Korelasi Antara Bahasa Indonesia Dengan Jurusan yang anda tekuni

Korelasi Bahasa Indonesia dengan Komputer.

            Dari pengertian untuk korelasi itu sendiri merupakan hubungan timbal balik yg terjadi antara kedua bidang tersebut. Jika dibuat judul tema  "Korelasi Antara Bahasa Indonesia Dengan Jurusan yang anda tekuni" maka sudah dapat diketahui bahwa suatu hubungan timbal balik yang terjadi pada bidang bahasa Indonesia dengan jurusan yg kita sedang tekuni, pada materi yg diberikan oleh dosen kali ini saya sendiri ingin membahas sebuah korelasi antara bahasa Indonesia dengan jurusan yang saya tekuni di kuliah semester 5 kali ini yaitu komputer (sistem informasi).

            Menurut saya sendiri suatu hubungan itu terjadi karena 2 unsur hal, yaitu unsur sengaja dan ketidaksengajaan, manusia yg menciptakan suatu mesin komputer itu sendiri yang dianggap manusia bahwa mesin komputer itu dapat membantu dan mempermudah pekerjaan manusia, maka manusia menciptakannya karena sebuah mesin itu didalamnya berisi semua data dan tanpa data-data tidak akan terjadi atau terbuatnya suatu mesin computer, maka manusia tidak hanya menciptakan bagian luar saja (hardware komputernya), karena tidak akan berguna jika tidak ada bagian dalam atau otak mesin komputernya itu sendiri (software dan brainware) maka manusia juga menciptakan sebuah data-data yang didalamnya merupakan sebuah informasi dan data yang dibuat oleh manusia, dan dikenal dengan sebuah bahasa, sebagai interaksi manusia dengan computer,

Bahasa

Perlu kita ketahui bahwa bahasa terdiri dari kata-kata atau kumpulan kata yang di gunakan manusia untuk berkomunikasi .masing-masing kata mempunyai arti dan  makna,Kumpulan kata atau kosa kata itu oleh ahli bahasa disusun secara alfabetis, atau menurut urutan abjad, disertai dengan penjelasan artinya dan kemudian dibukukan menjadi sebuah kamus atau leksikona

Pada waktu kita berbicara atau menulis, kata-kata yang kita ucapkan atau kita tulis akn tersesusun dan mempunyai arti kata agar dapat di mengrti lawan kita saat kita berkomunikasi

 

Sistem 

(systema) dan bahasa yunani (sustema) adalah kesatuan yang terdiri dari komponen atau element yang di hubungkan bersama untuk memudahkan aliran beriformasi atau energi untuk mencapai suatu tujuan yang sama,kata "sistem" banyak sekali digunakan dalam percakapan sehari-hari, dalam forum diskusi maupun dokumen ilmiah. Kata ini digunakan untuk banyak hal, dan pada banyak bidang pula, sehingga maknanya menjadi beragam. Dalam pengertian yang paling umum, sebuah sistem adalah sekumpulan benda yang memiliki hubungan di antara mereka.

 Informasi

Suatu data yang mempunyai nilai informasi yang berupa data,bentuk atau suara yang bisa kita rakan maafat nya,sistem juga mempunyai kesatuan yang saling berhubungan dalam satu jangkauan wilayah tertentu.

Sumber : http://id.wikipedia.org/wiki/Sistem
               http://myuda.blogspot.com

MATERI KELOMPOK

TEORI

Optimasi merupakan pendekatan normatif dengan mengidentifikasi penyelesaian

terbaik dari suatu permasalahan yang diarahkan pada titik maksimum atau minimum

suatu fungsi tujuan [1].

Optimasi produksi diperlukan perusahaan dalam rangka mengoptimalkan

sumberdaya yang digunakan agar suatu produksi dapat menghasilkan produk dalam

kuantitas dan kualitas yang diharapkan, sehingga perusahaan dapat mencapai

tujuannya. Optimasi produksi adalah penggunaan faktor-faktor produksi yang terbatas

seefisien mungkin. Faktor-faktor produksi tersebut adalah modal, mesin, peralatan,

bahan baku, bahan pembantu dan tenaga kerja [9].

Berdasarkan langkah-langkah optimasi setelah masalah diidentifikasi dan

tujuan ditetapkan maka langkah selanjutnya adalah memformulasikan model

matematik yang meliputi tiga tahap [5], yaitu:

1. Menentukan variabel yang tidak diketahui (variabel keputusan) dan nyatakan

dalam simbol matematik,

2. Membentuk fungsi tujuan yang ditunjukkan sebagai hubungan linier (bukan

perkalian) dari variabel keputusan,

3. Menentukan semua kendala masalah tersebut dan mengekspresikan dalam

persamaan atau pertidaksamaan yang juga merupakan hubungan linier dari

variabel keputusan yang mencerminkan keterbatasan sumberdaya masalah

tersebut.

Setiap perusahaan akan berusaha mencapai keadaan optimal dengan

memaksimalkan keuntungan atau dengan meminimalkan biaya yang dikeluarkan

dalam proses produksi. Perusahaan mengharapkan hasil yang terbaik dengan

keterbatasan sumberdaya yang dimiliki, namun dalam mengatasi permasalahan

dengan teknik optimasi jarang menghasilkan suatu solusi yang terbaik. Hal tersebut

dikarenakan berbagai kendala yang dihadapi berada diluar jangkauan perusahaan.

Optimasi dapat ditempuh dengan dua cara yaitu maksimisasi dan minimisasi.

Maksimisasi adalah optimasi produksi dengan menggunakan atau mengalokasian

input yang sudah tertentu untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal. Sedangkan

minimisasi adalah optimasi produksi untuk menghasilkan tingkat output tertentu

dengan menggunakan input atau biaya yang paling minimal.

Persoalan optimasi dibagi menjadi dua jenis yaitu tanpa kendala dan dengan

kendala. Pada optimasi tanpa kendala, faktor-faktor yang menjadi kendala atau

keterbatasan-keterbatasan yang ada terhadap fungsi tujuan diabaikan sehingga dalam

menentukan nilai maksimum atau minimum tidak terdapat batasan-batasan terhadap

berbagai pilihan alternatif yang tersedia. Sedangkan pada optimasi dengan kendala,

faktor-faktor yang menjadi kendala terhadap fungsi tujuan diperhatikan dalam

menentukan titik maksimum atau minimum fungsi tujuan [7].

Optimasi dengan kendala pada dasarnya merupakan persoalan dalam

menentukan nilai variabel suatu fungsi menjadi maksimum atau minimum dengan

memperhatikan keterbatasan-keterbatasan yang ada. Keterbatasan-keterbatasan itu

meliputi input atau faktor-faktor produksi seperti modal, bahan baku, tenaga kerja dan

mesin. Optimasi produksi dengan kendala perlu memperhatikan faktor-faktor yang

menjadi kendala pada fungsi tujuan karena kendala menentukan nilai maksimum dan

minimum. Fungsi tujuan merupakan suatu pernyataan matematis yang digunakan

untuk mempresentasikan kriteria dalam mengevaluasi solusi suatu masalah. Fungsi

tujuan dalam teknik optimasi produksi merupakan unsur yang penting karena akan

menentukan kondisi optimal suatu keadaan [11].

Fungsi tujuan dan kendala merupakan suatu fungsi garis lurus atau linier.

Salah satu metode untuk memecahkan masalah optimasi produksi yang mencakup

fungsi tujuan dan kendala adalah metode Linear Programming. Metode ini adalah

suatu teknik perencanaan analitis dengan menggunakan model matematika yang

bertujuan untuk menemukan beberapa kombinasi alternatif solusi.

2.2. Optimasi Model Pengambilan Keputusan

2.2.1. Pengaruh Ketersediaan Data Terhadap Pemodelan

Apapun jenis model, akan memiliki sedikit nilai praktis jika tidak didukung oleh data

yang handal. Walaupun sebuah model didefenisikan dengan baik, mutu

pemecahannya akan bergantung pada seberapa baik kita dapat mengestimasi data. Jika

estimasi tersebut terdistorsi, pemecahan yang diperoleh, walaupun optimal dalam arti

matematis, pada kenyataannya dapat bermutu rendah dari sudut pandang sistem nyata.

Dalam beberapa permasalahan, data tidak dapat diketahui dengan pasti

sehingga data tersebut dapat diestimasi berdasarkan distribusi probabilitas. Pada

permasalahan tersebut, struktur model kemungkinan perlu diubah untuk

mengakomodasi sifat probabilistik dari permintaan. Jadi berdasarkan ketersediaan

data, pemodelan sistem dapat dibagi menjadi 2 jenis model, yaitu model probabilistic

atau stokastik dan model deterministic [12].

2.2.2. Penyelesaian Terhadap Model Pengambilan Keputusan

Pengambilan keputusan adalah suatu proses yang dikembangkan secara bertahap dan

sistematis. Tidak semua proses pengambilan keputusan dapat dikembangkan secara

sistematis dan bertahap. Bertahap dan sistematis artinya memiliki kriteria yang

sistematis melalui sistem prosedur tertentu yang jelas dan teratur. Suatu kriteria yang

baik haruslah mempunyai suatu ukuran atau nilai yang jelas, dapat dipergunakan

untuk menilai berbagai alternatif pilihan, dan dapat dengan mudah dihitung dan

dijabarkan. Selanjutnya untuk menambah pemahaman tentang model pengambilan

keputusan, akan diterangkan mengenai salah satu model matematis yang prosesnya

dikembangkan secara bertahap dan sistematis dalam proses pengambilan keputusan,

yakni Linear Programming.

2.3. Linear Programming

2.3.1. Pengantar Linear Programming

Linear Programming adalah suatu teknik aplikasi matematika dalam menentukan

pemecahan masalah yang bertujuan untuk memaksimumkan atau meminimumkan

sesuatu yang dibatasi oleh batasan-batasan tertentu, dimana hal ini dikenal juga

sebagai teknik optimasi [8].

Linear Programming merupakan suatu model umum yang dapat digunakan

dalam pemecahan masalah pengalokasian sumber-sumber yang terbatas secara

optimal [10].

Keberhasilan suatu teknik operasi pada akhirnya diukur berdasarkan

penyebaran penggunaannya sebagai alat pengambilan keputusan. Sejak diperkenalkan

diakhir 1940-an, Linear Programming telah terbukti merupakan salah satu alat riset

operasi yang paling efektif. Keberhasilannya berakar dari keluwesannya dalam

menjabarkan berbagai situasi kehidupan nyata diberbagai bidang pekerjaan, yaitu

militer, industri, pertanian, transportasi, ekonomi, kesehatan, dan bahkan ilmu sosial

dan perilaku. Disamping itu, tersedianya program komputer yang sangat efisien untuk

memecahkan masalah-masalah Linear Programming yang sangat luas merupakan

faktor penting dalam tersebarnya penggunaan teknik ini.

Kegunaan Linear Programming adalah lebih luas daripada aplikasinya semata.

Pada kenyataannya, Linear Programming harus dipandang sebagai dasar penting

untuk pengembangan teknik-teknik operasi riset lainnya.

Linear Programming adalah sebuah alat deterministik, yang berarti bahwa

sebuah parameter model diasumsikan diketahui dengan pasti. Tetapi dalam kehidupan

nyata, jarang seseorang menghadapi masalah di mana terdapat kepastian yang

sesungguhnya. Teknik Linear Programming mengkompetisi kekurangan ini dengan

memberikan analisis pasca optimum dan analisis parametrik yang sistematis untuk

memungkinkan pengambil keputusan yang bersangkutan untuk menguji sensitivitas

pemecahan optimum yang statis terhadap perubahan diskrit atau kontinu dalam

berbagai parameter dari model tersebut. Pada intinya, teknik tambahan ini

memberikan dimensi dinamis pada sifat pemecahan Linear Programming yang

optimum.

Tujuan dari Linear Programming adalah suatu hasil yang mencapai tujuan

yang ditentukan (optimal) dengan cara yang paling baik diantara semua alternatif yang

mungkin dengan batasan sumber daya yang tersedia. Meskipun mengalokasikan

sumber-sumber daya kepada kegiatan-kegiatan merupakan jenis aplikasi yang paling

umum, Linear Programming mempunyai banyak aplikasi penting lainnya.

Sebenarnya, setiap masalah yang metode matematisnya sesuai dengan format umum

bagi Linear Programming merupakan masalah bagi Linear Programming. Selanjutnya

suatu prosedur penyelesaian yang sangat efisien, dinamakan metode simpleks, tersedia

untuk menyelesaiakan masalah-masalah Linear Programming.

Linear Programming merupakan masalah pemrograman yang harus memenuhi

tiga kondisi berikut:

1. Variabel-variabel keputusan yang terlibat harus positif.

2. Kriteria-kriteria untuk memilih nilai terbaik dari variabel keputusan dapat

diekspresikan sebagai fungsi linier. Fungsi kriteria ini biasa disebut fungsi

objektif.

3. Aturan-aturan operasi yang mengarahkan proses-proses dapat diekspresikan

sebagai suatu set persamaan atau pertidaksamaan linier. Set tersebut

dinamakan fungsi pembatas.

2.3.2. Kelebihan dan Kekurangan Linear Programming

Sebagai alat kuantitatif untuk melakukan pemrograman, Linear Programming

mempunyai beberapa kelebihan dan kekurangan [9]. Kelebihan-kelebihan dari Linear

Programming yaitu:

1. Mudah digunakan terutama jika menggunakan alat bantu komputer.

2. Dapat menggunakan banyak variabel sehingga berbagai kemungkinan untuk

memperoleh pemanfaatan sumber daya yang optimal dapat dicapai.

3. Fungsi tujuan dapat difleksibelkan sesuai dengan tujuan penelitian atau

berdasarkan data yang tersedia.

Kekurangan-kekurangan dari Linear Programming yaitu:

1. Apabila alat bantu komputer tidak tersedia, maka Linear Programming dengan

menggunakan banyak variabel akan menyulitkan analisisnya bahkan mungkin

tidak dapat dikerjakan secara manual. Metode ini tidak dapat digunakan secara

bebas dalam setiap kondisi, tetapi dibatasi oleh asumsi-asumsi.

2. Metode ini hanya dapat digunakan untuk satu tujuan misalnya hanya untuk

maksimisasi keuntungan atau minimisasi biaya.

2.3.3. Syarat dalam Penggunaan Linear Programming

Ada beberapa syarat agar masalah dapat disusun dan dirumuskan ke dalam model

Linear Programming [1] yaitu:

1. Penentuan Tujuan

Ada tujuan permasalahan yang ingin dipecahkan disebut sebagai fungsi tujuan.

Menentukan fungsi tujuan harus jelas dan tegas. Fungsi tujuan dapat berupa dampak

positif, manfaat, keuntungan dan kebaikan-kebaikan yang ingin dimaksimalkan atau

dampak negatif, kerugian, risiko, waktu, jarak dan biaya-biaya yang ingin

diminimalkan.

2. Alternatif Perbandingan

Harus ada sesuatu atau berbagai alternatif yang ingin diperbandingkan.

Menentukan alternatif yang ingin diperbandingkan misalnya antara kombinasi waktu

tercepat dan biaya tertinggi dengan waktu terlambat dan biaya terendah, antara padat

modal dengan padat karya, antara kebijakan A dengan B, atau antara proyeksi tinggi

dengan rendah.

3. Sumber Daya yang Terbatas

Sumber daya yang dianalisis harus berada dalam keadaan yang terbatas. Hal

ini disebut juga sebagai kendala. Kendala terbagi dalam tiga tipe dasar, yaitu kendala

maksimum yang menunjukkan penggunaan sumber daya tidak melebihi sumber daya

yang tersedia; kendala minimum yang menunjukkan penggunaan sumber daya

minimal sama dengan yang tersedia dan kendala persamaan yang menunjukkan

penggunaan sumber daya sama dengan yang tersedia.

4. Perumusan Kuantitatif

Fungsi tujuan dan kendala harus dirumuskan secara kuantitatif dalam suatu

model yang disebut dengan model matematik. Model merupakan abstraksi dan

simplifikasi dari keadaan nyata yang menunjukkan berbagai hubungan fungsional

yang langsung maupun tidak langsung, interaksi dan interdependensi antara satu unsur

dengan unsur lainnya yang membentuk suatu sistem. Model yang baik harus

mencakup tiga kriteria yaitu kesesuaian, kesederhanaan, dan keserasian. Kesesuaian

yaitu model harus mampu merangkum unsur-unsur yang sangat pokok dari persoalan

yang dihadapi. Kesederhanaan yaitu model harus dibuat sesederhana mungkin sesuai

dengan kemampuan yang ada dan urgensi permasalahan. Keserasian yaitu model

harus mampu mengesampingkan hal-hal yang kurang berguna.

5. Keterkaitan Peubah

Peubah-peubah yang membentuk fungsi tujuan dan kendala harus memiliki

keterkaitan atau hubungan fungsional. Hubungan keterkaitan tersebut dapat diartikan

sebagai hubungan yang saling mempengaruhi, hubungan interaksi, interdependensi,

timbal balik atau saling menunjang.

2.3.4. Asumsi-asumsi Dasar Linear Programming

Dengan mengetahui asumsi-asumsi dasar Linear Programming, penggunaan teknik

Linear Programming akan menjadi lebih terarah. Penggunaan Linear Programming

harus memenuhi beberapa asumsi sebagai berikut [1]:

1. Linearitas

Asumsi ini menginginkan agar perbandingan antara input yang satu dengan

input yang lainnya atau untuk suatu input dengan output besarnya tetap dan tidak

tergantung pada tingkat produksi.

2. Proporsionalitas

Asumsi ini menyatakan bahwa perubahan (naik turun) nilai fungsi tujuan (Z)

dan penggunaan sumber daya atau fasilitas yang tersedia akan berubah dalam proporsi

yang sama dalam perubahan tingkat kegiatan. Implikasi asumsi ini adalah bahwa

dalam model Linear Programming yang bersangkutan tidak berlaku hukum kenaikan

yang semakin menurun.

3. Aditivitas

Asumsi ini menyatakan bahwa nilai parameter suatu kriteria optimasi

(koefisien peubah pengambil keputusan dalam fungsi tujuan) merupakan jumlah dari

nilai individu-individu Cj (j = 1, 2, 3, …, n).

4. Divisibilitas

Asumsi ini menyatakan bahwa peubah-peubah pengambil keputusan Xn, jika

diperlukan dapat dibagi ke dalam pecahan-pecahan artinya nilai-nilai Xn tidak perlu

integer (hanya 0 dan 1 atau bilangan bulat) tetapi dapat pula berupa non integer

(misalnya ½; 0,5; 12,345; dan sebagainya). Demikian pula dengan nilai Z yang

dihasilkan.

5. Deterministik

Asumsi ini menghendaki agar semua koefisien model Linear Programming

(nilai peubah pengambilan keputusan, kendala dalam teknis dan sumber daya yang

tersedia) tetap atau dapat diperkirakan secara pasti.

SOAL SOFTSKILL ESAY

SOAL ESAY

1. Faktor-faktor produksi antara lain adalah?
JAWAB: tenaga kerja, modal, SDA, skill

2. Ukuran dari hebatnya seorang manager perusahaan adalah?
JAWAB: bagaimana menggunakan dana yang dibatasi untuk menghasilkan barang secara efektif dan efisien

SOAL SOFTSKILL PILIHAN GANDA

SOAL PILIHAN GANDA


1. Faktor sumber daya produksi yang bisa di rasionalisasikan yaitu:
    a. Manusia
    b. Kendaraan bermotor
    c. Mesin rusak
    d. Hewan ternak
    e. Benda mati
                                                                                       Jawaban A

2. Yang di maksud dengan produksi atau memproduksi adalah suatu usaha atau kegiatan untuk menambah?
a. Kepercayaan
b. Pengendalian diri
c. Kegunaan suatu barang
d. Menambah nilai jual
e. Meningkatkan kinerja
                                                                                          Jawaban C

OPTIMALISASI PRODUKSI

5.4       OPTIMALISASI PRODUKSI

            Adalah hal yang lumrah dan lazim bila perusahaan dalam operasionalisasinya selalu berusaha mendapatkan hasil terbaik terutama dalam pemanfaatan dana untuk produksi. Ukuran dari hebatnya seorang manajer perusahaan adalah bagaimana menggunakan dana yang dibatasi untuk menghasilkan barang secara efektif dan efisien (bukan selalu untung). Secara teoritis dalam teori produksi yang mempergunakan 2 variabel input bebas mengajarkan dua macam cara untuk mengoptimalkan produksi yaitu : dengan cara Mengoptimalkan Produksi (maksimum produksi) dan Mengoptimumkan Biaya (Minimum Biaya).

5.4.1  Optimum produksi

            Bila perusahaan telah  memiliki dana untuk memproduksi, harga 2 faktor input telah diketahui dan kombinasi faktor input telah ditetapkan maka tujuan perusahaan adalah berapa banyak barang yang bisa dihasilkan agar bisa mencapai kondisi paling optimum. Dalam hal ini yang menjadi kendala (constraint) adalah biaya (ISOCOST) sedangkan tujuannya adalah produksi (ISOQUANT),

            Misalkan diketahui total dana yang dimiliki perusahaan untuk memproduksi batu bata merah untuk tahun 2005 adalah Rp. 1000. upah tenaga kerja/hari Rp. 45. dan diskonto modal/1000 adalah Rp. 100. Kombinasi faktor input adalah Q = TK x M, 

Kedua fungsi atas dapat juga diselesaikan dengan cara subtitusi biasa, tapi saya menyarankan untuk memanfaatkan cara yang terdapat dalam teori nilai guna sebagaimana yang telah dipaparkan pada bab sebelumnya (teori pilihan konsumen).

            Bila menggunakan metode Lagrange (metode ini memang sangat baik bila fungsi biayanya dalam bentuk pangkat dua atau lebih), maka gunakan pendekatan derivative parsial sebagai berikut :

            Turunkan Z terhadap masing-masing TK dan M sebagai berikut :

                       

                          

Banyak cara bisa dilakukan untuk mendapatkan nilai TK dan M, misalnya dengan memperhatikan persamaan hasil derivasi yaitu 100M = 45TK dan persamaan kendala ISOCOST 1000 = 45TK+ 100M,

Cara praktis (perhatikan ketentuannya):        

          

Nilai TK dan M masukan dalam persamaan produksi :

                                                Q = TK x M → Q = 5 x 11,111111 = 55,555555

Berarti dengan uang sebanyak Rp. 1000 pada masing-masing harga faktor  produksi TK dan M adalah sebesar Rp. 45 dan Rp. 100, banyaknya batu bata merah yang bisa diproduksi secara optimum adalah sebanyak 55,555555 unit.

            Coba perhatikan, bila misalkan pimpinan perusahaan tetap ingin memproduksi sebanyak 55,555555 unit akan tetapi hanya menggunakan tenaga kerja sebanyak 5 orang, maka banyaknya modal adalah :

                                

(ingatlah asas trade off dalam MRTS, dalam kasus ini karena mengurangi TK maka akan dan harus memperbesar M). Akan tetapi nilai ini bila dialokasikan dalam fungsi biaya hasilnya ternyata : C = 45(5) + 100(11,111111) = 225 + 1111,1111 = Rp. 1336,1111, padahal dana hanya Rp. 1000, artinya bila pimpinan perusahaan ingin mengurangi tenaga kerja sebanyak 6 orang maka konsekwensinya ia harus menambah dana sebesar Rp. 336,1111. Akan tetapi karena dananya hanya Rp. 1000, maka kombinasi tenaga kerja sebanyak 11 orang dengan modal sebanyak 5 (bisa 5 unit mesin, 5 bulan masa pinjam atau lainnya)adalah paling optimum. Hal ini bisa dibuktikan dengan menggunakan ketentuan :

Jadi benar (secara matematis) bahwa produksi sebanyak 55,555555 unit dengan menggunakan tenaga kerja dan modal masing-masing sebanyak 11 dan 5 telah optimum (bukan extremum yaitu memiliki titik maksimum atau minimum) dan produksi inilah yang paling optimum (pas antara biaya yang disediakan dengan kebutuhan jumlah tenaga kerja dan modal untuk memproduksi barang sebanyak 55,555555 unit tersebut). 

5.4.3. ELASTISITAS PRODUKSI UNTUK 1 FAKTOR INPUT (1 FAKTOR PRODUKSI)

            Untuk produksi yang menggunakan 1 faktor input secara teoritis telah dijelaskan bagaimana strategi penggunaan tersebut yitu dengan memperhatikan MP dan AP. Bila MP = 0, maka sebaiknya tidak perlu menambahkan factor input lagi. Bila MP = AP maka produksi relatif sudah mapan/stabil, dengandemikian produksi tidak perlu menambahkan factor input lagi? Tapi menentukan nilai MP = 0 terkadang relative sulit bila tidak mengektrapolasinya dengan memanfaatkan model dan gaya matematika (teknik derivasi), lagi pula hal ini relative mengandung resiko karena jarang ada perusahaan bisa menentukan kapan tambahan factor input tidak memberikan tambahan apa-apa pada produksi