## Perancangan Penjadwalan Produksi untuk Mengoptimalkan Target Waktu Produksi pada IKM FBS
Nunung Nurhasanah 1* , Widya Nurcahayanti Tanjung 2 , Annura Minar Gayatri 3 , Dimas Ayu Mardhika 4 , Qilla Aulia Suri 5 , Riri Safitri 6 , Arif Supriyanto 7
1 ,2,3,4,5 Program Studi Teknik Industri Universitas Al Azhar Indonesia
6,7 Program Studi Teknik Informatika Universitas Al Azhar Indonesia Komplek Masjid Agung Al Azhar, Jakarta 12110
1* nunungnurhasanah@uai.ac.id

## (Makalah: Diterima Maret 2018, dipublikasikan Juli 2018)
Intisari — IKM FBS merupakan industri yang bergerak di bidang pakaian jadi. Industri ini merupakan industri yang telah berdiri cukup lama. Namun,  masih terdapat kekurangan dalam pencapaian target. Berdasarkan hal tersebut diperlukan optimalisasi dalam  mencapai target waktu produksi. Optimalisasi waktu produksi dilakukan dengan simulasi trial and error. Penelitian ini dimulai dari penetapan waktu baku, mengidentifikasi waktu mesin yang overtime, melakukan optimasi penjadwalan produksi kondisi awal dengan n Task m Processor dan Lang’s Algorithm, kemudian melakukan perancangan penjadwalan produksi dengan simulasi trial and error pada CMT A dan CMT B. Hasil dari penelitian ini untuk mengoptimalkan waktu kerja yang tersedia yaitu selama 4 hari,  CMT A berdasarkan data histori perlu melakukan  subkontrak  sebanyak  3  orang,  dengan  cost  sebesar  Rp.432.000.  Sedangkan  berdasarkan  hasil  forecast  perlu  melakukan subkontrak sebanyak 5 orang, dengan cost sebesar Rp.628.000. CMT B berdasarkan data histori perlu melakukan subkontrak sebanyak 6 orang dengan cost sebesar Rp.624.000, sedangkan berdasarkan hasil forecast perlu melakukan subkontrak sebanyak 22 orang dengan cost sebesar  Rp.3.876.000.  Kapasitas  produksi  baku  bagi  CMT  A  yaitu  sebesar  168  pieces  dengan  cara  kerja  parallel,  jika  seri  maka  dapat memproduksi sebesar 216 pieces. Untuk CMT B yaitu sebesar 720 pieces dalam waktu 4 hari, jika 6 hari sebesar 1080 pieces.
Kata kunci — penjadwalan, waktu baku, lang’s algorithm, n task m processor, forecast, simulasi.
Abstract — SME FBS is an industry engaged in the field of apparel. This industry is an industry that has been established for a long time. However, there are still shortcomings in the achievement of targets. Based on the above, optimization is needed in achieving the production time target. Optimization of production time is done by trial and error simulation. This research starts from the determination of standard time, identifies overtime machine time, optimizes initial production schedule scheduling with n Task m Processor and Lang's Algorithm, then  design  production  scheduling  with  trial  and  error  simulation  on  CMT  A  and  CMT  B.  Results  from  this  research  to  optimize  the available work time for 4 days, CMT A based on historical data need to subcontract as many as 3 people, with cost of Rp.432.000. While based  on  forecast  results  need  to  subcontract  as  many  as  5  people,  with  cost  of  Rp.628.000.  CMT  B  based  on  history  data  need  to  do subcontract as much 6 people with cost equal to Rp.624.000, while based on forecast result need to do subcontract as much 22 people with cost equal to Rp.3.876.000. Standard production capacity for CMT A is 168 pieces with parallel work, if series can produce 216 pieces. For CMT B that is 720 pieces within 4 days, if 6 days is 1080 pieces.
Keywords— scheduling, standard time, lang's algorithm, task m processor, forecast, simulation

## I. P ENDAHULUAN
Penjadwalan  produksi  merupakan  salah  satu  faktor  yang berperan  penting  dalam  kegiatan  produksi  suatu  industri. Penjadwalan  diartikan  sebagai  suatu  petunjuk  atau  indikasi apa  saja  yang  harus  dilakukan,  dengan  siapa,  dan  dengan peralatan  apa  untuk  menyelesaikan  suatu  pekerjaan  pada waktu  tertentu  [1].  Dilihat  dari  kegunaan  serta  manfaatnya dalam  sebuah  industri,  penjadwalan  dapat  menentukan kualitas  sistem  dan  metode  kerja  di  dalam  industri.  Industri
yang  baik  sudah  pasti  memiliki  penjadwalan  yang  terencana dan  tersusun  dengan  baik  sehingga  penjadwalan  dapat dijadikan  sebagai  indikator  untuk  melihat  apakah  industri tersebut telah menjalankan sebuah sistem kerja yang baik.
Penelitian  ini  dilakukan  pada  Industri  Kecil  Menengah (IKM) FBS yang bergerak di bidang pakaian jadi. IKM FBS memiliki  13 Cut , Make , and  Trim (CMT)  yang  tersebar  di beberapa  desa  yang  terletak  di  daerah  Sukabumi.  CMT merupakan  singkatan  dari Cut (proses  pemotongan), Make (proses pembuatan  baju) and  Trim (proses  merapikan  dan
pengepakan).  Setiap  CMT  memiliki  jumlah  operator  yang berbeda-beda.  Peneliti  menggunakan  CMT  A  dan  CMT  B dalam melakukan penelitian, karena CMT A memiliki jumlah operator yang paling sedikit (4 operator) dan CMT B memiliki jumlah  operator  yang  paling  banyak  (12  operator)  di  antara CMT-CMT yang lain.
Berdasarkan  dari  latar  belakang  permasalahan  ini,  IKM FBS harus memiliki penjadwalan dengan waktu produksi serta jumlah  tenaga  kerja  yang  optimal.  Untuk  merancang penjadwalan  produksi  tersebut,  digunakan Critical  Path Method ( CPM) untuk  mengetahui  waktu penyelesaian setiap kegiatan  atau  aktivitas  pada  proses  produksi  dan    metode Lang’s Algorithm untuk menganalisis optimalitas penggunaan tenaga  kerja  di  IKM  FBS.  Penggunaan  metode  tersebut bertujuan  agar  penjadwalan  produksi  yang  dirancang  dapat mencapai  target  waktu  produksi  sesuai  dengan  yang  sudah direncanakan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Tahap  pertama  yang  dilakukan  dalam  melakukan penelitian  ini  adalah  mencari  sumber  informasi  yang erhubungan  dengan  tema  penelitian.  Beberapa  sumber informasi  yang  digunakan  yaitu text  book ,  jurnal  penelitian, artikel ilmiah, dan beberapa informasi dari situs internet.
Penelitian terdahulu yang disitasi pada penelitian ini terdiri dari 2 artikel. Artikel pertama adalah publikasi Harimansyah [2]  dengan  judul “Designing  Production  Scheduling  with Fuzzy PERT to Solve Resource Constraints Through Lang’s Algorithm ”.  Pada  penelitian  tersebut  menunjukkan  hasil bahwa dengan menggunakan metode Fuzzy PERT , total waktu proses produksi dapat berkurang. Kedua adalah Saraswati [3] dengan  judul “Increase  of Efficiency of Workstation Design through  Production  Scheduling  for  Moslem  Clothes  in  SME “XYZ”. Pada  penelitian  tersebut  menunjukkan  hasil  bahwa metode  yang  paling  optimal  untuk  menyeimbangkan  lini produksi adalah dengan Metode Mirror .
Selanjutnya dilakukan observasi, yaitu wawancara kepada beberapa pekerja yang bekerja di IKM FBS. Setelah dilakukan observasi,  maka  proses  selanjutnya  mencari  permasalahan yang sedang dihadapi oleh IKM FBS, khususnya pada bagian penjadwalan  produksi.  Kemudian  membuat  perumusan masalah yang akan dibahas didalam penelitian ini. Setelah itu dilakukan  pengumpulan  data  untuk  diolah  dengan  metode- metode  yang  digunakan  peneliti  agar  mendapatkan kesimpulan dari penelitian ini.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Proses Produksi
Pada proses pembuatan kemeja di IKM FBS, terdapat 12 elemen kerja pada CMT A dan B  yang merupakan proses awal hingga proses akhir.
T ABEL I
E LEMEN K ERJA PADA CMT A DAN B

## B. Perhitungan Waktu Baku
Pada  perhitungan  waktu  baku,  langkah  pertama  adalah melakukan uji kecukupan data. Input data pada uji kecukupan data  adalah  waktu  proses  pada  tiap-tiap  elemen  kerja. Pengukuran diambil sebanyak 30 kali.
T ABEL II R EKAPITULASI U JI K ECUKUPAN D ATA PADA CMT A DAN B
Data  dianggap  cukup  apabila  N  lebih  besar  daripada  N hasil perhitungan. Pada Uji kecukupan di atas, Semua elemen kerja memiliki N yang lebih besar bila dibandingkan dengan N hasil perhitungan. Hal ini membuktikan bahwa berdasarkan uji kecukupan data, semua data cukup dan bisa dilakukan ke perhitungan berikutnya. Langkah berikutnya adalah melakukan uji keseragaman data. Data yang digunakan sama seperti  pada  uji  kecukupan  data.  Pengukuran  dilakukan sebanyak 30 kali. Pada uji keseragaman data ini, peneliti akan mencari  nilai  batas  kontrol  atas  dan  batas  kontrol  bawah dengan  maksud  melihat  apakah  data  berada  dalam  batas kontrol. Bila dilihat pada Tabel 3, data tersebut masih berada dalam batas kontrol atas dan batas kontrol bawah. Maka dari itu,  dapat  dikatakan  seragam.  Setelah  uji  kecukupan  dan keseragaman  dilakukan,  berikutnya  adalah  mencari  waktu siklus.  Waktu  siklus  merupakan  rata-rata  waktu  dari  hasil pengukuran  yang  diambil  sebanyak  30  kali  pengukuran  dan diambil secara langsung di lapangan menggunakan stopwatch .
T ABEL III R EKAPITULASI U JI K ESERAGAMAN D ATA CMT A DAN B T ABEL IV W AKTU S IKLUS CMT A DAN B
Langkah berikutnya adalah mencari waktu normal. Dalam mencari  waktu  normal,  faktor  penyesuaian  menjadi  bagian dari perhitungan. Faktor penyesuaian yang digunakan adalah Westinghouse  System. Faktor-faktor  yang  diperhitungkan dalam  perhitungan  faktor  penyesuaian  adalah  faktor skill , faktor effort, faktor condition dan faktor consistency. Faktor- faktor  tersebut  diberi  nilai  lalu  dijumlah  sehingga  menjadi rating  factor. Berikut  ini  adalah  Tabel  5  yang  menyajikan waktu normal pada penelitian ini.
T ABEL V
W AKTU N ORMAL PADA CMT A DAN B 1 Jahit Kantong 162.40 157 151.15 146 139.90 Seragam 2 Jahit Bagian Depan&Belakang 136.78 133 126.33 122 115.87 Seragam 3 Pengobrasan 113.52 109 101.01 92 88.50 Seragam 4 Merapikan Hasil Obras 88.36 88 75.70 68 63.04 Seragam 5 Jahit Lengan 327.09 321 311.99 301 296.90 Seragam 6 Pasang Manset 365.86 365 355.80 349 345.79 Seragam 7 Pengobrasan 93.49 88 79.17 70 64.85 Seragam 8 Merapikan Hasil Obras 78.65 72 64.23 52 49.81 Seragam 9 Jahit Lengan ke Badan 138.40 134 129.52 121 120.64 Seragam 10 Jahit Kerah 156.04 153 146.90 141 137.77 Seragam 11 Jahit Label 28.64 28 23.07 19 17.50 Seragam 12 Sum 140.01 139 129.97 123 119.94 Seragam 1 Jahit Lengan 380.54 378 372.54 368 364.54 Seragam 2 Pasang Manset 350.64 350 343.30 341 335.96 Seragam 3 Jahit Bagian Depan&Belakang 216.03 211 205.57 200 195.11 Seragam 4 Jahit Kantong 191.64 187 183.74 179 175.85 Seragam 5 Pengobrasan 143.08 139 136.57 132 130.05 Seragam 6 Merapikan Hasil Obras 113.54 109 104.44 100 95.35 Seragam 7 Jahit Kerah 115.14 110 106.17 101 97.19 Seragam 8 Jahit Label 28.78 28 23.11 20 17.43 Seragam 9 Jahit Lengan ke Badan 126.62 120 112.77 105 98.92 Seragam 10 Pengobrasan 172.27 169 163.50 158 154.74 Seragam 11 Merapikan Hasil Obras 124.06 120 113.29 107 102.52 Seragam 12 Sum 202.28 199 193.19 188 184.09 Seragam Elemen Kerja Nama Proses
BKA Data Terbesar CMT B Xbar Data Terkecil BKB Keterangan BKB Keterangan Data
Terkecil Nama Proses BKA Data Terbesar Xbar
CMT A Elemen Kerja 1 151.15 1 372.54 2 126.33 2 343.30 3 101.01 3 205.57 4 75.70 4 183.74 5 311.99 5 136.57 6 355.80 6 104.44 7 79.17 7 106.17 8 64.23 8 23.11 9 129.52 9 112.77 10 146.90 10 163.50 11 23.07 11 113.29
12
129.97
12 193.19 CMT A Elemen Kerja Waktu Siklus (Detik) Waktu Siklus (Detik) Elemen Kerja CMT B
CMT A CMT B Elemen Kerja Waktu Siklus (s) Rating Factor Waktu Normal (s) Elemen Kerja Waktu Siklus (s) Rating Factor Waktu Normal (s) 1 151.15 1.10 166.27 1 372.54 1.14 424.70 2 126.33 1.13 142.75 2 343.30 1.19 408.53 3 101.01 1.19 120.21 3 205.57 1.11 228.18 4 75.70 1.14 86.30 4 183.74 1.24 227.84 5 311.99 1.06 330.71 5 136.57 1.16 158.42 T ABEL V (L ANJUTAN ) W AKTU N ORMAL PADA CMT A DAN B
CMT A CMT B Elemen Kerja Waktu Siklus (s) Rating Factor Waktu Normal (s) Elemen Kerja Waktu Siklus (s) Rating Factor Waktu Normal (s) 6 355.82 1.13 402.08 6 104.44 1.11 115.93 7 79.17 1.13 89.46 7 106.17 1.13 119.97 8 64.23 1.14 73.22 8 23.11 1.04 24.03 9 129.52 1.17 151.54 9 112.77 1.14 128.56 10 146.90 1.11 163.06 10 163.50 1.14 186.39 11 23.07 1.16 26.76 11 113.29 1.07 121.22 12 129.97 1.14 148.17 12 193.19 1.19 229.89
Langkah terakhir yaitu menentukan nilai waktu baku. Nilai waktu baku dapat ditentukan dengan menambahkan faktor allowance didalamnya.
T ABEL VI
W AKTU B AKU PADA CMT A DAN B

## C. Theory of Constraint (TOC)
Setelah mendapat waktu baku dari masing-masing stasiun kerja,  dilakukan  perhitungan Theory  of  Constraint (TOC),
untuk  melihat  stasiun  kerja  mana  yang  menjadi  kendala (kendala  waktu  pemrosesan  yang  melebihi  kapasitas  waktu yang tersedia dalam memproduksi kemeja).
1 190
1 506
2 166 2 489 3 142 3 266 4 102 4 260 5 394 5 187 6 481 6 137 7 106 7 137 8 86 8 27 9 173 9 147 10 186 10 220 11 30 11 143
12 171 12 265 CMT B CMT A
Elemen Kerja Waktu Baku (s) Elemen Kerja Waktu Baku (s)
T ABEL VII P ERHITUNGAN TOC PADA CMT A
Berdasarkan  perhitungan  pada  Tabel  7  dan  8,  terlihat bahwa mesin jahit 2 dan mesin jahit 3 menjadi kendala karena melebihi waktu yang tersedia.
T ABEL VIII P ERHITUNGAN TOC PADA CMT B
Dari  hasil  perhitungan  TOC  pada  CMT  B,  dapat  dilihat bahwa  mesin  jahit  juga  menjadi  kendala  dikarenakan  waktu pengerjaan melebihi waktu kerja yang tersedia.

## D. Forecasting
T ABEL IX P ERAMALAN PADA CMT A DAN B
Dapat  dilihat  pada  Tabel  9,  bahwa  metode  yang  dipilih untuk perhitungan selanjutnya adalah DES by Brown. Karena dengan  metode  DES  by  Brown  dihasilkan  nilai  MAPE terkecil.

## E. Penjadwalan pada CMT A
Berdasarkan data existing, jumlah PO tertinggi pada CMT A  yaitu  sebanyak  432 pieces .  Untuk  dapat  mencapai  target waktu produksi selama 4 hari, diajukan  usulan  seperti Tabel 10.
T ABEL X H ASIL P ERHITUNGAN U SULAN B ERDASARKAN H ISTORI PADA CMT A
Dapat dilihat pada Tabel 10, bahwa dengan menggunakan usulan  proses  produksi  secara  seri,  diketahui  CMT  A  dapat menyelesaikan target produksi dengan melakukan subkontrak sebanyak  3  orang,  dan cost yang  dikeluarkan  sebesar Rp.432.000.
Berdasarkan  hasil forecast ,  untuk  dapat  mencapai  waktu target produksi dilakukan perhitungan sebagai berikut:
Mesin Jahit 1 Mesin Jahit 2 Mesin Jahit 3 Mesin MH Kemeja FB 70000 289.0 1734.0 4335.0 2890.0 2312.0 Product Harga Market Potential per Week Capacity Requirement Mesin Jahit Mesin Obras Mesin MH Kemeja Kid Dream 70000 289.0 10100.4 1959.8 1347.9 Product Harga Market Potential per Week Capacity Requirement CMT B CMT A 0.88% 0.83% 3018 530 0.54% 1.05%
681
Nilai MAPE
Hasil Forecast Hasil Forecast Nilai MAPE -1207 Double Moving Average
(DMA)
Double Exponential
Smothing (DES by Brown)
USULAN EXISTING 4 hari (proses seri)
Target 432 Kekurangan 216 38 1 1 1 660 1 1 18 660 1 54 1 54 1320 2 108 2 108 1980 3 162 3 162 2640 4 216 4 216 jumla h mesin cost IDR 3,980,000.00 1 IDR 11,940,000.00 3 IDR 432,000.00 quantity subkontra k (orang) day quantity cost
1 1 1 IDR 2,000.00 3 time (min) operator day 3
T ABEL XI H ASIL P ERHITUNGAN U SULAN B ERDASARKAN F ORECAST PADA CMT A
Dari usulan tersebut,  yang dipilih adalah  yang jumlah cost nya paling kecil  yaitu  usulan dengan subkontrak sebanyak 5 orang dengan cost Rp.628.000.
T ABEL XII R EKAPITULASI K UANTITAS B ERDSARKAN C ARA
Tabel  12  merupakan  rekapitulasi  perhitungan  kuantitas dengan  jumlah  operator  yang  dimiliki  oleh  CMT  A berdasarkan cara kerjanya.

## F. Penjadwalan pada CMT B
Berdasarkan data existing, jumlah PO tertinggi pada CMT B  yaitu  sebanyak  1032 pieces .  Untuk  dapat  mencapai  target waktu produksi selama 4 hari, diajukan  usulan  seperti Tabel 13.
T ABEL XIII
H ASIL P ERHITUNGAN U SULAN B ERDASARKAN H ISTORI PADA CMT B

## USULAN FORECAST 4 hari (parallel)
Target 530
Kekurangan 362 16 1 660 42 660 1 42 1 108 1320 2 84 2 216 1980 3 126 3 324 2640 4 168 4 432 USULAN FORECAST 4 hari (seri) Target 530 Kekurangan 314
38 1
660 18 660 1 54 1 90 1320 2 108 2 180 1980 3 162 3 270 2640 4 216 4 360 cost jumlah mesin cost quantity day IDR 3,980,000.00 1 IDR 19,900,000.00 5 IDR 628,000.00 jumlah mesin cost 1 IDR 3,980,000.00 6 IDR 23,880,000.00 time (min) operator day
cost quantity 4 1 1 1 1 IDR 2,000.00 day quantity 6 IDR 724,000.00 1 1 1 IDR 2,000.00
3 subkontrak (orang) quantity day operator time (min) 4 1 1 5 subkontrak (orang)
Berdasarkan hasil forecast , jumlah produksi  yang harus diselesaikan oleh CMT  B  yaitu  sebanyak 3018 pieces . Berikut adalah perhitungan proses produksi pada CMT B berdasarkan hasil forecast :
T ABEL XIV
H ASIL P ERHITUNGAN U SULAN B ERDASARKAN F ORECAST PADA CMT B
Dari usulan tersebut, yang dipilih adalah yang jumlah cost nya paling kecil yaitu usulan dengan subkontrak sebanyak 22 orang dengan cost sebesar Rp.3.876.000.
Berikut  ini  adalah  rekapitulasi  perhitungan  kuantitas dengan  jumlah  operator  yang  dimiliki  oleh  CMT  A berdasarkan cara kerjanya:
T ABEL XV R EKAPITULASI U SULAN B ERDASARKAN W AKTU T ARGET P RODUKSI

## IV. K ESIMPULAN
Untuk  mengoptimalkan  waktu  kerja  yang  tersedia  yaitu selama  4  hari,  CMT  A  dapat  menyelesaikan  target  produksi sebesar  432 pieces (berdasarkan  data  historis)  dengan melakukan  subkontrak  sebanyak  3  orang,  dengan  total cost yang dikeluarkan sebesar Rp.432.000. Sedangkan berdasarkan hasil forecast dengan  target  sebesar  530 pieces ,  dengan melakukan  subkontrak  sebanyak  5  orang.  Total cost yang dikeluarkan sebesar Rp.628.000.
Untuk  CMT  B  dapat  menyelesaikan  target  produksi sebesar  1032 pieces (berdasarkan  data  historis)  dengan melakukan  subkontrak  sebanyak  6  orang,  total cost yang dikeluarkan sebesar Rp.624.000. Sedangkan berdasarkan hasil
USULAN 4 hari Target 1032 Kekurangan 312 47 1 1 1 660 1 1 15 660 1 180 1 90 1320 2 360 2 180 1980 3 540 3 270 2640 4 720 4 360 IDR 3,980,000.00 1 6 IDR 23,880,000.00 quantity total cost 1 1 1 IDR 2,000.00 6 IDR 624,000.00
12
time (min) subkontrak (orang) operator day quantity day jumlah mesin biaya
USULAN 4 hari Target 3018 Kekurangan 2298
47 1 1 1
660 1 1 15 660 1 180 1 585 1320 2 360 2 1170 1980 3 540 3 1755 2640 4 720 4 2340 USULAN 6 hari Target 3018 Kekurangan 1938 47 1 1 1
660 1 1 15 660 1 180 1 330 1320 2 360 2 660 1980 3 540 3 990 2640 4 720 4 1320 3300 5 900 5 1650 3960 6 1080
6 1980
IDR 87,560,000.00
12 1 1 IDR 3,980,000.00 1 IDR 2,000.00 day operator biaya jumlah mesin 22 1 total cost quantity day subkontrak (orang) quantity IDR 3,876,000.00 22 1 IDR 3,980,000.00 jumlah mesin biaya time (min) IDR 4,596,000.00 quantity subkontrak (orang) day quantity 1 total cost 39 IDR 155,220,000.00 day time (min) operator 1 1 IDR 2,000.00 12 39
Keterangan Usulan 4 hari Usulan 6 hari Subkontrak 39 orang 22 orang Cost Rp.4.596.000 Rp.3.876.000
forecast ,  jumlah  produksi  yang  harus  diselesaikan  dalam waktu  6  hari  sebesar  3018 pieces .  Dengan  melakukan subkontrak  sebanyak  22  orang,  total cost yang  dikeluarkan sebesar Rp.3.876.000.
Kapasitas  produksi  baku  untuk  CMT  A  yang  dapat diselesaikan  dalam  waktu  4  hari  yaitu  sebesar  168 pieces , dengan proses produksi seperti kondisi awal atau parallel . Jika proses  produksi  dilakukan  secara  seri,  maka  kapasitas produksi  sebesar  216 pieces . Untuk  CMT  B,  kapasitas produksi  baku  yang  dapat  diselesaikan  dalam  waktu  4  hari yaitu sebesar 720 pieces , jika 6 hari 1080 pieces.
R EFERENSI
[1] R.G.  Schroeder.  International  edition. Operation  Management Contemporary Concepts and Case . Boston: Irwin Mc Graw- Hil, 2000.
[2] N. Nurhasanah dan F.R. Harimansyah. D esigning Production Scheduling With  Fuzzy  PERT  to  Solve  Resource  Constraints  Through  Lang’s Algorithm. Proceeding  of  9 th International  Seminar  on  Industrial Engineering and Management, Padang. ISSN: 1978-774X, 2016.
[3] N.  Nurhasanah dan  L.  Saraswati. Increase  of  Efficiency of Workstation Design  Through  Production  Scheduling  for  Moslem  Clothes  in  SME “XYZ”. Proceeding  of  9 th International  Seminar  on  Industrial Engineering and Management, Bali . ISSN: 1978-774X, 2014.