## MODEL OPTIMASI KAPASITAS INDUSTRI PADA KLASTER INDUSTRI HILIR KELAPA SAWIT DI KAWASAN INDUSTRI SEI MANGKEI

## OPTIMIZATION MODEL OF INDUSTRIAL CAPACITY IN  SEI MANGKEI PALM OIL BASED INDUSTRIAL CLUSTER
Indrani Dharmayanti 1)* , Hartrisari Hardjomidjojo 2) , Anas Miftah Fauzi 2) , Dedi Mulyadi 3)
1) Pusdiklat Industri Kementerian Perindustrian Jl. Widya Chandra VIII No. 34 Kebayoran Baru, Jakarta Selatan, Indonesia, 12190 Email: iindh522@gmail.com
2) Departemen Teknologi Industri Pertanian Institut Pertanian Bogor
3 )Kementerian Perindustrian, Jakarta, Indonesia
Makalah: Diterima 23 Juli 2015; Diperbaiki 3  Agustus 2017; Disetujui 2 September 2017

## ABSTRACT
Palm oil industrial cluster development in Sei Mangkei is a step to realize the downstream programme, increase the added value and competitiveness through integrated management. To optimize the development, it is necessary  to  make  the  planning  starting  from  the  selection  of  potential  industries,  as  well  as  calculate  how optimal capacity, with the availability of raw materials as constraints.  The selection of products is done with the exponential  comparison  method  with  the  result  that  industrial  cooking  oil,  margarine,  basic  oleo  chemicals, surfactants, biodiesel, industrial soap, liquid soap, shampoo and detergents, as well  as biogas and animal feed were  potential  for  development  in  the  industrial  park.  The  goal  programming  analysis  was  performed  to determine  the  optimal  industrial    capacity  that  provide  maximum  benefit  and  labour,  and  minimal  waste produces.  Based  on  the  optimization  analysis,  the  profits  target  was  achieved  and  the  largest  profits  derived from  basic  oleochemical  industry,  margarine,  cooking  oil,  and  soap  bars.  While  labour  targets  were  not achieved,  because  labour  absorption    less  than  80%  of  the  target.  The  target  of  waste  was  achieved,    and  the largest proportion of liquid waste was produced by cooking oil and basic oleochemicals industry. This model is expected to illustrate the capacity calculation model of industry in other cluster development.
Keywords: goal programming, industrial park, optimization, palm oil industrial cluster,

## ABSTRAK
Pengembangan  klaster  industri  kelapa  sawit  di  Sei  Mangkei  merupakan  suatu  langkah  untuk mewujudkan  program  hilirisasi,  peningkatan  nilai  tambah  dan  daya  saing  melalui  pengelolaan  industri  secara terintegrasi.  Agar pengembangan klaster dapat optimal, maka perlu dilakukan perencanaan mulai dari pemilihan industri  potensial  yang  akan  dikembangkan,  serta  menghitung  berapa  kapasitas  optimalnya,  dengan mempertimbangkan  ketersediaan  bahan  baku  sebagai  kendala.  Pemilihan  produk  dilakukan  dengan  metode perbandingan  eksponensial  (MPE)  dengan  hasil  bahwa  industri  minyak  goreng,  margarin,  oleo  kimia  dasar , surfaktan,  biodiesel,  industri  sabun  batang,  sabun  cair,  shampo  dan  detergen,  serta  biogas  dan  industri  pakan ternak potensial dikembangkan di Kawasan tersebut.   Penentuan kapasitas produksi menggunakan analisis goal programming dengan  fungsi  tujuan  untuk  memaksimalkan  keuntungan  dan  serapan  tenaga  kerja,  serta menghasilkan  limbah  yang  minimal.  Berdasarkan  analisis  optimasi,  target  keuntungan  klaster  tercapai  dan terbesar  diperoleh dari industri oleokimia dasar, margarin minyak goreng, serta sabun batang, sedangkan tujuan serapan tenaga kerja tidak tercapai karena  yang terserap kurang dari 80% dari target.  Pada aspek limbah target tercapai,  dan  industri  yang  terbesar  menghasilkan  limbah  cair  adalah  industri  minyak  goreng  dan  oleokimia dasar.  Model  ini  diharapkan  dapat  memberi  gambaran  tentang  model  penghitungan  kapasitas  industri  dalam pengembangan klaster lainnya.
Kata kunci : goal programming, kawasan industri, optimasi, klaster industri kelapa sawit

## PENDAHULUAN
Kelapa  sawit  merupakan  komoditas  yang sangat  potensial  untuk  dikembangkan  dalam  rangka mendorong perekonomian  Indonesia. Sebagai  upaya untuk  meningkatkan  nilai  tambah  dan  daya  saing, maka  pengelolaan  berbagai  industri  tersebut  perlu dilakukan secara terintegrasi mulai dari hulu sampai ke hilir. Konsep  klaster industri dapat menjadi salah satu strategi penerapannya sehingga efisiensi industri
dapat  ditingkatkan  dan  pada  akhirnya  diharapkan dapat  meningkatkan  daya  saing  industri.  Salah  satu klaster  kelapa    sawit  yang  dikembangkan  di Indonesia  adalah  klaster  industri  kelapa  sawit  di kawasan industri Sei Mangkei Sumatera Utara.
Produk-produk turunan kelapa sawit sangat banyak  jenisnya.  Berbagai  pertanyaan  muncul  dari rencana pengembangan  klaster industri  kelapa sawit tersebut  yaitu      produk-produk  apa  saja  yang  paling potensial  untuk  dikembangkan  di  kawasan  tersebut
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 27 (3):242-252 (2017) ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin Nomor DOI: 10.24961/j.tek.ind.pert.2017.27.3.242
dan  seberapa  besar  kapasitas  dari  masing-masing industri    tersebut.  Pada  saat  pengembangan  klaster industri  tersebut, perlu dipilih jenis industri apa saja yang akan dibangun di kawasan tersebut, agar aliran produk  dalam  klaster  berjalan  optimal.    Sehingga tahap  awal  dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan produk-produk potensial yang akan dibangun.
Salah  satu  kendala  dalam  pengembangan klaster  industri  kelapa  sawit  adalah  ketersediaan bahan  baku  yang  akan  menentukan  berapa  besar kapasitas  produksi  dari  industri-industri  yang dibangun.    Kapasitas  produksi  tersebut  perlu direncanakan  dengan  baik  agar  pengelola  kawasan dan  stakeholder  terkait  dapat  mempersiapkan berbagai  fasilitas,  menghitung cost dan benefit dari pembangunan dan merumuskan berbagai perencanaan dan kebijakan turunan lainnya.  Dengan adanya  kendala  ketersediaan  bahan  baku  di  atas, tentunya  perlu  dihitung  seberapa  besar  kapasitas industri optimal yang mungkin dikembangkan.  Pada penelitian  ini  kapasitas  industri  dihitung  dengan mempertimbangkan tiga tujuan yaitu memaksimalkan  keuntungan  dan  serapan  tenaga kerja,  serta  meminimalkan  limbah  cair  yang dihasilkan, dengan kendala ketersediaan bahan baku, aliran  material  dan  keterkaitan  produksi  antar industri dalam kawasan, serta kapasitas minimal dan maksimal rata-rata industri.
Beberapa penelitian terkait optimasi kapasitas produksi di berbagai perusahaan dilakukan dengan menggunakan metode optimasi goal programming,    seperti    Elfina  (2010);  Megasari (2010); Fahrurrozi (2012); Ajiningtyas et al. (2013); Astuti et al . (2013); Fauziyah (2016); dan Nafisah et al. (2016.    Pada  penelitian  ini  metode  yang  sama digunakan untuk menghitung kapasitas produksi dari industri-industri  yang  akan  dibangun  dalam  klaster industri  kelapa  sawit  di  kawasan  indusrti  Sei Mangkei.
Berdasar  latar  belakang  di  atas,  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  industri potensial  serta  kapasitas  yang  optimal  dari  masing- masing  industri  tersebut.  Fokus  penelitian  adalah pada  penyusunan model optimasi penentuan kapasitas  dari  industri  turunan  kelapa  sawit  yang akan  dibangun  di  kawasan  industri  Sei  Mangkei, dimana  model  tersebut  dibatasi  bahwa  klaster  yang dikembangkan  hanya  untuk  produk-produk  turunan CPO  ( Crude  Palm  Oil )  dan  CPKO  ( Crude  Palm Kernel  Oil )  dan  bahan  baku  (CPO  dan  CPKO)  dari luar  kawasan  yang  digunakan  diasumsikan  hanya berasal dari pabrik kelapa sawit (PKS) milik BUMN (PTPN II, III dan IV) yang ada di Sumatera Utara.

## METODE PENELITIAN

## Kerangka Pemikiran
Sei  Mangkei  merupakan  salah  satu  pusat pengembangan  klaster  industri  kelapa  sawit  di Sumatera.  Berdasarkan  kondisi  tahap  perencanaan
pembangunan  di  kawasan  ini,  industri-industri potensial  yang  akan  dibangun  di  kawasan  tersebut diseleksi dengan menggunakan Metode Perbandingan  Eksponensial  (MPE)  dimana  pakar diminta  melakukan  penilaian  dari  sekian  produk turunan  berdasar  kriteria  yang  telah  ditentukan. Selanjutnya  berdasarkan  potensi  bahan  baku  yang ada, dihitung potensi kapasitas optimal dari industri- industri  tersebut  dengan  menggunakan  metode optimasi goal  programming dengan  tiga  goal  yang ingin  dicapai  yaitu  memaksimalkan  keuntungan, memaksimalkan serapan tenaga kerja dan meminimalkan limbah cair yang dihasilkan. Pengolahan data dan pemodelan matematik dilakukan dengan menggunakan software LINGO.
Metode  ini  banyak  digunakan  para  peneliti dalam  melakukan  optimasi  pada  berbagai  bidang. Beberapa  peneliti  sebelumnya  yang  menggunakan metode  ini  adalah  Wang  dan  Liang  (2005)  yang menggunakan goal programming dalam perencanaan produksi,  Bakhtiar  (2006)  menggunakan  metode  ini untuk  menghitung  optimasi  sistem  angkutan, Listyarini  (2008)  dalam  menganalisis  pemborosan listrik  di  DKI  Jakarta,  Kruger  (2011)  yang menggunakan goal programming sebagai pendekatan  untuk  strategi  pengelolaan  neraca  bank, Sen dan Nandi (2012) dalam perencanaan perkebunan  karet  di  Tripura,  Sen  dan  Nandi  (2012) juga  menggunakan  metode  ini  untuk  pengelolaan penanaman ( intercropping ) karet dan teh.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  suatu  gambaran  bagi  industri  produk turunan  sawit  dan  industri  terkait  serta  industri pendukungnya tentang prospek lokasi pengembangan  usahanya;  serta  bagi  pengelola kawasan  dan  pemerintah  dalam  perencanaan fasilitas,  tata  ruang  dan  menentukan  kebijakan operasional pembangunan kawasan.

## Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dimulai dengan melakukan  studi  literatur  untuk  mengidentifikasi produk-produk  yang  dapat  dihasilkan  dari  bahan baku CPO dan CPKO. Selanjutnya adalah penentuan produk yang paling potensial dikembangkan dengan penilaian pakar berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Kriteria  ini  diperoleh  dari  literatur  yang  divalidasi oleh  pakar.  Tahap  penentuan  ini  dilakukan  dengan Metode  Perbandingan  Eksponensial  (MPE).  Dari hasil  ini  diperoleh  beberapa  industri  yang  potensial dikembangkan  dan  selanjutnya  divalidasi  kembali oleh  pakar  untuk  tahap  pemilihan  dan  penentuan jenis industri. Langkah berikutnya adalah melakukan  analisis  optimasi  kapasitas  produksi  dari industri-industri  tersebut  dengan  menggunakan goal programming. Dalam  pemodelan  optimasi  kapasitas tersebut, perlu diketahui data proses produksi,  aliran material dan rantai nilai, keuntungan, serapan tenaga kerja,  limbah  yang  dihasilkan  masing-masing industri  terpilih,  ketersediaan  bahan  baku,  tenaga
kerja,  dan  demand  masing-masing  produk.  Dari tahapan  ini  diperoleh  jumlah  kapasitas  industri- industri  yang  mungkin  untuk  dikembangkan  dalam klaster.    Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian ini  berupa  data  primer  dan  sekunder.  Data  primer diperoleh  melalui  wawancara  langsung  dengan  para pakar  dan  melalui  pengisian  instrumen  kuesioner. Pakar  yang  terlibat  berasal  dari  kalangan  peneliti, akademisi, dan praktisi perkelapasawitan. Sedangkan  data  sekunder  diperoleh  melalui  kajian pustaka,  data  kelayakan  usaha  berbagai  produk turunan,  laporan  instansi/dinas  terkait,  lembaga penelitian, dan BPS. Penelitian dilakukan  mulai Juli 2014  sampai  dengan  Desember  2014.  Lokasi penelitian  adalah  di  Kawasan  Industri  Sei  Mangkei, Kabupaten Simalungun, Propinsi Sumatera Utara.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan Industri Potensial
Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas  yang  memiliki  berbagai  produk  turunan yang potensial, diantaranya minyak goreng, margarin,  minyak  makan  merah, sorthening ,  sabun, shampo,  detergen,  sabun  batang, lotion ,  dan  produk
kosmetik.  Berbagai  produk  ini  tentunya  tidak  dapat dikembangkan  semua  di  suatu  kawasan  industri sehingga  perlu  suatu  analisis  dalam  menentukan produk  apa  saja  yang  layak  dikembangkan  di kawasan  tersebut.  Alat  analisis  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Metode  Perbandingan Eksponensial  (MPE).  Langkah  awal  dalam  analisis ini adalah dengan  menetapkan beberapa kriteria dan bobot  yang  akan  digunakan  untuk  menseleksi produk-produk turunan.
Kriteria penilaian yang digunakan merupakan kriteria-kriteria yang digunakan beberapa peneliti  sebelumnya  (Herdhiansyah et  al., 2013; Daswilza,  2002,  dan  Departemen  Perindustrian, 2009) yang kemudian divalidasi dengan pertimbangan  pendapat  pakar  (teknik face-validity ). Penentuan  bobot  kriteria  pada  penelitian  ini didasarkan  pendapat  para  pakar  yang  diolah  dengan bantuan software expert  choice, dengan  hasil disajikan pada Gambar 2.
Berdasarkan  pertimbangan  pakar,  dari sekitar  90  produk  turunan  kelapa  sawit  yang  terdiri dari  produk  jadi  maupun  produk  setengah  jadi  baik pangan  dan  non  pangan  (MPOB,  2009 dalam Sipayung , 2012) , direduksi menjadi 50 jenis produk, yang  selanjutnya  akan  diseleksi  untuk  menentukan industri  yang  paling  potensial  dikembangkan  di  Sei Mangkei.
Latar belakang, perumusan  masalah dan kondisi awal lingkup kajian Perumusan tujuan penelitian
Studi literatur
Identifikasi Produk Turunan Kelapa Sawit

## Penentuan Kriteria Penilaian MPE
Penentuan Industri Potensial yang akan dikembangkan
Data proses produksi, rantai nilai, keuntungan, serapan tenaga kerja, limbah yang dihasilkan industri terpilih, ketersediaan bahan baku, tenaga kerja, demand masing-
masing produk Optimasi Kapasitas Produksi Industri yang akan dikembangkan Studi literatur MPE

## Goal Programming

## Potensi Kapasitas Produksi Optimal Industri
Gambar 2.  Bobot kriteria yang digunakan untuk memilih produk potensial
Berdasarkan  hasil  analisis  MPE  diperoleh sepuluh kelompok industri produk turunan potensial yaitu :
1. Industri minyak goreng
2. Industri margarin/ shortening /vanaspati
3. Industri  oleo  kimia  dasar  ( Fatty  acid,  Fatty alcohol, glyserin )
4. Industri surfaktan
5. Industri biodiesel
6. Industri sabun batang
7. Industri shampo, deterjen dan sabun cair
8. Industri deterjen
9. Industri biogas
10. Industri makanan ternak

## Optimasi  Kapasitas Industri
Ketersediaan bahan baku kelapa sawit  bagi industri  turunan  yang  berada  di  kawasan  industri merupakan salah satu faktor utama yang mendukung berkembangnya  klaster  industri  hilir  kelapa  sawit. Bagi  Kawasan  Industri  Sei  Mangkei  potensi  bahan baku  dapat  berasal  dari  PKS milik  PTPN   (BUMN) maupun PKS milik swasta.  Namun dalam penelitian ini  sumber  bahan  baku  dibatasi  hanya  berasal  dari PKS milik PTPN saja. Tabel 1 memperlihatkan data potensi bahan baku CPO dan CPKO untuk kawasan Sei Mangkei.
Penentuan  kapasitas  optimum  industri dalam  klaster  industri  di  Kawasan  Industri  Sei Mangkei  dilakukan  dengan  menggunakan goal programming ,  dengan  tiga  goal  ( g )  yang  ingin dicapai yaitu :
1. Memaksimalkan  keuntungan  ekonomi  ( goal ke- 1),
2. Memaksimalkan  penyerapan  tenaga  kerja  ( goal ke-2), dan
3. Meminimalkan limbah cair  yang dihasilkan ( goal ke-3).
Beberapa  informasi,  data,  dan  asumsi  yang digunakan dalam analisis ini adalah:
1. Keuntungan  yang  diperoleh  setidaknya  sama dengan  perencanaan  awal  kawasan  industri  yaitu Rp  2,2  triliun  per  1  juta  ton  CPO  yang  diolah (Kementerian Perindustrian, 2011).
2. Potensi  ketersediaan  SDM  yang  dapat  terserap  di kawasan  Sei  Mangkei  adalah  sejumlah  angkatan kerja yang masih mengangur di Provinsi Sumatera Utara yaitu sejumlah  379.982 orang (BPS, 2013). Target  tenaga  kerja  yang  dapat  diserap  adalah angkatan  terja  yang  berpendidikan  minimal SLTA,  dengan  jumlah  SDM  41%  serta  rata-rata keterserapan  tenaga  kerja  disektor  industri pengolahan  sekitar    7,79%  (BPS,  2013).  Dengan pertimbangan  tersebut,  maka  ditentukan  target tenaga  kerja  yang  dapat  terserap  adalah  sejumlah 12.203 orang (Dharmayanti, 2015).
3. Limbah  cair  yang  dihasilkan  industri  di  kawasan, diupayakan  tidak  melebihi  kapasitas  maksimal pengolahan  limbah  kawasan.  Pada  aspek  ini pencapaian  tujuan  dibatasi  oleh    kuantitas  limbah yang  dapat  diolah  oleh  instalasi  (IPAL)  di kawasan  yaitu  maksimal  0,8  L/detik/ha  lahan kawasan yang terpakai (Kementerian Perindustrian,  2010).  Dengan  target  luas  areal kawasan yang akan dibangun sampai akhir proyek adalah sekitar 1100 Ha (Kementerian Perindustrian, 2010) dan tingkat efisiensi rata-rata industri  sebesar  90%,  maka  kapasitas  IPAL Kawasan  Sei  Mangkei  adalah  sekitar  25  juta m 3 /tahun (Dharmayanti, 2015).
4. Penggunaan  bahan  baku  sangat  ditentukan  oleh proses  produksi  masing-masing  produk  turunan. Beberapa  produk  turunan  berbahan  baku  CPO, RBD  ( Refined  Bleached  Deodorized )  stearin,  dan PKO  yaitu  minyak  goreng,  margarin,  oleokimia dasar  dan  biodiesel.    Selain  itu,  ada  juga  produk yang  berbahan  baku  hasil  produksi  dari  industri turunan  lainnya  seperti  surfaktan,  industri  sabun, shampo,  dan  detergen.  Sementara  untuk  industri biogas  dan  pakan  ternak,  bahan  bakunya merupakan  produk  samping/limbah  dari    kebun, PKS, dan industri turunan sawit lainnya.
5. Pada  penyusunan  persamaan  matematik  dalam model penentuan kapasitas produksi industri, perlu juga  mempertimbangkan  proses  transformasi bahan  baku  serta  nilai  rendemennya.  Hal  ini diperlukan  untuk  menghitung  kebutuhan  bahan baku,  keterkaitan  rantai  nilai  dan  alokasi  optimal bahan baku.
Tabel 1.   Data potensi sumber bahan baku untuk Kawasan Industri Sei Mangkei
No. Sumber Bahan Baku Kapasitas Olah TBS (Ton / Tahun) Potensi CPO (Ton/Tahun) Potensi CPKO (Ton/Tahun) 1. PKS PTPN III 2.700.000 652.860 126.900 2. PKS PTPN II 1.260.000 388.200 75.100 3. PKS PTPN IV 4.728.000 1.148.144 222.200 Jumlah BB 2.189.204 424.200
Sumber:  Dinas Perindustrian dan Perdagangan Propinsi Sumatera Utara (2013) dan PTPN II (2014), PTPN III (2013) dan PTPN IV (2014)
6. Ketersediaan POME ( Palm oil Mill Effluent ) yang merupakan  bahan  untuk  biogas  hanya  bersumber dari  PKS  di  kawasan  industri  yang  mengolah  75 ton TBS/jam. Jumlah POME yang dihasilkan dari proses  pengolahan  TBS  adalah  sekitar  0,6  ton/ton TBS yang diolah (Fricke,  2009), sehingga potensi POME  adalah  sekitar    0,27  juta  ton/tahun (Dharmayanti, 2015).
7. Ketersediaan  pelepah  untuk    proses  produksi pakan ternak ditetapkan tidak terbatas.
Ketersediaan  bungkil  dihitung  sebesar    2% dari  jumlah  TBS  yang  diolah  pada  Tabel  1  (Fricke, 2009),  sehingga  potensinya  adalah  sebanyak 173.760  ton/tahun.  Secara  umum    fungsi  tujuan dalam goal  programming adalah  meminimalkan deviasi  di  setiap goal. Adapun  persamaan  umum untuk fungsi tujuannya (Orumie dan Ebong,  2014):
𝑀𝑖𝑛 𝑍 =   ∑ 𝑤 𝑔 𝑚 𝑔 (𝑑 𝑔 − + 𝑑 𝑔 + )
Dimana :
Z
=  fungsi tujuan yang ingin dicapai
w =   bobot  untuk  masing-masing  sasaran
(goal)
g =   sejumlah  sasaran  (goal)  yang  ingin dicapai ( g = 1, 2, …, m)
d g − , d g + =   deviasi yang di bawah target sasaran pada pencapaian goal ke-g
d g − , d g + =   deviasi  yang  di  atas  target  sasaran  pada pencapaian goal ke-g
Analisis  optimasi  kapasitas  industri  pada klaster  industri  Sei  Mangkei  mempunyai  tiga goals (g) , sehingga persamaan tujuannya adalah
𝑀𝑖𝑛 𝑍 =   𝑤 1 𝑑 1 − +   𝑤 2 𝑑 2 − + 𝑤 3 𝑑 3
+
Dimana  ketiga  tujuan  adalah  pertama  untuk memaksimalkan  keuntungan  ekonomi  ( goal ke-1) dengan  meminimalkan  deviasi  yang  kurang  dari target  (d 1 - )  dan  kedua  memaksimalkan  penyerapan tenaga kerja ( goal ke-2) dengan cara meminimalkan deviasi  yang  kurang  dari  target  (d 2 - );  serta  tujuan ketiga  adalah  meminimalkan  limbah  cair  yang dihasilkan  ( goal ke-3)  dengan  cara  meminimalkan deviasi yang melebihi target (d 3 + ).
Berdasarkan  pertimbangan  pakar  terhadap ketiga goals tersebut  maka  diperoleh  bobot  untuk goal  ke-1  =  0,540;  bobot goal ke-2  =  0,297;  dan
bobot  goal  ke-3  =  0,163.    Sehingga  persamaan tujuan di atas menjadi:
𝑀𝑖𝑛 𝑍 =  0,540   𝑑 1 − +   0,297  𝑑 2 − + 0,163  𝑑 3 +
Adapun  fungsi  kandala  dalam  penentuan  kapasitas ini adalah :
1. Kendala sasaran ( goal constrains ) :
∑ 𝒂 𝒊 . 𝒙 𝒊 + 𝒏 𝒊 𝒅 𝒈 − − 𝒅 𝒈 + =    𝑮 𝒈
a. Goal 1: memaksimalkan keuntungan
𝑇𝑃 ≥ 2,2 R 1 ;
Dimana : G = tujuan atau target yang ingin dicapai x i
=    variabel keputusan (Kapasitas industri ke-i (juta ton/tahun)
a = koefisien dari fungsi kendala sasaran (goal) i = industri (i = 1,2,.......10) TP  = total profit kawasan yang menjadi target (Rp triliun /tahun)
R 1 = jumlah bahan baku ( resource ) ke-1 = CPO (juta ton)
Nilai  P i adalah  keuntungan  dari  masing- masing industri (Rp juta /ton produk) yang diperoleh dari berbagai sumber dan terangkum pada Tabel 3.
1,165 x 1 + 9,271 x 2 + 2,82 x 3 + 1,863 x 4 + 0,869 x 5 + 1,055 x 6 + 9,33 x 7 + 0,636 x 8 + 1,233 x 9 +  0,416 x 10 + 𝑑 1 − − 𝑑 1 + =  2,2 R 1
b. Goal 2 : memaksimalkan serapan tenaga kerja

## 𝑇𝐿  ≥   12203
TL adalah  total tenaga kerja yang ditargetkan dapat diserap kawasan (orang).
Nilai  L i adalah  jumlah  tenaga  kerja  ( labour )  yang dapat  diserap  oleh  masing-masing  industri  (orang  / juta  ton  produk)  yang  diperoleh  dari  berbagai sumber dan terangkum pada Tabel 3.
427 x 1 + 500 x 2 + 2491 x 3 + 2500 x 4 + 500 x 5 + 3330 x 6 + 1912 x 7 + 6000 x 8 + 3308 x 9 + 2500 x 10 + 𝑑 2 − − 𝑑 2 + =  12203
c. Goal 3 : meminimalkan limbah yang diolah

## 𝑇𝑊 ≤ 26
TW adalah total limbah yang dapat diolah oleh IPAL kawasan (juta m 3 / tahun).
Nilai  W i adalah  limbah  cair  yang  dihasilkan  oleh industri  ke-i  (m 3 /ton)yang  diperoleh  dari  berbagai sumber dan terangkum pada Tabel 3.
5 x 1 + 5x 2 + 4x 3 + 4x 4 + 10x 5 + 8x 6 + 8x 7 + 1x 8 + 10x 9 + 10x 10 + 𝑑 3 − − 𝑑 3 + = 26.
2. Kendala riil (resource constrains) :
∑ 𝒃 𝒊𝒋 𝒙 𝒊𝒋 𝒏 𝒊 ≤ = ≥    𝐜 𝒋
Beberapa kendala ( constrain ) yang meliputi penggunaan dan ketersediaan bahan baku, keterkaitan  rantai  nilai  dalam  proses  produksi  dan juga  produksi  minimal  dan  maksimum  untuk memenuhi  permintaan,  ditetapkan  sebagai  batasan dalam  perhitungan  kapasitas  optimal.    Dimana b adalah  koefisien  dari  fungsi  kendala  riil; c adalah jumlah sumber daya  yang tersedia.

## Ketersediaan Bahan Baku
Penggunaan  CPO  disimbolkan    TR 1 dan penggunaan CPKO disimbolkan dengan TR 2 dengan asumsi bahan baku sesuai dengan Tabel 1.
TR 1 ≤  Potensi CPO TR 2 ≤  Potensi CPKO
Selain  CPO  dan  CPKO,  beberapa  industri menggunakan  bahan  baku  yang  berasal  dari    hasil produksi  industri  lain,  yang  menunjukkan  adanya keterkaitan  produksi  dalam  klaster.  Penggunaan bahan baku masing-masing industri tersebut menjadi kendala  dalam  model  yang  dirumuskan  dengan persamaan:
𝑇𝑅 𝑘 ≤   ∑ 𝑅 𝑖,𝑘 ∀𝑖 ; ∀ 𝒌
Dimana TR k adalah  total  penggunaan bahan  baku  ke-k  dan  R i,k adalah  penggunaan  bahan bahan  baku  ke-k  dari  industri  ke-i.  Sebagai  langkah untuk  mengakomodir  keterkaitan  proses  produksi dan  penggunaan  bahan  baku  tersebut,  maka diidentifikasi jenis bahan baku, output dan alternatif proses  produksi  seperti  Tabel  2,  juga    disusun himpunan  pasangan  berurutan antara  bahan  baku, output  hasil  produksi,  dan  jenis  industri  (produk utama) serta alternatif proses produksi.  Pada model digunakan  13  (tiga  belas)  jenis  bahan  baku  (R);  14 (empat  belas)  jenis  hasil  proses  produksi  (O);  10 (sepuluh)  jenis  produk  utama;  dan  4  (empat) alternatif  proses  untuk  produksi  industri  oleo  kimia dasar, surfaktan dan biodiesel.
Tabel 2. Daftar bahan baku, hasil produksi, produk utama dan alternatif proses
Bahan Baku ( R) Hasil Proses Produksi (O q ) Industri/Produk Utama(X) 1 CPO 1 RBD Stearin 1 Minyak goreng 2 CPKO 2 RBD Olein 2 Margarin 3 RBD Stearin 3 PFAD 3 Oleo kimia dasar 4 PFAD 4 Fatty Acid 4 Surfaktan 5 Fatty Acid 5 Gliserin 5 Biodiesel 6 Methil Ester 6 Margarin 6 Sabun batang 7 Gliserin 7 Methil Ester 7 Sabun cair/shampo 8 RBD Olein 8 Fatty Alkohol 8 Deterjen 9 Surfaktan 9 Surfaktan 9 Biogas 10 POME 10 Sabun batang 10 Pakan ternak 11 Pelepah 11 Sabun cair/shampoo 12 Bungkil inti 12 Deterjen 13 Fatty Alkohol 13 Biogas 14 Pakan ternak ALTERNATIF PROSES PRODUKSI Industri Produk Alternatif Proses (v) 3 Oleo kimia dasar 4 Fatty acid 1 Berbahan baku CPO 2 Berbahan baku CPKO 3 Berbahan baku PFAD 5 Gliserin 1 Berbahan baku CPO 2 Berbahan baku CPKO 8 Fatty alcohol 4 Berbahan baku F.Acid 4 Surfaktan 9 Surfaktan 1. Berbahan Methyl ester 2. Berbahan baku CPO 3. Berbahan baku CPKO 4. Berbahan Fatty Acid 5 Biodiesel 5 Gliserin 1. Berbahan baku CPO 1. Berbahan baku CPO 2. Berbahan baku PFAD 7 Methyl ester
Tabel 3.  Data yang digunakan dalam perhitungan kapasitas optimal
Parameter Industri 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Kap min : (juta ton) 0,6 0,18 0,51 0,05 0,4 0,06  0,032 0,06  0,0019  0,775 Kap max : (juta ton) 2 0,36 1,5 0,1 0,6 0,3 0,14 0,22 0,016  0,775 P(i) : profit  (Rp juta/ton) 1,165  9,271 2,82  1,863  0,869  1,055 9,33  0,636  1,2330  0,416 L(i) : labor (orang/ jt ton) 427 500  2.491  2.500 500  3.330  1.912  6.000 3.308  2.500 W(i) : waste  (m3/ton) 5,0 5,0 4,0 4,0 10,0 8,0 8,0 1,0 10,0 10,0 Sumber :  Dharmayanti (2015)
Berikut  ini  adalah  daftar  Himpunan  Pasangan Berurutan  yang  menunjukkan  keterkaitan  antara jenis  industri,  bahan  baku,  hasil  produksi  dan alternatif proses produksi.
A  :  Himpunan  pasangan  berurutan  antara bahan  baku  dengan  hasil  proses  produksi yang  akan  digunakan  untuk  bahan  baku industri lain (produk antara);
A =  { (3,1), (4,3), (5,4), (6,7), (7,5),
(8,2), (9,9) (13,8) }
B  :  Himpunan  pasangan  berurutan  antara industri  dengan  hasil  proses  produksi (produk utama);
B ={ (1,2), (2,6), (3,4), (3,5), (3,8), (4,9), (5,7) (6,10), (7,11), (8,12), (9,13),
(10,14) }
V  :  Himpunan  pasangan  berurutan  antara industri, hasil produk utama dan alternatif proses  produksi  yang  dapat  dilakukan untuk menghasilkan produk tersebut;
V = { (3,4,1), (3,4,2), (3,4,3), (3,5,1), (3,5,2), (3,8,4), (4,9,1), (4,9,2),
(4,9,3), (4,9,4), (5,5,1), (5,7,1),
(5,7,2) }
R  :  Himpunan pasangan berurutan antara industri dan bahan baku yang digunakannya;
R = { (1,1), (2,3), (3,1), (3,2), (3,4), (3,5), (4,1), (4,2), (4,5), (4,6), (5,1), (5,4),
(6,3), (6,7), (7,8), (7,9), (8,8) (8,9),
(8,13), (9,10), (10,10), (10,11), (10,12)}
O  :  Himpunan pasangan berurutan antara industri dan berbagai produk yang dihasilkan proses produksi industri tersebut;
O =  { (1,1), (1,2), (1,3), (2,6), (3,4), (3,5), (3,8), (4,9), (5,5), (5,7), (6,5), (6,10),
(7,11), (8,12), (9,13), (10,14) }

## Proses Produksi dan Rendemennya
Pencapaian  tujuan  pada  analisis goal programming juga dipengaruhi oleh proses produksi dan    rendemen  dari  proses  tersebut,  secara  rinci
persamaannya  yang  akan  diinput  kedalam software lingo adalah:
Industri  1; 0,75*R(1,1) = O(1,2); 0,20*R(1,1) = O(1,1); 0,05*R(1,1) = O(1,3); Industri  2; R(2,3)  = 0,8*O(2,6); Industri  3; 0,85*R(3,1) = V(3,4,1); 0,15*R(3,1) = V(3,5,1); 0,85*R(3,2) = V(3,4,2); 0,15*R(3,2) = V(3,5,2); 0,95*R(3,4) = V(3,4,3); R(3,5) = 0,99*V(3,8,4); Industri  4; 0,969*R(4,6) = 0,57*V(4,9,1); 0,82*R(4,1) = 0,5*V(4,9,2); 0,82*R(4,2) = 0,5*V(4,9,3); 0,96*R(4,5) = 0,5*V(4,9,4); Industri  5; 0,86*R(5,1) = 0,87*V(5,7,1); 0,09*R(5,1) = 0,87*V(5,5,1); 0,95*R(5,4) = 0,87*V(5,7,2);

## Kapasitas Produksi Minimum
Model juga dibatasi dengan  minimum rata- rata  produksi  dari  industri  yang  dianggap  layak dikembangkan.  Data  ini  diambil  dari  berbagai  studi kelayakan pembangunan industri turunan sawit yang digunakan sebagai referensi pada penelitian ini.

## X(i) ≥ Kap min

## Kapasitas Produksi Maksimum
Selain  kapasitas  minimal,  model  juga dibatasi  dengan  jumlah  maksimum  produksi  yang mungkin  dari  industri-industri  yang  ada  di  dalam klaster.  Penentuan  kapasitas  maksimal  ditentukan dengan  asumsi  bahwa  industri  di  Sei  Mangke  dapat berproduksi maksimal sejumlah produksi di Sumatera Utara.
X(i) ≤  Kap max

## Kapasitas Produksi yang Diharapkan
Pengembangan  klaster  dilakukan  untuk memenuhi  suatu  harapan  tingkat  produksi  dengan
mempertimbangkan  permintaan,  tingkat  produksi nasional  dan  tingkat  produksi  Sumatera  Utara,  nilai ekspor  dan  impor,  dan  rata-rata  kapasitas  industri. Dengan  pertimbangan  pakar,  ditentukan  kapasitas minimal  yang  diproduksi  di  Sei  Mangkei  sebagai berikut:
X 1 ≥  0,600; X 2 ≥  0,180;  X 3 ≥  0,510; X 4 ≥ 0,05;    X 5 ≥    0,400;      X 6 ≥    0,060;      X 7 ≥
0,032;  X 8 ≥    0,060;  X 9 ≥    0,002  dan  X 10 ≥
0,775.
Xi  adalah  produk  utama  dari  industri  (O i,q )  yang dikembangkan dengan mengikuti persamaan kapasitas industri sebagai berikut:
𝑋 𝑖 =   ∑ 𝑂 𝑖,𝑞 𝑞 (i,q) 𝜖 B
Ketersediaan bahan baku (produk antara)  yang akan digunakan  untuk  produk  lanjutan  dalam  kawasan, sangat  dipengaruhi  oleh  output  yang  dihasilkan  dari proses produksi (O i,q ) dan produk antara yang dijual keluar  kawasan  (Y q ).    Persamaan  ketersediaan produk antara adalah sebagai berikut:
𝑇𝑅 𝑘 =   ∑ 𝑂 𝑖,𝑞 ∀𝑖 −   𝑌 𝑞 ; (k,q) 𝜖 A
Beberapa  produk  ke-q  tidak  digunakan  lagi  sebagai bahan  baku  industri  lainnya,  dan  akan  langsung dijual  keluar  kawasan.    Hal  ini    diformulasikan dengan:
𝑌 𝑞 =    𝑂 𝑖,𝑞 ; (i,q) 𝜖 B ;   (q = 6, 10, 11, 12, 13, 14)
Pada  beberapa  industri, output (O)  dapat  dihasilkan dari  beberapa  alternatif  proses  produksi  dan  bahan baku  (multi proses), hal ini diformulasikan dengan:
𝑂 𝑖,𝑞 =   ∑ 𝑈 𝑖,𝑞,𝑛 𝑛 (i,q,n) 𝜖 V
3. Kendala Non Negativitas :
𝑥 𝑖𝑗 , 𝑑 𝑖 − , 𝑑 𝑖 + ≥ 0, 𝑤 𝑖 >   0
Dimana : TR k =    total bahan baku ke-k R i,k =    jumlah  bahan  baku  ke-k  yang  digunakan oleh industri ke-i
R 1 =   jumlah CPO (bahan baku 1) yang diolah
Y q =   produk utama  ke-q  yang akan  dijual keluar kawasan (juta ton)
O i,q =   ouput produk utama ke-q pada industri ke-i (Juta ton)
U i,q,n =   ouput produk utama ke-q, pada  industri ke- ,i    pada  alternative  proses  produksi  ke-n (Juta ton)
k =    bahan baku (k = 1,2,......13)
q =  hasil industri/produk utama (q = 1,2,......14) n =  alternatif proses produksi  (n = 1,2,3,4)
Berdasarkan  hasil  simulasi  persamaan- persamaan  dan  informasi  di  atas  dengan software Lingo , dilakukan analisis dan diperoleh hasil capaian fungsi  tujuan  seperti    pada  Tabel  4.  Dari  hasil analisis  di  atas  juga  diperoleh  kapasitas  optimum untuk  industri-industri  yang  direncanakan  dibangun sebagaimana ditunjukkan dalam Tabel 5.
Tabel 4.    Hasil simulasi goal programming
GOAL Target Capaian d g − , d g + d g − , d g +
Status
1. Maksimalkan keuntungan (Rp triliun/th) (min 𝑑 1 − ) 4,816 9,399 4,583 - Satisfied 2. Maksimalkan serapan tenaga kerja
(orang)  (min 𝑑 2 − ) 12.203 8.477 - 3.726 Unsatisfied 3. Minimalkan limbah yang diolah (juta m 3 /th)  (min 𝑑 3 + ) 26 20,4 - 5,6 Satisfied
Sumber :  Hasil analisa dengan software Lingo
Tabel 5.   Hasil perhitungan optimasi kapasitas pada klaster industri Sei Mangkei
Produk Industri Data (juta ton / tahun) Hasil optimasi kapasitas (juta ton / tahun) Kap. min Kap. max Kap.min diharapkan 1. Minyak Goreng 0,300 2,000 0,600 0,955 2. Margarin 0,180 0,360 0,180 0,180 3. Oleokimia Dasar 0,100 1,500 0,510 1,500 4. Surfaktan 0,050 0,100 0,050 0,100 5. Biodiesel 0,100 0,600 0,400 0,400 6. Sabun batang 0,060 0,300 0,060 0,078 7. Sabun cair/ shampo 0,015 0,140 0,032 0,140 8. Deterjen 0,020 0,220 0,060 0,220 9. Biogas 0,002 0,016 0,002 0,002 10. Pakan ternak 0,048 0,775 0,775 0,775
Berdasar  kapasitas  optimal  pada  Tabel  5, kemudian  dihitung  seberapa  besar  keuntungan, serapan  tenaga  kerja  serta  jumlah  limbah  cair  yang dihasilkan  kesepuluh  industri  tersebut.    Dari  hasil simulasi  terlihat  bahwa  CPO  dan  CPKO  banyak terserap  pada  industri  oleokimia  dasar,  karena  pada industri  tersebut  tingkat  keuntungannya  paling tinggi,  berikutnya  industri  margarin,  shampo/sabun mandi cair dan industri minyak goreng.
Gambar 3.  Keuntungan industri pada klaster industri kelapa sawit
Dari  hasil  simulasi  juga  terlihat  bahwa target  serapan  tenaga  kerja  tidak  tercapai,  karena hanya sekitar 8.600 orang (70%) yang terserap pada indusri  dalam  klaster.  Tenaga  kerja  yang  paling banyak terserap adalah pada industri oleokimia dasar (38%),  lalu  industri  pakan  (19%)  dan  deterjen (13%).
Gambar  4.    Jumlah  tenaga  kerja  yang  terserap  pada klaster industri kelapa sawit Sei Mangkei
Aspek  terakhir  yang  dianalisis  adalah limbah.  Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  industri yang menghasilkan limbah cair paling banyak adalah oleokimia  dasar  (30%),  minyak  goreng  (23%)  dan biodiesel  (19%)  dari  total  limbah  yang  dihasilkan kawasan.

## Gambar 5.  Limbah cair yang dihasilkan di Kawasan Industri Sei Mangkei

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Produk turunan kelapa sawit yang potensial dikembangkan  di  Kawasan  Industri  Sei  Mangkei berikut dengan kapasitas optimalnya (juta ton/tahun) berdasar  potensi  bahan  baku  yang  ada  adalah industri minyak goreng (0,96); industri margarin/shortening/vanaspati  (0,18);  industri  oleo kimia  dasar  (Fatty  acid,  Fatty  alcohol,  glyserin) (1,5);  industri  surfaktan  (0,1)  ;  industri  biodiesel (0,4);  industri  sabun  batang  (0,08);  industri  sabun cair  dan  shampho  (0,14);  industri  detergen  (0,22); biogas (0,002) dan industri makanan ternak (0,78).
Keuntungan terbesar bagi kawasan diperoleh  dari    industri  oleokimia  dasar,  industri margarin,  shampo/sabun  mandi  cair  dan  industri minyak  goreng.  Tenaga  kerja  yang  paling  banyak terserap  adalah  pada  industri  oleokimia  dasar,  lalu industri pakan dan deterjen.  Namun dari total tenaga kerja  yang  terserap  tidak  memenuhi  target  yang ditetapkan.  Limbah  pada  kawasan  paling  banyak dihasilkan  oleh  industri  oleokimia  dasar,  minyak goreng dan biodiesel.

## Saran
Untuk melengkapi  dan meningkatkan akurasi  model  optimasi  kapasitas  industri  di Kawasan Industri Sei Mangkei beberapa aspek yang perlu dikaji lebih lanjut adalah:
1. Asumsi  penggunaan  bahan  baku  tidak  hanya terbatas  pada  CPO  dan  CPKO  yang  bersumber dari PKS milik PTPN, namun perlu dipertimbangkan untuk mempertimbangkan bahan baku dari PKS milik swasta.
2. Diharapkan dapat dilakukan kajian-kajian lanjutan dengan  mempertimbangkan  kendala  ketersediaan lahan  kawasan  dan  perencanaan  kawasan  yang dinamis.
3. Dari  hasil  penelitian  dan  penelaahan  masterplan kawasan,  maka  pengembangan  kawasan  perlu diarahkan kepada komoditi-komoditi yang direkomendasikan ini.  Mengingat kawasan meski telah  dibuat  blok-blok  namun  secara  tegas
- 0.500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 3.500 4.000 4.500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 P ro fi t ind us tr i( R p tr ili un ) industri - 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Se rap an t ena ga ke rja (o ran g) industri
- 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000 6.000 7.000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 li mb ah i n d u st ri ( ju ta m 3 ) industri
peruntukannya  belum  ditentukan.  Hal  ini  akan menentukan  target  promosi  dan  pemasarann kawasan.
4. Pada  level  strategis,  diperlukan  kajian  yang bersifat  kebijakan  yaitu  bagaimana  rancangan  ini dapat diimplementasikan secara nyata oleh seluruh stakeholder  dan  shareholder  yang  terlibat  dalam pengembangan klaster industri kelapa sawit ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajiningtyas  P,  Suhud  W,  dan  Farida  A.    2013. Penerapan metode goal programming untuk perencanaan  produksi  pada  produk  olahan tebu (Studi Kasus : PT. XXX, Jawa Timur). Jurnal Teknik POMITS. 1 (1) : 1-6.
Astuti  N,  Linawati  L,  dan  Mahatma  T.    2013. Penerapan  model  linear  goal  programming untuk  optimasi  perencanaan  produksi. institutional  repository  Universitas  Kristen Satya Wacana.
[online]
http://repository.uksw.edu/handle/12345678
9/3014.  [18 Mei 2014].
Bakhtiar  A,  Sari  DP,  dan  Tantono  H.    2006. Penentuan jumlah bus yang optimal dengan menggunakan  metode  goal  programming.
J@TI Undip . 1 (1) : 42-50.
BPS  (Badan  Pusat  Statistik).  2013.  Ekspor-Impor. [online]  www.bps.go.id.  [8  Desember 2014].
BPS  (Badan  Pusat  Statistik).  2013.  Sumatera  Utara Dalam Angka Tahun 2013.
Daswilza.   2002.   Penentuan  komoditas  unggulan agribisnis dan strategi pengembangannya di Kabupaten Agam, Propinsi Sumatera
Barat. [Tesis].  Bogor:  Institut  Pertanian Bogor
Departemen  Perindustrian.  2009.  Pengembangan
kompetensi  inti  daerah  dalam  rangka peningkatan  daya  saing  daerah.  Jakarta :
Biro Perencanaan.
Departemen Perindustrian.
Dharmayanti I.  2015. Desain model  pengembangan klaster    industri  hilir  kelapa  sawit    di kawasan industri Sei  Mangkei.  [Disertasi]. Bogor :  Institut Pertanian Bogor.
Dinas  Perindustrian  dan  Perdagangan  Propinsi Sumatera  Utara.  2013.  Data  PKS  di Sumatera Utara (data tidak dipublikasikan) Elfina  TRS.  2010.  Perencanaan  kapasitas produksi menggunakan metode linear goal programming.    [Skripsi].    Medan  : Universitas Sumatera Utara.
Fahrurrozi.    2012.    Optimasi  perencanaan  produksi dengan  metode  goal  programming  di  PT. Jakarana  Tama.    [Skripsi].    Medan : Universitas Sumatera Utara.
Fauziyah.    2016.    Penerapan  metode  goal pragramming untuk mengoptimalkan beberapa  tujuan  pada  perusahaan  dengan
kendala  jam  kerja,  permintaan  dan  bahan baku. Jurnal  Matematika  Mantik .  2  (1) : 52-59.
Fricke    TB.  2009.  Buku  Panduan  Pabrik  Kelapa Sawit  Skala  Kecil  untuk  Produksi  Bahan Baku  Bahan  Bakar  Nabati  (BBN).  Jakarta (ID):  US AID.
Herdhiansyah  D,  Lilik  S,  Didik  P,  Taryono.  2013.
Kriteria kualitatif penentuan produk unggulan  komoditas  perkebunan  dengan metode  delphi  di  Kabupaten  Kolaka- Sulawesi  Tenggara. Agritech .     33(1). Tersedia pada : Http://www.jurnal-
gritech.tp.ugm.ac.id/ojs/index.php/agritech/ article/ view/266
Kementerian  Perindustrian.  2010. Peraturan  Menteri
Perindustrian Nomor 35/M-
IND/PER/3/2010  tentang  Pedoman  Teknis Kawasan Industri.
Kementerian  Perindustrian.  2011.  Penyusunan  Studi Kelayakan Ekonomi dan Finansial Kawasan Ekonomi  Khusus  Sei  Mangkei.  Direktorat Jenderal Pengembangan Perwilayahan Industri Kementerian Perindustrian. Jakarta KPPU  [Komisi  Pengawas  Persaingan  Usaha].  2010. Positioning Paper Minyak Goreng.
[internet] www.kppu.go.id/docs.positioning_paper/po sitioning_paper  minyak_goreng.pdf.  [10 Mei 2014].
Kruger M.  2011.  A Goal Programming Approach to Strategic Bank Balance Sheet Management. SAS Global Forum Paper 024.  North-West University.  South Africa.
Listyarini S.  2008.   Penggunaan Goal Programming Untuk Menganalisis Pemborosan  Listrik Di DKI Jakarta. Jurnal Program Studi Pengelolaan  Lingkungan  Jurusan  Biologi FMIPA Universitas Terbuka .
Megasari  K.    2010.  Goal  programming  untuk perencanaan produksi agregat dengan kendala sumber daya. [Skripsi].  Surabaya : Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Nafisah L, Sutrisno, dan Yan E.  2016.  Perencanaan produksi  menggunakan  goal  pragramming (Studi  Kasus  di  Bakpia  Pathuk  75 Yogyakarta). Jurnal  Spektrum  Industri. 14 (2) :  209 - 215.
Orumie  UC  dan  Ebong  D.  2014.    A  Glorious literature  on  linear  goal  programming algorithms.
American Journal of
Operations Research . 4 : 59-71.
PTPN  II.    2014.  Kinerja  PTPN  II.  [internet].
Tersedia pada:
http://ptpn2.com/main/index.php/kinerjaper usahaan/oprasional . [ 21 Desember 2014]. PTPN  III.  2013.    Annual  Report  PTPN  III  Tahun 2012. [ Data tidak dipublikasikan]
PTPN  IV.  2014.  Kinerja  PTPN  IV.  [internet]. Tersedia  pada http://www.ptpn4.co.id/ kinerja/ . [14 Desember 2014].
Sen  N  dan  Nandi  M.  2012.    A  Goal  programming approach  to  rubber  plantation  planning  in tripura. Applied  Mathematical  Sciences .  6 (124) : 6171 – 6179.
Sen  N  dan  Nandi  M.  2012.  A  goal  programming approach to rubber-tea intercropping management  in  Tripura. Asian  Journal  Of
Management Research . 3 (1) : 178-183. Sipayung  T.    2012. Ekonomi  Agribisnis  Minyak Sawit . Bogor : IPB Press.
Trievita  AF  dan  Pamilia  C.    2012.    Pengaruh perbedaan  ukuran  partikel  dari  ampas  tebu dan  konsentrasi  natrium  bisulfit  (NaHSO 3 ) pada  proses  pembuatan  surfaktan. Jurnal Teknik Kimia . 18(4).
Wang  RC  dan  Liang  TF.    2005.    Aggregate production  planning  with  multiple  fuzzy goals. International    Journal    Adv Manufacturing    Technology (2005)  25: 589–597.