Optimasi Rencana Produksi Menggunakan Model Matriks Transportasi Bowman

dokumen-dokumen yang mirip
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

FORECASTING (Peramalan)

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis

APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

kesimpulan yang didapat.

BAB 2 LANDASAN TEORI

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

APLIKASI PROGRAM LINIER DALAM PEMBELIAN BAHAN BAKU

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

Kata Kunci : Forecasting, Program Perhitungan, Simple Moving Averages, Weighted Moving Averages, Mean Absolute Deviation, Mean Square Error

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN (STUDI KASUS: INSTALASI FARMASI RSUD DR MURJANI)

BAB II MAKALAH. : Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains VIII UKSW. : Prosiding Seminar Nasional Matematika VIII UKSW 15 Juni

IV. METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

III. METODOLOGI PENELITIAN

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

III. METODOLOGI KAJIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

Prosiding Manajemen ISSN:

BAB 2 LANDASAN TEORI

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN USAHA ARDYLA BAKERY DI MUARA BULIAN Muryati 1

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODE PENELITIAN

Inflasi dan Indeks Harga I

ANALISIS KOMBINASI PRODUK DALAM PENCAPAIAN LABA MAKSIMUM. (Studi Kasus pada Perusahaan Konvesi di Pemalang) Hardiwinoto

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

LAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE

A. Pengertian Hipotesis

Bab 2 Tinjauan Pustaka

REGRESI LINIER GANDA

BAB 2 LANDASAN TEORI. mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang

OPTIMASI PRODUKSI DENGAN PROGRAM DINAMIS PADA PABRIK FRACTINATION AND REFINERY FACTORY (FRF) PT. XYZ

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU KAIN PADA DEPARTEMEN PRINTING-DYEING PT. KHS DENGAN ALGORITMA WAGNER WHITIN

Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo

IV. METODOLOGI PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

BAB 2 TINJAUAN TEORI

PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

REGRESI DAN KORELASI

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan

Bab III Metoda Taguchi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER

USULAN PERENCANAAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU DI PT. KMT

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

Implementasi Linear Programming Untuk Memaksimalkan Keuntungan

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

Bab 3 Metode Interpolasi

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB II LANDASAN TEORI

PERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

BAB 2 LANDASAN TEORI

III. METODE PENELITIAN

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERAMALAN PERENCANAAN PRODUKSI SEMEN DENGAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PT. SEMEN INDONESIA

BAB II TINJAUAN LITERATUR. Pengendalian persediaan dapat dilakukan dalam berbagai cara, antara lain dengan

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

MODUL 3 PERAMALAN. Halaman 3

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam

BAB III METODE PENELITIAN

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,

Lampiran 1 Bukti Kas Masuk

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Transkripsi:

Performa (2) Vol., No.: 26-34 Optimasi Recaa Megguaka Model Matriks Trasportasi Bowma (Studi Kasus di PT. X, Magelag) Taufiq Rochma Jurusa Tekik Idustri, Uiversitas Sebelas Maret, Surakarta Abstract Productio plaig is a importat activity of the whole of productio activity i the compay. Plaig stage is the first step be doe to make productio decisio. Productio plaig with Bowma Trasportatio Method is plaig model that matchig betwee demad, capacity, ivetory level ad productio cost. Advatage of this model is to determie productio schedule with balacig betwee productio variables ad miimum total productio cost. Keywords : Productio plaig, Bowma matrix, Liier programmig.. Perecaaa Perecaaa merupaka salah satu fugsi utama dari maajeme produksi dalam suatu perusahaa. Maajeme produksi adalah pekerjaa yag berkaita dega peciptaa barag da jasa melalui pegubaha masuka (faktor produksi) mejadi keluara atau hasil produksi (Yamit, 993). Adapu tujua produksi meurut Yamit adalah produktivitas sedagka tujua maajeme produksi adalah pecapaia produktivitas dega efisie da efektif. Permasalaha yag serig dihadapi oleh perusahaa idustri berkaita dega maajeme produksi adalah serig terjadiya ketidakseimbaga atara perecaaa produksi dega permitaa di pasar serig megakibatka terjadiya peumpuka jumlah persediaa yag cukup besar. Utuk itu perlu disusu model perecaaa produksi yag dapat megembagka kombiasi faktor produksi yag berpegaruh serta melalui perecaaa yag bersifat meyeluruh (agregat). Ada bayak tekik yag dapat diterapka dalam perecaaa produksi, salah satu tekik yag dapat diterapka da cukup memberika hasil yag optimal yaitu metode perecaaa dega tekik agregasi melalui optimasi liier programmig. Metode perecaaa ii bertujua utuk meetuka hasil perecaaa yag optimal dega biaya produksi yag miimal serta dapat diketahui variabel-variabel yag berpegaruh terhadap perecaaa. 2. Perecaaa Agregat Meurut Heizer (990) perecaaa agregat mempuyai arti megkombiasika beberapa sumber daya yag ada secara tepat dalam susua yag meyeluruh utuk memperoleh hasil perecaaa yag optimal. Peyajia peramala permitaa, saraa fasilitas, tigkat persediaa, ukura teaga kerja da iput lai merupaka variabel iput yag

Rochma - Optimasi recaa produksi megguaka model matriks trasportasi Bowma 27 berpegaruh terhadap proses perecaaa. Perecaaa agregat adalah bagia dari sistem perecaaa produksi yag terdapat hubuga faktor iteral da eksteral yag merupaka variabel-variabel berpegaruh terhadap kegiata perecaaa produksi. Lokasi Pasar & Permitaa Keputusa Produk Peelitia da pegembaga Tekologi Peramala permitaa & Pesaa Keputusa & Perecaaa proses Teaga Kerja Raw Material Available Ivetory Perecaaa Agregat utuk Perecaaa Eksteral (Subkotrak) Jadwal Iduk MRP System Prioritas Perecaaa & pejadwala Gambar. Baga Alir recaa Agregat & Jadwal Iduk (Heizer ag Reder, 990) Hal ii dapat dilihat pada gambar yag meujukka hubuga atar variabel tersebut. Dari gambar maajer operasi meerima beberapa masuka dari departeme pemasara yag berupa permitaa pasar, juga dari departeme lai seperti jumlah teaga kerja, ketersediaa baha baku, kapasitas pabrik, persediaa da subkotrak. Data perkiraa permitaa dipakai sebagai dasar peyusua kombiasi sumber daya yag tersedia agar dicapai kombiasi yag terbaik. Selajutya hasil perecaaa produksi agregat mejadi dasar bagi peyusua Jadwal Iduk (JIP). 3. Peramala (Forecastig) Peramala permitaa aka produk da jasa diwaktu medatag da bagia-bagiaya adalah sagat petig dalam perecaaa da pegawasa produksi. Peramala yag baik adalah petig utuk efisiesi operasi-operasi maufaktur yag meyagkut pemiliha proses, perecaaa kapasitas da tata letak fasilitas serta utuk berbagai keputusa yag bersifat terus meerus berkeaa dega perecaaa, pejadwala da persediaa Meurut Hadoko (993) esesi peramala adalah perkiraa-perkiraa peristiwa diwaktu yag aka datag atas dasar pola-pola diwaktu yag lalu da pegguaa kebijaka

28 Performa (2) Vol., No. terhadap proyeksi-proyeksi dega pola-pola diwaktu yag lalu. Evaluasi peramala merupaka perbadiga ramala-ramala dega hasil yata utuk meilai ketepata pegguaa suatu metodologi atau tekik peramala. Metode Pemulusa (smoothig) Metode ii bayak meguragi masalah peyimpaga data. Dasar yag diguaka adalah rata-rata prakiraa yag aka datag dapat dihitug dari rata-rata data masa lalu da data saat ii. Rumus yag diguaka adalah : A t = D t + ( - ) A t- () dimaa: A t- : Rata-rata masa lalu D t : Data saat pegamata : Proporsi pembebaa Metode Siklis Data musima dapat didekati dega megguaka metode fugsi trigoometri. Persamaa siklis ditulis sebagai berikut : D t+ = a + u cos(2π/n)t + v si(2π/n)t (2) dimaa: a = D t /N u = {2[D t cos(2π/n)t]/n} v = {2[D t si(2π/n)t]/n} D t = permitaa periode t N = jumlah periode permitaa t = periode permitaa Metode Dekomposisi Metode ii mecoba megidetifikasi tiga kompoe secara terpisah, yaitu tred, siklis da musima (Makridakis, 993). Faktor galat yag tidak lai merupaka selisih data aktual da prediksi tidak dapat diperkiraka tetapi dapat diidetifikasi. Betuk fugsi dekomposisi tergatug pada metode dekomposisi yag diguaka yaitu aditif atau multiplikatif. Secara umum fugsi matematik dari metode dekomposisi adalah : Y t = f(i t, T t, C t, E t ) (3) dimaa: Y t = data aktual periode t I t = ideks musima periode t C t = kompoe siklik periode t T t = kompoe tred periode t E t = kompoe galat periode t Metode kausal Yaitu metode utuk memprediksi masa yag aka datag dega melihat hubuga sebab akibat dari beberapa variabel yag berpegaruh. Maksud dari metode kausal adalah utuk meemuka betuk hubuga sebab akibat da megguakaya utuk meramalka ilai medatag dari variabel tak bebas. Metode kausal ada beberapa macam diataraya metode regresi sederhaa da metode regresi sederhaa.

Rochma - Optimasi recaa produksi megguaka model matriks trasportasi Bowma 29 Ketepata Metode Peramala Utuk megetahui da megukur kesesuaia suatu metode peramala dari sekumpula data diperluka kriteria peolaka. Kriteria ii diguaka utuk memilih metode peramala yag aka dipakai berdasarka pertimbaga seberapa jauh metode peramala tersebut mampu memproduksi data yag telah diketahui. Rumus perhituga kesalaha yag biasa diguaka adalah ilai deviasi mutlak (mea absolute deviatio) MAD = t = At Ft (4) 4. Metode Trasportasi Bowma Metode Bowma memfugsika persediaa awal (I o ) dalam memeuhi kebutuha permitaa, sedagka produksi lembur (O i ) diguaka utuk memeuhi kebutuha permitaa (S i ) seadaiya tidak bisa dicukupi dega persediaa awal maupu kegiata produksi reguler (R i ).Matriks yag diracag Bowma sedemikia rupa sehigga kapasitas sumber aka selalu lebih besar atau sama dega kapasitas tujua. sumber pada model ii aka selalu mampu utuk memeuhi permitaa atau dirumuska : m S ij i= T j j= Siswato (990) meyebutka bahwa model matematik dari formulasi Bowma adalah: Miimumka Z = Terhadap kedala : j= m i= X X ij ij = T S i j m C ij X i= j= ij (5). (6) ; i =,2,3, m. (7) ; j =,2,3,. (8) dimaa: C ij = parameter biaya sumber peruit, seperti biaya produksi reguler ( C R ), biaya produksi lembur(c 0 ) da biaya persediaa (C j ). X ij = bayakya uit produk yag harus disediaka oleh sumber utuk memeuhi permitaa tujua. S j = Permitaa yag harus dipeuhi da persediaa akhir yag dikehedaki. T j = kapasitas maksimum sumber seperti kapasitas produksi reguler (R i ), kapasitas produksi lembur (O i ) da persediaa awal. 5. Hasil da Aalisa Peramala Permitaa Data pejuala yag diperoleh selama 42 bula kemudia dibuat diagram pecarya utuk megetahui variasi pola data. Dega adaya pola data yag diketahui maka dapat diperoleh metode-metode peramala yag represetatif yag dapat mewakili pola tersebut.

30 Performa (2) Vol., No. Periode Sumber Tabel. Matriks Trasportasi Bowma Periode Pejuala (Tujua) Persediaa Waktu Luag Total () (2) (3)...... (-) () Persediaa O C I 2C I...... ( -)C I C I 0 Io Reguler () C R C R +C I C R +2C I...... C R +( )C I C R +C I 0 R Lembur () C O C O +C I C O +2C I...... C O +( )C I C O +C I 0 O Reguler (2) M C R C R + C I...... C R + ( 2)C I C R +( )C I 0 R 2 Lembur (2) M C O C O + C I...... C O + ( 2)C I C O +( )C I 0 O 2 Reguler (3) M M C R...... C R + ( 3)C I C R +( 2)C I 0 R 3 Lembur (3) M M C O...... C O + ( 3)C I C O +( 2)C I 0 O 3............................................................ Reguler () M M M...... C R C R + C I 0 R Lembur () M M M...... C O C O + C I 0 O Keb. Total S S 2 S 3 S I 0 Notasi : I i = Persediaa pada akhir periode ke-i R i = Jumlah maksimum uit yag dapat diproduksiselama periode waktu ke-i pada waktu reguler O i = Jumlah maksimum uit yag dapat diproduksi selama periode waktu ke-i pada jam lembur S i = Jumlah produk jadi yag aka dijual (dikirim) selama periode waktu ke-i C R = Biaya produksi per uit pada jam reguler (jam kerja biasa) C O = Biaya produksi per uit pada jam lembur C I = Biaya peyimpaa per uit per periode waktu * Total waktu luag = I 0 + ΣR + ΣO - ΣS - I (bales) Data Pejuala Beag 2500 0 500 000 500 0 4 7 0 3 6 9 22 25 28 3 34 37 40 Bula Gambar 2. Diagram pecar data pejuala beag. Berdasarka diagram pecar diatas teryata pola data yag terbetuk adalah musima. Metode peramala yag represetatif utuk di pilih adalah metode regresi, expoetial smoothig, siklis da dekomposisi.

Rochma - Optimasi recaa produksi megguaka model matriks trasportasi Bowma 3 Tabel 2. Hasil Perhituga peramala semester 2 Metode Peramala Bula Liier Regresi S.E.Smoothig Siklis Dekomposisi Juli 402.4 436.94 46.32 962.0 Agustus 42.73 436.94 208.32 276.4 September 423.3 436.94 58.69 643.96 Oktober 433.89 436.94 6.9 703.86 November 444.48 436.94 207.3 39.4 Desember 455.06 436.94 44.43 264.25 MAD 334.27 292.48 295.4 262.24 Metode peramala terpilih berdasarka pada ilai MAD yag terkecil yaitu terdapat pada metode peramala dekomposisi. Metode pegukura kesalaha yag dipilih adalah (MAD) yag memberika gambara perbadiga atara data permitaa dega hasil peramala melalui peetua rata-rata ilai tegah kesalaha absolute. Biaya dalam Perecaaa Dari perhituga usur-usur biaya yag meyusu total biaya produksi diperoleh pericia biaya produksi per uit (bale) utuk program perecaaa produksi. Biaya tersebut dihitug dalam satua mata uag rupiah utuk tiap-tiap uit (bale). Adapu pericia biaya tersebut sebagai berikut : Biaya produksi regular sebesar = Rp.453.474/bale Biaya produksi lembur sebesar = Rp.527.88/bale Biaya persediaa = Rp.388/bale Biaya ii selajutya aka megisi kolom-kolom yag tersedia pada Matriks Distribusi Bowma. Asumsi yag dipakai dalam peyusua biaya ii bahwa kapasitas produksi berlagsug ormal. Selai itu bahwa peyusua biaya produksi tidak terpegaruh oleh adaya perubaha harga akibat iflasi. Perhituga Kemampua Utuk medapatka besarya kemampua produksi tiap bula per semester di peroleh dega megalika jumlah jam kerja dega kapasitas per jam. Kemampua produksi ii dapat dijadika acua sebagai stadar kemampua perusahaa dalam memproduksi produk per periode. Bula Tabel 3. Kemampua produksi reguler da lembur semester 2. Jam Kerja x (Reguler) KPR Jam Kerja x (Lembur) KPO Juli 663,75 x,75 62 4 x,75 Agustus 663,75 x,75 62 4 x,75 September 663,75 x,75 62 90 x,75 58 Oktober 686,25 x,75 20 93 x,75 63 November 663,75 x,75 62 90 x,75 58 Desember 663,75 x,75 62 4 x,75

32 Performa (2) Vol., No. Optimasi Recaa Optimasi produksi dilakuka dega memformulasika variabel-variabel produksi dalam kombiasi rumusa matematis. Formulasi matematis yag dibuat ada dua yaitu formulasi fugsi tujua da formulasi fugsi kedala. Formulasi fugsi tujua meujukka tujua yag igi diperoleh yaitu miimisasi total biaya produksi, sedagka formulasi fugsi kedala meujukka pembatas yag ada dalam memperoleh tujua. Periode Sumber Persediaa awal Tabel 4. Tabel Distribusi Matriks Trasportasi Bowma utuk Program. Periode Pejuala (Tujua) 2 3 4 5 6 Persediaa Waktu Luag (slack) Total (periode) 0 388 2776 464 5552 6940 8328 800 X X2 X3 X4 X5 X6 X7 Reguler () 453474 454862 456250 457638 459026 46044 46802 62 X2 X22 X23 X24 X25 X26 X27 Lembur () 52788 529206 530594 53982 533370 534758 53664 X3 X32 X33 X34 X35 X36 X37 Reguler (2) 453474 454862 456250 457638 459026 46044 62 X42 X43 X44 X45 X46 X47 Lembur (2) 52788 529206 530594 53982 533370 534758 X52 X53 X54 X55 X56 X57 Reguler (3) 453474 454862 456250 457638 459026 62 X63 X64 X65 X66 X67 Lembur (3) 52788 529206 530594 53982 533370 58 X73 X74 X75 X76 X77 Reguler (4) 453474 454862 456250 457638 20 X84 X85 X86 X87 Lembur (4) 52788 529206 530594 53982 63 X94 X95 X96 X97 Reguler (5) 453474 454862 456250 62 X05 X06 X07 Lembur (5) 52788 529206 530594 58 X5 X6 X7 Reguler (6) 453474 454862 62 X26 X27 Lembur (6) 52788 529206 X36 X37 Kebutuha Total 962 276 644 704 39 264 0 72 8890 Melalui perhituga program Quat System Bussiess (QSB) meujukka bahwa hasil perhituga yag optimal diperoleh pada iterasi yag ke-22. Hasil perhituga komputer melalui program QSB dapat ditetuka program recaa produksi optimal semester II dapat dilihat pada tabel 5.

Rochma - Optimasi recaa produksi megguaka model matriks trasportasi Bowma 33 Periode Sumber Persediaa awal Tabel 5. Matriks Trasportasi Bowma utuk Perecaaa Optimal. Periode Pejuala (Tujua) 2 3 4 5 6 Persediaa Waktu Luag Total 0 388 2776 464 5552 6940 8328 800 800 Reguler () 453474 454862 456250 457638 459026 46044 46802 62 62 000 Lembur () 52788 529206 530594 53982 533370 534758 53664 Reguler (2) 453474 454862 456250 457638 459026 46044 62 276 886 Lembur (2) 52788 529206 530594 53982 533370 534758 Reguler (3) 453474 454862 456250 457638 459026 62 758 404 Lembur (3) 52788 529206 530594 53982 533370 58 58 Reguler (4) 453474 454862 456250 457638 20 20 Lembur (4) 52788 529206 530594 53982 63 99 64 Reguler (5) 453474 454862 456250 62 62 Lembur (5) 52788 529206 530594 58 57 Reguler (6) 453474 454862 62 62 Lembur (6) 52788 529206 02 98 Keb. total 962 276 644 704 39 264 0 72 8890 Kebutuha permitaa bula Juli sebesar 962 bale dipeuhi melalui persediaa awal sebesar 800 bale da produksi reguler bula Juli sebesar 62 bale. Permitaa bula Agustus sebesar 276 bale dipeuhi dari produksi reguler bula Juli 000 bale da bula Agustus 2776 bale. Permitaa bula September sebesar 644 bale dipeuhi dari produksi reguler bula Agustus 886 bale da bula Septembber 758 bale. Permitaa bula Oktober sebesar 704 bale dipeuhi melalui produksi reguler bula September 404 bale da bula Oktober 20 bale da produksi lembur bula Oktober 99 bale. Permitaa bula November sebesar 39 bale dipeuhi dari produksi reguler bula November 62 bale da lembur bula November 57 bale. Permitaa bula Desember sebesar 264 dipeuhi dari produksi reguler bula Desember 62 bale da lembur bula Desember 02 bale. Total biaya produksi miimal yag diperoleh dega optimasi liier programig sebesar Rp 0.740.440.000. Hasil ii diperoleh pada iterasi ke-22 melalui software quat system bussiess (QSB). Selai itu terdapat sisa kapasitas lembur yag tidak diguaka utuk kegiata produksi sebesar bale utuk bula Juli, bale utuk bula Agustus, 58 bale utuk

34 Performa (2) Vol., No. bula September, 64 bale utuk bula Oktober, bale utuk bula November da Bula Desember sejumlah 98 bale. Kelebiha produksi ii dapat ditampug pada persediaa atau sebagai persediaa pegama (safety stock). Peampuga kelebiha persediaa ii berfugsi utuk meyerap adaya fluktuasi pasar yaitu memeuhi kebutuhha permitaa yag sewaktuwaktu ada peigkata. 6. Kesimpula Model Matriks Trasportasi Bowma dapat diguaka utuk megoptimasi recaa produksi baik idividual maupu agregat dega merumuskaya ke dalam model matematis liier programmig. Total biaya produksi miimal semester II yag diperoleh melalui optimasi recaa produksi sebesar Rp 0. 740. 440.000,-. Sisa kemampua produksi lembur adalah bale (Juli), bale (Agustus), 58 bale (september), 64 bale (oktober), bale (November), 98 bale (Desember). Sisa kapasitas produksi lembur (kelebiha produksi) dapat dimafaatka utuk mecukupi keaika permitaa yag tidak terduga atau dapat dipakai sebagai persediaa pegama (safety stock). Daftar Pustaka Buffa, E. (993). Maajeme / Operasi, Terjemaha. Yogyakarta: Peerbit BPFE. Heizer, J., ad Reder, B. (990). Productio ad Operatios Maagemets Strategies ad Tactics. Bosto. Hadoko, T. H. (993). Dasar-dasar Maajeme da Operasi. Yogyakarta: Peerbit BPFE. Makridakis, S. da Wheelwright, C. (993). Metode da Aplikasi Peramala. Terjemaha. Jakarta. Schroeder, G. R. (989). Operatio Maagemet Decisio Makig i the Operatio Fuctio. New York: Mc Graw-Hill Book Compay.