Systematic Literature Review: Integer Programming dengan Metode Branch and Bound dalam Optimasi - Fibri Rakhmawati; Abiy Muhanna; Fakhrur Rozi Nasution (Wahana Matematika dan Sains: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan Integer Programming menggunakan metode Branch and Bound secara sistematis dalam menyelesaikan berbagai masalah optimasi melalui pendekatan Systematic Literature Review (SLR). Integer Programming memiliki peran penting dalam pengambilan keputusan yang melibatkan variabel diskrit atau bilangan bulat, seperti pada penjadwalan, perencanaan produksi, dan distribusi sumber daya. Metode Branch and Bound dipilih karena kemampuannya dalam menghasilkan solusi optimal berbentuk bilangan bulat secara sistematis dan terstruktur. Penelitian ini dilakukan melalui tahapan identifikasi, penyaringan, penilaian kelayakan, dan inklusi artikel yang diperoleh dari database Google Scholar dan Garuda dengan rentang tahun publikasi 2014 hingga 2024. Fokus kajian dibatasi pada 18 artikel ilmiah nasional untuk menggambarkan penerapan metode dalam konteks lokal, khususnya pada sektor industri dan UMKM di Indonesia, meskipun pembatasan ini berpotensi menimbulkan bias karena belum mencakup literatur internasional. Hasil kajian menunjukkan bahwa metode Branch and Bound paling banyak diterapkan pada sektor produksi dan manufaktur, dengan tujuan utama berupa maksimisasi keuntungan, minimisasi waktu produksi (makespan), serta optimasi penggunaan sumber daya. Secara kuantitatif, peningkatan keuntungan yang dilaporkan dalam berbagai studi berkisar antara 0,7% hingga 28,8%, sedangkan efisiensi waktu produksi mencapai hingga 10,31%. Selain itu, penggunaan perangkat lunak seperti POM-QM dan QM for Windows terbukti membantu meningkatkan efisiensi proses perhitungan. Secara keseluruhan, metode Branch and Bound menunjukkan kinerja yang efektif dalam menyelesaikan masalah optimasi berbasis bilangan bulat. Namun, tingkat efektivitasnya sangat dipengaruhi oleh kompleksitas masalah dan ukuran data yang digunakan. Oleh karena itu, metode ini dapat dijadikan sebagai salah satu alternatif yang andal dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis optimasi, khususnya pada permasalahan dengan skala yang tidak terlalu besar.