Optimalisasi Keuntungan Menggunakan Program Linier dengan Metode Simpleks dan POM-QM pada Produksi Tahu
Ryan Clacier1*, Risma Fitriani2, Wahyudin3
1,2,3Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
*Koresponden email: [email protected]
Diterima: 26 Januari 2023 Disetujui: 6 Februari 2023
Abstract
In order to maximize the effectiveness and efficiency of the production process, the company must master the art of managing and using resources. When the company can maximize resources, then profits are also maximized. Therefore, to maximize profits, it is very important to take advantage of the available resources.
By using a linear program with a simplex approach, this study seeks to maximize profits at the XYZ Tofu Factory by producing as many combinations of tofu as possible with allocated resources. Data collection for this study included interviews and direct observation. The data used such as raw materials, production support materials, production volume, number of employees, and daily profit from tofu manufacturing. In this study, researchers used manual methods and software assistance to perform calculations, namely the POM-QM application. This research shows that in order for the XYZ Tofu Factory to get a maximum daily profit (Zmax) of Rp. 26,400,000, it must produce white tofu (X1) as much as 120 times the production and yellow tofu (X2) as much as 120 times the production.
Keywords: tofu, production, linear programming, simplex method, POM-QM, advantages
Abstrak
Untuk memaksimalkan efektivitas dan efisiensi dari proses produksi, perusahaan harus menguasai seni pengelolaan dan penggunaan sumber daya. Ketika perusahaan dapat memaksimalkan sumber daya, maka keuntungan juga dimaksimalkan. Oleh karena itu, untuk memaksimalkan keuntungan, sangat penting untuk memanfaatkan sumber daya yang tersedia. Melalui penggunaan program linier dengan pendekatan simpleks, penelitian ini berupaya memaksimalkan keuntungan di Pabrik Tahu XYZ dengan cara memproduksi sebanyak mungkin kombinasi tahu dengan sumber daya yang dialokasikan. Pengumpulan data untuk penelitian ini meliputi wawancara dan observasi langsung. Data yang digunakan seperti bahan baku, bahan pendukung produksi, volume produksi, jumlah karyawan, dan keuntungan harian dari pembuatan tahu. Peneliti menggunakan metode manual dan bantuan perangkat lunak (aplikasi) untuk melakukan perhitungan yaitu aplikasi POM-QM. Penelitian ini menunjukkan bahwa agar Pabrik Tahu XYZ memperoleh keuntungan harian maksimum (Zmax) sebesar Rp 26.400.000, maka harus memproduksi tahu putih (X1) sebanyak 120 kali produksi dan tahu kuning (X2) sebanyak 120 kali produksi.
Kata Kunci: tahu, produksi, program linier, metode simpleks, POM-QM, keuntungan
1. Pendahuluan
Bisnis dan produksi terkait erat dilakukan oleh sebuah perusahaan, khususnya di industri makanan [1]. Pelaku usaha perlu mengelola dan menggunakan sumber daya produksi secara tepat untuk mendapatkan hasil produksi yang optimal dan efisien [2]. Keuntungan terbesar perusahaan dapat dimaksimalkan dengan berproduksi pada tingkat optimal [3]. Itulah mengapa mengoptimalkan alokasi sumber daya sangat penting untuk menghasilkan keuntungan maksimum [4]. Harus ada tindakan yang diambil untuk meningkatkan pendapatan agar hasil produksi tetap tersedia [5]. Nilai bagi perusahaan dapat ditingkatkan dalam bidang ekonomi dan dalam hal pertumbuhan sumber daya jika keuntungan dimaksimalkan. Kemitraan akan berkembang sebagai hasil dari peningkatan produk perusahaan dengan mengoptimalkan keuntungan. Oleh karena itu, diperlukan suatu strategi atau pendekatan untuk menetapkan kombinasi yang optimal dari produk yang dikeluarkan. Pendekatan pemrograman linier berdasarkan model simpleks dapat digunakan untuk memecahkan masalah ini [6].
Sebuah konsep untuk meningkatkan efisiensi yang ada melalui alokasi aset yang lebih baik adalah teknik pemrograman linier [7]. Untuk mengembangkan solusi untuk masalah pilihan administrasi, pemrograman linier adalah pendekatan penelitian aktivitas yang paling banyak digunakan [8]. Menemukan nilai terbaik dari fungsi tujuan linier sambil mengikuti serangkaian kendala yang telah ditentukan adalah tujuan dari pemrograman linier. Kendala yang ditimbulkan oleh kelangkaan sumber daya yang tersedia
termasuk material, dana, waktu, personel, dan lain-lain [9]. Sebagian besar model matematis menggunakan pemrograman linier karena dianggap paling efektif dalam menemukan solusi [10]. Pemrograman linier digunakan untuk memaksimalkan keuntungan melalui alokasi sumber daya yang efisien [11].
Dalam pemrograman langsung, pendekatan simpleks digunakan untuk menemukan nilai optimal dari fungsi tujuan, dan memperhitungkan beberapa kebutuhan kapasitas sekaligus [12]. Dengan berpindah secara berulang-ulang dari satu jawaban mendasar ke jawaban lain, pendekatan simpleks merupakan metode dasar yang optimal [13]. Jika masalah terkait dengan manajemen dapat dinyatakan sebagai satu set persamaan pemrograman linier multivariabel, maka teknik ini dapat digunakan untuk mencari solusi optimal [14].
POM-QM adalah program alternatif yang dapat membantu membuat keputusan, seperti campuran produksi mana yang akan memberikan keuntungan paling besar, berapa banyak barang yang harus dibeli, siapa yang akan dialokasikan untuk setiap tugas, dan sebagainya [15].
Pabrik Tahu XYZ terletak di Kec. Babakan Ciparay, Kota Bandung, Jawa Barat, merupakan studi kasus dalam penelitian ini. Tahu putih dan kuning merupakan produk yang dihasilkan oleh Pabrik Tahu XYZ. Pabrik tersebut menghasilkan keuntungan antara Rp 25.500.000 hingga Rp 26.000.000 per hari atau memproduksi tahu sekitar 1200 papan. Sumber daya Pabrik Tahu XYZ tidak didistribusikan secara efektif karena kesulitan menentukan kombinasi pembuatan tahu. Penghasilan yang didapat dipengaruhi oleh adanya masalah ini. Hal tersebut diperoleh berdasarkan temuan wawancara dengan Kepala Pabrik Tahu XYZ. Pemrograman linier dapat digunakan untuk menemukan solusi atas masalah ini untuk mengurangi biaya bahan baku dan memaksimalkan keuntungan.
Penelitian ini bertujuan menggunakan metode atau pendekatan simpleks untuk mengoptimalkan kombinasi tahu yang dihasilkan dengan mengalokasikan sumber daya secara tepat untuk memaksimalkan keuntungan perusahaan. Selain itu, software POM-QM digunakan dalam penelitian ini untuk mempermudah perhitungan dan mengurangi human error.
2. Metode Penelitian
Alur penelitian ini dimulai dari mengidentifikasi masalah hingga menghasilkan kesimpulan, penelitian ini disusun untuk memastikan bahwa hasil penelitian sejalan dengan hasil yang ditentukan.
Penelitian dilakukan di Pabrik Tahu XYZ di Kec. Babakan Ciparay, Kota Bandung, Jawa Barat. Tahu putih dan tahu kuning adalah dua variasi produk yang menjadi objek pada penelitian ini.
1. Identifikasi Masalah
Untuk memaksimalkan keuntungan, Pabrik Tahu XYZ harus mengoptimalkan sumber daya yang langka. Penjualan tahu putih dan tahu kuning merupakan keuntungan Pabrik Tahu XYZ per hari.
2. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan wawancara dan observasi langsung untuk mengumpulkan informasi atau data. Metode pengumpulan data antara lain dengan mengamati karyawan yang sedang bekerja untuk mendapatkan informasi yang peneliti butuhkan. Kepala pabrik pada Pabrik Tahu XYZ menjadi subjek wawancara penelitian ini. Data penelitian berasal dari bidang-bidang berikut seperti bahan baku untuk produksi, bahan pendukung produksi, jumlah produksi, jumlah karyawan, dan keuntungan per hari dari pembuatan tahu.
3. Pengolahan Data
Menemukan alokasi kuantitas produksi harian yang optimal dari dua variasi tahu yang berbeda untuk memaksimalkan keuntungan bagi Pabrik Tahu XYZ menjadi fokus penelitian ini, yang memanfaatkan metode atau pendekatan simpleks pemrograman linier dan aplikasi POM-QM.
4. Analisis Hasil
Hasil dari pengolahan data akan dianalisis kembali sebagai penentuan jumlah kombinasi produk yang menghasilkan keuntungan tertinggi.
5. Kesimpulan dan Saran
Hasil kajian, analisis, dan hipotesis terangkum dalam kesimpulan. Pabrik Tahu XYZ diberikan panduan atau saran tentang berapa banyak tahu yang harus diproduksi untuk memanfaatkan sumber daya yang tersedia secara maksimal.
3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dari wawancara telah menunjukkan bahwa Pabrik Tahu XYZ menghasilkan dua produk tahu yaitu tahu variasi putih dan kuning. Pabrik Tahu XYZ memiliki 6 lini dengan 40 kali produksi per lini, serta menghasilkan 5 papan tahu dari masing-masing produksi tersebut. Dengan begitu produksi di Pabrik Tahu
XYZ telah menghasilkan laba berkisar antara Rp 25.500.000 hingga Rp 26.000.000. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data ketersediaan dan kebutuhan bahan baku Bahan Baku Tahu Putih Tahu Kuning Persediaan
Kedelai 12 kg 12 kg 2880 kg
Kunyit 0,5 kg 60 kg
Air 100 liter 300 liter 50000 liter
Kayu Bakar 0,035 m3 0,035 m3 8,4 m3
Garam 0,25 kg 30 kg
Kapasitas Produksi 1 1 240
Keuntungan Rp. 100.000 Rp120.000
Sumber: Pabrik Tahu XYZ (2023) 1. Perhitungan Manual
Dengan menggunakan program linier dengan variabel keputusan, fungsi tujuan, dan fungsi kendala, solusinya dapat ditemukan dalam penelitian ini. Langkah-langkah untuk menerapkan penyelesaian tersebut adalah sebagai berikut:
a. Menentukan fungsi variabel X1 = Tahu Putih
X2 = Tahu Kuning
b. Menentukan fungsi tujuan Z = 100.000X1 + 120.000X2
Z − 100.000X1 + 120.000X2 = 0
c. Menentukan fungsi kendala atau batasan
1) Kacang Kedelai : 12X1 + 12X1 ≤ 2.880 2) Kunyit : 0,5X2 ≤ 60
3) Air : 100X1 + 300X2 ≤ 50.000 4) Kayu Bakar : 0,035X1 + 0,035X2 ≤ 8,4 5) Garam : 0,25X2 ≤ 30
6) Kapasitas Produksi : X1 + X2 ≤ 240
d. Mengubah fungsi kendala atau batasan dengan menambah variabel slack 1) Kacang Kedelai : 12X1 + 12X1 + S1 = 2.880
2) Kunyit : 0,5X2 + S2 = 60
3) Air : 100X1 + 300X2 + S3 = 50.000 4) Kayu Bakar : 0,035X1 + 0,035X2 + S4 = 8,4 5) Garam : 0,25X2 + S5 = 30
6) Kapasitas Produksi : X1 + X2 + S6 = 240
e. Mengatur ulang persamaan dari model matematika ke tabel awal dari metode simpleks
Tabel 2 berikut menampilkan hasil penerapan variabel slack ke tabel simpleks asli, yang mengubah fungsi kendala dan fungsi tujuan ke dalam bentuk baku dari metode simpleks.
Tabel 2. Tabel awal metode simpleks atau iterasi pertama Variabel
Dasar Z X1 X2 S1 S2 S3 S4 S5 S6 NK
Z 1 -100.000 -120.000 0 0 0 0 0 0 0
S1 0 12 12 1 0 0 0 0 0 2.880
S2 0 0 0,5 0 1 0 0 0 0 60
S3 0 100 300 0 0 1 0 0 0 50.000
S4 0 0,035 0,035 0 0 0 1 0 0 8,4
S5 0 0 0,25 0 0 0 0 1 0 30
S6 0 1 1 0 0 0 0 0 1 240
Sumber: Pengolahan data (2023)
f. Menentukan kolom kunci pada tabel simpleks
Koefisien fungsi tujuan digunakan untuk mengidentifikasi kolom kunci. Kolom dengan koefisien negatif terbesar dalam Tabel 3 terlampir adalah kolom yang menjadi fokus untuk memaksimalkan nilai objektif.
Tabel 3. Kolom kunci Variabel
Dasar Z X1 X2 S1 S2 S3 S4 S5 S6 NK
Z 1 -100.000 -120.000 0 0 0 0 0 0 0
S1 0 12 12 1 0 0 0 0 0 2.880
S2 0 0 0,5 0 1 0 0 0 0 60
S3 0 100 300 0 0 1 0 0 0 50.000
S4 0 0,035 0,035 0 0 0 1 0 0 8,4
S5 0 0 0,25 0 0 0 0 1 0 30
S6 0 1 1 0 0 0 0 0 1 240
Sumber: Pengolahan data (2023) g. Menentukan baris kunci pada tabel simpleks
Dalam data yang tersedia, baris dengan indeks terpendek berfungsi sebagai kunci, dan baris ini disorot dalam tabel 4 di bawah ini. Indeks dihitung dengan membagi NK (nilai kanan) dengan nilai ekuivalennya di kolom kunci. Pembagi tidak memperhitungkan nilai negatif kolom kunci atau nilai 0 (nol). Angka negatif dan 0 (nol) pada perhitungan indeks terkecil membuat tabel yang dihasilkan menjadi tidak praktis atau memberikan hasil yang kurang optimal. Setiap ada lebih dari satu indeks terendah, pilih baris mana saja.
Tabel 4. Baris kunci Variabel
Dasar Z X1 X2 S1 S2 S3 S4 S5 S6 NK Indeks
Z 1 -100.000 -120.000 0 0 0 0 0 0 0 0
S1 0 12 12 1 0 0 0 0 0 2.880 240
S2 0 0 0,5 0 1 0 0 0 0 60 120
S3 0 100 300 0 0 1 0 0 0 50.000 166,67
S4 0 0,035 0,035 0 0 0 1 0 0 8,4 240
S5 0 0 0,25 0 0 0 0 1 0 30 120
S6 0 1 1 0 0 0 0 0 1 240 240
Sumber: Pengolahan data (2023)
Setelah mendapatkan nilai baris kunci, selanjutnya dicari perpotongan dari kolom kunci dan baris kunci yaitu angka kunci (elemen sel). Nilai angka kunci di atas adalah 0,5 berdasarkan hasil yang telah diperhitungkan.
h. Membuat baris baru
Tabel 5. Baris baru Variabel
Dasar Z X1 X2 S1 S2 S3 S4 S5 S6 NK
Z S1
X2 0 0 1 0 2 0 0 0 0 120
S3 S4 S5
S6
Sumber: Pengolahan data (2023)
Setelah memiliki nilai di baris baru, selanjutnya menyesuaikan nilai di luar baris kunci sehingga tidak menghasilkan nilai negatif.
1) Persamaan Z baru:
Tabel 6. Persamaan Z baru
Z 1 -100.000 -120.000 0 0 0 0 0 0 0
-120.000 0 0 1 0 2 0 0 0 0 120 (-)
1 -100.000 0 0 240.000 0 0 0 0 14.400.000
Sumber: Pengolahan data (2023) 2) Persamaan S1:
Tabel 7. Persamaan S1 baru
S1 0 12 12 1 0 0 0 0 0 2.880
12 0 0 1 0 2 0 0 0 0 120 (-)
0 12 0 1 -24 0 0 0 0 1.440
Sumber: Pengolahan data (2023) 3) Persamaan S3:
Tabel 8. Persamaan S3 baru
S3 0 100 300 0 0 1 0 0 0 50.000
300 0 0 1 0 2 0 0 0 0 120 (-)
0 100 0 0 -600 1 0 0 0 14.000
Sumber: Pengolahan data (2023) 4) Persamaan S4:
Tabel 9. Persamaan S4 baru
S4 0 0,035 0,035 0 0 0 1 0 0 8,4
0,035 0 0 1 0 2 0 0 0 0 120 (-)
0 0,035 0 0 -0,07 0 1 0 0 4,2
Sumber: Pengolahan data (2023) 5) Persamaan S5:
Tabel 10. Persamaan S5 baru
S5 0 0 0,25 0 0 0 0 1 0 30
0,25 0 0 1 0 2 0 0 0 0 120 (-)
0 0 0 0 -0,5 0 0 1 0 0
Sumber: Pengolahan data (2023)
6) Persamaan S6:
Tabel 11. Persamaan S6 baru
S6 0 1 1 0 0 0 0 0 1 240
1 0 0 1 0 2 0 0 0 0 120 (-)
0 1 0 0 -2 0 0 0 1 120
Sumber: Pengolahan data (2023)
Dari hasil perhitungan di atas, maka terbentuklah hasil iterasi kedua seperti pada Tabel 12 ini.
Tabel 12. Hasil iterasi kedua Variabel
Dasar Z X1 X2 S1 S2 S3 S4 S5 S6 NK
Z 1 -100.000 0 0 240.000 0 0 0 0 14.400.000
S1 0 12 0 1 -24 0 0 0 0 1.440
X2 0 0 1 0 2 0 0 0 0 120
S3 0 100 0 0 -600 1 0 0 0 14.000
S4 0 0,035 0 0 -0,07 0 1 0 0 4,2
S5 0 0 0 0 -0,5 0 0 1 0 0
S6 0 1 0 0 -2 0 0 0 1 120
Sumber: Pengolahan data (2023)
Berdasarkan hasil tabel di atas, proses diulangi hingga nilai Z atau koefisien fungsi tujuan menjadi positif, di mana dianggap sebagai nilai optimal.
Tabel 13. Hasil iterasi ketiga Variabel
Dasar Z X1 X2 S1 S2 S3 S4 S5 S6 NK
Z 1 0 0 0 40.000 0 2.857.000 0 0 26.400.000
S1 0 0 0 1 0 0 -343 0 0 0
X2 0 0 1 0 2 0 0 0 0 120
S3 0 0 0 0 -400 1 -2.857 0 0 2.000
X1 0 1 0 0 -2 0 28,57 0 0 120
S5 0 0 0 0 -0,5 0 0 1 0 0
S6 0 0 0 0 0 0 -28,57 0 1 0
Sumber: Sumber: Pengolahan data (2023)
Berdasarkan hasil dari Tabel 13 (iterasi ketiga), koefisien fungsi tujuan tidak memiliki nilai negatif yang menunjukkan bahwa hasil yang optimal telah tercapai. Didapat keuntungan maksimum (Zmax) yang diperoleh Pabrik Tahu XYZ adalah sebesar Rp 26.400.000 per hari, dan produksi yang harus dilakukan dalam sehari adalah 120 kali produksi tahu putih (X1) dan tahu kuning (X2) sebanyak 120 kali produksi.
2. Perhitungan Menggunakan Aplikasi POM-QM
Untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi di Pabrik Tahu XYZ dalam penentuan kombinasi produksi tahu dengan menggunakan integer linear programming sehingga diperoleh keuntungan yang maksimum yaitu menggunakan aplikasi POM-QM. Adapun penggunaan aplikasi tersebut ditujukan untuk menghindari kesalahan dalam perhitungan (human error). Berikut ini hasil dari perhitungan POM-QM yaitu:
Gambar 1. Hasil perhitungan menggunakan software POM-QM for Windows Sumber: Pengolahan data (2023)
Penelitian menunjukkan bahwa penggunaan program linier dengan POM-QM untuk memaksimalkan keuntungan produksi dapat membantu dengan cepat dan akurat untuk menentukan keuntungan terbesar yang dapat dihasilkan dari sumber daya yang terbatas.
Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa keuntungan maksimum yang diperoleh Pabrik Tahu XYZ adalah Rp 26.400.000 per hari, dengan produksi yang harus dilakukan dalam sehari sebanyak 120 kali produksi tahu putih (X1) dan tahu kuning (X2) sebanyak 120 kali produksi. Hal tersebut sama dengan hasil yang diperoleh menggunakan program linier metode simpleks dari perhitungan manual dan menggunakan aplikasi POM-QM.
4. Kesimpulan dan Saran
Program linier dengan metode atau pendekatan simpleks dapat digunakan untuk mengoptimalkan keuntungan dalam produksi tahu di Pabrik Tahu XYZ, seperti yang ditunjukkan pada analisis dan pembahasan. Dengan menggunakan metode simpleks, Pabrik Tahu XYZ dapat memperoleh keuntungan maksimal (Zmax) sebesar Rp. 26.400.000,- per hari, dengan kombinasi produksi sebanyak 120 kali produksi tahu putih (X1) dan tahu kuning (X2) sebayak 120 kali produksi. Oleh karena itu, kombinasi pembuatan tahu yang optimal untuk keuntungan maksimal dapat ditentukan dengan menggunakan metode simpleks.
Aplikasi POM-QM dapat digunakan untuk membantu perhitungan solusi yang akurat, cepat, dan efisien untuk masalah pemrograman linier yang diajukan dengan cara pendekatan simpleks.
Adapun saran yang dapat peneliti sarankan kepada pihak perusahaan serta pihak terkait, yaitu pihak perusahaan dapat mempertimbangkan hasil penelitian ini dengan memperbaiki permasalahan kombinasi produksi tahu, sehingga mendapatkan keuntungan yang maksimal dengan memproduksi tahu sesuai dengan penelitian yang telah dikaji.
5. Referensi
[1] F. K. Azzahrha, R. P. Sari and M. D. R. Fauzi, "Optimalisasi Produksi Tahu Menggunakan Metode Branch and Bound Dan Cutting Plane," STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), vol.
VI, no. 2, pp. 175-184, 2021.
[2] A. M. Raudhatul Jannah, Arnellis and R. Sriningsih, "Optimasi Hasil Produksi Tahu dan Tempe dengan Metode Branch and Bound dan Metode Cutting Plane," Journal of Mathematics UNP, vol.
III, no. 1, pp. 42-47, 2018.
[3] N. Iryanto and G. Tarigan, "Aplikasi Metode Cutting Plane Dalam Optimisasi Jumlah Produksi Tahunan di PT. XYZ," Saintia Matematika, vol. II, no. 2, pp. 127-136, 2014.
[4] S. D. Purba and F. Ahyaningsih, "Integer Programming Dengan Metode Branch and Bound Dalam Optimasi Jumlah Produksi Setiap Jenis Roti Pada PT. Arma Anugerah Abadi," KARISMATIKA, vol.
VI, no. 3, pp. 20-29, 2020.
[5] V. Ngamelubun, M. Z. Sirajuddin, R. L. L. Salambauw, J. Imanuhua, F. E. Fossa, L. Maha, M. S.
Rumetna and T. N. Lina, "Optimalisasi Keuntungan Menggunakan Metode Simpleks Pada Produksi Batu Tela," Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), vol. VI, no. 5, pp. 484-491, 2019.
[6] A. Warman, L. K. Fitriani and T. Rois, "Penentuan Kombinasi Produk Roti Menggunakan Metode Linear Programming Model Simplex untuk Memaksimalkan Keuntungan (Studi Kasus pada IKM Z
& J Cookies)," Tirtayasa EKONOMIKA, vol. XVI, no. 1, pp. 133-144, 2021.
[7] K. Pushpavalli, P. Subasree and S. Umadevi, "Decision Making In Agriculture: A Linear Programming approach," International Journal of Mathematical Archive, pp. 120-121, 2018.
[8] N. K. Oladejo, A. Abolarinwa, S. O. Salawu and A. F. Lukman, "Optimization Principle and Its’
Application In Optimizing Landmark University Bakery Production Using Linear Programming,"
IJCIET, vol. X, no. 2, pp. 183-190, 2019.
[9] Ruminta, Matriks Persamaan Linier dan Pemograman Linier, Rekayasa Sains, 2014.
[10] M. Krynke and K. Mielczarek, "Applications Of Linear Programming to Optimize The Cost-Benefit Criterion in Production Processes," MATEC Web of Conferences, pp. 2-3, 2018.
[11] A. Meflinda and Mahyarni, Operation Research (Riset Operasi), Pekanbaru: UR PRESS Pekanbaru, 2011.
[12] F. D. J. Panjaitan and M. Salayan, "Pengoptimalan Keuntungan Badan Usaha Karya Tani Di Deli Serdang Dengan Metode Simpleks," Jistech, vol. III, no. 1, p. 20, 2018.
[13] D. Hartama, S. R. Andani, T. A. Y. Pradana, E. M. Ayu and Solikhun, Riset Operasi: Optimalisasi Produksi Menggunakan Metode Simpleks & Metode Grafik, Yayasan Kita Menulis, 2022.
[14] A. Pratama, A. Vermaysha, D. Anggitaningtyas and R. Susanto, "Maksimalisasi Penjualan Roti Bakar di Toko Roti Bakar Pak No Menggunakan Metode Simpleks dan POM-QM," HUBISINTEK, pp. 592- 600, 2021.
[15] Salsabila, A. P., Kinasih, F. S., Pujianti, I. P., & Susanto, R. Maksimalisasi Keuntungan Pada UMKM Telaga Brownies Kukus dan Oven Menggunakan Metode program linear dan POM-QM. Prosiding HUBISINTEK, 2(1), 548-548. 2022.
