BERKALA SAINSTEK 2024 12(1): 1-5 doi: 10.19184/bst.v12i1.45345 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/view/45345

## RESEARCH   ARTICLE
Snack Production Planning Strategy using Goal Programming Method
(Strategi Perencanaan Produksi Snack Menggunakan Metode Goal Programming )
Nadya Umama, Agustina Pradjaningsih *) , Abduh Riski Jurusan Matematika FMIPA Universitas Jember, Jl. Kalimantan 37, Jember 68121, Indonesia

## ABSTRACT
UD Surya Snack Banyuwangi is one of the Banyuwangi snack shops that produces several kinds of snacks such as dry sponge cake, Bagiak, sato, sale, and others. Production at the factory is closely related to meeting market demand. Therefore, factories must carry out production planning so that they can produce products in sufficient quantities to meet market demand. Production planning involves making decisions regarding the number of products produced, resource allocation, and setting up the production process to  achieve  effectiveness  and  efficiency  in  the  process.  The  article  based  on  this  research  aims  to  obtain  optimization  values  in production planning to meet market demand using the Goal Programming method. Goal Programming is a method that aims to minimize deviations from all goals by adjusting decision variables to achieve conformity with the specified goals. This research was carried out by direct observation at UD Surya Snack which was in direct contact with the factory owner. The data and information used in this research include production volume, production value, profits, production costs, and labor costs in one month. The data was then modeled using the Goal Programming method to determine decision variables, constraint functions, and objective functions and solved with the help of Excel Solver. The results obtained show that the application of Goal Programming in UD. Surya Snack production planning shows optimal values. The total profit earned was IDR 17.078.000 in one month after deducting production costs and labor costs. The deviation values of all constraints that must be minimized in the objective function have been met.
UD Surya Snack Banyuwangi merupakan salah satu toko oleh-oleh jajanan Banyuwangi yang memproduksi beberapa macam jajanan seperti bolu kering, bagiak, sato, sale, dan lain-lain. Produksi pada pabrik berkaitan erat dengan pemenuhan permintaan pasar. Oleh karena  itu,  pabrik  harus  melakukan  perencanaan  produksi  agar  dapat  memproduksi  produk  dengan  jumlah  yang  cukup  untuk memenuhi  permintaan pasar.  Perencanaan produksi  melibatkan pengambilan keputusan  terkait jumlah  produk yang diproduksi, alokasi sumber daya, serta pengaturan proses produksi untuk mencapai efektivitas dan efisiensi dalam proses tersebut. Artikel yang berdasarkan  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  nilai  optimasi  dalam  perencanaan  produksi  untuk  memenuhi permintaan  pasar  dengan  menggunakan  metode goal  programming . Goal  programming merupakan  metode  yang  bertujuan meminimumkan  penyimpangan  dari  semua  tujuan  dengan  penyesuaian  terhadap  variabel-variabel  keputusan  untuk  mencapai kesesuaian dengan tujuan yang ditentukan. Penelitian ini dilakukan dengan observasi secara langsung pada UD. Surya Snack yang berhubungan langsung dengan pemilik pabrik. Data dan informasi yang  digunakan pada penelitian ini meliputi volume produksi, nilai produksi, keuntungan, biaya produksi, dan biaya tenaga kerja dalam satu bulan. Data tersebut selanjutnya dimodelkan dengan metode goal programming untuk menentukan variabel keputusan, fungsi kendala, serta fungsi tujuan dan diselesaikan dengan bantuan Excel  Solver .  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  penerapan goal  programming pada  perencanaan  produksi  UD  Surya  Snack menunjukkan  nilai  optimal.  Keuntungan  yang  diperoleh  total  Rp  17.078.000  dalam  satu  bulan  setelah  dikurangi  dengan  biaya produksi  dan  biaya  tenaga  kerja.  Sedangkan  maksimum  nilai  produksi  perbulan  sebesar  Rp  42.000.000  sesuai  target  yang  telah direncanakan dan nilai penyimpangan menunjukkan angka nol terhadap target yang ingin dicapai.
Keywords: Optimization, Multi-objective, Goal programming, Production planning.

## PENDAHULUAN
Dunia  industri  mengalami  persaingan  dalam seluruh  aspek  yang  didukung  dengan  kemajuan
teknologi  dan  sistem  informasi.  Perusahaan mengalami  kompetisi  yang  berfokus  pada  nilai  yang dapat  diberikan  kepada  pelanggan.  Persaingan  yang unggul  dari  sebuah  perusahaan  berkaitan  dengan
*) Corresponding author: Agustina Pradjaningsih E-mail: agustina.fmipa@unej.ac.id

## Umama, Snack Production Planning Strategy …
penawaran mutu yang sama atau lebih tinggi, namun dengan  biaya  yang  lebih  rendah  [1].  Perkembangan sebuah  perusahaan  berkaitan  erat  dengan  cara memenuhi  permintaan  pasar.  Dalam  melakukan proses  pemenuhan  tersebut  perlu  adanya  suatu perencanaan  yang  disebut  dengan  perencanaan produksi.  Adanya  perencanaan  produksi  dapat membantu perusahaan mencapai tujuan secara efektif untuk mencapai tujuan secara optimal [2]. Tujuan dari perencanaan  produksi  adalah  untuk  menyusun rencana  produksi  yang  dapat  memenuhi  permintaan dengan  tepat  waktu  dan  biaya  yang  minimal. Permasalahan  pemenuhan  permintaan  butuh  cara efisien untuk mencapai solusi dengan mempertimbangkan  adanya  sumber  daya  [3].  Dalam mencapai tujuan itu perusahaan harus mempertimbangkan  berbagai  faktor  seperti  jumlah permintaan, kapasitas produksi, ketersediaan sumber daya,  dan  biaya  produksi.  Solusi  optimal  dapat dipengaruhi  oleh  perubahan  variasi  dari  nilai parameter  yang  digunakan  [4].  Sistem  perencanaan serta  pengendalian  produksi  harus  didasari  dengan perhitungan yang tepat [5].
Kegiatan  perencanaan  produksi  memperhatikan adanya metode kontrol persediaan untuk menentukan jumlah  maksimum  dan  minimum  persediaan  [6]. Adanya  suatu  perencanaan  pada  perusahaan  akan mampu memberikan layanan maksimal untuk efisiensi produksi.  Untuk  menentukan  perencanaan  proses produksi,  perusahaan  dihadapkan  dengan  persoalan optimasi  lebih  dari  satu  tujuan  maka  diperlukan bantuan  metode goal  programming sebagai  salah  satu alternatif   untuk  membantu  menemukan  solusi optimal.
Goal  programming merupakan  perluasan  dari program linier yang merupakan salah satu teknik dari riset operasi dalam pemecahan permasalahan optimasi [7]. Perbedaan program linier dengan goal programming terletak  pada  penggunaan  fungsi  tujuan.  Pada dasarnya, program linier untuk minimal dua variabel dapat diselesaikan dengan metode grafik dan metode simpleks [8]. Program linier hanya terdapat satu fungsi tujuan untuk meminimumkan atau memaksimumkan sedangkan pada goal programming lebih dari satu tujuan yang ingin dicapai ( multi-objective ).
Beberapa  penelitian  sejenis  yang  telah  dilakukan yaitu Kabosu, dkk pada 2020 meneliti produksi Mebel UD.  Latanza  yang  menyatakan  sasaran  untuk perencanaan produksi dapat terpenuhi dari hasil nilai
simpangan  yang  sesuai  [9],  Faisal,  dkk  pada  2020 dengan penelitiannya yang menghasilkan perencanaan produksi  untuk  mencapai  tujuan  pemenuhan permintaan,  penjualan,  dan  minimum  biaya  dapat terpenuhi  menggunakan goal  programming [10]. Penelitian  yang  dilakukan  Salsabila  pada  2021 mengenai  penerapan goal  programming Mebel  IRIAN menunjukkan adanya peningkatan hasil produksi pada jenis  mebel  dan  dapat  meminimumkan  kendala sasaran  yang  telah  ditentukan  [11].  Rosyidi,  dkk melakukan  penelitian  terkait  pemecahan  masalah menggunakan goal  programming terkait  pemenuhan permintaan  pasar  pada  2022  menunjukkan pengoptimalan hasil yang tercapai dengan mempertimbangkan sisi permintaan maupun penawaran  yang  diberikan  [12],  serta  penelitian  oleh Nilamsari, dkk pada 2022 yang menunjukkan produksi dapat  dioptimalkan  dengan  menerapkan  metode goal programming dengan  seluruh  nilai  penyimpangan positif  maupun negatif  tercapai dalam satu kali proses optimasi  [13].  Pradjaningsih,  dkk  pada  Juni  2023 meneliti  bahwa  produksi  roti  di  Difa  Bakery  adalah optimal  dan  mengalami  peningkatan  pada  produksi roti    tawar  [14],  sedangkan  pada  bulan  Juli  2023, Pradjaningsih,  dkk  menghasilkan  jadwal  satuan pengamanan yang optimal dari segi  jumlah jam kerja serta  hari  libur.  Beberapa  penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  metode Goal  Programming dapat memberikan  solusi  optimal  dalam  membantu perencanaan produksi suatu perusahaan [15].
UD. Surya Snack merupakan salah satu perusahaan produk makanan olahan yang berlokasi di Kabupaten Banyuwangi.  Makanan  olahan  yang  diproduksi meliputi bolu kering, bagiak, sato, sale, dan sebagainya. Permasalahan yang dihadapi UD. Surya Snack dalam masa  penjualan  yaitu  perubahan  permintaan  pasar. Selama  berproduksi,  umumnya  terdapat  kelebihan persediaan  produk  akibat  jumlah  permintaan  pasar yang menurun. Berdasarkan hal tersebut, perlu adanya perencanaan  produksi.  Berdasarkan  permasalahan yang  dihadapi  oleh  UD.  Surya  Snack  serta  adanya penggunaan metode goal programming pada penelitian- penelitian terdahulu yang telah diuraikan sebelumnya, penulis  tertarik  untuk  menerapkan  metode goal programming pada  permasalahan  yang  dihadapi  oleh UD.  Surya  Snack.  Metode  tersebut  akan  digunakan untuk  memaksimumkan  keuntungan,  sehingga  akan menghasilkan  solusi  yang  sesuai  dengan  tujuan perusahaan.

## Umama, Snack Production Planning Strategy …

## METODE PENELITIAN
Model Goal Programming
Model goal  programming merupakan  perluasan  dari model program linier terkait asumsi, notasi, formulasi, prosedur  perumusan  model  dan  penyelesaian  yang tidak  berbeda  [16].  Program  linier  memiliki  tiga komponen  utama,  yaitu  variabel  keputusan,  fungsi tujuan,  dan  fungsi  kendala.  Secara  umum permasalahan  program  linier  dirumuskan  dalam model matematika sebagai berikut :
Maksimumkan/Minimumkan
𝒁 = ∑ 𝒄 𝒋 𝒙 𝒋 𝒏 𝒋=𝟏 (1)
dengan kendala,
∑ 𝒂 𝒊𝒋 𝒙 𝒋 {≤, =, ≥}𝒃 𝒊 𝒏 𝒋=𝟏 (2)
𝒙 𝒋 ≥ 𝟎 (3)
untuk 𝒊 = 𝟏, 𝟐, … , 𝒎 dan 𝒋 = 𝟏, 𝟐, … , 𝒏
Keterangan : 𝒁 : nilai fungsi tujuan 𝒙 𝒋 :  variabel  keputusan  ke −𝒋 atau  banyak  produk ke −𝒋 𝒂 𝒊𝒋 :  banyak  sumber  ke −𝒊 yang  dialokasikan  untuk menghasilkan setiap unit keluaran kegiatan ke −𝒋 𝒃 𝒊 :  banyak  sumber  ke −𝒊 yang  tersedia  untuk dialokasikan ke setiap unit kegiatan 𝒄 𝒋 : koefisien 𝒙 𝒋 atau harga jual setiap unit 𝒋 𝒎 : jumlah sumberdaya yang tersedia 𝒏 : jumlah aktivitas
Berdasarkan model matematika dari program linier tersebut yang dikembangkan menjadi goal programming
[17].  Model  matematika dari goal  programming sebagai berikut :
Minimumkan
𝒁 = ∑ (𝒅 𝒊 + + 𝒎 𝒊=𝟏 𝒅 𝒊 − ) (4)
dengan kendala,
∑ 𝒂 𝒊𝒋 𝒏 𝒋=𝟏 𝒙 𝒋 − 𝒅 𝒊 + + 𝒅 𝒊 − {≤, =, ≥}𝒃 𝒊 (5) 𝒙 𝒋 , 𝒅 𝒊 + , 𝒅 𝒊 − ≥ 𝟎 (6)
untuk 𝒊 = 𝟏, 𝟐, … , 𝒎 dan 𝒋 = 𝟏, 𝟐, … , 𝒏
Keterangan :
𝒅 𝒊 + , 𝒅 𝒊 − : jumlah unit deviasi yang kurang (-) atau lebih (+) terhadap tujuan 𝒙 𝒋 : variabel keputusan ke −𝒋 𝒂 𝒊𝒋 :  koefisien  fungsi  kendala  yang  berhubungan dengan 𝒙 𝒋 untuk tujuan ke −𝒊 𝒃 𝒊 : tujuan yang ingin dicapai

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Data  yang  digunakan  berdasarkan  pembukuan yang  telah  ada  pada  UD  Surya  Snack  Banyuwangi. Variabel keputusan pada penelitian ini antara lain, bolu kering (𝒙 𝟏 ) ,  bagiak (𝒙 𝟐 ) ,  sato (𝒙 𝟑 ) ,  dan  sale (𝒙 𝟒 ) . Formasi  pemodelan  terdiri  dari  pemodelan  fungsi kendala  dan  pemodelan  fungsi  tujuan.  Pemodelan fungsi  kendala  dibagi  menjadi  dua  bagian yang  telah disusun pada tabel. Tabel 1 merupakan kendala yang akan dimaksimumkan meliputi volume produksi, nilai produksi,  dan  keuntungan.  Tabel  2  merupakan kendala  yang  akan  diminimumkan  meliputi  biaya produksi, dan biaya tenaga kerja:

## Tabel 1.  Kendala yang akan dimaksimumkan
Jenis Produk Volume Produksi (Bungkus) Nilai Produksi (Rupiah) Keuntungan (Rupiah) Bolu kering 475 21.000 9.000 Bagiak 450 25.000 9.000 Sato 450 23.000 8.000 Sale 500 20.000 10.000 Target Total - 42.000.000 17.000.000

## Umama, Snack Production Planning Strategy …

## Tabel 2.  Kendala yang akan diminimumkan
Jenis Produk Biaya Produksi (Rupiah) Biaya Tenaga Kerja (Rupiah) Bolu kering 10.000 3.000 Bagiak 13.000 3.000 Sato 13.000 3.000 Sale 9.000 2.000 Target Total 21.500.000 5.200.000

## Tabel 3.  Formulasi fungsi kendala yang akan dimaksimumkan
Kendala Fungsi Kendala Bolu kering 𝑥 1 + 𝑑 1 − − 𝑑 1 + = 475 Bagiak 𝑥 2 + 𝑑 2 − − 𝑑 3 + = 450 Sato 𝑥 3 + 𝑑 3 − − 𝑑 3 + = 450 Sale 𝑥 4 + 𝑑 4 − − 𝑑 4 + = 500 Nilai produksi 21000𝑥 1 + 25000𝑥 2 + 23000𝑥 3 + 20000𝑥 4 + 𝑑 5 − − 𝑑 5 + = 42000000 Keuntungan 9000𝑥 1 + 9000𝑥 2 + 8000𝑥 3 + 10000𝑥 4 + 𝑑 6 − − 𝑑 6 + = 17000000

## Tabel 4.  Formulasi fungsi kendala yang akan diminimumkan
Kendala Fungsi Kendala Biaya produksi 10000𝑥 1 + 13000𝑥 2 + 13000𝑥 3 + 9000𝑥 4 + 𝑑 7 − − 𝑑 7 + = 21500000 Biaya tenaga kerja 3000𝑥 1 + 3000𝑥 2 + 3000𝑥 3 + 2000𝑥 4 + 𝑑 8 − − 𝑑 8 + = 5200000
Berdasarkan data pada Tabel 1 kendala yang akan dimaksimumkan, diformulasikan yang disajikan pada Tabel  3,  sedangkan  formulasi  kendala  yang  akan
diminimumkan  berdasarkn  Tabel  2  disajikan  pada Tabel 4.
Pemodelan  fungsi  tujuan  yang  telah  diberikan faktor prioritas sebagai berikut :

## Minimumkan
𝒁 = 𝑷 𝟏 𝒅 𝟏 − + 𝑷 𝟐 𝒅 𝟐 − + 𝑷 𝟑 𝒅 𝟑 − + 𝑷 𝟒 𝒅 𝟒 − + 𝑷 𝟓 𝒅 𝟓 − + 𝑷 𝟔 𝒅 𝟔 − + 𝑷 𝟕 𝒅 𝟕 + + 𝑷 𝟖 𝒅 𝟖 + (7)
dengan kendala:
𝒙 𝟏 + 𝒅 𝟏 − − 𝒅 𝟏 + = 𝟒𝟕𝟓 𝒙 𝟐 + 𝒅 𝟐 − − 𝒅 𝟑 + = 𝟒𝟓𝟎 𝒙 𝟑 + 𝒅 𝟑 − − 𝒅 𝟑 + = 𝟒𝟓𝟎 𝒙 𝟒 + 𝒅 𝟒 − − 𝒅 𝟒 + = 𝟓𝟎𝟎
𝟐𝟏𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟏 + 𝟐𝟓𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟐 + 𝟐𝟑𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟑 + 𝟐𝟎𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟒 + 𝒅 𝟓 − − 𝒅 𝟓 + = 𝟒𝟐𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎 (8)
𝟗𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟏 + 𝟗𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟐 + 𝟖𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟑 + 𝟏𝟎𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟒 + 𝒅 𝟔 − − 𝒅 𝟔 + = 𝟏𝟕𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎
𝟏𝟎𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟏 + 𝟏𝟑𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟐 + 𝟏𝟑𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟑 + 𝟗𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟒 + 𝒅 𝟕 − − 𝒅 𝟕 + = 𝟐𝟏𝟓𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎
𝟑𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟏 + 𝟑𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟐 + 𝟑𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟑 + 𝟐𝟎𝟎𝟎𝒙 𝟒 + 𝒅 𝟖 − − 𝒅 𝟖 + = 𝟓𝟐𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎

## Diskusi
Minimumkan 𝒁 berarti
meminimalisasi penyimpangan atau deviasi dari volume produksi bolu kering (𝒅 𝟏 − ) , bagiak (𝒅 𝟐 − ) , sato (𝒅 𝟑 − ) , dan sale (𝒅 𝟒 − ) , nilai produksi (𝒅 𝟓 − ) , keuntungan (𝒅 𝟔 − ) , biaya produksi (𝒅 𝟕 + ) ,  dan  biaya  tenaga  kerja (𝒅 𝟖 + ) untuk  mencapai nilai optimal dari target yang telah ditentukan.
Hasil dari penelitian yang dilakukan menunjukkan nilai optimal untuk seluruh kendala tujuan dengan nilai 𝒁 = 𝟏𝟖𝟗𝟐 .  Tujuan  pertama  yaitu  memaksimumkan

## Umama, Snack Production Planning Strategy …
volume produksi (𝒅 𝟏 + ) = (𝒅 𝟏 − ) = 0, (𝒅 𝟑 + ) = (𝒅 𝟑 − ) = 0, (𝒅 𝟒 + ) = (𝒅 𝟒 − ) =  0,    yang  berarti  tidak  ada  nilai simpangan untuk produk bolu kering, sato, dan sale. Untuk  produk  bagiak (𝒅 𝟐 + ) = 𝟏𝟕, (𝒅 𝟐 − ) = 𝟎 yang berarti  produksi  untuk  bagiak  dapat  dilebihkan  dari target sebanyak 17 produk.
Tujuan memaksimumkan nilai produksi dilihat dari hasil  optimasi (𝒅 𝟓 + ) = (𝒅 𝟓 − ) = 𝟎 yang  berarti  tidak ada nilai yang melebihi target yaitu 𝑹𝒑 𝟒𝟐. 𝟎𝟎𝟎. 𝟎𝟎𝟎 . Pada  tujuan  memaksimumkan  keuntungan,  nilai (𝒅 𝟔 + ) = 𝟕𝟖. 𝟎𝟎𝟎, (𝒅 𝟔 − ) = 𝟎 , yang berarti keuntungan dalam  sebulan  dapat  dimaksimumkan  dari  target menjadi 𝑹𝒑 𝟏𝟕. 𝟎𝟕𝟖. 𝟎𝟎𝟎 .  Selanjutnya,  tujuan meminimumkan biaya produksi dapat diminimumkan menjadi 𝑹𝒑 𝟐𝟏. 𝟏𝟕𝟏. 𝟎𝟎𝟎 , berdasarkan hasil setelah optimasi  yaitu    nilai (𝒅 𝟕 + ) = 𝟎, (𝒅 𝟕 − ) = 𝟑𝟐𝟗. 𝟎𝟎𝟎 . Alokasi  biaya  tenaga  kerja  dalam  sebulan  dapat diminimumkan berdasar nilai nilai (𝒅 𝟖 + ) = 𝟎, (𝒅 𝟖 − ) = 𝟐𝟒. 𝟎𝟎𝟎 menjadi 𝑹𝒑 𝟓. 𝟏𝟕𝟔. 𝟎𝟎𝟎 .  Nilai  simpangan yang terjadi pada biaya produksi dan biaya tenaga kerja menunjukkan  bahwa  biaya  yang  dialokasikan  dapat diminimumkan dari ketersediaan biaya awal.

## KESIMPULAN
Penerapan metode g oal programming pada UD. Surya Snack Banyuwangi dengan bantuan Excel Solver dapat mengoptimalkan  produksi  dengan  memperhatikan tujuan dan batasan yang telah ditentukan. Keuntungan maksimum yang diperoleh total Rp 17.078.000 dalam satu  bulan  setelah  dikurangi  dengan  biaya  produksi dan  biaya  tenaga  kerja.  Sedangkan  maksimum  nilai produksi perbulan sebesar Rp 42.000.000 sesuai target yang  telah  direncanakan  dan  nilai  penyimpangan menunjukkan  angka  nol  terhadap  target  yang  ingin dicapai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. A. Thompson, J. E. Gamble, M. A. Peteraf, and A. J. Strickland III, Crafting and Executing Strategy - The Quest  for  Competitive  Advantage.  New  York: McGraw-Hill Education, 2018.
[2]   A. Eunike, W. Setyanto, R. Yuniarti, I. Hamdala, R. P. Luodono,  and  A.  A.  Fanani,  Perencanaan  Produksi dan Pengendalian Persediaan. Malang: UB Press, 2018.
[3]   O.  Akande,  An  Intregated  Approach  to  Production Planning and Control Systems in Small Scale Industry. ProQuest LLC, 2019.
[4]   Puryani,  and  A.  Ristono,  Penelitian  Operasional. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2012.
[5]   M.  Fajar,  and  Y.  D.  Lestari,  “Aggregate  planning analysis  in  PT.  Akebono  Brake  Astra,” Journal  of Business and Management , vol. 6, no. 2, pp. 182-191, April 2017.
[6]   E. A. Silver, D. F.  Pyke, and R. Peterson, Inventory and  Production  Management  in  Supply.  CRC  Press, 2016.
[7]   Maswarni, H. Hermawan, and Kartono, Riset Operasi. Tangerang: UNPAM Press, 2019.
[8]   H.  A.  Taha,  Operation  Research:  An  Introduction. England: Pearson, 2017.
[9]   M. Y. Kabosu, and Kartiko, “Analisis goal programming (GP)  pada  optimalisasi  perencanaan  produksi  mebel UD.  Latanza,” Jurnal  Statistika  Industri  dan  Komputasi , vol. 5, no. 1, pp. 22-40, Juli 2020.
[10] M. D. Faisal, H. Bagus, and S. Sunarya, “Perhitungan metode goal  programming untuk  optimasi  perencanaan produk  keripik  singkong  pada  PT.  Cassava  Chips,” Bulletin of  Applied Industrial Engineering Theory , vol. 2, no.
1, 2020.
[11] Salsabila. Optimasi dan Analisis Sensitivitas Produksi Mebel “IRIAN” di Kebumen dengan Metode Multiple Objective  (Goal)  Programming . Skripsi .  Jember:  Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Jember, 2021.
[12] N. C. Rosyidi, A.M. Khasanah, and W. L. Pringgo, “A goal  programming model  for  joint  decision  making  of order  allocation,  supplier  selection,  and  carrier considering  corporate  social  responsibility,” Jurnal Teknik Industri , vol. 24, no. 1, pp. 45-52, Juni 2022.
[13] F. T. Nilamsari, K. A. Santoso, and A. Pradjaningsih, “Optimasi  produksi  suwar-suwir  menggunakan metode goal programming (Studi Kasus: Pabrik Sari Rasa Jember),” Jurnal  Ilmiah  Matematika  dan  Pendidikan Matematika , vol. 15, no. 1, pp. 41-54, Juni 2023.
[14] Pradjaningsih, A., I’in, A.H., dan Kusbudiono, 2023. “Analisis  Sensitivitas  Optimasi  Produksi  Roti Menggunakan Metode goal programming ” dalam SNPM Prosiding, vol 1 (Surabaya), pp. 208-2017, Juni 2023. [15] A. Pradjaningsih, I. R. Aulia, and A. Riski, “Penerapan goal  programming untuk  optimalisasi  penjadwalan  jam kerja satuan pengamanan,” Journal of  Applied Informatics and Computing , vol 7, no. 1, pp. 22-27, Juli 2023.
[16] F.  S.  Hillier,  and  G.  J.  Lieberman,  Introduction  to Operation Research. USA: Mc Graw Hill, 2015.
[17] J.  Siang,  Riset  Operasi  dalam  Pendekatan  Algoritma. Yogyakarta: ANDI, 2014.