## NUSRA: Jurnal Penelitian dan Ilmu Pendidikan
Volume 5, Issue 1, Februari 2024
DOI: https://doi.org/10.55681/nusra.v5i1.1854 Homepage: ejournal.nusantaraglobal.ac.id/index.php/nusra p-ISSN: 2715-114X e-ISSN: 2723-4649 pp. 79-89 MODEL FUZZY GOAL PROGRAMING UNTUK MENGOPTIMALKAN
PRODUKSI KERIPIK SINGKONG PADA MASA PANDEMI COVID-19
Indah Resti Ayuni Suri 1 , Era Budianti 2
Program  Studi  Pendidikan  Matematika,  Universitas  Islam  Negeri  Raden  Intan  Lampung, Indonesia
Corresponding author email: indahrestiayunisuri@gmail.com

## ABSTRACT Article History
The  The  obstacling  that  faced  by  the  industry  today  is  the  less maximum results from allocating material sources for production and optimizing production results. The Covid-19 pandemic has influenced in  the  homemade  cassava  chip  business  being  less  developed  and increasingly experiencing setbacks. The business owners are not ready to  face  a  pandemic  situation  which  makes  one  of  the  obstacles  less than  optimal  in  terms  of  income.  The  right  modeling  technique  can result  in  satisfaction  with  the  desired  production  results  and  income which  are  wanted.  In  this  research,  The  problem  of  optimizing production  is  solved  by  using  fuzzy  goal  programming  model.  This model does not need to use goal weighting so that the optimal solution is  only  based  on  the  desired  target.  In  the  decision  making  in  this research  using  Lingo  18.0  application  which  in  its  solution  is  not necessary  using  overtime  and  easy  to  use.  This  research  will  be carried  out  in  two  homemade  industries  of  cassava  chips,  those  are namely Lestari Jaya and Berkah Jaya Abadi. Based on the calculating simulation  on  optimizing  the  production  of  two  homemade  cassava chip  industries  in  East  Lampung  Regency,  the  results  obtained  are more optimal by using the fuzzy goal programming model.
Keywords: Fuzzy  Goal  Programming,  Production  Optimization, Lingo Application
Received: 26 November 2023 Revised: 15 January 2024 Published: 17 February 2024
Copyright © 2024, The Author(s).
How to cite: Suri, I. R. A., & Budianti, E. (2024). MODEL FUZZY GOAL PROGRAMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI KERIPIK  SINGKONG  PADA  MASA  PANDEMI  COVID-19. NUSRA:  Jurnal  Penelitian  Dan  Ilmu  Pendidikan , 5 (1),  79–89. https://doi.org/10.55681/nusra.v5i1.1854
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## LATAR BELAKANG
Perkembangan  teknologi  membuat berbagai  industri  kecil  sampai  besar memanfaatkan hal ini untuk terus mengembangkan usahanya (T.Pradiani, 2018).  Masalah  yang  muncul  dalam pengoptimalan  hasil  produksi  berkaitan dengan  perencanaan  produksi  yang  harus memperhatikan  kuantitas  dari  hal-hal  yang dibutuhkan.  Pihak  industri  harus  mampu mengelola  sumber  daya  dengan  tepat  agar diperoleh  hasil  produksi  dan  pendapatan yang optimal (R. Jannah A.M, Arnellis, and R.  Sriningsih,  2018).  Oleh  sebab  itu diperlukan  ilmu  management  industri  agar tepat  dalam  mengatur  semua  bahan produksi  yang  akan  sesuai  dengan  output hasil  yang  sudah  diperhitungkan  dengan matang.  Hal  ini  bisa  diatasi  dengan  efisien dan tepat bila menggunakan teknik permodelan optimasi yang tepat.
Masalah perencanaan produksi dapat  ditulis  sebagai  model  multiobjektif yang  memuat  beberapa  fungsi  tujuan  dan beberapa  kendala.  Salah  satu  model  yang bisa digunakan untuk menyelesaikan masalah  multiobjektif  adalah  model fuzzy goal programming (J. Purnama et al., 2018 ) . Model fuzzy  goal  programming bisa menyelesaikan permasalahan dengan tujuan (goal)  yang  banyak  dan  perencanaan produksi tanpa harus melakukan pembobotan  dan  pengurutan  terhadap prioritas  pada  fungsi  tujuan  yang  ada(M. Taufiq, A. Affandy, and A. Marjuni, 2017). Karena  tidak  melakukan  pengurutan,  maka beberapa  tujuan  yang  terdapat  dalam masalah  mempunyai  kepentingan  yang sama.  Target  dan  solusi  optimal  pada masing-masing  fungsi  tujuan  merupakan hal  yang  harus  diperhatikan  dalam  model ini (J. Purnama and S. Sajiyo, 2020).
Permasalahan  lain  yang  menjadi kendala  bagi  industri  rumahan  yaitu  masa pandemic  covid-19.  Operasional  yang  sulit mengakibatkan  potensi  untuk  berkembang mengalami  penurunan  yang  signifikan selama dua tahun terakhir (M. S. Rumetna, T. N. Lina, and J. E. Lopulalan, 2020). Oleh karena  itu,  industri  rumahan  harus  bekerja lebih  keras  agar  mencapai  efisiensi  pada masa  pandemic  (M.  S.  Rumetna,  2021). Tidak  adanya  persiapan  pengusaha  industri rumahan menghadapi situasi seperti ini dan minimnya  pengetahuan  mengenai  ilmu matematika  dalam  proses  perencanaan produksi  juga  menjadi  salah  satu  hal  yang mendorong penelitian ini dilakukan. Permodelan  yang  akan  diterapkan  bisa digunakan  sebagai  alternative  perencanaan agar  pengalokasian  bahan  dan  biaya  bisa menghasilakan  pendapatan  yang  optimum (A. Saryoko, 2016).
Penelitian  akan  dilaksanakan  di  dua tempat  produksi  keripik  singkong  rumahan di Kabupaten Lampung Timur yaitu Lestari Jaya  dan  Bekah  Jaya  Abadi.  Industri rumahan  tersebut  telah  beroperasi  puluhan tahun,  dari  awal  yang  hanya  memiliki  satu varian  yaitu  original  sampai  dengan sekarang  yang  sudah  memiliki  berbagai varian  rasa  yaitu  keripik  singkong  pedas manis,  keju,  balado  dan  original.  Dalam proses produksi industry ini masih menggunakan  cara  dan  peralatan  yang tradisional.  Singkong  yang  digunakan sebagai  bahan  pokok  diambildari  beberapa petani asli sekitar.
Penelitian  terdahulu  tentang  model fuzzy  goal  programming pada  masalah optimasi hasil produksi yang dilalukan oleh Jaka  Purnama,  2018,  Gita  Sari,  2018  yang menyatakan  bahwa  penerapan  model fuzzy goal  programming dapat  memperoleh
keuntungan yang optimal. Altien J. Rindengan,  Prapto  Tri  Supriyo  dan  Aziz Kustiyo (2013) menyebutkan bahwa permodelan  tujuan  dapat  diformulasikan dalam  model fuzzy  goal  programming dan kemudian  diselesaikan  menggunakan  linier programming untuk  perencanaan  suatu produksi  dalam  perusahaan  agar  mencapai target yang akan dicapai.
Penelitian  ini  akan  menggunakan model fuzzy  goal  programming untuk mengoptimalkan produksi keripik singkong rumahan  di  kabupaten  Lampung  Timur, dengan  tujuan  untuk  memberikan  alternatif pada  sistem  perencanaan  produksi  agar mencapai keuntungan yang maksimal.

## METODE PENELITIAN
Langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini adalah:
1. Menentukan variabel keputusan Variabel keputusan adalah beberapa jenis  variabel  yang  diproduksi  oleh industry  (J.  Purnama et  al,  20180 , seperti , , , … ,
2. Menentukan fungsi tujuan Fungsi  tujuan  yang  akan  dicari adalah  minimalisasi  bahan  baku, minimalisasi  biaya  tenaga  kerja  dan penguatan harga jual. Atau dimisalkan sebagai berikut:
= + + + ⋯ + .
3. Menentukan fungsi kendala Fungsi kendala berhubungan
denganbahan  baku  yang  dibutuhkan untuk  setiap  produk  yang  aka  di produksi  dan  juga  batasan  terhadap ketersediaan  bahan  baku  yang  ada (Suryanto, E. S. Nugroho, and R. A. K.  Putra,  2019).  Batasan  tersebut dapat dinyatakan dalam bentuk:
+ + + ⋯ + ≤ + + + ⋯ + ≤ + + ⋯ + + ⋯ + ≤ + + ⋯ + + ⋯ + ≤ ≥ 0 , = 1, … , =
1, … , 4. Membuat model linear programming Linear programming dibuat  sesuai dengan  fungsi  tujuan  dan  fungsi kendala yang telah dibuat.
5. Membentuk fungsi keanggotaan
fuzzy
Fungsi  keanggotaan fuzzy dibentuk setelah  mendapat  solusi  optimal pada  model linear programming . Solusi  optimal  yang  diperoleh setelah  perhitungan  akan  menjadi batas  maksimm  dan  minimum  pada fungsi keanggotaan fuzzy (F. Tampinongkol,  A.  Rindengan,  and L.  Latumakulita,  2015).  Fungsi keanggotaan  ini  dibentuk  dalam suatu  kurva  yang  menunjukan pemetaan  titik  input  data  kedalam derajat keanggotaannya yang berinterval  0  sampai  1  (M.  Rofiq, 2013).
1. Kenaikan himpunan dimulai dari domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan  0  bergerak  ke domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan  1(.  I.  Pulukadang, Y.  Langi,  and  A.  J.  Rindengan,
2018), dengan fungsi keanggotaan:
= 0; < − # − ; ≤ ≤ # 1; > # % Gambar 1 . Kenaikan himpunan
2. Penurunan himpunan dimulai dari domain  dengan  nilai  derajat keanggotaan yang tinggi ke rendah,  bisa  didefinisikan  oleh fungsi sebagai berikut:
= 1  ; < # − # − ; ≤ ≤ # 0 ; > # % Gambar 2 . Penurunan himpunan 6. Membuat model fuzzy goal programming
Model fuzzy  goal  programming dapat didefinisikan dalam bentuk:
Max ' dengan kendala:
( ) ≥ ' * ≤ #, ≥ 0
Dimana ( ) adalah fungsi keanggotaan fuzzy dari  tiap  fungsi tujuan. A merupakan matriks koefisien  dari  variabel  keputusan  .
B  merupakan  stok  maksimum  dari ketersediaan  bahan  baku.  Semakin besar  nilai ' diperoleh  maka  solusi yang  dihasilkan  mendekati  optimal (N.  T.  Ashar  and  K.  Novianingsih, 2021)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Produksi keripik singkong Lestari Jaya Simulasi  data  yang  digunakan  untuk perhitungan  dengan  model fuzzy  goal programming adalah sebagai berikut:
Tabel 1 . Data produksi dan harga jual dalam satu bulan kasus (1)
Tabel 2 . Data produksi industry rumahan keripik singkong Lestari Jaya setiap kemasan kasus (1) Jenis  Harga Jual Biaya Pekerja Biaya Bahan Biaya Lain Total Biaya Produksi ; 1 20.000  5.600 7.880 4.800  18.280 ; 1 20.000  5.600 7.880 4.800  18.280 ; 1 20.000  5.600 7.880 4.800  18.280 + ; 1 20.000  5.600 7.560 4.800  17.960 Industri menyaratkan produksi minimum  untuk  produk  yaitu:  membuat 1200 bungkus keripik singkong pedas, 1200 keripik  singkong  balado,  1200  keripik singkong  keju  dan  1200  keripik  singkong original. Pendapatan minimum yang dinginkan pengambil keputusan
berdasarkan  syarat  produksi  minimum adalah sebesar Rp. 96.000.000.
Jenis Harga jual Biaya  tenaga kerja Biaya  bahan baku Biaya operasional Total biaya produksi ; 1250 20.000 7.000.000 9.850.000 6.000.000 22.850.000 : 1250 20.000 7.000.000 9.850.000 6.000.000 22.850.000 ; 1250 20.000 7.000.000 9.850.000 6.000.000 22.850.000 + ; 1250 20.000 7.000.000 9.450.000 6.000.000 22.450.000 Jumlah 28.000.000 39.000.000 24.000.000 91.000.000

## Perumusan fungsi dari data produksi
Fungsi tujuan dapat ditulis sebagai berikut:
/ 0 = 20000 + 20000 + 20000 + 20000 +
/ 1 = 18280 + 18280 + 18280 + 17960 +
Fungsi  kendala  dari  pengoptimalan  hasil produksi adalah:
Tenaga Kerja:
5600 + 5600 +
5600 + 5600 + ≤ 28000000 Bahan Baku: 7880 + 7880 + 7880 +
7880 + ≤ 3900000 Biaya
lainnya: 4880 + 4880 +
4880 + 4880 + ≤ 24000000
Keripik singkong pedas:
≥ 1200 Keripik singkong balado: ≥ 1200
Keripik singkong keju: ≥ 1200 Keripik singkog original: + ≥ 1200
Model Linear Programming
Linear programming merupakan bagian dari matematika  yang  sering  dipakai  dalam kegiatan
sehari-hari, Keuntungan maksimum  dan  biaya  minimal  dapat ditentukan  dengan  inear  programming berdasarkan  pada  fungsi  kendala  dan batasan (A. Sessu, 2014).
Memaksimumkan pendapatan
/  0 = 20 + 20 + 20 + 20 +
5,600 + 5,600 + 5,600 + 5,600 +
≤ 28000 7,880 + 7,880 + 7,880 + 7,560 + ≤ 39000
4,800 + 4,800 + 4,800 + 4,800 +
≤ 24000 ≥ 1200 ≥ 1200
≥ 1200
+ ≥ 1200

## Meninimumkan biaya produksi
/  1
= 18,280 + 18,280 + 18,280 + 17,960 + 5,600 + 5,600 + 5,600 + 5,600 + ≤ 28000 7,880 + 7,880 + 7,880 + 7,560 + ≤ 39000 4,800 + 4,800 + 4,800 + 4,800 + ≤ 24000 ≥ 1200 ≥ 1200 ≥ 1200
+ ≥ 1200
Hasil  perhitungan linear programming dengan  menggunakan  fungsi  tujuan  dan fungsi  kendala  di  atas  yang  dijalanka dengan aplikasi Lingo 18.0 adalah:
Gambar 3 . Output Lingo pendapatan maksimal kasus (1)
Pendapatan maksimal 0 ∗ = 100.000.000 dengan  produksi  keripik  singkong  pedas =1200, keripik singkong balado =1200, keripik singkong keju
=1200,  dan  keripiksingkong  original
+ =1400.
Gambar 4 . Output Lingo biaya produksi kasus(1) Biaya produksi minimal 1 ∗ = 87.360.000 dengan produksi keripik singkong pedas =1200, keripik singkong balado =1200, keripik singkong keju =1200, dan keripiksingkong original + =1200.
Fungsi Keanggotaan Fuzzy Fungsi  keanggotaan fuzzy untuk  tujuan maksimum yakni:
μ ; < = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 1;                   Z x ≥ Z ∗ Z x − Z Z ∗ − Z ;           Z ≥ Z x ≤ Z ∗

## 0;           Z x ≤ Z
Fungsi  keanggotaan fuzzy untuk  tujuan minimum yakni:
μ C < = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 1;             H x ≤ H ∗ H − H x H − H ∗ ;      H ∗ ≤ H x ≤ H 0;            H x ≥ H
Keterangan: z ∗ = solusi pendapatan optimum dari linear programming Z =  pendapatan  terendah  yang  diinginkan pengambil keputusan
H ∗ =  solusi  minimum  biaya  produksi  dari linear programming
H =  biaya  produksi  terbesar  yang diinginkan pengambil keputusan Fuzzy goal programming Pendapatan  terendah  yang  diinginkan pengambil keputusan 0̅ = 96.000.000
Solusi  pendapatan  optimum  dari linear
programming 0 ∗ = 100.000.000
Baiaya  produksi  terbesar  yang  diinginkan pengambilan keputusan H = 91.000.000 Solusi  minimum  biaya  produksi liniear programming H ∗ = 87.360.000
Z x − Z ∗ − ZG λ ≥ ZG
H x + HI − H ∗ λ ≤ HI Model fuzzy goal programming
Max λ Kendala 20000x + 20000x + 20000x
+ 20000x + − 4.000.000λ ≥ 96.000.000 18280x + 18280x + 18280x + 17960x + + 3.640.000λ ≤ 91.000.000 5600x + 5600x + 5600x + 5600x + ≤ 28000000
7880x + 7880x + 7880x + 7560x +
≤ 39000000 4800x + 4800x + 4800x + 4800x + ≤ 24000000 x ≥ 1200 x ≥ 1200 x ≥ 1200 x + ≥ 1200
Setelah diinputkan ke dalam aplikasi Lingo 18.0 maka diperoleh hasil:
Gambar 5. Output Lingo model fuzzy goal programming kasus (1)
λ = 0,5033186
x = 1200 x = 1200 x = 1200 x + = 1300,664
Nilai reduced cost menggambarkan besarnya penambahan dan beberapa pengurangan yang harus dilakukan terhadap koefisien  fungsi  tujuan  agar  variabel keputusan  masuk  ke  dalam  solusi  optimal (M. N. Dudi Septiadi, 2020). (N. Br Karo , 2016)  Nilai  slack  atau  surplus  merupakan nilai sisa atau nilai kekurangan dari sebuah fungsi batasan (N. P. Krisnadewi and P. Y. Setiawan,  2018).  Nilai slack (Jika  kendala ≤ )  menunjukan  besarnya  suber  daya  yang tersisa  atau  tidak  terpakai,  sementara surplus  (jika  kendala ≥ )  menunjukan kelebihan  penggunaan  sumber  daya  (S.  A. Kurniati and Darus, 2018).

## Hasil Numerik dan diskusi
Pendapatan optimum yang diperoleh dari  perhitungan  dengan  model fuzzy  goal programming adalah  Rp.  96.000.065,6  dan terdapat kelebihan sumber daya sebesar Rp. 65,5.  Biaya  produsi  minimum  yang diperoleh  adalah  sebesar  Rp.  89.167.925,4 serta  terdapat  sumber  daya  yang  tidak terpakai  sebesar  Rp  1.832.074,6.  Sehingga keuntungan  yang  diperoleh  adalah  Rp 6.832.140,2. Dari hasil data tersebut terlihat bahwa  pendapatan  optimum  ternyata  tidak jauh  berbeda  dengan  pendapatan  terendah yang  diinginkan  keputusan.  Namun  biaya produksi minimum sangat signifikan perbedaanya  dengan  selisih    sebesar  Rp 1.832.074,6.
Hasil perhitungan dengan
permodelan fuzzy  goal  programming akan mendapatkan  hasil  yang  optimum  apabila memproduksi keripik singkong pedas manis sebesar  1200  kemasan,  kripik  singkong balado  sebanyak  1200,  keripik  singkong keju sebanyak 1200 kemasan, dan penambahan  produksi  pada  variabel x + yaitu  keripik  singkong  original  sebesar 1301  agar  pendapatan  optimum  dan  biaya operasional minimum. Sehingga perbandingan  keuntungan  juga  terlihat jelas.  Jika  menggunakan  permodelam fuzzy goal programming memperoleh keuntungan sebesar  Rp  6.832.140,2,  sedangkan  jika menggunakan  permodelan  awal  hanya memperoleh keuntungan sebesar Rp. 4000.000.

## Produksi keripik sigkong Berkah Jaya Abadi
Simulasi  data  yang  digunakan  untuk perhitungan  dengan  model fuzzy  goal programming adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Data produksi dan harga jual dalam satu bulan kasus (2) Jenis Harga Jual per kemasan Biaya tenaga kerja Biaya bahan baku Biaya lain Total biaya produksi ; 400 20.000 2.250.000 3.200.000 2.000.000 7.450.000 ; 400 20.000 2.250.000 3.200.000 2.000.000 7.450.000 ; 400 20.000 2.250.000 3.200.000 2.000.000 7.450.000 + ; 400 20.000 2.250.000 3.000.000 2.000.000 7.250.000 Jumlah 9.000.000 12.600.000 8.000.000 29.600.000
Tabel 4. Data produksi industri rumahan keripik singkong setiap kemasan kasus (2) Jeni s Harga Jual per kemas an Biay a tena ga kerja Biay a baha n bak u Bia ya lain Total biaya produk si ; 1 20.000  5.62 5 8.00 0 5.00 0 18.625 ; 1 20.000  5.62 5 8.00 0 5.00 0 18.625 ; 1 20.000  5.62 5 8.00 0 5.00 0 18.625
+ ; 1 20.000  5.62 5 7.50 0 5.00 0 18.125
Perusahaan menyaratkan produksi minimum untuk setiap produk yaitu 380 bungkus keripik singkong pedas, 380 keripik singkong balado, 380 bungkus keripik singkong keju dan 380 keripik singkong original.

## Perumusan fungsi dari data produksi
Fungsi tujuan dapat ditulis sebagai berikut:
/ 0
= 20000 + 20000 + 20000 + 20000 + / 1 = 18625 + 18625
+ 18625 + 18125 +
Fungsi  kendala  dari  pengoptimalan  hasil produksi adalah:
Tenaga Kerja:
5625 + 5625 + 5625 + 5625 + ≤ 9000000 Bahan Baku: 8000 + 8000 + 8000 + 7500 + ≤ 12600000
Biaya lainnya:
5000 + 5000 + 5000 + 5000 + ≤ 8000000
Keripik singkong pedas:
≥ 380
Keripik singkong balado: ≥ 380
Keripik singkong keju:
≥ 380
Keripik singkog original: + ≥ 380
Model Linear Programming Memaksimumkan pendapatan /  0 = 20 + 20 + 20 + 20 + 5625 + 5625 + 5625 + 5625 +
≤ 9000 8000 + 8000 + 8000 + 7500 + ≤ 12600 5000 + 5000 + 5000 + 5000 + ≤ 8000 ≥ 380
≥ 380 ≥ 380
+ ≥ 380
Meninimumkan biaya produksi
/ 1 = 18,625 + 18,625 + 18,625 + 18,125 + 5625 + 5625 + 5625 + 5625 +
≤ 9000 8000 + 8000 + 8000 + 7500 + ≤ 12600
5000 + 5000 + 5000 + 5000 + ≤ 8000 ≥ 380
≥ 380 ≥ 380
+ ≥ 380
Hasil  perhitungan linear programming dengan  menggunakan  fungsi  tujuan  dan fungsi  kendala  di  atas  yang  dijalanka
dengan aplikasi Lingo 18.0 adalah:
Gambar 6. Output Lingo pendapatan maksimal kasus (2)
Pendapatan  maksimal 0 ∗ = 32.000.000 dengan  produksi  keripik  singkong  pedas =380, keripik singkong balado =380, keripik singkong keju =380,
dan keripiksingkong original + =460.
Gambar 7. Output Lingo biaya produksi
kasus (2) Biaya produksi minimal 1 ∗ = 28.120.000 dengan produksi keripik singkong pedas =360, keripik singkong balado =  360,  keripik  singkong  keju
=  360,  dan  keripik  singkong  original
+ = 360.

## Fuzzy goal programming
Pendapatan  terkecil  diinginkan  pengambil
keputusan 0̅ = 31.500.000
Solusi  pendapatan  optimum  dari linear programming (Z*) = 32.000.000
Biaya  produksi  terbesar  yang  diinginkan pengambil keputusan 1I = 29.600.000
Solusi minimum biaya produksi dari linear programming (H*) = 28.120.000 0 − 0 ∗ − 0̅ ' ≥ 0̅ 1 + 1I − 1 ∗ ' ≤ 1I
Model fuzzy goal programming
Max ' Kendala 20000 + 20000 + 20000 + 20000 + − 500.000' ≥ 30.400.000 18.625 + 18.625 + 18.625 + 18.125 + +  1.480.000' ≤ 29.600.000 5625 + 5625 + 5625 + 5625 + ≤ 9000000 8000 + 8000 + 8000 + 7500 + ≤ 12600000 5000 + 5000 + 5000 + 5000 + ≤ 8000000 ≥ 380
≥ 380 ≥ 380
+ ≥ 380
Hasil yang dipeoleh dari perhitungan model fuzzy  goal  programming dengan  aplikasi Lingo 18.0 adalah:
programming kasus (2)
' = 0.2499192 =  380 = 380 = 380 + = 441,248

## Hasil Numerik dan Diskusi
Nilai  pendapatan  optimum  yang dihasilkan  berdasarkan  perhitungan  dengan model fuzzy  goal  programming adalah sebesar Rp. 31.500.000,4 dengan kelebihan sumber  daya  sebesar  Rp.  0,4.  Biaya produksi minimum yang diperoleh mencapai  Rp.  29.600.000,4  yang  artinya lebih  banyak  sebesar  Rp.0,4  dari  biaya produksi terbesar yang diinginkan
pengambil keputusan.
Sehingga menghasilkan  keuntungan  sebesar  Rp. 1.900.000.
Biaya  produksi  tidak  bisa  lebih minimum  lagi  bisa  disebabkan  oleh beberapa faktor.
Salah satunya
pengalokasian  bahan  baku  dengan  jumlah yang  pas,  sehinggan  tidak  memungkinkan untuk lebih meminimumkan biaya produksi.  Selanjutnya  jelas  terlihat  bahwa variabel + yaitu  keripik  singkong  original mengalami penambahan produksi sebanyak 441  kemasan,  hal  ini  memicu  terjadinya optimasi  pendapatan  sebesar  Rp.  0,4.  Jika dibandingkan  dengan  keuntungan  dari permodelan  awal  maka  tidak  terdapat tambahan  keuntungan.  Hal  ini  bisa  terjadi, salah  satunya  akibat  dari  pasokan  bahan baku  dan  pengalokasian  dana  untuk  biaya operasional  dan  biaya  lainnya  telah  tepat dan  tidak  bisa  di  atur  ulang  untuk ditempatkan ke yang lainnya.

## KESIMPULAN
Artikel jurnal ini menampilkan
penggunakan  alternative  bagi  perusahan atau industri kecil, menengah dan memungkinnkan  juga  untuk  industri  yang besar  untuk  mengoptimalakan  perencanaa produksi  agar  mendapat  keuntungan  yang optimal.  Permodelan  untuk  pengoptimalan dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  model fuzzy  goal  programming.  Hasil  penelitian ini menunjukan bahawa permodelan dengan fuzzy goal programming lebih cocok dalam penyelesaian  masalah  perencanaan  dan pengoptimalan  pendapatan.  Solusi  yang diperoleh merupakan solusi yang layak dan mengacu  pada  target  awal  yang  sudah ditetapkan, tidak ada penyimpangan terhadapa  batas  ketersediaan  bahan  baku. Penelitian  ini  apat  dijadikan  acuan  dan dikembangkan  untuk  penelitian  selanjutnya agar  menggunakan  permodelan  yang  lebih cepat  dan  akurat  dalam  penyelesaian  dan dapat  diaplikasikan  ke  dalam  kehidupan sehari-hari

## DAFTAR PUSTAKA
A.  Saryoko,  “Metode  Simpleks  dalam
Optimasi  Hasil  Produksi,” J. Informatics Educ. Prof. , vol. 1, no.
1, pp. 27–36, 2016.
A.  Sessu, Pengantar  Matematika  Ekonomi . Jakarta: PT. Bumi Aksara, 2014.
A.  Rindengan,  P.  Tri  Supriyo,  and  A. Kustiyo,  “Model  Fuzzy  Goal Programming  Yang  Diselesaikan Dengan Linear Programming Pada
Perencanaan Produksi,”
d’CARTESIAN , vol. 2, no. 2, p. 26,
2013.
F.  Tampinongkol,  A.  Rindengan,  and  L. Latumakulita, “Aplikasi Fuzzy Goal  Programming  (Studi  Kasus: UD. Sinar Sakti Manado),” d’CARTESIAN ,  vol.  4,  no.  2,  p. 129, 2015.

## G.  Sari,  “Optimasi  Perencanaan  Produksi
Kopi  Bubuk  Dengan  Metode  Goal Programming  Berbasis  QM  For Windows  (Studi  Kasus  Industri Rumahan  Kopi  Bubuk  SR  Asli Lampung  Di  Waydadi  Kecamatan Sukarame ),” UIN RADEN INTAN , pp. 12–30, 2018.
J. Purnama et al. , “Optimalisasi Keuntungan Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Goal,” pp. 7–8, 2018. J.  Purnama  and  S.  Sajiyo,  “Pengembangan Model  Fuzzy  Goal  Programming
Untuk  Mengoptimalkan  Produksi Pada Ukm Furniture,” J. Simantec ,
vol. 9, no. 1, pp. 6–14, 2020.
M.  N.  Dudi  Septiadi,  “Optimasi  Produksi Usaha Tani Sebagai Upaya Peningkatan Pendapatan,” J. Agrifo , vol. 5, no. 2, 2020. M.  S.  Rumetna,  T.  N.  Lina,  and  J.  E. Lopulalan, “A knowledge
management  system  conceptual model  for  the  sorong  COVID-19
task force,” Int. J. Informatics Vis. , vol. 4, no. 4, pp. 195–200, 2020. M. S. Rumetna, “Optimasi Jumlah Produksi
Roti Menggunakan Program
Linear  Dan  Software  Pom-Qm,”
Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 9, no. 1, pp. 42–49, 2021.
M.  Taufiq,  A.  Affandy,  and  A.  Marjuni,
“Fuzzy  Goal  Programming  Untuk Pembobotan  Analytical  Hierarchy Process  Pada  Penentuan  Penerima
Bantuan  Siswa  Miskin,” Cyberku J. , vol. 13, no. 2, pp. 5–5, 2017.
M. Rofiq, “Perancangan Manajemen Bandwidth  Internet  Menggunakan
Metode  Fuzzy  Sugeno,” J.  Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 7, no. 1, pp.
1–15, 2013.
M.  I.  Pulukadang,  Y.  Langi,  and  A.  J. Rindengan,
“Optimasi Perencanaan  Produksi  Pada  CV. Meubel  Karya  Nyata  Gorontalo Menggunakan Model Program Linear  Fuzzy,” d’CARTESIAN ,
vol. 7, no. 2, p. 78, 2018.
N.  T.  Ashar  and  K.  Novianingsih,
“Penyelesaian Masalah Perencanaan Produksi Dengan Pendekatan Fuzzy Goal Programming  (  Studi  Kasus : Perusahaan Kaos Kaki di Kabupaten  Majalengka  )  Solution Of  Production  Planning  Problems Using The Fuzzy Goal Programming  Approach,”  pp.  62– 74, 2021. N.  Br  Karo,  “Analisis  Optimasi  Distribusi
Beras  Bulog  di  Provinsi  Jawa Barat,” Mix J. Ilm. Manaj. , vol. VI, no. 1, pp. 28–44, 2016.
N.  P.  Krisnadewi  and  P.  Y.  Setiawan,
“Optimalisasi Produksi pada Usaha  Kecil  Kripik  Terry  di  Desa Nyanglan Kaja, Kecamatan Tembuku,  Kabupaten  Bangli,” E-
Jurnal  Manaj.  Unud ,  vol.  7,  no.
11, pp. 6011 – 6040, 2018.
S.  A.  Kurniati  and  Darus,  “Optimalisasi penggunaan input usahatani bawang  merah  di  Desa  Sungai Geringging  Kecamatan  Kampar Kiri  Kabupaten  Kampar  Propinsi Riau,” J. Din. Pertan. , vol. 34, no.
3, pp. 211–218, 2018.
R. Jannah A.M, Arnellis, and R. Sriningsih, “Optimasi  Hasil  Produksi  Tahu dan Tempe dengan Metode Branch and  Bound  dan  Metode  Cutting Plane,” UNP  J.  Math. ,  vol.  1,  no. 1, pp. 42–47, 2018.
Suryanto,  E.  S.  Nugroho,  and  R.  A.  K.
Putra, “Analisis optimasi keuntungan dalam produksi keripik  daun  singkong  dengan linier programming melalui metode  simpleks,” J.  Manaj. ,  vol. 11, no. 2, pp. 226–236, 2019.
T.  Pradiani,  “Pengaruh  Sistem  Pemasaran
Digital Marketing Terhadap
Peningkatan  Volume  Penjualan Hasil  Industri  Rumahan,” J.  Ilm. Bisnis dan Ekon.