Implementasi Integer Programming dengan Algoritma Branch and Bound Menggunakan QM for Windows dalam Memaksimalkan Keuntungan di PT XYZ
Notice bibliographique
Résumé
AbstractIn maximizing the profits to be obtained the company needs optimal production planning. The plan considers the resources of the company. PT XYZ is a furniture company. This research focuses on optimizing production planning on the manufacture of door products at PT. XYZ. There are several types of products issued in: D1 type door, D2 type door, D3 type door, and D4 type door. Production planning at PT. XYZ can be seen as an integer program model, which is a method related to optimizing resources to increase profits. Optimization is done by determining the amount of production for each type and each calculating existing resources. The solution search for this model is done by the Branch and Bound algorithm. Based on the calculation results using QM software for Windows, the amount corresponding to production is obtained by using Branches and Bound giving an increase of 36.5% compared to the acquisition of PT. XYZ before. Keywords: Branch and Bound Algorithms, Integer Programming,Optimization AbstrakDalam memaksimalkan keuntungan yang akan diperoleh perusahaan perlu adanya perencanaan produksi yang optimal. Perencanaan tersebut mempertimbangkan ketersediaan sumber daya pada perusahaan. PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang furniture. Penelitian ini fokus kepada pengoptimalan perencanaan produksi pada pembuatan produk pintu di PT.XYZ. Terdapat beberapa jenis produk yang diproduksi di antaranya: Pintu tipe D1, Pintu tipe D2, Pintu tipe D3, dan Pintu tipe D4. Perencanaan produksi di PT.XYZ ini dapat dikatakan sebagai model program integer, karena semua variabel menghendaki hasilnya berupa bilangan bulat. Program tersebut berhubungan dengan pengoptimalan ketersediaan sumber daya bertujuan untuk memaksimalkan keuntungan. Pengoptimalan yang dilakukan yaitu dengan menentukan jumlah produksi untuk masing-masing tipe serta mempertimbangkan semua ketersediaan sumber daya yang ada. Pencarian solusi untuk model ini dilakukan dengan algoritma Branch and Bound. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan software QM for Windows, diketahui bahwa penentuan jumlah produksi dengan menggunakan algoritma Branch and Bound memberikan peningkatan keuntungan sebesar 36.5% dibandingkan dengan keuntungan PT.XYZ sebelumnya. Kata kunci: Optimasi, program integer, algoritma Branch and BoundReferensi[1] Sofyan Assauri. Manajemen Produksi dan Operasi. Lembaga Penerbit FakultasEkonomi Universitas Indonesia. Jakarta. 2008.[2] Winston, W. L. Operations Research: Applications and Algorithms. Edisi Keempat.Canada: Brooks/Cole-Thomson Learning. 2004.[3] Akram, S. A., dan Jaya, A. I. Optimalisasi Produksi Roti dengan Menggunakan Metode Branch and Bound (Studi Kasus Pada Pabrik Roti Syariah Bakery, Jl. Maleo, Lrg.VIII No. 68 Palu). Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan, 13(2): 98-107. 2016.[4] Jiao, H. W., dkk. An Effective Branch and Bound Algorithm for MinimaxLinear Fractional Programming. Journal of Applied Mathematics, Volume 2014: 8. 2014.[5] Williams, H. P. The Problem with Integer Programming. Journal of Management Mathematics, 22(3): 213-230. 2011.[6] Falani, I. Penentuan Nilai Parameter Metode Exponential Smoothing dengan Algoritma Genetik dalam Meningkatkan Akurasi Forecasting. Journal of Computer Engineering System and Science, 3(1): 14–16. 2018.[7] Mehdizadeh, E., dan Jalili, S. An Algorithm Based on Theory of Constraints and Branch and Bound for Solving Integrated Product-Mix-Outsourcing Problem. Journal of Optimization in Industrial Engineering, 12(1): 167-172. 2019.[8] Taylor, B. W. Introduction to Management Science. Edisi ke-11. United States of America: Prentice-Hall International, INC. 2013[9] Puryani., dan Ristono, A. Penelitian Operasional. Yogyakarta: Graha Ilmu. 2012.[10] Yusrah N. dkk. Implementasi Algoritma Branch and Bound Dalam Penentuan Jumlah Produksi Untuk Memaksimalkan Keuntungan. Jurnal String Vol. 3 No. 1 Agustus 2018. ISSN: 2527-9661[11] Taha, H. A. Operations Research: An Introduction. Edisi ke-8. United States of America: Prentice-Hall International, INC. 2007.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».