Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912 doi.org/10.52435/complete.v1i2.73

## Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Optimasi Perencanaan Produksi Agregat Multi-Site pada Industri Tekstil Rumahan
Agung Mustika Rizki 1* , Afina Lina Nurlaili 2
1 Informatika, UPN Veteran Jawa Timur; agung.mustika.if@upnjatim.ac.id
2 Informatika, UPN Veteran Jawa Timur; afina.lina.if@upnjatim.ac.id
* Correspondence: agung.mustika.if@upnjatim.ac.id
Abstrak: Dalam dunia industri, perusahaan perlu mengelola area produksinya dengan baik. Salah satu  caranya  adalah  dengan  menerapkan  perencanaan  produksi  agregat.  Hal  ini  bertujuan  agar biaya produksi yang dikeluarkan perusahaan dapat terkontrol dengan baik. Namun, perencanaan produksi tidak dapat dirumuskan dengan cepat. Problem tersebut akan bertambah jika perusahaan memiliki  beberapa  lokasi  produksi.  Perbedaan  lokasi  juga  mempengaruhi  acuan  produksi  dan standar yang diterapkan di setiap lokasi. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis mengusulkan untuk  menerapkan  algoritma  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  untuk  menyelesaikan  masalah perencanaan  produksi  agregat  sehingga  didapatkan  solusi  yang  optimal  untuk  setiap  lokasi produksi. Hasilnya, algoritma yang diajukan penulis dapat menghasilkan solusi yang optimal dan efisien  untuk  6  lokasi  produksi.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  waktu  yang  dibutuhkan  relatif  lebih singkat dibandingkan dengan perencanaan sebelumnya yang dilakukan oleh perusahaan.
Kata Kunci: Agregate Production Planning; Particle Swarm Optimization; Multi-site Industry

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  dengan  ekonomi  yang  berkembang  pesat  di  kawasan  Asia Tenggara. Hal ini tidak lepas dari banyaknya perusahan/industri melihat pasar di Indonesia cukup menjanjikan. Disamping itu pemerintah juga berperan aktif dalam mendukung pergerakan industri dalam  negeri.  Salah  satu  industri  yang  terus  berkembang  saat  ini  adaah  industri  tekstil.  Hal  ini disebabkan karena industri tekstil merupakan bagian pokok dari kebutuhan hidup manusia. Namun di bidang industri terdapat beberapa kendala rumit. Salah satu dari permasalahan tersebut adalah pelaku industri harus merencanakan proses produksi dengan tepat untuk menghadapi permintaan pasar  yang  sering  berubah-ubah.  Fluktuasi  permintaan  ini  terjadi  karena  beberapa  faktor diantaranya  daya  beli  masyarakat,  perkembangan  ekonomi  dan  munculnya  pelaku  industri  baru pada bidang tekstil. Dengan demikian pelaksanaan produksi harus dilakukan dengan efisien agar tidak  berlebihan  atau  kekurangan.  Untuk  itu  dibutuhkan  perencanaan  produksi  agar  permintaan konsumen  terpenuhi  dengan  baik.  Dalam  hal  ini  perencanaan  produksi  agregat  dapat  dilakukan untuk menghasilkan proses produksi yang efisien tersebut.

## Gambar 1 Data Produksi Stabil
Berdasarkan data yang diperoleh dari tempat penelitian, ada 2 skema produksi yang diterapkan. Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  pelaksanaan  proses  produksi  stabil  tanpa  mempertimbangkan permintaan pasar. Strategi ini memaksimalkan produksi selama satu tahun dengan menitikberatkan pada proses penyimpanan. Namun dalam strategi ini biaya penyimpanan harus dipertimbangkan karena dapat menyebabkan pembengkakakn biaya sehingga perusahaan tidak dapat memperoleh keuntungan  yang  maksimal.  Disamping  itu  daya  tahan  suatu  produk  dalam  penyimpanan  juga harus diperhatikan.

## Gambar 2 Data Produksi Sesuai Permintaan
Strategi  produksi  lain  dijelaskan  pada  Gambar  2,  strategi  ini  lebih  mempertimbangkan permintaan pasar sebagai acuan dalam melaksanakan proses produksi. Pada prakteknya strategi ini memilika beberapa kendala diantaranya pemaksimalan pegawai dan waktu kerja. Ketika permintaan melonjak  ataupun  turun  maka  perusahaan  harus  melakukan  efisiensi  pekerja  dan  waktu  kerja dengan  penambahan  pegawai,  pengurangan  pegawai  ataupun  penambahan  waktu  lembur.  Hal tersebut tentu saja dapat merugikan perusahaan dalam hal jika tidak ada kebijakan yang tepat.
Dari beberapa strategi tersebut, setiap perusahaan memiliki kebijakannya sendiri. Dalam hal ini industri tekstil rumahan sebagai objek penelitian memiliki permasalahn dalam proses produksinya. Industri  ini  memiliki beberapa tempat produksi yang tersebar di area Jawa Timur. Dengan  lokasi
Complete 2019, Vol.1, No 2, doi.org/10.52435/complete.v1i2.73
yang  berbeda  tentu  saja  strategi  produksi  yang  digunakan  akan  semakin  rumit  karena  harus mempertimbangkan biaya dibeberapa daerah tersubut. Untuk perencanaan produksi agregat multi- site diperlukan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
Perencanaan produksi agregat adalah perencanaan yang bertujuan untuk menentukan jumlah produksi, persediaan, karyawan, tingkat lembur, dan tingkat kepuasan permintaan yang berujung pada biaya minimum atau keuntungan maksimal [1]. Pada tahap awal perencanaan produksi agregat adalah  memperkirakan  permintaan  konsumen  sebagai  masukan  dari  proses  perencanaan. Selanjutnya  diperhitungkan  juga  ketersediaan  bahan,  pekerja,  waktu  produksi  dan  biaya  yang dibutuhkan. Seperti masalah kombinatorial pada umumnya penyelesaian permasalahan ini cukup rumit. Disamping itu penyelesaian dengan cara biasa membutuhkan tenaga, pikiran dan waktu yang tidak  sebentar  untuk  mendapatkan  hasil  yang  paling  optimal.  Saat  ini  pelaku  industri  cenderung menggunakan  perencanaan  produksi  dengan  metode  sederhana  seperti Linier  Programming dan Goal  Programming [2].  Metode  tersebut  dianggap  cukup  efektif  namun  terkadang  kesalahan  kecil karena faktor manusia dapat menyebabkan kerugian bagi pihak perusahaan. Untuk itu dibutuhkan sebuah  sistem  yang  dapat  merencanakan  agregat  produksi  sehingga  dapat  dicapai  keuntungan optimal.
Sebelumnya  terdapat  penelitian  perencanaan  produksi  agregat  pada  perusahaan  penghasil tembakau  rajang  yang  memiliki  permintaan  berfluktuasi.  Beberapa  strategi  yang  dipakai diantaranya Chase Strategy , Level Strategy dan Hybrid Strategy yang kemudian menghasilkan strategi agregat  terpilih  adalah Hybrid  Strategy .  Strategi  ini  menunjukkan  total  biaya  produksi  paling minimum sebesar Rp 34.309.781.219, dimana biaya produksi mengalami penghematan sebesar Rp 234.376.086  dari  biaya  produksi  awal  perusahaan  [3].  Beberapa  algoritme  meta-heuristis  dapat dijadikan  solusi  untuk  menyelesaikan  masalah  ini.  Salah  satunya  adalah  algoritme Particle  Swarm Optimization .
Particle  Swarm  Optimization adalah  algoritme  berbasis  populasi  yang  memiliki  sejumlah n particle.  Setiap  hipotesis  solusi  dari  permasalahan  akan  diwakili  oleh  partikel-partikel  tersebut. Masing-masing  partikel  mengubah  posisi      terhadap  waktu.  Pada  sistem  PSO,  partikel  terbang mengitar ruang pencarian multi dimensional dan menyesuaikan posisinya berdasarkan pengalaman pribadinya  dan  pengalaman  partikel  kelompok  [4].  Selanjutnya  terdapat  penelitian  lain  yang dilakukan oleh Mahmudy dkk. membahas penyelesaian permasalahan pada Flexible Manufacturing System (FMS). Yang pertama menggunakan Improved Particle Swarm Optimization . Dari penelitian tersebut  membuktikan  bahwa  algoritme  yang  dipakai  efektif  untuk  menyelesaikan  permasalahan kombinatorial [5].
Berdasarkan  pemaparan  yang  telah  dibahas  sebelumnya,    disimpulkan  bahwa  dengan memanfaatkan metode Particle Swarm Optimization (PSO) dapat menyelesaikan permasalahan sejenis yang terstruktur. Oleh karena itu, dengan keadaan dan permasalahan yang ada seperti pada studi kasus  mendorong  penulis  untuk  membuat  sebuah  gagasan  yakni  merancang  suatu  sistem  guna mendapatkan  solusi  yang  optimal.  Solusi  dapat  dikatakan  optimal  ketika  biaya  produksi  dapat mencapai nilai seminimal mungkin. Hal tersebut menjadi latar belakang penulis untuk menyajikan studi kasus ini dengan menerapkan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) pada permasalahan perencanaan  produksi  agregat  guna  mengoptimalkan  jumlah  produksi  pada  industri  tekstil rumahan.  Studi  kasus  ini  diharapkan  mampu  memberikan  dampak  yang  positif  pada  bidang industri  sehingga  mampu  menghasilkan  perencanaan  produksi  agregat  yang  optimal  dan  sesuai dengan kebutuhan industri saat ini.

## 2. Metodologi
Particle  Swarm  Optimization (PSO)  merupakan  metode  yang  terinspirasi  dari  sifat  alami sekelompok binatang seperti burung, rayap, lebah atau semut. Algoritme PSO mencontoh sifat alami beberapa organisme tersebut. Sifat ini terdiri dari kebiasaan yang dilakukan dalam kegiatan sehari- hari  dan  juga  pengaruh  individu  satu  terhadap  individu-individu  lainnya  dalam  suatu  populasi. Kata  “partikel”  merujuk  pada  individu,  contohnya  seekor  burung  dalam  populasi  burung.  Setiap
Complete 2019, Vol.1, No 2, doi.org/10.52435/complete.v1i2.73
individu atau partikel tersebut saling terhubung dengan kecerdasannya ( intelligence ) masing-masing dan  juga  dipengaruhi  oleh  perilaku  kelompok  lain  dalam  populasinya.  Dengan  adanya  kondisi tersebut, jika salah satu partikel mendapatkan jalur yang efektif atau lebih pendek menuju ke sumber makanan, maka partikel lainnya juga akan mengikutin jalur tersebut meskipun lokasi awal mereka jauh dari kelompok tersebut [6].
Metode  untuk  optimasi  berbasis  kecerdasan  partikel  ini  juga  disebut  sebagai  algoritme behaviorally inspired yang dapat menjadi salah satu alternatif selain algoritme genetika, yang memang populer  dengan evolution-based  procedures .  Untuk  pertama  kali  algoritme  PSO  ini  diusung  oleh  J. Kennedy  dan  R.  C.  Eberhart  pada  tahun  1995.  Terkait  dengan  optimasi multi-variable ,  kelompok tersebut dapat diartikan memiliki ukuran tertentu atau tetap dimana setiap partikel posisi awalnya terdapat  pada  suatu  lokasi  secara  acak  dalam  ruang  multi  dimensi.  Setiap  partikel  memiliki  dua karakteristik yakni posisi dan kecepatan.
Pada  PSO  terdapat  tiga  komponen  penting  antara  lain:  partikel,  komponen  kognitif  dan komponen sosial, serta kecepatan partikel. Pada setiap partikel tersebut mewakili solusi dari suatu permasalahan yang dihadapi. Pembelajaran untuk partikel terdiri dari dua faktor yakni pengalaman partikel  ( cognitive  learning )  dan  kombinasi  pembelajaran  dari  keseluruhan swarm ( social  learning ). Cognitive learning sebagai pBest yaitu posisi terbaik yang pernah dicapai suatu partikel, sedangkan social learning sebagai gBest yaitu posisi terbaik dari keseluruhan partikel dalam swarm. Parameter pBest  dan  gBest  berfungsi  untuk  menghitung  kecepatan  partikel  dan  juga  kecepatan  untuk menghitung posisi partikel selanjutnya [6].
Terdapat beberapa factor penyusun pada algoritme PSO menurut Cholissodin dan Riyandani (2016), antara lain sebagai berikut:
a) Swarm ,  merupakan  jumlah  partikel  dalam  suatu  populasi.  Ukuran swarm bergantung  pada seberapa kompleks permasalahan yang akan diselesaikan. Secara umum, ukuran swarm pada algoritme PSO cenderung lebih kecil jika dibandingkan dengan algoritme evolusioner lainnya dalam melakukan pencarian solusi terbaik.
b) Partikel, merupakan suatu individu dalam suatu swarm yang merepresentasikan solusi untuk menyelesaikan permasalahan. Setiap partikel memiliki posisi dan kecepatan yang ditentukan oleh representasi solusi tersebut.
c) Personal  best (pBest),  merupakan  posisi  terbaik  yang  pernah  dicapai  oleh  partikel  dengan membandingkan  nilai  fitness  pada  posisi  partikel  saat  ini  dengan  sebelumnya. Personal  best dipersiapkan untuk mendapatkan solusi terbaik.
d) Global Best (gBest), merupakan posisi terbaik partikel yang diperoleh dengan membandingakan nilai fitness terbaik dari keseluruhan partikel dalam swarm .
e) Kecepatan ( velocity ), v merupakan vektor yang menentukan arah perpindahan posisi partikel.
Perubahan velocity dilakukan setiap iterasi dengan tujuan memperbaiki posisi partikel semula.
f) Bobot inersia ( inertia weight ), w digunakan untuk mengontrol dampak dari perubahan velocity yang diberikan oleh partikel.
g) Koefisien akselerasi, merupakan faktor pengontrol sejauh mana partikel berpindah dalam satu iterasi. Secara umum nilai koefisien akselerasi C1 dan C2 adalah sama yaitu dalam rentang 0 sampai  4.  Namun  demikian,  nilai  tersebut  dapat  ditentukan  sendiri  untuk  setiap  penelitian berbeda.
Terdapat pseudo-code sebagai struktur umum algoritme PSO seperti ditunjukkan pada Gambar 3. Selanjutnya rumus yang digunakan pada algoritme PSO disajikan dalam Persamaan berikut
Rumus update kecepatan (velocity): Persamaan 1 𝑣 𝑖,𝑗 𝑡+1 =   𝑤. 𝑣 𝑖,𝑗 𝑡 + 𝑐 1 . 𝑟 1 (𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖,𝑗 𝑡 − 𝑥 𝑖,𝑗 𝑡 ) + 𝑐 2 . 𝑟 2 (𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑔,𝑗 𝑡 − 𝑥 𝑖,𝑗 𝑡 ) Rumus update posisi: Persamaan 2 𝑥 𝑖,𝑗 𝑡+1 =   𝑥 𝑖,𝑗 𝑡 + 𝑣 𝑖,𝑗 𝑡

## Gambar 3 Pseudocode Algoritme PSO

## 3. Formulasi Permasalahan
Permasalahan  yang  terdapat  pada  studi  kasus  penelitian  ini  seperti  ditunjukkan  Gambar  4, bahwa  proses  produksi  industri  tekstil  tidak  bertumpu  pada  satu  daerah  saja  melainkan  dibagi menjadi beberapa daerah produksi ( region ) atau selanjutnya akan disebut sebagai multi-site . Hal ini bertujuan untuk memaksimalkan sumber daya yang ada pada setiap daerah. Namun strategi ini juga menimbulkan permasalahan baru dalam hal perencaan proses produksi dikarenakan setiap daerah memiliki standar nilai upah yang beragam serta aturan yang berbeda pula. Untuk itu perencanaan produksi agregat multi-site diperlukan guna memaksilkan segala sumber daya sehingga didapatkan keuntungan yang optimal. Dalam hal ini meminimalkan biaya produksi merupakan tujuan utama.
Gambar 4 Skema Produksi Multi-Site

## 4. Results
Dari penyelesain menggunakan metode PSO didapatkan hasil produksi untuk 6 region. Pada Tabel 1 ditunjukkan cost atau biaya produksi untuk masing-masing region .
Tabel 1 Biaya Produksi Masing-masing Region Region ke- Cost 1 369015000 2 428437000 3 430752000 4 480025000 5 513392000
6 513022500
Selanjutnya  Tabel  2  sampai  dengan  Tabel  7  merupakan  rincian  dari  perencanaan  produksi agregat  untuk  masing-masing region .  Setiap  periode  perusahaan  akan  memperhitungkan  biaya produksi regular  time (rt),  biaya  produksi over  time (ot),  biaya  produksi subcontract (st),  biaya perekrutan pekerja (ht), biaya pemberhentian pekerja (ft) dan jumlah persediaan (it).
Tabel 2 Perencanaan Produksi Agregat Region 1
Periode Permintaan Hari Kerja Produksi rt ot st ht ft it Agu-16 739 21 740 740 0 0 0 0 1 Sep-16 313 20 674 674 0 0 0 0 362 Okt-16 654 21 565 565 0 0 0 0 273 Nov-16 902 21 1235 1092 143 0 0 0 606 Des-16 475 21 1806 1092 336 378 0 0 1937 Jan-17 711 20 780 780 0 0 0 0 2006 Feb-17 777 22 1579 1144 352 83 0 0 2808 Mar-17 1314 20 1302 1040 262 0 0 0 2796 Apr-17 997 20 1536 1040 320 176 0 0 3335 Mei-17 1269 17 1577 884 272 421 0 0 3643 Jun-17 3396 21 1958 1092 336 530 0 0 2205 Jul-17 4017 22 1791 1144 352 295 0 0 -21
Tabel 3 Perencanaan Produksi Agregat Region 2 Periode Permintaan Hari Kerja Produksi rt ot st ht ft it Agu-16 1439 21 1443 1443 0 0 0 0 4 Sep-16 838 20 1358 1358 0 0 0 0 524 Okt-16 871 21 882 882 0 0 0 0 535 Nov-16 947 21 608 608 0 0 0 1 196 Des-16 671 21 1509 1509 0 0 0 0 1034 Jan-17 911 20 2243 1440 360 443 0 0 2366 Feb-17 562 22 2717 1584 396 737 0 0 4521 Mar-17 952 20 2491 1440 360 691 0 0 6060 Apr-17 1491 20 1406 1406 0 0 0 0 5975 Mei-17 2660 17 1408 1224 184 0 0 0 4723 Jun-17 2660 21 2439 1512 378 549 0 0 4502 Jul-17 6658 22 2158 1144 352 295 0 0 -21
Tabel 4 Perencanaan Produksi Agregat Region 3
Periode Permintaan Hari Kerja Produksi rt ot st ht ft it Agu-16 2766 21 3419 1365 420 546 5 0 653 Sep-16 1186 20 736 736 0 0 0 0 203 Okt-16 864 21 1231 1231 0 0 0 0 570 Nov-16 944 21 598 598 0 0 0 1 224 Des-16 687 21 624 624 0 0 0 0 161 Jan-17 790 20 991 991 0 0 0 0 362 Feb-17 805 22 1794 1430 364 0 0 0 1351 Mar-17 615 20 1955 1300 400 255 0 0 2691 Apr-17 1676 20 1809 1300 400 109 0 0 2824 Mei-17 2118 17 1854 1105 340 409 0 0 2560 Jun-17 2617 21 3026 1365 420 546 4 0 2969 Jul-17 5727 22 2722 1430 440 572 2 0 -36
Tabel 5 Perencanaan Produksi Agregat Region 4 Periode Permintaan Hari Kerja Produksi rt ot st ht ft it Agu-16 1808 21 2890 2016 504 370 0 0 1082 Sep-16 1221 20 1252 1252 0 0 0 0 1113 Okt-16 1455 21 1582 1582 0 0 0 0 1240 Nov-16 1312 21 861 861 0 0 0 1 789 Des-16 1129 21 902 902 0 0 0 0 562 Jan-17 1397 20 862 862 0 0 0 1 27 Feb-17 594 22 3419 2112 528 779 0 0 2852 Mar-17 1003 20 1833 1833 0 0 0 0 3682 Apr-17 2006 20 2951 1920 480 551 0 0 4627 Mei-17 3429 17 2635 1632 408 595 0 0 3833 Jun-17 3579 21 3458 2016 504 938 0 0 3712 Jul-17 7069 22 3370 2112 528 730 0 0 13
Tabel 6 Perencanaan Produksi Agregat Region 5
Periode Permintaan Hari Kerja Produksi rt ot st ht ft it Agu-16 1843 21 2814 1911 588 315 0 0 971 Sep-16 866 20 627 627 0 0 0 2 732 Okt-16 1202 21 728 728 0 0 0 0 258 Nov-16 1327 21 1262 1262 0 0 0 0 193 Des-16 744 21 1833 1833 0 0 0 0 1282 Jan-17 1304 20 829 829 0 0 0 0 807 Feb-17 1393 22 2893 2002 616 275 0 0 2307 Mar-17 1650 20 2579 1820 560 199 0 0 3236 Apr-17 1606 20 2534 1820 560 154 0 0 4164 Mei-17 2367 17 2440 1547 476 417 0 0 4237 Jun-17 4374 21 3316 1911 588 817 0 0 3179 Jul-17 6339 22 3156 2002 616 538 0 0 -4
Tabel 7 Perencanaan Produksi Agregat Region 6 Periode  Permintaan Hari Kerja Produksi rt ot st ht ft it Agu-16 4047 21 4270 1512 378 756 8 0 223 Sep-16 1582 20 1505 1440 65 0 0 0 146 Okt-16 932 21 841 841 0 0 0 0 55 Nov-16 714 21 2012 1512 378 122 0 0 1353 Des-16 983 21 625 625 0 0 0 0 995 Jan-17 781 20 1402 1402 0 0 0 0 1616 Feb-17 879 22 1932 1584 348 0 0 0 2669 Mar-17 628 20 2309 1440 360 509 0 0 4350 Apr-17 1808 20 2508 1440 360 708 0 0 5050 Mei-17 2344 17 733 733 0 0 0 0 3439 Jun-17 2918 21 2598 1512 378 708 0 0 3119 Jul-17 5305 22 2142 1584 396 162 0 0 -44
Dari hasil yang telah diperoleh dengan menggunakan metode PSO dapat disimpulkan bahwa biaya  produksi  perusahaan  untuk  6  region  adalah  sebesar  Rp2.734.643.500,-.  Dengan  rincian perencanaan agregat yang juga telah dihasilkan dapat menjadi acuan perusahaan dalam menentukan strategi selama 12 bulan ke depan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  terkait  solusi  atas  permasalahan  perencanaan produksi agregat multi-site , maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Representasi solusi dengan menggunakan integer dapat mewakili nilai solusi (jumlah produksi) pada perencanaan agregat produksi. Pada tahap awal, representasi tersebut  masuk ke dalam proses PSO dimana setiap satu baris representasi solusi menjadi satu partikel.
2. Mekanisme yang dilakukan oleh penulis terkait algoritme PSO dikatakan berhasil. PSO  dapat menentukan nilai produksi yang tepat untuk masing-masing region selama 12 periode .
3. Metode  usulan  penulis  yakni  algoritme  PSO  dapat  dikatakan  berhasil  dalam  mencari  solusi optimal  untuk  permasalahan  perencanaan  produksi  agregat.  Hal  ini  terbukti  dari  hasil algoritme  PSO  berupa  biaya  produksi  sebesar  Rp2.734.643.500,-  lebih  rendah  dibandingkan dengan  metode  konvensional  yang  selama  ini  digunakan  yakni  sebesar  Rp2.817.900.000,-. Disamping itu penelitian ini juga menghasilkan detail perencanaan agregat untuk 6 region yang dapat dipakai sebagai acuan pengambilan keputusan perusahaan di masa mendatang.

## Referensi
1. O. Saracoglu, M. C. Arslan, and M. Turkay, “Aggregate Planning Problem from Sustainability Perspective,” Int. Conf. Adv. Logist. Transp. Aggreg., pp. 181 – 186, 2015.
2. L.  Nafisah,  Sutr isno,  and  Y.  E.  H.  Hutagaol,  “Perencanaan  Produksi  Menggunakan  Goal  Programming (Studi Kasus di Bakpia Pathuk 75 Yogyakarta),” Spektrum Ind., vol. 14, pp. 109– 230, 2016.
3. I.  A.  Octavianti,  N.  W.  Setyanto,  C.  Farela,  and  M.  Tantrika,  “Perencanaan  Produksi  Ag regat  Produk Tembakau Rajang P01 Dan P02 Di PT X,” J. Rekayasa dan Manaj. Sist. Ind., vol. 1, no. 2, pp. 264– 274, 2012.
4. W. F. Mahmudy, “Improved Particle Swarm Optimization untuk Menyelesaikan Permasalahan Part Type Selection dan Machine Loading pada Flexi ble Manufacturing System (FMS),” Konf. Nas. Sist. Inf. , Univ. Klabat, Airmadidi, Minahasa Utara, Sulawesi Utara, no. August, pp. 1003 – 1008, 2015.
5. W.  F.  Mahmudy,  “Optimization  of  Part  Type  Selection  and  Machine  Loading  Problems  in  Flexible Manufacturing Sy stem Using Variable Neighborhood Search,” IAENG Int. J. Comput. Sci., vol. 42:3, no. July, pp. 254 – 264, 2015.
6. I. Cholissodin and E. Riyandani, SWARM INTELLIGENCE (Teori & Case Study). Malang: Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, 2016.
© 2019 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).