkan inti permasalahan. Kasus dari bentuk cerita diterjemahkan ke model

matematik. Model matematik merupakan representasi kuantitatif tujuan dan sumber

(2)

permasalahan optimal terdiri dari dua bagian. Bagian pertama memodelkan tujuan

optimasi. Model matematik tujuan selalu menggunakan bentuk persamaan. Bentuk

persamaan digunakan karena kita ingin mendapatkan solusi optimum pada satu titik.

Fungsi tujuan yang akan dioptimalkan hanya satu. Bukan berarti bahwa permasalahan

optimasi hanya dihadapkan pada satu tujuan. Tujuan dari suatu usaha bisa lebih dari

satu. Tetapi pada bagian ini kita hanya akan tertarik dengan permasalahan optimal

dengan satu tujuan.

Bagian kedua merupakan model matematik yang merepresentasikan sumber daya

yang membatasi. Fungsi pembatas bisa berbentuk persamaan (=) atau pertidaksamaan

( atau ). Fungsi pembatas disebut juga sebagai konstrain. Konstanta (baik sebagai

koefisien maupun nilai kanan) dalam fungsi pembatas maupun pada tujuan dikatakan

sebagai parameter model. Model matematika mempunyai beberapa keuntungan

dibandingkan pendeskripsian permasalahan secara verbal. Salah satu keuntungan yang

paling jelas adalah model matematik menggambarkan permasalahan secara lebih

ringkas. Hal ini cenderung membuat struktur keseluruhan permasalahan lebih mudah

dipahami, dan membantu mengungkapkan relasi sebab akibat penting. Model

matematik juga memfasilitasi yang berhubungan dengan permasalahan dan

keseluruhannya dan mempertimbangkan semua keterhubungannya secara simultan.

Terakhir, model matematik membentuk jembatan ke penggunaan teknik matematik dan

komputer kemampuan tinggi untuk menganalisis permasalahan.

Di sisi lain, model matematik mempunyai kelemahan. Tidak semua karakteristik

sistem dapat dengan mudah dimodelkan menggunakan fungsi matematik. Meskipun

dapat dimodelkan dengan fungsi matematik, kadang-kadang penyelesaiannya sulit

diperoleh karena kompleksitas fungsi dan teknik yangdibutuhkan.

c. Bentuk umum pemrograman linier adalah sebagai berikut :

1. Fungsi tujuan :

Maksimumkan atau minimumkan z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn

(3)

a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn = / / b1

a21x1 + a22x2+ … + a2nxn = / / b2 …

am1x1 + am2x2+ … + amnxn = / / bm

x1, x2, …, xn 0

Simbol x1, x2, ..., xn (xi) menunjukkan variabel keputusan. Jumlah variabel keputusan

(xi) tergantung dari jumlah kegiatan atau aktivitas yang dilakukan untuk mencapai

tujuan. Simbol c1,c2,...,cn merupakan kontribusi masing-masing variabel keputusan

terhadap tujuan, disebut juga koefisien fungsi tujuan pada model matematiknya. Simbol

a11, ...,a1n,...,amn merupakan penggunaan per unit variabel keputusan akan sumber daya

yang membatasi, atau disebut juga sebagai koefisien fungsi kendala pada model

matematiknya. Simbol b1,b2,...,bm menunjukkan jumlah masing-masing sumber daya

yang ada. Jumlah fungsi kendala akan tergantung dari banyaknya sumber daya yang

terbatas.

Pertidaksamaan terakhir (x1, x2, …, xn 0) menunjukkan batasan non negatif.

Membuat model matematik dari suatu permasalahan bukan hanya menuntut

kemampuan matematik tapi juga menuntut seni permodelan. Menggunakan seni akan

membuat permodelan lebih mudah dan menarik.

Kasus pemrograman linier sangat beragam. Dalam setiap kasus, hal yang penting

adalah memahami setiap kasus dan memahami konsep permodelannya. Meskipun

fungsi tujuan misalnya hanya mempunyai kemungkinan bentuk maksimisasi atau

minimisasi, keputusan untuk memilih salah satunya bukan pekerjaan mudah. Tujuan

pada suatu kasus bisa menjadi batasan pada kasus yang lain. Harus hati-hati dalam

menentukan tujuan, koefisien fungsi tujuan, batasan dan koefisien pada fungsi

pembatas.

2.2. Model Perogram Linear

Pada Model Program Linear ada 2 Metode yang dipakai yaitu : Metode Grafik dan

(4)

permasalahan dimana hanya terdapat dua variabel keputusan. Untuk menyelesaikan

permasalahan tersebut, langkah pertama yang harus dilakukan adalah memformulasikan

permasalahan yang ada ke dalam bentuk Linear Programming (LP). Langkah-langkah

dalam formulasi permasalahan adalah :

1. Pahamilah secara menyeluruh permasalahan manajerial yang dihadapi.

2. Identifikasikan tujuan dan kendalanya

3. Definisikan variabel keputusannya

4. Gunakan variabel keputusan untuk merumuskan fungsi tujuan dan fungsi kendala

secara matematis.

Sebagai contoh dalam memformulasikan permasalahan, berikut ini akan dibahas

perusahaan Furniture yang akan membuat meja dan kursi. Keuntungan yang diperoleh

dari satu unit meja adalah Rp 70.000,- sedangkian keuntungan yang diperoleh dari satu

unit kursi adalah Rp. 50.000,-. Namun untuk meraih keuntungan tersebut Perusahaan

menghadapi kendala keterbatasan jam kerja. Untuk pembuatan 1 unit meja memerlukan

4 jam kerja. Untuk pembuatan 1 unit kursi membutuhkan 3 jam kerja. Untuk pengecatan

1 unit meja dibutuhkan 2 jam kerja, dan untuk pengecatan 1 unit kursi dibutuhkan 1 jam

kerja. Jumlah jam kerja yang tersedia untuk pembuatan meja dan kursi adalah 240 jam

per minggu sedang jumlah jam kerja untuk pengecatan adalah 100 jam per minggu.

Berapa jumlah meja dan kursi yang sebaiknya diproduksi agar keuntungan perusahaan

maksimum ?

Dari kasus di atas dapat diketahui bahwa tujuan perusahaan adalah

memaksimumkan profit. Sedangkan kendala perusahaan tersebut adalah terbatasnya

waktu yang tersedia untuk pembuatan dan pengecatan. Apabila permasalahan tersebut

diringkas dalam satu tabel akan tampak sebagai berikut:

(5)

Mengingat produk yang akan dihasilkan adalah meja dan kursi, maka dalam rangka

memaksimumkan profit, perusahaan harus memutuskan berapa jumlah meja dan kursi

yang sebaiknya diproduksi. Dengan demikian dalam kasus ini, yang merupakan variabel

keputusan adalah meja (X1) dan kursi (X2). Setelah kita mendefinisikan variabel

keputusan, maka langkah selanjutnya adalah menuliskan secara matematis fungsi tujuan

dan fungsi kendala.

1. Fungsi Tujuan

Tujuan perusahaan adalah maksimisasi keuntungan, sehingga kita dapat menuliskan

fungsi tujuan sebagai berikut : P = (Rp. 70.000 x jumlah meja + Rp. 50.000 x jumlah kursi)

yang diproduksi atau secara matematis dapat dituliskan :

Maksimumkan Z = 70.000 X1 + 50.000 X2

2. Fungsi kendala

Berkaitan dengan sumber daya yang digunakan, perusahaan tidak bisa

memperkirakan secara tepat kebutuhan sumber daya yang digunakan untuk mencapai

keuntungan tertentu. Biasanya perusahaan menyediakan sumber daya tertentu yang

merupakan kebutuhan minimum atau maksimum. Kondisi seperti ini secara matematis

diungkapkan dengan pertidaksamaan. Kendala yang pertama adalah waktu yang

tersedia di departemen pembuatan. Total waktu yang diperlukan untuk pembuatan X1

(meja) dimana untuk membuat satu unit meja diperlukan waktu 4 jam kerja dan untuk

pembuatan X2 (kursi) diperlukan waktu 3 jam kerja. Total waktu pembuatan yang

tersedia adalah 240 jam.

 Kendala : Waktu pembuatan

1 unit meja memerlukan 4 jam untuk pembuatan -> 4 X1

1 unit kursi memerlukan 3 jam untuk pembuatan -> 3 X2

Total waktu yang tersedia per minggu untuk pembuatan -> 240 Jam

Dirumuskan dalam pertidaksamaan matematis -> 4 X1 + 3 X2 240

Seperti halnya pada kendala yang pertama, maka pada kendala kedua dapat

(6)

diperlukanwaktu 2 jam kerja dan untuk pengecatan X2 (kursi) dibutuhkan waktu 1 jam

kerja. Total waktu pengecatan yang tersedia adalah 100 jam.  Kendala : Waktu pengecatan

1 unit meja memerlukan 2 jam untuk pengecatan -> 2 X1

1 unit kursi memerlukan 1 jam untuk pengecatan -> 1 X2

Total waktu yang tersedia per minggu untuk pengecatan -> 100 Jam

Dirumuskan dalam pertidaksamaan matematis -> 2 X1 + X2 100

Salah satu syarat yang harus dipenuhi dalam Linear Programming adalah asumsi nilai

X1 dan X2 tidak negatif. Artinya bahwa X1 0 (jumlah meja yang diproduksi adalah lebih

besar atau sama dengan nol) . X2 0 (jumlah kursi yang diproduksi adalah lebih besar

atau sama dengan nol)

Dari uraian di atas dapat dirumuskan formulasi permasalahan secara lengkap sebagai

berikut :

1. Fungsi tujuan :

Maksimumkan Z = 70.000 X1 + 50.000 X2

2. Fungsi kendala :

4X1 + 3X2 240

2X1 + 1X2 100

X1, X2 0 (kendala non negatif pertama)

Setelah formulasi lengkapnya dibuat, maka Kasus Furniture tersebut akan

diselesaikan dengan metode grafik. Keterbatasan metode grafik adalah bahwa hanya

tersedia dua sumbu koordinat, sehingga tidak bisa digunakan untuk menyelesaikan

kasus yang lebih dari dua variabel keputusan.

Langkah pertama dalam penyelesaian dengan metode grafik adalah menggambarkan

fungsi kendalanya. Untuk menggambarkan kendala pertama secara grafik, kita harus

merubah tanda pertidaksamaan menjadi tanda persamaan seperti berikut.

(7)

Untuk menggambarkan fungsi linear, maka cari titik potong garis tersebut dengan

kedua sumbu. Suatu garis akan memotong salah satu sumbu apabila nilai variabel yang

lain sama dengan nol. Dengan demikian kendala pertama akan memotong X1, pada saat

X2 = 0, demikian juga kendala ini akan memotong X2, pada saat X1 = 0.

Kendala I :

4 X1 + 3 X2 = 240

memotong sumbu X1 pada saat X2 = 0

4 X1 + 0 = 240

X1 = 240 / 4

X1 = 60.

memotong sumbu X2 pada saat X1 = 0

0 + 3 X2 = 240

X2 = 240/3

X2 = 80

Kendala I memotong sumbu X1 pada titik (60, 0) dan memotong sumbu X2 pada titik

(0, 80).

Kendala II :

2 X1 + 1 X2 = 100

memotong sumbu X1 pada saat X2 = 0

2 X1 + 0 = 100

X1 = 100/2

X1 = 50

memotong sumbu X2 pada saat X1 =0

0 + X2 = 100

X2 = 100

Kendala I memotong sumbu X1 pada titik (50, 0) dan memotong sumbu X2 pada titik

(8)

Gambar 2.1. Area Layak

Titik potong kedua kendala bisa dicari dengan cara substitusi atau eliminasi

2 X1 + 1 X2 = 100 → X2 = 100 - 2 X1

4 X1 + 3 X2 = 240 X2 = 100 - 2 X1

4 X1 + 3 (100 - 2 X1) = 240 X2 = 100 - 2 * 30

4 X1 + 300 - 6 X1 = 240 X2 = 100 - 60

- 2 X1 = 240 - 300 X2 = 40

- 2 X1 = - 60

X1 = -60/-2 = 30.

Sehingga kedua kendala akan saling berpotongan pada titik (30, 40).

Tanda pada kedua kendala ditunjukkan pada area sebelah kiri dari garis kendala.

Feasible region (area layak) meliputi daerah sebelah kiri dari titik A (0; 80), B (30; 40),

dan C (50; 0).

Untuk menentukan solusi yang optimal, ada dua cara yang bisa digunakan yaitu

1. Dengan menggunakan garis profit (iso profit line)

2. Dengan titik sudut (corner point)

Penyelesaian dengan menggunakan garis profit adalah penyelesaian dengan

menggambarkan fungsi tujuan. Kemudian fungsi tujuan tersebut digeser ke kanan

sampai menyinggung titik terjauh dari dari titik nol, tetapi masih berada pada area layak

(9)

sembarang nilai yang mudah dibagi oleh koefisien pada fungsi profit. Pada kasus ini

angka yang mudah dibagi angka 7 (koefisien X1) dan 5 (koefisien X2) adalah 35. Sehingga

fungsi tujuan menjadi 35 = 7 X1 + 5 X2. Garis ini akan memotong sumbu X1 pada titik (5,

0) dan memotong sumbu X2 pada titik (0, 7).

Gambar 2.2. Iso profit line

Iso profit line menyinggung titik B yang merupakan titik terjauh dari titik nol. Titik B

ini merupakan titik optimal. Untuk mengetahui berapa nilai X1 dan X2, serta nilai Z pada

titik B tersebut, kita mencari titik potong antara kendala I dan kendala II (karena titik B

merupakan perpotongan antara kendala I dan kendala II). Dengan menggunakan

eliminiasi atau substitusi diperoleh nilai X1 = 30, X2 = 40 dan Z = 410. Dari hasil

perhitungan tersebut maka dapat disimpulkan bahwa keputusan perusahaan yang akan

memberikan profit maksimal adalah memproduksi X1 sebanyak 30 unit, X2 sebanyak 40

unit dan perusahaan akan memperoleh profit sebesar 4.100.000.

Penyelesaian dengan menggunakan titik sudut (corner point) artinya kita harus

mencari nilai tertinggi dari titik-titik yang berada pada area layak (feasible region). Dari

peraga 1, dapat dilihat bahwa ada 4 titik yang membatasi area layak, yaitu titik 0 (0, 0), A

(0, 80), B (30, 40), dan C (50, 0).

Keuntungan pada titik O (0, 0) adalah (70.000 x 0) + (50.000 x 0) = 0

Keuntungan pada titik A (0; 80) adalah (70.000 x 0) + (50.000 x 80) = 4.000.000

(10)

Keuntungan pada titik C (50; 0) adalah (70.000 x 50) + (50.000 x 0) = 3.500.000

Karena keuntungan tertinggi jatuh pada titik B, maka sebaiknya perusahaan

memproduksi meja sebanyak 30 unit dan kursi sebanyak 40 unit, dan perusahaan

memperoleh keuntungan optimal sebesar 4.100. 000.

2.2.1. Solusi Grafis

Untuk mencari solusi suatu persoalan program linier dengan cara grafis, berikut ini

dikemukakan dua buah contoh, yaitu persoalan maksimasi dan minimasi.

a. Solusi grafis untuk persoalan maksimasi

Contoh:

Maksimumkan z = 3x1 + 5x2

Berdasarkan x1

2x2

3x1 + 2x2 8

x1, x2

Gambar 2.3 Titik D sebagai titik optimum

b. Solusi grafis untuk persoalan minimasi

Contoh:

PT Auto Indah memproduksi dua jenis mobil, yaitu mobil sedan dan truk. Untuk

dapat meraih konsumen berpenghasilan tinggi, perusahaan ini memutuskan untuk

melakukan promosi dalam dua macam acara TV, yaitu pada acara hiburan dan acara

(11)

dan 2 juta pemirsa pria. Promosi pada acara olah raga akan disaksikan oleh 2 juta

pemirsa wanita dan 12 juta pemirsa pria. Biaya promosi pada acara hiburan adalah 5

jutarupiah/menit, sedangkan pada acara olah raga biayanya adalah 10 juta/menit.

Jika perusahaan menginginkan promosinya disaksikan sedikitnya oleh 28 juta

pemirsa wanita dan sedikitnya oleh 24 juta pemirsa pria, bagaimanakah strategi

promosi itu sebaiknya?

Penyelesaian:

Variabel keputusan:

x1 lamanya promosi dalam acara hiburan

x2 lamanya promosi dalam acara olah raga

Formulasi persoalan:

Minimumkan z = 5x1 + 10x2

Berdasarkan 7x1 + 2x2 8

2x1 + 12x2

x1, x2

Gambar 2.4 Solusi persoalan untuk PT Auto Indah

2.2.2. Kasus Khusus

Contoh soal yang telah dibahas di atas mempunyai hanya satu titik optimal. Berikut

ini ada persoalan program linier yang mempunyai kasus khusus seperti:

1. Mempunyai solusi optimal yang tidak terbatas, biasa disebut juga mempunyai solusi

(12)

2. Tidak mempunyai solusi fisibel atau persoalan progama linier yang infisibel.

3. Mempunyai ruang solusi yang tidak terbatas, yaitu kasus dimana ada titik-titik pada

daerah fisibel dengan harga z yang sangat besar (pada persoalan maksimasi).

2.2.2.1. Solusi alternatif atau solusi optimal banyak

Contoh:

Maksimumkan z = 3x1 + 2x2

Berdasarkan (1/40)x1 + (1/60)x2

(1/50)x1 + (1/50)x2

X1, x2

Solusi grafis pada persoalan diatas adalah:

Gambar 2.5 Solusi alternatif

2.2.2.2. Persoalan programa linier tanpa solusi fisibel

Dalam hal ini solusi fisibelnya kosong sehingga dengan sendirinya tidak ada solusi

optimal.

Contoh:

Maksimumkan z = 3x1 +2x2

Berdasarkan (1/40)x1 + (1/60)x2 1

(1/50)x1 + (1/50)x2

x1

x2

x1, x2

(13)

Gambar 2.6 Tidak ada ruang fisibel

2.2.2.3. Persoalan program linier dengan ruang solusi yang tidak terbatas (unbounded)

Kasus ini terjadi apabila ruang solusi tidak terbatas sehingga nilai fungsi tujuan dapat

meningkat/menurun secara tidak terbatas. Pada umumnya, kasus ini terjadi karena

kesalahan dalam memformulasikan persoalan.

Contoh:

Maksimumkan z = 2x1– x2

Berdasarkan x1– x2

2x1 + x2 6

X1, x2

Solusi grafis pada persoalan ini adalah:

(14)

Latihan soal:

1. Sebuah industri kecil, memproduksi 2 macam hiasan dinding dari tripleks yang proses

pengerjaannya dilakukan di 2 stasiun kerja yaitu pemotongan dan perakitan. Hiasan

model A mula-mula dikerjakan di bagian pemotongan selama 5 menit kemudian dirakit

selama 10 menit. Hiasan model B dikerjakan di bagian pemotongan selama 8 menit

kemudian dirakit selama 8 menit. Dalam 1 hari kerja, waktu yang tersedia di bagian

pemotongan 3 jam 20 menit, sedang di bagian perakitan tersedia waktu 4 jam. Jika

harga jual hiasan model A $ 500/unit dan hiasan model B $ 600/unit. Berapakah

masing-masing model harus dibuat agar diperoleh total pendapatan yang optimal?

2. Sebuah pabrik akan mengirimkan hasil produksinya dengan menggunakan 120 kotak

berukuran besar (L) dan 180 kotak berukuran sedang (M). Pabrik tsb akan menyewa truk

besar dan kecil untuk mengangkut barang-barang itu. Sebuah truk besar dapat memuat

10 kotak L dan 20 kotak M. Sebuah truk kecil dapat memuat 8 kotak L dan 4 kotak M.

Ongkos angkutan truk besar sekali jalan Rp. 150.000 dan ongkos truk kecil sekali jalan

Rp. 100.000. Berapa truk besar dan kecil yang harus digunakan supaya total ongkos

angkutnya optimal?

3. Sebuah perusahanaan sepatu membuat 2 jenis sepatu yaitu sepatu I bersol karet dan

sepatu II bersol kulit. Untuk membuat sepatu, perusahaan mempunyai 3 macam mesin.

Mesin 1 untuk membuat sol dari karet, mesin 2 untuk membuat sol dari kulit, mesin 3

untuk membuat bagian atas sepatu dan memasangkan dengan sol sepatu. Setiap lusin

sepatu I dikerjakan mesin 1 selama 2 jam, kemudian mesin 3 selama 6 jam. Sepatu II

dikerjakan mesin 2 selama 3 jam kemudian mesin 3 selama 5 jam. Jam kerja maksimum

setiap hari untuk mesin 1 selama 8 jam, mesin 2 selama 15 jam, dan mesin 3 selama 30

jam. Sumbangan laba untuk setiap lusin sepatu I adalah Rp. 30.000 dan sepatu II adalah

Rp. 50.000. Berapakah masing2 model harus dibuat, agar laba yang diperoleh optimal?

4. Sebuah industri perakitan komputer, memproduksi 2model komputer yaitu model

DeskTop dan model Tower. Pabrik tersebut mampu memproduksi 1000 unit komputer

per bulan. Berdasarkan informasi dari bagian penjualan, dinyatakan bahwa untuk model

(15)

per bulan. Jika keuntungan yang diperoleh dari penjualan 1 unit komputer model

DeksTop adalah $ 120 dan komputer model Tower adalah $ 130. Berapakah

masing-masing model harus dibuat agar diperoleh keuntungan yang optimal?. (diasumsikan

Gambar

TABEL 2.1 Informasi Permasalahan Perusahaan Furniture
Gambar 2.1. Area Layak
Gambar 2.2. Iso profit line
Gambar 2.3 Titik D sebagai titik optimum
+4

Referensi

Dokumen terkait

Kegiatan Rehabilitasi Sedang/Berat Gedung Kantor Pekerjaan Pengadaan Meja dan Kursi Kerja Kantor.

Masalah lainnya adalah jumlah setengah penganggur yaitu yang bekerja kurang dari jam kerja normal 35 jam per minggu, pada tahun 2002 berjumlah 28,87 juta orang.. Sebagian dari mereka

Berilah tanda X atau √ pada kolom yang tersedia tentang keluhan/ rasa sakit yang anda rasakan2. ketika sedang belajar menggunakan meja dan

TITIK IMPAS DISINI ADALAH JUMLAH JAM KERJA TITIK IMPAS DISINI ADALAH JUMLAH JAM KERJA PER TAHUN atau VOLUME PRODUKSI PER TAHUN PER TAHUN atau VOLUME PRODUKSI PER TAHUN

Jumlah jam kerja diatas 35 jam per minggu mengalami peningkatan jika dibandingkan dengan setahun sebelumnya sebanyak 14.437.374 orang (76,83 persen) tapi sebaliknya jumlah

Jumlah jam efektif = Jumlah minggu efektif x JP per minggu Jumlah jam efektif = 18 x 4 JP = 72 JP. Mengetahui

KTSP Kurikulum 2013 2 jam pelajaran per minggu Jumlah jam pelajaran pendidikan jasmani 3 jam per minggu Proses dalam pembelajaran eksplorasi, elaborasi, dan

diperlukan 4 jam kerja perakitan dan 2 jam kerja pemolesan, sedangkan untuk menghasilkan 1 kursi diperlukan 2 jam kerja perakitan dan 4 jam kerja pemolesan,Laba untuk setiap meja