BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Ekstraksi Hasil Pengumpulan Data Data Umum Produk Perusahaan menggunakan batch sebagai satuan dalam produksi, dimana 1 batch adalah sebesar : 1. Spon untuk ukuran 9 dan 9 1/2 : 106 kg bahan baku. 2. Spon untuk ukuran 10, 10 1/2 dan 11 : 86 kg bahan baku. Setiap batch dapat menghasilkan 15 lembaran spon, sedangkan setiap lembaran spon dapat menghasilkan : 1. Spon untuk ukuran 9 dan 9 1/2 : 24 pasang sandal jepit. 2. Spon untuk ukuran 10, 10 1/2 dan 11 : 16 pasang sandal jepit. Berat netto untuk masing-masing produk sandal jepit (per pasang), yaitu : a. Ukuran 9 : 270 gram b. Ukuran 9 1/2 : 290 gram c. Ukuran 10 : 310 gram d. Ukuran 10 1/2 : 330 gram e. Ukuran 11 : 350 gram Elemen Pekerjaan Proses produksi sandal jepit dapat dipecah menjadi beberapa elemen pekerjaan. Elemen pekerjaan tersebut dikerjakan secara manual dan secara otomatis. Berikut ini

2 adalah elemen pekerjaan dan cara pengerjaan elemen pekerjaan tersebut untuk kelima ukuran : Tabel 5.1 Elemen Pekerjaan Sandal Jepit No. Elemen Pekerjaan Pengerjaan 1. Pemotongan awal Manual 2. Pencampuran Mesin 3. Pengerollan Mesin dan Manual 4. Pemotongan lembaran karet Mesin dan Manual 5. Pengompresan Mesin 6. Pendinginan Mesin 7. Pemotongan spon dan inspeksi Mesin dan Manual 8. Pelubangan Manual 9. Perakitan Manual 10. Pengemasan sepasang sandal Manual 11. Pengemasan setengah lusin Manual 12. Pengemasan karung Manual 81 Elemen pekerjaan dari proses produksi sandal jepit tidak semuanya adalah untuk menyelesaikan 1 unit produk. Beberapa elemen pekerjaan tersebut dilakukan untuk menyelesaikan 1 batch dan untuk beberapa unit produk (lebih dari 1 unit produk) sehingga output yang dihasilkan untuk tiap elemen pekerjaan tersebut berbeda-beda. Berikut ini adalah elemen pekerjaan yang dilakukan untuk menyelesaikan 1 batch, 1 unit produk, dan untuk menghasilkan lebih dari 1 unit produk, yaitu : a. Elemen pekerjaan untuk menyelesaikan 1 batch terdiri dari : Pemotongan awal Pencampuran Pengerollan Pendinginan Pengemasan karung (untuk ukuran 10, 10 1/2 dan 11)

3 82 b. Elemen pekerjaan untuk menyelesaikan beberapa unit produk (lebih dari 1 unit produk) terdiri dari : Pemotongan lembaran karet Pengompresan Pemotongan spon dan inspeksi Pengemasan setengah lusin Pengemasan karung (untuk ukuran 9 dan 91/2) c. Elemen pekerjaan untuk menyelesaikan 1 unit produk terdiri dari : Pelubangan Perakitan Pengemasan sepasang sandal Berikut ini adalah ringkasan dari output yang dihasilkan per elemen pekerjaan : Tabel 5.2 Satuan Output Untuk Setiap Elemen Pekerjaan Elemen Pekerjaan Ukuran 9 dan 9 1/2 Ukuran 10, 10 1/2 dan 11 Pemotongan awal 1 batch 1 batch Pencampuran 1 batch 1 batch Pengerollan 1 batch 1 batch Pemotongan lembaran karet 1 lembar spon 1 lembar spon Pengompresan 5 lembar spon 5 lembar spon Pendinginan 1 batch 1 batch Pemotongan spon dan inspeksi 3 lembar spon 3 lembar spon Pelubangan 1 pasang 1 pasang Perakitan 1 pasang 1 pasang Pengemasan sepasang sandal 1 pasang 1 pasang Pengemasan setengah lusin 6 pasang 6 pasang Pengemasan karung 1 karung 1 batch = 1 karung

4 Data Waktu Siklus Waktu siklus adalah waktu yang diperlukan operator untuk melakukan pekerjaan dalam kondisi yang sebenarnya di lapangan. Waktu siklus untuk proses pembuatan sandal jepit diperoleh dengan melakukan pengukuran menggunakan stopwatch untuk setiap elemen pekerjaan. Pengamatan dilakukan di lini produksi produk sandal jepit polos PT. Sinar Jaya Prakarsa. Pengamatan dilakukan selama kurang lebih 1 bulan untuk memperoleh data waktu siklus setiap elemen pekerjaan. Data waktu siklus yang diambil sebanyak 30 data. Dimana data tersebut diambil pada jam-jam tertentu agar data waktu siklus mewakili seluruh kondisi kerja tenaga kerja sehari-hari. Waktu siklus yang diperoleh merupakan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan 1 elemen pekerjaan. Dimana elemen pekerjaan tersebut ada yang dilakukan untuk menyelesaikan 1 batch, untuk menyelesaikan lebih dari 1 unit produk (beberapa unit produk), dan untuk menyelesaikan 1 unit produk. Data waktu siklus yang telah dikumpulkan dapat dilihat pada halaman lampiran (pada perhitungan uji keseragaman data) Data Kebutuhan Bahan Dalam pembuatan produk sandal jepit, diperlukan beberapa bahan dan komponen, yaitu bahan langsung dan bahan tak langsung. A. Bahan Langsung Bahan langsung yang diperlukan untuk pembuatan 1 batch sandal jepit adalah : 1. Untuk ukuran 9 dan 9 1/2 : a. Kalsium : 3 kg b. Karet : 10 kg

5 84 c. Eva Kuantum : 10 kg d. BS Warna : 63 kg e. BS Putih : 21 kg 2. Untuk ukuran 10, 10 1/2 dan 11 : a. Kalsium : 2 kg b. Karet : 8 kg c. Eva Kuantum : 8 kg d. BS Warna : 51 kg e. BS Putih : 17 kg Maka total berat bahan langsung yang diperlukan untuk pembuatan 1 batch adalah : 1. Untuk ukuran 9 dan 9 1/2 : 106 kg 2. Untuk ukuran 10, 10 1/2 dan 11 : 86 kg B. Bahan Tak Langsung Selain bahan baku, digunakan beberapa komponen pembantu untuk mendukung terbentuknya suatu produk jadi yang biasanya disebut bahan tak langsung. Bahan tak langsung adalah komponen yang tidak berkaitan langsung dengan proses produksi, namun diperlukan guna menyelesaikan suatu produk menjadi barang jadi yang dapat dipasarkan. Bahan tak langsung yang diperlukan untuk pembuatan tiap unit produk adalah :

6 85 Tabel 5.3 Kebutuhan Komponen Pembantu Per Unit Komponen Pembantu Kebutuhan Satuan Kaitan sandal 2 buah per pasang Plastik satuan 1 lembar per pasang Plastik setengah lusinan 1 lembar per 6 pasang Karung 1 lembar per 240 pasang Benang Kemas 0,005 roll per 240 pasang Data Kapasitas Produksi Kapasitas produksi dapat diartikan sebagai jumlah maksimum output yang dapat diproduksi dalam satuan waktu tertentu. Kapasitas produksi sangat ditentukan oleh banyaknya sumber daya yang dimiliki, yaitu jumlah mesin, jumlah tenaga kerja langsung dan bahan baku. A. Jumlah Tenaga Kerja Langsung Berikut ini adalah jumlah tenaga kerja yang dimiliki perusahaan untuk setiap elemen pekerjaan : Tabel 5.4 Jumlah Tenaga Kerja Langsung No. Elemen Pekerjaan Jumlah Tenaga Kerja Yang Tersedia 1. Pemotongan awal Pencampuran Pengerollan Pemotongan lembaran karet Pengompresan Pendinginan 4 7. Pemotongan spon dan inspeksi Pelubangan Perakitan Pengemasan sepasang sandal Pengemasan setengah lusin Pengemasan karung 9

7 86 B. Jumlah Mesin Yang Dimiliki Perusahaan memiliki beberapa jenis mesin yang digunakan untuk membantu proses produksi. Berikut ini data jenis mesin yang digunakan, mulai dari pembuatan sandal jepit sampai dengan pengemasannya : Tabel 5.5 Jumlah Mesin Yang Dimiliki No. Elemen Pekerjaan Nama Mesin Jumlah Mesin 1. Pencampuran Rubber Intensive Mixer 6 2. Pengerollan Roll Mill 5 3. Pemotongan lembaran karet Cutting Machine 5 4. Pengompresan Compressor 7 5. Pendinginan Spray Dryer 9 6. Pemotongan spon dan inspeksi Hydraulic Plong 8 C. Data Kapasitas Bahan Baku Jumlah bahan baku yang dimiliki perusahaan diperoleh dari jumlah rata-rata bahan baku yang dipesan perusahaan dalam 1 bulan. PT. Sinar Jaya Prakarsa telah memiliki sistem pergudangan yang cukup baik, dimana bahan baku disimpan dalam gudang bahan baku dengan dikelompokkan sesuai dengan jenis bahan. Berikut ini rata-rata bahan baku yang dimiliki perusahaan dalam 1 bulan : 1. Bahan Langsung a. Kalsium : kg b. Karet : kg c. Eva Kuantum : kg d. BS Warna : kg e. BS Putih : kg

8 87 2. Bahan Tak Langsung a. Kaitan Sandal : buah b. Plastik Satuan : lembar c. Plastik Setengah Lusinan : lembar d. Karung : 6200 lembar e. Benang Kemas : 31 roll Data Produksi dan Data Penjualan Berikut ini adalah data produksi aktual sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11 periode Agustus 2002 sampai dengan Juli 2005.

9 88 Tabel 5.6 Data Produksi Periode Agustus 2002 Juli 2005 Tahun Bulan Ukuran (per karung) 9 9 1/ /2 11 Agustus September Oktober Nopember Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Berikut ini adalah data penjualan perusahaan untuk sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11 dari periode Agustus 2002 sampai dengan Juli 2005.

10 89 Tabel 5.7 Data Penjualan Periode Agustus 2002 Juli 2005 Tahun Bulan Ukuran (per karung) 9 91/ /2 11 Agustus September Oktober Nopember Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Dari data produksi dan data penjualan di atas kita dapat melihat bahwa terjadi kelebihan produksi pada perusahaan. Misalnya untuk sandal ukuran 9, pada bulan Agustus 2002, terjadi kelebihan produksi, dimana perusahaan memproduksi sebanyak 717 karung, sedangkan yang terjual hanya sebanyak 705 karung. Selain itu hasil

11 90 wawancara dengan bagian pemasaran juga menjelaskan bahwa selain mengalami kelebihan produksi, perusahaan juga mengalami kekurangan produksi yang berarti kadang-kadang perusahaan tidak mampu memenuhi keseluruhan permintaan yang ada Data Persediaan Barang Jadi Persediaan barang jadi ini merupakan sisa produksi bulan lalu yang belum laku terjual dan disimpan di gudang barang jadi untuk dijual kembali pada bulan berikutnya. Data persediaan barang jadi yang digunakan disini adalah data persediaan barang jadi untuk bulan Agustus Berikut ini adalah data persediaan barang jadi untuk bulan Agustus 2005 : Tabel 5.8 Persediaan Barang Jadi Agustus 2005 Sandal Jepit Ukuran Persediaan Barang Jadi 9 15 karung 3600 unit 9 1/2 18 karung 4320 unit karung unit 10 1/2 51 karung unit karung 2640 unit Untuk memudahkan dalam perhitungan, maka data tersebut dikonversikan dari satuan karung ke dalam satuan unit, dimana satu karung terdiri dari 20 lusin produk atau 240 unit produk Data Harga Produk, Bahan Baku dan Upah Tenaga Kerja PT. Sinar Jaya Prakarsa menjual produknya dengan harga yang sama meskipun ukuran sandalnya berbeda-beda. Harga jual produk yaitu : Rp ,00 per karung, apabila dikonversikan dalam harga jual per pasang menjadi Rp 3.750,00 per pasang.

12 91 Bahan langsung yang diperlukan untuk membuat sandal jepit terdiri dari 5 jenis, yaitu kalsium, karet, eva kuantum, BS warna, BS putih. Berikut ini adalah harga dari kelima bahan tersebut : 1. Kalsium : Rp 6.460,-/kg 2. Karet : Rp 5.450,-/kg 3. Eva Kuantum : Rp 9.027,-/kg 4. BS Warna : Rp 4.265,-/kg 5. BS Putih : Rp 4.040,-/kg Sedangkan untuk bahan tak langsung yang digunakan dalam proses produksi sandal jepit adalah sebagai berikut : 1. Kaitan sandal : Rp 405,17/buah 2. Plastik satuan : Rp 117,42/lembar 3. Plastik setengah lusinan : Rp 215,00/lembar 4. Karung : Rp 9.750,00/lembar 5. Benang kemas : Rp ,00/roll Untuk upah, seluruh tenaga kerja yang bekerja di lantai produksi menerima upah harian. Berikut ini adalah upah tenaga kerja per orang yang berkaitan dengan proses produksi, dimana upah bulanannya merupakan hasil kali upah harian dengan 26 hari kerja dalam 1 bulan.

13 92 Tabel 5.9 Upah Tenaga Kerja Langsung No. Elemen Pekerjaan Upah Harian Upah Bulanan 1. Pemotongan awal Rp ,- Rp ,- 2. Pencampuran Rp ,- Rp ,- 3. Pengerollan Rp ,- Rp ,- 4. Pemotongan lembaran karet Rp ,- Rp ,- 5. Pengompresan Rp ,- Rp ,- 6. Pendinginan Rp ,- Rp ,- 7. Pemotongan spon dan inspeksi Rp ,- Rp ,- 8. Pelubangan Rp ,- Rp ,- 9. Perakitan Rp ,- Rp ,- 10. Pengemasan sepasang sandal Rp ,- Rp ,- 11. Pengemasan setengah lusin Rp ,- Rp ,- 12. Pengemasan karung Rp ,- Rp ,-

14 Pengolahan Data Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Data waktu siklus yang telah dikumpulkan akan diolah menjadi waktu baku, namun terlebih dahulu kita perlu menguji keseragaman dan kecukupan data yang telah kita kumpulkan. Langkah-langkah perhitungannya adalah sebagai berikut dengan mengambil contoh elemen pekerjaan pemotongan awal untuk sandal jepit ukuran 9 dan 9 1/2 : 1. Data pengukuran waktu kerja (waktu siklus) yang telah diperoleh dengan menggunakan stopwatch (jam henti) sebanyak 30 buah (satuan waktu dalam detik) dibagi menjadi 6 subgrup. Tabel 5.10 Waktu Siklus Elemen Pekerjaan Pemotongan Awal Sub Grup ,43 387,96 413,86 392,97 429, ,34 461,85 396,13 405,47 446, ,08 398,68 457,90 448,15 413, ,18 453,92 425,12 500,74 397, ,39 415,21 422,90 392,40 410, ,11 464,29 402,96 419,21 405,84 2. Melakukan uji keseragaman data Uji keseragaman data dilakukan untuk ketiga puluh data waktu siklus yang telah diperoleh tersebut. Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah data pengamatan yang diambil telah seragam ataukah ada data yang tidak seragam yang perlu untuk dikeluarkan dari grup. Langkah-langkah perhitungan uji keseragaman data adalah sebagai berikut :

15 94 a. Menghitung rata-rata data untuk tiap subgrup dengan rumus : misalnya,untuk subgrup pertama : X x = n i X i x =, n 395, , , , ,14 = ,37 = = 403,87 5 b. Menghitung X (rata-rata dari rata-rata tiap subgrup), dengan rumus : X g X i i= 1 = k 403, , , , , ,88 = ,89 = = 422,15 6 c. Menghitung standar deviasi populasi (σ): σ = ( xj x ) N 1 2 = ( 395,43 422,15) (405,84 422,15) 30 1 = 26,86 σ ' 26,86 d. Menghitung standar error of mean ( σ x ) : σ x = = = 12, 01 N 5 e. Menghitung Batas Kontrol Atas (BKA) : 2 BKA = X +1,96σ x = 422,15 + (1,96 12,01) = 445,69

16 95 f. Menghitung Batas Kontrol Bawah (BKB) : BKB = X 1,96σ x = 422,15 (1,96 12,01) = 398,61 g. Nilai rata-rata untuk tiap subgrup harus berada di dalam batas kontrol ini. Apabila kondisi tersebut terpenuhi, maka dapat disimpulkan bahwa data seragam. Untuk memudahkan maka dibuat peta kontrol. 450,00 Grafik Keseragaman Data Proses Pemotongan Awal 440,00 430,00 420,00 410,00 400,00 Data BKA BKB 390,00 380,00 370, Sub Grup Gambar 5.1 Peta Kontrol Elemen Pekerjaan Pemotongan Awal h. Dalam perhitungan ini, nilai rata-rata untuk tiap subgrup berada didalam BKA dan BKB, jadi dapat disimpulkan bahwa data seragam. 3. Melakukan uji kecukupan data Apabila data waktu siklus telah seragam, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji keseragaman data untuk mengetahui apakah data pengamatan yang

17 96 diambil telah cukup ataukah belum cukup sehingga perlu diambil data pengamatan lagi. Langkah-langkah perhitungan uji kecukupan data adalah sebagai berikut : a. Menghitung jumlah pengamatan yang diperlukan : N ' = 40 N X 2 X ( X ) = = 6,26 30 (395, ,84 ) (395, ,84) 395, , , , Karena jumlah pengamatan yang diperlukan lebih kecil daripada jumlah pengamatan yang telah dilakukan (N < N), maka dapat disimpulkan bahwa data yang diambil sudah cukup Perhitungan Waktu Baku Setelah data waktu siklus memenuhi keseragaman dan kecukupan data, maka selanjutnya dilakukan perhitungan waktu normal. Waktu normal untuk tiap elemen pekerjaan diperoleh dengan memberikan penyesuaian pada rata-rata waktu siklus yang telah diperoleh. Penyesuaian yang digunakan pada perhitungan waktu normal ini adalah metode Westinghouse. Berikut adalah rumus yang digunakan untuk penyesuaian tersebut : Wn = Ws x p ; dimana p = 1 + total penyesuaian

18 97 Tabel 5.11 Faktor Penyesuaian Elemen Pekerjaan Pemotongan Awal Faktor Kelas Lambang Penyesuaian Ketrampilan Average D 0,00 Usaha Good C2 0,02 Kondisi Kerja Good C 0,02 Konsistensi Average D 0,00 Jumlah 0,04 p = 1 + total penyesuaian = 1 + 0,04 = 1,04 Jadi, Wn = Ws x p = 422,15 x 1,04 = 439,04 detik Waktu normal untuk elemen pekerjaan pemotongan awal : 439,04 detik Setelah ditentukan waktu normal, maka langkah selanjutnya adalah menghitung waktu baku. Waktu baku ini dihitung dengan rumus : Wb = Wn x (1 + a) ; dimana a adalah faktor kelonggaran

19 98 Perhitungan faktor kelonggaran dapat diuraikan sebagai berikut : Tabel 5.12 Faktor Kelonggaran Elemen Pekerjaan Pemotongan Awal No. Faktor Contoh Pekerjaan Kelonggaran(%) A. Tenaga yang dikeluarkan Ekivalen beban Pria 4 Sedang Mencangkul 9,00-18,00 15 B. Sikap kerja 2 Berdiri diatas dua kaki Badan tegak,ditumpu dua kaki 2 C. Gerakan kerja 1 Normal Ayunan bebas dari palu 0 D. Kelelahan mata 1 Pandangan yang terputus-putus Membawa alat ukur 5 E. Keadaan temperatur tempat kerja 4 Normal 28 3 F. Keadaan Atmosfer 2 Cukup Ventilasi kurang baik, ada baubauan (tidak berbahaya) 3 G. Keadaan lingkungan yang baik 5 H. Jika faktor-faktor yang berpengaruh dapat menurunkan kualitas Kelonggaran untuk kebutuhan pribadi (pria) 1 Total 32 3 Total kelonggaran (a) : 0,32 Jadi, Wb = Wn x (1 + a) = 439,04 x ( 1 + 0,32) = 579,53 detik Jadi waktu baku untuk elemen pekerjaan pemotongan awal adalah = 579,53 detik. Perhitungan untuk elemen pekerjaan lainnya dapat dilihat pada halaman lampiran.

20 99 Berikut ini adalah ringkasan waktu baku untuk tiap elemen pekerjaan : Tabel 5.13 Waktu Baku Untuk Setiap Elemen Pekerjaan Elemen Pekerjaan Ukuran 9 dan 9 1/2 Ukuran 10, 10 1/2, 11 Pemotongan awal 579,53 (detik /batch) 499,59 (detik/batch) Pencampuran 600,97 (detik/batch) 600,97 (detik/batch) Pengerollan 883,66 (detik/batch) 718,42 (detik/batch) Pemotongan lembaran karet 4 (detik/lmbr spon) 4 (detik/lmbr spon) Pengompresan 551,47 (detik/5 lmbr spon) 551,47 (detik/5 lmbr spon) Pendinginan 1594,01 (detik/batch) 1594,01 (detik/batch) Pemotongan spon dan inspeksi 389,25 (detik/3 lmbr spon) 259,50 (detik/3 lmbr spon) Pelubangan 4,43 (detik/pasang) 4,43 (detik/pasang) Perakitan 7,34 (detik/pasang) 7,34 (detik/pasang) Pengemasan sepasang sandal 7,85 (detik/pasang) 7,85 (detik/pasang) Pengemasan setengah lusin 8,86 (detik/6 pasang) 8,86 (detik/6 pasang) Pengemasan karung 84,32 (detik/karung) 84,32 (detik/karung) Perhitungan Waktu Baku Per Unit Waktu yang diperoleh setelah penyesuaian dan kelonggaran adalah waktu baku untuk tiap elemen pekerjaan. Namun, tidak semua elemen pekerjaan dilakukan untuk menghasilkan 1 unit produk. Beberapa elemen pekerjaan dilakukan untuk 1 batch (misalnya pencampuran, pengerollan) ataupun untuk lebih dari 1 unit produk (misalnya pengemasan setengah lusin). Oleh karena itu, perlu dihitung berapa waktu baku elemen pekerjaan untuk tiap produk yang dihasilkan. Untuk memudahkan dalam perhitungan selanjutnya, maka waktu baku dari elemen pekerjaan yang menghasilkan output untuk beberapa unit produk (lebih dari 1 unit produk) dikonversikan menjadi waktu baku untuk 1 unit produk. Elemen pekerjaan tersebut adalah elemen pekerjaan pemotongan lembaran karet, pengompresan, pemotongan spon dan inspeksi, pengemasan setengah lusin dan pengemasan karung.

21 Konversi tersebut dilakukan dengan membagi waktu baku elemen pekerjaan dengan banyaknya output yang dihasilkan dari tiap elemen pekerjaan. Sedangkan waktu baku untuk elemen pekerjaan pemotongan awal, pencampuran, pengerollan, pendinginan tetap dalam satuan batch. Sebagai contoh, berikut ini adalah perhitungan waktu baku untuk elemen pekerjaan pengemasan setengah lusin : Waktu baku untuk elemen pekerjaan pengemasan setengah lusin = 8,86 detik. Karena waktu baku ini adalah waktu baku untuk pengerjaan 6 pasang sandal, maka waktu baku tersebut dibagi dengan 6 Waktu baku pengemasan setengah lusin per pasang sandal = Berikut ini adalah waktu baku per unit yang diperoleh : 8,86 det ik 6 Tabel 5.14 Waktu Baku Per Unit Sandal Jepit = 1,48 detik/pasang Elemen Pekerjaan Untuk Ukuran 9 Untuk Ukuran dan 9 1/2 10, 10 1/2 dan 11 Pemotongan lembaran karet 0,17 0,25 Pengompresan 4,60 6,89 Pemotongan spon dan inspeksi 5,41 5,41 Pelubangan 4,43 4,43 Perakitan 7,34 7,34 Pengemasan sepasang sandal 7,75 7,85 Pengemasan setengah lusin 1,48 1,48 Pengemasan karung 0,35 0, Perhitungan Kapasitas Produksi Per Hari Untuk Setiap Elemen Pekerjaan Kapasitas produksi adalah banyaknya jumlah output yang dapat dihasilkan dari proses produksi untuk setiap elemen pekerjaan. Perhitungan kapasitas produksi ini

22 101 diperoleh dengan membagi waktu kerja per hari dengan waktu baku per produk. Untuk elemen pekerjaan yang menghasilkan 1 batch, kapasitas produksi yang diperoleh adalah dalam satuan batch/hari, dengan membagi waktu kerja per hari dengan waktu baku dari tiap elemen pekerjaan. Sebagai contoh, berikut ini adalah perhitungan kapasitas produksi untuk elemen pekerjaan pemotongan awal (untuk ukuran 9 dan 9 1/2 ) : Kapasitas produksi per hari = = waktu kerja per hari waktu baku 24 jam/ hari x 3600 detik 579,53 detik = 149,09 batch/hari Jadi kapasitas produksi untuk elemen pekerjaan pemotongan awal (untuk ukuran 9 dan 9 1/2 ) adalah 149,09 batch/hari Maka kapasitas produksi elemen pekerjaan per hari yang diperoleh adalah : Tabel 5.15 Kapasitas Produksi Elemen Pekerjaan Per Hari Untuk Ukuran 9 dan Untuk Ukuran 10, Elemen Pekerjaan 9 1/2 10 1/2 dan 11 Pemotongan awal 149,09 (batch/hari) 172,94 (batch/hari) Pencampuran 143,77 (batch/hari) 143,77 (batch/hari) Pengerollan 97,78 (batch/hari) 120,26 (batch/hari) Pemotongan lembaran karet ,00 (unit/hari) ,00 (unit/hari) Pengompresan 18800,67 (unit/hari) 12533,78 (unit/hari) Pendinginan 54,20 (batch/hari) 54,20 (batch/hari) Pemotongan spon dan inspeksi 15981,45 (unit/hari) 15981,45 (unit/hari) Pelubangan 19505,79 (unit/hari) 19505,79 (unit/hari) Perakitan 11777,09 (unit/hari) 11777,09 (unit/hari) Pengemasan sepasang sandal 11004,60 (unit/hari) 11004,60 (unit/hari) Pengemasan setengah lusin 58499,31 (unit/hari) 58499,31 (unit/hari) Pengemasan karung ,86 (unit/hari) ,86 (unit/hari)

23 Perhitungan Target Produksi Target produksi adalah jumlah minimal produk yang dihasilkan agar dapat memenuhi permintaan. Dalam menentukan target produksi ini digunakan beberapa metode peramalan untuk menentukan berapa besar jumlah permintaan konsumen pada periode mendatang. Sebelum melakukan peramalan, data penjualan periode sebelumnya diplot terlebih dahulu untuk mengetahui bagaimana pola data yang terbentuk. Berdasarkan pola data tersebut, dapat ditentukan beberapa metode peramalan yang sesuai. Dari beberapa metode peramalan tersebut, dipilih metode peramalan terbaik berdasarkan nilai statistik ketepatan peramalan terkecil dan berdasarkan metode ini dapat ditentukan jumlah permintaan untuk periode mendatang (target produksi). Statistik ketepatan peramalan yang digunakan di sini adalah: 1. MAE (Mean Absolute Error) 2. MSE (Mean Square Error) 3. SDE (Square Deviation Error) 4. MAPE (Mean Absolute Percent Error) Metode Peramalan yang digunakan pada perhitungan target produksi ini adalah: 1. Metode Regresi Linier 2. Metode Triple Exponential Smoothing atau disebut juga dengan Quadratic (α = 0,019) Perhitungan target produksi ini dapat dilihat pada lampiran. Sebagai contoh, berikut ini adalah perhitungan target produksi untuk produk sandal jepit ukuran 10 :

24 103 A. Pola Data Penjualan Sandal Jepit Ukuran 10 Grafik Pola Data Penjualan Penjualan Bulan Series1 Gambar 5.2 Grafik Pola Data Penjualan Sandal Jepit Ukuran 10

25 104 B. Peramalan Permintaan Peramalan Permintaan Dengan Metode Regresi Linier Tabel 5.16 Peramalan Dengan Metode Regresi Linier Sandal Ukuran 10 Periode (t) Data (Yt) t t 2 t*y F t e t e t X 2 t X X t X e t PE t IPE t I ,79 23,21 23,21-157,39 157,39 538,70 1,80 1, ,11 59,89 59,89-110,39 110, ,81 4,47 4, ,43 115,57 115,57-44,39 44, ,42 8,23 8, ,75-166,75 166,75-316,39 316, ,56-14,72 14, ,07 163,93 163,93 24,61 24, ,04 11,12 11, ,39-256,39 256,39-385,39 385, ,83-24,10 24, ,71 122,29 122,29 3,61 3, ,84 8,42 8, ,03-93,03 93,03-201,39 201, ,58-7,45 7, ,35 53,65 53,65-44,39 44, ,32 3,82 3, ,67 134,33 134,33 46,61 46, ,55 8,98 8, ,99-47,99 47,99-125,39 125, ,04-3,62 3, ,31-273,31 273,31-340,39 340, ,36-24,64 24, ,63-31,63 31,63-88,39 88, ,46-2,32 2, ,95 118,05 118,05 71,61 71, ,80 7,76 7, ,27-189,27 189,27-225,39 225, ,13-15,46 15, ,59 106,41 106,41 80,61 80, ,09 6,95 6, ,91-72,91 72,91-88,39 88, ,87-5,36 5, ,23 232,77 232,77 227,61 227, ,87 13,88 13, ,55-36,55 36,55-31,39 31, ,90-2,58 2, ,87-144,87 144,87-129,39 129, ,32-10,98 10, ,19-13,19 13,19 12,61 12,61 173,98-0,90 0, ,51 329,49 329,49 365,61 365, ,66 18,15 18, ,83 25,17 25,17 71,61 71,61 633,53 1,65 1, ,15-32,15 32,15 24,61 24, ,62-2,18 2, ,47 153,53 153,53 220,61 220, ,46 9,19 9, ,79-165,79 165,79-88,39 88, ,32-12,18 12, ,11-63,11 63,11 24,61 24, ,87-4,28 4, ,43-29,43 29,43 68,61 68,61 866,12-1,94 1, ,75-135,75 135,75-27,39 27, ,06-9,55 9, ,07 105,93 105,93 224,61 224, ,16 6,33 6, ,39-126,39 126,39 2,61 2, ,43-8,70 8, ,71 204,29 204,29 343,61 343, ,40 11,39 11, ,03 11,97 11,97 161,61 161,61 143,28 0,74 0, ,35-103,35 103,35 56,61 56, ,22-6,86 6, ,67 1,33 1,33 171,61 171,61 1,77 0,08 0, ,99 20,01 20,01 200,61 200,61 400,40 1,21 1, , , , , ,68 0, , ,82-33,65 282,02 b 10,32 MAE 110,1022 SDE 138,1748 a 1268,79 MSE 18561,9394 MAPE 7,8339

26 105 Perhitungan : N b = N ty( t) t= 1 t= 1 t= 1 N N 2 2 N t= 1 t N Y( t) t= 1 t N 36(953194) (52178)(630) b = 2 36(14910) (630) b = 10,32 1 a = N N t= 1 1 Y ( t) b N N t= ,32(630) a = a = 1268,79 Maka : F t = a + bt F t = 1268, ,32 t t t F 1 = 1268, ,32.0 F 1 = 1268,79 e 1 = Y1 F1 e1 = 1292, ,79 e = 23,21 1 Y1 F1 *100 1 PE = X , ,79 PE1 = * ,00 PE = 1,80 1 ; PE 1 = 1,80

27 106 Statistik Ketepatan Peramalan Metode Regresi Linier Perhitungan : Nilai Tengah Galat Absolut (Mean Absolute Error) 1 n MAE = t = et 1 n = ,68 = 110,1022 Nilai Tengah Galat Kuadrat (Mean Squared Error) 1 n MSE = t = et 1 n 2 = ,82 = 18561,9394 Deviasi Standar Galat (Standard Deviation of Error) = 1 n SDE et t 1 n 1 = 2 = ,82 1 = 138,1748 Nilai Tengah Galat Persentase Absolut (Mean Absolute Percentage Error) 1 n MAPE = t n = 1 PEt = ,99 = 7,8331

28 107 Peramalan Permintaan Dengan Metode Quadratic Tabel 5.17 Peramalan Dengan Metode Quadratic Sandal Ukuran 10 α = 0,019 X t X t X t S t ' S t '' S t ''' c t b t a t m F t e t e t X t X 2 e t PE t PE t , , , , , ,00 0,00 0, , , , ,00 0,00 0, , ,68 110,32 110,32-44,39 44, ,72 7,85 7, , , ,00 0,00-0, , ,02-168,02 168,02-316,39 316, ,11-14,83 14, , , ,01 0,00 0, , ,61 182,39 182,39 24,61 24, ,43 12,37 12, , , ,01 0,00-0, , ,00-238,00 238,00-385,39 385, ,95-22,37 22, , , ,01 0,00 0, , ,62 164,38 164,38 3,61 3, ,05 11,31 11, , , ,01 0,00 0, , ,92-49,92 49,92-201,39 201, ,97-4,00 4, , , ,02 0,00 0, , ,18 109,82 109,82-44,39 44, ,90 7,82 7, , , ,02 0,00 0, , ,50 194,50 194,50 46,61 46, ,45 13,00 13, , , ,03 0,00 0, , ,76 11,24 11,24-125,39 125,39 126,39 0,85 0, , , ,04 0,00 0, , ,78-204,78 204,78-340,39 340, ,65-18,47 18, , , ,05 0,00 0, , ,51 58,49 58,49-88,39 88, ,83 4,30 4, , , ,07 0,00 0, , ,03 214,97 214,97 71,61 71, ,33 14,13 14, , , ,09 0,00 0, , ,53-94,53 94,53-225,39 225, ,20-7,72 7, , , ,11 0,00 0, , ,62 216,38 216,38 80,61 80, ,12 14,14 14, , , ,13 0,00 0, , ,33 34,67 34,67-88,39 88, ,84 2,55 2, , , ,16 0,01 1, , ,93 348,07 348,07 227,61 227, ,78 20,76 20, , , ,20 0,01 1, , ,42 68,58 68,58-31,39 31, ,62 4,84 4, , , ,25 0,01 1, , ,37-34,37 34,37-129,39 129, ,48-2,60 2, , , ,30 0,01 1, , ,53 108,47 108,47 12,61 12, ,95 7,42 7, , , ,36 0,01 1, , ,81 454,19 454,19 365,61 365, ,07 25,02 25, , , ,43 0,01 1, , ,91 133,09 133,09 71,61 71, ,16 8,75 8, , , ,52 0,01 1, , ,21 76,79 76,79 24,61 24, ,91 5,21 5, , , ,62 0,01 2, , ,45 266,55 266,55 220,61 220, ,90 15,96 15, , , ,73 0,01 2, , ,61-59,61 59,61-88,39 88, ,29-4,38 4, , , ,86 0,01 2, , ,47 54,53 54,53 24,61 24, ,99 3,70 3, , , ,00 0,01 2, , ,80 93,20 93,20 68,61 68, ,12 6,14 6, , , ,16 0,01 2, , ,39-10,39 10,39-27,39 27,39 108,01-0,73 0, , , ,33 0,02 2, , ,20 239,80 239,80 224,61 224, ,06 14,32 14, , , ,52 0,02 2, , ,27 1,73 1,73 2,61 2,61 2,99 0,12 0, , , ,72 0,02 3, , ,05 339,95 339,95 343,61 343, ,38 18,96 18, , , ,95 0,02 3, , ,12 135,88 135,88 161,61 161, ,81 8,43 8, , , ,19 0,02 3, , ,94 20,06 20,06 56,61 56,61 402,31 1,33 1, , , ,46 0,02 3, , ,33 130,67 130,67 171,61 171, ,70 8,06 8, , , ,74 0,02 3, , ,06 148,94 148,94 200,61 200, ,18 9,03 9, , , , ,28 267, , ,64 171,28 321,48 MAE 140,5083 SDE 177,9209 MSE 30724,7834 MAPE 9,4553

29 108 Perhitungan : Inisialisasi Awal : S 1 = S 1 = S 1 = X 1 S ( 1 ) t = X t + α S( t 1) α Pemulusan pertama S S = + ( 1 ) t αst α S( t 1) = + ( 1 ) t αst α S( t 1) a = 3 S 3S + S t t t t Pemulusan kedua Pemulusan ketiga α b t = t t α) 2 t 2(1 α) 2 c = α t t t t (1 ) 2 2 α [(6 5α ) S (10 8α ) S + (4 3 S ] ( S S + S ) 1 Ft + m = at + bt. m + ct. m 2 2 Perhitungan Untuk Data ke-2 : α = 0,019 S ( 1 ) t = αx t + α S( t 1) S ( α S 2 = α X ) 1 S 2 = 0,019(1339,00) + (1 0,019)1292,00 S = 1292,89 2 S' ' S' ' 2 2 = αs' 2 + (1 α) S' ' 1 = 0,019(1292,89) + (1 0,019)1292,00 S' ' 2 = 1292,02 S ( α S 2 = α S ) S' '' 2 1 = 0,019(1292,02) + (1 0,019)1292,00 S' '' = ,00

30 109 a + 2 = 3S' 2 3S'' 2 S'' ' 2 a2 = 3(1292,89) 3(1292,02) + (1292,00) a = 1294,63 2 α b 2 = α) 2 2(1 α) b 0,019 = 2(1 0,019 ) [(6 5α ) S (10 8α ) S + (4 3 S ] [(6 5.0,019 )1292,89 (10 8.0,019 )1292,02 + (4 3.0,019 )1292,00] 2 2 b 2 = 0,05 2 α c 2 = (1 α) c 2 0,019 = (1 0,019) ( S S + S ) ( 1292, , ,00) c 2 = 0,00 Perhitungan Untuk Data ke 3 : S ( α S 3 = αx ) S = 0,019(1405,00) + (1 3 S 3 = 1295,02 2 0,019)1292,89 S' ' S' ' 3 3 = αs' 3 + (1 α) S' ' 2 = 0,019(1295,02) + (1 0,019)1292,02 S' ' 3 = 1292,07 S ( α S 3 = α S ) S' '' 3 = 0,019(1292,07) + (1 0,019)1292,00 S' '' 3 = 1292,00 2

31 110 3 = 3S' 3 3S'' 3 S'' ' 3 a + a = 3(1295,02) 3(1292,07) 3 + a 3 = 1300,85 (1292,00) α b 3 = α) 3 2(1 α) b 0,019 = 2(1 0,019 ) [(6 5α ) S (10 8α ) S + (4 3 S ] [(6 5.0,019 )1295,02 (10 8.0,019 )1292,07 + (4 3.0,019 )1292,00] 3 2 b 3 = 0,17 2 α c 3 = (1 α) c 2 0,019 = (1 0,019) ( S S + S ) ( 1295, , ,00) c 3 = 0,00 1 F 3 = a2 + b2. m + c2. m 2 F 2 3 = 1294,63 + 0, ,00. 1 F 3 = 1294, e e 3 = X 3 F3 = 1405,00 3 e 3 = 110, ,68 X 3 F3 *100 3 PE = X , ,68 PE3 = * ,00

32 111 PE 3 = 7,85 ; PE 3 = 7,85 Statistik Ketepatan Peramalan Metode Regresi Linier Perhitungan : Nilai Tengah Galat Absolut (Mean Absolute Error) 1 n MAE = t = et 1 n = ,28 = 140,5083 Nilai Tengah Galat Kuadrat (Mean Squared Error) 1 n MSE = t = et 1 n 2 = ,64 = 30724,7834 Deviasi Standar Galat (Standard Deviation of Error) = 1 n SDE et t 1 n 1 = 2 = ,64 1 = 177,9209 Nilai Tengah Galat Persentase Absolut (Mean Absolute Percentage Error) 1 n MAPE = t n = 1 PEt = ,48 = 9,4553 Perbandingan Metode Regresi Linier dan Quadratic Tabel 5.18 Perbandingan Error Regresi Linier dan Quadratic MAE MSE SDE MAPE Regresi Linier 110, , ,1748 7,8339 Quadratic 140, , ,9209 9,4553

33 112 Dari tabel di atas kita dapat menyimpulkan bahwa metode yang akan kita pilih sebagai metode peramalan yang akan digunakan adalah metode Regresi Linier, karena keempat statistik ketepatan peramalan yang kita gunakan menunjukkan error yang lebih kecil pada metode Regresi Linier. Berikut ini adalah tabel ringkasan hasil peramalan untuk kelima produk : Tabel 5.19 Hasil Peramalan Untuk Kelima Ukuran Sandal Jepit Bulan Hasil Peramalan (dalam ukuran karung) Ukuran 9 Ukuran 9 1/2 Ukuran 10 Ukuran 10 1/2 Ukuran 11 Agustus September Oktober Perhitungan Pemakaian Sumber Daya A. Pemakaian Bahan Langsung Per Unit Pemakaian bahan langsung untuk tiap unit produk dapat dihitung dengan membagi berat bahan untuk 1 batch dengan jumlah produk yang dapat dihasilkan dari 1 batch tersebut. Perhitungan pemakaian bahan langsung dapat dijelaskan dengan contoh perhitungan untuk sandal jepit ukuran 9 dan 9 1/2 berikut : Jumlah produk yang dihasilkan dari 1 batch = 360 pasang. 3kg a. Kalsium : 360 = 0,0083 kg 10kg b. Karet : 360 = 0,0278 kg 10kg c. Eva Kuantum : 360 = 0,0278 kg 63kg d. BS Warna : 360 = 0,1750 kg

34 113 21kg e. BS Putih : 360 = 0,0583 kg Berikut ini data pemakaian bahan langsung per unit yang diperlukan dalam proses pembuatan sandal jepit untuk kelima ukuran produk : Tabel 5.20 Pemakaian Bahan Langsung Per Unit Bahan Baku Pemakaian Bahan Baku Per Unit Ukuran 9 Ukuran 9 1/2 Ukuran 10 Ukuran 10 1/2 Ukuran 11 Kalsium 0,0083 kg 0,0083 kg 0,0083 kg 0,0083 kg 0,0083 kg Karet 0,0278 kg 0,0278 kg 0,0333 kg 0,0333 kg 0,0333 kg Eva Kuantum 0,0278 kg 0,0278 kg 0,0333 kg 0,0333 kg 0,0333 kg BS Warna 0,1750 kg 0,1750 kg 0,2125 kg 0,2125 kg 0,2125 kg BS Putih 0,0583 kg 0,0583 kg 0,0708 kg 0,0708 kg 0,0708 kg Total berat 0,2972 kg 0,2972 kg 0,3582 kg 0,3582 kg 0,3582 kg B. Pemakaian Bahan Tak Langsung Per Unit Perhitungan pemakaian bahan tak langsung disesuaikan dengan kebutuhan bahan tak lansung per unit. Namun untuk beberapa bahan, seperti kemasan dus dan karton, pemakaian bahan tak langsung per unit produk diperoleh dengan membagi 1 unit bahan tak langsung dengan jumlah produk dalam kemasan tersebut. Sebagai contoh perhitungan pemakaian bahan tak langsung untuk 1 pasang sandal jepit adalah : a. Kaitan sandal yang dibutuhkan untuk membuat 1 pasang sandal adalah 2 buah per pasang. b. Plastik satuan yang dibutuhkan untuk membuat 1 pasang sandal adalah 1 lembar per pasang. c. Plastik setengah lusin berisi 6 pasang sandal, jadi pemakaiannya untuk tiap pasang sandal adalah = 1 lembar 6

35 d. Karung berisi 240 pasang sandal, jadi pemakaiannya untuk tiap pasang sandal adalah 114 = lembar e. Benang kemas 1 rollnya dapat digunakan untuk 200 karung, jadi 1 karung menghabiskan benang kemas sebanyak 0,005 roll. 1 karung berisi 240 pasang 0,005 sandal, jadi pemakaian benang kemas untuk tiap pasang sandal adalah = 240 roll = roll Berikut ini data pemakaian bahan tak langsung per unit yang diperlukan dalam proses pembuatan sandal jepit untuk kelima ukuran produk : Tabel 5.21 Pemakaian Bahan Tak Langsung Per Unit Bahan Kaitan sandal Plastik satuan Plastik setengah lusinan Karung Benang Kemas Pemakaian 2 buah 1 lembar 1 lembar 6 1 lembar roll C. Pemakaian Jam Kerja Mesin Per Unit Perhitungan jam kerja mesin diperlukan untuk dapat menentukan berapa jam kerja yang diperlukan oleh tiap mesin untuk membuat 1 unit produk. Jadi perhitungan ini hanya pada elemen pekerjaan yang dilakukan dengan mesin. Pemakaian jam kerja mesin ini ditentukan dengan membagi waktu baku mesin untuk tiap elemen pekerjaan dengan jumlah produk yang dapat dihasilkan dari 1 batch sehingga akan didapatkan waktu baku mesin untuk 1 unit produk.

36 115 Pemakaian Jam Kerja Mesin Per Unit Produk = Waktu Baku Mesin Jumlah produk dari1batch Dalam proses produksi sandal jepit, terdapat 3 elemen pekerjaan yang dilakukan untuk 1 batch secara otomatis (dengan mesin), yaitu pencampuran, pengerollan dan pendinginan. Sebagai contoh, berikut adalah perhitungan waktu baku mesin elemen pekerjaan pencampuran untuk 1 pasang sandal ukuran 9 : Jumlah produk yang dihasilkan dari 1 batch = 360 pasang Pemakaian jam kerja mesin untuk 1 produk ukuran 9 = 600,97 detik 360 = 1,6694 detik Berikut ini adalah pemakaian jam kerja mesin untuk tiap unit produk tersebut : Tabel 5.22 Pemakaian Jam Kerja Mesin Per Unit No. Elemen Pekerjaan Nama Mesin 1. Pencampuran Rubber Intensive Mixer Waktu Baku Mesin per batch (detik) 600,97 Ukuran Produk Jumlah produk per 1 batch Waktu Baku Mesin Per Unit (detik) 9 & 9 1/ , , 10 1/2 & , Pengerollan Roll Mill 883,66 9 & 9 1/ , ,42 10, 10 1/2 & , Pendinginan Spray Dryer 1594,01 9 & 9 1/ , , 10 1/2 & ,6417 Selain ketiga elemen pekerjaan tersebut, terdapat beberapa elemen pekerjaan yang dilakukan secara otomatis (dengan mesin), yaitu : Pemotongan lembaran karet Pengompresan Pemotongan spon dan inspeksi

37 116 Ketiga elemen pekerjaan tersebut tidak perlu dilakukan perhitungan seperti di atas karena setiap kali pengerjaannya, elemen pekerjaan ini menghasilkan lebih dari satu unit produk, dan perhitungan waktu baku mesin per unit sudah dilakukan sebelumnya yaitu dapat dilihat pada tabel 5.14 Waktu Baku Per Unit Sandal Jepit. D. Pemakaian Jam Kerja Tenaga Kerja Per Unit Perhitungan jam kerja tenaga kerja diperlukan untuk dapat menentukan berapa jam kerja yang diperlukan oleh tiap pekerja untuk membuat 1 produk. Pemakaian jam kerja tenaga kerja ini ditentukan dengan membagi waktu baku elemen pekerjaan dengan jumlah produk yang dapat dihasilkan dari 1 batch sehingga didapatkan waktu baku untuk pembuatan 1 produk. Pemakaian Jam Kerja Tenaga Kerja Per Unit Produk = Waktu Baku Elemen Pekerjaan Jumlah produk dari1batch Sebagai contoh, berikut adalah perhitungan waktu baku elemen pekerjaan pemotongan awal untuk 1 pasang sandal ukuran 9 : Jumlah produk yang dihasilkan dari 1 batch = 360 Pemakaian jam kerja tenaga kerja untuk 1 produk ukuran 9 = 579,53 detik 360 = 1,6098 detik Berikut ini adalah pemakaian jam kerja tenaga kerja untuk tiap unit produk tersebut : Tabel 5.23 Pemakaian Jam Kerja Tenaga Kerja Per Unit No. Elemen Pekerjaan Waktu Baku Elemen Pekerjaan (detik) Ukuran Produk Jumlah Produk dari 1 batch Waktu Baku Per Unit (detik) 1. Pemotongan Awal 579,53 9 & 9 1/ , ,59 10, 10 1/2 & ,0816

38 117 Untuk elemen pekerjaan lain yang dilakukan untuk menyelesaikan 1 satuan produk tidak perlu dilakukan perhitungan seperti diatas. Waktu baku tersebut akan menjadi persamaan pembatas pada model Linear Programming Perhitungan Biaya Produksi dan Keuntungan Biaya produksi adalah besarnya biaya yang diperlukan untuk melakukan suatu proses produksi. Pada tugas akhir ini, komponen biaya produksi yang diperhitungkan adalah biaya bahan baku, biaya bahan tak langsung, dan biaya upah tenaga kerja langsung. A. Biaya Bahan Langsung Per Unit Proses pembuatan sandal jepit ini menggunakan lima bahan langsung yaitu kalsium, karet, eva kuantum, BS warna dan BS putih. Setiap ukuran sandal jepit berisi campuran bahan tersebut namun dalam komposisi (berat) yang berbeda-beda, sehingga biaya bahan langsung untuk setiap ukuran sandal jepit berbeda-beda pula. Biaya bahan langsung diperoleh dengan mengalikan pemakaian bahan langsung dengan harga bahan. Sebagai contoh perhitungan biaya bahan kalsium untuk sandal jepit ukuran 9 adalah : Biaya bahan kalsium diperoleh dengan mengalikan pemakaian bahan langsung per unit dengan harga bahan, yaitu : kg x Rp 6.460,- = Rp 53,6180.

39 118 Berikut ini adalah biaya bahan langsung untuk tiap unit produk: Bahan Tabel 5.24 Biaya Bahan Langsung Per Unit Harga Bahan (per kg) Ukuran 9 & 9 1/2 Ukuran 10, 10 1/2 & 11 Pemakaian Pemakaian Biaya Biaya Bahan (kg) Bahan (kg) Kalsium Rp 6.460,- 0,0083 Rp 53,8333 0,0083 Rp 53,8333 Karet Rp 5.450,- 0,0278 Rp 151,3889 0,0333 Rp 181,6667 Eva Kuantum Rp 9.027,- 0,0278 Rp 250,7500 0,0333 Rp 300,9000 BS Warna Rp 4.265,- 0,1750 Rp 746,3750 0,2125 Rp 906,3125 BS Putih Rp 4.040,- 0,0583 Rp 235,6667 0,0708 Rp 286,1667 Total Biaya 0,2972 Rp 1.438,0139 0,3582 Rp 1.728,8792 Jadi biaya bahan langsung per unit dalam proses pembuatan sandal jepit adalah : o Untuk Ukuran 9 dan 9 1/2 : Rp 1.438,0139 o Untuk Ukuran 10, 10 1/2 dan 11 : Rp 1.728,8792 B. Biaya Bahan Tak Langsung Per Unit Biaya bahan tak langsung ditentukan berdasarkan pemakaian bahan tak langsung untuk tiap satu produk dikali dengan harga bahan tersebut. Sebagai contoh perhitungan biaya komponen kaitan sandal untuk sandal jepit ukuran 9 adalah : Biaya komponen kaitan sandal diperoleh dengan mengalikan pemakaian kaitan sandal per unit dengan harga kaitan sandal, yaitu 2 x Rp 405,17 = Rp 810,3400.

40 119 Berikut ini adalah biaya bahan tak langsung untuk satu unit produk : Tabel 5.25 Biaya Bahan Tak Langsung Per Unit Bahan Harga Bahan (per unit) Pemakaian Bahan Biaya Kaitan Sandal Rp 405,17 2 Rp 810,3400 Plastik Satuan Rp 117,42 1 Rp 117, Plastik Setengah Lusin Rp 215,00 6 Rp 35,8333 Karung Rp 9.750, Rp 40,6250 Benang Kemas Rp , Rp 0,2344 Total Biaya 0,2972 Rp 1.004,4527 Jadi biaya bahan bahan tak langsung per unit dalam proses pembuatan sandal jepit adalah : o Untuk Ukuran 9 dan 9 1/2 : Rp 1.004,4527 o Untuk Ukuran 10, 10 1/2 dan 11 : Rp 1.004,4527 C. Biaya Upah Tenaga Kerja Langsung Per Unit Biaya upah tenaga kerja langsung besarnya ditentukan berdasarkan kapasitas produksi untuk tiap elemen pekerjaan per hari. Upah tenaga kerja per produk untuk tiap elemen pekerjaan dihitung dengan membagi biaya upah tenaga kerja per hari dengan kapasitas produksi per hari, karena upah tenaga kerja perusahaan menggunakan sistem harian, maka hal ini akan lebih memudahkan kita dalam perhitungan. Untuk elemen pekerjaan pemotongan awal, pencampuran, pengerollan dan pendinginan, ukuran kapasitas produksinya adalah dalam batch per hari. Sehingga untuk memudahkan perhitungan, kapasitas produksi per hari tersebut dikonversikan menjadi jumlah produk yang dapat dihasilkan per hari. Konversi ini dilakukan dengan mengalikan kapasitas produksi dengan jumlah produk yang dapat dihasilkan dari 1

41 batch. Upah tenaga kerja langsung per unit diperoleh dengan membagi upah tenaga kerja per hari dengan hasil konversi kapasitas produksi tadi. Upah tenaga kerja per hari Upah Tenaga Kerja Per Unit = Kapasitasproduksiper hari x Jumlah produk per batch Sebagai contoh, berikut ini adalah contoh perhitungan untuk elemen pekerjaan pencampuran untuk ukuran 9 : 120 Kapasitas produksi per hari Jumlah produk per batch = 143,77 batch = 360 pasang Upah Tenaga Kerja Per Unit = Rp ,- 143,77 x 360 = Rp 0,5796 Tabel 5.26 Biaya Upah Tenaga Kerja Langsung Per Unit Untuk Elemen Pekerjaan Yang Elemen Pekerjaan Pemotongan Awal 172,94 Menghasilkan 1 Batch Kapasitas Jumlah Upah Pekerja Ukuran Produksi Produk Upah Per Unit (per hari) Produk (batch/hari) Per Batch 149,09 9 & 9 1/2 360 Rp 0,5590 Rp ,- 10, 10 1/2 & Rp 0, & 9 1/2 360 Rp 0,5796 Pencampuran 143,77 Rp ,- 10, 10 1/2 & Rp 0, ,78 9 & 9 1/2 360 Rp 0,9091 Pengerollan Rp ,- 120,26 10, 10 1/2 & Rp 1,1087 Pendinginan 54,20 Rp ,- 9 & 9 1/2 360 Rp 1, , 10 1/2 & Rp 2,3061 Biaya upah tenaga kerja langsung per unit untuk elemen pekerjaan lainnya dihitung dengan membagi upah tenaga kerja per hari dengan kapasitas produksi untuk tiap elemen pekerjaan tersebut. Misalnya, untuk elemen pekerjaan pelubangan :

42 121 Kapasitas produksi per hari = 15981,45 unit Upah Tenaga Kerja Per Unit = Rp , ,45 = Rp 1,9397 Tabel 5.27 Biaya Upah Tenaga Kerja Langsung Per Unit Untuk Elemen Pekerjaan Yang Menghasilkan 1 Unit Produk Elemen Pekerjaan Kapasitas Produksi (unit/hari) Upah Pekerja (per hari) Ukuran Produk Upah Per Unit Pemotongan ,00 9 & 9 1/2 Rp 0,0579 Rp ,- lembaran karet ,00 10, 10 1/2 & 11 Rp 0,0868 Pengompresan Pemotongan spon dan inspeksi 18800,67 9 & 9 1/2 Rp 1,6489 Rp , ,78 10, 10 1/2 & 11 Rp 2, & 9 1/2 54,20 Rp ,- 10, 10 1/2 Rp 1,9397 & 11 Pelubangan 15981,45 Rp ,- Perakitan 11777,09 Rp ,- Pengemasan sepasang sandal Pengemasan setengah lusin Pengemasan karung 11004,60 Rp , ,31 Rp , ,86 Rp ,- 9 & 9 1/2 10, 10 1/2 & 11 9 & 9 1/2 10, 10 1/2 & 11 9 & 9 1/2 10, 10 1/2 & 11 9 & 9 1/2 10, 10 1/2 & 11 9 & 9 1/2 10, 10 1/2 & 11 Rp 1,5380 Rp 2,5473 Rp 2,7261 Rp 0,5128 Rp 0,1220 Jadi biaya bahan bahan tak langsung per unit dalam proses pembuatan sandal jepit adalah : Untuk Ukuran 9 & 9 1/2 = Rp 14,6779 Untuk Ukuran 10, 10 1/2 & 11 = Rp 16,9532

43 122 D. Total Biaya Produksi Per Unit Total biaya produksi diperoleh dengan menjumlahkan seluruh komponen biaya, yaitu biaya bahan langsung, biaya bahan tak langsung, dan biaya upah tenaga kerja langsung. Total Biaya Produksi = Biaya Bahan Langsung + Biaya Bahan Tak Langsung + Biaya Upah Tenaga Kerja Langsung Tabel 5.28 Biaya Produksi Per Unit Produk Ukuran Biaya Bahan Langsung Biaya Bahan Tak Langsung Biaya Upah Tenaga Kerja Langsung Biaya Produksi Per Unit 9 & 9 1/2 Rp 1.438,0139 Rp 1.004,4527 Rp 14,6779 Rp 2.457, , 10 1/2 & 11 Rp 1.728,8792 Rp 1.004,4527 Rp 16,9532 Rp 2.750,2851 E. Keuntungan Per Unit Keuntungan yang diperoleh dari tiap unit produk diperoleh dengan mengurangkan harga jual produk dengan total biaya produksi untuk per produk. Keuntungan Per Produk = Harga Jual Biaya Produksi Berikut ini adalah keuntungan yang diperoleh dari tiap produk : Tabel 5.29 Keuntungan Per Unit Produk Produk Ukuran Harga Jual Biaya Produksi Keuntungan 9 & 9 1/2 Rp 3.750,- Rp 2.457,1445 Rp 1.292, , 10 1/2 & 11 Rp 3.750,- Rp 2.750,2851 Rp 999, Formulasi Model Optimasi Jumlah Produksi Dari data-data yang telah dikumpulkan dan perhitungan diatas, dibuat formulasi model Linear Programming untuk menentukan jumlah produksi optimal dari produk sandal jepit untuk ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11. Dalam formulasi model Linear

44 123 Programming tersebut terdiri dari variabel keputusan, fungsi tujuan dan fungsi pembatas. A. Variabel Model Model Linear Programming untuk optimasi produksi terdiri dari beberapa variabel. Berikut adalah variabel yang digunakan dalam model Linear Programming : n = Jumlah jenis produk i t = Indeks dari produk, i = 1, 2,..., n = Indeks dari waktu, t = 1, 2,..., T X it = Jumlah produksi optimal dari produk i pada periode t D it = Jumlah permintaan per unit untuk produk i pada periode t C it = Keuntungan per unit untuk produk i pada periode t Ht = Banyaknya hari kerja pada periode t (dalam bulan) ( t = 1, 2,..., T ) (i = 1, 2,..., n ; t = 1, 2,..., T) B. Variabel Keputusan Variabel keputusan yang diharapkan dari permasalahan pada tugas akhir ini adalah jumlah produksi optimal dari produk yang dihasilkan, yaitu : X 1t = Jumlah produksi optimal sandal ukuran 9 pada periode t X 2t = Jumlah produksi optimal sandal ukuran 9 1/2 pada periode t X 3t = Jumlah produksi optimal sandal ukuran 10 pada periode t X 4t = Jumlah produksi optimal sandal ukuran 10 1/2 pada periode t X 5t = Jumlah produksi optimal sandal ukuran 11 pada periode t (dalam satuan unit)

45 124 C. Fungsi Tujuan Tujuan yang hendak dicapai dari permasalahan produksi pada PT. Sinar Jaya Prakarsa adalah maksimasi keuntungan dari penjualan per unit produk sandal jepit dalam ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11. Maka keofisien dari fungsi tujuan tersebut adalah : C 1t = Keuntungan penjualan sandal ukuran 9 pada periode t C 2t = Keuntungan penjualan sandal ukuran 9 1/2 pada periode t C 3t = Keuntungan penjualan sandal ukuran 10 pada periode t C 4t = Keuntungan penjualan sandal ukuran 10 1/2 pada periode t C 5t = Keuntungan penjualan sandal ukuran 11 pada periode t Dimana bentuk dari fungsi tujuan yang dibahas pada tugas akhir ini adalah : Maksimasi : T Z = [ C 1t X 1t + C 2t X 2t + C 3t X 3t + C 4t X 4t + C 5t X 5t ] t = 1 T Z = [ 1292,8555 X1t ,8555X2t + 999,7149X 3t + 999,7149X 4t + 999,7149X5t ] t= 1 T Z = [ 1292,8555 ( X1t + X 2t ) + 999,7149( X 3t + X 4t + X 5t )] t= 1 D. Perhitungan Fungsi Pembatas Dalam formulasi Linear Programming terdapat fungsi pembatas. Fungsi pembatas adalah persamaaan matematis yang akan membatasi solusi yang akan dihasilkan. Untuk permasalahan dalam tugas akhir ini, pembatas yang digunakan adalah pembatas bahan baku, kapasitas produksi, dan target produksi. Dimana pada fungsi

46 125 pembatas tersebut terdiri dari ruas kiri dan ruas kanan pembatas. Ruas kiri dari fungsi pembatas adalah : 1. Kebutuhan bahan baku untuk pembuatan 1 unit produk sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan Pemakaian jam kerja mesin untuk pembuatan 1 unit produk sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11 dari tiap elemen pekerjaan. 3. Pemakaian jam kerja tenaga kerja untuk pembuatan 1 unit produk sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11 dari tiap elemen pekerjaan. 4. Jumlah produksi optimal produk sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11 dalam satuan unit. Sedangkan ruas kanan dari fungsi pembatas adalah : 1. Kapasitas bahan baku yang dimiliki perusahaan untuk memproduksi sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan Kapasitas jam kerja mesin, yaitu banyaknya waktu kerja mesin yang tersedia per bulan untuk tiap elemen pekerjaan. 3. Kapasitas jam kerja tenaga kerja, yaitu banyaknya waktu kerja tenaga kerja yang tersedia per bulan untuk tiap elemen pekerjaan. 4. Target produksi, yaitu jumlah minimal sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11 yang diproduksi agar dapat memenuhi permintaan.

47 126 Berikut adalah perhitungan untuk fungsi pembatas tersebut : a. Pembatas kapasitas bahan baku Ruas kanan pembatas dalam formulasi ini diperoleh dari jumlah bahan baku yang dimiliki perusahaan dalam 1 bulan. Sedangkan ruas kiri diperoleh dari kebutuhan bahan baku untuk pembuatan 1 unit produk. 1. Bahan baku Kalsium 0,0083 X 1t + 0,0083 X 2t + 0,0083 X 3t + 0,0083 X 4t + 0,0083 X 5t Bahan baku Karet 0,0278 X 1t + 0,0278 X 2t + 0,0333 X 3t + 0,0333 X 4t + 0,0333 X 5t Bahan baku Eva Kuantum 0,0278 X 1t + 0,0278 X 2t + 0,0333 X 3t + 0,0333 X 4t + 0,0333 X 5t Bahan baku BS Warna 0,1750 X 1t + 0,1750 X 2t + 0,2125 X 3t + 0,2125 X 4t + 0,2125 X 5t Bahan baku BS Putih 0,0583 X 1t + 0,0583 X 2t + 0,0708 X 3t + 0,0708 X 4t + 0,0708 X 5t b. Pembatas kapasitas jam mesin Ruas kanan pembatas dalam formulasi ini diperoleh dari jumlah jam kerja mesin yang tersedia per bulan untuk tiap elemen pekerjaan. Jumlah jam kerja mesin per bulan diperoleh dari hasil perkalian antara jumlah mesin yang tersedia dengan jumlah jam kerja per bulan. Sedangkan ruas kiri pembatas adalah pemakaian jam kerja mesin yang diperlukan untuk pembuatan 1 unit produk. Jumlah hari kerja yang tersedia per bulan berbeda-beda sehingga dalam model Linear Programming akan

48 dinotasikan dengan variabel H t. Sedangkan ruas kiri pembatas adalah pemakaian jam mesin yang diperlukan untuk pembuatan 1 unit produk. 127 Dimana jumlah jam kerja per bulan = 24 jam x 3600 detik x H t = 86400H t detik Pembatas ruas kanan = Jumlah Mesin x Jumlah Jam Kerja per Bulan 1. Pencampuran Pembatas ruas kanan = 6 x 86400H t = H t detik 1,6694 X 1t + 1,6694 X 2t + 2,5040 X 3t + 2,5040 X 4t + 2,5040 X 5t H t 2. Pengerollan Pembatas ruas kanan = 5 x 86400H t = H t detik 2,4546 X 1t + 2,4546 X 2t + 2,9934 X 3t + 2,9934 X 4t + 2,9934 X 5t H t 3. Pemotongan lembaran karet Pembatas ruas kanan = 5 x 86400H t = H t detik 0,1667 X 1t + 0,1667 X 2t + 0,2500 X 3t + 0,2500 X 4t + 0,2500 X 5t H t 4. Pengompresan Pembatas ruas kanan = 7 x 86400H t = H t detik 4,5956 X 1t + 4,5956 X 2t + 6,8934 X 3t + 6,8934 X 4t + 6,8934 X 5t H t 5. Pendinginan Pembatas ruas kanan = 9 x 86400H t = H t detik 4,4278 X 1t + 4,4278 X 2t + 6,6417 X 3t + 6,6417 X 4t + 6,6417 X 5t H t 6. Pemotongan spon dan inspeksi Pembatas ruas kanan = 8 x 86400H t = H t detik 5,4063 X 1t + 5,4063 X 2t + 5,4063 X 3t + 5,4063 X 4t + 5,4063 X 5t H t

49 128 c. Pembatas kapasitas jam tenaga kerja Ruas kanan pembatas dalam formulasi ini diperoleh dari jumlah jam kerja tenaga kerja yang tersedia per bulan untuk tiap elemen pekerjaan. Jumlah jam kerja ini diperoleh dari hasil perkalian antara jumlah tenaga kerja yang tersedia dengan jumlah jam kerja per bulan. Sedangkan ruas kiri pembatas adalah pemakaian jam kerja tenaga kerja yang diperlukan untuk pembuatan 1 unit produk. Pembatas ruas kanan = Jumlah Tenaga Kerja x Jumlah Jam Kerja per Bulan 1. Pemotongan awal Pembatas ruas kanan = 15 x 86400H t = H t detik 1,6098 X 1t + 1,6098 X 2t + 2,0816 X 3t + 2,0816 X 4t + 2,0816 X 5t H t 2. Pelubangan Pembatas ruas kanan = 30 x 86400H t = H t detik 4,4295 X 1t + 4,4295 X 2t + 4,4295 X 3t + 4,4295 X 4t + 4,4295 X 5t H t 3. Perakitan Pembatas ruas kanan = 144 x 86400H t = H t detik 7,3363 X 1t + 7,3363 X 2t + 7,3363 X 3t + 7,3363 X 4t + 7,3363 X 5t H t 4. Pengemasan sepasang sandal Pembatas ruas kanan = 60 x 86400H t = H t detik 7,8513 X 1t + 7,8513 X 2t + 7,8513 X 3t + 7,8513 X 4t + 7,8513 X 5t H t 5. Pengemasan setengah lusin Pembatas ruas kanan = 30 x 86400H t = H t detik 1,4769 X 1t + 1,4769 X 2t + 1,4769 X 3t + 1,4769 X 4t + 1,4769 X 5t H t 6. Pengemasan karung Pembatas ruas kanan = 9 x 86400H t = H t detik

50 129 0,3513 X 1t + 0,3513 X 2t + 0,3513 X 3t + 0,3513 X 4t + 0,3513 X 5t H t d. Pembatas target produksi Target produksi adalah jumlah maksimal produk yang harus diproduksi agar dapat memenuhi permintaan konsumen. Persediaan barang jadi yang dimiliki untuk periode tertentu akan mengurangi jumlah produk yang harus diproduksi. Sehingga target produksi ditentukan dengan mengurangkan jumlah permintaan (hasil peramalan) dengan jumlah persediaan barang jadi. Perhitungan pembatas target produksi tersebut adalah : X it Jumlah Permintaan Persediaan Barang Jadi Maka fungsi pembatas target produksi adalah : 1. X 1t D 1t I 1t 2. X 2t D 2t I 2t 3. X 3t D 3t I 3t 4. X 4t D 4t I 4t 5. X 5t D 5t I 5t E. Fungsi Pembatas Model Berdasarkan perhitungan diatas, maka fungsi pembatas dari model Linear Programming yang terbentuk adalah: 1. Kapasitas bahan baku Kalsium 0,0083 X 1t + 0,0083 X 2t + 0,0083 X 3t + 0,0083 X 4t + 0,0083 X 5t Kapasitas bahan baku Karet 0,0278 X 1t + 0,0278 X 2t + 0,0333 X 3t + 0,0333 X 4t + 0,0333 X 5t 43200

51 Kapasitas bahan baku Eva Kuantum 0,0278 X 1t + 0,0278 X 2t + 0,0333 X 3t + 0,0333 X 4t + 0,0333 X 5t Kapasitas bahan baku BS Warna 0,1750 X 1t + 0,1750 X 2t + 0,2125 X 3t + 0,2125 X 4t + 0,2125 X 5t Kapasitas bahan baku BS Putih 0,0583 X 1t + 0,0583 X 2t + 0,0708 X 3t + 0,0708 X 4t + 0,0708 X 5t Pencampuran 1,6694 X 1t + 1,6694 X 2t + 2,5040 X 3t + 2,5040 X 4t + 2,5040 X 5t H t 7. Pengerollan 2,4546 X 1t + 2,4546 X 2t + 2,9934 X 3t + 2,9934 X 4t + 2,9934 X 5t H t 8. Pemotongan lembaran karet 0,1667 X 1t + 0,1667 X 2t + 0,2500 X 3t + 0,2500 X 4t + 0,2500 X 5t H t 9. Pengompresan 4,5956 X 1t + 4,5956 X 2t + 6,8934 X 3t + 6,8934 X 4t + 6,8934 X 5t H t 10. Pendinginan 4,4278 X 1t + 4,4278 X 2t + 6,6417 X 3t + 6,6417 X 4t + 6,6417 X 5t H t 11. Pemotongan spon dan inspeksi 5,4063 X 1t + 5,4063 X 2t + 5,4063 X 3t + 5,4063 X 4t + 5,4063 X 5t H t 12. Pemotongan awal 1,6098 X 1t + 1,6098 X 2t + 2,0816 X 3t + 2,0816 X 4t + 2,0816 X 5t H t 13. Pelubangan 4,4295 X 1t + 4,4295 X 2t + 4,4295 X 3t + 4,4295 X 4t + 4,4295 X 5t H t 14. Perakitan 7,3363 X 1t + 7,3363 X 2t + 7,3363 X 3t + 7,3363 X 4t + 7,3363 X 5t H t

52 Pengemasan sepasang sandal 7,8513 X 1t + 7,8513 X 2t + 7,8513 X 3t + 7,8513 X 4t + 7,8513 X 5t H t 16. Pengemasan setengah lusin 1,4769 X 1t + 1,4769 X 2t + 1,4769 X 3t + 1,4769 X 4t + 1,4769 X 5t H t 17. Pengemasan karung 0,3513 X 1t + 0,3513 X 2t + 0,3513 X 3t + 0,3513 X 4t + 0,3513 X 5t H t 18. Target produksi sandal ukuran 9 X 1t D 1t I 1t 19. Target produksi sandal ukuran 9 1/2 X 2t D 2t I 2t 20. Target produksi sandal ukuran 10 X 3t D 3t I 3t 21. Target produksi sandal ukuran 10 1/2 X 4t D 4t I 4t 22. Target produksi sandal ukuran 11 X 5t D 5t I 5t F. Model Optimasi Jumlah Produksi Dengan menggabungkan fungsi tujuan dan fungsi pembatas, maka bentuk dari model Linear Programming untuk menentukan jumlah produksi optimal adalah : Maksimasi : T Z = [ 1292,8555 ( X1t + X 2t ) + 999,7149( X 3t + X 4t + X 5t )] t= 1

53 132 Pembatas : 0,0083 X 1t + 0,0083 X 2t + 0,0083 X 3t + 0,0083 X 4t + 0,0083 X 5t ,0278 X 1t + 0,0278 X 2t + 0,0333 X 3t + 0,0333 X 4t + 0,0333 X 5t ,0278 X 1t + 0,0278 X 2t + 0,0333 X 3t + 0,0333 X 4t + 0,0333 X 5t ,1750 X 1t + 0,1750 X 2t + 0,2125 X 3t + 0,2125 X 4t + 0,2125 X 5t ,0583 X 1t + 0,0583 X 2t + 0,0708 X 3t + 0,0708 X 4t + 0,0708 X 5t ,6694 X 1t + 1,6694 X 2t + 2,5040 X 3t + 2,5040 X 4t + 2,5040 X 5t H t 2,4546 X 1t + 2,4546 X 2t + 2,9934 X 3t + 2,9934 X 4t + 2,9934 X 5t H t 0,1667 X 1t + 0,1667 X 2t + 0,2500 X 3t + 0,2500 X 4t + 0,2500 X 5t H t 4,5956 X 1t + 4,5956 X 2t + 6,8934 X 3t + 6,8934 X 4t + 6,8934 X 5t H t 4,4278 X 1t + 4,4278 X 2t + 6,6417 X 3t + 6,6417 X 4t + 6,6417 X 5t H t 5,4063 X 1t + 5,4063 X 2t + 5,4063 X 3t + 5,4063 X 4t + 5,4063 X 5t H t 1,6098 X 1t + 1,6098 X 2t + 2,0816 X 3t + 2,0816 X 4t + 2,0816 X 5t H t 4,4295 X 1t + 4,4295 X 2t + 4,4295 X 3t + 4,4295 X 4t + 4,4295 X 5t H t 7,3363 X 1t + 7,3363 X 2t + 7,3363 X 3t + 7,3363 X 4t + 7,3363 X 5t H t 7,8513 X 1t + 7,8513 X 2t + 7,8513 X 3t + 7,8513 X 4t + 7,8513 X 5t H t 1,4769 X 1t + 1,4769 X 2t + 1,4769 X 3t + 1,4769 X 4t + 1,4769 X 5t H t 0,3513 X 1t + 0,3513 X 2t + 0,3513 X 3t + 0,3513 X 4t + 0,3513 X 5t H t X 1t D 1t I 1t X 2t D 2t I 2t X 3t D 3t I 3t X 4t D 4t I 4t X 5t D 5t I 5t

54 Perhitungan Optimasi Jumlah Produksi Untuk Bulan Agustus Oktober 2005 Perhitungan optimasi jumlah produksi ini menggunakan data hasil peramalan bulan Agustus Oktober 2005 dan persediaan barang jadi untuk bulan Agustus Dari perhitungan ini akan dapat diketahui jumlah produksi optimal produk sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2, 11 dan keuntungan maksimal yang diperoleh perusahaan untuk bulan Agustus Oktober Dimana hari kerja yang tersedia pada bulan Agustus Oktober 2005 berturut-turut adalah 26, 25 dan 26 hari, maka variabel H t adalah : H 1 = 26 H 2 = 25 H 3 = 26 Berikut ini adalah perhitungan model optimasi jumlah produksi untuk bulan Agustus Oktober 2005 : Maksimasi : T Z = [ 1292,8555 ( X1t + X 2t ) + 999,7149( X 3t + X 4t + X 5t )] t= 1 Pembatas : 0,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X ,1750 X ,1750 X ,2125 X ,2125 X ,2125 X ,0583 X ,0583 X ,0708 X ,0708 X ,0708 X ,6694 X ,6694 X ,5040 X ,5040 X ,5040 X ,4546 X ,4546 X ,9934 X ,9934 X ,9934 X ,1667 X ,1667 X ,2500 X ,2500 X ,2500 X ,5956 X ,5956 X ,8934 X ,8934 X ,8934 X

55 134 4,4278 X ,4278 X ,6417 X ,6417 X ,6417 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,6098 X ,6098 X ,0816 X ,0816 X ,0816 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X X X X X X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X ,1750 X ,1750 X ,2125 X ,2125 X ,2125 X ,0583 X ,0583 X ,0708 X ,0708 X ,0708 X ,6694 X ,6694 X ,5040 X ,5040 X ,5040 X ,4546 X ,4546 X ,9934 X ,9934 X ,9934 X ,1667 X ,1667 X ,2500 X ,2500 X ,2500 X ,5956 X ,5956 X ,8934 X ,8934 X ,8934 X ,4278 X ,4278 X ,6417 X ,6417 X ,6417 X

56 135 5,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,6098 X ,6098 X ,0816 X ,0816 X ,0816 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X X X X X X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X ,1750 X ,1750 X ,2125 X ,2125 X ,2125 X ,0583 X ,0583 X ,0708 X ,0708 X ,0708 X ,6694 X ,6694 X ,5040 X ,5040 X ,5040 X ,4546 X ,4546 X ,9934 X ,9934 X ,9934 X ,1667 X ,1667 X ,2500 X ,2500 X ,2500 X ,5956 X ,5956 X ,8934 X ,8934 X ,8934 X ,4278 X ,4278 X ,6417 X ,6417 X ,6417 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X

57 136 1,6098 X ,6098 X ,0816 X ,0816 X ,0816 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X X X X X X Setelah diperoleh formulasi model optimasi untuk ketiga periode tersebut, maka selanjutnya menghitung jumlah produksi yang optimal sehingga diperoleh keuntungan yang maksimal. Sebelum melakukan pengolahan terhadap model tersebut, maka kita perlu melakukan langkah sebagai berikut : o Mengkonversi fungsi tujuan dengan memindahkan semua variable X pada ruas yang sama dengan Z. o Mengkonversikan fungsi pembatas dari bentuk pertidaksamaan menjadi persamaan dengan cara menambahkan satu variable slack pada setiap persamaan fungsi pembatas, jadi banyaknya variabel slack tergantung pada banyaknya persamaan fungsi pembatas.

58 137 Untuk lebih jelas, lihat di bawah ini : Maksimasi : Z 1292,8555 ( X X ) 999,7149( X + X + X ) 0-1t + 2t 3t 4t 5t = Pembatas : 0,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X 51 + S 1 = ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X 51 + S 2 = ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X 51 + S 3 = ,1750 X ,1750 X ,2125 X ,2125 X ,2125 X 51 + S 4 = ,0583 X ,0583 X ,0708 X ,0708 X ,0708 X 51 + S 5 = ,6694 X ,6694 X ,5040 X ,5040 X ,5040 X 51 + S 6 = ,4546 X ,4546 X ,9934 X ,9934 X ,9934 X 51 + S 7 = ,1667 X ,1667 X ,2500 X ,2500 X ,2500 X 51 + S 8 = ,5956 X ,5956 X ,8934 X ,8934 X ,8934 X 51 + S 9 = ,4278 X ,4278 X ,6417 X ,6417 X ,6417 X 51 + S 10 = ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X 51 + S 11 = ,6098 X ,6098 X ,0816 X ,0816 X ,0816 X 51 + S 12 = ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X 51 + S 13 = ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X 51 + S 14 = ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X 51 + S 15 = ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X 51 + S 16 = ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X 51 + S 17 = X 11 + S 18 = X 21 + S 19 =

59 138 X 31 + S 20 = X 41 + S 21 = X 5t + S 22 = ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X 52 + S 1 = ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X 52 + S 2 = ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X 52 + S 3 = ,1750 X ,1750 X ,2125 X ,2125 X ,2125 X 52 + S 4 = ,0583 X ,0583 X ,0708 X ,0708 X ,0708 X 52 + S 5 = ,6694 X ,6694 X ,5040 X ,5040 X ,5040 X 52 + S 6 = ,4546 X ,4546 X ,9934 X ,9934 X ,9934 X 52 + S 7 = ,1667 X ,1667 X ,2500 X ,2500 X ,2500 X 52 + S 8 = ,5956 X ,5956 X ,8934 X ,8934 X ,8934 X 52 + S 9 = ,4278 X ,4278 X ,6417 X ,6417 X ,6417 X 52 + S 10 = ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X 52 + S 11 = ,6098 X ,6098 X ,0816 X ,0816 X ,0816 X 52 + S 12 = ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X 52 + S 13 = ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X 52 + S 14 = ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X 52 + S 15 = ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X 52 + S 16 = ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X 52 + S 17 = X 12 + S 18 = X 22 + S 19 = X 32 + S 20 =

60 139 X 42 + S 21 = X 52 + S 22 = ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X ,0083 X 53 + S 1 = ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X 53 + S 2 = ,0278 X ,0278 X ,0333 X ,0333 X ,0333 X 53 + S 3 = ,1750 X ,1750 X ,2125 X ,2125 X ,2125 X 53 + S 4 = ,0583 X ,0583 X ,0708 X ,0708 X ,0708 X 53 + S 5 = ,6694 X ,6694 X ,5040 X ,5040 X ,5040 X 53 + S 6 = ,4546 X ,4546 X ,9934 X ,9934 X ,9934 X 53 + S 7 = ,1667 X ,1667 X ,2500 X ,2500 X ,2500 X 53 + S 8 = ,5956 X ,5956 X ,8934 X ,8934 X ,8934 X 53 + S 9 = ,4278 X ,4278 X ,6417 X ,6417 X ,6417 X 53 + S 10 = ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X ,4063 X 53 + S 11 = ,6098 X ,6098 X ,0816 X ,0816 X ,0816 X 53 + S 12 = ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X ,4295 X 53 + S 13 = ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X ,3363 X 53 + S 14 = ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X ,8513 X 53 + S 15 = ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X ,4769 X 53 + S 16 = ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X ,3513 X 53 + S 17 = X 13 + S 18 = X 23 + S 19 = X 33 + S 20 = X 43 + S 21 =

61 140 X 53 + S 22 = Untuk mempermudah dalam mengiterasi persamaan di atas, maka kita membuatnya dalam bentuk table. Berikut ini adalah pengiterasiannya :

62 141 Tabel 5.30 Pengiterasian Simplex Agustus 2005 Tahap Dasar Basic Z X 11 X 21 X 31 X 41 X 51 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , S 1 0 0,0083 0,0083 0,0083 0,0083 0, S 2 0 0,0278 0,0278 0,0333 0,0333 0, S 3 0 0,0278 0,0278 0,0333 0,0333 0, S 4 0 0,1750 0,1750 0,2125 0,2125 0, S 5 0 0,0583 0,0583 0,0708 0,0708 0, S 6 0 1,6694 1,6694 2,5040 2,5040 2, S 7 0 2,4546 2,4546 2,9934 2,9934 2, S 8 0 0,1667 0,1667 0,2500 0,2500 0, S 9 0 4,5956 4,5956 6,8934 6,8934 6, S ,4278 4,4278 6,6417 6,6417 6, S ,4063 5,4063 5,4063 5,4063 5, S ,6098 1,6098 2,0816 2,0816 2, S ,4295 4,4295 4,4295 4,4295 4, S ,3363 7,3363 7,3363 7,3363 7, S ,8513 7,8513 7,8513 7,8513 7, S ,4769 1,4769 1,4769 1,4769 1, S ,3513 0,3513 0,3513 0,3513 0, S S S S S Pivot Column Pivot Row Pivot Element : X 11 : S 18 : 1

63 142 Tabel 5.31 Pengiterasian Simplex Agustus 2005 Tahap Iterasi Pertama Basic Z X 11 X 21 X 31 X 41 X 51 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,4544 S ,0083 0,0083 0,0083 0, , ,0000 S ,0278 0,0333 0,0333 0, , ,3333 S ,0278 0,0333 0,0333 0, , ,3333 S ,1750 0,2125 0,2125 0, , ,0000 S ,0583 0,0708 0,0708 0, , ,0000 S ,6694 2,5040 2,5040 2, , ,1384 S ,4546 2,9934 2,9934 2, , ,4596 S ,1667 0,2500 0,2500 0, , ,0000 S ,5956 6,8934 6,8934 6, , ,2364 S ,4278 6,6417 6,6417 6, , ,3946 S ,4063 5,4063 5,4063 5, , ,7031 S ,6098 2,0816 2,0816 2, , ,1669 S ,4295 4,4295 4,4295 4, , ,9388 S ,3363 7,3363 7,3363 7, , ,3477 S ,8513 7,8513 7,8513 7, , ,6417 S ,4769 1,4769 1,4769 1, , ,7904 S ,3513 0,3513 0,3513 0, , ,3051 X ,0000 S ,0000 S ,0000 S ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 21 Pivot Row : S 19 Pivot Element : 1

64 143 Tabel 5.32 Pengiterasian Simplex Agustus 2005 Tahap Iterasi Kedua Basic Z X 11 X 21 X 31 X 41 X 51 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,0145 S ,0083 0,0083 0, ,0083-0, ,0000 S ,0333 0,0333 0, ,0278-0, ,6667 S ,0333 0,0333 0, ,0278-0, ,6667 S ,2125 0,2125 0, ,1750-0, ,0000 S ,0708 0,0708 0, ,0583-0, ,0000 S ,5040 2,5040 2, ,6694-1, ,2655 S ,9934 2,9934 2, ,4546-2, ,3322 S ,2500 0,2500 0, ,1667-0, ,0000 S ,8934 6,8934 6, ,5956-4, ,5704 S ,6417 6,6417 6, ,4278-4, ,5981 S ,4063 5,4063 5, ,4063-5, ,7581 S ,0816 2,0816 2, ,6098-1, ,6471 S ,4295 4,4295 4, ,4295-4, ,4140 S ,3363 7,3363 7, ,3363-7, ,1165 S ,8513 7,8513 7, ,8513-7, ,4401 S ,4769 1,4769 1, ,4769-1, ,2400 S ,3513 0,3513 0, ,3513-0, ,1294 X ,0000 X ,0000 S ,0000 S ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 31 Pivot Row : S 20 Pivot Element : 1

65 144 Tabel 5.33 Pengiterasian Simplex Agustus 2005 Tahap Iterasi Ketiga Basic Z X 11 X 21 X 31 X 41 X 51 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,7633 S ,0083 0, ,0083-0,0083-0, ,0000 S ,0333 0, ,0278-0,0278-0, ,6667 S ,0333 0, ,0278-0,0278-0, ,6667 S ,2125 0, ,1750-0,1750-0, ,0000 S ,0708 0, ,0583-0,0583-0, ,0000 S ,5040 2, ,6694-1,6694-2, ,2212 S ,9934 2, ,4546-2,4546-2, ,1323 S ,2500 0, ,1667-0,1667-0, ,0000 S ,8934 6, ,5956-4,5956-6, ,9160 S ,6417 6, ,4278-4,4278-6, ,0665 S ,4063 5, ,4063-5,4063-5, ,9899 S ,0816 2, ,6098-1,6098-2, ,3679 S ,4295 4, ,4295-4,4295-4, ,5687 S ,3363 7, ,3363-7,3363-7, ,4192 S ,8513 7, ,8513-7,8513-7, ,8581 S ,4769 1, ,4769-1,4769-1, ,2345 S ,3513 0, ,3513-0,3513-0, ,2089 X ,0000 X ,0000 X ,0000 S ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 41 Pivot Row : S 21 Pivot Element : 1

66 145 Tabel 5.34 Pengiterasian Simplex Agustus 2005 Tahap Iterasi Keempat Basic Z X 11 X 21 X 31 X 41 X 51 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,9664 S , ,0083-0,0083-0,0083-0, ,0000 S , ,0278-0,0278-0,0333-0, ,6667 S , ,0278-0,0278-0,0333-0, ,6667 S , ,1750-0,1750-0,2125-0, ,0000 S , ,0583-0,0583-0,0708-0, ,0000 S , ,6694-1,6694-2,5040-2, ,7358 S , ,4546-2,4546-2,9934-2, ,8017 S , ,1667-0,1667-0,2500-0, ,0000 S , ,5956-4,5956-6,8934-6, ,3242 S , ,4278-4,4278-6,6417-6, ,4181 S , ,4063-5,4063-5,4063-5, ,7893 S , ,6098-1,6098-2,0816-2, ,1885 S , ,4295-4,4295-4,4295-4, ,8516 S , ,3363-7,3363-7,3363-7, ,9519 S , ,8513-7,8513-7,8513-7, ,2436 S , ,4769-1,4769-1,4769-1, ,7009 S , ,3513-0,3513-0,3513-0, ,5485 X ,0000 X ,0000 X ,0000 X ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 51 Pivot Row : S 4 Pivot Element : 0,2125

67 146 Tabel 5.35 Pengiterasian Simplex Agustus 2005 Tahap Optimal Basic Z X 11 X 21 X 31 X 41 X 51 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , ,7918 S , ,0015-0, ,0588 S , ,0003-0, ,9020 S , ,0003-0, ,9020 X , ,8235-0, ,9412 S , ,0000 0, ,0000 S , ,3928 0, ,6042 S , ,0106 0, ,4478 S , ,0392 0, ,7647 S , ,0813 1, ,7321 S , ,0418 1, ,7875 S , ,9540-0, ,3008 S , ,1045 0, ,3050 S , ,7817-0, ,9753 S , ,2946-1, ,3461 S , ,3855-1, ,4364 S , ,2606-0, ,0144 S , ,0620-0, ,0855 X ,0000 X ,0000 X ,0000 X ,0000 S , ,8235 0, ,0588

68 147 Tabel 5.36 Pengiterasian Simplex September 2005 Tahap Dasar Basic Z X 12 X 22 X 32 X 42 X 52 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , S 1 0 0,0083 0,0083 0,0083 0,0083 0, S 2 0 0,0278 0,0278 0,0333 0,0333 0, S 3 0 0,0278 0,0278 0,0333 0,0333 0, S 4 0 0,1750 0,1750 0,2125 0,2125 0, S 5 0 0,0583 0,0583 0,0708 0,0708 0, S 6 0 1,6694 1,6694 2,5040 2,5040 2, S 7 0 2,4546 2,4546 2,9934 2,9934 2, S 8 0 0,1667 0,1667 0,2500 0,2500 0, S 9 0 4,5956 4,5956 6,8934 6,8934 6, S ,4278 4,4278 6,6417 6,6417 6, S ,4063 5,4063 5,4063 5,4063 5, S ,6098 1,6098 2,0816 2,0816 2, S ,4295 4,4295 4,4295 4,4295 4, S ,3363 7,3363 7,3363 7,3363 7, S ,8513 7,8513 7,8513 7,8513 7, S ,4769 1,4769 1,4769 1,4769 1, S ,3513 0,3513 0,3513 0,3513 0, S S S S S Pivot Column Pivot Row Pivot Element : X 12 : S 18 : 1

69 148 Tabel 5.37 Pengiterasian Simplex September 2005 Tahap Iterasi Pertama Basic Z X 12 X 22 X 32 X 42 X 52 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,1481 S ,0083 0,0083 0,0083 0, , ,0000 S ,0278 0,0333 0,0333 0, , ,3333 S ,0278 0,0333 0,0333 0, , ,3333 S ,1750 0,2125 0,2125 0, , ,0000 S ,0583 0,0708 0,0708 0, , ,0000 S ,6694 2,5040 2,5040 2, , ,6095 S ,4546 2,9934 2,9934 2, , ,2112 S ,1667 0,2500 0,2500 0, , ,0000 S ,5956 6,8934 6,8934 6, , ,5025 S ,4278 6,6417 6,6417 6, , ,3009 S ,4063 5,4063 5,4063 5, , ,1128 S ,6098 2,0816 2,0816 2, , ,7983 S ,4295 4,4295 4,4295 4, , ,4866 S ,3363 7,3363 7,3363 7, , ,5156 S ,8513 7,8513 7,8513 7, , ,2833 S ,4769 1,4769 1,4769 1, , ,0108 S ,3513 0,3513 0,3513 0, , ,5819 X ,0000 S ,0000 S ,0000 S ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 22 Pivot Row : S 19 Pivot Element : 1

70 149 Tabel 5.38 Pengiterasian Simplex September 2005 Tahap Iterasi Kedua Basic Z X 12 X 22 X 32 X 42 X 52 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,6769 S ,0083 0,0083 0, ,0083-0, ,0000 S ,0333 0,0333 0, ,0278-0, ,0000 S ,0333 0,0333 0, ,0278-0, ,0000 S ,2125 0,2125 0, ,1750-0, ,0000 S ,0708 0,0708 0, ,0583-0, ,0000 S ,5040 2,5040 2, ,6694-1, ,6306 S ,9934 2,9934 2, ,4546-2, ,4071 S ,2500 0,2500 0, ,1667-0, ,0000 S ,8934 6,8934 6, ,5956-4, ,3437 S ,6417 6,6417 6, ,4278-4, ,7263 S ,4063 5,4063 5, ,4063-5, ,5603 S ,0816 2,0816 2, ,6098-1, ,5063 S ,4295 4,4295 4, ,4295-4, ,2330 S ,3363 7,3363 7, ,3363-7, ,6272 S ,8513 7,8513 7, ,8513-7, ,5121 S ,4769 1,4769 1, ,4769-1, ,8180 S ,3513 0,3513 0, ,3513-0, ,4023 X ,0000 X ,0000 S ,0000 S ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 32 Pivot Row : S 20 Pivot Element : 1

71 150 Tabel 5.39 Pengiterasian Simplex September 2005 Tahap Iterasi Ketiga Basic Z X 12 X 22 X 32 X 42 X 52 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,0773 S ,0083 0, ,0083-0,0083-0, ,0000 S ,0333 0, ,0278-0,0278-0, ,0000 S ,0333 0, ,0278-0,0278-0, ,0000 S ,2125 0, ,1750-0,1750-0, ,0000 S ,0708 0, ,0583-0,0583-0, ,0000 S ,5040 2, ,6694-1,6694-2, ,1768 S ,9934 2, ,4546-2,4546-2, ,6167 S ,2500 0, ,1667-0,1667-0, ,0000 S ,8934 6, ,5956-4,5956-6, ,1529 S ,6417 6, ,4278-4,4278-6, ,6794 S ,4063 5, ,4063-5,4063-5, ,9610 S ,0816 2, ,6098-1,6098-2, ,6690 S ,4295 4, ,4295-4,4295-4, ,0630 S ,3363 7, ,3363-7,3363-7, ,5458 S ,8513 7, ,8513-7,8513-7, ,6157 S ,4769 1, ,4769-1,4769-1, ,9539 S ,3513 0, ,3513-0,3513-0, ,8301 X ,0000 X ,0000 X ,0000 S ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 42 Pivot Row : S 21 Pivot Element : 1

72 151 Tabel 5.40 Pengiterasian Simplex September 2005 Tahap Iterasi Keempat Basic Z X 12 X 22 X 32 X 42 X 52 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,0739 S , ,0083-0,0083-0,0083-0, ,0000 S , ,0278-0,0278-0,0333-0, ,0000 S , ,0278-0,0278-0,0333-0, ,0000 S , ,1750-0,1750-0,2125-0, ,0000 S , ,0583-0,0583-0,0708-0, ,0000 S , ,6694-1,6694-2,5040-2, ,7101 S , ,4546-2,4546-2,9934-2, ,8910 S , ,1667-0,1667-0,2500-0, ,0000 S , ,5956-4,5956-6,8934-6, ,9872 S , ,4278-4,4278-6,6417-6, ,6296 S , ,4063-5,4063-5,4063-5, ,5024 S , ,6098-1,6098-2,0816-2, ,9897 S , ,4295-4,4295-4,4295-4, ,1967 S , ,3363-7,3363-7,3363-7, ,7012 S , ,8513-7,8513-7,8513-7, ,8341 S , ,4769-1,4769-1,4769-1, ,4785 S , ,3513-0,3513-0,3513-0, ,9606 X ,0000 X ,0000 X ,0000 X ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 52 Pivot Row : S 4 Pivot Element : 0,2125

73 152 Tabel 5.41 Pengiterasian Simplex September 2005 Tahap Optimal Basic Z X 12 X 22 X 32 X 42 X 52 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , ,6631 S , ,0015-0, ,8235 S , ,0003-0, ,2941 S , ,0003-0, ,2941 X , ,8235-0, ,1765 S , ,0000 0, ,0000 S , ,3928 0, ,9889 S , ,0106 0, ,0860 S , ,0392 0, ,7059 S , ,0813 1, ,4325 S , ,0418 1, ,6397 S , ,9540-0, ,6189 S , ,1045 0, ,8719 S , ,7817-0, ,3551 S , ,2946-1, ,5539 S , ,3855-1, ,3315 S , ,2606-0, ,5870 S , ,0620-0, ,6042 X ,0000 X ,0000 X ,0000 X ,0000 S , ,8235 0, ,8235

74 153 Tabel 5.42 Pengiterasian Simplex Oktober 2005 Tahap Dasar Basic Z X 13 X 23 X 33 X 43 X 53 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , S 1 0 0,0083 0,0083 0,0083 0,0083 0, S 2 0 0,0278 0,0278 0,0333 0,0333 0, S 3 0 0,0278 0,0278 0,0333 0,0333 0, S 4 0 0,1750 0,1750 0,2125 0,2125 0, S 5 0 0,0583 0,0583 0,0708 0,0708 0, S 6 0 1,6694 1,6694 2,5040 2,5040 2, S 7 0 2,4546 2,4546 2,9934 2,9934 2, S 8 0 0,1667 0,1667 0,2500 0,2500 0, S 9 0 4,5956 4,5956 6,8934 6,8934 6, S ,4278 4,4278 6,6417 6,6417 6, S ,4063 5,4063 5,4063 5,4063 5, S ,6098 1,6098 2,0816 2,0816 2, S ,4295 4,4295 4,4295 4,4295 4, S ,3363 7,3363 7,3363 7,3363 7, S ,8513 7,8513 7,8513 7,8513 7, S ,4769 1,4769 1,4769 1,4769 1, S ,3513 0,3513 0,3513 0,3513 0, S S S S S Pivot Column Pivot Row Pivot Element : X 13 : S 18 : 1

75 154 Tabel 5.43 Pengiterasian Simplex Oktober 2005 Tahap Iterasi Pertama Basic Z X 13 X 23 X 33 X 43 X 53 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,0606 S ,0083 0,0083 0,0083 0, , ,0000 S ,0278 0,0333 0,0333 0, , ,3333 S ,0278 0,0333 0,0333 0, , ,3333 S ,1750 0,2125 0,2125 0, , ,0000 S ,0583 0,0708 0,0708 0, , ,0000 S ,6694 2,5040 2,5040 2, , ,7440 S ,4546 2,9934 2,9934 2, , ,5688 S ,1667 0,2500 0,2500 0, , ,0000 S ,5956 6,8934 6,8934 6, , ,8643 S ,4278 6,6417 6,6417 6, , ,2741 S ,4063 5,4063 5,4063 5, , ,0870 S ,6098 2,0816 2,0816 2, , ,6930 S ,4295 4,4295 4,4295 4, , ,0717 S ,3363 7,3363 7,3363 7, , ,2779 S ,8513 7,8513 7,8513 7, , ,4666 S ,4769 1,4769 1,4769 1, , ,2166 S ,3513 0,3513 0,3513 0, , ,6610 X ,0000 S ,0000 S ,0000 S ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 23 Pivot Row : S 19 Pivot Element : 1

76 155 Tabel 5.44 Pengiterasian Simplex Oktober 2005 Tahap Iterasi Kedua Basic Z X 13 X 23 X 33 X 43 X 53 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,5019 S ,0083 0,0083 0, ,0083-0, ,0000 S ,0333 0,0333 0, ,0278-0, ,0000 S ,0333 0,0333 0, ,0278-0, ,0000 S ,2125 0,2125 0, ,1750-0, ,0000 S ,0708 0,0708 0, ,0583-0, ,0000 S ,5040 2,5040 2, ,6694-1, ,8997 S ,9934 2,9934 2, ,4546-2, ,1223 S ,2500 0,2500 0, ,1667-0, ,0000 S ,8934 6,8934 6, ,5956-4, ,0672 S ,6417 6,6417 6, ,4278-4, ,6727 S ,4063 5,4063 5, ,4063-5, ,5087 S ,0816 2,0816 2, ,6098-1, ,2956 S ,4295 4,4295 4, ,4295-4, ,4032 S ,3363 7,3363 7, ,3363-7, ,1518 S ,8513 7,8513 7, ,8513-7, ,8787 S ,4769 1,4769 1, ,4769-1, ,2297 S ,3513 0,3513 0, ,3513-0, ,5605 X ,0000 X ,0000 S ,0000 S ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 33 Pivot Row : S 20 Pivot Element : 1

77 156 Tabel 5.45 Pengiterasian Simplex Oktober 2005 Tahap Iterasi Ketiga Basic Z X 13 X 23 X 33 X 43 X 53 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,7012 S ,0083 0, ,0083-0,0083-0, ,0000 S ,0333 0, ,0278-0,0278-0, ,0000 S ,0333 0, ,0278-0,0278-0, ,0000 S ,2125 0, ,1750-0,1750-0, ,0000 S ,0708 0, ,0583-0,0583-0, ,0000 S ,5040 2, ,6694-1,6694-2, ,7824 S ,9934 2, ,4546-2,4546-2, ,0994 S ,2500 0, ,1667-0,1667-0, ,0000 S ,8934 6, ,5956-4,5956-6, ,7808 S ,6417 6, ,4278-4,4278-6, ,5590 S ,4063 5, ,4063-5,4063-5, ,8664 S ,0816 2, ,6098-1,6098-2, ,5417 S ,4295 4, ,4295-4,4295-4, ,5417 S ,3363 7, ,3363-7,3363-7, ,0074 S ,8513 7, ,8513-7,8513-7, ,9544 S ,4769 1, ,4769-1,4769-1, ,7086 S ,3513 0, ,3513-0,3513-0, ,7867 X ,0000 X ,0000 X ,0000 S ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 43 Pivot Row : S 21 Pivot Element : 1

78 157 Tabel 5.46 Pengiterasian Simplex Oktober 2005 Tahap Iterasi Keempat Basic Z X 13 X 23 X 33 X 43 X 53 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , , , ,4967 S , ,0083-0,0083-0,0083-0, ,0000 S , ,0278-0,0278-0,0333-0, ,0000 S , ,0278-0,0278-0,0333-0, ,0000 S , ,1750-0,1750-0,2125-0, ,0000 S , ,0583-0,0583-0,0708-0, ,0000 S , ,6694-1,6694-2,5040-2, ,6521 S , ,4546-2,4546-2,9934-2, ,1411 S , ,1667-0,1667-0,2500-0, ,0000 S , ,5956-4,5956-6,8934-6, ,5194 S , ,4278-4,4278-6,6417-6, ,4422 S , ,4063-5,4063-5,4063-5, ,3648 S , ,6098-1,6098-2,0816-2, ,9458 S , ,4295-4,4295-4,4295-4, ,9839 S , ,3363-7,3363-7,3363-7, ,1000 S , ,8513-7,8513-7,8513-7, ,1450 S , ,4769-1,4769-1,4769-1, ,5763 S , ,3513-0,3513-0,3513-0, ,7157 X ,0000 X ,0000 X ,0000 X ,0000 S ,0000 Pivot Column : X 53 Pivot Row : S 4 Pivot Element : 0,2125

79 158 Tabel 5.47 Pengiterasian Simplex Oktober 2005 Tahap Optimal Basic Z X 13 X 23 X 33 X 43 X 53 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 S 13 S 14 S 15 S 16 S 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 Solution Z , , , ,9338 S , ,0015-0, ,5882 S , ,0003-0, ,3529 S , ,0003-0, ,3529 X , ,8235-0, ,4118 S , ,0000 0, ,0000 S , ,3928 0, ,2196 S , ,0106 0, ,5133 S , ,0392 0, ,6471 S , ,0813 1, ,6152 S , ,0418 1, ,1229 S , ,9540-0, ,9627 S , ,1045 0, ,8024 S , ,7817-0, ,1498 S , ,2946-1, ,9994 S , ,3855-1, ,0432 S , ,2606-0, ,9538 S , ,0620-0, ,0439 X ,0000 X ,0000 X ,0000 X ,0000 S , ,8235 0, ,5882

80 159 Dari tabel di atas kita dapat melihat bahwa produksi optimal untuk bulan Agustus Oktober 2005 adalah : Tabel 5.48 Jumlah Produksi Optimal Bulan Agustus Oktober 2005 Produk Agustus 05 September 05 Oktober 05 Ukuran Ukuran 9 1/ Ukuran Ukuran 10 1/ Ukuran Tabel 5.49 Maksimasi Keuntungan Bulan Agustus 2005 Produk Jumlah Produksi Optimal (unit) Keuntungan Per Unit Keuntungan Ukuran Rp 1292,8555 Rp ,4544 Ukuran 9 1/ Rp 1292,8555 Rp ,5601 Ukuran Rp 999,7149 Rp ,7488 Ukuran 10 1/ Rp 999,7149 Rp ,2031 Ukuran Rp 999,7149 Rp ,8254 Total Rp ,7918 Tabel 5.50 Maksimasi Keuntungan Bulan September 2005 Produk Jumlah Produksi Optimal (unit) Keuntungan Per Unit Keuntungan Ukuran Rp 1292,8555 Rp ,1481 Ukuran 9 1/ Rp 1292,8555 Rp ,5288 Ukuran Rp 999,7149 Rp ,4004 Ukuran 10 1/ Rp 999,7149 Rp ,9966 Ukuran Rp 999,7149 Rp ,5892 Total Rp ,6631

81 160 Produk Tabel 5.51 Maksimasi Keuntungan Bulan Oktober 2005 Jumlah Produksi Optimal (unit) Keuntungan Per Unit Keuntungan Ukuran Rp 1292,8555 Rp ,0606 Ukuran 9 1/ Rp 1292,8555 Rp ,4413 Ukuran Rp 999,7149 Rp ,1993 Ukuran 10 1/ Rp 999,7149 Rp ,7955 Ukuran Rp 999,7149 Rp ,4371 Total Rp , Validasi Model Optimasi Setelah mendapatkan hasil dari perhitungan optimasi maka kita melakukan validasi terhadap model optimasi jumlah produksi dengan membandingkan keuntungan aktual yang diperoleh perusahaan berdasarkan jumlah penjualan yang sebenarnya dengan keuntungan yang diperoleh berdasarkan perhitungan jumlah produksi optimal. Data aktual yang digunakan adalah data aktual untuk bulan Agustus Berikut ini adalah jumlah produksi aktual dari perusahaan untuk bulan Agustus 2005 : Produk Tabel 5.52 Data Aktual Bulan Agustus 2005 Jumlah Produksi Aktual (unit) Keuntungan Per Unit Keuntungan Ukuran Rp 1292,8555 Rp ,3669 Ukuran 9 1/ Rp 1292,8555 Rp ,5540 Ukuran Rp 999,7149 Rp ,7955 Ukuran 10 1/ Rp 999,7149 Rp ,3270 Ukuran Rp 999,7149 Rp ,0065 Total Rp ,0499 Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa total keuntungan yang diperoleh perusahaan pada bulan Agustus 2005 adalah Rp ,0499.

82 161 Apabila keuntungan yang diperoleh dari perhitungan optimasi lebih besar daripada keuntungan aktual maka dapat dikatakan bahwa model valid. Berikut ini adalah perbandingan tersebut : Tabel 5.53 Perbandingan Keuntungan Aktual dan Keuntungan Hasil Optimasi Bulan Agustus 2005 Produk Jumlah Produksi Aktual Keuntungan Jumlah Produksi Optimasi Keuntungan Ukuran Rp , Rp ,4544 Ukuran 9 1/ Rp , Rp ,5601 Ukuran Rp , Rp ,7488 Ukuran 10 1/ Rp , Rp ,2031 Ukuran Rp , Rp ,8254 Total Keuntungan Rp ,0499 Rp ,7918 Dari tabel diatas, dapat dilihat bahwa keuntungan hasil perhitungan optimasi lebih besar daripada keuntungan aktual perusahaan, maka dapat dikatakan bahwa model valid.

83 Analisis Data dan Pembahasan Analisa Perhitungan Waktu Baku Waktu baku yang digunakan di sini diperoleh dengan melakukan serangkaian perhitungan, dimana pertama-tama kita melakukan pengukuran waktu dengan menggunakan stopwatch. Dari pengukuran inilah kita memperoleh waktu siklus, dimana waktu siklus yang dimaksud adalah waktu siklus rata-rata dari 30 data waktu siklus yang telah diuji keseragaman dan kecukupan datanya. Setelah menambahkan faktor penyesuaian dan kelonggaran pada waktu siklus elemen pekerjaan, maka kita akan memperoleh waktu baku. Penyesuaian yang digunakan adalah metode Westinghouse yang mengarahkan penilaian ke dalam 4 faktor yang terbagi dalam kelas-kelas dengan nilainya masing-masing, sehingga memungkinkan penilaian secara objektif dan sekaligus menyebabkan penilaian bersifat subjektif karena pengukurlah yang menentukan penilaian tersebut. Kelonggaran yang diberikan didasarkan atas faktorfaktor yang berpengaruh, seperti tenaga yang dikeluarkan, sikap kerja, gerakan kerja, kelelahan mata, keadaan temperatur tempat kerja, keadaan atmosfer, keadaan lingkungan yang baik dan kelonggaran untuk kebutuhan pribadi. Waktu baku ini merupakan persamaan pembatas kapasitas produksi pada model Linear Programming untuk perhitungan optimasi jumlah produksi dan maksimasi keuntungan Analisa Perhitungan Kapasitas Produksi Kapasitas produksi adalah banyaknya jumlah output yang dapat dihasilkan dari proses produksi untuk setiap elemen pekerjaan. Kapasitas yang dimaksud adalah jumlah produk per unit yang dihasilkan per hari yang diperoleh dengan membagi waktu kerja per hari dengan waktu baku dari tiap elemen pekerjaan. Beberapa elemen pekerjaan,

84 163 seperti pemotongan awal, pencampuran, pengerollan dan pendinginan dilakukan untuk menyelesaikan 1 batch. Jadi untuk elemen pekerjaan tersebut, kapasitas yang diperoleh adalah kapasitas produksi dalam satuan batch per hari. Sedangkan untuk elemen pekerjaan lainnya, kapasitas yang diperoleh adalah kapasitas produksi dalam satuan unit per hari Analisa Perhitungan Target Produksi Target produksi adalah jumlah minimal produk yang dihasilkan agar dapat memenuhi permintaan konsumen. Dalam menentukan target produksi ini digunakan beberapa metode peramalan. Sebelum melakukan peramalan, data penjualan periode sebelumnya diplot terlebih dahulu untuk mengetahui bagaimana pola data yang terbentuk. Berdasarkan pola data tersebut, dapat ditentukan beberapa metode peramalan yang sesuai. Metode peramalan yang digunakan adalah metode Regresi Linier dan Triple Exponensial Smooting/Quadratic (α = 0,019). Kedua metode ini cocok untuk digunakan pada pola data stationer/horisontal, seperti yang terplot pada grafik penjualan perusahaan. Dari beberapa metode peramalan tersebut, dipilih metode peramalan terbaik berdasarkan nilai statistik ketepatan peramalan, yaitu MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Square Error), SDE (Square Deviation Error) dan MAPE (Mean Absolute Percent Error). Metode peramalan dengan nilai statistik ketepatan terkecillah yang akan dipilih dan berdasarkan metode ini dapat ditentukan jumlah permintaan untuk periode mendatang (target produksi).

85 Analisa Plot Data Penjualan Perhitungan target produksi ini menggunakan data penjualan periode Agustus 2002 sampai Juli Berikut ini adalah plot data penjualan untuk sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11 : Penjualan Grafik Pola Data Penjualan Sandal Ukuran Periode Gambar 5.3 Plot Data Penjualan Sandal Ukuran 9 Series1 Penjualan Grafik Pola Data Penjualan Sandal Ukuran 9, Periode Series1 Gambar 5.4 Plot Data Penjualan Sandal Ukuran 9 1/2

86 165 Penjualan Grafik Pola Data Penjualan Sandal Ukuran Periode Series1 Gambar 5.5 Plot Data Penjualan Sandal Ukuran 10 Penjualan Grafik Pola Data Penjualan Sandal Ukuran 10, Periode Series1 Gambar 5.6 Plot Data Penjualan Sandal Ukuran 10 1/2 Penjualan Grafik Pola Data Penjualan Sandal Ukuran Periode Gambar 5.7 Plot Data Penjualan Sandal Ukuran 11 Series1

87 166 Berdasarkan kelima pola data penjualan di atas, dapat dilihat bahwa data-data yang ada menunjukkan peningkatan dan penurunan yang tidak beraturan pada setiap periodenya. Pada pola data sandal ukuran 10 dan 10 1/2 kadang-kadang terdapat data yang meningkat atau menurun secara drastis, namun itu pun tidak membentuk pola yang teratur. Perbedaan pada kelima pola data tersebut adalah range yang berbeda-beda pada fluktuasi datanya, dimana data untuk sandal ukuran 10 dan 10 1/2 memperlihatkan range fluktuasi yang lebih besar daripada yang lainnya, sedangkan range terkecil terdapat pada data sandal ukuran 11. Perbedaan range ini menunjukkan bahwa rata-rata konsumen yang membeli sandal jepit, menggunakan sandal ukuran 10 atau 10 1/2, sedangkan pengguna terkecil adalah pengguna sandal jepit ukuran 11. Data-data tersebut berfluktuasi di sekitar nilai rata-ratanya (mean), sehingga kita dapat menyimpulkan bahwa pola data penjualan produk sandal jepit membentuk pola stationer/horizontal. Selain itu, pola data stationer ini juga menunjukkan kecenderungan trend, dimana terjadi peningkatan penjualan yang berkala dari tahun ke tahun, peningkatan tersebut tidak terjadi secara drastis, namun tetap saja menunjukkan peningkatan. Hal ini mungkin dapat terlihat lebih jelas pada grafik data sandal ukuran 10 dan 10 1/2. Ini menunjukkan bahwa perlahan tapi pasti perusahaan telah mengalami kemajuan selama jangka waktu ke-36 periode tersebut Analisa Peramalan Setelah membandingkan nilai MAE, MSE, SDE dan MAPE, maka diperoleh metode peramalan dengan nilai kesalahan terkecil, yaitu metode Regresi Linier, sehingga metode inilah yang akan digunakan dalam peramalan.

88 167 Tabel 5.54 Statistik Ketepatan Peramalan Untuk Kelima Produk Metode Ukuran MAE MSE SDE MAPE 9 54, , ,1804 7, /2 70, , ,3068 6,8036 Regresi Linier , , ,1748 7, /2 87, , ,3340 6, , , ,1633 7, , , ,3449 8, /2 91, , ,4204 8,4066 Quadrtic , , ,9209 9, /2 118, , ,0033 8, , , ,3111 8,8079 Grafik Perbandingan MAE 160, , , , , , , ,0000 0, / /2 11 Ukuran Regresi Linier Quadratic Gambar 5.8 Grafik Perbandingan MAE Grafik Perbandingan MSE 35000, , , , , , ,0000 0, / /2 11 Ukuran Regresi Linier Quadratic Gambar 5.9 Grafik Perbandingan MSE

89 168 Grafik Perbandingan SDE 200, , , ,0000 Regresi Linier Quadratic 0, / /2 11 Ukuran Gambar 5.10 Grafik Perbandingan SDE Grafik Perbandingan MAPE 10,0000 8,0000 6,0000 4,0000 Regresi Linier Quadratic 2,0000 0, / /2 11 Ukuran Gambar 5.11 Grafik Perbandingan MAPE Dengan melihat keempat grafik di atas akan lebih memperjelas bahwa, metode Regresi Linierlah yang memberikan statistik peramalan yang lebih kecil Analisa Perhitungan Pemakaian Jam Kerja Mesin Per Unit Beberapa elemen pekerjaan dilakukan secara otomatis dengan menggunakan mesin. Dimana waktu penyelesaian elemen pekerjaan tersebut diambil dari waktu standar beroperasinya mesin tersebut. Mesin pencampuran, pengerollan dan pendinginan

90 169 beroperasi untuk menyelesaikan 1 batch, sehingga waktu baku yang diperoleh adalah waktu baku untuk 1 batch. Waktu ini perlu dikonversi menjadi waktu penyelesaian elemen pekerjaan untuk 1 unit produk. Pemakaian jam mesin ini untuk tiap produk ditentukan dengan membagi waktu baku mesin untuk tiap elemen pekerjaan dengan jumlah produk yang dapat dihasilkan dari 1 batch sehingga akan didapatkan waktu baku mesin untuk 1 unit produk. Untuk elemen pekerjaan pemotongan lembaran karet, waktu baku untuk mesinnya adalah sudah pasti yaitu 4 detik, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lagi untuk memperoleh waktu bakunya seperti yang terjadi pada elemen pekerjaan lain. Pada elemen pekerjaan ini dan elemen pekerjaan lain yang juga menggunakan mesin, seperti pengompresan dan pemotongan spon dan inspeksi, produk yang dihasilkan untuk setiap kali beroperasi adalah lebih dari satu unit, sehingga untuk memperoleh waktu baku per unit produk, kita membagi waktu bakunya dengan produk yang dihasilkan setiap satu kali beroperasi. Waktu baku mesin untuk 1 unit produk tersebut akan menjadi persamaan pembatas kapasitas jam kerja mesin dalam model Linear Programming Analisa Perhitungan Pemakaian Jam Kerja Tenaga Kerja Per Unit Di sini kita juga melakukan cara yang sama seperti pada saat kita menghitung pemakaian jam kerja mesin per unit, hanya bedanya di sini kita melakukan perhitungan waktu baku terhadap elemen pekerjaan yang dilakukan oleh tenaga kerja. Waktu baku yang diperoleh untuk elemen pekerjaan pemotongan awal dilakukan untuk menyelesaikan 1 batch. Sehingga untuk elemen pekerjaan tersebut perlu dihitung waktu baku yang diperlukan untuk menyelesaikan 1 unit produk. Pemakaian jam kerja tenaga

91 170 kerja ini ditentukan dengan membagi waktu baku elemen pekerjaan dengan jumlah produk yang dapat dihasilkan dari 1 batch. Sedangkan untuk elemen pekerjaan lain, seperti pelubangan, perakitan dan pengemasan sepasang sandal, waktu yang diperoleh merupakan waktu baku per unitnya, dan untuk elemen pekerjaan pengemasan setengah lusin dan pengemasan karung, waktu bakunya perlu dibagi lagi dengan produk yang dihasilkan setiap kali pengerjaan. Waktu baku tersebut akan menjadi persamaan pembatas kapasitas jam kerja tenaga kerja pada model Linear Programming Analisa Perhitungan Biaya Produksi dan Keuntungan Biaya produksi adalah besarnya biaya yang diperlukan untuk melakukan suatu proses produksi. Biaya produksi yang diperhitungkan pada tugas akhir ini adalah biaya bahan langsung, biaya bahan tak langsung, dan biaya upah tenaga kerja. Sedangkan biaya lainnya dianggap telah diperhitungkan dalam harga jual. A. Analisa Biaya Bahan Langsung Pada proses pembuatan sandal bahan langsung yang digunakan ada lima jenis, yaitu : kalsium, karet, eva kuantum, BS Warna dan BS Putih. Setiap unit produk berisi campuran bahan tersebut namun dalam komposisi (berat) yang berbeda-beda sehingga biaya bahan langsung untuk setiap ukuran sandal berbeda-beda pula. Biaya bahan langsung diperoleh dengan mengalikan pemakaian bahan langsung untuk tiap produk dengan harga bahan. Melalui perhitungan, biaya bahan langsung untuk pembuatan 1 unit produk adalah : o Untuk Ukuran 9 dan 9 1/2 : Rp 1.438,0139

92 171 o Untuk Ukuran 10, 10 1/2 dan 11 : Rp 1.728,8792 B. Analisa Biaya Bahan Tak Langsung Biaya bahan tak langsung adalah biaya yang dikeluarkan untuk membeli bahanbahan selain bahan langsung yang tidak berkaitan langsung dengan proses produksi, namun diperlukan guna menyelesaikan suatu produk menjadi barang jadi yang dapat dipasarkan, seperti kaitan sandal, plastik satuan, plastik setengah lusinan, karung dan benang kemas. Biaya ini ditentukan berdasarkan pemakaian bahan tak langsung yang diperlukan untuk satu produk dikali dengan harga bahan tersebut. Jadi melalui perhitungan pada pengolahan data, diperoleh biaya bahan tak langsung per 1 unit sandal jepit adalah : o Untuk Ukuran 9 dan 9 1/2 : Rp 1.004,4527 o Untuk Ukuran 10, 10 1/2 dan 11 : Rp 1.004,4527 C. Analisa Biaya Upah Tenaga Kerja Langsung Untuk setiap elemen pekerjaan yang dilakukan secara manual oleh operator perlu ditentukan berapa besarnya upah tenaga kerja yang dikeluarkan perusahaan untuk pembuatan tiap produk. Biaya upah tenaga kerja langsung ini besarnya ditentukan berdasarkan kapasitas produksi dari setiap elemen pekerjaan per hari. Upah tenaga kerja per unit dihitung dengan membagi biaya upah tenaga kerja per hari dengan kapasitas produksi per hari. Upah tenaga kerja adalah upah per hari, sehingga kita tidak perlu lagi membagi upah per bulan dengan banyaknya hari kerja. Untuk elemen pekerjaan tertentu, seperti pemotongan awal, kapasitas produksi per hari yang diperoleh adalah untuk 1 batch produksi. Sehingga untuk memudahkan

93 172 perhitungan, kapasitas produksi per hari tersebut dikonversikan menjadi jumlah per unit produk yang dapat dihasilkan per hari. Konversi ini dilakukan dengan mengalikan kapasitas produksi dengan jumlah produk yang dapat dihasilkan dari 1 batch. Dengan menjumlahkan biaya upah untuk semua elemen pekerjaan, maka biaya upah tenaga kerja langsung per unit adalah : o Untuk Ukuran 9 & 9 1/2 : Rp 14,6779 o Untuk Ukuran 10, 10 1/2 & 11 : Rp 16,9532 Total biaya produksi dihitung dengan menjumlahkan seluruh komponen biaya, yaitu biaya bahan langsung, biaya bahan tak langsung, dan biaya upah tenaga kerja langsung. Biaya produksi per unit untuk sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11 adalah : o Untuk Ukuran 9 & 9 1/2 : Rp 2.457,1445 o Untuk Ukuran 10, 10 1/2 & 11 : Rp 2.750,2851 Jadi seperti yang kita lihat bahwa peningkatan maupun penurunan biaya produksi sangat tergantung pada perubahan harga bahan langsung dan tak langsung, serta perubahan upah tenaga kerja langsung. D. Analisa Keuntungan Per Unit Keuntungan yang diperoleh dari tiap unit produk diperoleh dengan mengurangkan harga jual produk dengan biaya produksi per unit produk. Keuntungan per unit untuk tiap produk adalah : o Untuk Ukuran 9 & 9 1/2 = Rp 3.750,00 Rp 2.457,1445 = Rp 1.292,8555 o Untuk Ukuran 10, 10 1/2 & 11 = Rp 3.750,00 Rp 2.750,2851 = Rp 999,7149

94 173 Dari sini kita dapat melihat bahwa keuntungan per unit produk adalah konstan, kecuali terjadi perubahan terhadap harga bahan baku, maupun terjadi perubahan terhadap komposisi bahan baku yang digunakan dalam proses produksi Analisa Formulasi Model Optimasi Dari data-data yang telah dikumpulkan dan diolah dalam perhitungan, dibuat formulasi model Linear Programming untuk menentukan jumlah produksi optimal dari produk sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11. Model optimasi dibuat untuk periode 1 bulan. Variabel keputusan yang diharapkan dari model adalah jumlah produksi optimal dari setiap produk yang dihasilkan. Pembatas yang digunakan adalah pembatas kapasitas produksi dan target produksi. Pembatas kapasitas produksi yang dimaksud adalah kapasitas bahan baku yang dimiliki perusahaan, kapasitas jam kerja tenaga kerja, dan kapasitas jam kerja mesin. Pembatas pertama sampai ke-5 pada model adalah pembatas bahan baku, dimana berturut-turut yaitu kalsium, karet, eva kuantum, BS Warna dan BS Putih. Ruas kiri dari pembatas adalah jumlah bahan baku yang diperlukan untuk membuat sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11. Ruas kanan dari pembatas tersebut adalah rata-rata jumlah bahan baku per bulan yang dimiliki oleh perusahaan untuk membuat sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11. Pembatas tersebut adalah : 1. Kapasitas bahan baku Kalsium 0,0083 X 1t + 0,0083 X 2t + 0,0083 X 3t + 0,0083 X 4t + 0,0083 X 5t Kapasitas bahan baku Karet 0,0278 X 1t + 0,0278 X 2t + 0,0333 X 3t + 0,0333 X 4t + 0,0333 X 5t 43200

95 Kapasitas bahan baku Eva Kuantum 0,0278 X 1t + 0,0278 X 2t + 0,0333 X 3t + 0,0333 X 4t + 0,0333 X 5t Kapasitas bahan baku BS Warna 0,1750 X 1t + 0,1750 X 2t + 0,2125 X 3t + 0,2125 X 4t + 0,2125 X 5t Kapasitas bahan baku BS Putih 0,0583 X 1t + 0,0583 X 2t + 0,0708 X 3t + 0,0708 X 4t + 0,0708 X 5t Pembatas ke-6 sampai dengan pembatas ke-11 adalah pembatas kapasitas jam kerja mesin. Pembatas ini merupakan pembatas untuk elemen pekerjaan yang dilakukan secara otomatis, yaitu elemen pekerjaan pencampuran, pengerollan, pemotongan lembaran karet, pengompresan, pendinginan dan pemotongan spon dan inspeksi. Ruas kiri dari pembatas adalah pemakaian jam kerja mesin untuk menyelesaikan tiap unit produk sedangkan ruas kanan adalah waktu kerja mesin yang tersedia untuk tiap bulan. Ruas kanan ini diperoleh dengan mengalikan jumlah mesin yang tersedia untuk tiap elemen pekerjaan dengan banyaknya jam kerja yang tersedia dalam 1 bulan. Jadi semakin banyak mesin yang dimiliki perusahaan, maka akan semakin banyak pula waktu kerja mesin yang tersedia sehingga dapat menghasilkan jumlah produksi yang semakin besar pula. Pembatas tersebut adalah : 6. Pencampuran 1,6694 X 1t + 1,6694 X 2t + 2,5040 X 3t + 2,5040 X 4t + 2,5040 X 5t H t 7. Pengerollan 2,4546 X 1t + 2,4546 X 2t + 2,9934 X 3t + 2,9934 X 4t + 2,9934 X 5t H t 8. Pemotongan lembaran karet 0,1667 X 1t + 0,1667 X 2t + 0,2500 X 3t + 0,2500 X 4t + 0,2500 X 5t H t

96 Pengompresan 4,5956 X 1t + 4,5956 X 2t + 6,8934 X 3t + 6,8934 X 4t + 6,8934 X 5t H t 10. Pendinginan 4,4278 X 1t + 4,4278 X 2t + 6,6417 X 3t + 6,6417 X 4t + 6,6417 X 5t H t 11. Pemotongan spon dan inspeksi 5,4063 X 1t + 5,4063 X 2t + 5,4063 X 3t + 5,4063 X 4t + 5,4063 X 5t H t Pembatas ke-12 sampai dengan pembatas ke-17 adalah pembatas kapasitas jam kerja tenaga kerja. Pembatas ini adalah untuk elemen pekerjaan yang dilakukan secara manual oleh operator. Ruas kiri dari pembatas adalah waktu baku per unit produk dari tiap elemen pekerjaan. Sedangkan ruas kanan pembatas adalah waktu kerja tenaga kerja dari tiap elemen pekerjaan yang tersedia per bulan. Waktu kerja tenaga kerja ini diperoleh dengan mengalikan jumlah pekerja yang tersedia untuk tiap elemen pekerjaan dengan jumlah jam kerja dalam sebulan. Jumlah tenaga kerja yang tersedia untuk tiap elemen pekerjaan berbeda-beda dimana semakin banyak jumlah pekerja, maka semakin besar pula waktu kerja yang tersedia sehingga dapat menghasilkan jumlah produk yang semakin banyak pula. Pembatas tersebut adalah : 12. Pemotongan awal 1,6098 X 1t + 1,6098 X 2t + 2,0816 X 3t + 2,0816 X 4t + 2,0816 X 5t H t 13. Pelubangan 4,4295 X 1t + 4,4295 X 2t + 4,4295 X 3t + 4,4295 X 4t + 4,4295 X 5t H t 14. Perakitan 7,3363 X 1t + 7,3363 X 2t + 7,3363 X 3t + 7,3363 X 4t + 7,3363 X 5t H t

97 Pengemasan sepasang sandal 7,8513 X 1t + 7,8513 X 2t + 7,8513 X 3t + 7,8513 X 4t + 7,8513 X 5t H t 16. Pengemasan setengah lusin 1,4769 X 1t + 1,4769 X 2t + 1,4769 X 3t + 1,4769 X 4t + 1,4769 X 5t H t 17. Pengemasan karung 0,3513 X 1t + 0,3513 X 2t + 0,3513 X 3t + 0,3513 X 4t + 0,3513 X 5t H t Pembatas ke-18 sampai dengan pembatas ke-22 adalah pembatas target produksi sandal jepit ukuran 9, 9 1/2, 10, 10 1/2 dan 11. Hasil peramalan yang diperoleh melalui metode peramalan terbaik tidak dapat langsung digunakan sebagai target produksi. Hasil peramalan tersebut harus dikurangkan dengan persediaan barang jadi karena persediaan barang jadi yang tersedia akan mengurangi jumlah produk yang diproduksi. Pembatas tersebut adalah : 18. Target produksi sandal ukuran 9 X 1t D 1t I 1t 19. Target produksi sandal ukuran 9 1/2 X 2t D 2t I 2t 20. Target produksi sandal ukuran 10 X 3t D 3t I 3t 21. Target produksi sandal ukuran 10 1/2 X 4t D 4t I 4t 22. Target produksi sandal ukuran 11 X 5t D 5t I 5t

98 Analisa Perhitungan Jumlah Produksi Optimal Bulan Agustus Oktober 2005 Jumlah produksi optimal untuk Agustus Oktober 2005 dihitung dengan memasukkan data hari kerja dan data target produksi dari hasil peramalan bulan Agustus Oktober 2005 ke dalam model optimasi. Dimana data hari kerja tersebut akan merubah ruas kanan pembatas kapasitas produksi pada model. Pada model terdapat variabel H t yang menyatakan banyaknya hari kerja pada bulan tertentu. Dengan adanya variabel H t, akan membuat pembatas kapasitas jam kerja mesin dan jam kerja tenaga kerja setiap periode berbeda-beda. Pada bulan tertentu, dimana terdapat banyak hari libur, hari kerja yang tersedia berkurang dibandingkan dengan bulan-bulan lain, sehingga akan mengurangi kapasitas jam kerja mesin dan tenaga kerja pada bulan tersebut. Namun selain jumlah hari kerja pada satu bulan, kapasitas jam kerja juga dipengaruhi oleh jumlah mesin dan tenaga kerja yang beroperasi. Pada perhitungan ini sendiri, faktor terbesar yang mempengaruhi jumlah produksi dan keuntungan optimal adalah kapasitas bahan baku dan target produksi. Hal ini dapat kita lihat pada kelima tahap iterasi yang telah dilakukan, dimana faktor yang mempengaruhi iterasi (lihat pivot rownya) adalah S 18, S 19, S 20, S 21 dan S 4. Setiap variabel slack ini mewakili setiap persamaan pada fungsi pembatas, jadi pembatas ke-18 sampai pembatas ke-21 adalah pembatas target produksi, sedangkan pembatas ke-4 adalah pembatas kapasitas bahan baku. Dengan demikian, peningkatan terhadap target produksi akan menyebabkan peningkatan terhadap jumlah produksi dan keuntungan perusahaan, yang tentunya harus didukung oleh kapasitas bahan baku yang memadai. Bandingkan saja keuntungan yang didapat pada bulan Agustus dan September 2005,

99 178 dimana keuntungan bulan September lebih besar daripada bulan Agustus karena target produksi bulan September lebih besar daripada target produksi bulan Agustus. Meskipun demikian, kita juga perlu mempertimbangkan jumlah mesin dan tenaga kerja yang tersedia untuk beroperasi, karena kita juga perlu menjaga agar kapasitas jam kerja yang tersedia setara dengan target produksi yang diramalkan. Misalnya saja perusahaan dapat mengurangi jumlah hari kerja, karena dengan hari kerja yang lebih sedikit perusahaan sudah dapat mencapai target yang diinginkan. Apabila terjadi demikian, maka perusahaan dapat menghemat lebih banyak lagi biaya produksinya. Begitu pula sama halnya dengan kapasitas bahan baku, karena apabila target produksi kita besar, namun persediaan bahan baku kita tidak mampu mencukupinya, maka kita tidak dapat mencapai target yang kita inginkan, dan sebaliknya apabila target produksi kita kecil, namun persediaan bahan baku kita berlebihan maka kita akan mengeluarkan biaya lebih untuk biaya simpan. Dengan persediaan bahan baku yang minimum (sesuai dengan kebutuhan), maka biaya simpan dapat dikurangi dan ini berarti penghematan pengeluaran bagi perusahaan. Hal ini dapat menjadi masukan bagi perencanaan persediaan bahan baku perusahaan Analisa Validasi Model Optimasi Validasi model optimasi dilakukan dengan membandingkan jumlah produksi aktual perusahaan bulan Agustus 2005 dengan jumlah produksi optimal hasil perhitungan optimasi untuk bulan Agustus Dalam perhitungan tersebut kita dapat melihat bahwa Linear Programming memberikan hasil yang lebih menguntungkan. Hal ini dapat kita lihat dengan

100 179 membandingkan keuntungan yang diperoleh dengan perhitungan Simplex dengan keuntungan aktual. Dari perbandingan tersebut dapat dikatakan bahwa lebih baik menggunakan model Linear Programming dalam menentukan jumlah produksi dan dapat dikatakan juga bahwa model optimasi valid. (lihat perbandingannya pada tabel 5.53). Berdasarkan perbandingan tersebut, dapat diketahui bahwa pada bulan Agustus 2005 perusahaan tidak berproduksi secara optimal. Ini berarti perusahaan tidak memanfaatkan kapasitas produksinya secara maksimal Seharusnya perusahaan dapat meningkatkan jumlah produksinya sehingga keuntungan yang diperoleh dapat dioptimalkan. Ini berarti perusahaan kehilangan keuntungan sebesar : Rp , Rp ,0499 = Rp , Analisa Sensitivitas Perhitungan Jumlah Produksi Optimal Analisa sensitivitas dilakukan pada hasil perhitungan optimasi Linear Programming yang dapat dilihat pada subbab Analisa sensitivitas bermanfaat untuk menganalisis pengaruh perubahan yang terjadi pada parameter-parameter model, seperti nilai ruas kanan maupun fungsi tujuan terhadap solusi optimal yang telah dicapai. Analisa sensitivitas yang dilakukan meliputi : a. Reduce cost b. Kelebihan atau kekurangan kapasitas (Slack / Surplus)

101 180 A. Analisa Reduce Cost Nilai reduce cost menunjukkan besarnya penurunan nilai koefisien fungsi tujuan yang memungkinkan namun dengan tetap mempertahankan optimalitas hasil yang telah dicapai. Tabel 5.55 Reduce Cost Pada Fungsi Tujuan Variabel Keputusan Solusi Optimal Reduce Cost X X X X X X X X X X X X X X X Dari tabel dapat dilihat bahwa reduce cost untuk semua variabel bernilai nol. Ini berarti bahwa semua variabel keputusan yang diperoleh bernilai positif dan merupakan varibel basis. B. Analisa Kelebihan Kapasitas Produksi Pada hasil pengolahan data Simplex, dapat dilihat bahwa terjadi kelebihan kapasitas produksi, baik pada kapasitas bahan baku, kapasitas jam kerja tenaga kerja, dan kapasitas jam kerja mesin. Kelebihan dan keterbatasan kapasitas ini dapat dilihat pada kolom Solution untuk variabel S.

102 181 Nilai Slack atau Suplus yang positif menunjukkan kelebihan kapasitas yang ada setelah diperoleh solusi optimal dan nilai yang nol menunjukkan kapasitas yang terbatas. Maksud dari kapasitas terbatas adalah bahwa kapasitas yang tersedia telah terpakai semuanya. Berikut adalah kelebihan kapasitas tersebut : Tabel 5.56 Kelebihan Kapasitas Produksi Bulan Agustus Oktober 2005 No Nama Pembatas Kelebihan Kapasitas Agustus'05 September'05 Oktober'05 1 Bahan baku Kalsium 553, , , Bahan baku Karet 122, , , Bahan baku Eva Kuantum 122, , , Bahan baku BS Warna Bahan baku BS Putih Pencampuran , , , Pengerollan , , , Pemotongan lembaran karet , , , Pengompresan , , , Pendinginan , , , Pemotongan spon dan inspeksi , , , Pemotongan awal , , , Pelubangan , , , Perakitan , , , Pengemasan sepasang sandal , , , Pengemasan setengah lusin , , , Pengemasan karung , , ,0439 Dari tabel tersebut dapat terlihat bahwa semua elemen pekerjaan mengalami kelebihan kapasitas, baik untuk kapasitas bahan baku maupun kapasitas jam kerja mesin dan tenaga kerja, kecuali kapasitas bahan baku BS warna dan BS putih. Untuk beberapa elemen pekerjaan, kelebihan kapasitas produksi tersebut menunjukkan terjadi kelebihan sumber daya, baik tenaga kerja maupun mesin, selain itu hal tersebut juga bisa disebabkan oleh kelebihan hari kerja. Dari kelebihan kapasitas produksi tersebut, dapat diketahui berapa besar sumber daya yang diperlukan dan berapa besar penghematan

103 sumber daya yang dapat dilakukan. Jumlah sumber daya yang diperlukan dapat dihitung dengan membagi kelebihan kapasitas dengan jumlah jam kerja pada bulan itu. Kelebihan Kapasitas Jumlah sumber daya yang diperlukan = Jumlah jam kerja pada bulan itu Misalnya, untuk elemen pekerjaan pencampuran pada bulan Agustus 2005 : 182 Jumlah mesin yang dimiliki sekarang Kelebihan kapasitas produksi Jumlah hari kerja pada bulan Agustus 2005 = 6 unit = ,6042 detik = 26 hari x 24 jam x 3600 detik = detik ,6042 detik Jumlah sumber daya yang diperlukan = detik Penghematan sumber daya yang dapat dilakukan = 6-5 No = 4, = 1 unit Tabel 5.57 Penghematan Sumber Daya Untuk Bulan Agustus 2005 Elemen Pekerjaan Kelebihan Kapasitas Jumlah Sumber Daya Yang Dimiliki Jumlah Sumber Daya Yang Diperlukan Penghematan Sumber Daya 1 Pencampuran , Pengerollan , Pemotongan lembaran karet , Pengompresan , Pendinginan , Pemotongan spon dan inspeksi , Pemotongan awal , Pelubangan , Perakitan , Pengemasan sepasang sandal , Pengemasan setengah lusin , Pengemasan karung ,

104 183 No Tabel 5.58 Penghematan Sumber Daya Untuk Bulan September 2005 Elemen Pekerjaan Kelebihan Kapasitas Jumlah Sumber Daya Yang Dimiliki Jumlah Sumber Daya Yang Diperlukan Penghematan Sumber Daya 1 Pencampuran , Pengerollan , Pemotongan lembaran karet , Pengompresan , Pendinginan , Pemotongan spon dan inspeksi , Pemotongan awal , Pelubangan , Perakitan , Pengemasan sepasang sandal , Pengemasan setengah lusin , Pengemasan karung , No Tabel 5.59 Penghematan Sumber Daya Untuk Bulan Oktober 2005 Elemen Pekerjaan Kelebihan Kapasitas Jumlah Sumber Daya Yang Dimiliki Jumlah Sumber Daya Yang Diperlukan Penghematan Sumber Daya 1 Pencampuran , Pengerollan , Pemotongan lembaran karet , Pengompresan , Pendinginan , Pemotongan spon dan inspeksi , Pemotongan awal , Pelubangan , Perakitan , Pengemasan sepasang sandal , Pengemasan setengah lusin , Pengemasan karung ,

105 184 Penghematan sumber daya untuk elemen pekerjaan yang dilakukan dengan mesin dapat dilakukan dengan mengurangi jumlah mesin, sedangkan untuk elemen pekerjaan yang dilakukan secara manual dapat dilakukan dengan pengurangan tenaga kerja. Dengan pengurangan sumber daya, perusahaan akan dapat menghemat pengeluaran, seperti biaya upah, biaya perawatan mesin, dan sebagainya. Untuk menentukan sumber daya apa saja yang dikurangi, perlu membandingkan penghematan tenaga kerja yang dapat dilakukan pada ketiga bulan tersebut. Karena apabila pengurangan sumber daya pada satu elemen pekerjaan dilakukan untuk bulan pertama, namun pada bulan berikutnya diperlukan sumber daya lebih maka perusahaan melakukan penghematan tenaga kerja yang kurang tepat karena akan menyebabkan berkurangnya kapasitas produksi. Penghematan sumber daya yang dapat disarankan adalah penghematan pada elemen pekerjaan yang kelebihan sumber daya pada ketiga bulan tersebut. Penghematan tersebut adalah : Tabel 5.60 Penghematan Sumber Daya Elemen Pekerjaan Elemen Pekerjaan Pencampuran Pengerollan Pengompresan Pendinginan Pemotongan spon dan inspeksi Pemotongan Awal Pelubangan Perakitan Kelebihan Sumber Daya 1 mesin 1 mesin 3 mesin 3 mesin 3 mesin 1 orang 2 orang 4 orang Dengan penghematan tersebut, perusahaan dapat mengurangi pengeluaran biaya untuk upah tenaga kerja sebanyak :

106 185 Pemotongan awal = 1 orang x Rp ,- = Rp ,- Pelubangan = 2 orang x Rp ,- = Rp ,- Perakitan = 4 orang x Rp ,- = Rp ,- Total penghematan = Rp ,- Penghematan upah tenaga kerja per hari adalah sebesar Rp ,-. Apabila rata-rata hari kerja dalam sebulan adalah 26 hari, maka perusahaan dapat menghemat upah tenaga kerja sebesar Rp ,- per bulan.

107 Analisa dan Perancangan Sistem Informasi Analisa Sistem Informasi Tujuan dari analisa sistem adalah untuk mengetahui permasalahan yang terdapat pada sistem yang berjalan saat ini. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka akan dibuat suatu usulan sistem baru untuk mengatasinya. Analisa sistem ini dapat dilakukan dengan membuat suatu definisi sistem (system definition) dalam bentuk narasi atau dapat juga dalam bentuk gambar Pembahasan System Definition dari Sistem Berjalan PT. Sinar Jaya Prakarsa sampai saat ini masih belum menerapkan sistem informasi. Semua hal yang ada di perusahaan baik dalam hal kegiatan produksi, pembuatan laporan, dan lain sebagainya masih dilakukan secara manual sehingga dirasakan kurang efektif dan efisien. Oleh karena itu, sudah saatnya perusahaan menerapkan sistem informasi yang diharapkan dapat menghasilkan suatu ketepatan, kecepatan, dan keakuratan terhadap hasil pengolahan data dan informasi yang diperlukan. Adapun gambaran tentang sistem yang sedang berjalan khususnya yang berkaitan dengan kegiatan produksi di PT. Sinar Jaya Prakarsa adalah sebagai berikut : Sistem produksi yang ada saat ini belum dilengkapi dengan perencanaan target produksi untuk memenuhi jumlah permintaan. Selama ini, perusahaan tidak pernah melakukan penelitian tentang jumlah produksi optimal yang akan menghasilkan keuntungan maksimal. Semua perencanan target produksi untuk memenuhi jumlah permintaan dari konsumen hanya didasarkan pada perkiraan. Oleh karenanya,

108 187 sering diperlukan jam kerja lembur apabila ternyata target produksi tidak tercapai, maupun kelebihan produksi. Sistem pendokumentasian masih dilakukan secara manual. Penggunaan komputer di dalam perusahaan hanya untuk membantu penyimpanan arsip-arsip yang dianggap perlu. Aplikasi yang digunakan hanya sebatas Microsoft Office Sistem Usulan Berdasarkan dari gambaran sistem yang sedang berjalan saat ini, maka dibuat suatu usulan sistem baru untuk merencanakan jumlah produksi optimal agar mendapatkan maksimasi keuntungan, dan untuk memenuhi jumlah permintaan yang fluktuatif. Sistem ini dibuat dengan menggunakan Linear Programming yaitu metode Simplex. Sistem yang akan dibuat ini akan membantu juga di dalam pendataan, proses perhitungan dan kalkulasi serta mempermudah perusahaan dalam memenuhi permintaan konsumen, agar perusahaan tidak mengalami lose sale, maupun kelebihan produksi yang berlebihan. Adapun cakupan sistem informasi yang akan dibuat adalah perencanaan target produksi per produk berdasarkan resource yang tersedia dan perhitungan maksimasi laba yang akan diperoleh perusahaan. Proses perencanaan target produksi di PT. Sinar Jaya Prakarsa dimulai dari bagian marketing yang memberikan informasi kepada bagian produksi mengenai peramalan demand dari tiap tipe produk periode 1 bulan, dan bagian gudang barang jadi memberikan informasi mengenai inventory barang jadi yang tersisa di gudang. Selain

109 188 itu, bagian produksi juga harus mengetahui kondisi semua resource yang berada di lantai produksi, seperti waktu baku setiap elemen pekerjaan, jumlah mesin, jumlah tenaga kerja, serta informasi lainnya seperti persediaan bahan baku yang berada di gudang bahan baku, harga tiap bahan baku, gaji tenaga kerja langsung. Semua informasi tersebut akan diinput dan disimpan ke dalam sistem untuk digunakan sebagai parameter dalam perhitungan, dan akan selalu diupdate apabila terdapat perubahan terhadap data lama, maupun penambahan terhadap data yang telah. Berdasarkan semua informasi tersebut, maka bagian produksi kemudian akan dapat melakukan perhitungan dengan menggunakan salah satu menu di dalam sistem. Untuk membantu kelancaran fungsi dari sistem tersebut, maka perlu dilakukan input secara berkala agar sistem dapat menghasilkan kebutuhan akan informasi sesuai dengan yang diinginkan. Sistem ini juga dirancang agar bagian produksi dapat mencetak hasil perhitungan optimisasi produksi dan maksimasi keuntungan ke dalam kertas. Berdasarkan definisi sistem usulan di atas, maka dapat dirangkum fungsi yang dapat dilakukan oleh sistem tersebut antara lain : a. Membantu bagian produksi dalam perencanaan target produksi untuk mendapatkan jumlah produksi yang optimal per periode agar diperoleh maksimasi keuntungan. b. Membantu bagian produksi dalam mendata semua informasi tentang semua resource yang digunakan untuk menghasilkan sebuah produk. c. Membantu bagian produksi agar tidak mengalami lose sale maupun kelebihan produksi yang berlebihan sehingga perusahaan dapat menghemat biaya simpan. Berdasarkan sistem usulan di atas, maka akan dilakukan perancangan sistem Linear Programming dengan menggunakan notasi UML.

110 Perancangan Sistem Informasi Use Case Diagram dan Use Case Description Di sini akan dibuat use case diagram yang menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari suatu sistem. Pada Use case diagram digambarkan hubungan antara sistem dengan user, dalam hal ini user dikenal dengan actor. Dengan adanya use case diagram, informasi seperti apa saja yang dapat dilakukan oleh sistem, siapa actor yang terlibat dalam sistem, serta hubungan antara actor dengan sistem dapat divisualisasikan dengan jelas. Berdasarkan sistem usulan yang telah didefinisikan di atas, maka dapat dilihat bahwa actor yang terlibat secara langsung dengan sistem ada dua yaitu, staff bagian produksi dan manajer produksi. Kedua pengguna sistem tersebut mempunyai kepentingan dan peranan masing-masing dalam perancangan sistem Linear Programming ini sebagai usaha agar diperoleh suatu jumlah produksi yang optimal dalam proses produksi dan maksimasi keuntungan yang akan didapatkan oleh perusahaan. Use case yang ada dalam sistem merupakan fungsi yang dapat dilakukan actor terhadap sistem. Sebelum menjalankan setiap use case yang ada, maka terlebih dahulu actor harus melalui suatu prosedur login didalam sistem untuk menentukan hak akses dari setiap pengguna sistem. Sehingga untuk setiap use case yang digambarkan pada use case diagram di bawah terdapat kondisi awal bahwa actor telah berhasil login ke dalam sistem dan memiliki akses untuk menjalankan aplikasi sistem. Untuk lebih jelasnya, maka use case diagram dapat dilihat pada Diagram 5.1 di bawah.

111 190 Diagram 5.1 Use Case Diagram Optimalisasi Kapasitas Produksi Dengan Metode Linear Programming

112 191 Berikut ini merupakan use case description untuk semua case dalam use case Sistem Optimalisasi Kapasitas Produksi Dengan Metode Linear Programming : Tabel 5.61 Use Case Description Login Use case name Brief description Pre condition Basic flow Alternative flow Special requirement Post condition Login Use case ini menjelaskan bagaimana user dapat login ke dalam sistem. Use case dimulai ketika user akan masuk ke dalam sistem. Data user harus terdaftar di dalam sistem Actor Action System Response Step 1 User harus menginput user id Step 3 Sistem menampilkan menu dan passwordnya. utama. Step 2 User mengklik OK. Step 4 Use case selesai. Step 3 Jika user salah menginput nama atau password, maka sistem akan menampilkan pesan kesalahan. Data user harus terdaftar di dalam sistem. User masuk ke dalam menu utama.

113 192 Tabel 5.62 Use Case Description Setting Password Use case name Login Brief description Use case ini menjelaskan bagaimana user dapat mengganti passwordnya. Use case dimulai ketika user akan mengganti passwordnya. Pre condition Data user harus terdaftar di dalam sistem Basic flow Actor Action System Response Step 1 User mengklik Setting Step 2 Sistem menampilkan form Password pada menu File. Step 3 User memasukkan password baru sebanyak 2 kali dan mengklik button Save. Setting Password. Step 4 Sistem akan menampilkan pesan bahwa user telah mengubah passwordnya. Step 5 Use case selesai. Alternative flow Step 3 Jika inputan password user tidak sama, maka sistem akan menampilkan pesan kesalahan. Special requirement - Post condition Password user telah berubah.

114 193 Tabel 5.63 Use Case Description Add Users Use case name Login Brief description Use case ini menjelaskan bagaimana manajer selaku admin dapat memberikan otorisasi hak akses kepada user baru, maupun melakukan perubahan terhadap data user lama. Use case dimulai ketika ada penambahan user. Pre condition - Basic flow Actor Action System Response Step 1 User mengklik Add Users pada menu File. Step 3a Jika ada penambahan user baru, maka user mengklik button Add. Step 3b Jika user ingin melakukan Step 2 Sistem menampilkan form Users. Step 4a Sistem menampilkan form Users Add Users. Step 4b Menampilkan list user pada perubahan terhadap data user lain, form Users. maka user memasukkan no Step 6b Sistem menampilkan form karyawan/user name dan mengklik Users Edit User. button Search atau dapat langsung Step 6a & 8b Sistem akan menyimpan mengklik button Search. informasi baru tersebut. Step 5b User mengklik user yang Step 7a & 9b Use case selesai. ingin diedit dan mengklik button Edit. Step 5a & 7b User menginput datadata baru, kemudian mengklik button Save. Alternative flow Special requirement Yang dapat mengakses use case ini hanya manajer. Post condition Terdapat penambahan user.

115 194 Tabel 5.64 Use Case Description Mengentri Master Product Use case name Mengentri Master Product Brief description Use case menjelaskan mengenai proses penambahan produk baru atau pengubahan data produk lama oleh user. Use case dimulai ketika terdapat produk baru, atau terdapat perubahan terhadap data produk yang lama. Pre condition - Basic flow Actor Action System Response Step 1 User mengklik Master Product pada menu Master. Step 2 Menampilkan form Products Maintenance. Step 3a Jika terdapat penambahan Step 4a Menampilkan form Products produk baru, maka user mengklik Maintenance Add Products. button Add.. Step 3b Jika terdapat perubahan terhadap data produk lama, maka user akan memasukkan kode/nama produk Step 4b Menampilkan list products pada form Products Maintenance. Step 6b Menampilkan form Products Maintenance Edit Products. yang ingin diubah, kemudian Step 7a & 9b Sistem akan menyimpan mengklik button Search. Atau dapat langsung mengklik button Search. informasi baru tersebut. Step 8a & 10b Use case selesai. Step 5b User mengklik produk yang ingin diubah, kemudian mengklik button Edit. Step 5a & 7b User menginput informasi baru tentang produk. Step 6a & 8b User mengklik Save. Alternative flow Step 6a & 8b Jika User mengklik Cancel. Step 6a 1 & 8b 1 Sistem menampilkan pesan bahwa user tidak melakukan perubahan terhadap data. Step 7a Sistem melakukan auto increment pada kode produk baru, sehingga tidak mungkin terdapat kode produk yang sama di dalam sistem. Special requirement Auto increment pada kode produk, jadi tidak ada kode yang sama. Post condition Data produk yang baru atau yang telah diubah disimpan ke dalam sistem.

116 195 Tabel 5.65 Use Case Description Mengentri Master Raw Material Use case name Mengentri Master Raw Material Brief description Use case menjelaskan mengenai proses penambahan bahan baku baru atau pengubahan data bahan baku lama oleh user. Use case dimulai ketika terdapat bahan baku baru, atau terdapat perubahan terhadap data bahan baku yang lama. Pre condition - Basic flow Actor Action System Response Step 1 User mengklik Master Raw Step 2 Menampilkan form Raw Material pada menu Master. Step 3a Jika terdapat penambahan bahan baru, maka user mengklik button Add.. Step 3b Jika terdapat perubahan terhadap data bahan lama, maka user Material Maintenance. Step 4a Menampilkan form Raw Material Maintenance Add Raw Material. Step 4b Menampilkan list raw material pada form Raw Material Maintenance. akan memasukkan kode/nama bahan Step 6b Menampilkan form Raw yang ingin diubah, kemudian mengklik Material Maintenance Edit Raw button Search. Atau dapat langsung Material. mengklik button Search. Step 7a & 9b Sistem akan menyimpan Step 5b User mengklik bahan yang informasi baru tersebut. ingin diubah, kemudian mengklik Step 8a & 10b Use case selesai. button Edit. Step 5a & 7b User menginput informasi baru tentang bahan. Step 6a & 8b User mengklik Save. Alternative flow Step 6a & 8b Jika User mengklik Cancel. Step 6a 1 & 8b 1 Sistem menampilkan pesan bahwa user tidak melakukan perubahan terhadap data. Step 7a Sistem melakukan auto increment pada kode bahan baru, sehingga tidak mungkin terdapat kode bahan yang sama di dalam sistem. Special requirement Auto increment pada kode bahan baku, jadi tidak ada kode yang sama. Post condition Data bahan baku yang baru atau yang telah diubah disimpan ke dalam sistem.

117 196 Tabel 5.66 Use Case Description Mengentri Master Machine Use case name Mengentri Master Machine Brief description Use case menjelaskan mengenai proses penambahan mesin baru atau pengubahan data mesin lama oleh user. Use case dimulai ketika terdapat mesin baru, atau terdapat perubahan terhadap data mesin yang lama. Pre condition - Basic flow Actor Action System Response Step 1 User mengklik Master Machine pada menu Master. Step 3a Jika terdapat penambahan mesin baru, maka user mengklik button Add.. Step 3b Jika terdapat perubahan terhadap data mesin lama, maka user Step 2 Menampilkan form Machine Maintenance. Step 4a Menampilkan form Machine Maintenance Add Machine. Step 4b Menampilkan list machine pada form Machine Maintenance. Step 6b Menampilkan form Machine akan memasukkan kode/nama mesin Maintenance Edit Machine. yang ingin diubah, kemudian mengklik Step 7a & 9b Sistem akan menyimpan button Search. Atau dapat langsung informasi baru tersebut. mengklik button Search. Step 8a & 10b Use case selesai. Step 5b User mengklik mesin yang ingin diubah, kemudian mengklik button Edit. Step 5a & 7b User menginput informasi baru tentang mesin. Step 6a & 8b User mengklik Save. Alternative flow Step 6a & 8b Jika User mengklik Cancel. Step 6a 1 & 8b 1 Sistem menampilkan pesan bahwa user tidak melakukan perubahan terhadap data. Step 7a Sistem melakukan auto increment pada kode mesin baru, sehingga tidak mungkin terdapat kode mesin yang sama di dalam sistem. Special requirement Auto increment pada kode mesin, jadi tidak ada kode yang sama. Post condition Data mesin yang baru atau yang telah diubah disimpan ke dalam sistem.

118 197 Use case name Brief description Pre condition - Basic flow Alternative flow Special requirement Post condition Tabel 5.67 Use Case Description Mengentri Master Work List Mengentri Master Work List Use case menjelaskan mengenai proses penambahan elemen pekerjaan baru atau pengubahan data elemen pekerjaan lama oleh user. Use case dimulai ketika terdapat elemen pekerjaan baru, atau terdapat perubahan terhadap data elemen pekerjaan yang lama. Actor Action Step 1 User mengklik Master Work List pada menu Master. Step 3a Jika terdapat penambahan elemen kerja baru, maka user mengklik button Add.. Step 3b Jika terdapat perubahan terhadap data elemen kerja lama, maka user akan memasukkan kode/nama elemen kerja yang ingin diubah, kemudian mengklik Search. Atau dapat langsung mengklik Search. Step 5b User mengklik elemen kerja yang ingin diubah, kemudian mengklik button Edit. Step 5a & 7b User menginput informasi baru tentang elemen kerja. Step 6a & 8b User mengklik Save. Step 6a & 8b Jika User mengklik Cancel. System Response Step 2 Menampilkan form Work List Maintenance. Step 4a Menampilkan form Work List Maintenance Add Work List. Step 4b Menampilkan list work list pada form Work List Maintenance. Step 6b Menampilkan form Work List Maintenance Edit Work List. Step 7a & 9b Sistem akan menyimpan informasi baru tersebut. Step 8a & 10b Use case selesai. Step 6a 1 & 8b 1 Sistem menampilkan pesan bahwa user tidak melakukan perubahan terhadap data. Step 7a Sistem melakukan auto increment pada kode elemen kerja baru, sehingga tidak mungkin terdapat kode elemen kerja yang sama di dalam sistem. Auto increment pada kode elemen kerja, jadi tidak ada kode yang sama. Data elemen pekerjaan yang baru atau yang telah diubah disimpan ke dalam sistem.

119 198 Use case name Brief description Pre condition - Basic flow Alternative flow Special requirement Post condition Tabel 5.68 Use Case Description Mengentri Master Man Power Mengentri Master Man Power Use case menjelaskan mengenai proses penambahan tenaga kerja baru atau pengubahan data tenaga kerja lama oleh user. Use case dimulai ketika terdapat tenaga kerja baru, atau terdapat perubahan terhadap data tenaga kerja yang lama. Actor Action Step 1 User mengklik Master Man Power pada menu Master. Step 3a Jika terdapat penambahan tenaga kerja baru, maka user mengklik button Add.. Step 3b Jika terdapat perubahan terhadap data tenaga kerja lama, maka user akan memasukkan kode/nama tenaga kerja yang ingin diubah, kemudian mengklik Search. Atau dapat langsung mengklik Search. Step 5b User mengklik tenaga kerja yang ingin diubah, kemudian mengklik button Edit. Step 5a & 7b User menginput informasi baru tentang tenaga kerja. Step 6a & 8b User mengklik Save. Step 6a & 8b Jika User mengklik Cancel. System Response Step 2 Menampilkan form Man Power Maintenance. Step 4a Menampilkan form Man Power Maintenance Add Man Power. Step 4b Menampilkan list man power pada form Man Power Maintenance. Step 6b Menampilkan form Man Power Maintenance Edit Man Power. Step 7a & 9b Sistem akan menyimpan informasi baru tersebut. Step 8a & 10b Use case selesai. Step 6a 1 & 8b 1 Sistem menampilkan pesan bahwa user tidak melakukan perubahan terhadap data. Step 7a Sistem melakukan auto increment pada kode tenaga kerja baru, sehingga tidak mungkin terdapat kode tenaga kerja yang sama di dalam sistem. Auto increment pada kode tenaga kerja, jadi tidak ada kode yang sama. Data tenaga kerja yang baru atau yang telah diubah disimpan ke dalam sistem.

120 199 Tabel 5.69 Use Case Description Mengentri Master Demand Product Use case name Mengentri Master Demand Product Brief description Use case menjelaskan mengenai proses penambahan data demand baru atau pengubahan data demand yang terakhir diinput oleh user. Use case dimulai ketika terdapat data demand baru, atau terdapat perubahan terhadap data demand yang terakhir diinput.. Pre condition - Basic flow Actor Action System Response Step 1 User mengklik Master Demand Product pada menu Master. Step 3a Jika terdapat penambahan data Step 2 Menampilkan form Demand Product Maintenance. Step 4a Menampilkan form Demand demand baru, maka user mengklik Product Maintenance Add Demand button Add.. Step 3b Jika terdapat perubahan Product. Step 4b Menampilkan list demand terhadap data demand yang terakhir pada form Demand Product diinput, maka user akan memilih produk yang ingin diubah, kemudian mengklik button Search. Atau dapat langsung mengklik button Search. Step 5b User mengklik data produk yang ingin diubah, kemudian mengklik button Edit. Maintenance. Step 6b Menampilkan form Demand Product Maintenance Edit Demand Product. Step 7a & 9b Sistem akan menyimpan informasi baru tersebut. Step 8a & 10b Use case selesai. Step 5a & 7b User menginput informasi baru tentang data demand. Step 6a & 8b User mengklik Save. Alternative flow Step 6a & 8b Demand yang diinput harus lebih dari sama dengan 1200 unit atau nol, jika tidak maka sistem akan menampilkan pesan kesalahan. Special requirement - Demand harus boleh lebih dari sama dengan 1200 unit atau 0. - User tidak dapat melakukan editing terhadap data masa lalu. Post condition Data demand yang baru atau yang telah diubah disimpan ke dalam sistem.

121 200 Tabel 5.70 Use Case Description Mengentri Master Inventory Use case name Mengentri Master Inventory Brief description Use case menjelaskan mengenai proses penambahan data inventory baru atau pengubahan data inventory yang terakhir diinput oleh user. Use case dimulai ketika terdapat data inventory baru, atau terdapat perubahan terhadap data inventory yang terakhir diinput. Pre condition - Basic flow Actor Action System Response Step 1 User mengklik Master Step 2 Menampilkan form Inventory Inventory pada menu Master. Step 3a Jika terdapat penambahan data inventory baru, maka user mengklik button Add.. Step 3b Jika terdapat perubahan terhadap data inventory yang terakhir diinput, maka user akan memilih produk yang ingin diubah, kemudian mengklik button Search. Atau dapat langsung mengklik button Search. Maintenance. Step 4a Menampilkan form Inventory Maintenance Add Inventory. Step 4b Menampilkan list inventory pada form Inventory Maintenance. Step 6b Menampilkan form Inventory Maintenance Edit Inventory. Step 7a & 9b Sistem akan menyimpan informasi baru tersebut. Step 8a & 10b Use case selesai. Step 5b User mengklik data produk yang ingin diubah, kemudian mengklik button Edit. Step 5a & 7b User menginput informasi baru tentang data inventory. Step 6a & 8b User mengklik Save. Alternative flow Special requirement User tidak dapat melakukan editing terhadap data masa lalu. Post condition Data tenaga kerja yang baru atau yang telah diubah disimpan ke dalam sistem.

122 201 Tabel 5.71 Use Case Description Mengentri Work List Transaction Use case name Brief description Pre condition Basic flow Alternative flow Special requirement Post condition Mengentri Work List Transaction Use case menjelaskan mengenai proses penambahan data baru tentang produk dan elemen kerja atau pengubahan data lama oleh user. Use case dimulai ketika terdapat produk/elemen kerja baru, atau terdapat perubahan terhadap data yang lama. Data yang digunakan untuk melakukan penambahan maupun pengubahan data work list transaction telah tersedia pada data masternya masingmasing, yaitu data produk dan data elemen kerja. Actor Action System Response Step 1 User mengklik Work List Step 2 Menampilkan form Work List Transaction pada menu Transaction. Transaction. Step 3a Jika terdapat penambahan Step 4a Menampilkan form Work List produk/elemen kerja baru, maka user Transaction Add Work List akan mengklik button Add. Transaction. Step 3b Jika terdapat perubahan Step 4b Menampilkan list produk dan terhadap data lama, maka user akan elemen kerja pada form Work List memilih produk/elemen kerja yang Transaction. ingin diubah, dan mengklik Search. Step 6b Menampilkan form Work List Step 5b User mengklik data yang ingin Transaction Edit Work List diubah dan kemudian mengklik Edit. Transaction. Step 5a & 7b User menginput Step 7a & 9b Sistem akan menyimpan informasi baru tentang produk. informasi baru tersebut. Step 6a & 8b User mengklik Save. Step 8a & 10b Use case selesai. Elemen kerja yang sama tidak boleh diinputkan lebih dari satu kali pada produk. Data tenaga kerja yang baru atau yang telah diubah disimpan ke dalam sistem.

123 202 Tabel 5.72 Use Case Description Mengentri Assembly Product Use case name Brief description Pre condition Basic flow Alternative flow Special requirement Post condition Mengentri Assembly Product Use case menjelaskan mengenai proses penambahan data assembly product baru atau pengubahan data assembly product lama oleh user. Use case dimulai ketika terdapat produk baru yang akan diproduksi, atau terdapat perubahan terhadap data assembly product yang lama. Data yang digunakan untuk melakukan penambahan maupun pengubahan data assembly product telah tersedia pada data masternya masingmasing, yaitu data produk dan data bahan baku. Actor Action System Response Step 1 User mengklik Assembly Step 2 Menampilkan form Assembly Product pada menu Transaction. Product. Step 3a Jika terdapat penambahan Step 4a Menampilkan form Assembly produk baru, maka user akan memilih Transaction Add Assembly Product. nama produk baru tersebut, dan Step 4b Menampilkan list bahan baku kemudian mengklik button Add. pada form Work List Transaction. Step 3b Jika terdapat perubahan Step 6b Menampilkan form Assembly terhadap data produk lama, maka user Transaction Edit Assembly Product. akan memilih nama produk yang ingin Step 7a & 9b Sistem akan menyimpan diubah dan mengklik button Search. informasi baru tersebut. Step 5b User mengklik button Edit. Step 8a & 10b Use case selesai. Step 5a & 7b User menginput informasi baru tentang produk. Step 6a & 8b User mengklik Save. Bahan baku yang sama pada assembly product tidak boleh diinput lebih dari satu kali. Data assembly product yang baru atau yang telah diubah disimpan ke dalam sistem.

124 203 Tabel 5.73 Use Case Description Menentukan Data Perhitungan Use case name Menentukan Data Perhitungan Brief description Use case menjelaskan mengenai data-data yang akan digunakan dalam perhitungan. Pre condition Data mengenai produk, bahan baku, mesin, pekerjaan dan tenaga kerja telah diisi pada masternya masing-masing. Use case dimulai ketika akan menentukan data perhitungan. Basic flow Actor Action System Response Step 1 User mengklik Optimized Step 2 Menampilkan form Product pada menu Transaction. Step 3 User menentukan tanggal Optimalization Transaction. Step 4 Menampilkan tanggal yang transaksi dengan mengklik tanda telah ditentukan. panah ke bawah pada bagian tanggal. Step 7 Produk pada List of Product Step 5 User menentukan produk yang yang dipilih hilang dan sistem ingin dioptimasi, dengan mengklik menampilkan daftar produk yang pada List of Product. Step 6 User mengklik button tanda panah ke kanan yang artinya add ke ditentukan untuk dioptimasi pada List of Product to be Optimize. Step 8 Use case selesai. List of Product to be Optimize. Alternative flow Step 5 Jika user ingin membatalkan data yang telah ditentukan, user tinggal membalik proses sebelumnya. User menentukan data yang ingin Step 7 Produk pada List of Product to be Optimize yang dipilih hilang dan sistem menampilkan kembali produk tersebut pada List of Product. dibatalkan, dengan mengklik pada List of Product to be Optimize. Step 6 User mengklik button tanda panah ke kiri yang artinya remove ke List of Product. Special requirement - Post condition -

125 204 Tabel 5.74 Use Case Description Mengoptimasi Dengan Simplex Use case name Brief description Pre condition Basic flow Alternative flow Special requirement Post condition Mengoptimasi Dengan Simplex Use case ini menjelaskan proses perhitungan optimasi dengan menggunakan metode simplex. Use case ini dimulai ketika akan melakukan perhitungan jumlah produk optimal yang akan diproduksi, sehingga menghasilkan maksimasi keuntungan, dengan menggunakan metode simplex. Form Optimalization Transaction pada menu Transaction telah diaktifkan dan data-data yang relevan terhadap perhitungan optimalisasi telah ditentukan. Actor Action System Response Step 1 User mengklik button Simulate Step 2 Menampilkan hasil perhitungan pada bagian Optimized Product pada yaitu jumlah produk optimal yang form Optimalization Transaction. sebaiknya diproduksi dan maksimasi keuntungan yang bisa diperoleh perusahaan. Step 3 Use case selesai. Step 1 Data dan hasil perhitungan tersimpan ke dalam sistem. Hanya user dengan otorisasi tertentu saja yang bisa melihat hasil perhitungan keuntungannya. - Data telah tersimpan ke dalam sistem. - Sistem menampilkan hasil perhitungan.

126 205 Tabel 5.75 Use Case Description Analysis Mencetak Laporan Use case name Brief description Pre condition Basic flow Mencetak Laporan Use case ini menjelaskan proses manajer produksi dalam mencetak laporan yang diinginkan. Use case ini dimulai ketika manajer produksi mau mencetak laporan. Form-form yang ingin diprint telah diaktifkan dan sistem telah melakukan dan menyimpan data mengenai data-data tersebut. Form-form tersebut yaitu form Raw Material Maintenance, Demand Product Maintenance, Inventory Maintenance dan Optimalization Transaction. Actor Action System Response Step 1 User mengklik button Print Step 2 Sistem melakukan proses pada form yang sedang aktif. pencetakan. Step 3 Use case selesai. Alternative flow Special requirement - Post condition Sistem mencetak laporan yang telah dipilih Sequence Diagram Sequence Diagram merupakan sebuah diagram yang menggambarkan interaksi yang terjadi antara pengguna, objek, serta user interface yang ada dalam sistem dalam urutan waktu, termasuk didalamnya bagaimana urutan pemanggilan prosedur, event, message yang dikirimkan antara entitas satu dengan lainnya. Sequence diagram ini akan menjelaskan apa yang dilakukan pengguna secara detail saat berinteraksi dengan sistem pada setiap use case yang ada. Berikut adalah salah satu sequence diagram yang ada dalam sistem ini (yang lainnya dapat dilihat pada lampiran 8) :

127 206 Diagram 5.2 Sequence Diagram Mengentri Master Demand Product Struktur Tabel Tabel-tabel database yang digunakan di sistem ini antara lain adalah sebagai berikut : Tabel 5.76 Struktur Tabel MST_DEMAND Field Data Type Field Size Description demand_date Date/Time - Tanggal permintaan masuk id_product Text 5 Kode produk quantity_product Number Long Integer (7) Jumlah permintaan produk created_date Date/Time - Tanggal input data created_who Text 25 Nama orang yang menginput data changed_date Date/Time - Tanggal perubahan terhadap data changed_who Text 25 Nama orang yang mengubah data

128 207 Tabel 5.77 Struktur Tabel MST_INVENTORY Field Data Type Field Size Description inventory_date Date/Time - Tanggal data jumlah produk di gudang id_product Text 5 Kode produk quantity_product Number Long Integer (7) Jumlah produk jadi di gudang created_date Date/Time - Tanggal input data created_who Text 25 Nama orang yang menginput data changed_date Date/Time - Tanggal perubahan terhadap data changed_who Text 25 Nama orang yang mengubah data Tabel 5.78 Struktur Tabel MST_MACHINE Field Data Type Field Size Description machine_id Text 5 Kode mesin machine_name Text 30 Nama mesin work_list_id Text 5 Kode elemen pekerjaan machine_quantity Number Long Integer (2) Jumlah mesin operational_hour Number Long Integer(2) Jumlah jam kerja per hari operational_day Number Long Integer(2) Jumlah hari kerja dalam satu bulan created_date Date/Time - Tanggal input data created_who Text 25 Nama orang yang menginput data changed_date Date/Time - Tanggal perubahan terhadap data changed_who Text 25 Nama orang yang mengubah data

129 208 Tabel 5.79 Struktur Tabel MST_MANPOWER Field Data Type Field Size Description mp_id Text 6 Kode jenis operator tiap elemen pekerjaan mp_desc Text 50 Deskripsi tentang tenaga kerja work_list_id Text 5 Kode elemen pekerjaan mp_cost Number Decimal (7) Upah tenaga kerja; 2 digit di belakang koma mp_quantity Number Long Integer (4) Jumlah tenaga kerja operational_hour Number Long Integer (2) Jumlah jam kerja per hari operational_day Number Long Integer (2) Jumlah hari kerja dalam satu bulan created_date Date/Time - Tanggal input data created_who Text 25 Nama orang yang menginput data changed_date Date/Time - Tanggal perubahan terhadap data changed_who Text 25 Nama orang yang mengubah data Tabel 5.80 Struktur Tabel MST_MATERIAL Field Data Type Field Size Description id_material Text 6 Kode bahan baku nama_material Text 25 Nama bahan baku jml_bahan_baku Number Decimal (9) Jumlah bahan baku; 2 digit di belakang koma harga_bahan_baku Currency 8 Harga bahan baku; 2 digit di belakang koma satuan_bahan Text 2 Jenis satuan bahan baku status_bahan Text 14 Status material. L=langsung, TL=tak langsung created_date Date/Time - Tanggal input data created_who Text 25 Nama orang yang menginput data changed_date Date/Time - Tanggal perubahan terhadap data changed_who Text 25 Nama orang yang mengubah data

130 209 Tabel 5.81 Struktur Tabel MST_PRODUCT Field Data Type Field Size Description id_product Text 5 Kode produk nama_produk Text 25 Nama produk jumlah_batch Number Integer (3) Jumlah produk dalam satu batch harga_jual Currency 6 Harga jual produk, 2 digit di belakang koma Tabel 5.82 Struktur Tabel MST_USER_LEVEL Field Data Type Field Size Description id_level AutoNumber Long Integer (3) Kode dari level user user_level Text 1 Level dari user desc_level Text 30 Deskripsi dari level Tabel 5.83 Struktur Tabel MST_WORK_LIST Field Data Type Field Size Description work_list_id Text 5 Kode elemen pekerjaan work_list _name Text 30 Nama elemen pekerjaan work_list_desc Text 200 Deskripsi elemen pekerjaan created_date Date/Time - Tanggal input data created_who Text 25 Nama orang yang menginput data changed_date Date/Time - Tanggal perubahan terhadap data changed_who Text 25 Nama orang yang mengubah data Tabel 5.84 Struktur Tabel S_PARAMETER Field Data Type Field Size Description id_parameter AutoNumber Long Integer Kode dari parameter nama_parameter Text 50 Nama dari parameter counter Number Long Integer (4) Berfungsi untuk melakukan increment terhadap parameter

131 210 Tabel 5.85 Struktur Tabel S_SATUAN Field Data Type Field Size Description id_satuan AutoNumber Long Integer (1) Kode dari satuan nama_satuan Text 1 Nama dari satuan value_satuan Text 4 Berfungsi untuk menunjukkan penggolongan terhadap satuan desc_satuan Text 25 Deskripsi dari satuan yang dimaksudkan Tabel 5.86 Struktur Tabel S_USERS Field Data Type Field Size Description user_id Text 5 Kode user user_name Text 25 Nama user user_password Text 25 Password user user_level Text 1 Level user created_date Date/Time - Tanggal input data created_who Text 25 Nama orang yang menginput data changed_date Date/Time - Tanggal perubahan terhadap data changed_who Text 25 Nama orang yang mengubah data Tabel 5.87 Struktur Tabel TRANS_ASSEMBLY Field Data Type Field Size Description id_product Text 5 Kode produk id_material Text 6 Kode material quantity_material Number Decimal (8) Jumlah material yang digunakan cost_material_unit Currency 8 Harga material per unitnya; 2 digit di belakang koma created_date Date/Time - Tanggal input data created_who Text 25 Nama orang yang menginput data changed_date Date/Time - Tanggal perubahan terhadap data changed_who Text 25 Nama orang yang mengubah data

132 211 Tabel 5.88 Struktur Tabel TRANS_SIMULATE Field Data Type Field Size Description tgl_simulasi Date/Time - Tanggal user melakukan simulasi id_product Text 50 Kode produk profit_each Number Single (6) Keuntungan per unit produk profit_total Number Single (12) Keuntungan total hasil simulasi jumlah_unit Number Single (11) Jumlah unit produk yang optimal untuk diproduksi jumlah_batch Number Single (2) Konversi jumlah unit produk ke dalam batch cost_unit Number Single (6) Biaya produksi per unit cost_raw Number Single (6) Biaya bahan baku per unit cost_work_list Number Single (6) Biaya tenaga kerja per unit Tabel 5.89 Struktur Tabel TRANS_WORKLIST Field Data Type Field Size Description id_product Text 5 Kode produk work_list_id Text 5 Kode elemen pekerjaan waktu_baku Number Decimal (6) Waktu baku dari elemen perkerjaan capacity Number Long Integer (8) Kapasitas produksi tiap elemen pekerjaan cost_worklist Number Decimal (5) Konversi biaya tenaga kerja per elemen pekerjaan created_date Date/Time - Tanggal input data created_who Text 25 Nama orang yang menginput data changed_date Date/Time - Tanggal perubahan terhadap data changed_who Text 25 Nama orang yang mengubah data Rancangan Layar Pada subbab ini akan dijelaskan mengenai layar-layar yang telah dibuat pada program Sistem Optimalisasi Kapasitas Produksi Dengan Metode Linear Programming, dengan dimulai pada menu utama. Saat user pertama kali menjalankan program, maka akan muncul layar utama dari program, yang dapat dilihat pada Gambar 5.3. Dari

133 212 gambar tersebut dapat terlihat bahwa menu utama dibagi menjadi empat bagian besar. Untuk lebih jelasnya mengenai pembagian menu, maka dapat dilihat pada Gambar 5.3. Desain menu yang digunakan adalah menggunakan tipe pull down menu. Gambar 5.12 Layar Utama Optimalization Analitical Software Layar Login Untuk dapat memulai dan mengakses program ini, maka pertama kali yang dilakukan adalah melakukan login terlebih dulu. Jika user mengisinya dengan benar maka user akan langsung masuk ke dalam layar utama, dan bila user salah mengisi, maka sistem akan memberitahu bahwa user telah salah mengisi. Layar login dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

134 213 Gambar 5.13 Layar Login Menu File o Setting Password User dapat melakukan perubahan terhadap password loginnya yaitu melalui form setting password. Untuk dapat mengganti password maka user harus mengisi password yang baru sebanyak dua kali untuk memverifikasi kebenaran password baru yang diinput user. Gambar 5.14 Layar Setting Password

135 214 o Add Users Apabila terdapat perubahan terhadap data user, maka user dapat melakukan perubahan tersebut melalui form Users. Apabila perubahan data tersebut adalah berupa penambahan user, maka user dapat mengklik button add dan bisa mendapatkan loginnya dengan mengisi pada form add user. Form ini hanya dapat diakses oleh Manajer yang berperan sebagai admin. Gambar 5.15 Layar Users Gambar 5.16 Layar Add User

136 215 Menu Master Untuk master baik product, raw material, machine, work list, man power, inventory maupun demand product, tampilan yang dibuat serupa, hanya berbeda informasinya saja. Layar-layar pada semua menu master adalah sebagai berikut. Gambar 5.17 Layar Products Maintenance Gambar 5.18 Layar Product Maintenance Add Product

137 216 Gambar 5.19 Layar Raw Material Maintenance Gambar 5.20 Layar Raw Material Maintenance Maintenance Add Raw Material

138 217 Gambar 5.21 Layar Machine Maintenance Gambar 5.22 Layar Machine Maintenance Add Machine

139 218 Gambar 5.23 Layar Work List Maintenance Gambar 5.24 Layar Work List Maintenance Add Work List

140 219 Gambar 5.25 Layar Man Power Maintenance Gambar 5.26 Layar Man Power Maintenance Add Man Power

141 220 Gambar 5.27 Layar Demand Product Maintenance Gambar 5.28 Layar Demand Product Maintenance Add Demand Product

142 221 Gambar 5.29 Layar Inventory Maintenance Gambar 5.30 Layar Inventory Product Maintenance Add Inventory Product

143 222 Pada layar master, user dapat melakukan penambahan atau pengurangan data, pencarian data, atau mengubah data. Dengan mengklik button Add atau Edit, maka akan muncul sub form seperti yang diperlihatkan oleh gambar di atas. Sub form untuk Add dan Edit memberikan tampilan yang persis sama. Menu Transaction Work List Transaction Menu transaksi work list transaction, merupakan menu yang menampilkan semua jenis elemen kerja yang dilalui oleh setiap jenis produk. Di sini juga ditampilkan informasi mengenai waktu baku dan kapasitas produksi tiap elemen pekerjaan pada setiap jenis produk. Apabila terdapat penambahan jenis produk baru atau penambahan jenis elemen kerja baru, maka selain kita perlu menginput perubahan tersebut di menu masternya, kita juga perlu melakukan perubahan pada menu ini. Jadi perubahan pada menu ini sangat tergantung pada perubahan pada menu master product dan work list. Untuk melakukan perubahan terhadap suatu produk kita tidak perlu lagi melakukan inputan manual, namun kita dapat langsung memilih produk yang kita inginkan dengan mengklik tombol tanda panah ke bawah pada product name. Hal yang sama juga terjadi pada work list.

144 223 Gambar 5.31 Layar Work List Transaction Gambar 5.32 Layar Work List Transaction Add Work List Transaction

145 224 Assembly Product Menu transaksi assembly product, merupakan menu yang menampilkan semua jenis bahan baku yang membentuk setiap jenis produk, beserta quantity dan costnya masing-masing. Apabila terdapat penambahan jenis produk baru atau pemakaian jenis bahan baku baru, maka selain kita perlu menginput perubahan tersebut di menu masternya, kita juga perlu melakukan perubahan pada menu ini. Jadi perubahan pada menu ini sangat tergantung pada perubahan pada menu master product dan raw material. Ketika kita ingin melakukan perubahan terhadap suatu produk kita tidak perlu lagi melakukan inputan manual, namun kita dapat langsung memilih produk yang kita inginkan dengan mengklik tombol tanda panah ke bawah pada product name. Hal yang sama juga terjadi pada raw material. Gambar 5.33 Layar Assembly Product

146 225 Gambar 5.34 Layar Assembly Transaction Add Assembly Product Optimize Product Menu ini merupakan menu inti dari tujuan dibuatnya program ini. Pada menu ini user dapat memperoleh perhitungan terhadap jumlah produk optimal yang harus diproduksi oleh perusahaan agar diperoleh keuntungan yang maksimal. Untuk dapat memperoleh hasil perhitungan, user harus terlebih dahulu menentukan semua variabel yang relevan terhadap perhitungan. Setelah semua variabel ditentukan, maka user dapat mengklik button simulate dan sistem akan langsung menampilkan hasil perhitungan. User dapat menyimpan proses perhitungan ini dengan menekan button Save dan dapat mencetak laporan hasil perhitungan dengan menekan button Print.

147 226 Gambar 5.33 Layar Optimalization Transaction Navigation Diagram Diagram ini digunakan untuk menggambarkan interface apa saja yang diperkirakan akan ada dalam sistem atau program aplikasi yang akan dibuat, serta hubungan antara interface tersebut, dimana interface yang dimaksud adalah form yang digunakan dalam sistem (program). Navigation diagram untuk sistem Optimalisasi kapasitas produksi dapat dilihat pada Diagram 5.3 di bawah.