Analisis Material Requirement Planning Terhadap Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Udang Di TM Café & Resto By Cv. Tokosa Motor
Reformasi Putra Halawa 1 , Jusra Tampubolon 1 , Anita Christine Sembiring 1 , Charles M Sianturi 2
1 Universitas Prima Indonesia, Kota Medan
2 Universitas HKBP Nommensen reforhalawa@gmail.com

## Abstract
One of  the  important  assets  for  the  company  is  production  planning  and  raw material inventory control, if an error occurs in the planning and control system it will have a negative impact on the smooth production process of the company. This  study  aims  to  determine  the  forecasting  needs  for  the  next  period,  the optimal number of orders, scheduling the right time for ordering raw materials, and determining the method that produces the most optimal cost. Descriptive analysis  techniques  with  quantitative  approaches  in  this  study  started  from making  a  master  production  schedule,  forecasting  inventory,  calculating  lot sizes,  determining  the  optimal  lot  sizing  method,  to  determining  the  time  of ordering raw materials.  The comparison of demand supply forecasting shows that the moving average method produces the lowest MAD, MSE and MAPE values  with  a  total  demand  of  43  kg  compared  to  the  exponential  smoothing method  with  a  total  demand  of  46.8  kg.  gross  with  inventory  on  hand, determining the size of the order with two methods of yield, where the Economic Order Quantity (EOQ) method is the method with the lowest total cost of Rp. 1,538,400, compared to the Lot For Lot (LFL) method of Rp. 1,650,000.
Keywords :  Demand forecasting, inventory control, material requirements planning.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  saat  ini,  perusahaan  dituntut  untuk  mampu  memenuhi keinginan  dan  kebutuhan  manusia.  TM  café &  resto  by  Cv.Tokosa Motor  merupakan industri  yang  bergerak  dibidang  pengolahan  makanan  dalam  bentuk  usaha  restaurant. Dalam proses produksi tentunya perusahaan selalu memiliki persediaan bahan baku untuk kegiatan  produksi  sesuai  dengan  kondisi  pasar.  Namun,  tidak  menutup  kemungkinan bahwa  rencana  yang  telah  disusun  tidak  dapat  terealisasi  berkaitan  dengan  persediaan bahan  baku.  Dimana  menggambarkan  bahwa  persediaan  bahan  baku  yang  telah ditetapkan  perusahaan  tidak  sesuai  dengan  realisasi  penggunaan  bahan  baku  Jumlah persediaan  dan  penggunaan  bahan  baku  mengalami  naik  dan  turun  yang  disesuaikan dengan kondisi pasar dan kondisi supplier sehingga rencana perusahaan setiap bulannya tidak  dapat  terealisasi  dengan  baik.  Persediaan  yang  ada  terkadang  tidak  mampu memenuhi  kondisi  pasar,  namun  terkadang  sebaliknya  yaitu  perusahaan  mengalami kelebihan  bahan  baku.  Kendala  yang  dihadapi  perusahaan  terkait  pengendalian persediaan bahan baku yaitu sifat bahan baku yang tidak dapat disimpan terlalu lama yang mengakibatkan bahan baku akan rusak atau tidak dapat digunakan kembali, sedangkan
persediaan  bahan  baku  dengan  jumlah  yang  cukup  besar  akan  mengakibatkan  resiko kerusakan bahan baku akan semakin tinggi.
Tabel 1 . Data mengenai pesaing industri kuliner di onolimbu, kabupaten nias barat bulan desember 2021 No. Nama Alamat Penggunaan udang (Kg) 1 RM. Restu Jl. Soekarnoe Hatta, Onolimbu, Nias Barat 27 2 RM. Stabat Jl. Soekarnoe Hatta, Onolimbu, Nias Barat 36 3 RM. Bersama Jl. Soekarnoe Hatta, Onolimbu, Nias Barat 29 4 RM. Mutiara Barat Jl. Soekarnoe Hatta, Onolimbu, Nias Barat 31 5 Titik Teduh Cafe Jl. Soekarnoe Hatta, Onolimbu, Nias Barat 25
Data diatas merupakan daftar usaha bisnis industri menengah dan industri rumah tangga yang bergerak dibidang bisnis kuliner yang sama di daerah onolimbu, nias barat yang kawasannya  cukup sulit untuk mendapatkan bahan baku untuk pembuatan menu seafood,  karena  semakin  tahun  hasil  laut  terus  berkurang  diakibatkan  tidak  adanya budidaya untuk kebutuhan industri . Hal ini terlihat pada pasar input bahan baku, para pesaing akan sulit untuk mendapatkan bahan baku. Persaing-pesaing tersebut mendorong perusahaan membuat suatu strategi untuk mensiasatinya. Salah satu yang harus dilakukan yaitu melalui pengendalian bahan baku yang ada seperti pada usaha TM café & resto by Cv.Tokosa Motor. Bahan baku yang besar akan menjamin keberlanjutan usaha, namun terjadi  pemborosan  karena  banyak  dana  yang  terserap.  Sedangkan  bahan  baku  yang sedikit akan menjadi lebih efisien, namun tidak menjamin keberlanjutan usaha. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pengendalian bahan baku yang baik yaitu ketika bahan baku tidak terlalu besar dan tidak terlalu sedikit.

## 2. METODE PENELITIAN
Data-data yang digunakan yaitu data bahan baku perusahaan, jumlah persediaan, biaya  pemesanan,  biaya  pembelian,  biaya  penyimpanan.  Data  penelitian  merupakan faktor penting yang menjadi pertimbangan dalam penentuan metode pengumpulan data. Sumber data penelitian terdiri atas sumber data primer dan sumber data sekunder.
Berdasarkan  latar  belakang  penelitian,  rumusan  masalah,  tujuan,  dan  tinjauan pustaka khususnya pada komponen dan langkah dasar Material Requirement Planning yang telah dijelaskan sebelumnya maka bahan dan yang diperoleh adalah sebagai berikut :
Gambar 1 . Grafik penjualan produk udang TM café & resto by Cv.Tokosa Motor
Tabel 1 . Data penggunaan udang sebagai bahan baku produk TM café & resto by Cv.Tokosa Motor tahun 2021 No.  Nama Menu Jumlah Udang (Kg) 1 Udang Tempura 203,2 2 Nasi Goreng Udang 185,2 3 Capcay Seafood 106,4 Total 494,8 Tabel 3 . Data persediaan bahan baku dan realisasi penggunaan bahan baku TM cafe & resto by Cv.Tokosa Motor Bulan Persediaan Bahan Baku Realisasi Penggunaan Bahan Baku Bahan  Baku Rusak (Kg) Januari 26,5 26,1 0,4 Februari 31,7 31,2 0,5 Maret 40 39,4 0,6 April 36,9 36,5 0,4 Mei 30 29,7 0,3 Juni 43,5 42,9 0,6 Juli 53 52,6 0,4 Agustus 47,3 46,8 0,5 September  56,9 56,5 0,4 Oktober 32,2 31,9 0,3 November  50 49,3 0,7 Desember  46,8 46,2 0,6
26,5 31,7 40 36,9 30 43,5 53 47,3 56,9 32,2 50 46,8 0 10 20 30 40 50 60 0 2 4 6 8 10 12 14 JU M L A H K E B U T U H A N ( K G ) PERIODE ( BULAN )
Tabel 4 . Data penjualan TM cafe & resto by Cv.Tokosa Motor Menu Data Penjualan Menu Dengan Bahan Baku Udang (Kg) Tahun 2021 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Udang Tempura 12 14, 2 17, 2 11, 3 10, 3 15, 4 22, 2 18, 6 24 8 26 10 Nasi Goreng Udang 8 10 9 16 10 19 14 9,2  16,5 12, 5 11, 3 20, 2 Capcay Seafood 6,1  8 13, 2 9,2  9,4  8 16,4  19 16 11,4  12 16 Total 26, 1 31, 2 39, 4 36, 5 29, 7 42,9  52,6  46,8  56,5  31,9  49,3  46,2 Tabel 5 . Persentase penjualan TM cafe & resto by Cv.Tokosa Motor Bulan Total Kunjungan Tamu Persentase Jumlah Pembeli Menu Udang Menu Lainnya Menu Udang Menu Lainnya Januari 1.325 56% 44% 742 583 Februari 1.605 42% 58% 674,1 930,9 Maret 1.237 38% 62% 470,06 766,94 April 1.896 67% 33% 1270,32 625,68 Mei 2.017 70% 30% 1411,9 605,1 Juni 1.980 64% 36% 1267,2 712,8 Juli 1.868 75% 25% 1401 467 Agustus 2.199 60% 40% 1319,4 879,6 September 2.024 55% 45% 1113,2 910,8 Oktober 1.719 78% 22% 1340,82 378,18 November 2.133 62% 38% 1322,46 810,54 Desember 1.975 59% 41% 1165,25 809,75
Setelah memperoleh berbagai data, maka dapat dilakukan langkah-langkah  peramalan dengan menggunakan metode Material Requirement Planning (MRP), sebagai berikut :
1. Melakukan perhitungan peramalan permintaan menggunakan metode Moving Average dan Exponential Smoothing
2. Melakukan perbandingan antara nilai MAD, MAPE, dan MSE menggunakan metode Moving Average dan Exponential Smoothing
3. Menghitung total biaya persediaan menggunakan metode Lot For Lot (LFL) dan Economic Order Quantity (EOQ).
4. Melakukan perbandingan terhadap total biaya persediaan.

## 3. HASIL PENELITIAN
Untuk menghitung peramalan permintaan menggunakan metode moving average , disini  penulis  akan  menggunakan  data  jumlah  penjualan  histori,  yang  dikumpulkan
selama  12  bulan,  kemudian  akan  menghitung  rata-rata  pergerakan  3  bulan  dan  juga menghitung perkiraan rata-rata pergerakan untuk bulan januari 2022. Lalu, mulai dengan menghitung  rata-rata  pergerakan  untuk  bulan  ke-4  artinya,  kita  rata-ratakan  nilai penjualan selama 3 bulan pertama unutk menghasilkan perkiraan rata-rata bergerak untuk bulan ke-4 sampai seterusnya. Disini penulis mengambil sampel sampai bulan bulan 5, dengan contoh perhitungan sebagai berikut:
MA = (n1 + n2 + n3) / n
MA bulan
ke-4 = (26,5 + 31.7 + 40) / 3 = 32,73 ke-5 = (31,7 + 40 + 36,9) / 3 = 36,20
Kemudian dilakukan perhitungan kesalahan ramalan, Forecast error = actual – forecast Furecast error bulan   ke-4 = 36,9 – 32,73 = 4,1 ke-5 = 30 – 36,20 = -6,2
Nilai MAD diperoleh dari hasil forecast error yang diubah ke bentuk nilai positif, jadi nilai MAD pada bulan 4 adalah 4,1 dan untuk bulan 5 adalah 6,2.
Nilai MSE adalah kuadrat dari nlai MAD
Nilai MSE
bulan ke-4 = 4,1 = 16,81 bulan ke-5 = 6,2 = 38,44
Untuk mendapatkan persen absolut, kita cukup membagi kesalahan absolut, kita cukup memagi kesalahan absolut dengan nilai penjualan actual dan mengalikannya 100%. Nilai MAPE   bulan ke-4 = 4,1 / 36,9 × 100% = 11,1 bulan ke-5 = 6,2 / 30 × 100% = 20,7 Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berkut ini:
Tabel 6 . metode peramalan menggunakan Moving Average Bulan Permintaan   MA Forecast Error (Error) Error'2 %Error Januari 26,5 0 Februari 31,7 0 Maret 40 0 April 36,9 32,73 4,166667  4,1 16,81 11,1 Mei 30 36,20 -6,2 6,2 38,44 20,7 Juni 43,5 35,63 7,866667  7,8 60,84 17,9 Juli 53 36,80 16,2 16,2 262,44 30,6 Agustus 47,3 42,17 5,133333  5,1 26,01 10,8 September  56,9 47,93 8,966667  8,9 79,21 15,6 Oktober 32,2 52,40 -20,2 20,2 408,04 62,7 November  50 45,47 4,533333  4,5 20,25 9,0 Desember  46,8 46,37 0,433333  0,4 0,16 0,9 Jan-22 43 73,4 912,2 179,2862 8,155556 101,3556 19,92069 MAD MSE MAPE
Perhitungan  peramalan  permintaan  menggunakan  metode exponential  smoothing dilakukan dengan mengumpukan data Selama periode 12 bulan, nilai penjualan actual
akan diwakili At. Perhatikan bahwa beberapa penulis menggunakan Yt untuk mewakili nilai sebenarnya (Actual Value 𝐴 or 𝑌 ). Nilai sebenarnya disisi lain umumnya diwakili oleh  Ft.  Metode  Exponential  Smoothing  menggunakan  rumus 𝐹 = 𝐹 +  a( 𝐴 - 𝐹 ) dimana α  adalah nilai antara 0 dan 1, disebut sebagai konstanta pemulusan.
Keterangan   : 𝐹 = Ramalan untuk periode sekarang 𝐹 = Ramalan pada periode terakhir α( 𝐴 - 𝐹 ) = Sebagian kecil kesalahan dari periode terakhir
Atau dapat ditulis ulang dengan rumus 𝐹 = α 𝐴 + (1-α) 𝐹
Jadi tujuan pertama adalah menghitung data perkiraan exponential smoothing α = 0.2.
Karena alpha = 0.2, maka 1- α = 1 – 0.2 = 0.8.
Rumusnya kembali menjadi : 𝑭 𝒕 + 1 = 0.2 ( 𝑨 𝒕 ) + 0.8 ( 𝑭 𝒕 )
Jadi, 𝐹 𝟐 = 𝐴 𝟏 𝐹 𝟐 = 0.2 (26.5) + 0.8 (26.5) = 26.5
MAD  : 31.7 – 26.5
= 5.2 MSE  : 5.2 = 27.04
MAPE : 5.2 / 31.7 × 100%  = 0.164 Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 7 . metode peramalan menggunakan exponential smoothing a 1-a 0.2 0.8 Bulan Permintaan   Y' MAD MSE MAPE Januari 26,5 #N/A #N/A #N/A #N/A Februari 31,7 26,5 5,2 27,04 0,164038 Maret 40 31,67111 8,328889 69,37039 0,208222 April 36,9 39,95373 3,053728 9,325257 0,082757 Mei 30 36,91697 6,916965 47,84441 0,230566 Juni 43,5 30,03843 13,46157 181,2139 0,309461 Juli 53 43,42521 9,574787 91,67654 0,180656 Agustus 47,3 52,94681 5,646807 31,88643 0,119383 September  56,9 47,33137 9,568629 91,55866 0,168166 Oktober 32,2 56,84684 24,64684 607,4668 0,76543 November  50 32,33693 17,66307 311,9842 0,353261 Desember  46,8 49,90187 3,101872 9,621609 0,066279 Jan-22 46,81723 9,742106 134,4535 0,240747 24,07472 MAD MSE MAPE Keterangan   :Hasil perhitungan peramalan permintaan dari kedua metode, baik moving average maupun exponential  smoothing dilakukan  dengan  bantuan software Microsoft office excel 2019 for windows 10.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  dari  kedua  metode  tersebut,  maka  hasil perhitungan peramalan permintaan menunjukkan bahwa pada bulan Januari 2022 dengan menggunakan  metode Moving  Average lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode exponential smoothing, karena memiliki nilai MAD, MAPE, dan MSE yang lebih kecil. Hasil  akhir  peramalan  permintaan  yang  diperoleh  pada  bulan  Januari  2022  dengan menggunakan metode moving average adalah 43 kg.
Tabel 8 . Perbandingan nilai MAD, MSE dan MAPE Metode MAD MSE MAPE Moving Average 8,155556 101,3556 19,92069 Exponential Smoothing 9,742106 134,4535 24,07472
Setelah mendapatkan hasil dari peramalan permintaan, kemudian akan dilakukan penentuan ukuran lot yang dihitung dengan menggunakan dua metode yaitu Lot For Lot (LFL)  dan  Economic  Order  Quantity  (EOQ).  Dalam  hal  ini,  perhitungan  ukuran  lot dilakukan satu persatu dari kedua metode untuk mengetahui perbandingan efektifitas dan metode yang menghasilkan total biaya paling optimal akan dijadikan acuan untuk langkah selanjutnya.  Berikut  peneliti  memaparkan  hasil  dari  perhitungan  kedua  lot.  Diketahui: biaya penyimpanan = Rp. 2.000 /Kg, biaya pemesanan = Rp. 150.000 /1 kali pemesanan, dan lead time = 1 bulan.
Total Cost  = (0 x 2000) + (11 X 150.000)
= 0 + 1.650.000 = 1.650.000
Tabel 10 . penentuan lot sizing menggunakan metode EOQ
Economic Order Quantity (EOQ) Jadwal Produksi Bulanan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Kebutuhan bruto 26,5 31,7 40 36,9 30 43,5 53 47,3 56,9 32,2 50 46,8 penerimaan terjadwal Proyeksi  persediaan Sebelumnya 26,5 26,5 0 46,3 6,3 47,4 17,4 51,9 76,9 29,6 50,7 18,5 46,5 77,7 469,2 Kebutuhan netto 0 31,7 0 30,6 0 26,1 1,1 0 27,3 0 31,5 0,3 Rencana penerimaan pesanan 78 78 78 78 78 78 78 Rencana pemesanan 78 78 78 78 78 78 78
Biaya Penyimpanan = Rp 2.000/Kg/Bulan; Biaya Pemesanan = Rp 150.000/1 kali pemesanan; Lead Time = 1 Bulan; 1 Tahun
= 12 Bulan; Kebutuhan Rata-Rata Per Bulan = 111 Kg
Tabel 9 . penentuan lot sizing menggunakan metode Lot For Lot Lot For Lot (LFL) Jadwal Produksi Bulanan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Kebutuhan bruto 26,5 31,7 40 36,9 30 43,5 53 47,3 56,9 32,2 50 46,8 494,8 penerimaan terjadwal Proyeksi persediaan Sebelumnya 26,5 26,5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kebutuhan netto 0 31,7 40 36,9 30 43,5 53 47,3 56,9 32,2 50 46,8 Rencana penerimaan pesanan 31,7 40 36,9 30 43,5 53 47,3 56,9 32,2 50 46,8 Rencana pemesanan 31,7 40 36,9 30 43,5 53 47,3 56,9 32,2 50 46,8 Biaya Penyimpanan = Rp 2.000/Kg/Bulan; Biaya Pemesanan = Rp 150.000/1 kali pemesanan; Lead Time = 1 Bulan.
Untuk  mendapatkan  jumlah  rencana  pemesanan  pada  metode  EOQ,  maka  dilakukan perhitungan sebagai berikut :
Q = √(2 ×D ×S )/H
D = 41,2 × 12 = 494,4
S = 150.000
H = 2.000 × 12 = 24.000
Q = √(2 × 494,4 ×150.000 )/24.000
Q = 78 Kg
Jadi, total biaya persediaan yang diperoleh dengan menggunakan metode EOQ yaitu :
Total Cost = (469,2 x 2000) + (4 x 150.000) = 938.400 + 600.000 = 1.538.400
Perhitungan ukuran lot dari kedua metode memperoleh hasil yang bebeda satu sama lain, dimana total biaya persediaan pada metode Lot For Lot adalah 1.650.000 sedangkan dengan  menggunakan  metode  EOQ  adalah  1.538.400.  Dari  hasil  kedua  metode  tersebut maka akan dilakukan perbandingan manakah metode yang memiliki total biaya persediaan paling sedikit.
Dapat diketahui bahwa, metode yang memiliki biaya persediaan paling sedikit yaitu metode  Economic  Order  Quantity  (EOQ)  walaupun  selisihnya  tidak  jauh  berbeda  dari metode Lot For Lot. Jadi, hasil dari metode EOQ akan menjadi dasar dari proses selanjutnya.
Langkah selanjutnya yang akan dilakukan adalah penentuan waktu pemesanan bahan baku yang optimal dengan melihat lead time. Pembuatan tabel MRP ini didasarkan oleh hasil perhitungan kedua metode lot sizing yang telah dilakukan sebelumnya. Dimana metode yang memiliki biaya persediaan terendah yang terpilih adalah metode Economic Order Quantity karena metode ini yang paling optimal dengan hasil akhir total biaya persediaan lebih kecil daripada metode Lot For Lot.

## 4. PEMBAHASAN
Dengan melihat data dan hasil  perhitungan peramalan yang telah dilakukan, terjadi kekurangan persediaan produk dikarenakan permintaan yang terus meningkat. Hal tersebut terjadi karena tidak adanya perencanaan dalam menenetukan kapasitas produksi sehingga mempengaruhi  tingkat  penjualan  yang  mengacu  pada  pemborosan  terhadap  biaya pemesanan.  Dalam  penelitian  ini,  permasalahan  tersebut  ditanggapi    dengan  cara menerapkan  langkah-langkah  yang  ada  dalam  sistem  MRP  seperti  peramalan  permintaan dan penentuan ukuran lot atau lot sizing.
Sepanjang tahun 2021, TM cafe & resto by Cv.Tokosa Motor mengalami peningkatan permintaan penjualan namun cukup terkendala dengan biaya pemesanan yang tinggi karena jadwal pemesanan yang cukup padat. Sistem MRP ini akan sangat membantu perusahaan dalam menggambarkan berapa banyak bahan baku yang harus di pesan dan berapa banyak permintaan yang telah di ramal agar kebutuhan dapat terpenuhi dan tidak terjadi kekurangan ataupun kelebihan persediaan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengolahan  data  yang  dilakukan  dengan  menggunakan metode sistem MRP, maka dapat di tarik kesimpulan bahwa :
1. Jumlah kebutuhan bersih untuk bulan januari 2022 diperoleh dari hasil selisih antara
kebutuhan kotor dengan keadaan persediaan menggunakan metode Moving Average dengan  hasil  berturut  turut  yaitu  43  kg.  Dimana  hasil  akhir  dari  perhitungan kebutuhan bersih tersebut menjadi dasar dalam penentuan ukuran lot atau Lot Sizing.
2. Untuk menentukan ukuran lot atau besar pesanan dialakukan dengan  menggunakan metode Lot  For  Lot (LFL)  dan  metode Economic  Order  Quantity (EOQ)  yang berturut turut memperoleh hasil akhir total biaya persediaan sebesar 1.650.000 dan 1.538.400.
3. Metode Economic  Order  Quantity (EOQ)  dipilih  menjadi  metode  yang  paling optimal karena hasil akhir total biaya persediaan bahan baku secara keseluruhan lebih kecil dibandingkan dengan menggunakan metode Lot For Lot (LFL).
4. Dalam  mencegah  pemborosan  biaya  persediaan,  TM  cafe  &  resto  by  Cv.Tokosa Motor  harus  mampu  menjalankan  sistem  MRP  dalam  perusahaannya  dan menentukan  metode  mana  yang  paling  optimal  sehingga  proses  perencanaan produksi dan pengendalian persediaan baku dapat terstruktur dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agus Ahyari. 2002. Manajemen produksi perencanaan sistem produksi, Edisi empat, yogyakarta, BPFE.
[2] Anwar Sanusi. 2014. Metodologi penelitian bisnis. Jakarta : Salemba Empat.
[3] Barry render, jay holzer. 2001. prinsip-prinsip manajeman operasi. Jakarta : penerbit salemba empat.
[4] Hadi1, S. N. (2020). ANALISIS IMPLEMENTASI MANAJEMEN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PADA . Performa Vol. 17, No. 2 September 2020, 57-69.
[5] http://mina-makmur.blogspot.com/
[6] Martha¹,  K.  A.  (2018).  ANALISIS  MATERIAL  REQUIREMENT  PLANNING PRODUK  COCONUT.  E-Jurnal  Manajemen  Unud,  Vol.  7,  No.  12,  2018:  6532  , 6532.
[7] Murti  Sumarni John  Suprihanto. Januari 2014.  Pengantar Bisnis.
Libertyyogyakarta.
[8] Pradiko, H. (2019). Analisa Pemilihan Metode Mrp Untuk Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pada Pt. X (Doctoral dissertation, Universitas Mercu Buana Jakarta).
[9] Ratri,  I.  P.  (2016).  Analisis  Pengendalian  Persedian  Bahan  Baku  Tepung  terigu dengan menggunakan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Pada home Industry Roti  Prima.  Skripsi.  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Nusantara  Persatuan  Guru Republik  Indonesia.(simki.  lp2m.  unpkediri.  ac.  id,  Diakses  tanggal  12  Februari 2018).
[10] Sanusi, Anwar. 2004. Metode penelitan Bisnis. Selemba empat. Jakarta.
[11] Slameto,  2010.  Belajar  dan  faktor–faktor  yang    mempengaruhi. Rineka  Cipta , Jakarta.
[12] Sofjan  Assaury.  2001.  Manajeman  oprasi  dan  produksi.  Edisi  revisi.Jakarta :Lembaga penerbit fakultas ekonomi universitas indonesia.
[13] T. Hani Handoko, M.B.A. September 2013. manajemen. bpfe-yogyakarta.