BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. CPM dan PERT Modul CPM dan PERT ini memiliki permasalahan dan penyelesaiannya dengan permasalahan pada studi kasus sedangkan penyelesaiannya menggunakan perhitungan manual dan pengolahan software. Permasalahan studi kasus dipergunakan untuk menentukan keakuratan dalam penyelesaian terhadap perhitungan manual dan pengolahan software. Perhitungan manual digunakan untuk menyelesaikan permasalahan studi kasus dengan menggunakan rumus yang berasal dari landasan teori sehingga keakuratan perhitungan manual dapat dipertanggungjawabkan saat penganalisaan. Pengolahan software digunakan untuk menyelesaikan permasalahan studi kasus dengan menggunakan program komputer sehingga lebih efisien. Berdasarkan kedua penyelesaian tersebut maka dibuatlah analisis agar dapat dipahami oleh penulis dan pembaca dengan membuat suatu penilaian. 4.1.1 Studi Kasus Keadaan globalisasi seperti sekarang perbedaan cuaca tidak dapat diprediksi seperti musim panas yang panjang sangatlah meresahkan warga. Sebuah PT Electronic Internasional yang bekerja di bidang elektronik akan melakukan pembuatan suatu produk untuk mengatasinya yaitu kipas angin. Berdasarkan aktivitas-aktivitasnya PT Elektonic ingin mengetahui teknik evaluasi dan tinjauan ulang dari proyek tersebut dan metode jalur kritisnya dalam pembuatan produk kipas angin. IV-1

IV-2 4.1.2 Perhitungan Manual Perhitungan manual adalah sebuah penyelesaian dengan menggunakan suatu rumus yang dihitung secara manual. Perhitungan manual dibagi menjadi dua yaitu perhitungan manual untuk CPM dan perhitungan manual untuk PERT. Berikut ini adalah perhitungan manualnya. 1. Perhitungan Manual CPM Data perhitungan manual di bawah ini menggunakan sentral waktu penyelesaian proyek. Berdasarkan data yang telah dicantumkan dalam tabel, maka di bawah ini adalah hasil dari pengolahan data dengan menggunakan perhitungan manual. Tabel 4.1 Produk Perancangan Kipas Angin No Aktivitas Biaya (Ratusan Ribu) Aktivitas Waktu (Hari) Slope (Rp) Pendahulu Biaya Normal Dipercepat Normal Dipercepat A Mengidentifikasika n keadaan - 30 25 50 55 1 B Menentukan proyek A 7 4 15 21 2 C Surpey pasar B 35 30 100 120 4 D Merancang Produk C 15 12 20 26 2 E Menyiapkan bahan baku C 9 5 40 60 5 F Membuat produk D, E 7 5 35 43 4 G Standarisasi produk F 20 17 50 59 3 H Pendistribusian konsumen F 17 14 100 130 10 I Penelitian hasil penjualan produk G, H 30 27 100 121 7 J Meramalkan jumlah produk yang akan datang I 5 3 10 16 3

IV-3 Berdasarkan aktivitas-aktivitas yang dilakukan oleh pembuatan proyek kipas angin. Di bawah ini adalah network diagram pendahulu yaitu sebagai berikut: Gambar 4.1 Network Diagram Pendahulu CPM Berdasarkan data waktu normal langkah selanjutnya adalah mencari nilai kritisnya. Dibawah ini adalah perhitungan waktunya yaitu sebagai berikut: Gambar 4.2 Network Lintasan Kritis Waktu Normal

IV-4 Berdasarkan gambar 4.2 maka didapatkan lintasan kritisnya yaitu sebagai berikut. A B C D F G I J Berdasarkan lintasan kritis diatas maka waktunya yaitu sebagai berikut. 30 + 7 + 35 + 15 + 7 + 20 + 30 + 5 = 149 Hari. Berdasarkan data waktu dipercepat langkah selanjutnya adalah mencari nilai kritisnya. Di bawah ini adalah perhitungan waktunya yaitu sebagai berikut: B. 4 C. 30 D. 12 2 3 4 5 25 25 29 29 59 59 E. 5 71 A. 25 71 F. 5 1 6 0 0 76 76 H. 14 G. 17 9 8 7 123 123 120 120 93 93 J. 3 I. 27 Gambar 4.3 Network Lintasan Kritis Waktu Dipercepat Berdasarkan gambar 4.3 maka didapatkan lintasan kritisnya yaitu sebagai berikut. A B C D F G I J Berdasarkan lintasan kritis diatas maka waktunya yaitu sebagai berikut. 25 + 4 + 30 + 12 + 5 + 17 + 27 + 3 = 123 Hari. Berdasarkan data waktu normal dan dipercepat langkah selanjutnya adalah mencari biaya produksinya. Dibawah ini adalah perhitungan untuk biaya produksinya yaitu sebagai berikut:

IV-5 Tabel 4.2 Perhitungan Manual Biaya Kegiatan Yang Dipercepat T Proyek Biaya (Ratusan Ribu) Tanpa Dipercepat 149 520 Kegiatan A Dipercepat 5 Hari 144 521 Kegiatan B Dipercepat 3 Hari 141 523 Kegiatan C Dipercepat 5 Hari 136 527 Kegiatan D Dipercepat 3 Hari 133 529 Kegiatan F Dipercepat 2 Hari 131 533 Kegiatan G Dipercepat 3 Hari 128 536 Kegiatan I Dipercepat 3 Hari 125 543 Kegiatan J Dipercepat 2 Hari 123 546 Kegiatan E Dipercepat 4 Hari 123 551 Kegiatan H Dipercepat 3 Hari 123 561 2. Perhitungan Manual PERT Data perhitungan manual di bawah ini menggunakan sentral waktu penyelesaian proyek. Berdasarkan data yang telah dicantumkan dalam tabel, maka di bawah ini adalah hasil dari pengolahan data dengan menggunakan perhitungan manual. Tabel 4.3 Perhitungan Manual Waktu yang Diharapkan Produk kipas Angin Aktivitas Waktu Waktu Waktu Aktivitas Waktu Yang Standar Optimis Realistik Pesimistik Pendahulu Diharapkan Deviasi (a) (m) (b) Varians A - 25 30 35 30 1,66 2,75 B A 4 7 16 8 2 4 C B 30 35 40 35 1,66 2,75 D C 12 15 18 15 1 1 E C 5 9 13 9 1,33 1,77 F D, E 5 7 15 8 1,66 2,75

IV-6 Tabel 4.3 Perhitungan Manual Waktu yang Diharapkan Produk Kipas Angin (Lanjutan) Aktivitas Waktu Waktu Waktu Aktivitas Waktu Yang Standar Optimis Realistik Pesimistik Pendahulu Diharapkan Deviasi (a) (m) (b) Varians G F 17 20 23 20 1 1 H F 14 17 20 17 1 1 I G, H 27 30 39 31 2 4 J I 3 5 7 5 0,66 0,44 a. Waktu yang diharapkan a 4(m) b Te 6 25 4(30) 35 Te = 30 6 b. Standar deviasi S 1 (b 6 a) 1 S (35 25) = 1,66 6 c. Varians 2 V(te) S 2 V(te) 1,66 = 2,75 Berdasarkan data waktu optimis, waktu realistik, dan waktu pesimistik maka dapat dicari lintasan kritisnya. Di bawah ini adalah lintasan kritisnya yaitu sebagai berikut:

IV-7 Gambar 4.4 Network Diagram Pendahulu PERT B. 8 C. 35 D. 15 2 3 4 5 30 30 38 38 73 73 E. 9 88 A. 30 88 F. 8 1 6 0 0 96 96 H. 17 G. 20 9 8 7 152 152 147 147 116 116 J. 5 I. 31 Gambar 4.5 Network Lintasan Kritis Waktu yang Diharapkan

IV-8 Berdasarkan gambar 4.5 maka didapatkan lintasan kritisnya yaitu sebagai berikut. A B C D F G I J Berdasarkan lintasan kritis diatas maka waktunya yaitu sebagai berikut. 30 + 8 + 35 + 15 + 8 + 20 + 31 + 5 = 152 Hari. 4.1.3 Pengolahan Software Data-data di atas selain penghitungan yang dilakukan secara manual, penghitungan-penghitungan untuk studi kasus dapat secara lebih praktis dan efisien dilakukan dengan program komputer. Pengolahan software dibagi menjadi dua yaitu pengolahan untuk CPM dan pengolahan untuk PERT, di bawah ini adalah Pengolahan software-nya yaitu sebagai berikut. 1. Pengolahan Software CPM Langkah membuat software CPM dam PERT yaitu mencarinya di program, dengan cara klik menu start lalu klik all programs setelah itu carilah WinQSB dan terakhir PERT CPM. Langkah selanjutnya setelah masuk kedalam PERT CPM didalam bagian menubar memilih file lalu mengklik newproblem. Setelah masuk kedalam newproblem maka akan terdapat tabel seperti Gambar 4.6 dalam kolom problem title ditulis pembuatan kipas angin, selanjutnya dalam number of activities diberikan angka 10, dan dalam time unit ditulis day. Langkah selanjutnya dalam problem type yaitu mencentang deterministic CPM maka selanjutnya yaitu memilih normal time, crash time, normal cost dan crash cost. Setelah selesai lalu mengklik tombol ok.

IV-9 Gambar 4.6 Problem Specification CPM Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan terdapat tabel seperti gambar 4.7. Langkah selanjutnya dalam gambar tersebut yaitu mengisi data-data yang sesuai dengan studi kasusnya. Gambar 4.7 Data Pengamatan CPM Langkah selanjutnya setelah data telah tersusun seperti gambar di atas, data tersebut akan digunakan untuk pengolahan data yaitu critical path method. Setelah data telah tersusun langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih solve critical path using normal time.

IV-10 Gambar 4.8 Solve and Analyze, Solve Critical Path Using Normal Time Langkah selanjutnya setelah mengklik solve critical path using normal time maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve critical path using normal time. Hasil activity criticality analysis adalah hasil output pertama. Gambar 4.9 Activity Criticality Analysis Normal Time Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve critical path normal time. Hasil graphic activity analysis adalah hasil output kedua.

IV-11 Gambar 4.10 Graphic Activity Analysis Normal Time Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve critical path using normal time. Hasil show critical path adalah hasil output ketiga. Gambar 4.11 Show Critical Path Normal Time Langkah selanjutnya untuk mencari hasil output untuk yang dipercepat setelah data telah tersusun seperti Gambar 4.7 lalu memilih solve and analyze, lalu memilih solve critical path using crash time. Gambar 4.12 Solve and Analyze, Solve Critical Path Using Crash Time Langkah selanjutnya setelah mengklik solve critical path using crash time maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil

IV-12 pengolahan data di atas yaitu solve critical path using crash time. Hasil activity criticality analysis adalah hasil output keempat. Gambar 4.13 Activity Criticality Analysis Crash Time Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve critical path using crash time. Hasil graphic activity analysis adalah hasil output kelima. Gambar 4.14 Graphic Activity Analysis Crash Time Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve critical path using crash time. Hasil show critical path adalah hasil output keenam.

IV-13 Gambar 4.15 Show Critical Path Crash Time Langkah selanjutnya untuk mencari hasil output untuk biaya. Langkah selanjutnya yaitu memilih results, lalu memilih perform crashing analisis. Setelah masuk maka akan terdapat tampilan seperti Gambar 4.16 dalam gambar tersebut kolom desired completion time diberi angka 123 lalu memilih ok. Gambar 4.16 Crashing Analysis Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan terdapat hasil outputnya. Hasil crashing analysis adalah hasil output ketujuh.

IV-14 Gambar 4.17 Activity Criticality Analysis Cost Gambar 4.18 Graphic Criticality Analysis Cost 2. Pengolahan Software PERT Langkah membuat software CPM dan PERT yaitu mencarinya di program, dengan cara klik menu start lalu klik all programs setelah itu carilah WinQSB dan terakhir PERT dan CPM. Langkah selanjutnya setelah masuk kedalam PERT CPM didalam bagian menubar memilih file lalu mengklik newproblem. Setelah masuk kedalam newproblem maka akan terdapat tabel seperti Gambar 4.19 dalam kolom problem title ditulis pembuatan kipas angin, selanjutnya dalam number of activities diberikan angka 10, dan dalam

IV-15 time unit ditulis day. Langkah selanjutnya dalam problem type yaitu mencentang probabilistic PERT, klik tombol ok. Gambar 4.19 Problem Specification PERT Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan terdapat tabel seperti gambar 4.20. Langkah selanjutnya dalam gambar tersebut yaitu mengisi data-data yang sesuai dengan studi kasusnya. Gambar 4.20 Data Pengamatan PERT

IV-16 Langkah selanjutnya setelah data telah tersusun seperti gambar di atas, data tersebut akan digunakan untuk pengolahan data yaitu program evaluation and review technique. Setelah data telah tersusun langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih solve critical path. Gambar 4.21 Solve and Analyze, Solve Critical Path Langkah selanjutnya setelah mengklik solve critical path maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve critical path. Hasil activity criticality analysis adalah hasil output kedelapan. Gambar 4.22 Activity Criticality Analysis PERT Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve critical path. Hasil graphic activity analysis adalah hasil output kesembilan.

IV-17 Gambar 4.23 Graphic Activity Analysis PERT Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve critical path. Hasil show critical path adalah hasil output kesepuluh. Gambar 4.24 Show Critical Path PERT 4.1.4. Analisis Berdasarkan data tersebut agar dimengerti bagi penulis dan pembaca maka akan dipermudah dengan membuat suatu penilaian. Data didapat berdasarkan perhitungan atau pengolahan yang telah dilakukan baik manual dan software maka berikut ini adalah analisis bagi perhitungan keduanya. Perhitungan manual dibuat analisis dari perhitungan menggunakan dengan menggunakan kalkulator untuk mengisi data-data tabel dan rumus sehingga menghasilkan data yang diinginkan. Pengolahan software dibuat analisis dari hasil pengolahan data menggunakan software dengan mengisi data sehingga dapat menghasilkan data yang diinginkan. Hubungan antara perhitungan manual dan pengolahan software diberikan tujuan untuk

IV-18 menghubungkan kedua pembahasan, sehingga dapat menentukan hasil-hasil tersebut yang lebih akurat dan berbobot sehingga dapat dipertanggung jawabkan. 4.1.4.1 Analisis Perhitungan Manual Analisis dari hasil data-data tabel dan rumus diolah dengan menggunakan kata-kata sehingga dapat dipahami. Analisis tersebut juga dapat dibaca sebagai pengertian terhadap nilai dari hasil-hasil perhitungannya. Analisis Perhitungan manual dibagi menjadi dua yaitu untuk program CPM dan program PERT, di bawah ini adalah analisis perhitungan manualnya sebagai berikut. 1. Analisis Perhitungan Manual CPM Langkah awal suatu program proyek adalah mengidentifikasikan keadaan yaitu dengan cara melihat suatu keadaan yang sedang terjadi dibutuhkan waktu selama 30 hari dikarenakan suatu proyek yang akan dilakukan berhubungan dengan cuaca yang terjadi sekarang dengan keadaan cuaca yang semakin panas sehingga membutuhkan waktu yang lama dalam penelitiannya. Menentukan proyek merupakan langkah yang akan ditempuh dalam pembuatan suatu produk dibutuhkan waktu selama 7 hari dikarenakan penentuan untuk pembuatan kipas angin atau AC. Penentuan proyek yang digunakan adalah kipas angin dikarenakan harga yang terjangkau oleh semua kalangan. Surpey pasar dipergunakan untuk menentukan jenis suatu kipas angin pembuatannya seperti yang digantung ditembok, melayang dilangit-langit atau kipas angin yang ditaruh dilantai. Penentuan surpey pasar sangat dibutuhkan untuk menentukan suatu produk tersebut dibutuhkan waktu selama 35 hari dikarenakan pengambilan datanya berasal dari beberapa kota besar. Langkah selanjutnya adalah merancang produk dengan surpey yang telah didapat dari peminat masyarakat maka PT tersebut membuat bentuk

IV-19 kipas angin yang diberada pada lantai. Pembuatan produk dibutuhkan waktu selama 15 hari dikarenakan PT tersebut ingin membuat produk yang berbeda dengan produk lainnya sehingga membutuhkan waktu selama 15 hari. Menyiapkan bahan dibutuhkan karena suatu komponen kipas angin yang berkualitas harus membutuhkan bahan yang baik sehingga pencarian bahan tersebut membutuhkan waktu selama 9 hari. Pembuatan produk dilakukan setelah rancangan telah sempurna dan bahan yang digunakan memiliki kualitas tinggi sehingga program pembuatan kipas angin dapat dilaksanakan pembuatan produk kipas angin membutuhkan waktu selama 7 hari dikarenakan pembuatan ini merupakan pembuatan awal dan juga tidak memiliki data-data terlebih dahulu sehingga membutuhkan waktu yang lama. Langkah selanjutnya adalah standarisasi produk merupakan syaratsyarat minimum suatu produk dan juga bentuk penjaminan PT tersebut terhadap kualitas produk tersebut. Standarisasi membutuhkan waktu selama 20 hari dikarenakan pengujuan dan pengujian sangat diperlukan untuk pembuatan produk yang berkualitas. Pendistribusian konsumen merupakan langkah suatu produk tersebut menuju pasar perdagangan dibutuhkan waktu selama 17 hari dikarenakan pendistribusian menuju kota kota besar diseluruh indonesia. Penelitian hasil penjualan produk dilakukan untuk menentukan minat masyarakan terhadap produk yang dibuat PT tersebut, penelitian tersebut membutuhkan waktu selama 30 hari dikarenakan suatu kegiatan membutuhkan waktu yang sempurna dalam meramalkan produk yang akan datang. Lintasan kritis waktu normal adalah A B C D F G I J dengan nilainya adalah 149 hari. Pengambilan kegiatan waktu kritis mengambil kegiatan D dari pada kegiatan E dikarenakan kegiatan D memiliki waktu yang lebih lama dari kegiatan E yaitu 15 dengan 9. Pengambilan kegiatan waktu kritis mengambil kegiatan G dari pada kegiatan H dikarenakan kegiatan G memiliki waktu yang lebih lama dari kegiatan H yaitu 20 dengan 17.

IV-20 Lintasan kritis waktu dipercepat adalah A B C D F G I J dengan nilainya adalah 123 hari. Pengambilan kegiatan waktu kritis mengambil kegiatan D dari pada kegiatan E dikarenakan kegiatan D memiliki waktu yang lebih lama dari kegiatan E yaitu 12 dengan 5. Pengambilan kegiatan waktu kritis mengambil kegiatan G dari pada kegiatan H dikarenakan kegiatan G memiliki waktu yang lebih lama dari kegiatan H yaitu 17 dengan 14. Perhitungan manual biaya dengan langkah awalnya adalah 149 hari berarti tidak ada percepatan yang terjadi sehingga biayanya adalah 520 atau 52.000.000. Berdasarkan kegiatan dipercepat akan menaikkan setiap biayanya dengan ketentuan slop biaya yang telah diberikan sehingga total biaya apabila suatu kegiatan dipercepat selama 123 hari adalah 546 atau 54.600.000. Pengalokasian kegiatan pada kegiatan E dan H tidak akan mempersingkat total waktu penyelesaian proyek, jadi kegiatan E dan H tidak perlu dilakukan percepatan. 2. Analisis Perhitungan Manual PERT Kegiatan A menunjukkan bahwa waktu optimis merupakan waktu dipercepat dengan ketentuan apabila semua berjalan dengan baik dengan nilainya adalah 25 hari. Waktu realistik merupakan waktu yang ditentukan sebelumnya dengan ketentuan bila suatu kegiatan dilakukan dengan kondisi normal dengan nilainya adalah 30 hari. Waktu pesimistik merupakan waktu apabila kegiatan A mengalami hambatan-hambatan sehingga terjadi pengunduran waktu dengan nilainya adalah 35 hari. Berdasarkan data waktu tersebut sehingga waktu yang diharapkan untuk kegiatan A adalah 30 hari yang sesuai dengan ketentuan rumus yang berlaku. Berdasarkan waktu yang diharapkan maka lintasan kritis waktu yang diharapkan adalah A B C D F G I J dengan nilainya adalah 152 hari. Pengambilan kegiatan waktu kritis yang diharapkan mengambil kegiatan D dari pada kegiatan E dikarenakan kegiatan D memiliki waktu yang lebih

IV-21 lama dari kegiatan E yaitu 15 dengan 9. Pengambilan kegiatan waktu kritis yang diharapkan mengambil kegiatan G dari pada kegiatan H dikarenakan kegiatan G memiliki waktu yang lebih lama dari kegiatan H yaitu 20 dengan 17. 4.1.4.2 Analisis Pengolahan Software Analisis dari hasil menggunakan perangkat komputer diolah dengan menggunakan kata-kata sehingga dapat dimengerti oleh penulis dan pembaca. Analisis tersebut juga dapat dibaca sebagai pengertian terhadap nilai dari hasil-hasil pengolahannya. Analisis Pengolahan software dibagi menjadi dua yaitu untuk program CPM dan program PERT, di bawah ini adalah analisis pengolahan software-nya sebagai berikut. 1. Analisis Pengolahan Software CPM Berdasarkan pengolahan software waktu normal didapat nilai earliest start (ES) sebesar nol (0) data tersebut dinyatakan bahwa awal suatu kegiatan berada pada aktivitas A sehingga aktivitas A tidak memiliki angka permulaan. Nilai earliest finish (EF) pada aktivitas awal A bernilai 30 data tersebut dinyatakan bahwa aktivitas A bernilai 30 untuk selesainya kegiatan. Berdasarkan pengolahan software waktu normal didapat nilai latest start (LS) sebesar nol (0) data tersebut dinyatakan bahwa akhir suatu kegiatan berada pada aktivitas A sehingga aktivitas A tidak memiliki angka kegiatan dimulai. Nilai latest finish (LF) pada aktivitas akhir A bernilai 30 data tersebut dinyatakan bahwa aktivitas A bernilai 30 untuk akhir selesainya kegiatan. Slack merupakan perbedaan selisih antara earliest finish (EF) dengan latest finish (LF). Project compeletion time merupakan waktu yang dibutuhkan suatu aktivitas tersebut untuk selesai yaitu selama 149 hari dengan total biayanya adalah 520 atau 52.000.000 berdasarkan nilai kritisnya berjumlah 1 buah. Lintasan kritis waktu normal adalah A B C D F G I J dengan

IV-22 nilainya adalah 149 hari yang ditandai dengan warna peristiwa dan kegiatannya adalah merah. Berdasarkan pengolahan software waktu dipercepat didapat nilai earliest start (ES) sebesar nol (0) data tersebut dinyatakan bahwa awal suatu kegiatan berada pada aktivitas A sehingga aktivitas A tidak memiliki angka permulaan. Nilai earliest finish (EF) pada aktivitas awal A bernilai 25 data tersebut dinyatakan bahwa aktivitas A bernilai 25 untuk selesainya kegiatan. Berdasarkan pengolahan software waktu dipercepat didapat nilai latest start (LS) sebesar nol (0) data tersebut dinyatakan bahwa akhir suatu kegiatan berada pada aktivitas A sehingga aktivitas A tidak memiliki angka kegiatan dimulai. Nilai latest finish (LF) pada aktivitas akhir A bernilai 25 data tersebut dinyatakan bahwa aktivitas A bernilai 25 untuk akhir selesainya kegiatan. Slack merupakan perbedaan selisih antara earliest finish (EF) dengan latest finish (LF). Project compeletion time merupakan waktu yang dibutuhkan suatu aktivitas tersebut untuk selesai yaitu selama 123 hari dengan total biayanya adalah 651 atau 65.100.000 berdasarkan nilai kritisnya berjumlah 1 buah. Lintasan kritis waktu dipercepat adalah A B C D F G I J dengan nilainya adalah 123 hari yang ditandai dengan warna peristiwa dan kegiatannya adalah merah. Berdasarkan lintasan biaya didapat selama 123 hari dengan memiliki 2 lintasan kritis yaitu A B C D F G I J dan A B C D F H I J dengan kurun waktu selama 123 hari. Berdasarkan total harganya yaitu sebanyak 601 atau 60.100.000. 2. Analisis Pengolahan Software PERT Berdasarkan pengolahan software waktu PERT didapat nilai earliest start (ES) sebesar nol (0) data tersebut dinyatakan bahwa awal suatu kegiatan berada pada aktivitas A sehingga aktivitas A tidak memiliki angka permulaan. Nilai earliest finish (EF) pada aktivitas awal A bernilai 30 data tersebut dinyatakan bahwa aktivitas A bernilai 30 untuk selesainya kegiatan.

IV-23 Berdasarkan pengolahan software waktu PERT didapat nilai latest start (LS) sebesar nol (0) data tersebut dinyatakan bahwa akhir suatu kegiatan berada pada aktivitas A sehingga aktivitas A tidak memiliki angka kegiatan dimulai. Nilai latest finish (LF) pada aktivitas akhir A bernilai 30 data tersebut dinyatakan bahwa aktivitas A bernilai 30 untuk akhir selesainya kegiatan. Slack merupakan perbedaan selisih antara earliest finish (EF) dengan latest finish (LF). Project compeletion time merupakan waktu yang dibutuhkan suatu aktivitas tersebut untuk selesai yaitu selama 152 hari berdasarkan nilai kritisnya berjumlah 1 buah. Lintasan kritis waktu PERT adalah A B C D F G I J dengan nilainya adalah 152 hari yang ditandai dengan warna peristiwa dan kegiatannya adalah merah dengan standar deviasi dari lintasan kritis adalah 4,33. 4.1.4.3 Perbandingan Analisis Analisis dari hubungan antara perhitungan manual dan pengolahan software dipergunakan sebagai pembanding terhadap kedua perhitungan untuk menentukan tingkat kesamaan perhitungan dan perbedaan perhitungan sehingga dapat diperhitungan untuk sebuah penelitian yang lebih besar, di bawah ini adalah hasil dari perbandingannya adalah sebagai berikut. Lintasan kritis waktu normal dalam perhitungan manual adalah A B C D F G I J dengan waktu 149 hari, sedangkan pengolahan software adalah A B C D F G I J dengan waktu 149 hari. Data tersebut dinyatakan sama dikarenakan perhitungan yang konstan dengan pengolahan software yang sesuai. Lintasan kritis waktu dipercepat dalam perhitungan manual adalah A B C D F G I J dengan waktu 123 hari, sedangkan pengolahan software adalah A B C D F G I J dengan waktu 123 hari. Data

IV-24 tersebut dinyatakan sama dikarenakan perhitungan yang konstan dengan pengolahan software yang sesuai. Lintasan kritis waktu PERT dalam perhitungan manual adalah A B C D F G I J dengan waktu 152 hari, sedangkan pengolahan software adalah A B C D F G I J dengan waktu 152 hari. Data tersebut dinyatakan sama dikarenakan perhitungan yang konstan dengan pengolahan software yang sesuai. 4.2. Linier Programing Modul linier programing ini memiliki permasalahan dan penyelesaiannya dengan permasalahan pada studi kasus sedangkan penyelesaiannya menggunakan perhitungan manual dan pengolahan software. Permasalahan studi kasus dipergunakan untuk menentukan keakuratan dalam penyelesaian terhadap perhitungan manual dan pengolahan software. Perhitungan manual digunakan untuk menyelesaikan permasalahan studi kasus dengan menggunakan rumus yang berasal dari landasan teori sehingga keakuratan perhitungan manual dapat dipertanggungjawabkan saat penganalisaan. Pengolahan software digunakan untuk menyelesaikan permasalahan studi kasus dengan menggunakan program komputer sehingga lebih efisien. Berdasarkan kedua penyelesaian tersebut maka dibuatlah analisis agar dapat dipahami oleh penulis dan pembaca dengan membuat suatu penilaian. 4.2.1 Studi Kasus Sebuah PT Electronic Internasional yang bekerja di bidang elektronik akan melakukan pembuatan suatu produk yaitu kipas angin. Pembuatan produk tersebut terdiri atas dua yaitu kipas angin berdiri dan kipas angin dinding. Berdasarkan bagian-bagiannya yaitu plastik, besi, dan kabel berikut ini adalah tabel data banyaknya produksi kipas angin.

IV-25 Tabel 4.4 Produksi Kipas Angin Bagian Produk Produksi Kipas Angin Kapasitas Berdiri Dinding Tersedia Plastik (m 2 ) 5 4 7500 Besi (kg) 2 2 3040 Kabel (m) 2 3 3960 Keuntungan $15 $20 Berdasarkan penyelesaian suatu masalah tersebut maka berapa banyak kipas angin berdiri dan dinding yang harus diproduksi PT Electronic Internasional tersebut untuk memaksimumkan pendapatannya. 4.2.2 Perhitungan Manual Perhitungan manual adalah sebuah penyelesaian dengan menggunakan suatu rumus yang dihitung secara manual. Perhitungan manual dibagi menjadi dua yaitu perhitungan manual untuk metode grafik dan perhitungan manual untuk metode simplek. Berikut ini adalah perhitungan manualnya. 1. Perhitungan Manual Metode Grafik Data perhitungan manual di bawah ini menggunakan penyelesaian produk dengan metode grafik. Berdasarkan data yang telah dicantumkan dalam tabel, maka di bawah ini adalah hasil dari pengolahan data dengan menggunakan perhitungan manual. a. Variabel Keputusan Variabel keputusan yaitu variabel yang merupakan petunjuk tentang keputusan-keputusan yang akan dibuat. x = jumlah kipas angin berdiri yang harus diproduksi. y = jumlah kipas angin dinding yang harus diproduksi.

IV-26 b. Fungsi Tujuan Fungsi tujuan yaitu fungsi dari variabel keputusan yang akan dioptimalkan. Maksimum : Z = 15x + 20y (Keuntungan) c. Fungsi Pembatas Fungsi pembatas merupakan kendala yang dihadapi karena ketersediaan sumber daya sehingga penulis tidak dapat menentukan nilai variabelvariabel keputusan secara sembarang. 5x + 4y 7500 2x + 2y 3040 2x + 3y 3960 x 0 y 0 Berdasarkan nilai fungsi tujuan dan fungsi kendala langkah selanjutnya adalah mencari nilai untuk pembuatan garis linier. Berikut ini adalah titik koordinat untuk pembuatan grafik kipas angin. Tabel 4.5 Perhitungan Mencari Titik Koordinat Bagian X Y Titik Plastik 0 1875 (0,1875) 5x + 4y = 7500 1500 0 (1500,0) Besi 0 1520 (0,1520) 2x + 2y = 3040 1520 0 (1520,0) Kabel 0 1320 (0,1320) 2x + 3y = 3960 1980 0 (1980,0) Berdasarkan nilai perhitngan pencarian garis di atas maka di bawah ini adalah grafik produksi kipas angin. Grafik tersebut menunjukkan titik-titik optimal yang akan dicapai produksi kipas angin, berikut ini adalah grafiknya.

IV-27 2500 2000 1500 1000 A 500 B 0 0 500 1000 1500 2000 2500 C Gambar 4.25 Grafik Produksi Kipas Angin Berdasarkan grafik di atas maka selanjutnya adalah mencari nilai maksimum dan batas optimal. Berikut ini adalah nilai maksimum dan batas optimalnya: 2x + 2y = 3040 2x + 3y = 3960 - -1y = -920 y = 920 2x + 2y = 3040 2x + 2(920) = 3040 2x = 1200 x = 600 Nilai maksimum telah didapat yaitu titik B (600,920), nilai titik A yaitu (0,1320), dan nilai titik C yaitu (1520,0). Berdasarkan titik-titik optimal dalam grafik berikut ini adalah keuntungan yang baik dalam produksi kipas angin.

IV-28 Z (titik A) = 15x + 20y = 15(0) + 20(1320) = 26400 Z (titik B) = 15x + 20y = 15(600) + 20(920) = 27400 Z (titik C) = 15x + 20y = 15(1520) + 20(0) = 22800 Berdasarkan nilai Z yang terbesar maka dapat dikatakan bahwa titik optimal suatu keuntungan yang dapat diperoleh adalah (600,920). Nilai titik tersebut maka dapat ditentukan keuntungan yang didapat adalah $27400 yang berdasarkan pembuatan produk kipas angin berdiri sebanyak 600 unit dan pembuatan produk kipas angin dinding sebanyak 920 unit. 2. Perhitungan Manual Metode Simplek Data perhitungan manual di bawah ini menggunakan penyelesaian produk dengan metode simplek. Berdasarkan data yang telah dicantumkan dalam tabel, maka di bawah ini adalah hasil dari pengolahan data dengan menggunakan perhitungan manual. Nilai maksimum lama Z = 15x + 20y Nilai maksimum baru Z = - 15x 2-20x 2 + 0(S 1 + S 2 + S 3 ) = 0 Slack lama 5x + 4y 7500 2x + 2y 3040 2x + 3y 3960

IV-29 Slack baru 5x 1 + 4x 2 + S 1 = 7500 2x 1 + 2x 2 + S 2 = 3040 2x 1 + 3x 2 + S 3 = 3960 Interaksi Pertama BV Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS Rasio Z 1-15 -20 0 0 0 - - S 1 0 5 4 1 0 0 7500 1875 S 2 0 2 2 0 1 0 3040 1520 S 3 0 2 3 0 0 1 3960 1320 Warna hijau menunjukkan kolom kunci dalam interaksi pertama. Kolom kunci tersebut berdasarkan dari kolom yang memiliki angka negatif paling besar dalam nilai Z. Perhitungan: Rasio = = RHS Kolom kunci 7500 = 1875 4 Warna kuning menunjukkan baris kunci dalam interaksi pertama. Baris kunci tersebut berdasarkan dari baris yang memiliki nilai rasio paling kecil. Berdasarkan kolom kunci dan baris kunci maka didapatkan angka perpotongan yang disebut angka kunci yang berwarna biru. Nilai Pivot Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS 0 0,667 1 0 0 0,333 1320

IV-30 Perhitungan: Nilai Pivot Z = Nilai Z dalam Baris kunci Angka kunci = 3 0 = 0 Berdasarkan nilai pivot langkah selanjutnya adalah mencari nilai S 1 baru. Berikut ini adalah perhitungan untuk mencari nilai S 1 yang baru. BV Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS S 1 Lama 0 5 4 1 0 0 7500 Pivot ( 4) 0 2,668 4 0 0 1,332 5280 S 1 0 2,332 0 1 0-1,332 2220 Angka ( 4) berdasarkan atas kolom kunci dalam baris S 1. Berdasarkan nilai pivot langkah selanjutnya adalah mencari nilai S 2 baru. Berikut ini adalah perhitungan untuk mencari nilai S 2 yang baru. BV Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS S 2 Lama 0 2 2 0 1 0 3040 Pivot ( 2) 0 1,334 2 0 0 0,666 2640 S 2 0 0,666 0 0 1-0,666 400 Angka ( 2) berdasarkan atas kolom kunci dalam baris S 2. Berdasarkan nilai pivot langkah selanjutnya adalah mencari nilai Z baru. Berikut ini adalah perhitungan untuk mencari nilai Z yang baru. BV Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS Z Lama 0-15 -20 0 0 0 - Pivot ( -20) 0-13,34-20 0 0-6,66-26400 Z 0-1,66 0 0 0 6,66 26400 Angka ( -20) berdasarkan atas kolom kunci dalam baris Z.

IV-31 Interaksi Kedua BV Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS Rasio Z 0-1,66 0 0 0 6,66 26400 - S 1 0 2,332 0 1 0-1,332 2220 952 S 2 0 0,666 0 0 1-0,666 400 600 X 2 0 0,667 1 0 0 0,333 1320 1979 Warna hijau menunjukkan kolom kunci dalam interaksi kedua. Kolom kunci tersebut berdasarkan dari kolom yang memiliki angka negatif paling besar dalam nilai Z. Perhitungan: Rasio = RHS Kolom kunci 2220 = 2,332 = 952 Warna kuning menunjukkan baris kunci dalam interaksi kedua. Baris kunci tersebut berdasarkan dari baris yang memiliki nilai rasio paling kecil. Berdasarkan kolom kunci dan baris kunci maka didapatkan angka perpotongan yang disebut angka kunci yang berwarna biru. Nilai Pivot: Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS 0 1 0 0 1,502-1 600,6 Perhitungan: Nilai Pivot Z = Nilai Z dalam Baris kunci Angka kunci 0 = 0,666 = 0

IV-32 Berdasarkan nilai pivot langkah selanjutnya adalah mencari nilai X 2 baru. Berikut ini adalah perhitungan untuk mencari nilai X 2 yang baru. BV Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS X 2 Lama 0 0,667 1 0 0 0,333 1320 Pivot ( 0,667) 0 0,667 0 0 1,002-0,667 400 X 2 0 0 1 0-1,002 1 920 Angka ( 0,667) berdasarkan atas kolom kunci dalam baris X 2. Berdasarkan nilai pivot langkah selanjutnya adalah mencari nilai Z baru. Berikut ini adalah perhitungan untuk mencari nilai Z yang baru. BV Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS Z Lama 0-1,66 0 0 0 6,66 26400 Pivot ( -1,66) 0-1,66 0 0-2,493-1,66-996,9 Z 0 0 0 0 2,493 8,32 27400 Angka ( -1,66) berdasarkan atas kolom kunci dalam baris Z. Berdasarkan nilai pivot langkah selanjutnya adalah mencari nilai S 1 baru. Berikut ini adalah perhitungan untuk mencari nilai S 1 yang baru. BV Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS S 1 Lama 0 2,332 0 1 0-1,332 2220 Pivot ( 2,332) 0 2,332 0 0 3,503-2,332 1400,6 S 1 0 0 0 1-3,503-1 819,4 Angka ( 2,332) berdasarkan atas kolom kunci dalam baris S 1.

IV-33 Interaksi Ketiga BV Z x 1 x 2 S 1 S 2 S 3 RHS Z 0 0 0 0 2,493 8,32 27400 S 1 0 0 0 1-3,503-1 819,4 X 1 0 1 0 0 1,502-1 600,6 X 2 0 0 1 0-1,002 1 920 Berdasarkan tabel interaksi ketiga dapat dinyatakan bahwa untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal yaitu $2740 maka PT Electronic Internasional harus memproduksi kipas angin berdiri sebanyak 600 unit dan kipas angin dinding 920 unit. 4.2.3 Pengolahan Software Data-data di atas selain penghitungan yang dilakukan secara manual, penghitungan-penghitungan untuk studi kasus dapat secara lebih praktis dan efisien dilakukan dengan program komputer. Pengolahan software dibagi menjadi dua yaitu pengolahan untuk metode grafik dan pengolahan untuk metode simplek, di bawah ini adalah Pengolahan software-nya yaitu sebagai berikut. 1. Pengolahan Software Metode Grafik Langkah membuat software metode grafik yaitu mencarinya di program, dengan cara klik menu start lalu klik all programs setelah itu carilah WinQSB dan terakhir Goal Programing. Langkah selanjutnya setelah masuk kedalam Goal Programing didalam bagian menubar memilih file lalu mengklik newproblem. Setelah masuk kedalam newproblem maka akan terdapat tabel seperti Gambar 4.26 dalam kolom problem title ditulis produk kipas angin, selanjutnya dalam number of goal diberikan angka 1, selanjutnya dalam

IV-34 number of variable diberikan angka 2, dan selanjutnya dalam number of constrants diberikan angka 3. Setelah selesai lalu mengklik tombol ok. Gambar 4.26 Problem Specification GP-IGP Metode Grafik Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan terdapat tabel seperti Gambar 4.27. Langkah selanjutnya dalam gambar tersebut yaitu mengisi data-data yang sesuai dengan studi kasusnya. Gambar 4.27 Data Pengamatan Metode Grafik

IV-35 Langkah selanjutnya setelah data telah tersusun seperti gambar di atas, data tersebut akan digunakan untuk pengolahan data yaitu graphic method. Setelah data telah tersusun langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih graphic method. Gambar 4.28 Solve and Analyze, Graphic Method Langkah selanjutnya setelah mengklik graphic method maka akan terdapat tabel seperti Gambar 4.29. Langkah selanjutnya dalam gambar tersebut yaitu memilih X1 untuk horizontal dan X2 untuk vertical, setelah selesai lalu memilih ok. Gambar 4.29 Select Variables For Graphic Method

IV-36 Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu graphic method. Gambar 4.30 Graphic Method 2. Pengolahan Software Metode Simplek Langkah membuat software metode simplek yaitu dengan mencari aplikasi pemrograman, dengan cara klik menu start lalu klik all programs setelah itu carilah WinQSB dan pilih icon linier and integer programing. Langkah selanjutnya, setelah masuk kedalam linier and integer programing, didalam bagian menu bar pilih file lalu mengklik new problem, maka tampilan akan terdapat tabel seperti pada gambar 4.31 dalam kolom problem title ditulis produksi kipas angin dan selanjutnya dalam number of variable

IV-37 diberikan angka 2, dan selanjutnya dalam number of constrants diberikan angka 3. Setelah selesai lalu mengklik tombol ok. Gambar 4.31 Problem Specification GP-IGP Metode Simplek Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan terdapat tabel seperti Gambar 4.32. Langkah selanjutnya dalam gambar tersebut yaitu mengisi data-data yang sesuai dengan studi kasusnya. Gambar 4.32 Data Pengamatan Metode Simplek Langkah selanjutnya setelah data telah tersusun seperti gambar di atas, data tersebut akan digunakan untuk pengolahan data yaitu solve and display

IV-38 steps. Setelah data telah tersusun langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih solve and display steps. Gambar 4.33 Solve and Analyze, Solve and Display Steps Langkah selanjutnya setelah mengklik solve and display steps maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve and display steps. Hasil iteration 1 adalah hasil output pertama. Gambar 4.34 Interation 1 Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve and display steps. Hasil iteration 2 adalah hasil output kedua. Gambar 4.35 Interation 2

IV-39 Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve and display steps. Hasil iteration 3 adalah hasil output ketiga. Gambar 4.36 Interation 3 Langkah selanjutnya setelah mengklik next interaction maka akan kembali kedalam data yang telah tersusun diawal, data tersebut akan digunakan untuk pengolahan data yaitu solve the problem. Setelah data telah tersusun langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih solve the problem. Gambar 4.37 Solve and Analyze, Solve The Problem Langkah selanjutnya setelah mengklik solve the problem maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil pengolahan data di atas yaitu solve the problem. Hasil combined report for produksi kipas angin adalah hasil output keempat.

IV-40 Gambar 4.38 Solve and Analyze, Combined Report For Produksi Kipas Angin 4.2.4 Analisis Berdasarkan data tersebut agar dimengerti bagi penulis dan pembaca maka akan dipermudah dengan membuat suatu penilaian. Data didapat berdasarkan perhitungan atau pengolahan yang telah dilakukan baik manual dan software maka berikut ini adalah analisis bagi perhitungan keduanya. Perhitungan manual dibuat analisis dari perhitungan menggunakan dengan menggunakan kalkulator untuk mengisi data-data tabel dan rumus sehingga menghasilkan data yang diinginkan. Pengolahan software dibuat analisis dari hasil pengolahan data menggunakan software dengan mengisi data sehingga dapat menghasilkan data yang diinginkan. Hubungan antara perhitungan manual dan pengolahan software diberikan tujuan untuk menghubungkan kedua pembahasan, sehingga dapat menentukan hasil-hasil tersebut yang lebih akurat dan berbobot sehingga dapat dipertanggung jawabkan. 4.2.4.1 Analisis Perhitungan Manual Analisis dari hasil data-data tabel dan rumus diolah dengan menggunakan kata-kata sehingga dapat dipahami. Analisis tersebut juga dapat dibaca sebagai pengertian terhadap nilai dari hasil-hasil

IV-41 perhitungannya. Analisis Perhitungan manual dibagi menjadi dua yaitu untuk metode grafik dan metode simplek, di bawah ini adalah analisis perhitungan manualnya sebagai berikut. 1. Analisis Perhitungan Manual Metode Grafik Variabel keputusan yaitu variabel yang merupakan petunjuk tentang keputusan-keputusan yang akan dibuat. x = jumlah kipas angin berdiri yang harus diproduksi. y = jumlah kipas angin dinding yang harus diproduksi. Maka nilai kipas angin berdiri akan dimasukkan dalam grafik horizontal dan nilai kipas angin dinding akan dimasukkan dalam grafik vertikal. Fungsi tujuan yaitu fungsi dari variabel keputusan yang akan dioptimalkan. Maksimum : Z = 15x + 20y (Keuntungan). Nilai tersebut merupakan nilai yang ingin dicapai PT Electonic Internasional dalam produksi kipas angin, dengan harapan keuntungan pada kipas angin berdiri adalah $15 untuk satu produknya dan keuntungan pada kipas angin dinding adalah $20 untuk satu produknya. Nilai titik B telah didapat yaitu (600,920), nilai titik A yaitu (0,1320), dan nilai titik C yaitu (1520,0). Berdasarkan titik-titik optimal dalam grafik berikut ini adalah keuntungan yang baik dalam produksi kipas angin. Nilai titik A mendapatkan keuntungan sebesar $26400, nilai tersebut merupakan keuntungan yang didapat perusahaan apabila menginginkan tidak memproduksi kipas angin berdiri dan memproduksi 1320 kipas angin dinding. Nilai titik C mendapatkan keuntungan sebesar $22800, nilai tersebut merupakan keuntungan yang didapat perusahaan apabila menginginkan memproduksi 1520 kipas angin berdiri dan tidak memproduksi kipas angin dinding. Nilai titik B mendapatkan keuntungan sebesar $27400, nilai tersebut merupakan keuntungan yang didapat perusahaan apabila menginginkan memproduksi 600 kipas angin berdiri dan memproduksi 920 kipas angin dinding. Berdasarkan titik-titik tersebut maka apabila PT Electonic Internasional ingin memaksimalkan keuntungannya maka harus

IV-42 memproduksi kipas angin berdiri sebanyak 600 unit dan kipas angin dinding sebanyak 920 unit. 2. Analisis Perhitungan Manual Metode Simplek Warna kuning menunjukkan baris kunci dalam setiap interaksi. Baris kunci tersebut berdasarkan dari baris yang memiliki nilai rasio paling kecil. Berdasarkan kolom kunci dan baris kunci maka didapatkan angka perpotongan yang disebut angka kunci yang berwarna biru. Warna hijau menunjukkan kolom kunci dalam setiap interaksi. Kolom kunci tersebut berdasarkan dari kolom yang memiliki angka negatif paling besar dalam nilai Z. Berdasarkan pada tiga interaksi maka metode simplek dapat ditentukan hasilnya. Interaksi ketiga merupakan hasil dari metode simplek dengan syaratnya yaitu pada baris Z tidak terdapat nilai min. Berdasarkan metode simplek dapat dijelaskan bahwa apabila PT Electonic Internasional ingin menghasilkan keuntungan maksimal yaitu $27400 maka harus memproduksi kipas angin berdiri sebanyak 600 unit dan kipas angin dinding sebanyak 920 unit. 4.2.4.2 Analisis Pengolahan Software Analisis dari hasil menggunakan perangkat komputer diolah dengan menggunakan kata-kata sehingga dapat dimengerti oleh penulis dan pembaca. Analisis tersebut juga dapat dibaca sebagai pengertian terhadap nilai dari hasil-hasil pengolahannya. Analisis Pengolahan software dibagi menjadi dua yaitu untuk metode grafik dan metode simplek, di bawah ini adalah analisis pengolahan software-nya sebagai berikut. 1. Analisis Pengolahan Software Metode Grafik Berdasarkan grafik yang terjadi dapat dinyatakan bahwa variabel X 2 merupakan produksi kipas angin dinding dan variabel X 1 merupakan produksi kipas angin berdiri. Garis merah menyatakan objective fungtion menyatakan

IV-43 bahwa garis tersebut merupakan fungsi yang baik dalam mendapatkan keuntungan produksi kipas angin. Garis constraints merupakan garis kendala yang terjadi pada pembuatan produk kipas angin. Berdasarkan feasible area merupakan daerah yang menunjukkan keuntungan yang terjadi pada produksi kipas angin. Berdasarkan titik pada feasible area yaitu terdapat pada koordinat (0,1320), (600,920) dan (1520,0) merupakan keuntungankeuntungan yang dapat diperoleh PT tersebut dalam produksi kipas angin. Berdasarkan optimal solution menyatakan bahwa keuntungan terbaik yaitu $27400 dengan syarat produksi yaitu produksi kipas angin berdiri adalah 600 dan kipas angin dinding adalah 920, titik tersebut merupakan solusi yang baik dalam mencari keuntungan. 2. Analisis Pengolahan Software Metode Simplek Berdasarkan interaksi yang terjadi maka terdapat 3 interaksi dalam produksi kipas angin yang berdasarkan pada metode simplek. Interaksi tersebut digunakan untuk menentukan batas keuntungan yang optimum dalam produksi kipas angin. Hasilnya yaitu nilai RHS menyatakan produksi kipas angin berdiri adalah 600 unit dan produksi kipas angin dinding adalah 920 unit dengan keuntungan yang diproleh adalah $27400. Hasil output kedua terdapat decision variable terdapat X1 menyatakan produksi kipas angin berdiri dan X2 menyatakan produksi kipas angin dinding. Nilai solution value menyatakan bahwa produksi kipas angin berdiri adalah sebanyak 600 dan produksi kipas angin dinding adalah 920 untuk mendapatkan solusi keuntungan yang baik yaotu $27400. Berdasarkan keuntungan yang ingin dicapai yaitu untuk produksi kipas angin berdiri adalah $15 sehingga keuntungan yang tercapai adalah $9000, dan untiuk produksi kipas angin dinding adalah $20 sehingga keuntungan yang tercapai adalah $18400 sehingga total keuntungan yang tercapai adalah $27400. Nilai allowable min merupakan batas minimum dari keuntungan yang ditentukan untuk produksi kipas angin berdiri adalah $13,3 dan untuk produksi kipas

IV-44 angin dinding adalah $15. Nilai allowable max merupakan batas maksimum dari keuntungan yang ditentukan untuk produksi kipas angin berdiri adalah $20 dan untuk produksi kipas angin dinding adalah $22,5. Hasil output kedua terdapat constraint terdapat C1 menyatakan bagian plastik, untuk C2 menyatakan bagian besi, dan untuk C3 menyatakan bagian kabel. Berdasarkan left hand side merupakan banyaknya komponen yang digunakan sedangkah right hand side merupakan banyaknya komponen yang tersedia, maka nilai C2 dan C3 didapat antara left hand side dan right hand side bernilai sama dinyatakan bahwa produksi untuk bagian besi dan kabel tidak terdapat sisa. Sedangkan nilai C1 didapat antara left hand side bernilai 6.680 dan right hand side bernilai 7.500 nilai tersebut dinyatakan tidak sama sehingga terdapat nilai slack or surplus sebesar 820. Berdasarkan slack or surplus maka nilai shadow price untuk C1 tidak ada dikarenakan apabila ingin menambah pembuatan produk kipas angin maka tidak perlu mengeluarkan biaya dikarenakan masih memiliki sisa bahan plastik, sedangkan harga bayangan yang terjadi pada besi dan kabel sebesar 2,5 dan 5 dikarenakan apabila ingin membuat produk kembali maka harus membeli barang disebabkan tidak ada persediaan maka dinyatakan terdapat harga yang dapat dibayangkan untuk komponen. Nilai allowable min RHS merupakan batas minimum dari kapasitas bagian tersebut untuk plastik adalah 6.680 unit, untuk besi 2.640 unit dan untuk kabel 3.140 unit. Nilai allowable max RHS merupakan batas maksimum dari kapasitas bagian tersebut untuk plastik adalah M unit dikarenakan masih memiliki sisa dalam bagian tersebut, untuk besi 3.274 unit dan untuk kabel 4.560 unit. 4.2.4.3 Perbandingan Analisis Analisis dari hubungan antara perhitungan manual dan pengolahan software dipergunakan sebagai pembanding terhadap kedua perhitungan untuk menentukan tingkat kesamaan perhitungan dan perbedaan

IV-45 perhitungan sehingga dapat diperhitungan untuk sebuah penelitian yang lebih besar, di bawah ini adalah hasil dari perbandingannya adalah sebagai berikut. Hasil metode grafik dinyatakan sama yaitu solusi optimalnya memiliki keuntungan $27400 dengan produksi kipas angin berdiri adalah 600 dan produksi kipas angin dinding adalah 920. Hasil perhitungan manual dan pengolahan software dinyatakan sama. Hasil metode simplek dinyatakan sama yaitu apabila menginginkan keuntungan maksimal yaitu $27400 maka harus memproduksi kipas angin berdiri sebanyak 600 unit dan kipas angin dinding sebanyak 920 unit. Hasil perhitungan manual dan pengolahan software dinyatakan sama. 4.3. Line Balancing Line Balancing merupakan penyeimbangan elemen tugas dari suatu assembly line ke work station untuk menimumkan banyaknya work station dan menimumkan total idle time pada semua stasiun kerja untuk tingkat output tertentu. Berikut ini adalah pembahasan berdasarkan studi kasus yang telah dibuat dengan pemecahan melalui perhitungan manual maupun software. 4.3.1 Studi Kasus PT. Electronic Internasional yang bekerja di bidang elektronik akan melakukan pembuatan suatu produk yaitu kipas angin. Perusahaan ini bergerak dalam industri perakitan kipas angin yang ingin memproduksi 600 unit kipas angin dalam sehari. Perusahaan tersebut memiliki jam kerja selama 7 jam sehari. Berikut ini adalah data yang di produksi.

IV-46 Tabel 4.6 Data Pembuatan Produk Kipas Angin No Operasi Operasi Waktu Operasi Pendahulu (detik) 1 Merakit dinamo ke rangka - 20 2 Merakit kincir ke rangka 1 15 3 Merakit kunci kincir 2 10 4 Merakit casing bagian belakang - 25 5 Merakit tombol kecepatan 4 10 6 Merakit tombol waktu 5,3 10 7 Merakit putaran dinamo 6 10 8 Merakit kabel 7 30 9 Merakit casing bagian depan 8 10 10 Merakit tutup casing 9 15 Total 155 Bedasarkan data yang telah diperoleh dalam perakitan kipas angin maka PT. Electronic akan menentukan precedence diagram, waktu siklus dan banyaknya work station. 4.3.2 Perhitungan Manual Perhitungan manual adalah sebuah penyelesaian dengan menggunakan suatu rumus yang dihitung secara manual. Perhitungan manual dibagi menjadi dua yaitu perhitungan dengan menggunakan metode Killbridge dan Ranked Positional Weight (RPW). Berikut adalah penjelasan serta perhitungannya. 1. Metode Killbridge Metode ini merupakan metode untuk memperoleh solusi yang lebih baik daripada solusi yang telah dicapai sebelumnya. Metode ini termasuk metode heuristic. Langkah-langkah perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan metode ini adalah sebagai berikut.

IV-47 a. Precedence Diagram Precedence diagram adalah diagram pendahulu yang menunjukkan urutan proses pengerjaan suatu produk yaitu kipas angin. Diagram ini untuk menggambarkan hubungan atau saling keterkaitan antara satu operasi dengan operasi lainnya. Gambar 4.39 Predence Diagram Metode Killbrige b. Waktu Siklus (Cycle Time) Waktu siklus adalah waktu yang diperlukan dimana untuk membuat satu unit produk per satu stasiun. Dimana waktu siklus adalah jarak waktu antara proses pertama ke proses berikutnya dalam pembuatan suatu produk. Nilai ini didapatkan dari pembagian antara waktu produksi dengan jumlah produksi. CT = Waktu Pr oduksi Jumlah Pr oduksi 7 = x 3600 = 42 detik 600 c. Banyaknya Stasiun Kerja (Work Station) Stasiun kerja merupakan dimana jumlah waktu operasi dibagi dengan waktu siklus. Berikut adalah perhitungan untuk mencari banyaknya stasiun kerja. WaktuOperasi WS = Waktusiklus 155 = = 3,69 4 42 Hasil perhitungan di atas menunjukkan banyaknya stasiun kerja. Jumlah work station untuk metode Killbridge adalah 4 stasiun kerja.

IV-48 d. Pengelompokan Work Station Diketahui diagram pendahulu dan waktu siklus maka dilakukan pengelompokan stasiun kerja. Terdapat 5 work station dengan menggunakan metode Killbridge. Pengelompokan ini diatur berdasarkan urutan operasi dalam setiap work station. Tabel 4.7 Pengelompokan Work Station WS Operasi Total Waktu Cycle Time 1 1,2 20+15=35 42 2 3,4 10+25=35 42 3 5,6,7 10+10+10=30 42 4 8,9 30+10=40 42 5 10 15 42 Berikut adalah diagram yang telah dikelompokkan dengan menggunakan metode Killbridge. Operasi 1 dan 2 bekerja dalam stasiun kerja 1, operasi 3 dan 4 bekerja dalam stasiun kerja 2. Operasi 5,6 dan 7 bekerja dalam stasiun kerja 3, operasi 8 dan 9 bekerja dalam stasiun kerja 4. Stasiun kerja 5 hanya terdapat stasiun kerja 10. Gambar 4.40 Pembagian Work Station Metode Killbrige e. Efisiensi Work Station Efisiensi stasiun kerja adalah waktu efektif kerja pada setiap work station. Persen efisiensi stasiun kerja didapatkan dari pembagian waktu operasi dengan waktu siklus dikalikan dengan 100%. Berdasarkan pengelompokan kerja dari setiap stasiun, maka untuk mencari efisiensi dari setiap work station digunaka rumus sebagai berikut.

IV-49 WaktuOperasi %effisiensi WS = 100% WaktuSiklus = 35 100% = 83,33% 42 Tabel 4.8 Efisiensi Work Station Metode Killbridge WS Operasi Total Waktu Cycle %effisiensi Time WS 1 1,2 20+15=35 42 83,33 2 3,4 10+25=35 42 83,33 3 5,6,7 10+10+10=30 42 71,43 4 8,9 30+10=40 42 95,24 5 10 15 42 35,71 Work station 1 memiliki nilai persen efisiensi stasiun kerja sebesar 83,33%. Sehingga stasiun ini sudah bisa dikatakan efisien karena hanya menganggur sebanyak 16,67%. f. Efisiensi Lintasan Efisiensi lintasan adalah waktu efektif kerja pada lintasan kerja. Setelah mendapatkan nilai efisiensi lintasan maka bisa didapatkan persen menganggurnya dengan melakukan pengurangan antara 100 persen dengan persen efisiensi lintasan. Berdasarkan hasil dari efisensi work station, maka untuk mencari jumlah keseluruhan presentase efisiensi lintasan digunakan rumus sebagai berikut: Waktu Pr osesperunit % Effisien Lintasan = 100% CT WS 155 = 100% = 92,26,% 42x4 % Idle Lintasan = 7,74% Nilai persen efisiensi lintasan sebesar 92,26% sehingga stasiun ini sudah bisa dikatakan efisien karena hanya menganggur sebanyak 7,74%.

IV-50 2. Metode RPW (Ranked Position Weight) Metode Bobot Posisi (Ranked Position Weight) merupakan waktu proses operasi tersebut ditambah waktu proses-proses operasi berikutnya. Berikut adalah langkah-langkah perhitungan dengan metode RPW (Ranked Position Weight). a. Predence Diagram Precedence diagram adalah diagram pendahulu yang menunjukkan urutan proses pengerjaan suatu produk yaitu kipas angin. Diagram ini untuk menggambarkan hubungan atau saling keterkaitan antara satu operasi dengan operasi lainnya. Gambar 4.41 Predence Diagram Metode RPW (Ranked Position Weight) b. Waktu Siklus (Cycle Time) Waktu siklus adalah jarak waktu antara proses pertama ke proses berikutnya dalam pembuatan suatu produk. Nilai ini didapatkan dari waktu terbesar pada proses yang ada. Waktu siklus pada studi kasus ini adalah 30 detik. CT = 30 (Waktu Operasi Terbesar) c. Matrik Bobot Posisi Matrik bobot posisi terdiri dari operasi pendahulu dan operasi lanjutan. Berikut adalah tabel yang telah dibuat. Berdasarkan diagram pandahulu di atas, maka dapat dibuat matriks posisi seperti berikut ini.

IV-51 Tabel 4.9 Matrik Metode RPW (Ranked Position Weight) Operasi Operasi Lanjutan Total Pendahulu 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1-1 1 0 0 1 1 1 1 1 120 2 0-1 0 0 1 1 1 1 1 100 3 0 0-0 0 1 1 1 1 1 85 4 0 0 0-1 1 1 1 1 1 110 5 0 0 0 0-1 1 1 1 1 85 6 0 0 0 0 0-1 1 1 1 75 7 0 0 0 0 0 0-1 1 1 65 8 0 0 0 0 0 0 0-1 1 55 9 0 0 0 0 0 0 0 0-1 25 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0-15 Nilai 1 dikonversikan ke dalam waktu operasi dari data studi kasus di atas sedangkan nilai 0 diabaikan. Pembobotan: 1. 20+15+10+10+10+30+10+15=120 2. 15+10+10+10+30+10+15 = 100 3. 10+10+10+30+10+15 = 85 4. 25+10+10+10+30+10+15=110 5. 10+10+10+30+10+15=85 6. 10+10+30+10+15=75 7. 10+30+10+15=65 8. 30+10+15=55 9. 10+15=25 10. 15

IV-52 d. Tabel Before dan After Operasi Before adalah sebuah tabel operasi tanpa memperhatikan urutan. Sedangkan Operasi After adalah sebuah tabel operasi dimana operasinya diurutkan dari waktu terbesar sampai dengan waktu operasi terkecil. Tabel 4.10 Before Tabel 4.11 After Operasi Bobot Posisi Operasi Pendahulu Operasi Bobot Posisi Operasi Pendahulu 1 120-2 100 1 3 85 2 4 110-5 85 4 6 75 5,3 7 65 6 8 55 7 9 25 8 10 15 9 1 120-4 110-2 100 1 3 85 4 5 85 2 6 75 5,3 7 65 6 8 55 7 9 25 8 10 15 9 e. Banyaknya Stasiun Kerja Stasiun kerja terdiri dari beberapa proses. Berikut adalah perhitungan untuk mencari banyaknya stasiun kerja. Banyaknya stasiun kerja diperoleh dari jumlah operasi dibagi dengan waktu siklus. Seperti pada rumus dibawah ini. WaktuOperasi WS = Waktusiklus 155 = = 5,16 6 30 Hasil perhitungan di atas menunjukkan banyaknya stasiun kerja. Jumlah work station untuk metode RPW (Ranked Position Weight) adalah 6 stasiun kerja.

IV-53 f. Pengelompokan Masing-Masing Kelompok Kerja Setelah diketahui diagram pendahulu dan waktu siklus maka dilakukan pengelompokan stasiun kerja. Terdapat 6 work station dengan menggunakan metode Ranked Positional Weight (RPW). Pengelompokan ini diatur berdasarkan urutan operasi dalam setiap work station. Tabel 4.12 Pengelompokan Kelompok Kerja WS Operasi Total Waktu dalam Stasiun Kerja Cycle Time 1 1 20 30 2 4 25 30 3 2,5 15+10=25 30 4 3,6,7 10+10+10=30 30 5 8 30 30 6 9,10 10+15=25 30 Berikut adalah diagram yang telah dikelompokkan dengan menggunakan metode Killbridge. Operasi 1 bekerja dalam stasiun kerja 1, operasi 4 bekerja dalam stasiun kerja 2. Operasi 2 dan 5 bekerja dalam stasiun kerja 3, operasi 3,6 dan 7 bekerja dalam stasiun kerja 4. Operasi 8 bekerja dalam stasiun kerja 5 dan operasi 9 dan 10 bekerja dalam stasiun kerja 6. Gambar 4.42 Pembagian Work Station Metode RPW (Ranked Position Weight)

IV-54 g. Efisiensi Work Station Efisiensi stasiun kerja adalah waktu efektif kerja pada setiap work station. Persen efisiensi stasiun kerja didapatkan dari pembagian waktu operasi dengan waktu siklus dikalikan dengan 100 persen. Berdasarkan pengelompokan kerja dari setiap stasiun, maka untuk mencari efisiensi dari setiap work station digunaka rumus sebagai berikut. WaktuOperasi %effisiensi WS = 100% = 100% WaktuSiklus 42 Tabel 4.13 Efisiensi Work Station Metode RPW WS Operasi Total Waktu Cycle %Efisiensi dalam Stasiun Time Work Station Kerja 1 1 20 30 66,67 2 4 25 30 83,33 3 2,5 25 30 83,33 4 3,6,7 30 30 100 5 8 30 30 100 6 9,10 25 30 83,33 Work station 1 memiliki nilai persen efisiensi stasiun kerja sebesar 66,67%. Sehingga stasiun ini sudah bisa dikatakan cukup efisien karena hanya menganggur sebanyak 33,33%. h. Efisiensi dan idle Lintasan Efisiensi lintasan adlah waktu efektif kerja pada lintasan kerja. Mendapatkan nilai efisiensi lintasan maka bisa didapatkan persen menganggurnya dengan melakukan pengurangan antara 100 persen dengan persen efisiensi lintasan.

IV-55 Waktu Pr osesperunit % Efisiensi Lintasan = 100% CT WS 155 = 100% = 86,11 % 30x6 % Idle = 13,89 % Nilai persen efisiensi lintasan sebesar 86,11%. Sehingga stasiun ini sudah bisa dikatakan efisien karena hanya menganggur sebanyak 13,89%. 4.4.3 Perhitungan Software Buka WinQSB kemudian klik Facility Location and Layout. Klik file New Problem. Maka akan mucul Problem Specification. Klik problem type Line Balancing, masukkan judul masalahnya dan masukkan banyaknya operasi yaitu 10 dengan hitungan waktu dalam detik. Klik OK. Gambar 4.43 Problem Specification Tampilan akan muncul line balancing task information. Masukkan semua data yang ingin di olah.

IV-56 Gambar 4.44 Task Information Klik Solve and Analyze Solve The Problem. Maka akan muncul Line Balancing Solution dengan metode pemecahan dengan Heuristic Procedure, primary heuristic yang digunakan Ranked Positional Weight Method dengan tie breaker random (acak). Klik OK. Gambar 4.45 Line Balancing Solution Tampilan akan langsung muncul line balancing solution. Di sini bisa dilihat banyaknya stasiun kerja, banyaknya operator, tugasnya, nama tugasnya, waktu tugasnya, waktu yang tidak digunakan dan persen menganggur.

IV-57 Gambar 4.46 Hasil Line Balancing Solution Hasil dari line balancing solution yaitu mengetahui total keseluruhan jumlah bnyaknya work station pada data perakitan produk kipas angin, selanjutnya klik Results - Show Line Summary, tampilan akan muncul kesimpulan dari line yang di olah. Gambar 4.47 Line Balancing Summary Klik Results Show Line Layout in Graph. Tampilan akan mucul pembagian stasiun kerja dalam lintasan. Gambar 4.48 Line Balancing in Graph

IV-58 4.3.4. Analisis Berdasarkan data tersebut agar dimengerti bagi penulis dan pembaca maka akan dipermudah dengan membuat suatu penilaian. Data didapat berdasarkan perhitungan atau pengolahan yang telah dilakukan baik manual dan software, maka berikut ini adalah analisis bagi perhitungan keduanya. 4.3.4.1 Analisis Perhitungan Manual Analisis dari hasil data-data tabel, gambar dan rumus diolah dengan menggunakan kata-kata sehingga dapat dipahami. Analisis tersebut juga dapat dibaca sebagai pengertian terhadap nilai dari hasil-hasil perhitungannya. Analisis Perhitungan manual dibagi menjadi dua metode yaitu metode killbridge dan metode bobot posisi (Ranked Position Weight). Di bawah ini adalah analisis perhitungan manualnya sebagai berikut. 1. Metode Killbridge Metode Killbridge digunakan hanya di hitung dengan menggunakan perhitungan manual. Pada langkah pertama yaitu menentukan predence diagram, dimana diagram ini untuk menggambarkan hubungan atau saling keterkaitan antara satu operasi dengan operasi lainnya. Dihasikan waktu siklus sebesar 42 detik yang didapat dari waktu produksi selama 7 jam dibagi jumlah produksi 600 unit, dengan banyaknya stasiun kerja menggunakan rumus yang ada terdiri dari 4 stasiun kerja. Kemudian dilakukan pengelompokan stasiun kerja yang ternyata terdiri dari 5 stasiun kerja karena kalau menggunakan rumus tidak melihat dari susunan operasi dan waktunya. Persen efisiensi stasiun kerja berbeda-beda pada setiap stasiun kerja. Stasiun kerja yang paling sedikit waktu menganggurnya adalah stasiun kerja 4. Persen efisiensi lintasan sebesar 92,26% yang berarti lintasan ini sangat efisien dan 7,74% sedikit menganggur.

IV-59 2. Metode Bobot Posisi (Ranked Position Weight) Perhitungan manual dengan metode Ranked Positional Weight (RPW) pertama-tama membuat diagram pendahulu kemudian dilanjutkan dengan pembuatan matriks bobot posisi dan setelah itu membuat tabel sebelum dan sesudah. Waktu siklus didaptkan dari waktu terbesar pada waktu pengerjaan produk yaitu sebesar 30 detik. Setelah itu dicari banyaknya stasiun kerja dan dilakukan pengelompokan masing-masing kelompok kerja yang terdiri dari 6 stasiun kerja. Stasiun 4 dan 5 yang sangat efektif karena tidak menganggur sedikit pun. Persen efisiensi lintasan dengan metode ini adalah 86,11% berarti lintasa ini cukup memanfaatkan waktu yang ada. 4.3.4.2 Analisis Perhitungan Software Berdasarkan pengolahan software dengan menggunakan metode Ranked Positional Weight (RPW) maka diketahui jumlah hasil line balancing solution. Stasiun lintasan sebanyak 6 buah stasiun. Dibutuhkan satu orang operator pada masing-masing work station. Task name adalah nama operasi yang ingin di olah dan task time adalah waktu pengerjaan per operasi. Time unassigned adalah waktu yang tidak dipergunakan dan % idleness adalah persen waktu menganggur. Operasi pertama terletak di stasiun pertama dengan banyaknya operator sebanyak 1 orang dan nama operasi merakit dinamo ke rangka dengan waktu pengerjaan selama 20 detik. Waktu yang tidak digunakan sebesar 10 detik kemudian di dapatkan persen menganggur sebesar 33,33%. Begitu pula pembacaan untuk operasi-operasi selanjutnya. Waktu siklusnya sebesar 30 detik dengan banyaknya work station 6 buah dan banyaknya operator yang dibutuhkan sebanyak 6 orang. Banyaknya waktu yang tersedia dalam detik adalah 180 detik dan total waktu pengerjaan selama 155 detik dan waktu menganggur selama 25 detik. Jadi, banyaknya persen waktu menganggur sebanyak 13,89%.

IV-60 Line balancing in graph, menunjukkan banyaknya pembagian stasiun kerja. Terdapat 6 stasiun kerja, pada stasiun pertama terdapat tugas yang pertama, pada stasiun kedua terdapat tugas keempat, pada stasiun tiga terdapat tugas ke dua dan lima. Stasiun empat terdapat tugas ke tiga, enam dan tujuh. Sedangkan pada stasiun lima terdapat tugas ke delapan dan pada stasiun ke enam terdapat tugas sembilan dan sepuluh. 4.3.4.3 Perbandingan Analisis Analisis hubungan antara perhitungan manual dan pengolahan software dipergunakan sebagai pembanding terhadap kedua perhitungan untuk menentukan tingkat kesamaan perhitungan dan perbedaan perhitungan sehingga dapat diperhitungan untuk sebuah penelitian yang lebih besar. Perhitungan manual dengan mengggunakan metode killbridge dan bobot posisi didapat hasil yang berbeda, karena dalam perhitungannya metode killbridge menggunkan rumus dalam mencari waktu siklus dan bobot posisi hanya mengambil waktu operasi paling besar dari setiap operasi. Perhitungan metode killbridge didapatkan work station sebanyak 5 dan metode RPW didaptkan 6 work station. Perhitungan software terdapat kesamaan perhitungan antara perhitungan manual dan perhitungan software dengan menggunakan metode bobot posisi. Jadi, perbandingan antara kedua perhitungan terdapat persamaan.

IV-61 4.4. Quality Control Modul quality control ini memiliki permasalahan dan penyelesaiannya dengan permasalahan pada studi kasus sedangkan penyelesaiannya menggunakan perhitungan manual dan pengolahan software. Permasalahan studi kasus dipergunakan untuk menentukan keakuratan dalam penyelesaian terhadap perhitungan manual dan pengolahan software. Perhitungan manual digunakan untuk menyelesaikan permasalahan studi kasus dengan menggunakan rumus yang berasal dari landasan teori sehingga keakuratan perhitungan manual dapat dipertanggungjawabkan saat penganalisaan. Pengolahan software digunakan untuk menyelesaikan permasalahan studi kasus dengan menggunakan program komputer sehingga lebih efisien. Berdasarkan kedua penyelesaian tersebut maka dibuatlah analisis agar dapat dipahami oleh penulis dan pembaca dengan membuat suatu penilaian. 4.4.1 Studi Kasus Sebuah PT. Elektronik Internasional yang bekerja dibidang elektronik adalah suatu perusahaan pembuat produk yaitu kipas angin. Pembuatan kipas angin ini tidak selamanya berjalan dengan lancer karena itu perusahaan tersebut mempunyai bagian quality control. Bagian quality control ini digunakan untuk memeriksa kecacatan barang berupa tutup depan (casing) kipas angin dengan diameter 25cm. PT. Elektronik Internasional mempunyai batasan kecacatan ±0,2 terhadap diameter tutup depan (casing) kipas angin. Berikut ini adalah data pengamatan selama 30 hari dengan 5 kali perulangan:

IV-62 Tabel 4.14 Data Pengamatan Produksi Tutup Depan (Casing) Hari X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 1 24,07 24,05 25,00 24,07 24,01 2 24,01 25,00 24,00 24,09 25,04 3 24,09 24,09 24,00 24,19 25,00 4 25,12 24,22 24,29 24,00 25,17 5 24,21 24,00 24,06 24,19 24,14 6 24,21 25,05 24,90 24,89 24,55 7 24,02 24,01 24,10 24,00 25,00 8 24,55 24,23 25,14 24,22 24,25 9 25,00 24,10 24,90 25,00 24,00 10 24,05 24,11 24,05 24,00 25,00 11 24,03 24,10 25,00 24,01 24,09 12 25,00 25,00 24,09 24,01 24,00 13 24,00 24,00 24,06 24,01 24,09 14 24,01 24,05 24,01 24,00 24,02 15 25,00 25,00 24,00 24,99 25,01 16 24,03 25,00 24,04 24,00 24,02 17 25,01 24,02 24,00 24,01 25,00 18 24,00 25,00 24,00 25,09 24,09 19 24,08 24,17 24,09 25,00 25,01 20 25,00 24,02 24,05 25,00 24,00 21 25,00 25,00 24,00 25,00 25,00 22 24,00 25,00 24,01 24,02 24,04 23 24,09 24,04 25,00 24,00 24,00 24 24,99 25,00 24,90 24,90 25,00 25 25,00 24,08 25,00 24,00 24,02 26 24,91 24,78 24,26 25,00 24,99 27 25,00 24,99 24,90 25,00 24,78 28 24,10 25,00 24,40 24,09 25,00 29 25,00 25,01 24,00 25,02 24,00 30 24,97 24,88 25,00 25,01 25,00

IV-63 Berdasarkan data-data di atas dapat dicari, nilai rata-rata peta control X dan peta control R, nilai BKA dan BKB, grafik peta control X dan peta control R, simpangan baku, kapabilitas proses mesin (CP), indeks kapabilitas bawah (CP L ), indeks kapabilitas atas (CP U ), dan indeks performansi kane (CP K ). Berikut ini adalah perhitungan manualnya untuk mencari hasil yang optimal sehingga kualitas barang terjamin. 4.4.2 Perhitungan Manual Perhitungan manual adalah sebuah penyelesaian dengan menggunakan suatu rumus yang dihitung secara manual. Berikut ini adalah perhitungan manual yang dilakukan untuk mencari nilai-nilai yang telah ditentukan di atas. Contoh Perhitungan: X = 24,07+24,05+25,00+24,07+24,01 5 X = 121,2 5 X = 24,24 cm R = X max X min = 25,00-24,01 = 0,99 Data hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

IV-64 Tabel 4.15 Hasil Perhitungan Data Produksi Tutup Depan (Casing) Kipas Angin Hari X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X R 1 24,07 24,05 25,00 24,07 24,01 24,24 0,99 2 24,01 25,00 24,00 24,09 25,04 24,428 1,04 3 24,09 24,09 24,00 24,19 25,00 24,274 1 4 25,12 24,22 24,29 24,00 25,17 24,56 1,17 5 24,21 24,00 24,06 24,19 24,14 24,12 0,21 6 24,21 25,05 24,90 24,89 24,55 24,72 0,84 7 24,02 24,01 24,10 24,00 25,00 24,226 1 8 24,55 24,23 25,14 24,22 24,25 24,478 0,41 9 25,00 24,10 24,90 25,00 24,00 24,6 1 10 24,05 24,11 24,05 24,00 25,00 24,37 1 11 24,03 24,10 25,00 24,01 24,09 24,3 0,09 12 25,00 25,00 24,09 24,01 24,00 24,42 1 13 24,00 24,00 24,06 24,01 24,09 24,025 0,09 14 24,01 24,05 24,01 24,00 24,02 24,018 0,05 15 25,00 25,00 24,00 24,99 25,01 24,8 1,01 16 24,03 25,00 24,04 24,00 24,02 24,218 1 17 25,01 24,02 24,00 24,01 25,00 24,408 1,01 18 24,00 25,00 24,00 25,09 24,09 24,436 1,09 19 24,08 24,17 24,09 25,00 25,01 24,335 0,93 20 25,00 24,02 24,05 25,00 24,00 24,414 1 21 25,00 25,00 24,00 25,00 25,00 24,8 1 22 24,00 25,00 24,01 24,02 24,04 24,214 1 23 24,09 24,04 25,00 24,00 24,00 24,226 1 24 24,99 25,00 24,90 24,90 25,00 24,958 0,1 25 25,00 24,08 25,00 24,00 24,02 24,42 1 26 24,91 24,78 24,26 25,00 24,99 24,788 0,74 27 25,00 24,99 24,90 25,00 24,78 24,934 0,22 28 24,10 25,00 24,40 24,09 25,00 24,518 0,91 29 25,00 25,01 24,00 25,02 24,00 24,606 1,02 30 24,97 24,88 25,00 25,01 25,00 24,972 0,13 733,586 23,95

IV-65 1. Peta Kontrol X Penyelesaian quality control manggunakan peta control X adalah dengan mencari nilai rata-rata dari data-data yang didapatkan. Berikut ini adalah nilai rata-rata X, nilai BKA dan BKB, serta gambar grafik dari peta control X. a. Nilai Rata-rata b. Menghitung Nilai BKA dan BKB BKA X = + A 2 BKB X = - A 2 = 24,4528+(0,577)(0,7983) = 24,4528-(0,577)(0,7983) = 24,4528 + 0,4606191 = 24,4528-0,4606191 = 24,9134 = 23,9921 c. Grafik Peta Control X Gambar 4.49 Peta Kontrol X 2. Peta Control R Penyelesaian quality control menggunakan peta control R adalah dengan mencari selisih atau range antara nilai terbesar dan terkecil dari data-data

IV-66 yang didapatkan. Berikut ini adalah nilai rata-rata R, nilai BKA dan BKB, serta gambar dari peta control R. a. Menghitung Rata-rata R b. Menghitung Nilai BKA dan BKB BKA R = D 4. = (2,144)(0,7983) = 1,6876 c. Gambar Grafik Peta Control R Gambar 4.50 Peta Kontrol R 3. Menghitung nilai simpangan baku, kapabilitas proses mesin, indeks kapabilitas bawah dan indeks kapabilitas atas, indeks performansi kane. Berikut ini adalah nilai dari simpangan baku, kapabilitas proses mesin, indeks kapabilitas bawah dan indeks kapabilitas atas, indeks performansi kane:

IV-67 a. Menghitung Simpangan Baku σ= R d 2 = 0,7983 2,326 =0,3432 b. Menghitung Kapabilitas Proses Mesin CP= USL-LSL = 25,2-24,8 6σ 6(0,3432) = 0,4 2,0592 =0,019 25cm (diameter tutup depan kipas angin (casing depan)) ±0,2 (batas kecacatan dari tutup kipas angin (casing depan)) c. Menghitung Indeks Kapabilitas Bawah dan Indeks Kapabilitas Atas CP L = X -LSL 3σ = 24,24-24,8 3(0,3432) = -0,56 1,0296 = -0,5439 CP U USL-X 3σ = 25,2-24,24 3(0,3432) = 0,96 1,0296 = 0,9324 d. Menentukan Indeks Performansi Kane (CP K ) CP K = Min (CP L,CP U ) = Min (-0,5439;0,9324) = -0,5439 4.4.3 Perhitungan Software Perhitungan secara manual data-data sampel yang telah diperoleh dapat diolah dengan menggunakan perhitungan software WinQSB. Berikut ini adalah langkah-langkah pengolahan data degan menggunakan software WinQSB. Langkah pertama, yaitu mengklik file-new problem, kemudian akan muncul kotak dialog QCC problem specification, pilih variable data pada kolom quality characteristics, pilih subgrup horizontally pada kolom data entry format, pada problem title diisi dengan pembuatan PT. Elektronik Internasional dengan number of quality characteristics adalah 1, size of subgroups adalah 5, dan number of groups adalah 30. Jika semua perintah telah dimasukkan, maka klik OK.

IV-68 Gambar 4.51 Menu File Quality Control Chart Tampilan kotak dialog quality Characteristic dengan memilih variable data dan data entry format dipilih subgroup horizonyally. Tampilan akan mucul seperti gambar dibwah ini. Gambar 4.52 Kotak Dialog QCC Problem Specification Kotak dialog penginputan data akan muncul. Masukakan setiap observasi ke kolom observation 1, observation 2, observation 3, observation 4 dan observation 5 sampai semua data-data dimasukkan sebanyak 30. Dibawah ini merupakan gambar output peinginputan data sebanyak 30 yaitu sebagai berikut.

IV-69 Gambar 4.53 Input Data pada Quality Control Semua data telah dimasukkan ke dalam kotak dialog penginputan data sebanyak 30 data, kemudian pilih menu gallery dan pilih x-bar (mean) chart. Gambar 4.54 Menu Gallery Output peta x-bar (mean) ajan muncul, output tersebut menunjukan suatu peta yang menggambarkan grafik dari nilai rata-rata yang memiliki batasan-batasan, yaitu batasan control atas (BKA) dan batas control bawah (BKB).

IV-70 Gambar 4.55 Output Peat X Output peta x-bar (mean) sudah muncul, maka kembali ke penginputan data awal. Pilih gallery, kemudian pilih R (range) chart untuk menentukan peta R. Gambar 4.56 Menu Gallery Output peta R (range) ajan muncul, output tersebut menggambarkan suatu peta atau grafik dari nilai rata-rata yang memiliki batasan-batasan, yaitu batasan control atas (BKA) dan batas control bawah (BKB).

IV-71 Gambar 4.57 Output Pera R Output peta R muncul, kemudian pilih pilih analysis-sample summary. pada toolbar. Setelah itu, Gambar 4.58 Menu Analysis Output sampel summary akan muncul. Kemudian dari output tersebut dapat terlihat ringkasan-ringkasan nilai dari mean, median, midrange, variance, standard deviation, range. Maximum, dan minimum.

IV-72 Gambar 4.59 Output Sample Summary 4.4.4. Analisis Berdasarkan data tersebut agar dimengerti bagi penulis dan pembaca maka akan dipermudah dengan membuat suatu penilaian. Data didapat berdasarkan perhitungan atau pengolahan yang telah dilakukan baik manual dan software, maka berikut ini adalah analisis bagi perhitungan keduanya.

IV-73 4.4.4.1 Analisis Perhitungan Manual Analisis dari hasil data-data yang ada ditabel menggunakan data variabel karena berbentuk angka, rumus diolah dengan menggunakan katakata sehingga dapat dipahami. Analisis tersebut juga dapat dibaca sebagai pengertian terhadap nilai dari hasil-hasil perhitungannya. Analisis perhitungan manual dibagi menjadi dua yaitu peta control X dan peta control R. Berikut ini adalah analisis dari perhitungan manual. 1. Peta Kontrol X Rata-rata dari peta control X didapat sebesar 733,586, sedangkan untuk rata-rata double Xbar sebesar 24,4528, nilai BKA didapat hasil sebesar 24,9134 dan nilai BKB didapat sebesar 23,9921. Hasil dari rata-rata, BKA dan BKB dapat digunakan untuk membuat grafik peta control X, dari peta control X ini dapat dilihat data-data yang keluar dari batas control atas dan batas control bawah. Hasil dari grafik tersebut memperlihatkan ada tiga data yang melewati batas control atas artinya produk tersebut sudah tidak layak untuk diproduksi lagi. 2. Peta Kontrol R Nilai dari peta R pada peta control R didapat sebesar 23,98, sedangkan nilai dari Rbar didapat sebesar 0,7983, nilai BKA didapat hasil sebesar 1,6876 dan nilai BKB didapat sebesar 0. Hasil dari rata-rata, BKA dan BKB dapat digunakan untuk membuat peta control R, dari peta control R ini dapat dilihat data-data yang keluar dari batas control atas dan batas control bawah. Hasil dari grafik tersebut memperlihatkan tidak ada data yang keluar dari batas control atas dan batas control bawah yang artinya semua barang masih layak untuk diproduksi. Menghitung peta control X dan peta control R pada modul quality control juga menghitung simpangan baku, menghitung kapabilitas proses mesin, menghitung indeks kapabilitas bawah, dan indeks kapabilitas atas, menentukan indeks kane. Hasil dari simpangan baku sebesar 0,3432,

IV-74 kapabilitas proses mesin 0,019, hasil dari indeks kapabilitas bawah sebesar -0,5439 dan indes kapabilitas atas sebesar 0,9324, sedangkan indeks kanennya -0,5439. 4.4.4.2 Pengolahan Software Berdasarkan pengolahan software dengan menggunakan peta control X dan peta control R maka dapat diketahui banyaknya sampel yang digunakan adalah 5 kali dengan pengulangan 30 hari pegamatan, nilai mean terbesar 24,45, nilai mediannya sebesar 24,35, midrange didapat dari nilai minimum ditambah nilai maksimum dan dibagi dua sehingga mendapatkan hasil sebesar 24,51, nilai variansnya sebesar 17,29, standar deviasi sebesar 0,3757, rangenya sebesar 0,7983, nilai maksimum dari data-data tersebut ialah 25,17 sedangkan nilai minimumnya 24. Grafik dari peta X terdapat titik merah di atas batas control atas yang artinya ada tiga barang yang cacat dan sudah tidak dapat di produksi, sedangkan titik merah yang masih masuk batas control atas dan batas control bawah artinya produk tersebut masih layaj produksi tapi sudah tidak lama lagi produk tersebut juga kan cacat dan tidak dapat diproduksi. Grafik dari peta R tidak terdapat titik merah di atas batas control yang artinya semua barang masih layak untuk diproduksi tetapi ada tiga barang yang terdapat titik merahnya artinya barang tersebut mendapat peringatan agar tidak lewat dari batas control atas dan batas control bawah. 4.4.4.3 Perbandingan Analisis Analisis hubungan antara perhitungan manual dan pengolahan software dippergunakan sebgai perbandingan terhadap kedua perhitungan untuk menentukan tingkat kesamaan perhitungan dan perbedaan

IV-75 perhitungan sehingga dapat diperhitungan untuk sebuah penelitian yang lebih besar, berikut ini adalah hasil dari perbandinganya. Perhitungan manual dan software dengan menggunakan peta control X tidak terdapat perbedaan dalam perhitungannya akan tetapi pada grafik ada perbedaannya karena di software barang-barang yang tidak layak ataupun masuk kedalam zona berbahaya bias dilihat dari titik merahnya. Sedangkan untuk peta R juga sama seperti peta X ada barang-barang yang sudah mendapatkan peringatan seperti diberi titik merah. 4.5. Trasportasi Modul trasportasi ini memiliki permasalahan dan penyelesaiannya dengan permasalahan pada studi kasus sedangkan penyelesaiannya menggunakan perhitungan manual dan pengolahan software. Permasalahan studi kasus dipergunakan untuk menentukan keakuratan dalam penyelesaian terhadap perhitungan manual dan pengolahan software. Perhitungan manual digunakan untuk menyelesaikan permasalahan studi kasus dengan menggunakan rumus yang berasal dari landasan teori sehingga keakuratan perhitungan manual dapat dipertanggungjawabkan saat penganalisaan. Pengolahan software digunakan untuk menyelesaikan permasalahan studi kasus dengan menggunakan program komputer sehingga lebih efisien. Berdasarkan kedua penyelesaian tersebut maka dibuatlah analisis agar dapat dipahami oleh penulis dan pembaca dengan membuat suatu penilaian. 4.5.1 Studi Kasus Sebuah PT Electronic Internasional yang bekerja di bidang elektronik pembuatan suatu produk yaitu kipas angin. Berdasarkan kipas angin yang telah dibuat akan didistribusikan kepada empat agen perusahaan pendistribusi. Berdasarkan lima gudang yang dimiliki PT Electronic Internasional tersebut maka PT tersebut menyanggupkan empat agen

IV-76 perusahaan pendistribusi tersebut untuk produk kipas anginnya dengan biaya trasportasinya dalam ($ / unit), berikut ini adalah tabel data pemesanan untuk produk kipas angin. Tabel 4.16 Permintaan Produk Kipas Angin Ke Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Gudang Agen Alam Agen Bima Agen Cindra Agen Demi Kapasitas Jakarta 5 2 4 6 150 Bekasi 3 5 6 6 100 Bandung 9 7 5 4 100 Bogor 6 5 4 3 200 Tanggerang 5 4 6 7 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Berdasarkan data pemesanan akan produk kipas angin diatas tentukanlah total biaya yang paling minimum dengan menggunakan empat metode. 4.5.2 Perhitungan Manual Perhitungan manual adalah sebuah penyelesaian dengan menggunakan suatu rumus yang dihitung secara manual. Perhitungan manual dibagi menjadi empat yaitu perhitungan manual untuk metode pokok kiri atas, metode least cost, metode VAM, dan metode RAM. Berikut ini adalah perhitungan manualnya. 1. Perhitungan Manual Metode Pokok Kiri Atas (North West Corner) Data perhitungan manual di bawah ini menggunakan penyelesaian produk dengan metode pokok kiri atas. Berdasarkan data yang telah dicantumkan dalam tabel, maka di bawah ini adalah hasil dari pengolahan data dengan menggunakan perhitungan manual.

IV-77 Tabel 4.17 Perhitungan Manual Metode North West Corner Interaksi 1 Ke Gudang Jakarta 5 2 4 6 150 X X X 150 Bekasi 3 5 6 6 X 100 Bandung 9 7 5 4 X 100 Bogor 6 5 4 3 X 200 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi Berdasarkan interaksi 1 diatas selanjutnya adalah mencari nilai yang lainnya. Tabel 4.18 Perhitungan Manual Metode North West Corner Interaksi 2 Ke Gudang Jakarta 5 2 4 6 150 X X X 150 Bekasi 3 5 6 6 X 100 X X 100 Bandung 9 7 5 4 X 100 Bogor 6 5 4 3 X 200 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi Berdasarkan interaksi 2 diatas selanjutnya adalah mencari nilai yang lainnya.

IV-78 Tabel 4.19 Perhitungan Manual Metode North West Corner Interaksi 3 Ke Gudang Jakarta 5 2 4 6 150 X X X 150 Bekasi 3 5 6 6 X 100 X X 100 Bandung 9 7 5 4 X 100 X X 100 Bogor 6 5 4 3 X X 200 Tanggerang 5 4 6 7 X X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi Berdasarkan interaksi 3 diatas selanjutnya adalah mencari nilai yang lainnya. Tabel 4.20 Perhitungan Manual Metode North West Corner Interaksi 4 Ke Gudang Jakarta 5 2 4 6 150 X X X 150 Bekasi 3 5 6 6 X 100 X X 100 Bandung 9 7 5 4 X 100 X X 100 Bogor 6 5 4 3 X X 175 200 Tanggerang 5 4 6 7 X X X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi Berdasarkan interaksi 4 diatas selanjutnya adalah mencari nilai yang lainnya.

IV-79 Tabel 4.21 Perhitungan Manual Metode North West Corner Interaksi 5 Ke Gudang Jakarta Bekasi Bandung Bogor Tanggerang Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi 5 2 4 6 150 X X X 150 3 5 6 6 X 100 X X 100 9 7 5 4 X 100 X X 100 6 5 4 3 X X 175 25 200 5 4 6 7 50 X X X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Berdasarkan interaksi 5 maka selesailah sudah alokasi produk kipas angin pada sel-sel sesuai dengan kapasitas dan permintaan yang ditentukan. Langkah selanjutnya adalah menghitung total biaya distribusinya yaitu sebagai berikut. Z = (150 x $5) + (100 x $5) + (100 x $7) + (175 x $4) + (25 x $3) + (50 x $7) = $3075 2. Perhitungan Manual Metode Biaya Terkecil (Least Cost) Data perhitungan manual di bawah ini menggunakan penyelesaian produk dengan metode biaya terkecil. Berdasarkan data yang telah dicantumkan dalam tabel, maka di bawah ini adalah hasil dari pengolahan data dengan menggunakan perhitungan manual.

IV-80 Ke Gudang Jakarta Bekasi Tabel 4.22 Perhitungan Manual Metode Least Cost Interaksi 1 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi 5 2 4 6 150 X 150 X X 3 5 6 6 100 Bandung Bogor Tanggerang 9 7 5 4 6 5 4 3 5 4 6 7 100 200 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Berdasarkan interaksi 1 diatas selanjutnya adalah mencari nilai yang lainnya. Tabel 4.23 Perhitungan Manual Metode Least Cost Interaksi 2 Ke Gudang Jakarta Bekasi Bandung Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi 5 2 4 6 X 150 X X 150 3 5 6 6 100 X X X 100 9 7 5 4 100 Bogor Tanggerang 6 5 4 3 5 4 6 7 200 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Berdasarkan interaksi 2 diatas selanjutnya adalah mencari nilai yang lainnya.

IV-81 Tabel 4.24 Perhitungan Manual Metode Least Cost Interaksi 3 Ke Gudang Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X 100 Bogor 6 5 4 3 75 200 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi Berdasarkan interaksi 3 diatas selanjutnya adalah mencari nilai yang lainnya. Tabel 4.25 Perhitungan Manual Metode Least Cost Interaksi 4 Ke Gudang Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X 100 Bogor 6 5 4 3 X X 125 75 200 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi Berdasarkan interaksi 4 diatas selanjutnya adalah mencari nilai yang lainnya.

IV-82 Tabel 4.26 Perhitungan Manual Metode Least Cost Interaksi 5 Ke Gudang Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X X 100 Bogor 6 5 4 3 X X 125 75 200 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 X X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi Berdasarkan interaksi 5 diatas selanjutnya adalah mencari nilai yang lainnya. Tabel 4.27 Perhitungan Manual Metode Least Cost Interaksi 6 Ke Gudang Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 50 X 50 X 100 Bogor 6 5 4 3 X X 125 75 200 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 X X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi Berdasarkan interaksi 6 maka selesailah sudah alokasi produk kipas angin pada sel-sel sesuai dengan kapasitas dan permintaan yang

IV-83 ditentukan. Langkah selanjutnya adalah menghitung total biaya distribusinya yaitu sebagai berikut. Z = (150 x $2) + (100 x $3) + (50 x $9) + (50 x $5) + (125 x $4) + (75 x $3) + (50 + $4) = $2225 3. Perhitungan Manual Vogel Approximation Method (VAM) Data perhitungan manual di bawah ini menggunakan penyelesaian produk dengan metode VAM. Berdasarkan data yang telah dicantumkan dalam tabel, maka di bawah ini adalah hasil dari pengolahan data dengan menggunakan perhitungan manual. Tabel 4.28 Perhitungan Manual Metode VAM Interaksi 1 Ke Gudang Jakarta Bekasi Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Penalty Alam Bima Cindra Demi 5 2 4 6 150 2 X 150 X X 3 5 6 6 100 2 Bandung Bogor Tanggerang 9 7 5 4 6 5 4 3 5 4 6 7 100 1 200 1 50 1 Permintaan 150 200 175 75 600 penalty 2 2 1 1

IV-84 Ke Gudang Jakarta Bekasi Bandung Tabel 4.29 Perhitungan Manual Metode VAM Interaksi 2 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Penalty Alam Bima Cindra Demi 5 2 4 6 X 150 X X 150 3 5 6 6 100 X X X 100 2 9 7 5 4 100 1 Bogor Tanggerang 6 5 4 3 5 4 6 7 200 1 50 1 Permintaan 150 200 175 75 600 penalty 2 1 1 1 Gudang Ke Tabel 4.30 Perhitungan Manual Metode VAM Interaksi 3 Perusahaan Alam Perusahaan Bima Perusahaan Cindra Perusahaan Demi Kapasitas Penalty Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X 100 1 Bogor 6 5 4 3 75 200 1 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 1 Permintaan 150 200 175 75 600 penalty 1 1 1 1

IV-85 Gudang Ke Tabel 4.31 Perhitungan Manual Metode VAM Interaksi 4 Perusahaan Alam Perusahaan Bima Perusahaan Cindra Perusahaan Demi Kapasitas Penalty Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X X 100 X 100 2 Bogor 6 5 4 3 75 200 1 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 1 Permintaan 150 200 175 75 600 penalty 1 1 1 Gudang Ke Tabel 4.32 Perhitungan Manual Metode VAM Interaksi 5 Perusahaan Alam Perusahaan Bima Perusahaan Cindra Perusahaan Demi Kapasitas Penalty Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X X 100 X 100 Bogor 6 5 4 3 75 75 200 1 Tanggerang 5 4 6 7 X X 50 1 Permintaan 150 200 175 75 600 penalty 1 1 2

IV-86 Gudang Ke Tabel 4.33 Perhitungan Manual Metode VAM Interaksi 6 Perusahaan Alam Perusahaan Bima Perusahaan Cindra Perusahaan Demi Kapasitas Penalty Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X X 100 X 100 Bogor 6 5 4 3 X 50 75 75 200 1 Tanggerang 5 4 6 7 50 X X X 50 1 Permintaan 150 200 175 75 600 penalty 1 1 Berdasarkan interaksi 6 maka selesailah sudah alokasi produk kipas angin pada sel-sel sesuai dengan kapasitas dan permintaan yang ditentukan. Langkah selanjutnya adalah menghitung total biaya distribusinya yaitu sebagai berikut. Z = (150 x $2) + (100 x $3) + (100 x $5) + (50 x $5) + (75 x $4) + (75 x $3) + (50 + $5) = $2125 4. Perhitungan Manual Russel Approximation Method (RAM) Data perhitungan manual di bawah ini menggunakan penyelesaian produk dengan metode RAM. Berdasarkan data yang telah dicantumkan dalam tabel, maka di bawah ini adalah hasil dari pengolahan data dengan menggunakan perhitungan manual.

IV-87 Ke Gudang Jakarta Tabel 4.34 Perhitungan Manual Metode RAM Interaksi 1 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi 5 2 4 6 150 Bekasi Bandung Bogor Tanggerang 3 5 6 6 9 7 5 4 6 5 4 3 5 4 6 7 100 100 200 50 Permintaan 150 200 175 75 600 A1 = 5-6-9 = -10 B1 = 2-6-7 = -11 C1 = 4-6-6 = -8 D1 = 6-6-7 = -7 A2 = 3-6-9 = -12 B2 = 5-6-7 = - 8 C2 = 6-6-6 = -6 D2 = 6-6-7 = -7 A3 = 9-7-9 = - 7 B3 = 7-9-7 = - 9 C3 = 5-9-6 = -10 D3 = 4-9-7 = -12 A4 = 6-6-9 = - 9 B4 = 5-6-7 = - 8 C4 = 4-6-6 = -8 D4 = 3-6-7 = -10 A5 = 5-7-9 = -11 B5 = 4-7-7 = -10 C5 = 6-7-6 = -7 D5 = 7-7-7 = -7 Tabel 4.35 Perhitungan Manual Metode RAM Interaksi 2 Ke Gudang Jakarta Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi 5 2 4 6 150 Bekasi Bandung 100 3 5 6 6 X X X 9 7 5 4 100 100 Bogor 6 5 4 3 200 Tanggerang 5 4 6 7 50 Permintaan 150 200 175 75 600

IV-88 A1 = 5-6-9 = -10 B1 = 2-6-7 = -11 C1 = 4-6-6 = -8 D1 = 6-6-7 = -7 A3 = 9-7-9 = - 7 B3 = 7-9-7 = - 9 C3 = 5-9-6 = -10 D3 = 4-9-7 = -12 A4 = 6-6-9 = - 9 B4 = 5-6-7 = - 8 C4 = 4-6-6 = -8 D4 = 3-6-7 = -10 A5 = 5-7-9 = -11 B5 = 4-7-7 = -10 C5 = 6-7-6 = -7 D5 = 7-7-7 = -7 Ke Gudang Jakarta Bekasi Bandung Bogor Tanggerang Tabel 4.36 Perhitungan Manual Metode RAM Interaksi 3 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi 5 2 4 6 X 150 3 5 6 6 100 X X X 100 9 7 5 4 75 100 6 5 4 3 X 200 5 4 6 7 X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 A1 = 5-5-9 = - 9 B1 = 2-5-7 = -10 C1 = 4-5-6 = - 7 A3 = 9-7-9 = - 7 B3 = 7-9-7 = - 9 C3 = 5-9-6 = -10 A4 = 6-6-9 = - 9 B4 = 5-6-7 = - 8 C4 = 4-6-6 = - 8 A5 = 5-6-9 = -10 B5 = 4-6-7 = - 9 C5 = 6-6-6 = - 6

IV-89 Tabel 4.37 Perhitungan Manual Metode RAM Interaksi 4 Ke Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Gudang Alam Bima Cindra Demi Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X X 25 75 100 Bogor 6 5 4 3 X 200 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 A3 = 9-7-9 = - 7 B3 = 7-9-7 = - 9 C3 = 5-9-6 = -10 A4 = 6-6-9 = - 9 B4 = 5-6-7 = - 8 C4 = 4-6-6 = - 8 A5 = 5-6-9 = -10 B5 = 4-6-6 = - 8 C5 = 6-6-6 = - 6 Tabel 4.38 Perhitungan Manual Metode RAM Interaksi 5 Ke Gudang Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X X 25 75 100 Bogor 6 5 4 3 X 200 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi A4 = 6-6-6 = - 6 B4 = 5-6-5 = - 6 C4 = 4-6-6 = - 8 A5 = 5-6-6 = - 7 B5 = 4-6-6 = - 8 C5 = 6-6-6 = - 6

IV-90 Tabel 4.39 Perhitungan Manual Metode RAM Interaksi 6 Ke Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Gudang Alam Bima Cindra Demi Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X X 25 75 100 Bogor 6 5 4 3 150 X 200 Tanggerang 5 4 6 7 X X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 A4 = 6-6-6 = - 6 B4 = 5-6-5 = - 6 A5 = 5-6-5 = - 6 B5 = 4-5-5 = - 6 Tabel 4.40 Perhitungan Manual Metode RAM Interaksi 7 Ke Gudang Jakarta 5 2 4 6 X 150 X X 150 Bekasi 3 5 6 6 100 X X X 100 Bandung 9 7 5 4 X X 25 75 100 Bogor 6 5 4 3 50 X 150 X 200 Tanggerang 5 4 6 7 X 50 X X 50 Permintaan 150 200 175 75 600 Perusahaan Perusahaan Perusahaan Perusahaan Kapasitas Alam Bima Cindra Demi Berdasarkan interaksi 7 maka selesailah sudah alokasi produk kipas angin pada sel-sel sesuai dengan kapasitas dan permintaan yang ditentukan.

IV-91 Langkah selanjutnya adalah menghitung total biaya distribusinya yaitu sebagai berikut. Z = (150 x $2) + (100 x $3) + (25 x $5) + (75 x $4) + (50 x $6) + (150 x $4) + (50 + $4) = $2125 4.5.3 Pengolahan Software Data-data di atas selain penghitungan yang dilakukan secara manual, penghitungan-penghitungan untuk studi kasus dapat secara lebih praktis dan efisien dilakukan dengan program komputer. Pengolahan software dibagi menjadi empat yaitu pengolahan software untuk metode pokok kiri atas, metode least cost, metode VAM, dan metode RAM. Berikut ini adalah Pengolahan software-nya yaitu sebagai berikut. 1. Pengolahan Software Metode Pokok Kiri Atas (North West Corner) Langkah membuat software metode pokok kiri atas yaitu mencarinya di program, dengan cara klik menu start lalu klik all programs setelah itu carilah WinQSB dan terakhir network modelling. Langkah selanjutnya setelah masuk kedalam network modelling didalam bagian menubar memilih file lalu mengklik newproblem. Setelah masuk kedalam newproblem maka akan terdapat tabel seperti Gambar 3.1 dalam kolom problem title ditulis produk kipas angin, selanjutnya dalam number of goal diberikan angka 1, selanjutnya dalam problem type diklik trasportation problem, selanjutnya dalam number of sorces diberikan angka 5, dan selanjutnya dalam number of destination diberikan angka 4. Setelah selesai lalu mengklik tombol ok.

IV-92 Gambar 4.60 Problem Specification Metode Pokok Kiri Atas (North West Corner) Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan terdapat tabel seperti Gambar 3.2. Langkah selanjutnya dalam gambar tersebut yaitu mengisi data-data yang sesuai dengan studi kasusnya. Gambar 4.61 Data Pengamatan Metode Pokok Kiri Atas (North West Corner) Langkah selanjutnya setelah data telah tersusun seperti gambar di atas, data tersebut akan digunakan untuk pengolahan data yaitu transportation. Setelah data telah tersusun langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih select initial solution method.

IV-93 Gambar 4.62 Solve and Analyze, Select Initial Solution Method Langkah selanjutnya setelah mengklik select initial solution method maka akan terdapat tabel seperti Gambar 3.4. Langkah selanjutnya dalam gambar tersebut yaitu memilih northwest corner method (NWC), setelah selesai lalu memilih ok. Gambar 4.63 Trasportation Simplex Initial Solution Method(North West Corner) Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan kembali ke awal semula. Langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih solve and display steps-tableau. Gambar 4.64 Solve and Analyze, Solve and Display Steps-tableau

IV-94 Langkah selanjutnya setelah mengklik solve and analyze maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil interaksi 1 pengolahan data di atas yaitu northwest corner method (NWC). Gambar 4.65 Trasportation Tableau North West Corner Interation 1 Langkah selanjutnya adalah mengklik next interation sampai final interation. Data output di bawah ini adalah hasil interaksi 6 pengolahan data di atas yaitu northwest corner method (NWC).

IV-95 Gambar 4.66 Trasportation Tableau North West Corner Interation 6 (Final) Langkah selanjutnya setelah mengklik next interation final maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil solution table pengolahan data di atas yaitu northwest corner method (NWC). Gambar 4.67 Solution Tableau North West Corner Langkah selanjutnya setelah mengklik graphic solution maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil graphic solution pengolahan data di atas yaitu northwest corner method (NWC).

IV-96 Gambar 4.68 Graphic Solution North West Corner 2. Pengolahan Software Metode Biaya Terkecil (Least Cost) Langkah selanjutnya adalah mengembalikan ke data semula, setelah data kembali maka data tersebut akan digunakan untuk pengolahan data yaitu transportation. Setelah data telah tersusun langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih select initial solution method. Langkah selanjutnya setelah mengklik select initial solution method maka akan terdapat tabel seperti Gambar 3.10. Langkah selanjutnya dalam gambar tersebut yaitu memilih row minimum (RM), setelah selesai lalu memilih ok.

IV-97 Gambar 4.69 Problem Specification Metode Biaya Terkecil (Least Cost) Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan kembali ke awal semula. Langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih solve and display steps-tableau. Langkah selanjutnya setelah mengklik solve and analyze maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil interaksi final pengolahan data di atas yaitu row minimum (RM). Gambar 4.70 Trasportation Tableau Least Cost Interation 1 (Final)

IV-98 Langkah selanjutnya setelah mengklik next interation final maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil solution table pengolahan data di atas yaitu row minimum (RM). Gambar 4.71 Solution Tableau Least Cost Langkah selanjutnya mengklik result lalu graphic solution, setelah mengklik graphic solution maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil graphic solution pengolahan data di atas yaitu row minimum (RM). Gambar 4.72 Graphic Solution Least Cost

IV-99 3. Pengolahan Software Vogel Approximation Method (VAM) Langkah selanjutnya adalah mengembalikan ke data semula, setelah data kembali maka data tersebut akan digunakan untuk pengolahan data yaitu transportation. Setelah data telah tersusun langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih select initial solution method. Langkah selanjutnya setelah mengklik select initial solution method maka akan terdapat tabel seperti Gambar 3.14. Langkah selanjutnya dalam gambar tersebut yaitu memilih vogel s approximation method (VAM), setelah selesai lalu memilih ok. Gambar 4.73 Problem Specification Vogel Approximation Method (VAM) Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan kembali ke awal semula. Langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih solve and display steps-tableau. Langkah selanjutnya setelah mengklik solve and analyze maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil interaksi final pengolahan data di atas yaitu vogel approximation method (VAM).

IV-100 Gambar 4.74 Trasportation Tableau Vogel Approximation Method Interation 1 (Final) Langkah selanjutnya setelah mengklik next interation final maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil solution table pengolahan data di atas yaitu vogel approximation method (VAM). Gambar 4.75 Solution Tableau Vogel Approximation Method Langkah selanjutnya mengklik result lalu graphic solution, setelah mengklik graphic solution maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di

IV-101 bawah ini adalah hasil graphic solution pengolahan data di atas yaitu vogel approximation method (VAM). Gambar 4.76 Graphic Solution Vogel Approximation Method 4. Pengolahan Software Russel Approximation Method (RAM) Langkah selanjutnya adalah mengembalikan ke data semula, setelah data kembali maka data tersebut akan digunakan untuk pengolahan data yaitu transportation. Setelah data telah tersusun langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih select initial solution method. Langkah selanjutnya setelah mengklik select initial solution method maka akan terdapat tabel seperti Gambar 3.18. Langkah selanjutnya dalam gambar tersebut yaitu memilih russel approximation method (RAM), setelah selesai lalu memilih ok.

IV-102 Gambar 4.77 Problem Specification Russel Approximation Method (RAM) Langkah selanjutnya setelah mengklik ok maka akan kembali ke awal semula. Langkah selanjutnya adalah memilih solve and analyze, lalu memilih solve and display steps-tableau. Langkah selanjutnya setelah mengklik solve and analyze maka akan terdapat hasil outputnya. Data output di bawah ini adalah hasil interaksi final pengolahan data di atas yaitu russel approximation method (RAM). Gambar 4.78 Trasportation Tableau Russel Approximation Method Interation 1 (Final)