PENGURUTAN JADUAL PRODUKSI PADA LINI RAKIT UNTUK PRODUKSI OPTIMAL

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 LANDASAN TEORI

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

ANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING

METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND

BAB II DIMENSI PARTISI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

ANALISIS MODEL PERSEDIAAN BARANG EOQ DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER

PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR

Optimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

PERENCANAAN KEBUTUHAN TENAGA KERJA FLEKSIBEL PADA SISTEM JOB SHOP MEMPERGUNAKAN TEKNIK SHOJINKA

IMPLEMENTASI MIXED LINIER INTEGER PROGRAMMING UNTUK MENENTUKAN ALOKASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI DALAM JARINGAN RANTAI PASOK GLOBAL

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

IV. MODEL-MODEL EMPIRIS FUNGSI PERMINTAAN

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

BAB IV HASIL ANALISIS

Perbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield

PENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.

Eman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK

PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah

PERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)

Pengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

adalah beban pada simpul i berturut-turut. θ adalah vektor sudut fasa dan B adalah elemen-elemen imajiner matriks admitansi simpul. Mengingat bahwa: 1

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN

Analisis Sensitivitas

Lucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)

STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. smoothing, dan siklis untuk barang jadi Mie Atom Metode Regresi Linier. Nama barang jadi: Mie Atom.

Strategi Meminimalkan Load Shedding Menggunakan Metode Sensitivitas Untuk Mencegah Voltage Collapse Pada Sistem Kelistrikan Jawa-Bali 500 kv

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING

ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS

Bab III Model Estimasi Outstanding Claims Liability

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

Perbaikan Sistem Persediaan Tinta Fotokopi di CV. NEC, Surabaya

Model Persediaan Produk dan Bahan Kemasan Terintegrasi (Studi Kasus PT Indomex Dwijaya Lestari)

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

Oleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR

PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA

P i KULIAH KE 3 METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) METODE ANALISIS PERENCANAAN - 1 TPL SKS DR. Ir. Ken Martina K, MT.

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar

Analisis Variasi Parameter Backpropagation Artificial Neural Network dan Principal Component Analysis Terhadap Sistem Pengenalan Wajah

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :

PENGEMBANGAN MODEL MIXED INTEGER PROGRAMMING UNTUK PENJADWALAN BATCH PROSES PRODUKSI SORBITOL MULTI GRADE (STUDI KASUS PT XXX)

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).

ANALISIS PREVENTIVE MAINTENANCE JIG WELDING PADA PROSES PERAKITAN SUPPORT ASSY CLUTCH PEDAL

Analisis Perhitungan Dan Perencanaan Water Tube Boiler Berbahan Bakar LPG Pada Industri Kecil Tahu Di Mojokerto

PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB II LANDASAN TEORI

Bab III Analisis Rantai Markov

SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAYA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAYA OPERASI

KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda


BAB I PENDAHULUAN I-1

PENGURUTAN DATA. A. Tujuan

IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN

Analisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN

Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4

V E K T O R Kompetensi Dasar :

Statistika. Bab. Mean (rata-rata) Ukuran Pemusatan Ukuran Letak Median Modus Kuartil Desil A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR

Transkripsi:

PENGURUTAN JADUAL PRODUKSI PADA LINI RAKIT UNTUK PRODUKSI OPTIMAL Muhammad Yusuf Emal : yusuf@aprnd.ac.d Insttut Sans & Tenolog AKPRIND Yogyaarta ABSTRAK Kelancaran produs dapat dlauan untu memnmuman varas eluaran eseluruhan antara dua perode yang berurutan, tuuannya adalah untu menghaslan produ dalam umlah yang sama dalam setap perode yang berurutan. Sstem produs tepat watu unt ln peratan basanya dlauan pada produ atau omponen dengan berbaga model dan dalanan dengan adual urutan untu melancaran produs. Jumlah produs perbulan dbuat berdasaran ramalan permntaan emudan secara sederhana anga dbag dengan umlah har era sebulan sehngga dperoleh produs haran. Untu melasanaan elancaran produs eseluruhan tanpa terad pemborosan antar proses, ln rat terahr dalam dan semua proses harus menghaslan produ yang sesua dengan watu slus, artnya pengmbangan antara proses aan tercapa alau setap proses terdahulu selesa dalam tahap yang sama dalam watu slus rata-rata untu semua spesfas. Watu slus untu operas eseluruhan dhtung dengan membag umlah am operas nyata dengan volume produs haran rata-rata dalam ln rat. Sehngga elancaran produs dapat dlauan dengan adual urut peodus pada ln peratan ahr produ dengan pendeatan optmas ecepatan suu cadang yang tetap. Kata unc : adual produs, watu slus, ln rat, produs. ABSTRACT Smooth producton can be done to mnmze the overall output varaton between two consecutve perods, the goal s to produce the same amount n each successve perod. Tmely producton systems unt assembly lnes are usually performed on products or components wth dfferent models and run wth the order to accelerate producton schedules. The amount of producton per month s based on demand forecasts then smply fgure dvded by the number of worng days a month n order to obtan daly producton. To carry out smooth producton wthout redundances across the entre process, the last lne n the raft and all processes must produce the products accordng to the cycle tme, whch means balancng between processes s acheved when each process s completed earler n the same stage of the cycle tme on average for all specfcatons. The cycle tme for the entre operaton s calculated by dvdng the number of hours of real operatons by volume of average daly producton n the lne of rafts. So t can be done wth a smooth producton schedule peodus sequence n fnal assembly lnes wth product optmzaton approach speeds of parts that reman. Keywords: producton schedules, cycle, raft lne, producton. 6

PENDAHULUAN Adanya permntaan pasar yang beragam dan flutuatf, menyebaban banya perusahaan yang harus memodfas pola produsnya dengan lot per produsnya dengan menggunaan uuran ecl atau medum. Kecenderungan yang terad saat n adalah pada penggunaan produs bersala ecl dengan varas produ yang besar. Menean persedaan merupaan salah satu elemen unc dar sstem produs. Sealan dengan tu maa peneanan atau penurunan persedaan haruslah membuahan hasl yang teruur. Pada ndustr dbdang peratan dengan menggunaan omponen atau suu cadang yang dperoleh dar unt sebelumnya, ba dar unt peratan dalam maupun luar perusahaan yang merupaan sub-onta dar perusahan peratan ahr produ harus selalu menaga elancaran masng-masng unt, hal n dapat dperhatan dar proses yang dlauan untu menduung proses peratan n, angan sampa terad suu cadang tda sesua dengan adual yang ada. Kelancaran produs sebaga suatu tanggapan terhadap varas produ mempunya beberapa euntungan yatu memungnan produs menyesuaan dr dengan cepat terhadap flutuas permntaan haran dengan memprodus berbaga ens produ setap har dalam umlah yang ecl, Kelancaran produs memungnan tanggapan terhadap varans dengan pesanan pelanggan tap har tanpa menyadaran dr pada persedaan produ, Bla semua proses mencapa produs sesua dengan watu slus, pengmbangan antar berbaga proses tu aan memba dan persedaan barang dalam proses aan dmnmuman sesua dengan ebutuhan. Untu mengatspas eadaan tersebut maa perlu dlauan penyusunan urutan proses produs pada ln peratan ahr dar produ dengan menggunaan pendeatan optmas ecepatan omsums tap suu cadang yang tetap.. METODE PENGURUTAN UNTUK LINI RAKIT Prosedur untu merancang ln rat model-campuran melbatan langah-langah berut :. Penentuan watu slus.. Perhtungan umlah mnmum proses.. Penyapan dagram hubungan urut terpadu dantara peeraan dasar.. Pengmbangan ln.. Penentuan adual urutan untu memasuan berbaga produ e dalam ln. 6. Penentuan panangnya caupan operas tap proses. Tuuan Pengendalan Ln Rat Urutan masunya model edalam ln rat model-campuran berbeda arena perbedaan tuuan atau masud pengendalan ln ada dua tuuan :. Merataan beban (watu ratan eseluruhan) pada tap proses dalam ln.. Mempertahanan ecepatan yang tetap dalam mengonsums tap suu cadang pada ln. Tuuan Satu Mengena Tuuan Satu, pentng dperhatan bahwa suatu produ mungn mempunya watu operas yang lebh lama darpada watu slus yang telah dtentuan. In abatnya fata bahwa pengmbangan ln pada ln model-campuran dbuat dengan syarat bahwa watu operas tap proses yang dtmbang berdasaran tap umlah model campuran, tda boleh melebh watu slus. Syarat (endala) n aan duraan dengan rumus berut :

max l α l α Tl C, l T l umlah produs produ A watu operas per unt produ A (... ) yang drencanaan Watu operas eseluruhan per har C watu slus α pada watu operas eseluruhan proses l per har Abatnya, alau produ dengan watu operas yang relatve lebh lama secara berturut-turut dmasuan edalam ln, produ tu aan menyebaban eterlambatan dalam penyelesaan produ dan dapat menyebaban emacetan ln. Karena tu, suatu program heurstc dapat dembangan untu masalah pengurutan ln rat model-campuran untu memnmalan reso berhentnya alat pembawa (Oamura dan Yamashna,99). Mespun tuuan pertama n uga dpertmbangan dalam program pengurutan d pabr Toyota, tuuan n dmasuan e dalam algortme yang terutama mempertmbangan tuuan edua. Abatnya menganggap bahwa yang palng pentng adalah tuuan edua dar adual urutan : mempertahanan agar ecepatan onsums tap suu cadang selalu tetap. Tuuan Dua Model Pengurutan Dalam system Kanban yang dgunaan d pabr Toyota, proses terdahulu yang memaso berbaga suu cadang atau bahan epada ln dber perhatan utama. Dengan sstem tar n, varas dalam umlah produs atau umlah pengangutan proses yang terdahulu harus dbuat seecl mungn. Selan tu, masng-masng sedaan barang dalam pengolahan harus dperecl. Untu tu, umlah yang dgunaan per am (yan, ecepatan onsums) unu tap suu cadang dalam ln model-campuran harus dpertahanan agar sedapat mungn selalu tetap. Metode pengurutan Toyota drancang untu mencapa tuuan edua n. Untu mengert metode pengurutan n, lebh dahulu perlu ddefnsan beberapa notas dan nla : = Jumlah produs eseluruhan untu semua produ A ( =,, ) α = ( umlah produs tap produ A ) l N = Jumlah eseluruhan suu cadang yang dperluan untu memprodus semua produ A ( =,,, =,) X = Jumlah eseluruhan suu cadang yang dperluan untu memprodus produ yang telah dtentuan, dar yang pertama sampa yang e-k. Dengan memngngat otas n, dperoleh dua nla berut : N / = Rerata umlah suu cadang yang dperluan per unt produ. K.N Rerata umlah suu cadang α yang dperluan untu memprodus seumlah K unt produ Untu menaga agar ecepatan onsums suatu suu cadang a tetap, umlah X harus 8

K. N sedeat mungn denga nla In adalah onsep dasar yang mendasar algortme pengurutan Toyota dan dlusan dalam gambar dbawah n : N, N ) X Jara harus dbuat seecl mungn ( J K. N J N J Gambar. Tata hubungan antara X JK dan K. N Agar adual urutan dapat menamn ecepatan onsums tap suu cadang secara tetap, tt P harus sedeat mungn dengan tt G Karena tu, alau duur suatu tngat untu tt P yang mendeat tt G dengan menggunaan ara D D G P K. N X maa, ara D harus dbuat seecl mungn. Algortma yang dembangan oleh Toyota dar gagasan n dsebut metode mengear tuuan sebaga berut : b Jumlah suu cadang a (,..., ) dperluan untu mempodus satu unt produ (,..., ) A maa, Langah Tetapan K, X 0,(,..., ), S {,,..., }., Langah Tetapan produ A sebaga urutan e K dalam adual urutan yang aan memnmalan ara D. Jara mnmum aan dperoleh dengan rumus berut : D mn{ D }, S ' d. mana.. D K. N X, b 9

Langah Kalau semua unt produ A dpesan dan telah dmasuan edalam adual urutan, maa Tetapan S S { *}.. Kalau beberapa unt produ A mash terssa arena tda dpesan, maa tetapan S S K Langah Kalau S (set osong), algortme aan berahr. Kalau S 0, maa htunglah X X, b. (,..., ) dan embal e Langah dengan menetapan K = K +.. PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA Berdasar pengumpulan data dlapangan selama urun watu pengamatan, dalam upaya mendapatan produs lancer untu mencapa system produs lancer urutan datanya sebaga berut :. Jumlah produs perusahaan pada saat peneltan a. Model DE 0 Y = 000 unt b. Model DE 0 X = 000 unt c. Model DE 80 S = 000 unt. Watu Penyelesaan untu setap model a. Model DE 0 Y = 000 unt memerluan 0 har b. Model DE 0 X = 000 unt memerluan 0 har c. Model DE 80 S = 000 unt memerluan 0 har. Jumlah dan ens omponen : Tabel. Jens Komponen No. Jens Komponen Model DE 0 Y Model DE 0 X Model DE 80 S 6 8 9 6 8 9 0 Capastor ceramc Capastor rxedec Capastor tabula Capastor polyster Doda Doda rectfer Doda zener Elco Indutor axal Indutor radal Resstor fusble Resstor metal Resstor carbon Transstor Swtch Resstor semfxed Crystal Col PCB Bead col Sumber : data perusahaan 9 8 9 6 6 8 8 9 0

. Jumlah Produs dan suu cadang B Tabel. Jumlah Produs dan Suu Cadang B Produ A Model A Model A Model A Jumlah Produs menurut rencana Suu cadang A Produ A 000 000 000 a a a a a a6 a a8 a9 a a a a a a a6 a a8 a9 a0 A A A 9 8 9 6 6 8 8 9. Jumlah eseluruhan (N) suu cadang yang dbutuhan produ A atau dengan rumus (N) = () (B) maa ddapatan dperhtugan sebaga berut : Tabel : Hasl Perhtungan suu cadang Jumlah suu cadang Jens suu cadang eseluruhan a 8 a a 8 a a a6 a 9 a8 8 a9 98 a a a 6 a 8 a a a6 a a8 a9 a0 8 A. Menghtung watu slus Detahu watu efetf 8 am/har atau 80 ment/har. Maa rerata haran umlah produ : a. Model DE 0 Y = 000 / 0 = unt / har b. Model DE 0 X = 000 / 0 =, unt/har c. Mocel DE 80 S = 000 / 0 = 66,6 unt / har Watu slus

a. Model DE 0 Y = 80 / 0 =,80 ment b. Model DE 0 X = 80 /, =,60 ment c. Model DE 80 S = 80 / 66,6 =,88 ment Maa dapat dhtung rerata watu slus 88 x / (0 +, + 66,6) =,60 ment B. Jadual Urut Agar penyusunan adual urut dapat terlasana dengan ba D harus sedeat mungn dengan edatangan persedaan sebelumnya. Perhtungan data urut sebaga berut : K. N D = X Contoh perhtungan Satu Untu =,D. x8 0,0 Untu =,D. x8 0 6, Untu =,D. JK b x 09 x 0 x8 x0 08... 0 x8 x0 0... 0 x8 x x8 x0 0 8 0 0... 0, ad D. = mn (,0,,,,) ad I * =, Dar contoh perhtungan n dapat dtar esmpulan untu data urut pertama adalah A arena D,I =, palng ecl. Untu perhtungan selanutnya X = X.-I + b X. = 0 + 8 = 8 X. = 0 + = X. = 0 + = X. = 0 + = X. = 0 + = X. = 0 + = X. = 0 + = X. = 0 + = X. = 0 + = X. = 0 + = X.6 = 0 + = X.6 = 0 + = X. = 0 + 8 = 8 X. = 0 + = X.8 = 0 + = X.8 = 0 + = X.9 = 0 + 9 = 9 X.9 = 0 + = X. = 0 + = X.0 = 0 + = Untu perhtungan selanutnya dlauan dengan cara yang sama sampa dperoleh hasl yang optmal atau onsums suu cadang merata. Untu dan seterusnya.

. KESIMPULAN Kesmpulan yang ddapat dar penerapan metode mengear tuuan (good chasng) pada sstem produs tepat watu (ust n tme): Berdasaran perhtungan adual urut untu mencapa produs lancar sstem produs tepat watu, mengalam perubahan yang semula adual produs perusahaan A A A A A A A A A A A A, pada hasl perhtungan menad A A A A A A A A A A A A. Jadual urut hasl perhtungan aan membuat ln produs menad sembang dan lancar arena onsums suu cadang menad lancar. DAFTAR PUSTAKA Fandy Tptono, Anastasa Dana, 99, Total ualty Management, Penerbt And Offset, Yogyaarta. James B. Dlworth, 99, Producton and Operaton Management, Manufacture and Servce, th Edton, McGraw-Hll, Inc. Ronald G. Asln, Charles R. Standrdge, 99, Modelng and Analyss of Manufacturng System, John Wley & Sons, Inc, New Yor. Sm Narasmhan, Denns W. McLeavey, Peter Bllngton, 99, Producto Plannng and Inventory Control, Second Edton, Prentce Hall. Engelewood Clffs, New Jersey. Tach Ohno, 99, Just In Tme dalam Sstem Produs Toyota, PT. Pustaa Bna Pressndo, LPPM, Jaarta. T.C.E. Cheng and S. Podolsy, 996, Just In Tme Manufacturng and Introducton, Second Edton, Chapman & Hall, London. Yasuhro Monden, 99, Sstem Produs Toyota dan, PT. Pustaa Bna Pressndo, LPPM, Jaarta.