Jl. Ir Sutami 36 A Surakarta Telp: ABSTRAK

Transkripsi

1 Seminar Nasional IDEC 4 ISBN: xxxx-xxxx Surakarta, ei 4 ODEL CAPACIAED LO SIZING PROBLE (CLSP) UNUK EINIASI BIAYA SEUP DAN BIAYA SIPAN UNUK ENENUKAN LO SIZING OPIAL PADA INDUSRI AU RADISONAL Azizah Aisyati, Wakhid Ahmad auhari, Esti Setyorini, urusan eknik Industri, Fakultas eknik, Universitas Sebelas aret l. Ir Sutami 36 A Surakarta 576 elp: aisyati@yahoo.com, wachid_a@yahoo.com ABSRAK Penentuan lot size merupakan proses untuk menentukan ukuran lot yang harus diproduksi selama periode perencanaan. ika ukuran lot telalu besar, maka biaya simpan akan tinggi. Sedangkan ika ukuran lot terlalu kecil, maka biaya simpan akan kecil namun biaya setup akan tinggi. ingginya biaya setup dikarenakan seringnya dilakukan setup setiap teradi pergantian produk. Untuk menaga keseimbangan antara biaya simpan dan biaya setup, maka diperlukan trade-off antara biaya tersebut. odel Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) merupakan model yang bertuuan untuk menentukan rencana produksi (lot size) yang memberikan trade-off optimal antara biaya setup dan biaya simpan, dengan batasan kapasitas dan menamin bahwa permintaan dapat dipenuhi tanpa backlogging. odel CLSP selama ini belum dikembangkan untuk ukuran batch, oleh karena itu pada penelitian ini model CLSP dikembangkan untuk ukuran batch. Untuk menerapkan odel CLSP pada kasus nyata, maka digunakan contoh kasus pada P. XYZ yang merupakan perusahaan manufaktur untuk memproduksi amu. Pada penelitian ini odel CLSP yang dikembangkan merupakan model untuk multi product ( produk), multi stage ( line mesin), dan sistem produksi berbentuk batch. Fungsi tuuannya adalah untuk minimasi total biaya setup dan biaya simpan. Dengan fungsi pembatasnya adalah batasan keseimbangan inventory, batasan kapasitas, batasan bahwa produksi hanya dialankan apabila mesin di-setup, batasan non negativity untuk kuantitas inventory dan produksi, dan batasan variabel setup berupa variabel biner. Untuk memperoleh lot size produksi yang optimal, model dialankan dengan bantuan software Premium Solver Platform V9. dan Solver Engine V9.. Dari hasil perhitungan model diperoleh total biaya setup dan biaya simpan sebesar Rp ,85 dan penentuan ukuran lot dalam periode mingguan untuk 9 minggu. Kata Kunci: Biaya Setup, Biaya Simpan, ixed Integer Programming, Capacitated Lot Sizing Problem. LAAR BELAKANG Perencanaan produksi adalah hal yang sangat penting dilakukan dalam industri manufaktur. Perencanaan produksi yang baik, hendaknya mempertimbangkan kemampuan produksi dari fasilitas produksi yang dimiliki perusahaan. Sehingga diharapakan dengan perencanaan produksi yang baik biaya produksi yang timbul akibat kegiatan produksi ini dapat diminimalisir. Kebiakan perusahaan berkaitan dengan sistem produksi di lantai produksi akan mempengaruhi besar biaya produksi. Biaya produksi meliputi biaya setup, biaya proses dan biaya simpan (ref). ika perusahaan mempunyai kebiakan untuk memproduksi lebih dari satu unit produk yang diproses hanya pada satu mesin, maka biaya setup yang timbul akibat kegiatan setup yang dilakukan setiap pergantian produk yang akan diproses akan menadi tinggi. Sebaliknya ika

2 perusahaan memenerapkan kebiakan menggunakan lebih dari satu mesin untuk mengproduksi beberapa enis produk, maka biaya setup menadi rendah namun biaya investasi akan menadi tinggi. Di sisi lain, pelayanan terhadap konsumen harus tetap diaga dengan menaga umlah persediaan produk. Gasperz (5) menyatakan perusahaan dengan strategi make to stock memiliki resiko yang tinggi berkaitan dengan investasi persediaan. Ini dikarenakan pesanan aktual pelanggan tidak dapat diidentifikasikan secara tepat dalam produksi. Sehingga, ada kecenderungan perusahaan menyimpan produk adi di gudang yang menimbulkan biaya simpan. Pada penelitian Gicquel et al. (8) dielaskan bahwa ika produksi dialankan dengan umlah batch besar dapat meminimasi biaya setup, tetapi akibatnya adalah biaya simpan menadi tinggi. Sebaliknya, menaga persediaan tetap rendah dengan cara menalankan produksi pada umlah batch kecil, ustru akan meningkatkan biaya setup. Oleh karena itu diperlukan kebiakan perencanaan produksi optimal agar biaya dan biaya simpan yang timbul dapat minimum. odel Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) dikebangkan oleh Gicquel et al. (8) untuk menentukan ukuran lot yang optimal yang dapat meminimasi biaya setup dan biaya simpan. Penelitian ini mengambil obek riset pada perusahaan pembuatan amu. enis produk yang diproduksi adalah yaitu amu serbuk, amu tablet, obat luar, kosmetika, dan minuman kesehatan. Untuk memproduksi amu aliran produksinya adalah flowshop. Proses produksi yang diperlukan untuk memproduksi produk amu melalui beberapa stasiun kera yang terdiri atas mesin-mesin dengan kapasitas terbatas. esin yang tersedia tidak hanya digunakan untuk memproduksi satu enis produk saa, tetapi uga untuk berbagai enis produk. Setiap pergantian enis produk yang akan diproduksi, diperlukan pengaturan ulang (setup) dan dikenakan biaya setup yang besarnya bervariasi sesuai dengan enis produknya. Semakin sering dilakukan setup, maka akan semakin besar biaya setup yang dikeluarkan. Selama ini perusahaan memproduksi amu serbuk dengan ukuran produksi yang besar. Ukuran produksi adalah umlah produk yang harus diproduksi dalam satu periode produksi. Kebiakan ini diterapkan karena perusahaan ingin memberikan pelayanan maksimal kepada konsumen dengan menamin ketersediaan barang setiap dibutuhkan. Akibatnya, teradi penumpukan persediaan pada setiap periodenya. Kebiakan yang sama dilakukan pada semua produk, sehingga umlah produk adi yang disimpan semakin besar. Penumpukan produk adi dalam umlah terlalu besar akan menimbulkan biaya simpan yang besar pula. Dari uraian tersebut, maka permasalahan yang dihadapi perusahaan saat ini adalah bagaimana menentukan ukuran produksi (lot) yang tepat dengan tuuan untuk meminimasi total biaya setup dan biaya simpan. odel yang digunakan dalam penentuan ukuran lot pada penelitian ini adalah odel CLSP yang dikembangkan oleh Gicquel et al (8).. SUDI LIERAUR a) Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) Drexl dan Kimms (996) memberikan tinauannya tentang model CLSP untuk menentukan umlah dan waktu produksi produk pada periode perencanaan dengan batasan kapasitas. Sistem pada model ini adalah single stage, yaitu item yang diproduksi bersifat independent atau tidak tergantung pada umlah produksi item lain. Sistem uga dinyatakan dalam single machine, di mana semua produk dapat diproduksi pada satu fasilitas. Dalam urnalnya, Gicquel, et al, (8) uga mereview beberapa penelitian tentang CLSP. Diantaranya adalah model CLSP dengan single level dan multi level, serta single resource dan multi resources. Gicquel, et al, (8) hanya memberikan bentuk persamaan untuk model CLSP dengan single level single resource. Review model CLSP untuk multi machine dan bentuk persamaannya dapat dilihat di Staggemeier dan Clark ().asalah lot-sizing dalam aringan produksi-distribusi ini dapat dibagi menadi beberapa kategori berdasarkan umlah lokasi yang terlibat, umlah stages (echelon) dalam sistem, umlah item, ada atau tidaknya batasan kapasitas, dan karakteristik permintaan (Rizk dan artel, ). Berdasarkan metode lot sizing yang dikemukakan Rizk dan artel () didapat klasifikasi dalam lot sizing problem untuk single facility problem seperti pada abel.

3 Lot Size Single Level Problem ulti Level Problem abel. Klasifikasi Lot Sizing Problem Uncapacitated Capacitated Static Dynamic Static Dynamic Single Item EOQ WW EOQ CLSP, CSLP, DLSP ulti Item EOQR LPS ELSP CLSP, CSLP, DLSP Single Item ulti Item Berdasarkan klasifikasi lot sizing problem yang dikemukakan Rizk (), CLSP atau Capacitated Lot Sizing Problem bertuuan untuk menentukan rencana produksi/ pengadaan barang yang meminimasi produksi/ pengadaan dan biaya inventory dengan demand terpenuhi tanpa backlogging dan dengan batasan kapasitas. enurut Gicquel, C et al, (8) Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) adalah contoh masalah big bucket, di mana produk yang berbeda bisa dihasilkan pada sumber daya yang sama dalam satu satuan waktu. CLSP terdiri dari keputusan umlah dan waktu produksi produk pada horizon waktu tertentu. Hasilnya adalah rencana produksi untuk setiap periode perencanaan berupa umlah masing-masing item yang harus diproduksi. Namun keputusan penadwalan yang terperinci tidak diintegrasikan di CLSP. Biasanya pendekatan yang dilakukan adalah dengan menyelesaikan CLSP, kemudian memecahkan masalah penadwalan untuk masing-masing periode secara terpisah. Di CLSP, sumber daya/ mesin di-setup untuk item yang akan diproduksi pada setiap periode. Biaya setup dan waktu dapat bervariasi untuk setiap item dan untuk setiap periode. etapi, pengurutan produksi untuk setiap periode waktu tidak ditegaskan. Berikut adalah formulasi ixed Integer Programming (IP) untuk masalah CLSP dasar dengan waktu setup adalah nol. uuannya adalah mengoptimalkan adwal produksi untuk barang pada horizon waktu. Indeks periode adalah t =,,, dan umlah item =,,. Berikut adalah parameter dalam permasalahan CLSP. C t = kapasitas mesin pada periode t. d t = demand external untuk item pada periode t. h = biaya simpan untuk item. p = kapasitas dibutuhkan untuk memproduksi unit item. s = biaya setup untuk item. Di CLSP, item yang dihasilkan bisa mempunyai lau produksi yang berbeda pada mesin. Itulah mengapa kapasitas produksi tidak diungkapkan sebagai umlah barang yang bisa dihasilkan di periode perencanaan, tetapi lebih sebagai umlah waktu yang ada (P t ) yang akan dihabiskan dalam memproduksi item yang memiliki produksi lau (v it ) spesifik. Variabel keputusan dinyatakan sebagai berikut: x t = variabel biner (,), bernilai ika item diset-up pada periode t dan bernilai ika tidak. I t = inventory untuk item pada akhir periode t. q t = kuantitas produksi untuk item pada akhir periode t. Dengan menggunakan notasi tersebut CLSP dapat diformulasikan sebagai ixed Integer Programming ( IP) sebagai berikut: in Z = = t = ( s x h I ) () t t I t = I (t-) q t - d t, t, (3) p q t C t x t, t, (4) = p q t C t, t (5) x t {,}, t, (6) I t, q t, t, (7) 3

4 uuannya adalah minimasi total biaya setup dan biaya simpan yang ditunukkan pada persamaan (). Batasan (3) menunukkan keseimbangan inventory. Sedangkan batasan (4) menyatakan bahwa produksi item hanya teradi ika mesin di-setup untuk item tersebut.. Batasan (5) adalah batasan kapasitas. Pertidaksamaan (7) adalah kondisi non negative dari variabel yang dicari. Karakter biner dari variable setup ditunukkan oleh persamaan (6). b) Deskripsi Sistem Produksi Perusahaan Pola produksi perusahaan berbentuk line flow dengan small batch. Pada pola ini, produk diproses dalam batch kecil, dengan membutuhkan setup peralatan atau mesin pada pergantian batch untuk produk baru yang akan diproses. esin yang tersedia tidak hanya digunakan untuk produksi satu enis produk saa, sehingga diperlukan proses setup untuk menghindari kontaminasi antar produk. Pada saat proses produksi, setiap batch dari semua produk membutuhkan proses yang sama di stasiun kera dan mengikuti pola aliran seperti pada Gambar. Aliran produksi terdiri dari lima proses produksi atau stasiun kera yang disusun menadi sebuah line produksi. P. XYZ memiliki dua line produksi yang identik, atau memiliki urutan proses dan kapasitas sama. Akan tetapi, kapasitas produksi dalam satu periode dihitung dari kapasitas total satu line produksi. Gambar. Line Produksi P. XYZ 3. PENGEBANGAN ODEL CAPACIAED LO SIZING PROBLE odel Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) yang dikembangkan untuk penentuan lot size berdasarkan sistem perusahaan yaitu penentuan lot size untuk single stage, multi machine, dan produksi dalam bentuk batch. a) Penentuan fungsi tuuan (obective function) Fungsi tuuan merupakan fungsi yang akan dicari nilai optimalnya. Fungsi tuuan dalam model Capacitated Lot Sizing Problem ini adalah minimasi biaya yang terkait dengan aktivitas produksi dan penyimpanan amu serbuk di P.XYZ yang meliputi biaya setup (setup cost) dan biaya penyimpanan (storage cost). Biaya Setup Produksi Biaya setup produksi merupakan besarnya biaya akibat adanya penyiapan proses produksi. Biaya setup timbul ketika ada pergantian enis produk yang akan diproduksi. Besarnya biaya tersebut tidak dipengaruhi oleh besar kecilnya umlah produk yang diproduksi, tetapi oleh banyaknya setup yang dilakukan untuk setiap pergantian produk. Besarnya biaya setup produk () ditentukan oleh perusahaan. s x mt m t Biaya Setup = s x mt = m= t= = biaya setup untuk produk (Rp/setup) = koefisien binary (,) melakukan atau tidak melakukan setup produksi produk pada line produksi m pada minggu t = urutan indeks enis produk (,, 3...) = umlah enis (item) produk = urutan line produksi (,, 3...) = umlah line produksi paralel = minggu perencanaan (,, 3...) = umlah minggu perencanaan 4 (8)

5 Biaya Simpan Biaya simpan merupakan besarnya biaya yang disebabkan karena adanya aktivitas penyimpanan produk. Biaya simpan di P. XYZ yaitu biaya persediaan di gudang barang adi. Biaya simpan yang akan diminimasi adalah variable cost dari biaya simpan. Besarnya biaya bersifat linier terhadap umlah persediaan. Komponen biaya simpan, terdiri dari biaya tenaga kera inventori, biaya penggunaan forklift, biaya perawatan forklift, bahan bakar forklift, biaya penggunaan listrik di gudang. h I t t b) Penentuan batasan Biaya Simpan = h = t = I t = biaya simpan (Rp/bungkus) = umlah inventory produk yang disimpan selama minggu t (bungkus) = urutan indeks enis produk (,, 3...) = umlah enis (item) produk = minggu perencanaan (,, 3...) = umlah minggu perencanaan Batasan persamaan inventory Batasan ini dituukan untuk memastikan bahwa persediaan produk mampu memenuhi umlah permintaan. Dengan adanya batasan tersebut, umlah produk yang ada di gudang mampu memenuhi umlah permintaan. Batasan tersebut terdiri dari batasan persediaan untuk semua produk. Secara umum persamaan batasan inventory dapat dilihat sebagai berikut : I t = I (t-) q mt m= - d t, t () I t SS () I t = umlah inventory produk yang disimpan selama minggu t (bungkus) q mt = kuantitas produksi untuk produk pada line produksi m pada minggu t (bungkus) d t = demand untuk produk pada minggu t (bungkus) SS = safety stock produk (bungkus) = urutan indeks enis produk (,, 3...) = umlah enis (item) produk m = urutan line produksi (,, 3...) = umlah line produksi paralel t = minggu perencanaan (,, 3...) = umlah minggu perencanaan Batasan ukuran batch Batasan ini menyatakan bahwa kuantitas produksi produk pada mesin m pada minggu t memiliki ukuran batch yang sama untuk setiap produk, mesin maupun minggu. Ukuran batch merupakan umlah produk yang bisa diproduksi untuk satu rangkaian proses produksi dalam satu line produksi. Batasan ini dapat dilihat pada : q mt = a mt. l, m, t () q mt = kuantitas produksi untuk produk pada line produksi m pada minggu t (bungkus) a mt = kuantitas produksi dalam satuan batch untuk produk pada line l produksi m pada minggu t (batch) = ukuran batch produk (bungkus/batch) = urutan indeks enis produk (,, 3...) = umlah enis (item) produk 5 (9)

6 m t = urutan line produksi (,, 3...) = umlah line produksi paralel = minggu perencanaan (,, 3...) = umlah minggu perencanaan Batasan Produksi Batasan ini menyatakan bahwa produksi item hanya teradi ika line produksi di-setup untuk item tersebut. Sebaliknya, ika line produksi tidak di-setup, maka tidak akan ada produksi. Persamaan umum batasan tersebut sebagai berikut: p a mt C mt x mt - w x mt, m, t (3) a mt = kuantitas produksi dalam satuan batch untuk produk pada line produksi m pada minggu t (batch) x mt = koefisien binary (,) melakukan atau tidak melakukan setup produksi produk pada line produksi m pada minggu t C mt = kapasitas line produksi m pada minggu t (menit) p = waktu proses per batch untuk produk (menit) w = waktu setup untuk produk (menit) = urutan indeks enis produk (,, 3...) = umlah enis (item) produk m = urutan line produksi (,, 3...) = umlah line produksi paralel t = minggu perencanaan (,, 3...) = umlah minggu perencanaan Batasan kapasitas Batasan kapasitas yang digunakan dalam model yang dibuat yaitu batasan kapasitas line produksi yang tersedia. Kapasitas line produksi dinyatakan dengan satuan waktu, yaitu umlah waktu yang tersedia untuk memproduksi pada mesin m pada minggu t. Dengan adanya batasan tersebut, produk yang diproduksi tidak akan melebihi kapasitas yang tersedia. Persamaan umum batasan tersebut sebagai berikut: ( p a mt w x mt ) = C mt m, t (4) a mt = kuantitas produksi dalam satuan batch untuk produk pada line produksi m pada minggu t (batch) C mt = kapasitas line produksi m pada minggu t (menit) w = waktu setup untuk produk (menit) p = waktu proses per batch untuk produk (menit) = urutan indeks enis produk (,, 3...) = umlah enis (item) produk m = urutan line produksi (,, 3...) = umlah line produksi paralel t = minggu perencanaan (,, 3...) = umlah minggu perencanaan Batasan karakter binary Batasan ini dituukan untuk menyatakan bahwa setup variable yang bernilai biner, dapat dilihat pada : x mt = binary, m, t (5) x mt m = koefisien binary (,) melakukan atau tidak melakukan setup produksi produk pada line produksi m pada minggu t = urutan indeks enis produk (,, 3...) = umlah enis (item) produk = urutan line produksi (,, 3...) 6

7 t = umlah line produksi paralel = minggu perencanaan (,, 3...) = umlah minggu perencanaan Batasan non negativity Batasan ini dituukan untuk memastikan bahwa seluruh variable yang dicari tidak ada yang bernilai negatif. Batasan tersebut dapat dilihat pada : I t, a mt, q mt, m, t (6) I t = umlah inventory produk yang disimpan selama minggu t (bungkus) a mt = kuantitas produksi dalam satuan batch untuk produk pada line produksi m pada minggu t (batch) q mt = kuantitas produksi untuk produk pada line produksi m pada minggu t (bungkus) = urutan indeks enis produk (,, 3...) = umlah enis (item) produk m = urutan line produksi (,, 3...) = umlah line produksi paralel t = minggu perencanaan (,, 3...) = umlah minggu perencanaan 4. HASIL PENGEBANGAN ODEL Secara keseluruhan model fungsi tuuan adalah sebagai berkut: inimize Z = = m= t = Subect to : I t = I (t-) I t SS q mt = a mt. l s x q mt m= mt = t = h I t (7) - d t, t, m, t p a mt C mt x mt - w x mt, m, t ( p a mt w x mt ) = x mt = binary I t, a mt, q mt C, m, t, m, t mt 7 m, t = urutan indeks enis produk (,, 3...) = umlah enis (item) produk m = urutan line produksi (,, 3...) = umlah line produksi paralel t = minggu perencanaan (,, 3...) = umlah minggu perencanaan s = biaya setup untuk produk (Rp/ setup) x mt = koefisien binary (,) melakukan atau tidak melakukan setup produksi produk pada line produksi m pada minggu t h = biaya simpan (Rp/ bungkus) I t = umlah inventory produk yang disimpan selama minggu t (bungkus) SS = safety stock produk (bungkus) a mt = kuantitas produksi dalam satuan batch untuk produk pada line produksi m pada minggu t (batch)

8 q mt = kuantitas produksi untuk produk pada line produksi m pada minggu t ( bungkus) w = waktu setup untuk produk (menit) p = waktu proses per batch untuk produk (menit) C mt = kapasitas line produksi m pada minggu t (menit) d t = demand untuk produk pada minggu t (bungkus) l = ukuran batch produksi (bungkus/batch) a) Penentuan lot size optimal Pada tahap ini dilakukan penentuan lot size produksi berdasarkan data yang diperoleh dari perusahaan dengan menggunakan model Capacitated Lot Sizing Problem yang telah dikembangkan untuk enis produk, line produksi dan periode minggu perencanaan ke sampai 3. Fungsi uuan (Obective Function) Perumusan fungsi tuuan untuk model Capacitated Lot Sizing Problem lot sizing permintaan amu serbuk P. XYZ yaitu : Z = 3 Yang dapat diuraikan sebagai berikut: Z = m= t= m= t = m= t = m= t = s x 3 mt = m= t= = t= 75. x mt. x 5. x 75. x 4mt 7mt mt m= t= m= t= m= t= m= t= h I t 5. x mt. x 5. x 8mt. x 5mt m= t = mt m= t = m= t = = t = 5. x 75. x,49 I 3mt. x Penentuan Kendala (Batasan) P. XYZ mempunyai batasan-batasan dalam melakukan kegiatan produksi dan inventory. Komponen dalam persamaan ini antara lain lot size atau kuantitas produksi (q mt ), kuantitas produksi dalam ukuran batch untuk item pada line produksi m pada minggu t (a mt ), dan ukuran batch produksi ( l). Ukuran batch yang digunakan untuk semua produk pada semua line produksi m yaitu 4. bungkus. Lot Size Optimal yang Dihasilkan Setelah model Capacitated Lot Sizing Problem dialankan di Premium Solver Platform V9. dalam icrosoft Excel maka diperoleh nilai yang optimal untuk fungsi tuuan meminimasi total biaya yaitu biaya setup produksi dan biaya simpan. Nilai dari minimasi total biaya tersebut adalah sebagai berikut: inimized Cost = Rp ,85 b) Keputusan untuk elakukan Setup Produksi Hasil dari nilai x mt setelah model dialankan pada software Premium Solver Platform V9. dalam icrosoft Excel dapat dilihat pada abel.. t 6mt 9mt 8

9 abel. Keputusan untuk elakukan Setup Produksi (x mt ) Produk Periode uni uli Line inggu ke- inggu ke- inggu ke-3 inggu ke-4 inggu ke-5 inggu ke- inggu ke- inggu ke-3 inggu ke-4 6ASE/R 6ASE/EC 55A 6XA 65XA 66XA A A 3A 3A abel. menunukkan nilai x mt yang menelaskan setup produksi untuk produk pada line produksi m dan pada minggu t. ika variabel x mt bernilai, artinya line produksi di-setup untuk melakukan produksi dan ika bernilai, maka tidak ada setup produksi. c) Kuantitas Produksi dalam Satuan Batch Hasil dari nilai a mt setelah model dialankan pada software Premium Solver Platform V9. dalam icrosoft Excel dapat dilihat pada abel.. abel. Kuantitas Produksi dalam Satuan Batch (a mt ) Produk 6ASE/R 6ASE/EC 55A 6XA 65XA 66XA A A 3A 3A uni uli inggu ke- inggu ke- inggu ke-3 inggu ke-4 inggu ke-5 inggu ke- inggu ke- inggu ke-3 inggu ke Periode Line abel. menunukkan nilai a mt yang menelaskan ukuran atau kuantitas batch produksi untuk setiap produk pada setiap line produksi dan minggu perencanaan. d) umlah Inventory Hasil dari nilai I t setelah model dialankan pada software Premium Solver Platform V9. dalam icrosoft Excel dapat dilihat pada abel. 3. 9

10 abel 3. umlah Inventory dalam satuan bungkus (I t ) Produk uni uli inggu ke- inggu ke- inggu ke-3 inggu ke-4 inggu ke-5 inggu ke- inggu ke- inggu ke-3 inggu ke-4 6ASE/R ASE/EC A XA XA XA A A A A otal abel 3 menelaskan nilai I t yang menunukkan umlah inventory untuk setiap produk pada akhir minggu perencanaan. e) Kuantitas Produksi dalam Satuan Bungkus Hasil dari nilai q mt setelah model dialankan pada software Premium Solver Platform V9. dalam icrosoft Excel dapat dilihat pada tabel. 4. abel 4 menunukkan nilai kuantitas produksi dalam satuan bungkus (q mt ) setiap produk pada setiap line produksi dan minggu perencanaan. Dari nilai q mt pada tabel 4, maka dapat ditentukan lot size atau ukuran produksi optimal pada setiap period di P. XYZ, seperti pada abel 5 dan abel 6. abel 4. Kuantitas Produksi dalam Satuan Bungkus (q mt ) Periode uni uli Produk Line inggu ke- inggu ke- inggu ke-3 inggu ke-4 inggu ke-5 inggu ke- inggu ke- inggu ke-3 inggu ke ASE/R ASE/EC A XA XA XA A A A A 4 8 abel 5. Lot size amu Serbuk inggu ke sampai 6(bungkus) inggu ke inggu ke 3 inggu ke 4 inggu ke 5 inggu ke 6 Produk Line Line Line Line Line 6ASE/R 4 7 6ASE/EC A XA 56 65XA XA A A A A 8 4 4

11 abel 6. Lot size amu Serbuk inggu ke 7 sampai 3 (bungkus) inggu ke7 inggu ke 8 inggu ke9 inggu ke3 Produk Line Line Line Line 6ASE/R 98 6ASE/EC 56 55A 8 4 6XA 4 65XA XA A A A A 8 5. KESIPULAN PUSAKA