Optimasi Kapasitas Produksi untuk Mendapatkan Keuntungan Maksimum dengan Linear Programming
Ellysa Nursanti  ) , Rina Intan Purnama dan Ida Bagus Suardika Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Malang,
Jalan Bendungan Sigura-gura No 2, Malang, 65145, Indonesia

## Abstract
Higher demand requires company to optimize its production capacity. Optimization of production capacity  can  be  done  in  many  ways,  such  as  making  optimal  scheduling  of  working  hours,  adding overtime,  adding  labor  or  adding  machine.  However,  due  to  limited  capital  these  demand  often  be ignored.  If  the  problem  continues,  the  company  would  have  lost  sales,  which  affect  to  the  company's profits.  For  that,  it  needs  to  be  optimized  by  considering  the  company's  production  capacity  of  existing human  resources.  In  this  research,  the  production  capacity  optimization  is  done  by  determining  daily working  hours,  using  linear  programming  methods.  This  model  has  the  objective  function  to  maximize profit. The model considers gross revenue, production costs, and lost sales simultaneously to obtain the optimum  working  hours  per  day.  As  the  result,  it  is  obtained  that  the  model  is  a  maximum  function. Increasing  production  capacity  means  increasing  profit.  But,  the  production  capacity  only  be  increased up to it’s maximum level. Over the level, the profit becomes less and continuing to decrease. Numerical example is also given to show the model characteristic and its sensitivity analysis.
Keywords : Optimization, production capacity, working hours, lost sales, linear programming

## 1. Pendahuluan
Tingginya  permintaan  konsumen,  menuntut  perusahaan  untuk  selalu  mengoptimalkan kapasitas  produksinya.  Optimasi  kapasitas  produksi  dapat  dilakukan  dengan  banyak  cara, diantaranya  adalah  dengan  membuat  penjadwalan  jam  kerja  yang  optimal,  menambah  jam lembur,  menambah  tenaga  kerja  ataupun  menambah  mesin.  Namun  demikian,  karena keterbatasan modal  perusahaan, seringkali tingginya  permintaan konsumen terpaksa diabaikan. Apabila  hal  tersebut  terus  berlangsung,  maka  perusahaan  akan  mengalami  kehilangan kesempatan  menjual  ( lost  sales ),  yang  berpengaruh  terhadap  keuntungan  perusahaan  (Sutardi,
2007).  Untuk  itu,  perlu  dilakukan  optimasi  terhadap  kapasitas  produksi.  Akan  tetapi,    jika optimasi dilakukan dengan penambahan tenaga kerja, maka  diperlukan waktu, biaya, dan risiko tenaga  kerja  yang  belum  tentu  sesuai  dengan  standar  perusahaan.  Sedangkan  apabila  optimasi dilakukan dengan penambahan mesin, maka perusahaan memerlukan modal yang cukup tinggi. Oleh  karena  itu,  optimasi  kapasitas  produksi  untuk  memenuhi  permintaan  konsumen,  hanya dapat  dilakukan  melaluipenjadwalan  jam  kerja  yang  optimal  dengan  mempertimbangkan sumberdaya yang ada.
Christanty  E,  dkk  (2014),  mendefinisikan  bahwa  optimasi  kapasitas  produksi  untuk meminimumkan sisa order produksi, dapat dilakukan dengan menambah jam kerja. Dalam studi kasus yang dikembangkan, dibuat model minimum sisa order produksi dengan jumlah produksi sebagai variabel keputusan, serta biaya produksi sebagai parameternya. Namun, pada penelitian tersebut  hanya  mendapatkan  besarnya  produk  yang  tidak  terpenuhi,  sedangkan  pada  penelitian ini,  akan  dicari  besarnya  keuntungan  yang  hilang  ( lost  sales )  dikarenakan  tidak  terpenuhinya
 Correspondance : ellysa.nursanti@gmail.com
permintaan  konsumen.  Sementara  itu,  Puspitasari  M,  dkk (2007),  membuat  model  keuntungan maksimum  dengan  parameter  ongkos  tenaga  kerja  lembur  serta  jumlah  produksi  sebagai variabel keputusan. Pada penelitian tersebut, optimasi kapasitas produksi hanya dilakukan dalam bentuk  penentuan  jumlah  produk  yang  akan  diproduksi,  serta  ongkos  produksi  hanya berdasarkan harga pokok produksi saja. Padahal, ongkos produksi merupakan keseluruhan biaya yang  dikorbankan  untuk  menghasilkan  produk  hingga  produk  sampai  di  tangan  konsumen (Widjadjanta,  2001).    Mempertimbangkan  hal  tersebut,  maka  pada  penelitian  ini  perhitungan ongkos  produksi  melibatkan  semua  ongkos  yang  dikeluarkan  perusahaan  untuk  memproduksi produk.  Sementara  itu,  Novitasari,  dkk (2013),  memaksimumkan  keuntungan  dengan  cara meminimumkan ongkos produksi melalui penentuan jumlah produk yang akan diproduksi. Akan tetapi, dalam penelitian tersebut jumlah produksi belum memperhitungkan jumlah tenaga kerja, jam  kerja,  serta  waktu  standar  yang  dibutuhkan  untuk  membuat  1  unit  produk.  Menyikapi  hal tersebut,  maka pada penelitian ini, jumlah produksi dihitung berdasarkan jumlah tenaga kerja, jam kerja produksi, dan waktu standar.
Melanjutkan  penelitian-penelitian  tersebut  serta  pentingnya  mempertimbangkan keuntungan yang hilang dikarenakan tidak terpenuhinya permintaan konsumen, maka penelitian ini  bertujuan  untuk  melakukan  optimasi  kapasitas  produksi.  Optimasi  kapasitas  produksi dilakukan  dengan  menentukan jam  kerja  produksi harian  melalui  metode linear programming . Model matematis yang dihasilkan, memiliki fungsi tujuan untuk memaksimumkan keuntungan. Model  mempertimbangkan  pendapatan  kotor,  ongkos  produksi,  dan lost  sales secara  simultan untuk  medapatkan  jam  kerja  produksi  per  hari.  Dengan  mendapatkan  jam  kerja  per  hari,  akan diketahui  apakah  perusahaan  perlu  mempekerjakan  lembur  karyawan  dan  berapa  jam lemburnya,  dan  secara  otomatis  akan  diketahui  jumlah  produk  yang  dapat  dibuat  sehingga diperoleh keuntungan maksimum.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  dimulai  dari  studi  pendahuluan  dilapangan  untuk  mendapatkan  informasi mengenai  permasalahan  yang  ada  di  perusahaan  tersebut.  Kemudian  dilakukan  studi  pustaka mengenai  optimasi  kapasitas  produksi,  yang  selanjutnya  dibandingkan  dengan  hasil  studi lapangan  agar  diperoleh  rumusan  masalah  tentang  kapasitas  maksimum  yang  dapat  dicapai perusahaan  agar  diperoleh  keuntungan  maksimum.Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengoptimalkan  kapasitas  produksi  dalam  bentuk  penentuan jam  kerja  perhari  mulai  dari  hari Senin sampai  Sabtu untuk mendapatkan keuntungan maksimum. Pada tahap awal  perhitungan, dibangun  diagram  sistem  input output (Gambar  1).  Kemudian,    dibuat  diagram  pengaruh ( influence  diagram )  untuk  melihat  hubungan  tiap  variabel  pada  pembentuk  fungsi  tujuan. Formulasi  model  diawali  dengan  menulis  notasi  matematika  yang  digunakan  serta pengembangan model. Selain itu, dilakukan perhitungan untuk mengetahui solusi model dengan metode linear  programming menggunakan  program  LINGO.  Setelah  diketahui  solusi  model, maka  dilakukan  analisis  sensitivitas  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  dominan  terhadap model  secara  keseluruhan.  Hasil  akhir  penelitian  adalah  kesimpulan  dari  pemecahan  masalah yang  nantinya  dapat  digunakan  sebagai  rujukan  perusahaan  dalam  meningkatkan  kapasitas produksi.

## Uncontrollable variable
demand Decision variable Jam kerja produksi harian Optimasi kapasitas produksi Objective function Keuntungan maksimum Parameter
Pendapatan kotor
Ongkos total
lost sales
Gambar 1. Diagram sistem input output

## 3. Formulasi Model
Formulasi  model  dimulai  dengan  menentukan  notasi  matematik  yang  digunakan  dalam penelitian, yaitu sebagai berikut:
Notasi Matematika
𝑌(𝑥 𝑖 ) : Keuntungan (Rp/minggu), dimana 𝑖 = 1, 2, … 6 𝑍(𝑥 𝑖 ) : Penghasilan kotor (Rp/ctn), dimana 𝑖 = 1, 2, … 6 𝑇𝐶(𝑥 𝑖 ) : Ongkos Total (Rp/ctn), dimana 𝑖 = 1, 2, … 6 𝐿𝑆 𝑥 𝑖 : Ongkos lost sales (Rp/ctn), dimana 𝑖 = 1, 2, … 6 𝑥 𝑖 : Jumlah jam kerja pada hari ke i, dimana 𝑖 = 1,2, … 6 mewakili hari
Senin, Selasa, Rabu, Kamis, Jumat, dan Sabtu.
𝑇 : Harga jual produk (Rp/ctn)
𝑄 𝑥 𝑖 : Jumlah produk yang dihasilkan(ctn), 𝑖 = 1, 2, … 6 𝑉𝐶 𝑥 𝑖 : Ongkos variabel untuk semua karton (Rp) , dimana 𝑖 = 1, 2, … 6 𝑣 : Ongkos produksi per karton (Rp/ctn)
𝐹𝐶 : Ongkos tetap (Rp/minggu)
𝑊𝑆 : Waktu standar (jam/ctn)
𝑃 : Jumlah tenaga kerja (orang)
𝑈 : Keuntungan (Rp/ctn) 𝐷 : Permintaan (ctn)
𝑅𝐶 : upah tenaga kerja regular (Rp/jam)
𝐿𝐶 : upah tenaga kerja lembur (Rp/jam)
𝑟 𝑖 : jam kerja reguler per hari (jam), dimana 𝑖 = 1, 2, … 6
𝑙 𝑖
: jam kerja lembur per hari (jam), dimana 𝑖 = 1, 2, … 6 𝐸 𝑟 𝑖 : jumlah produksi untuk jam kerja reguler (ctn/minggu), dimana 𝑖 = 1, 2, … 6

## Pengembangan Model
Pendapatan  kotor 𝑍 𝑥 𝑖 merupakan  hasil  dari  jumlah  produk 𝑄 𝑥 𝑖 yang  terjual dikalikan  dengan  harga  jual  produk  setiap  karton 𝑇 (Novitasari,  2013).  Persamaan  tersebut, dituliskan sebagai berikut:
𝑍 𝑥 𝑖 = 𝑄 𝑥 𝑖 × 𝑇 , 𝑖 = 1, 2, … 6 (1)
Namun  pada  persamaan  tersebut,  model  jumlah  produksi  belum    memperhitungkan jumlah  tenaga  kerja,  jam  kerja,  serta  waktu  standar  yang  dibutuhkan  untuk  membuat  1  unit produk,  sehingga  dalam  penelitian  ini  ditambahkan  model  penentuan  jumlah  produksi 𝑄 𝑥 𝑖 yaitu, total jumlah jam kerja 𝑥 𝑖 per hari mulai dari hari Senin sampai hari Sabtu dibagi dengan waktu  standar 𝑊𝑆 dan  dikali  dengan    jumlah  tenaga  kerja 𝑃 (Suparjo,  2012).  Persamaan tersebut, dituliskan sebagai berikut:
𝑄 𝑥 𝑖 = 𝑥𝑖 6 𝑖=1 𝑊𝑆 × 𝑃 , dimana 𝑖 = 1, 2, … 6 (2)
Sementara itu, ongkos total 𝑇𝐶 𝑥 𝑖 dihasilkan dari jumlah ongkos tetap 𝐹𝐶 per minggu ditambah  dengan  jumlah  ongkos  variabel 𝑉𝐶 𝑥 𝑖 per  karton(Puspitasari,  2007).  Persamaan tersebut, dituliskan sebagai berikut:
𝑇𝐶 𝑥 𝑖 = 𝐹𝐶 + 𝑉𝐶 𝑥 𝑖 , dimana 𝑖 = 1, 2, … 6 (3)
Ongkos  variabel  pada  persamaan  3  diartikan  semua  ongkos  produksi  yang  dipengaruhi oleh besarnya produk yang dihasilkan. Ongkos variabel ini terdiri dari dua bagian, yaitu ongkos produksi  yang  dikeluarkan  untuk  memproduksi  semua  karton  dan  upah  tenaga  kerja  .  Ongkos produksi  untuk  semua  karton  diperoleh  dari  ongkos  produksi  per  karton 𝑣 dikalikan  dengan jumlah  produk  yang  diproduksi 𝑄 𝑥 𝑖 . Sedangkan  upah  tenaga  kerja  diperoleh  dari  upah tenaga kerja reguler 𝑅𝐶 dan upah tenaga kerja lembur 𝐿𝐶 , dimana 𝑥 𝑖 = 𝑟 𝑖 + 𝑙 𝑖 . Hal ini dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑉𝐶 𝑥 𝑖 =  𝑣 × 𝑥𝑖 6 𝑖=1 𝑊𝑆 × 𝑃   +  𝑅𝐶 × 𝑟 𝑖 6 𝑖=1 +  𝐿𝐶 × 𝑥 𝑖 6 𝑖=1 − 𝑟 𝑖 , dimana 𝑖 = 1, 2, … 6 (4)
Lost  sales 𝐿𝑆 𝑥 𝑖 didapat  dari  selisih  antara  permintaan 𝐷 dengan  jumlah  produksi 𝑄 𝑥 𝑖 (Christanty, 2014). Namun, persamaan tersebut hanya menghitung besarnya produk yang tidak  terpenuhi.  Sedangkan  pada  penelitian  ini,  akan  dicari  besarnya  keuntungan  yang  hilang dikarenakan tidak memenuhi permintaan konsumen, dengan demikian selisih antara permintaan konsumen ( demand ) dan jumlah produksi harus dikalikan dengan keuntungan perkarton produk 𝑈 . Persamaan dituliskan sebagai berikut:
𝐿𝑆 𝑥 𝑖 =  𝐷 − 𝑄 𝑥 𝑖 × 𝑈 , dimana 𝑖 = 1, 2, … 6 (5)
Dengan  demikian,    persamaan  1  sampai  dengan  persamaan  5,  dapat  dituliskan  kembali secara simultan sebagai berikut:
𝑀𝑎𝑥 𝑌 𝑥 𝑖 = 𝑥𝑖 6 𝑖=1 𝑊𝑆 × 𝑃  × 𝑇  −    𝐹𝐶 +  𝑣 × 𝑥𝑖 6 𝑖=1 𝑊𝑆 × 𝑃   +  𝑅𝐶 × 𝑟 𝑖 6 𝑖=1 +  𝐿𝐶 × (6)
𝑥 𝑖 6 𝑖=1 − 𝑟 𝑖 +   𝐷 − 𝑥𝑖 6 𝑖=1 𝑊𝑆 × 𝑃   × 𝑈 , dimana 𝑖 = 1, 2, … 6

## Batasan Model
Untuk hari Senin sampai dengan Kamis, perusahaan memberi kebijakan jam kerja reguler 𝑟 𝑖 7 jam per hari dan maksimum jam kerja produksi per hari 11 jam.
𝑟 𝑖 ≤ 𝑥 𝑖 ≤  11 , dimana 𝑖 = 1, 2, … 4 (7)
Untuk hari Jumat dan Sabtu,perusahaan memberi kebijakan jam kerja reguler 𝑟 𝑖 6 jam per hari dan maksimum jam kerja produksi per hari 11 jam.
𝑟 𝑖 ≤ 𝑥 𝑖 ≤ 11 , dimana 𝑖 = 5, 6 (8)
Batasan jam kerja produksi bernilai positif.
𝑥 1 ,  𝑥 2 , 𝑥 3 ,  𝑥 4 ,  𝑥 5 ,  𝑥 6 ≥ 0 (9)

## 4. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan untuk mendapatkan solusi model adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Data Studi Kasus Yang Digunakan Pada Penelitian
No Uraian Jumlah 1 Ongkos variabel Rp. 97.350/ karton 2 Ongkos tetap Rp. 4658853/minggu 3 Keuntungan Rp. 31.900/ karton 4 Harga jual Rp. 130.000/karton 5 Jumlah tenaga kerja 15 orang 6 Waktu standar 2,3024 jam 7 Upah tenaga kerja reguler Rp. 54.300/jam 8 Upah tenaga kerja lembur Rp. 108.600/jam
Dari  hasil  pengolahan  data  menggunakan  program  LINGO,  didapatkan  solusi  model optimasi yaitu jumlah jam kerja produksi mulai dari hari Senin 𝑥 1 , Selasa 𝑥 2 , Rabu 𝑥 3 , Kamis 𝑥 4 , Jumat 𝑥 5 , sampai dengan Sabtu 𝑥 6 adalah 11 jam per hari. Kapasitas optimum yang dihasilkan adalah  sebesar  430  karton,  dengan  total  keuntungan  yang  diperoleh  sebesar  Rp.  4.399.243  per minggu.  Sehingga,  permintaan  konsumen  ( demand )  maksimal  yang  dapat  diterima  perusahaan adalah  sebanyak  430  karton  perminggu . Sedangkan  Analisis  sensitivitas  untuk  Jumlah permintaan melebihi jumlah produksi 𝐷 ≥ 𝐸 𝑟 𝑖 , untuk 𝑖 = 1,2, … 6 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Demand , Jam Kerja Produksi, dan Keuntungan Perusahaan
Demand (Karton) Keuntungan (Rp) Jumlah jam kerja (jam) 𝑥 1 𝑥 2 𝑥 3 𝑥 4 𝑥 5 𝑥 6 261 1688625 7 7 7 7 6 6 300 2312547 11 9 7 7 6 6 350 3112551,126 11 11 11 8,667 6 6 400 3911305,739 11 11 11 11 11 6,33 450 3775112,217 11 11 11 11 11 11 500 2180112,217 11 11 11 11 11 11 555 585112,2174 11 11 11 11 11 11

## Gambar 2. Grafik Permintaan Terhadap Keuntungan
Pada  Gambar  2,  dapat  dilihat  bahwa  model  optimasi  peningkatan  kapasitas  produksi merupakan  fungsi  maksimum.  Semakin  tinggi  permintaan,  menuntut  peningkatan  kapasitas perusahaan.  Namun  demikian,  tidak  selamanya  meningkatkan  kapasitas  produksi  dapat meningkatkan  keuntungan  lebih  tinggi.  Hal  ini  dikarenakan  perusahaan  memiliki  kapasitas produksi maksimum.
Sementara  itu , perbandingan  antara  upah  tenaga  kerja  regule 𝑅𝐶 danupah  tenaga  kerja lembur 𝐿𝐶 terhadap keuntungan yang dihasilkan dan jam kerja produksi optimal dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Reguler Time dan Overtime Terhadap Keuntungan Perusahaan 𝑌 𝑥 𝑖 dan Jam Kerja Produksi
𝑅𝐶 (Rp) 𝑂𝐶 (Rp) 𝑌 𝑥 𝑖 (Rp) Jam kerja produksi (jam) 𝑥 1 𝑥 2 𝑥 3 𝑥 4 𝑥 5 𝑥 6 54300 54300 5703043 11 11 11 11 11 11 54300 81450 4997143 11 11 11 11 11 11 54300 108600 4291243 11 11 11 11 11 11 54300 135750 3585343 11 11 11 11 11 11 54300 162900 2879443 11 11 11 11 11 11 54300 190050 2173543 11 11 11 11 11 11 54300 214485 1578538 7 7 7 7 6 6
500000 1000000 1500000 2000000 2500000 3000000 3500000 4000000 250 350 450 550 K eu n tu n g a n (Rp ) Permintaan (Karton)
1500000 2000000 2500000 3000000 3500000 4000000 4500000 5000000 5500000 50000 100000 150000 200000 K eu n tu n g a n (Rp )
Ongkos Overtime (Rp)
Pada  Gambar  3,  dapat  dilihat  bahwa  besarnya  upah  tenaga  kerja  lembur  mempengaruhi keuntungan  perusahaan  dan  jam  kerja  produksi  harian.  Pada  upah  tenaga  kerja  lemburRp. 214.485,  terjadi  penurunan  jumlah  jam  kerja  produksi  harian,  yang  juga  menurunkan keuntungan  secara  keseluruhan.Semakin  mahal  upah  tenaga  kerja  lembur,  maka  keuntungan semakin menurun dan jumlah jam kerja produksi akan kembali pada jam kerja produksi reguler.

## 5. Simpulan
Simpulan  dari  hasil  penelitian  adalah  model  optimasi  peningkatan  kapasitas  produksi merupakan  fungsi  maksimum.  Semakin  tinggi  kapasitas  produksi,  keuntungan  juga  semakin meningkat.  Namun  demikian,  tidak  selamanya  merespon  demand  dapat  meningkatkan kuntungan  bagi  perusahaan.  Kenaikan  demand  hanya  dapat  dilayani  sampai  batas  maksimum kapasitas produksi saja. Pada contoh kasus, kapasitas optimal perusahaan yang diperoleh adalah sebesar 430 karton perminggu dengan jam kerja produksi mulai hari Senin 𝑥 1 11 jam, Selasa 𝑥 2 11  jam,  Rabu 𝑥 3 11  jam,  Kamis 𝑥 4 11  jam,  Jumat 𝑥 5 11  jam,  sampai  dengan  Sabtu 𝑥 6 11  jam.  Keuntungan  maksimum  yang  diperoleh  perusahaan  adalah  Rp.  4.399.243,-  per minggu.  Untuk  penelitian  lanjutan,  penambahan  jam  kerja  perlu  melibatkan  pertimbangan penambahan  tenaga  kerja.  Sementara  itu,  upah  tenaga  kerja  lembur    perlu  dibedakan berdasarkan keahlian tenaga kerja.

## Daftar Pustaka
Cachon, dan Terwiesch. (2006). Matching Supply with Demand : An Introduction to Operation Management, McGraw-Hill, New York.
Chase , Jacobs , dan  Aquilano.  (2004). Operation  Management  for  Competitive  Advantage , McGraw-Hill, New york.
Christanty  E,  dkk.  (2014).  Optimasi  Kapasitas  Produksi  Dalam  Penyusunan  Jadwal  Induk Produksi  Menggunakan  Integer  Linear  Programming  (ILP)  (Studi  Kasus:  CV.  Pabrik Mesin Guntur Malang). Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri , Vol. 2, No. 4, pp. 1147-1156.
Djalal N, dan Hardinus Usman. (2004). Teknik Pengambilan Keputusan, Grasindo, Jakarta. Gasperz. (2002). Production Planning and Inventory Control, Gramedia Pustaka, Jakarta. Ginting R. (2007). Sistem Produksi, Graha Ilmu, Yogyakarta. Heizer dan Render. (200). Operation Management, Prentice Hall, New Jersey.
Hilton dan Maher. (2003). Cost Management, Strategis For Business Decisions, McGraw-Hill, New York.
Karl Marx. (1969). Value, Price, and Profit, Internationa, Co-Inc, New York. Murthy, D. N. P. (1990). Mathematical Modelling, Pergamon Press.
Novitasari,  dkk,  (2013).  Pendekatan  Goal  Programming  Dalam  Perencanaan  Produksi. Jurnal Mahasiswa  Matematika ,  (online),  (http://matematika.studentjournal.ub.ac.id),  diakses tanggal 15 Desember 2014.
Pujawan I. (2009). Ekonomi Teknik,  Guna Widya, Surabaya.
Puspitasari  M,  dkk,  (2007),  Pengembangan  Model  Matematis  untuk  Optimasi  Perencanaan
Produksi Minuman Marimas. Jurnal Teknik
Industri , (online),
(http://ejournal.undip.ac.id/), diakses tanggal 15 Desember 2014.
Sinulingga S. (2009). Perencanaan Dan Pengendalian Produksi, Graha Ilmu, Yogyakarta. Siswanto. (2006). Operation Research, Erlangga, Jakarta. Sugiono.  (2009). Manajemen Keuangan untuk Praktisi Keuangan, Grasindo, Jakarta.
Suparjo, dkk. (2012). Analisa Peningkatan Kapasitas Produksi Dengan Membandingkan Antara Penambahan Shift Dan Kerja Lembur Pada UD. Barokah, Jurnal Manajemen Teknologi ,
(online), (http//:www.jurnal.itats.ac.id), diakses tanggal 25 November 2014.
Sutardi  A,  dan  Endang  Budiasih,  (2007).  Sediakan  Dan  Hitung  Stock  Agar  Tak  Kehilangan Konsumen, Elex Media Komputindo, Jakarta.
Webb A. (2008). The Project Manager’s Guide The Handling Risk, Gower Publishing Limited,
Burlington.
Widjadjanta. (2001). Ekonomi, Citra Praya, Bandung. Winter. (2008). Incone The Regulation, CCH Group, United Stated. Wingjosoebroto. (2000). Ergonomi, Studi Gerak dan Waktu, Guna Widya, Surabaya.