## OPTIMASI JUMLAH PRODUKSI BAJA RINGAN MENGGUNAKAN METODE
LINEAR PROGRAMMING
Willis Thedra 1 dan Iwan B. Santoso 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta
Willis.325160140@stu.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Iwsantoso@hotmail.com
Masuk: 15-01-2020, revisi: 18-02-2020, diterima untuk diterbitkan: 26-02-2020

## ABSTRACT
Linear programming can analyze various constraints related to the real conditions in the company and provide the best solution. In this research, light steel production planning is carried out for 6 working days, where there are 4 types  of  mild  steel  products  with  different  thickness.  With  this  method,  production  scheduling  is  obtained  per  day and the profit gained during the week is, when the price of raw materials is normal, a profit of Rp 179,005,800 was obtained; when the price of raw materials decreased, a profit of Rp 171,143,000 was obtained, and when the price of raw materials rose, a profit of Rp 205,766,400 was obtained. In this study several scenarios were conducted, such as scenario 1, the machine used must not be damaged on the first day of production because the production target will  not  be  achieved,  then  for  scenario  2  an  increase  in  the  number  of  requests  was  10%  and  for  scenario  3  the reduction in working hours was obtained for a maximum of one hour, if more than one hour the production target will not be achieved.
Keywords: linear programming; profit; production planning; light steel

## ABSTRAK
Pemrograman  linier  dapat  menganalisis  berbagai  kendala  terkait  dengan  kondisi  nyata  di  perusahaan  dan memberikan  solusi  terbaik.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  perencanaan  produksi  baja  ringan  untuk  6  hari  kerja, dimana  terdapat  4  jenis  produk  baja  ringan  dengan  ketebalan  yang  berbeda-beda. Dengan  metode  ini  didapatkan penjadwalan  produksi  per  hari  dan  keuntungan  yang  didapat  selama  seminggu  yaitu,  pada  saat  harga  bahan  baku normal  maka  diperoleh  keuntungan  sebesar  Rp  179.005.800,-;  saat  harga  bahan  baku  turun  diperoleh  keuntungan sebesar  Rp  171.143.000,-,  dan  saat  harga  bahan  baku  naik  diperoleh  keuntungan  sebesar  Rp  205.766.400,-.  Pada penelitian  ini  juga  dilakukan  beberapa  skenario  seperti  skenario  1  mesin  yang  dipakai  tidak  boleh  mengalami kerusakan  pada  hari  pertama  produksi  karena  target  produksi  tidak  akan  tercapai,  kemudian  untuk  skenario  2 peningkatan  jumlah  permintaan  sebesar  10%  dan  untuk  skenario  3  pengurangan  jam  kerja  diperoleh  maksimal selama satu jam, jika lebih dari satu jam maka tidak akan tercapai target produksi.
Kata kunci: pemrograman liniere keuntungan; perencanaan produksi; baja ringan

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  perkembangan  dunia  usaha  mengalami  kemajuan  yang  semakin  pesat.  permintaan  pasar  terhadap  produk semakin  besar  karena  semakin  meningkatnya  pembangunan  di  Indonesia,  yang  mengakibatkan  persaingan  antar perusahaan  untuk  dapat  mengimbangi  permintaan  pasar.  Untuk  mendapatkan  ketepatan  jumlah  produksi  sesuai target perusahaan, maka setiap perusahaan perlu memperhatikan proses produksi dan diperlukan adanya koordinasi yang baik dari setiap elemen perusahaan.  Produksi adalah suatu proses mengubah bahan baku menjadi barang jadi atau menambah nilai suatu produk (barang dan jasa) agar dapat memenuhi kebutuhan masyarakat (Hutajulu, 2010). Sektor  perindustrian  merupakan  salah  satu  sektor  yang  berperan  penting  dalam  pembangunan  ekonomi  nasional (Kemenperin,  2017).  Industri  yang  berkembang  akan  menciptakan  persaingan  yang  tinggi,  sehingga  akan berpengaruh  terhadap  masing-masing  perusahaan  untuk  meningkatkan  keuntungannya.  Setiap  perusahaan memerlukan  suatu  perencanaan  jangka  panjang  untuk  menciptakan  masa  depan  usahanya  melalui  perubahan- perubahan yang dilaksanakan sejak sekarang. Kondisi ini akan membawa dunia bisnis kepada pemikiran-pemikiran
baru  yang  lebih  maju  untuk  mengimbangi  laju  persaingan  yang  semakin  ketat,  yaitu  dengan  memaksimalkan keuntungan. Pasar baja di Indonesia saat ini dipasok baja impor dari luar negeri sebesar 70 persen. Berdasarkan data dari South East Asia Iron and Steel Institute (2018), kebutuhan baja di Cina hanya 47,8 juta ton tetapi produksinya mencapai 90,2 juta ton. Sementara baja di Vietnam kebutuhannya hanya 1,52 juta ton, tetapi produksinya mencapai 3,49 juta ton. Kelebihan produksi ini membuat dua negara tersebut menjualnya ke negara lain seperti Indonesia. Hal ini  dikarenakan  masih  lebih  tingginya  permintaan  daripada  kapasitas  produksi  dalam  negeri.  Pada  tahun  2018, kebutuhan  baja  di  Indonesia  mencapai  14  juta  ton  tetapi  produksi  baja  dalam  negeri  hanya  mencapai  5,1  juta  ton (Sindonews, 2018). Persoalan  yang umum dihadapi oleh perusahaan adalah bagaimana  mengkombinasikan  faktor- faktor produksi atau sumber daya yang dimiliki secara bersama dengan tepat agar diperoleh keuntungan maksimal dengan biaya  yang  minimal.  Salah satu  usaha  yang  menghadapi masalah tersebut adalah usaha baja ringan CV X. Permasalahan yang berkaitan dengan proses memaksimalkan keuntungan pada usaha baja ringan CV X merupakan proses  mencari  solusi  optimal  dalam  produksi.  Mengingat  bahwa  tingkat  keuntungan,  faktor-faktor  produksi  dan produk  yang  dihasilkan  oleh  perusahaan  tersebut  memiliki  hubungan  yang  linear,  maka  pemecahan  masalah optimasi yang digunakan adalah linear programming . Dalam memecahkan masalah, linear programming harus bisa menerjemahkan  terlebih  dahulu  mengenai  tujuan  dan  kendala-kendala  ke  dalam  bentuk  perumusan  matematika. Seperti halnya dalam proses produksi baja ringan di CV X, yang mempunyai beberapa kendala dalam memproduksi empat jenis baja ringan berdasarkan jenis ketebalannya. CV X setiap kalinya akan memproduksi baja ringan dalam skala besar, namun pada setiap produksi dalam kurun waktu satu bulan, bahan-bahan tersebut belum dimanfaatkan secara  maksimal.  Ketika  persediaan  bahan-bahan  belum  dimanfaatkan  secara  maksimal  maka  keuntungan  yang diperoleh  pun  belum  maksimal.  Hal  ini  disebabkan  karena  kurangnya  pemahaman  mengenai linear  programming . Memperkirakan  pembelian  bahan  baku  merupakan  cara  yang  dilakukan  dalam  perencanaan  produksi  CV  X.  Hal inilah  yang  menjadi  salah  satu  penyebab  faktor  belum  tercapainya  keuntungan  maksimal.  Metode linear programming adalah metode perhitungan matematika yang tepat untuk memecahkan permasalahan rumit ini karena dapat  berfungsi  sebagai  alat  pengambilan  keputusan  yang  dapat  membantu  perusahaan  untuk  mengkombinasikan variasi  produk  yang  ada  berdasarkan  keterbatasan  sumber  daya  yang  dimiliki  perusahaan.  Dengan  demikian, penggunaan metode ini diharapkan agar perusahaan dapat menghasilkan jumlah produksi yang tepat sehingga dapat memenuhi permintaan pasar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Tahapan-tahapan Penelitian
Pada penelitian ini dilakukan tahapan penelitian dengan langkah-langkah berikut:
1. Melakukan identifikasi awal mengenai permasalahan yang akan dibahas.
2. Membaca  beberapa  literatur  dan  bahan  pustaka  lainnya  yang  berguna  sebagai  bahan  referensi  atau  informasi tambahan.
3. Membuat perumusan masalah berdasarkan identifikasi pada awal penelitian.
4. Menentukan tujuan yang ingin dicapai dari penelitian.
5. Mencari data yang dibutuhkan dengan melakukan survei ke pabrik secara langsung
6. Melakukan  wawancara  dengan  pihak  perusahaan  mengenai  data  apa  saja  yang  dibutuhkan  untuk  keperluan penelitian.
7. Melakukan pengolahan data dengan menggunakan metode linear programming.
8. Melakukan analisis data hasil perhitungan yang didapat dari program Lindo.
9. Menarik kesimpulan dan saran berdasarkan hasil analisis data.
Proses penelitian ini digambarkan melalui alur penelitian pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemodelan Data untuk Linear Programming
Berikut adalah Decision Variables yang digunakan dalam penelitian ini: A 1-6
: Jumlah reng 0,3 yang diproduksi/hari B 1-6 : Jumlah reng 0,35 yang diproduksi/hari C 1-6 : Jumlah reng 0,4 yang diproduksi/hari D 1-6 : Jumlah canal 0,45 yang diproduksi/hari E 1-6 : Jumlah canal 0,5 yang diproduksi/hari F 1-6 : Jumlah canal 0,55 yang diproduksi/hari G 1-6 : Jumlah canal 0,6 yang diproduksi/hari H 1-6 : Jumlah canal 0,65 yang diproduksi/hari I 1-6 : Jumlah canal 0,7 yang diproduksi/hari J 1-6 : Jumlah canal 0,9 yang diproduksi/hari K 1-6 : Jumlah holo 0,2 (101) yang diproduksi/hari L 1-6 : Jumlah holo 0,2 (135) yang diproduksi/hari M 1-6 : Jumlah spandek 0,2 (1219) yang diproduksi/hari
N 1-6 : Jumlah spandek 0,25 (1219) yang diproduksi/hari
Keterangan
: A1 = jumlah reng 0,3 yang diproduksi pada hari pertama
A2 = jumlah reng 0,3 yang diproduksi pada hari kedua
Keuntungan yang ditetapkan oleh CV X untuk setiap jenisnya berbeda-beda. Profit = total biaya produksi x persen keuntungan, sehingga keuntungan dari penjualan baja ringan adalah:
Keuntungan untuk reng 0,3 : Rp 646,- Keuntungan untuk reng 0,35
: Rp 734,-
Keuntungan untuk reng 0,4
: Rp 822,- Keuntungan untuk canal 0,45
: Rp 1.482,- Keuntungan untuk canal 0,5
: Rp 1.658,- Keuntungan untuk canal 0,55 : Rp 1.790,- Keuntungan untuk canal 0,6
: Rp 1.966,- Keuntungan untuk canal 0,65
: Rp 2.142,-
Keuntungan untuk canal 0,7
: Rp 2.274,-
Keuntungan untuk canal 0,9 : Rp 2.934,- Keuntungan untuk holo 0,2 (101)
: Rp 406,-
Keuntungan untuk holo 0,2 (135)
: Rp 533,-
Keuntungan untuk spandek 0,2 (1219) : Rp 1.138,-
Keuntungan untuk spandek 0,25 (1219)
: Rp 1.413,-
Sehingga  berdasarkan  perhitungan  tersebut  dapat  dibuat  suatu  persamaan  linear  atau  yang  disebut Objective Function , yaitu:
Max Z = 646 (A1 + A2 + A3 + A4 + A5 + A6) + 734 (B1 + B2 + B3 + B4 + B5 + B6) + 822 (C1 + C2 + C3 + C4 + C5 + C6) + 1482 (D1 + D2 + D3 + D4 + D5 +D6) + 1658 (E1 + E2 + E3 + E4 + E5 + E6) + 1790 (F1 + F2 + F3 + F4 + F5 + F6) + 1966 (G1 + G2 + G3 + G4 + G5 + G6) + 2142 (H1 + H2 + H3 + H4 + H5 + H6) + 2274 (I1 + I2 + I3 + I4 + I5 + I6) + 2934 (J1 + J2 + J3 + J4 + J5 + J6) + 406 (K1 + K2 + K3 + K4 + K5 + K6) + 533 (L1 + L2 + L3 + L4 + L5 + L6) + 1138 (M1 + M2 + M3 + M4 + M5 + M6) + 1413 (N1 + N2 + N3 + N4 + N5 + N6)
Berikut adalah kendala-kendala yang digunakan dalam penelitian ini:
1. Kendala Keterbatasan Bahan Baku Baja Ringan
Baja  ringan  yang  tersedia  digunakan  untuk  memproduksi  berbagai  macam  produk  yang  mengalami  keterbatasan bahan baku yaitu sebesar 60000 kg/hari. Contoh penulisan dalam bentuk persamaan matematis:
1,4 A1 + 1,6 B1 + 1,8 C1 + 3,3 D1 + 3,7 E1 + 4 F1 + 4,4 G1 + 4,8 H1 + 5,1 I1 + 6,6 J1 + 0,67 K1 + 0,9 L1 + 2 M1 + 2,5 N1 ≤ 60000 kg

## 2. Kendala Keterbatasan Gudang Baja Ringan
CV  X  mempunyai  gudang  yang  dapat  menampung  sampai  20000  batang.  Contoh  penulisan  dalam  bentuk persamaan matematis:
0,5 A1 + 0,5 B1 + 0,5 C1 + 0,5 D1 + 0,5 E1 + 0,5 F1 + 0,5 G1 + 0,5 H1 + 0,5 I1 + 0,5 J1 + K1 + L1 + 0,5 M1 + 0,5
N1 + 0,5 UA0 + 0,5 UB0 + 0,5 UC0 + 0,5 UD0 + 0,5 UE0 + 0,5 UF0 + 0,5 UG0 + 0,5 UH0 + 0,5 UI0 + 0,5 UJ0 + UK0 + UL0 + 0,5 UM0 + 0,5 UN0 ≤ 20000 batang
3. Kendala Penggunaan Mesin (jam kerja mesin)
Kendala penggunaan mesin yaitu jam kerja mesin adalah menyesuaikan jam kerja yang sudah ditentukan yaitu dari jam  07.30  –  17.00  dengan  1  kali  istirahat  selama  1  jam.  Tabel  1.  adalah  jumlah  ketersediaan  mesin  yang  ada  di pabrik:
Tabel 1. Jumlah mesin Mesin Jumlah Mesin reng Mesin canal Mesin holo 2 3 1 Mesin spandek 1
Durasi untuk mencetak masing-masing produk tergantung dari ketebalan masing-masing jenis (3 detik – 14 detik). Dan rumus dalam menghitung jam kerja mesin dalam memproduksi setiap baja ringan, yaitu:
Jam kerja mesin =
𝑑𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 1 𝑔𝑢𝑙𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 1 𝑔𝑢𝑙𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 1 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑛𝑔 ⁄ + 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 1 𝑔𝑢𝑙𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 1 𝑔𝑢𝑙𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 1 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑛𝑔 ⁄
Contoh penulisan dalam bentuk persamaan matematis: 3,6 A1 + 4,2 B1 + 4,7 C1 ≤ 30600 detik x 2 mesin
4. Kendala Keterbatasan Jam Kerja Tenaga Kerja
Kendala  keterbatasan  jam  kerja  tenaga  kerja  yaitu  sesuai  dengan  jam  operasional  mesin.  Setiap  tenaga  kerja diperkirakan  membutuhkan  waktu 5 detik untuk  memindahkan hasil potongan ke trolley , dan jumlah pekerja yang membantu  dalam  memindahkan  hasil  potongan  ada  2  orang  setiap  mesin.  Contoh  penulisan  dalam  bentuk persamaan matematis:
5A1 + 5 B1 + 5 C1 ≤ 30600 detik x 2 mesin x 2 orang
5. Kendala Perkiraan Permintaan
Kendala perkiraan permintaan reng 0,3 dihitung berdasarkan permintaan bulan sebelumnya dan dibagi 24 hari (hari aktif).
Permintaan reng 0,3 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎 24 ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑎𝑘𝑡𝑖𝑓 = 36450 24 =  1520 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑛𝑔
Diasumsikan produksi reng 0,3 menghabiskan sisa gulungan. Satu gulungan untuk reng 0,3 adalah 700 kg dan berat reng 0,3 adalah 1,4 kg/batang, sehingga satu gulungan menghasilkan 500 batang.
= 1520 500 =  3,04 𝑔𝑢𝑙𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛  ≈ 4 𝑔𝑢𝑙𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
Contoh penulisan dalam bentuk persamaan matematis: A1 – UA1 + UA0 ≥ 2000 batang
6. Kendala Ketersediaan Baja Ringan di Gudang
CV  X  memiliki  gudang  yang  terdiri  dari  beberapa  produk  jadi  yang  tersisa  dari  produksi  minggu  sebelumnya. Contoh penulisan dalam bentuk persamaan matematis: UA0 = 480

## Hasil Nilai Optimasi Produksi Baja Ringan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  menggunakan  LINDO,  maka  didapatkan  hasil  optimasi  produksi  pada  CV  X. Keuntungan yang dicapai sebesar Rp 179.005.800,- dan penjadwalan produksi pada CV X dapat dilihat pada tabel 2 sampai tabel 15.
Tabel 2. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Reng Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Reng 0,3 (A) 1 1520 2 2000 3 2000 4 2000 5 2000 6 2000
Tabel 3. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Reng Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Reng 0,35 (B) 1 1340 2 1748 3 1748 4 1748 5 3496 6 0
Tabel 4. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Reng Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Reng 0,4 (C) 1 3599,6 2 0 3 0 4 1623,9 5 272,5 6 1164
Tabel 5. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Canal Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Canal 0,45 (D) 1 190 2 636 3 0 4 0 5 212 6 212
Tabel 6. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Canal Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Canal 0,5 (E) 1 560 2 567 3 2268 4 0 5 0 6 0
Tabel 7. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Canal Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Canal 0,55 (F) 1 440 2 1575 3 0 4 0 5 1050 6 0
Tabel 8. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Canal Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Canal 0,6 (G) 1 1280 2 1431 3 1431 4 1431 5 1431 6 1431
Tabel 9. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Canal Saat Harga Bahan Baku Normal
Canal 0,65 (H) 1 1320 2 1450 3 4331,8 4 0 5 18,2 6 1450
Tabel 10. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Canal Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Canal 0,7 (I) 1 3478,6 2 0 3 0 4 819,4 5 1096 6 1096
Tabel 11. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Canal Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Canal 0,9 (J) 1 200 2 1790,3 3 0 4 3804,1 5 2833,9 6 2425,7
Tabel 12. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Holo Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Holo 0,2 (101) (K) 1 4780 2 5222 3 5222 4 5330,9 5 5884,6 6 4450,5
Tabel 13. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Holo Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Holo 0,2 (135) (L) 1 3920 2 3996 3 3996 4 3996 5 3996 6 3996
Tabel 14. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Spandek Saat Harga Bahan Baku Normal
Jenis Produk Hari Jumlah Produksi Spandek 0,2 (1219) (M) 1 1860 2 2000 3 2000 4 2000 5 2000 6 2000
Tabel 15. Hasil Optimasi Produksi Baja Ringan Jenis Spandek Saat Harga Bahan Baku Normal
Spandek 0,25 (1219) (N) 1 1324,2 2 3095,6 3 3131 4 1891,7 5 1600 6 3588,5

## Sensitivity Analysis
Pada penelitian ini dicari sensitivity analysis yang dapat terjadi dikarenakan hal-hal yang tidak diatur/direncanakan oleh CV X. Sebagai contoh ketika harga bahan baku naik dan bahan baku turun.

## 1. Perhitungan Optimasi Harga Bahan Baku Naik dan Harga Bahan Baku Turun
Harga bahan baku tentu akan mengalami kenaikan harga dan penurunan harga, dikarenakan oleh beberapa penyebab antara lain faktor ekspor-impor, situasi harga di luar negeri dan kurs dolar, dan sebagainya. Ketika harga bahan baku mengalami  penurunan  maka  harga  bisa  turun  mencapai  Rp  10.500,-/kg,  sedangkan  ketika  harga  bahan  mengalami kenaikan  maka  harga  bisa  naik  mencapai  Rp  12.700,-/kg. Kenaikan  harga  dan  penurunan  harga  ini  dapat mempengaruhi  harga  jual  dan  pendapatan  yang  diterima  oleh  CV  X.  Ketika  harga  bahan  baku  naik,  maka
keuntungan  yang  didapat  adalah  sebesar  Rp  205.766.400,-  atau  mengalami  kenaikan  keuntungan  yang  diharapkan sebesar  15%  dan  ketika  harga  bahan  baku  turun,  maka  keuntungan  yang  didapat  adalah  sebesar  Rp  171.143.000,- atau mengalami penurunan keuntungan yang diharapkan sebesar 4,39%.

## Skenario
Pada  penelitian  ini  dicoba  3  macam  skenario  yang  sudah  direncanakan  /  diatur.  Sebagai  contoh  adalah  kerusakan mesin  cetak,  kenaikan demand dan  pengurangan  jam  kerja.  Untuk  skenario  kerusakan  mesin  cetak,  dilihat  mesin boleh mengalami kerusakan pada hari mulai dari hari keberapa agar tetap dapat mencapai demand , kemudian untuk skenario  kenaikan demand ,  dilihat  seberapa  banyak  tambahan  yang  dapat  diselesaikan  dalam  enam  hari  kerja  dan untuk skenario pengurangan jam kerja, dilihat seberapa lama waktu yang digunakan untuk mencapai demand yang ada.

## 1. Kerusakan Mesin Produksi
Layaknya  tubuh  manusia,  mesin  produksi  juga  harus  selalu  dirawat.  Setiap  mesin  produksi  pasti  memiliki  risiko kerusakan yang bisa terjadi kapanpun (testindo, 2018). Diasumsikan pada CV X mesin yang mengalami kerusakan adalah mesin canal, mesin reng dan mesin spandek. Dibutuhkan waktu selama 3 jam untuk memperbaiki mesin yang rusak.  Kerusakan  mesin  produksi  tentu  akan  mempengaruhi  banyaknya  jumlah  produksi  dalam  sehari  dan  dapat menyebabkan penambahan jam kerja/lembur untuk dapat mencapai target produksi. Berdasarkan permasalahan yang terjadi pada CV X, maka didapatkan hasil yang dapat dilihat pada tabel 16.
Tabel 16. Kondisi Mesin Produksi Baja Ringan Hari Mesin 1 2 3 4 5 6 Reng √ - - - - - Canal √ - - - - - Holo √ √ √ √ √ √ Spandek √ - - - - - Keterangan: √ : kondisi baik  - : kondisi rusak
Berdasarkan  hasil  yang  sudah  di trial  and  error ,  dapat  dianalisis  bahwa  mesin  holo  tidak  boleh  mengalami kerusakan karena jumlah yang harus dihasilkan dalam satu hari sangat banyak dan memerlukan waktu yang sesuai dengan  jam  kerja  CV  X.  Pada  hari  pertama  mesin  canal,  mesin  reng,  dan  mesin  spandek  tidak  boleh  mengalami kerusakan karena jumlah yang harus dihasilkan tidak mencukupi permintaan yang ada. Alternatif lain ketika mesin rusak di hari pertama maupun kedua adalah penambahan jam kerja/lembur. Jika mesin rusak pada hari kedua sampai hari  keenam,  produksi  tetap  mencapai demand yang  ada  dan  tidak  membutuhkan  tambahan  jam  kerja/lembur. Keuntungan  yang  diharapkan  ketika  terjadi  kerusakan  mesin  adalah  sebesar  Rp  164.996.500,-  atau  mengalami penurunan keuntungan yang diharapkan sebesar 7,8%.

## 2. Kenaikan demand
Pada  skenario  kedua, demand per  hari  mengalami  kenaikan  sebanyak  10%  dari  total demand yang  sudah  ada. Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  menggunakan  LINDO,  maka  didapatkan  hasil  optimasi  produksi  pada  CV  X. Keuntungan yang diharapkan sebesar Rp 178.971.500,- atau keuntungan yang diperoleh berkurang sebesar 0,02% .

## 3. Pengurangan Jam Kerja
Pada  saat  mesin  bekerja  selama  8  jam  30  menit,  8  jam  dan  7  jam  30  menit  dapat  memproduksi  semua  jenis  baja ringan. Pada saat  mesin bekerja selama 7 jam, ada 1 jenis  baja ringan  yang tidak terproduksi sesuai demand yaitu Holo 0,2 (101). Keuntungan  yang diperoleh juga semakin  lama  semakin  menurun.  Saat  jam  kerja  mesin 8 jam 30 menit diperoleh keuntungan sebesar Rp 179.005.800,- sementara saat jam kerja mesin 8 jam diperoleh keuntungan sebesar Rp 178.246.800,- atau keuntungan yang diperoleh berkurang sebesar 0,42% dan saat jam kerja mesin 7 jam 30 menit diperoleh keuntungan sebesar Rp 177.423.900,- atau keuntungan yang diperoleh berkurang sebesar 0,88%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Berdasarkan  hasil  dari  program  LINDO,  keuntungan  yang  diperoleh  pada  saat  harga  bahan  baku  normal sebesar Rp 179.005.800,-. Berdasarkan sensitivity analysis, hasil produksi per hari pada saat harga bahan baku normal  berbeda  dengan  hasil  produksi  per  hari  pada  saat  harga  bahan  baku  turun  maupun  naik.  Keuntungan yang diperoleh pada saat harga bahan baku turun sebesar Rp 171.143.000,- atau keuntungan yang diharapkan turun sebesar 4,3% dan keuntungan yang diperoleh pada saat harga bahan baku naik sebesar Rp 205.766.400,- atau keuntungan yang diharapkan naik sebesar 15%.
2. Pada  CV  X  mesin  boleh  mengalami  kerusakan  mulai  pada  hari  kedua.  Jika  mesin  rusak  dari  hari  pertama, maka  target  produksi  per  hari  tidak  tercapai.  Berdasarkan  skenario  penambahan demand sebanyak  10  %, semua  jenis  produk  dapat  diproduksi  sesuai  dengan demand yang  sudah  ditentukan  dan  keuntungan  yang diperoleh berkurang sebesar 0,02%. Hasil produksi berdasarkan skenario pengurangan jam  kerja didapat bisa menyelesaikan  semua  jenis  berdasarkan demand per  hari  adalah  selama  7  jam  30  menit,  tetapi  keuntungan yang diharapkan tidak maksimal. Keuntungan maksimal bisa dicapai dengan jam kerja yang sudah ditetapkan selama 8 jam 30 menit.

## Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  saran  yang  ingin  diberikan  adalah  diharapkan  pada  penelitian  lebih lanjut  dapat  dipelajari  lebih  lanjut  mengenai  faktor-faktor  lain  yang  berpengaruh  dalam  perencanaan  produksi, seperti  biaya  gudang,  biaya  jam  kerja  lembur,  kemampuan  mesin  yang  digunakan  sehingga  dapat  berpengaruh dalam peningkatan kecepatan produksi baja ringan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Hutajulu,  O.P.  Kajian  Peramalan  Permintaan  dan  Perencanaan  Optimasi  Produksi  Semen  pada  Plant  11  PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk. Bogor : Institut Pertanian Bogor, 2010.
Kemenperin. Indonesia  Masuk  Kategori  Negara  Industri. (On-Line). Tersedia  di  https://www.kemenperin.go.id/, 2017.
Sindonews. Baja Ringan Impor Tantangan Industri Dalam Negeri. (On-Line).
https://ekbis.sindonews.com/read/1334000/179/baja-ringan-impor-tantangan-industri-dalam-negeri- 1535535464, 2018.
Testindo. Kerusakan  Mesin  Industri. (On-Line).  Tersedia  di  https://testindo.com/article/489/kerusakan-mesin- industri, 2018.