c. Untuk Perencanaan Juli
INPUT MIN DB11 + DB12 + DB13 + DB14 + DA1 + DA2 + DA3 + DA4 + DA5 + DA6 + DA7 + DA8 + DA9
+ DA10 SUBJECT TO
2 -DA11 + DB11 + X1 = 3519 3 -DA12 + DB12 + X2 = 926
4 -DA13 + DB13 + X3 = 834 5 -DA14 + DB14 + 350000X1 + 375000X2 + 400000X3 = 1976403000
6 -DA1 + DB1 + 2X1 + 2.3X2 + 2.7X3 = 21120 7 -DA2 + DB2 + 0.6X1 + 0.5X2 +0.5X3 = 4500
8 -DA3 + DB3 + 0.0795X1 + 0.0745X2 + 0.077X3 = 600 9 -DA4 + DB4 + 0.2565X1 + 0.288X2 + 0.3X3 = 1950
10 -DA5 + DB5 + 0.02X1 + 0.03X2 + 0.016X3 = 180 11 -DA6 + DB6 + 0.01X1 + 0.02X2 + 0.016X3 = 120
12 -DA7 + DB7 + 0.01X1 + 0.02X2 + 0.026X3 = 150 13 -DA8 + DB8 + 0.0105X1 + 0.028X2 + 0.03X3 = 180
14 -DA9 + DB9 + 0.01X1 + 0.03X2 + 0.025X3 = 180 15 -DA10 + DB10 + 0.0035X1 + 0.009X2 + 0.006X3 = 60
END OUTPUT
LP OPTIMUM FOUND AT STEP 3 OBJECTIVE FUNCTION VALUE
1 0.0000000E+00 VARIABLE VALUE REDUCED COST
DB11 0.000000 1.000000 DB12 0.000000 1.000000
DB13 0.000000 1.000000 DB14 0.000000 1.000000
DA1 0.000000 1.000000 DA2 0.000000 1.000000
DA3 0.000000 1.000000 DA4 0.000000 1.000000
DA5 0.000000 1.000000 DA6 0.000000 1.000000
DA7 0.000000 1.000000 DA8 0.000000 1.000000
DA9 0.000000 1.000000 DA10 0.000000 1.000000
DA11 0.000000 0.000000 X1 3519.000000 0.000000
DA12 0.000000 0.000000 X2 926.000000 0.000000
DA13 159.757355 0.000000 X3 993.757385 0.000000
DA14 0.000000 0.000000 DB1 9269.054688 0.000000
DB2 1428.721313 0.000000 DB3 174.733185 0.000000
DB4 482.561279 0.000000 DB5 65.939880 0.000000
DB6 50.389881 0.000000 DB7 70.452309 0.000000
DB8 87.309776 0.000000 DB9 92.186066 0.000000
DB10 33.386955 0.000000 ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES
2 0.000000 0.000000 3 0.000000 0.000000
4 0.000000 0.000000 5 0.000000 0.000000
6 0.000000 0.000000 7 0.000000 0.000000
8 0.000000 0.000000 9 0.000000 0.000000
10 0.000000 0.000000 11 0.000000 0.000000
12 0.000000 0.000000 13 0.000000 0.000000
14 0.000000 0.000000 15 0.000000 0.000000
NO. ITERATIONS= 3
Solusi optimal untuk horizon perencanaan selama bulan Mei, Juni, dan Juli dapat direkapitulasi pada Tabel 5.24.
Tabel 5.24. Solusi Optimal dengan pendekatan Goal Programming
Bulan Jenis Pakan
Mess ton
Pellet ton
Crumble ton
Mei 4156
926 1142
Juni 3901
926 1071
Juli 3519
926 993
Penyelesaian fungsi pencapaian Goal Programming ini juga dapat dikerjakan secara manual dengan metode simpleks yaitu dengan membuat Tabel
simpleks awal dan melakukan iterasi sampai ditemukan solusi yang optimal. Untuk melihat pengerjaan Goal Programming ini dengan metode simpleks, dapat
dilihat pada lampiran.
BAB VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH