E-Jurnal Matematika Vol. 8(1), Januari 2019, pp. 35-41

DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2019.v08.i01.p232

ISSN: 2303-1751

OPTIMALISASI PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE INTEGER PREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING (Studi Kasus: UD Citra Ayu Bali)

Vinsentia Revica Bella Rossary1§, I Wayan Sumarjaya2, Kartika Sari3

1Program Studi Matematika, Fakultas MIPA – Universitas Udayana [Email: vincent.revica@gmail.com] 2Program Studi Matematika, Fakultas MIPA – Universitas Udayana [Email: sumarjaya@unud.ac.id] 3Program Studi Matematika, Fakultas MIPA – Universitas Udayana [Email: sarikartika@unud.ac.id ]

§Corresponding Author

ABSTRACT

One of the home industry in Bali that produces beauty products is UD Citra Ayu Bali. This company has five types of body scrub scent, where the five types of body scrub has a different number of requests. UD Citra Ayu Bali has been doing production activities only when there is demand, so the production process is still less than optimal because it is still done randomly or unplanned. Therefore, this research is done to make production planning body scrub UD Citra Ayu Bali by determining the prediction of the number of products that must be produced every week so that the production process becomes optimal. By using the integer preemptive goal programming method, the optimal production number of the five types scrubs for 12 consecutive weeks is 212 pieces, 548 pieces, 328 pieces, 474 pieces, 506 pieces, 455 pieces, 103 pieces, 381 pieces, 63 pieces, 547 pieces, 59 pieces, and 454 pieces.

Keywords: Preemptive Goal Programming Method, Integer, Optimization, Beauty Product

  • 1.    PENDAHULUAN

Perencanaan produksi adalah suatu proses untuk menentukan target hasil produksi, biaya produksi, pemanfaatan bahan atau sumber daya, dan pengiriman produk sesuai pesanan konsumen pada suatu perusahaan. Perencanaan produksi bertujuan untuk memenuhi permintaan konsumen dengan tetap mempertahankan ketersediaan sumber daya (Leachman, 2013). Dalam kegiatan produksi, hal yang perlu diperhatikan adalah jumlah permintaan konsumen terhadap produk tersebut. Akan tetapi, adanya permasalahan perubahan kondisi dan situasi pada masa yang akan datang menghadapkan perusahaan pada masalah kuantitas penjualan produk yang fluktuatif. Hal ini berpengaruh pada pengambilan keputusan suatu perusahaan dalam memproduksi barang. Pengambilan keputusan tersebut akan menjadi lebih baik apabila diketahui jumlah permintaan yang akan datang dengan meramalkan jumlah permintaan tersebut.

Selain memerlukan peramalan, perencanaan

produksi juga memerlukan optimalisasi produksi. Salah satu metode optimalisasi produksi adalah metode goal programming. Goal programming merupakan sebuah teknik yang telah di-kembangkan untuk menganalisis dan me-nyelesaikan persoalan optimalisasi yang me-libatkan banyak tujuan. Salah satu bagian dari metode goal programming adalah integer preemptive goal programming. Metode integer preemptive goal programming merupakan metode optimalisasi yang nilai keputusannya berupa bilangan bulat, dapat mengoptimalkan tujuan yang lebih dari satu dan memiliki prioritas dalam mengoptimalkannya (Surachman & Astuti, 2015).

Penelitian tentang optimalisasi produksi dengan metode goal programming telah dilakukan oleh Deviyanti, dkk. (2015) yang melakukan penelitian tentang optimalisasi perencanaan produksi UD Dodol Made Merta Tejakula dengan menggunakan metode peramalan ARIMA dan metode preemptive goal programming. Pada penelitian yang telah

dilakukan oleh Deviyanti, dkk. (2015) tidak memperhatikan pengaruh musiman dalam peramalannya. Selain itu, penelitian tersebut tidak memperhatikan nilai keputusan dalam optimalisasinya bernilai bulat atau tidak. Berbeda dengan penelitian yang dilakukan Deviyanti, dkk. (2015), penelitian ini memperhatikan pengaruh musiman pada peramalannya dan nilai keputusan yang bulat.

Penelitian ini bertujuan untuk membuat perencanaan produksi dengan peramalan menggunakan metode Holt-Winter’s exponential smoothing dan optimalisasi dengan menggunakan metode integer preemptive goal programming. Studi kasus yang diambil adalah perencanaan produksi body scrub pada UD Citra Ayu Bali. UD Citra Ayu Bali merupakan salah satu industri rumahan di Bali yang memproduksi produk kecantikan seperti lulur bubuk, body scrub, massage oil, dan berbagai macam produk lain. Perusahaan ini memiliki lima jenis aroma body scrub, yakni body scrub frangipani, body scrub bengkoang, body scrub avocado, body scrub strawberry, dan body scrub green tea. UD Citra Ayu Bali selama ini melakukan kegiatan produksi hanya saat ada permintaan, sehingga proses produksi masih kurang optimal karena masih dilakukan secara acak atau tidak terencana. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk membuat perencanaan produksi body scrub UD Citra Ayu Bali dengan mengetahui jumlah produksi optimal dari lima jenis scrub UD Citra Ayu Bali menggunakan metode integer preemptive goal programming.

Bentuk umum dari fungsi tujuan pada preemptive goal programming (Siswanto, 2007):

Minimumkan


m

∑P(d + + d ■ ) i=ι

(1.1)


dengan d + ≥0, di ≥ 0.   Pι(i = 1,2, ...,m)

merupakan notasi untuk menandai urutan prioritas sasaran yang hendak dicapai, d+

menyatakan besar penyimpangan positif, d[ menyatakan besar penyimpangan negatif. Sasaran yang ditetapkan akan tercapai bila variabel deviasional ( d i & d+) bernilai nol (0).

  • 2.    METODE PENELITIAN

Penelitian ini dilakukan di UD Citra Ayu Bali. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data produksi harian yang kemudian diubah menjadi data prouksi mingguan scrub per pieces yang diambil pada UD Citra Ayu Bali dari bulan Agustus 2015 sampai Agustus 2017.

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

  • 1.    Jumlah permintaan mingguan (selama 12 minggu dalam pieces), lima jenis scrub UD Citra Ayu Bali yaitu scrub frangipani, scrub bengkoang, scrub avocado, scrub greentea dan scrub strawberry.

  • 2.    Jumlah produksi masing-masing scrub dalam pieces (x,, i = 1,2,3,4,5).   Variabel   X1

menyatakan jumlah produksi scrub frangipani, X2 menyatakan jumlah produksi scrub bengkoang, menyatakan jumlah produksi scrub avocado, X4 menyatakan jumlah produksi scrub greentea, dan x5 menyatakan jumlah produksi scrub strawberry.

Selanjutnya, langkah-langkah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :  (1)

meramalkan permintaan body scrub UD Citra Ayu Bali dengan menggunakan metode HoltWinter exponential smoothing; (2) Menetapkan variabel keputusan; (3) Memodelkan data hasil peramalan permintaan body scrub, keuntungan masing-masing body scrub dan biaya produksi body scrub ke dalam fungsi kendala; (4) Menetapkan urutan tingkat kepentingan prioritas; (5) Menambahkan variabel deviasional yang menampung nilai penyimpangan dari target kedalam fungsi kendala; (6) Merumuskan fungsi tujuan yang meminimumkan variabel deviasional; (7) Mencari solusi dari permasalahan; (8) Interpretasi hasil.

  • 3.    HASIL DAN PEMBAHASAN

  • A.    Peramalan Jumlah Permintaan Scrub UD

    Citra Ayu Bali

Data permintaan kelima jenis scrub yang diproduksi UD Citra Ayu Bali selama bulan Agustus 2015 sampai bulan Agustus 2017 diramalkan dengan bantuan program R, sehingga diperoleh hasil ramalan telah

dibulatkan sebagai berikut:

Tabel 1. Hasil Ramalan yang Telah Dibulatkan

Periode (minggu)

Jenis scrub

Xl

X2

X3

X4

x≡

1

31

52

53

42

34

2

71

82

67

64

74

3

50

71

129

67

67

4

108

119

118

125

107

5

145

114

118

109

105

6

89

118

128

163

108

7

9

25

20

28

21

8

77

87

84

87

77

9

7

16

21

13

6

10

147

159

153

157

144

11

7

19

13

17

3

12

115

124

115

94

79

Hasil ramalan pada Tabel 1 akan digunakan sebagai batasan optimalisasi prioritas pertama.

  • B.    Optimalisasi Produksi Kelima Jenis Scrub

    UD Citra Ayu Bali

    Menetapkan variabel keputusan

Variabel keputusan dalam penelitian ini adalah , , dengan i = 1,2,3,4,5 yang menyatakan jenis scrub dan j =1,2,3,…,12 yang menyatakan periode (minggu ke-). i=1 menyatakan scrub frangipani, i=2 menyatakan scrub bengkoang, i=3 menyatakan scrub avocado, i =4 menyatakan scrub green tea, dan i=5 menyatakan scrub strawberry.

Memodelkan fungsi kendala

Dengan menggunakan data persediaan bahan baku dan data penggunaan bahan baku dari UD Citra Ayu Bali, diperoleh fungsi kendala bahan baku scrub UD Citra Ayu Bali sebagai berikut: Scrub kasar

10 , +10  , +10  , +10  , +10

≤ 10.000

Ekstrak bunga chamomile

0,25  , + 0,25  , + 0,25  , + 0,25

+ 0,25  , ≤,500

Air

250 , +250 , +250 , +250

+250  , ≤, 200.000 ,

Bahan pembuat cream

62,5  , + 62,5  , + 62,5  , + 62,5

+ 62,5  , ≤,35.000

Pewarna Hijau

0,05  , + 0,05  ,

Pewarna Merah Muda

0,05  ,

Ekstrak Bengkoang

0,25  ,

Ekstrak Avocado

0,25  ,

Ekstrak Green Tea

0,25  ,

Ekstrak Strawberry

0,25  , ≤200

Parfum Frangipani

1,25 , ≤185

Parfum Bengkoang

1,25  , ≤250

Parfum Avocado

1,25  , ≤125

Parfum Green Tea

1,25  , ≤170

Parfum Strawberry

1,25  , ≤185

Merumuskan fungsi tujuan

Terdapat 3 tujuan yang ingin dicapai UD Citra Ayu Bali, yaitu memenuhi permintaan konsumen, mendapat keuntungan yang maksimal dan meminimalkan biaya produksi. Ketiga tujuan tersebut dibentuk menjadi fungsi tujuan dengan prioritas sebagai berikut :

  • a.    Prioritas pertama adalah terpenuhinya target jumlah permintaan scrub yang akan diproduksi, yang dinyatakan kedalam Pi dengan i=1. Pemenuhan jumlah target yang akan diproduksi mengacu pada hasil ramalan masing-masing dari kelima jenis scrub. Hasil peramalan tersebut akan menjadi fungsi pembatas jumlah permintaan kelima jenis scrub, yang dinyatakan kedalam ,  . Prioritas pertama dirumuskan

ke dalam fungsi tujuan sebagai berikut : xi,J+ di ,i≥n,j.

  • b.    Prioritas kedua adalah terpenuhinya target memaksimalkan keuntungan usaha dagang sekurang-kurangnya     Rp     4.500.000.

Keuntungan penjualan per-pieces kelima jenis scrub secara berturut-turut dari scrub frangipani, bengkoang, avocado, green tea, dan strawberry adalah Rp 5.400, Rp 5.100,

Rp 5.300, Rp 4.900, dan Rp 5.300. Sehingga, prioritas kedua dirumuskan ke dalam fungsi tujuan sebagai berikut :

5.400  , + 5.100  , + 5.300  ,

+ 4.900  , +5.3, 00 ,

+   , ≥ 4,.500.000   ,

  • c.    Prioritas ketiga adalah terpenuhinya target meminimalkan biaya produksi, yaitu kurang dari Rp 7.000.000. Biaya produksi perpieces kelima jenis scrub secara berturut-turut dari scrub frangipani, bengkoang, avocado, green tea, dan strawberry adalah Rp 8.600, Rp 8.900, Rp 8.700, Rp 9.100, dan Rp 8.700. Sehingga, prioritas ketiga dirumuskan ke dalam fungsi tujuan sebagai berikut :

8.600  , + 8.900  , + 8.700  ,

+ 9.100 , +8.7, 00 , - , ≤ 7,.000.000 ,

Pemodelan preemptive goal programming

UD Citra Ayu Bali ingin memenuhi ketiga tujuan tersebut berdasarkan urutan tingkat kepentingan prioritas yang ingin dicapai. Berikut adalah urutan tingkat kepentingan prioritas dari ketiga tujuan yang ingin dicapai UD Citra Ayu Bali :

  • 1.    Prioritas pertama yaitu terpenuhinya target jumlah permintaan scrub yang akan diproduksi, sehingga tujuannya adalah meminimalkan angka penyimpangan / variabel deviasional di bawah sasaran (d ). Fungsi tujuan dari prioritas pertama menjadi : l^i,τL P-^ ,j( di ,j+d 2,i+ d3,j+ di ,j+ d5,j), untuk j=1,2,3,…,12.

  • 2.    Prioritas kedua yaitu terpenuhinya target memaksimalkan keuntungan usaha dagang, sehingga tujuannya adalah meminimalkan angka penyimpangan / variabel deviasional di bawah sasaran (d ). Fungsi tujuan dari prioritas kedua menjadi :

,(, ), untuk j=1,2,3,…,12.

  • 3.    Prioritas ketiga yaitu terpenuhinya target meminimalkan biaya produksi, sehingga tujuannya adalah meminimalkan angka penyimpangan / variabel deviasional di atas sasaran (d+). Fungsi tujuan dari prioritas ketiga menjadi :

,(, ), untuk j=1,2,3,…,12.

Selanjutnya, berdasarkan persamaan (1.1) dibentuk model preemptive goal programming sebagai berikut:

Fungsi Tujuan :

Min P1 ,j( d1 ,j+ d2,j+ d3,j+ di ,j+ d5, j' )

  • + P2 ,j( d6 ,j)+P2 ,j(d' ,j)

Fungsi Kendala :

Kendala bahan baku

Scrub kasar

≤ 10.000

Ekstrak bunga chamomile

0,25  , + 0,25  , + 0,25  , + 0,25

+ 0,25 , ≤,500

Air

250 , +250 , +250 , +250

+250  , ≤, 200.000 ,

Bahan pembuat cream

+ 62,5 , ≤,35.000

Pewarna Hijau

0,05  , + 0,05  ,

Pewarna Merah Muda

0,05  ,

Ekstrak Bengkoang

0,25  ,

Ekstrak Avocado

0,25  ,

Ekstrak Green Tea

0,25  ,

Ekstrak Strawberry

0,25  ,

Parfum Frangipani

1,25  ,

Parfum Bengkoang

1,25 , ≤250

Parfum Avocado

1,25 , ≤125

Parfum Green Tea

1,25 , ≤170

Parfum Strawberry

1,25 , ≤185

Kendala sasaran

Target jumlah permintaan masing-masing scrub yang akan diproduksi :

Scrub frangipani

,1+ ^1 ,1≥31

  • *1 ,2+ ^1 ,2≥71

,3+ d1 ,3≥50

X4,12 + di,12 ≥94

Scrub strawberry

x≡,1+

⅛ ,1≥34

x≡,2+

,2 ≥74

x≡,3+

,3 ≥67

x≡,4+

,4≥107

x≡,5+

,5≥105

x≡,6+

,6≥108

X≡,7+

⅛ ,7≥21

X≡,8+

d^,8≥77

X≡,9+

d5,9≥6

X≡,10 +

' ^5 ,10≥144

X≡,11 +

' ^5 ,11≥3

X5,12 +

■ d5,12≥79

, +   , ≥108

Xl ,, 5+ ⅛ ,, 5≥145

  • * 1 ,6+ d1 ,6≥89

Xl,7+ ^l ,7≥9

,8+ d1 ,8≥77

  • * 1 ,9+ d1 ,9≥7

  • * 1 ,10 + d1,10≥147

,11 + d1,11≥7

,12 + d1,12≥115

Scrub bengkoang

X2,1+ d2,1≥52

X2,2+ d2 ,2 ≥82

X2 ,3+ d2,3 ≥71

X2 ,4+ d2,4≥119

X2 ,5+ d2,5≥114

X2 ,6+ d2 ,6≥118

X2 ,7+ d2,7 ≥25

X2 ,8+ d2,8 ≥87

, +   , ≥16

X2 ,10 + d2,10≥159

X2 ,11 + d2,11≥19

X2 ,12 + d2,12≥124


Scrub avocado

x3,1+ ^3 ,1≥53

X3,2+ ^3 ,2 ≥67

X3,3+ ^3 ,3≥129

X3,4+ ^3 ,4≥118

X3,5+ d2,5≥118

X3,6+ d3,6≥128

X3,7+ ^3 ,7 ≥20

X3,8+ d2,8 ≥84

X3,9+ ^3 ,9≥21

X3,10 + ⅛ ,10≥153

X3,11 + ^3 ,11≥13

X3,12 + ^3 ,12≥115

Scrub green tea

X4 ,1+ di,1 ≥42

, +   , ≥64

X4 ,3+ di,3 ≥67

, +   , ≥125

X4 ,, 5+ di ,, 5≥109

X4 ,6+ di ,6≥163

, +   , ≥28

X4 ,8+ di ,8 ≥87

, +   , ≥13

X4 ,10 + di ,10≥157

X4 ,11 + di ,11≥17


Target memaksimalkan keuntungan usaha 5.400  , + 5.100  , + 5.300  , + 4.900

+ 5.300  , +

≥ 4.500.000

Target meminimumkan biaya produksi

8.600  , + 8.900  , + 8.700  , + 9.100

+ 8.700  , -   ,,

≤ 7.000.000

, ≥0,     ,    ,     , ≥0,  , ≥0, untuk

i = 1,2,3,4,5 dan j=1,2,,3,…,12,.

Penyelesaian untuk model preemptive goal programming di atas menggunakan bantuan program Lindo.

Hasil Preemptive Goal Programming

Berdasarkan model preemptive goal programming yang telah dibuat, dengan menggunakan program Lindo maka diperoleh jumlah produksi optimal dari scrub UD Citra Ayu Bali sebagai berikut:

Tabel 2. Jumlah Produksi Optimal Scrub UD Citra Ayu Bali

( )

(Xi )

(X2 )

(X2 )

( X4 )

(Xs )

Jumlah

1

31

52

53

42

34

212

2

148

120

76

64

140

548

3

50

71

100

40

67

328

4

108

119

100

40

107

474

5

145

114

100

40

107

506

6

89

118

100

40

108

455

7

9

25

20

28

21

103

8

77

87

53

87

77

381

9

7

16

21

13

6

63

10

147

120

100

40

140

547

11

7

19

13

17

3

59

12

115

120

100

40

79

454


Selain itu diperoleh nilai deviasi dan pencapaian masing-masing prioritas pada tiap minggu yang ditampilkan dalam tabel berikut :

Tabel 3. Tabel Pencapaian Prioritas

j

Pi

P2

P2

1

Tercapai d1-,1 = 0 d2-,1 = 0 d3-,1 = 0 d4-,1 = 0 d 5-,1 = 0

Tidak tercapai

d6-,1

= 3400500

Tercapai d7+,1 = 0

2

Tercapai d 1-,2 = 0 d 2-,2 = 0 d 3-,2 = 0 d 4-,2 = 0 d 5-,2 = 0

Tidak tercapai , = 1630400

Tercapai d 7+,2 = 0

3

Tidak tercapai d1 ,3 =0 ,3 =0 , =29

d^ ,, 3 =27

,3 =0

Tidak tercapai , = 2786800

Tercapai d 7+,3 = 0

4

Tidak tercapai d1,4=0 ,4=0 ⅛ ,4=18 , =85

,4=0

Tidak tercapai , = 2016800

Tercapai d 7+,4 = 0

5

Tidak tercapai d1 ,5 =0 d2,5 =0

,5=18 d^ ,5 =85

,5 =0

Tidak tercapai , = 1842500

Tercapai d 7+,5 = 0

6

Tidak tercapai d1 ,6=0 d2,6=0 ,6=28

,6

= 123

,6=0

Tidak tercapai , = 2119200

Tercapai d7+,6 = 0

7

Tercapai d 1-,7 = 0 d 2-,7 = 0 d 3-,7 = 0 d 4-,7 = 0 d5-,7 = 0

Tidak tercapai , = 3969400

Tercapai d 7+,7 = 0

8

Tidak tercapai

,8 =0 d2,8=0 ^3 ,8=31 d^ ,8=0

,8=0

Tidak tercapai , = 2525200

Tercapai d 7+,8 = 0

9

Tercapai d 1-,9 = 0 d 2-,9 = 0 d 3-,9 = 0 d 4-,9 = 0 d 5-,9 = 0

Tidak tercapai , = 4173800

Tercapai d 7+,9 = 0

10

Tidak tercapai d1 ,10=0

d2,10 =39

,10 =53

,10

= 117

,10=5

Tidak tercapai ,  = 1626200

Tercapai d7+,10 =0

11

Tercapai d 1-,11 = 0 d2-,11 = 0 d 3-,11 = 0 d4-,11 = 0 d5-,11 = 0

Tidak tercapai ,  = 4197200

Tercapai d7+,11 =0

12

Tidak tercapai d1 ,12 =0 d2,12 =4

,12

=15

,12

=54 ⅛ ,12 =0

Tidak tercapai ,  = 2122300

Tercapai d7+,12 =0

Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa dari dua belas minggu, nilai deviasi pada prioritas

pertama sama dengan 0 pada minggu pertama, kedua, ketujuh, kesembilan dan kesebelas. Ini berarti sasaran pada prioritas pertama yaitu target memenuhi permintaan kosumen tercapai, atau dengan kata lain jumlah scrub yang akan diproduksi sesuai dengan jumlah permintaan. Sasaran pada prioritas pertama tidak tercapai pada minggu ketiga, keempat, kelima, keenam, kedelapan, kesepuluh, kedua belas. Dengan kata lain jumlah scrub yang akan diproduksi tidak sesuai dengan jumlah permintaan. Hal ini diakibatkan karena persediaan bahan baku yang terbatas sedangkan permintaan akan scrub tersebut tinggi. Cara yang dapat dilakukan untuk mencapai sasaran tersebut adalah dengan menambah bahan baku produksi atau dengan membatasi jumlah permintaan scrub. Nilai deviasi pada prioritas kedua tidak sama dengan 0 pada setiap minggunya, ini berarti sasaran pada prioritas kedua yaitu target memaksimalkan keuntungan usaha tidak pernah tercapai. Hal ini diakibatkan karena banyaknya scrub yang akan diproduksi belum mencapai jumlah yang diperlukan untuk mendapatkan keuntungan minimal Rp 4.500.000.

Salah satu cara agar sasaran tercapai adalah dengan menurunkan target keuntungan yang diinginkan. Nilai deviasi pada prioritas ketiga sama dengan 0 pada setiap minggu, ini berarti sasaran pada prioritas ketiga yaitu merupakan target meminimalkan biaya produksi tercapai pada setiap minggunya atau dengan kata lain biaya produksi scrub pada setiap minggunya kurang dari Rp 7.000.000.

4. KESIMPULAN DAN SARAN

Berdasarkan pembahasan diperoleh bahwa jumlah produksi optimal kelima jenis body scrub UD Citra Ayu Bali selama 12 Minggu berturut-turut dari Minggu pertama sampai Minggu kedua belas adalah 212 pieces, 548 pieces, 328 pieces, 474 pieces, 506 pieces, 455 pieces, 103 pieces, 381 pieces, 63 pieces, 547 pieces, 59 pieces, dan 454 pieces.

Pada penelitian ini tidak memperhatikan perubahan persediaan bahan baku yang berpengaruh pada perhitungan jumlah produk

yang dapat di produksi, sehingga pada penelitian selanjutnya     diharapkan     memperhatikan

perubahan persediaan bahan baku pada tiap periode. Selain itu kelebihan produksi pada periode sebelumnya juga sebaiknya ditambahkan ke perhitungan pada periode selanjutnya mengingat batas kadaluarsa produk ini adalah 1 Tahun.

DAFTAR PUSTAKA

Deviyanti, N. P., Tastrawati, N. K., &

Sumarjaya, I. W. (2015). Optimalisasi Produksi Dengan Preemptive Goal Programming (Studi Kasus: UD DodolMade Merta Tejakula, Singaraja). E-Jurnal Matematika Vol. 4 (4), 201-207.

Leachman, R. C. (2013, March 2). Industrial Engineering Design of Production Planning System for the Semiconductor Industry. Tersedia di

http://courses.ieor.berkeley.edu/ieor130/Pro duction%20Planning.pdf (Diakses pada 15 Januari 2017)

Siswanto. (2007). Operation Research (1st ed.). Jakarta: Erlangga.

Surachman, & Astuti, M. (2015). Operation Research (2nd ed.). Malang: Media Nusa Creative.

41