## Penerapan Metode Goal Programming
Dalam Mengoptimalkan Pendistribusian Gas LPG di SPPBE Tlanakan
Sofiyanto 1 , Tony Yulianto 2 , Faisol 3
1 Universitas Islam Madura, fyanzethamie6@gmail.com 2 Universitas Islam Madura, toniyulianto65@gmail.com
3 Universitas Islam Madura, faisol.munif@gmail.com
DOI 10.31102/zeta.2021.6.2.48-53

## ABSTRACT
PT.  Gas  Madura  Pratama  Tlanakan  is  one  branch  of  PT.  Pertamina  engaged  in  the transportation  and  charging  LPG.  PT.  Gas  Madura  Pratama  is  responsible  for  maximizing  LPG distribution in  Pamekasan District.  In  addition  to  maximizing the  distribution, PT.  Primary Madura Gas must also minimize the cost and time required during the process of filling and discharging LPG. To achieve these objectives required a method that can solve the problem with the goal of more than one is the method of Goal Programming. Based on the optimization results, the production cost that can be issued by the company can reach up to Rp.9.232.075.000, and at least as many as infinity. Maximum revenue  that  a  company  might  earn  by  Rp.114.879.8  million,  and  a  minimum  of  zero.  While  the production cost incurred by the company before using Goal Programming is Rp.11.969.709.284, and the revenue earned by the company is Rp.114.879.838.000. So the profits generated by the company when not using Goal Programming are Rp.102.778.860.880, and when using Goal Programming the earnings earned by the company is Rp.105.647.725.000, so the company's profit is greater when the company uses Goal Programming.
Keywords: goal programming, LPG gas, optimization, distribution

## ABSTRAK
PT.  Gas  Madura  Pratama  Tlanakan  merupakan  salah  satu  cabang  PT.  Pertamina  yang bergerak  dalam  bidang  pengangkutan  dan  pengisian  LPG.  PT.  Gas  Madura  Pratama  bertanggung jawab  untuk    memaksimalkan  penyaluran  LPG  di  Kabupaten  Pamekasan.  Selain  memaksimalkan penyaluran, PT. Gas Madura Pratama juga harus meminimumkan biaya dan waktu yang dibutuhkan selama  proses  pengisian  dan  penyaluran  LPG.  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut  dibutuhkan  suatu metode  yang  dapat  menyelesaikan  persoalan  dengan  tujuan  lebih  dari  satu  yaitu  metode  Goal Programming. Berdasarkan  hasil optimasi,  biaya produksi yang dapat dikeluarkan oleh perusahaan maksimal  dapat  mencapai  Rp.9.232.075.000,  dan  minimal  sebanyak  tidak  terhingga.  Pendapatan maksimal yang mungkin dapat diperoleh oleh perusahaan sebanyak Rp.114.879.800.000, dan minimal sebanyak  nol.  Sedangkan  biaya  produksi  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan  sebelum  menggunakan Goal  Programming  adalah  Rp.11.969.709.284,  dan  pendapatan  yang  diperoleh  perusahaan  adalah Rp.114.879.838.000. Sehingga keuntungan yang dihasilkan oleh perusahaan ketika tidak menggunakan Goal  Programming  adalah  Rp.102.778.860.880,  dan  ketika  menggunakan  Goal  Programming penghasilan  yang  didapatkan  perusahaan  adalah  Rp.105.647.725.000,  jadi  keuntungan  perusahaan lebih besar ketika perusahaan menggunakan Goal Programming.
Kata Kunci : goal programming, gas LPG, optimalisasi, distribusi

## 1. PENDAHULUAN
SPPBE sebagai suatu perusahaan yang bergerak dalam  bidang  pengangkutan  dan  pengisian  harus memaksimalkan  penyaluran  LPG.  Berdasarkan Daftar  Badan  Usaha  Pengangkutan  LPG  (SPPBE) 2016,  di  Madura  terdapat  3  SPPBE  yaitu  PT.  Gas Madura Pratama, PT. Sinar Madura Perkasa dan PT. Mitra  Madura  Dharma  Abadi.  PT.  Gas  Madura Pratama  merupakan  SPPBE  yang  terdapat  di Kabupaten  Pamekasan.  Selain  memaksimalkan penyaluran,  PT.  Gas  Madura  Pratama  juga  harus meminimumkan  biaya  dan  waktu  yang  dibutuhkan selama proses pengisian dan penyaluran LPG.  Untuk itu diperlukan suatu metode yang dapat menyelesaikan  persoalan  dengan  tujuan  lebih  dari satu yaitu metode Goal Programming.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan  metode Goal  Programming. Analisis goal programming bertujuan untuk  meminimumkan jarak antara atau deviasi terhadap tujuan, target atau sasaran  yang  telah  ditetapkan  dengan  usaha  yang dapat  ditempuh.  Untuk  mencapai  target  atau  tujuan tersebut secara maksimal harus sesuai dengan syarat yang  membatasinya,  berupa  sumber  daya  yang tersedia,  teknologi  yang  ada,  kendala  tujuan sebagainya (Hasbi, et al., 2017).
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  relevan tahun  2017  yang  telah  dilakukan  oleh  Hasbi,  et  al., (2017)  menggunakan  metode goal  programming dapat mengoptimalkan pendistribusian BBM di kota Poso serta meminimumkan kendaraan yang digunakan  berbasis  kapasitas  tangki  SPBU,  maka penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan mengangkat judul “Penerapan  metode  goal programming dalam mengoptimalkan pendistribusian gas LPG di SPPBE Tlanakan”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
LPG  merupakan  bahan  bakar  berupa  gas  yang dicairkan ( Liquified Petroleum Gasses ), yaitu produk minyak  bumi  yang  diperoleh  dari  proses  distilasi bertekanan  tinggi.  LPG  digunakan  sebagai  bahan bakar untuk rumah tangga dan industri. LPG terutama digunakan oleh masyarakat tingkat menengah keatas yang  kebutuhannya  semakin  meningkat  dari  tahun ketahun  karena  termasuk  bahan  bakar  yang  ramah lingkungan.
SPPBE adalah Stasiun Pengisian dan Pengangkutan  Bulk  Elpiji,  yaitu  merupakan  filling plant  milik  swasta  yang  melakukan  pengangkutan LPG  dalam  bentuk  curah  dari  filling  plant  PT Pertamina  dan  melakukan  pengisian  tabung-tabung LPG  untuk  para  agen  PT.  Pertamina  yang  menjual LPG (Ariyansyah, et al., 2014).
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan  metode Goal  Programming. Analisis goal programming bertujuan untuk  meminimumkan
jarak  antara  deviasi  terhadap  tujuan,  target  atau sasaran  yang  telah  ditetapkan  dengan  usaha  yang dapat  ditempuh.  Untuk  mencapai  target  atau  tujuan tersebut secara maksimal harus sesuai dengan syarat yang  membatasinya,  berupa  sumber  daya  yang tersedia,  teknologi  yang  ada,  kendala  tujuan sebagainya (Hasbi, et al., 2017).
Model umum dari Goal Programming (Harjiyanto, 2014):
Tanpa  faktor  prioritas  di  dalam  strukturnya  adalah sebagai berikut:
Meminimumkan:
𝑍 = ∑ 𝑖=1 𝑚 (𝑑 𝑖 + + 𝑑 𝑖 − )
Dengan kendala tujuan 𝐶 11 𝑥 1 + 𝐶 12 𝑥 2 + ⋯ + 𝐶 1𝑛 𝑥 𝑛 + 𝑑 1 − + 𝑑 1 + = 𝑏 1 𝐶 21 𝑥 1 + 𝐶 22 𝑥 2 + ⋯ + 𝐶 2𝑛 𝑥 𝑛 + 𝑑 2 − + 𝑑 2 + = 𝑏 2 ⋮ 𝐶 𝑚1 𝑥 1 + 𝐶 𝑚2 𝑥 2 + ⋯ + 𝐶 𝑚𝑛 𝑥 𝑛 + 𝑑 𝑚 − + 𝑑 𝑚 + = 𝑏 𝑚 Kendala non negatif 𝑥 𝑗 , 𝑑 𝑖 − , 𝑑 𝑖 + ≥ 0 untuk 𝑖 = 1,2, … , 𝑚 dan 𝑗 = 1,2, … , 𝑛

## Algoritma goal programming
Langkah-langkah algoritma Goal Programming adalah sebagai berikut:
1. Penentuan variabel keputusan
2. Penentuan fungsi tujuan
3. Perumusan  fungsi  tujuan
4. Penentuan prioritas utama
5. Penentuan pembobotan
6. Penentuan fungsi pencapaian
7. Penyelesaian model Goal Programming

## 3. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah algoritma Goal Programming adalah sebagai berikut (Harjianto, 2014):
1. Penentuan variabel keputusan Merupakan  dasar  dalam  pembuatan  model keputusan  untuk  mendapatkan  solusi  yang dicari.  Semakin  tepat  penentuan  variabel keputusan akan mempermudah pengambilan keputusan yang dicari.
2. Penentuan fungsi tujuan Yaitu tujuan-tujuan yang ingin dicapai oleh perusahaan.
3. Perumusan  fungsi  tujuan Yaitu dimana setiap sasaran pada sisi kirinya ditambahkan  dengan  variabel  simpangan, baik  simpangan  positif  maupun  simpangan negatif.  Dengan  ditambahkannya  variabel simpangan, maka bentuk dari fungsi sasaran menjadi:
𝑓 𝑖 (𝑥 𝑖 ) + 𝑑 𝑖 − − 𝑑 𝑖 + = 𝑏 𝑖 4. Penentuan prioritas utama Pada langkah ini dibuat urutan dari sasaran- sasaran.  Penentuan  sasaran  ini  tergantung pada hal-hal berikut:
a.  Keinginan dari pengambil keputusan
b.  Keterbatasan sumber-sumber yang ada.
5. Penentuan pembobotan Pada  tahap  ini  merupakan  kunci  dalam menentukan  urutan  dalam  suatu  tujuan dibandingkan dengan tujuan yang lain.
6. Penentuan fungsi pencapaian Dalam  hal  ini,  yang  menjadi  kuncinya adalah  memilih  variabel  simpangan  yang benar  untuk  dimasukkan  dalam  fungsi pencapaian. Dalam memformulasikan fungsi  pencapaian  adalah  menggabungkan setiap  tujuan  yang  berbentuk  minimisasi variabel penyimpangan sesuai prioritasnya.
7. Penyelesaian model Goal Programming .
4. HASIL PENELITIAN
4.1 Formulasi fungsi tujuan
Dalam  penelitian  ini,  diformulasikan  fungsi tujuan yang ingin dicapai dengan menetapkan sasaran teknis dan finansial yang disesuaikan dengan sumber daya yang ada di perusahaan. Untuk memaksimalkan produksi, fungsi tujuan dapat diformulasikan sebagai berikut:
Meminimumkan 𝑍 = ((𝑑 1 − + 𝑑 1 + ) + (𝑑 2 − + 𝑑 2 + ) + (𝑑 3 − + 𝑑 3 + ) + (𝑑 4 − + 𝑑 4 + ) + (𝑑 5 − + 𝑑 5 + ) + (𝑑 6 − + 𝑑 6 + )) + (𝑑 7 − + 𝑑 7 + ) Untuk 𝑖 = 1, 2, … , 𝑚 4.2 Fungsi kendala Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa  tujuan  atau sasaran  yang  ingin  dicapai  untuk  membantu pengambil  keputusan  dalam  membuat  perencanaan poduksi, sasaan-sasaran ini meliputi:
1. Sasaran  memaksimalkan  jumlah  penyaluran untuk memenuhi permintaan Dalam penelitian ini, jumlah permintaan konsumen akan diprediksikan dengan menggunakan data 2016.
Tabel 1. Tabel Penyaluran Produk
Bulan x 1 = LPG 3 kg  x 2 = LPG 12 kg Januari 628.320 6.038 Februari 631.120 6.516 Maret 630.000 5.573 April 628.880 5.049 Mei 631.680 5.209 Juni 632.240 6.703 Juli 630.560 6.725 Agustus 627.760 6.145 September 632.240 5.393 Oktober 627.200 5.190 November 628.880 4.548 Desember 629.440 4548 Jumlah 7.558.320 67.637
2. Sasaran memaksimalkan pendapatan penjualan Pemaksimalan  pendapatan  peusahaan  akan berbanding  lurus  dengan  banyaknya  jumlah produk yang dijual perusahaan. Perbedaan harga tiap  produk  dan  harga  baku  untuk  memproduksi jenis produk dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Harga Produk No Produk Harga Jual (Rp/tabung) 1 x 1 = LPG 3 kg 14.000 2 x 2 = LPG 12 kg 134.000 3. Sasaran meminimalkan biaya produksi Merupakan biaya-biaya yang dikeluarkan perusahaan untuk mengolah bahan baku menjadi produk  jadi  yang  siap  untuk  dijual,  yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Biaya Produksi Produk Biaya Bahan Baku (Rp/tabung) Biaya Tenaga Kerja (Rp/tabung) Biaya Transportasi (Rp/tabung) Total Biaya Produksi (Rp/tabung) x 1 = LPG  3 kg 1.210 2 354 1.566 x 2 = LPG 12 kg 1.279 8 685 1.972
4. Sasaran meminimalkan waktu produksi Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  memproduksi produk ke −𝑖 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Waktu Untuk Siap Produk
Produk Waktu Pengisian  Per item (menit) x 1 = LPG 3 kg 1 x 2 = LPG 12 kg 2

## 4.3 Model Matematika
Dalam penelitian ini peneliti membuat perencanaan  produksi  menggunakan  model Goal Programming , dengan penggunaan model ini peneliti akan  memberikan  alternatif  yang  lebih  baik  dalam proses produksi agar dapat mengoptimalkan variabel- variabel yang ada untuk mengambil keputusan.
1. Variabel dan parameter yang digunakan Variabel  dan  parameter  yang  digunakan  dalam perumusan Goal Programming ini adalah sebagai berikut: 𝒙 𝒊 = Jumlah produk ke- 𝒊
𝒊 = Jenis produk yang dihasilkan, 𝑖 = 1,2
Volume 6 No. 2, Juni 2021 - November 2021
𝒑 𝒊 = Tingkat permintaan akan jenis produk ke-
𝑖
𝒅 𝒊 − = Nilai penyimpangan di bawah 𝑝 𝑖
𝒅 𝒊 + = Nilai penyimpangan di atas 𝑝 𝑖
𝑯 𝒊 = Harga jual per unit produk i
𝑨 𝒊 = Biaya bahan baku per unit i
𝑻 𝒊 = Biaya tenaga kerja baku per unit i
𝑫 𝒊 =
Biaya transportasi baku per unit i
𝑺 𝒊 = Waktu produksi baku per unit i
𝑭 𝟏 = Pendapatan penjualan produk
𝑭 𝟐 = Biaya  produksi  yang  dikeluarkan perusahaan
𝑭 𝟑 = Biaya  tenaga  kerja  yang  dikeluarkan perusahaan
𝑭 𝟒 = Biaya  transportasi  yang  dikeluarkan perusahaan
𝑭 𝟓 = Waktu  produksi  yang  dibutuhkan perusahaan
2. Perumusan fungsi kendala a. Kendala  sasaran  memaksimalkan  jumlah penyaluran untuk memenuhi jumlah
permintaan 𝑋 𝑖 + 𝑑 𝑖 − − 𝑑 𝑖 + = 𝑝 𝑖 (1)
dengan:
𝑋 𝑖 = Jumlah produk 𝑖 yang diproduksi 𝑝 𝑖 = Tingkat permintaan terhadap produk 𝑖 𝑑 𝑖 − = Nilai penyimpangan di bawah 𝑝 𝑖 𝑑 𝑖 + = Nilai penyimpangan di atas 𝑝 𝑖 Supaya 𝑑 𝑖 − dan 𝑑 𝑖 + minimal maka persamaan fungsi tujuan 𝑍 menjadi
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = ∑(𝑑 𝑖 − − 𝑑 𝑖 + ) (2)
b. Kendala sasaran memaksimalkan pendapatan pendistribusian fungsi tujuan 𝑍 sebagai berikut:
𝑀𝑎𝑥 𝑍 = ∑
𝐻 𝑖 𝑋 𝑖 𝑚 𝑖=1 ∑ 𝐻 𝑖 𝑋 𝑖 + 𝑑 𝑗 − = 𝐹 1 𝑀 𝐼=1 (3)
min 𝑍 = 𝑑 𝑗 − dengan:
𝐻 𝑖 = Harga jual per unit produk 𝑖 𝑋 𝑖 = Jumlah produk 𝑖 yang dihasilkan 𝑚 = Banyaknya jenis produk
c. Kendala  sasaran  meminimalkan  biaya  bahan baku
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = ∑ 𝐴 𝑖 𝑋 𝑖 𝑚 𝑖=1 ∑ 𝐴 𝑖 𝑋 𝑖 + 𝑑 𝑗 − = 𝐹 2 𝑀 𝐼=1 (4)
min 𝑍 = 𝑑 𝑗 − dengan: 𝐴 𝑖 = Biaya bahan baku per unit produk 𝑖 d. Kendala  sasaran  meminimalkan  biaya tenaga kerja
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = ∑ 𝑇 𝑖 𝑋 𝑖 𝑚 𝑖=1 ∑ 𝑇 𝑖 𝑋 𝑖 + 𝑑 𝑗 − = 𝐹 3 𝑀 𝐼=1 (5) min 𝑍 = 𝑑 𝑗 − dengan: 𝑇 𝑖 = Biaya tenaga kerja per unit produk 𝑖 e. Kendala  sasaran  meminimalkan  biaya transportasi
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = ∑ 𝐷 𝑖 𝑋 𝑖 𝑚 𝑖=1 ∑ 𝐷 𝑖 𝑋 𝑖 + 𝑑 𝑗 − = 𝐹 4 𝑀 𝐼=1 (6) min 𝑍 = 𝑑 𝑗 − dengan: 𝐷 𝑖 = Biaya transportasi per unit produk 𝑖 f. Kendala  sasaran  meminimalkan  waktu produksi
𝑀𝑖𝑛 𝑍 =   ∑ 𝑖=1 𝑚 𝑆 𝑖 𝑋 𝑖 ∑ 𝑖=1 𝑚 𝑆 𝑖 𝑋 𝑖 +   𝑑 𝑗 − =   𝐹 5 (7)
𝑚𝑖𝑛 𝑍  =   𝑑 𝑗 − dengan: 𝑆 𝑖 = waktu produksi per unit produk 𝑖 3. Penggunaan formulasi model sebagai berikut: Minimumkan:
𝑍 = ((𝑑 1 − + 𝑑 1 + ) + (𝑑 2 − + 𝑑 2 + ) + (𝑑 3 − + 𝑑 3 + ) + (𝑑 4 − + 𝑑 4 + ) + (𝑑 5 − + 𝑑 5 + ) + (𝑑 6 − + 𝑑 6 + )) + (𝑑 7 − + 𝑑 7 + ) Dengan kendala: a. Kendala  sasaran  memaksimalkan  jumlah penyaluran untuk memenuhi jumlah permintaan. Tujuan memaksimalkan jumlah penyaluran untuk memenuhi jumlah permintaan mempunyai kendala yang dituliskan  dalam  persamaan (1) dapat diuraikan menjadi: 𝑋 𝑖 + 𝑑 𝑖 − − 𝑑 𝑖 + = 𝑃 𝑖 𝑋 1 + 𝑑 1 − − 𝑑 1 + = 7.558.320 𝑋 2 + 𝑑 2 − − 𝑑 2 + = 67.637
Maka  fungsi  tujuan  dari  persamaan (2)
menjadi meminimalkan angka penyimpangan  negatif 𝑑 𝑖 − yang  dapat ditunjukkan sebagai berikut:
𝑀𝑖𝑛 𝑍  =   ∑(𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 1 − + 𝑑 2 − + 𝑑 1 + + 𝑑 2 + b. Kendala  sasaran  dari  persamaan (3) memaksimalkan  pendapatan  penyaluran adalah sebagai berikut:
𝑀𝑎𝑥 𝑍 = 14.000𝑋 1 + 134.000𝑋 2 14.000𝑋 1 + 134.000𝑋 2 + 𝑑 3 − = 𝐹 1
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 3 −
c. Kendala  sasaran  dari  persamaan (4) meminimumkan  biaya  bahan  baku  adalah sebagai berikut:
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 1210𝑋 1 + 1279𝑋 2
1210𝑋 1 + 1279𝑋 2 + 𝑑 4 − = 𝐹 2 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 4 −
d. Kendala  sasaran  dari  persamaan (5)
meminimumkan  biaya  tenaga  kerja  adalah sebagai berikut:
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 2𝑋 1 + 8𝑋 2 2𝑋 1 + 8𝑋 2 + 𝑑 5 − = 𝐹 3 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 5 −
e. Kendala  sasaran  dari  persamaan (6) meminimumkan  biaya  trasportasi  adalah sebagai berikut:
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 354𝑋 1 + 685𝑋 2 354𝑋 1 + 685𝑋 2 + 𝑑 6 − = 𝐹 4
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 6 − f. Kendala  sasaran  dari  persamaan (7) meminimumkan  waktu  produksi  adalah sebagai berikut:
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑋 1 + 𝑋 2 𝑋 1 + 2𝑋 2 + 𝑑 7 − = 𝐹 5 𝑀𝑖𝑛 𝑍 = 𝑑 7 −
4. Penyelesaian Optimal Hasil  kombinasi  variabel  keputusan  dari optimalisasi  yang  dilakukan  dengan  LINGO dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Nilai Variabel Keputusan yang Optimal Berdasarkan Hasil Output LINGO
N O Kendal a Vari abel Sas ara n Hasil Keter angan 1 Memaks imalkan jumlah penyalur an X 1 X 1 755 832 0 7.558.32 0 Terca pai (dala m LPG 3 kg) 2 Memaks imalkan jumlah penyalur an X 2
X 2 676 37 67.637 Terca pai (dala m LPG 12 kg) 3 Memaks imalkan pendapat an F1 114.879. 838.000 Terca pai 4 Memini malkan biaya bahan baku F2 9.232.07 5.000 Terca pai 5 Memini malkan F3 15.657.7 40 Terca pai
biaya tenaga kerja 6 Memini malkan biaya transport asi F4 2.721.97 7.000 Terca pai 7 Memini malkan waktu produksi F5 7.625.95 7 Terca pai
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  usaha untuk mencapai sasaran pemenuhan jumlah permintaan  produk  tidak  dapat  tercapai  oleh  semua jenis  produk.  Berdasarkan  output  yang  didapat, model  menyarankan  untuk  memproduksi  produk 𝑋 1 sebanyak  7.558.320  tabung,  produk 𝑋 2 sebanyak 67.637  tabung.  Dari  tabel  diatas  juga  didapatkan kombinasi solusi optimal yaitu:
1. Sasaran  memenuhi  permintaan  terpenuhi  oleh produk 𝑋 1 , 𝑋 2 .
2. Sasaran  memaksimalkan  pendapatan  diperoleh dengan pendapatan sebesar Rp. 114.879.838.000
3. Sasaran  meminimalkan  biaya  bahan  baku diperoleh  dengan  biaya  minimal  sebesar  Rp. 9.232.075.000
4. Sasaran  meminimalkan  biaya  tenaga  kerja diperoleh  dengan  biaya  minimal  sebesar  Rp. 15.657.740
5. Sasaran meminimalkan biaya transportasi diperoleh  dengan  biaya  minimal  sebesar  Rp. 2.721.977.000
6. Sasaran meminimalkan waktu produksi diperoleh waktu minimal 7.625.957 menit
Output  Lindo  menunjukkan  bahwa  sasaran pemenuhan  target  pendistribusian  gas  LPG  3  kg sebanyak 7.558.320 tabung masih dapat ditingkatkan sampai tidak terhingga dan dapat dikurangi sebanyak 7.558.320 tabung . Untuk pendistribusian gas LPG 12 kg  sebanyak  67637  tabung  dapat  ditingkatkan sebanyak  3.779.160  tabung  dan  dapat  dikurangi sebanyak tidak terhingga.
Biaya  produksi  yang  dapat  dikeluarkan  oleh perusahaan maksimal dapat mencapai Rp.9.232.075.000,  dan  minimal  sebanyak  tidak terhingga. Pendapatan maksimal yang mungkin dapat diperoleh oleh perusahaan sebanyak Rp.114.879.838.000, dan minimal sebanyak nol.
Penghasilan  yang  didapatkan  oleh  perusahaan sebelumnya adalah Rp. 102.778.860.880 dan setelah dikerjakan  dengan  menggunaan  program  maka penghasilan  yang  didapatkan  oleh  perusahaan mencapai  Rp.  105.647.725.000,  jadi  keuntungan perusahaan lebih besar ketika perusahaan menggunakan metode Goal Programming.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  output,  kesimpulan  yang dapat diambil adalah sebagai berikut:
1. Pendapatan  yang  diperoleh  perusahaan sebelum  menggunakan Goal  Programming adalah  Rp.114.879.800.000  dan  setelah menggunakan Goal  Programming adalah Rp. 114.879.838.000
2. Biaya  bahan  baku  sebelum  menggunakan Goal Programming adalah Rp.9.232.075.000, biaya bahan baku setelah menggunakan Goal  Programming adalah Rp.9.232.075.000.
3. Biaya  tenaga  kerja  sebelum  menggunakan Goal  Programming adalah  Rp.15.657.740, biaya  tenaga  kerja  setelah  menggunakan Goal Programming adalah Rp.15.657.740 4. Biaya  transportasi  sebelum  menggunakan Goal Programming adalah
Rp.2.721.977.000, biaya transportasi
setelah  menggunakan Goal  Programming adalah Rp.2.721.977.000.
5. Waktu  produksi  sebelum  menggunakan Goal  Programming adalah,  biaya  produksi adalah 7.693.594
menit, setelah
menggunakan Goal  Programming adalah
7.625.957 menit.
6. Keuntungan yang dihasilkan oleh
perusahaan ketika tidak menggunakan Goal Programming adalah  Rp.102.778.860.880,
dan
ketika
menggunakan
Goal Programming penghasilan yang didapatkan perusahaan  adalah  Rp.105.647.725.000. Jadi  keuntungan  perusahaan  lebih  besar ketika  perusahaan  menggunakan Goal Programming.

## DAFTAR PUSTAKA
Harjiyanto,  T.  (2014). Aplikasi  Model  Goal Programming  Untuk  Optimisasi  Produksi Aksesoris  (Studi  Kasus:PT.  Kosama  Jaya Banguntapan  Bantul). Yogyakarta:  Program Studi  Matematika  Fakultas  Matematika  dan Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Negeri Yogyakarta.
Hasbi, Jaya, A., & Ratianingsih, R. (2017). Penerapan
Metode
Goal
Programming dalam Mengoptimalkan Pendistribusian BBM di Kota Poso  Serta  Meminimumkan  Kendaraan  Yang Digunakan  Berbasis  Kapasitas  Tangki  SPBU. Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan , 108.
Ariyansyah, Z., Destiani, D., & Retnadi, H. E. (2014). Perancangan  Perangkat  Lunak  Pendistribusian Lequified  Petroleum  Gas  (LPG)  di  PT.  Denas Shantika Prakasa. Jurnal Algoritma , 1.