menjadi 6 batch produk akhir. Pembagian ini dapat lebih efektif dengan meminimumkan batch dispersion, sehingga dapat mengoptimalkan traceability. Nilai
fungsi ojektif pada model ini merupakan nilai minimum batch dispersion dimana nilai yang diperoleh adalah 6. Hal ini menunjukkan bahwa batch komponen dapat
dikurangi, dengan batas minimum batch dispersion sebanyak 6. Hasil pembagian batch 14 AI dapat dilihat pada Gambar 18 di bawah ini.
Gambar 18 Hasil pembagian batch 14 AI Gambar 18 Pembagian batch 14 AI
4.3.2.3 Batch 14 BU
Pembagian batch bahan baku 14 BU ke batch komponen dan akhirnya ke batch
produk akhir di PT X, dapat dilihat pada Tabel 11. Pada jenis bahan baku 14 BU, terdapat 1 batch bahan baku, 7 batch komponen, dan 3 batch produk akhir.
Dengan menggunakan software LINGO 8.0, dari Tabel 11 telah menghasilkan 122 variabel 37 integer dan 146 konstrain. Perhitungan ini berhenti setelah 2 detik
sebelum menemukan global optimum, dimana terjadi iterasi pengulangan sebanyak 14.138. Tipe penyelesaian software LINGO 8.0 menggunakan metode branch and
bound . Beberapa kali running program LINGO 8.0, nilai fungsi objektif yang
diperoleh adalah 3, artinya nilai batch dispersion minimum yang diperoleh adalah 3. Supplier
14 AI BTHL
14 AI 4L SF B
14 AI 4L SF K
14 AI 3L SF K
14 AI 2L SF
14 AI SMT
14 AI L SKN
14 AI HLTB 26-30
14 AI AVAL
14 AI 2L SF
14 AI SMT
BLOK 14 AI
L SKN 14 AI
3L SF 14 AI
4L SF
Tabel 11 Pembagian jumlah batch 14 BU Jenis
bahan baku Jumlah
kg Jenis
Komponen Jumlah
kg Jenis
produk akhir Jumlah
kg
14 BU 141,2
4L SF B 10,9
4L SF 58,8
4L SF K 47,9
3L SF B 66,2
3L SF 79
3L SF K 12,8
HLTB 26-30 1,1
BLOK 3,4
AVAL 1,8
BROKEN 0,5
Hasil pembagian batch 14 BU dapat dilihat pada Gambar 19 di bawah ini.
Gambar 19 Pembagian batch 14 BU
Gambar 19 menunjukkan pembagian batch di PT X, dimana dari batch bahan baku, dikelompokkan kembali menjadi 10 batch komponen yang kemudian digabung
menjadi 4 batch produk akhir. Pembagian ini dapat lebih efektif dengan meminimumkan batch dispersion, sehingga dapat mengoptimalkan traceability. Nilai
fungsi ojektif pada model ini merupakan nilai minimum batch dispersion dimana nilai yang diperoleh adalah 3. Hal ini menunjukkan bahwa batch komponen dapat
dikurangi, dengan batas minimum batch dispersion sebanyak 3. Supplier
14 BU BTHL
14 BU 4L SF B
14 BU 4L SF K
14 BU 3L SF B
14 BU 3L SF K
14 BU HLTB 26-30
14 BU AVAL
14 BU BROKEN
14 BU 3L SF
14 BU 4L SF
BLOK
4.3.2.4 Batch 16 BU
Pembagian batch bahan baku 16 BU ke batch komponen dan akhirnya ke batch
produk akhir di PT X, dapat dilihat pada Tabel 12. Pada jenis bahan baku 16 BU, terdapat 1 batch bahan baku, 5 batch komponen, dan 3 batch produk akhir.
Dengan menggunakan software LINGO 8.0, dari Tabel 12 telah menghasilkan 96 variabel 29 integer dan 112 konstrain. Perhitungan ini berhenti setelah 1 detik
sebelum menemukan global optimum, dimana terjadi iterasi pengulangan sebanyak 7.788. Tipe penyelesaian software LINGO 8.0 menggunakan metode branch and
bound . Beberapa kali running program LINGO 8.0, nilai fungsi objektif yang
diperoleh adalah 3, artinya nilai batch dispersion minimum yang diperoleh adalah 3. Tabel 12 Pembagian jumlah batch 16 BU
Jenis bahan baku
Jumlah kg
Jenis Komponen
Jumlah kg
Jenis produk akhir
Jumlah kg
16 BU 145,5
4L SF B 8,2
4L SF 68,6
4L SF K 60,4
3L SF B 52,5
3L SF 73,3
3L SF K 20,8
AVAL 3,6
BLOK 3,6
Hasil pembagian batch 16 BU dapat dilihat pada Gambar 20 di bawah ini :
Gambar 20 Pembagian batch 16 BU Supplier
16 BU BTHL
16 BU 4L SF B
16 BU 4L SF K
16 BU 3L SF K
16 BU 3L SF K
16 BU AVAL
16 BU 4L SF
16 BU 3L SF
16 BU 3L SF
Gambar 20 menunjukkan pembagian batch di PT X, dimana dari batch bahan baku, dikelompokkan kembali menjadi 5 batch komponen yang kemudian digabung
menjadi 3 batch produk akhir. Pembagian ini dapat lebih efektif dengan meminimumkan batch dispersion, sehingga dapat mengoptimalkan traceability. Nilai
fungsi ojektif pada model ini merupakan nilai minimum batch dispersion dimana nilai yang diperoleh adalah 3. Hal ini menunjukkan bahwa batch komponen dapat
dikurangi, dengan batas minimum batch dispersion sebanyak 3.
4.3.3 Perbandingan antar batch
