Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 10. No. 1  April 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal  227 - 231

## OPTIMASI FORMULA PAKAN SAPI PERAH DENGAN LINIER PROGRAMMING UNTUK MINIMASI BIAYA BAHAN BAKU DI KOPERASI XYZ JAWA TENGAH
Oleh : Sazli Tutur Risyahadi
Departemen Ilmu Nutrisi dan Teknologi Pakan IPB University Email : sazlitutur@apps.ipb.ac.id
Hanifah Afrilia
Departemen Ilmu Nutrisi dan Teknologi Pakan IPB University Email : 190401hanifahafrilia@apps.ipb.ac.id
Suhendi Irawan Program Studi Manajemen Industri Sekolah Vokasi IPB University Email : suhendiirawan1@apps.ipb.ac.id Article Info Abstract Article History : Received  10 April - 2022 Accepted  24 April - 2022 Available Online 30 April - 2022 Formulation dairy feed of XYZ cooperative is still trial and error process and it can influence high material cost and unable to meet standard  quality.  This  research  has  conducted  to  optimize  the formula  with  Linear  Programming  so  cooperative  able  to  gain minimum  material  cost  and  achieves  the  standard  requirements. The  steps  of  formulation  are  identification minimal objective  and determine  the  constraints  functions  to  represent  standard  dairy nutrient including dry mater requirement (BK), crude protein (PK), Crude  Fat  (LK),  Total  Digestible  nutrient  (TDN),  Calsium  and Pospor. Optimization was calculated by using linear programming approach.  Software  used  was  solver  contained  in  MS  Excel. Optimization  result  show  that  The  most  feasible  feed  formulation used for product SP132 30% of bran, 31.7 of cassva pile., 13.7% of  palm  kernel  meal,  6.02%  of  Hi  Pro,  8.32%  peanut  shell  ,  7% molasess and 3% Slaz and for SP134 20% of bran, 37% of cassva pile., 2% Golden pro, 10% of Hi Pro, 7% coffee shell, 6% Peanut Shell,  15%  molasess  and  3%  Slaz.  This  optimization  can  also reduce cost for SP 132  from 2500 rupiah to 1948 rupiah and for SP134  from  2800  rupiah  to  2682  rupiah.  Based  on  optimization result, there  were cost reduction and improvement of dairy cattle ration quality .
Keyword :
Dairy  Cattle  Formulation,
Linear programming,
Optimization

## 1. PENDAHULUAN
Pakan  memegang  peranan  penting  dalam usaha atau produksi peternakan yaitu meliputi 60-70 % dari total biaya produksi. Pakan dari sudut nutrisi merupakan salah satu unsur yang sangat  penting  untuk  menunjang  kebutuhan
hidup pokok, pertumbuhan, produksi,
reproduksi, dan kesehatan ternak.
Penyusunan  formulasi  ransum  merupakan tahapan  awal  sebelum  melakukan  proses produksi.    Penyusunan  formulasi  pakan bertujuan  untuk  memperoleh  kebutuhan
nutrient pakan dan kualitas pakan yang setingi- tingginya dengan harga diinginkan.
Koperasi  XYZ  memilki  unit  bisnis  industri pakan skala kecil yang memproduksi konsentrat  sapi  perah.  Penyusunan  formulasi pakan  menggunakan  metode  trial  and  error atau  metode  coba-coba  merupakan  metode paling sederhana dalam penyusunan formulasi pakan, dengan menghitung beberapa kombinasi  pencampuran  bahan  pakan  secara manual, dan  harus memerlukan beberapa  kali percobaan dalam menyusun pakan agar sesuai dengan  komposisi  nutrient  pakan  yang diinginkan (Hidayat 2016). Namun
kelemahannya  adalah  lama  dan  belum  tentu menghasilkan  formula  yang  sesuai  dengan kehendak  (Hernaman  et  al.  2018).    Acuan standar minimal kandungan nutrisi didasarkan pada  Standar  Nasional  Indonesia  (SNI)  dan standar  yang  ditetapkan  Koperasi  XYZ sebagai  bagian  untuk  memenuhi  keinginan konsumen.  Pada  Koperasi  XYZ  akan  ada perubahan  formulasi  tiap  3  bulan  sekali  jika ada  kenaikkan  harga  di  bahan  baku  yang ekstrim.  Jika  terjadi  kelangkaan  bahan  baku maka bahan baku tersebut akan diganti dengan bahan baku yang kandungan nutrisinya hampir sama,
Penggunaan Linear Programming (LP) dalam formulasi  pakan  merupakan  salah  satu  solusi dalam  menyusun  ransum  yang  mengandung nutrisi  memadai  bagi  ternak  dengan  biaya murah  (Saxena  et  al  2014),.  LP  yaitu  metode matematik  yang  mampu  mengalokasikan sumber daya untuk memaksimumkan keuntungan  atau  meminimumkan  biaya.  LP telah  digunakan  untuk  formulasi  pakan  biaya bahan  baku  rendah  namun  syarat  nutrisi terpenuhi  (Sophia  et  al.,  2020),  (Hadi  et  al, 2019). Namun penelitian tersebut tidak khusus membahasnya pada koperasi peternak. Tujuan  penelitian  ini  yaitu  menggunakan Linear  Programming  untuk  minimasi  biaya sekaligus  memenuhi  nutrisi  yang  dibutuhkan sapi  perah  serta  membandingkannya  dengan metode  coba-coba  yang  dilakukan  oleh koperasi saat ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Kegiatan  reformulasi  pakan  dilaksanakan  di pabrik pakan Koperasi XYZ Kabupaten Klaten Jawa  Tengah.  Metode  yang  dipilih  adalah Focus  Group  Discussion  dan  wawancara mendalam dengan staf ahli yang berkoordinasi dengan  subbagian  marketing,  pengadaan, produksi, dan pergudangan pada bulan Januari 2022.    dengan  melakukan  identifikasi  target nutrisi yang dijanjikan ke customer, jenis-jenis bahan  baku  yang  digunakan,  kandungan nutrisi  setiap  jenis  bahan  baku,  serta  harga setiap  bahan  baku.  Untuk  kandungan  nutrisi diperoleh  dari  referensi.  Sedangkan  harga bahan pakan diperoleh dengan cara mewawancarai lebih mendalam kepada bagian pengadaan.
Melalui  linear  programing  model,  formulasi ransum dapat dilakukan secara simultan untuk memformulasi  sejumlah  bahan  pakan  dengan sejumlah  kendala  minimal  atau  maksimal nutrisi  yang  dibutuhkan  dengan  tujuan minimasi  biaya  total  bahan  baku  pakan (Herdian,  2007).  Nabasirye  et  al.  (2011) merumuskan tentang optimasi pakan termurah adalah sebagai berikut:
𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝑐𝑜𝑠𝑡
𝑍 = ∑ 𝐶 𝑗 𝑋 𝑗 𝑛 𝑗=1
𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠
∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑋 𝑗 ≤ (≥, =)𝑏 𝑖 𝑛 𝑗=1 ∑ 𝑋 𝑗 = 𝑞 𝑛
𝑗=1 Cj = biaya bahan pakan j xj = jumlah bahan pakan j aij = kandungan nutrient dalam bahan pakan j bi = jumlah yang diberikan nutrient i dalam ransum q = bobot pakan
Setelah  tujuan  dan  batasan  dirumuskan, optimasi  dapat  dijalankan  dengan  pendekatan linear  programing.  Hasil  optimasi  dapat dibandingkan  dengan  kondisi  aktual  koperasi XYZ  sehingga      mengetahu  seberapa  besar
penurunan biaya yang diperoleh dan bagaimana perbandingan kualitas nutrisi hasil optimasi dengan sebelumnya. Optimasi menggunakan  sotfware  solver  yang  terdapat dalam MS Excel

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Produk Pakan Koperasi XYZ
Pakan yang di reformulasikan yaitu pakan sapi perah  bulan  Januari  2022  dengan  dua  jenis kualitas  berkode  produksi  SP132  sebagai
kualitas  standar  dan  SP134  sebagai  kualitas super. Dengan harga pakan per kg  yaitu 2500 rupiah  untuk  SP132  dan  3000  rupiah  untuk SP134. pakan-pakan tersebut
Tabel  1  menunjukkan  kandungan  nutrisi berbagai  bahan  baik  makro  nutrient  maupun mikronutrien.  Kandungan  tersebut  dapat berubah  disesuaikan  dengan  ketersediaan  dan harga  bahan  pun  dapat  berubah-ubah. Optimasi  formulasi  secara  periodic  menjadi penting  untuk  menjamin  nutrisi  tercapai dengan  biaya  paling  rendah.  Data  diperoleh pada bulan Januari 2022 dengan 11 jenis bahan pakan dan 8 jenis nutrisi yang diperlukan sapi perah  sebagai  batasan  yang  harus  dipenuhi oleh formulator.
Fungsi tujuan Minimasi Biaya untuk kedua jenis bahan pakan Z=3600X 1 +1615X 2 +1900X 3 +4500X 4 +2225X
5 +2715X 6 +725X 7 +1000X 8 +1325X 9 +2700X 10
+3800X 1 Fungsi Pembatas untuk produk SP132
Bahan Kering 0.87X 1 +0.902X 2 +0.798X 3 + 00 X 4 +0.909X 5 + 00 X 6 +0.70X 7 +0.916X 8 +0.88X 9 +0.824X 10 + 00 X 1 1 ≥ 0.86
Abu 0.056X 1 +0.0587X 2 +0.024X 3 +0.678X 4 +0.046 X 5 +0.35X 6 +0.1128X 7 +0.052X 8 +0.0914X 9 +0. 11X 10 + 0.35 X 11 ≥0.13 Protein Kasar (PK) 0.173X 1 +0.1645X 2 +0.018X 3 +0.1988X 4 +0.18 7X 5 + 0.65 X 6 +0.094X 7 +0.07X 8 +0.0804X 9 +0.0 394X 10 + 00 X 11 ≥0.12
Lemak Kasar (LK)
0.039X 1 +0.144X 2 +0.0032X 3 + 00 X 4 +0.028X 5 + 00 X 6 +0.197X 7 +0.02X 8 +0.0244X 9 +0.003X 10 + 00 X 11 ≥0.05
Serat Kasar (SK)
0.104X 1 +0.163X 2 +0.089X 3 +00X 4 +0.2020X 5 + 00X 6 +0.1817X 7 +0.659X 8 +0.116X 9 +0.04X 10 + 00X 11 ≥0.16 TDN 0.692X 1 +0.679X 2 +0.783X 3 +00X 4 +0.79X 5 +00 X 6 +0.506X 7 +0.48X 8 +0.516X 9 +0.707X 10 +00 X 11 ≥0.65 Calsium
0.00014X 1 +0.00007X 2 +0.0002X 3 +00X 4 +0.00 027X 5 +00X 6 +0.00068X 7 +0.00024X 8 +0.0002
6X 9 +0.0008X 10 +0.38X 11 =0.01 Pospor
0.011X 1 +0.0138X 2 +0.0001X 3 +00X 4 +0.00066 X 5 +00X 6 +0.0002X 7 +0.00007X 8 +0.00016X 9 + 0.00014X 10 +0.27X 11 =0.006
X 1 +X 2 +X 3 +X 4 +X 5 +X 6 +X 7 +X 8 +X 9 +X 10 +X 11 = 1
Fungsi Pembatas untuk produk SP134 Bahan Kering 0.87X 1 +0.902X 2 +0.798X 3 + 00 X 4 +0.909X 5 + 00 X 6 +0.70X 7 +0.916X 8 +0.88X 9 +0.824X 10 + 00 X 1 1 ≥ 0.86 Abu Notasi Bahan Pakan Harga BK Abu PK LK SK TDN Ca P X 1 Brand pollar 3,600 87 5.6 17.3 3.9 10.4 69.2 0.14 1.11 X 2 Katul halus 1,615 90.2 5.87 16.45 14.4 16.3 67.9 0.07 1.38 X 3 Onggok 1,900 79.80 2.40 1.87 0.32 8.90 78.30 0.200 0.100 X 4 Golden pro 4,500 0 67.84 19.88 0 0 0 0 0 X 5 Bungkil sawit 2,225 90.90 4.60 18.70 2.80 20.20 79.00 0.270 0.660 X 6 Hi pro 2,715 0 35.0 65.0 0 0 0 0 0 X 7 Kulit kopi 725 70.00 11.28 9.94 1.97 18.17 50.60 0.680 0.200 X 8 Kulit kacang 1,000 91.6 5.2 7 2 65.9 48 0.24 0.07 X 9 Tumpi jagung 1,325 88 9.14 8.04 2.44 11.7 51.16 0.26 0.16 X 10 Tetes 2,710 82.4 11.0 3.94 0.30 0.4 70.7 0.882 0.141 X 11 Slaz 3,800 0 35 0 0 0 0 38.0 27.0
0.056X
1 +0.0587X 2 +0.024X 3 +0.678X 4 +0.046
X 5 +0.35X 6 +0.1128X 7 +0.052X 8 +0.0914X 9 +0. 11X 10 + 00 X 11 ≥0.12 Protein Kasar (PK) 0.173X 1 +0.1645X 2 +0.018X 3 +0.1988X 4 +0.18 7X 5 + 0.65 X 6 +0.094X 7 +0.07X 8 +0.0804X 9 +0.0 394X 10 + 00 X 11 ≥0.16 Lemak Kasar (LK) 0.039X 1 +0.144X 2 +0.0032X 3 + 00 X 4 +0.028X 5 + 00 X 6 +0.197X 7 +0.02X 8 +0.0244X 9 +0.003X 10 +
00 X 11 ≥0.04
Serat Kasar (SK)
0.104X 1 +0.163X 2 +0.089X 3 +00X 4 +0.2020X 5 +
00X 6 +0.1817X 7 +0.659X 8 +0.116X 9 +0.04X 10 +
00X 11 ≥0.14 TDN
0.692X 1 +0.679X 2 +0.783X 3 +00X 4 +0.79X 5 +00 X 6 +0.506X 7 +0.48X 8 +0.516X 9 +0.707X 10 +00
X 11 ≥0.7
Calsium 0.00014X 1 +0.00007X 2 +0.0002X 3 +00X 4 +0.00 027X 5 +00X 6 +0.00068X 7 +0.00024X 8 +0.0002
6X 9 +0.0008X 10 + 0.38X 11 =0.01 Pospor 0.011X 1 +0.0138X 2 +0.0001X 3 +00X 4 +0.00066 X 5 +00X 6 +0.0002X 7 +0.00007X 8 +0.00016X 9 + 0.00014X 10 +0.27X 11 =0.006 X 1 +X 2 +X 3 +X 4 +X 5 +X 6 +X 7 +X 8 +X 9 +X 10 +X 11 =
1
Tabel. 2 Perbandingan Nutrien Formulasi Pakan Hasil
Nutrient pakan SP132 Nutrient pakan SP134 Formula Saat ini (%) Formula Optimasi LP (%) Formula Saat ini (%) Formula Optimasi LP (%) BK 86 78 86 83 PK 13 13 16 16 LK 5 5 4 4 SK 16 16 14 14 TD N 65 65 70 70 Ca 1 1 1 1 P 0,6 1 0,6 1 Abu 13 8 12 9
Hasil perbandingan nutrient menunjukkan ada perbedaan antara formula yang sudah ada saat ini  dengan  formula  hasil  optimasi  linear programming, namun perbedaan tersebut tidak terlalu  berbeda  sepanjang  masih  memenuhi
kriteria  dalam  label  produk  terutama  Protein Kasar  (PK),  Lemak  Kasar  (LK),  Serat  Kasar (SK)  dan  Total  Digestible  Nutrient  (TDN) (Tabel 2).

## Tabel 3. Perbandingan komposisi bahan hasil optimasi
Bahan Formula SP132 (%) Bahan Formula SP134 (%) Brand pollar 0 0 Katul halus 30 20 Onggok 31.74 37 Golden pro 0 2 Bungkil sawit 13.7 0 Hi pro 6.02 10 Kulit kopi 0 7 Kulit kacang 8.32 6 Tumpi jagung 0 0 Tetes 7 15 Slaz 3 3 Tabel 4. Perbandingan biaya bahan Biaya bahan pakan SP132 Biaya bahan pakan SP134 Formula Saat ini  (Rp) Formula Optimasi LP (Rp) Formula Saat ini (Rp) Formula Optimasi LP (Rp) 2500 1.948 2800 2.682
Dari  optimasi  formula  2  produk  pakan sapi perah dibulan Januari tersebut, pemakaian bahan baku pakan untuk  sudah menggunakan
batasan-  batasan  penggunaan.  Sehingga Kandungan nutrisi yang dibutuhkan sapi perah sudah  memenuhi  batasan  kandungan  pada
label  produk  koperasi  XYZ.  Hal  ini  penting karena  merupakan  bagian  dari  kepuasan konsumen.  Berdasarkan  perbandingan  biaya, metode  linear  programing.  Dari  sisi  biaya, optimasi  reformulasi  Linear  Programming memberikan biaya yang lebih rendah daripada kondisi  saat  ini  yang  menggunakan  metode trial  error  baik  pakan  konsentras  SP132 maupun  SP134.  Penghematan  biaya  bahan pada  SP132  sebesar  552  rupiah  per  kg sedangkan pada SP134 sebesar 116 rupiah per kg sehingga kurang lebih  terjadi penghematan 10-25%  (Tabel  4).  Dengan  melakukan penghematan  ini,  koperasi  berpotensi  untuk memperoleh keuntungan lebih banyak. Formulasi ransum yang disusun dengan Fungsi "SOLVER" software Excel ini dapat direkomendasikan  untuk  digunakan  oleh  para industri  pakan  skala  koperasi  (Budiarsana, 2016).  Dengan  demikian  keuntungan  akan lebih  tinggi  dan  kepuasan  konsumen  lebih terjamin  karena  nutrisi  sesuai  dengan  yang dijanjikan dalam label produk Koperasi XYZ.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  reformulasi  optimasi  dengan  linear programming mendapatkan biaya bahan baku lebih rendah dibandingkan dengan biaya yang dikeluarkan saat ini yang mengunakan metode coba-coba.
Kandungan  PK,  LK,  SK,  dan  TDN  yang diinginkan juga sudah sesuai batasan kandungan  pakan  dan  label  produk  sebagai jaminan kualitas kepada konsumen.
5. REFERENSI
Hidayat,  S.  (2016).  Rancang  bangun  dan implementasi sistem pendukung
keputusan berbasis web untuk menentukan  formulasi  ransum  pakan ternak. Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS ,
4 (2).
Hernaman, I, Budiman A, Tarmidi AR.   (2018).  Perbaikan  mutu  ransum sapi potong melalui pemberian konsentrat berbasis bahan pakan lokal di  sentra  peternakan  rakyat  (spr) purwakarta. Dharmakarya. 7(1):1-5.
Saxena  P,  Khanna  N.  (2014)  Animal  feed formulation:
mathematical programming techniques. CAB
Reviews:  Perspectives  in  Agriculture, Veterinary  Science,  Nutrition  and Natural Resources. ;9(3)
R. Sophia Porchelvi, J. Irine and R. Regupathi. (2018) Linear Programming method for Solving  Optimized  Nutrients  Feed formulation  in  GIFT  Tilapia  R. IOSR Journal  Of  Humanities  And  Social Science (IOSR-JHSS) Volume 23, Issue 10, Ver. 2 28-33 e-
Hadi  SN,  Subkhan  A.  (2019).  Optimasi Formulasi  Pakan  Sapi  Potong  Dengan Menggunakan  Linear  Programming Model. Jurnal Pengembangan Penyuluhan  Pertanian.  2019  Dec 17;16(30):17-24.
Herdian,  H.  (2007).  Pemodelan  Formulasi Pakan  Ternak  Metode  Maksimum Profit  Pada  Program  Microsoft  Excel. Buletin Peternakan, 31, 127–135 Nabasirye, M., Mugisha, J. Y. T., Tibayungwa, F.,  &  Kyarisiima,  C.  C.  (2011). Optimization  of  input  in  animal production:  a  linear  programming approach  to  the  ration  formulation problem. International Research
Journal  of  Agricultural  Science  and Soil Science , 1 (7), 221-226.
Budiarsana,  I.  G.  M.  (2016).  Penggunaan Fungsi"  Solver"  dalam  Formulasi Pakan  Termurah  untuk  Peternak  Sapi
Perah Skala Kecil. Informatika Pertanian , 25 (2), 231-240