Penentuan safety stock bahan baku gypsum pada proses pembuatan semen

## Determination  of  safety  stock  of  gypsum  raw  materials  in  the  cement manufacturing process
Raodah*, Nurwindy Yanasim, Erniyani
*Program Studi Teknik Industri, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi dan Bisnis, Institut Teknologi dan Bisnis  Nobel Indonesia,  Jl. Sultan Alauddin No. 212, Mangasa, Kecamatan Makassar, Kota Makassar, Indonesia
*Email: rararaodah@gmail.com

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Histori Artikel - Artikel dikirim 03/05/2024 - Artikel diperbaiki 22/05/2024 - Artikel diterima 25/05/2024 Persediaan  bahan  baku  sangat  diperlukan  untuk  menjamin  kelancaran proses  produksi,  dikarenakan  sebagai  sumber  penting  dalam menghasilkan  produk  untuk  didistribusikan  kepada  konsumen.  Gypsum merupakan  salah  satu  bahan  aditif  dalam  pembuatan  semen.  Gypsum berguna  untuk  menjaga  waktu  kekuatan  semen  saat  dicampur  air kecepatannya  tidak  terlalu  cepat.  Masalah  yang  sering  terjadi  seperti adanya  kelebihan  atau  kekurangan  persediaan  sehingga  penting  dalam menentukan  kebutuhan  bahan  baku  yang  optimum.  Tujuan  pada penelitian  ini  adalah  menentukan  nilai safety stock bahan  baku  gypsum. Metode  yang  digunakan  teknik  peramalan  dan  perhitungan safety stock.
Adapun  pola  data  yang  diperoleh  sebelum  melakukan  peramalan berdasarkan  pemakaian  gypsum  tersebut  adalah  tren  cenderung  naik.
Hasil  perhitungan  peramalan  dengan  membandingkan  dua  teknik peramalan yaitu weight moving average dan single exponensial smoothing . Dari  perbandingan  kedua  teknik  tersebut,  teknik  yang  tepat  digunakan adalah  teknik single  exponensial  smoothing karena  memiliki  hasil  yang paling  kecil  yaitu  nilai  MSE  sebesar  26,625,700.56  dan  MAD  sebesar 4,107.55.  Kemudian  untuk  persediaan  pengaman  ( safety  stock )  bahan baku  gypsum  selama  satu  tahun  berdasarkan  hasil  perhitungan  sebesar 6,886.84 ton.
Kata Kunci: Persediaan; gypsum; peramalan; safety stock

## ABSTRACT
Since raw materials are a key component in creating goods that are sold to consumers,  having  an  inventory  of  them  is  essential  to  ensuring  a  smooth production process. One of the ingredients used to make cement is gypsum. Gypsum helps cement stay strong for a longer period when combined with water  at  a  moderate  pace.  There  are  common  issues  like  excess  or  low inventory, therefore figuring out the ideal requirement for raw materials is crucial. Determining the safety stock value of raw gypsum materials is the aim of this study. Safety stock calculations and forecasting strategies are the employed  methods.  The  data  pattern  that  was  acquired  before  gypsum- based forecasting shows an increased tendency. the outcomes of forecasting computations  made  by  contrasting  the  single  exponential  smoothing  and weight  moving  average  forecasting  methods.  After  comparing  the  two methods,  it  is  determined  that  the  single  exponential  smoothing  method yielded  the smaller  results—an MSE  value  of  26,625,700.56 and a MAD  of Volume 5, Nomor 1, Mei 2024, hlm 204-212 Jurnal Terapan Teknik Industri ISSN [print] 2722 3469 | ISSN [Online] 2722 4740 https://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/jenius
4,107.55.  Then,  based  on  the  6,886.84  tons  of  calculation  results,  for  the safety store of gypsum raw materials for a year.
Keyword s: Inventory; gypsum; forecasting; safety stock

## 1. PENDAHULUAN
Persediaan merupakan barang yang disimpan dan digunakan untuk kebutuhan masa depan Perusahaan [1] .  Kebutuhan  semen  di  Indonesia mengalami  peningkatan  setiap  tahun [2] .  Hal tersebut terjadi dengan semakin meningkatnya pembangunan infrastruktur di Indonesia.
Seiring  dengan  meningkatnya  permintaan yang terus meningkat untuk  memenuhi  hal tersebut, produsen  semen  Indonesia  berusaha  untuk  memenuhi kebutuhan  tersebut. Untuk mencapai tujuan produksi  maka  proses  produksi  harus didukung  oleh  unit kerja gudang yang menyediakan bahan-bahan atau segala kebutuhan proses produksi.
Bahan baku penting dalam pembuatan semen terdiri dari batu kapur, pasir besi, batu silika dan tanah liat [2] . Selain  bahan baku utama, terdapat bahan baku penolong yang ditambahkan dalam  proses  pembuatan  semen. Penambahan  bahan penolong  ini  disesuaikan  dengan kebutuhan masing-masing  jenis semen  yang  diproduksi. Salah  satu  jenis  bahan penolong tersebut adalah gypsum [3] .
Persediaan  merupakan  semua  barang  yang  dijual,  dikonsumsi  atau  digunakan  untuk kegiatan  produksi  di masa  depan  dalam  suatu siklus  produksi  tertentu,  tergantung  pada jenis kegiatan  usahanya.  Apabila  jenis  kegiatannya  adalah  produksi,  misalnya  pengolahan  bahan mentah menjadi barang jadi yang dipasarkan kepada pengguna, maka klasifikasi persediaannya antara lain bahan baku, barang setengah jadi, dan barang jadi [4] . Pengadaan bahan baku gypsum seringkali timbul kendala karena kelebihan dan kekurangan persediaan.  Kekurangan  stok  terjadi  karena  kelebihan  pemakaian  pada  waktu-waktu  tertentu dalam sehari, sehingga diperlukan safety stock untuk menutupi kekurangan stok [5] . Perusahaan  manufaktur,  apabila  mengalami  kekurangan  persediaan  bahan  baku  dapat mempengaruhi  aliran  proses  produksi.  Begitupun  sebaliknya,  jika  stok  berlebih  maka menimbulkan penimbunan stok yang terlalu tinggi maka akan berisiko pada proses operasional Perusahaan [6] . Dengan adanya persediaan kebutuhan bahan baku produksi mampu menunjang tanpa  menambah  kegiatan  yang  bersifat waste .  Agar  diperoleh  persediaan  yang  optimal  maka dilakukan  penelitian  untuk  menghitung  persediaan  pengaman (safety stock) pada  bahan  baku gypsum.
2. METODE
Objek penelitian
Objek dalam penelitian ini mencakup bahan baku gypsum yaitu bahan baku penolong dalam proses pembuatan semen.
Jenis dan pengumpulan data
Jenis  data  yang  digunakan  yaitu  data  primer  dari  data  pemakaian  gypsum  selama  satu tahun.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  wawancara  oleh  departemen  pengadaan  dan persediaan  serta  observasi  untuk  informasi  tentang  data  yang  diperlukan  seperti  data pemakaian gypsum dan data pendukung lainnya.
Alat penelitian
Alat yang digunakan untuk membantu proses pengolahan data adalah Microsoft excel .

## Metodologi penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  peramalan  dan  penentuan  nilai safety  stock.  Safety stock merupakan stok untuk menghindari kehabisan persediaan akibat ketidakpastian pasokan dan permintaan [7] .
Metode peramalan
Penentuan safety stock bahan baku gypsum pada proses pembuatan semen
Sebelum  melakukan  peramalan (forecasting) pada  data  yang  tersedia,  terlebih  dahulu menentukan  pola  data.  Terdapat  empat  jenis  pola  data  pada forecasting  time  series [8]  [9] . Gambar 1 terlihat jenis-jenis pola data.
Gambar 1 . Pola data time series [8]
Berikut  ini  penjelasan  komponen-komponen  pada  pola  Gambar  1.  Pertama,  pola  data horizontal  muncul  ketika  data  berfluktuasi  tetap  dan  di  sekitar  rata-rata,  jenis  ini  melibatkan produk  yang  penjualannya  tidak  ditemukan  peningkatan  atau  penurunan  terhadap  waktu tertentu. Kedua, pola data musiman muncul ketika nilai data dipengaruhi oleh unsur musiman (misalnya  hari  tertentu  dalam  satu  minggu,  bulan  maupun  triwulan).  Ketiga,  pola  data  siklis membentuk  ketika  dipengaruhi  oleh  ketidaktepatan  ekonomi  jangka  panjang,  Keempat,  pola data  trend  muncul  ketika  terjadi  peningkatan  atau  pengurangan  jumlah  data  dalam  jangka waktu yang lama. Bagi perusahaan, penjualan, produk domestik bruto dan indikator keuangan lainnya mengikuti pola tren dari waktu ke waktu.
Metode weighted moving average
Metode  ini  sering  disamakan  dengan  metode  rata-rata  bergerak,  namun  angka  terupdate dari deret periodik diberi bobot dalam perhitungan ramalan [10] . Metode rata-rata tertimbang memberikan  bobot  yang  berbeda-beda  pada  tiap  informasi  historis  yang  tersedia,  dengan asumsi bahwa data historis yang terkini mempunyai bobot yang lebih besar daripada yang lebih lama, sebab data yang paling terakhir atau terupdate merupakan data yang sangat cocok untuk dilakukan peramalan [7] .
(1)
Keterangan: w1 : bobot pada periode t-1 w2 : bobot pada periode t-2 wn : bobot pada periode t-n n : jumlah periode

## Metode exponential smoothing
Metode  ini  digunakan  pada  keadaan  dimana  jumlah  data  suatu  periode  berbeda  dengan periode  sebelumnya  sehingga  menghasilkan  fungsi  eksponensial  yang  sering  disebut  dengan Exponential  Smoothing [11] .  Fungsi  pemulusan  diatur  oleh  parameter smoothin g  α  yang mempunyai nilai  antara 0 dan 1. Fungsi  parameter ini adalah untuk menekankan data terkini. Setiap perkiraan baru didasarkan pada hasil perkiraan sebelumnya ditambah persentase selisih perkiraan dengan nilai aktual saat ini. Persamaan metode exponential smoothing terdiri dari:
𝑺𝒕 = 𝜶 ∗ 𝑿𝒕 + (𝟏 – 𝜶) ∗ 𝑺𝒕 – 𝟏
(2)
Keterangan: St : peramalan untuk periode t
Xt : demand aktual di periode t α   : konstanta yang nilainya ditentukan antara 0-1

## Penentuan persediaan pengaman
Tujuan  dari safety stock adalah  untuk  meminimalkan  biaya  penyimpanan.  Jika  stok  terlalu banyak  maka  akan  menambah  biaya  penyimpanan.  Perusahaan  dapat  mengambil  keuntungan dari  adanya  permintaan  yang  tiba-tiba  tinggi,  sehingga  persediaan  pengaman  yang  telah disesuaikan  dapat  digunakan.  Seperti  dalam  penelitian  mengenai  persediaan  menggunakan analisis  ABC  bertujuan  untuk  mengetahui  urutan  prioritas cutting  tools pada  Departemen engineering  dan  membuat  rekomendasi  tingkat  persediaan  pengaman  dan  pemesanan  ulang yang optimal [12] . Safety stock dirumuskan sebagai berikut:
SS = Z x SD (3) Keterangan: SS : Safety Stock
Z : Jumlah standar deviasi yang menyediakan tingkat pelayanan tertentu
Tahapan penelitian
Tahapan  pertama  adalah  mengidentifikasi  masalah  persediaan  yang  terjadi  pada Perusahaan  dan  melakukan  perhitungan safety stock agar  dapat  meminimalisir  masalah  yang sering  terjadi  pada  bagian  persediaan.  Perhitungan  peramalan  dan safety  stock disesuaikan dengan  kebutuhan data. kebutuhan data  tersebut adalah  data  pemakaian  gypsum selama  satu tahun.  Setelah  data  dianggap  cukup  perhitungan  peramalan  dan safety  stock dilakukan. Selanjutnya  menganalisa  hasil  dari  pengolahan  data  tersebut  dan  tahap  terakhir  berisikan kesimpulan  dari  hasil  penelitian.  Tahapan-tahapan  ini  kemudian  disajikan  dalam  bentuk diagram alur penelitian seperti Gambar 2 . Mulai
Identifikasi masalah
Penentuan kebutuhan data Pengumpulan data Data Cukup? Melakukan peramalan
Melakukan perhitungan persediaan pengaman Hasil dan pembahasan Kesimpulan Selesai Ya Tidak Gambar 2 . Alir penelitian
208 Raodah, Nurwindy Yanasim, Erniyani Penentuan safety stock bahan baku gypsum pada proses pembuatan semen

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Menentukan pola data
Sebelum melakukan forecasting , langkah awal yang dilakukan adalah mengetahui pola data. Data pemakaian gypsum disajikan dalam Tabel 1 .
Tabel 1 . Data histori pemakaian gypsum No  Bulan Pemakaian (ton) 1 Januari 20,420 2 Februari 19,736 3 Maret 15,604 4 April 20,856 5 Mei 23,541 6 Juni 29,990 7 Juli 18,025 8 Agustus 22,100 9 September  19,346 10  Oktober 28,759 11  November 17,900 12  Desember 20,600 Penentuan pola data berdasarkan data Tabel 1 dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3 . Grafik pemakaian gypsum
Berdasarkan Gambar 3 terlihat bahwa pemakaian gypsum memiliki data penggunaan yang naik. Sehingga menghasilkan pola data cenderung trend naik.
Menghitung peramalan permintaan
Setelah  diketahui  pola  data  yang  dihasilkan  kemudian  dilakukan  peramalan  permintaan. Teknik  peramalan  yang  digunakan  berdasarkan  hasil  dari  pola  data  adalah Weight  Moving Average 3 bulan dan single exponensial smoothing dengan α = 0,5. Rumus yang digunakan yaitu pada persamaan (2) dan (3). Hasil dari persamaan tersebut dituangkan dalam Tabel 2 .
Tabel 2 . Perhitungan hasil peramalan gypsum Bulan Single Exponential Smoothing (α = 0,5) Weight Moving Average (3 bulan) Xt St Xt St Januari 20,420 20,420 20,420 Februari 19,736 20,420 19,736
0 10,000 20,000 30,000 40,000 PE M A K A IA N G YP SU M BULAN
Bulan Single Exponential Smoothing (α = 0,5) Weight Moving Average (3 bulan) Xt St Xt St Maret 15,604 20,078 15,604 April 20,856 17,841 20,856  17,784 Mei 23,541 19,349 23,541  18,919 Juni 29,990 21,445 29,990  21,323 Juli 17,025 25,717 17,025  26,318 Agustus 22,100 21,371 22,100  22,433 September  19,346 21,736 19,346  21,723 Oktober 28,859 20,541 28,859  19,877 November  17,900 24,700 17,900  24,562 Desember  22,600 21,300 22,600  21,794
Ukuran akurasi hasil peramalan:
a. Single Exponential Smoothing (nilai α = 0,5)
MSE = ∑ ( ) (4)
= 26,625,700.56 MAD = ∑ (5) = 4,107.55
b. Weight Moving Average (3 bulan)
MSE = ∑ ( ) (6)
= 35,970,881 MAD = ∑ (7) = 4,979.28
Berdasarkan hasil perhitungan ukuran hasil  peramalan diperoleh teknik peramalan single exponensial smoothing dengan MSE (Mean Square Error) sebesar 26,625,700.56 dan MAD (Mean Absolute  Deviation) sebesar  4,107.55  sedangkan  teknik  peramalan Weight  Moving  Average dengan  MSE  sebesar  35,970,881  dan  MAD  sebesar  4,979.28.  Berdasarkan  nilai  kedua  teknik peramalan  tersebut,  diperoleh  teknik  peramalan single exponensial smoothing sebagai  metode yang  tepat  karena  memiliki  nilai  yang  kecil  dibanding  dengan weight moving average. Metode peramalan single  exponensial  smoothing peramalan  dengan  jangka  menengah  dan  jangka panjang  serta  sangat  baik  diterapkan  pada  tingkat  Perusahaan  karena  penggunaannya  relatif mudah  digunakan [13] .  Semakin  rendah  nilai  MSE,  maka  semakin  tepat  hasil  peramalan [14] . MSE adalah suatu parameter yang digunakan untuk menguji keakuratan dari suatu peramalan [13] [14] .  Selain  MSE,  MAD  juga  salah  satu  parameter  pengujian  keakuratan  dari  peramalan yang dilakukan.
Menghitung nilai safety stock
Langkah  selanjutnya  menghitung  nilai safety  stock dengan  menggunakan  persamaan  (3). Sebelumnya  telah  dilakukan  beberapa  penelitian terkait  pengendalian  persediaan  bahan  baku dengan  menentukan  jumlah safety  stock [15] .  Perhitungan safety  stock dapat  membantu Perusahaan  dalam  mengelola  persediaan  dikala  kekurangan  stok.  Penghematan  biaya  terjadi pada  bahan baku  polina sehingga meningkatkan produktivitas Perusahaan [16] .  Dalam proses produksi  apabila  persediaan  bahan  baku  terlalu  besar  dibandingkan  kebutuhan  perusahaan, maka akan menambah beban biaya penyimpanan dan pemeliharaan serta kemungkinan terjadi
Penentuan safety stock bahan baku gypsum pada proses pembuatan semen
penurunan kualitas yang tidak dapat dipertahankan sehingga perusahaan mengalami kerugian [17] .  Kenyataan  dilapangan  permintaan  konsumen  terkadang  tidak  menentu [18] [19] .  Oleh karena  itu,  pengadaan  persediaan  pengaman  penting  untuk  ditentukan  untuk  mengurangi kerugian akibat kekurangan stok [18] . Dalam menghitung nilai safety stock diperlukan nilai standar deviasi, di mana data-data yang digunakan untuk menghitung standar deviasi adalah perkiraan  persediaan (A) dan persediaan sesungguhnya (B). Penjabaran data-data nilai tersebut disajikan dalam Tabel 3 .
Tabel 3 . Hasil pengolahan safety stock Bulan Perkiraan Persediaan (A) Persediaan Sesungguhnya (B) 𝑨 − 𝑩 (𝑨 − 𝑩) 𝟐 Januari 21,498.09 20,420 1,078.09 1,162,267.27 Februari 21,498.09 19,736 1,762.09 3,104,943.55 Maret 21,498.09 15,604 5,894.09 34,740,237.99 April 21,498.09 20,856 642.08 412,273.15 Mei 21,498.09 23,541 -2,042.92 4,173,501.70 Juni 21,498.09 29,990 -8,491.92 72,112,620.37 Juli 21,498.09 17,025 4,473.09 20,008,489.42 Agustus 21,498.09 22,100 -601.92 362,301.67 September  21,498.09 19,346 2,152.09 4,631,469.85 Oktober 21,498.09 28,859 -7,360.92 54,183,069.64 November  21,498.09 17,900 3,598.09 12,946,215.67 Desember 21,498.09 22,600 -1,101.92 1,214,216.67 ∑ 257,977.02 257,977 0.02 209,051,606.92 Rata-rata persediaan bulanan = ∑ = 𝟐𝟓𝟕,𝟗𝟕𝟕 = 21,498.630 ton per bulan
SD = ∑( ) (8)
= 𝟐𝟎𝟗,𝟎𝟓𝟏,𝟔𝟎𝟔.𝟗𝟐

## = 4,173.84
Diasumsikan  tingkat  pelayanan  dengan  nilai  95%,  artinya  dari  total  permintaan, perusahaan  memberikan  layanan  terhadap  konsumen  95%,  sisanya  yaitu  5%  adalah kemungkinan terjadinya kelebihan stok. Selanjutnya distribusi normal dari nilai Z pada area di bawah kurva normal 95 (atau 1-0.05) diperoleh nilai 1.65. Sehingga persamaan safety stock :
SS  = Z x SD
(9) = 1.65 x 4,173.84
= 6,886.84 ton
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  rata-rata  persediaan  gypsum  sebesar  21,498.63  ton  per bulan dan persediaan pengaman ( safety stock )  bahan baku gypsum  selama satu tahun  sebesar 6,886.84 Ton dari tingkat pelayanan sebesar 95%. Perusahaan telah menetapkan tujuan untuk melakukan  tingkat  pelayanan  95%,  karena  tingkat  pelayanan  merupakan  faktor  kunci  dalam memastikan  loyalitas  pelanggan [20] .  Berdasarkan  hasil  penelitian,  penerapan safety  stock merupakan  solusi  untuk  menutupi  dampak  ketidakpastian  rantai  pasokan [21] .  Keteraturan dalam  mengatur  aliran  persediaan  menjadi  kunci  keberhasilan  suatu  perusahaan  mencapai keuntungan.
4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan dan pembahasan terhadap persediaan bahan baku gypsum, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  teknik  peramalan  yang  cocok  digunakan  untuk  mengetahui kebutuhan  bahan  baku  gypsum  kedepannya  adalah Single  Exponential  Smoothing  ( α  =  0.5) karena memiliki ukuran akurasi hasil peramalan yang paling kecil dibandingkan dengan Weight Moving Average , di mana diperoleh  nilai MSE sebesar 26,625,700.56 dan MAD sebesar 4,107.55 untuk  Teknik Single  Exponential  Smoothing  ( α  =  0.5),  sedangkan  teknik  peramalan Weight Moving  Average dengan  MSE  sebesar  35,970,881  dan  MAD  sebesar  4,979.28.  Selanjutnya kebutuhan safety stock bahan baku gypsum pada perusahaan yang seharusnya ada selama satu tahun sebesar 6,886.84  Ton . Untuk penelitian lebih lanjut sebaiknya dilakukan  analisa biaya- biaya  terkait  persediaan  bahan  baku  agar  diketahui  seberapa  banyak  keuntungan  yang didapatkan Perusahaan jika persediaan dapat terkontrol secara tepat.
REFERENSI
[1] B.  F.  Rambitan,  J.  S.  B.  Sumarauw,  and  A.  H.  Jan,  “Analisis  Penerapan  Manajemen Persediaan  Pada  CV.  Indospice  Manado,” J.  EMBA  J.  Ris.  Ekon.  Manajemen,  Bisnis  dan Akunt. , vol. 6, no. 3, 2018.
[2] N.  Lestari  and  H.  R.  Nabela,  “Analisis  Persediaan  Material  Gypsum,  Pozzolan  dan  Batu Bara: Studi Kasus PT Semen Padang,” Innov. J. Soc. Sci. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 7861–7869, 2023.
[3] S. Febriani, L. Setiawati, and A. Bidiawati, “Perencanaan Kebutuhan Bahan Baku Gypsum Pada Proses Pembuatan Semen (Studi Kasus: Pabrik Indarung V),” J. Tek. Ind. Univ. Bung Hatta , vol. 10, no. 1, pp. 19–28.
[4] H.  Chrisna,  “Analisis  manajemen  persediaan  dalam  memaksimalkan  pengendalian internal persediaan pada pabrik sepatu ferradini Medan,” J. Akunt. Bisnis dan Publik , vol. 8, no. 2, pp. 82–92, 2018.
[5] D.  A.  Efrilianda  and  R.  R.  Isnanto,  “Inventory  control  systems  with  safety  stock  and reorder  point  approach,”  in 2018  International  Conference  on  Information  and Communications Technology (ICOIACT) , IEEE, 2018, pp. 844–847.
[6] F.  A.  Suratman,  “Analisis  perencanaan  persediaan  untuk  mengurangi  biaya  persediaan bahan baku dengan metode economic order quantity di PT XYZ,” JENIUS J. Terap. Tek. Ind. , vol. 4, no. 1, pp. 66–77, 2023.
[7] A.  A.  Gofur,  “Sistem  Peramalan  untuk  Pengadaan  Material  Unit  Injection  di  PT.  XYZ,” Komputa J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, 2013.
[8] S. Makridakis, S. C. Wheelwright, V. E. McGee, U. S. Andriyanto, and A. Basith, “Metode dan Aplikasi  Peramalan  Jilid  1  Edisi  Kedua,” Terjem. oleh Ir. Hari Sumito. Jakarta Bina Rupa Aksara , 1999.
[9] S.  Assauri,  “Teknik  dan  metode  peramalan,” Jakarta  penerbit  Fak.  Ekon.  Univ.  Indones. , 1984.
[10]  M.  O.  Kadang,  D.  Patulak,  and  S.  Upa,  “Implementasi  Metode  Weighted  Moving  Average Dan  Single  Moving  Average  Dalam Sistem Informasi  Penjualan Pada  Kios  Maupa Toraja Utara,” Jtriste , vol. 9, no. 2, pp. 125–137, 2022.
[11]  S.  Alfarisi,  “Sistem  Prediksi  Penjualan  Gamis  Toko  QITAZ  Menggunakan  Metode  Single Exponential  Smoothing,” JABE  (Journal  Appl.  Bus.  Econ. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  80,  2017,  doi: 10.30998/jabe.v4i1.1908.
[12]  M.  N.  Piranti  and  A.  Sofiana,  “Kombinasi  Penentuan  Safety  Stock  Dan  Reorder  Point Berdasarkan  Analisis  ABC  sebagai  Alat  Pengendalian  Persediaan  Cutting  Tools Integrating of Safety Stock and Reorder Point Based on ABC Analysis,” J. Tek. Ind. , vol. 7, no. 1, pp. 69–78, 2021.
[13]  K.  Margi  S  and  S.  Pendawa  W,  “Analisa  Dan  Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing Untuk Prediksi Penjualan Pada Periode Tertentu,” Pros. SNATIF , no. 1998, pp. 259–266, 2015.
[14]  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Peramalan  persediaan  barang  menggunakan  metode  weighted
Penentuan safety stock bahan baku gypsum pada proses pembuatan semen
moving  average  dan  metode  double  exponential  smoothing,” J. PILAR Nusa Mandiri ,  vol. 13, no. 2, pp. 217–222, 2017.
[15]  H.  Hazimah,  Y.  A.  Sukanto,  and  N.  A.  Triwuri,  “Analisis  Persedian  Bahan  Baku,  Reorder Point dan Safety Stock Bahan Baku ADC-12,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi , vol. 20, no. 2, pp. 675–681, 2020.
[16]  R. A. Fauzi and R. Hartono, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Benang Pada Produk Underwear Dengan Metode EOQ (Studi Kasus pada PT. Indonesia Wacoal),” J. Ilm. Binaniaga , vol. 14, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.33062/jib.v14i1.302.
[17]  D.  rosa  Indah  and  Z.  Maulida,  “Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Pada  PT.  Aceh Rubber Industries Kabupaten Aceh Tamiang,” J. Manaj. dan Keuang. , vol. 7, no. 2, p. 157, 2018, doi: 10.33059/jmk.v7i2.814.
[18]  M.  Hidayat,  Nofianti,  and  Lidayanti,  “Analisis  pengendalian  persediaan  bahan  baku dengan  menggunakan  metode  EOQ  (Economic  Order  Quantity)  pada  PT.  Bumi  Sarana Beton  (Kalla  Block  )  di  Kota  Makasar,” J. Ekon. Balanc. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  52–69,  2017, [Online]. Available: journal.unismuh.ac.id
[19]  E. P. Lahu, O. : Enggar, P. Lahu, and J. S. B. Sumarauw, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Guna Meminimalkan Biaya Persediaan Pada Dunkin Donuts Manado Analysis of  Raw  Material  Inventory  Control  To  Minimize  Inventory  Cost  on  Dunkin  Donuts Manado,” Anal. Pengendalian… 4175 J. EMBA , vol. 5, no. 3, pp. 4175–4184, 2017, [Online]. Available: http://kbbi.web.id/optimal.
[20]  A.  C.  Radasanu,  “Inventory  management,  service  level  and  safety  stock,” J. Public Adm. Financ. Law , no. 09, pp. 145–153, 2016.
[21]  J.  Korponai,  Á.  B.  Tóth,  and  B.  Illés,  “Effect  of  the  Safety  Stock  on  the  Probability  of Occurrence  of  the  Stock  Shortage,” Procedia  Eng. ,  vol.  182,  pp.  335–341,  2017,  doi: 10.1016/j.proeng.2017.03.106.