doi: 10.350587/Matrik 23i2.3959
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## INFO ARTIKEL
doi: 10.350587/Matrik v23i2.3959

## Jejak Artikel :
Upload artikel 6 Mei 2022
Revisi 25 Februari 2023 Publish 29 Maret 2023
Kata Kunci : Crude Palm Oil, Palm Kernel, Tandan Buah Segar, Goal Programming, dan Optimasi

## ABSTRAK
Industri  kelapa  sawit  merupakan  sektor  yang  penting  bagi perekonomian  nasional  Indonesia.  Kelapa  sawit  dipahami  sebagai  salah satu  komoditas  pertanian  yang  strategis  sehingga  segala  aspek  yang mampu  meningkatkan  produksi  kelapa  sawit  beserta  produk  turunannya menarik untuk diteliti. Penelitian ini fokus pada produksi Crude Palm Oil (CPO),  Palm  Kernel  (PK),  dan  pendapatan  Pabrik  Kelapa  Sawit  (PKS) khususnya  di  Tanjung  Seumantoh  dengan  memperhatikan  suplai  bahan baku  berupa  Tandan  Buah  Segar  (TBS).  Melihat  bahwa  pada  periode Januari-Desember  2020,  capaian  produksi  CPO  dan  PK  lebih  kecil dibandingkan  target  yang  disebabkan  oleh  minimnya  pasokan  TBS  dari masing-masing  penyulai  (supplier)  sehingga  dibutuhkan  optimasi  sistem produksi.  Didahului  dengan  pengembangan  model  matematis  yang menggambarkan keadaan nyata di lapangan, kemudian dilakukan sejumlah eksperimen dan uji skenario untuk mengetahui skema yang paling sesuai dalam kerangka pemenuhan target produksi PTPN I area Sumatera Utara. Ada  2  skenario  yang  diujikan  dimana  skenario  1  mempertimbangkan rendemen realisasi  sedangkan skenario 2  menggunakan  rendemen target pada model. Mengingat ada lebih dari 1 objektif model yang ingin dicapai maka digunakan metode goal programming untuk mengolah data dengan software  LINGO.  Dari  hasil  eksperimen,  diketahui  bahwa  penerapan skenario 2 yang paling baik untuk memenuhi target produksi, dengan nilai penyimpangan  lebih  kecil  dibandingkan  pada  skenario  1.  Lalu  pada skenario 2, diketahui juga bahwa ada kebutuhan peningkatan suplai TBS untuk  satu  tahun  sebagai  berikut:  16%  dari  kebun  sendiri,  12%  dari pembelian  perkebunan  rakyat  dan  8%  dari  Kerja  Sama  Operasional (KSO).

## MATRIK

## Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi
Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks
Pengembangan Model Optimasi Suplai Tandan Buah Segar dengan Goal Programming di PKS Tanjung Seumantoh PTPN I
Yelita Anggiane Iskandar 1* , Ismi Nur Sabani 2 , dan Iwan Sukarno 3
Program Studi Teknik Logistik Universitas Pertamina Jl. Teuku Nyak Arief, Simprug, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia yelita.ai@universitaspertamina.ac.id 1 , 102417064@student.universitaspertamina.ac.id 2 , iwansukarno@universitaspertamina.ac.id 3 *corresponding author
166
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
1. Pendahuluan
Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas  hasil  perkebunan  yang  memiliki peranan penting dalam kegiatan perekonomian di  Indonesia  [1]karena  diketahui  bahwa Indonesia  merupakan  negara  penghasil Crude Palm  Oil (CPO)  terbesar  di  dunia  [2].  Kelapa sawit dapat diolah menjadi minyak sawit yang kemudian  dapat  diproses  lebih  lanjut  lagi menjadi  produk-produk  lainnya.  Kelapa  sawit sangat diminati dipasaran, baik untuk kebutuhan  dalam  negeri  maupun  luar  negeri, dalam bentuk minyak sawit atau CPO dan Palm Kernel (PK)  atau  yang  biasa  juga  disebut sebagai inti sawit.
Untuk  kebutuhan  pengolahan  CPO  di Indonesia,  umumnya  kelapa  sawit  dihimpun dari hasil perkebunan milik swasta, perkebunan rakyat yang dikelola oleh rakyat secara mandiri, dan perkebunan besar negara yang dikelola oleh pihak pemerintah [3], yaitu oleh PT Perkebunan Nusantara (PTPN) [4].
PTPN  I  merupakan  salah  satu subsidiary holding BUMN  perkebunan  yang  mengelola komoditas kelapa sawit, dengan wilayah usaha yang tersebar berada di Provinsi Aceh meliputi Aceh  Tamiang,  Aceh  Timur,  Aceh  Utara, Nagan  Raya,  Aceh  Selatan,  dan  Aceh  Barat. PTPN  I  menghasilkan  produk  akhir  berupa CPO dan PK. PTPN 1 memiliki 3 pabrik kelapa sawit (PKS) meliputi: Tanjung Seumantoh, Cot Girek,  dan  Pulau  Tiga  [5].  Pengelolaan  CPO dan  PK  diperoleh  dari  bahan  baku  brondol kelapa sawit yang merupakan satuan buah sawit yang  dilepas  dari  tandan  buah  kelapa  sawit, tandan  buah  segar  (TBS).  Satu  butir  brondol kelapa  sawit  terdiri  dari  daging  buah  dan  biji sawit.  Setiap  bagian  dari  brondol  ini  diolah menjadi  produk  yang  berbeda.  Daging  buah sawit diolah menjadi CPO sedangkan biji sawit diproses  menjadi  PK.  Klasifikasi  pengolahan bahan  baku  TBS  secara  ringkas  dapat  dilihat pada Gambar 1.
PKS  Tanjung  Seumantoh  merupakan  salah satu anak perusahaan PTPN I yang berlokasi di Kecamatan  Karang  Baru  Kabupaten  Aceh Taming,  Aceh,  Indonesia.  PKS  Tanjung Seumantoh ini merupakan pabrik pengolah TBS menjadi produk CPO dan PK. Dalam mengolah TBS,  diperlukan  proses  produksi  agar  tercipta produk  akhir  yang  sesuai.  Proses  ini  dimulai dari penerimaan TBS yang berasal dari Kebun Inti, Titip Olah (KSO), dan TBS Rakyat melalui mekanisme jual beli. Sumber TBS dari Kebun
Inti  PKS  Tanjung  Seumantoh  spesifiknya berasal  dari  Kebun  Lama,  Kebun  Baru,  dan Kebun  Tualang  Sawit.  Dari  penerimaan  TBS, proses produksi dilanjutkan dengan perebusan, pemisahan  janjang  kosong  (tandan)  dengan buah sawit, pengolahan minyak sawit, pengolahan  inti  kernel,  lalu  penyimpanan produk  akhir.  Hasil  pengolahan  kelapa  sawit yang  baik  dicirikan dengan  mutu  atau  kualitas produknya  yang  baik  yaitu  pada  CPO  dan  PK serta rendemen yang optimum [6].
PKS  Tanjung  Seumantoh  memiliki  target produksi atau biasa disebut sebegai Rancangan Kerja  Anggaran  Perusahaan  (RKAP)  produksi untuk  produk  CPO  dan  PK.  Target  produksi yang ditetapkan ini digunakan sebagai parameter  keberhasilan  dalam  memenuhi permintaan  hasil  produksi  dan  menjadi  salah satu indikator kinerja perusahaan. Dari laporan operasional  perusahaan  diketahui  bahwa  hasil produksi  CPO  dan  PK  periode  Januari- Desember  2020  di  PKS  Tanjung  Seumantoh belum  memenuhi  target  produksi  (RKAP) sebagaimana diilustrasikan pada Gambar 2.
Pada Gambar 2, tampak grafik perbandingan antara  hasil  produksi  CPO  dan  PK  realisasi dengan  RKAP-nya  untuk  tahun  2020. Terlihat bahwa  produksi  CPO  dan  PK  ditahun  2020 tidak mencapai target yang ditetapkan sehingga proses  produksi  PKS  Tanjung  Seumantoh dikatakan  belum  sepenuhnya  optimal.  Seperti diketahui bahwa ketidakseimbangan perencanaan  produksi  memang  seringkali terjadi di lapangan yang nantinya mempengaruhi rantai pasok CPO [2] sementara ia sangat penting bagi rantai pasok sesudahnya yaitu untuk kebutuhan produksi produk turunan CPO  seperti  minyak  goreng, margarine [7] , sabun [8],  ataupun  biopelumas  [9]  dan  bahan bakar  diesel  B3  yang  dicampur  dengan  CPO menurut  komposisi  tertentu  [10]–[12].  Status tidak tercapainya produksi CPO dan PK sesuai target  produksi  diperkirakan  disebabkan  oleh hal-hal berikut:
1) Kurangnya  pasokan  bahan  baku  TBS baik  dari  kebun  sendiri,  pembelian ataupun kebun KSO. Berdasarkan hasil observasi  dan  wawancara,  diketahui bahwa  TBS  yang  diterima  oleh  PKS Tanjung  Seumantoh  pada  tahun  2020 tidak  seluruhnya  memenuhi  target sehingga  berpengaruh terhadap capaian hasil  produksi  CPO  dan  PK.  Tidak tercapainya  jumlah  TBS  target  ini
doi: 10.350587/Matrik 23i2.3959
167
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
potensial  disebabkan  beberapa  faktor yang meliputi: adanya penurunan produktivitas  kelapa  sawit  pada  kebun besar  negara  dan  kebun  rakyat  ditahun 2019  yang  berdampak  pada  produksi
TBS di tahun berikutnya [4] yaitu 2020.
Faktor iklim dengan kemarau berkepanjangan dan pelaksanaan pemupukan  tanaman  serta  kegiatan penunasan pelapah (pemeliharaan masa tanaman  sebelum  menghasilkan  atau dikenal dengan istilah TBM) dari tahun sebelumnya  belum  selesai  dilakukan sehingga berefek domino pada pemanenan TBS tahun-tahun berikutnya. Selanjutnya, faktor kurangnya pasokan bahan baku TBS ini berpengaruh terhadap pemanfaatan kapasitas  pabrik  yang  juga  menjadi belum  optimal.  Diperoleh  informasi bahwa kapasitas olah yang terpakai pada tahun 2020 baru 60% dalam arti belum
mencapai  ataupun  mendekati  100% digunakan untuk mengolah bahan baku TBS yang didapat.
2) Rendemen CPO dan PK yang dihasilkan belum  memenuhi  target  operasional perusahaan. Rendemen dijelaskan sebagai  perbandingan  jumlah  antara minyak  kelapa  sawit  mentah  (CPO) yang  diproduksi  dalam  setiap  kilogram TBS,  yang  selain  berguna  dalam mengukur  kualitas  hasil  produksi, penting  juga  untuk  meningkatkan produktivitas pabrik kelapa sawit secara keseluruhan  [6].  Rendemen  yang  tidak optimal dapat mempengaruhi mutu TBS karena mengakibatkan terjadinya kehilangan  minyak  ( loses )  pada  CPO dan  PK.  Sedangkan  rendemen  yang optimal akan memberikan hasil produksi  yang  optimal  juga  dengan menekan  kehilangan  minyak  ( loses ) pada CPO dan PK [13].
Gambar 1. Klasifikasi Produk TBS
Hasil  produksi  CPO  dan  PK  merupakan sumber  pendapatan  utama  pabrik  kelapa  sawit yang  tentunya  ingin  dimaksimalkan  agar diperoleh  keuntungan  yang  sebesar-besarnya. CPO  dan  PK  yang  tidak  memenuhi  target
produksi  dapat  mempengaruhi  pendapatan perusahaan.  Maka  dari  itu,  untuk  memperoleh produksi CPO dan PK yang optimal dibutuhkan salah satunya, pengoptimalan bahan baku TBS dari  masing-masing  kebun  untuk  memenuhi
168
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
target  produksi  perusahaan  agar  memperoleh pendapatan  yang  maksimal  sesuai  dengan sumber  daya  yang  dimiliki  perusahaan.  Selain dari  hasil  produksi  sendiri,  PKS  Tanjung Seumantoh  juga  memiliki  pendapatan  dari sumber  lain  dari  titip  olah  kerja  sama  KSO. Titip  olah  KSO  merupakan  bentuk  kerja  sama anak  perusahaan,  PTPN  1  dengan  PTPN  3, dimana  PTPN  1  hanya  bertanggung  jawab melakukan  pengolahan  TBS  KSO  sampai menjadi  CPO  dan  PK  sedangkan  untuk penyediaan  TBS  dan  pengirimannya  menjadi tanggung jawab pihak PTPN 3.
Penelitian  yang  secara  khusus  mengangkat optimasi pengadaan TBS, sebelumnya dilakukan  oleh  [14]  dan  [15]  dengan  tujuan memastikan  ketersediaan  bahan  baku  agar produksi  CPO  dan  PK  dapat  mencapai  target. Pendekatan  yang  digunakan  pada  kedua penelitian  tersebut  adalah  optimasi linear programming dengan fungsi tujuan memaksimalkan keuntungan perusahaan. Persoalan  manajemen  pengadaan  bahan  baku sudah  jamak  kita  temui  pada  studi  kasus manufaktur. Berbeda dibandingkan kasus yang umum,  pengadaan  bahan  baku  untuk  produksi CPO  dan  PK  memiliki  keunikan  tersendiri karena karakteristik dari TBS yang merupakan produk perishable yang mudah rusak sehingga harus sesegera mungkin diolah demi mendapatkan  hasil  produksi  dengan  kualitas terbaik  dan losses yang  minimum.  Kemudian, TBS sendiri merupakan tipe suplai yang berasal dari  hasil  perkebunan  yang  kualitasnya beragam,  sangat  dipengaruhi  keadaan  alam seperti musim dan cuaca sehingga
ketersediaannya  tidak  mudah  diprediksi,  dan sangat  mungkin  berfluktuasi  dari  waktu kewaktu.  Selain  itu,  penyuplai  TBS  pun beragam  yaitu  dari  Perkebunan  Rakyat, Perkebunan  Swasta,  dan  Perkebunan  Besar Negara, yang proporsinya seperti tampak pada Gambar  3.  Pengolahan  TBS  juga  berbeda dibandingkan  proses  produksi  manufaktur dimana dibutuhkan teknik yang  khusus karena tingginya  variabilitas  dan  risiko  kerusakan bahan  baku  ditambah  semakin  tinggi  pula tuntutan  konsumen  pada  isu-isu  terkait keamanan  dan  lingkungan  disepanjang  rantai pasok  sawit.  Di  Indonesia  sendiri,  sebagian besar TBS diolah menjadi minyak kelapa sawit (CPO)  yang  telah  lama  menjadi  komoditas unggulan  negara  yang  menguasai  62%  pasar dunia  [16]  sehingga  manajemen  pengadaan TBS  menjadi  salah  satu  hal  yang  signifikan untuk diteliti. Hal ini dikuatkan pula oleh hasil penelitian  [17]  yang  menyatakan  bahwa kejadian  turunnya  produksi  CPO  diakibatkan oleh belum terpenuhinya kapasitas pabrik yang terpasang  yang  disebabkan  oleh  menurunnya jumlah  suplai  TBS.  Kesulitan  mensuplai  TBS sesuai  permintaan  dalam  hal  jumlah  dan kualitaslah  yang  kemudian  melatarbelakangi dilakukannya  pengembangan  model  optimasi suplai  pada  penelitian  ini.  Selanjutnya,  model yang diusulkan berpotensi dikembangkan lebih jauh menjadi alat kuantitatif bagi para penentu kebijakan dalam membuat keputusan mengenai alokasi  perkebunan  sawit,  baik  proporsi maupun  lokasinya,  demi  melayani  permintaan akan produksi CPO dan PK.
Gambar 2. Hasil Produksi CPO dan PK Januari - Desember 2020 Sumber :  PTPN 1 (2020)
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 Ja nu ar i Fe br ua ri M ar et A pr il M ei Ju ni Ju li A gu st us Se pt em be r O kt ob er N ov em be r D es em be r Ju m la h C P O d an P K ( K g) Periode PERBANDINGAN CPO DAN PK REALISASI DENGAN RKAP TAHUN 2020 CPO Permintaan CPO Realisasi PK Permintaan
PK Realisasi
doi: 10.350587/Matrik 23i2.3959
169
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Gambar 3. Perbandingan Proporsi Suplai Sawit di Indonesia
Sumber : Badan Pusat Statistik (2019)
Beberapa  penelitian  sebelumnya  terkait optimasi  produksi  CPO  dilakukan  oleh  [2] dengan  memanfaatkan  salah  satu  metode metaheuristik, genetic  algorithm (GA).  Dalam hal  ini,  pemodelan  GA  ditujukan  untuk meminimasi  biaya  produksi  yang  cakupannya mempertimbangkan  keseluruhan  rantai  pasok CPO. Lalu ada pula penelitian yang menggunakan  metode  yang  sama  berupa genetic  algorithm namun  dengan  tujuan meminimasi losses CPO dan PK selama proses produksi  [18].  Pencarian  solusi  dengan  GA diteliti  pula  oleh  [19]  namun  dengan  fungsi objektif  yang  berbeda  yaitu  memaksimalkan kualitas lahan sawit dengan mempertimbangkan  faktor-faktor  seperti  luas perkebunan  sawit,  iklim,  dan  polusi  udara. Sedangkan  optimasi  pembelian  TBS  dan produksi  CPO  dengan  memperhatikan  sumber daya  yang  dimiliki  perusahaan  dilakukan  oleh [20] dan [21] menggunakan pendekatan linear programming (LP). Untuk pencarian
solusinya,[21] menggunakan pendekatan neighborhood search . Dengan pendekatan yang sama,  dan  dibantu  perangkat  lunak Linear Interactive  and  Discrete  Optimizer (LINDO), penelitian  sejenis  juga  diteliti  oleh  [22]  yang mempertimbangkan  faktor  produksi  PK.  Lalu penelitian  lainnya  terkait  amatan  sejenis, diselesaikan  dengan  metode goal  progamming dilakukan  oleh  [23],  [24]  namun  belum mempertimbangkan adanya produksi titip olah seperti  pada  penelitian  ini; tools yang digunakan  pada  kedua  penelitian  ini  adalah LINDO. Selain itu ada pula model optimasi lain yang  disusun  oleh  [25]  untuk  menjawab permasalahan yang terkait variasi ketersediaan bahan  baku  pada  proses  penyulingan  minyak kelapa  sawit  dengan  teknologi oil  recovery . Disisi lain, penelitian yang dilakukan oleh [26] meskipun  terkait  optimasi  CPO  namun fokusnya  adalah  pada  masalah  pendanaan
penanaman  kembali  kebun  kelapa  sawit  oleh sektor perkebunan rakyat di Indonesia. Subyek penelitian yang lebih luas terkait optimasi CPO yaitu  jaringan  rantai  pasoknya  dikemukakan oleh  [27]  yang  mengaplikasikan  metode  GA untuk model mixed integer LP (MILP), dan juga [28]  yang  tujuan  model  MILP-nya  adalah memaksimalkan net  present  value dari keseluruhan rantai pasok terkait industri minyak kelapa  sawit  dengan  konsiderasi  suplai  listrik nasional  negara  Kolumbia.  Studi  optimasi produksi  minyak  sawit  diteliti  juga  oleh  [29] namun  dengan  fokus  pada  evaluasi  kinerja operasional  pabrik  penggilingannya  dengan parameter  yang  diperhatikan  berupa  nilai modal, biaya operasi, dan utilisasi tenaga kerja. Dalam analisisnya, mereka mempertimbangkan faktor-faktor  seperti  waktu  operasi  dan ketersediaan TBS yang dimodelkan menggunakan input-output optimization model (IOM).  Yang  juga  relatif  berbeda  adalah penelitian  yang  dikemukakan  oleh  [30]  yang membuat  model  MILP  tetapi  dengan  tujuan optimasi sistem energi untuk menilai biaya dan manfaat  dari  optimalisasi  daerah  rantai  pasok kelapa sawit di Pulau Sumatera, Indonesia.
Berbeda  dengan  penelitian  terdahulu,  pada penelitian  ini  dilakukan  pemecahan  masalah optimasi  suplai  TBS  menggunakan  salah  satu pendekatan  optimasi  yaitu goal  programming . Metode pencarian solusi dengan goal programming sesuai digunakan untuk menangani beberapa masalah dalam pengambilan suatu keputusan, yang melibatkan lebih  dari  satu  tujuan  ( multi-objective )  yang ingin dicapai oleh perusahaan dengan meminimumkan  deviasi  atau  penyimpangan dari  semua  target  yang  diinginkan,  dan mempertimbangkan  semua  kendala  dari  target serta  kendala  dari  modelnya.  Salah  satu penelitian yang menerapkan goal programming dilakukan  oleh  [31]  namun  dengan  kasus amatan non sawit. Mereka memformulasikan 4 fungsi tujuan yaitu memaksimalkan keuntungan, meminimumkan jam kerja lembur, meminimumkan  penggunaan  bahan  baku,  dan memaksimalkan volume produksi.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah dijelaskan  maka  dapat  dirumuskan  bahwa tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  pemodelan matematis pada penelitian ini ialah mengoptimalkan 3 tujuan ( goal ). Ketiga tujuan tersebut  yaitu  memaksimalkan  hasil  produksi CPO  ( goal ke-1),  memaksimalkan  hasil
Perkebunan Swasta; 62.08% Perkebunan Besar Negara; 4.41% Perkebunan Rakyat; 33.51%
170
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
produksi PK ( goal ke-2) serta memaksimalkan pendapatan  perusahaan  ( goal ke-3).  Seluruh goal ini dioptimasi dengan mempertimbangkan sejumlah  kendala  atau  batasan  sumber  daya yang  ada.  Pengolahan  data  dengan goal programming pada  penelitian  ini  dilakukan menggunakan bantuan software LINGO.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan mengikuti sejumlah tahapan,  seperti  berikut  ini:  identifikasi permasalahan  melalui  observasi  lapangan  dan wawancara  dengan  narasumber;  studi  literatur terutama yang terkait optimasi model matematis,  perencanaan  produksi  minyak kelapa  sawit  termasuk  pengadaan  bahan bakunya,  serta  metode goal  programming ; penyusunan  rumusan  masalah;  pengumpulan lalu  pengolahan  data;  pengujian  skenario  dan analisis hasil; dan penarikan kesimpulan beserta saran.  Sejumlah  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  diperoleh  sebagai  data  sekunder dari perusahaan, yang meliputi:
1. Data  kapasitas  efektif  pabrik  pada Januari - Desember 2020.
2. Data  ketersediaan  TBS  sendiri  pada
Januari - Desember 2020.
3. Data ketersediaan TBS pembelian pada Januari - Desember 2020.
4. Data  ketersediaan  TBS  KSO  pada Januari - Desember 2020.
5. Data target produksi CPO dan PK pada Januari - Desember 2020.
6. Data  rendemen  CPO  dan  PK  pada Januari  -  Desember  2020.  Rendemen setiap kebun dianalisis untuk mengetahui  seberapa  besar  persentase CPO dan PK yang dapat dihasilkan dari TBS  tersebut  per  kilogramnya.  TBS dari  kebun  sendiri,  pembelian  ataupun KSO  memiliki  nilai  rendemen  yang berbeda-beda.
7. Data  harga  penjualan  CPO,  PK,  dan KSO  pada  Januari  -  Desember  2020. Data  ini  berupa  harga  yang  sudah ditetapkan  oleh  perusahaan  sebagai harga penjualan produk CPO, PK, dan KSP kepada konsumen. Biaya titip olah KSO  dihitung  dari  biaya  pengolahan TBS  hingga  menjadi  produk  akhir berupa CPO dan PK.
Gambar 4. Gambaran Singkat Alur Produksi di PKS Tanjung Seumantoh
Selanjutnya  pada  tahap  pengolahan  data, langkah-langkah pengerjaannya seperti dijabarkan berikut ini: a. Identifikasi variabel keputusan
Variabel keputusan merupakan variabel yang mempengaruhi nilai fungsi tujuan model  matematis  yang  ingin  dicapai. Variabel  keputusan  tercantum  pada
doi: 10.350587/Matrik 23i2.3959
171
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
fungsi  tujuan  dan  juga  pada  kendala atau batasan.
b. Menentukan fungsi tujuan Berdasarkan  abstraksi  permasalahan, fungsi  tujuan  dirumuskan  dengan memasukkan variabel keputusan.
Sasaran atau objektif yang ingin dicapai pada studi ini terdiri dari 3 bagian yaitu memaksimasi  produksi  CPO,  produksi PK, dan pendapatan perusahaan.
c. Menentukan fungsi kendala/batasan Fungsi  kendala  membatasi  alternatif pencarian  solusi  atau  dapat  dikatakan sebagai  pembatas  terhadap  variabel keputusan  yang  didefinisikan.  Model dasar  serta  fungsi  kendala  pada penelitian ini diperlukan dalam
pengembangan  model  yakni  yang mempertimbangkan:  penjualan  CPO, penjualan  PK,  dan  titip  olah  KSO dengan  memperhatikan  ketersediaan serta  rendemen  KSO.  Berikut  fungsi kendala/batasan yang digunakan:
 Kapasitas maksimum pabrik.
 Ketersediaan bahan baku berupa TBS kebun sendiri.
 Ketersediaan  TBS  pembelian yang  berasal  dari  kebun  rakyat. Perusahaan  dapat  melakukan pembelian untuk memenuhi kekurangan  TBS  kebun  sendiri namun dengan konsekuensi perbedaan  harga  dibandingkan harga dari hasil kebun sendiri.
 Ketersediaan  TBS  KSO  yang berupa  data  penerimaan  TBS KSO  dari  pihak  ketiga  yaitu PTPN III.
 Target produksi CPO.
 Target produksi PK.
 Sasaran  pengolahan  TBS  ke pabrik.
 Pendapatan penjualan CPO.
 Pendapatan penjualan PK.
 Pendapatan titip olah KSO.
d. Menyusun  model  matematis linear programming Fungsi tujuan dan fungsi kendala yang merepresentasikan  permasalahan  riil, dimodelkan  kedalam  model linear programming . e. Menentukan kendala sasaran
Fungsi kendala pada linear
programming akan  diubah  menjadi
kendala  sasaran  yang  mempengaruhi fungsi tujuan pada goal programming . Di goal  programming ,  terdapat  2 kendala  yakni  yang  berupa hard constraint dan soft constraint . Pada soft constraint , dilakukan penambahan variabel deviasi atas dan deviasi bawah. Berikut  kendala  sasaran  pada  model goal programming studi ini:
Hard Constrainst :
 Kapasitas maksimum pabrik.
 Ketersediaan  bahan  baku  TBS sendiri.
 Ketersediaan TBS pembelian.
 Ketersediaan TBS KSO.
Soft Constraints :
 Target produksi CPO.
 Target produksi PK.
 Sasaran  pengolahan  TBS  ke pabrik.
 Pendapatan penjualan CPO.
 Pendapatan penjualan PK.
 Pendapatan titip olah KSO.
f. Menentukan fungsi tujuan goal programming Fungsi  tujuan pada goal programming berbeda  dengan linear  programming , dimana  pada  fungsi  tujuan  di  sini ditambahkan  nilai  deviasi  atas  atau deviasi  bawah  berdasarkan  ketentuan model awal.
g. Model LINGO Setelah memodelkan fungsi tujuan baru dan  kendala  sasaran  maka  model  akan dikonversi  ke  dalam  bahasa  s oftware LINGO.
h. Verifikasi model Verifikasi  model  digunakan  untuk memeriksa  dan  memastikan  bahwa masalah atau kendala dalam penelitian ini telah direpresentasikan secara benar ke  dalam  model goal  programming . Jika  hasil  tidak  terverifikasi  maka proses tidak dapat dilanjutkan sehingga dibutuhkan pengecekan ulang terhadap model yang telah dirancang.
i. Validasi model
Validasi model ditujukan untuk mengukur  tingkat  akurasi  model  dan mengecek apakah model yang diprogram di sistem telah sesuai dengan kondisi  nyata  di  lapangan.  Jika ditemukan ketidaksesuaian maka proses selanjutnya tidak dapat
172
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
dilanjutkan maka dibutuhkan pengecekan ulang terhadap model yang telah dirancang.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam memodelkan permasalahan produksi di  PKS  Tanjung  Seumantoh,  dilakukan pengembangan model
yang mempertimbangkan  variabel  keputusan  TBS KSO  dan  tujuan  yang  ingin  dicapai  terkait pendapatan perusahaan dalam bentuk penjualan CPO,  penjualan  PK,  dan  pendapatan  titip  olah KSO, sebagaimana tampak pada Gambar 4.
PKS Tanjung Seumantoh memiliki kapasitas pabrik  yang  terpasang  sebesar  45.000  kg  per jam  dengan  waktu  pengolahan  selama  20  jam dalam satu hari dengan hari olah yang berbeda- beda setiap bulannya sesuai kebijakan perusahaan, seperti tertera pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kapasitas Pabrik
Bulan ke- Jumlah Waktu Pengolahan (Hari) Kapasitas Pabrik per Bulan (kg) 1 25 22.500.000 2 25 22.500.000 3 25 22.500.000 4 25 22.500.000 5 22 19.800.000 6 25 22.500.000 7 26 23.400.000 8 24 21.600.000 9 26 23.400.000 10 26 23.400.000 11 25 22.500.000 12 26 23.400.000
Sebelum  permasalahan  pada  penelitian  ini dimodelkan  dalam  bentuk goal  programming (GP) maka terlebih dahulu dilakukan pemodelan  dalam  bentuk linear  programming dengan menetapkan variabel keputusan, fungsi tujuan,  dan  batasan  atau  kendala  masalah. Kemudian  pada  tahapan  selanjutnya  barulah model  awal  atau  model  dasar  ini  diubah kedalam  bentuk goal  programming .  Variabel keputusan yang ditentukan, mempengaruhi nilai fungsi tujuan baik pada model asal ataupun GP. Terdapat  beberapa  variabel  keputusan  pada penelitian ini yaitu jumlah pasokan TBS kebun sendiri, jumlah pasokan TBS pembelian, jumlah pasokan TBS KSO, jumlah produksi CPO , dan jumlah  produksi  PK  selama  Januari  hingga Desember 2020, seperti tampak pada Tabel 2.
Tabel 2. Variabel Keputusan
Bulan ke- U j V j W j Y j Z j 1 U 1 V 1 W 1 Y 1 Z 1 2 U 2 V 2 W 2 Y 2 Z 2 3 U 3 V 3 W 3 Y 3 Z 3 4 U 4 V 4 W 4 Y 4 Z 4 5 U 5 V 5 W 5 Y 5 Z 5 6 U 6 V 6 W 6 Y 6 Z 6 7 U 7 V 7 W 7 Y 7 Z 7 8 U 8 V 8 W 8 Y 8 Z 8 9 U 9 V 9 W 9 Y 9 Z 9 10 U 10 V 10 W 10 Y 10 Z 10 11 U 11 V 11 W 11 Y 11 Z 11 12 U 12 V 12 W 12 Y 12 Z 12
Fungsi  tujuan  yang  ingin  dicapai  pada penelitian  ini  ialah  meningkatkan  produksi CPO, meningkatkan produksi PK, dan meningkatkan  pendapatan  perusahaan  yang diformulasikan seperti berikut ini:
Tujuan  1 :  Mengoptimalkan  jumlah  produksi CPO Max Z 1 = ∑ Y j j=12 j=1
Keterangan: Z 1 = Tujuan 1 untuk produksi CPO Y j =  Jumlah  produksi  CPO  selama  bulan  ke- j (kg)
Tujuan 2 : Mengoptimalkan produksi PK Max Z 2 = ∑ Z j j=12 j=1
Keterangan: Z 2 = Tujuan 2 untuk produksi PK Z j = Jumlah produksi PK selama bulan ke- j (kg)
Tujuan 3 : Memaksimalkan pendapatan perusahaan Max Z 3 = (∑ (a yj U j + j=12 j=1 b yj V j ) ∗ ∑ P j j=12 j=1 ) + (∑ (a zj U j + j=12 j=1 b zj V j ) ∗ ∑ Q j j=12 j=1 ) + (∑ W j j=12 j=1 ∗ ∑ R j j=12 j=1 )
Keterangan: Z 3 = Tujuan 3 untuk pendapatan perusahaan U j = Jumlah pasokan TBS sendiri selama bulan ke- j (kg) V j =  Jumlah  pasokan  TBS  pembelian  selama bulan ke- j (kg) a yj = Rendemen CPO untuk kebun sendiri pada bulan ke- j (%)
doi: 10.350587/Matrik 23i2.3959
173
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
b yj =  Rendemen  CPO  untuk  kebun  pembelian pada bulan ke- j (%) a zj =  Rendemen  PK  untuk  kebun  sendiri  pada bulan ke- j (%) b zj =  Rendemen  PK  untuk  kebun  pembelian pada bulan ke- j (%) W j = Jumlah TBS KSO selama bulan ke- j (kg) P j = Harga jual CPO selama bulan ke- j (Rp/kg) Q j = Harga jual PK selama bulan ke- j (Rp/kg) R j =  Harga  titip  olah  KSO  selama  bulan  ke- j (Rp/kg)
dengan kendala:
Kendala 1 : Kapasitas Pabrik ∑ U j j=12 j=1 + ∑ V j j=12 j=1 + ∑ W j j=12 j=1 ≤ C j
Keterangan: U j = Jumlah pasokan TBS sendiri selama bulan ke- j (kg) V j =  Jumlah  pasokan  TBS  pembelian  selama bulan ke- j (kg) W j = Jumlah pasokan TBS KSO selama bulan ke- j (kg) C j = Kapasitas maksimum pabrik selama bulan ke- j (kg)
Kendala 2 : Ketersediaan TBS Kebun Sendiri ∑ U j j=12 j=1 ≥ A j
Keterangan: U j = Jumlah pasokan TBS sendiri selama bulan ke- j (kg) B j = Jumlah TBS sendiri yang tersedia selama bulan ke- j (kg)
Kendala 3 : Ketersediaan TBS Pembelian ∑ V j j=12 j=1 ≥ B j
Keterangan: V j =  Jumlah  pasokan  TBS  pembelian  selama bulan ke- j (kg) C j =  Jumlah  TBS  pembelian  yang  tersedia selama bulan ke- j (kg)
Kendala 4 : Ketersediaan TBS KSO ∑ W j j=12 j=1 ≥ Dj
Keterangan:
W j = Jumlah pasokan TBS KSO selama bulan ke- j (kg) D j =  Jumlah  TBS  KSO  yang  diterima  selama bulan ke- j (kg)
Kendala 5 : Target Produksi CPO ∑ Y j j=12 j=1 ≥ K j
Keterangan: Y j =  Jumlah  produksi  CPO  yang  akan  dicapai selama bulan ke- j (kg) K j =  Target  produksi  CPO  selama  bulan  ke- j (kg)
Kendala 6 : Target Produksi PK ∑ Z j j=12 j=1 ≥ L j
Keterangan: Z j =  Jumlah  produksi  PK  yang  akan  dicapai selama bulan ke- j (kg) L j = Target produksi PK selama bulan ke- j (kg)
Kendala 7 : Sasaran Pengolahan TBS ke Pabrik Untuk Rendemen CPO ∑ (a yj U j + j=12 j=1 b yj V j +c yj W j ) ≥ ∑ Y j j=12 j=1
Keterangan: U j = Jumlah pasokan TBS sendiri selama bulan ke- j (kg) V j =  Jumlah  pasokan  TBS  pembelian  selama bulan ke- j (kg) W j = Jumlah pasokan TBS KSO selama bulan ke- j (kg) Y j =  Jumlah  produksi  CPO  yang  akan  dicapai selama bulan ke- j (kg)
a yj = Rendemen CPO untuk kebun sendiri pada bulan ke- j (%) b yj =  Rendemen  CPO  untuk  kebun  pembelian pada bulan ke- j (%) c yj =  Rendemen  CPO  untuk  KSO  pada  bulan ke- j (%)
Kendala 8 : Sasaran Pengolahan TBS ke Pabrik Untuk Rendemen PK
∑ (a zj U j + j=12 j=1 b zj V j +c zj W j ) ≥ ∑ Z j j=12 j=1
Keterangan: U j = Jumlah pasokan TBS sendiri selama bulan ke- j (kg)
174
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
V j =  Jumlah  pasokan  TBS  pembelian  selama bulan ke- j (kg) W j = Jumlah pasokan TBS KSO selama bulan ke- j (kg) Z j =  Jumlah  produksi  PK  yang  akan  dicapai selama bulan ke- j (kg) a zj =  Rendemen  PK  untuk  kebun  sendiri  pada bulan ke- j (%) b zj =  Rendemen  PK  untuk  kebun  pembelian pada bulan ke- j (%) c zj = Rendemen PK untuk KSO pada bulan ke- j (%)
Kendala 9 : Pendapatan Penjualan CPO
∑ (a yj U j + j=12 j=1 b yj V j ) ∗ ∑ P j j=12 j=1 ≥ ∑ F j j=12 j=1
Keterangan: U j = Jumlah pasokan TBS sendiri selama bulan ke- j (kg) V j =  Jumlah  pasokan  TBS  pembelian  selama bulan ke- j (kg) a yj = Rendemen CPO untuk kebun sendiri pada bulan ke- j (%) b yj =  Rendemen  CPO  untuk  kebun  pembelian pada bulan ke- j (%) P j = Harga CPO selama bulan ke- j (Rp/kg) F j = Jumlah pendapatan CPO yang akan dicapai selama bulan ke- j (Rp)
Kendala 10 : Pendapatan Penjualan PK ∑ (a zj U j + j=12 j=1 b zj V j ) ∗ ∑ Q j j=12 j=1 ≥ ∑ G j j=12 j=1
Keterangan: U j = Jumlah pasokan TBS sendiri selama bulan ke- j (kg) V j =  Jumlah  pasokan  TBS  pembelian  selama bulan ke- j (kg) a zj =  Rendemen  PK  untuk  kebun  sendiri  pada bulan ke- j (%) b zj =  Rendemen  PK  untuk  kebun  pembelian pada bulan ke- j (%)
Q j = Harga PK selama bulan ke- j (Rp/kg) G j = Jumlah pendapatan PK yang akan dicapai selama bulan ke- j (Rp)
Kendala 11 : Pendapatan Titip Olah KSO ∑ W j j=12 j=1 ∗ ∑ R j j=12 j=1 ≥ ∑ H j j=12 j=1
Keterangan:
W j = Jumlah pasokan TBS KSO selama bulan ke- j (kg) R j =  Harga  titip  olah  KSO  selama  bulan  ke- j (Rp/kg) H j =  Jumlah  pendapatan  titip  olah  yang  akan dicapai selama bulan ke- j (Rp)
Selanjutnya  model linear  programming yang sudah dimodelkan diubah kedalam bentuk model goal  programming .  Fungsi  tujuan  pada linear programming diubah menjadi batasan/kendala target pada goal programming dengan  menambahkan  nilai  deviasi  atau penyimpangan bawah ( d j - ) dan nilai deviasi atau penyimpangan atas ( d j + ) .
Kemudian  dilakukan  penentuan  fungsi  tujuan yang baru dengan melibatkan variabel deviasi. Pada goal  programming ,  variabel  deviasi dijadikan  fungsi  tujuan  dengan  beberapa ketentuan yang meliputi:
 Jika  model  awal  yang  ditambahkan variabel  deviasi  dengan y i ≥ 0,  maka deviasi yang digunakan d j - atau D jb .  Jika  model  awal  yang  ditambahkan variabel  deviasi  dengan y i ≤ 0,  maka deviasi yang digunakan d j + atau D ja .  Jika  model  awal  yang  ditambahkan variabel  deviasi  dengan y i = 0,  maka deviasi  yang  digunakan d j - , d j + atau D jb , D ja .
Berdasarkan  ketentuan  tersebut  diperoleh fungsi tujuan baru berupa:

## Goal 1
Min  Z = D 11b + D 12b + D 13b + D 14b + D 15b + D 16b +  D 17b +  D 18b +  D 19b +  D 20b +  D 21b + D 22b +  D 35b +  D 36b +  D 37b +  D 38b +  D 39b + D 40b +  D 41b +  D 42b +  D 43b +  D 44b +  D 45b + D 46b
Goal 2
Min  Z = D 23b + D 24b + D 25b + D 26b + D 27b + D 28b +  D 29b +  D 30b +  D 31b +  D 32b +  D 33b + D 34b +  D 47b +  D 48b +  D 49b +  D 50b +  D 51b + D 52b +  D 53b +  D 54b +  D 55b +  D 56b +  D 57b + D 58b
Goal 3 Min  Z  = D 59b + D 60b + D 61b + D 62b + D 63b + D 64b +  D 65b +  D 66b +  D 67b +  D 68b +  D 69b + D 70b +  D 71b +  D 72b +  D 73b +  D 74b +  D 75b + D 76b +  D 77b +  D 78b +  D 79b +  D 80b +  D 81b +
doi: 10.350587/Matrik 23i2.3959
175
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
D 82b + D 83b + D 84b + D 85b + D 86b + D 87b + D 88b + D 89b + D 90b + D 91b + D 92b + D 93b + D 94b + D 95b
Sehingga  fungsi  tujuan  baru  pada  model goal programming sekarang ini ialah:
Minimize deviasi Z =  D 11b +  D 12b +  D 13b + D 14b +  D 15b +  D 16b +  D 17b +  D 18b +  D 19b + D 20b +  D 21b +  D 22b +  D 35b +  D 36b +  D 37b + D 38b +  D 39b +  D 40b +  D 41b +  D 42b +  D 43b + D 44b +  D 45b +  D 46b +  D 23b +  D 24b +  D 25b + D 26b +  D 27b +  D 28b +  D 29b +  D 30b +  D 31b + D 32b +  D 33b +  D 34b +  D 47b +  D 48b +  D 49b + D 50b +  D 51b +  D 52b +  D 53b +  D 54b +  D 55b + D 56b +  D 57b +  D 58b +  D 59b +  D 60b +  D 61b + D 62b +  D 63b +  D 64b +  D 65b +  D 66b +  D 67b + D 68b +  D 69b +  D 70b +  D 71b +  D 72b +  D 73b + D 74b +  D 75b +  D 76b +  D 77b +  D 78b +  D 79b + D 80b +  D 81b +  D 82b +  D 83b +  D 84b +  D 85b + D 86b +  D 87b +  D 88b +  D 89b +  D 90b +  D 91b + D 92b + D 93b + D 94b + D 95b
Dari percobaan running model menggunakan software LINGO,  diketahui bahwa  kapasitas  pabrik  di  PKS  Tanjung Seumantoh  belum  sepenuhnya  maksimal karena  penggunaannya  masih  jauh  di  bawah 100%.  Hasil  penggunaan  kapasitas  pabrik  di tahun  2020  sebesar  60%  maka  dibutuhkan peningkatan bahan baku TBS untuk memenuhi kapasitas  olah  sehingga  diperoleh  kebutuhan bahan  baku  TBS  olah  setiap  bulannya  untuk mengoptimalkan pemanfaatan kapasitas pabrik. Kemudian, hasil eksperimen juga menunjukkan adanya peningkatan pemanfaatan kapasitas dari kondisi existing pabrik  dengan  rata-rata  cukup besar sekitar 24%.
Lalu  pada  skema  TBS  kebun  sendiri, diketahui  ada  peningkatan  suplai  di  bulan Januari dan Maret hingga Oktober dengan rata- rata  sebesar  21%.  Pada  TBS  kebun  sendiri  di bulan  Januari  dan  Oktober,  tampak  ada peningkatan  suplai  secara  signifikan  yang terjadi  karena  rendahnya  ketersediaan  TBS kebun  sendiri  selama  dua  bulan  tersebut dibandingkan  dengan  bulan-bulan  lainnya. Ketersediaan  TBS  kebun  sendiri  pada  bulan Januari  kondisi existing sangat  rendah  dan belum  memenuhi  target  produksi  sehingga dibutuhkan  pengoptimalan  sebesar  20.514.660 kg. Rendahnya ketersediaan TBS kebun sendiri di bulan Januari disebabkan oleh proses sortasi TBS  yang  diterima  dari  kebun  sendiri
kebanyakan masih mentah dan belum memenuhi  prosedur  kerja  standar.  Jika  TBS yang diterima dalam kondisi mentah maka TBS belum  bisa  dimanfaatkan  untuk  produksi sehingga TBS tersebut tidak diterima oleh PKS Tanjung Seumantoh.
Pada  TBS  pembelian,  terjadi  peningkatan suplai  di  bulan  Februari,  November,  dan Desember  dengan  rata-rata  sebesar  10%. Sedangkan  pada  TBS  KSO,  ada  peningkatan pada  bulan  Juni  dengan  rata-rata  sebesar  8%. Pasokan  TBS  KSO  mengalami  peningkatan secara signifikan dari kondisi existing sehingga pihak  PTPN  III  dapat  memasok  TBS  KSO sebesar  2.135.612  kg  untuk  memenuhi  target produksi CPO dan PK PTPN I. Selain itu, jika diamati pada bulan September, TBS KSO tidak mengalami peningkatan dan jumlah TBS yang diterima  pada  bulan  tersebut  relatif  tinggi dibandingkan  dengan  bulan  lainnya,  hal tersebut disebabkan pada kondisi existing , PKS Cot  Girek  yang  menampung  KSO  mengalami perbaikan  sehingga  KSO  pada  pabrik  tersebut dialihkan ke PKS Tanjung Seumantoh.
Selanjutnya  dilakukan  analisis  sensitivitas terhadap  nilai  rendemen  untuk  masing-masing TBS, dengan 2 skenario berikut:
 Skenario  1,  nilai  rendemen  sesuai kondisi di lapangan saat ini.
 Skenario  2,  nilai  rendemen  yang digunakan  yang  merupakan  target perusahaan, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Rendemen CPO Skenario 2 (%)
Bulan ke- Kebun perusahaan Kebun pihak ke-3 KSO 1 23.49 19.8 22.13 2 23.5 19.8 22.33 3 23.5 19.79 22.06 4 23.5 19.81 22.22 5 23.5 19.82 22.31 6 23.49 19.81 21.88 7 23.5 19.81 22.01 8 23.5 19.8 21.88 9 23.5 19.8 22.01 10 23.5 19.33 22.22 11 22.3 18 19.31 12 23.31 17.97 19.7
Untuk  suplai  TBS  dari  kebun  sendiri, diketahui terjadi peningkatan di bulan Januari, Maret,  Mei,  Juni,  Agustus  hingga  Oktober dengan  rata-rata  16%.  Untuk  TBS  pembelian, peningkatan  terjadi  dibulan  Februari,  Juli,  dan November  dengan  rata-rata  12%  sedangkan
176
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
suplai  TBS  KSO  meningkat  pada  bulan  Juli dengan  rata-rata  8%.  Pada  pengolahan  TBS menggunakan rendemen CPO di bulan Januari, Maret,  April,  Juni,  dan  Desember  diketahui melebihi  jumlah  produksi  CPO (𝑌 𝑗 ) dan pengolahan TBS menggunakan rendemen PK di bulan Februari, April, Mei, Agustus, November,  dan  Desember  lebih  besar  dari jumlah produksi PK (𝑍 𝑗 ) sehingga kedepannya dibutuhkan  pengurangan  sebesar  nilai  deviasi atas disetiap bulan demi memperoleh hasil TBS olahan  yang  sebanding  dengan  produksi  CPO (𝑌 𝑗 ) dan produksi PK (𝑍 𝑗 ) yang ditargetkan.
Tabel 4. Hasil Uji Skenario Skenario Nilai Fungsi Tujuan 1 1,112,334 2 159,527
Hasil uji skenario terlihat pada Tabel 4, yang menunjukkan  nilai  fungsi  tujuan  masing- masing  skenario.  Nilai  ini  menandakan besarnya minimasi jumlah total penyimpangan atau  deviasi  dari  tujuan-tujuan  yang  ingin dicapai  pada  penelitian  ini.  Diketahui  bahwa semakin  kecil  delta  penyimpangan  yang dihasilkan  pada  fungsi  tujuan  maka  nilai decision variable yang diperoleh juga semakin mendekati  solusi  yang  optimal,  begitu  pula sebaliknya. Dari 2 skenario ini, dapat diberikan rekomendasi  bagi  PKS  Tanjung  Seumantoh untuk memilih skenario 2 karena nilainya yang lebih kecil daripada nilai hasil dari skenario 1.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Model yang dibangun telah dapat mewakili kondisi existing pengolahan  sawit  di  PKS Tanjung  Seumantoh,  karena  dapat  memenuhi setiap  fungsi  kendala  yang  ditetapkan  seperti kapasitas  pabrik,  ketersediaan  TBS  sendiri, ketersediaan  TBS  pembelian,  target  produksi CPO  dan  PK,  rendemen  CPO  dan  PK  serta pendapatan  perusahaan  sehingga  perolehan pasokan  atau  suplai  bahan  baku  TBS  yang optimal dari supplier dapat dicapai.
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  pengujian  2 skenario.  Skenario  1  menggunakan  rendemen realisasi  sedangkan  skenario  2  menggunakan rendemen  target.  Direkomendasikan  bahwa perusahaan dapat menetapkan untuk mengimplementasikan strategi pada skenario 2 yaitu menggunakan nilai rendemen target pada masing-masing  TBS  karena  hasilnya  yang mendekati optimal dibandingkan dengan
skenario  1.  Pada  skenario  terpilih  ini dibutuhkan  peningkatan  bahan  baku  dengan rata-rata per tahunnya sebesar 16% untuk TBS kebun sendiri, 12% untuk TBS pembelian, dan 8%  untuk  TBS  KSO  agar  memenuhi  target produksi  CPO  dan  PK.  Dengan  optimalnya hasil  produksi  CPO  dan  PK  maka  perusahaan dapat  memperoleh  pendapatan  yang  maksimal pula. Kedepannya penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan pertimbangan peningkatan rendemen yang lebih tinggi kualitasnya.
5. Daftar Pustaka
[1] J. Saputra, H. Noviar, and R. Juliansyah, “Supply Chain Strategy for World Price of Crude Palm Oil and Its Production on Palm  Oil  Marketing  Margins  in Indonesia:  An  Application  of  Pairwise Granger Causality,” 2020.
[2] M. Tryana Sembiring, P. Suryawan, and M.  Haikal  Karana  Sitepu,  “Production
Optimization  Design  in  Supply  Chain Crude Palm Oil with Genetic Algorithm
Method,” Simetrikal Journal of Engineering  and  Technology ,  vol.  02, no. 01, 2020.
[3] K.  H.  Widodo,  A.  Abdullah,  K. Pramudya,  and  D.  Arbita,  “Sistem Supply Chain Crude-Palm-Oil Indonesia  dengan  Mempertimbangkan Aspek  Economical  Revenue,  Social
Welfare  dan  Environment,” Jurnal Teknik  Industri ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  47– 54, 2010.
[4] S.  Pusat  Statistik,  “Statistik  Kelapa Sawit  Indomesia  Indonesian  Oil  Palm Statistic 2019.”
[5] “ptpn  1.”  https://ptpn1.co.id/  (accessed Jan. 21, 2023).
[6] Y.  Arta,  D.  Suryani,  N.  Syafitri,  A. Hanafiah, D. Elvira, and P. Koresponden, “Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Penerapan Ilmu
Pengetahuan Penggunaan Aplikasi Tebak Rendemen Sawit Pada Kelompok Tani  Sawit  Desa  Segati  Kecamatan Langgam,”
Jurnal
Pengabdian
doi: 10.350587/Matrik 23i2.3959
177
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Masyarakatdan Penerapan Ilmu Pengetahuan , 2022.
[7] N. Matondang, J. Hidayati, Buchari, E. Permana  Arifin,  and  J.  Panama, “Analysis  of  Crude  Palm  Oil  Supply
Chain  using  Food  Supply  Chain Network  (FSCN):  A  Case  Study,”  in IOP  Conference  Series:  Materials Science  and  Engineering ,  Dec.  2020, vol.  1003,  no.  1.  doi:  10.1088/1757- 899X/1003/1/012036.
[8] M.  Raweewan  and  S.-A.  Chutchai, “Optimization  of  Supply  and  Demand Balance  in  A  Palm  Oil  Supply  Chain,” 2013.
[9] N. M. Nor and N. Salih, “Optimization and Lubrication Properties of Malaysian Crude  Palm  Oil  Fatty  Acids  Based Neopentyl Glycol Diester Green Biolubricant,” Renew Energy , vol. 200, pp. 942–956, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2022.0 9.112. [10] N. Namliwan and T. Wongwuttanasatian,  “Performance  of Diesel  Engine  Using  Diesel  B3  Mixed with  Crude  Palm  Oil,” The  Scientific World  Journal ,  vol.  2014,  2014,  doi: 10.1155/2014/531868.
[11] J.  C.  Ge,  S.  K.  Yoon,  and  J.  H.  Song, “Comparative Evaluation on Combustion and Emission Characteristics  of  A  Diesel  Engine Fueled  with  Crude  Palm  Oil  Blends,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 11, no. 23, Dec. 2021, doi: 10.3390/app112311502.
[12] A.  Cukalovic et  al. ,  “Development, Optimization and Scale-up of Biodiesel Production  from  Crude  Palm  Oil  and Effective Use in Developing Countries,”
Biomass Bioenergy , vol. 56, pp. 62–69, Sep. 2013, doi: 10.1016/j.biombioe.2013.04.015. [13] V.  Devani  and  D.  Marwiji,  “Analisis
Kehilangan  Minyak  pada  Crude  Palm
Oil (CPO) dengan Menggunakan Metode  Statistical  Process  Control,”
Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 2014.
[14] Renta, “Analisis Optimalisasi
Pengadaan  Tandan  Buah  Segar  (TBS) Sebagai  Bahan  Baku  Produksi  Crude Palm Oil (CPO) dan Palm Kernel (PK) di  PMKS  Sei  Kandang  PT  Asiatic Persada-AMS  Group,” Jurnal  MIX , 2015, Accessed: Feb. 22, 2023.
[15] M.  F.  Pasaribu  and  R.  Puspita, “Optimalisasi  Pengadaan  Tandan  Buah
Segar  (TBS)  Sebagai  Bahan  Baku Produksi  Crude  Palm  Oil  dan  Palm Kernel  PT  Ukindo-Palm  Oil  Mill,”  in Prosiding  SNTI  dan  SATELIT  2017 , 2017, pp. 101–105.
[16] Nazaruddin  Matondang  and  Irwan Budiman,  “Analisis  Rantai  Pasok (Supply  Chain)  pada  Produk  Minyak Kelapa  Sawit,” Talenta  Conference Series:  Energy  and  Engineering  (EE) , vol.  2,  no.  4,  Dec.  2019,  doi: 10.32734/ee.v2i4.681.
[17] A.  Nasution  and  S.  Y.  Firiza,  “An Availability  Analysis  of  Fresh  Fruit Bunches  (FFB)  by  The  Method  of  The Food  Supply  Chain  Network  (FSCN) PT.  XYZ,”  2020.  [Online].  Available: https://talenta.usu.ac.id/index.php/jet
[18] L.  Amelia  and  A.  Hassan,  “Fuzzy Genetic  Optimization  Model  Of  Crude Palm Oil And Palm Kernel Production,” 2005.
[19] Y. Y. Hilal, W. Ishak, A. Yahya, and Z. H.  Asha’ari,  “Development  of  Genetic Algorithm  for  Optimization  of  Yield Models in Oil Palm Production,” Chil J Agric  Res ,  vol.  78,  no.  2, pp.  228–237,
Jun. 2018, doi: 10.4067/S0718-
58392018000200228.
[20] K. Siregar, K. Syahputri, and I. Rizkya, “Optimization of Fresh Fruit Bunches as Crude Palm Oil Production Material,” in IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering , Jan. 2020, vol.
178
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
725, no. 1. doi: 10.1088/1757-
899X/725/1/012072.
[21] H. Mawengkang and Sutarman,
“Optimization Modeling for Sustainable
Production  and  Scheduling  of  Crude Palm  Oil  Milling  Industries,” Indian  J Public  Health  Res  Dev ,  vol.  9,  no.  12, 2018.
[22] A. D. Marpaung, W. Susilawati, and A. Is, “Optimasi Produksi Crude Palm Oil (CPO)  Dan  Inti  Sawit  (Kernel)  Studi Kasus  PT  Mega  Sawindo  Perkasa,” 2017.
[23] Institute  of  Electrical  and  Electronics Engineers, ICIEA  2017 :  2017  4th International  Conference  on  Industrial Engineering  and  Applications :  April 21-23, 2017, Nagoya, Japan. 2017.
[24] A.  Saputra,  “Perencanaan  Produksi Crude  Palm  Oil  (CPO)  dengan  Metode Goal  Programing  di  PT  Beurata  Subur Persada,” Jurnal Optimalisasi , 2021.
[25] S.  Z.  Y.  Foong,  Y.  L.  Lam,  V. Andiappan, D. C. Y. Foo, and D. K. S. Ng,  “A  Systematic  Approach  for  the Synthesis and Optimization of Palm Oil
Milling Processes,” Ind Eng Chem Res , vol. 57, no. 8, pp. 2945–2955, Feb. 2018, doi: 10.1021/acs.iecr.7b04788.
[26] F.  Nurfatriani,  Ramawati,  G.  K.  Sari, and  H.  Komarudin,  “Optimization  of crude  palm  oil  fund  to  support smallholder  oil  palm  replanting  in reducing  deforestation  in  Indonesia,”
Sustainability (Switzerland) , vol. 11, no. 18, Sep. 2019, doi: 10.3390/su11184914.
[27] A.  P.  Chaidir,  “Flexible  Supply  Chain Network Design For CPO Derivatives,”
2020.
[28] D.  Peña  González,  D.  Cortés  Borda,  F.
D. Mele, A. Barrios Sarmiento, and M.
Domínguez Santiago, “An Optimization
Approach  for  the  Design  and  Planning
of  the  Oil  Palm  Supply  Chain  in
Colombia,” Comput  Chem  Eng ,  vol.
146, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.compchemeng.2020.107208.
[29] S. Z. Y. Foong, V. Andiappan, R. Tan, and  D.  K.  S.  Ng,  “Optimization  and Analysis  for  Palm  Oil  Mill  Operations via  Input-Output  Optimization  Model,”
MATEC  Web  of  Conferences ,  vol.  268,
p. 02006, 2019, doi: 10.1051/matecconf/201926802006.
[30] F.  Harahap,  S.  Leduc,  S.  Mesfun,  D. Khatiwada, F. Kraxner, and S. Silveira, “Opportunities to Optimize the Palm Oil Supply  Chain  in  Sumatra,  Indonesia,”
Energies  (Basel) ,  vol.  12,  no.  3,  Jan. 2019, doi: 10.3390/en12030420.
[31] M. Yosefa Kabosu, J. Statistika, F. Sains
Terapan, and I. AKPRIND Yogyakarta,
“Analisis Goal Programming (GP) pada
Optimalisasi Perencanaan Produksi Mebel  UD  Latanza,” Jurnal  Statistika Industri dan Komputasi , vol. 5, no. 1, pp. 22–40, 2020.