Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2022 Perencanaan Produksi Sepatu Bahan Kain Tenun | Heribertus | Lolyka | Ana | Afiff

## PERENCANAAN PRODUKSI SEPATU BAHAN KAIN TENUN DI MEDALI MAS BANDAR KEDIRI
Heribertus Budi Santoso 1*) , Lolyka Dewi Indrasari 2) , Ana Komari 3) , Afiff Yudha Tripariyanto 4)
1*,2,3,4) Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Kadiri Email : heribertus@unik-kediri.co.id 1*)
Abstrak, Kegiatan produksi selalu melibatkan anggaran yang tidak sedikit. Semakin baik efisien yang dilakukan, akan  semakin  sedikit  anggaran  yang  dikeluarkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  target  jumlah permintaan 𝑀𝑖𝑛 𝑍 =   ∑ (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) 𝑛 𝑖 ,  menekan  biaya  produksi 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 𝑛 + dan  menargetkan  laba  minimum 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 𝑛 − . Lokasi penelitian adalah UMKM Tenun Ikat Medali Mas Kediri. Metode analisis menggunakan 3 prioritas mencangkup target permintaan, biaya produksi dan laba dengan tujuan secara keseluruhan dengan fungsi 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑃 𝑛 ∑ (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) + 𝑃 𝑛 𝑑 𝑛 + + 𝑃 𝑛 𝑑 𝑛 − 𝑛 𝑖 .  Analisis  menggunakan  metode Trend  Linier  Regression dan Goal Programming .  Berdasarkan  hasil  penelitian,  peramalan  permintaan  tahun  2021  sejumlah  2281  pasang.  Fungsi 𝑀𝑖𝑛 𝑍 =   ∑ (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) 3 𝑖=1 tidak  dapat  mencapai  target  permintaan  dengan  solusi  optimum  sejumlah  418.930 pasang, sedangkan  fungsi 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 4 + dapat mencapai target biaya produksi dengan solusi optimum sejumlah Rp.  765.046.918  dan  fungsi 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 5 − dapat  mencapai  target  laba  dengan  solusi  optimum  sejumlah  Rp. 454.923.577.
Kata kunci : Goal Programming, Optimum, Trend Linier Regression

## PENDAHULUAN
Perkembangan kegiatan produksi adalah kemajuan  dari  suatu  negara  di  lingkup ekonomi,  sehingga,  dengan  dapat  membantu mengurangi sumber daya manusia yang belum bekerja.  Setiap  perusahaan  yang  bertugas melakukan  produksi,  pasti  memiliki  masalah untuk  setiap  proses  produksinya.  Masalah  ini selalu memberikan kerugian baik dalam bahan baku dan finansial.
Kegiatan  produksi  dalam  skala  UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah) pada Kain Tenun Ikat Medali Mas memiliki berbagai jenis produksi.  Salah  satunya  adalah  sepatu  dengan bahan  dasar  kain  tenun.  Sepatu  ini  diproduksi dengan  3  jenis  model  yang  memiliki  harga berbeda.  Untuk  jenis  A  memiliki  harga  Rp. 150.000,  jenis  B  memiliki  harga  Rp.  165.000 dan jenis C memiliki harga Rp. 220.000. Tahun demi  tahun,  permintaan  produk  sepatu  tidak stabil.  Fungsi  dari  perencanaan  produksi sebagai langkah untuk mengoptimalkan berbagai  komponen  (Effendi  et  al.,  2020). Komponen  tenaga  kerja,  bahan  baku,  fasilitas produksi  dan  biaya  sebagai  pertimbangan. Pertimbangan ini guna menekan biaya produksi agar tidak berlebih (Magdalena et al., 2020).
Selama masa pandemi yang terjadi tahun 2020.  UMKM  ini  telah  memiliki  persediaan untuk menyesuaikan permintaan pasar. Tetapi, persediaan  produk  sepatu  tidak  terjual  hampir
50%. Oleh sebab itu, kerugian besar terjadi dan UMKM  berusaha  untuk  tetap  bertahan, sehingga  di  masa  mendatang  UMKM  perlu menjawab permalahan ini.
Penekanan biaya produksi dan penggunaan sumber daya memerlukan metode untuk mengoptimasi fungsi tujuan yang dicapai (Kumar,  2019).  Metode  analisis  yang  tepat adalah Goal  Programming (Gita  Sari,  2018). Goal  Programming memiliki  tujuan  untuk menyelesaikan  masalah  secara  linier  dengan tujuan  lebih  dari  satu.  Metode  ini  adalah meminimasi  nilai  deviasi  setiap  tujuan  agar optimal (Dabukke, 2019).
Penentuan peramalan permintaan menggunakan metode Trend Linier Regression (Sulistyono & Sulistiyowati, 2018). Metode ini adalah  menghitung  data  lampau  (Y)  dengan skala (X) untuk mendapatkan nilai intercept ( a ) dan  nilai  garis trend (b ).  Pada  perencanaan biaya  produksi  mengacu  data  UMKM  yakni, data  bahan  baku,  upah  tenaga  kerja,  biaya overhead (Tyas et al., 2021). Sedangkan untuk laba  mengacu  data  UMKM  yakni  harga  jual dengan dibagi total dari biaya produksi.
Menurut  (G  Sari  et  al.,  2018),  metode Goal Programming sebagai langkah menghasilkan fungsi tujuan
𝑀𝑎𝑥 𝑍 = 30000𝑋 1 + 35000𝑋 2 untuk mencapai optimasi  laba  sebesar  Rp.  9.200.000  dan 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 4 − + 𝑑 4 +
untuk mencapai
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2022 Perencanaan Produksi Sepatu Bahan Kain Tenun | Heribertus | Lolyka | Ana | Afiff
penggunaan  mesin  selama  28  jam.  Sedangkan biaya  produksi  dapat  ditekan 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 21500𝑋 1 + 25000𝑋 2 dengan  solusi  sebesar Rp.  6.580.000  dan  jam  kerja  dapat  ditekan 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 5 − + 𝑑 5 + untuk  mencapai  solusi sebesar  81  jam.  Dengan  demikian,  metode  ini layak  digunakan  dalam  bidang  perencanaan produksi.
Penggunaan metode Goal Programming yang  akan  diterapkan  pada  penelitian  ini menggunakan  3  fungsi  tujuan.  Fungsi  tujuan pertama  untuk  mengetahui  solusi  optimum pada permintaan yang telah diramalkan, tujuan kedua  untuk  mengetahui  solusi  optimum  pada biaya produksi, tujuan ketiga untuk mengetahui solusi  optimum  pada  laba  yang  diharapkan (Laila  et  al.,  2016;  Nurkhasanah,  2018). Lingkup  penelitian  ini  adalah  UMKM  Tenun Ikat  Medali  Mas,  pemodelan  fungsi  kendala pada jumlah permintaan produk dengan model 𝑀𝑖𝑛 𝑍 =   ∑ (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) 𝑛 𝑖 , fungsi biaya produksi dengan model 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 𝑛 + , fungsi laba dengan model 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 𝑛 − dan fungsi kendala seluruh tujuan 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑃 𝑛 ∑ (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) + 𝑃 𝑛 𝑑 𝑛 + + 𝑛 𝑖 𝑃 𝑛 𝑑 𝑛 − .

## METODE
Penelitian ini melakukan observasi pada Tenun  Ikat  Medali  Mas.  Produksi  unggulan yang  digunakan  sebagai  obyek  penelitian adalah  Sepatu  Tenun  Ikat  dengan  3  model. Model pertama adalah sepatu X 1 , model kedua adalah  sepatu  X 2 dan  model  ketiga  adalah sepatu  X 3 .  Masing  –  masing  produk  sepatu memiliki model yang berbeda.
Kendala  yang  digunakan  peramalan permintaan, biaya produksi dan laba. Data yang digunakan  untuk  peramalan  adalah  data penjualan Januari 2020 sampai Desember 2020. Pengolahan data penelitian sebagai berikut: 1. Membuat peramalan permintaan menggunakan analisis Trend Linier
Regression dengan  rumus  (Susanti  et  al., 2018) :
𝑎 = ∑ Y i n (1) b = ∑ X i Y i ∑ X I 2 (2)
Y = 𝑎 + 𝑏X (3)
Y = nilai trend pada periode tertentu a = intersep yaitu besarnya nilai Y, jika nilai X=0 b = slope garis trend, yaitu  perubahan variabel  Y  untuk  setiap  perubahan satu unit variabel X
X = periode waktu
2. Menentukan  formulasi Goal  Programming (Sutrisno et al., 2017).
3. Analisa  model  dengan  mengecek  deviasi 𝑑 𝑖 − dan 𝑑 𝑖 + . Jika 𝑑 𝑖 − = 0 dan 𝑑 𝑖 + = 0 berarti solusi  tercapai.  Sebaliknya,  jika  bernilai 𝑑 𝑖 − ≠ 0 dan 𝑑 𝑖 + ≠ 0  berarti  solusi  tidak tercapai (Gita Sari, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  observasi,  data  penjualan pada  bulan  Januari  2020  sampai  dengan Desember 2020 sebagai berikut:
Tabel 1. Data Penjualan 3 Jenis Sepatu  Tahun 2020
No. Bulan Jenis Sepatu (per pasang) Jumlah (per pasang) X1 X2 X3 1 Januari 67 65 73 205 2 Februari 60 45 57 162 3 Maret 48 50 63 161 4 April 62 56 51 169 5 Mei 45 75 57 177 6 Juni 70 48 64 182 7 Juli 62 67 66 195 8 Agustus 71 70 70 211 9 September 46 55 63 164 10 Oktober 69 55 65 189 11 November 57 45 61 163 12 Desember 60 70 66 196 717  701  756 2174 Sumber: Observasi, (2021)
Tabel  1  menyatakan  data  penjualan  3 jenis sepatu tahun 2020. Total dari ketiga jenis telah laku terjual sejumlah 2174 pasang.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2022 Perencanaan Produksi Sepatu Bahan Kain Tenun | Heribertus | Lolyka | Ana | Afiff

## Tabel 2. Biaya Produksi Sepatu
Biaya Produksi (per pasang) (Rp) No. Jenis Produk Biaya bahan baku Biaya tenaga kerja langsung Overhead Total Biaya Produksi 1 X 1 55.000 5.000       15.000 75.000 2 X 2 72.500 7.500       25.000 105.000 3 X 3 106.000 9.500       40.000 155.500 Total (Rp) 335.500 Sumber: Observasi, (2021) Tabel 2, adalah biaya bahan baku, biaya tenaga kerja dan  biaya  overhead. Biaya  inilah yang  membentuk  total  biaya  produksi  dengan nilai Rp. 335.500.
Tabel 3. Harga Jual dan Laba Sepatu No. Jenis Produk Harga Jual (Rp) Harga Jual Total Biaya Produksi Laba (/pasang) 1 X 1 150000 75.000 75.000 2 X 2 165000 105.000 60.000 3 X 3 220000 155.500 64.500 Total (Rp) 199.500
Sumber: Observasi, (2021)
Tabel  3,  menunjukkan  laba  per  pasang dari ketiga jenis sepatu. Untuk sepatu jenis X1 memiliki  laba  sejumlah  75.000  per  pasang, jenis  X2  memiliki  laba  sejumlah   60.000 per
pasang  dan  jenis  X3  memiliki  laba  sejumlah 64.500  per  pasang,  sehingga  dari  ketiga  jenis sepatu memiliki laba total sejumlah 199.500.
Tabel 4. Proses Peramalan Permintaan Tahun 2021
No Bulan X 1 X 2 X 3 Y X XY X 2 Y X XY X 2 Y X XY X 2 1 Januari 67 -6 -402 36 65 -6 -390 36 73 -6 -438 36 2 Februari 60 -5 -300 25 45 -5 -225 25 57 -5 -285 25 3 Maret 48 -4 -192 16 50 -4 -200 16 63 -4 -252 16 4 April 62 -3 -186 9 56 -3 -168 9 51 -3 -153 9 5 Mei 45 -2 -90 4 75 -2 -150 4 57 -2 -114 4 6 Juni 70 -1 -70 1 48 -1 -48 1 64 -1 -64 1 7 Juli 62 1 62 1 67 1 67 1 66 1 66 1
8 Agustus 71 2 142 4 70 2 140 4 70 2 140 4
9 September 46 3 138 9 55 3 165 9 63 3 189 9 10 Oktober 69 4 276 16 55 4 220 16 65 4 260 16 11  November 57 5 285 25 45 5 225 25 61 5 305 25 12 Desember 60 6 360 36 70 6 420 36 66 6 396 36 Total 717 0 23 182 701 0 56 182 756 0 50 182 Konstanta a 59,75 b 0,13 a 58,42 b 0,31 a 63 b 0,27
Sumber: Olah data primer, (2021)
Tabel  4  adalah  proses  peramalan permintaan di tahun 2021. Peramalan
permintaan  ini  menggunakan  teknik Trend
Linier Regression .
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2022 Perencanaan Produksi Sepatu Bahan Kain Tenun | Heribertus | Lolyka | Ana | Afiff

## Tabel 5. Batasan Hasil Peramalan Permintaan Tahun 2021
Jenis Sepatu X 1 X 2 X 3 Total Peramalan Permintaan No. Bulan X Permintaan X Permintaan  X  Permintaan 1 Januari 7 61 7 61 7 65 187 2 Februari 8 61 8 61 8 65 187 3 Maret 9 61 9 61 9 65 187 4 April 10 61 10 61 10 66 188 5 Mei 11 61 11 62 11 66 189 6 Juni 12 61 12 62 12 66 189 7 Juli 13 61 13 62 13 67 190 8 Agustus 14 62 14 63 14 67 192 9 September 15 62 15 63 15 67 192 10 Oktober 16 62 16 63 16 67 192 11 November 17 62 17 64 17 68 194 12 Desember 18 62 18 64 18 68 194 Jumlah (Pasang) 736 747 797 2281 Sumber: Olah data primer, (2021)
Gambar 1. Diagram Peramalan Permintaan Sepatu 3 Jenis Tahun 2021
Tabel 5 menunjukkan hasil peramalan permintaan untuk sepatu jenis X1 sejumlah 736 pasang, jenis X2 sejumlah 747 pasang dan jenis X3  sejumlah  797  pasang,  sehingga  total peramalan  permintaan  sebesar  2281  pasang dalam tahun peramalan 2021.
Tabel 6. Batasan Biaya Produksi dan Laba No. Bulan Batasan Biaya Produksi (Rp) Laba (Rp) 1 Januari 62.446.013 37.132.577 2 Februari 62.683.812 37.273.981 3 Maret 62.921.612 37.415.385 4 April 63.159.411 37.556.788 5 Mei 63.397.211 37.698.192 6 Juni 63.635.010 37.839.596 7 Juli 63.872.810 37.981.000 8 Agustus 64.110.609 38.122.404 No. Bulan Batasan Biaya Produksi (Rp) Laba (Rp) 9 September 64.348.408 38.263.808 10 Oktober 64.586.208 38.405.212 11 November 64.824.007 38.546.615 12 Desember 65.061.807 38.688.019 Jumlah (Rp) 765.046.918 454.923.577
Sumber: Olah data primer, (2021)
Tabel  6  adalah  biaya  produksi  dan  laba  dari ketiga  jenis  sepatu.  Biaya  produksi  ini  adalah perkalian  dari  Total  Peramalan  Permintaan (tabel  5)  dikali  dengan  Total  Biaya  Produksi (tabel  2)  dan  dimodelkan  selama  peramalan tahun  2021.  Sedangkan  laba  adalah  perkalian dari  Total  Peramalan  Permintaan  (tabel  5) dikali dengan Total Laba (tabel 3).
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2022 Perencanaan Produksi Sepatu Bahan Kain Tenun | Heribertus | Lolyka | Ana | Afiff
Formulasi Goal  Programming untuk fungsi kendala menggunakan komponen berikut:
1. Peramalan  permintaan  pada  jenis  produk sepatu  X 1 ,  sepatu  X 2 dan  sepatu  X 3 menggunakan model fungsi kendala sebagai berikut:
X 1 + d 1 - - d 1 + = a 1k X 2 + d 2 - - d 2 + = a 2k X 3 + d 3 - - d 3 + = a 3k
Untuk fungsi tujuan adalah: 𝑀𝑖𝑛 𝑍 =   ∑ (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) 3 𝑖=1 .
2. Biaya produksi menggunakan model fungsi kendala sebagai berikut:
75000X 1 +105000X 2 +155500X 3 +d 4 - -d 4 + = b k
Untuk fungsi tujuan adalah 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 4 + .
Laba  menggunakan  model  fungsi  kendala sebagai berikut:
75000X 1 +60000X 2 + 64500X 3 -d 5 + +d 5 + = c k
Untuk fungsi tujuan adalah 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 5 − .
Selanjutnya penetapan prioritas, yaitu:
1. Prioritas 1 adalah peramalan permintaan
2. Prioritas 2 adalah biaya produksi
3. Prioritas 3 adalah laba
Langkah penentuan fungsi tujuan berdasarkan model fungsi kendala adalah
𝑀𝑖𝑛 𝑍 =   𝑃 1 ∑ (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) + 𝑃 1 𝑑 4 + + 𝑃 1 𝑑 5 − 3 𝑖=1 .
Kemudian  dilakukan  rekapitulasi  batasan sebagai berikut:

## Tabel 7. Rekapitulasi Batasan
Bulan Rekapitulasi Batasan Peramalan Permintaan (pasang) Biaya Produksi (Rp) Laba (Rp) Januari X 1 + d 1 - - d 1 + = 61 X 2 + d 2 - - d 2 + = 61 X 3 + d 3 - - d 3 + = 65 75000X 1 +105000X 2 +
155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 62.446.013
75000X 1 +60000X 2 +64500X 3 - 5 + +d 5 + = 37.132.577 Februari X 1 + d 1 - - d 1 + = 61 X 2 + d 2 - - d 2 + = 61 X 3 + d 3 - - d 3 + = 65 75000X 1 +105000X 2 +  155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 62.683.812 75000X 1 +60000X 2 +64500X 3 - d 5 + +d 5 + = 37.273.981 Maret X 1 + d 1 - - d 1 + = 61 X 2 + d 2 - - d 2 + = 61 X 3 + d 3 - - d 3 + = 65 75000X 1 +105000X 2 + 155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 62.921.612 75000X 1 +60000X 2 + 64500X 3 -d 5 + +d 5 + = 37.415.385 April X 1 + d 1 - - d 1 + = 61 X 2 + d 2 - - d 2 + = 61 X 3 + d 3 - - d 3 + = 66 75000X 1 +105000X 2 + 155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 63.159.411 75000X 1 +60000X 2 +
64500X 3 -d 5 + +d 5 + = 37.556.788 Mei X 1 + d 1 - - d 1 + = 61 X 2 + d 2 - - d 2 + = 62 X 3 + d 3 - - d 3 + = 66 75000X 1 +105000X 2 + 155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 63.397.211
75000X 1 +60000X 2 + 64500X 3 -d 5 + +d 5 + = 37.698.192 Juni X 1 + d 1 - - d 1 + = 61 X 2 + d 2 - - d 2 + = 62 X 3 + d 3 - - d 3 + = 66 75000X 1 +105000X 2 + 155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 63.635.010 75000X 1 +60000X 2 + 64500X 3 -d 5 + +d 5 + = 37.839.596 Juli X 1 + d 1 - - d 1 + = 61 X 2 + d 2 - - d 2 + = 62 X 3 + d 3 - - d 3 + = 67
75000X 1 +105000X 2 + 155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 63.872.810 75000X 1 +60000X 2 +
64500X 3 -d 5 + +d 5 + = 37.981.000 Agustus X 1 + d 1 - - d 1 + = 62 X 2 + d 2 - - d 2 + = 63 X 3 + d 3 - - d 3 + = 67 75000X 1 +105000X 2 + 155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 64.110.609 75000X 1 +60000X 2 + 64500X 3 -d 5 + +d 5 + = 38.122.404
September
X 1 + d 1 - - d 1 + = 62 X 2 + d 2 - - d 2 + = 63 X 3 + d 3 - - d 3 + = 67 75000X 1 +105000X 2 + 155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 64.348.408 75000X 1 +60000X 2 + 64500X 3 -d 5 + +d 5 + = 38.263.808 Oktober X 1 + d 1 - - d 1 + = 62 X 2 + d 2 - - d 2 + = 63 X 3 + d 3 - - d 3 + = 67 75000X 1 +105000X 2 + 155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 64.586.208
75000X 1 +60000X 2 + 64500X 3 -d 5 + +d 5 + = 38.405.212 November X 1 + d 1 - - d 1 + = 62 X 2 + d 2 - - d 2 + = 64 X 3 + d 3 - - d 3 + = 68
75000X 1 +105000X 2 + 155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 64.824.007 75000X 1 +60000X 2 + 64500X 3 -d 5 + +d 5 + = 38.546.615 Desember X 1 + d 1 - - d 1 + = 62 X 2 + d 2 - - d 2 + = 64 X 3 + d 3 - - d 3 + = 68
75000X 1 +105000X 2 + 155500X 3 + d 4 - - d 4 + = 65.061.807 75000X 1 +60000X 2 +64500X 3 -d 5 + +d 5 + = 38.688.019
Sumber: Olah data primer, (2021)
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2022 Perencanaan Produksi Sepatu Bahan Kain Tenun | Heribertus | Lolyka | Ana | Afiff
Berdasarkan
rekapitulasi batasan
(kendala) yang digunakan, pengolahan metode
Goal  Programming menggunakan software POM QM for Windows . Penyelesaian
optimasi peramalan permintaan  dengan  solusi  yang  optimal berdasarkan nilai d i - dan d i + dari tiap target yang ditentukan.
Tabel 8. Penyimpangan Peramalan Permintaan dengan Solusi Optimum
No. Bulan Jumlah Produksi (pasang) Peramalan Permintaan  d 1 - d 1 + Solusi Optimum 1 Januari 187 0 33502 33689 2 Februari 187 0 33630 33817 3 Maret 187 0 33759 33946 4 April 188 0 34167 34355 5 Mei 189 0 34295 34484 6 Juni 189 0 34425 34614 7 Juli 190 0 34838 35028 8 Agustus 192 0 35229 35421 9 September 192 0 35360 35552 10 Oktober 192 0 35492 35684 11 November 194 0 35910 36104 12 Desember 194 0 36042 36236 Total (Pasang) 2281 418.930 Sumber: Olah data primer, (2021)
Tabel  8  adalah  terjadi  penyimpangan peramalan permintaan dengan solusi optimum. Penyimpangan  terjadi  karena  nilai  d 1 + ≠ 0  dan d 1 - = 0, sehingga, prioritas pertama dinyatakan permintaan   sepatu   dari   3   jenis   ini   masih
berlebih untuk mencapai nilai minimum dengan total  2281  pasang.  Karena  total  dari  solusi optimum  adalah  418.930  pasang.  Dengan demikian, prioritas pertama peramalan permintaan tahun 2021 belum optimal.
Tabel 9. Penyimpangan Biaya Produksi dengan Solusi Optimum
No. Bulan Biaya Produksi (Rp) Biaya Produksi d 1 - d 1 + Solusi Optimum 1 Januari 62.446.013 0 0 62.446.013 2 Februari 62.683.812 0 0 62.683.812 3 Maret 62.921.612 0 0 62.921.612 4 April 63.159.411 0 0 63.159.411 5 Mei 63.397.211 0 0 63.397.211 6 Juni 63.635.010 0 0 63.635.010 7 Juli 63.872.810 0 0 63.872.810 8 Agustus 64.110.609 0 0 64.110.609 9 September 64.348.408 0 0 64.348.408 10 Oktober 64.586.208 0 0 64.586.208 11 November 64.824.007 0 0 64.824.007 12 Desember 65.061.807 0 0 65.061.807 Total (Rp) 765.046.918 765.046.918
Sumber: Olah data primer, (2021)
Tabel  9  menyatakan  tidak  terjadi penyimpangan  pada  biaya  produksi  dengan solusi optimum. Hal ini dibuktikan dengan nilai d 1 + = 0 dan d 1 - = 0. Untuk total  biaya  produksi
sebesar  Rp.  765.046.918,  sedangkan  solusi optimum  sebesar  Rp.  765.046.918.  Sehingga, solusi  optimum  untuk  meminimumkan  biaya produksi sudah tercapai.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2022 Perencanaan Produksi Sepatu Bahan Kain Tenun | Heribertus | Lolyka | Ana | Afiff

## Tabel 10. Penyimpangan Laba dengan Solusi Optimum
No. Bulan Laba (Rp) Laba d 1 - d 1 + Solusi Optimum 1 Januari 37.132.577 0 0 37.132.577 2 Februari 37.273.981 0 0 37.273.981 3 Maret 37.415.385 0 0 37.415.385 4 April 37.556.788 0 0 37.556.788 5 Mei 37.698.192 0 0 37.698.192 6 Juni 37.839.596 0 0 37.839.596 7 Juli 37.981.000 0 0 37.981.000 8 Agustus 38.122.404 0 0 38.122.404 9 September 38.263.808 0 0 38.263.808 10 Oktober 38.405.212 0 0 38.405.212 11 November 38.546.615 0 0 38.546.615 12 Desember 38.688.019 0 0 38.688.019 Total (Rp) 454.923.577 454.923.577
Sumber: Olah data primer, (2021)
Tabel  10,  menyatakan  tidak  terjadi penyimpangan  pada  perolehan  laba  dengan solusi optimum. Hal ini dibuktikan dengan nilai d 1 + = 0 dan d 1 - = 0. Untuk total laba sebesar Rp. 454.923.577, sedangkan solusi optimum sebesar  Rp.  454.923.577.  Sehingga,  solusi optimum  untuk  meminimumkan  laba  sudah tercapai.
Berdasarkan hasil solusi optimum dengan  prioritas  pertama  yaitu  peramalan permintaan  tahun  2021,  fungsi 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = ∑ (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) 3 𝑖=1 belum  dapat  mencapai  target permintaan.  Prioritas  kedua  yaitu  biaya produksi  fungsi 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 4 + sudah  dapat mencapai target biaya produksi paling minimum.  Prioritas  ketiga  yaitu  laba,  fungsi 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 5 − sudah  dapat  mencapai  target paling minimum.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Perencanaan  produksi  sepatu  yang mempertimbangkan  tiga  kendala.  Pertama menyatakan 𝑴𝒊𝒏 𝒁 =   ∑ (𝒅 𝒊 − + 𝒅 𝒊 + ) 𝟑 𝒊=𝟏 tidak dapat mencapai target permintaan dengan total solusi  sebesar  418.930  pasang.  Kedua menyatakan 𝑴𝒊𝒏 𝒁 = 𝒅 𝟒 + dapat  meminimasi biaya produksi dengan total solusi sebesar Rp. 765.046.918.  Ketiga  menyatakan 𝑴𝒊𝒏 𝒁 = 𝒅 𝟓 − dapat  meminimasi  laba  paling  minimum dengan  total  solusi  sebesar  Rp.  454.923.577.
Sehingga fungsi tujuan 𝑴𝒊𝒏 𝒁 =
𝑷 𝟏 ∑ (𝒅 𝒊 − + 𝒅 𝒊 + ) + 𝑷 𝟏 𝒅 𝟒 + + 𝑷 𝟏 𝒅 𝟓 − 𝟑 𝒊=𝟏 tidak dapat  tercapai  dalam  merencanakan  produksi di UMKM Tenun Ikat Medali Mas.

## DAFTAR PUSTAKA
Dabukke,  R.  (2019).  Optimasi  Perencanaan Produksi dengan Metode Goal
Programming  (Studi  Kasus:  UD  Berkat Doa). In Universitas Sumatera Utara . Effendi,  S.,  Zarlis,  M.,  &  Mawengkang,  H. (2020). Optimizing  Production  Planning for Tempe Babe Within Goal Programming Method Optimizing Production  Planning  for  Tempe  Babe Within  Goal  Programming  Method . https://doi.org/10.1088/1757- 899X/769/1/012040 Kumar,  P.  P.  (2019).  Goal  programming through  bakery  production. International Journal  of  Scientific  and  Technology Research , 8 (10), 3722–3725.
Laila,  N.,  Sutrisno,  &  Yan,  E.  H.  H.  (2016).
Perencanaan Produksi Menggunakan Goal  Programming. Spektrum  Industri , 14 , 109–230.
Magdalena,  R.,  Dias,  S.  P.,  &  Ginting,  A.  P. (2020).  Allocation  of  Maltodextrin  Raw Material  Orders  by  Fuzzy  Analytic Network  Process  (FANP)  and  Goal Programming  Methods  (Study  Case:  PT. Neopangan  Selaras  Indonesia). IOP
Conference Series: Materials Science and Engineering ,
847 (1). https://doi.org/10.1088/1757-
899X/847/1/012016
Nurkhasanah,  E.  R.  S.  (2018).  Optimasi Perencanaan  Produksi  Sepatu  "  Serlium Leather  "  Menggunakan  Model  Goal
Programming Dan De Novo Programming. Jurnal Pendidikan
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2022 Perencanaan Produksi Sepatu Bahan Kain Tenun | Heribertus | Lolyka | Ana | Afiff
Matematika Dan Sains , 1–11.
Sari, G, Mujib, & Andriani, S. (2018). Metode
Goal  Programming  Berbasis  QM  for Windows  dalam  Optimasi  Perencanaan
Produksi. Jurnal Mipa , 41 (1), 6–12.
Sari,  Gita.  (2018). Optimasi  Perencanaan Produksi  Kopi  Bubuk  Dengan  Metode Goal  Programming  Berbasis  QM  For Windows (Studi Kasus: Industri Rumahan Kopi Bubuk Sr Asli Lampung di Waydadi Kecamatan  Sukarame .  Universitas  Islam Negeri (UIN) Raden Intan.
Sulistyono,  S.,  &  Sulistiyowati,  W.  (2018).
Peramalan  Produksi  dengan  Metode Regresi  Linier  Berganda. PROZIMA (Productivity, Optimization and Manufacturing System Engineering) . https://doi.org/10.21070/prozima.v1i2.13 50
Susanti,  A.,  Suhartono,  Setyadi,  H.  J.,  Taruk,
M., Haviluddin, & Widagdo, P. P. (2018). Forecasting Inflow and Outflow of Money
Currency  in  East  Java  Using  a  Hybrid
Exponential  Smoothing  and  Calendar Variation  Model. Journal  of  Physics: Conference Series , 979 (1).
https://doi.org/10.1088/1742- 6596/979/1/012096 Sutrisno, D., Sahari, A., & Lusiyanti, D. (2017). Aplikasi Metode Goal Programming Pada Perencanaan  Produksi  Klappertaart  Pada Usaha  Kecil  Menengah  (Ukm)  Najmah Klappertaart. Jurnal  Ilmiah  Matematika Dan Terapan , 14 (1), 25–38. https://doi.org/10.22487/2540766x.2017. v14.i1.8351 Tyas,  P.  K.  A.,  Bakhtiar,  T.,  &  Silalahi,  B.  P. (2021). Analysis of Aggregate Production Planning Problem with Goal Programming Model. Journal of Physics:
Conference  Series , 1863 (1),  012005. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1863/1/012005