• Tidak ada hasil yang ditemukan

Optimasi perencanaan produksi bakpia menggunakan metode Goal Programming (studi kasus: Bakpia Mino Istu)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Optimasi perencanaan produksi bakpia menggunakan metode Goal Programming (studi kasus: Bakpia Mino Istu)"

Copied!
101
0
0

Teks penuh

(1)PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI BAKPIA MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING (Studi Kasus : Bakpia Mino Istu). SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Program Studi Teknik Informatika. Oleh: Ni Komang Asih Setiawati 135314104. PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2017 i.

(2) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. OPTIMATION OF BAKPIA PRODUCTION PLANNING USING GOAL PROGRAMMING METHOD. A THESIS. Presented as Partial Fullfillment of the Requirements To Obtain the Sarjana Komputer Degree In Study Program of Informatics Engineering. By: Ni Komang Asih Setiawati 135314104. IFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY SANATA DHARMA UNIVERSITY YOGYAKARTA 2017. ii.

(3) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. iii.

(4) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. iv.

(5) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. HALAMAN MOTTO. “Segala apa yang kita kerjakan dalam kehidupan ini harus dimulai dari hati dan dengan hati nurani”. ~T.P Rachmat ~. v.

(6) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. HALAMAN PERSEMBAHAN. Skripsi ini saya persembahkan untuk : Orang tua dan keluarga yang selalu memberikan doa serta dukungan selama proses perkuliahan Seluruh Dosen dan Karyawan yang telah memberikan pengetahuan, dukungan, bimbingan dan fasilitas selama proses perkuliahan Teman-teman seperjuangan yang telah memberikan doa, dukungan, motivasi dan semangat. vi.

(7) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. vii.

(8) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. viii.

(9) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. ABSTRAK Perencanaan produksi merupakan bagian penting dalam perusahaan seperti Bakpia Mino Istu. Ada beberapa hal yang menjadi pertimbangan dalam perencanaan produksi yaitu: memaksimalkan volume produksi untuk memenuhi permintaan, memaksimalkan keuntungan, dan meminimumkan pemakaian bahan baku. Proses produksi bakpia tersebut membutuhkan bahan baku antara lain tepung ninja, tepung segitiga, margarin putih, margarin kuning, gula, kacang hijau, blue band, corman, pewarna makanan, keju, coklat bubuk, coklat batang. Metode goal programming mampu memberikan solusi terhadap tujuan memaksimalkan volume produksi untuk memenuhi permintaan, memaksimalkan keuntungan, dan meminimumkan pemakaian bahan baku. Pada goal programming terdapat variabel deviasional yang berfungsi untuk menunjukkan kemungkinan penyimpangan-penyimpangan negatif dan positif dari nilai sisi kanan fungsi tujuan. Percobaan ini dilakukan menggunakan 15 data permintaan bakpia kacang hijau, kumbu hitam, keju, dan coklat. Selain itu, data yang digunakan adalah jumlah bahan baku yang dibutuhkan untuk membuat satu biji bakpia. Berdasarkan hasil analisa uji coba sistem, pada goal programming kelebihan jumlah produksi produk akan ditambahkan pada produk yang mempunyai keuntungan terbesar, dan kelebihan jumlah produksi akan ditambahkan pada produk yang mempunyai jumlah permintaan terbanyak jika keuntungan yang dimiliki produk adalah sama. Kata kunci : perencanaan produksi, goal programming, bakpia. ix.

(10) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. ABSTRACT Production plan is important for a company such as Bakpia Mino Istu. There are many things considered in a production plan, such as: maximizing the production volume to fulfill the demand, maximizing the benefit, and minimize the usage of raw material. The process of bakpia production needs raw material, consist of “Ninja” wheat-flour, “Segitiga” wheat-flour, white-butter, yellow-butter, sugar, mung bean, “blue-band” margarine, corman, food-coloring, chocolate powder and chocolate bar. Goal-programming method can gives a solution to maximize the production volume to fulfill the demand, maximize the benefit and minimize the usage of raw material. There is a deviational variable in goal programming that shows the possibility of negative and positive deviation from the right-side of destinationfunction. In this research, 15 data of the demand of mung bean bakpia, black-kumbu bakpia, cheese and chocolate bakpia. Furthermore, data that been used is the amount of raw material to make 1 piece of bakpia. Based on the analysis result on the system, on goal programming, the over production of bakpia will be added to a product that has the biggest benefit, and the over production of bakpia will be added to a product that has the biggest demand if the benefit of 2 or more product is the same. Keyword: production plan, goal programming, bakpia. ii.

(11) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. KATA PENGANTAR. Puji dan syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa karena atas berkat dan rahmat-Nya, penulis dapat menyelesaikan tugas akhir sesuai dengan waktu yang telah ditentukan. Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana Teknik Informatika di Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. Penulis telah menyadari bahwa tanpa melibatkan bantuan dan dukungan banyak pihak, akhirnya skripsi ini dapat diselesaikan. Oleh sebab itu atas bantuan dan dukungannya, penulis menghaturkan ucapan terimakasih kepada: 1. Tuhan Yang Maha Esa karena telah memberikan memberkati dan memberikan kekuatan selama proses penyelesaian tugas akhir. 2. Sudi Mungkasi,S.Si.,M.Math.Sc.,Ph.D selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. 3. Dr. Anastasia Rita selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. 4. Eko Hari Parmadi, S.Si., M.Kom. Selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktu untuk membimbing penulis selama pembuatan skripsi ini. 5. Paulina Heruningsih Prima Rosa M.Sc. Selaku dosen pembimbing akademik yang telah membimbing penulis dari awal perkuliahan hingga akhir pekuliahan. 6. Orang tua tercinta atas doa, dukungan secara moril ataupun material. 7. Seluruh dosen Teknik Informatika yang telah memberikan dukungan, doa, dan motivasi dalam penyelesaian tugas akhir. 8. Nindya, Dewi, Laura, Ratri, Lisa, Novi, Rani, Yosi, dan teman-teman Teknik Informatika 2013 atas bantuan dan dukungan yang tak pernah berhenti diberikan. 9. Bakpia Mino Istu yang telah mengijinkan saya untuk mendapatkan data. Penulis dalam menulis skripsi ini sudah berusaha semaksimal mungkin, namun penulis juga menyadari bahwa skripsi yang dibuat ini masih banyak kekurangan dan. iii.

(12) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. jauh dari sempurna. Oleh sebab itu penulis sangat mengharapkan kritik dan saran bagi perbaikan pada masa mendatang. Penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi pihak – pihak yang berkepentingan untuk menambah wawasan dan pengetahuan dan juga bagi pembaca.. Yogyakarta, 15 November 2017 Penulis. Ni Komang Asih Setiawati. iv.

(13) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. DAFTAR ISI. HALAMAN SAMPUL ............................................................................................ i HALAMAN SAMPUL ........................................................................................... ii HALAMAN PERSETUJUAN ............................... Error! Bookmark not defined. HALAMAN PENGESAHAN ................................ Error! Bookmark not defined. HALAMAN MOTTO ............................................................................................. v HALAMAN PERSEMBAHAN ............................................................................ vi PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ................ Error! Bookmark not defined. LEMBAR PERNYATAN PERSETUJUAN PUBLIKASI . Error! Bookmark not defined. KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ..... Error! Bookmark not defined. ABSTRAK ............................................................................................................. ix ABSTRACT ............................................................................................................ ii KATA PENGANTAR ........................................................................................... iii DAFTAR ISI ........................................................................................................... v DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... viii DAFTAR TABEL ................................................................................................... x BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................... 1 1. 1 Latar Belakang ................................................................................................. 1 1.2 Rumusan Masalah ............................................................................................. 2 1.3 Tujuan Penelitian .............................................................................................. 2 1.4 Batasan Masalah............................................................................................... 3 1.5 Manfaat Penelitian ............................................................................................ 3 1.6 Metode Penelitian.............................................................................................. 3 1.7 Sistematika Penulisan ...................................................................................... 4 BAB II LANDASAN TEORI ................................................................................. 5 2.1 Perencanaan Produksi ....................................................................................... 5 2.2.1 Bentuk Umum Goal Programming ................................................................ 6 2.2.2 Konsep Dasar Goal Programming ................................................................ 7 v.

(14) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 2.2.3 Perumusan Masalah Goal Programming ........................................................ 8 2.2.4 Metode Pemecahan Masalah Goal Programming .......................................... 9 BAB III METODOLOGI PENELITIAN.............................................................. 10 3.1 Gambaran Umum ............................................................................................ 10 3.2 Desain Penelitian ............................................................................................. 10 3.2.1 Studi Literatur .............................................................................................. 10 3.2.2 Data .............................................................................................................. 10 3.2.3 Perancangan Alat Uji ................................................................................... 11 3.2.4 Pengujian dan Analisis Hasil ....................................................................... 11 3.3 Peralatan Penelitian ......................................................................................... 12 BAB IV PERANCANGAN SISTEM ................................................................... 13 4.1. Penyusunan Model Goal Programming untuk Perencanaan Produksi ........... 13 4.1.1 Merumuskan Fungsi Kendala Sasaran ......................................................... 13 4.1.2 Merumuskan Formulasi Goal Programming ............................................... 20 4.1.3 Penyelesaian Goal Programming Menggunakan Metode Simpleks ............ 23 4.2 Perancangan Sistem ........................................................................................ 38 4.2.1 Use Case ....................................................................................................... 38 4.2.2 Data Flow Diagram (DFD) .......................................................................... 39 4.2.2.1 DFD Level 0 (Diagram Konteks) .............................................................. 39 4.2.2.2 DFD Level 1 .............................................................................................. 40 4.2.2.1 DFD Level 2 Proses Kelola Jenis Bakpia ................................................. 41 4.2.2.2 DFD Level 2 Proses Kelola Bahan Baku .................................................. 41 4.2.2.3 DFD Level 2 Proses Kelola Persediaan Bahan Baku .............................. 42 4.2.2.4 DFD Level 2 Proses Kelola Kebutuhan Bahan Baku .............................. 42 4.2.3 Perancangan Basis Data ............................................................................... 43 4.2.3.1 Perancangan Konseptual ........................................................................... 43 4.2.3.2 Perancangan Logikal ................................................................................. 43 4.2.3.3 Perancangan Fisikal .................................................................................. 44 4.2.4 Perancangan Antarmuka .............................................................................. 45 BAB V IMPLEMENTASI, HASIL, DAN PEMBAHASAN ............................... 50 5.1 Implementasi Tampilan Antarmuka ................................................................ 50 vi.

(15) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. 5.1.1 Kelola Bakpia ............................................................................................... 50 5.1.2 Kelola Bahan Baku ...................................................................................... 50 5.1.3 Kelola Persediaan Bahan Baku .................................................................... 51 5.1.4 Kelola Kebutuhan Bahan Baku .................................................................... 52 5.1.5 Kelola Produksi ........................................................................................... 52 5.2 Implementasi Program .................................................................................... 53 5.2.1 Implementasi Insialisasi Cj .......................................................................... 53 5.2.2 Inisialisasi Nilai DB (Deviasi Negatif) dan Nilai DA (Deviasi Positif) ..... 53 5.2.3 Implementasi Penentuan Nilai Basis ............................................................ 54 5.2.4 Implementasi Penentuan Nilai Ci ................................................................ 54 5.2.5 Implementasi Perhitungan Nilai Zj .............................................................. 55 5.2.6 Implementasi Perhitungan Cj Dikurang Zj .................................................. 55 5.2.7 Implementasi Penentuan Nilai Terkecil Dari Cj-Zj .................................... 56 5.2.8 Implementasi Perhitungan Nilai Rasio......................................................... 56 5.2.9 Implementasi Penentuan Nilai Rasio Terkecil ............................................. 57 5.2.10 Implementasi Pembentukan Tabel Simpleks Iterasi Selanjutnya .............. 57 5.2.11 Implementasi Pembentukan Nilai RHS Pada Iterasi Selanjutnya .............. 58 5.3 Pengujian ......................................................................................................... 59 BAB VI PENUTUP .............................................................................................. 81 6.1 Kesimpulan ..................................................................................................... 81 6.2 Saran ................................................................................................................ 81 DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 82. vii.

(16) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. DAFTAR GAMBAR. Gambar 4.1 Use Case ........................................................................................... 38 Gambar 4.2 Diagram Konteks............................................................................... 39 Gambar 4.3 DFD Level 1 ...................................................................................... 40 Gambar 4.4 DFD Level 2 Proses Kelola Jenis Bakpia ......................................... 41 Gambar 4.5 DFD Level 2 Proses Kelola Bahan Baku .......................................... 41 Gambar 4.6 DFD Level 2 Proses Kelola Persediaan Bahan Baku ........................ 42 Gambar 4.7 DFD Level 2 Proses Kelola Kebutuhan Bahan Baku ....................... 42 Gambar 4.8 Entity Relationship Diagram............................................................. 43 Gambar 4.9 Desain Logikal .................................................................................. 43 Gambar 4.10 Kelola Jenis Bakpia ......................................................................... 45 Gambar 4.11 Kelola Bahan Baku.......................................................................... 46 Gambar 4.12 Kelola Persediaan Bahan Baku ...................................................... 47 Gambar 4.13 Kelola Kebutuhan Bahan Baku ...................................................... 48 Gambar 4.14 Kelola Produksi ............................................................................... 49. Gambar 5.1 Halaman Untuk Kelola Bakpia ......................................................... 50 Gambar 5.2 Halaman Untuk Kelola Bahan Baku ................................................. 51 Gambar 5.3 Halaman Untuk Kelola Persediaan Bahan Baku ............................... 51 Gambar 5.4 Halaman Untuk Kelola Kebutuhan Bahan Baku............................... 52 Gambar 5.5 Halaman Untuk Kelola Produksi....................................................... 52 Gambar 5. 6 Implementasi Insisalisasi Nilai Cj .................................................... 53 Gambar 5.7 Implementasi Insialisasi Nilai DB dan Nilai DA .............................. 54 Gambar 5.8 Implementasi Penentuan Nilai Basis dan Non Basis ........................ 54 Gambar 5.9 Implementasi Penentuan Nilai Ci..................................................... 55 Gambar 5.10 Implementasi Perhitungan Nilai Zj ................................................. 55 Gambar 5.11 Implementasi Perhitungan Cj-Zj ..................................................... 55 Gambar 5.12 Implementasi Perhitungan Nilai Terkecil Dari Cj-Zj ...................... 56 Gambar 5.13 Implementasi Perhitungan Nilai Rasio ............................................ 56. viii.

(17) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. Gambar 5.14 Implementasi Penentuan Nilai Rasio Terkecil ................................ 57 Gambar 5.15 Pembentukan Tabel Simpleks Iterasi Selanjutnya .......................... 57 Gambar 5.16 Pembentukan Nilai RHS Iterasi Selanjutnya ................................. 58 Gambar 5.17 Input Komposisi Bahan Yang Digunakan ....................................... 59 Gambar 5.18 Output Jumlah Bahan Baku Yang Digunakan ................................ 60 Gambar 5.19 Input Komposisi Bahan Yang Digunakan ....................................... 61 Gambar 5.21 Input Komposisi Bahan Yang Digunakan ....................................... 62 Gambar 5.22 Output Jumlah Bahan Baku Yang Digunakan ................................ 63 Gambar 5.23 Input Komposisi Bahan Yang Digunakan ....................................... 64 Gambar 5.24 Output Jumlah Bahan Yang Digunakan .......................................... 64 Gambar 5.25 Input Percobaan 2 ............................................................................ 65. ix.

(18) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. DAFTAR TABEL. Tabel 2.1 Model Matematika Goal Programming .................................................. 8. Tabel 4.1 Tabel Hasil Permintaan Bakpia............................................................. 13 Tabel 4.2 Tabel Keuntungan Masing – Masing Bakpia........................................ 15 Tabel 4.3 Data Pemakaian Bahan Baku ................................................................ 16 Tabel 4.4 Tabel Ketersediaan Bahan Baku ........................................................... 17 Tabel 4.5 Formulasi Goal Programming Perencanaan Produksi.......................... 22 Tabel 4.6 Tabel Awal Simpleks ............................................................................ 23 Tabel 4.7 Tabel Simpleks Iterasi Ke-1 .................................................................. 24 Tabel 4.8 Tabel Simpleks Iterasi Ke-2 .................................................................. 28 Tabel 4.9 Tabel Simpleks Iterasi Ke-3 .................................................................. 30 Tabel 4.10 Tabel Simpleks Iterasi Ke-4 ................................................................ 31 Tabel 4.11 Tabel Simpleks Iterasi Ke-5 ................................................................ 32 Tabel 4.12 Tabel Simpleks Iterasi Ke-6 ................................................................ 34 Tabel 4.13 Tabel Simpleks Iterasi Ke-7 ................................................................ 35 Tabel 4.14 Tabel Simpleks Iterasi Ke-8 ................................................................ 36 Tabel 4.15 Tabel Bakpia ....................................................................................... 44 Tabel 4.16 Tabel Bahan Baku ............................................................................... 44 Tabel 4.17 Tabel Stok Bahan Baku....................................................................... 44 Tabel 4.18 Tabel Kebutuhan Bahan Baku ............................................................ 45. Tabel 5.1 Komposisi Bahan Untuk Membuat Kulit Bakpia Basah ...................... 59 Tabel 5.2 Komposisi Untuk Membuat Isian Bakpia Basah ................................. 60 Tabel 5.3 Komposisi Bahan Untuk Membuat Kulit Bakpia Kering .................... 62 Tabel 5.4 Komposisi Bahan Untuk Membuat Isian Bakpia Kering ..................... 63 Tabel 5.5 Hasil Keluaran Jumlah Bakpia Yang Diproduksi ................................ 65 Tabel 5.6 Hasil Keluaran Stok Bahan Baku, Jumlah Bahan Baku Yang Digunakan, Sisa Bahan Baku ................................................................................................... 66 Tabel 5.7 Rekapitulasi Hasil Perencanaan Produksi Percobaan 2 ....................... 68. x.

(19) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. Tabel 5.8 Nilai Variabel Deviasional Percobaan 2 .............................................. 69 Tabel 5.9 Hasil Perencanaan Produksi Percobaan 3 ............................................ 70 Tabel 5.10 Nilai Variabel Deviasional Percobaan 3 ............................................ 70 Tabel 5.11 Hasil Perencanaan Produksi Percobaan 4 .......................................... 72 Tabel 5.12 Nilai Variabel Deviasional Percobaan 4 ............................................ 72 Tabel 5.13 Hasil Perencanaan Produksi Percobaan 5 .......................................... 74 Tabel 5.14 Nilai Variabel Deviasional Percobaan 5 ............................................ 75 Tabel 5.15 Hasil Perencanaan Produksi Percobaan 6 .......................................... 77 Tabel 5.16 Nilai Variabel Deviasional Percobaan 6 ............................................ 77 Tabel 5.17 Hasil Perencanaan Produksi Percobaan 7 ......................................... 79 Tabel 5.18 Nilai Variabel Deviasional Hasil Percobaan 7 ................................... 79. xi.

(20) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Perencanaan produksi merupakan perencanaan tentang jenis produk dan berapa banyak produk tersebut. akan diproduksi oleh perusahaan yang. bersangkutan dalam satu periode tertentu. Perencanaan produksi merupakan bagian dari perencanaan operasional di dalam perusahaan. Dalam penyusunan perencanaan produksi, hal yang perlu dipertimbangkan adalah adanya optimasi produk sehingga akan dapat dicapai tingkat biaya yang paling rendah untuk pelaksanaan proses produksi tersebut. Optimasi produk dalam hal ini berupa memaksimalkan volume produksi untuk memenuhi jumlah permintaan, memaksimalkan keuntungan, dan meminimumkan pemakaian bahan baku. Bakpia Mino Istu adalah usaha yang bergerak di bidang produksi bakpia. Saat ini, Bakpia Mino Istu memiliki 3 karyawan. Bakpia Mino Istu memproduksi bakpia basah dan bakpia kering. Bakpia basah terdiri dari bakpia rasa kacang hijau dan rasa kumbu hitam, sedangkan bakpia kering terdiri dari bakpia rasa keju dan rasa coklat. Setiap varian bakpia memiliki keuntungan dan tingkat permintaan yang berbeda-beda. Ketika permintaan meningkat, pihak Bakpia Mino Istu juga akan meningkatkan jumlah produksi bakpia sesuai perkiraan. Pihak Bakpia Mino Istu menginginkan jumlah bakpia yang di produksi bisa memenuhi seluruh permintaan, sehingga keuntungan yang diperoleh juga bertambah. Meningkatnya jumlah bakpia yang di produksi, mengakibatkan bertambahnya bahan baku yang digunakan. Persediaan bahan baku untuk membuat bakpia yang dimiliki Bakpia Mino Istu jumlahnya terbatas, sehingga Bakpia Mino Istu menginginkan pemakaian bahan baku yang seminimal mungkin tetapi tetap bisa memenuhi seluruh permintaan konsumen. Ada beberapa tujuan yang ingin dicapai oleh Bakpia Mino Istu, yaitu memaksimalkan keuntungan, memenuhi semua permintaan dengan meminimasi penggunaan bahan baku yang tersedia. Dengan kondisi ini, dibutuhkan sebuah. 1.

(21) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 2. model matematika yang dapat menemukan solusi optimalnya. Salah satu model matematika yang dapat digunakan dalam perencanaan produksi dengan beberapa tujuan adalah goal programming. Metode goal programming ini dapat digunakan untuk masalah-masalah yang memiliki banyak tujuan/ goal. Metode goal programming mampu memberikan solusi yang efektif / setimbang terhadap tujuan-tujuan yang telah ditetapkan, dan dalam perhitungannya akan dibantu dengan menggunakan metode simpleks yang telah dimodifikasi. Metode ini merupakan perluasan dari linear programming, dimana linear programming hanya mampu memecahkan masalah dengan tujuan tunggal sedangkan goal programming mampu memecahkan masalah dengan tujuan berganda (Siswanto, 2007). Anis et.al (2007) menyatakan bahwa metode goal programming mempunyai kemampuan untuk mencapai trade off antara aspek-aspek yang bertentangan sehingga sangat potensial digunakan untuk perencanaan produksi yang merupakan masalah komplek karena mengandung sasaran yang berbeda dan komplek. Hakim et.al (2012) memaparkan bahwa metode goal programming dapat dijadikan sebagai metode untuk menyelesaikan multi tujuan yakni menentukan kapasitas trafik yang bisa menampung semua permintaan trafik dari pengguna telepon seluler dan menentukan kapasitas total trafik BTS yang tidak melebihi total kapasitas yang dimiliki masing-masing BTS. Trafik yang didapatkan pada solusi optimal lebih kecil dari jumlah trafik pada data kapasitas BTS yang tersedia, sehingga model dapat dikatakan valid.. 1.2 Rumusan Masalah 1.. Bagaimana mengoptimalkan keterbatasan sumber daya (bahan baku) produksi yang ada menggunakan metode goal programming?. 1.3 Tujuan Penelitian 1. Membangun sistem optimasi perencanaan produksi bakpia menggunakan metode goal programming.

(22) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 3. 1.4 Batasan Masalah Batasan masalah dalam penelitian ini yaitu: 1. Bakpia yang diproduksi hanya 4 jenis yaitu bakpia kacang hijau, kumbu hitam, keju, coklat. 2. Sasaran yang ingin dicapai adalah memaksimalkan volume produksi untuk memenuhi. jumlah. permintaan,. memaksimalkan. keuntungan,. dan. meminimumkan pemakaian bahan baku. 3. Sasaran yang ingin dicapai memiliki prioritas yang sama. 4. Data jumlah produksi bakpia yang digunakan adalah jumlah produksi tanggal 11 Januari 2017 sampai 24 Januari 2017. 5. Data jumlah permintaan bakpia yang digunakan adalah data permintaan 11 Januari 2017 sampai 24 Januari 2017. 1.5 Manfaat Penelitian Membantu produsen bakpia dalam merencanakan proses produksi menjadi lebih efisien dan sebagai bahan pertimbangan mengambil keputusan produksi yang akan dibuat. 1.6 Metode Penelitian Metode yang dilakukan dalam penelitian meliputi: 1. Wawancara Melakukan wawancara dengan pemilik Bakpia Mino ISTU tentang proses perencanaan produksi yang dilakukan, dan untuk memperoleh data tentang biaya produksi pembuatan bakpia. 2. Studi Literatur Membaca referensi buku atau jurnal yang berkaitan dengan metode goal programming. 3. Pembuatan Alat Uji Perancangan sistem mulai dari mengidentifikasi apa yang dapat dilakukan oleh sistem hingga proses yang terjadi di dalam sistem. Dalam tahap ini akan dibuat model dari kasus yang akan dijadikan penelitian..

(23) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 4. 4. Pengujian Dalam tahap ini akan dilakukan pengujian untuk membandingkan hasil penentuan secara manual dengan rekomendasi sistem. 1.7 Sistematika Penulisan 1. BAB I : PENDAHULUAN Bab ini akan menjelaskan tentang latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah, manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan. 2. BAB II : LANDASAN TEORI Bab ini akan menjelaskan tentang metode yang digunakan yaitu goal programming serta rumus- rumus yang digunakan, dan mengenai teori-teori produksi. 3. BAB III : METODE PENELITIAN Bab ini berisi tentang analisis dan perancangan sistem, meliputi: gambaran umum penelitian, data yang digunakan, tahap penelitian, spesifikasi software dan hardware yang digunakan. 4. BAB IV : PERANCANGAN SISTEM Bab ini berisi mengenai analisis kebutuhan sistem, perancangan metode goal programming, use case, ER diagram, Data Flow Diagram, dan GUI. 5. BAB V :IMPLEMENTASI, HASIL, DAN PEMBAHASAN Bab ini berisi tentang implementasi goal programming, dan hasil pengujian. 6. BAB VI:KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini berisi kesimpulan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh penulis. Selain itu, bab ini juga berisi saran-saran untuk penelitian selanjutnya..

(24) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Perencanaan Produksi Anis, dkk (2007) menyatakan bahwa perencanaan produksi merupakan perencanaan tentang produk apa dan berapa yang akan diproduksi oleh perusahaan yang bersangkutan dalam satu periode yang akan datang. Perencanaan produksi merupakan bagian dari perencanaan operasional di dalam perusahaan. Dalam penyusunan perencanaan produksi, hal yang perlu dipertimbangkan adalah adanya optimasi produksi sehingga akan dapat dicapai tingkat biaya yang paling rendah untuk pelaksanaan proses produksi tersebut. 2.2 Goal Programming Goal programming diterapkan untuk masalah-masalah linear dengan memasukkan berbagai tujuan dalam formulasi modelnya. Setiap tujuan dinyatakan sebagai suatu goal dan dipresentasikan secara numerik. Goal yang dinyatakan secara numerik inilah yang dicoba untuk dicapai. Berbagai goal tidak selalu dapat dicapai secara bersamaan karena dapat terjadi penyimpangan (deviasi) dari goal, sehingga dalam formulasi goal programming, goal dalam numerik untuk setiap tujuan harus ditetapkan lebih dahulu. Kemudian, solusi yang ingin dicari adalah meminimalkan jumlah penyimpangan setiap tujuan terhadap masing-masing goalnya (Muslich,2009). Asumsi, notasi, formulasi model matematis, prosedur perumusan model dan penyelesaian pada metode goal programming tidak berbeda dengan metode linear programming. Perbedaan hanya terletak pada kehadiran sepasang variabel deviasional yang akan muncul di fungsi tujuan dan fungsi-fungsi kendala (Siswanto, 2007). Variabel deviasional (penyimpangan), adalah variabel yang menunjukkan kemungkinan penyimpangan-penyimpangan negatif dan positif dari nilai sisi kanan fungsi tujuan. Variabel penyimpangan negatif berfungsi untuk menampung penyimpangan yang berada di bawah sasaran yang dikehendaki, sedangkan variabel. 5.

(25) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 6. penyimpangan positif berfungsi untuk menampung penyimpangan yang berada di atas sasaran (Marpaung, 2009). Untuk penyimpangan negatif dilambangkan dengan 𝐷𝐵𝑖 dan untuk. penyimpangan positif dari nilai sisi kanan tujuan. dilambangkan dengan 𝐷𝐴𝑖 . DB mempunyai koefisien +1 pada setiap kendala tujuan, sedangkan DA mempunyai koefisien -1 pada setiap kendala tujuan (Siswanto, 2007). 2.2.1 Bentuk Umum Goal Programming Model umum dari goal programming tanpa faktor prioritas adalah sebagai berikut (Siswanto, 2007): Minimumkan Z= ∑𝑚 𝑖=1 𝐷𝐵𝑖 + 𝐷𝐴𝑖. (2.1). Dengan kendala: 𝑎11 𝑋1 + 𝑎12 𝑋2 + … … … … . . +𝑎1𝑛 𝑋𝑛 + 𝐷𝐵1 − 𝐷𝐴1 = 𝑏1 𝑎21 𝑋1 + 𝑎22 𝑋2 + … … … … . . +𝑎2𝑛 𝑋𝑛 + 𝐷𝐵2 − 𝐷𝐴2 = 𝑏2 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 𝑎𝑚1 𝑋1 + 𝑎𝑚2 𝑋2 + … … … … . . +𝑎𝑚𝑛 𝑋𝑛 + 𝐷𝐵𝑚 − 𝐷𝐴𝑚 = 𝑏𝑚 dan 𝑋𝑗, 𝐷𝐴𝑖, 𝐷𝐵𝑖 ≥ 0, untuk. 𝑖=1, 2, . . . , 𝑚 𝑗=1, 2, . . . , 𝑛. Keterangan: 𝑎𝑖𝑗 𝑋𝑗 𝑏𝑖. = koefisien fungsi kendala ke- 𝑖 variabel keputusan ke- 𝑗 = variabel keputusan ke- 𝑗 = tujuan atau target yang ingin dicapai ke- 𝑖. 𝐷𝐵𝑖 = jumlah unit deviasi yang kekurangan ( - ) terhadap tujuan (𝑏𝑚 ) 𝐷𝐴𝑖 = jumlah unit deviasi yang kelebihan ( + ) terhadap tujuan (𝑏𝑚 ) Bentuk umum fungsi tujuan model goal programming dengan struktur timbangan prioritas (pre-emptive weights) adalah sebagai berikut. Minimumkan Z= ∑𝑚 𝑖=1 𝑃𝑖 (𝐷𝐴𝑖 + 𝐷𝐵𝑖 ) Dengan kendala:. (2.2).

(26) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 7. 𝑎11 𝑋1 + 𝑎12 𝑋2 + … … … … . . +𝑎1𝑛 𝑋𝑛 + 𝐷𝐵1 − 𝐷𝐴1 = 𝑏1 𝑎21 𝑋1 + 𝑎22 𝑋2 + … … … … . . +𝑎2𝑛 𝑋𝑛 + 𝐷𝐵2 − 𝐷𝐴2 = 𝑏2 .. .. .. .. .. .. 𝑎𝑚1 𝑋1 + 𝑎𝑚2 𝑋2 + … … … … . . +𝑎𝑚𝑛 𝑋𝑛 + 𝐷𝐵𝑚 − 𝐷𝐴𝑚 = 𝑏𝑚 dan 𝑋𝑗, 𝐷𝐴𝑖, 𝐷𝐵𝑖 ≥ 0, untuk. 𝑖=1, 2, . . . , 𝑚 𝑗=1, 2, . . . , 𝑛. Keterangan: 𝑎𝑖𝑗. = koefisien fungsi kendala ke- 𝑖 variabel keputusan ke- 𝑗. 𝑋𝑗. = variabel keputusan ke- 𝑗. 𝑏𝑖. = tujuan atau target yang ingin dicapai ke- 𝑖. 𝐷𝐵𝑖. = jumlah unit deviasi yang kekurangan ( - ) terhadap tujuan (𝑏𝑚 ). 𝐷𝐴𝑖. = jumlah unit deviasi yang kelebihan ( + ) terhadap tujuan (𝑏𝑚 ). 2.2.2 Konsep Dasar Goal Programming 1. Variabel Keputusan Variabel keputusan adalah besaran yang harus ditentukan nilainya agar optimalitas yang diinginkan tercapai (Siang, 2014). Pada goal programming, variabel keputusan tidak ditampakkan dalam fungsi tujuan. 2. Kendala Sasaran Pada model pemrograman linear, kendala-kendala fungsional menjadi pembatas bagi usaha pemaksimuman atau peminimuman fungsi tujuan,maka pada goal programming kendala-kendala merupakan sarana untuk mewujudkan sasaran yang hendak dicapai. Mewujudkan suatu sasaran berarti mengusahakan agar nilai ruas kiri suatu persamaan kendala sama dengan nilai ruas kanannya. Sehingga kendala-kendala di dalam goal programming selalu berupa persamaan dan dinamakan kendala sasaran (Siswanto, 2007). Karena dalam formulasi modelnya setiap goal dimasukkan dalam kendala,sehingga diperlukan variabel deviasional dan variabel keputusan..

(27) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 8. 3. Fungsi Tujuan Menurut Muslich (2009), fungsi tujuan dalam goal programming adalah minimisasi penyimpangan atau minimisasi variabel deviasi 𝐷𝐵𝑖 atau 𝐷𝐴𝑖 . Variabel keputusan tidak ditampakkan dalam fungsi tujuan. 2.2.3 Perumusan Masalah Goal Programming Dalam Astuti dkk (2013), Ignizio menyatakan bahwa langkah perumusan permasalahan goal programming adalah sebagai berikut: 1. Mengembangkan baseline model (yang dimaksud dengan baseline model yaitu model matematika dari sebuah permasalahan) 2. Menentukan nilai sasaran untuk setiap kendala 3. Perumusan fungsi kendala sasaran. Pada langkah ini setiap tujuan pada sisi kirinya ditambahkan dengan variabel simpangan, baik simpangan positif maupun negatif. Dengan ditambahkannya variabel simpangan, maka bentuk dari fungsi kendala sasaran menjadi 𝑓𝑖 (𝑥) + 𝐷𝐵𝑖 − 𝐷𝐴𝑖 =𝑏𝑖 4. Menentukan fungsi tujuan untuk setiap kendala Tabel 2.1 Model Matematika Goal Programming Jenis Tujuan. Bentuk LGP. Variabel deviasi yang di min. 𝑓𝑖 (𝑥) ≤ 𝑏𝑖. 𝑓𝑖 (𝑥) + 𝐷𝐵𝑖 − 𝐷𝐴𝑖. 𝐷𝐴𝑖. 𝑓𝑖 (𝑥) ≥ 𝑏𝑖. 𝑓𝑖 (𝑥) + 𝐷𝐵𝑖 − 𝐷𝐴𝑖. 𝐷𝐵𝑖. 𝑓𝑖 (𝑥) = 𝑏𝑖. 𝑓𝑖 (𝑥) + 𝐷𝐵𝑖 − 𝐷𝐴𝑖. 𝐷𝐵𝑖 + 𝐷𝐴𝑖. Tabel 2.1 digunakan untuk merumuskan fungsi tujuan yang berhubungan dengan variabel deviasi yang akan diminimumkan, dimana: 𝑓𝑖 (𝑥) adalah pernyataan matematis dari tujuan ke – 𝑖 sebagai variabel keputusan 𝑥..

(28) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 9. 2.2.4 Metode Pemecahan Masalah Goal Programming Algoritma simpleks dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah goal programming dengan menggunakan variabel keputusan lebih dari dua. Marpaung (2009) menyatakan langkah-langkah penyelesaian. goal programming dengan. metode simpleks adalah: 1. Membentuk tabel simpleks awal 2. Pilih kolom kunci dimana Cj-Zj memiliki negatif terbesar. Kolom kunci ini disebut kolom pivot. 3. Pilih baris kunci yang berpedoman pada bi/aij dengan rasio terkecil dimana bi adalah nilai sisi kanan dari setiap persamaan. Baris kunci ini disebut baris pivot. 4. Mencari sistem kanonik yaitu sistem dimana nilai elemen pivot bernilai 1 dan elemen lain bernilai nol dengan cara mengalikan baris pivot dengan -1 lalu menambahkannya dengan semua elemen di baris pertama. Dengan demikian, diperoleh table simpleks iterasi 1. 5. Pemeriksaan optimasi, yaitu melihat apakah solusi layak atau tidak. Solusi dikatakan layak bila variabel adalah positif atau nol ( Cj – Zj ≥ 0 )..

(29) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Gambaran Umum Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kombinasi produk yang akan diproduksi sehingga memperoleh hasil yang optimal. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah permintaan bakpia, keuntungan setiap bakpia, jumlah bahan baku yang diperlukan, serta ketersediaan bahan baku. Data yang diperoleh dalam penelitian akan disimulasikan menggunakan alat uji yang sudah dibuat oleh peneliti. 3.2 Desain Penelitian 3.2.1 Studi Literatur Studi literature dilakukan untuk mendapatkan informasi terkait penelitian yang dilaksanakan. Studi literature dilakukan dengan cara mempelajari teori mengenai goal programming. Teori yang dipelajari berasal dari materi perkuliahan, mempelajari buku referensi, dan jurnal ilmiah. 3.2.2 Data - Data yang Digunakan Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah bakpia yang di produksi dari 11 Januari 2017 sampai 24 Januari 2017, jumlah permintaan bakpia dari 11 Januari 2017 sampai 24 Januari 2017, jumlah keuntungan setiap bakpia, jumlah bahan baku yang digunakan untuk membuat bakpia, serta ketersediaan bahan baku. -Teknik Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara dan pengamatan langsung. Wawancara dilakukan dengan mengajukan pertanyaan kepada pemilik Bakpia Mino Istu. Data yang diperoleh dari wawancara adalah jumlah bahan baku yang digunakan untuk membuat bakpia, dan harga setiap bahan. baku yang. digunakan. Pengamatan langsung dilakukan dengan cara menghitung jumlah bakpia yang diproduksi, dan ketersediaan bahan baku yang digunakan.. 10.

(30) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 11. 3.2.3 Perancangan Alat Uji Pembuatan alat uji menggunakan model pengembangan alat uji waterfall. Model pengembangan dilakukan secara sistematis dari satu tahap ke tahap lain. Tahapan dari model ini meliputi: 1. Analisis Pada tahap ini dilakukan analisa terhadap kebutuhan user yang akan diselesaikan dengan alat uji yang dibuat. Pada penelitian ini terdapat beberapa kebutuhan pengguna yaitu menyimpan data permintaan, mengedit data permintaan, menghapus data permintaan, melihat proses perhitungan simpleks. 2. Desain Pada tahap ini dilakukan proses pembuatan rancangan alat uji berdasarkan informasi yang diperoleh dari tahap-tahap sebelumnya. Hasil dari tahap ini berupa use case, DFD, ER diagram, dan. user interface. 3. Pengkodean (Coding) Pada tahap ini, desain yang sudah dibuat pada tahap sebelumnya diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman komputer. Tahap ini menghasilkan perangkat lunak yang dibuat berdasarkan rancangan yang sudah ada. 4. Pengujian (Testing) Pada tahap ini, alat uji berupa perangkat lunak diuji coba untuk mengetahui apakah perangkat lunak tesebut sudah sesuai dengan rancangan dan kebutuhan pengguna. 3.2.4 Pengujian dan Analisis Hasil 1. Pengujian Pengujian dilakukan dengan membandingkan komposisi bahan baku yang digunakan untuk membuat bakpia pada sistem, dengan komposisi bahan baku yang digunakan di Bakpia Mino Istu. 2. Analisis Analisis yang dilakukan adalah analisis mengenai bagaimana goal programming. menghasilkan. jumlah. membandingkan hasil setiap percobaan.. produksi. yang. optimal. dengan.

(31) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 12. 3.3 Peralatan Penelitian Spesifikasi perangkat keras dan lunak yang digunakan dalam implementasi sistem optimasi perencanaan produksi adalah sebagai berikut: a. Perangkat keras Processor. : Intel ® Core ™ i3-4030U CPU @ 1.90GHz (4 CPUs). RAM. : 4GB. Harddisk. : 500GB. b. Perangkat lunak Sistem Operasi. : Windows 10 Pro 64-bit. Aplikasi. : Netbeans 8.0.2.

(32) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI. BAB IV PERANCANGAN SISTEM 4.1. Penyusunan Model Goal Programming untuk Perencanaan Produksi 4.1.1 Merumuskan Fungsi Kendala Sasaran Dalam penyusunan goal programing terlebih dahulu harus ditentukan variabel keputusan dari model optimasi, kemudian merumuskan fungsi kendala, dan fungsi tujuan yang ingin dicapai. 1. Menentukan Variabel Keputusan Variabel keputusan dalam masalah ini adalah jumlah produksi setiap bakpia. 𝑋𝒊 =jumlah produksi produk ke-𝑖 𝑖 = Jenis produk yang dihasilkan. 𝑖=1,2,3,4. 𝑋1=Jumlah Produksi Bakpia Kacang Hijau 𝑋2=Jumlah Produksi Bakpia Kumbu Hitam 𝑋3=Jumlah Produksi Bakpia Keju 𝑋4=Jumlah Produksi Bakpia Cokelat 2. Perumusan Fungsi Kendala Pada penelitian ini, ada beberapa tujuan atau sasaran yang ingin dicapai untuk membantu pengambil keputusan dalam membuat perencanaan produksi, sasaran-sasaran ini meliputi: a. Memaksimalkan Volume Produksi Untuk Memenuhi Jumlah Permintaan Tabel 4.1 Tabel Hasil Permintaan Bakpia Tanggal 11-01-17 12-01-17 13-01-17. Kacang Hijau 260 380 460. Bakpia Kumbu Hitam 180 200 340. 13. Keju 120 160 240. Coklat 20 20 40.

(33) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 14. 14-01-17 15-01-17 16-01-17 17-01-17 18-01-17 19-01-17 20-01-17 21-01-17 22-01-17 23-01-17 24-01-17. 420 680 780 300 20 80 280 520 80 220 140. 260 540 240 260 60 60 180 360 140 60 180. 200 260 380 260 20 80 80 120 80 80 40. 200 80 80 120 20 20 100 20 80 80 60. Data yang digunakan adalah data hasil permintaan masing-masing bakpia. Dalam hal ini diambil data tanggal 11 Januari 2017, sehingga persamaan tanggal 11 Januari 2017 adalah sebagai berikut: 𝑋1 ≥ 260 𝑋2 ≥ 180 𝑋3 ≥ 120 𝑋4 ≥ 20 Formulasi fungsi kendala sasaran memaksimalkan volume produksi untuk memenuhi jumlah permintaan adalah sebagai berikut: 𝑋𝑖 + 𝐷𝐵𝑖 − 𝐷𝐴𝑖 = 𝑃𝑖. (4.1). Dengan: 𝑋𝑖 =jumlah produk 𝑖 yang diproduksi 𝑃𝑖 =tingkat permintaan produk 𝑖 𝐷𝐵𝑖 =nilai penyimpangan dibawah 𝑃𝑖 𝐷𝐴𝑖 =nilai penyimpangan diatas 𝑃𝑖 Formulasi fungsi kendala sasaran di atas dapat digunakan sebagai berikut: 𝑋1 + 𝐷𝐵1 − 𝐷𝐴1 = 260. (4.2).

(34) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 15. 𝑋2 + 𝐷𝐵2 − 𝐷𝐴2 = 180. (4.3). 𝑋3 + 𝐷𝐵3 − 𝐷𝐴3 = 120. (4.5). 𝑋4 + 𝐷𝐵4 − 𝐷𝐴4 = 20. (4.6). Dalam hal ini, sasaran yang diinginkan Bakpia Mino Istu adalah untuk memaksimalkan volume produksi, maka penyimpangan negatif (kekurangan jumlah produksi) diusahakan nol sehingga penyimpangan negatif harus dimimumkan, maka persamaan fungsi tujuannya adalah: Min Z=∑ 𝐷𝐵𝑖 Min Z=𝐷𝐵1 + 𝐷𝐵2 +𝐷𝐵3 + 𝐷𝐵4. (4.7). b. Memaksimalkan Keuntungan Harga pokok. untuk pembuatan masing-masing bakpia berbeda- beda karena. menggunakan jumlah dan jenis bahan yang berbeda-beda. Tabel 4.2 Tabel Keuntungan Masing – Masing Bakpia Jenis Bakpia Kacang Hijau Bakpia Kumbu Hitam Bakpia Keju Bakpia Cokelat. Harga Pokok(biji) 350 387 341 347. Harga Penjualan (biji) 1000 1000 1000 1000. Keuntungan(biji) 650 613 659 653. Dengan memperhitungkan jumlah permintaan bakpia, maka perkiraan jumlah keuntungan yang ingin dicapai pada 11 Januari 2017 dapat dihitung sebagai berikut: Proyeksi Keuntungan: ∑4𝑖=1 𝑈𝑖 X𝑖 𝑈=keuntungan untuk 1 biji bakpia 𝑋=Jumlah permintaan bakpia 𝑖=jenis bakpia. (4.8).

(35) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 16. Maka proyeksi keuntungan untuk tanggal 11 Januari 2107: Proyeksi Keuntungan =(Rp.650x260)+(Rp.613x180)+(Rp.659x120)+(Rp.653 x20) =Rp. 371,480 Persamaan fungsi untuk proyeksi keuntungan tanggal 11 Januari 2017 adalah: 650𝑋1 + 613𝑋2 + 659𝑋3 + 653𝑋4 ≥ 371,480. (4.9). Dalam hal ini, sasaran Bakpia Mino Istu adalah memaksimalkan keuntungan. Jadi, diharapkan penyimpangan negatif (keuntungan di bawah proyeksi keuntungan) diusahakan nol sehingga penyimpangan negatif (DB) harus diminimumkan. Maka, fungsi kendala sasaran untuk fungsi ini adalah: 650𝑋1 + 613𝑋2 + 659𝑋3 + 653𝑋4 + 𝐷𝐵5 − 𝐷𝐴5 =371,480. (4.10). Agar 𝐷𝐵5 pada persamaan 4.10 minimum, maka persamaan fungsi tujuan menjadi: Min Z=𝐷𝐵5. (4.11). c. Meminimumkan Pemakaian Bahan Baku Pemakaian dan ketersediaan bahan baku sebagai fungsi kendala adalah untuk melihat hubungan antara pemakaian dan ketersediaan bahan baku dengan jumlah produk yang dihasilkan. Tabel 4.3 Data Pemakaian Bahan Baku Bahan Baku. Tepung Ninja Tepung Segitiga Margarin Putih Margarin Kuning Gula Kacang Hijau Blue Band. Kacang Hijau (kg) 0.00429. Bakpia /biji Kumbu Hitam (kg) 0.00429. Keju (kg) 0.00375. Cokelat (kg) 0.00375. 0. 0. 0.00435. 0.00435. 0.001. 0.001. 0. 0. 0 0.00975 0.00530 0.00008. 0 0.001116 0.00530 0.00022. 0.00088 0.00280 0 0.00217. 0.00088 0.00280 0 0.00220.

(36) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 17. Corman Pewarna Makanan Keju Coklat Bubuk Coklat Batang. 0.00026. 0.00048. 0.00030. 0.00030. 0 0. 0.000035 0. 0 0.00024. 0 0. 0. 0. 0. 0.00006. 0. 0. 0. 0.00035. Tabel 4.4 Tabel Ketersediaan Bahan Baku Untuk Perencanaan Produksi 11 Januari 2017 Bahan Baku. Ketersediaan (Kg). Tepung Ninja. 100.0. Tepung Segitiga. 100.0. Margarin Putih. 30.0. Margarin Kuning. 45.0. Gula. 75.0. Kacang Hijau. 75.0. Blue Band. 30.0. Corman. 17.0. Pewarna makanan. 0.5. Keju. 6.75. Coklat Bubuk. 2.0. Coklat Batang. 5.0. Jumlah pemakaian bahan baku untuk masing-masing produk harus lebih kecil atau sama dengan ketersediaan bahan-bahan tersebut. Formulasi yang digunakan adalah: 4 ∑12 𝑙=1 ∑𝑖=1 𝐵𝑙 𝑋𝑖 ≤ 𝐵𝑇𝑙. Dengan: 𝐵=jumlah pemakaian bahan baku untuk tiap jenis bakpia. (4.12).

(37) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 18. 𝑋=variabel keputusan untuk jenis bakpia ke- 𝑖 𝐵𝑇=jumlah ketersediaan bahan baku 𝑖=jenis bakpia (𝑖=1,2,3,4) 𝑙=jenis bahan baku(𝑙=1,2,3,…12) 𝐵1=jumlah pemakaian tepung ninja 𝐵2=jumlah pemakaian tepung segitiga biru 𝐵3=jumlah pemakaian margarin putih 𝐵4=jumlah pemakaian margarin kuning 𝐵5=jumlah pemakaian gula 𝐵6=jumlah pemakaian kacang hijau 𝐵7=jumlah pemakaian blue band 𝐵8=jumlah pemakaian kormen 𝐵9=jumlah pemakaian pewarna makanan 𝐵10=jumlah pemakaian keju 𝐵11=jumlah pemakaian cokelat bubuk 𝐵12=jumlah pemakaian cokelat batang.

(38) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 19. Formulasi fungsi diatas dapat digunakan sebagai berikut: 𝐵1 𝑋1 + 𝐵1 𝑋2 + 𝐵1 𝑋3 + 𝐵1 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇1  0.00429𝑋1 + 0.00429𝑋2 + 0.00375𝑋3 + 0.00375𝑋4 ≤ 100. (4.12). 𝐵2 𝑋1 + 𝐵2 𝑋2 + 𝐵2 𝑋3 + 𝐵2 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇2 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00435𝑋3 + 0.00435𝑋4 ≤ 100. (4.13). 𝐵3 𝑋1 + 𝐵3 𝑋2 + 𝐵3 𝑋3 + 𝐵3 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇3 0.001𝑋1 + 0.001𝑋2 + 0𝑋3 + 0𝑋4 ≤ 30. (4.14). 𝐵4 𝑋1 + 𝐵4 𝑋2 + 𝐵4 𝑋3 + 𝐵4 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇40𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00088𝑋3 + 0.00088𝑋4 ≤ 45. (4.15). 𝐵5 𝑋1 + 𝐵5 𝑋2 + 𝐵5 𝑋3 + 𝐵5 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇5 0.00975𝑋1 + 0.01116𝑋2 + 0.00280𝑋3 + 0.00280𝑋4 ≤ 75. (4.16). 𝐵6 𝑋1 + 𝐵6 𝑋2 + 𝐵6 𝑋3 + 𝐵6 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇6 0.00530𝑋1 + 0.00530𝑋2 + 0𝑋3 + 0𝑋4 ≤ 75. (4.17). 𝐵7 𝑋1 + 𝐵7 𝑋2 + 𝐵7 𝑋3 + 𝐵7 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇7 0.00008𝑋1 + 0.00022𝑋2 + 0.00217𝑋3 + 0.00220𝑋4 ≤ 30. (4.18). 𝐵8 𝑋1 + 𝐵8 𝑋2 + 𝐵8 𝑋3 + 𝐵8 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇8 0.00026𝑋1 + 0.00048𝑋2 + 0.00030𝑋3 + 0.00030𝑋4 ≤ 17. (4.19). 𝐵9 𝑋1 + 𝐵9 𝑋2 + 𝐵9 𝑋3 + 𝐵9 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇9 0𝑋1 + 0.000035𝑋2 + 𝑋3 + 0𝑋4 ≤0.5. (4.20). 𝐵10 𝑋1 + 𝐵10 𝑋2 + 𝐵10 𝑋3 + 𝐵10 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇100𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00024𝑋3 + 0𝑋4 ≤6,75. (4.21). 𝐵11 𝑋1 + 𝐵11 𝑋2 + 𝐵11 𝑋3 + 𝐵11 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇110𝑋1 + 0𝑋2 + 0𝑋3 + 0.00006𝑋4 ≤2. (4.22). 𝐵12 𝑋1 + 𝐵12 𝑋2 + 𝐵12 𝑋3 + 𝐵12 𝑋4 ≤ 𝐵𝑇120𝑋1 + 0𝑋2 + 0𝑋3 + 0.00035𝑋4 ≤ 5. (4.23).

(39) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 20. Dalam hal ini, sasaran Bakpia Mino Istu adalah meminimumkan pemakaian bahan baku. Jadi, diharapkan penyimpangan positif (kelebihan bahan baku) diusahakan nol sehingga penyimpangan positif (DA) harus dimimumkan. Maka, fungsi kendala sasaran untuk fungsi ini adalah: 0.00429𝑋1 + 0.00429𝑋2 + 0.00375𝑋3 + 0.00375𝑋4 + 𝐷𝐵6 − 𝐷𝐴6 = 100. (4.24). 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00435𝑋3 + 0.00435𝑋4 +𝐷𝐵7 − 𝐷𝐴7 = 100. (4.25). 0.001𝑋1 + 0.001𝑋2 + 0𝑋3 + 0𝑋4 + 𝐷𝐵8 − 𝐷𝐴8 = 30. (4.26). 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00088𝑋3 + 0.00088𝑋4 +𝐷𝐵9 − 𝐷𝐴9 = 45. (4.27). 0.00975𝑋1 + 0.01116𝑋2 + 0.00280𝑋3 + 0.00280𝑋4 +𝐷𝐵10 − 𝐷𝐴10 = 75. (4.28). 0.00530𝑋1 + 0.00530𝑋2 + 0𝑋3 + 0𝑋4 +𝐷𝐵11 − 𝐷𝐴11 = 75. (4.29). 0.00008𝑋1 + 0.00022𝑋2 + 0.00217𝑋3 + 0.00220𝑋4 +𝐷𝐵12 − 𝐷𝐴12 = 30. (4.30). 0.00026𝑋1 + 0.00048𝑋2 + 0.000308𝑋3 + 0.00030𝑋4 +𝐷𝐵13 − 𝐷𝐴13 = 17. (4.31). 0𝑋1 + 0.000035𝑋2 + 𝑋3 + 0𝑋4 +𝐷𝐵14 − 𝐷𝐴14 =0.5. (4.32). 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00024𝑋3 + 0𝑋4 +𝐷𝐵15 − 𝐷𝐴15 =6,75. (4.33). 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0𝑋3 + 0.00006𝑋4 +𝐷𝐵16 − 𝐷𝐴16 =2. (4.34). 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0𝑋3 + 0.00035𝑋4 +𝐷𝐵17 − 𝐷𝐴17 = 5. (4.35). Agar 𝐷𝐴 pada persamaan di atas minimum, maka persamaan fungsi tujuan menjadi: Min Z=∑17 𝑖=6 𝐷𝐴𝑖. (4.36). 4.1.2 Merumuskan Formulasi Goal Programming Berdasarkan sasaran – sasaran yang ingin dicapai Bakpia Mino Istu adalah: I. II. III.. Memaksimalkan Volume Produksi Memaksimalkan Keuntungan Meminimumkan Pemakaian Bahan Baku. Maka formulasi goal programming yang digunakan adalah:.

(40) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 21. Min Z=𝐷𝐵1 + 𝐷𝐵2 +𝐷𝐵3 + 𝐷𝐵4 + 𝐷𝐵5 + ∑17 𝑖=6 𝐷𝐴𝑖. (4.37). ST:. 𝑋1 + 𝐷𝐵1 − 𝐷𝐴1 = 260 𝑋2 + 𝐷𝐵2 − 𝐷𝐴2 = 180 𝑋3 + 𝐷𝐵3 − 𝐷𝐴3 = 120 𝑋4 + 𝐷𝐵4 − 𝐷𝐴4 = 20 650𝑋1 + 613𝑋2 + 659𝑋3 + 653𝑋4 + 𝐷𝐵5 − 𝐷𝐴5 = 371,480 0.00429𝑋1 + 0.00429𝑋2 + 0.00375𝑋3 + 0.00375𝑋4 + 𝐷𝐵6 − 𝐷𝐴6 = 100 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00435𝑋3 + 0.00435𝑋4 +𝐷𝐵7 − 𝐷𝐴7 = 100 0.001𝑋1 + 0.001𝑋2 + 0𝑋3 + 0𝑋4 + 𝐷𝐵8 − 𝐷𝐴8 = 30 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00088𝑋3 + 0.00088𝑋4 +𝐷𝐵9 − 𝐷𝐴9 = 45 0.00975𝑋1 + 0.01116𝑋2 + 0.00280𝑋3 + 0.00280𝑋4 +𝐷𝐵10 − 𝐷𝐴10 = 75 0.00530𝑋1 + 0.00530𝑋2 + 0𝑋3 + 0𝑋4 +𝐷𝐵11 − 𝐷𝐴11 = 75 0.00008𝑋1 + 0.00022𝑋2 + 0.00217𝑋3 + 0.00220𝑋4 +𝐷𝐵12 − 𝐷𝐴12 = 30 0.00026𝑋1 + 0.00048𝑋2 + 0.00030𝑋3 + 0.00030𝑋4 +𝐷𝐵13 − 𝐷𝐴13 = 17 0𝑋1 + 0.000035 + 𝑋3 + 0𝑋4 +𝐷𝐵14 − 𝐷𝐴14 =0.5 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00024𝑋3 + 0𝑋4 +𝐷𝐵15 − 𝐷𝐴15 =6,75 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0𝑋3 + 0.00006𝑋4 +𝐷𝐵16 − 𝐷𝐴16 =2 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0𝑋3 + 0.00035𝑋4 +𝐷𝐵17 − 𝐷𝐴17 = 5. 𝑋1 , 𝑋2 , 𝑋3 , 𝑋4 , 𝐷𝐵1 , 𝐷𝐴1 , 𝐷𝐵2 , 𝐷𝐴2 , 𝐷𝐵3 , 𝐷𝐴3 , 𝐷𝐵4 , 𝐷𝐴5 , 𝐷𝐵6 , 𝐷𝐴6 , 𝐷𝐵7 , 𝐷𝐴7 , 𝐷𝐵8 , 𝐷𝐴8 , 𝐷𝐵9 , 𝐷𝐴9 , 𝐷𝐵10 , 𝐷𝐴10 , 𝐷𝐵11 , 𝐷𝐴11 , 𝐷𝐵12 , 𝐷𝐴12 , 𝐷𝐵13 , 𝐷𝐴13 , 𝐷𝐵14 , 𝐷𝐴14 , 𝐷𝐵15 , 𝐷𝐴15 , 𝐷𝐵16 , 𝐷𝐴16 , 𝐷𝐵17 , 𝐷𝐴17 , 𝐷𝐵18 , 𝐷𝐴18 ≥ 0.

(41) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 22. Tabel 4.5 Formulasi Goal Programming Perencanaan Produksi 11 Januari 2017 Tanggal. Fungsi. 11. Min Z=𝐷𝐵1 + 𝐷𝐵2 +𝐷𝐵3 + 𝐷𝐵4 + 𝐷𝐵5 + ∑17 𝑖=6 𝐷𝐴𝑖. Januari. ST:. 2017. 𝑋1 + 𝐷𝐵1 − 𝐷𝐴1 = 260 𝑋2 + 𝐷𝐵2 − 𝐷𝐴2 = 180 𝑋3 + 𝐷𝐵3 − 𝐷𝐴3 = 120 𝑋4 + 𝐷𝐵4 − 𝐷𝐴4 = 20 650𝑋1 + 613𝑋2 + 659𝑋3 + 653𝑋4 + 𝐷𝐵5 − 𝐷𝐴5 = 371,480 0.00429𝑋1 + 0.00429𝑋2 + 0.00375𝑋3 + 0.00375𝑋4 + 𝐷𝐵6 − 𝐷𝐴6 = 100 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00435𝑋3 + 0.00435𝑋4 +𝐷𝐵7 − 𝐷𝐴7 = 100 0.001𝑋1 + 0.001𝑋2 + 0𝑋3 + 0𝑋4 + 𝐷𝐵8 − 𝐷𝐴8 = 30 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00088𝑋3 + 0.00088𝑋4 +𝐷𝐵9 − 𝐷𝐴9 = 45 0.00975𝑋1 + 0.01116𝑋2 + 0.00280𝑋3 + 0.00280𝑋4 +𝐷𝐵10 − 𝐷𝐴10 = 75 0.00530𝑋1 + 0.00530𝑋2 + 0𝑋3 + 0𝑋4 +𝐷𝐵11 − 𝐷𝐴11 = 75 0.00008𝑋1 + 0.00022𝑋2 + 0.00217𝑋3 + 0.00220𝑋4 +𝐷𝐵12 − 𝐷𝐴12 = 30 0.00026𝑋1 + 0.00048𝑋2 + 0.00030𝑋3 + 0.00030𝑋4 +𝐷𝐵13 − 𝐷𝐴13 = 17 0𝑋1 + 0.000035𝑋2 + 𝑋3 + 0𝑋4 +𝐷𝐵14 − 𝐷𝐴14 =0.5 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0.00024𝑋3 + 0𝑋4 +𝐷𝐵15 − 𝐷𝐴15 =6,75 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0𝑋3 + 0.00006𝑋4 +𝐷𝐵16 − 𝐷𝐴16 =2 0𝑋1 + 0𝑋2 + 0𝑋3 + 0.00035𝑋4 +𝐷𝐵17 − 𝐷𝐴17 = 5 𝑋1 , 𝑋2 , 𝑋3 , 𝑋4 , 𝐷𝐵1 , 𝐷𝐴1 , 𝐷𝐵2 , 𝐷𝐴2 , 𝐷𝐵3 , 𝐷𝐴3 , 𝐷𝐵4 , 𝐷𝐴5 , 𝐷𝐵6 , 𝐷𝐴6 , 𝐷𝐵7 , 𝐷𝐴7 , 𝐷𝐵8 , 𝐷𝐴8 , 𝐷𝐵9 , 𝐷𝐴9 , 𝐷𝐵10 , 𝐷𝐴10 , 𝐷𝐵11 , 𝐷𝐴11 , 𝐷𝐵12 , 𝐷𝐴12 , 𝐷𝐵13 , 𝐷𝐴13 , 𝐷𝐵14 , 𝐷𝐴14 , 𝐷𝐵15 , 𝐷𝐴15 , 𝐷𝐵16 , 𝐷𝐴16 , 𝐷𝐵17 , 𝐷𝐴17 ≥ 0.

(42) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 23. 4.1.3 Penyelesaian Goal Programming Menggunakan Metode Simpleks Penyelesaian perencanaan produksi tanggal 11 januari 2017 menggunakan metode simpleks adalah sebagai berikut:  Tabel Awal Simpleks Berdasarkan persamaan di atas, maka terbentuklah tabel simpleks awal Tabel 4.6 Tabel Awal Simpleks Ci. Cj. 0. 0. 0. 0. 1. 0. VB. 𝑿𝟏. 𝑿𝟐. 𝑿𝟑. 𝑿𝟒. 𝑫𝑩𝟏. 1. 𝐷𝐵1. 1. 0. 0. 0. 1. 𝐷𝐵2. 0. 1. 0. 1. 𝐷𝐵3. 0. 0. 1. 𝐷𝐵4. 0. 1. 𝐷𝐵5. 0. ….. 0. 1. 𝑫𝑨𝟏. 𝑫𝑩𝟏𝟕. 𝑫𝑨𝟏𝟕. b. 1. -1. 0. 0. 260. 0. 0. 0. 0. 0. 180. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 120. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 20. 650. 613. 659. 653. 650. 613. 0. 0. 371480. 𝐷𝐵6. 0.00429. 0.00429. 0.00375. 0.00375. 0. 0. 0. 0. 100. 0. 𝐷𝐵7. 0. 0. 0.00435. 0.00435. 0. 0. 0. 0. 100. 0. 𝐷𝐵8. 0.001. 0.001. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 30. 0. 𝐷𝐵9. 0. 0. 0.00088. 0.00088. 0. 0. 0. 0. 45. 0. 𝐷𝐵10. 0.00975. 0.01116 0.00280. 0.00280. 0. 0. 0. 0. 75. …………... r.

(43) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 24. 0. 𝐷𝐵11. 0.00530. 0.00530. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 75. 0. 𝐷𝐵12. 0.00008. 0.00022. 0.00217. 0.00220. 0. 0. 0. 0. 30. 0. 𝐷𝐵13. 0.00026. 0.00048. 0.00030. 0.00030. 0. 0. 0. 0. 17. 0. 𝐷𝐵14. 0. 0.000035. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.5. 0. 𝐷𝐵15. 0. 0. 0.00024. 0. 0. 0. 0. 0. 6.75. 0. 𝐷𝐵16. 0. 0. 0. 0.00006. 0. 0. 0. 0. 2. 𝐷𝐵17. 0. 0. 0. 0.00035. 0. 0. 1. -1. 5. 0. 1. 0 Zj. ….. Cj-Zj.  Tabel Simpleks Iterasi Ke-1 Berdasarkan persamaan di atas, maka terbentuklah tabel simpleks awal Tabel 4.7 Tabel Simpleks Iterasi Ke-1 Ci. ….. Cj. 0. 0. 0. 0. 1. 0. VB. 𝑿𝟏. 𝑿𝟐. 𝑿𝟑. 𝑿𝟒. 𝑫𝑩𝟏. 𝑫𝑨𝟏. 𝑫𝑩𝟏𝟕. 𝑫𝑨𝟏𝟕. b. r. 1. 𝐷𝐵1. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 260. ~. 1. 𝐷𝐵2. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 180. ~. …….

(44) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 25. 1. 𝐷𝐵3. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 120. 120. 1. 𝐷𝐵4. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 20. ~. 1. 𝐷𝐵5. 650. 613. 659. 653. 650. 613. 0. 0. 371480. 563.7026. 0. 𝐷𝐵6. 0.00429. 0.00429. 0.00375. 0.00375. 0.00429. 0.00429. 0. 0. 100. 26666.67. 0. 𝐷𝐵7. 0. 0. 0.00435. 0.00435. 0. 0. 0. 0. 100. 23000. 0. 𝐷𝐵8. 0.001. 0.001. 0. 0. 0.001. 0.001. 0. 0. 30. ~. 0. 𝐷𝐵9. 0. 0. 0.00088. 0.00088. 0. 0. 0. 0. 45. 51428.57. 0. 𝐷𝐵10. 0.00975. 0.01116 0.00280. 0.00280. 0.00336. 0.00477. 0. 0. 75. 26796.12. 0. 𝐷𝐵11. 0.00530. 0.00530. 0. 0. 0.00530. 0.00530. 0. 0. 75. ~. 0. 𝐷𝐵12. 0.00008. 0.00022. 0.00217. 0.00220. 0.00008. 0.00022. 0. 0. 30. 13800. 0. 𝐷𝐵13. 0.00026. 0.00048. 0.00030. 0.00030. 0.00026. 0.00048. 0. 0. 17. 55857.14. 0. 𝐷𝐵14. 0. 0.000035. 0. 0. 0. 0.00004. 0. 0. 0.5. ~. 0. 𝐷𝐵15. 0. 0. 0.00024. 0. 0. 0. 0. 0. 6.75. 27771.43. 0. 𝐷𝐵16. 0. 0. 0. 0.00006. 0. 0. 0. 0. 2. ~. 0. 𝐷𝐵17. 0. 0. 0. 0.00035. 0. 0. 1. -1. 5. ~. Zj. 651. 614. 660. 654. 651. 614. 0. 0. Cj-Zj. -651. -614. -660. -654. -651. -614. 0. 1. …..

(45) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 26. Pada iterasi ke-1, langkah pertama yang dilakukan adalah menghitung nilai Zj. Cara menghitung nilai Zj untuk setiap kolom adalah sebagai berikut: Zj untuk kolom 𝑋1 =(1 x 1)+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+(1 x 650)+(0 x 0.00429)+(0 x 0)+(0 x 0.001)…+ (0 x 0)= 651 Zj untuk kolom 𝑋2 =(1 x 0)+(1 x 1)+ )+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+(1 x 613)+(0 x 0.00429)+(0 x 0)+(0 x 0.001)…+ (0 x 0)= 614 Zj untuk kolom 𝑋3 =(1 x 0)+(1 x 0)+ )+(1 x 1)+ )+(1 x 0)+(1 x 659)+(0 x 0.00375)+(0 x 0.00435)+(0 x 0)…+ (0 x 0)=660 Zj untuk kolom 𝑋4 =(1 x 0)+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+ )+(1 x 1)+(1 x 653)+(0 x 0.00375)+(0 x 0.00435)+(0 x 0)…+ (0 x 0)=654 Zj untuk kolom 𝐷𝐵1 =(1 x1)+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+(1 x 0)+(0 x 0)+(0 x 0)+(0 x 0)…+ (0 x 0)=1 Zj untuk kolom 𝐷𝐴1 =(1 x-1)+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+(1 x 0)+(0 x 0)+(0 x 0)+(0 x 0)…+ (0 x 0)=-1 . . . Zj untuk kolom 𝐷𝐵17=(1 x0)+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+(1 x 0)+(0 x 0)+(0 x 0)+(0 x 0)…+ (0 x 1)=0 Zj untuk kolom 𝐷𝐴17=(1 x0)+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+ )+(1 x 0)+(1 x 0)+(0 x 0)+(0 x 0)+(0 x 0)…+ (0 x -1)=0 Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai Cj-Zj. Setelah nilai Cj-Zj diperoleh, langkah selanjutnya adalah melihat apakah tabel sudah optimum. Tabel sudah optimum jika nilai Cj-Zj≥0 untuk seluruh j. Jika tabel belum optimum maka nilai Cj-Zj yang memiliki nilai negatif terbesar dipilih sebagai kolom kunci. Pada kasus ini, kolom 𝑋3 adalah kolom kunci dengan nilai (-660)..

(46) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 27. Setelah diperoleh kolom kunci, tahap selanjutnya adalah memilih baris kunci. Baris kunci diperoleh dari baris yang memiliki nilai rasio terkecil dan nilai rasio harus lebih besar dari nol. Proses perhitungan nilai rasio menggunakan persamaaan berikut: -. 𝑏. 𝑅𝑖 = 𝑎 𝑖. 𝑖𝑘. , 𝑎𝑖𝑘 > 0. dimana: 𝑎𝑖𝑘 =kolom kunci Nilai rasio untuk setiap baris adalah sebagai berikut: 𝐷𝐵1 =. 260 =~ 0. 𝐷𝐵2 =. 180 =~ 0. 𝐷𝐵3 =. 120 = 120 1 . . 5 0. 𝐷𝐵17 = = ~.

(47) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 28. Berdasarkan nilai perhitungan rasio diatas, baris kunci adalah 𝐷𝐵1 . Karena kolom kunci dan baris kunci sudah diperoleh, maka elemen kunci (perpotongan kolom kunci dan baris kunci) juga diperoleh yaitu 1. Tahap selanjutnya adalah menukar nilai basis pada baris kunci dengan variabel keputusan pada kolom kunci. Tahap berikutnya adalah pembentukan tabel simpleks iterasi baru.  Tabel Iterasi ke 2 Pada Iterasi ke 2, tabel dalam keadaan kosong. Langkah pertama yang dilakukan adalah mengganti variabel basis 𝐷𝐵3 dengan variabel keputusan 𝑋1. Pada tabel simpleks iterasi ke-1 elemen kuncinya adalah koefisien 𝑋1 pada baris ke 1, sehingga pada tabel iterasi ke 2 koefisien elemen kunci harus bernilai 1,sedangkan untuk koefisien 𝑋1 pada baris lainnya, yang bukan elemen kunci harus bernilai 0. Proses perhitungan untuk iterasi ke 2 menggunakan persamaan sebagai berikut: a. Baris baru, selain baris baru kunci = 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑙𝑎𝑚𝑎 − ( 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑥 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖 𝑏𝑎𝑟𝑢 ) b. Baris kunci baru=. (4.37). 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖 𝑙𝑎𝑚𝑎. (4.38). 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑢𝑛𝑐𝑖. Berdasarkan persamaan diatas, maka tabel simpleks iterasi ke 2 adalah: Tabel 4.8 Tabel Simpleks Iterasi Ke-2 Ci. Cj. 0. 0. 0. 0. VB. 𝑿𝟏. 𝑿𝟐. 𝑿𝟑. 1. 𝐷𝐵1. 1. 0. 1. 𝐷𝐵2. 0. 1. …. …. 1. 0. 0. 𝑿𝟒. 𝑫𝑩𝟑. 𝑫𝑨𝟑. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 𝑫𝑩𝟏𝟕 𝑫𝑨𝟏𝟕. b. r. 0. 260. ~. 0. 180. ~.

(48) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 29. 0. 𝑋3. 0. 0. 1. 0. 1. -1. 0. 0. 120. -120. 1. 𝐷𝐵4. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 20. ~. 1. 𝐷𝐵5. 650. 613. 0. 653. -659. 659. 0. 0. 292400. 443.7026. 0. 𝐷𝐵6. 0.004286. 0.004286. 0. 0.00375. -0.00375. 0.00375. 0. 0. 99.55. 26546.67. 0. 𝐷𝐵7. 0. 0. 0. 0.004347826. -0.00435. 0.004348. 0. 0. 99.47826. 22880. 0. 𝐷𝐵8. 0.001. 0.001. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 30. ~. 0. 𝐷𝐵9. 0. 0. 0. 0.000875. -0.00088. 0.000875. 0. 0. 44.895. 51308.57. 0. 𝐷𝐵10. 0. 0.002798913. -0.0028. 0.002799. 0. 0. 74.66413. 26676.12. 0. 𝐷𝐵11. 0.005298. 0.005298. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 75. ~. 0. 𝐷𝐵12. 7.95E-05. 0.00022. 0. 0.002202983. -0.00217. 0.002174. 0. 0. 29.73913. 13680. 0. 𝐷𝐵13. 0.000265. 0.000476. 0. 0.000304348. -0.0003. 0.000304. 0. 0. 16.96348. 55737.14. 0. 𝐷𝐵14. 0. 3.52E-05. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.5. ~. 0. 𝐷𝐵15. 0. 0. 0. 0. -0.00024. 0.000243. 0. 0. 6.720833. 27651.43. 0. 𝐷𝐵16. 0. 0. 0. 5.81395E-05. 0. 0. 0. 0. 2. ~. 0. 𝐷𝐵17. 0. 0. 0. 0.000348837. 0. 0. 1. -1. 5. ~. Zj. 651. 614. 0. 654. …. -659. 659. …. 0. 0. Cj-Zj. -651. -614. 0. -654. ... 660. -659. …. 0. 1. 0.00975. 0.01116. Pada iterasi kedua dan iterasi bseriktunya langkah yang digunakan sama dengan iterasi ke 1, yaitu menghitung nilai Zj, Cj-Zj, mencari nilai Cj-Zj yang memiliki nilai negatif terbesar. Penghitungan dilakukan sampai tabel optimum..

(49) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 30.  Tabel Iterasi ke 3 Tabel 4.9 Tabel Simpleks Iterasi Ke-3 Ci. Cj. 0. 0. 0. 0. 1. 0. VB. 𝑿𝟏. 𝑿𝟐. 𝑿𝟑. 𝑿𝟒. 𝑫𝑩𝟏. 1. 𝐷𝐵1. 1. 0. 0. 0. 1. 𝐷𝐵2. 0. 1. 0. 0. 𝑋3. 0.986343. 0.930197. 1. 𝐷𝐵4. 0. 0. 𝐷𝐴3. 0. ….. 0. 1. 𝑫𝑨𝟏. 𝑫𝑩𝟏𝟕. 𝑫𝑨𝟏𝟕. b. r. 1. -1. 0. 0. 260. 260. 0. 0. 0. 0. 0. 180. ~. 1. 0.990895296. 0. 0. 0. 0. 563.7026. 571.5077. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 20. ~. 0.986343. 0.930197. 0. 0.990895296. 0. 0. 0. 0. 443.7026. 449.8462. 𝐷𝐵6. 0.000587. 0.000797. 0. 3.41426E-05. 0. 0. 0. 0. 97.88612. 166777. 0. 𝐷𝐵7. -0.00429. -0.00404. 0. 3.95857E-05. 0. 0. 0. 0. 97.54912. -22747. 0. 𝐷𝐵8. 0.001. 0.001. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 30. 30000. 0. 𝐷𝐵9. -0.00086. -0.00081. 0. 7.96662E-06. 0. 0. 0. 0. 44.50676. -51569.2. 0. 𝐷𝐵10. 0.000603. 0.002168. 0. 2.54833E-05. 0. 0. 0. 0. 73.42225. 121841.6. 0. 𝐷𝐵11. 0.005298. 0.005298. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 75. 14156.25. 0. 𝐷𝐵12. -0.00206. -0.0018. 0. 4.88626E-05. 0. 0. 0. 28.77456. -13936.1. 0. 𝐷𝐵13. -3.5E-05. 0.000193. 0. 2.771E-06. 0. 0. 0. 0. 16.82844. -476852. 0. 𝐷𝐵14. 0. 3.52E-05. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.5. ~. …….

(50) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 31. 0. 𝐷𝐵15. -0.00024. -0.00023. 0. 0.000240843. 0. 0. 0. 0. 6.612989. -27584.4. 0. 𝐷𝐵16. 0. 0. 0. 5.81395E-05. 0. 0. 0. 0. 2. ~. 0. 𝐷𝐵17. 0. 0. 0. 0.000348837. 0. 0. 1. -1. 5. ~. Zj. 1. 1. 0. 1. 1. -1. 0. 0. Cj-Zj. -1. -1. 0. -1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. …..  Tabel Iterasi ke 4 Tabel 4.10 Tabel Simpleks Iterasi Ke-4 Ci. ….. Cj. 0. 0. 0. 0. 1. 0. VB. 𝑿𝟏. 𝑿𝟐. 𝑿𝟑. 𝑿𝟒. 𝑫𝑩𝟏. 𝑫𝑨𝟏. 𝑫𝑩𝟏𝟕. 𝑫𝑨𝟏𝟕. b. r. 0. 𝑋1. 1. 0. 0. 0. 1. -1. 0. 0. 260. ~. 1. 𝐷𝐵2. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 180. 180. 0. 𝑋3. 0. 0.930197. 1. 0.990895296. -0.98634. 0.986343. 0. 0. 307.2534. 330.31. 1. 𝐷𝐵4. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 20. ~. 0. 𝐷𝐴3. 0. 0.930197. 0. 0.990895296. -0.98634. 0.986343. 0. 0. 187.2534. 201.3051. 0. 𝐷𝐵6. 0. 0.000797. 0. 3.41426E-05. -0.00059. 0.000587. 0. 0. 97.73351. 122553.8. 0. 𝐷𝐵7. 0. -0.00404. 0. 3.95857E-05. 0.004288. -0.00429. 0. 0. 98.66412. -24395.6. …….

(51) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 32. 0. 𝐷𝐵8. 0. 0.001. 0. 0. -0.001. 0.001. 0. 0. 29.74. 29740. 0. 𝐷𝐵9. 0. -0.00081. 0. 7.96662E-06. 0.000863. -0.00086. 0. 0. 44.73115. -54957.5. 0. 𝐷𝐵10. 0. 0.002168. 0. 2.54833E-05. -0.0006. 0.000603. 0. 0. 73.26557. 33790.94. 0. 𝐷𝐵11. 0. 0.005298. 0. 0. -0.0053. 0.005298. 0. 0. 73.62252. 13896.25. 0. 𝐷𝐵12. 0. -0.0018. 0. 4.88626E-05. 0.002065. -0.00206. 0. 0. 29.3114. -16267.4. 0. 𝐷𝐵13. 0. 0.000193. 0. 2.771E-06. 3.53E-05. -3.5E-05. 0. 0. 16.83761. 87212.26. 0. 𝐷𝐵14. 0. 3.52E-05. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.5. 14200. 0. 𝐷𝐵15. 0. -0.00023. 0. 0.000240843. 0.00024. -0.00024. 0. 0. 6.67532. -29525.1. 0. 𝐷𝐵16. 0. 0. 0. 5.81535E-05. 0. 0. 0. 0. -11.3506. ~. 0. 𝐷𝐵17. 0. 0. 0. 0.000348837. 0. 0. 1. -1. 5. ~. Zj. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0. Cj-Zj. 0. -1. 0. -1. 1. 0. 0. 1. …..  Tabel Iterasi ke 5 Tabel 4.11 Tabel Simpleks Iterasi Ke-5 Ci. 0. Cj. 0. 0. 0. 0. 1. 0. VB. 𝑿𝟏. 𝑿𝟐. 𝑿𝟑. 𝑿𝟒. 𝑫𝑩𝟏. 𝑫𝑨𝟏. 𝑋1. 1. 0. 0. 0. 1. 0. …. ……. 0. 1. 𝑫𝑩𝟏𝟕. 𝑫𝑨𝟏𝟕. b. r. 0. 0. 260. ~.

(52) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 33. 0. 𝑋2. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 180. ~. 0. 𝑋3. 0. 0. 1. 0.990895296. 0. 0. 0. 0. 139.8179. 141.1026. 1. 𝐷𝐵4. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 20. 20. 0. 𝐷𝐴3. 0. 0. 0. 0.990895296. 0. 0. 0. 0. 19.81791. 20. 0. 𝐷𝐵6. 0. 0. 0. 3.41426E-05. 0. 0. 0. 0. 97.58997. 2858302. 0. 𝐷𝐵7. 0. 0. 0. 3.95857E-05. 0. 0. 0. 0. 99.3921. 2510810. 0. 𝐷𝐵8. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 29.56. ~. 0. 𝐷𝐵9. 0. 0. 0. 7.96662E-06. 0. 0. 0. 0. 44.87766. 5633215. 0. 𝐷𝐵10. 0. 0. 0. 2.54833E-05. 0. 0. 0. 0. 72.87529. 2859730. 0. 𝐷𝐵11. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 72.66887. ~. 0. 𝐷𝐵12. 0. 0. 0. 4.88626E-05. 0. 0. 0. 0. 29.63573. 606511.5. 0. 𝐷𝐵13. 0. 0. 0. 2.771E-06. 0. 0. 0. 0. 16.80286. 6063833. 0. 𝐷𝐵14. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.493662. ~. 0. 𝐷𝐵15. 0. 0. 0. 0.000240843. 0. 0. 0. 0. 6.716016. -27885.5. 0. 𝐷𝐵16. 0. 0. 0. 5.81535E-05. 0. 0. 0. 0. -11.3506. -195184. 0. 𝐷𝐵17. 0. 0. 0. 0.000348837. 0. 0. 1. -1. 5. 14333.33. Zj. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. Cj-Zj. 0. 0. 0. -1. 0. 0. 0. 1. …..

(53) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 34.  Tabel Iterasi ke 6 Tabel 4.12 Tabel Simpleks Iterasi Ke-6 Ci. Cj. 0. 0. 0. 0. VB. 𝑿𝟏. 𝑿𝟐. 𝑿𝟑. 0. 𝑋1. 1. 0. 0. 𝑋2. 0. 0. 𝑋3. 1. ……. 1. 0. 𝑿𝟒. 𝑫𝑩𝟑. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 𝐷𝐵4. 0. 0. 𝑋4. 0. ……. 0. 1. 𝑫𝑨𝟑. 𝑫𝑩𝟏𝟕. 𝑫𝑨𝟏𝟕. b. r. 0. 0. 0. 0. 260. ~. 0. 0. 0. 0. 0. 180. ~. 1. 0. 1. -1. 0. 0. 120. 120. 0. 0. 0. 1.009188. -1.00919. 0. 0. 1.78E-14. 1.76E-14. 0. 0. 0. 1. -1.00919. 1.009188. 0. 0. 20. -19.8179. 𝐷𝐵6. 0. 0. 0. 0. 3.45E-05. -3.4E-05. 0. 0. 97.58929. 2832258. 0. 𝐷𝐵7. 0. 0. 0. 0. 3.99E-05. -4E-05. 0. 0. 99.3913. 2487930. 0. 𝐷𝐵8. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 29.56. ~. 0. 𝐷𝐵9. 0. 0. 0. 0. 8.04E-06. -8E-06. 0. 0. 44.8775. 5581906. 0. 𝐷𝐵10. 0. 0. 0. 0. 2.57E-05. -2.6E-05. 0. 0. 72.87478. 2833673. 0. 𝐷𝐵11. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 72.66887. ~. 0. 𝐷𝐵12. 0. 0. 0. 0. 4.93E-05. -4.9E-05. 0. 0. 29.63475. 600969.5. 0. 𝐷𝐵13. 0. 0. 0. 0. 2.8E-06. -2.8E-06. 0. 0. 16.80281. 6008604. 0. 𝐷𝐵14. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.493662. ~. 0. 𝐷𝐵15. 0. 0. 0. 0. -0.00024. 0.000243. 0. 0. 6.720833. -27651.4.

(54) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 35. 0. 𝐷𝐵16. 0. 0. 0. 0. 5.87E-05. -5.9E-05. 0. 0. -11.3518. -193427. 0. 𝐷𝐵17. 0. 0. 0. 0. 0.000352. -0.00035. 1. -1. 4.993023. 14183.01. Zj. 0. 0. 0. 0. 1.009188. -1.00919. 0. 0. Cj-Zj. 0. 0. 0. 0. -0.00919. 1.009188. 0. 1. 0. 1. …….  Tabel Iterasi ke 7 Tabel 4.13 Tabel Simpleks Iterasi Ke-7 Ci. ……. Cj. 0. 0. 0. 0. 1. 0. VB. 𝑿𝟏. 𝑿𝟐. 𝑿𝟑. 𝑿𝟒. 𝑫𝑩𝟓. 𝑫𝑨𝟓. 𝑫𝑩𝟏𝟕. 𝑫𝑨𝟏𝟕. b. r. 0. 𝑋1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 260. ~. 0. 𝑋2. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 180. ~. 0. 𝑋3. 0. 0. 1. 0. 0.001517. -0.00151745. 0. 0. 120. -79080. 1. 𝐷𝐵3. 0. 0. 0. 0. -0.00152. 0.001517451. 0. 0. 1.76E-14. 1.16E-11. 0. 𝑋4. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 20. ~. 0. 𝐷𝐵6. 0. 0. 0. 0. -5.7E-06. 5.69044E-06. 0. 0. 97.58929. 17149690. 0. 𝐷𝐵7. 0. 0. 0. 0. -6.6E-06. 6.59761E-06. 0. 0. 99.3913. 15064740. 0. 𝐷𝐵8. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 29.56. ~. 0. 𝐷𝐵9. 0. 0. 0. 0. -1.3E-06. 1.32777E-06. 0. 0. 44.8775. 33799169. 0. 𝐷𝐵10. 0. 0. 0. 0. -4.2E-06. 4.24721E-06. 0. 0. 72.87478. 17158261.

(55) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 36. 0. 𝐷𝐵11. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 72.66887. ~. 0. 𝐷𝐵12. 0. 0. 0. 0. -3.3E-06. 3.29881E-06. 0. 0. 29.63475. 8983479. 0. 𝐷𝐵13. 0. 0. 0. 0. -4.6E-07. 4.61833E-07. 0. 0. 16.80281. 36382878. 0. 𝐷𝐵14. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.493662. ~. 0. 𝐷𝐵15. 0. 0. 0. 0. -3.7E-07. 3.68825E-07. 0. 0. 6.720833. 18222291. 0. 𝐷𝐵16. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -11.3518. ~. 0. 𝐷𝐵17. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. -1. 4.993023. ~. Zj. 0. 0. 0. 0. -0.00152. 0.001517451. 0. 0. Cj-Zj. 0. 0. 0. 0. 1.001517. -0.00151745. 0. 1. 0. 1 r. …….  Tabel iterasi ke 8 Tabel 4.14 Tabel Simpleks Iterasi Ke-8 ……. C. Cj. 0. 0. 0. 0. 1. 0. i. VB. 𝑿𝟏. 𝑿𝟐. 𝑿𝟑. 𝑿𝟒. 𝑫𝑩𝟓. 𝑫𝑨𝟓. 𝑫𝑩𝟏𝟕. 𝑫𝑨𝟏𝟕. b. 0. 𝑋1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 260. 0. 𝑋2. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 180. 0. 𝑋3. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 120. 0. 𝐷𝐴5. 0. 0. 0. 0. -1. 1. 0. 0. 1.16E-11. 0. 𝑋4. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 20.

(56) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 37. 0. 𝐷𝐵6. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 97.58929. 0. 𝐷𝐵7. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 99.3913. 0. 𝐷𝐵8. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 29.56. 0. 𝐷𝐵9. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 44.8775. 0. 𝐷𝐵10. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 72.87478. 0. 𝐷𝐵11. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 72.66887. 0. 𝐷𝐵12. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 29.63475. 0. 𝐷𝐵13. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 16.80281. 0. 𝐷𝐵14. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.493662. 0. 𝐷𝐵15. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 6.720833. 0. 𝐷𝐵16. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -11.3518. 0. 𝐷𝐵17. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. -1. 4.993023. Zj. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. Cj-Zj. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. ……. Tabel 4.14 diperoleh solusi optimal karena seluruh Cj-Zj ≥0. Dengan demikian solusi yang optimum adalah perusahaan memproduksi 𝑋1 sebanyak 260 biji , 𝑋2 sebanyak 180 biji, 𝑋3 sebanyak 120 biji,dan 𝑋4 sebanyak 20 biji..

(57) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 38. 4.2 Perancangan Sistem 4.2.1 Use Case Kelola Jenis Bakpia. Kelola Bahan Baku. Kelola Persediaan Bahan Baku. Kelola Kebutuhan Bahan Baku Admin Kelola Produksi. Gambar 4.1 Use Case Penjelasan Use Case: a. Kelola Jenis Bakpia Admin dapat menambah jenis bakpia, mengedit jenis bakpia,melihat jenis bakpia, dan menghapus jenis bakpia. b. Kelola Bahan Baku Admin dapat menyimpan data bahan baku yang digunakan untuk membuat bakpia. Data bahan baku yang sudah disimpan bisa diedit dan dihapus. c. Kelola Persediaan Bahan Baku Admin dapat menyimpan jumlah bahan baku yang dibeli dan jumlah bahan baku yang digunakan. d. Kelola Kebutuhan Bahan Baku Admin dapat menyimpan jumlah bahan baku yang dibutuhkan untuk membuat satu biji bakpia..

(58) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 39. e. Kelola Produksi Admin dapat melihat hasil perhitungan simpleks, jumlah bakpia yang diproduksi, keuntungan yang diperoleh, jumlah bahan baku yang digunakan.. 4.2.2 Data Flow Diagram (DFD) 4.2.2.1 DFD Level 0 (Diagram Konteks). Jumlah permintaan, jumlah keuntungan bakpia, total target keuntungan, kebutuhan bahan baku, jumlah persediaan bahan baku 0. Admin Jumlah produksi bakpia, jumlah keuntungan bakpia,jumlah bahan baku yang digunakan, sisa stok bahan baku, perhitungan simpleks. Gambar 4.2 Diagram Konteks. Sistem Perencanaan Produksi.

(59) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 40. 4.2.2.2 DFD Level 1 Admin. Kode Bakpia, Nama Bakpia, Jumlah leuntungan. Kode bahan baku, nama bahan baku. kode bahan baku, tanggal, jml pembelian, jml pemakaian. kode bakpia, kode bahan baku, jum kebutuhan Jumlah permintaan, jumlah keuntungan bakpia, total target keuntungan, kebutuhan bahan baku, jumlah persediaan bahan baku. Kode bakpia, Nama Bakpia, Jumlah keuntungan. 1 Kelola Jenis Bakpia. Kode bahan baku, nama bahan baku. 2 Kelola Bahan Baku. 3 Kelola Persediaan Bahan Baku. Bahan baku. Id,kode bahan baku, tanggal, jml pembelian, jml pemakaian. 4 Kelola Kebutuhan Bahan Baku. 5 Kelola Produksi. Jumlah produksi bakpia, jumlah keuntungan bakpia,jumlah bahan baku yang digunakan, sisa stok bahan baku, perhitungan simpleks. Gambar 4.3 DFD Level 1. Bakpia. id,kode bakpia, kode bahan baku, jum kebutuhan. Persediaan Bahan baku. Kebutuhan Bahan baku.

(60) PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 41. 4.2.2.1 DFD Level 2 Proses Kelola Jenis Bakpia Kode Bakpia Nama Bakpia, Jumlah keuntungan. Kode Bakpia Nama Bakpia, Jumlah keuntungan. Admin. Kode Bakpia Nama Bakpia, Jumlah keuntungan. Kode Bakpia Nama Bakpia, Jumlah keuntungan. 1.1 Lihat Jenis Bakpia 1.2 Tambah Jenis Bakpia 1.3 Edit Jenis Bakpia 1.4 Hapus Jenis Bakpia. Kode Bakpia Nama Bakpia, Jumlah keuntungan Kode Bakpia Nama Bakpia, Jumlah keuntungan. Bakpia. Kode Bakpia Nama Bakpia, Jumlah keuntungan. Kode Bakpia Nama Bakpia, Jumlah keuntungan. Gambar 4.4 DFD Level 2 Proses Kelola Jenis Bakpia 4.2.2.2 DFD Level 2 Proses Kelola Bahan Baku. Admin. Kode bahan baku, nama bahan baku. Kode bahan baku, nama bahan baku. 2.1 Lihat Bahan Baku. 2.2 Tambah Bahan Baku. Kode bahan baku, nama bahan baku. Kode bahan baku, nama bahan baku Bahan Baku. Kode bahan baku, nama bahan baku. Kode bahan baku, nama bahan baku. 2.3 Edit Bahan Baku. 2.4 Hapus Bahan Baku. Kode bahan baku, nama bahan baku. Kode bahan baku. Gambar 4.5 DFD Level 2 Proses Kelola Bahan Baku.

Gambar

Tabel 2.1 Model Matematika Goal Programming
Tabel 4.2 Tabel Keuntungan Masing – Masing Bakpia
Tabel 4.3 Data Pemakaian Bahan Baku
Tabel 4.5 Formulasi Goal Programming Perencanaan Produksi 11 Januari 2017  Tanggal   Fungsi  11  Januari  2017  Min Z=
+7

Referensi

Dokumen terkait

Pada kelompok memakai balutan konvensional (19 responden), probabilitas pada 24 jam ketiga 35%.Analisis lebih lanjut dengan uji Wilcoxon menunjukkan ada perbedaan yang signifikan

PSAK 15 par 19 menyatakan bahwa laba atau rugi yang dihasilkan dari transaksi antara investor dan investee (upstream/downstream atau hilir/hulu) diakui dalam

DPD Ikatan Ahli Pengadaan Indonesia (IAPD Sumatera Utara akan melaksanakan Bimbingan Teknis Pelaksanaan Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah Secara Elektronik

Membawa dokumen asli atau fotocopy yang dilegalisir semua berkas sesuai dengan Dokumen Penawaran dan Isian Kualifikasi Saudara. Menyerahkan berkas-berkas asli penawaran dan

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: 1) perbedaan prestasi antara penggunaan media PowerPoint dan media klip lagu berbahasa Prancis pada siswa kelas X SMA

Dugaan ikan lidah betina pertama matang gonad pada panjang total ikan 105,5 mm dengan jumlah telur berkisar antara 2.657-39.647 butir.. Perlu dilakukan penelitian lanjutan

Berhubungan dengan perasaan seseorang terhadap aspek dalam sistem politik yang membuatnya menerima atau menolak sistem politik. •

Langkah ke-tiga adalah proses defuzzifikasi yaitu dengan mulai mencari alfa predikat pada masing – masing 18 rule pada metode wall follower yang digunakan dengan