OPTIMASI BIAYA PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE REVISED...

1

OPTIMASI BIAYA PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE

REVISED MULTI CHOICE GOAL PROGRAMMING DENGAN TAHAP PERSEDIAAN

TERKONTROL SUPPLY CHAIN MODEL

Studi Kasus : PT. Gunungarta Manunggal, Pasuruan

Nama : Fifi Fisiana

NRP : 1207100018

Jurusan : Matematika ITS

Dosen Pembimbing : Drs. Sulistiyo, MT

Subchan, Ph.D

ABSTRAK

Biaya produksi dalam sistem industri memainkan peran yang sangat penting, karena sangat

berpengaruh pada besarnya tingkat pendapatan yang akan diperoleh perusahaan. Biaya produksi yang

dibahas dalam Tugas Akhir ini meliputi biaya trasnportasi,biaya penyimpanan bahan baku dan biaya

pemesanan kembali. Metode yang digunakan dalam Tugas Akhir ini adalah Revised Multi Choice Goal

Programming karena metode ini mencerminkan kebutuhan bisnis. Sehingga metode ini mampu

meyelesaikan permasalahan optimasi biaya-biaya produksi

Sasaran yang ingin dicapai perusahaan adalah meminimasi biaya transportasi di semua tahap,

meminimasi total biaya simpan persediaan bahan baku dan biaya pemesanan kembali Hasil optimasi

dengan menggunakan software LINGO 8 untuk sasaran pertama yaitu biaya transportasi sebesar Rp.

400.354.000,00 dan untuk sasaran kedua total biaya penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan

kembali sebesar Rp.1.400.000,00 untuk periode Januari-April 2010.

Kata Kunci : Revised Multi Choice Goal Programming, Supply Chain Model, Biaya Transportasi ,Biaya

Penyimpanan Bahan Baku dan Biaya Pemesanan.

I.Pendahuluan

Pelaku industri mulai sadar bahwa untuk

menyediakan produk yang murah, berkualitas

dan cepat, perbaikan di internal perusahaan

manufaktur masih belum cukup. Peran serta

supplier, perusahaan transportasi dan jaringan

distributor sangat dibutuhkan. Kesadaran akan

adanya produk yang murah, cepat dan

berkualitas inilah sehingga suatu perusahaan

memerlukan Supply Chain Model.

Salah satu perusahaan di Jawa Timur yang

menerapkan Supply Chain Model adalah PT.

Gunungarta Manunggal. Perusahaan tersebut

merupakan perusahaan yang memproduksi air

mineral dalam kemasan cup, botol, dan galon.

Perusahaan ini terletak di Gempol Pasuruan dan

memiliki kantor pemasaran di Kenjeran

Surabaya. Perusahaan ini memproduksi air

mineral merk Ceria yang dikemas dalam bentuk

cup 240 ml, botol 330 ml, botol 600 ml, botol

1500 ml, dan gallon 19 liter.

Perencanaan produksi yang dilakukan

pada perusahaan

ini berdasarkan permintaan konsumen sehingga

strategi respon yang dipakai adalah make to

order. Sedangkan pabrik sebagai system yang

menjalankan kegiatan produksi memerlukan

sebagian bahan baku yang didatangkan oleh

supplier. Bahan baku dari supplier tersebut

kemudian ditampung dalam gudang dan

selanjutnya diproduksi di pabrik. Setelah itu,

hasil produksi berupa air minum kemasan cup

tersebut, dikirimkan ke toko-toko yang ada di

Surabaya, Gempol, dan Malang. Selanjutnya

dari toko-toko tersebut, air mineral cup Ceria

didistribusikan ke konsumen . Toko-toko

tersebut merupakan salah satu alternatif

perusahaan untuk memasarkan air mineral cup

Ceria. Perusahaan ingin menarik minat

pelanggan melalui toko tersebut.

Bagi perusahaan yang melakukan kegiatan

produksi, persediaan bahan baku merupakan

faktor yang paling utama karena tanpa

persediaan bahan baku yang cukup, produksi

akan terhambat. Besar kecilnya persediaan yang

dimiliki sangat tergantung pada kebijakan

perusahaan, dan hal ini ditentukan dengan

pertimbangan tertentu salah satunya adalah

faktor biaya. Biaya yang dikeluarkan bukan

hanya biaya penyimpanan persediaan di gudang,

2

melainkan harus diperhitungkan pula biaya yang

dikeluarkan mulai dari pemesanan sampai

barang tersebut masuk kedalam proses produksi

dan kembali ke gudang sebagai barang jadi.

Selain itu, biaya transportasi juga sangat

berdampak pada strukur kegiatan ekonomi

perusahaan. Dalam kenyataanya peningkatan

biaya transportasi sebesar 10% mengurangi

volume perdagangan lebih dari 20%.

Dengan adanya permasalahan itu, maka

perusahaan perlu mengoptimasi biaya

transportasi dari supplier sampai ke toko-toko

yang menjual produk tersebut dan juga

mengoptimasi masalah biaya penyimpanan

bahan baku .serta biaya pemesanan kembali.

Dalam kasus ini, ditunjukkan masalah

desain jaringan supply chain sampai dengan

toko-toko tersebut untuk memenuhi permintaan

dengan dua fungsi tujuan. Tujuan pertama

adalah meminimalkan jumlah biaya transportasi

di semua tahap, yang kedua meminimalkan

biaya simpan persediaan bahan baku dan biaya

pemesanan kembali. Metode yang digunakan

yaitu Metode Revised Multi-Choice Goal

Programming.

Penerapan metode Revised Metode Choice

Goal Programming mencerminkan kebutuhan

bisnis. Salah satu contohnya yaitu mengoptimasi

biaya produksi. Biaya produksi yang akan

dibahas dalam Tugas Akhir ini yaitu biaya

transportasi dari supplier sampai ke toko, total

biaya simpan persediaan bahan baku (holding

cost) dan biaya pemesanan kembali.

2. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Supply Chain Model

Supply Chain merupakan jaringan

perusahaan-perusahaan

yang secara bersama- sama bekerja untuk

mengirim suatu produk sampai ke pelanggan .

Perusahaan-perusahaan tersebut termasuk

supplier, pabrik, distributor, toko atau ritel, sertu

perusahaan pendukung seperti jasa logistic. Ada

2 macam hal yang harus dikelola dalam supply

chain yaitu aliran barang dari hulu ke hilir

contohnya bahan baku yang dikirim dari

supplier ke pabrik, setelah produksi selesai

dikirim ke distributor, pengecer, kemudian ke

pelanggan (H. Min, G. Zhou. 2002).

Perusahaan yang berada dalam supply

chain pada intinya memuaskan konsumen

dengan bekerja sama membuat produk yang

murah, mengirimkan tepat waktu dan dengan

kualitas yang bagus. Supply chain model tidak

hanya berorientasi pada urusan internal

melainkan juga eksternal perusahaan yang

menyangkut hubungan dengan perusahaan-

perusahaan partner.

Supply Chain Model telah menerima

banyak perhatian dari akademisi dan praktisi

selama beberapa dekade terakhir. Desain dan

optimalisasi model produksi-distribusi strategis

untuk Supply Chain Model adalah salah satu

masalah yang paling populer dalam bidang

penelitian. Umumnya, masalah didefinisikan

dengan entitas sebagai berikut: (i) lokasi fasilitas

(pabrik, pusat distribusi, dll) , (ii) desain

konfigurasi jaringan, (iii) memenuhi permintaan

pelanggan dengan meminimalkan total biaya

termasuk biaya pembelian, biaya transportasi,

biaya tetap operasi, dll (Paksoy, Turan and. Ter

Chang, Ching. 2010) .

Alur tahapan persediaan bahan baku dan alur

pengiriman air mineral cup menggunakan

Supply Chain Model:

Berikut ini adalah gambar alur tahapan

persediaan bahan baku :

Gambar 2.1 Alur tahapan persediaan bahan

baku.

Dari gambar diatas ditunjukkan alur

tahapan persediaan bahan baku. Alur nya yaitu

bahan-bahan baku dipesan dari supplier

selanjutnya dikirim ke gudang utama. Setelah

bahan-bahan baku ditampung di gudang utama

kemudian dikirim ke masing-masing gudang

bahan baku dalam pabrik. Bahan-bahan baku

tersebut digunakan untuk memproduksi air

mineral cup.

Berikut ini alur pengiriman produk air mineral

cup :

Gambar 2.3 Alur tahapan pengiriman produk

air mineral cup.

Dari gambar diatas ditunjukan alur

tahapan pengiriman produk air mineral cup.

Alurnya yaitu produk air mineral cup yang telah

diproduksi di pabrik selanjutnya dikirim ke

toko-toko. Kemudian dari toko-toko tersebut

didistribusikan ke konsumen sesuai permintaan.

2.2 Revised Multi Choice Goal Programming

Chang (2007) mengusulkan metode

goal programming Revised Multi-Choice Goal

Supplier Gudang Utama Gudang

Bahan Baku

dalam

Pabrik

Toko Pabrik Konsumen

3

Programming untuk masalah keputusan multi-

tujuan dengan target pencapain lebih dari satu.

Fungsi pencapaian model dari Revised

Multi Choice Goal Programming dapat

dinyatakan sebagai berikut :

+ α (

Kendala :

dengan

: batas atas target pencapaian

ke- i,

: batas bawah target pencapaian

ke- i,

: target pencapaian fungsi tujuan

ke-i dengan range

dan

: deviasi positif dan deviasi

negatif dari nilai target

pencapaian goal ke-i

: deviasi positif dan deviasi

negatif dari target pencapaian

fungsi tujuan ke i terhadap

target pencapaian yang

ditetapkan.

: bobot dari goal ke , :bobot untuk meminimukan

jumlah deviasi dari target pencapaian terhadap

target yang telah ditetapkan pada fungsi tujuan

ke- i

Dalam kasus industry selalu terdapat

perbedaan tetapi tujuanya berelasi .Minimasi

biaya transportasi,biaya penyimpanan

persediaan bahan baku, biaya kembali pesanan,

harga pasti dan maksimasi keuntungan,

kepuasan konsumen ,dll merupakan yang sering

dipakai dalam Supply Chain Model (Paksoy,

Turan and. Ter Chang, Ching., 2010).

2.3 Biaya Produksi

Biaya produksi adalah biaya-biaya yang

terjadi untuk menyediakan dan mengolah bahan

baku yang diolah menjadi produk jadi yang siap

untuk dijual. Biaya produksi ini meliputi biaya

transportasi, biaya pemesanan kembali bahan

baku, biaya penyimpanan bahan baku, Biaya

produksi dalam sistem industri memainkan

peran yang sangat penting, karena biaya

menciptakan keunggulan kompetitif dalam

persaingan antar industri dalam pasar

global(Buffa, Elwud. S., 1980).

Biaya produksi yang akan dibahas dalam

Tugas Akhir ini yaitu biaya transportasi, biaya

simpan bahan baku, dan biaya pemesanan

kembali.

2.3.1 Biaya Transportasi ( Transportation

Cost)

Biaya transportasi yaitu biaya yang

dikeluarkan oleh perusahaan uang meliputi

biaya bahan bakar dan biaya sewa kendaraan

yang digunakan untuk mengangkut bahan baku

yang dibutuhkan oleh perusahaan dari supplier

hingga barang-barang yang telah selesai di

produksi yang dikirim ke toko-toko. Biaya ini

bergantung pada perusahaan yang memiliki

jasa transportasi tersebu dan juga berkaitan

pada kondisi geografi, infrastruktur, hambatan

administrasi, dan banyaknya barang yang

diangkut.

Biaya transportasi sangat berdampak

pada strukur kegiatan ekonomi perusahaan.

Dalam kenyataanya peningkatan biaya

transportasi sebesar 10% mengurangi volume

perdagangan lebih dari 20%.(Buffa, Elwud. S.,

1980). Dalam permasalahan biaya transportasi

ini, perusahaan menetapkan biaya transportasi

per ton.

2.3.2 Biaya Penyimpanan Bahan Baku

(Holding Cost)

Biaya penyimpanan yaitu biaya yang

timbul akibat menyimpan suatu item persediaan

dalam sebuah gudang. Dalam kategori biaya

simpan ini tercakup biaya fasilitas penyimpanan,

biaya untuk memindahkan barang dari, ke, dan

di tempat penyimpanan. Biaya untuk menjamin

suatu barang yang disimpan yang biasanya

bergantung pada nilai rata-rata barang yang

disimpan (Kusuma, Hendra.,2002). Dalam

pembahasan Tugas Akhir ini, biaya simpan

ditetapkan oleh perusahaan 2 % dari biaya bahan

forklift selama 1 bulan. Secara umum biaya

simpan diasumsikan tetap untuk jumlah

kapasitas penyimpanan tertentu. Dengan

persamaan sebagai berikut :

α =

Keterangan :

α : Biaya Penyimpanan Bahan baku

F : Biaya Bahan Bakar forklift.

4

2.5.3 Biaya Pemesanan Kembali

(Backordering cost)

Biaya pemesanan kembali (Backordering

cost) yaitu biaya yang dikeluarkan perusahaan

akibat ketidakmampuan supplier dalam

memenuhi pesanan tersebut sehingga perlu

diadakan pemesanan kembali pada periode t.

Besar kecilnya biaya pemesanan kembali sangat

tergantung pada frekuensi pesanan kembali,

semakin sering memesan barang maka biaya

yang dikeluarkan akan semakin besar dan

sebaliknya. Biaya ini mencakup biaya persiapan

pesanan, seperti biaya penentuan besarnya

pesanan, biaya telepon atau biaya menghubungi

supplier, biaya fax dan sebagainya (Kusuma,

Hendra.,2002).

Dalam pembahasan Tugas Akhir ini

biaya pesan ditetapkan perusahaan yaitu biaya

telepon ke supplier ditambah biaya fax selama 1

bulan dengan persamaan sebagai berikut :

Keterangan :

: Biaya pemesanan kembali

e : Lama waktu telepon

l : Biaya telepon per menit

T : Biaya fax selama sebulan

3. Metode Penelitian

Metode yang digunakan dalam menyelesaikan

permasalahan ini adalah

a. Identifikasi dan Perumusan Masalah

b. Pengumpulan data dan pendefinisian

variabel

c. Perumusan model optimasi dengan

fungsi kendala dan fungsi tujuan.

d. Penyelesaian model optimasi.

e. Analisis dan kesimpulan.

4. Analisis dan Pembahasan

4.1. Penerapan Model Revised Multi Choice

Goal Programming.

Penerapan model Revised Multi Choice Goal

Programming yaitu menerapkan model Revised

Multi Choice Goal Programming ke dalam

permasalahan. Metode ini digunakan karena

fungsi tujuannya lebih dari satu yaitu untuk

meminimumkan biaya transoprtasi dan untuk

meminimukan total biaya penyimpanan dan

biaya pemesanan kembali. Selain itu

permasalahan mempunyai target pencapaian

maksimum dan mínimum.

4.1.1 Penetapan Variabel Keputusan

Pada Tugas Akhir ini difokuskan pada

minimasi biaya transportasi dan minimasi total

biaya penyimpanan bahan baku dan biaya

pemesanan kembali. Sehingga perusahaan dapat

mendapatkan keuntungan yang maksimal

dengan meminimasi biaya.

Oleh sebab itu, maka variabel keputusan

yang digunakan dalam model ini dengan i

menyatakan banyaknya supplier 1,2,3..n ; h

menyatakan banyaknya gudang bahan baku, j

menyatakan banyaknya pabrik 1,2,..n,; k

menyatakan banyaknya toko A,B,…n ; l

menyatakan banyaknya konsumen V,W,X,..n ; r

menyatakan bahan baku

: Jumlah bahan baku yang diangkut dari

supplier i ke gudang utama dalam

periode t


gudang h ke pabrik dalam periode t

: Jumlah air mineral cup yang diangkut

dari pabrik j ke toko k dalam periode t

: Jumlah air mineral cup yang

didistribusikan dari toko k ke konsumen

l dalam periode t

: Biaya transportasi dari supplier i ke

gudang utama dalam periode t.

: Biaya transportasi dari gudang ke

gudang bahan baku h dalam periode t.

: Biaya transportasi dari pabrik ke toko

k dalam periode t.

:Biaya distribusi dari toko k ke

pelangaan l dalam periode t.

: Kapasitas supplier i dalam periode t

: Kapasitas pabrik j dalam periode t

: Kapasitas toko k dalam periode t.

:Banyaknya permintaan konsumen l

dalam periode t.

: Kapasitas gudang bahan baku

h dalam periode t.

: Kapasitas gudang utama.

:Biaya penyimpanan bahan baku dalam

gudang bahan baku.

: Biaya pemesanan kembali.

: Jumlah pesanan kembali dalam periode

t

: Tingkat persediaan bahan baku r di

gudang dalam periode t.

: Safety stock bahan baku r dalam

gudang.

: Persediaan awal bahan baku r dalam

gudang

: Bobot untuk target fungsi tujuan ke n

5

: Bobot jumlah deviasi fungsi tujuan ke

n.

4.1.2. Penetapan Bobot dari Fungsi Tujuan.

Dalam metode Revised Multi Choice

Goal Programming ini yang digunakan adalah

metode non-preemptive atau pembobotan.

Metode pembobotan digunakan apabila tujuan-

tujuan yang ingin dicapai perusahaan memiliki

tingkat priorotas yang sama. Dalam metode ini

terdapat dua bobot yaitu bobot untuk masing-

masing fungsi tujuan ( ) dan bobot

penyimpangan dari target pencapaian dari

masing-masing tujuan . Tujuan-tujuan

tersebut dapat diberi bobot sesuai dengan

kepentingan yang membuat keputusan dan

bersifat subyektif. Bobot positif mencerminkan

preferensi dari pembuat keputusan terhadap

kepentingan relatif dari masing-masing tujuan.

Bobot untuk masing-masing fungsi tujuan dalam

model ini adalah:

:1 , yaitu bobot untuk target

meminimumkan biaya

transportasi.

:1 , yaitu bobot untuk target

meminimumkan total biaya

penyimpanan bahan baku dan total

biaya Pemesanan kembali.

: 1, yaitu bobot untuk meminimukan

jumlah deviasi dari nilai target

pencapaian biaya trasnportasi terhadap

target yang telah ditetapkan.

: 1, bobot untuk meminimukan jumlah

deviasi dari nilai target pencapaian

total biaya penyimpanan bahan baku

dan biaya pemesanan kembali terhadap


4.1.3. Perumusan Fungsi Tujuan.

Fungsi tujuan disini dimaksudkan untuk

menghasilkan solusi yang tepat yang dapat

memenuhi sasaran atau target yang ingin dicapai

oleh pihak pengambil keputusan. Untuk model

Revised Multi Choice Goal Programming,

pengambil keputusan mempunyai dua target

pencapaian yaitu Batas bawah target pencapaian

dan target pencapain maksimal.

4.1.3.1 Target Meminimukan Biaya

Transportasi.

Tujuan ini merupakan usaha perusahaan

untuk megurangi biaya total transportasi dari

supplier hingga ke konsumen. Nilai koefisien

berupa biaya total mulai dari biaya transportasi

dari supplier ke gudang, biaya trasnportasi

gudang ke pabrik, biaya transportasi dari pabrik

ke toko dan biaya trasnportasi dari toko ke

konsumen. Nilai target berupa target

pebcapaianDiharapkan pengiriman barang dari

supplier, gudang, pabrik dan toko dapat

dilakukan dengan anggaran yang telah tersedia.

Diubah kedalam model Revised Multi Choice

Goal Programming pada persamaan sehingga

menjadi :

Dengan :

: deviasi positif yang menunjukkan

penyimpangan positif dari nilai target

fungsi tujuan meminimasi biaya

transportasi.

: deviasi negatif. yang menunjukkan

penyimpangan negatif dari nilai target

fungsi tujuan meminimasi biaya

transportasi.



pencapaian biaya trasnportasi ( )

terhadap target yang telah ditetapkan.



pencapaian ( ) terhadap target yang

telah ditetapkan.

:bobot untuk target meminimumkan

biaya transportasi.

: bobot untuk meminimukan jumlah


biaya trasnportasi terhadap target yang

telah ditetapkan.

: Target pencapaian biaya transportasi.

: Batas bawah target pencapaian biaya

transportasi.

: Batas atas target pencapaian biaya

transportasi.

Kontribusi fungsi pencapaian yaitu

meminimumkan deviasi negatif

6

penyimpangan negatif dari nilai target fungsi

tujuan meminimasi biaya transportasi dan

deviasi positif

menunjukkan penyimpangan

positif dari nilai target fungsi tujuan meminimasi

biaya transportasi dan deviasi positif (

yang menunjukkan penyimpangan positif dari

nilai target pencapaian biaya transportasi ( )

terhadap target yang telah ditetapkan dan

deviasi negatif yang menunjukkan


pencapaian biaya transportasi ( ) terhadap

target yang telah ditetapkan dengan w1 bobot

dari target meminimumkan biaya transportasi

dan bobot untuk meminimumkan jumlah

deviasi dari fungsi tujuan meminimasi biaya

transportasi.

Min =

4.1.3.2 Target Meminimukan Total Biaya

Penyimpanan Bahan Baku dan Biaya

Pemesanan Kembali.

Tujuan ini merupakan usaha perusahaan

untuk mengurangi total biaya penyimpanan

bahan baku dan biaya pemesanan kembali.

Diubah kedalam model Revised Multi Choice

Goal Programming pada persamaan sehingga

menjadi :

: Biaya penyimpanan bahan baku dalam

gudang.

: Biaya pemesanan kembali.

: Jumlah pesanan kembali pada gudang

bahan baku dalam periode t.

:Tingkat persediaan bahan baku r di

gudang dalam periode t.



fungsi tujuan meminimasi total biaya

penyimpanan bahan baku dan biaya

pemesanan kembali.

: deviasi negatif. yang menunjukkan


fungsi tujuan meminimasi total biaya


pemesanan kembali.



pencapaian total biaya penyimpanan

bahan baku dan biaya pemesanan

kembali ( ) terhadap target yang telah

ditetapkan.


penyimpangan negatif dari nilai target ‘

pencapaian total biaya penyimpanan


kembali ( ) terhadap target yang telah

ditetapkan.

:bobot untuk target meminimumkan


dan biaya pemesanan kembali.

: bobot untuk meminimukan jumlah



dan biaya pemesanan kembali terhadap


:Target pencapaian total biaya


pemesanan kembali.

: Batas bawah target pencapaian total

biaya penyimpanan


kembali.

: Batas atas target pencapaian total biaya


pemesanan kembali.

Kontribusi fungsi pencapaian yaitu

meminimumkan deviasi

negatif penyimpangan negatif dari nilai

target fungsi tujuan

meminimasi total biaya penyimpanan bahan

baku dan biaya pemesanan kembali dan deviasi

positif

menunjukkan penyimpangan positif

dari nilai target fungsi tujuan meminimasi total


Pemesanan kembali dan deviasi positif

yang menunjukkan penyimpangan positif dari

nilai target pencapaian total biaya penyimpanan

bahan baku dan biaya pemesanan kembali ( )

terhadap target yang telah ditetapkan dan

deviasi negatif yang menunjukkan


pencapaian total biaya penyimpanan bahan baku

dan biaya pemesanan kembali ( ) terhadap

target yang telah ditetapkan dengan w2 bobot

dari target meminimumkan total biaya

penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan

kembali dan : bobot untuk meminimukan

7

jumlah deviasi dari nilai target pencapaian total


pemesanan kembali terhadap target yang telah

ditetapkan.

Min =

4.1.4. Fungsi Kendala

Kendala funsi tujuan terdiri dari :

1. Kendala Kapasitas Supplier

Kendala kapasitas supplier merupakan

kendala yang bertujuan untuk mendapatkan

jumlah bahan baku yang diangkut dari supplier

ke gudang utama. Kendala ini yaitu membatasi

kapasitas supplier untuk mengangkut bahan

baku ke gudang utama dalam periode t. Oleh

karena itu, jumlah bahan baku yang diangkut

dari supplier ke gudang utama dalam satu

periode lebih kecil sama dengan kapasitas

supplier.

Selain itu total jumlah bahan baku yang

diangkut dari supplier ke gudang utama dalam

periode t tidak melebihi kapasitas gudang utama.

Dengan :



periode t.

: Kapasitas supplier i dalam periode t

: Kapasitas gudang utama.

2.Kendala Kapasitas Gudang Bahan Baku

Kendala kapasitas gudang merupakan


jumlah barang yang diangkut dari gudang utama

ke gudang bahan baku dalam pabrik. Kendala ini

yaitu membatasi kapasitas gudang untuk jumlah

tertentu selama periode t. Oleh karena itu,

jumlah bahan baku yang diangkut dari gudang

utama ke gudang bahan baku lebih kecil sama

dengan kapasitas masing-masing gudang bahan

baku.


gudang utama ke gudang bahan baku h

dalam periode t.

: Kapasitas gudang bahan baku ke h

dalam periode t.

4.Kendala Kapasitas Produksi Pabrik

Kendala kapasitas pabrik merupakan


jumlah barang yang diangkut dari pabrik ke

masing-masing toko dalam periode t. Kendala

tersebut yaitu membatasi kapasitas pabrik

dengan jumlah tertentu dalam periode t. Oleh

karena itu, jumlah barang yang diproduksi pada

pabrik tidak bisa melebihi kapasitas yang ada

pada periode t.

: Jumlah barang yang diangkut dari

pabrik j ke toko k dalam periode t

: Kapasitas pabrik j dalam periode t

3.Kendala Kapasitas Masing-Masing Toko

Kendala sistem distribusi air mineral

cup Ceria dari masing-masing toko ke konsumen

merupakan kendala yang bertujuan untuk

mendapatkan jumlah air mineral cup yang

didisitribusikan dari pabrik ke masing-masing

toko. Kendala tersebut yaitu membatasi

kapasitas masing-masing dengan jumlah tertentu

dalam periode t. Sehingga jumlah air mineral

yang diditribusikan oleh masing-masing toko

lebih kecil sama dengan kapasitas masing-

masing toko dalam periode t.

Selain itu, memastikan bahwa jumlah air

mineral cup yang diangkut dari pabrik ke toko

ke k pada periode t lebih besar sama dengan

jumlah air mineral cup yang diditribusikan ke

konsumen ke l pada periode t.

Keterangan :

: Jumlah air mineral cup yang diangkut

dari pabrik j ke toko k dalam periode t



l dalam periode t

: Kapasitas toko k dalam periode t.

8

5. Kendala Permintaan.

Selain itu, jumlah unit yang diangkut

dari toko ke konsumen sama dengan jumlah

permintaan konsumen dalam periode t. Agar

permintaan konsumen terpenuhi dan masih ada

stock dalam toko.

Keterangan :



l dalam periode t

: jumlah permintaan konsumen pada

periode t.

6. Kendala Safety Stock Bahan Baku

Kendala safety bahan baku yaitu

memastikan bahwa total persediaan pada gudang

dalam masing-masing periode lebih besar atau

sama dengan safety stock dan kurang dari sama

dengan kapasitas gudang bahan baku.

Selain itu perusahaan memberikan persedian

awal masing-masing bahan baku sebesar :

Keterangan :

: Tingkat Persediaan Bahan Baku i pada

gudang bahan baku dalam pabrik pada

periode t.

: Safety Stock Bahan Baku r dalam

gudang bahan baku dalam pabrik.


gudang bahan baku.


gudang bahan baku.

7. Kendala Persediaan Bahan Baku.

Kendala ini untuk menetukan

banyaknya jumlah pesanan kembali bahan baku.

Kendala ini yaitu memastikan bahwa total

jumlah bahan baku yang diangkut dari supplier

ke gudang dan total stock bahan baku dalam

gudang pada periode (t-1) harus lebih besar atau

sama dengan banyaknya bahan baku yang

diangkut dari gudang ke sehingga memenuhi

permintaan pada periode t dan banyaknya

pemesanan kembali dalam periode t serta tingkat

persediaan dalam gudang bahan baku pada

periode t. Kendala ini mengatur keseimbangan

antara total bahan baku masuk dan keluar ke dan

dari gudang dalam periode t.

Keterangan :



periode t.

: Tingkat Persediaan Bahan Baku r

dalam gudang pada periode t.

8. Kendala Non Negati

Kendala non negatif memastikan bahwa semua

variable keputusan adalah non negatif yang

dapat dituliskan sebagai berikut :

4.2.Analisa Hasil Model Model yang telah diterapkan yaitu model

Revised MultiChoice Goal Programming yang

memiliki bobot yang sama untuk masing-masing

tujuan. Tujuan pertama meminimasi biaya

Transportasi dan tujuan kedua meminimasi total

Biaya Penyimpanan Bahan Baku dan Biaya

Pemesanan kembali. Selanjutnya dari model

tersebut dioptimasi menggunakan software

LINGO 8. Hasil dari setiap tujuan adalah

sebagai berikut:

4.2.1 Analisa Hasil Output Jumlah Bahan

Baku yang diangkut dari Supplier ke Gudang

Utama.

Dari hasil optimasi revised multi choice goal

programming dengan menggunakan LINGO 8

menghasilkan output jumlah bahan baku yang

diangkut dari supplier ke gudang utama selama

bulan Januari-April 2010 dapat dilihat pada tabel

1berikut :

Tabel 1 Hasil Output Jumlah Bahan Baku yang

diangkut dari Supplier ke Gudang Utama pada

bulan Januari-April 2010

Bahan

Baku

Bulan Solusi Kapasitas Ket

Polycup Januari 16 16 T

Februari 16 16 T

Maret 16,8 16,8 T

9

April 18,84 18,84 T

Straw Januari 36,25 36,25 T

Februari 39 39 T

Maret 42 42 T

April 45 45 T

Layer Januari 1 1 T

Februari 1.5 1.5 T

Maret 1.5 1.5 T

April 1.5 1.5 T

Box Januari 80 80 T

Februari 80 80 T

Maret 80 80 T

April 80 80 T

Keterangan :

T: Tercapai

TT:Tidak Tercapai

Dari tabel diatas dapat dijelaskan bahwa hasil

output banyaknya jumlah bahan baku yang

diangkut dapat dilihat untuk jumlah bahan baku

yang diangkut dari supplier polycup ke gudang

utama pada bulan Januari-April 2010 berturut-

turut sebesar 16;16; 16,8, dan 18,4 ton. Untuk

supplier straw pada periode Januari-April 2010,

berturut-turut sebesar 36,25; 39;42; dan 45 ton.

Untuk supplier layer pada periode Januari -

April 2010 masing-masing sebesar 1 ; 1,5; 1,5;

dan 1,5 ton. Sedangkan untuk supplier box pada

periode Januari-April 2010 sebesar 80 ton.

Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa solusi

jumlah bahan baku yang diangkut dari masing-

masing supplier ke gudang utama tidak melebihi

kapasitas supplier dan tidak melebihi kapasitas

total gudang. Artinya jumlah bahan baku yang

diangkut dari masing-masing supplier ke gudang

utama memenuhi nilai target dan kapasitasnya.

4.2.2 Analisa Hasil Output Jumlah Bahan

Baku yang diangkut dari Gudang Utama

ke Gudang bahan Baku dalam Pabrik.

Dari hasil optimasi revised multi choice goal

programming dengan menggunakan LINGO 8

menghasilkan output jumlah bahan baku yang

diangkut dari gudang utama ke gudang bahan

baku selama bulan Januari-April 2010 dapat

dilihat pada tabel 1

Tabel 2. Hasil Output Jumlah Air Mineral Cup

yang diangkut dari Gudang utama ke Gudang

bahan bakupada bulan Januari-April 2010.

Polycup Januari 15,57 15,57 T

Februari 15,57 15,57 T

Maret 16,8 16,8 T

April 17,3 17,3 T



Maret 39 39 T

April 39,15 39,15 T

Layer Januari 1 1 T

Februari 1,2 1,2 T

Maret 1,2 1,2 T

April 1,2 1,2 T

Box Januari 79,55 79,55 T


Maret 79,55 79,55 T

April 79,55 79,55 T

Keterangan

T: Tercapai

TT:Tidak Tercapai

Dari tabel tersebut dapat dijelaskan bahwa untuk

solusi jumlah bahan baku polycup yang diangkut

dari gudang utama ke gudang bahan baku dalam

pabrik pada bulan Januari-April 2010 masing-

masing sebesar 15,57 ton, 15,57 ton, 16,8 ton,

dan 17,3 ton. Untuk gudang bahan baku Straw

pada bulan Januari-April 2010 masing-masing

sebesar 35,25 ton; 36,2 ton; 39 ton dan 39,15

ton. Untuk gudang bahan baku layer pada bulan

Januari-April 2010 masing-masing sebesar 1

ton, 1,2 ton, 1,2 ton, dan 1,2 ton. Untuk gudang

bahan baku box Ceria pada bulan Januari-April

2010 masing-masing sebesar 79,55 ton. Dari

hasil tersebut dapat dilihat bahwa jumlah barang

yang diangkut dari gudang utama ke gudang

bahan baku dalam pabrik tidak melebihi

kapasitas masing-masing gudang bahan baku.

Artinya jumlah barang yang diangkut dari

gudang utama ke gudang bahan baku dalan

pabrik sesuai dengan masing-masing kapasitas

gudang bahan baku sehingga memenuhi target.

4.2.3 Analisa Hasil Output Jumlah Air

Mineral Cup yang diangkut dari

pabrik ke toko.

Dari hasil optimasi revised multi choice

goal programming dengan menggunakan

LINGO 8 menghasilkan output jumlah air

mineral cup yang diangkut dari pabrik ke toko

selama bulan Januari-April 2010 dapat dilihat

pada tabel berikut :

Tabel 3. Hasil Output Jumlah Air Mineral Cup

yang diangkut dari Pabrik ke Toko pada bulan

Januari-April 2010. Jumlah

Total

bahan

baku

yang

diangk

ut dari

pabrik

ke toko

Bulan Solusi Kapasita

s

Produksi

Pabrik

Ke

t

Januari 1859,08 1980,35 T

Februari 1860,48 1980,35 T

Maret 1925,639 1980,35 T

April 1980,35 1980,35 T

10

Keterangan :

T: Tercapai

TT:Tidak Tercapai

Dari tabel diatas dapat dijelaskan bahwa

untuk solusi jumlah total air mineral cup yang

diangkut dari pabrik ke toko selama periode

Januari-April 2010 masing-masing sebesar

1859,08 ton, 1860,48 ton; 1925,639 ton; dan

1980,35 ton Solusi tersebut sudah optimal

karena total banyaknya produk air mineral yang

diangkut dari pabrik ke masing-masing toko

dalam satu periode tidak melebihi kapasitas

produksi pabrik. Artinya,jumlah air mineral cup

Ceria yang diangkut dari pabrik ke masing-

masing toko selama bulan Januari-April 2010

sesuai dengan kapasitas produksi pabrik

sehingga memenuhi target.

4.2.4 Analisa Hasil Output Jumlah Air

Mineral Cup yang dididtribusikan dari

Toko ke Konsumen.

Dari hasil optimasi revised multi choice

goal programming dengan menggunakan

LINGO 8 menghasilkan output jumlah air

mineral cup yang diangkut dari toko ke

konsumen selama bulan Januari-April 2010

dapat dilihat pada tabel berikut :

Tabel 4 Hasil Output Jumlah Air Mineral Cup

yang diangkut dari Toko ke Konsumen pada

bulan Januari-April 2010 Konsu

men

Bulan Solusi Total

permint

aan

Ket

Konsumen V

Januari 378,75 378,75 T

Februari 379,01 379,01 T

Maret 371,17 371,17 T

April 372,52 372,52 T

Konsu

men W

Januari 365,42 365,42 T

Februari 366,81 366,81 T

Maret 366,95 366,95 T

April 367,25 367,25 T

Konsu

men X

Januari 362,13 362,13 T


Maret 363,08 363,08 T

April 364,23 364,23 T

Konsu

men Y

Januari 388,62 388,62 T

Februari 385,99 385,99 T

Maret 386,38 386,38 T

April 387,53 387,53 T

Konsumen Z

Januari 364,16 364,16 T

Februari 365,87 365,87 T

Maret 365,08 365,08 T

April 367,28 367,28 T

Keterangan :

T: Tercapai

TT:Tidak Tercapai

Dari tabel diatas dapat dijelaskan bahwa total

jumlah air mineral cup yang didistribusikan dari

toko ke konsumen V pada bulan Januari-April

2010 masing-masing sebesar 378,75 ton; 379,01

ton; 371,17 ton; dan 372,52 ton. Untuk total

jumlah air mineral cup yang didistribusikan dari

toko ke konsumen W pada bulan Januari-April

2010 masing-masing sebesar 365,42 ton; 366,81

ton; 366,95 ton; 367,25 ton. Untuk total jumlah

air mineral cup yang didistribusikan dari toko ke

konsumen X pada bulan Januari-April 2010

masing-masing sebesar 362,13; 362,8 ton;

363,08 ton; 364,23 ton. Untuk total jumlah air

mineral cup yang didistribusikan dari toko ke

konsumen Y pada bulan Januari-April 2010

masing-masing sebesar 388,62 ton; 385,99 ton;

386,38 ton dan 3875,3 ton. Untuk total jumlah

air mineral cup yang didistribusikan dari toko ke

konsumen Z pada bulan Januari-April 2010

masing-masing sebesar 364,16 ton; 365,8 7 ton;

365,08 ton dan 367,28 ton. Solusi tersebut telah

memenuhi target permintaan. Sehingga solusi ini

tercapai.

4.2.5 Analisa Hasil Output Tingkat

Persediaan dalam Gudang dan Jumlah

Pesanan Kembali.

Dari model pada persamaan selanjutnya

dioptimasi menggunakan LINGO 8 agar

mendapatkan hasil output untuk tingkat

persediaan dalam gudang dan jumlah pesanan

kembali. Tabel hasil output untuk tingkat

persediaan dalam gudang pada bulan Januari-

April 2010 :

Tabel 5 Hasil Output Tingkat Persediaan Bahan

Baku dalam gudang Bahan

Baku

Bulan Kapasitas Tingkat

Persediaan

Ket

Polycup Januari 15,57 2,946 T


Maret 16,8 2,946 T

April 17,3 2,946 T


Februari 36,2 3,5 T

Maret 39 3,5 T

April 39,15 3,5 T

Layer Januari 1 0,05728 T


Maret 1,2 0,6958454 T

April 1,2 0,05728 T

Box Januari 79,55 13 T

Februari 79,55 13 T

Maret 79,55 13 T

April 79,55 13 T

Keterangan :

T: Tercapai

TT:Tidak Tercapai

11

Dari model pada persamaan selanjutnya

dioptimasi menggunakan LINGO 8 agar

mendapatkan hasil output untuk tingkat

persediaan dalam gudang dan jumlah pesanan

kembali. Tabel hasil output untuk tingkat

persediaan dalam gudang pada bulan Januari-

April 2010 dapat dilihat pada tabel 2 lampiran B

Dari tabel tersebut dapat dijelaskan bahwa,

tingkat persediaan untuk bahan baku polycup

dalam gudang untuk bulan Januari-April 2010

sebesar 2,946 ton. Sedangkan untuk bahan baku

straw dalam gudang pada bulan Januari-April

2010 masing-masing sebsar 3,5 ton. Untuk

bahan baku layer dalam gudang pada bulan

Januari-Februari 2010 masing-masing sebesar

0,05728 ton ; untuk bulan Maret 2010 sebesar

0,695484 ton dan untuk bulan AApril 2010

sebesar 0,05728 ton. Kemudian,untuk persedian

bahan baku box Ceria dalam gudang pada bulan

Januari-April 2010 sebesar 13 ton.

Artinya,untuk masing-masing persediaan bahan

baku dalam gudang memenuhi nilai target safety

stock dan kapasitasnya. Hal ini untuk

mengantisipasi keterlambatan pesanan bahan

baku pada periode selanjutnya.

Untuk hasil LINGO jumlah pesanan kembali

pada periode Januari-April 2010, berikut ini

adalah tabel hasil nya :

Tabel 6 Hasil Output Jumlah Pesanan Kembali

Bahan Baku pada bulan Januari-April 2010 Baha

n

Baku

Solusi (ton) Targ

et

Ke

t Janua

ri

Februa

ri

Mar

et

Apr

il

Polyc

up

0 0 0 0 0 T

Straw 0 0 0 0 0 T

Layer 0 0 0 0 0 T

Box 0 0 0 0 0 T

Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa

untuk masing-masing bahan baku polycup,

straw, layer dan box, perusahaan tidak perlu

memesan kembali bahan-bahan baku tersebut

selama bulan Januari-April 2010. Artinya,bahan

baku yang dipesan dapat disediakan oleh

masing-masing supplier sehingga memenuhi

permintaan bahan baku pada periode tersebut .

Solusi tersebut sudah optimal karena perusahaan

menargetkan agar tidak terjadi pemesanan

kembali dalam periode t.

4.2.6 Analisa Hasil Target Pencapaian Biaya Dari hasil optimasi dengan menggunakan

software LINGO 8 dengan menggunakan model

Revised Multi Choice Goal Programming

menghasilkan target pencapaian untuk tujuan

pertama yaitu target pencapaian biaya

transportasi dan tujuan kedua yaitu target

pencapaian total biaya penyimpanan bahan baku

dan biaya Pemesanan kembali. Target

pencapaian ini diperoleh dengan meminimasi

deviasi positif dan deviasi negatif. Berikut

adalah tabel hasil target pencapaian optimal

selama bulan Januari-April 2010 :

Tabel 7. Hasil Target Pencapaian Biaya

Optimal

Berikut ini tabel hasil deviasi masing-masing

fungsi tujuan

Tabel 8 Hasil deviasi masing-masing fungsi

tujuan

Deviasi solusi

0

0

0

0

0

0

0

0

Dari hasil diatas dapat dijelaskan bahwa

dengan menggunakan metode Revised Multi

Choice Goal Programming untuk tujuan

pertama yaitu minimasi biaya transportasi, solusi

yang dihasilkan sebesar 400.354.000. Artinya,

untuk tujuan meminimasi biaya transportasi

telah tercapai. Karena tidak melebihi dari batas

atas target pencapaian yang telah ditetapkan

perusahaan dan tidak kurang dari batas bawah

Tujuan Va

ria

bel

Batas

bawah

target

pencap

aian

Batas

atas

target

pencap

aian

Solusi Ket

Memini

masi

Biaya

Transpor

tasi

400.354.

000

528.936.

750

400.354

.000

T

Memini

masi

Total

Biaya

Pemesan

an

kembali

Bahan

Baku

dan

Biaya

Penyimp

anan

2.000.00

0 T

12

target pencapaian perusahaan. Selain itu pada

tabel deviasi tujuan pertama untuk deviasi

,

, ,

, masing-masing mempunyai

solusi sebesar 0. S Artinya,solusi tersebut tidak

memiliki penyimpangan karena hasil target

pencapaian berada pada range Sehingga solusi ini optimal

dan dapat digunakan perusahaan.

Untuk fungsi tujuan kedua yaitu meminimasi

total biaya penyimpanan bahan baku dan biaya

pemesanan kembali, solusi yang dihasilkan

sebesar 1.400.000. Artinya, untuk tujuan

meminimasi total biaya penyimpanan bahan

baku dan biaya pemesanan kembali telah

tercapai. Karena tidak melebihi dari batas atas

target pencapaian yang telah ditetapkan

perusahaan dan tidak kurang dari batas bawah

target pencapaian perusahaan. Selain itu pada

tabel deviasi tujuan kedua untuk deviasi

,

, ,

, masing-masing mempunyai

solusi sebesar 0. Sedangkan untuk deviasi

positif yang Artinya,solusi tersebut tidak

memiliki penyimpangan karena hasil target

pencapaian berada pada range Sehingga solusi ini optimal

dan dapat digunakan perusahaan.

5. Kesimpulan

Dari hasil pembahasan pada bab IV

dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Model Revised Multi Choice Goal

Programming dapat diterapkan untuk

mengoptimasi biaya produksi seperti biaya

transportasi dan total biaya pemesanan bahan

baku dan biaya peyimpanan dengan tahap

persediaan terkontrol model supply chain

karena metode ini mencerminkan kebutuhan

bisnis.

2. Dari analisa output untuk sasaran yang

ditetapkan diperoleh hasil sebagai berikut :

a. Hasil optimasi untuk biaya transportasi

didapatkan nilai sebesar Rp.

400.354.000,00 . Solusi yang diberikan

telah optimal karena tidak melebihi batas

atas target pencapaian maksimal

perusahaan sebesar Rp 528.936.750 ,00

dan tidak kurang dari batas bawah target

pencapaian sebesar Rp. 400.354.000,00.

b. Hasil optimasi untuk biaya transportasi

didapatkan nilai sebesar Rp. 1.400.000,00

. Solusi yang diberikan telah optimal

karena tidak melebihi batas atas target

pencapaian perusahaan sebesar Rp

2.000.000,00 dan tidak kurang dari batas

bawah target pencapaian sebesar Rp.

1.400.000,00

c. Jumlah bahan baku yang diangkut dari

supplier ke gudang utama dan jumlah

bahan baku yang diangkut dari gudang

utama ke gudang bahan baku telah

memenuhi nilai target dan tidak melebihi

kapasitas.

d. Jumlah air mineral cup yang diangkut

dari toko ke pabrik tidak melebihi

kapasitas produksi pabrik. Sedangkan

untuk jumlah air mineral cup yang

didistribusikan dari toko ke konsumen

telah memenuhi jumlah permintaan.

e. Tingkat persediaan untuk bahan baku

polycup dalam gudang untuk bulan

Januari-April 2010 sebesar 2,946 ton

Sedangkan untuk bahan baku straw

dalam gudang pada bulan Januari-April

2010 masing memiliki tingkat

persediaan gudang sebesar 3,5 ton.

Untuk bahan baku layer dalam gudang

pada bulan Januari-Februari 2010

masing-masing sebesar sebesar 0,05728

ton, pada bulan Maret 2010 sebesar

0,6958454 ton dan untuk bulan April

2010 sebesar 0,05728 Kemudian,untuk

persedian bahan baku box Ceria dalam

gudang pada bulan Januari-April 2010

masing-masing sebesar 13 ton.

Artinya,untuk masing-masing

persediaan bahan baku dalam gudang

memenuhi nilai target safety stock dan

kapasitasnya. Hal ini untuk

mengantisipasi keterlambatan pesanan

bahan baku pada periode selanjutnya.

Hal ini untuk mengantisipasi

keterlambatan pesanan bahan baku pada

periode selanjutnya.

f. Untuk hasil output jumlah pesanan

kembali, perusahaan tidak perlu

melakukan pemesanan kembali untuk

masing-masing bahan baku. .

Artinya,bahan baku yang dipesan dapat

disediakan oleh masing-masing supplier

sehingga memenuhi permintaan bahan

baku pada periode tersebut

3.Jumlah bahan baku yang diangkut dari

supplier dan jumlah produk air mineral yang

disitribusikan ke konsumen dalam tiap periode

13

sangat berpengaruh terhadap anggaran biaya

transportasi perusahaan.

4.Jumlah tingkat persediaan bahan baku dan

jumlah pemesanan kembali sangat

berpengaruh dalam total biaya penyimpanan

bahan baku dan biaya pemesanan kembali.

5.2 Saran

Berikut ini adalah beberapa pertimbangan

yang dapat dipakai

untuk pengembangan dan penelitian kedepan :

1. Fungsi kendala dapat ditambah untuk

mendekati kondisi nyata perusahaan.

2. Dalam penelitian ini, data yang

digunakan hanya untuk empat periode.

Sehingga untuk penelitian selanjutnya

dapat ditambah lagi untuk lebih dari

empat periode.

3. Fungsi tujuan yang diusulkan dalam

penelitian ini hanya dua, sehingga untuk

penelitian lebih lanjut dapat

ditambahkan dan perlu adanya informasi

yang lebih tentang tujuan perusahaan.

DAFTAR PUSTAKA

Buffa, Elwud. S., 1980, Modern

Production/Operations Management. John Wiley & Sons, Inc

Charnes, W.W. Cooper., 1961.

Manage Models Ind. Appl. Linear

Prog., vol. 1, John Wiley and Sons, New

York.

Chang, C.T 2007. Multi-choice goal

programming, Omega: Int. J. Manage.

Sci. 35.

Chang, C.T 2007,Revised multi-choice

goal programming, Appl. Math.

Model. NewYork.

Charnes, A W.W. Cooper., 1961.

Manage Models Ind. Appl. Linear

Prog., vol. 1, John Wiley and Sons,

New York.

Kusuma, Hendra.,2002. Manajemen

Produksi: Perencanaan dan

Pengendalian Produksi.Yogyakarta :

ANDI

Min, H G. Zhou., 2002. Supply Chain

Modeling: Past, Present and Future, Comput. Ind. Eng. 43 (1–2) 231–249.

Paksoy, Turan and. Ter Chang, Ching.,

2010. Revised multichoice goal

programming for multi-period, multi-

stage inventory controlled supply

chain model with popup stores. Konya,

Turkey.

Siswanto. 2007. Operation Researh Jilid

Satu. Erlangga. Bogor.

OPTIMASI BIAYA PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE REVISED...

Documents

Transcript of OPTIMASI BIAYA PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE REVISED...