OPTIMASI TARGET PRODUKSI BERBIAYA ALOKASI PEKERJAAN MINIMUM DENGAN PENDEKATAN PROGRAM LINIER (STUDI KASUS : PT. TASS ENGINEERING) - Helena Sitorus; Ratna Suminar; Arohman Dwi Santoso (Universitas 17 Agustus 1945 Jakarta, 2019)
AbstrakPT. TASS Engineering adalah perusahaan yang bergerak di bidang karoseri truk. Perusahaan ini bekerja sama dengan pihak kedua (pemborong) dalam menyelesaikan pekerjaan untuk memenuhi pesanan pelanggan. Diantara produknya, terdapat 4 jenis produk (Dump Truck, Subframe, Tilting, dan Tanki Truck) yang pengerjaannya diserahkan kepada 4 tim pemborong. Keputusan alokasi pekerjaan dilakukan dengan cara memberikan pekerjaan kepada tim yang sudah menyelesaikan pekerjaan tertentu. Cara alokasi ini ternyata menimbulkan biaya tiap tim dalam mengerjakan satu jenis produk yang sama cukup bervariasi. Variasi biaya pengerjaan tentu saja berdampak bagi variasi keuntungan. Perlu ditentukan alokasi jenis dan jumlah pekerjaan yang tepat bagi masing-masing tim sehingga mendapatkan keuntungan yang maksimum. Hasil alokasi optimum adalah parameter keputusan kombinasi jumlah produksi tiap produk selain kapasitas tiap tim dan waktu pengerjaan.. Kombinasi jumlah tiap produk ini merupakan target produksi atau target penjualannya. Untuk itu diperlukan penelitian yang bertujuan 1) menentukan alokasi pekerjaan yang optimum, 2) menentukan target produksi tiap produk untuk mendapatkan keuntungan maksimum. Alokasi pekerjaan dilakukan dengan membandingkan metode Penugasan Hungarian dan metode Transportasi untuk memilih total biaya yang paling minimum. Solusi optimum jumlah produk yang diproduksi untuk mencapai keuntungan maksimum dilakukan dengan Program Linier. Hasi temuan penelitian menunjukkan bahwa 1) dump truck dikerjakan sebanyak 88% oleh tim-1 dan 12% oleh tim-4; subframe dikerjakan sebanyak 39% oleh tim-2, 26% oleh tim-3, 35% oleh tim-4; tilting dikerjakan oleh tim-3, dan tanki truk dikerjakan oleh tim-2. Target produksi (target penjualan) untuk mendapatkan keuntungan maksimum adalah dengan memproduksi dump truck 73 unit, subframe 120 unit, tilting 29 unit, dan tanki truk 33 unit. Solusi ini memberikan kenaikan keuntungan sebesar 0.9%.. Kata kunci: optimum, Hungarian, Transportasi, Program Linier AbstractPT. TASS Engineering is a company engaged in the truck body. The company is working with a second party (contractor) in completing jobs to fulfill customer orders. Among its products, there are 4 types of products (Dump Truck, Subframe, Tilting, and Tanki Truck) whose job is submitted to 4 teams of contractors. The decision on job allocation is done by givingit to the team that have alredy completed their jobs. This allocation method turns out to cost each team to work on the same type of product that is quite varied. Variations in the cost of work, of course, have an impact on variations in profits. It is necessary to determine the allocation of the type and amount of work that is right for each team so as to get the maximum profit. The optimum allocation result is the decision parameter for the combination of the amount of production of each product in addition to the capacity of each team and the processing time. For this reason research is needed which aims to 1) determine the optimum allocation of work, 2) determine the production target of each product to get the maximum profit. The work allocation is done by comparing the Hungarian Assignment method and the Transportation method to choose the minimum total cost. The optimum solution for the number of products produced to achieve maximum profit is done by the Linear Program. The results of the research findings show that 1) dump trucks were handled by 88% by team-1 and 12% by team-4; subframes are done by 39% by team-2, 26% by team-3, 35% by team-4; tilting is done by team-3, and truck tank is done by team-2; 2)the production target (sales target) to get maximum profit is to produce 73 units of dump trucks, 120 units of subframes, 29 units of tilting, and 33 units of tank trucks. This solution provides a profit increase of 0.9%.Keywords: optimum, Hungarian, Transportation, Linier Programming