## METHOD OF RESPONSE SURFACE  UNTUK OPTIMALISASI KEUNTUNGAN PRODUKSI A HOME INDUSTRY KRIPIK PISANG
Oleh
Indah Resti Ayuni Suri 1* , Dinda Aprilia 2 , Achi Renaldi 3 1,2,3 UIN Raden Intan Lampung, Indonesia Email:

## Abstrak
Keuntungan  Maksimal  dari  produksi  Produksi  a  Home  Industry  Kripik  Pisang  soponyono  yang yang  bertepatan  di  desa  adalah  tujuan  penelitian  ini.  Keuntugan  optimal  dibutuhkan  untuk mengetahui  titik  optimum  dari  sebuah  model  bisnis,  biaya  tenaga  kerja,  biaya  operational  dan volume penjualan penjualan. Metode yang digunakan adalah metode respon surface. Dasar dari ide  ini  dilakukan  sebuah  analisa  regresi  yang  digunakan  untuk  percobaan  orde  I  dan  desain komposisi  pusat  untuk  percobaan  orde  II.  Hasil  yang  ditunjukan  atau  diketahui  bahwa  kondisi optimum untuk sebuah keuntugan produksi home industri kripik singkong suponyono adalah Rp 18.390.000 keuntungan produksi kripik pisang Soponyono akan berada di titik optimum apabila modal  usaha  yang  digunakan  sebesar  Rp.  16.090.000  biaya  tenaga  kerja,  biaya  operational  Rp 350.000 and volume penjualan 3000 pack
Kata Kunci: Response Surface, Optimalisasi, Produksi, A Home Industry Kripik Pisang
PENDAHULUAN
Perkembangan industri saat ini semakin  pesat,  sehingga  persaingan  semakin ketat tidak hanya di  bidang industri besar saja namun  di  bidang  industri  kecil  pun  ikut merasakan  tingkat  persaingan  yang  sama. Perkembangan  teknologi  yang  pesat  membuat berbagai  kegiatan  bisnis  kecil  sampai  besar memanfaatkan perkembangan ini untuk menjalankan  usahanya  (Pradiani,  2018).  salah satu  kendala  yang  dihadapi  oleh  industri  saat ini  adalah  pengalokasian  sumber  bahan  untuk produksi  dan  pengoptimalan  hasil  produksi yang  belum  dapat  mencapai  hasil  yang maksimal sebab semakin baik ilmu management yang  dimiliki  industri  dalam mengatur  semua  bahan  produksi  dengan  tepat dan  teratur  maka  keuntungan  akan  sesuai dengan pencapaian hasil yang sudah diperhitungkan dengan matang. Oleh sebab itu maka  perlunya  pengetahuan  yang  dapat menunjang  pencapaian  hasil  industry  dalam produksi  salah  satunya  ilmu  yang  mengatur tentang pancapaian keuntungan hasil optimum melalui  respon  dari  beberapa  faktor  seperti modal bahan baku, dan lainnya, adalah metode Respons  Surface  Methodology. Semakin  luas
pengetahuan  yang  dimiliki  seseorang  ataupun perusahaan  maka  akan  semakin  tinggi  pula taraf pemikirannya (Pandri Ferdias, 2015).
Persaingan dalam bisnis juga membuat pemilik perusahaan untuk memilih lokasi yang strategis yang dekat dengan bahan baku utama serta  sesuai  dengan  kebutuhan  pasaran, sehingga  meneger  produksi  harus  berusaha dan  berpikir  mengenai  tentang  penentuan jumlah produksi yang ada dengan memanfaatkan  sumber  daya  yang  tersedia dalam proses produksi untuk dapat memaksimalkan keuntungan perusahaan (Irawan, 2016). Lampung merupakan Provinsi yang  terletak  di  Pulau  Sumatra,  adapun persaingan  bisnis  di  Provinsi  Lampung  tidak hanya  dibidang  industri  dan  jasa,  di  dalam bidang kuliner provinsi Lampung  ikut serta di dalamnya.  Contohnya  sentral  produksi  kripik pisang. Bisnis ini sudah banyak sekali diminati oleh  para  pengusaha-pengusaha  yang  ada  di Provinsi Lampung, karna selain pengolahannya  yang  mudah  dan  untung  yang menggiurkan  bahan  baku  juga  cukup  dekat, bahkan  kripik  pisang  kini  menjadi  salah  satu ciri  khas  oleh-oleh  dari  Provinsi  Lampung karena  harganya  yang  murah  dan  sesuai  di
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
kantong  masyarakat,  kripik  pisang  banyak diburu  oleh  pembeli  baik  masyarakat  lokal maupun luar daerah.
Adapun penelitian yang relevan dengan penelitian  ini  yaitu,  penelitian  yang  dilakukan oleh  Erinsyahh  Maulia  Rangkuti,  A.  Rahim Matondang,  dan  Nazaruddin  dengan  judul penelitiannya  Aplikasi Response  Surface Methodology (RSM)  Untuk  Mempersingkat Waktu Pengeringan Sheet di Pabik Pengolahan Sheet PTPN II Kebun Sarang Giting. Variabel dependen  dalam  penelitian  ini  adalah  waktu pengeringan  sedang  variabel  independen dalam  penelitian  ini  adalah  persentase  DRC pengenceran, waktu tunggu, dan jumlah bahan kimia.Adapun  hasil  yang  diperoleh  dari penelitian ini adalah rancangan perbaikan yang di terapkan mempersingkat waktu pengeringan serta  melalui  perancangan  waktu  pengeringan kapasitas meningkat (Rangkuti et al., 2018).
Penelitian  ini  menggunakan  metode Response  Surface  Methodology. Terdapat perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya, salah  satunya  terletak  pada  perbedaan  pada objek  yang  diteliti  saat  ini,  pengerjaannya menggunakan  sebuah  alat  bantu  berupa Software  Minitab  17 ,  dan  jika  metede sebelumnya mayoritas digunakan dalam tehnik industri  didalam  sebuah  penambahan  bahan baku,  penelitian  kali  ini  lebih  menjorok  ke bagaimana  hasil  dari  perhitungan  yang  paling tepat  dalam  mengoptimalkan  suatu  produksi untuk memaksimalkan keuntungan.

## LANDASAN TEORI
Response  Surface  Methodology adalah sebuah  kumpulan  dari  tehnik-tehnik  statistika yang  memiliki  fungsi  menganalisis  sebuah permasalahan  optimalisasi  tentang  berapa variabel  bebas  yang  mempengaruhi  variabel tak  bebas  dari  suatu  respon,  serta  memiliki tujuan  untuk  mengoptimumkan  suatu  respon yang menggunakan data kuantitatif  (Octaviani et  al.,  2017). Response  Surface  Methodology juga  merupakan  sebuah  tehnik  yang  canggih yang berkaitan dengan permasalahan pengoptimalan  keuntungan  di  tengah-tengah
aktifitas  bersaing  dan  juga  berkaitan  dengan permasalahan  lain  yang  didalamnya  memiliki sebuah  perumusan  matematika  yang  hampir sama  didalam  mengolah  sesuatu.  Metode  ini juga  merupakan  sebuah  alat  yang  sangat sederhana dengan manfaatnya yang besar bagi banyak organisasi bisnis dan industri. Masalah mengenai  penentuan  keuntungan  terhadap bahan  baku,  tenaga  kerja,  mesin,  dan  modal juga dapat dikaitkan dengan Response Surface Methodology

## METODE PENLITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  awal semester  genap  tahun  2020/2021  di Home Industry Kripik  Pisang.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  skunder, bersumber dari Badan Pusat Statistika Provinsi Lampung  Selatan,  jenis  data  skunder  tentang luas  wilayah  Karang  Pucung  Kecamatan  Way Sulan,  Kabupaten  Lampung  Selatan  dan  dari home  industry kripik  pisang  soponyono  yang yang  bertepatan  di  desa  Karang  Pucung, Kecamatan  Way  Sulan,  Kabupaten  Lampung Selatan.
Metode yang digunakan adalah kuantitatif  yaitu  metode  response  surface methodology. Instrument yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu  observasi  dan  wawancara. Data yang sudah didapatkan dari observasi dan wawancara kemudian dianalisis dengan meggunakan  metode  permukaan  respon,  yang meliputi:  merancang  percobaan  orde  I  ( first- order  model ),  menguji  hipotesis  dengan lack of fit dan ANOVA, merancang percobaan orde II, dan menguji hipotesis dengan lack of fit dan ANOVA.
ISSN 2798-3641 (Online)

## Gambar 1. Ilustrasi Plot Kontur Response Surface
Pada  umumnya  kita  dapat  melihat kontur  dari  permukaan  respon  ,  seperti  yang terlihat  dari  gambar  2.  Pada  kontur  tersebut garis  respon  yang  konstan  berada  pada permukaan  datar  ( ),  sedang  garis  respon yang  lain  dapat  kita  lihat  di  garis  lengkung bagian  atas.  Permasalahan  umum  didalam permukaan  respon  adalah  bentuk    hubungan antara  variabel    respon  dengan  variabel independen  melalui  pendekatan  yang  sesuai. Bentuk  hubungan  linier  merupakan  suatu bentuk hubungan
yang diujicobakan pertamakali  karena  merupakan  suatu  bentuk hubungan yang sederhana. Untuk
menyelesaikan  masalah  metodologi  respon permukaan biasanya
digunakan model matematika orde satu atau orde dua (Oramahi, 2016).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Home  Industry kripik  pisang dalam satu bulan  dapat  menghasilkan  sekitar  sekitar  100- 125  juta  didalam  proses  prosoduksinya  pun industri kripik pisang
soponyono memperkerjakan  sekitar  12  orang  karyawan, dalam satu bulan produksi dapat menghasilkan kurang  lebih  1  ton  kripik  pisang  dengan  rasa yang  berbeda-beda,  mulai  dari  rasa  original dan buah lainnya, namun pada setiap kemasan memiliki  berat  yang  sama  yakni  2  ons  per kemasannya  dengan  harga  Rp  12.500  per bungkus,  dalam  pengemasannya  pada  industri kripik  pisang  ini  ada  dua  yakni  menggunakan plastik dan menggunakan kertas kopi.
Produk  atau  barang  merupakan  sebuah sifat  yang  kompleks  nyata  atau    real  yang dapat  dilihat  dan  diraba  atau  tidak  diraba, termaksud  bungkus,  warna,  harga,  prestise perusahaan  dan  pengecer.  Ini  juga  berarti pelayanan  perusahaan  dan  pengecer  yang diterima  oleh  pembeli  untuk  memuaskan keinginan atau kebatuhannya. Produk sebenarnya tidak hanya berwujud barang tetapi juga berwujud non fisik, seperti pelayanan dan nilai  kebutuhan  yang  dapat  memuaskan konsumennya (Ferdiana, 2013).
Data  penelitian  yang  dilakukan  yaitu data keuntungan yang dipengaruhi oleh modal usaha, biaya tenaga kerja, biaya oprasional dan volume penjualan . Variabel yang dipilih pada penelitian ini yaitu variabel respon (keuntungan) dan variabel bebas (modal usaha, biaya  tenaga  kerja,biaya  oprasional  dan volume  penjualan.  Jumlah  total  keseluruhan data yaitu 31 data, dengan 4 variabel yaitu modal  usaha,  biaya  tenaga  kerja,  biaya oprasional dan volume penjualan.
Tabel 1. Data Eksperimen

## 1.  Percobaan Orde I
Pegolahan  data  dilakukan  dengan  bantuan software
Minitab 17 .untuk membuat persamaan polynomial orde I maka data harus dilakukan  regresi  antara  variabel  independen dan variabel respon.
Tabel 2. Koefisien Regresi Model Orde I
Terms Coef Constant  2137855 X1 -0,8410 X2 -0,792 X3 -0,83 X4 10327 Berdasarkan Tabel diatas, model yang diperoleh dari analisis data tahap 1 adalah: Y = 2137855 - 0,8410 X1 - 0,792 X2 - 0,83 X3 + 10327 X4
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
Tabel 3. Hasil ANOVA Model Orde I
Berdasarkan  pada  tabel  diatas  dilakukan prosedur uji yang digunakan untuk memutuskan  apakah  keberatian  model  orde satu  dapat  diguinakan  atau  tidak.  Adapun hipotesis yang diuji adalah:
: =0, : ada
i  = 1,2,3,4
a. Uji Koefisien Regresi Serempak
Berdasarkan  tabel  3,  uji  parameter  regresi serentak  menghasilkan p-value sebesar  0.000, artinya p-value yang diperoleh lebih kecil dari taraf  signifikan  yang  digunakan  yaitu  sebesar α  =  0.05.  dengan  demikian  diputuskan  untuk menolak dan  disimpulkan  bahwa  dari  4 variabel hanya ada 2 variabel yang berpengaruh signifikan terhadap respon.
b. Uji Lack of Fit
Berdasarkan  tabel  ANOVA  didapatkan lack  of  fit  memiliki  p-value  0.004yang  lebih kecil  dari  0.05  artinya  tolak (tidak  terima ). Hal  ini menunjukkan  bahwa model  yang dibuat belum sesuai maka dari itu selanjutnya di lakukan perhitungan orde II. 2.  Percobaan Orde II Pengolahan  data  eksperimen  tahap  II dilakukan  menggunakan  alat  bantu  berupa software Minitab 17 dengan metode Response Surface  Methdology (RSM)  4  faktor  dan Faktor  dari  rancangan  penelitian  ini  adalah modal  usaha,  tenaga  kerja,  biaya  oprasional, dan volume.

## Tabel 4. Coefficients
Berdasarkan  tabel  4.7  maka  model  yang diperoleh dari hasil analisis data tahap II adalah : Y =  - 4640836 - 0,199 X 1 - 0,11 X 2 - 17,9 X 3 +    5511X 4 +    0,000000 X 1 2 -
0,000000 X 2 2 - 0,000022X 3 2 + 3,165 X 4 2 + 0,000000 X 1
X 2 + 0,000000 X 1 X 3 - 0,000427 X 1 X 4 +  0,000000 X 2 X 3 - 0,000625 X 2 X 4 -  0,00050 X 3 X 4
ISSN 2798-3641 (Online)
Tabel 5. Hasil ANOVA Model Orde II
Berdasarkan  tabel  5  dilakukan  sebuah proses  prosedur  uji  terhadap  orde  II.  Adapun hipotesis yang diuji adalah :
:  =0, : ada  ≠0; i = 1,2,3,4,...k a. Uji Koefisien Regresi Serempak
Berdasarkan  uji  parameter  tabel  4.7    diatas uji parameter regresi serentak menghasilkan p- value sebesar 0.000, artinya p-value yang telah diperoleh lebih kecil dari taraf signifikan yang digunakan  yaitu  sebesar  α  =  0.05.  Dengan demikian  diputuskan  untuk  menolak dan disimpulkan  bahwa  terdapat  peubah  bebas yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap respon,  sehingga  model  orde  II  dapat digunakan.
b. Uji Lack of Fit
Berdasarkan  tabel  5  didapatkan  lack  of  fit memiliki p-value 0.143  yang  lebih  besar  dari
0.05  artinya  gagal  tolak (terima ).  Hal
ini  menunjukkan  bahwa  model  yang  dibuat telah sesuai.
c. Uji Asumsi Residual
Pengujian  asumsi  identik  bertujuan  untuk memeriksa apakah varians residual dari model yang
diperoleh
penyebarannya (homokedastisitas). Gambar 5 memperlihatkan
hubungan  plot  residual  dengan  fitted  value. Residual  tersebar  secara  merata  dan  tidak membentuk pola tertentu. Hal ini menunjukkan  bahwa  asumsi  residual  identik terpenuhi.
Gambar 5. Hubungan Residual Dengan Fitted Value Untuk Keuntungan Setelah  uji  keindentikan,  selanjutnya menguji  kenormalan  data.  Dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini:
Gambar 6. Uji Normalitas Nilai p-value lebih  besar  dari  0.05  yang artinya  bahwa  residual  telah  terdistribusi normal.  Asumsi  kenormalan  residual  pada suatu model regresi telah dipenuhi oleh model model  regresi  yang  telah  dibuat  sehingga  bisa digunakan.
Kemudian dilakukan uji multikolinearitas, Statistik  yang  digunakan  adalah Variance Infalation  Factor  (VIF). Berdasarkan  hasil tabel  4  diatas  terlihat  bahwa  VIF  <  10,  maka H 0 diterima artinya tidak terjadi multikolinearitas.
3. Analisis Karakteristik Permukaan Respon Salah  satu  cara  untuk  menunjukan  model respon  permukaan  adalah  membuat  sebuah plot  kontur  respon  (keuntungan)dengan  4 faktor yang mempengaruhi respon yaitu modal usaha,  tenaga  kerja,  biaya  oprasional  dan volume penjualan.
……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
X1 1 9990000 X2 3600000 X3 450000 X4 2500 Hold Values X2*X1 27 00 00 00 22 00 00 00 17 00 00 00 4500000 4000000 3500000 3000000 X3*X1 27 00 00 00 22 00 00 00 17 00 00 00 520000 480000 440000 400000 360000 X4*X1 27 00 00 00 22 00 00 00 17 00 00 00 3000 2500 2000 1500 X3*X2 46 00 00 0 38 00 00 0 30 00 00 0 520000 480000 440000 400000 360000 X4*X2 46 00 00 0 38 00 00 0 30 00 00 0 3000 2500 2000 1500 X4*X3 52 00 00 46 00 00 40 00 00 3000 2500 2000 1500 > – – – < 0 0 5000000 5000000 1 0000000 1 0000000 1 5000000 1 5000000 Y Contour Plots of Y
Gambar  6.  Contour  Plot  of  Keuntungan  vs (x 2, x 1 ),  (x 3 ,  x 1 ),  (x 4 ,x 1 )(  x 3 ,  x 2 ),  (x 4 ,x 2 )  dan (x 4 ,x 3 )
Dari  gambar  diatas  dapat  kita  perhatikan bahwa  kontur  plot  ini  menunjukan  berbagai variasi  warna.  Dimana  warna  masing-masing variasi  ini  menyimbolkan  range  besarnya respon  yang  dihasilkan.  Kondisi  paling maksimaluntuk  plot  diatas  berada  pada  warna hijau  tua  dengan  nilai  laba  usaha  lebih  besar dari  15000000  range    warna  hijau  tua  inilah yang akan memberi garis  besar petunjuk letak optimum variabelnya. Dapat kita lihat keuntungan  akan  semakin    besar  jika  modal lebih  kecil  dari  19990000,  tenaga  kerja  lebih kecil  dari  3600000,  biaya  oprasional  lebih kecil dari 450000 dan volume lebih besar dari 2500.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  juga  pada surface plot keuntungan berikut :
X1 1 9990000
X2 3600000
X3 450000 X4 2500 Hold Values 0 0 0 0 0 0 4 0 00 0 80 0 0 1500 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0000 5 00 00 00 0 0 4 0 0 0 0 0 3 0 0000 0 5 00 0 0 4 000000 5 0000 0 00 0 80 0 0 2 1 00000 00 00 Y 2 X 1 X 0 0 0 0 0 4 00 0 00 8 0 0 0 150000000 20000000 0 0 0 0 5 2 00 0 0 0 0 8 4 0 0 40 0 0 0 0 0 0 6 5 0 0 8 4 0000 6 5 0 0 0 0 0 00 8 0 0 0 0 0 0 12000 0 0 0 0 Y 3 X 1 X 0 5 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 5 1 0 0 0 0 0 0 0 2000000 250000 0 0 0 0 0 4 2 0 0 6 1 0 0 000 32 0 4 2 0 3200 0 0 10 0 0 0 0 1500 0 00 0 0 0 0 Y 4 X 1 X 6 0 0 0 0 0 00 0 0 70 0 800 0 0 300 00 00 0 000 0 0 0 0 0 4 0 0 5 00 00 0 0 0 8 4 0 0000 0 4 0 0 0 0 0 0 5 6 5 0 8 4 0 0 0 6 0 5 0 0 0 0 0 0 800 0 0 0 0 Y 3 X 2 X 0 00 0 0 400 8000000 0 3 00000 0 4 0 0 0 0 0 0 0 5 00 00 0 4 2 0 0 0 6 1 000000 5 2 3 0 4 2 0 0 2 3 0 0 8000000 1 0 0 0 0 0 2 00 0 0 Y 4 X 2 X 0 000000 4 0 0 0 0 0 80 0 0 0 0 0 4 0 8 4 0 0 0 5 00 0 0 0 0 4 2 0 0 6 1 05 0 60 0 0 32 0 0 4 2 3200 0 0 0 0 0 0 80 200000 1 0 0 00 Y 4 X 3 X Y f o s t o l P e c a f r u S
Gambar 7. Surface Plot of Keuntungan vs (x 2, x 1 ), (x 3 , x 1 ), (x 4 ,x 1 )( x 3 , x 2 ), (x 4 ,x 2 ) dan (x 4 ,x 3 )
Gambar  diatas  menampilkan  plot  tiga dimensi.  Sama  halnya  dengan  plot  kontur, keuntungan  akan  semakin  besar  jika  modal berada  di  antara  interval  20.000.000  dan 15.000.000,  tenaga  kerja  berada  di  antara interval  4.000.000  dan  3.000.000,  biaya oprasional  berada  di  antara  interval  480.000 dan  400.000  dan  volume  penjualan  berda diantara interval 2500 dan 3000.
Meskipun  demikian  masihb  sulit  untuk mengetahui  dengan  jelas  besarnya  variabel independen ( yang mengoptimalkan respon dengan plot permukaan  respon.  Hasil  yang  diperoleh berupa range data yang cukup besar.
4.  Analisis  Variabel  Proses  Terhadap  Laba Usaha
Gambar 12. Optimization Plots Gambar  diatas  menunjukan  nilai  optimasi secara keseluruhan terhadap keuntungan. Nilai optimum  pada  modal  =  16.090.000,  tenaga kerja = 3.000.000, biaya oprasional = 350.000 dan  volume    =  3000  atau    pada 16.090.000,
= 3.000.000 , = 350000 dan
= 3000. Artinya keuntungan produksi kripik pisang  Soponyono  akan  berada  di  titik optimum apabila modal usaha yang digunakan sebesar  Rp.  16.090.000,  biaya  tenaga  kerja yang dikeluarkan sebesar Rp. 3000.000, biaya oprasional  yang  dikeluarkan  sebesar  Rp. 350.000 dan volume penjualan sebanyak 3000 kemasan.  Maka  laba  optimal  yang  akan didapatkan yaitu sebesar Rp. 18.390.000.
ISSN 2798-3641 (Online)

## PENUTUP Kesimpulan
Berdasarkan  perhitungan  optimalisasi dengan  metode respon  surface  methodology dan berbantu Software Minitab 17 maka dapat ditarik  kesimpulan:  1)  keuntungan  produksi kripik pisang Soponyono yaitu : Y =  - 4640836 - 0,199 X 1 - 0,11 X 2 - 17,9 X 3 +  5511X 4 +  0,000000 - 0,000000 - 0,000022 +  3,165 +  0,000000 X 1 X 2 +  0,000000 X 1 X 3 -   0,000427 X 1 X 4 + 0,000000 X 2 X 3 - 0,000625 X 2 X 4 - 0,00050 X 3 X 4 Model  tersebut  diperoleh  dari  hasil  metode orde  dua.  2).  Titik  optimum  modal  usaha, tenaga  kerja,  biaya  oprasional  dan  volume penjualan  menghasilkan  laba  optimal  yaitu  : Rp.  16.090.000  untuk  modal  usaha,  Rp. 3.000.000  untuk  biaya  tenaga  kerja,  Rp. 350.000  untuk  biaya  oprasional,  dan  3000 kemasaan  untuk  volume  penjualan  dengan besar  keuntungan  yang  paling  optimal  yaitu Rp. 18.390.000.
Untuk penelitian selanjutnya, peneliti menyarankan  untuk  mencari  keuntungan optimal  saat  sudah  tidak  pandemi  covid-19. Karena  pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan pengambilan data pada saat pandemi berlangsung . Selain  itu  Sebelum  melakukan produksi  sebaiknya  pemilik  memperhatikan terlebih  dahulu  apakah  persediaan  barang  dan bahan  baku  sudah  habis  terjual  atau  belum sehingga mengurangi resiko kerugian

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ferdiana, E. (2013). Maksimalisasi Keuntungan  pada  Toko  Kue  Martabak
Donidengan  MetodeSimpleks. UG  Journal ,
6 (9), 11–14.
[2] Irawan,  A.  (2016).  Perancangan  Aplikasi Optimasi  Produksi  Pada  Cv.  Indahserasi Menggunakan  Metode  Simpleks. Jurnal Ilmian Infotek , 1 (3), 7.
[3] Octaviani, M. A., Dewi, D. R. S., & Asrini, L. J. (2017). Optimasi Faktor Yang Berpengaruh Pada  Kualitas  Lilin  Di  Ud.X  Dengan  Metode Response  Surface. Jurnal  Ilmiah  Widya
Teknik , 14 (1), 26–31.
[4] Oramahi, H. A. (2016). Optimasi dengan RSM dan  Rancangan  Percobaan  (Aplikasi  Dengan SPSS dan SAS) . Gava Media.
[5] Pandri  Ferdias,  E.  A.  S.  (2015).  Analisis Materi  Volume  Benda  Putar  pada  Aplikasi Cara  Kerja  Piston  di  Mesin  Kendaraan  Roda Dua  Pandri. Al-Jabar:  Jurnal  Pendidikan Matematika , 6 (2), 177–182.

## [6] Pradiani,  T.  (2018).  PENGARUH  SISTEM PEMASARAN DIGITAL
MARKETING TERHADAP  PENINGKATAN  VOLUME PENJUALAN HASIL INDUSTRI RUMAHAN. Jurnal  Ilmiah  Bisnis  Dan Ekonomi Asia , 11 (2), 46–53. https://doi.org/10.32812/jibeka.v11i2.45 [7] Rangkuti,  E.  M.,  Matondang,  A.  R.,  & Matondang,  N.  (2018).  Aplikasi  Response Surface Methodology (RSM) Untuk
Mempersingkat  Waktu  Pengeringan  Sheet  di Pabrik  Pengolahan  Sheet  PTPN  III  Kebun Sarang  Giting. Jurnal  Sistem  Teknik  Industri ,
18 (2), 61–65. https://doi.org/10.32734/jsti.v18i2.350
[8] Ratnawati,  S.  E.,  Ekantari,  N.,  Pradipta,  R. W.,  &  Paramita,  B.  L.  (2018).  Aplikasi Response  Surface  Methodology  (RSM)  pada Optimasi  Ekstraksi  Kalsium  Tulang  Lele  The Application of Response
Surface Methodology  (RSM)  on  the  Optimization  of Catfish  Bone  Calcium  Extraction. Jurnal Perikanan  Universitas  Gadjah  Mada , 20 (1),
41–48.
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)

## HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN