## PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN METODE DE NOVO PROGRAMMING  UNTUK MENGOPTIMALKAN KEUNTUNGAN PERUSAHAAN DI CV. JAYA MUKTI BANGKIT PURWAKARTA

## PRODUCTION PLANNING USING DE NOVO PROGRAMMING METHOD TO OPTIMIZE COMPANY PROFIT IN CV. JAYA MUKTI BANGKIT PURWAKARTA
Agung Widarman 1 , Haris Sandi Yudha 2 & Muhamad Rifqi Ramdan Kamal 3
STT. Wastukancana agung@stt-wastukancana.ac.id sandi@stt-wastukancana.ac.id rifqiramdankamal99@gmail.com
Abstrak.  Tujuan  untuk  mendapatkan  laba  adalah  faktor  yang  menjadi  poin  utama.  Dengan semakin meningkatnya permintaan pasar, maka CV.  Jaya  Mukti Bangkit  yang  merupakan salah satu  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  manufacturing  industry  berusaha  meningkatkan  hasil produksinya  agar  mampu  bersaing  dalam  persaingan  pasar  dan  bisa  memenuhi  kebutuhan pelanggan.  Berapa  jumlah  produk  beton  cetak  yang  harus  diproduksi  sehingga  diperoleh keuntungan  yang  optimal.  Untuk  Menentukan  jumlah  produk  beton  cetak  yang  optimal  dan mencari  keuntungan  perusahaan  yang  optimal.  Dalam  model  De  Novo  Programming  ,  kendala sumber  daya  /  bahan  baku  akan  diatur  seefisien  mungkin  sehingga  tidak  menghasilkan pemborosan.Jumlah  produksi  yang  optimal  menggunakan  metode  De  Novo  Programming  yaitu dengan  memproduksi  Paving  Block  Bata  sebanyak  3.558.426  unit  ,  Paving  Grass  Block sebanyak 1.297.000 unit, Paving Block Antik sebanyak 1.470.000 unit. Dengan keuntungan yang diperoleh menggunakan metode De Novo Programming sebesar Rp. 5.340.065.150,- sedangkan dengan  menggunakan  perhitungan  rill  perusahaan  yaitu  sebesar  Rp  5.311.656.209,-  dengan keuntungan  yang  lebih  besar  Rp.  28.408.941,-menggunakan  metode  De  Novo  Programming  , maka dengan menggunakan metode De Novo Programming perusahaan dapat mengoptimalkan rencana  produksi  dan  mengefisiensi  pemakaian  bahan  baku  sehingga  diperoleh  keuntungan yang  optimal.  Untuk  CV.  Jaya  Mukti  Bangkit  sebaiknya  dapat  mempertimbangkan  usulan perencanaan produksi dalam penelitian ini agar dapat meningkatkan keuntungan perusahaan.
Kata kunci: Optimasi Keuntungan, Perencanaan Produksi, De Novo Programming.
Abstract.    The  goal  to  make  a  profit  is  the  main  point.  With  the  increasing  market  demand,  the CV. Jaya Mukti Bangkit which is one of the companies engaged in the manufacturing industry is trying to increase its production results in order to be able to compete in market competition and be able to meet customer needs. How many concrete products must be produced so that optimal profits  are  obtained.  To  determine  the  optimal  number  of  printed  concrete  products  and  seek optimal company profits. In the De Novo  Programming model, resource/raw material constraints will  be  managed  as  efficiently  as  possible  so  as  not  to  produce  waste.  The  optimal  amount  of production  uses  the  De  Novo  Programming  method,  namely  by  producing  Paving  Blocks  As many  as  3,558,426  units  of  brick,  1,297,000  units  of  Paving  Grass  Block,  1,470,000  units  of Antique Paving Block. With the profits obtained using the De Novo  Programming method of Rp. 5,340,065,150, - while using the company's real calculation, which is Rp. 5,311,656,209, - with a greater profit of Rp. 28,408,941, - using the De Novo Programming method, then by using the De Novo  Programming  method  the  company  can  optimize  production  plans  and  use  raw  materials efficiently  so  that  optimal  profits  are  obtained.  For  CV.  Jaya  Mukti  Bangkit  should  be  able  to consider the proposed production planning in this study in order to increase company profits.
Keywords: Profit Optimization, Production Planning, De Novo Programming.

## 1 Pendahuluan
Untuk  mendapatkan  biaya  produksi  yang  rendah  serta  memperoleh  keuntungan  yang  besar, perusahaan  harus  dapat  mengefisiensi  pemanfaatan  sumber  daya  produksi  dan  proses  waktu produksi. Perencanaan produksi merupakan suatu kegiatan yang berkenan dengan menentukan
apa  yang  harus  diproduksi,  berapa  banyak  yang  harus  diproduksi,  kapan  harus  diproduksi,  dan sumber daya apa yang dibutuhkan untuk mendapatkan produk yang telah ditetapkan dan kriteria yang  ingin  dicapai  yaitu  memaksimalkan  keuntungan  (Prasetyo,  2008).  CV.  Jaya  Mukti  Bangkit yang merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang manufacturing industri. Dimana perusahaan tersebut menghasilkan produk berupa berbagai jenis beton cetak, yaitu Paving Block Bata,  Paving  Grass  Block,  dan  Paving  Block  antik.  CV.  Jaya  Mukti  Bangkit  berusaha meningkatkan  hasil  produksinya  agar  mampu  bersaing  dalam  persaingan  pasar  dan  bisa memenuhi kebutuhan pelanggan.
Dengan  adanya  permasalahan  tersebut  maka  dilakukan  penelitian  dengan  model  De  Novo Programming  dengan harapan dapat dilakukan perencanaan produksi sehingga dapat diperoleh keuntungan yang maksimal. Pendekatan De Novo Programming  dalam menyelesaikan masalah optimasi dilakukan dengan pendekatan sistem total, artinya selain menentukan kombinasi output yang terbaik, juga dapat memberikan usulan penggunaan sumber daya yang terintegrasi melalui anggaran  biaya  yang  tersedia.  Dalam  model  De  Novo  Programming  ,  kendala  sumber  daya (bahan baku) akan diatur seefisien mungkin sehingga tidak menghasilkan pemborosan.
Tabel 1. Data Hasil Produksi Bulan Januari - Desember 2020
Bulan Paving Block Bata Paving Grass Block Paving Block Antik Januari 508.356 111.374 114.680 Februari 300.552 115.834 118.590 Maret 223.655 115.825 85.573 April 329.125 110.143 111.552 Mei 338.235 113.890 150.525 Juni 300.895 115.927 140.545 Juli 197.339 126.465 150.654 Agustus 324.810 82.824 135.115 September 250.520 90.613 118.895 Oktober 120.775 80.106 82.315 November 319.420 112.265 141.564 Desember 325.004 120.835 118.355 Total 3.538.686 1.296.101 1.468.363
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  produksi  dalam  satu  tahun  yang  paling  rendah  adalah produk Paving Grass Block dengan jumlah 1.296.101 unit dan  yang paling besar adalah produk Paving Block Bata dengan jumlah 3.538.686 unit.

## 2 Kajian Pustaka

## Perencanaan Produksi
Perencanaan  produksi  merupakan  perencanaan  tentang  produk  apa  dan  berapa  yang  akan diproduksi  oleh  perusahaan  yang  bersangkutan  dalam  satu  periode  yang  akan  datang. Perencanaan  produksi  merupakan  bagian  dari  perencanaan  operasional  di  dalam  perusahaan. Dalam  penyusunan  perencanaan  produksi,  hal  yang  perlu  dipertimbangkan  adalah  adanya optimasi  produksi  sehingga  akan  dapat  dicapai  tingkat  biaya  yang  paling  rendah  untuk pelaksanaan proses produksi tersebut. Hasil dari perencanaan produksi adalah sebuah rencana produksi yang merupakan faktor penting bagi keberlangsungan suatu perusahaan. Tanpa adanya rencana  produksi  yang  baik,  maka  tujuan  perusahaan  tidak  akan  dapat  dicapai  dengan  efektif dan efisien, sehingga faktor-faktor produksi yang ada akan dipergunakan dengan boros.
Perencanaan  produksi  membutuhkan  pertimbangan  dan  ketelitian  yang  terinci  dalam menganalisis kebijaksanaan, karena perencanaan ini merupakan dasar penentuan bagi manajer dalam  rangka  mencapai  tujuan  perusahaan.  Perencanaan  produksi  ini  merupakan  suatu  fungsi yang  menentukan  batas-batas  (level)  dari  kegiatan  perusahaan  pabrik  di  masa  yang  akan datang.  Faktor-faktor  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  perencanaan  produksi  ,  antara  lain  : (Assauri, 2004).
1.  Sifat proses produksi
a.  Proses produksi yang terputus-putus (intermittent process/ manufacturing).
b.  Proses produksi yang terus-menerus (continuous process).
2.  Jenis dan Mutu dari barang yang diproduksi
a.  Mempelajari dan menganalisis jenis barang yang diproduksi sejauh mungkin.
b.  Apakah  produk  yang  akan  diproduksi  itu  merupakan costumer’s  goods (barang-barang yang  langsung  dikonsumsi  oleh  konsumen)  atau producer’s  goods (barang  yang  akan dipergunakan untuk memproduksi barang lain).
c.  Sifat dari produk yang akan dihasilkan, apakah barang yang tahan lama atau tidak.
d.  Sifat  dari  permintaan  barang  yang  akan  dihasilkan,  apakah  mempunyai  sifat  permintaan yang  musiman  (seasonal)  yang  permintaannya  hanya  pada  musim-musim  tertentu  saja ataukah sifat permintaannya sepanjang masa.
e.  Mutu dari barang yang akan diproduksi, yang akan tergantung pada biaya persatuan yang diinginkan,  dan  permintaan  atau  keinginan  konsumen  terhadap  barang  hasil  produksi tersebut.
f.  Sifat dari barang yang diproduksi apakah barang baru ataukah barang lama.

## Regresi Linier
Metode  regresi  merupakan  salah  satu  teknik  analisis  statistika  yang  digunakan  untuk menggambarkan hubungan antara satu variabel respon dengan satu atau lebih variabel penjelas (Nafi’iyah,  2016).  Metode  regresi  terdapat  dua  macam  yaitu:  Regresi  Linier  dan  Regresi  Non Linier. Regresi linier mempunyai model dengan 1 variabel bebas dan model dengan >1 variabel bebas  (regresi  linier  berganda).  Sedangkan  regresi  non  linier  mempunyai  model  persamaan exponensial (ln) dan model persamaan berpangkat (log).
a. Persamaan garis regresi seperti: y=a+b x
Di mana : y’   = variabel dependen,
a  = konstanta,
b   = koefisien variabel x, dan
x  = variabel independen.
Konstanta a dan b diperoleh dari persamaan
̅     ̅ (1) ∑      ∑    ∑ ∑(  )  ∑ (2)
x dan y diperoleh dari data-data sebelumnya yang dijadikan dalam bentuk tabel sampel. Ketepatan  garis  regresi  dapat  dilihat  apabila  semua  sebaran  titik  mendekati  garis regresi. Penyebaran dan penyimpangan titik-titik tersebut dari garis regresi disebut dengan standart error of estimate .
Untuk mendapatkan SEE yaitu:
√ ∑(    ) (3)
√ ∑      ∑     ∑ (4)

## b. Linier Programing
Linier  Programming  merupakan  suatu  model  umum  yang  dapat  digunakan  dalam pemecahan masalah pengalokasian sumber –sumber yang terbatas secara optimal. Masalah tersebut timbul apabila seseorang diharuskan untuk memilih atau menentukan tingkat setiap kegiatan  yang  akan  dilakukannya,  dimana  masing-masing  kegiatan  membutuhkan  sumber daya  yang  sama  sedangkan  jumlahnya  terbatas  (Subagyo,  Pangestu,  Handoko,  T.  Hani, Asri, 2012)
Jadi  Linier  Programming  mencakup  perencanaan  kegiatan –kegiatan untuk mencapai suatu hasil yang ”optimal”, yaitu suatu hasil yang mencerminkan tercapainya sasaran tertentu yang
paling  baik  (menurut  model  matematis)  diantara  alternatif –alternatif  yang  mungkin,  dengan menggunakan fungsi linier.
Kegunaan  Linier  Programming  adalah  lebih  luas  pada  aplikasinya  semata –mata.  Pada kenyataannya  Linier  Programming  harus  dipandang  sebagai  dasar  penting  untuk pengembangan  teknik –teknik  riset  operasi  lainnya,  termasuk  pemrograman  integer, stokhastik, arus jaringan dan kuadratik. Dalam hal ini, pemahaman akan Linier Programming adalah penting untuk implementasi teknik – teknik tambahan ini.
Tabel 2. Data Untuk Model Linier Programming Kegiatan Pemakaian Sumber per unit Kegiatan (Keluaran) Kapasitas Sumber 1 2 3 ...... n Sumber 1 a11 a12 a13 ...... a1n b 1 2 a21 a22 a23 ...... a2n b 2 ........ ...... ...... ...... ...... ...... ...... M am1 am2 am3 ...... anm b m
Sumber :(Subagyo, Pangestu, Handoko, T. Hani, Asri, 2012).
model  matematis  yang  digunakan  untuk  mengemukakan  suatu  permasalahan  Linier Programming sebagai berikut :
Fungsi Tujuan : Maksimasi Batasan –batasan  :
:
Bentuk  atau  model Linier  Programming diatas  merupakan  bentuk  standart  bagi  masalah – masalah Linier Programming yang akan dipakai selanjutnya.
Asumsi Dasar Linier Programing
Asumsi –asumsi  dasar  Linier  Programming  dapat  diperinci  (Subagyo,  Pangestu, Handoko, T. Hani, Asri, 2012), sebagai berikut :
a. Proportionality , Asumsi ini berarti bahwa naik turunnya nilai Z dan penggunaan sumber atau  fasilitas  yang  tersedia  akan  berubah  secara  sebanding  (proportional)  dengan perubahan tingkat kegiatan.
Misal :
b. Additivity , Asumsi ini berarti bahwa nilai tujuan tiap kegiatan tidak saling mempengaruhi atau  dalam  Linier  Programming  dianggap  bahwa  kenaikkan  dari  nilai  tujuan  (Z)  yang diakibatkan  oleh  kenaikkan  suatu  kegiatan  dapat  ditambahkan  tanpa  mempengaruhi bagian nilai Z yang diperoleh dari kegiatan lain.
Misal : Z = 3X 1 + 5X 2
dimana : X 1 = 10; X 2 = 2; Sehingga Z = 30 + 10 = 40 c. Divisibility ,  Asumsi  ini  dinyatakan  bahwa  keluaran  ( output )  yang  dihasilkan  oleh  setiap kegiatan  dapat  berupa  bilangan  pecahan.  Demikian  pula  dengan  nilai  Z  yang dihasilkan.
d. Deterministik  ( Certainty ),  Asumsi  ini  menyatakan  bahwa  semua  parameter  yang terdapat dalam model Linier Programming (aij, bi, cj) dapat diperkirakan dengan pasti, meskipun jarang dengan tepat.

## De Novo Programming
(Zeleny, 1986) dalam Rizal 2010 mengemukakan suatu cara untuk melihat sistem dimana selain mengoptimalkan  sistem  yang  telah  ada,  Beliau  juga  menyarankan  perancangan  suatu  sistem yang  optimal.  Yang  dititik  beratkan  pada  membuat  suatu  desain  yang  optimal  terhadap  sistem dengan produktivitas tinggi yang memiliki beberapa kriteria ( multiple criteria ) (Tabucanon, 2002). Terdapat  perbedaan  mendasar  antara  pendekatan  mengoptimalkan  suatu  sistem  dengan pendekatan mendesain sistem yang optimal.
1. Pada  pendekatan  pertama  yaitu  antara  pendekatan  Linier  Programming,  setiap  batasan sumber  daya  dianggap  sudah  diberikan  atau  ditetapkan  sebelumnya  dan  apabila  terjadi penggunaan  sumber  daya  yang  tidak  sepenuhnya  (terdapat  sisa),  dianggap  tidak mempengaruhi produktivitas sistem.
2. Pada  pendekatan  kedua,  kendala  sumber  daya  akan  disusun  sedemikian  rupa  sehingga tidak menghasilkan sisa. Pendekatan kedua ini dikenal dengan nama De Novo Programming
Perbedaan  dari  dua  model  optimasi  antara Linier  Programming dan De  Novo  Programming , ditinjau  dari  penggunaan  sumber  daya  yang  ada  yaitu  konstanta  b m pada  kendala  model Linier Programming yang  besarnya  telah  ditetapkan  sebelumnya,  sedangkan  pada  model De  Novo Programming dinyatakan  sebagai  X n+1 .  Ditinjau  dari  penggunaan  tanda  kanonik,  pada  model Linier  Programming tanda  ≤  sebagai  batasan  bahwa  kombinasi  variabel  keputusan  tidak  boleh melebihi dari jumlah sumber (b m ) yang telah ditetapkan sebelumnya, sedangkan pada model De Novo Programming tanda ≤ diganti dengan tanda = untuk menetukan jumlah sumber (X n+1 ) yang diperlukan  dengan  pasti.  Dalam formulasi pendekatan De  Novo  Programming adalah  sebagai berikut :
Fungsi Tujuan : Maksimasi atau Minimasi   : ...................... (2.1) Batasan – batasan : Kendala : ...................... (2.2) ...................... (2.3)
Dimana :
X n+1 =  variabel-  variabel keputusan  yang menggambarkan jumlah dari sumber i  yang harus dibeli
Pi   = harga per unit dari sumber i
B   = total anggaran (budget) yang tersedia Dari  formulasi De  Novo  Programming di  atas  dapat  disederhanakan  menjadi  suatu persamaan sebagai berikut :
untuk semua j ...................... (2.4)
Dimana : vj = variabel cost untuk membuat 1 unit produk j, (j = 1, 2, 3,..., n) aij = koefisien teknologis untuk i = 1, 2, 3, ....., m dan j = 1, 2, 3,..., m Dari persamaan (2.4) dapat diuraikan sebagai berikut : Untuk
:
Apabila dari persamaan (2.2) disubtitusikan ke persamaan (2.3) maka diperoleh :
( ) ( ) ( ) ...................... (2.5)
Dengan  mensubtitusikan  persamaan  (2.4)  dengan  persamaan  (2.5)  di  atas  maka  didapat persamaan sebagai berikut :
...................... (2,6)
Sehingga formulasi De Novo Programming menjadi :
Maksimasi Kendala :
Untuk  lebih  jelas  lagi  mengenai  perbedaan  formulasi  dari Linier  Programming dengan formulasi De  Novo  Programming dapat  dilihat  pada  Tabel  2.3.  (Tabucanon,  2002)  dalam (Yanuardhi, 2012).
Tabel 1 Perbedaan Formulasi Linier Programming dengan De Novo Programming No Model Linier Programming Model De Novo Programming 1. Fungsi Tujuan : Z = Fungsi Tujuan : Z = 2.  Kendala Sumber Daya : a 11 X 1 +a 12 X 2 + ..... + a 1n X n ≤  b a 21 X 1 +a 22 X 2 + ..... + a 2n X n ≤  b 2 a m1 X 1 + a m2 X 2 + .... + a mn X n ≤ b m Kendala Sumber Daya : a 11 X 1 + a 12 X 2 + ............... + a 1n X n = X n+1 a 21 X 1 + a 22 X 2 + ............... + a 2n X n = X n+2 a m1 X 1 + a m2 X 2 + .............. + a mn X n = X n+m Kendala Budget : p 1 X n+1 +  p 2 X n+2 +  ......+  p m X n+m ≤  B  atau setelah disubtitusikan : v 1 X 1 + v 2 X 2 + ....... + v n X n ≤  B
3. Non Negative Constraint : X 1 , X 2 , ........, X n ≥ 0
Non Negative Constraint : X n , X n+1 , ......., X n+m ≥ 0 Sumber : (Tabucanon, 2002) dalam (Yanuardhi 2012)

## 3. Metode
Penyelesaian De Novo Programming
Gambar 1. Diagram Alir Metode De Novo Programming Sumber : Tabucanon, Mario.T., 1988

## 4 Hasil dan Pembahasan
Model konseptual dari penelitian ini dapat dilihat dari bentuk kerangka berpikir  Kerangka berpikir yang  baik  akan  menjelaskan  secara  teoritis  pertautan  antara  variabel,  maka  perlu  dijelaskan dalam  penelitian.  Pertautan  antara  variabel  tersebut  selanjutnya,  dirumuskan  dalam  bentuk paradigma  penelitian.  Oleh  karena  itu  pada  setiap  penyusunan  paradigma  penelitian  harus didasarkan pada kerangka berfikir (Sugiyono, 2010).
Gambar 2. Kerangka Berpikir
Dalam permasalahan yang akan diteliti ini variabel –variabel yang digunakan adalah :
1.  Variabel  Terikat  adalah  variabel  yang  dipengaruhi  oleh  variabel  bebas.  Variabel  tersebut adalah Z = Total keuntungan maksimal (Rp)
2.  Variabel Bebas adalah variabel yang mempengaruhi variabel terikat. Yaitu antara lain :
a.  Data jenis produk
Adalah jumlah dari tiap-tiap produk yang diproduksi, dimana :
X1 = Jumlah produk Paving Block Bata
X2 = Jumlah produk Paving Grass Block X3 = Jumlah produk Paving Block Antik b.  Data kapasitas produksi Adalah jumlah produk yang mampu dihasilkan oleh perusahaan. c.  Data permintaan produk
Adalah jumlah produk yang dipesan oleh konsumen.
d.  Data komposisi bahan baku Adalah formulasi yang digunakan dalam membuat produk.
e.  Data ketersediaan bahan baku Adalah jumlah seluruh bahan baku yang digunakan untuk produksi selama satu tahun.
f.  Data Keuntungan tiap produk
Adalah laba bersih yang didapat dari penjualan produk per unit, dimana :
C1 = Keuntungan dari produk Paving Block Bata (Rp) C2 = Keuntungan dari produk Paving Grass Block (Rp) C3 = Keuntungan dari produk Paving Block Antik (Rp)
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  kualitatif,  penelitian  yang  dilakukan  secara  intensif, terinci  dan  mendalam  terhadap  objek  suatu  organisme  tertentu  yang  diteliti.  Menurut  (Mukhtar, 2013) metode penelitian deskriptif kualitatif adalah sebuah metode yang digunakan peneliti untuk menemukan  pengetahuan  atau  teori  terhadap  penelitian  pada  satu  waktu  tertentu.  Data –data yang  dikumpulkan  oleh  peneliti  dengan  cara  melakukan  pengamatan  secara  langsung  di lapangan terhadap obyek penelitian yang diambil. Untuk memperoleh data primer pada penelitian dilakukan dua metode pengumpulan : Metode Observasi dan Metode Interview (wawancara)

## Tabel 4. Data Komposisi Bahan Baku
Jenis Bahan Baku Komposisi Bahan Baku Paving Block Bata (v 1 )
Paving Grass Block (v 2 ) Paving Block Antik (v 3 ) Abu Batu (kg) 0,80 2,41 1,80 Semen (kg) 0,60 1,60 1,10 Air (ℓ) 0,30 0,50 0,40 Pasir (kg) 2,30 2,00 2,00 Batu Pecah (kg) 0,60 0,60 0,10

## Tabel 5. Data Ketersediaan Bahan Baku dan Harga Bahan Baku
No Ketersediaan Bahan Baku Harga (Rp) Jenis Bahan Baku Jumlah yang Tersedia 1 Abu Batu (kg) 8.618.521 80 2 Semen (kg) 5.827.431 800 3 Air (ℓ) 2.304.221 50 4 Pasir (kg) 13.720.601 50 5 Batu Pecah (kg) 3.061.131 50 Tabel 6 Keuntungan Masing – Masing Produk No Produk Keuntungan (Rp / Pcs ) 1 Paving Block Bata (C1) 400 2 Paving Grass Block (C2) 2.000 3 Paving Block Antik (C3) 900
Besarnya total keuntungan yang diperoleh perusahaan sebagai berikut :
Total Keuntungan (Z) =
= 400.X 1 + 2.000.X 2 + 900.X 3 = 400.(3.538.686) + 2.000.(1.296.101) + 900.(1.468.363) = 5.329.203.100,-
Hasil produksi CV. Jaya Mukti Bangkit pada bulan Januari sampai Desember 2020 yaitu Paving Block Bata  sebanyak  3.538.686  Pcs, Paving  Grass  Block sebanyak  1.296.101  Pcs,  dan Paving Block Antik  sebanyak  1.468.363  Pcs,  sehingga  diperoleh  keuntungan  sebesar  Rp 5.329.203.100,-.
Formulasi Model De Novo Programming
1. Penetuan Variabel Keputusan
Yang menjadi variable keputusan dalam model rencana produksi ini adalah besarnya jumlah Pcs  produk  yang  harus  diproduksi  (Xj)  yaitu  X1  =  Paving  Block,  X2  =  Paving  Grass  Block, X3 = Paving Block Antik

## 2. Penentuan Fungsi Tujuan
Tujuan  utama  dari  setiap  perusahaan  adalah  memaksimumkan Profit ,  begitu  pula  dengan CV. Jaya Mukti Bangkit. Dengan berdasarkan data perhitungan Profit per Pcs (dapat dilihat pada tabel 4.6), maka dapat ditentukan fungsi tujuan untuk memaksimumkan Profit dengan berdasar pada persamaan :
untuk j = 1, 2, … , 5
Dimana :
Z = total keuntungan maksimal C j = keuntungan produk ke – j, dimana j = 1, 2,…, 5 X j = Variable keputusan ke – j yang akan dicari, j = 1, 2,.., 5
Sehingga  persamaan  atau  fungsi  tujuan  memaksimumkan Profit untuk  permasalahan  ini adalah : Maximaze: Z = 400.X1 + 2.000.X2 + 900.X3
3. Penetapan Fungsi Kendala

## A.  Kendala Kapasitas Produksi
Dengan  berdasarkan  data  kapasitas  mesin  produksi,  dapat  dilihat  kapasitas  mesin  terkecil dari  mesin  untuk  jenis  produk  beton  cetak  yang  berbeda –beda  ini  adalah  mempunyai  nilai sama  karena menggunakan  mesin  yang  sama  dimana  mesin  tersebut  bekerja  selama  300 hari  kerja  dalam  setahun.  Maka  kapasitas  produksi  dari  mesin  untuk  jenis  produk  beton cetak, yaitu mesin dengan kapasitas terkecil (Grass Block), adalah sebagai berikut : 6.000 Pcs / hari x 300 hari = 1.800.000 Pcs / tahun Dengan berdasarkan persamaan : ∑ Dimana : M j = jumlah produk ke – j (j = 1, 2, …, 5) k = kapasitas produksi
Maka fungsi kendala untuk kapasitas produksi satu tahun adalah sebagai berikut :
3.558.426 X1 ≤ 3.900.000 Pcs/thn
1.297.000 X2 ≤ 1.800.000 Pcs/thn
1.470.000 X3 ≤ 2.100.000 Pcs/thn

## B.  Kendala Ketersediaan Bahan Baku
Berdasarkan  data komposisi  dan  ketersediaan  bahan  baku, maka  semua komposisi  bahan dikonversikan menjadi berat bahan per satuan Pcs produk (kg/Pcs), sehingga fungsi kendala ketersediaan bahan dapat diformulasikan dengan berdasar persamaan sebagai berikut :
Dimana : a mn = Komposisi bahan baku dalam satuan Kilogram (Kg). X n+m = Variabel –variabel keputusan yang menggambarkan jumlah dari sumber ke – m yang harus dibeli.
Maka fungsi kendalanya adalah sebagai berikut :
Abu Batu
: 0,80 X 1 + 2,41 X 2 + 1,80 X 3 = 8.618.521 Semen : 0,60 X 1 + 1,60 X 2 + 1,10 X 3 = 5.827.431 Air : 0,30 X 1 + 0,50 X 2 + 0,40 X 3 = 2.304.221 Pasir : 2,30 X 1 + 2,00 X 2 + 2,00 X 3 = 13.720.601 Batu Pecah
: 0,60 X 1 + 0,60 X2 + 0,11 X 3 = 3.061.131
C.  Kendala Biaya Bahan Baku (Budget)
Dengan  mengetahui  harga  dari  tiap –tiap  bahan  baku,  kita  dapat  mengetahui  biaya  bahan baku  yang  disediakan  perusahaan  untuk  persediaan  bahan  baku  dengan  jalan menjumlahkan  hasil  kali  antara  harga  bahan  baku  (p m )  dengan  jumlah  bahan  baku  yang tersedia (b m ).
Maka besarnya biaya bahan baku tersebut adalah :
B = 8.618.521.( Rp  80 ) +  5.827.431.( Rp 1.000 ) + 2.304.221.( Rp 50 )  + 13.720.601.( Rp 50) + 3.061.131.( Rp 50 )  = Rp 6.305.724.130,- Dengan  menggabungkan  persamaan  X n+m yang  ada  ke  dalam  persamaan  budget,  maka diperoleh satu persamaan sebagai berikut:
p 1 X n+1 + p 2 X n+2 + …… + p m X n+m ≤  B Sehingga persamaan biaya bahan bakunya adalah sebagai berikut : 80 b 1 + 1.000 b 2 + 50 b 3 + 50 b 4 + 50 b 5 ≤ 6.305.724.130,- Untuk  mendapatkan  formulasi  yang  sederhana  dari  kendala budget, maka  langkah selanjutnya  adalah  menghitung variabel  cost (v j )  yang  dibutuhkan  untuk  membuat  jenis produk j (harga dari tiap jenis bahan baku dapat dilihat pada lampiran I-2) Dengan persamaan :   p 1 a 1 j + p 2 a 2 j + ….. + p m a m j = v j dimana : j = 1, 2, …, 5 a.  Paving Block Bata (v 1 )
(v 1 ) = 0,80 (Rp 80) + 0,60 (Rp 1.000) + 0,30 (Rp 50) + 2,30 (Rp 50) + 0,60 (Rp50)= Rp. 704,- b.  Paving Grass Block (v 2 )
(v 2 ) = 2,41 (Rp 80) + 1,60 (Rp 1.000) + 0,50 (Rp 50) + 2,00 (Rp 50) + 0,60 (Rp50) = Rp. 1.628,- c.  Paving Block Antik(v 3 )
(v3) = 1,80 (Rp 80) + 1,10 (Rp 1.000) + 0,40 (Rp 50) + 2,00 (Rp 50) + 0,10 (Rp50) = Rp.1.149,- Dengan  mensubtitusi  persamaan  variabel  cost  ke  dalam  persamaan,  maka  didapat persamaan budget yang baru sebagai berikut ;
v 1 X 1 + v 2 X 2 + v 3 X 3 + …….. + vnXn ≤ B Sehingga menjadi
704 X 1 + 1.628 X 2 + 1.149 X 3 ≤ 6.305.724.130,-

## D.  Kendala Permintaan Produk
Berdasarkan  data  permintaan  maka  perusahaan  harus  memproduksi  (maksimal) sejumlah  dengan  besarnya  permintaan  terhadap  produk  tersebut.  Dengan  berdasar  pada persamaan  X j ≤  D j dimana  D j adalah  besarnya  permintaan  terhadap  jenis  produk  j,  maka kendala permintaan produk adalah sebagai berikut :
X1 ≤ 3.558.426; X2 ≤ 1.297.000; X3 ≤ 1.470.000
Penyelesaian Model De Novo Programming
Dengan menggunakan langkah –langkah  penyelesaian De Novo Programming menggunakan  program  komputer  (WIN  QSB)  diperoleh  hasil  rencana  produksi  untuk Paving Block Bata sebanyak 3.558.426 Pcs, Paving Grass Block sebanyak 1.297.000 Pcs, Paving Block Antik  sebanyak  1.470.000  Pcs  dan  keuntungan  yang  diperoleh  sebesar  Rp.  5.340.370.000,- dapat dilihat pada lampiran IV.
Dengan melakukan perhitungan di bawah ini akan diketahui keuntungan yang didapat dari perencanaan produksi dengan menggunakan metode De Novo Programming sebagai berikut :

## (         )              (         )            (         )

## Validasi Model De Novo Programming
Berdasarkan  persamaan De  Novo  Programming diatas,  dengan  software  WIN  QSB diperoleh output , sebagai berikut :
Z = 5.340.370.400,- X1 = 3.558.426 Pcs. X2 = 1.297.000 Pcs. X3 = 1.470.000 Pcs.
Dari output WIN QSB untuk X1, X2,da n X3 dimasukkan ke persamaan :
(         )              (         )            (         )

## Kendala Kapasitas Produksi
X1 = 3.558.426 ≤ 3.900.000 Pcs/thn X2 = 1.297.000 ≤ 1.800.000 Pcs/thn X3 = 1.470.000 ≤ 2.100.000 Pcs/thn
1. Kendala Ketersediaan Bahan Baku
1.  Abu Batu
= 0,80 X1 + 2,41 X2 + 1,80 X3 ≤ 8.618.521
= 0,80 (3.558.426) + 2,41 (1.297.000) + 1,80 (1.470.000) = 8.618.511
8.618.511 ≤ 8.618.521
2.  Semen
= 0,60 X1 + 1,60 X2 + 1,10 X3 ≤ 5.827.431
= 0,60 (3.558.426) + 1,60 (1.297.000) + 1,10 (1.470.000) = 5.827.256
5.827.256 ≤ 5.827.431
3.  Air
= 0,30 X1 + 0,50 X2 + 0,40 X3 ≤ 2.304.221
= 0,30 (3.558.426) + 0,50 (1.297.000) + 0,40 (1.470.000) = 2.304.028
2.304.028 ≤ 2.304.221
4.  Pasir
= 2,30 X1 + 2,00 X2 + 2,00 X3 ≤ 13.720.601
= 2,30 (3.558.426) + 2,00 (1.297.000) + 2,00 (1.470.000) = 13.718.380
13.718.380 ≤ 13.720.601
5.  Batu Pecah
= 0,060 X1 + 0,60 X2 + 0,10 X3 ≤ 3.061.131 = 0,60 (3.558.426) + 0,60 (1.297.000) + 0,10 (1.470.000) = 3.060.256 3.060.256 ≤ 3.061.131
2. Kendala Budget Bahan Baku
= Rp. 704 X1 + Rp. 1.628 X2 + Rp. 1.149 X3 ≤ Rp 6.305.724.130,- = Rp. 900 (3.558.462) + Rp. 1.162 (1.297.000) + Rp. 1.470.000 (1.470.000) ≤ Rp 6.305.724.130,- 6.305.724.130,- ≤ Rp 6.305.724.130,-
3. Kendala Permintaan Produk 1. Paving Block Bata :   X1 ≤ 3.558.426  3.558.426 ≤ 3.558.426 2. Paving Grass Block : X2 ≤ 1.297.000  1.297.000 ≤ 1.297.000 3. Paving Block Antik : X3 ≤ 1.470.000  1.470.000 ≤ 1.470.000

## Tabel 7 Perhitungan Biaya Sisa Bahan Baku Produksi Rill Perusahaan
Bahan Baku Ketersediaan Bahan Baku Kebutuhan Rill Perusahaan Sisa Bahan Baku Harga (Rp) Biaya Sisa Bahan Baku (Rp) Abu Batu (kg) 8.618.521 8.597.606 20.915 80 Rp   1.673.231 Semen (kg) 5.827.431 5.812.173 15.259 800 Rp 12.206.800 Air (ℓ) 2.304.221 2.297.002 7.220 50 Rp      360.975 Pasir (kg) 13.720.601 13.667.906 52.695 50 Rp   2.634.760 Batu Pecah (kg) 3.061.131 3.047.709 13.423 50 Rp      671.125 Total Rp 17.546.891 Tabel 8 Perhitungan Biaya Sisa Bahan Baku Produksi Model De Novo Programming Bahan Baku Ketersediaan Bahan Baku Kebutuhan Metode DNP Sisa Bahan Baku Harga (Rp) Biaya Sisa Bahan Baku (Rp) Abu Batu (kg) 8.618.521 8.618.511 10 80 Rp           800 Semen (kg) 5.827.431 5.827.256 175 800 Rp    140.000 Air (ℓ) 2.304.221 2.304.028 193 50 Rp        9.650 Pasir (kg) 13.720.601 13.718.380 2.221 50 Rp    111.050 Batu Pecah (kg) 3.061.131 3.060.256 875 50 Rp      43.750 Total Rp    305.250

## Analisa dan Pembahasan
hasil  pembahasan  yang  diperoleh  dari  penelitian  terhadap  perusahaan  didapat  data  rill perusahaan  mengenai  perencanaan  produksi  tentang  data  produksi  dari  bulan  Januari  sampai dengan Desember 2021.
Dari dari hasil pengolahan data maka didapatkan : 1.  Perbandingan Profit yang diperoleh dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 9 Profit Rill Perusahaan dan Metode De Novo Programming
Rill Perusahaan (Rp) De Novo Programming (Rp) Rp 5.311.656.209,- Rp. 5.340.065.150,-
Dari  tabel  diatas,  keuntungan  yang  diperoleh  menggunakan  metode De  Novo  Programming sebesar  Rp.  5.340.065.150,-  sedangkan  dengan  menggunakan  perhitungan  rill  perusahaan yaitu  sebesar  Rp  5.311.656.209,-  dengan  keuntungan  yang  lebih  besar  Rp. 28.408.941,- menggunakan metode De Novo Programming , sehingga dapat memberikan solusi yang baik dan keuntungan yang diperoleh lebih besar dari pada keuntungan yang diperoleh perusahaan secara rill.
2.  Perencanaan  produksi  yang  harus  dilakukan  perusahaan  dengan  mengacu  pada  metode yang  dipilih (De  Novo  Programming  ) adalah  jumlah  produksi  produk  Paving  Block  Bata
sebanyak  3.558.426  Pcs,  Paving  Grass  Block  sebanyak  1.297.000  Pcs  dan  Paving  Block Antik sebanyak 1.470.000 Pcs.

## 5 Kesimpulan
Setelah data diolah, dianalisa dan dibahas maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1.  Jumlah  produksi  yang  optimal  menggunakan  metode  De  Novo  Programming    yaitu  dengan memproduksi  Paving  Block  Bata  sebanyak  3.558.426  unit  ,  Paving  Grass  Block  sebanyak 1.297.000 unit,  Paving Block Antik sebanyak 1.470.000 unit
2.  Dengan  keuntungan  yang  diperoleh  menggunakan  metode  De  Novo  Programming    sebesar Rp.  5.340.065.150,-  sedangkan  dengan  menggunakan  perhitungan  rill  perusahaan  yaitu sebesar  Rp  5.311.656.209,-  dengan  keuntungan  yang  lebih  besar  Rp.  28.408.941,- menggunakan metode De Novo Programming , maka dengan menggunakan metode De Novo Programming  ,  perusahaan  dapat  mengoptimalkan  rencana  produksi  dan  mengefisiensi pemakaian bahan baku sehingga diperoleh keuntungan yang optimal.

## Referensi
Assauri, S. (2004). Manajemen Produksi dan Operasi. Fakultas Ekonomi UI. Basu Swastha, I. (2003). Manajemen Pemasaran Modern (2nd ed.). Liberty Offset. E.  Ariyani.  (2009).  Perencanaan  Produksi  dengan  Metode  De  Novo  Programming    untuk Memperoleh  Keuntungan  yang  Maksimal  di  PT.  Keramik  Diamond  Industri  Gresik. Penelitian Ilmu Teknik.
Hammer, Usry, C. (1994). Cost Accounting (11th ed.). South Western.
Haryono Jusup, A. (2002). Dasar Dasar Akuntansi (5th ed.). STIE YKPN. Hillier,  F.  S.  dan  L.  G.  J.  (2010).  Introduction  to  Operation  Research  (9th  ed.).  McGraw-Hill Company.
Mukhtar. (2013). Metode Praktis Penelitian Deskriptif Kualitatif. GP Press Group. Mulyadi. (2007). Sistem Perencanaan dan Pengendalian Manajemen. Salemba Empat. Nafi’iyah, N. (2016). Perbandingan Regresi Linier , Backpropagation Dan Fuzzy Mamdani Dalam Prediksi Harga Emas. Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri, 291 – 296.
Prasetyo,  A.  (2008).  Analisis  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Nasabah  BMT Kaffah Yogyakarta. STAIN Surakarta.
Siagian, P. (2006). Penelitian Operasional. Universitas Indonesia. Sinulingga, S. (2013). Perencanaan dan Pengendalian Produksi (1st ed.). Graha Ilmu. Soemarso. (2004). Akuntansi Suatu Pengantar. Salemba Empat. Subagyo, Pangestu, Handoko, T. Hani, Asri, M. (2012). Dasar-Dasar Operation Research. BPFE. Sugiyono.  (2010).  Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  kualitatif,  dan  R&D. Alfabeta.
Supriyono, S.U, D. R. A. (2000). Sistem Pengendalian Manajemen (3rd ed.). BPFE. Tabucanon, M. T. (2002). Multiple Criteria Making in Industry. Elsevier Science. Theodorus M, T. (2011). Berpikir Kritis Dalam Auditing. Salemba Empat. Zeleny,  M.  (1986).  Optimal  System  Design  with  Multiple  Criteria:  De  Novo  Programming Approach. Engineering Costs and Production Economics. (10th ed.).