BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 LATAR BELAKANG

Metode transportasi membahas masalah pendistribusian suatu produk

atau komuditas dari sejumlah sumber (supply) kepada sejumlah pemakai

(demand) sebagai tujuannya. Metode transportasi digunakan untuk mengatur

distribusi dari sumber-sumber yang menyediakan produk yang sama, ke

tempat-tempat yang membutuhkan secara optimal. Alokasi produk ini harus

diatur sedemikian rupa karena terdapat perbedaan biaya-biaya alokasi dari

suatu sumber ke tempat-tempat tujuan yang berbeda-beda dan dari sumber ke

suatu tempat tujuan yang juga berbeda-beda. Pendistribusian ini mempunyai

tujuan meminimumkan ongkos pengangkutan yang terjadi.

Metode transportasi juga digunakan untuk memecahkan masalah-

masalah dunia usaha (bisnis) seperti masalah-masalah yang meliputi

pengiklanan, pembelanjaan modal (capital financing) dan alokasi dana untuk

investasi, analisis lokasi, keseimbangan lini perakitan dan perencanaan serta

scheduling produksi.

Penugasan merupakan suatu varian khusus dari permasalahan

Transportasi yang umum. Dalam dunia bisnis dan industry, manajemen sering

menghadapi masalah-masalah yang berhubungan dengan penugasan optimal

dari bermacam-macam sumber yang produktif atau personal yang mempunyai

tingkat efisiensi yang berbeda-beda untuk tugas yang berbeda-beda pula.

Maksud dari penugasan adalah menetapkan jumlah sumber-sumber yang

ditugaskan kepada sejumlah tujuan (satu sumber dari suatu tujuan),

sedemikian sehingga didapat ongkos total yang minimum atau total yang

maksimum.

1

Masalah penugasan berkaitan dengan keinginan perusahaan dalam

mendapatkan pembagian atau alokasi tugas (penugasan) yang optimal, dala

arti apabila penugasan tersebut berkaitan dengan keuntungan maka bagaimana

alokasi tugas atau penugasan tersebut dapat memberikan keuntugan yang

maksimal, begitu pula sebaliknya bila menyangkut biaya.

Model Penugasan adalah suatu model khusus dari model program

linier yang serupa dengan model transportasi. Perbedaannya adalah, dalam

model penugasan penawaran pada tiap sumber dan permintaan pada tiap

tempat tujuan dibatasi sebanyak satu unit barang saja.

1.2 TUJUAN PRAKTIKUM

1. Mengetahui permasalahan nyata yang dapat diselesaikan dengan

menggunakan metode transportasi dalam kasus daur ulang.

2. Mengetahui data-data apa saja yang diperlukan serta dapat

memformulasikan data-data tersebut menjadi suatu model transportasi

atau penugasan.

3. Mengetahui cara pengolahan data menggunakan software berdasarkan

model transportasi atau penugasan yang telah dibuat.

4. Dapat membuat keputusan berdasarkan solusi yang diperoleh.

1.3 ALAT DAN BAHAN

alat dan bahan yang digunakan dalam praktikum ini adalah:

1. Lembar kerja

2. Alat tulis

3. Computer dan printer

4. Software pendukung

2

BAB II

LANDASAN TEORI

II.1 CIRI-CIRI KHUSUS PERSOALAN TRANSPORTASI

Ciri-ciri khusus persoalan transportasi adalah :

Terdapat sejumlah sumber (pemasok) dan sejumlah permintaan

(demand) atau tujuan tertentu.

Jumlah barang yang didistribusikan dari setiap sumber dan barang

yang diminta oleh pemakai besarnya tertentu.

Jumlah barang yang dikirim dari suatu sumber ke pemakai/tujuan

besarnya sesuai dengan permintaan dan sesuai dengan kapasitas

sumber.

Biaya pengangkutan barang dari suatu sumber ke suatu tujuan

besarnya tertentu.

Data yang dibutuhkan dalam metode transportasi adalah:

1. Level supply pada setiap daerah sumber dan level permintaan pada

setiap daerah tujuan untuk kasus pendistribusian barang; jumlah

produksi dan jumlah permintaan.

2. Biaya transportasi per unit komoditas dari setiap daerah sumber

menuju berbagai daerah tujuan pada kasus pendistribusian; biaya

produksi.

3

II.2 MODEL TRANSPORTASI

Model transportasi merupakan salah satu bentuk khusus atau variasi

dari program linier yang di kembangkan khusus untuk memecahkan masalah-

masalah yang berhubungan dengan transportasi (pengangkutan) dan disribusi

produk atau sumber daya dari berbagai sumber (pusat pengadaan, atau titik

supply) ke berbagai tujuan (titik permintaan atau pusat pemakaian) yang lebih

efisien dalam hal perhitungan.

Dilihat dari model matematika persolan program linier terdapat tipe/

ciri/ karakteristik khusus pada permasalahan transportasi, yaitu:

1). Semua fungsi kendala bertanda „=‟

2). Semua nilai aij bernilai 1 atau 0.

Formulasi program linier untuk model transportasi bentuk umumnya

dapat ditulis sebagai berikut:

s/t :

Dimana m menyatakan sumber dan n menyatakan tujuan. Masing-

masing sumber mempunyai kapasitas Si, (i= 1,2,…,m). Masing-masing tujuan

mambutuhkan komoditas sebanyak Dj, (j= 1,2,…,n). Jumlah satuan (unit)

yang dikirimkan dari sumber i ke tujuan j adalah sebanyak Xij. Ongkos

pengiriman perunit dari sumber i ke tujuan j adalah Cij.

4

Selain dengan menggunakan model programa linier seperti diatas,

formulasi permasalahan transportasi dapat juga dimodelkan kedalam bentuk

model tabular seperti ditunjukkan tabel 2 berikut ini:

Tabel 2.1 Tabel Persoalan Transportasi

1  

C1

1  

C1

2 …  

C1

n

 

2  

C2

1  

C2

2 …  

C2

n

     

m  

C

m1  

C

m2 …  

C

mn

     

II.3 KESEIMBANGAN MODEL TRANSPORTASI

Suatu model transportasi dikatakan seimbang apabila total supply sama

dengan total demand yaitu:

dalam persoalan nyata hal ini tidak selalu terpenuhi atau dengan kata

lain jumlah supply yang tersedia mungkin lebih besar atau lebih kecil dari

pada jumlah yang diminta. Apabila hal ini terjadi maka model persoalan

menjadi tidak seimbang. Setiap persoalan transportasi dapat dibuat seimbang

dengan memasukkan variable artificial. Jika jumlah demand melebihi jumlah

supply, maka dibuat suatu sumber dummy yang akan men-supply kekurangan

tersebut. Hal ini berlaku pula sebaliknya.

5

Suatu model transportasi yang seimbang disebut balance

transportation problem dan dinyatakan sebagai berikut:

II.4 METODE PENYELESAIAN MASALAH TRANSPORTASI

Langkah-langkah yang harus dilakukan dalam penyelesaian persoalan

transportasi adalah sebagai berikut:

1. Menentukan solusi fisibel basis awal.

2. Menentukan entering variable dari variabel-variabel nonbasis jika

semua variabel sudah memenuhi kondisi optimum. STOP bila belum,

lanjutkan ke langkah 3.

3. Menentukan leaving variabel diantara variabel-variabel basis,

kemudian hitung solusi yang baru, kembali ke langkah 2.

Untuk menentukan solusi basis awal terdapat 3 metode yang dapat

digunakan adalah:

1. Metode pojok kiri atas pojok kanan bawah/ metode pojok barat laut/ nort

west corner.

Mulai dari pojok kiri atas, alokasi sebesar x11 = min (s1, d1). Artinya bila

d1< s1 maka x11= d1; jika d1> s1 maka x11 = s1, selanjutnya yang

mendapat giliran untuk dialokasikan adalah x12 sebesar min (s1 – d1, d2);

kalau x11 = s1 (atau d1 > s1), maka selanjutnya yang mendapat giliran

untuk dialokasikan adalah x21 sebesar (d1 – s1, s2) dan seterusnya.

6

2. Metode ongkos (baris/ kolom) terkecil (least cost)

Prinsip cara ini adalah pemberian prioritas pengelokasian pada tempat

yang mempunyai satuan ongkos terkecil.

a) Pendistribusian dimulai dari biaya terkecil dan, apabila terdapat biaya

terkecil lebih dari satu, maka dipilih salah satu.

b) Setiap pendistribusian dipilih nilai sebanyak mungkin tanpa

mengabaikan jumlah sumber/tujuan.

3. Metode pendekatan vogel (vogel’s approximation method’s/ VAM).

Cara ini merupakan cara yang terbaik dibandingkan dengan cara di

atas. Langkah-langkah penerjaan metode diatas adalah:

a) Menghitung opportunity cost yang didasarkan pada dua biaya terkecil

pada setiap baris dan kolom dan mengurangkan keduanya, hasil

perhitungannya disebut dengan penalty cost.

b) Memilih nilai penalty cost terbesar di antara baris dan kolom.

c) Memilih biaya terkecil dari nilai penalty cost terbesar dan

mendistribusikan sejumlah nilai. Baris/ kolom penalti yang sudah

terpilih diabaikan untuk langkah selanjutnya.

d) Menyesuaikan jumlah permintaan dan penawaran untuk menunjukkan

alokasi yang sudah dilakukan. Menghilangkan semua baris dan kolom

dimana penawaran dan permintaan telah dihabiskan.

e) Apabila jumlah penawaran dan permintaan belum sesuai, maka ulangi

langkah pertama sampai terisi semua.

7

Untuk mencari solusi optimal terdapat 2 metode yang dapat digunakan

yaitu:

1. Metode batu loncatan (Stepping Stone)

Untuk menentukan entering dan leaving variable ini, terlebih dahulu

harus dibuat suatu loop tertutup bagi setiap variabel nonbasis loop tersebut

berawal dan berakhir pada variabel nonbasis tadi. Dimana tiap sudut loop

haruslah merupakan titik-titik yang ditempati oleh variabel-variabel basis

dalam tabel transportasi.

Langkah-langkah penyelesaiannya adalah sebagai berikut :

a. Apakah jumlah variabel basis sama dengan n + m-1 ? Jika kurang dari m

+ n-1 maka akan terjadi kemerosotan (degeneracy). STOP. Tetapi jika

sama maka dapat dihitung Zij –Cij untuk sel-sel yang bukan basis,

dengan cara sebagai berikut :

1). Dibuat loop tertutup bagi setiap variabel non basis dimana loop

tersebut berawal dan berakhir pada variabel non basis, dan setiap titik

sudut loop tersebut harus merupakan titik-titik yang ditempati oleh

variabel-variabel basis dalam tabel transportasi.

2). Dihitung Zij-Cij = jumlahan para Cij pada loop dengan koefisien

(+1) dan (-1)bergantian dengan koefisien variabel non basis (-1).

b. Menentukan variabel yang masuk menjadi basis (entering variable)

dengan cara memilih nilai Zij-Cij yang terbesar atau Max{Zij-Cij}.(Xij)

masuk menjadi basis bila dan hanya bila Zij-Cij = Max{Zij-Cij}).

c. Menentukan variabel yang keluar dari basis, caranya:

1). Dibuat loop yang memuat Xst.

2). Diadakan pengamatan para Cij dalam loop yang mempunyai

koefisien (+1).

3). Variabel Xab yang keluar basis bila dan hanya bila Xab minimum

dari langkah 3.

d. Menentukan harga variabel basis (yang berada di dalam loop yang

baru/penyesuaian untuk variabel basis yang baru). Xst = Xab = Xpq

8

sedangkan untuk variabel-variabel basis yang lain yang juga berada

dalam loop. Xab(baru) = Xab + Xpq (untuk a+b = ganjil) Xab(baru) =

Xab – Xpq (untuk a+b = genap).

e. Untuk variabel-variabel basis yang lain di luar loop harganya tetap.

Hitung kembali nilai Zij-Cij untuk variable non basis seperti pada

langkah 1.

f. Diperoleh tabel optimal jika semua Zij-Cij >0.

g. Jika masih ada nilai Zij-Cij > 0, maka dapat ditentukan kembali Entering

Variable dan Leaving Variable seperti pada langkah yang ke-2.

2. Metode faktor pengali (multiplier)/ Metode MODI (Modified

Distribution)

Metode MODI merupakan variasi dari model Stepping Stone yang

didasarkan pada rumusan dual. Perbedaannya dengan metode Stepping

Stone adalah pada metode ini tidak harus menentukan semua jalur tertutup

variabel non basis, kecuali pada saat akan melakukan perpindahan

pengisian tabel. Dengan demikian MODI merupakan cara yang efisien

untuk menghitung variabel non basis.

II.5 LANGKAH-LANGKAH PENYELESAIAN PENUGASAN

1. Membuat suatu tabel biaya Opportuniti ( opportunity cost table ) yakni

dengan membuat reduksi baris dan kolom

2. Buat tabel Reduksi baris : dengan cara mengurangkan semua biaya dalam

tiap baris dengan biaya terkecil yang ada pada tiap baris tersebut.

3. Buat tabel reduksi kolom : dengan cara mengurangkan semua biaya yang

ada pada semua kolom dari tabel reduksi baris dengan biaya terkecil yang

ada pada tiap kolomnya

4. Buat tabel biaya pengujian : yakni tambahkan garis pada tabel yang sudah

direduksi baik secara vertikal maupun secara horisontal dimana terdapat

minimal dua angka nol.

9

5. Untuk mencapai tabel yang optimal, maka jumlah minimal garis = jumlah

baris atau kolom, jika belum maka buat tabel pengulangan model

penugasan dengan cara kurangkan semua biaya yang tidak dilalui garis

dengan biaya yang terkecil yang juga tidak dilalui garis dan untuk semua

angka nol pada perpotongan garis harus ditambahkan dengan biaya yane

terkecil. Kemudian tarik garis secara vertikal dan horisontal seperti

langkah sebelumnya.

6. Apabila jumlah minimal garis = jumalah baris atau kolom, maka tabel

tersebut sudah opitmal. Maka tentukanlah penugasan berdasarkan sel di

mana terdapat angka nol.

II.6 CIRI-CIRI KHUSUS MASALAH PENUGASAN

Ciri-ciri khusus persoalan penugasan adalah:

1. terdapat sejumlah tugas (job) dan sejumlah pekerja (operator/mechine)

tertentu.

2. banyak tugas yang akan dialokasikan harus sama dengan jumlah

operator/mesin.

3. pelaksanaan tugas tertentu oleh operator/mesin tertentu memiliki besar

ongkos yang telah tertentu.

II.7 MODEL MATEMATIS MASALAH PENUGASAN

Pada persoalan penugasan yang dimaksud dengan sumber ialah

pekerja, sedangkan yang dimaksud dengan tujuan adalah objek dari pekerjaan

tersebut. Jadi, masalah penugasan akan mencakup sejumlah m sumber yang

mempunyai n tugas. Ada n! (n faktorial) penugasan yang mungkin dalam

suatu masalah karena berpasangan satu-satu. Apabila pekerjaan i, (i=1,2,

…,m) ditugaskan kepada objek j, (j=1,2,…,n) akan muncul biaya penugasan

Cij, sehingga tujuan dari penugasan adalah mencari ongkos dari tiap-tiap

10

pekerjaan kepada objek dengan total ongkos yang minimum atau memberikan

keuntungan yang maksimum.

Masalah penugasan dapat dinyatakan secara matematis dalam suatu

bentuk linier programming sebagai berikut :

(Batasan Pekerjaan)

(Batas Tugas)

Dimana Cij adalah tetapan yang telah diketahui.

Sebelum model dapat dipecahkan denga teknik penugasan terlebih

dahulu diseimbangkan dengan menambah pekerjaan-pekerjaan atau objek

semu (dummy) bergantung pada apakah m < n atau m > n. dengan demikian

diasumsikan bahwa m = n.

II.8 PENYELESAIAN MASALAH PENUGASAN (METODE

HUNGARIAN)

Untuk menyelesaikan persoalan transportasi dapat digunakan metode

Hungarian yang menggunakan algoritma. Langkah-langkah penyelesaian

masalah penugasan untuk persoalan minimasi sebagai berikut:

1. carilah elemen biaya terkecil dari setiap baris dari matrik biaya mula-mula

untuk mengurangi seluruh elemen setiap baris. Setelah diperoleh matrik biaya

yang baru, carilah elemen biaya terkacil dari tiap kolom untuk mengurangi

seluruh elemen pada kolom yang belum memiliki nilai nol. Matrik yang

diperoleh disebut Reduced Cost Matrix.

11

2. gambarlah garis minimum baik horizontal, vertical atau keduanya yang

meliputi semua elemen yang bernilai nol. Bila jumlah garis sama dengan baris

dan kolom berarti sudah optimal. Apabila belum lanjutkan kelangkah

3. carilah elemen biaya terkecil yang tidak terliput garis minimum yang dibuat

pada langkah 2 untuk mengurangi seluruh elemen yang belum terliput

sedangkan elemen-elemen yang terdapat pada perpotongan dua garis

ditambahkan dengan nialai elemen terkecil tersebut. Kembali ke langkah 2.

Metode Hungarian juga dapat diterapkan pada persoalan penugasan

maksimasi yang berbeda hanya pada langkah pertama untuk persoalan

maksimasi yang dipilih adalah elemen biaya terbesar pada tiap-tiap baris akan

mengurangi elemen-elemen biaya lainnya. Langkah selanjutnya sama dengan

persoalan minimasi.

12

BAB 3

PEGUMPULAN DATA

III.1 Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang dilakukan mengenai masalah transportasi

untuk mencari biaya yang minimum dan banyaknya barang yang harus

diproduksi untuk mengurangi biaya produksi, dan memenuhi permintaan dari

konsumen atau pelanggan.

PT. Layar Terkembang ( LT ) harus menentukan berapa banyak kapal yang di

produksi setiap kuartal (1 kuartal =3 bulan) pada empat kuartal mendatang.

Adapun data permintaan adalah:

Kuartal pertama 40 kapal, kuartal kedua 60 kapal, kuartal ketiga 75 kapal,

kuartal keempat 25 kapal. PT. LT dituntut untuk dapat memenuhi permintaan

tepat waktu. Persediaan di gudang Pada awal kuartal pertama adalah 10 kapal.

Pada setiap awal suatu kuartal, PT ini harus memutuskan seberapa banyak

kapal yang harus diroduksi disepanjang kuartal yang bersangkutan. Untuk

menyederhanakan masalah, asumsikan bahwa kapal yang diproduksi pada

suatu kuartal dapar digunakan untuk memenuhi permintaan pada kuartal

berikutnya. Kapasitas produksi PT LT setiap kuartal adalah 40 buah kapal

dengan ongkos $400 perunit. Dengan mengaktifkan shift lembur, kapasitas

produksi bisa ditambah sebanyak 150 kapal dengan ongkos $450 perunit. Di

setiap akhir kuartal ( setulah semua permintaan terpenuhi ), kelebihan

produksi dapat di simpan dengan ongkos $20 perkapal.

13

Formulasikanlah permasalahan diatas dengan pendekatan model

Balance Transportation problem, sehingga ongkos total

( ongkos produksi + ongkos persediaan ) selama 4 kuartal kedepan dapat

diminimalkan.

Tabel 3.1 Pemodelan masalah

1 2 3 4 Dummy Supply

kw1I0 20 40 60 0

1010                  

kw1R400 420 440 460 0

4030   10              

kw1L400 470 490 510 0

150                150  

kw2RM 400 420 440 0

40    40              

kw2LM 450 470 490 0

150    10           140  

kw3RM M 400 420 0

40        40          

kw3LM M 450 470 0

150        35       115  

kw4RM M M 400 0

40            25   15  

kw4LM M M 450 0

150                150  

Permintaan 40 60 75 25 570  

BAB IV

14

PENGOLAHAN DATA DAN ANALISA

IV. 1 PENGOLAHAN DATA

Pada permasalahan yang dihadapi PT. Layar Terkembang dapat

dilakukan dengan menggunakan software yaitu LPSolve. Pendekatan dengan

software ini dilakukan untuk mencari ongkos transportasi yang minimum

selama 4 kuartal kedepan.

Pengujian pertama dilakukan dengan menggunakan metode software

SPSolve yaitu seperti dibawah ini.

Solusi penyelesaian masalah transportasi pada PT. Layar Emas

Terkembang yang bergerak di bidang kapal layar. Dimana unuk mencari

ongkos minimal transportasi selama 4 kuartal mendatang.

Dimana :

Persedian awal 10 kapal

Permintaan :

Kuartal pertama : 40

Kuartal kedua : 60

Kuartal ketiga : 75

Kuartal keempat : 25

Asumsi harga kapal :

Setiap kuartal adalah 40 kapal dengan ongkos $400 perunit dengan

mengaktifkan shift lmbur, kapasitas produksi tiap kuartal bisa di tambah

sebanyak 150 kapal dengan ongkos $450 perunit. Kelebihan produksi dapat

disimpan dengan ongkos $20 perkapal.

Tahap pertama pengolahan data menggunakan LP Solve

15

Tabel 4.1 pengolahan data dengan LP Solve

Pada tabel di atas diketahui fungsi nilai Z minimum dan fungsi tujuan,

Zmin=+0x1+10x2+20x3+30x4+0x5+400x6+410x7+420x8+430x9+0x10+450x

11+460x12+470x13+480x14+0x15+400x16+410x17+420x18+0x19+450x20

+460x21+470x22+0x23+400x24+410x25+0x26+450x27+460x28+0x29+400

x30+0x31+450x32+0x33;

Sedangkan fungsi tujuan sebagai berikut :

1. Fungsi tujuan kapasitas produksi

16

c1: x1+ x2+ x3+ x4+ x5 =10;

c2: x6+ x7+ x8+ x9+ x10 =30;

c3: x11+ x12+ x13+ x14+ x15 =120;

c4: x16+ x17+ x18+ x19 =30;

c5: x20+ x21+ x22+ x23 =120;

c6: x24+ x24+ x26 =30;

c7: x27+ x28+ x29 =120;

c8: x30+ x31 =30;

c9: x32+ x33 =120;

2. Fungsi tujuan permintaan

c10:x1+x6+x11 =30;

c11:x2+x7+x12+x16+x20 =50;

c12:x3+x8+x13+x17+x21+x24+x27 =65;

c13:x4+x9+x14+x18+x22+x25+x28+x30+x32 =15;

c14:x5+x10+x15+x19+x23+x26+x29+x31+x33 =435;

Table 4.2 Hasil running menggunakan LPSolve

17

Tabel 4.3 perhitungan matrik menggunakan LPSolve

18

Table 4.4 Hasil result objective menggunakan LPSolve

19

Table 4.5 Hasil result constraints menggunakan LPSolve

20

Table 4.6 Hasil result objective sensitifity menggunakan SPSolve

21

Table 4.7 Hasil result duals sensitifity menggunakan SPSolve

22

IV.2 ANALISA DATA

Pada pengujian yang dilakukan dengan menggunakan software LP Solve

dapat dianalisa menggunakan tabel hasil pehitungan yang ada.

23

IV.2.1 Analisa LP Solve

Tabel 4.8 Tabel sensitifity objective

24

Pada penggunaan LP Solve dimana terdapat penjelasan mengenai kapal yang

akan diproduksi untuk menghasilkan sebuah produk sangat berpengaruh terhadap

kapasitas dan permintaan pada pabrik PT. Layar Terkembang (LT).

Table di atas merupakan table sensitifitas menunjukan bahwa fungsi tujuan

pada adalah 63100 yang merupakan batasan permintaan pada kapal layar. Variable

menunjukan bahwa : x1 : dimana -7,46 sampai dengan 0 merupakan solusi optimal,

yang mana -7,46 merupakan batas bawah dan 0 merupakan batas atas. Jika merubah

nilai dibawah -2,46 maupun diatas 0 maka akan ada perubahan nilai yang mana akan

mempengaruhi permintaan produksi kapal layar. Begitu juga pada variable x2, x3, x4,

x5, x6, x7, x8, x9 sampai x33 yang mempunyai batas atas dan batas bawah.

25

BAB V

KESIMPULAN dan SARAN

V.1 KESIMPUAN

Bahwa metode transportasi lebih membahas mengenai masalah dalam

mendistribusikan suatu produk dalam jumlah yang tidak tetap dari sumber (supply)

ke pada pemakai (demand), yang mana metode transportasi mengatur pendistribusian

agar mengoptimalkan pengiriman ketempat-tempat yang sangat membututuhkan.

Yang mana tujuan utama metode ini adalah untuk meminimumkan biaya

transportasi agar mendapatkan keuntungan yang besar, metode ini juga bisa

memecahkan masalah dalam dunia bisnis. Pengerjaan dalam praktikum ini

menggunakan LP Solve untuk mendapatkan ongkos paling minimum untuk masalah

transportasi.

Dapat di lihat pada tabel dari software LPSolve sensitifitas menunjukan bahwa

fungsi tujuan pada adalah 63100 yang merupakan batasan permintaan pada kapal

layar.

Masalah yang dihadapi adalah tidak seimbangnya permintaan dan kapasitas yang

terdapat di pabrik hal ini yang menyebabkan adanya dummy pada bagian permintaan

sebesar 570. Dengan meminimalkan fungsi tujuan sebesar 63100 yang merupakan

batasan permintaan pada kapal layar.

26

V.2 SARAN

Untuk masalah praktikum transportasi dan penugasan sebaiknnya praktikan

diberikan fasilitas dalam menggunakan computer, karena 1 atau 2 komputer untuk

3 orang praktikan itu tidak efektif.

Penambahan unit computer sebaiknya perlu dilakukan agar praktikan tidak

kesusahan dalam melakukan praktikum.

Pada penggunaan computer sebaiknya praktikan lebih dahulu mempelajari

permasalahan yang dihadapi untuk lebih memudahkan dalam pengerjaan.

27

DAFTAR PUSTAKA

http://dediharita.blogspot.com/2011/02/transportasi-dan-penugasan.html

http://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=penyelesaian%20masalah%20penugasan%20(metode%20hungarian)&source=web&cd=2&ved=0CCUQFjAB&url=http%3A%2F%2Farisbudi.staff.gunadarma.ac.id%2FDownloads%2Ffiles%2F4592%2FMasalah%2BPenugasan.pdf&ei=V0hGT-S-B6mJmQXu_oStDg&usg=AFQjCNHssBscohkgLtlgQHm-x_SxMx3rjw

http://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=ciri-ciri%20khusus%20persoalan%20transportasi&source=web&cd=1&ved=0CCEQFjAA&url=http%3A%2F%2Frepository.usu.ac.id%2Fbitstream%2F123456789%2F17798%2F3%2FChapter%2520II.pdf&ei=lVFGT6GlF-KHmQWak731DQ&usg=AFQjCNEeaDuxXqrsW6zJYWxwrUbUAbtk7Q

28