## SAINTEKS: JURNAL SAIN DAN TEKNIK Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023

## E-ISSN : 2685-8304
Changes on Recycling Behaviors Based on Governmental Programs (Study Case in Bendungan Village, Indonesia) Dafi Dinansyah Wiradimadja, Hisatsuna Mori, Riza Rizkiah 1 –10 The study of tuff breccia for Batik Wasterwater Treatment Media in Bayat, Klaten District, Central Java Wawan Budianta, Johan Syafri Mahathir Ahmad, I Wayan Warmada 11 –18 Analysis of Frame Construction Strength in Belt Conveyor Design Using Ansys Workbench Anggi Pratama, Delvis Agusman
19 –28
Mitigation of Insert Separator Damage in Open-End Machines Filly Pravitasari, Afriani Kusumadewi, Feny Nurherawati 29 –35
Motorcycle Tracking System Using Telegram Integrated Quectel L80 GPS Pri Hartini, Ibrahim, Reni Rahmadewi, Tiara Nurhuda
36 –46
Optimization of Distribution Costs with a Transportation Model in UMKM making  Tempe Ardhini Rhisnu Fadylla, Fahriza Nurul Azizah
47 –56
Decision Model and Industry Optimization in Production: A Systematic Literature review Armando Tirta Dwilaga
57 –71
Analysis of the Influence of Occupational Health Aspects at PT. Plasticolors Eka Perkasa on Employee Performance Chairul Falah, Risma Fitriani 72 –79 Re-Layout of Puskesmas X Post Covid 19 Pandemic Through the ARC, Conventional and Promodel Simulation Methods
Tombak Gapura Bhagya, Dini Yulianti, Graha Prakarsa, Antari Nurayban Gitardiana
80 –91
Evaluation of the Mental Workload of PSIT Employees at SIT XYZ Institutions Teguh Aprianto, Agus Rahmat Hermawanto, Rimba Krisnha Sukma Dewi, Angling Sugiatna, Abdul Fatah 92 –101
Genetic Algorithm for Improving Route of Travelling Salesman Problem Generated by Savings Algorithm Muhammad Ardhya Bisma, Ekra Sanggala
102 –111
Noodle Grouping Based on Nutritional Similarity with Hierarchical Cluster Analysis Method Ai Nurhayati, Riri Mardaweni, Raden Meina Widiastuti
112 –125
Diterbitkan Oleh :
UNIVERSITAS INSAN CENDEKIA MANDIRI dh UNIVERSITAS BANDUNG RAYA
Jl. Pasir Kaliki No. 199 Bandung – Jawa Barat http://ejournal.uicm-unbar.ac.id/index.php/sainteks UICM – UNBAR www.uicm.ac.id
Volume 05 Nomor 01 Tahun 2023 http://ejournal.uicm-unbar.ac.id/index.php/sainteks/

## Decision Model and Industry Optimization in Production: A Systematic Literature review

## Model Keputusan dan Optimasi Bidang Industri pada Produksi: Tinjauan
Literatur Sistematis
Armando Tirta Dwilaga Program Studi Magister Teknik Industri dan Manajemen, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok, Jawa Barat, 16424 Email: armando@staff.gunadarma.ac.id
Abstract: The purpose of this article is to find information on the popularity of modeling and optimization options in production-related industrial sectors. This article uses the PRISMA (Preferred Reporting Items for  Systematic  Reviews  and  Meta-analyses)  method  for  submission  of  selections  with  inclusive  and exclusive criteria, one of the bases for the selection made from the ScienceDirect index database only for the years 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, and 2023 is about understanding decision models and optimization with  production  keywords.  The  results  of  this  article  data  collection,  based  on  the  title  decision  model obtained as many as 1,754 articles converted with the keyword production into 147 articles, re-selected based on decision models and optimization into 82 articles, further into 31, and selection with the final selection of 26 articles used. The detailed results of the analysis using the list of journals by identifying the results of these publications in more detail, then selected as the most  popular  reference come from the journal computers & Industrial Engineering. This literature review article for the most popular research model  found  was  Multi-Criteria  Decision-Making  Model  (MCDM),  and  the  most  common  research methodology was quantitative. This article found that it could research further with advanced applications of the most recent technologies such as AI (Machine Learning) to (Deep Learning), the use of broader and varied data that includes unstructured or unorganized data so that new concepts will lead to innovation of new decision model systems, all of which are still relatively little research used in the realm of production in assembly, process quality, and the environment.
Keywords: Decision Models and Optimization, Production, Systematic Literature review, PRISMA
Abstrak: Tujuan artikel ini adalah untuk menemukan informasi popularitas pembuatan model dan pilihan optimalisasi dalam sektor industri terkait produksi. Artikel ini menggunakan metode PRISMA ( Preferred Reporting  Items  for  Systematic  Review  and  Meta-analyses )  untuk  pengajuan  pilihan  dengan  kriteria inklusif  dan  eksklusif,  salah  satu  dasar  pemilihan  yang  dibuat  dari database indeks ScienceDirect hanya untuk tahun 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, dan 2023 adalah mengenai pemahaman model keputusan dan optimasi dengan kata kunci produksi. Hasil pengumpulan data artikel ini, berdasarkan judul decision model memperoleh sebanyak 1.754 artikel dikonversi dengan kata kunci production menjadi 147 artikel, diseleksi kembali  berdasarkan decision  model  and  optimization menjadi  82  artikel,  selanjutnya  menjadi  31  dan seleksi  dengan  pemilihan  akhir  sebanyak  26  artikel  yang  digunakan.  Hasil  rinci  analisis  menggunakan daftar jurnal dengan mengidentifikasi hasil dari publikasi ini secara lebih rinci, maka yang terpilih sebagai referensi paling popular berasal dari jurnal computers & Industrial Engineering . Artikel tinjauan literatur ini  untuk  model  penelitian  yang  paling  populer  ditemukan  adalah Multi-Criteria Decision-Making Model (MCDM), dan metodologi penelitian yang paling umum adalah kuantitatif. Artikel ini menemukan bahwa bisa  meneliti  lebih  lanjut  dengan  aplikasi  canggih  dari  teknologi  paling  mutakhir  seperti  AI  ( Machine Learning ) hingga ( Deep Learning ), penggunaan data yang lebih luas dan bervariasi  yang mencakup data yang tidak terstruktur atau tidak terorganisir sehingga konsep baru akan mengarah pada inovasi sistem model keputusan  baru, semua itu  masih relatif sedikit  penelitian yang digunakan  dalam ranah  produksi dalam perakitan, kualitas proses, dan lingkungan.
Kata Kunci: Model Keputusan dan Optimasi, Produksi, Tinjauan Literatur Sistematis, PRISMA
DOI: http://dx.doi.org/ 10.37577/sainteks.v%vi%i.528 Received: 01,2023.  Accepted: 02,2023. Published: 03, 2023

## PENDAHULUAN
Perusahaan  dalam  perkembangannya  harus  terus  memodifikasi  parameter  operasional dari arsitektur sistem untuk mencapai profitabilitas dan mempertahankan daya saing di pasar global  sambil  mempertimbangkan  model  keputusan  dan  optimalisasi  hasil.  Hal  ini  disebabkan volatilitas pasar dan seringnya pengenalan proses dan teknologi inovatif (Zhang, et all., 2021). Model keputusan secara umum mengacu yang pada metode untuk memutuskan tergantung pada informasi atau data yang ada, sebuah sistem yang disebut "sistem pendukung model keputusan" membantu pengambilan keputusan manajerial.  Sistem ini juga  berbasis model yang mencakup teknik  dan  faktor  pemrosesan  data  untuk  membantu  manajer  membuat  keputusan  yang  akan membantu mereka mencapai tujuan (Sitanggang, & Sibagariag, 2019). Model keputusan secara Khusus, ini berkaitan dengan optimalisasi, yang menurunkan atau memaksimalkan nilai tertentu untuk  menemukan  solusi  optimal  untuk  suatu  masalah.  Ada  banyak  kemajuan  dalam pengembangan  model  keputusan  dan  optimasi  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  dengan penerapan  teknologi  pembelajaran  mesin  yang  berkembang  dalam  pemodelan  dan pengoptimalan keputusan adalah salah satu kemajuan yang paling luar biasa.
Faktanya  kurangnya  komunikasi  untuk  penelitian,  menimbulkan  hambatan  besar  untuk kemajuan dalam penerapan pendekatan optimasi dalam pengambilan keputusan.  Pengambilan keputusan  dasarnya  harus  dapat  mengevaluasi  kualitas  solusi  sesuai  dengan  pilihan  strategis seperti  halnya  alat  pendukung  keputusan  yang  efektif  harus  mempertimbangkan  faktor-faktor lain seperti keterkaitan jaringan proses, ketidakpastian operasional, dan kinerja komputasi. Fakta lainnya  yang  menjadi  perhatian,  mengenai  pendekatan  pemodelan  harus  dapat  disesuaikan dengan masalah pengambilan keputusan yang berbeda dan cukup umum untuk mengintegrasikan berbagai  sumber  informasi  untuk  meningkatkan  kualitas,  kontrol  data,  dan  mengeksploitasi peluang  khusus  masalah  tertentu  (Vieira, et  all.,  2019).  Salah  satunya  implementasi  model keputusan  untuk  ranah  hasil  produksi  yang  dapat  ditingkatkan  secara  signifikan  melalui pengembangan  model  keputusan  dan  optimalisasi  dalam  proses  teknik  optimalisasi  dapat digunakan untuk meningkatkan hasil produksi dengan jumlah percobaan paling sedikit dan biaya total terendah. Artikel-artikel penelitian yang dasarnya memilih strategi pemodelan yang tepat sangat penting untuk memaksimalkan produksi (Sun, et all., 2019). Seperti halnya penggunaan sistem  pendukung  keputusan  cerdas  yang  mematuhi  prinsip  membantu  pembuat  keputusan dalam sistem produksi (Sohr, et all., 2022). Popularitas penelitian penggunaan model keputusan sudah masuk dan banyak digunakan sampai berbasis kecerdasan buatan, yang membuat saran untuk  konfigurasi  parameter  proses  yang  relevan  dengan  kualitas  untuk  menjamin  kualitas proses  dalam  peningkatan  produksi,    tetapi  pengembangan  ranah  produksi  yang  tidak  paling sering ditemui (Ngo Ngo, et all., 2020).
Permasalahan pada ranah produksi timbul biasanya dilema dalam pengambilan keputusan dengan multi-kriteria yang didasarkan pada premis bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria,  yang  masing-masing  memiliki  nilai  dan  bobot  yang  menunjukkan  seberapa  penting mereka  relatif  terhadap  kriteria  lainnya  (Andani,  2019).  Solusi  terbaik  menyelesaikan permasalahan tersebut dengan melakukan model keputusan dan optimasi yang dapat membantu dalam  membuat  keputusan  berdasarkan  data  dalam  produksi  dengan  mempertimbangkan berbagai kriteria dan bobot, sehingga membantu memaksimalkan produksi untuk efisiensi dan efektivitas.
Artikel yang menjadi sumber untuk studi literatur ini, ada beberapa studi tentang model keputusan  dan  optimasi  yang  merupakan  alat  teknis  atau  algoritma  yang  digunakan  untuk mencapai penilaian berdasarkan informasi atau data yang tersedia. Namun untuk studi literatur ini,  penelitian  yang  ditemukan  masih  relatif  sedikit  yang  telah  dilakukan  untuk  membahas ranahnya dalam produksi dibandingkan dengan di luar produksi. Artikel yang dijadikan referensi studi literatur ini, untuk tujuan menemukan informasi popularitas pembuatan model dan pilihan optimalisasi dalam sektor industri terkait produksi untuk mengidentifikasi kebutuhan penelitian
di  masa  depan.  Artikel  ini  bersifat  studi  literatur,  yaitu  menjelaskan  banyak  sumber-sumber referensi artikel model keputusan dan optimalisasi dalam domain produksi.

## METODOLOGI
Artikel  ini  merupakan  studi  literatur  yang  menggunakan  metode  PRISMA  ( Preferred Reporting  Items  for  Systematic  Review  and  Meta-analyses)  dengan  memuat  temuan-temuan artikel  dalam  melihat  masalah  yang  ditimbulkan  sampai  mencari  informasi  yang  menjadi popularitas  paling  banyak  di  teliti.  Sehingga  artikel  studi  literatur  ini,  dalam  proses implementasinya  secara  bertahap  dan  melibatkan  teknik  arsitektural  (PRISMA)  inklusi  dan eksklusi  untuk  mencapai  tujuan  membuat  studi  literatur.  Terutama  dalam  proses  model keputusan  ranah  produksi,  dimulai  dengan  proses  penemuan  informasi,  pengumpulan  data, analisis data, diskusi terkait temuan artikel, dan kesimpulan.

## Penemuan Informasi
Artikel  yang  digunakan  sebagai  referensi  untuk  studi  literatur  ini,  yaitu  terbitan  artikel publikasi dari Science Direct mulai tahun 2018 hingga 2023 serta relevan dengan kriteria yang sudah ditentukan. Artikel terdahulu yang sudah sesuai menggunakan kriteria sumber terkait yang berfokus  pada  model  keputusan  dan  pengoptimalan  di  industri  khususnya  di  sektor  produksi. Artikel  referensi  masih  dalam  lingkup  produksi  terkait,  digunakan  untuk  lebih menyederhanakannya dalam pengaturan industri. Metode pencarian lanjutan berikut digunakan untuk menemukan batasan artikel sesuai dengan kriteria.
1. subjek (pengambilan keputusan atau pengoptimalan atau pembelajaran mesin).
2. Judul (pengambilan keputusan atau produksi).
3. Bahasa Inggris dan tahun (2018-2023).

## Pengumpulan dan Penyaringan
Artikel ini menggunakan proses pengumpulan dan penyaringan data sebagai bagian studi literatur, dengan proses penggunaan kriteria eksklusi yaitu apabila subjek penelitian tidak dapat mewakili  sampel  penelitian,  selanjutnya  kriteria  inklusi  menentukan  apakah  subjek  penelitian mewakili  sampel  penelitian.  Penggunaan  Kriteria  inklusi  dan  eksklusi  akan  ditetapkan menggunakan tinjauan literatur sistematis yang mengikuti standar pendekatan metode PRISMA (Dwilaga, 2023). Berikut Gambar 1. Tahap Metode PRISMA.
Rekaman catatan diidentifikasi melalui pencarian basis data
Decision Models (n=1.754)
Penyaringan awal berdasarkan Kata Kunci Production (n=147) Penyaringan berdasarkan judul Decision Model and Optimization n=82) Penilaian kelayakan artikel teks lengkap (n=31) Artikel termasuk dalam daftar akhir (n=26)
1.607 catatan dikecualikan (yang bukan masuk kedalam kata kunci Production) 65 catatan dikecualikan (yang tidak sesuai) 5 catatan dikecualikan (yang tidak memenuhi kriteria kelayakan) IDE N TIF IK A SI P en ya ri n ga n
K el ay ak an T er m as uk Gambar 1. Tahap Metode PRISMA
Sumber: Pengolahan Data (2023)
Berdasarkan Gambar 1. Tahap Metode PRISMA untuk pencarian data berupa database dari Science  Direct  dengan  tahun  publikasi  2018  hingga  2023.  Metode  PRISMA  dijelaskan menggunakan  4  strategi,  pertama  yaitu  strategi  identifikasi  mencakup  berdasarkan database decision  model  sebanyak  1.754,  kedua  yaitu  strategi  penyaringan  berdasarkan  kata  kunci production  menjadi  sebanyak  147  artikel,  ketiga  yaitu  strategi  kelayakan  berdasarkan  judul decision  model  and  optimization  menjadi  sebanyak  82  artikel,  dan  keempat  yaitu  strategi termasuk  berdasarkan  daftar  seleksi  akhir  menjadi  sebanyak  26  artikel.  Menunjang  4  strategi tersebut sudah sesuai penggunaan kriteria inklusi dan eksklusi, berikut Tabel 1. Kriteria
Tabel 1. Kriteria Sumber: Pengolahan Data (2023) Inklusi Eksklusi Bahasa Inggris. Tidak Bahasa Inggris. Dokumen berbentuk Jurnal ( open access). Dokumen Berbentuk Buku. Subjek: Ilmu Komputer, Teknik, dan matematika. Subjek mengarah Editorial, dan Review Artikel. Subjek (Khusus): Model Keputusan, Optimasi, Industri, Pembelajaran Mesin. Studi di luar dari Model Keputusan dan Optimasi. Studi Utama yang Dipakai. Fokus Tidak Keterkaitan Industri dalam Ranah Produksi.
Fokus  keterkaitan  industri  dalam  Ranah Produksi.
Berdasarkan  Tabel  1.  Kriteria  berisikan  dua  jenis  kriteria,  yaitu  inklusi  dan  eksklusi. Meskipun kriteria eksklusi akan mencegahnya digunakan, tetapi tetap ditampilkan sebagai bagian kriteria  dengan  tujuan  tolak  ukur  artikel  yang  tidak  digunakan  seperti  artikel  tidak  berbahasa inggris. Kriteria inklusi menjadi pedoman dalam studi literatur, karena tolok ukur bahwa jurnal atau kajian yang digunakan sesuai dengan tujuan yang akan diambil.
Analisis Data
Artikel  studi  literatur  ini  menggunakan  proses  analisis  data,  yaitu  digunakan  untuk memperjelas artikel yang telah dikumpulkan sehingga informasi yang diperoleh dapat lebih rinci dan agar mudah dipahami  sebagai pencapaian tujuan. Analisis data pada artikel ini mencakup, mulai  dari  distribusi  jurnal,  teknik  model  keputusan  yang  populer,  dan  prospek  penelitian  ke depan.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini fokus pada artikel yang dijadikan sebagai referensi untuk studi literatur, yaitu dari total sebanyak 1.754 artikel menjadi hanya  artikel yang terpilih sebanyak 26 artikel untuk tahun 2018 hingga 2023 yang sepenuhnya memenuhi kriteria inklusi dan telah melewati tahapan  metode  PRISMA  di  mana  proses  pengolahan  informasi  data  pada  bagian  ini  akan  ada identifikasi  lebih  lanjut  khususnya  deskriptif  artikel,  model  keputusan,  dan  diskusi  terkait penelitian terkait.

## Deskriptif Artikel
Artikel  studi  literatur  menggunakan  deskriptif  artikel  yang  berusaha  untuk  menyajikan item dan subjek yang diteliti dari setiap artikel referensi penelitian terdahulu dalam bentuk tabel atau  diagram  untuk  memahami  informasi  secara  lebih  jelas  dan  komprehensif  sehingga  studi literatur ini akan lebih menjadi tertata. Gambaran deskriptif jurnal ini berisi daftar-daftar jurnal yang dijadikan referensi terpilih, menampilkan pemublikasian setiap jurnalnya, dan dari negara mana penulis jurnal tersebut. Berikut Tabel 2. Kumpulan Artikel.
Tabel 2. Kumpulan Artikel Sumber: Pengolahan Data (2023) Tahun Penulis Judul Jurnal 2018 Chien, C., Dou, R., & Fu, W. Strategic Capacity Planning for Smart Production: Decision Modeling under Demand Uncertainty Applied Soft Computing. 2018 Tsai, W. H., &Jhong, S. Y. Production decision model with carbon tax for the knitted footwear industry under Activity-Based Costing Journal of Cleaner Production. 2018 Xiang, W., Xue, S., Qin, S., Liang, Xiao., Liu, F., & Yi, Z. Development of a multi-criteria decision making model for evaluating the energy potential of Miscanthus germplasms for bioenergy production Industrial Crops and Products 2018 Zomparelli, F., Petrillo, L., Di salvo, B., & Petrillo, A. Re-engineering and Relocation of manufacturing process through a simulative and multicriteria decision model IFAC- PapersOnLine 2019 Ao, Yinhui., Zhang, H., & Wang, C. Research of an integrated decision model for production scheduling and maintenance planning with economic objective Computers & Industrial Engineering.
2019 Vieira, M., Pinto, T., & Ana, P. B. A model-based decision support framework for the optimisation of production planning in the biopharmaceutical industry Computers & Industrial Engineering. 2019 Guo, F., Zhou, X., Liu, J., Zhang, Y., Li, H., & zho, H. A reinforcement learning decision model for online process parameters optimization from offline data in injection molding Applied Soft Computing Journal. 2019 Wikarek, J., S, P., & Nielsen, P. Model of decision support for the configuration of manufacturing system IFAC- PapersOnLine 2020 Ngo, Q, Schmitt, S., Ellerich, M., & Robert. Artificial intelligence-based decision model for a quality oriented production ramp-up Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering. 2020 Materi, S., D’Angola, A., & Renna, P. A dynamic decision model for energy-efficient scheduling of manufacturing system with renewable energy supply Journal of Cleaner Production. Tabel 2. Kumpulan Artikel (Lanjutan) Sumber: Pengolahan Data (2023) Tahun Penulis Judul Jurnal 2020 Avram, C., Gligor, A., & Laura, A. A formal model based automated decision making Procedia Manufacturing 2020 Ebrahimi, B., Tavan, M., Toloo, M., & Charles, V. A novel mixed binary linear DEA model for ranking decision-making units with preference information Computers & Industrial Engineering 2021 Zhang, W., Hou, L., Jiao, R. J. Dynamic takt time decisions for paced assembly lines balancing and sequencing considering highly mixed-model production: An improved artificial bee colony optimization approach Computers & Industrial Engineering 2021 Longo, F., Padovano, A., Cimmino, B., & Pinto, P. Towards a mass customization in the fashion industry: An evolutionary decision aid model for apparel product platform design and optimization Computers & Industrial Engineering. 2021 Pamucar, D., Lordache, M., Deveci, M., Schitea, D., & Lordache, L. A new hybrid fuzzy multi-criteria decision methodology model for prioritizing the alternatives of the hydrogen bus development: A case study from Romania. International Journal of Hydrogen Energy 2021 Fildan, Y., Luder, A., Meixner, K., Baumaan, L., & Arlinghaus, J. C. Decision Support for Frugal Products and Production Systems Procedia CIRP
based on Product-Process- Resource-Skill & Variability Models. 2021 Liu, W., Deng, K., Wei, H., Zhao, P., Li, J., & Zhang, Y. A decision-making model for comparing the energy demand of additive-subtractive hybrid manufacturing and conventional subtractive manufacturing based on life cycle method Journal of Cleaner Production 2022 Sun, Xuejin,. Opulencia, M. J. C., Alexandrovich, T. P., Khan, A., Algarni, M., & Abdelrahman, A. Modeling and optimization of vegetable oil biodiesel production with heterogeneous nano catalytic process: Multi-layer perceptron, decision regression tree, and K- Nearest Neighbor methods. Environmental Technology & Innovation. Tabel 2. Kumpulan Artikel (Lanjutan) Sumber: Pengolahan Data (2023) Tahun Penulis Judul Jurnal 2022 Burggraf, P., Adlon, T., Dackweiler, J., Brohl, F., & Folling, C. Adaptive Remanufacturing – Decision Model for the Intelligent Maintenance of Production Resources. CIRP Life Cycle Engineering Conference. 2022 De, S. K., Roy, B., & Bhattacharya, K. Solving an EPQ Model with Doubt Fuzzy Set: A Robust Intelligent Decisiion-Making Approach Knowledge- Based Systems 2022 Saez, M., Barton, K., Maturana, F., & Tirlbury, D. M. Modeling framework to support decision making and control of manufacturing systems considering the relationship between productivity, reliability, quality, and energy consumption. Journal of Manufacturing Systems 2022 Tsai, W., Lu, Y., & Hsieh, C. Comparison of Production Decision-Making Models Under Carbon tax and Carbon rights Trading Journal of Cleaner Production 2022 Sohr, A., Georg, L., Fecker, K., Fischer, J., Wehrstedt, J. C., &Weyrich, M. Decision Modeling for an ISA-95 based Production Ontology IFAC PapersOnLine 2023 Terzi, M., Ouazene, Y., Yalaoui, A., & Yalaoui, F. Lot-Sizing and Pricing Decisions Under Attraction Demand Models and Multi-Channerl Environment: New efficien Formulations Operations Research Perspectives
2023 Sarwar, M., Ali, G., & Chaudhry, N. R. Decision-Making Model for Failure Modes and Effect Analysis Based on Rough Fuzzy Integrated Clouds Applied Soft Computing 2023 Petroodi, S. E. H., Thevenin, S., Kovalev, S., & Dolgui, A. Markov decision Process for Multi- Manned Mixed-Model Assembly Lines With walking Worker International Journal of Production Economics
Berdasarkan Tabel 2. Kumpulan Artikel dapat lebih jelas jurnal mana saja dari sebanyak 26 jurnal terpilih yang layak untuk dimasukkan dan terbit pada tahun 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, dan 2023. Artikel studi literatur ini memperoleh sumber jurnal popular yaitu berasal dari jurnal Computers  &  Industrial  Engineering  memiliki  referensi  terbanyak  per  terbitan,  dengan frekuensi 5 artikel dan selanjutnya berasal dari jurnal IFAC PapersOnLine dan Journal of Cleaner Production dengan frekuensi 3 artikel, selanjut sisanya hanya muncul frekuensi jurnal sebanyak 1  dan  2  artikel.  Melengkapi  kumpulan  artikel  yang  sudah  di  perolehi,  akan  menampilkan distribusi tahunan popular setiap jurnalnya, berikut adalah Gambar 2. Distribusi Tahunan.
Gambar 2. Distribusi Tahunan Sumber: Pengolahan Data (2023)
Berdasarkan Gambar 2. Distribusi Tahunan diketahui bahwa  jurnal yang teridentifikasi inklusi  mulai  dari  tahun  2018  hingga  tahun  2023.  Gambar  distribusi  tahunan  tersebut  secara popular adalah tahun 2022 sebanyak 6 artikel penelitian dan sepanjang tahun 2018 sampai 2023 adanya mengalami peningkatan namun pada tahun 2023 mengalami penurunan menjadi hanya sebanyak  3  artikel  penelitian.  Temuan  studi  literatur  ini  menunjukkan  bahwa  secara  grafik mengalami penurunan dari tahun 2022, tetapi secara siklus untuk tahun 2023 ini masih belum selesai dan menyisakan beberapa bulan penerbitan yang menjadikannya akan sangat mungkin mengalami kenaikan melebihi tahun 2022. Adapun studi literatur ini mengidentifikasi distribusi berdasarkan wilayah dari negara mana jurnal berasal, berikut Tabel 3. Wilayah Distribusi.
Tabel 3. Wilayah Distribusi Sumber: Pengolahan Data (2023)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tahun 2018 Tahun 2019 Tahun 2020 Tahun 2021
Tahun 2022 Tahun 2023 Distribusi Tahunan
Wilayah Jumlah Negara Jumlah Artikel Persen (%) Nama Negara  Jumlah Asia 3 11 42 China 7 Taiwan 3 Pakistan 1 Eropa 7 15 58 Jerman 5 Portugal 1 Italia 3 Romania 2 Polandia 1 Prancis 2 Amerika 1 Total 10 26 100 26
Berdasarkan  Tabel  3.  Wilayah  Distribusi  dapat  dijelaskan  dari  total  26  artikel  tersebut terdiri dari 2 wilayah benua (Asia dan Eropa) di dalamnya terdapat 10 negara berbeda (China, Taiwan,  Pakistan,  Jerman,  Portugal,  Italia,  Romania,  Polandia,  Prancis,  dan  Amerika).  Studi literatur  ini  mengidentifikasi  terbanyak  ada  pada  benua  Eropa  sebanyak  7  negara  dengan persentase 58% dan negara terbanyak ada pada negara China sebanyak 7 artikel penelitian. Model Keputusan dan Optimasi
Artikel studi literatur ini dilengkapi identifikasi mengenai penggunaan sistem atau teknik model  keputusan,  yaitu  pada  hasil  penelitian  digunakan  untuk  menentukan  waktu  dan  jumlah produksi  suatu  produk.  Model  keputusan  artikel  penelitian  secara  khususnya  ini memperhitungkan  sejumlah  variabel,  termasuk  biaya  manufaktur,  permintaan  pasar,  tingkat stok, dan kapasitas output produk. Hasil identifikasi ini dapat menemukan model populer untuk solusi terbaik dengan biaya produksi serendah mungkin adalah tujuannya, berikut Tabel 4. Model Keputusan.
Tabel 4. Model Keputusan Sumber: Pengolahan Data (2023) Model Keputusan Objek Sumber Model U ncertain Multi-Objective Decision (UMD) Produksi di Industri Alas Kaki Chien, et all., 2018. Model A ctivity-Based Costing (ABC) dan Production Decision Model (PDM) Produksi di Industri Semikonduktor Tsai, et all., 2018, & Tsai, et all., 2022. Model Markov Decision Process (MDP) Produksi di Industri Semikonduktor Ao, et all., 2019, & Petroodi, et all., 2023. Model MILP ( Mixed Integer Linear Programming). Produksi di Industri Manufaktur Biofarmasi Vieira, et all., 2019, & Wikarek, et all., 2019. Model Keputasan Adaptif (JST) Produksi di Industri Manufaktur Guo, et all., 2019, & Ngo, et all., 2020. Model Pemrograman Stokastik dan Model Teoritis. Produksi di Industri Manufaktur Materi, et all., 2020. Model Formal Produksi di Industri Manufaktur Avram, et all., 2020. Model DEA Linier Biner Campuran Baru Produksi di Industri Manufaktur Ebrahimi, et all., 2020. Model improved artificial bee colony (iABC). Produksi di Industri Manufaktur Zhang, et all., 2021.
Multi-Criteria Decision-Making Model/Method (MCDM). Produksi di Industri Tekstil dan Bioenergi Xiang, et all., 2018, Zomparelli, et all., 2018, pamucar, et all., 2021, & Longo, et all., 2021. Process-resource-skill combinations of all drafted variability (PPRSV) Produksi di Industri Manufaktur Fildan, et all., 2021. Model Additive-subtractive hybrid manufacturing (ASHM) Produksi di Industri Manufaktur Liu, et all., 2021. Model regresi K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Regression Tree (DT), dan Multilayer perceptron (MLP). Produksi di Industri Biodisel Sun, et all., 2022. Tabel 4. Model Keputusan (Lanjutan) Sumber: Pengolahan Data (2023) Model Keputusan Objek Sumber Model Multi-objective optimization of manufacturing systems Produksi di Industri Manufaktur Saez, et all., 2022. Model Keputusan Adaptif ( Adaptive Remanufacturing (ADR)). Produksi di Industri Manufaktur Burggraf, et all., 2022. Model Fuzzy Dynamical Doubt fuzzy Optimization Algorithm (DDFOA) Produksi di Industri Manufaktur De, et all., 2022. Model Ontologi (ISA-95). Produksi di Industri Jerman Sohr, et all., 2022. Rough Fuzzy Integrated Clouds (RFICs) Produksi di Industri Manufaktur Sarwar, et all., 2023. Multinomial Logit (MNL), Multiplicative Competitive Interaction (MCI), dan Linear Demand Models. Lingukangan Produksi di Industri Manufaktur Terzi, et all., 2023.
Berdasarkan Tabel 4. Model Keputusan Model penggunaannya begitu beragam dari setiap artikel  penelitian,  namun  jika  melihat  hasil  identifikasinya  penelitian  dominan  produksi  di industri  manufaktur  dan  penggunaan  model Multi-Criteria  Decision-Making  Model/Method (MCDM) popular digunakan sebanyak 4 artikel penelitian. Fungsi MCDM ini sebagai penetapan alternatif  paling  terbaik  dari  sekumpulan  banyak  alternatif  yang  sudah  ditentukan  dengan kriteria,  seperti  dalam  penelitian  Zomparelli, et  all  (2018)  MCDM  berfungsi  sebagai  rekayasa ulang  proses  produksi  manufaktur  dengan  simulasi  mencari  alternatif  lokasi  negara  (China, Brazil,  dan  Polandia)  terbaik  dalam  relokasi  produksinya  dengan  kriteria  biaya,  tenaga  kerja, infrastruktur, dan lainnya, Adapun metode model menggunakan AHP untuk mengevaluasi lokasi terbaiknya  sehingga  hasil  relokasi  alternatif  terbaik  dipilih  negara  China  karena  mampu menghasilkan  25%  peningkatan  produksi  secara  efisiensi.  Artikel  studi  literatur  ini  juga mengidentifikasi penggunaan metode pengolahan data setiap artikel penelitian,  berikut adalah Gambar 3. Metode
Gambar 3. Metode Sumber: Pengolahan Data (2023)
Berdasarkan Gambar 3. Metode pada artikel studi literatur sebagai bagian  proses yang digunakan  para  referensi  penelitian  dalam  pengolahan  data  untuk  mendapatkan  data  sampai hasil. Artikel studi literatur ini berhasil mengidentifikasi, yaitu dari total 26 artikel yang menjadi popular  adalah  penggunaan  metode  kuantitatif  sebanyak  18  artikel,  metode  campuran  hanya sebanyak 5 artikel, dan metode kualitatif sebanyak 3 artikel. Sejak diketahui penggunaan model berbasis sistem pembelajaran mesin sampai algoritma dan penggunaan model keputusan banyak dibahas, data kuantitatif menjadi lebih populer.

## Diskusi
Secara menyeluruh artikel ini menjadikan referensi bersifat studi literatur, yaitu mengenai pemodelan  dan  optimasi  dalam  meninjau  popularitas  selama  6  tahun  terakhir.  Jumlah  artikel penelitian  terdahulu  selama  6  tahun  tersebut  mengalami  peningkatan  dan  memang  secara keseluruhan  di  implementasi  dalam  negara  maju  dan  beberapa  negara  berkembang  ini menandakan  evolusi  fungsionalitas  dan  aplikasi  untuk  sistem  pendukung  keputusan  (model keputusan dan optimasi) menggunakan infrastruktur fleksibel untuk pemrosesan  data, analisis keputusan,  optimasi  matematis  dan  teknologi  simulasi,  mengidentifikasi  masalah  teknis  yang berdampak pada kinerja dan penerapannya menjadi minat yang tinggi.
Penggantian  sistem  perencanaan  dan  penjadwalan  manual  dengan  alat  komputasi terintegrasi untuk operasi bisnis mendasar, secara real-time, adalah salah satu pendekatan masa depan  untuk  pemodelan  dan  pengoptimalan  keputusan.  Ini  akan  memungkinkan  platform kolaboratif  untuk  kontrol  dan  analisis  informasi.  Bersamaan  dengan  peningkatan  dalam pemodelan proses, pengoptimalan dukungan telah diperdebatkan secara memadai sebagai cara untuk  meningkatkan  daya  tanggap  pasar  dan  daya  saing  industri  sembari memenuhi  berbagai kriteria  profitabilitas  (Vieira, et  all.,  2019).  Model  keputusan  dan  optimalisasi  yang  popular menurut Sun, et all (2022),  teknologi pembelajaran mesin yang didasarkan pada tugas komputasi dan dapat menerjemahkan data masukan menjadi berbagai nilai keluaran, penggunaannya juga membuat  arah  pengembangan  (otomatisasi)  menjadi  lebih  kompleks.  Selain  itu,  terdapat sejumlah  metode Machine  Learning  (ML)  yang  dapat  digunakan  untuk  meramalkan  hasil produksi dan perkiraan akan terus digunakan di berbagai bidang di masa mendatang.
Meskipun artikel referensi hasil analisis model keputusan dan optimasi utamanya produksi namun  ternyata  perhatian  yang  kuat  banyak  penelitian  melakukannya  bukan  hanya  di  dalam produksi secara umum namun pendekatan lainnya. Alasan pertama menurut Sohr, et all (2022) basis pengetahuan, model simulasi, eksekusi model dan analitik, aplikasi, dan interaksi pengguna adalah  bagian  fungsional  dari  sistem  pendukung  keputusan  yang  mencakup  ranah  lingkungan
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Kuantitatif Kualitatif Campuran Metode
manufaktur secara luas. Alasan kedua mengenai peningkatan hasil dan manfaat membuat model keputusan terintegrasi lebih diinginkan (Ao, et all., 2019). Alasan ketiga mengenai kondisi model optimasi  keputusan  bersama  dibangun  ke  arah  pengembangan  menyeluruh  untuk  secara kuantitatif  mencerminkan  berbagai  kesulitan  keputusan  bukan  hanya  pada  produksi  produk (Zhang, et all., 2021).
Namun  secara  khusus  pada  ranah  produksi  untuk  model  pilihan  faktanya, Multi-Criteria Decision-Making  Model  masih  menjadi  model  popular  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan.  Model  tersebut  yang  diusulkan  dioptimalkan  untuk  mengurangi  risiko  kehilangan kapasitas  kelebihan  atau  kekurangan  pasokan  dalam  lingkungan  yang  tidak  dapat  diprediksi (Chien, et all., 2018). Dapat dilihat bahwa model keputusan dapat digunakan untuk meningkatkan produksi dengan tetap mempertahankan kualitas proses yang diperlukan. Untuk mencapai hal ini, proses  produksi ramp-up  yang  efektif  harus  dioptimalkan,  dan  untuk  alasan  ini,  dibuat model keputusan  adaptif  berdasarkan  JST.  Model  ini  memungkinkan  penyesuaian  iteratif  parameter proses untuk meningkatkan kualitas proses, menghasilkan parameter proses yang mengurangi kesalahan  rotasi  penjumlahan  (Ngo, et  all.,  2020).  Mengatasi  masalah  ranah  produksi menggunakan model keputusan JST dapat mengoptimalkan produk dengan presisi sangat tinggi (Guo et all., 2019).
Artikel in juga mengaitkan studi literatur referensi terkait penggunaan model lainnya selain MCDM yakni untuk proses tingkat kualitas proses selama peningkatan produksi sangat penting untuk  keberhasilan  siklus  hidup  produk.  Jika  kualitas  proses  yang  dibutuhkan  tidak  tercapai, investasi  harus  diatur  dalam  pengerjaan  ulang,  Ini  berkontribusi  pada  biaya  lebih  lanjut  dan mengurangi  margin  keuntungan  produk. Selanjutnya  kaitan  dengan  ranah  perakitan  produksi menurut  Zhang, et  all  (2021),  studinya  tentang  model  keputusan  dan  pengoptimalannya memaksimalkan efisiensi lini produksi. Algoritma Artificial Bee Colony (iABC) yang ditingkatkan diciptakan untuk secara bersamaan memaksimalkan keseimbangan dan pengurutan karena ini adalah  dua  masalah  utama  dengan  jalur  perakitan  yang  sangat  beragam.  Selanjutnya  kaitan dengan produksi untuk proses penjadwalan produksi menurut Burggraf, et all (2020), penjelasan menyeluruh tentang komposisi dan pengoperasian model keputusan Adaptive Remanufacturing (AdR) merupakan salah satu sumber untuk penjadwalan pengukuran produksi yang selama ini menjadi  bahan  penelitian.  Model  keputusan  strategi  pemeliharaan  proaktif  dan  cerdas  yang disebut AdR didasarkan pada keputusan terstruktur mengenai waktu terbaik untuk melakukan tugas  perawatan  dan  re-manufaktur  khusus  pengguna  dan  ruang  lingkup  terbaik  untuk  tugas tersebut, serta cara meminimalkan waktu henti. Manfaat yang terkait dengan kondisi komponen serta upaya ekologi serta ekonomi dievaluasi untuk menetapkan ukuran terbaik untuk komponen tertentu  dan  keausan.  Mengenai  penjadwalan  lebih  lanjut  dalam  referensi  oleh  Materi, et  all (2020)  menyelidiki  masalah  penjadwalan  dengan  anggapan  bahwa  distribusi  tugas  di  antara mesin  dan  urutan  penyelesaian  setiap  pekerjaan  telah  ditentukan  sebelumnya.  Penelitian terdahulu  juga  ternyata  beberapa  menyinggung  mengenai  produksi  yang  berdampak  pada lingkungan dan tenaga kerja, menjadi perhatian untuk menanggapi masalah kekurangan tenaga kerja yang semakin serius, perlunya pengendalian biaya, dan masalah lingkungan seperti emisi karbon.  Sehingga  pengambilan model  keputusan produksi menggunakan  model Activity Based Costing  (ABC)  dan  Production  Decision  Model  (PDM)  yang  dilaksanakan  membantu  produksi perusahaan  untuk  secara  (optimasi)  efektif  mengendalikan  biaya  (mengurangi  biaya)  dan meningkatkan produktivitas (Tsai, et all., 2018).
Artikel  pendahuluan  yang  dianalisis  dalam  tinjauan  ini  dominan  menggunakan  model- model yang sederhana atau peningkatan dari model-model yang sudah ada menjadi lebih praktis dan  hasilnya  lebih  efisien.  Masih  belum  adanya  penggunaan  yang  mencakup  sampai deep learning, membuat peluang penelitian di masa akan datang bisa dilakukan terkait keputusan dan optimasi ranah produksi utamanya dengan jumlah data yang semakin banyak.
Akibatnya,  penggunaan  data  yang  semakin  rumit  pada  dasarnya  mensyaratkan  model untuk  menjadi  lebih  baik  dalam  menangani  data  yang  rumit  dan  tidak  terstruktur.  Model keputusan  dan  optimasi  akan  digunakan  secara  lebih  efektif  untuk  membuat  keputusan  yang
lebih baik. Seperti halnya dalam perakitan, penjadwalan, lingkungan produksi, dan kualitas proses hanyalah sebagian kecil dari domain produksi tempat model keputusan dan pengoptimalan yang sedang  dikembangkan  untuk  mengidentifikasi  jawaban  optimal  untuk  suatu  masalah  di lingkungan  produksi.  Optimasi  dapat  menggunakan  teknik  termasuk  model  adaptif,  algoritma genetika, simulasi, dan algoritma linier.

## SIMPULAN
Kesimpulan  diambil  dari  pemeriksaan  model  keputusan  dan  optimalisasi  dalam  konteks teknologi  industri,  yaitu  wilayah  produksi  yang  ditentukan. Computers  Industrial  Engineering adalah  publikasi  paling  populer  dalam database  ScienceDirect  sebanyak  5  artikel,  dan  negara China memiliki basis geografis paling popular sebanyak 7 artikel. Menurut 26 penelitian terpilih, dengan  mayoritas  temuan  terjadi  antara  2018  dan  2023.  Studi  yang  melibatkan  penggunaan model paling popular yaitu Multi-Criteria Decision-Making Model/Method (MCDM) sebanyak 4 artikel  dengan  metodenya  adalah Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  sedangkan  metode kuantitatif masih menjadi salah satu yang paling populer digunakan sebanyak 18 artikel. Regresi, klasifikasi, dan analisis klaster hanyalah beberapa teknik yang mungkin digunakan oleh model keputusan untuk meramalkan hasil.
Berdasarkan  studi  literatur,  penelitian  selanjutnya  akan  terus  maju,  terutama  di  bidang produksi  yang  masih  terbelakang  dalam  hal  perakitan,  kualitas  proses,  dan  pertimbangan lingkungan. Ini akan dicapai melalui penerapan lanjutan teknologi mutakhir seperti AI ( machine learning) hingga produksi (deep learning). Masih juga dimungkinkan untuk melakukan penelitian dengan menggunakan kumpulan data yang lebih komprehensif dan beragam ini, yang mencakup data  yang  tidak  terstruktur  atau  tidak  terorganisir,  untuk  membuat  inovasi  sistem  model keputusan baru untuk pemecahan masalah dalam model keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
Andani,  S.  R.  (2019).  Penerapan  Metode  SMART  Dalam  Pengambilan  Keputusan  Penerima Beasiswa Yayasan AMIK Tunas Bangsa. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi, 7(3), 166 – 170.
Ao,  Y.,  Zhang,  H.,  &  Wang,  C.  (2019).  Research  of  an  integrated  decision  model  for  production scheduling and maintenance planning with economic objective. Computers and Industrial Engineering, 137. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106092
Avram,  C.,  Gligor,  A.,  &  Avram,  L.  (2020).  A  formal  model  based  automated  decision  making. Procedia Manufacturing, 46, 573 – 579. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.03.083 Burggräf, P., Adlon, T., Dackweiler, J., Bröhl, F., & Fölling, C. (2022). Adaptive Remanufacturing - Decision Model for the Intelligent Maintenance of Production Resources. Procedia CIRP, 105, 219 – 224. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.02.036
Chien, C. F., Dou, R., & Fu, W. (2018). Strategic capacity planning for smart production: Decision modeling  under  demand  uncertainty. Applied  Soft  Computing  Journal,  68,  900 – 909. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.06.001
De, S. K., Roy, B., & Bhattacharya, K. (2022). Solving an EPQ model with doubt fuzzy set: A robust intelligent decision-making approach. Knowledge-Based Systems, 235. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107666
Dwilaga, A. T. (2023a). Implementasi Model Artificial Intelligence dalam Warehouse: Systematic Literature  Review. JUSTI  (Jurnal  Sistem  Dan  Teknik  Industri),  3(2),  253 – 261. https://doi.org/10.30587/justicb.v3i2.5250
Dwilaga, A. T. (2023b). The Use of Artificial Intelligence with Mechanisms in Robots in the Linkage of  the  Manufacturing  Industry:  Systematic  Literature  Review. SITEKIN:  Jurnal  Sains, Teknologi Dan Industri, 20(2), 544 – 552. https://doi.org/10.24014/sitekin.v20i2.21730 Ebrahimi, B., Tavana, M., Toloo, M., & Charles, V. (2020). A novel mixed binary linear DEA model for ranking decision-making units with preference information. Computers and Industrial Engineering, 149. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106720
Fidan,  Y.,  Lüder,  A.,  Meixner,  K.,  Baumann,  L.,  &  Arlinghaus,  J.  C.  (2021).  Decision  Support  for Frugal  Products  and  Production  Systems  based  on  Product-Process-Resource-Skill  & Variability Models. Procedia CIRP, 104, 1619 – 1625.
https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.11.273
Guo, F., Zhou, X., Liu, J., Zhang, Y., Li, D., & Zhou, H. (2019). A reinforcement learning decision model for online process parameters optimization from offline data in injection molding. Applied Soft Computing Journal, 85. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105828
Liu, W., Deng, K., Wei, H., Zhao, P., Li, J., & Zhang, Y. (2021). A decision-making model for comparing the  energy  demand  of  additive-subtractive  hybrid  manufacturing  and  conventional subtractive manufacturing based on life cycle method. Journal of Cleaner Production, 311. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127795
Longo,  F.,  Padovano,  A.,  Cimmino,  B.,  &  Pinto,  P.  (2021).  Towards  a  mass customization  in  the fashion industry: An evolutionary decision aid model for apparel product platform design and optimization. Computers & Industrial Engineering, 162. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107742
Materi,  S.,  D’Angola,  A.,  &  Renna,  P.  (2020).  A  dynamic  decision  model  for  energy -efficient scheduling  of  manufacturing  system  with  renewable  energy  supply. Journal  of  Cleaner Production, 270. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122028
Ngo, Q. H., Schmitt, S., Ellerich, M., & Schmitt, R. H. (2020). Artificial intelligence based decision model for a quality oriented production ramp-up. Procedia CIRP, 88, 521 – 526. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.05.090
Pamucar, D., Lordache, M., Daveci, M., Schitea, D., & Lordache, L. (2021). A new hybrid fuzzy multi- criteria  decision  methodology model  for  prioritizing  the  alternatives  of  the  hydrogen  bus development: A case study from Romania. International Journal of Hydrogen Energy, 46(57), 29616 – 29637. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2020.10.172
Petroodi, S. E. H., Thevenin, S., Kovalen, S., & Dolgui, A. (2023). Markov decision process for multi- manned  mixed-model  assembly  lines  with  walking  workers. International  Journal  of Production Economics, 225. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108661
Saez, M., Barton, K., Maturana, F., & Tilbury, D. M. (2022). Modeling framework to support decision making  and  control  of  manufacturing  systems  considering  the  relationship  between productivity, reliability, quality, and energy consumption. Journal of Manufacturing Systems, 62, 925 – 938. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.03.011
Sarwar, M., Ali, G., & Chaudhry, N. R. (2023). Decision-making model for failure modes and effect analysis  based  on  rough  fuzzy  integrated  clouds. Applied  Soft  Computing,  136. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110148
Sitanggang, R., & Sibagariang, S. (2019). MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN TEKNIK METODE PROFILE MATCHING. Journal of Computer Engineering System and Science, 4(1),
44 – 50.
Sohr, A., Listl, F. G., Ecker, K., Fischer, J., Wehrstedt, J. C., & Weyrich, M. (2022). Decision Modeling for  an  ISA-95  based  Production  Ontology. IFAC-PapersOnLine,  55(10),  371 – 376. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.09.421
Sun, X., Opulencia, M. J. C., Alexandrovich, T. P., Khan, A., Algarni, M., & Abdelrahman, A. (2022). Modeling and optimization of vegetable oil biodiesel production with heterogeneous nano catalytic process: Multi-layer perceptron, decision regression tree, and K-Nearest Neighbor methods. Environmental Technology and Innovation, 27.
https://doi.org/10.1016/j.eti.2022.102794
Terzi, M., Ouazene, yassine, Yalaoui, A., & Yalaoui, F. (2023). Lot-sizing and pricing decisions under attraction  demand  models  and  multi-channel  environment:  New  efficient  formulations. Operations Research Perspectives, 10. https://doi.org/10.1016/j.orp.2023.100269
Tsai,  W.  H.,  &  Jhong,  S.  Y.  (2019).  Production  decision  model  with  carbon  tax  for  the  knitted footwear industry under activity-based costing. Journal of Cleaner Production, 207, 1150 – 1162. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.09.104
Tsai, W.-H., Lu, Y.-H., & Hsieh, chu-L. (2022). Comparison of Production Decision-Making Models Under  Carbon  tax  and  Carbon  rights  Trading. Journal  of  Cleaner  Production,  379. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.134462
Vieira,  M.,  Pinto-Varela,  T.,  &  Barbosa-Póvoa,  A.  P.  (2019).  A  model-based  decision  support framework for the optimisation of production planning in the biopharmaceutical industry. Computers and Industrial Engineering, 129, 354 – 367.
https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.01.045
Wikarek,  J.,  Sitek,  P.,  &  Nielsen,  P.  (2019).  Model  of  decision  support  for  the  configuration  of manufacturing system. IFAC-PapersOnLine, 52(13), 826 – 831. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.232
Xiang, W., Xue, S., Qin, S., Xiao, L., Liu, F., & Yi, Z. (2018). Development of a multi-criteria decision making model for evaluating the energy potential of Miscanthus germplasms for bioenergy production. Industrial Crops and Products, 125, 602 – 615. https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2018.09.050
Zhang,  W.,  Hou,  L.,  &  Jiao,  R.  J.  (2021).  Dynamic  takt  time  decisions  for  paced  assembly  lines balancing  and  sequencing  considering  highly  mixed-model  production:  An  improved artificial  bee  colony  optimization  approach. Computers  and  Industrial  Engineering,  161. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107616
Zomparelli,  F.,  Petrillo,  L.,  Salvo,  B.  Di,  &  Petrillo,  A.  (2018).  Re-engineering  and  Relocation  of manufacturing  process  through  a  simulative  and  multicriteria  decision  model. IFAC- PapersOnLine, 51(11), 1649 – 1654. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.220