## ANALISIS PERENCANAAN KAPASITAS DENGAN METODE POHON KEPUTUSAN & DIAGRAM LINEAR

## DI UMKM ANDIKA FARM
1 Winny Alna Marlina
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Andalas Email: 1 winnyalnamarlina@eb.unand.ac.id
2 Armijal
2 Fakultas Teknik, Universitas Andalas
Korespondensi author: 1 winnyalnamarlina@eb.unand.ac.id ========================================================================== Abstract : One micro, small, and medium enterprise (MSME) in the Payakumbuh City area is Andika Farm, which focuses on broiler chicken production. This MSME has distributed a lot of broiler chickens and is collaborating  with  other  parties  to  increase  its  production.  One  of  the  problems faced  by  Andika  Farm MSMEs is capacity planning, empty cages due to a shortage of seeds, disrupted distribution of chickens, and a lack of planning to meet needs. The research aims to help plan capacity by determining the amount of production, constraints that must be considered, optimal profits, and sensitivity values to the optimum solution achieved in MSMEs. This research was conducted using two methods: Linear Programming and Decision Trees. The results of optimizing cage profit 2 produce an EMV of IDR 104,500. Compared with cage 1, cage 2 has the best use of production factors. The quality of the seeds is greatly influenced by the cage's location, where production factors could be more efficient.
Keywords : Capacity Planning; Decision Tree; Linear Programming.
Abstrak  : Salah  satu  usaha  mikro  kecil  dan  menengah  (UMKM)  di  wilayah  Kota  Payakumbuh  adalah Andika Farm, yang berfokus pada produksi ayam potong. Umkm ini telah mendistribusikan banyak ayam pedaging dan bekerja sama dengan pihak lain untuk meningkatkan produksinya. Salah satu masalah yang dihadapi  oleh  UMKM  Andika  Farm  adalah  perencanaan  kapasitas,  kekosongan  kandang  karena kekurangan  bibit  pendistribusian  ayam  yang  terganggu,  dan  kurangnya  perencanaan  untuk  memenuhi kebutuhan. Tujuan penelitian adalah untuk membantu merencanakan kapasitas dengan menentukan jumlah produksi,  kendala  yang  harus  diperhatikan,  keuntungan  optimal,  dan  nilai  sensitivitas  terhadap  solusi optimum yang dicapai dalam UMKM. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan dua metode: Program Linear dan Pohon Keputusan. Hasil dari pengoptimalan keuntungan kandang 2 menghasilkan EMV sebesar Rp 104.500. Dibandingkan dengan kandang 1, kandang 2 memiliki penggunaan  faktor produksi terbaik. Kualitas  bibit  sangat  dipengaruhi  oleh  lokasi  kandang  yang  penggunaan  faktor  produksi  tidak  efisien tersebut.
Kata Kunci : Capacity Planning; Decision Tree; Linear Programming . ==========================================================================

## PENDAHULUAN
Ekonomi suatu negara sangat dipengaruhi oleh usaha mikro kecil dan menengah. Salah  satu  fungsi  UMKM  dalam  perekonomian  adalah  membantu  mengurangi  tingkat kemiskinan.  Banyak  negara,  termasuk  Indonesia,  telah  didorong  oleh  upaya  ini  untuk mengembangkan  UMKM.  Pembentukan  UMKM  ini  akan  mengurangi  angka pengangguran  di  Indonesia.  Selain  memiliki  dampak  secara  nasional,  UMKM  juga memiliki  dampak  di  daerah  perkotaan  dan  perdesaan.  Andika  Farm  adalah  salah  satu UMKM di Payakumbuh dan  Kabupaten Lima Puluh  Kota  yang  bekerja dalam industri ayam  potong.  Banyak  UMKM  ini  telah  mendistribusikan  ayam  pedaging.  Selain  itu, UMKM ini telah bekerja sama dengan pihak lain untuk meningkatkan output nya. Data berikut  menunjukkan  jumlah  ayam  pedaging  di  Payakumbuh,  menurut  Badan  Pusat Statistik Kota Payakumbuh (2022).
Tabel 1. Jumlah UMKM Pedaging di Kota Payakumbuh
Kecamatan Tahun 2018 2019 2020 Payakumbuh Barat 415000    454000    454000 Payakumbuh Selatan 821000    181500    181500 Payakumbuh Timur 168200    809000    816000 Payakumbuh Utara 335600    429500    429500 Lamposi Tigo Nagori 918000    941000    941000 (Sumber: BPS, 2022)
Berdasarkan  tabel  1.  didapatkan  bahwa  prospek  untuk  usaha  ternak  ayam pedaging  sangatlah  baik  dengan  jumlah  UMKM  yang  meningkat  dari  tahun  2018. Banyaknya UMKM itu membuat masyarakat lebih sejahtera akan kehidupannya, namun karena minimnya pengalaman dalam usaha membuat usaha ternak pedaging ayam jalani tidak seefisien yang seharusnya baik itu dalam menentukan jumlah produksi yang akan terjual dipasaran, waktu penjualan dan perawatan mesin pun masih sangat kurang. Dan juga  masih  banyak  UMKM  yang  belum  siap  mengelola  UMKM  sehingga  banyak manajemen  operasional  yang  belum  terlaksana  sebagaimana  mestinya.  Contohnya perencanaan kapasitas, jumlah produksi, strategi lokasi serta permasalahan lainnya. Hal ini  juga  di  alami  oleh  UMKM  Andika  Farm  yang  ada  di  Kabupaten  Limapuluh  Kota tepatnya di Kec. Mungka.
UMKM Andika Farm memiliki masalah jumlah kapasitas untuk setiap kandang, terjadinya kekosongan kandang akibat kekurangan bibit belum dipesan/terlalu sedikitnya persediaan,  pendistribusian  ayam  terganggu  karena  adanya  kendala  pada  saat pengantaran, belum adanya perencanaan kebutuhan, hanya berpedoman pada permintaan yang  ada.    Problem  program  linear  adalah  masalah  memaksimumkan  keuntungan  dan meminimumkan  biaya  (Windari,  2022).  Linear  programming  suatu  teknis  matematika yang dimaksudkan untuk memaksimalkan penggunaan sumber daya agar keputusan yang diambil  organisasi/perusahaan  dapat  mencapai  tujuan.  Penggunaan  metode  ini  akan memungkinkan  untuk  mengoptimalkan  penggunaan  kayu  yang  dipotong  untuk penggunaan pakan (Yutanesy, (2020).
Perencanaan  kapasitas  pada  UMKM  Andika  Farm,  apakah  sudah  optimal  dan sesuai  dengan  seharusnya  atau  belum.  Pohon  keputusan  dan  linear  programming merupakan alat yang tepat digunakan untuk UMKM tersebut. Karena pohon keputusan merupakan salah satu alat yang digunakan dalam pengambilan keputusan dari alternatif yang ada. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis hasil optimal untuk menentukan pemecahan masalah pakan ternak ayam yang bertujuan untuk memaksimumkan laba atau meminimumkan biaya sesuatu yang dibatasi oleh batasan-batasan tertentu.

## KAJIAN LITERATUR
Proses produksi adalah ide tentang proses pembuatan keluaran melalui ruang dan waktu  yang menghasilkan nilai tambah untuk fungsi tertentu. Produksi dibagi menjadi tiga bagian: cara, barang dan jasa yang dibentuk, nilai barang dan jasa yang dihasilkan, dan  distribusi  progresif  dan  dimensional  barang  dan  jasa  yang  dihasilkan.  Operasi berkapasitas tinggi dan beban seimbang yang lancar dijamin dalam stok. karena produksi memberikan  perlindungan.  Karena  biaya  fleksibilitas  inventaris  dan  hubungan  yang
tinggi, pendekatan mengubah preferensi pelanggan dengan waktu tunggu yang lama dan biaya  penyesuaian  yang  tinggi  tampaknya  terlalu  mahal  bagi  sebagian  besar  bisnis. Karena investasi dalam kelebihan kapasitas, modifikasi yang cepat dan fleksibel terjadi dalam perubahan permintaan. Karena biaya sumber daya slack yang dibutuhkan, rencana tindakan ini jarang menjadi pilihan yang layak untuk tetap bersaing. Masalah kapasitas jangka panjang dapat muncul dari ketidakstabilan antara kelebihan beban dan kemalasan yang dialami oleh setiap perusahaan. Masalah pertama yang dihadapi perusahaan adalah kemacetan, yang terjadi ketika kinerja tanggal jatuh tempo di bawah standar. Selain itu, biaya  yang  disebabkan  oleh  mengatasi  kelebihan  beban  yang  terlalu  tinggi  secara proporsional,  sumber  daya  yang  menganggur,  dan  keamanan  penjad.  Ketidakpastian dalam  manajemen  bahan  dapat  menyebabkan  masalah  manajemen  bahan.  Kurangnya bahan  yang  serius,  persediaan  yang  tinggi,  dan  kurangnya  mekanisme  adalah  semua masalah  yang  dialami  secara  bersamaan  sebagai  akibat  dari  nilai  tambah  total  dari mekanisme dan layanan yang diberikan oleh pengambilan (Afolalu, 2021).
Perencanaan  adalah  penentuan  tujuan  utama  organisasi  serta  cara-cara  untuk mencapai  tujuan  tersebut.  Perencanaan  kapasitas  bertujuan  untuk  mengurangi  biaya fasilitas produksi dengan menggabungkan elemen produksi sehingga keputusan tentang kapasitas  produksi,  faktor  ekonomi  dari  fasilitas  produksi  harus  dipertimbangkan, termasuk  efisiensi  dan  utilisasi.  Dalam  menentukan  kapasitas  dengan  jumlah  output tertinggi yang dapat dihasilkan suatu fasilitas produksi dalam jangka waktu tertentu atau didefinisikan  sebagai  tingkat  keluaran  dalam  periode  tertentu  dan  sebagai  kuantitas keluaran tertinggi yang mungkin dihasilkan (Syukriah, 2023).
Kapasitas produksi adalah volume atau jumlah produk yang dapat dihasilkan oleh fasilitas  produksi  atau  perusahaan  dengan  menggunakan  sumber  daya  yang  tersedia dalam waktu tertentu. Kapasitas produksi juga merupakan tingkat aktivitas maksimum yang dapat dicapai dengan sistem produksi yang tersedia (Bachtiar, A. (2018).
Pemrograman stokastik, juga disebut sebagai optimasi stokastik, adalah kerangka matematika yang digunakan untuk memodelkan pengambilan keputusan saat situasi tidak pasti.  George  B.  Dantzig,  yang  dikenal  sebagai  bapak  algoritma  simpleks  untuk pemrograman  linier,  menulis  makalah  awal  yang  dikenal  sebagai  Pemrograman  Linier dalam  Ketidakpastian  pada  tahun  1950-an.  Dalam  makalah  ini,  Dantzig  mengatakan bahwa salah satu alasan untuk membangun kerangka pemodelan pemrograman stokastik untuk memasukkan kasus permintaan yang tidak pasti ke dalam masalah alokasi optimal armada  pengangkut  ke  rute  maskapai.  Setelah  itu,  pemrograman  stokastik  telah berkembang menjadi bidang studi utama bagi komunitas pemrograman matematika dan penelitian  operasi.  Para  ahli  matematika  telah  melakukan  sejumlah  besar  kemajuan teoretis dan algoritmik, yang disajikan dalam buku teks klasik. Pemrograman stokastik telah digunakan untuk berbagai masalah, seperti perencanaan keuangan, pembangkitan listrik,  manajemen  rantai  pasokan,  mitigasi  perubahan  iklim,  pengendalian  polusi,  dan lainnya, karena algoritmik dan teknik komputasi semakin berkembang (Li, 2020).
Linear programming sangat dapat diandalkan untuk membuat keputusan tentang masalah  penelitian  ini  (Hidayat,  2022).  Untuk  memodelkan  masalah  ke  bentuk matematika, ada beberapa langkah yang harus diikuti:
1. Menyatakan variabel dalam masalah ke bentuk notasi matematika;
2. Menyatakan fungsi tujuan;
3. Menyatakan fungsi kendala; dan
4. Menentukan karakteristik liniernya (Windari, 2022).

## METODE PENELITIAN
Metode  analisis  dalam  penelitian  ini  bersifat  kualitatif  seperti  penelitian  dari (Marlina, 2023). Data yang diperoleh merupakan data sekunder dari data pemilik UMKM Andika Farm. Untuk metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan metode pohon keputusan dan diagram linear. Pengolahan dilakukan dengan bantuan POM-QM. Metode pohon  keputusan  menampilkan  proses  pengambilan  keputusan  secara  grafis  dan menunjukkan  alternatif  yang  ada,  kondisi  alamiah,  dan  peluang,  serta  imbalan  untuk setiap kombinasi alternatif keputusan. (Heizer & Render 2016).
Tahapan pembuatan pohon keputusan
1. Defenisikan masalah
2. Merancang struktur dari pohon keputusan
3. Menentukan nilai payoff dari setiap kombinasi alternatif
4. Menentukan nilai peluang dari seluruh keputusan
5. Menghitung Expected Monetary Value (EMV)
Rumus EMV :
Emv = ∑ (probability x nilai payoff yang diharapkan)
Sedangkan diagram linear (Linear Programming) adalah metode optimasi untuk menemukan nilai optimum dari fungsi tujuan linier pada kondisi pembatasan-pembatasan (constraints) tertentu (Saryoko, 2016).  Persoalan pemrograman linier dapat ditemukan pada berbagai bidang dan dapat digunakan untuk membantu pembuatan keputusan untuk memilih suatu alternative yang paling tepat dan pemecahan yang paling baik serta efektif dan  efisien  (Akbar,  2022).    Ada  tiga  elemen  penting  dalam  pemrograman  linier (Ngusman, 2018) yaitu :
1. Variabel keputusan ( decision variables ): X1, X2,....., Xn adalah variabel yang nilai- nilainya dipilih untuk dibuat keputusan
2. Fungsi  tujuan  ( objective  function )  :  Z=  f  (X1,  X2,.....Xn)  adalah  fungsi  yang  akan dioptimasi (dimaksimumkan atau diminimumkan).
3. Pembatasan (constraints ):  ci  ((X1,  X2,......Xn)  <bi)  adalah  pembatasan-pembatasan yang harus dipenuhi.
Adapun alur penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1:
Gambar 1. Alur Penelitian
(Sumber: Data Diolah, 2023)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Menerapkan  pohon  keputusan  pada  keputusan  kapasitas  UMKM  Andika  Farm dengan menggunakan POM QM
Dengan  permasalahan  yang  ada  pada  Andika  Farm,  tujuan  penelitian  mencari keuntungan dengan meminimumkan biaya pembelian pakan dengan menggunakan pohon keputusan dengan alternatif:
1. Alternatif 1, pembelian pakan pada pabrik yang ada di pulau Jawa seharga Rp 395.000 dengan  pasar  menguntungkan  yang  dapat  diperoleh  sekitar  Rp  150.000.  yang merugikan sebesar Rp 80.000.
2. Alternatif  2,  pembelian  pakan  pada  pabrik  yang  ada  di  Medan  seharga  Rp  375.000 dengan  pasar  menguntungkan  yang  dapat  diperoleh  sekitar  Rp  175.000.  Yang merugikan sebesar Rp 60.000.
3. Alternatif 3, UMKM tidak melakukan apa-apa.
Studi pasar terbaru menemukan kemungkinan 0,4 bahwa pasar menguntungkan, dengan  kemungkinan  pulau  Jawa  tidak  menguntungkan  sebesar  0,6  dan  Medan  tidak menguntungkan  sebesar  0,3.  Dengan  menggunakan  informasi  di  atas,  Anda  dapat memilih opsi yang akan menghasilkan nilai uang  yang diperkirakan (EMV) maksimal. Selanjutnya dilakukan pengolahan data dengan menggunakan aplikasi QM for Windows V5, Dimana hasil pengolahan dapat dipilih bahwa kandang 2 lebih optimal dari kandang 1.

## Gambar 2. Pohon Keputusan di  UMKM Andika Farm
Menerapkan Linear Programming pada keputusan kapasitas UMKM Andika Farm dengan menggunakan POM QM
Variabel keputusan, fungsi tujuan, dan fungsi kendala adalah komponen metode linear  programming  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  penelitian  ini.  Farm UMKM  Andika  memiliki  dua  kandang  ayam  pedaging.  Bibit,  pakan,  dan  tenaga kerja diperlukan untuk proses pembuatan kedua kandang. Maksimal enam ribu ekor bibit per bulan,  300  sak  pakan,  dan  delapan  orang  tenaga  kerja  diperlukan.  Tabel  berikut menunjukkan kebutuhan bahan baku dan jam tenaga kerja untuk setiap unit produk.:

## Tabel 2. Metode Linear Programming di UMKM Andika Farm
(Sumber: Data diolah , 2023)
Kedua  kandang  produksi  memberikan  keuntungan  sebesar  Rp  9.859.500  untuk bibit dan Rp 15.809.500 untuk pakan. Masalahnya adalah bagaimana menentukan berapa banyak  unit  setiap  jenis  produk  yang  akan  diproduksi  setiap  hari  agar  keuntungan maksimal. Maka penyelesaiannya:
Fungsi tujuan Z max = 14x 1 + 300x 2
a.
Fungsi kendala1\
1. 800x 1 + 1000x 2 ≤ 6000 2. 56x 1 + 68x 2 ≤ 300
3. 3x 1 + 2x 2 ≤ 14
4. X 1 ≥ 0
5.
X 2 ≥ 0

## Hasil pengolahan data oleh QM for Windows

## Gambar 3. Hasil Linear Programming di UMKM Andika Farm

## Analisis Data
Dengan menggunakan 2 metode diatas maka dapat disimpulkan:
1. Pengoptimalan keuntungan sangat optimal pada kandang 2 yaitu menghasilkan EMV: Rp 104.500.
Tabel 3. Laba bersih Keterangan Kandang 1 Kadang 2 Penjualan Rp42.000.000 Rp52.500.000 Biaya Tetap Rp3.178.000 Rp3.178.000 Biaya Variabel Rp28.962.500 Rp33.512.500 Laba Bersih Rp9.859.500 Rp15.809.500 (Sumber: UMKM Andika Farm) Ket Bahan Produksi Maksimum Penyediaan Kandang 1 (X1) Kandang 2 (X2) Bibit 800 1000 6000 Pakan 56 68 300 Tenaga Kerja 3 2 14
Grafik menunjukkan bahwa kandang 2 adalah lokasi terbaik untuk penggunaan faktor-faktor produksi dibandingkan dengan kandang 1, dan kualitas bibit dan mortalitas sangat  dipengaruhi  oleh  lokasi  kandang  yang  penggunaan  faktor-faktor  produksi  yang tidak  efisien  tersebut.  Salah  satu  metode  kapasitas  produksi  adalah  metode  pohon keputusan.  Penelitian  ini  (Izzatabillah,  2016)  sejalan  dengan  penelitian  ini  untuk menganalisis  metode  alternatif  untuk  meningkatkan  kapasitas  produksi  di  peternakan UMKM Andika.
2. Pengoptimalan  dengan  menggunakan  linear  programming  didapatkan  analisis  data seperti grafik dibawah ini:

## Gambar 4. Grafik Linear Programming di UMKM Andika Farm
Penggunaan linear programming dapat menentukan nilai optimal untuk masalah kecil  dapat  ditemukan  dengan  menggunakan  optimisasi  program  linier  (Sinaga,  2023). Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Rustandi,  2022)  yang  menggunakan  pemrograman linier untuk mendapatkan nilai optimal.  Rusdiansyah (2022) juga mendapatkan bahwa pemrograman linier, yang sering terjadi di lingkungan sekitar, adalah masalah penugasan. Dalam  penelitian  (Nasution,  2023)  mengemukakan  dengan  menggunakan  programing linear dapat menghasilkan peningkatan keuntungan perusahaan sebesar 8,17%. Sejalan dengan  penelitian  (Cosic,  2021)  juga  mendapatkan  perencanaan  optimal  dengan mengaplikasikan program linear. Karena hasil dari kandang 2 lebih baik sehingga Andika Farm harus memaksimalkan pemberian bibit, pakan dan tenaga kerja.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  studi  menunjukkan  bahwa  pengoptimalan  keuntungan  pada  kandang  2 menghasilkan  EMV  sebesar  Rp  104.500.  Dibandingkan  dengan  kandang  1,  kandang  2 memiliki  penggunaan  faktor  produksi  terbaik.  Kualitas  bibit  dan  mortalitas  sangat dipengaruhi  oleh  lokasi  kandang  yang  penggunaan  faktor  produksi  yang  tidak  efisien tersebut.Perencanaan kapasitas sudah sangat ideal. Saran yang disampaikan pada UMKM Andika farm adalah diharapkan UMKM Andika farm dapat menghitung setiap tahunnya mengenai  perencanaan  kapasitas  pada  setiap  produk  yang  dijual  sehingga  dapat merencanakan  target  atau  laba  dan  harga  jual  dengan  baik  dan  benar  dengan memperlihatkan  jumlah  seluruh  biaya  yang  telah  dikeluarkan.  Untuk  penelitian selanjutnya diharapkan melakukan analisis lebih dalam dan melalkukan penyempurnaan penelitian  guna  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik  lagi  agar  bisa  dijadikan  acuan  bagi UMKM.

## DAFTAR PUSTAKA
Afolalu,  S.  A.,  Ikumapayi,  O.  M.,  Elewa,  R.  E.,  Abdulkareem,  A.,  Emetere,  M.  E., Ongbali, S.  O., &  Iheanetu, O. U. (2021). Impact of Problems  Associated with Scheduling and Capacity Planning of a Production Process - An Overview. E3S Web of Conferences , 309 .
Bachtiar, A. (2018). Perencanaan Kapasitas Produksi Dengan Pendekatan Biaya Marjinal Pada Pabrik Tahu SBR Bengkulu. Creative Research Management Journal , 1 (1),
21.
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota.  (2022).  Kota  Payakumbuh  Dalam Angka . Kota Payakumbuh: Badan Pusat Statistik.
Basriati, S. (2018). Integer Linear Programing Dengan Pendekatan Metode Cutting Plane dan Branch and Bound Untuk Optimasi Produksi Tahu. Jurnal Sains Matematika Dan Statistika , 4 (2), 95–104.
Cosic,  A.,  Stadler,  M.,  Mansoor,  M.,  &  Zellinger,  M.  (2021).  Mixed-integer  linear programming  based  optimization  strategies  for  renewable  energy  communities. Energy , 237 , 121559.
Hidayat  AK, Palupi MIRBP, Pradani DA, Ristiyana D,  Nugroho RS, & Padmantyo S.
(2022).  Application  of  Linear  Programming  for  Production  Optimization  in Obtaining Maximum Profits in the Coconut Sugar Industry in Pacitan. Prosiding 16th Urecol: Seri Pengabdian Masyarakat , 1 (2), 18–25.
Heizer, J dan Render, B. (2015). Manajemen Operasi: Manajemen Keberlangsungan dan Rantai Pasokan, Edisi 11, Jakarta: Salemba.
Hendry,  R.  S.  M.,  &  Simanjuntak,  D.  (2015).  Pengaruh  Brand  Image,  Harga,  Dan Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Pada Warung Mie Rebus Pak Jambang Aek Nabara. Ecobisma (Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Manajemen) , 2 (2), 152–164.
Indrayanti.  2012.  Menentukan  Jumlah  Produksi  Batik  Dengan  Memaksimalkan Keuntungan Menggunakan Metode Linear Programming Pada Batik Hana. Jurnal Ilmiah ICTech . Vol.x. No. 1, Januari 2012 : 1-7.
Intani, A. E. 2017. Design for Manufacturing (DFM) untuk Meminimasi Biaya Produksi dan Kualitas (Studi Kasus Pallet Box Fabrication Section PT Saptaindra Sejati). Operations Excellence , 9(2), 124-139.
Li, C., &  Grossmann, I. E. (2020). A Review of Stochastic Programming Methods for Optimization  of  Process  Systems  Under  Uncertainty. Frontiers  in  Chemical Engineering , 2 (January), 1–20.
Marlina, W. A., Sabrina, C. P., & Armijal, A. (2023). Pengendalian kualitas roti dengan statistic  process  control  di  umkm  roti  albatsit  payakumbuh. Jurnal  Sains  dan Teknologi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknologi Industri , 23(1), 99-112. Marlina,  W.  A.,  Armijal,  A.,  &  Nisa,  M.  K.  (2023).  Analisis  Peramalan  Box  Jenkins Terhadap  Penjualan  Di  Umkm  Im  Lele,  Payakumbuh. Industri  Inovatif:  Jurnal Teknik Industri , 13(2), 105-115.
Marlina,  W.  A.,  Habibullah,  H.,  &  Armijal,  A.  (2023).  Pengendalian  Kualitas  Cake dengan  Seven  Tools  di  Usaha  Ladior,  Payakumbuh. Jurnal  Optimalisasi , 9(2), 134-147.
Nasution, A. S., Trihastuti, F., & Irwan, S. E. (2023). Aplikasi Fuzzy Linier Programming dengan Metode Branch and Bound untuk Mengoptimalkan Jumlah Produksi dan Keuntungan  Penjualan  Roti  di  Italia  Bakery  Bandar  Lampung. Indonesian Journal of Applied Mathematics , 2 (2), 58.
Nasution,  Z.  (2014).  Analisis  Determinan  Pendapatan  Usaha  Kecil  Di  Kabupaten Labuhanbatu. Ecobisma , 1 (1), 53–54.
R.  Hadinata,  L.  A.  Salmia  and  P.  T,  "Perencanaan  Kapasitas  Produksi  Menggunakan Metode Rough Cut Capacity Planning (RCCP) Pada Home Industri Loca Nusa. Jurnal Valtech , vol. 4, no. 1, pp. 21-28, 2021.
Rusdiansyah, R., Handrianto, Y., Supendar, H., & Tuslaela, T. (2022). Application of the Hungarian  Method  and  Software  Quality  Management  (QM)  Testing  in Determining Optimal Wage Costs at OneTop Frozen Food Stores. SinkrOn , 7 (2), 376–383. https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i2.11330
Rustandi, R. N., & Sejati, W. (2022). Study of Optimization Planting Patterns of Irrigation Areas  Ciujung  Ciruas  District  Using  a  Linear  Program. Aptisi  Transactions  on Technopreneurship (ATT) , 4 (3), 263–275.
Sinaga,  A.  (2023).  Analisis  Penyelesaian  Pada  Permasalahan  Pure  Integer  Linear Programming  Dengan  Menggunakan  Metode  Branch  And  Bound  Dan  Cutting Plane. Bahasa Dan Matematika , 1 (5), 104–116.
Syukriah,  S.,  Fatimah,  F.,  &  Andriansyah,  A.  (2023).  Analisis  Perencanaan  Kapasitas Produksi  Menggunakan  Metode  Rough  Cut  Capacity  Planning  Di  Cv  Family Bakery. Industrial Engineering Journal , 12(1), 49–57.
Sinambela, F. A., Apriyana, T., Natasha, N., Katrillah, K., Pratiwi, A. A., Herdinasari, R. E.,  &  Manajemen,  J.  (2022).  Pengelolaan  Permintaan  Dan  Kapasitas  Produksi Pada Umkm Sektor Jasa Di Kota Batam (Studi Kasus pada Cv Rempang Printing). Bata Ilyas Educational Management Review, 2(1), 71–76.
Sitorus, H., Rosihan, R. I., & Afiat, A. N. (2022). Optimasi Kapasitas Produksi Bantal Dengan Menggunakan Integer Linier Programming Di Pt. Dunlopillo Indonesia. Jurnal PASTI (Penelitian Dan Aplikasi Sistem Dan Teknik Industri), 16(2), 136. Sugiyono.  2017.  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D.Edisi  ke-26. Bandung: Alfabeta.
Suwarso, R. H., Salmia, L. A., & Priyasmanu, T. (2021). Perencanaan Kapasitas Produksi Menggunakan Metode Rough Cut Capacity Planning (RCCP) Pada Home Industri Loca Nusa. Jurnal Valtech , 4(1), 21–28.
Wicaksono,  S.,  &  Mundari,  S.  (2022).  Memenuhi  Permintaan  Konsumen  Pada  Home Industri Sandal. Prosiding Senakama , 1(September), 121–134.
Windari, I., Yusma  Al  Wahida, S.,  Hania Salsabila, M., Kustiawati, D., & UIN  Syarif Hidayatullah Jakarta, F. (2022).  Pembahasan Soal-Soal Program  Linear dengan Menggunakan Metode Campuran Pembahasan Soal-Soal Program Linear dengan Menggunakan  Metode  Campuran  Discussion  of  Linear  Programming  Problems Using Mixed Methods. 2 (08), 1324–1331.
Yutanesy,  T.,  Studi,  P.,  Teknik,  S.,  Tarumanagara,  U.,  Studi,  P.,  Teknik,  S.,  & Tarumanagara,  U.  (2020).  Penerapan  Metode  Linear  Programming  Dalam Penentuan Bekisting Kayu bekisting. 3 (2), 279–288.