AbstrakPersaingan ekonomi global dan permintaan pasar baik lokal maupun international mewajibkan perusahaan untuk membangun dan mengembangkan sistem manajemen internal yang sesuai dengan standar internasional. Karena persaingan ekonomi dunia yang semakin ketat, banyak organisasi mengadopsi dan mengimplementasi program peningkatan kualitas secara efektif. Program peningkatan kualitas tersebut terdapat dalam Sistem Manajemen Mutu (SMM), SMM tersebut dikembangkan dalam sertifikasi standar ISO 9001:2015. ISO 9001:2015 adalah suatu standar yang berisi persyaratan sistem manajemen mutu yang diterbitkan oleh International Organization for Standarization (IOS). PT. Trans Power Marine, Tbk bergerak dalam bidang transportasi kapal tanker. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kondisi PT. Trans Power Marine saat ini dan seberapa besar kesiapan PT. Trans Power Marine untuk persiapan sertifikasi ISO 9001:2015 dan memberikan rekomendasi dan menyusun dokumen mutu perusahaan sesuai dengan persyaratan ISO 9001 2015. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Gap Analysis. Perhitungan persentase analisis kesiapan dengan menggunakan GAP Analysis atau analisa kesenjangan menunjukan bahwa nilai terendah terdapat pada klausul 6 tentang Perencanaan dalam tindakan menghadapi resiko, yaitu sebesar 75%. Dari hal tersebut dapat disimpulkan untuk klausul perencanaan ini pelaksanaannya harus disusun berdasarkan aktivitas yang menimbulkan risiko dan peluang. Untuk persentase tertinggi terdapat pada klausul 7 tentang Support yaitu sebesar 90%. Rata-rata prosentasi dari pemenuhan klausul 4 s/d 10 sebesar 83,92 % artinya Organisasi siap untuk melengkapi QMS ISO 9001:2015 dan melakukan sertifikasi upgrading oleh URS IndonesiaKata kunci: Analisis GAP, ISO 9001:2015, Sistem Manajemen Mutu

In 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.

AbstrakCV Bahagia Jaya Alsindo merupakan bagian dari PT. Bahagia Jaya Sejahtera yang tergabung dalam Bahagia Jaya Group yang di kenal sebagai produsen alat/mesin Pertanian, Perindustrian, Perkebunan, Peternakan dan perikanan. Permasalahan yang timbul akibat banyaknya tuntutan kerja dari perusahaan ke operator produksi yang mengakibatkan proses produksi tidak berjalan maksimal, adanya indikasi turnover karyawan dan ruangan kerja yang tidak nyaman sehingga membuat karyawan merasa stress saat kerja. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui beban kerja terhadap operator produksi mesin hammer mill bagian pengukuran dan pemotongan bahan, assembling, pengecatan, dan finishing good, untuk mengetahui faktor-faktor penyebab adanya beban kerja mental dengan indikasi turnover karyawan dan untuk mengurangi beban kerja mental yang di rasakan oleh operator produksi hammer mill. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah NASA-TLX (Task Load Index) dengan dua tahap yaitu tahap pembobotan dan tahap pemberian nilai. Hasil penelitian awal di peroleh nilai WWL (Weight Workload) operator bagian pengukuran dan pemotongan bahan sebesar 73,56, bagian Assembling sebesar 76,00, bagian pengecatan sebesar 72,00, dan finishing good sebesar 73,33 dimana hasil tersebut mengalami beban kerja mental tinggi. Usulan perbaikan dilakukan dengan mengadakan psikotest, memberikan training, menyediakan Alat Pelindung Diri (APD) saat bekerja dan mengadakan pergantian shift kerja.

Frisian Flag Indonesia (Plant Ciracas) merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penyedia nutrisi berbasis susu dengan merk dagang Frisian Flag. Proses produksi di PT Frisian Flag tidak terlepas dari alat produksi ataupun mesin yang mempunyai ketersediaan waktu dan performa yang selalu siap untuk memenuhi order perusahaan,. pada PT Frisian Flag Indonesia terdapat divisi yang sangat berperan penting dalam proses produksi yaitu: divisi Can making yang menggunakan Semua mesin buatan eropa, komponen-komponen utama yang sering mengalami kerusakan yaitu di mesin Soudronic (Body Maker). Proses perawatan dan pemeliharaan mesin pada Divisi Can Making dilakukan secara berkala pada saat kondisi mesin sedang tidak digunakan proses produksi. Hasil pengumpulan dan pengolahan data yang dilakukan di dapatkan hasil penurunan jumlah Technical Stopages sebelum dilakukan Improvement periode Juni-Oktober 2018 untuk mesin Parting sebanyak 178.16 jam dan Body maker sebanyak 184.93 jam. Setelah dilakukan analisa sumber masalah dan dilakukan perbaikan hasilnya menjadi 58.18 jam untuk mesin Parting dan 62.38 jam untuk mesin Soudronic. Maka dapat disimpulkan terjadi penurunan Technical Stopages sebanyak 67% untuk mesin Parting dan 66% untuk mesin Soudronic. Artinya Improvement yang dilakukan berjalan efektif.

No abstract