Tabel 6.4. Variabel Deviasional
Variabel Deviasional
Periode Perencanaan
Jul20 16
Agu 2016
Sep20 16
Okt 2016
Nov 2016
Des 2016
Jan 2017
Feb 2017
Mar 2017
Apr 2017
Mei 2017
Jun 2017
d
1 +
d
2 +
d
3 +
d
4 +
d
5 +
d
6 +
d
7 +
d
8 +
d
9 +
d
10 -
d
11 -
d
12 -
6.7. Analisis Jumlah Produksi dan Break Event Point
Jumlah produksi selalu lebih besar dibandingkan dengan nilai Break Event Point BEP perusahaan, bahkan menghasilkan selisih yang cukup besar, artinya
perusahaan mendapatkan keuntungan yang besar pada periode perencanaan produksi. Keuntungan terbesar didapatkan dari produk LDPE, hal ini dapat dilihat
dari selisih yang besar antara jumlah produksi produk jenis LDPE selama satu tahun periode perencanaan dengan nilai Break Event Point BEP jenis LDPE
selama satu tahun.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 6.5. PerbandinganHasil BEP danGoal Programming TipeKarungGoni
Break Event Point BEP
MetodeGoal Programming
LDPE HDPE
6.5. Analisis Sensitivitas
Analisissensitivitasmerupakananalisis yang dilakukanuntukmengetahuiakibatdariperubahan parameter-parameter
terhadapperubahankinerjadari system. Analsissensitivitasdilakukandenganmenghitung total
produksidenganperubahanterhadapvolume produksidankeuntungan per unit.
6.5.1. AnalisisSensitivitasdenganPerubahan Volume Produksi
AnalisisSensitivitasdenganperubahan volume produksidilakukandenganmenaikkanperamalan volume
produksiuntukmengetahuipengaruhterhadap total produksi yang dihasilkan. Model
Goal ProgrammingpadabulanJuli 2016 yang diperolehadalahsebagaiberikut:
Min Z = d
6 -
+d
7 -
+d
8 -
+ d
1 +
+
∑
= 5
2 l
d
i +
ST : X
1
+ 0,03 X
1
+ d
6 —
d
6 +
=494.260 X
2
+ 0,03 X
2
+ d
7 —
d
7 +
=350.544 750 X
1
+ 600 X
2
+ d
8 —
d
8 +
513.521.400
Universitas Sumatera Utara
2 X
1
+ 2,5X
2
+ d
1 -
- d
1 +
= 1.663.200 0,0255X
1
+ 0,0325X
2
+ d
2 -
- d
2 +
=58.000 0,011X
1i
+ 0,008
X
2
+ d
3 -
- d
3 +
=19.000 0,0025X
1
+ 0,0025X
2
+d
4 -
- d
4 +
=5.000 0,0002X
1
+ 0,0002X
2
+ d
5 -
- d
5 +
=400 X
1
BEP ≥ 249.360
X
2
BEP ≥ 207.800
X
1,
X
2,
X
3
, d
1 -
, d
1 +
, d
2 -
, d
2 +
, d
3 -
, d
3 +
, d
4 -
, d
4 +
, d
5 -
, d
5 +
, d
6 -
, d
6 +
, d
7 -
, d
7 +
, d
8 -
, d
8 +
≥0
PersamaanGoal Programmingdiselesaikandengan software LINDO danmemperolehhasihsebagaiberikut:
Tabel 6.6. PerbandinganHasilProduksiAnalisisSensitivitas Kondisi
LDPE HDPE
Total Awal
Sesudah
6.5.2. AnalisisSensitivitasdenganPerubahanKeuntunganPer Unit
AnalisisSensitivitasdenganperubahan volume produksidilakukandenganmenurunkankeuntungan per
unit untukmengetahuipengaruhterhadap total produksi yang dihasilkan.
Model Goal ProgrammingpadabulanJuli 2016 yang
diperolehadalahsebagaiberikut: Min Z = d
6 -
+d
7 -
+d
8 -
+ d
1 +
+
∑
= 5
2 l
d
i +
ST : X
1
+ 0,03 X
1
+ d
6 —
d
6 +
=444.260
Universitas Sumatera Utara
X
2
+ 0,03 X
2
+ d
7 —
d
7 +
=300.544 600 X
1
+ 400 X
2
+ d
8 —
d
8 +
513.521.400 2 X
1
+ 2,5X
2
+ d
1 -
- d
1 +
= 1.663.200 0,0255X
1
+ 0,0325X
2
+ d
2 -
- d
2 +
=58.000 0,011X
1i
+ 0,008
X
2
+ d
3 -
- d
3 +
=19.000 0,0025X
1
+ 0,0025X
2
+d
4 -
- d
4 +
=5.000 0,0002X
1
+ 0,0002X
2
+ d
5 -
- d
5 +
=400 X
1
BEP ≥ 249.360
X
2
BEP ≥ 207.800
X
1,
X
2,
X
3
, d
1 -
, d
1 +
, d
2 -
, d
2 +
, d
3 -
, d
3 +
, d
4 -
, d
4 +
, d
5 -
, d
5 +
, d
6 -
, d
6 +
, d
7 -
, d
7 +
, d
8 -
, d
8 +
≥0
PersamaanGoal Programmingdiselesaikandengan software LINDO danmemperolehhasihsebagaiberikut:
Tabel 6.7. PerbandinganHasilProduksiAnalisisSensitivitasKeuntungan Kondisi
LDPE HDPE
Total Awal
Sesudah
6.6. AnalisisPerbandingan Produksi dan Keuntungan Perusahaan
Dengan metode Goal Programming, diperoleh jumlah optimal produksi perusahaan. Hasil tersebut akan dibandingkan dengan data aktual produksi
perusahaan untuk mengetahui keuntungan terbesar yang akan diperoleh perusahaan. Adapun perbandingan produksi dan keuntungan dilakukan untuk
Universitas Sumatera Utara
periode Juli 2016-Oktober 2016. Perbandingan Produksi dan Keuntungan Perusahaan pada bulan Juli 2016-Oktober 2016 dapat dilihat pada Tabel 6.8.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 6.8. PerbandinganGoal Programming dengan Data Aktual Bulan Juli 2016-Oktober 2016
Bulan Jumlah Produksi
dengan Metode Perusahaan
Unit Jumlah Optimal
dengan Goal Programming
Unit Permintaan
Unit Selisih Metode
Perusahaan Unit
Selisih Goal Programming
Unit Keuntungan
Metode Perusahaan
Rp. KeuntunganGoal
Programming Rp.
LDPE HDPE
LDPE HDPE
LDPE HDPE
LDPE HDPE LDPE HDPE
Juli Agustus
September Oktober
Total
Universitas Sumatera Utara
BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN
7.1. Kesimpulan
Setelah dilakukan pengolahan dan analisa terhadap pemecahan masalah, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode yang dipilih untuk meramalkan jumlah permintaan dari kedua jenis
produk karung goni adalah metode dekomposisi dan metode siklis. Dan dari hasil perhitungan SEE Standard Estimate of Error diperoleh bahwa metode
dekomposisi lebih baik dari metode siklis. Hasil peramalan dengan metode dekomposisi menunjukkan hasil yang mendekati dengan data aktual yang
digunakan. Hal ini terlihat dari grafik perbandingan antara data aktual dengan hasil peramalan.
2. Sasaran untuk memaksimalkan volume produksi tercapai pada setiap periode
hal ini dapat dilihat dari nilai variabel deviasionalnya bernilai 0. 3.
Kendala jumlah produksi untuk penggunaan bahan baku agar tidak melebihi jumlah bahan baku yang tersedia untuk setiap bulannya tercapai dimana tidak
ada kekurangan bahan baku yang terjadi selama periode penentuan jumlah produksi.
4. Perhitungan Break Event Point BEP perusahaan menunjukkan tidak ada
jumlah produksi pada periode perencanaan yang lebih kecil dari BEP perusahaan, artinya perusahaan mengalami keuntungan.
7.2. Saran
Universitas Sumatera Utara
