## RANCANG BANGUN APLIKASI PERHITUNGAN BULLWHIP EFFECT

## J Koylana Erceva
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1418001@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  suatu  perusahaan  terdiri  dari  komponen-komponen  yang  mempengaruhi  kinerja  perusahaan  termasik supplier,  distributor,  dan  retailer  yang  seluruhnya  membentuk  suatu  rantai  disebut supply  chain  management .  Aliran informasi dan koordinasi diantara partner dagang haruslah berjalan dengan baik. Kelemahan pada aliran  informasi dan koordinasi tersebut seringkali menimbulkan penyimpangan informasi yang salah satunya berupa amplifikasi permintaan ( bullwhip effect ).
Evaluasi ini memerlukan beberapa langkah. Langkah pertama, menghitung besarnya bullwhip effect pada setiap tiga bulan dalam satu tahun. Langkah selanjutnya adalah jika pada bulan tertentu terjadi bullwhip effect, maka untuk mencegah terjadi lagi dihitunglah EOQ ( Economic Order Quantity ) untuk menentukan berapa jumlah pesanan dalam sekali pesan agar tidak terjadi kerugian yang berarti.
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  berdasarkan  hasil  perhitungan,  besarnya bullwhip  effect yang  diperoleh karena  nilai koefisien  variansi yang  tinggi  dimana  semakin  tinggi koefisien  variansi berarti  permintaan  akan semakin fluktuatif .  Untuk  membantu  meramalkan  jumlah  pesanan,  dibutuhkan  perhitungan  EOQ  agar  untuk tahun kedepannya bisa diperkirakan jumlah yang tidak menimbulkan kerugian.
Kata kunci : Bullwhip Effect, Economic Order Quantity (EOQ)

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  sekarang  ini  dunia  bisnis  telah berkembang  sangat  pesat.  Persaingan  dalam  dunia industri  menjadi  sangat  ketat.  Untuk  menyikapi fenomena tersebut perusahaan harus dapat memenuhi permintaan customer .  Untuk  mewujudkan  hal tersebut, perusahaan perlu didukung oleh  komponen- komponen  yang  mempengaruhi  kinerja  perusahaan. Komponen  yang  dimaksud  bukan  hanya  komponen dari dalam perusahaan itu sendiri melainkan dari luar perusahaan  misalnya supplier , distributor ,  dan retailer , yang seluruhnya ini membentuk suatu rantai yang disebut Supply chain management . Inti  dari Supply  chain  managemebt adalah adanya  sinkornisasi  dan  koordinasi  ke  arah  hulu  dan hilir.  Hal  ini  mutlak  dilakukan  untuk  menjaga efektifitas  suatu supply  chain yang  dibangun.  Aliran informasi  dan  koordinasi  diantara  partner  dagang haruslah  berjalan  dengan  baik.  Kelemahan  pada aliran  informasi  dan  koordinasi  tersebut  seringkali menimbulkan  penyimpangan  informasi  yang  salah satunya  berupa  terjadinya  amplifikasi  permintaan yang semakin besar pada alur hulu dibandingkan alur hilir  yang  dinamakan  dengan  fenomena bullwhip effect . Keberadaan bullwhip  effect akan  menyebabkan innefisiensi pada supply chain , misalnya bertambahnya  inventaris  pada  setiap  alur supply chain sehingga  akan  menambah  beban  biaya inventaris  yang  harus  ditanggung  tiap  alur supply chain tersebut. Di samping itu, perencanaan produksi juga  menjadi  semakin  sulit.  Intinya, bullwhip  effect
yang  tinggi  akan  mengganggu  optimasi  kinerja  dari suatu supply chain .
Perusahaan  selalu  mendistribusikan  produk  ke pihak  distributor  tanpa  mengetahui  informasi  yang jelas  tentang  persediaan  distributor  dan  kebutuhan pasar sehingga terkadang terjadi kekurangan ataupun kelebihan  stok.  Akibat  dari  pendistribusian  yang berlebihan adalah terkadang terjadi produk kadaluwarsa  dan  bertambahnya  biaya  simpan. Ketidakselarasan informasi permintaan antara perusahaan dan distributor inilah yang mengakibatkan  peningkatan  varabilitas  permintaan ( bullwhip effect ).
Akibat  dari  distorsi  informasi  ini  yaitu  dengan adanya  penambahan  biaya-biaya  persediaan  yaitu biaya simpan, biaya persediaan habis, dan berkurangnya  tingkat  kepuasan customer .  Distorsi yang  dimaksud  adalah  adanya  kesalahan  informasi yang  berkaitan  dengan  jumlah  permintaan  dari tingkatan  alur  hilir  ke  arah  hulu  akibat  kurangnya koordinasi  dan  transparansi  baik  antar  fungsi  di internal  perusahaan  maupun  dengan  pihak-pihak  di luar perusahaan di sepanjang supply chain .
Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  masalah- masalah  tersebut  dilakukan  perhitungan  besarnya bullwhip effect dengan membangun aplikasi perhitungan bullwhip  effect .  Kemudian  setelah diketahui besar bullwhip effect -nya, pada bagian yang terkena  amplifikasi  maka  untuk  mencegah  terjadi  lagi dihitunglah  EOQ  ( Economic  Order  Quantity )  untuk menentukan  berapa  jumlah  pesanan  dalam  sekali  pesan agar tidak terjadi kerugian  yang berarti. Kemudian  untuk
alasan  memakai  perhitungan Bullwhip  Effect adalah perhitungan  dirasan  lebih  mudah  daripada  perhitungan fuzzy dan hasil yang didapatkan sesuai keinginan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1   Penelitian Terdahulu Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Ginanjar Abdurrahman (2011) dari Universitas Negeri Yogyakarta menulis penelitian yang berjudul “Penerapan Metode Tsukamoto (Logika Fuzzy ) dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan Jumlah Produksi
Barang Berdasarkan Data Persediaan  dan  Jumlah  Permintaan”.  Pada  topik  ini membahas tentang sistem pendukung keputusan yang dikembangkan  yang  bertujuan  untuk  menentukan jumlah barang yang akan diproduksi berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan. [1]
Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Fajar  Solikhin (2011)  dari  Universitas  Negeri  Yogyakarta  membuat aplikasi yang berjudul “Aplikasi Logika Fuzzy dalam Optimasi  Produksi  Barang  Menggunakan  Metode Mamdani dan Metode Sugeno”. Dalam penelitian ini membahas  tentang  penerapan  logika fuzzy pada penyelesaian    masalah  produksi  menggunakan metode Mamdani dan metode Sugeno. [2]
Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Enny  Durratul Arifah  (2011)  dari  Institut  Teknologi  Sepulih Nopember Surabaya membuat aplikasi yang berjudul “Aplikasi  Metode Fuzzy Mamdani  dalam  Penentuan Jumlah  Produksi”.  Pada  topik  ini  membahas  tentang penentuan jumlah produksi bergantung pada banyaknya  bahan  baku,  besar  biaya  produksi, bantaknya  permintaan  konsumen,  dan  banyaknya stok.    Tujuannya  adalah  untuk  menentukan  berapa jumlah  produksi  dengan  menggunakan  metode fuzzy inference  model  Mamdani  atau  sering  huga  dikenal dengan metode min-max . [3]
Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Elly  Zendrato, dkk  (2014)  dari  Sanitia  Matematika  membuat penelitian  yang  berjudul  “Perencanaan  Jumlah Produksi Mie Instan dengan Penegasan ( Defuzzifikasi )  Centroid Fuzzy Mamdani”  dengan studi  kaksis  jumlah  pproduksi  Indomie  di  PT. Indofood  CBP  Sukses  Makmur,  Tbk  Tanjung Morawa. Dalam topik ini dilakukan analisis terhadap perencanaan  jumlah  produksi  mie  instan  dengan menggunakan metode Fuzzy Mamdani. [4]

## 2.2   Bullwhip Effect
Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Fajar  Tri Asmono  (2012)  dari  Universitas  Muhammadiyah Surakarta  membuat  analisa bullwhip  effect dengan judul “Analisa Bullwhip effect pada Retail Air Minum dalam Kemasan”. Studi kasus dilakukan di CV. Tirta Mekar  Jaya,  Jawa  Tengah.  Perusahaan  CV.  Mekar Jaya  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang produksi  dan  distribusi  air  minum  dalam  kemasan dengan merk Axogy. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengetahui  besarnya  amplifikasi  permintaan
( bullwhip  effect )  dan  meminimalisasi  terjadinya bullwhip  effect di dalam sistem distribusi perusahaan Axogy  wilayah  Surakarta.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  adalah  data  permintaan  dan penjualan  di  masing-masing  retail.  Pengolahan  data dilakukan  dengan  menghitung  nilai  amplifikasi permintaan  ( bullwhip  effect )  pada  masing-masing retail,  sedangkan  untuk  perbaikan  dilakukan  dengan peramalan  permintaan  dan  perhitungan  kembali  nilai amplifikasi permintaan ( bullwhip effect ).
Secara  sistematis  bisa  diformulasikan  sebagai berikut. [5]
BE = .............................................(1) Dimana: CV(Order) = ..................................(2) CV(Demand) = ...........................(3) Keterangan:
BE = Bullwhip Effect CV(Order) = Variabel Penjualan CV(Demand) = Variabel Permintaan s(Order) = Standar Deviasi Penjualan mu(Order) = Rata-rata Penjualan s(Demand) = Standar Deviasi Permintaan mu(Demand) : Rata-rata Permintaan
Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Fella  Toti Architika, dkk (2015) dari Universitas Gadjah Mada, membuat  analisa  dengan  judul  “Analisis Bullwhip effect dalam Supply  chain  management pada Komoditas  Kedelai”.  Pada  topik  ini  membahas tentang  kedelai  yang  merupakan  salah  satu  komoditi pertanian  yang  cukup  penting  dalam  ketahanan nasional.  Terjadinya bullwhip  effect menandakan adanya  varisasi  permintaan  yang  terjadi  pada  rantai pasok komoditas kedelai kuning. Dalam penelitian ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  penyebab  dan perhitungan bullwhip effect dilakukan untuk mengetahui  di  ter  mana bullwhip  effect ini  terjadi. Biaya  yang  paling  besar  tentu  dapat  mengakibatksn permintaan berubah dan terjadi bullwhip effect . [6] Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Farham  HM. Saleh  (2008)  dari  Universitas  Islam  Indonesia Yogyakarta membuat analisis yang berjudul “Fenomena Bullwhip  effect pada Supply  chain dan Struktur Tata Kelola Perguruan Tinggi”. Tujuan dari penulisan  ini  adalah  untuk  menganalisis  apakah bullwhip  effect bisa  terjadi  dalam  tata  kelola perguruan tinggi. [7]
Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Junita  Komara (2014)  dari  Universitas  Surabaya  membuat  studi kasus  yang  berjudul  “Studi  Deskriptif  Aktivitas Inbound Outbound Logistik pada UD Sumber Baru di Jember”.  Pada  topik  ini  membahas  tentang perusahaan  yang  saat  ini  bersaing  untuk  pengelolaan aliran  produk  dan  informasi  dengan  berusaha mengolah  produk  dengan  baik  sejak  dari  pemilihan
bahan  baku  hingga  produk  telah  siap  dikonsumsi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan  kegiatan  inbound  dan  outbound logistik  pada  perusahaan  UD  Sumber  Baru  sidertai dengan  deskripsi  lima  area  logistik    dalam  aktivitas logiistik perusahaan dan adanya bullwhip effect dalam UD Sumber Baru. [8]

## 2.3   Economic Order Quantity (EOQ)
Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Andy  Wijaya, dkk  (2013)  dari  STMIK  STIKOM  Surabaya, membuat  sistem  informasi  yang  berjudul  “Sistem Informasi  Perencanaan  Persediaan  Barang”.  Pada topik  ini  membahas  tentang  masalah  yang  sering terjadi  bila  tidak  ada  manajemen  persediaan  yang baik  adalah  perusahaan  akan  mengalami  kekurangan atau  kelebihan  persediaan  sehingga  mengalami kerugian.  Permasalahan  yang  terjadi  karena  jumlah permintaan pelanggan tidak pasti, sehingga perusahaan  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan stok  minimum  setiap  iyem,  menentukan  kapan pemesanan  ulang,  dan  menentukan  berapa  pesanan barang yang sesuai. Untuk mengatasinya, perusahaan memerlukan  sistem  perencanaan  persediaan    yang dapat  menentukan  stok  minimum,  mengatur  ulang waktu  dan  jumlah  pemesanan  yang  optimal. Solusinya adalah membuat sistem informasi perencanaan  persediaan  menggunakan Economic Order Quantity (EOQ). [9]
Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Azmi  Fahma Amrillah,  dkk  dari  Universitas  Brawijaya  yang membuat  analisis  yang  berjudul  “Analisis  Metode Economic  Order  Quantity (EOQ)  Sebagai  Dasar Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Pembantu”. Studi  kasus  dilakukan  si  PG. Ngadirejo  Kediri  –  PT. Perkebunan  Nusantara  X.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mengetahui  pengendalian  persediaan bahan  baku  pembantu  PG.  Ngadirejo  Kediri  dan mengetahui  pengendalian  persediaan  bahan  baku pembantu  dengan  menggunakan  metode Economic Order  Quantity .  Jenis  penelitian  yang  digunakan adalah  penelitian  dieskriptif  dengan  pendekatan kuantitatif.
Untuk  menentukan  jumlah  pesanan  ekonomis dapat diperoleh dengan rumus berikut. [10]
EOQ =
..................................................(4)
Keterangan: EOQ = Economic Order Quantity D =  Total  kebutuhan  bahan  dalam  periode  waktu tertentu Co = Biaya untuk setiap kali pemesanan Cu = Harga per unit Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Indroprasto  dan Erna  Suryani  (2012)  dari  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember (ITS) membuat analisis berjudul “Analisis Pengendalian  Persediaan  Produk  dengan  Metode EOQ  Menggunakan  Algoritma  Genetika  untuk
Mengefisiensikan Biaya Persediaan”. Dalam topik ini menjelaskan  bahwa  selama  ini  PT.  XYZ  melakukan pemesanan  barang  A  kepada  pihak  ketiga  dilakukan PT.XYZ  hanya  dengan  mengira-ngira  ketika  jumlah barang  di  gudang  hampir  habis.  Ketika  permintaan barang  A  terhadap  PT.  XYZ  melonjak  tinggi, seringkali PT. XYZ tidak dapat memenuhi permintaan  tersebut.  Sehingga  berdapmpak  pada membengkaknya  biaya  persediaan.  Tujuan  dari penulisan ini adalah digunakannya metode Economic Order  Quantity (EOQ)  dengan  algoritma  genetika untuk  mengatasi  masalah  persediaan  harga  pada  PT. XYZ dan diharapkan dapat membantu mempertimbangkan dan menentukan kebijakan dalam pengendalian persediaan barang agar berjalan dengan baik. [11]
Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Juliana  Puspika dan  Desi  Anita  (2013)  dari  STIE  Pelita  Indonesia membuat  analisa  yang  berjudul  “ Inventory  Control dan  Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  Produksi Roti  pada  Pabrik  Roti  Bobo  Pekanbaru”.  Dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaturan optimal  pasokan  bahan  baku.  Dalam  hal  ini memusatkan  perhatian  pada  bahan  tepung  yang berdasarkan  metode Economic  Order  Quantity . Selain itu untuk membuktikan keefektifan metode ini dalam  meningkatkan  pengaturan  pasokan  dan pengaturan  pasokan  tepung  di  Pabrik  Roti  Bobo Pekanbaru,  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah Economic  Order  Quantity (EOQ), Safety  Stock , Reorder Point , dan Signidicant Test . [12]
Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Tentri  Hapsari, dkk  (2013)  dari  Politeknik  Telkom  memnuat  sistem yang  berjudul  “Sistem  Manajemen  Persediaan Makanan  Cepat  Basi  dengan  Metode  EOQ”.  Studi kasus  dilakukan  di  industri  Bandeng  Kendal  MIR Tanpa  Duri.  Pada  topik  ini  menjelaskan  tentang Bandeng  Kendal  MIR  Bandeng  tanpa  Duri  yang merpakan  sebuah  industri    rumahan  dimana kegiatannya  membeli,  mengolah,  dan  memasarkan olahan  ikan  bandeng.  Proses  pencatatan  masih bersifat  manual  dengan  menggunakan  catatan  buku sehingga data  yang dihasilkan  kurang akurat, efektif, dan  efisiien.  Industri  rumahan    seperti  Bandeng Kendal  akan  sangat  baik    jika  memiliki  sistem manajemen  yang  bagus  sehingga  menghasilkan  total biaya  persediaan  optimal.  Salah  satu  metoode  untuk memanajemen  persefiaan  adalah  metode  Economic Order  Quantity  (EOQ).  Tujuan  yang  ingin  dicapai adalah  membantu  memanajemen  bahan  baku  agar optimum  dan  membantu  mempermudah  dalam membuat  laporan  pembelian,  jurnal,  dan  buku besar. [13]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1   Waktu dan Tempat
Tugas  ini  telah  direncanakan  pada  bulan Agustus  2017  di  ritel  (Stokist  Bu  Wida)  yang beralamat di Jl. Sunan Ampel no. 10 Pasuruan.

## 3.2   Obyek Penelitian
Penelitian  ini  terpusat  pada  rantai supply  chain yang  terdapat  pada  distributor  (Kantor  One  Vision) dan  ritel  (Stokist  Bu  Wida)  yang  merupakan  objek dari penelitian

## 3.3   Pengambilan Data
Data-data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini hanya  data  sekunder,  yaitu  data  yang  telah  diolah sebelumnya,  penulis  hanya  mengutip  dari  data  yang telah ada tersebut. Dalam hal ini, data sekunder yang dibutuhkan adalah : a. Data order b. Data penjualan

## 3.4   Pengolahan Data
Dalam  pengolahan  data-data  yang  telah  ada akan menggunakan tahap-tahap seperti berikut:
1. Melakukan uji kecukupan data
2. Menghitung standar deviasi penjualan
3. Menghitung rata-rata penjualan
4. Menghitung standar deviasi order
5. Menghitung rata-rata order
6. Menghitung koefisien variansi
7. Menghitung nilai- nilai bullwhip effect
8. Menghitung EOQ apabila ada bagian yang terkena bullwhip effect .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Perolehan Data
Dari penelitian yang dilakukan ritel Z diperoleh data  order dan  penjualan  ditunjukkan  dalam  tabel  1 dan  tabel  2.  Kemudian  untuk  biaya  pemesanan sebesar Rp 5000,00 per pesan dan biaya penyimpanan sebesar Rp 1000,00.
Tabel 1.   Data order tahun 2016
Tabel 2.   Data penjualan tahun 2016

## 4.2 4.2 Pengolahan Data
Dari data yang ada pada tabel di atas maka dapat di  hitung  nilai  besaran bullwhip  effect (amplifikasi permintaan)  dari  masing-masing  barang,  dalam  hal ini  penulis  menghitung  dengan  menggunakan Microsoft  Office  Excel untuk  setiap  barang  per tahunnya  ditunjukkan  pada  tabel  3,  tabel  4,  tabel  5, dan  tabel  6.  Pada  tabel  3  menunjukkan  tidak  terjadi amplifikasi  permintaan  ( Bullwhip  Effect ).  Pada  tabel 4,  pada  bulan  1  sampai  3  terjadi  amplifikasi permintaan. Pada tabel 5, pada bulan 1 sampai 3 dan 4 sampai 6 terjadi amplifikasi permintaan. Pada  tabel
6, pada bulan 1 sampai 3, 4 sampai 6, dan 10 sampai 12 terjadi amplifikasi permintaan.
Tabel 3.   Nilai mu, s, CV, dan BE (Brosur)
Tabel 4.   Nilai mu, s, CV, dan BE (Spesifikasi)
Tabel 5.   Nilai mu, s, CV, dan BE (Katalog)

## 4.3 Form Menu Utama
Form menu utama ditunjukkan pada Gambar 1. Pada form  menu  utama  terdapat  teks  berjalan  kalimat  selamat datang dan menu-menu yaitu hitung bullwhip effect , data tersimpan, laporan data, tentang, dan keluar.
Gambar 1. Menu utama

## 4.4 Form Menghitung BE
Pada  Gambar  2  sampai  Gambar  4,  dalam  form Menghitung, disediakan text box untuk menginputkan nama  produk,  kode  produk  (jika  ada),  tahun,  data order  tiap  bulan,  dan  data  penjualan  tiap  bulan. Kemudian  klik  tombol  Hitung  untuk  melakukan proses  perhitungan  atau  klik  tombol Reset untuk mereset data.
Gambar 2. Menghitung BE (brosur)
Gambar 3. Menghitung BE (spesifikasi)

## Gambar 4. Menghitung BE (katalog)

## 4.5 Form Hasil BE
Pada  Gambar  5  sampai  Gambar  7,  form  Hasil merupakan hasil perhitungan dari inputan pada Form Menghitung.  Di  dalamnya  ada  tombol  Simpan  yang berfungsi  untuk  menyimpan  data  perhitungan,  dan tombol  Ulangi  untuk  mengulangi  melakukan  inputan
apabila dirasa ada yang salah. Jika meng-klik tombol Ulangi maka akan kembali ke Form Menghitung.
Gambar 5. Hasil BE (brosur)
Gambar 6. Hasil BE (Spesifikasi)
Gambar 7. Hasil BE (katalog)

## 4.6 Form Hitung EOQ
Pada Gambar 8 dan Gambar 9 terdapat form Hitung EOQ.  Form  Hitung  EOQ  merupakan  perhitungan  untuk menghitung  EOQ  dari  hasil  data  yang  menunjukkan Bullwhip effect .
Gambar 8. Hitung EOQ (spesifikasi bulan 1 – 3)
Gambar 9. Hitung EOQ (katalog bulan 1-3)

## 4.7 Form Data Tersimpan
Pada  Gambar  10,  pada  Form  Data  Tersimpan, terdapat list  view data  yang  sudah  diinputkan  dan hasil dari perhitungan.
Gambar 10. Form data tersimpan

## 4.8 Form Laporan Data
Form laporan data ditunjukkan pada Gambar 11. Pada form laporan data terdapat cetak hasil data yang sudah  disimpan.  Di  dalamnya  terdapat  inputan  no untuk  menampilkan  nomer  mana  yang  akan ditampilkan.
Gambar 11. Form laporan data

## 4.9 Form Tentang
Form  tentang  ditunjukkan  pada  Gambar  12. Pada  form  tentang  terdapat  penjelasan  mengenai bullwhip  effect dan  EOQ.  Di  bagian  bawah  terdapat tombol  kembali  yang  berfungsi  untuk  kembali  ke menu utama.
Gambar 12. Form tentang

## 4.10 Pengujian Fungsional
Pada  tahap  pengujian  aplikasi  menggunakan  laptop dengan  Windows  7  dan  Windows  8.  Pengujian  ini dilakukan untuk mengetahui fungsional aplikasi berbasis desktop. Hasil pengujian ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Tabel pengujian No. Pengujian Jenis OS Windows 7 Windows 8 B C K B C K 1 Form Menu Utama √ √ 2 Tombol Menu Menghitung Bullwhip Effect √ √ 3 Tombol Menu Data Tersimpan √ √ 4 Tombol Menu Laporan Data √ √ 5 Tombol Menu Tentang √ √ 6 Tombol Menu Keluar √ √ 7 Form Menu Menghitung BE √ √ 8 Tombol Menu Utama (Form Menghitung BE) √ √ 9 Input Data Barang (Form Menghitung BE) √ √ 10 Tombol Hitung (Form Menghitung BE) √ √ 11 Tombol Reset (Form Menghitung BE) √ √ 12 Form Hasil BE √ √ 13 Tombol Menu Utama (Form Hasil BE) √ √ 14 Tombol Kembali (Form Hasil BE) √ √ 15 Output Hasil BE (Bulan 1-3) √ √ 16 Output Hasil BE (Bulan 4-6) √ √ 17 Output Hasil BE (Bulan 7-9) √ √ 18 Output Hasil BE (Bulan 10-12) √ √ 19 Tombol Hitung EOQ (Bulan 1-3) √ √ 20 Tombol Hitung EOQ (Bulan 4-6) √ √ 21 Tombol Hitung EOQ (Bulan 7-9) √ √ 22 Tombol Hitung EOQ (Bulan 10-12) √ √ 23 Form Hitung EOQ (Bulan) √ √ 24 Tombol Menu Utama (Form Hitung EOQ) √ √ 25 Tombol Kembali (Form Hitung EOQ) √ √ 26 Input Biaya Pemesanan (Form Hitung EOQ)
√
√ 27 Input Biaya Penyimpanan (Form Hitung EOQ) √ √ 28 Tombol Hitung (Form Hitung EOQ) √ √
28 Output EOQ (Form √ √
No. Pengujian Jenis OS Windows 7 Windows 8 B C K B C K Hitung EOQ) 29 Tombol Reset (Form Hitung EOQ) √ √ 30 Timbol Simpan (Form Hitung EOQ) √ √ 31 Form Data Tersimpan √ √ 32 Tombol Menu Utama (Form Data Tersimpan) √ √ 33 List View Data Tersimpan (Form Data Tersimpan) √ √ 34 Klik 2 Pada No di List View  (Form Data Tersimpan) √ √ 35 Tombol Hapus (Form Data Tersimpan) √ √ 36 Form Laporan Data √ √ 37 Input No (Form Laporan Data) √ √ 38 Tombol OK (Form Laporan Data) √ √ 39 Tombol Menu Utama (Form Laporan Data) √ √ 40 Form Tentang √ √ 41 Tombol Menu Utama (Form Tentang) √ √ 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1   Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari pembahasan di atas adalah sebagai berikut:
1. Aplikasi  perhitungan  bullwhip  effect  yang dibuat  mampu  menganalisa  pada  periode  mana yang terkena bullwhip effect .
2. Untuk  membantu  meramalkan  jumlah  pesanan, dibutuhkan  perhitungan  EOQ  agar  untuk  tahun kedepannya bisa diperkirakan jumlah yang tidak menimbulkan kerugian.

## 5.2   Saran
Saran  dari  kesimpulan  aplikasi  perhitungan bullwhip effect adalah sebagai berikut:
1. Dikembangkan pada perangkat mobile atau android agar lebih mudah digunakan oleh pengguna.
2. Penambahan fitur aplikasi dengan tambahan fitur cetak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdurrahman,  G.  2011. Penerapan  Metode Tsukamoto  (Logika  Fuzzy)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Jumlah  Produksi  Barang  Berdasarkan  Data Persediaan  dan  Jumlah  Permintaan (Doctoral dissertation, UNY).
[2] Solikin,  F.  2011. Aplikasi  Logika  Fuzzy  dalam Optimisasi  Produksi  Barang  Menggunakan Metode Mamdani dan Metode Sugeno (Doctoral dissertation, UNY).
[3] Arifah,  E.  D.  2011.  Aplikasi  Metode  Fuzzy
Mamdani dalam Penentuan Jumlah Produksi. Institut Teknologi Sepuluh Nopermber, Surabaya .
[4] Komara,  J.  2014.  Studi  deskriptif  aktivitas inbound outbond logistik pada UD Sumber Baru di Jember. Jurnal Ilmiah Mahasiswa
Universitas Surabaya , 3 (1).
[5] Asmono,  F.  T.,  2012. Analisa  Bullwhip  Effect Pada  Retail  Air  Minum  Dalam  Kemasan  Studi Kasus Pada CV. Tirta Mekar Jaya Jl. Bat-Kareb No. 51 Tegalmulyo, Kartasura, Sukoharjo, Jawa Tengah (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Surakrta).
[6] ARCHITIKA,  F.  T.,  Ir  Adi  Djoko  Guritno,  M. S.  I.  E.,  &  Kristanti,  N.  E.,  2015. Analisis Bullwhip Effect Dalam Supply Chain
Management Pada Komoditas Kedelai Gglycine Max  (l)] (Doctoral  dissertation,  Universitas Gadjah Mada).
[7] Saleh,  F.  H.,  2008. Fenomena  Bullwhip  Effect pada  Supply  Chain  dan  Struktur  Tata  Kelola Perguruan Tinggi . UNISIA, 31(69).
[8] Wijaya, A., Arifin, M., & Subiyanto, T. (2013). Rancang Bangun Sistem Informasi Perencanaan Persediaan Barang . Jurnal JSIKA, 2(1), 14-20.
[9] Amrillah,  A.  F.,  Zahroh,  Z.  A.,  &  Wi  Endang NP,  M.  G.,  2016. Analisis  Metode  Economic
Order Quantity (EOQ) Sebagai Dasar Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pembantu  (Studi  Pada  PG.  Ngadirejo  Kediri- PT. Perkebunan Nusantara X) . Jurnal Administrasi Bisnis, 33(1), 35-42.
[10] ] Indroprasto,  I.,  &  Suryani,  E.,  2012. Analisis
Pengendalian  Persediaan  Produk  Dengan Metode EOQ Menggunakan Algoritma Genetika untuk Mengefisiensikan Biaya Persediaan . Jurnal  Teknik  ITS, 1(1),  A305-
A309.®
[11] Puspika,  J.,  &  Anita,  D.,  2013. Inventory Control  dan  Perencanaan  Persediaan  Bahan Baku  Produksi  Roti  pada  Pabrik  Roti  Bobo Pekanbaru. Jurnal Ekonomi, 21(03).