Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 10 No. 2 Mei 2022 P - ISSN
: 2503-4413
E - ISSN : 2654-5837, Hal 535 – 547

## USULAN PERBAIKAN SISTEM INVENTORI DI Café ABC UNTUK MEMINIMASI KERUGIAN DENGAN MEMPERHATIKAN EKSPEKTASI KEUNTUNGAN
Oleh:
Parama Kartika Dewa
Departemen Teknik Industri, Universitas Atma Jaya Yogyakarta E-mail: paramakartikadewa@gmail.com (*koresponden) Muflia Intan Putri
Departemen Teknik Industri, Universitas Atma Jaya Yogyakarta E-mail: mufliaintan11@gmail.com
Hadi Santono
Departemen Teknik Industri, Universitas Atma Jaya Yogyakarta E-mail: hadi.santono@uajy.ac.id Article Info Abstract Article History : Received  15 May - 2022 Accepted  29 May - 2022 Available Online 31 May - 2022 Café  ABC  is  one  of  the  MSMEs  located  in  Yogyakarta  and  engaged  in food.  Café  ABC  is  one  of  the  MSMEs  that  produce  food  made  from bananas. The banana fruit is then processed and becomes a satay banana krispi product with various flavor variants sold by Cafe ABC. The amount of erratic demand causes Cafe ABC outlets to often experience excess raw materials (Over Stock). The excess of raw materials occurs in the main raw materials, namely bananas that are always leftover or not exhausted. The Cafe ABC itself does not  yet have a targeted amount of production and still uses an inventory control system based solely on estimates. The absence of  production  targets  and  inventory  control  on  the  CAFE  ABC caused  the  outlet  to  experience  a  decrease  in  sales  for  4  consecutive months.  This  causes  revenue  at  Cafe  ABC  outlets  to  decrease,  causing losses. The methodology used in this study is the Single Period Model or Newsboy Problem. The data used in the form of raw material purchase expenditure  data,  sales  profit  data,  and  banana  satay  sales  data  from March 2019 to February 2020. The result of the calculation of the use of the method is the proposed production target every week with Expected Profit. The prediction of the production target of week 2 was obtained as many  as  394  skewers  with  an  expected  profit  of  Rp.  1,292,000.  The prediction of the production target of week 3 was obtained as many as 380 skewers  with an expected profit of Rp. 1,222,000. The prediction of the production target of week 4 was obtained as many as 379 skewers with an expected profit of Rp. 1,265,000.
Keyword : Single Period Model, Newsboy Problem, Inventory.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  dunia  usaha  di  Indonesia mengalami  perkembangan  yang  cukup  pesat (Setiani  et  al.,  2020).  Salah  satunya  adalah Usaha  Mikro  Kecil  Menengah  (UMKM)  yang ada  di  Indonesia  yang  tiap  tahunnya  semakin meningkat  (Saskara  &  Putra,  2013, Kusnadi  & Dewa,  2017).  UMKM  menjadi  salah  satu pendorong  ataupun  penggerak  perekonomian yang ada di negara kita (Sakti & Prasetyo, 2018). Adanya UMKM yang berkembang di Indonesia, memberikan kesempatan kerja pada masyarakat di  negara  kita  (Wahyuningsih,  2009).  Tidak hanya  membuka  lapangan  pekerjaan,  namun
memberikan  peluang  bisnis  usaha  yang menguntungkan bagi masyarakat (Rachmawaty & Siagawati, 2019). Berdasarkan data Kementerian  Koperasi  dan  Usaha  Kecil Menengah  (Kemenkop  dan  UKM),  pada  tahun 2017 terdapat sekitar 62.922.617 unit UMKM di Indonesia (Alyani, 2020). Sedangkan pada tahun 2018 terdapat sekitar 64.194.057 unit UMKM di Indonesia (Panjaitan et al., 2021).
Perkembangan UMKM dari tahun 2017 hingga 2018 mengalami peningkatan sebanyak 1.271.440 unit UMKM atau sekitar 2,02% (Azis, 2020).  Adanya  perkembangan  digital  pada  era saat ini, UMKM diperkirakan meningkat dalam
rentang  15%-26%  selama  beberapa  bulan terakhir (Firdaus et al., 2020).
Pada setiap UMKM yang ada di Indonesia selalu mengupayakan agar dapat memenuhi kebutuhan konsumen  (Soetjipto,  2020).  Salah  satunya dengan  mengupayakan  agar  persediaan  bahan baku  tidak  mengalami  kelebihan  ( Over  Stock ) ataupun kekurangan bahan baku ( Out of Stock ) (Sari,  2012).  Proses  merencanakan  persediaan dipengaruhi  oleh  manusia  yang  terlibat  dalam bisnis  tersebut  (Dewa  &  Dewi,  2018).  Apabila dalam suatu usaha mengalami Over Stock , maka dapat membuat perusahaan mengalami kerugian (Fidhayatin  &  Dewi,  2012).  Kerugian  tersebut terjadi  karena  adanya  biaya  pengeluaran  yang lebih dan menyebabkan perusahaan mengalami kerugian  (Putro  &  Chabachib,  2012).  Begitu juga dengan suatu usaha mengalami Out of Stock akan mengakibatkan berkurangnya kepercayaan pelanggan pada UKM (Oktavia, 2016). Pemesanan  bahan  baku  juga  tidak  dapat langsung  tersedia  apabila  dilakukan  secara mendadak (Kurniawan & Frisko, 2014). Adanya masalah tersebut dapat menimbulkan terganggunya  proses  produksi  yang  akan merugikan suatu perusahaan. Dengan demikian Over  Stock maupun Out  of  Stock akan  sama  – sama berdampak untuk perusahaan karena dapat menyebabkan kerugian.
Café  ABC  merupakan  UMKM  yang  bergerak dalam  bidang  kuliner.  Cafe  ABC  merupakan salah satu UMKM yang memproduksi makanan dengan  berbahan  dasar  Pisang.  Pisang  tersebut nantinya  akan  diproduksi  menjadi  sate  pisang krispi dengan berbagai macam varian rasa yang telah  disediakan.  Cafe  ABC  sendiri  belum memiliki jumlah produksi yang ditargetkan dan masih  menggunakan  sistem  pengendalian persediaan hanya berdasarkan perkiraan. Belum adanya penetapan target produksi dan pengendalian  persediaan  yang  memadai  pada Cafe  ABC  membuat outlet tersebut  sering mengalami kerugian.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  terdapat penjualan  produk  yang  mengalami  penurunan pada  empat  bulan  berturut-turut.  Adanya penurunan penjualan mengakibatkan outlet tidak mendapatkan  keuntungan  dan  mengalami kerugian.  Faktor  kerugian  juga  sering  terjadi diakibatkan  oleh  stok  bahan  baku  utama,  yaitu buah pisang. Bahan baku utama yang merupakan buah pisang tidak dapat disimpan dalam jangka waktu  yang  lama.  Apabila  buah  pisang  yang telah  dibeli  oleh owner tidak  dapat  dihabiskan dalam waktu yang telah ditentukan, maka buah pisang  tersebut  mengalami  kebusukan.  Akibat
dari  stock  buah  pisang  yang  tidak  habis  akan menyebabkan potensi kerugian.
Owner Cafe  ABC  mengatakan  dengan  adanya Over  Stock yang  dialami  membuat outlet ini sering  mengalami  kerugian.  Adanya  kelebihan bahan  baku  tersebut  mengakibatkan Owner beberapa kali tidak dapat pengembalian modal. Hal ini outlet Cafe ABC perlu melakukan upaya pengendalian  persediaan  agar  dapat  melakukan pemesanan yang maksimal terhadap bahan baku utama  sehingga  dapat  meminimasi  terjadinya kerugian.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  usulan  cara  menentukan  target produksi  agar  dapat  meminimasi  kerugian, memberikan hasil expected profit sesuai dengan target produksi yang telah ditentukan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  urutan langkah-langkah  atau  rangkaian  kegiatan  yang digunakan  dengan  tujuan  untuk  menyelesaikan permasalahan yang ada.
Metodologi  juga  terdapat  beberapa  tahapan untuk  menyelesaikan  suatu  masalah.    Tahapan alur  dari  penelitian  ini  yaitu  tahap  awal penelitian diawali dengan pencarian tempat atau suatu  objek  yang  sesuai,  yaitu  di Café  ABC . Penelitian  pada  objek  tersebut  dilakukan observasi  berupa  wawancara  terhadap owner dari  objek  tersebut.  Masalah  yang  terjadi  pada Cafe  ABC  adalah  belum  adanya  penetapan target  produksi  yang  membuat  produk  sering tidak habis sehingga outlet tersebut mengalami kerugian.  Pada  tahap  studi  literatur  ini merupakan tahap untuk pencarian referensi agar pada  penelitian  ini  peneliti  memiliki  panduan dasar  dari  penelitian  terdahulu.  Tahapan selanjutnya  yaitu  menentukan  metode  yang terpilih  untuk  penyelesaian  dari  permasalahan yang terjadi. Peneliti kemudian memilih metode Single  Period  Model atau Newsboy  Problem untuk  menyelesaikan  masalah  permasalahan yang terkait.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN  (RESULT AND DISCUSSIONS)

## Analisis Data Penjualan
Analisis data penjualan merupakan tahapan awal untuk melakukan prediksi target  produksi yang dibutuhkan  untuk  memenuhi  permintaan  di periode  berikutnya.  Prediksi  target  produksi tersebut  didasarkan  pada  data  permintaan  di masa  lalu.  Target  produksi  yang  dimaksud dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah  yang direncanakan  untuk  diproduksi  dalam  rangka meminimasi potensi kerugian.

## Data Harga Penjualan
Pada  tabel  1  merupakan  harga  jual  dari  setiap varian  rasa  sate  pisang  yang  masing-masing varian  memiliki  harga  sebesar  Rp  10.000  per tusuk.  Harga  penjualan  sate  pisang  tersebut didapatkan  berdasarkan owner mengambil keuntungan sebesar 50% dimana harga produksi nya  sebesar  Rp  5.000  per  tusuk.  Apabila  sate pisang tersebut terdapat sisa atau penjualan yang tidak  habis,  maka owner akan  menjual  pisang tersebut  dengan  harga  Rp  4.000  per  tusuk. Sedangkan pada tabel 7 merupakan rekapan data produksi, harga jual, dan harga nilai sisa dari sate pisang per tusuknya.
Tabel 1. Data Harga Penjualan Jenis biaya Harga (Rp) Biaya produksi 5.000 Harga Jual Normal 10.000 Harga Jual sisa 4.000
Berdasarkan  gambar  1  merupakan  grafik  dari data masa lalu yaitu penjualan sate pisang dalam satu  tahun  terakhir  terhitung  dari  bulan  Maret 2019 hingga 9 Februari 2020. Pada data statistik tersebut  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  pola fluktuasi  yang  berbeda  dalam  satu  tahun terakhir.  Pada  bulan  Juni  2019  sebanyak  1050 tusuk  sate  pisang  yang  terjual.  Pada  bulan tersebut terjadi penurunan penjualan dikarenakan owner menutup  outlet  selama beberapa  hari  saat  libur  lebaran.  Pada  bulan Agustus  2019  terjadi  peningkatan  penjualan sebanyak 1908 tusuk sate pisang mampu terjual. Pada  bulan  September  2019  juga  terjadi peningkatan  penjualan  sate  pisang  sebanyak 1974 tusuk. Peningkatan terjadi karena di bulan tersebut  sekolah  dan  universitas  telah  memulai kembali kegiatan pembelajaran. Dengan memulainya aktivitas pembelajaran dan perkuliahan tersebut banyak mahasiswa maupun pelajar  yang  kembali  ke  Yogyakarta.  Hal tersebut membuat penjualan pada bulan Agustus 2019 dan September 2019 mengalami peningkatan  karena  letak  outlet  yang  berada  di kawasan kampus Yogyakarta. Penurunan penjualan sate pisang kembali terjadi pada bulan November  2019  hingga  Februari  2020.  Pada bulan  November  2019  penjualan  sate  pisang hanya mampu terjual sebanyak 716 tusuk. Bulan
Desember 2019 semakin mengalami penurunan sebanyak  628  tusuk  yang  mampu  terjual.  Pada bulan  Januari  2020  dan  bulan  Februari  2020 penjualan  sate  pisang  berturut-turut  hanya mencapai  sebanyak  664  tusuk  dan  636  tusuk yang terjual. Adanya Penurunan penjualan yang terjadi menyebabkan pola permintaan pada data bulanan  menjadi  berbeda  dan  sulit  diketahui polanya.  Peneliti  mencoba  mengubah  periode waktu amatan data penjualan menjadi mingguan. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan identifikasi  pola  penjualan  yang  terjadi  selama 12 bulan.
Hasil dari perubahan periode waktu dapat dilihat pada gambar 6 yang menunjukkan pola fluktuasi penjualan sate pisang yang terjadi dalam periode mingguan.  Dalam  pembuatan  model  prediksi terdapat  data  yang  tidak  digunakan  yaitu  data bulan  Maret  2019  di  minggu  3  dan  data  bulan Juni 2019 di minggu 1. Berdasarkan grafik yang ada  pada  bab  4  menunjukkan  gambar  4.8 diketahui  bahwa  pola  grafik  yang  berbeda terdapat  di  minggu  3  bulan  Mei  2019.  Pada Minggu  3  di  bulan  Maret  2019  teridentifikasi bahwa  penjualan  mengalami  penurunan  pada bulan  tersebut.  Pada  Minggu  1  di  bulan  Juni 2019  outlet  tutup  dikarenakan  adanya  libur lebaran  sehingga  tidak  terjadi  penjualan. Berdasarkan  gambar  6  bila  data  minggu  3  di bulan  Maret  2019  dan  minggu  1  di  bulan  Juni 2019  diabaikan  maka  terlihat  keteraturan  pola permintaan.    Selanjunya  data  tersebut  akan digunakan  untuk  melakukan  prediksi  target produksi di masa mendatang.

## Uji Distribusi dengan Software Arena
Pada setiap data yang didapatkan akan memiliki pola  data  masing-masing  yang  biasa  disebut dengan  distribusi  statistik.  Berdasarkan  data yang dikumpulkan dari hasil pengamatan harus dicari karakteristiknya yaitu pola dan parameternya.  Dengan  software  arena  yang dilengkapi  dengan  fasilitas  pembangkitan bilangan  acak  berdistribusi  dan  fasilitas pengujian  dengan  berbagai  bentuk  distribusi statistik. Dengan data penjualan sate pisang yang didapatkan  oleh  peneliti,  maka  dilakukanlah pengujian  distribusi  dengan  menggunakan software arena sebagai berikut.

## Uji Distribusi Data Penjualan Minggu 1
Gambar 1. Hasil Uji Distribusi Data Penjualan Minggu 1
Berdasarkan  Gambar  1  yang  merupakan  hasil pengujian dengan menggunakan software arena, diketahui  bahwa  data  penjualan  sate  pisang Minggu 1 di outlet Crazy Rich Banana memiliki pola  distribusi  Eksponensial  yang  ditunjukkan
pada Gambar 7. Berdasarkan hasil tersebut dapat dilihat bahwa hasil Expression : 139 + EXPO(0). Sedangkan  rata-rata  ( mean ) dari  data  tersebut adalah  275  dan  Simpangan  baku  ( standard deviation ) adalah 109. Uji Distribusi Data Penjualan Minggu 2
Gambar 2. Hasil Uji Distribusi Data Penjualan Minggu 2
Berdasarkan  Gambar  2  yang  merupakan  hasil pengujian dengan menggunakan software arena, diketahui  bahwa  data  penjualan  sate  pisang Minggu 2 di outlet Crazy Rich Banana memiliki pola  distribusi  Eksponensial  yang  ditunjukkan
pada Gambar 8. Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa  hasil Expression :  134  +  EXPO(0). Sedangkan  rata-rata  ( mean ) dari  data  tersebut adalah  281  dan  Simpangan  baku  ( standard deviation ) adalah 117. Uji Distribusi Data Penjualan Minggu 3
Berdasarkan  Gambar  3  yang  merupakan  hasil pengujian dengan menggunakan software arena, diketahui  bahwa  data  penjualan  sate  pisang Minggu 3 di outlet Crazy Rich Banana memiliki pola  distribusi  Eksponensial  yang  ditunjukkan
pada Gambar 9. Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa  hasil Expression :  118  +  EXPO(0). Sedangkan  rata-rata  ( mean ) dari  data  tersebut adalah  267  dan  Simpangan  baku  ( standard deviation ) adalah 116. Uji Distribusi Data Penjualan Minggu 4
Gambar 4. Hasil Uji Distribusi Data Penjualan Minggu 4.
Berdasarkan  Gambar  4  yang  merupakan  hasil pengujian dengan menggunakan software arena, diketahui  bahwa  data  penjualan  sate  pisang Minggu 4 di outlet Crazy Rich Banana memiliki pola  distribusi  Normal  yang  ditunjukkan  pada Gambar  5.4.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat bahwa  hasil Expression :  NORM(274,104)  . Sedangkan  rata-rata  ( mean ) dari  data  tersebut adalah  274  dan  Simpangan  baku  ( standard deviation ) adalah 108.

## Uji Kolmogorov Smirnov
Berdasarkan  hasil  uji  distribusi  pada software arena yang  menyatakan  bahwa  data  penjualan sate pisang di outlet Crazy Rich Banana adalah berdistribusi  normal  dan  eksponensial,  maka peneliti  melakukan  uji Kolmogorov  Smirnov menggunakan Microsoft Excel . Uji Kolmogorov Smirnov ini digunakan untuk membuktikan dan menguji  apakah  sebuah  uji  statistik  memenuhi syarat untuk diuji statistik parametris.

## Perhitungan Uji Kolmogorov Smirnov Minggu
1 Pada  perhitungan  Uji Kolmogorov  Smirnov peneliti  melakukan  uji  hipotesis  dengan
kesesuaian  bentuk  distribusi  eksponensial. Hipotesis tersebut yaitu H 0 merupakan data hasil pengamatan berdistribusi eksponensial sedangkan H 1 merupakan data hasil pengamatan tidak berdistribusi eksponensial. Kriteria penolakan H 0 terjadi apabila Thitung pada hasil perhitungan  diatas lebih  besar  dari  Nilai  kristis dari Kolmogorov Smirnov Table . Sedangkan H 0 diterima  apabila  hasil  Thitung  lebih  kecil  dari nilai kritis Kolmogorov Smirnov Table.
Pada  tabel  8  merupakan  perhitungan  uji Kolmogorov smirnov minggu 1 yang dilakukan menggunakan Microsoft  excel .  Berdasarkan hasil  perhitungan,  Didapatkan  nilai  Thitung yaitu sebesar 0,306. Sedangkan nilai kritis dapat dilihat  menggunakan Kolmogorov  Smirnov Table berdasarkan  banyaknya  sampel  (n)  yaitu 11  dan  tingkat  signifikansi  (α)  yaitu  5%  atau 0,05  maka  didapatkan  nilai  kritis  nya  yaitu 0,391.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa hasil dari Thitung lebih kecil dari nilai kritis dari
Kolmogorov Smirnov Table , sehingga berdasarkan  hipotesis  yang  digunakan  dapat disimpulkan  bahwa  H0  diterima  dan  data penjualan  sate  pisang  di  Crazy  Rich  Banana Minggu 1 berdistribusi Eksponensial.
Tabel 2. Perhitungan Uji Kolmogorov Smirnov Minggu 1 Data xi frekuensi Fkum S(X) F(X) = 1-e^(- x/β) |F(X)-S(X)| 385 139 1 1 0,091 0,397 0,306 247 154 1 2 0,182 0,429 0,247 322 173 1 3 0,273 0,467 0,194 279 180 1 4 0,364 0,480 0,117 410 247 1 5 0,455 0,593 0,138 457 279 1 6 0,545 0,637 0,092 281 281 1 7 0,636 0,640 0,004 154 322 1 8 0,727 0,690 0,037 139 385 1 9 0,818 0,753 0,065 180 410 1 10 0,909 0,775 0,134 173 457 1 11 1,000 0,810 0,190 rata-rata 275 n 11 α 0,05 nilai kritis (KS Table) 0,391

## Perhitungan Uji Kolmogorov Smirnov Minggu
2
Pada  perhitungan  uji Kolmogorv  Smirnov minggu  2  juga  dilakukan  uji  hipotesis  dengan kesesuaian  bentuk  distribusi  eksponensial. Hipotesis tersebut yaitu H 0 merupakan data hasil pengamatan berdistribusi eksponensial sedangkan H 1 merupakan data hasil pengamatan tidak berdistribusi eksponensial. Kriteria penolakan H 0 terjadi apabila Thitung pada hasil perhitungan  diatas lebih  besar  dari  Nilai  kristis dari Kolmogorov Smirnov Table . Sedangkan H 0 diterima  apabila  hasil  Thitung  lebih  kecil  dari nilai kritis Kolmogorov Smirnov Table.
Pada  tabel  2  merupakan  perhitungan  uji Kolmogorov Smirnov minggu 2 yang dilakukan
menggunakan Microsoft  excel .  Berdasarkan hasil  perhitungan,  Didapatkan  nilai  Thitung yaitu sebesar 0,296. Sedangkan nilai kritis dapat dilihat  menggunakan Kolmogorov  Smirnov Table berdasarkan  banyaknya  sampel  (n)  yaitu 12  dan  tingkat  signifikansi  (α)  yaitu  5%  atau 0,05  maka  didapatkan  nilai  kritis  nya  yaitu 0,375.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa hasil dari Thitung lebih kecil dari nilai kritis dari Kolmogorov Smirnov Table , sehingga berdasarkan  hipotesis  yang  digunakan  dapat disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  dan  data penjualan  sate  pisang  di  Crazy  Rich  Banana Minggu 2 berdistribusi Eksponensial
.Tabel 3. Perhitungan Uji Kolmogorov Smirnov Minggu 2
Data xi frekuensi  Fkum S(X) F(X) = 1-e^(- x/β) |F(X)-S(X)| 352 134 1 1 0,083 0,379 0,296 271 145 1 2 0,167 0,403 0,236 277 158 1 3 0,250 0,430 0,180 383 168 1 4 0,333 0,450 0,117 278 271 1 5 0,417 0,619 0,202 428 276 1 6 0,500 0,625 0,125 496 277 1 7 0,583 0,627 0,043 276 278 1 8 0,667 0,628 0,039 168 352 1 9 0,750 0,714 0,036 145 383 1 10 0,833 0,744 0,089 158 428 1 11 0,917 0,782 0,135 134 496 1 12 1,000 0,829 0,171 Rata-rata 281 n 12 α 0,05 nilai kritis (KS Table) 0,375
Perhitungan Uji Kolmogorov Smirnov Minggu 3 Pada  perhitungan  uji Kolmogorv  Smirnov minggu  3  juga  dilakukan  uji  hipotesis  dengan kesesuaian  bentuk  distribusi  eksponensial. Hipotesis tersebut yaitu H 0 merupakan data hasil pengamatan berdistribusi eksponensial sedangkan H 1 merupakan data hasil pengamatan tidak berdistribusi eksponensial. Kriteria penolakan H 0 terjadi apabila Thitung pada hasil perhitungan  diatas lebih  besar  dari  Nilai  kristis dari Kolmogorov Smirnov Table . Sedangkan H 0 diterima  apabila  hasil  Thitung  lebih  kecil  dari nilai kritis Kolmogorov Smirnov Table.
Pada  tabel  10  merupakan  perhitungan  uji Kolmogorov Smirnov minggu 3 yang dilakukan
menggunakan Microsoft  excel .  Berdasarkan hasil  perhitungan,  Didapatkan  nilai  Thitung yaitu sebesar 0,266. Sedangkan nilai kritis dapat dilihat  menggunakan Kolmogorov  Smirnov Table berdasarkan  banyaknya  sampel  (n)  yaitu 11  dan  tingkat  signifikansi  (α)  yaitu  5%  atau 0,05  maka  didapatkan  nilai  kritis  nya  yaitu 0,391.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa hasil dari Thitung lebih kecil dari nilai kritis dari Kolmogorov Smirnov Table , sehingga berdasarkan  hipotesis  yang  digunakan  dapat disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  dan  data penjualan  sate  pisang  di  Crazy  Rich  Banana Minggu 3 berdistribusi Eksponensial.
Tabel 5. Perhitungan Uji Kolmogorov Smirnov Minggu 3 Data xi frekuensi  Fkum  S(X)  F(X) = 1- e^(-x/β) |F(X)-S(X)| 295 118 1 1 0,091 0,357 0,266 316 152 1 2 0,182 0,434 0,252 309 153 1 3 0,273 0,436 0,163 300 157 1 4 0,364 0,445 0,081 443 242 1 5 0,455 0,596 0,141 457 295 1 6 0,545 0,669 0,123 242 300 1 7 0,636 0,675 0,038 157 309 1 8 0,727 0,686 0,042 118 316 1 9 0,818 0,694 0,124 152 443 1 10  0,909 0,810 0,099 153 457 1 11  1,000 0,819 0,181 rata-rata 267 n 11 α 0,05 nilai kritis (KS Table) 0,391
Perhitungan Uji Kolmogorov Smirnov Minggu 4 Pada  perhitungan  uji Kolmogorv  Smirnov minggu  3  juga  dilakukan  uji  hipotesis  dengan kesesuaian  bentuk  distribusi  normal.  Hipotesis tersebut  yaitu  H 0 merupakan  data  hasil pengamatan  berdistribusi  normal  sedangkan  H 1 merupakan  data  hasil  pengamatan  tidak berdistribusi  normal.  Kriteria  penolakan  H o terjadi  apabila  T hitung pada  hasil  perhitungan diatas  lebih  besar  dari  Nilai  kristis  dari Kolmogorov  Smirnov  Table. Sedangkan  H 0 diterima apabila hasil T hitung lebih kecil dari nilai kritis Kolmogorov Smirnov Table .
Pada  tabel  5  merupakan  perhitungan  uji Kolmogorov Smirnov minggu 4 yang dilakukan menggunakan Microsoft  excel .  Berdasarkan hasil  perhitungan,  Didapatkan  nilai  Thitung yaitu sebesar 0,151. Sedangkan nilai kritis dapat dilihat  menggunakan Kolmogorov  Smirnov Table berdasarkan  banyaknya  sampel  (n)  yaitu 12  dan  tingkat  signifikansi  (α)  yaitu  5%  atau 0,05  maka  didapatkan  nilai  kritis  nya  yaitu 0,375.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa hasil dari Thitung lebih kecil dari nilai kritis dari Kolmogorov Smirnov Table , sehingga berdasarkan  hipotesis  yang  digunakan  dapat disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  dan  data penjualan  sate  pisang  di  Crazy  Rich  Banana Minggu 4 berdistribusi normal.
Tabel 6. Perhitungan Uji Kolmogorov Smirnov Minggu 4 xi Fkum  F(xi) Z F(Z) F(xi)- F(Z) |F(xi)-F(Z)| 138 1 0,083  -1,259  0,104  -0,021 0,021 139 2 0,167  -1,250  0,106  0,061 0,061 153 3 0,250  -1,120  0,131  0,119 0,119 176 4 0,333  -0,907  0,182  0,151 0,151 268 5 0,417  -0,056  0,478  -0,061 0,061 276 6 0,500  0,019  0,507  -0,007 0,007 276 0,500  0,019  0,507  -0,007 0,007 291 7 0,583  0,157  0,563  0,021 0,021 312 8 0,667  0,352  0,638  0,029 0,029 373 9 0,750  0,917  0,820  -0,070 0,070 441 10 0,833  1,546  0,939  -0,106 0,106 444 11 0,917  1,574  0,942  -0,026 0,026 n 12 Mean 274 Standar Deviasi 108 α 5% = 0,05 nilai kritis (KS Table) 0,375
Pada  tabel  6  merupakan  hasil  rekapan perhitungan  dari  uji Kolmogorov  Smirnov
minggu 1, Minggu 2, Minggu 3, Dan minggu 4 dengan menggunakan microsoft excel.
Tabel 7. Hasil Uji Kolmogorov Smirnov dengan Excel Statistik Minggu 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 N sampel 11 12 11 12 Mean 275 281 267 274 Simpangan Baku 109 117 116 108 Thitung 0,306 0,296 0,266 0,151 KS Tabel 0,391 0,375 0,391 0,375
Berdasarkan  data  yang  didapatkan,  peneliti menganalisis data tersebut dengan menggunakan metode yang telah ditentukan. Dengan menggunakan  persamaan  rumus  yang  telah terdapat dalam melakukan perhitungan Newsboy Problem . Sebelum tahapan perhitungan Newsboy  Problem dilakukan,  perlu  dilakukan
perhitungan  terkait  biaya  kelebihan  dan  biaya kekurangan produksi.
Perhitungan  Biaya  Kelebihan  dan  Biaya Kekurangan Produksi
Pada tabel 13 merupakan hasil perhitungan biaya kelebihan dan kekurangan produksi pada penjual sate  pisang  yang  dilakukan  oleh  peneliti berdasarkan data yang telah didapatkan.
Tabel 8 Hasil Perhitungan Biaya Kelebihan dan Kekurangan Produksi
Harga/biaya Harga (Rp) Harga Jual Normal (p) 10.000 Harga Produksi (c) 5.000 Harga jual sisa (s) 4.000 Biaya Kelebihan Produksi (C 0 ) 1.000 Biaya Kekurangan Produksi (C u ) 5.000
Perhitungan  biaya  kelebihan  Produksi  dapat dihitung  dengan  menggunakan  rumus  (2.1). untuk C 0 sate pisang adalah sebagai berikut. C 0 sate pisang = c – s = Rp 5.000 – Rp 4.000 = Rp 1.000
Sedangkan  perhitungan  biaya  kekurangan produksi  dapat  dihitung  menggunakan  rumus (2.2).  untuk  perhitungan  biaya  kekurangan produksi untuk C u adalah sebagai berikut. C u sate pisang = p - c = Rp 10.000 – Rp 5.000 = Rp 5.000

## Perhitungan Prediksi Target Penjualan
Pada  tabel  9  merupakan  hasil  perhitungan Service Level yang telah dihitung oleh peneliti. Untuk  menghitung service  level dengan menggunakan  persamaan  (2.4)  dapat  dilakukan sebagai berikut.
SL* = C U / (C U + C 0 ) = 𝑅𝑝 5.000 𝑅𝑝 5.000+𝑅𝑝 1.000 = 0,8333  Z(SL) = 0,97
Tabel 9. Hasil Perhitungan Service Level
Rekapan Perhitungan Service Level
Biaya Kekurangan Produksi (C u ) Rp  5.000 Biaya Kelebihan Produksi (C 0 ) Rp  1.000 Cu+Co Rp  6.000 SL* 0,8333 Z (SL) 0,97
Setelah dilakukan perhitungan service level dan mendapatkan  hasil sebesar  0,8333  maka  dapat dilihat  pada  nilai  Z  tabel  berdistribusi  normal, sehingga  didapatkan  nilai 0,97.  Untuk  rata-rata dan  standar  deviasi  yang  digunakan,  dapat dilihat dari hasil uji Kolmogorov Smirnov pada pada perhitungan sebelumnya.
Berdasarkan rata-rata dan simpangan baku yang didapat  dari  hasil  uji  Kolmogorov  Smirnov, dapat  dilakukan  perhitungan  prediksi  target penjualan  dengan  menggunakan  persamaan (2.3) sebagai berikut.
Q
=  d  +  (  Z(SL*)  x Standar Deviasi )
Q sate pisang = 275 + ( 0,97 x 109 )
= 381 buah
Pada  perhitungan  diatas  merupakan  hasil  dari prediksi penjualan sate pisang untuk minggu 1. Dengan rata-rata permintaan sebanyak 275 buah, Z(SL) sebesar 0,97, dan dengan nilai simpangan baku 109, maka permintaan penjual sate pisang yang terbaik sebanyak 381 buah.
Q =  d  +  (  Z(SL*)  x
Standar Deviasi )
Q sate pisang = 281 + ( 0,97 x 117 )
= 394 buah
Sedangkan untuk perhitungan diatas merupakan hasil  dari  prediksi  penjualan  sate  pisang  untuk minggu  2.  Dengan  rata-rata  permintaan sebanyak  281  buah,  Z(SL)  sebesar  0,97,  dan dengan  nilai  simpangan  baku  117,  maka permintaan  penjual  sate  pisang  yang  terbaik sebanyak 394 buah.
Q =  d  +  (  Z(SL*)  x
Standar Deviasi )
Q sate pisang = 267 + ( 0,97 x 116 )
= 380 buah
Sedangkan untuk perhitungan diatas merupakan hasil  dari  prediksi  penjualan  sate  pisang  untuk minggu  3.  Dengan  rata-rata  permintaan sebanyak  267  buah,  Z(SL)  sebesar  0,97,  dan dengan  nilai  simpangan  baku  116,  maka permintaan  penjual  sate  pisang  yang  terbaik sebanyak 380 buah.
Q =  d  +  (  Z(SL*)  x
Standar Deviasi )
Q sate pisang = 267 + ( 0,97 x 116 )
= 380 buah
Sedangkan untuk perhitungan diatas merupakan hasil  dari  prediksi  penjualan  sate  pisang  untuk minggu  4.  Dengan  rata-rata  permintaan sebanyak  274  buah,  Z(SL)  sebesar  0,97,  dan dengan  nilai  simpangan  baku  108,  maka permintaan  penjualan  sate  pisang  yang  terbaik sebanyak  379  buah.  Pada  tabel  15  merupakan rekapan hasil perhitungan penjualan sate pisang dari  minggu  1  hingga  minggu  4  dapat  dilihat sebagai berikut. Tabel 10.  Hasil Perhitungan Penjualan Sate Pisang Rekapan Target Penjualan Sate pisang Periode Minggu 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Rata-Rata Permintaan (d) 275 281 267 274 Simpangan Baku 109 117 116 108 Z(SL) x St. Dev 105,73 113,49 112,52 104,76 Prediksi penjualan (Q) 381 394 380 379

## Perhitungan Expected Profit
Pada  hasil  perhitungan  prediksi  penjualan dengan  metode Newsboy  Problem dapat digunakan untuk mengetahui perkiraan expected profit dan dapat diterima oleh perusahaan. Untuk perhitungan expected Profit dapat menggunakan rumus (2.5) yaitu sebagai berikut. EP (Q) = (d x p) + (( Q – d ) x s) – (Q x C u ) EP (381) =(275 x Rp 10.000 ) + ((381-275) x Rp 4.000) – (381 x Rp 5.000 ) EP (381) = ( Rp 2.750.000 ) + ( Rp 424.000 ) – ( Rp 1.905.000 ) EP (381) = Rp. 1.269.000 Berdasarkan hasil perhitungan diatas yang telah dilakukan  didapatkan  prediksi  target  penjualan minggu  1  dan expected  profit pada  penjualan minggu 1.
Target  produksi  untuk  penjualan  minggu  1 setiap  bulannya  adalah  381  buah  dengan keuntungan harapan sebesar Rp 1.269.000,. EP (Q) = (d x p) + (( Q – d ) x s) – (Q x C u ) EP (394) =(281 x Rp 10.000 ) + ((394-281) x Rp 4.000) – (394 x Rp 5.000 ) EP (394) = ( Rp 2.810.000 ) + ( Rp 452.000 ) – ( Rp 1.970.000 ) EP (394) = Rp. 1.292.000 Berdasarkan hasil perhitungan diatas yang telah dilakukan  didapatkan  prediksi  target  penjualan minggu  2  dan expected  profit pada  penjualan minggu  2.  Target  produksi  untuk  penjualan minggu  2  setiap  bulannya  adalah  394  buah
dengan  keuntungan  harapan  sebesar  Rp 1.292.000,.
EP (Q) = (d x p) + (( Q – d ) x s) – (Q x C u ) EP (380) =(267 x Rp 10.000 ) + ((380-267) x Rp 4.000) – (380 x Rp 5.000 )
EP (380) = ( Rp 2.670.000 ) + ( Rp 452.000 ) – ( Rp 1.900.000 ) EP (380) = Rp. 1.222.000 Berdasarkan hasil perhitungan diatas yang telah dilakukan  didapatkan  prediksi  target  penjualan minggu  3  dan expected  profit pada  penjualan minggu  3.  Target  produksi  untuk  penjualan minggu  3  setiap  bulannya  adalah  380  buah dengan  keuntungan  harapan  sebesar  Rp 1.222.000,.
EP (Q) = (d x p) + (( Q – d ) x s) – (Q x C u ) EP (379) =(274 x Rp 10.000 ) + ((379-274) x Rp 4.000) – (379 x Rp 5.000 )
EP (379) = ( Rp 2.740.000 ) + ( Rp 420.000 ) – ( Rp 1.895.000 ) EP (379) = Rp. 1.265.000 Berdasarkan hasil perhitungan diatas yang telah dilakukan  didapatkan  prediksi  target  penjualan minggu  4  dan expected  profit pada  penjualan minggu  4.  Target  produksi  untuk  penjualan minggu  4  setiap  bulannya  adalah  379  buah dengan  keuntungan  harapan  sebesar  Rp 1.265.000,.  Pada  tabel  5.9  merupakan  rekapan hasil  perhitungan  keuntungan  yang  diharapkan untuk penjualan dari minggu 1 hingga minggu 4 dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 11. Rekapan Perhitungan Expected Profit Rekapan Perhitungan Expected Profit periode Minggu 1  Minggu 2  Minggu 3 Minggu 4 Prediksi Target Penjualan (tusuk) 381 394 380 379 Expected Profit (Rp) 1.269.000  1.292.000  1.222.000 1.265.000 Penggunaan metode Newsboy Problem
menghasilkan  target  produksi  penjualan  untuk tiap minggu yaitu minggu 1 sebanyak 381 buah dengan  keuntungan  sebesar  Rp  1.269.000,. Kemudian untuk Minggu 2 menghasilkan target produksi  penjualan  sebanyak  394  dengan keuntungan  sebesar  Rp  1.292.000,.  Minggu  3 menghasilkan target produksi penjualan sebanyak 380 buah dan keuntungan sebesar Rp 1.222.000,.  Minggu  4  menghasilkan  target produksi  penjualan  sebanyak  379  buah  dengan keuntungan sebesar Rp 1.265.000,. berdasarkan target produksi tiap minggu sesuai dengan hasil perhitungan,  maka  keuntungan  tiap  bulannya dapat  menghasilkan  sebesar  Rp  5.048.000,. Hasil  perhitungan  target  produksi  yang  telah
dilakukan  dapat  digunakan  selama Mean dan Standard  Deviation mengikuti  pola  distribusi yang  sama.  Pola  distribusi  pada  data  penjualan dapat  berubah  apabila  pola  konsumsi  dari konsumen berubah. Namun selama pola perilaku konsumen  mengikuti  pola  distribusi  yang  telah di analisis, maka pola konsumsi dari konsumen tidak  berubah  sehingga  perhitungan  target produksi tetap dapat digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis pada bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan yaitu dalam  menentukan  target  produksi  agar  dapat meminimasi potensi terjadinya kerugian dilakukan  analisis  data  penjualan.  Berdasarkan hasil analisis tersebut didapatkan pola distribusi
permintaannya  sebagai  berikut,  data  penjualan minggu  1  berdistribusi  Eksponensial  dengan Mean  sebesar  275  dan  Standard  Deviation sebesar  109,  data  penjualan  minggu  2 berdistribusi Eksponensial dengan Mean sebesar 281  dan  Standard  Deviation  sebesar  117,  data penjualan  minggu  3  berdistribusi  Eksponensial dengan  Mean  sebesar  267  dan  Standard Deviation sebesar 116, Data penjualan minggu 4 teridentifikasi  berdistribusi  Normal  dengan Mean  sebesar  274  dan  Standard  Deviation sebesar  108,    hasil  pola  distribusi  yang didapatkan,  kemudian  dilakukan  perhitungan dengan menggunakan metode Newsboy Problem. Dalam perhitungan tersebut menghasilkan jumlah target produksi minggu 1 sebanyak  381  tusuk,  minggu  2  sebanyak  394 tusuk,  minggu  3  sebanyak  380  tusuk,  dan minggu 4 sebanyak 379 tusuk. Berdasarkan hasil perhitungan  jumlah  target  produksi,  kemudian didapatkan  Expected  Profit  tiap  periode. Expected Profit yang dihasilkan berturut - turut yaitu minggu 1 sebesar Rp 1.269.000, minggu 2 sebesar  Rp  1.292.000,  minggu  3  sebesar  Rp 1.222.000, dan minggu 4 sebesar Rp 1.265.000,. pola  ini  akan  berulang  setiap  bulannya  selama perilaku konsumen tidak berubah dari data masa lalu.

## 5. REFERENSI
Alyani, D. N. (2020). Peran Pinjaman Tanpa Bunga Dalam  Pemberdayaan  Pengusaha  Mikro  Di Surabaya  (Studi  Kasus  Lazismu  Surabaya) . UNIVERSITAS AIRLANGGA. Azis,  M.  (2020). Adopsi  E-Commerce  Dengan Pendekatan  Technology  Acceptance  Model (TAM)  Yang  Dimediasi  Oleh  Attitude  Towards Using . UNIVERSITAS AIRLANGGA.
Fidhayatin, S. K., & Dewi, N. H. U. (2012). Analisis nilai  perusahaan,  kinerja  perusahaan  dan Kesempatan  bertumbuh  perusahaan  terhadap return Saham pada perusahaan manufaktur yang listing  di  bei. The  Indonesian  Accounting Review , 2 (2), 203–214.
Firdaus, S. A., Ilham, I. F., Aqidah, L. P., Firdaus, S. A.,  Astuti,  S.  A.  D.,  &  Buchori,  I.  (2020). Strategi UMKM untuk Meningkatkan
Perekonomian  selama  Pandemi  Covid-19  pada saat New Normal. OECONOMICUS Journal of Economics , 5 (1), 46–62.
Kurniawan,  M.,  &  Frisko,  D.  (2014).  Analisis Efektivitas  Dan  Efisiensi  Supply  Chain Inventory  Management  (scim)  Pada  Badan Usaha  Xyz  Di  Surabaya. CALYPTRA , 3 (1),  1– 16.
Oktavia,  N.  N.  (2016). Analisis  optimalisasi perputaran persediaan bahan baku kedelai dan
perputaran  piutang  usaha  dalam  upaya peningkatan  laba  operasi  perusahaan:  Studi kasus pada UMKM Karya Perdana di Jombang . Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim.
Panjaitan, R., Andriana, M., Sumarlin, T., Rakasiswi, S.,  &  Fitrianto,  Y.  (2021).  Literasi  Metode Penelitian  dan  Bisnis  Teknologi  Kreatif  di  Era New  Normal. Jurnal  Komunitas:  Jurnal Pengabdian  Kepada  Masyarakat , 3 (2),  109–
116.
Putro, S. H., & Chabachib, M. (2012). Analisis Faktor yang  Mempengaruhi  Penggunaan  Instrumen Derivatif  sebagai  Pengambilan  Keputusan Hedging  (Studi  Kasus  pada  Perusahaan Automotive and Allied Products yang Terdaftar Di BEI Periode 2006-2010) . Fakultas Ekonomika dan Bisnis. Rachmawaty, A., & Siagawati, M.  (2019). Pemanfaatan  Media  Sosial  sebagai  Sarana Membuka  Peluang  Bisnis  bagi  Warga  di  Desa Sindangsari. TEMATIK-Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 6 (2), 184–196. Sakti,  A.  B.,  &  Prasetyo,  A.  (2018).  Potensi
Peningkatan Produktivitas Kewirausahaan
Berbasis  Model  Penguatan  Teknopreuner  Pada Hasil  Inovasi  Di  Kota  Magelang. Jurnal  REP (Riset Ekonomi Pembangunan) , 3 (1), 60–73.
Sari,  N.  D.  K.  (2012). Analisis  Pengendalian Persediaan Bahan Baku Tebu Dalam
Pembuatan  Gula  Pasir  Di  Pabrik  Gula Soedhono Kabupaten Ngawi .
Saskara,  I.  N.,  &  Putra,  I.  G.  A.  A.  S.  (2013).
Efektivitas dan dampak program bantuan kredit usaha  rakyat  (KUR)  terhadap  pendapatan  dan kesempatan  kerja  usaha  mikro  kecil  dan menengah (UMKM) di Kota Denpasar. E-Jurnal Ekonomi  Pembangunan  Universitas  Udayana , 2 (10), 44638.
Setiani,  D.  D.,  Nivanty,  H.,  Lutfiah,  W.,  & Rahmawati, L. (2020). Fintech syariah: manfaat dan  problematika  penerapan  pada  UMKM. Jurnal  Masharif  Al-Syariah:  Jurnal  Ekonomi Dan Perbankan Syariah , 5 (1).
Soetjipto, N. (2020). Ketahanan UMKM Jawa Timur melintasi pandemi covid-19 . K-Media.
Wahyuningsih,  S.  (2009).  Peranan  UKM  Dalam Perekonomian Indonesia. Mediagro , 5 (1).
Kusnadi,  K.,  &  Dewa.  P.  K.  (2017).  Strategi pembuatan  keputusan  memenuhi  permintaan dengan  mempertimbangkan  multi  kriteria  pada UKM  Mikro  Teknik,    Proceding  Seminar  dan Konferensi Nasional IDEC 2017, Surabaya. Dewa. P.D., & Dewi. L.T. (2018). Identifikasi human error  pada  rantai  pasok  industri  kreatif:  adopsi model SCOR, Procesing Industrial Engineering National Conference (IENACO), Surakarta.