## MODEL PERENCANAAN KAPASITAS DI PT GI DIVISI FRAGRANCE

## Sudrajat, Bambang dan Dana Santoso
Program Pasca Sarjana Magister Manajemen Universitas Mercu Buana E-mail: sudrab2004@yahoo.com
Abstract --  This  research  focuses  on  MTO  strategy  in  fragrance  division  of  PT  GI  which  has  a number  of  workstations  with  multiple  tools,  resources  and  products  profile.  The  aims  are developing  a  mathematic  model  of  capacity  planning  system  and  analyzing  the  maximum production  capacity  and  flexibility  of  resources  to  meet  demand.  The  method  is  using  RCCP technique  that  consists  of  product-load  profiles,  bills  of  capacity  and  labors.  Cluster  technical  of sampling and probability plot are used for measuring and analyzing the output of each process and validating  the  mathematic  model  of  capacity  plan  in  order  to  establish  certain  specific  sources, especially  those  expected  to  be  a  potential  barrier  (potential  bottleneck),  is  sufficient  to  cover  the expected demand till one year ahead.
Keywords : MTO strategy, workstations, RCCP, cluster technical of sampling, probability plot

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi  perkembangan dunia  usaha  masa  ini,  Perusahaan  harus mempuyai strategi dalam memenangkan persaingan  bisnis.  Di  Industri  Manufaktur, respon  yang  handal  dan  cepat  terhadap permintaan customer didukung oleh kemampuan untuk menghasilkan produk dengan kualitas dan waktu yang sesuai dengan permintaan,  lebih  baik  dan  cepat  dari  pesaing yang lain. Kemampuan di atas sangat didukung oleh  kapasitas  operasi  perusahaan.  Maka perencanaan dan keputusan kapasitas dipadukan ke dalam misi dan strategi perusahaan.  Perencanaan  dan  pengendalian produksi  mempunyai  peranan  penting  dalam sebuah  perusahaan  dalam  mengatur  besar kecilnya biaya produksi yang harus dikeluarkan dengan  mengkoordinasi  keterbatasan  dalam melaksanakan  kegiatan  produksinya,  antara lain  kapasitas,  tingkat  produktivitas,  jam  kerja, jumlah mesin dan lain-lain.
PT.GI  adalah  perusahaan  manufaktur bahan kimia, terbagi 2 divisi, yaitu: fragrance & flavour .  Divisi Fragrance memiliki  visi  dan  misi dalam  memenangkan  persaingan  untuk  tetap menjadi  pemimpin  dalam  inovasi  dan  pemasok produk nomor satu di Indonesia dengan strategi manufaktur  MTO  ( make  to  order )  dimana produksi  akan  diproses  setelah  menerima purchase  order  dari  customer.  Untuk  itu perusahaan harus melakukan optimasi kapasitas produksi dan melakukan perencanaan  kapasitas  untuk  dapat  memenuhi permintaaan  tersebut.  Perlu  ditemukan  suatu
model yang efektif dalam menentukan optimasi kapasitas produksi dalam menggunakan sumber daya yang ada. Identifikasi masalah berdasarkan fenomena dalam tesis ini adalah: kencenderungan produksi yang terus meningkat, perusahaan belum dapat menentukan  maksimum  kapasitas  produksi untuk  dapat  memenuhi  kebutuhan  customer dan belum adanya model perhitungan kapasitas produksi yang digunakan berdasarkan  tahapan  proses  produksi  dengan pengalokasian  sumber  daya  dan  alur  proses saat  ini.  Rumusan  masalah  dalam  tesis  ini adalah  bagaimana  menentukan  waktu  yang tersedia  untuk  setiap  tahapan  proses  produksi saat  ini,  bagaimana  menghitung  rate  pouring dan rate packing serta beban kerja pada proses filtering,  filling  dan  packing  dan  bagaimana menentukan  model  perhitungan  kapasitas produksi dengan fleksibilitas penggunaan sumber daya.
Maksud  dan  tujuan  tulisan  ini  adalah menganalisis  kapasitas  produksi  yang  dipakai saat  ini  dengan  menentukan  waktu  yang tersedia,  menetapkan    rate  pouring,  rate packing  dan  beban  kerja  pada  tahapan  proses produksi  dan  menghasilkan  model  perhitungan kapasitas  produksi  untuk  dapat  memenuhi jumlah permintaan dengan penggunaan sumber  daya  secara  fleksibel.  Manfaat  dan kegunaan  penyusunan  tesis  ini  adalah  model perhitungan kapasitas produksi dapat digunakan  untuk  mengukur  kinerja  produksi dan  sebagai  bahan  pertimbangan  Perusahaan
dalam  melakukan  investasi  untuk  menaikkan kapasitas produksi sesuai dengan permintaan.

## 2. KERANGKA PEMIKIRAN DAN
METODE ANALISIS 2.1.   Kerangka Pemikiran Berdasarkan uraian yang
telah dikemukakan di atas, maka kerangka pemikiran dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## 2.2.   Metode Analisis
Perhitungan target produksi adalah jumlah  minimal  produk  yang  dihasilkan  agar dapat  memenuhi  permintaan.  Penggunaan  alat analisis probability plot untuk menentukan rata-
rata  waktu  ( mean )  yang  dibutuhkan  dari  setiap workstation  dan  tahapan  proses  produksi sehingga  dapat  diketahui  rate  pour  maupun rate  packing  serta  estimasi  permintaan/sales budget  yang  ditetapkan  perusahaan  sebesar 3000 ton di tahun 2013 dengan mengikuti figur tahun 2012.
a.  Persiapan/set  up  produksi,  diambil  data rentang waktu antara karyawan masuk kerja hingga mulai proses pouring.
b.  Proses  pouring,  satuan  waktu/item  pour.  Ini dihitung  dari  rata-rata  sejumlah  sample  di masing-masing workstation. Sedangkan proses filtering/filling/ packing, dengan satuan kg output/satuan waktu.
c.  Proses  marrying,  mixing  dan  cleaning  telah ditetapkan  sesuai  standard  operational procedures (SOP) yang berlaku.
d.  Mengkonversikan  item  pour/satuan  waktu dan  kg  output/satuan  waktu,  data  produksi jumlah pour dari masing-masing workstation dan output produksi berdasarkan waktu dan resources  yang  digunakan.  Sehingga  bisa ditentukan  kapasitas  dari  masing-masing proses.
e.  Kapasitas  terendah  dari  seluruh  proses merupakan  bottleneck  yang  mencerminkan besarnya kapasitas produksi saat ini.
f.  Model  kapasitas  produksi  saat  ini  dengan rencana  permintaan  hingga  satu  tahun  ke depan. Berdasarkan kerangka pemikiran disusun konsep pengembangan model kapasitas produksi  berdasarkan  tahapan proses  produksi sebagai berikut:
Gambar 2. Flow Pengembangan Model Gambar 3. Konsep model matematis kapasitas produksi Keterangan: 1)  Setup  Produksi  (D)  merupakan  rentang waktu  antara  karyawan  masuk  kerja  hingga mulai  proses  pouring.  Nilai  D  diambil  dari
SOP dan divalidasi berdasarkan pengukuran di lapangan.
2)  Rate  pouring  setiap  workstation  (X p setiap workstation pouring ) Dengan  kesamaan  prinsip  dan  teknis  kerja di  masing-masing workstation ,  maka  dari  9 workstation  tersebut  dikelompokan  menjadi 5 kelompok workstation, yaitu:
X p SW =  Rate pour per-satuan waktu di small workstation (SW1 & SW2) X p  MMW =    Rate  pour  per-satuan  waktu  di mobile medium scale  workstation (MMW) X p  FMW =  Rate pour per-satuan waktu di fix medium workstation (FMW) X p    CLW =    Rate  pour  per-satuan  waktu  di cluster  large  workstation  (CLW1,  CLW2, CLW3, CLW4)
X p FPLW =  Rate pour per-satuan waktu di full pack large workstation (FPLW) Besarnya  rate  pour  di  atas  berdasarkan pengukuran di lapangan.
3)  Beban kerja masing-masing kelima kelompok  workstation,  yaitu  (e,  f,  g,  h,i). Besarnya beban kerja tergantung dari profile produk jadi, berdasarkan data produksi.
4) Cleaning  (C), merupakan  lamanya  waktu yang  dilakukan  untuk  cleaning  setelah proses produksi selesai. Saat ini merupakan suatu waktu yang tetap, yaitu 0.5 jam.
5)  Proses Pouring  (X p ), merupakan  fungsi jumlah pour item raw  material yang lengkap pada sub mixing suatu process order dalam waktu t.
6)  Proses Marrying dan stirring (M),  untuk homogenasi  seluruh  submixing  yang  telah digabungkan.  Besarnya  telah  ditetapkan sesuai  standard  operational  procedures (SOP) yang berlaku, yaitu 1 jam.
7)  Beban  kerja workstation  filtering,  filling dan packing (a).  Besarnya  di-tentukan  dari process  order  yang  telah  selesai  proses marrying dan stirring.
8)  Rate  packing  (X fr )  merupakan Rate  packing per-satuan waktu pada proses filling,filtering dan  packing  berdasarkan  pengukuran  di lapangan.
9)  Jumlah  produksi  (Y)  merupakan  Jumlah produk  yang  dihasilkan  setelah  proses packing  pada  akhir  waktu  t  dalam  satuan kg/jam.
Dari  konsep  model  matematis  kapasitas produksi, maka yang menjadi variabel keputusan  adalah  variabel  yang  akan  dicari solusi  optimalnya  sebagai  dasar  penyusunan rencana  produksi,  yaitu  Jumlah  produk  yang dihasilkan  setelah  proses  packing  pada  akhir waktu  t  dalam  satuan  kg/jam  (Y).  Sedangakan yang  menjadi  variabel  kendala  adalah  setup produksi (D), cleaning (C), proses pouring (X p ), proses  marrying  dan  stirring  (M),  dan  proses packing.
Persamaan matematisnya adalah: Persamaan 1:  f(X p )  = f(eX p SW t 1 , fX p MMW t 1 , gX p  FMW t 1 , hX p  CLW t 1 , iX p FPLW t 1 ) e,  f,  g,  h,  i  adalah  beban  kerja  di  masing- masing workstation pouring X p  SW =    Rate  Pour  per-satuan  waktu  di  small workstation X p MMW =  Rate Pour per-satuan waktu di mobile medium scale  workstation
X p    FMW =    Rate  Pour  per-satuan  waktu  di  fix medium workstation X p    CLW =    Rate  Pour  per-satuan  waktu  di cluster large workstation X p  FPLW =    Rate  Pour  per-satuan  waktu  di  full pack large workstation t 1 =  Waktu yang tersedia untuk proses pouring dimasing-masing workstation,
Dimana t 1 = t 0 – D – C t 0 =    Waktu  yang  diperlukan  untuk  seluruh proses produksi
Persamaan 2:  a =  f(X p ) t 2 a  =    beban  kerja  di  workstation  packing  yang diterima  setelah  proses  pouring,  marrying  dan stirring selesai. t 2 = Waktu yang tersedia untuk proses pouring dimasing-masing workstation,
Dimana t 2 = t 1 – M
Persamaan 3:  Y = aX fr X fr = Rate  packing  per-satuan  waktu  dari proses filling,filtering dan packing Dari  ketiga  persamaan  di  atas,  maka  dalam  t jam, produksi yang dihasilkan adalah: Y =  f(eX p SW t 1 , fX p MMW t 1 , gX p  FMW t 1 , hX p  CLW t 1 , iX p FPLW t 1 )) t 2 X fr

## 3. HASIL DAN ANALISIS
3.1.  Setup produksi:
a)  Persiapan raw  material untuk  proses produksi,  dilakukan  oleh  bagian Warehouse dan Replenisher mulai  satu  hari  sebelum proses  produksi  sampai  dengan  30  menit pertama pada hari mulai produksi.
b)  Pemeriksaan peralatan yang akan digunakan, misalnya terra timbangan, pencucian  vessel,  dilakukan  oleh  operator produksi selama 30 menit awal.
Proses  (a)  dan  (b)  bersifat  independent  dan disebut sebagai waktu setup produksi.
Gambar 4. Hasil Pengukuran Setup Produksi (D)
Data  pengukuran  waktu  setup  produksi diambil  selama  28  hari  kerja,  dengan  mean sebesar 30 menit menunjukan bahwa persiapan  produksi  sebelum  mulai  proses pouring dan sesuai dengan SOP yang berlaku.

## 3.2.    Hasil Tahapan Proses Pouring
Proses  mulai  dari  operator  produksi melakukan scan  barcode  submixing dari process  order dilanjutkan  scan  barcode  setiap raw  material  yang  ada  di  BOM  suatu process order yang  sesuai,  penimbangan  kuantiti  yang dibutuhkan  hingga  scan  finish  proses  pouring. Dari  9  workstation  yang  ada  dikelompokan menjadi  5  kelompok  workstation  berdasarkan kesamaan  prinsip  dan  teknis  kerja.  Setiap kelompok workstation bersifat independent terhadap kelompok workstatio n lainnya.
Penetapan rate  pouring masing-masing kelompok workstation dihitung dari mean setiap kelompok workstation sebagai berikut: a)  X p SW =  Rate pour per-satuan waktu di small workstation (SW1 & SW2)
Gambar 5. Perhitungan Mean Workstation SW
Dari  1959  sample  diperoleh  Rate  Pour  (X p SW )  sebesar  30,99  detik/pour.  Besarnya standar deviasi 3,316 menunjukan perbedaan sifat karakteristik material, terutama densitinya. b)  X p  MMW =    Rate  Pour  per-satuan  waktu  di mobile medium scale  workstation (MMW)
Gambar 6. Perhitungan Mean Workstation MMW
Dari  229  sample  diperoleh  Rate  Pour  (X p MMW )  sebesar  44,02  detik/pour.  Besarnya standar deviasi 3,129 menunjukan perbedaan sifat karakteristik material, terutama densitinya.
c)  X p  FMW =  Rate Pour per-satuan waktu di fix medium workstation (FMW)
Gambar 7.  Perhitungan Mean Workstation

## FMW
Dari  434  sample  diperoleh  Rate  Pour  (X p
FMW )  sebesar  47,86  detik/pour.  Besarnya standar deviasi 5,359 menunjukan perbedaan sifat karakteristik material, terutama densitinya.
d)  X p  CLW =  Rate Pour per-satuan waktu di cluster large workstation (CLW1, CLW2, CLW3, CLW4)
Gambar 8. Perhitungan Mean workstation CLW 1 – 4
Dari  1006  sample  diperoleh  Rate  Pour  (X p CLW )  sebesar  32,01  detik/pour.  Besarnya standar deviasi 2,683 menunjukan perbedaan sifat karakteristik material, terutama densitinya.
e)  X p FPLW =  Rate Pour per-satuan waktu di full pack large workstation (FPLW)
Gambar 9. Perhitungan Mean workstation

## FPLW
Dari  29  sample  diperoleh  Rate  Pour  (X p
FPLW )  sebesar  231,1  detik/pour.  Besarnya standar deviasi 1,241 menunjukan perbedaan sifat karakteristik material, terutama densitinya.

## 3.3.   Hasil tahapan proses marrying dan mixing
Proses  marrying,  setiap  sub-workstation yang telah selesai dicampurkan ke vessel induk suatu  process  order  dengan  melakukan scan barcode pada  induk  vessel.  Sistem  ERP produksi  akan  memberikan  informasi  kepada operator  saat  sub-mixing  terakhir  dicampurkan bahwa  process  order  dalam  vessel  induk  telah komplit.    Setelah  itu  operator  yang  terakhir melakukan
proses
stirring untuk
menghomogenasikan  campuran  dalam  vessel
induk  tersebut.  Proses  stirring,  waktunya bersifat baku, sudah ditetapkan sesuai standard waktu  yang  ada.  Pengesetan  waktu  otomatis sesuai  dengan  standard  tersebut,  bila  telah selesai,  mesin  akan  menginformasikan  kepada operator dengan berubah warna lampunya dari merah  menjadi  hijau.  Saat  ini  jumlah  vessel induk  dan  stirrer  di  atas  cukup/diatas  dari kebutuhan penggunaan saat ini. Ini dapat dilihat dari  laporan  produksi  bahwa  tidak  pernah  ada downtime  produksi  akibat  menunggu  vessel induk atau antrian stirrer.

## 3.4.  Hasil tahapan proses filling, filtering dan packing
Terdapat  2  workstation  untuk  proses packing,  yaitu  mulai  dari  mentransfer  produk jadi  dari  vessel  ke  drum  sesuai  dengan permintaan. Faktor produksi yang mempengaruhi  proses  ini  adalah  mesin  (drum pump).  Kecepatan  drum  pump  mentransfer material.
Dari  37  sample  diperoleh  rate  Packing (X fr )  sebesar  1,68  kg/detik.  Besarnya  standar deviasi  0,009129  menunjukan  perbedaan  sifat karakteristik produk jadi, terutama densitinya.
Dari  model  matematis  dalam  penentuan waktu  proses  dan  waktu  yang  digunakan  saat ini yaitu 1 shift perhari = 8 jam, maka diperoleh waktu sebagai berikut: t 0 = 8 jam t 1 = t 0 – D – C = 8 – 0,5 – 0,5 = 7 jam t 2 = t 1 – M = 7 – 1 = 6 jam Perhitungan waktu tahapan proses produksi dalam 1 hari sebagai berikut:
Tabel 1. Waktu yang Digunakan Saat ini
Beban kerja pada proses pouring (e, f, g, h,  i)  diperoleh  dari  rate  pour    masing-masing kelompok  workstation  dikalikan  dengan  waktu yang  tersedia,  jumlah  operator  dan  faktor kehadiran/ absensi operator perhari. Fleksibilitas  pengaturan  penempatan  operator dimana  ada  satu  operator  pada  workstation
FPLW  bekerja  4  jam  saja,  kemudian  4  jam berikutnya pindah ke workstation CLW membantu  satu  operator  lainnya  yang  telah bekerja  penuh.  Jadi  dalam  perhitungan  jumlah operator  di  workstation  FPLW  adalah  0,5  dan jumlah  operator  di  workstation  CLW  menjadi  1 + 0,5 = 1,5.
Beban  kerja  pada  proses  packing  (a) diperoleh dari rate packing workstation dikalikan  dengan  waktu  yang  tersedia,  jumlah operator dan faktor kehadiran/ absensi operator perhari.
Tabel 2. Output Berdasarkan Waktu  yang
Digunakan Dalam 1 Hari
Pengujian  model  kapasitas  produksi  terhadap rencana  permintaan  tahun  2013  sebagai berikut:
Tabel 3. Pengujian Model Perhitungan Kapasitas terhadap Permintaan Tahun 2013
Dari Tabel 3 didapat bahwa  kapasitas produksi saat  ini  lebih  besar  dari  beban  kerja  pada rencana  permintaan  tahun  2013.  Batasan maksimum  kapasitas  produksi  yang  digunakan saat  ini  masih  dapat  memenuhi  sales  budget tahun  2013  adalah  berdasarkan  output  yang paling sedikit dari tahapan produksi.
Tabel 4. Penentapan Bottleneck Tahapan Proses Produksi
Tabel  4  memperlihatkan  batasan  kenaikan sales budget 2013 terhadap kapasitas maksimum yang digunakan. Presentasi kenaikan  terkecil  mencerminkan  bottle-neck dari  seluruh  proses,  yaitu  proses  packing.  Jadi batasan  akurasi  sales  budget  yang  bisa dipenuhi hingga kenaikan 149,01% kalinya.

## 4. KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Berdasarkan hasil penyelesaian
masalah,  penerapan  dan  analisis  yang  telah diuraikan sebelumnya dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Model  matematis  perhitungan  kapasitas produksi  ini  dikembangkan  berdasarkan proses  produksi  di  PT  GI.  Dari  total  waktu yang  tersedia  saat  ini  yaitu  8  jam  (1  shift), dapat  dihitung  waktu  setiap  prosesnya, untuk  proses  setup  produksi,  0,5  jam  waktu cleaning,  7  jam  untuk  proses  pouring dan  6 jam untuk proses filtering, filling, packing.
2.  Besarnya  rate  pouring  dan  rate  packing sebagai  variabel  operasi  didapat  dari  data histori  dan  observasi  dengan  alat  analisis probability plot untuk menentukan mean dari rate pouring masing-masing workstation dan rate  packing  di  workstation  filtering,filling dan  packing.  Besarnya  standar  deviasi  dari mean  tersebut  sangat  dipengaruhi  oleh karakteristik raw material, khususnya density.  Beban  kerja,  lines  pour  dan  Output produksi didapat dari histori selama 3 bulan (Juni –  Agustus  2012)  memperlihatkan distribusi jumlah pour dan beban kerja yang harus dikemas dari masing-masing workstation.
Pendistribusian  beban  kerja  ini  digunakan untuk  menganalisis  rencana  permintaan  di tahun  2013,  tentunya  dengan  batasan bahwa  presentasi  distribusi  tersebut  sesuai dengan periode pengambilan data.
3.  Model  Kapasitas  yang  dapat  digunakan adalah berdasarkan fleksibilitas
pengalokasian  sumber  daya  terhadap  profil beban  kerja  di  masing-masing  workstation.
Dari  hasil  analisis  perhitungan  rencana permintaan  tahun  2013  menunjukan  bahwa besarnya permintaan tersebut masih dibawah kapasitas produksi yang digunakan. Perusahaan masih dapat menggunakan  alokasi  sumber  daya  yang ada saat ini secara fleksibel dengan batasan maksimum 149,01% kali sales budget tahun 2013. Kemudian, berdasarkan hasil penyelesaian  masalah, penerapan dan  analisis yang telah diuraikan sebelumnya dapat disampaikan rekomendasi sebagai berikut: 1.  Dari  hasil  penelitian,  direkomendasikan bahwa Perusahaan masih dapat menggunakan  pengalokasian  sumber  daya saat  ini  secara  fleksibel  sesuai  permintaan sales budget tahun 2013.
2.  Rekomendasi  pada  PT  GI  untuk  mereview distribusi  lines  pouring  dan  packing  berkala untuk  evaluasi  kinerja  dan  pengalokasian tugas workstation ke operator produksi.
3.  Rekomendasi  untuk  Peneliti  selanjutnya memperhatikan  proses  improvement  pada proses  produksi  dengan  penurunan  cycle time  sehingga  dapat  menaikan  kapasitas produksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbas,  Bachtiar  Saleh,  at  all.  2008.  Analisis Produksi  Menggunakan  Model  Optimasi Linier  Programing  pada  PT  MAST,  Jakarta, Jurnal  Piranti  Warta  Vol.11,  No.3,  hal.469- 482.
APICS  Committee,  2002.  Excecution  and Control  of  Operations,  version  2.0,  Virginia,
APICS-The Educational Society for Resource Management
Ashayeri,  Jalal  and  Willem  Selen,  2005,  An Application  of  a  Unified  Capacity  planning System,  Tilburg, International  Journal  of Operations  &  Production  Management, Emerald  Group  Publishing  Limited,  Vol.25, page. 9/10.
Beckman,  S.L.  and  D.B.  Rosenfield,  2008.
Operations Strategy – competing  in the 21st
Century, New York, McGraw-Hill Education
Gaspersz,  Vincent.  2005.  Production  Planning
& Inventory Control berdasarkan
pendekatan  sistem  terintegrasi  MRP  II  dan JIT  menuju  Manufacturing  21,  Jakarta, Penerbit PT. Gramedia Pustaka Utama
Heizer  J.  and  Barry  Render. 2009.  Manajemen Operasi,  terjemahan  Chriswan  Sungkono, Jakarta, Penerbit Salemba Empat Kingsman,  Brian  G,  2000.  Modelling  input- output  Workload  Control  for  Dynamic Capacity  Planning  in  Production  Planning Systems, Lancaster, International Journal of
Production Economics.
Kusuma,  Hendra.  2001.  Manajemen  Produksi, Yogyakarta, Penerbit ANDI Yogyakarta Marie,  Iveline  Anne,  at  all,  2011,  Penentuan
Jumlah Produksi Menggunakan Model
Fuzzy  Multi  Objective  Linier  Programming pada  Industri  Pangan  (Studi  Kasus  pada Industri Roti PT NIC), Jakarta, Jurnal Teknik Industri, ISSN:1411-6340
Neville-Clark,  2005,  Six  Sigma  Black  Belt Training, Philippines, PERA Neville-Clarke. Noguera, Jose H and Edward F. Watson, 2004.
Analyzing  Throughput  and  Capacity  of
Multiproduct  Batch  Processes,  Louisiana.
Journal  of  Manufacturing  Systems;  2004; 23, 3 ; ABI/INFORM Research page. 215 Nyhuis,  Friedhelm  &  Neocles  Alves  Pereira
Filho, 2002. Methods and Tools for Dynamic
Capacity  Planning  and  Control,  Sao  Carlos,
Gesta  &  Producao  vol.  9,  No.3,    page.245-
260.
Purnomo,  Hari,  2004.  Pengantar  Teknik Industri,  Edisi  kedua,  Yogyakarta,  Penerbit
Graha Ilmu
Sohn, Sung Je, 2004. Modelling and Analysis of
Production
and Capacity Planning
Considering  Profit,  Throughputs,  Cycle Times  and  Investment,  Georgia,  Gorgia
Institute of Technology
Suharyadi  &  Purwanto,S.K.  2007.  Statistika
untuk Ekonomi dan Keuangan Modern, Edisi kedua,  Buku  1,  Jakarta,  Penerbit  Salemba Empat
Vollmann,  T.E,  at  all,  2005.  Manufacturing
Planning  and  Control  for  Supply  Chain
Management,  United  State,  McGraw-Hill
Education
----------------------,  2001.  Detail  Scheduling  and Planning,  version  2.0,  Virginia,  APICS-The
Educational Society for Resource Management ----------------------,  2001.  Master  Planning  of
Resources, version 2.0, Virginia, APICS-The
Educational Society for Resource Management ----------------------,  2007.  Lean  Six  Sigma  for Manufacturing and Service Industries,
strategi  dramatic  reduksi  cacat/kesalahan, biaya,  inventori  dan  lead  time  dalam  waktu kurang  dari  6  bulan,  Jakarta,  PT  Gramedia Pustaka Utama