Untuk Perencanaan Juli PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

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