IV. METODE PENELITIAN

dokumen-dokumen yang mirip
VI HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN

III KERANGKA PEMIKIRAN

III. KERANGKA PEMIKIRAN

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2 Jenis dan Sumber Data

IV. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN

3 METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Metode Penelitian 3.3 Metode Pengumpulan Data

VII. KEPUTUSAN PRODUKSI AKTUAL DAN OPTIMAL

III. METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. pada sayuran organik PT. Masada Organik Indonesia secara optimal. Penelitian

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi Usaha Kecil Menengah

OPTIMALISASI PRODUKSI KAIN TENUN SUTERA PADA CV BATU GEDE DI KECAMATAN TAMANSARI KABUPATEN BOGOR

III KERANGKA PEMIKIRAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB IV. METODE PENELITIAN

III KERANGKA PEMIKIRAN

IV. METODE PENELITIAN

Dualitas Dalam Model Linear Programing

III. KERANGKA PEMIKIRAN

VI. ANALISIS OPTIMALISASI PRODUKSI BENIH IKAN HIAS AIR TAWAR PADA TAUFAN S FISH FARM

OPTIMALISASI PRODUKSI MENGGUNAKAN MODEL LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : Usaha Kecil Menengah Kue Semprong)

III. KERANGKA PEMIKIRAN

OPTIMASI PROFIT PADA PRODUKSI GULA SEMUT FORTIFIKASI VITAMIN A DENGAN TIGA TINGKATAN KUALITAS GRADE DI PT. XYZ

Dasar-dasar Optimasi

BAB III. KERANGKA PEMIKIRAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

I PENDAHULUAN. Aman, dan Halal. [20 Pebruari 2009]

KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis

METODOLOGI PENELITIAN

Formulasi dengan Lindo. Dasar-dasar Optimasi. Hasil dengan Lindo 1. Hasil dengan Lindo 2. Interpretasi Hasil. Interpretasi Hasil.

III KERANGKA PEMIKIRAN

OPTIMALISASI PRODUKSI OBAT TRADISIONAL PADA TAMAN SYIFA DI KOTA BOGOR, JAWA BARAT

LINDO. Lindo dapat digunakan sampai dengan 150 kendala dan 300 variabel

Dualitas Dalam Model Linear Programing

03 2- OPTIMALISASI PRODUKSI IKAN HIAS DI MIRANTI AQUARIUM DESA CILUAR, KOTA BOGOR, PROVINSI JAWA BARAT AKHMAD MUHARRAM

Jurnal Agri Sains Vol, 1 No.02 (2017) Optimasi Produksi Crude Palm Oil (cpo) Dan Inti Sawit (Kernel) Studi Kasus PT. Mega Sawindo Perkasa

III KERANGKA PEMIKIRAN

PENDEKATAN KUANTITATIF SEBAGAI SALAH SATU ALTERNATIF METODE PEMECAHAN MASALAH. Dewi Atika Dosen Tetap Fakultas Ekonomi Universitas Pakuan

BAB IV METODE PENELITIAN. ditentukan dengan metode purposive sampling, yaitu suatu metode penentuan lokasi

MAKSIMISASI KEUNTUNGAN USAHA BUDIDAYA RUMPUT LAUT DI DESA LALOMBI KECAMATAN BANAWA SELATAN KABUPATEN DONGGALA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENERAPAN MODEL PROGRAM LINIER PRIMAL-DUAL DALAM MENGOPTIMALKAN PRODUKSI MINYAK GORENG PADA PT XYZ

ANALISIS MODEL LINEAR PROGRAMMING

VII. PEMECAHAN OPTIMAL MODEL INTEGRASI TANAMAN TERNAK

Optimalisasi Pengadaan Tandan Buah Segar (TBS) Sebagai Bahan Baku Produksi Crude Palm Oil dan Palm Kernel PT. Ukindo-Palm Oil Mill

III KERANGKA PEMIKIRAN

OPTIMALISASI INPUT PRODUKSI PADA KEGIATAN BUDIDAYA UDANG VANAME

BAB III PEMBAHASAN. = tujuan atau target yang ingin dicapai. = jumlah unit deviasi yang kekurangan ( - ) terhadap tujuan (b m )

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

Analisis Sensitifitas DALAM LINEAR PROGRAMING

IV METODE PENELITIAN

Pemrograman Linier (Linear Programming) Materi Bahasan

IV. METODE PENELITIAN

Optimalisasi Produksi Bibit Tanaman Hias PT.Inggu Laut Abadi Kabupaten Cianjur Provinsi Jawa Barat. Oleh: SRI MARYATI A

MAKSIMALISASI PROFIT DALAM PERENCANAAN PRODUKSI

III. METODE PENELITIAN. probiotik maupun non probiotik oleh peternak, dimulai dari pembesaran bibit

OPERATION RESEARCH-1

Pemrograman Linier (6)

IV. METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian

OPTIMALISASI USAHA AGROINDUSTRI TAHU DI KOTA PEKANBARU

Fakultas Pertanian Unlam ABSTRACT

MASALAH PENUGASAN METODE KUANTITATIF MANAJEMEN

IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3. Metode Pengolahan dan Analisis Data

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT / 2 SKS]

Formulasi Kombinasi Optimum Faktor-faktor Produksi Usaha Peternakan Sapi Perah Rakyat di Kabupaten Boyolali

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)

LINIER PROGRAMMING Formulasi Masalah dan Pemodelan. Staf Pengajar Kuliah : Fitri Yulianti, MSi.

BAB I PENDAHULUAN. apa yang dibutuhkan untuk mendapatkan produk yang telah ditetapkan.

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA MATEMATIK (METODE SIMPLEKS)

IV METODE PENELITIAN. 8 [15 Januari 2010]

penggunaan dari minyak tanah, LPG, briket batubara, listrik dan kayu bakar, yang dapat dirumuskan sebagai berikut: HASIL DAN PEMBAHASAN

OPTIMALISASI USAHA PRODUKSI AYAM RAS PEDAGING (Kasus Pada Hasjrul Harahap Farm di Desa Cimanggis, Kecamatan Bojong Gede, Kabupaten Bogor, Jawa Barat)

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Pengumpulan Data

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang. Perencanaan produksi pada perusahaan manufaktur merupakan aktivitas

RISET OPERASIONAL MINGGU KE-2. Disusun oleh: Nur Azifah., SE., M.Si. Linier Programming: Formulasi Masalah dan Model

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

OPTIMALISASI PRODUKSI SUSU OLAHAN (Studi Kasus : Unit Usaha Sapi Perah KUD Mitrayasa, Kecamatan Pagerageung, Kabupaten Tasikmalaya, Jawa Barat)

Bagaimana cara menyelesaikan persoalan Linier Programming and Integer Programming dengan

KAJIAN OPTIMASI PENGGUNAAN FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI PADA USAHA KECIL MENENGAH USAHA DAGANG PRAKTIS MAGETAN JAWA TIMUR

III. METODOLOGI PENELITIAN. Konsep dasar dan definisi operasional ini mencakup pengertian yang

PENERAPAN PROGRAM LINIER DALAM OPTIMASI BIAYA PAKAN IKAN DENGAN METODE SIMPLEKS (STUDI KASUS PT. INDOJAYA AGRINUSA MEDAN)

BAB I PENDAHULUAN. Dalam hal ini, perusahaan sering dihadapkan pada masalah masalah yang

VI ANALISIS OPTIMALISASI PRODUKSI TANAMAN HIAS UNTUK VEGA PADA PT GODONGIJO ASRI

IV METODE PENELITIAN. 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian

III. KERANGKA PEMIKIRAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. dari UD. Wingko Babat Pak Moel sebagai berikut: a. Data permintaan wingko pada tahun 2016.

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2 Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Penentuan Narasumber

BAB II. PEMROGRAMAN LINEAR

PERBANDINGAN ANALISIS SENSITIVITAS MENGGUNAKAN PARTISI OPTIMAL DAN BASIS OPTIMAL PADA OPTIMASI LINEAR MIRNA SARI DEWI

IV METODE PENELITIAN. 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian

PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL. Pertemuan 6

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

MAKSIMALISASI KEUNTUNGAN USAHA ROTI DAN BROWNIS PADA INDUSTRI SYARIAH BAKERY DI KELURAHAN TANAMODINDI KECAMATAN PALU SELATAN KOTA PALU

MAKSIMALISASI KEUNTUNGAN USAHA ROTI DAN BROWNIS PADA INDUSTRI SYARIAH BAKERY DI KELURAHAN TANAMODINDI KECAMATAN PALU SELATAN KOTA PALU

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c

IV. METODE PENELITIAN

Transkripsi:

IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Peternakan Puyuh Bintang Tiga (PPBT) yang berlokasi di Jalan KH Abdul Hamid Km 3, Desa Situ Ilir Kecamatan Cibungbulang, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Lokasi ini dipilih secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan peternakan bahwa peternakan ini dapat digolongkan menjadi peternakan dalam skala besar di wilayah Bogor, karena jumlah puyuh yang diternakkan lebih dari 8.000 ekor. PPBT juga merupakan peternakan puyuh dengan produksi telur yang cukup besar dibandingkan peternak lainnya di wilayah Bogor, serta menjadi pemasok telur puyuh di pasar-pasar wilayah Kabupaten Bogor. Selain itu, peternakan ini memiliki prospek pengembangan yang baik. Penelitian dilakukan pada bulan Pebruari-Mei 2009. 4.2 Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari pengamatan langsung serta wawancara langsung dengan pihak-pihak yang berkepentingan, yaitu pemilik dan karyawan PPBT serta konsumen telur puyuh di pasar-pasar yang dipasok PPBT. Data sekunder yang dikumpulkan berasal dari dokumen perusahaan pada tahun 2008 dan awal tahun 2009. Data sekunder lainnya untuk mendukung penelitian adalah hasil-hasil penelitian terdahulu, data Badan Pusat Statistik, Dinas Peternakan, dan literaturliteratur lain yang relevan dengan penelitian. Jenis data yang dikumpulkan dari perusahaan adalah sebagai berikut: 1) Gambaran umum perusahaan yang meliputi sejarah berdirinya perusahaan, ketenagakerjaan, proses produksi, dan pemasaran. 2) Ketersediaan dan penggunaan input 3) Data produksi telur dan bibit 4) Harga jual produk 5) Biaya produksi yang meliputi biaya tetap dan biaya variabel. Biaya tetap terdiri dari biaya penyusutan kandang dan biaya tenaga kerja. Biaya variabel meliputi biaya DOQ, pakan, vaksin, obat-obatan, desinfektan, dan sekam.

4.3 Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data dilaksanakan pada bulan April-Mei 2009. Metode pengumpulan data primer yaitu melakukan wawancara dengan pimpinan perusahaan dan karyawan PPBT, pedagang telur puyuh, peternak mitra PPBT, dan pihak terkait lainnya. Selain itu, pengumpulan data dilakukan dengan pengamatan dan keterlibatan langsung pada semua proses produksi di perusahaan. Data sekunder dikumpulkan dengan cara studi literatur dari berbagai sumber yang terkait dengan penelitian. 4.4 Metode Pengolahan Data Pengolahan data dilakukan secara kuantitatif dan kualitatif. Data kualitatif mengenai gambaran dan kondisi umum perusahaan dijabarkan secara deskriptif. Pengolahan data kuantitatif dilakukan dengan mengelompokkan data yang diperoleh secara manual berdasarkan aktivitas-aktivitas untuk kemudian diproses menggunakan program Microsoft Excel. Hasilnya digunakan untuk menyusun fungsi tujuan dan fungsi kendala. Pengolahan data berikutnya adalah menggunakan software LINDO (Linear Interactive and Discrete Optimizer). Pengolahan LINDO akan menghasilkan kombinasi output optimal yang akan menghasilkan keuntungan maksimal. Analisis data yang akan dilakukan dari hasil olahan LINDO meliputi analisis primal, analisis status sumberdaya (dual), analisis sensitivitas, dan analisis post optimal. 4.4.1 Analisis Primal Menurut Mulyono (1991), optimalisasi dengan Linear Programming terdiri dari dua bentuk. Bentuk pertama dinamakan primal, sedangkan bentuk kedua dinamakan dual. Analisis primal bertujuan untuk mengetahui kombinasi produk terbaik yang dapat memaksimumkan keuntungan dengan sumberdaya yang terbatas. Analisis primal akan memberikan informasi mengenai aktivitas mana yang tidak termasuk dalam skema optimal atau memiliki nilai reduced cost. Hasilnya akan dibandingkan dengan kombinasi produk aktual yang dihasilkan perusahaan untuk mengetahui apakah perusahaan telah berproduksi optimal atau belum. 28

4.4.2 Analisis Dual Masalah dual adalah sebuah masalah LP yang diturunkan secara matematis dari satu model LP primal. Masalah dual dan primal sangat berkaitan erat sedemikian rupa sehingga pemecahan optimal dari salah satu masalah akan secara otomatis menghasilkan pemecahan optimum untuk masalah lainnya (Taha 1996). Analisis dual dilakukan untuk mengetahui sumberdaya yang membatasi nilai fungsi tujuan dan sumberdaya yang berlebih. Penilaian terhadap sumberdaya ini dilihat dari nilai slack atau surplus dan nilai dualnya. Nilai dual atau harga bayangan (shadow price) menunjukkan perubahan yang akan terjadi pada fungsi tujuan apabila sumberdaya berubah sebesar satu satuan. Jika nilai slack atau surplus lebih dari nol dan nilai dual sama dengan nol maka sumber daya tersebut berlebih. Sumberdaya berlebih termasuk dalam kendala tidak aktif yaitu kendala yang tidak habis terpakai dalam proses produksi serta tidak mempengaruhi fungsi tujuan jika terjadi penambahan sebesar satu satuan ketersediaan sumberdaya. Sumberdaya dengan nilai dual lebih besar dari nol menunjukkan bahwa sumberdaya bersifat langka dan termasuk dalam jenis kendala yang membatasi nilai fungsi tujuan. 4.4.3 Analisis Sensitivitas Analisis sensitivitas dilakukan setelah solusi optimal tercapai untuk mengetahui sejauh mana perubahan pada tingkat keuntungan dan ketersediaan sumber daya tidak akan mengubah solusi optimal. Menurut Taha (1996), tujuan analisis ini adalah memperoleh informasi mengenai pemecahan nilai optimum yang baru dan memungkinkan sesuai dengan parameter perhitungan tambahan yang minimal. Perubahan tersebut meliputi perubahan pada koefisien fungsi tujuan dan ketersediaan sumber daya. Pengaruh perubahan dilihat dari selang kepekaan minimum (allowable decrease) dan kepekaan maksimum (allowable increase). Semakin sempit selang menunjukkan pengaruh yang kuat dalam perubahan tingkat keuntungan. Batas minimum merupakan batas penurunan nilai parameter yang diijinkan agar tidak mengubah kondisi optimal. Sedangkan batas maksimum menunjukkan batas kenaikan nilai parameter yang diijinkan agar kondisi optimal tidak berubah. 29

4.4.4 Analisis Post Optimal Analisis postoptimal atau analisis pasca optimal merupakan suatu usaha untuk mempelajari nilai-nilai dari peubah-peubah pengambilan keputusan dalam suatu model matematika jika satu, beberapa, atau semua parameter model tersebut berubah. Dalam suatu persoalan LP analisis postoptimal menyangkut analisis terhadap nilai-nilai peubah pengambilan keputusan sebagai dampak perubahan dalam koefisien fungsi tujuan, koefisien teknologi, nilai sebelah kanan model, adanya fungsi kendala baru maupun tambahan peubah pengambilan keputusan (Nasendi & Anwar 1985). Analisis post optimal dilakukan jika solusi optimal versi awal yang sudah diperoleh tidak dapat menjawab perubahan-perubahan yang terjadi akibat adanya perubahan yang berada diluar selang sensitivitas solusi optimal awal. Analisis ini juga dilakukan jika terdapat perubahan atau pengurangan variabel keputusan, penambahan atau pengurangan fungsi kendala dan terjadinya perubahan koefisien pada setiap fungsi. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis post optimal dengan skenario kenaikan harga input pakan. Hal ini dilakukan karena pakan mempunyai proporsi terbesar dalam biaya produksi 4.5 Konsep dan Pengukuran Data Variabel keputusan dalam penelitian ini adalah jenis puyuh yang akan diusahakan PPBT dalam satuan ekor. Variabel keputusan menunjukkan jumlah produksi optimal setiap jenis produk. 4.5.1 Penentuan Variabel Keputusan Variabel keputusan menunjukkan jumlah puyuh setiap bulan selama satu tahun. Jenis puyuh yang diternakkan di PPBT adalah puyuh petelur dan bibit puyuh. Puyuh petelur menghasilkan keuntungan setiap bulan selama satu periode produksi, yaitu satu tahun. Sedangkan bibit puyuh menghasilkan keuntungan setiap bulan dalam satu periode produksi yang juga satu bulan. Pemilihan variabel keputusan setiap bulan selama satu tahun didasari oleh periode produksi masing-masing jenis yaitu satu bulan dan satu tahun. Hal ini bertujuan untuk melihat kombinasi jumlah bibit puyuh setiap bulan dan puyuh 30

petelur pada awal periode. Berdasarkan hal tersebut maka variabel keputusan dapat dirumuskan sebagai berikut : X11 = Jumlah puyuh petelur bulan Januari X12 = Jumlah puyuh petelur bulan Pebruari X13 = Jumlah puyuh petelur bulan Maret X14 = Jumlah puyuh petelur bulan April X15 = Jumlah puyuh petelur bulan Mei X16 = Jumlah puyuh petelur bulan Juni X17 = Jumlah puyuh petelur bulan Juli X18 = Jumlah puyuh petelur bulan Agustus X19 = Jumlah puyuh petelur bulan September X110 = Jumlah puyuh petelur bulan Oktober X111 = Jumlah puyuh petelur bulan Nopember X112 = Jumlah puyuh petelur bulan Desember X21 = Jumlah bibit puyuh bulan Januari X22 = Jumlah bibit puyuh bulan Pebruari X23 = Jumlah bibit puyuh bulan Maret X24 = Jumlah bibit puyuh bulan April X25 = Jumlah bibit puyuh bulan Mei X26 = Jumlah bibit puyuh bulan Juni X27 = Jumlah bibit puyuh bulan Juli X28 = Jumlah bibit puyuh bulan Agustus X29 = Jumlah bibit puyuh bulan September X210 = Jumlah bibit puyuh bulan Oktober X211 = Jumlah bibit puyuh bulan Nopember X212 = Jumlah bibit puyuh bulan Desember 4.5.2 Fungsi Tujuan Optimalisasi produksi pada perusahaan bertujuan untuk memaksimumkan laba kontribusi total (Z) perusahaan dengan mengetahui kombinasi jumlah setiap jenis puyuh yang memberikan keuntungan maksimum. Laba kontribusi diperoleh dari selisih antara penerimaan per ekor dengan biaya per ekor setiap bulan. 31

4.5.3 Fungsi Kendala Kendala merupakan faktor pembatas dalam pengambilan keputusan meliputi sumberdaya yang tersedia dan dimiliki PPBT. Kendala yang digunakan dalam penyelesaian optimalisasi ini meliputi kapasitas kandang, penggunaan DOQ, pakan, tenaga kerja, modal, dan permintaan maksimum. Berikut adalah kendala-kendala yang digunakan dalam program linier secara rinci : 1) Kendala kapasitas kandang layer Jumlah luas seluruh kandang grower yang dimiliki PPBT adalah 225 m 2. Kendala kapasitas kandang dihitung berdasarkan luas kandang yang tersedia. Masing-masing jenis puyuh membutuhkan luas kandang yang sama per ekor. 2) Kendala DOQ Pemeliharaan puyuh di PPBT sangat dipengaruhi oleh DOQ yang tersedia. Koefisien kendala DOQ dihitung berdasarkan jumlah DOQ yang dibutuhkan per ekor. Nilai ruas kanan adalah ketersediaan DOQ setiap bulan. 3) Kendala pakan layer Pakan adalah komponen biaya terbesar dalam peternakan. Pakan layer yang digunakan adalah pakan buatan sendiri. Kebutuhan pakan dihitung berdasarkan jumlah pakan yang digunakan per ekor dalam satuan kilogram. Nilai ruas kanan yaitu ketersediaan pakan dihitung berdasarkan jumlah pakan yang digunakan setiap bulan. 4) Kendala tenaga kerja Tenaga kerja penting untuk diperhitungkan dalam program linear sebagai kendala. Hal ini dikarenakan tenaga kerja merupakan salah satu input produksi yang mempunyai peranan sangat besar dalam proses produksi. Koefisien kendala tenaga kerja adalah jumlah jam tenaga kerja yang dibutuhkan per ekor puyuh setiap bulan. Nilai ruas kanan adalah ketersediaan tenaga kerja setiap bulan. 5) Kendala modal Ketersediaan modal akan sangat mempengaruhi keseluruhan proses produksi. Koefisien kendala modal adalah modal yan digunakan per ekor puyuh. Nilai ruas kanan adalah ketersediaan modal perusahaan setiap bulan. 32

6) Kendala permintaan maksimum Kendala permintaan untuk jenis bibit puyuh muncul karena permintaan bibit puyuh tidak terjadi setiap bulan. Sehingga untuk menghindari produksi yang berlebihan perusahaan membatasi jumlah bibit puyuh yang akan diproduksi. 4.5.4 Formulasi Model Formulasi model permasalahan optimalisasi usahaternak puyuh pada PPBT dapat dirumuskan sebagai berikut : Fungsi tujuan : Maksimumkan Dimana : Z = nilai fungsi tujuan (Rp) C jk = keuntungan aktivitas j bulan ke-k yang diterima oleh PPBT (Rp/ekor) X jk = jumlah output utama produk ke-j bulan ke-k di PPBT (ekor/bulan) j = jenis produk (1= puyuh petelur ; 2 = bibit puyuh) di PPBT k = bulan produksi di PPBT (1, 2, 3,..., 12) Fungsi Kendala 1) Kendala kapasitas kandang dimana : a jk = luas kandang yang dibutuhkan aktivitas j bulan k (m 2 /ekor) A = kapasitas kandang yang tersedia (m 2 ) 2) Kendala DOQ dimana : b jk = bibit yang dibutuhkan aktivitas j bulan k (ekor) B = jumlah bibit yang tersedia (ekor) 33

3) Kendala pakan layer dimana : c jk = Koefisien penggunaan pakan aktivitas j bulan k (kg/ekor) C = Ketersediaan pakan (kg) 4) Kendala tenaga kerja dimana: d jk = Koefisien penggunaan tenaga kerja aktivitas j bulan k (jam/ekor) D = Jumlah tenaga kerja yang digunakan PPBT (jam) 5) Kendala modal dimana: e jk = Koefisien modal aktivitas j bulan k (Rp/ekor) E = ketersediaan modal (Rp) 6) Kendala permintaan maksimum X jk Fjk dimana : Xjk = jumlah bibit puyuh Fjk = jumlah permintaan bibit puyuh 4.6. Keterbatasan Penelitian Pada penelitian ini, beberapa asumsi yang digunakan dalam perhitungan data adalah sebagai berikut : 1) Penelitian tidak melihat perubahan permintaan telur dan bibit puyuh setiap bulan selama satu tahun. 2) Harga jual dan harga input tidak berubah selama satu tahun. 3) Kematian puyuh diperhitungkan di awal siklus produksi. 34

4) Data mengenai keuntungan aktual selama setahun sebelumnya di Peternakan Puyuh Bintang Tiga tidak dapat diperoleh. 5) Penelitian hanya memfokuskan pada perencanaan produksi di PPBT selama setahun. 6) Analisis yang digunakan adalah model linear, sehingga semua koefisien dalam model memenuhi asumsi dasar program linear yaitu linearitas, proporsionalitas, aditivitas, divisibilitas, dan deterministik. 7) Keuntungan yang digunakan adalah keuntungan kotor, yaitu hasil dari pengurangan antara penerimaan penjualan dengan biaya produksi. 35