## OPTIMALISASI PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI DENGAN METODE THEORY OF CONSTRAINTS DAN ROUGH CUT CAPACITY PLANNING

## OPTIMIZATION OF PRODUCTION CAPACITY PLANNING WITH THE THEORY OF CONSTRAINTS AND ROUGH-CUT CAPACITY PLANNING METODHS
1 Oktaviana Claudia Situmorang*, 2 Ririn Regiana Dwi Satya, 3 Aditya Herliawan
1, 2, 3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Indraprasta PGRI
1 oktavianaclaudias79@gmail.com, 2 ririn_regiana@unindra.ac.id, 3 herliawan.aditya.2@gmail.com

## I. P ENDAHULUAN
Perencanaan  dan  pengendalian  adalah  dua  fungsi manajemen yang tidak dapat dipisahkan dalam setiap bidang kegiatan  termasuk  kegiatan  produksi.  Perencanaan  adalah langkah  pertama  dalam  proses  manajemen  yang  meliputi
penetapan  tujuan  dan  sasaran  yang  ingin  dicapai  dan keputusan  tentang  bagaimana  cara  untuk  mencapai  tujuan dan sasaran tersebut [1].
Perencanaan  dan  pengendalian  kapasitas  produksi sejatinya sangat perlu dilakukan sebagai upaya perusahaan untuk  meminimalisir  terjadinya bottleneck pada  suatu stasiun  kerja  yang  akan  berpengaruh  pada  target  produksi

## I N F O  A R T I K E L
Diterima: 17 Juli 2022 Direvisi:  26 Oktober 2022 Disetujui:  13 November 2022
Kata Kunci: Constraints, Kapasitas, LINDO, Rough Cut Capacity Planning (RCCP), Theory Of Constraints (TOC )
Keywords: Constraints, Capacity, LINDO, Theory Of Constraints (TOC), Rough Cut Capacity Planning (RCCP)

## A B S T R A K
PT.  MTI  memiliki  sebuah  masalah  yang  sering  terjadi  pada  perencanaan  kapasitas produksinya, dimana sering terjadi keterlambatan pengiriman pada produk yang dipesan. Salah satu penyebabnya juga diakibatkan adanya penumpukan proses produksi pada salah satu stasiun kerja sehingga mengakibatkan aliran proses produksi menjadi terhambat. Theory Of  Constraints (TOC)  merupakan  metode  perbaikan  proses  yang  membantu  dalam pengambilan  keputusan  dalam  mengelola  sumber  daya.  Metode  TOC  juga  sangat bermanfaat  untuk  melakukan  optimalisasi  kapasitas  produksi  dengan  menganalisa  dan meminimalisir  stasiun  yang  mengalami bottleneck yang  menghambat  jalannya  produksi. Selain itu metode Rough Cut Capacity Planning (RCCP) merupakan sebuah metode untuk menghitung kebutuhan kapasitas dan membandingkannya dengan kapasitas yang tersedia. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data permintaan produk, waktu pengerjaan produk, struktur produk, dan waktu jam kerja. Dari hasil pengolahan data dengan pendekatan TOC didapatkan hasil bahwa stasiun kerja yang mengalami bottleneck yaitu stasiun kerja welding dan  besar  pemberian buffer pada  stasiun  kerja  kendala  adalah  sebesar  5,22  jam untuk sebelum stasiun kerja kendala dan 4,97 jam untuk setelah stasiun kerja kendala. Dan hasil  pengolahan  data  dengan  RCCP  dan software LINDO  didapatkan  hasil  optimal kapasitas produksi yang mampu dihasilkan oleh PT. MTI adalah sebesar 181 unit perbulan dengan pembagian 101 unit untuk Pallet 1A, dan 80 unit untuk Pallet 3A, dan berdasarkan perbandingan MPS terbesar dinyatakan bahwa kapasitas yang dimiliki perusahaan belum cukup  untuk  memenuhi  permintaan  terbesar  pada  MPS  dibulan  November.  Sehingga perusahaan perlu melakukan penambahan waktu jam kerja lembur atau dengan menambah beberapa unit mesin pada stasiun kerja terkendala pada stasiun kerja welding .

## A B S T R A C T
PT. MTI has a problem that often occurs in planning its production capacity, where there are often delays in the delivery of ordered products. One of the causes is also the inhibition of the production process at one of the workstations, resulting in the flow of the production process.  Theory  Of  Constraints  (TOC)  is  an  improvement  method  that  helps  in  making decisions  in  managing  resources.  The  TOC  method  is  also  very  useful  for  optimizing production capacity by analyzing and minimizing time constraints that support production. In addition, the Rough Cut Capacity Planning (RCCP) method is a method for calculating capacity requirements and comparing them with the available capacity. The data used in this study are product demand data, product processing time, product structure, and working hours. From the results of data processing with the TOC approach, it was found that the workstation experiencing obstacles was the welding workstation and the amount of buffering at the workstation was 5.22 hours before the workstation and 4.97 hours after the obstacle station. And the results of data processing with RCCP and LINDO software get the optimal production capacity produced by PT. MTI is 181 units per month with the distribution of 101 units for Pallet 1A, and 80 units for Pallet 3A, and based on the largest MPS comparison, it is stated that the company's capacity is not sufficient to meet the largest demand for MPS in November.  So  the  company  needs  to  increase  the  working  hours  overtime  or  by  adding several units of machines to the workstation constrained by the welding station.
* Corresponding author : oktavianaclaudias79@gmail.com

## OPTIMALISASI PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI DENGAN METODE THEORY OF CONSTRAINTS DAN ROUGH CUT CAPACITY PLANNING
yang ingin dicapai. Kapasitas didefinisikan sebagai jumlah output  (produk)  maksimum  yang  dapat  dihasilkan  suatu fasilitas  produksi  dalam  suatu  selang  waktu  tertentu  [2]. Dengan menerapkan manajemen kapasitas yang baik, maka perusahaan akan mampu memaksimalkan output yang ada. Dengan begitu perusahaan dapat memastikan kapasitas yang tersedia  agar  terhindar  dari  keterlambatan  pengiriman produk ke konsumen.
PT. MTI merupakan perusahaan swasta nasional yang bergerak dibidang fabrikasi manufaktur yang memproduksi pallet besi  dengan  kualitas  ekspor.  Dalam  sistem produksinya PT. MTI menggunakan sistem Make to Order , di  mana  proses  produksi  dilakukan  sesuai  dengan permintaan  yang  sudah  dipesan  sebelumnya.  PT.  MTI memiliki sebuah masalah yang sering terjadi pada kapasitas produksi, di mana dalam proses produksi pallet sering kali tidak mencapai target permintaan yang sudah dipesan. Hal ini terjadi akibat terjadinya bottleneck yang terjadi di stasiun kerja  yang  mengakibatkan  aliran  proses  produksi  menjadi terhambat.  Berikut  merupakan  data  pemesanan  dan keterlambatan pengiriman produk di PT. MTI.

## T ABEL I D ATA KETERLAMBATAN PRODU
K Bulan Tanggal Terima Order Jumlah /Unit Lama Pengerjaan Batas Waktu Pengiriman Keterla- mbatan Januari 7-1-2020 126 25 Hari 28-1-2020 4 Hari Februari 12-2-2020 100 20 Hari 29-2-2020 3 Hari Maret 9-3-2020 165 28 Hari 4-4-2020 1 Hari April 13-4-2020 80 17 Hari 30-4-2020 - Mei 20-5-2020 135 26 Hari 13-5-2020 1 Hari
Dari Tabel I dapat dijelaskan bahwa PT. MTI dalam melakukan  produksinya  masih  terdapat  keterlambatan pengiriman  yang  disebabkan  lamanya  pengerjaan  produk. Perusahaan  belum  mampu  mengoptimalkan  kapasitas produksinya sehingga waktu pengerjaan produk tidak tepat waktu.  Hal  tersebut  terjadi  akibat  kurangnya  perencanaan dan  pengendalian  kapasitas  produksi  yang  disebabkan adanya bottleneck pada salah satu stasiun kerja.
Theory  of  Constrains (TOC)  adalah  metode  untuk perbaikan proses yang dapat membantu perusahaan dalam pengambilan  keputusan  untuk  pengelolaan  sumber  daya. Metode  ini  juga  dapat  membantu  perancangan  volume produksi  yang  sesuai  dengan  kapasitas  produksi  yang optimal  dengan  profit  [2].  TOC  berfokus  pada  perbaikan sistem  yang  didefinisikan  sebagai  serangkaian  proses independent [3]. TOC dapat diterapkan dalam permasalahan produksi,  logistik,  rantai  pasok,  manajemen  proyek, penelitian dan pengembangan, dan sebagainya [4]. Metode TOC,  sangat  bermanfaat  untuk  melakukan  optimalisasi kapasitas produksi dengan menganalisa dan meminimalisir stasiun  yang  mengalami bottleneck yang  menghambat jalannya  produksi.  Suatu  kendala  sistem  membatasi
performansi dari sistem itu, sehingga semua upaya ditujukan untuk memaksimumkan performansi dari kendala ini [5].
Rough  Cut  Capacity  Planning (RCCP)  merupakan metode untuk menghitung kebutuhan kapasitas secara kasar dan membandingkannya dengan kapasitas yang tersedia [1]. RCCP juga dapat didefinisikan sebagai proses konversi dan rencana  produksi  ke  dalam  kebutuhan  kapasitas  yang berkaitan dengan sumber-sumber daya kritis seperti tenaga kerja, mesin dan peralatan, kapasitas gudang, dll [6].
Pada penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh [2], pada penelitian tersebut digunakan metode TOC untuk mengatasi stasiun kerja kendala ( bottleneck ), dimana dalam perhitungannya  didapatkan  hasil  bahwa  stasiun  kerja bottleneck terjadi  pada  stasiun  kerja  7  yang  memiliki kapasitas  produksi  lebih  sedikit  dibanding  stasiun  kerja sebelumnya.  Selanjutnya  pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  [7]  pada  penelitiannya  yang  menggunakan  metode TOC untuk mengatasi permasalahan bottleneck yang terjadi pada  PT  XYZ,  dari  hasil  penelitian  terdapat  stasiun  kerja bottleneck pada  stasiun  kerja casting dan  mendapat perubahan  utilisasi  dari  147%  menjadi  98%.  Penelitian sebelumnya  juga  dilakukan  oleh  [6],  pada  penelitiannya menggunakan metode RCCP untuk menganalisis kebutuhan kapasitas produksi di PT Wijaya Karya Beton, berdasarkan hasil  perhitungan  yang  dilakukan  terdapat  kekurangan kapasitas yang terjadi pada work centre III, V, VI, VII, dan dilakukan  penyesuaian  dan  penambahan  jam  kerja  lembur untuk setiap work centre tersebut.
Dari uraian di atas, dengan menerapkan metode TOC dan  RCCP  diharapkan  perusahaan  mampu  mengetahui perencanaan  kapasitas  yang  optimal  sehingga  proses produksi dapat berjalan lancar. Senada dengan tujuan dari penelitian  ini  untuk  mengoptimalkan  kapasitas  produksi yang ada dengan pendekatan Theory Of Constraints (TOC) dan Rough Cut Capacity Planning (RCCP).

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  dilakukan  di  PT.  MTI  yang  berlokasi  di  Jl. Inspeksi  Kalimalang  Setia  Darma,  Kab.  Bekasi,  Provinsi  Jawa Barat. Berikut adalah flowchart penelitian yang dilakukan dalam penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## A. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  metode  dalam pengumpulan  data,  agar  didapatkan  kelengkapan  data  dan informasi.  Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  kali  ini menggunakan beberapa metode yaitu:
1. Studi Pustaka
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mencari,  membaca, mencatat dan mempelajari sumber-sumber literatur seperti buku- buku,  jurnal  dan  skripsi  yang  berhubungan  dengan Theory  of Constrain , Rough Cut Capacity Planning .
Gambar 1 Flowchart penelitian
2. Studi Lapangan
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk memperoleh  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara penelitian lapangan, yaitu penelitian dilakukan secara langsung di PT. MTI. Dimana data yang dikumpulkan berupa data permintaan produk, data waktu pengerjaan produk, data struktur produk pada Pallet 1A , dan Pallet 3A , dan data waktu jam kerja pada PT. MTI. Data  yang  dikumpulkan  yaitu  data Master  Production Schedule (MPS) serta data pengukuran waktu siklus. Data MPS digunakan  untuk  mengetahui  rencana  produksi  yang  harus dilakukan  oleh  perusahaan  dalam  memproduksi  produk  pada periode tertentu. Menurut [8], MPS termasuk perencanaan jangka menengah  dimana  hanya  memperhitungkan  untuk  1  tahun  ke- depan. Berdasarkan pernyataan tersebut, data yang dikumpulkan yaitu data MPS untuk dua belas bulan kedepan yakni bulan Januari 2020  sampai  Desember  2020  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  II, dimana  data  MPS  ini  hanya  terdiri  dari  2  produk  yaitu  produk Pallet  1A dan Pallet  3A yang  sesuai  dengan  permintaan  yang didapat perusahaan pada periode tersebut . Serta data pengukuran waktu siklus pada produksi masing-masing produk tersebut yang dapat dilihat pada Tabel III dan Tabel IV.
T ABELII
D ATA MPS PEMBUATAN PRODUK Bulan MPS Satuan Januari 2020 126 Unit Februari 2020 100 Unit Maret 2020 165 Unit April 2020 80 Unit Mei 2020 135 Unit Juni 2020 140 Unit Juli 2020 130 Unit Agustus 2020 144 Unit September 2020 105 Unit Oktober 2020 151 Unit November 2020 215 Unit Desember 2020 123 Unit
T ABEL III W AKTU SIKLUS PALLET 1A ( DETIK ) No Stasiun Kerja WS 1 Cutiing 1427 2 Drilling 461 3 Welding 3009 4 Finishing 1724 5 Assembling 520 6 Painting 2080
T ABEL IV W AKTU SIKLUS PALLET 3A ( DETIK ) No Stasiun Kerja WS 1 Cutiing 1752 2 Drilling 482 3 Welding 2086 4 Finishing 1094 5 Assembling 1094 6 Painting 1800

## B. Pengolahan Data
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengolahan  data  dengan menggunakan  pendekatan  TOC  untuk  melakukan  perencanaan dan pengendalian kapasitas produksi pada PT. MTI. TOC dapat menuntun dalam mengidentifikasi dan menangani kendala yang dapat  menghalangi  tercapainya  tujuan,  kendala  tersebut  bukan sembarang kendala melainkan kendala yang mempunyai pengaruh signifikan terhadap jalannya produksi [9]. Dalam penerapannya untuk melakukan perbaikan, terdapat 5 langkah secara berurutan diantaranya yaitu:
a. Identify of Constraint
b. Eksploit The Constraint
c. Subordinate Everything Else
d. Elevate The Constraint
e. Jika Constraint dihilangkan, Kembali ke langkah 3
Dalam  penerapan  TOC  akan  melakukan  analisa  untuk mengetahui stasiun kerja yang mengalamii kendala ( bottleneck ), setelah teridentifikasi constraint- nya dilanjutkan dengan perbaikan pada  stasiun  kerja  kendala  dengan drumm  buffer  rope dan dilakukan  pkerencanaan  kapastas  dengan  RCCP  yang  dilanjut dengan  optimalisasi  dengan software LINDO.  Oleh  karenanya dilakukan beberapa perhitungan didalam penerapan TOC dengan beberapa perhitungan diantaranya:

## OPTIMALISASI PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI DENGAN METODE THEORY OF CONSTRAINTS DAN ROUGH CUT CAPACITY PLANNING

## 1. Kapasitas
Kapasitas  adalah  hasil  produksi  atau  volume pemrosesan (throughput), atau  jumlah  unit  yang  dapat ditangani, diterima, disimpan, atau diproduksi oleh sebuah fasilitas  pada  suatu  periode  waktu  [1].  Menurut  [10], mengartikan  kapasitas  adalah  hasil  produksi (output) maksimal  dari  sistem  pada  suatu  periode  tertentu. Persamaan yang digunakan untuk menghitung ketersediaan kapasitas ialah:
Kapasitas Tersedia = Jumlah Hari Kerja x Jam kerja x Efisiensi x Utilitas x Jumlah mesin                                                                                   (1)
a. Kapasitas per hari
Kapasitas Tersedia = (Waktu normal+waktu lembur) x 90%).                                                                                           (2)
b. Waktu Efektif Kerja
Waktu efektif kerja adalah jumlah waktu kerja formal karyawan dikurangi dengan waktu kerja yang hilang karena tidak  bekerja  ( allowance )  agar  dapat  menyelesaikan pekerjaan  tepat  waktu  serta  memaksimalkan  waktu  kerja guna mendapatkan hasil kerja yang cerdas, efisien dan hasil produktivitas yang lebih maksimal.
c. Takt Time Takt  Time adalah  suatu  kecepatan  yang  harus  dicapai oleh lini produksi agar bisa memenuhi kebutuhan pelanggan.
(3)
d. Rasio Produksi
Rasio  produksi  adalah  jumlah  unit  yang  diproduksi selama 1 bulan. Produk Pallet terbagi menjadi 2 produk yaitu Pallet 1A dan Pallet 3A.
e. Volume Produksi Harian Volume  produksi  harian  adalah  jumlah  produk  yang dihasilkan selama 1 hari kerja.
(4)
f. Perhitungan Utilisasi Jumlah jam yang terpakai lebih rendah dari pada jumlah jam kerja tersedia karena beberapa faktor seperti downtime mesin dan absensi. Rasio jam kerja yang dipakai terhadap jam kerja yang tersedia disebut utilisasi.
𝑢𝑡𝑖𝑙𝑎𝑠𝑖 = !"#$%& (%# )*+,%-%. "/)"- 0*-*+(% ,*+ ,*+.12* ("#$%& (%# -*+(% )*+3*2.% ,*+ ,*+.12* 𝑥 100% (5)
g. Perhitungan Efisiensi
Efisiensi  adalah  sebuah  ukuran  produktivitas perkerja, work  center ,  departemen  atau  pabrik  dan  diukur sebagai  rasio  jumlah  jam  standar  yang  dipakai  untuk memproduksi  terhadap  jumlah  jam  yang  terpakai  untuk berkerja.
𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖 = !"#$%& !%# ()%*+%, -%*. +/0%1%/ "*)"1 #2#0,3+"1(/
!"#$%& !%# )2,0%1%/ "*)"1 4212,!% 𝑥100% (6)
h. Kapasitas yang dibutuhkan Rumus kapasitas yang dibutuhkan,yaitu:
𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑑𝑖𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑘𝑎𝑛 = ∑ -./01 23 4 567.  9 :.;<.= >?
(7)
2. Rough Cut Capacity Planning (RCCP)
RCCP  digunakan  untuk  membuat  keputusan  pada penyesuaian  kapasitas  serta  menghitung  kebutuhan  kapasitas secara  kasar  dan  membandingkannya  dengan  kapasitas  yang tersedia [8]. Berikut langkah-langkah dalam RCCP:
a. Memperoleh informasi tentang rencana produksi
b. Mengetahui Struktur Produk
c. Menghitung Standar Waktu Kerja
d. Menghitung kebutuhan sumber daya ( Bill of Resource ) e. Menghitung  kebutuhan  sumber  daya  spesifik  dan membuat laporan.
3. Software Lindo Software Lindo atau  ( Linear  Interaktive  Discrete Optimizer )  yang  merupakan software yang  digunakan  untuk mencari  penyelesaian  dari  masalah  pemrograman  linear  [11]. Prinsip  kerja software ini  adalah  memasukan  data,  dan menyelesaikan serta menaksirkan kebenaran, dan kelayakan data.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Selanjutnya pada tahap pengolahan data dilakukan dengan melakukan pendekatan berdasarkan prinsip perbaikan Theory of constraint (TOC).  Dalam  perbaikan  kapasitas  dengan menggunakan  TOC  didasarkan  pada  langkah-langkah  yang terdapat pada TOC, yaitu:

## A. Identify Of Constraint
Identifikasi constraint merupakan  Langkah  awal  yang terdapat  dalam the  five  focusing  steps .  Kegiatan  ini  berarti melakukan  identifikasi  terhadap  faktor  yang  membatasi  sebuah kinerja  sistem  terkait  dengan  pencapaian  sistem.  Berdasarkan pernyataan tersebut, dapat disimpulan bahwa kendala yang terjadi pada proses produksi di PT. MTI bersumber dari beberapa faktor yaitu  seperti  pasar  ( market ),  kapasitas  mesin  ( capacity ),  politik ( politic ), bahan baku ( raw material ), permasalahan logistic, dan kesalahan dalam perencanaan produksi ( administrative ).

## B. Eksploit The Constraint
Eksploit the constraint merupakan kegiatan yang dilakukan untuk mengoptimalkan sumber daya yang ada sehingga kinerja dari constraint dapat lebih maksimal. Pada tahapan ini dilakukan dengan beberapa langkah yang diantaranya yaitu:
1. Pengukuran waktu kerja
Pengukuran  waktu  kerja  pada  dasarnya  merupakan  suatu usaha untuk menentukan lamanya waktu kerja yang dibutuhkan oleh seorang operator (yang sudah terlatih) untuk menyelesaikan suatu pekerjaan yang spesifik, pada tingkat kecepatan kerja yang
𝑇𝑇 =
TOTAL WAKTU YANG EFEKTIF PERMINTAAN AKTUAL YANG DIPERLUKAN
Jumlah Produksi Tipe 1𝐴
Total Produksi
normal,serta  dalam  lingkungan  kerja  yang  terbaik  pada  saat  itu [12].
Perhitungan  waktu  standar  setiap  stasiun  kerja  digunakan data  objektif  dari  operator  yang  diamati  serta  data allowance. Penentuan nilai terlebih dahulu dikelompokkan setiap operasi dari keseluruhan proses lantai produksi berdasarkan stasiun kerjanya.
a. Waktu Normal Perhitungan mempertimbangkan faktor penyesuaian objektif. WN= Waktu siklus x objektif             (8)
b. Waktu Standar
Perhitungan ini mempertimbangkan faktor kelonggaran
( allowance ). 𝑊𝐵 = 𝑊𝑁 𝑥 @??% @??%A%B776C.=DE (9)
Pada  perhitungan  waktu  standar  ini  dilakukan berdasarkan waktu siklus masing-masing produk pada setiap stasiun  kerja  yang  dilewatinya.  Dimana  hasil  dari perhitungan waktu standar dapat dilihat pada Tabel V dan Tabel VI.
T ABEL V W AKTU S TANDAR P ALLET 1A ( DETIK ) No Stasiun Kerja WS WN WB 1 Cutiing 1427 1655,32 1804,30 2 Drilling 461 543,98 625,58 3 Welding 3009 3550,62 4225,24 4 Finishing 1724 1982,60 2359,29 5 Assembling 520 618,80 705,43 6 Painting 2080 2350,40 2749,97 T ABEL VI W AKTU S TANDAR P ALLET 3A ( DETIK ) No Stasiun Kerja WS WN WB 1 Cutiing 1752 2032,32 2194,91 2 Drilling 482 568,76 648,39 3 Welding 2086 2461,48 2904,55 4 Finishing 1094 1258,10 1484,56 5 Assembling 1094 1258,10 1484,56 6 Painting 1800 2034,00 2420,46

## 2. Peramalan permintaan
Forecasting atau  peramalan  merupakan  sebuah  metode sebagai  alat  bantu  dalam  melakukan  suatu  perencanaan  yang efisien  dan  efektif  [7].    Peramalan  merupakan  suatu  kegiatan memperkirakan  atau  memprediksi  kejadian  dimasa  yang  akan datang  tentunya  dengan  bantuan  penyusunan  rencana  terlebih dahulu,  dimana  rencana  ini  dibuat  berdasarkan  kapasitas  dan kemampuan  permintaan/produksi  yang  telah  dilakukan  di perusahaan  [6].  Pada  tahapan  peramalan  ini  dilakukan  dengan menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing dengan menggunakan software POM-QM  pada  metode  ini  tidak dipengaruhi oleh trend maupun musim [13]. Hasil dari tahapan peramalan ini dapat dilihat pada Tabel VII.
T ABEL VII H ASIL FORCASTIN G Bulan Demand (y) Forecast Januari 126 Februari 100 126 Maret 165 113 April 80 139 Mei 135 109,5 Juni 140 122,25 Juli 130 131,12 Agustus 144 130,56 September 105 137,28 Oktober 151 121,14 November 215 136,07 Desember 123 175,53 TOTALS 1614 AVERAGE 134,5 Next Period Forecast 149,268

## 3. Menentukan stasiun kerja kendala
Dalam menentukan stasiun kerja kendala dilakukan dengan membandingkan  tingkat  kapasitas  tersedia  yang  dimiliki perusahaan  dengan  kapasitas  yang  dibutuhkan  dalam memproduksi produk. Pallet 1A dan Pallet 3A. Kapasitas yang tersedia pada PT MTI pada bulan November 2020 dapat dilihat pada Tabel VIII .
T ABEL VIII
K APASITAS T ERSEDIA ( DETIK ) Tanggal Hari Waktu Normal Waktu Lembur Kapasitas Tersedia 2 Senin 28800 0 25920 3 Selasa 28800 0 25920 4 Rabu 28800 0 25920 5 Kamis 28800 0 25920 6 Jumat 28800 0 25920 7 Sabtu 18000 0 16200 9 Senin 28800 0 25920 10 Selasa 28800 0 25920 11 Rabu 28800 0 25920 12 Kamis 28800 0 25920 13 Jumat 28800 0 25920 14 Sabtu 18000 0 16200 16 Senin 28800 0 25920 17 Selasa 28800 0 25920 18 Rabu 28800 0 25920 19 Kamis 28800 0 25920 20 Jumat 28800 0 25920 21 Sabtu 18000 0 16200 23 Senin 28800 0 25920 24 Selasa 28800 0 25920 25 Rabu 28800 0 25920 26 Kamis 28800 0 25920 27 Jumat 28800 0 25920 28 Sabtu 18000 0 16200 30 Senin 28800 0 25920
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  waktu  efektif  kerja. Waktu efektif kerja adalah jumlah waktu kerja formal karyawan dikurangi dengan allowance agar dapat menyelesaikan pekerjaan tepat waktu serta memaksimalkan waktu kerja guna mendapatkan hasil kerja yang cerdas, efisien dan hasil produktivitas yang lebih maksimal. Waktu efektif kerja dapat dilihat pada Tabel IX.

## OPTIMALISASI PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI DENGAN METODE THEORY OF CONSTRAINTS DAN ROUGH CUT CAPACITY PLANNING
T

## ABEL IX
W AKTU KERJA EFEKTIF ( DETIK ) Hari
Jam Kerja Normal Jam Kerja Lembur Jumlah Waktu Efektif Senin 28800 0 28800 25920 Selasa 28800 0 28800 25920 Rabu 28800 0 28800 25920 Kamis 28800 0 28800 25920 Jumat 28800 0 28800 25920 Sabtu 18000 0 18000 16200 Senin 28800 0 28800 25920 Selasa 28800 0 28800 25920 Rabu 28800 0 28800 25920 Kamis 28800 0 28800 25920 Jumat 28800 0 28800 25920 Sabtu 18000 0 18000 16200 Senin 28800 0 28800 25920 Selasa 28800 0 28800 25920 Rabu 28800 0 28800 25920 Kamis 28800 0 28800 25920 Jumat 28800 0 28800 25920 Sabtu 18000 0 18000 16200 Senin 28800 0 28800 25920 Selasa 28800 0 28800 25920 Rabu 28800 0 28800 25920 Kamis 28800 0 28800 25920 Jumat 28800 0 28800 25920 Sabtu 18000 0 18000 16200 Senin 28800 0 28800 25920 Total 676800 0 676800 609120
Berdasarkan  Tabel  IX,  diketahui  bahwa  total  waktu  kerja efektif selama 1 bulan adalah sebesar 609120 detik. Selanjutnya menghitung takt time, takt time adalah suatu kecepatan yang harus dicapai oleh lini  produksi.
(10)
Berdasarkan perhitungan diatas, dapat diketahui bahwa takt time atau waktu yang harus dipenuhi dan dicapai oleh PT MTI dalam proses pembuatan produk pallet sebesar 2833,12 detik/unit atau 47,22 menit/unit.
Langkah selanjutnya ini adalah mencari rasio produksi untuk mengetahui volume produksi harian pada masing-masing produk. Produk Pallet terbagi menjadi 2 produk yaitu Pallet 1A dan Pallet 3A. Jumlah unit masing-masing produk yang dihasilkan per bulan dapat dilihat pada perhitungan berikut. Rasio Produk Pallet type 1A = 130 Rasio Produk Pallet type 3A = 85
Rasio Produk Pallet type 1A =
= 0,60 Rasio Produk Pallet type 3A = = 0,46
Sehingga volume harian produk atau jumlah produk yang dihasilkan  selama  1  hari  kerja  dapat  dilihat  pada  Tabel  X. Berdasarkan  Tabel  X  dapat  diketahui  bahwa  jumlah  unit
yang dihasilkan selama 1 hari kerja yaitu sebesar 6-9 unit produk yang dapat dihasilkan.
T ABEL X

## V OLUME HARIAN PRODU
K Hari Waktu Efektif Volume Produksi Harian Pallet 1A Pallet 3A Senin 25920 9 6 4 Selasa 25920 9 6 4 Rabu 25920 9 6 4 Kamis 25920 9 6 4 Jumat 25920 9 6 4 Sabtu 16200 6 3 2 Senin 25920 9 6 4 Selasa 25920 9 6 4 Rabu 25920 9 6 4 Kamis 25920 9 6 4 Jumat 25920 9 6 4 Sabtu 16200 6 3 2 Senin 25920 9 6 4 Selasa 25920 9 6 4 Rabu 25920 9 6 4 Kamis 25920 9 6 4 Jumat 25920 9 6 4 Sabtu 16200 6 3 2 Senin 25920 9 6 4 Selasa 25920 9 6 4 Rabu 25920 9 6 4 Kamis 25920 9 6 4 Jumat 25920 9 6 4 Sabtu 16200 6 3 2 Senin 25920 9 6 4 Total 609120 215 130 85
Berikutnya  adalah  menghitung  tingkat  kebutuhan kapasitas  stasiun  kerja  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  XI. Berdasarkan  Tabel  XI  dapat  diketahui  bahwa  stasiun  kerja Welding mengalami  kekurangan  kapasitas  dengan  presentasi utilisasi yang dimiliki sebesar 143% yang dapat dikatakan bahwa stasiun kerja Welding mengalami kendala ( Bottleneck ) .

## C. Subordinate Everything Else
Subordinate  Everything  Else merupakan  tahapan  untuk mengelola  sumber  daya non-constraint berdasarkan constraint yang telah diidentifikasi pada tahapan sebelumnya agar sumber daya yang mengalami kendala, dalam hal ini stasiun kerja welding
T ABEL XI P ERHITUNGAN KEBUTUHAN KAPASITA S No Stasiun Kerja Kapasi -tas di butuh- kan (jam) Kapasi- tas Tersedia (jam) Kurang/ Lebih Kapasit as Util- isasi (%) Ketera- ngan 1 Cutting 116,9 169,2 52,22 69 OK 2 Drilling 37,9 169,2 131,30 22 OK 3 Welding 241,6 169,2 -72,40 143 Bottle- neck 4 Finishinh 115,1 169,2 54,07 68 OK 5 Painting 149,8 169,2 19,40 89 OK 6 Assembly 79,1 169,2 90,09 47 OK
130 215 85 215
𝑇𝑇 = TOTAL WAKTU YANG EFEKTIF PERMINTAAN AKTUAL YANG DIPERLUKAN
𝑇𝑇 = 609120
215 𝑇𝑇 =  2833,12 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘/𝑢𝑛𝑖𝑡
dapat diutilisasi seoptimal mungkin. Pada tahapan ini dilakukan perhitungan buffer time dan lead time pada masing-masing stasiun kerja non-constraint. Rekapitulasi perhitungan buffer time dan lead time sebelum dan sesudah stasiun kerja kendala dapat dilihat pada Tabel XII.
T ABEL XII K EBUTUHAN BUFFER TIME ( JAM ) No Stasiun Kerja Lead Time Buffer Time Total Buffer Time (Jam) Sebelum SK Kendala 1 Cutting 0,46 2,86 5,72 2 Drilling 0,46 2,86 SK Kendala Setelah SK Kendala 3 Finishing 0,26 1,68 4,72 4 Assembly 0,19 1,16 5 Painting 0,3 1,88
Dari Tabel XII dapat diketahui bahwa total buffer time yang dibutuhkan sebelum stasiun kerja kendala adalah sebesar 5,72 jam, dan setelah stasiun kerja kendala adalah sebesar 4,72 jam. Setelah mendapatkan  hasil buffer  time dan lead  time yang  diperlukan, selanjutnya  membuat  alur  pada  proses  kedalam  bentuk drum buffer rope yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  ketahui  bahwa  terjadi bottleneck pada stasiun kerja ke 3 welding. Stasiun kerja welding mengalami bottleneck yang mengakibatkan penumpukan produk. Oleh  karenanya  untuk  meminimalisir  terjadinya  penumpukan diberi buffer time atau waktu jeda pada stasiun kerja sebelum dan sesudah  stasiun  kerja  kendala.  Dan  melakukan  umpan  balik informasi di setiap stasiun kerja sehingga aliran stasiun kerja dapat terus berjalan sampai selesai.

## D. Elevate The Constraint
Pada  tahap Elevate  The  Constraint dilakukan  proses improvement dengan mengoptimalkan kapasitas melalui optimasi dengan menggunakan metode RCCP dan menggunakan software LINDO untuk  mengetahui  jumlah  kapasitas  optimum  yang mampu dilakukan perusahaan. RCCP digunakan untuk membuat keputusan  pada  penyesuaian  kapasitas  serta  menghitung kebutuhan kapasitas secara kasar dan membandingkannya dengan
kapasitas  yang  tersedia  [8]. Berikut  langkah-langkah  dalam menggunakan RCCP adalah sebagai berikut:
1. Mengetahui rencana produksi Data  produksi  pada  produk pallet  1A dan pallet  3A adalah data MPS yang ada pada Tabel I.
2. Mengetahui struktur produk
Struktur produk merupakan gambaran penyusun suatu produk  yang  terdiri  dari  beberapa  komponen  utama  pada produk struktur produk pada masing-masing produk dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Struktur produk
3. Menghitung Standar waktu kerja
Perhitungan standar waktu kerja atau SRH pada pembuatan produk pallet  1A dan pallet  3A didasarkan  pada Economic Production  Quantity (EPQ)  yang  telah  di  tetapkan  perusahaan. Rumus untuk enghitung SHR yaitu:
𝑆𝑅𝐻 =  𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑃𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 + FGHIJ KLIJM NOP (11)
Rekapitulasi perhitungan SRH pada produk pallet 1A dan pallet 3A dapat dilihat pada Tabel XIII. Dan selanjutnya dilakukan perhitungan kebutuhan SRH yang dapat dilihat pada Tabel XIV dengan rumus menghitung kebutuhan SRH, yaitu:
SRH per unit x Jumlah item komponen                        (12)
Keterangan 1. Cutting 2. Drilling 3. Welding 4. Finishing
5. Assembly
6. Painting 1 3 2 CCR
4 5 6
Buffer Time Back ward Scheduling Forward Scheduling Raw Material Customer Rope (Information Feedback) Raw Material Disatching Rope (Information)

## OPTIMALISASI PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI DENGAN METODE THEORY OF CONSTRAINTS DAN ROUGH CUT CAPACITY PLANNING

## T ABEL XIII
P ERHITUNGAN SRH
Item Operasi Waktu Set Up Waktu Proses EPQ SRH (Jam/Un it ) Pallet 1A Assembly 0 0,196 130 0,196 Painting 0,258 0,764 0,766 Pallet 3A Assembly 0 0,170 85 0,170 Painting 0,258 0,672 0,675 A Cutting 0,262 0,096 250 0,097 Drilling 0,196 0,040 0,040 Welding 0,198 0,243 0,244 Finishing 0,193 0,141 0,142 B Cutting 0,262 0,077 250 0,078 Drilling 0,196 0,028 0,028 Welding 0,198 0,203 0,204 Finishing 0,193 0,106 0,107 C Cutting 0,262 0,077 130 0,079 Drilling 0,196 0,040 0,041 Welding 0,198 0,282 0,284 Finishing 0,193 0,160 0,161 D Cutting 0,262 0,098 340 0,099 Drilling 0,196 0,039 0,039 Welding 0,198 0,807 0,807 Finishing 0,193 0,090 0,090 E Cutting 0,262 0,156 85 0,159 Drilling 0,196 0,040 0,042 Welding 0,198 0,282 0,284 Finishing 0,193 0,160 0,162 T ABEL XIV K EBUTUHAN SRH Item Operasi Waktu Proses EPQ SRH (Jam/Unit ) Pallet 1A Assembly 0,196 130 0,196 Painting 0,764 0,766 Pallet 3A Assembly 0,170 85 0,170
Painting
0,672 0,675
A
Cutting 0,096 250 0,097 Drilling 0,040 0,040 Welding 0,243 0,244 Finishing 0,141 0,142 B Cutting 0,077 250 0,078 Drilling 0,028 0,028 Welding 0,203 0,204 Finishing 0,106 0,107 C Cutting 0,077 130 0,079 Drilling 0,040 0,041 Welding 0,282 0,284 Finishing 0,160 0,161
Item Operasi Waktu Proses EPQ SRH (Jam/Unit ) D Cutting 0,098 340 0,099 Drilling 0,039 0,039 Welding 0,807 0,807 Finishing 0,090 0,090 E Cutting 0,156 85 0,159 Drilling 0,040 0,042 Welding 0,282 0,284 Finishing 0,160 0,162
4. Menghitung Bill of Resource Bill Of Resource menggambarkan kebutuhan sumber daya atau kebutuhan tenaga kerja yang diperlukan untuk menyelesaikan produk. Kebutuhan bill of resource pada pembuatan produk pallet 1A dan pallet 3A dapat dilihat pada Tabel XV.
T ABEL XV B ILL OF RESOURC E Stasiun Kerja
Kebuthan Sumber Daya ( Bill Of Resource ) Pallet 1A Pallet 3A Cutting 0,43 0,56 Drilling 0,18 0,20 Welding 1,18 3,51 Finishing 0,66 0,52 Assembly 0,77 0,17 Painting 0,77 0,68 Total 3,98 5,64

## 5. Kebutuhan total kapasitas
Data  yang  didapatkan  dari  kebutuhan  kapasitas  mesin berdasarkan  analisis  RCCP  dapat  dilihat  pada  Tabel  XVI  pada tabel  kapasitas  yang  dibutuhkan.  Pada  tabel  tersebut  dijelaskan kebutuhan  kapasitas  mesin  yang  dibutuhkan  perusahaan  untuk melakukan  proses  produksi  pada  bulan  Januari  hingga  bulan Desember.
Selanjutnya  hasil  yang  didapat  pada  kebutuhan  total kapasitas berdasarkan analisis RCCP akan dilakukan optimalisasi menggunakan software LINDO,  dimana  penggunaan software LINDO ini  untuk  mengetahui  dan  menguji  perbaikan  yang dilakukan  sudah  optimal  atau  belum.  Berdasarkan  Tabel  XVI, minimum  ketersediaan  kapasitas  yang  dibutuhkan  adalah  pada bulan Desember dengan kapasitas yang dibutuhkan pada stasiun

## T ABEL XVI
K APASITAS YANG DIBUTUHKA
N
Stasiun Kerja Kapasitas yang dibutuhkan (Jam) Rata- rata Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des Cutting 70,85 52,03 53,35 64,22 56,46 59,0 68,5 60,37 65,7 61,2 63,10 87,7 63,56 Drilling 27,43 20,55 20,87 25,15 21,82 22,5 26,4 23,54 25,4 23,6 24,42 33,9 24,65 Welding 323,8 212,5 230,1 275,8 260,4 287 321 265,2 303 281, 288,6 400 287,6 Finishing 87,45 68,46 68,16 82,25 69,30 69,9 83,2 76,31 80,6 75,3 77,85 108 78,95 Assembly 73,06 64,14 60,73 73,58 57,24 53, 67,7 66,68 66,4 62,5 64,98 90,9 66,76 Painting 105,9 81,84 81,98 98,87 84,04 85,4 101 91,97 97,7 91,3 94,31 131 95,50
kerja cutting sebesar 87,75, stasiun kerja drilling sebesar 33,99, stasiun kerja welding sebesar 400,13, stasiun kerja finishing sebesar 108,5,  stasiun  kerja assembly sebesar  90,92,  dan  stasiun  kerja painting sebesar  131,38.  Kebutuhan  setiap  proses  pembuatan produk dapat dilihat pada Tabel XVII.
T ABEL XVII K EBUTUHAN SETIAP PROSES PEMBUATAN PRODU
K Proses Produk SRH Produk (Jam/Unit) Minimum Ketersediaan Pallet 1A Pallrt 3A Cutting 0,43 0,56 87,75 Drilling 0,18 0,20 33,99 Welding 1,18 3,51 400,13 Finishing 0,66 0,52 108,50 Assembly 0,77 0,17 90,92 Painting 0,77 0,68 131,38
Permasalahan  pada  perusahaan  adalah  kapasitas  stasiun kerja  yang  belum  optimal.  Maka  dari  itu  dilakukan  analisa menggunakan software LINDO.  Dalam  penggunaan software LINDO didasarkan pada program linear sehingga input data pada software dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 Input data
Setelah melakukan penginputan data, kemudian dilakukan running program  dengan  meng-klik  tombol solve dan menghasilkan output pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5 Hasil output software LINDO

## Gambar 6 Lindo solver status
Pada  Gambar  5  dapat  dilihat  hasil output  sensibility yang ditunjukan sebagai berikut.
a. Objective Function Value
Nilai  yang  tertera  pada Objective  function  value merupakan hasil solusi optimal dari fungsi objektif. Dalam hal ini solusi optimal sudah tercapai pada x = 101,448 dan y = 79,89 sehingga Z= 215,35.

## b. Value dan Reduce Cost
Nilai  yang  tertera  pada value merupakan  nilai  yang optimal dan sudah layak dalam fungsi objektif. Value pada nilai x= 101 dan y=80. Pada nilai reduce cost menunjukan bahwa nilai x dan y bernilai 0. Hal ini menunjukan bahwa nilai  x  dan  y  sudah  optimal  dan  tidak  perlu  ditambahkan kapasitas.
c. Slack or Surplus Value Nilai slack or surpluss menunjukan bahwa input (stasiun kerja)  ini  masih  menyisahkan  kapasitas  waktu  pada  saat strategi  produksi  yang  optimal.  Dimana  Nilai  slack  pada stasiun cutting adalah 0,612437, drilling adalah 0,249161, welding adalah 0, finishing 0, assembly 0,777231, painting 1.062068.
d. Dual Price
Dual  price menunjukan  kontribusi  keuntungan  bila kapasitas suatu input dinaikkan. Dari output yang dihasilkan diketahui nilai dual price terdapat pada mesin stasiun kerja welding dengan nilai -0,082208 dan stasiun kerja finishing sebesar -1,368174. Artinya bila kapasitas pada stasiun kerja dinaikan keuntungan kapasitas akan naik sebesar 0,082208 pada stasiun kerja welding dan 1,368174 pada stasiun kerja finishing .  Sedangkan  nilai dual  price pada  stasiun  kerja bernilai  0  mengindifikasikan  bahwa  meskipun  kapasitas dinaikan keuntungan tidak akan meningkat.
Berdasarkan  Gambar  6  dan  hasil  analisis sensitivity dapat disimpulkan  bahwa  perbaikan  kapasitas  stasiun  kerja  pada  PT. MTI menggunakan RCCP telah optimal berdasarkan analisis pada software LINDO dengan x= 101,44 dan y= 79,89. Atau dengan kata  lain,  kapasitas  berdasarkan  LINDO  sudah  optimal  dengan

## OPTIMALISASI PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI DENGAN METODE THEORY OF CONSTRAINTS DAN ROUGH CUT CAPACITY PLANNING
kapasitas  maksimal  yang  mampu  dikerjakan  sebesar  181unit produk pallet dengan rincian 101 unit pallet 1A, dan 80 unit pallet 3A.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pengolahan data dengan pendekatan TOC didapatkan  hasil  bahwa  total  waktu  efektif  kerja  yang dibutuhkan  selama  1  bulan  sebanyak  169,2  jam.  Dimana setelah  dilakukan  perhitungan  kebutuhan  kapasitas  stasiun kerja  didapatkan  hasil  utilisasi  pada  stasiun  kerja cutting sebesar 69%, SK drilling sebesar 22%, SK welding sebesar 143%, SK finishing sebesar 68%, SK assembly sebesar 47%, dan  SK painting sebesar  89%.  Dimana  dari  hasil  utilisasi pada  masing-masing  stasiun  kerja  tersebut  dinyatakan bahwa  stasiun  kerja  yang  mengalami  kendala  atau bottleneck adalah stasiun kerja welding .
Pada  Stasiun  kerja  terkendala  ( bottleneck )  yakni stasiun  kerja Welding didapatkan  total buffer  time yang dibutuhkan  sebelum  stasiun  kerja  terkendala  sebesar  5,72 jam, dan setelah stasiun kerja terkendala sebesar 4,72 jam. Dimana pada Analisa drum buffer rope dinyatakan bahwa Stasiun non-contrain ber-operasi hanya jika diminta stasiun kendala dan ritme ( drum ) produksi ditentukan oleh stasiun kendala. Besar pemberian buffer pada stasiun kerja kendala adalah  sebesar  5,22  jam  untuk  sebelum  stasiun  kerja Kendala dan 4,97 jam untuk setelah stasiun kerja kendala.
Berdasarkan  pengolahan  data  dengan  menggunakan RCCP, didapatkan hasil total kebutuhan sumber daya atau kapasitas pada seluruh stasiun kerja sebesar 3,98 jam untuk 1 unit pallet 1A, dan 5,64 jam untuk 1 unit pallet 3A , dan didapatkan  kebutuhan  kapasitas  optimal  yang  dihasilkan yaitu pada SK Cutting sebesar 87,75 jam, pada SK Drilling sebesar  24,65  jam,  pada  SK Welding sebesar  400,13  jam, pada SK Finishing sebesar 108,50 jam, pada SK Assembly sebesar  90,92  jam,  dan  pada  SK Painting sebesar  131,38 jam.  Dimana  setelah  dilakukan  optimalisasi  hasil  dengan software LINDO  didapatkan  hasil  optimal  kapasitas maksimal  yang  mampu  dihasilkan  oleh  PT  MTI  adalah sebanyak 181 Unit dengan pembagian 101 Unit untuk Pallet 1A,  dan  80  unit  untuk  Pallet  3A.  dan  berdasarkan perbandingan MPS terbesar dengan hasil kapasitas optimal yang  dihasilkan  dengan  RCCP  dan  software  LINDO dinyatakan bahwa kapasitas yang dimiliki oleh perusahaan belum  cukup  untuk  memenuhi  permintaan  terbesar  pada MPS yakni pada bulan November.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1],  didapatkan hasil  bahwa  kapasitas  produksi  pada  proses curring tidak terpenuhi sehingga perusahaan disarankan untuk melakukan penambahan  mesin  supaya  kapasitas  dan  produk  yang dihasilkan memenuhi permintaan konsumen.
Berdasarkan  pada  hasil  yang  didapat  pada  penelitian ini dan berdasarkan penelitian terdahulu, perusahaan perlu melakukan penambahan kapasitas dengan menambah waktu jam  kerja  lembur,  atau  dengan  menambah  beberapa  unit
mesin dan tenaga kerja untuk pengoptimalan stasiun kerja terkendala pada stasiun kerja welding .

## DAFTAR RUJUKAN
[1]  T. P. Adhiana, I. Prakoso, dan N. Pangestika, “Evaluasi Kapasitas Produksi Ban Menggunakan Metode RCCP Dengan Pendekatan Bola,” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 6, no. 1, hal. 11–17, 2020.
[2]  D.  Rahmawati,  P.  Puryani,  dan  E.  Nursubiyantoro, “Optimalisasi  Kapasitas  Stasiun  Kerja  Dengan Penerapan Theory of Constraints (Toc),” Opsi , vol. 12, no. 1, hal. 12, 2019, doi: 10.31315/opsi.v12i1.2828.
[3]  I.  Siregar,  “Application  of  Theory  of  Constraints  in Bottleneck  Work  Stations  Optimization,” J.  Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1339,  hal.  1–4,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012024.
[4]  Z. T. Şimşit, N. S. Günay, dan Ö. Vayvay, “Theory of Constraints:  A  Literature  Review,” Procedia  -  Soc. Behav. Sci. , vol. 150, no. 231, hal. 930–936, 2014, doi: 10.1016/j.sbspro.2014.09.104.
[5]  Z.  F.  Hunusalela,  “Usulan  Penjadwalan  Produksi Dengan  Menggunakan  Theory  of  Constraint  Pada Bagian  Welding  Rear  Body  PT  Krama  Yudha  Ratu Motor,” Fakt. Exacta , vol. 6, no. 1, hal. 70–86, 2013.
[6]  M.  Zakaria,  Syukriah,  dan  R.  A.  Selvia,  “Metode Rough  Cut  Capacity  Planning  Di  Pt  Wijaya  Karya Beton,” Ind. Eng. J. , vol. 10, no. 1, 2021.
[7]  D.  D.  Saputra,  “Usulan  Penerapan  Theory  of constraints Guna Mengoptimalkan Kapasitas Produksi Pada PT XYZ,” Sci. J. Ind. Eng. , vol. 1, no. 2, hal. 7– 11, 2020.
[8]  V.  Gazperz, Production  Planning  and  Inventory Control . Jakarta: PT SUN, 20M.
[9]  N.  O.  Umesh  Nagarkatte, Theory  of  Constraints : Creative  Problem  Solving .  Boca  Raton:  Taylor  & Francis Group, 2018.
[10]  A.  Y.  Nasution,  S.  Yulianto,  dan  N.  Ikhsan, “Implementasi  Metode  Quality  Control  Circle  untuk Peningkatan Kapasitas Produksi Propeller Shaft di PT XYZ,” J.  Mesin  Teknol. ,  vol.  12,  no.  1,  hal.  33–39, 2018.
[11]  R. Zulmaulida dan E. Saputra, “Pengembangan Bahan Ajar  Program  Linear  Berbantuan  Lindo  Software,” Infin.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  hal.  189,  2014,  doi: 10.22460/infinity.v3i2.63.
[12]  C.  Erliana, Analisa  dan  Pengukuran  Waktu  Kerja . Aceh: Fakultas Teknik Malikussaleh, 2015.
[13]  R.  A.  Maulana,  D.  Herwanto,  dan  K.  Kusnadi, “Analisis  Perencanaan  Persediaan  Suku  Cadang dengan Metode ABC dan Metode Min-Max di Bagian Fields Service Engineer PT. Merck Chemicals and Life Science,” Barometer , vol. 6, no. 1, hal. 295–300, 2021, doi: 10.35261/barometer.v6i1.4480.