## Analisis Perencanaan Produksi Roti Untuk Memenuhi Permintaan di UD. Bunga Bakery
Meldia Fitri 1 , Gamindra Jauhari 2 1,2) Program Studi Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknologi Industri (STTIND) Padang Jl. Prof. Hamka No 121 Tabing, Padang Email: meldia.ananda@yahoo.com , gamindrajauhari@gmail.com

## ABSTRAK
Perencanaan produksi dapat didefinisikan sebagai proses untuk memproduksi barang pada suatu  periode  tertentu  sesuai  dengan  yang  diramalkan  atau  dijadwalkan  melalui pengorganisasian  sumber  daya  seperti  tenaga  kerja,  bahan  baku,  mesin  serta  peralatan lainnya.  Penentuan  jumlah  optimal  produk  yang  akan  diproduksi  menjadi  kunci  bagi perencanaan  produksi  yang  tepat.  Kebutuhan  produksi  dilakukan  untuk  memenuhi permintaan  pada  tingkat  biaya  yang  minimum.  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengestimasikan  (meramalkan)  permintaan  dimana  bisa  dijadikan  dasar  untuk  membuat suatu  perencanaan  produksi,  dengan  menentukan  berapa  jumlah  produk  yang  akan dihasilkan, mendayagunakan sumber daya yang terbatas secara efisien. Dan meningkatkan kapasitas  produksi  guna  memenuhi  naik  turunnya  permintaan.  Setelah  dilakukan peramalan  dengan  menggunakan  metode  konstan,  linier  dan  kuadratis  roti  isian  rasa sarikaya, coklat, kelapa, blueberry , nenas dengan metode kesalahan terkecil yakni standard error  estimate (SEE)  didapatkan  metode  konstan  yang  memiliki  nilai  kesalahan  terkecil. Periode  berikutnya  diramalkan  jumlah  permintaan  roti  rasa  sarikaya  sebesar  464700 bungkus,  rasa  coklat  1390152  bungkus,  rasa  kelapa  508524  bungkus,  rasa blueberry 515112 bungkus, dan rasa nenas 256356 bungkus. Kata kunci : Perencanaan Produksi, Peramalan, Standar Error  Estimate

## ABSTRACT
Production  planning  can  be  defined  as  a  process  for  producing  goods  in  a  certain  period  in accordance  with  what is predicted or scheduled through organizing resources such as labor, raw  materials,  machinery  and other equipment. Determining  the optimal number of products to be produced is  the key  to proper production planning. Production needs  are carried out  to meet  demand  at  the  minimum  cost  level.  The  purpose  of  this  study  is  to  estimate  (predict) demand  which  can  be  used  as  the  basis for  making  a  production  plan,  by  determining  how many  products  to  produce,  utilizing  limited  resources  efficiently.  And  increase  production capacity to meet the ups and downs of demand. After forecasting by using a constant method, linear  and  quadratic  bread,  sayakaya,  chocolate,  coconut,  blueberry,  pineapple  with  the smallest error method, namely the standard error estimate (SEE), the constant method has the smallest error value. The next period is predicted  the number of requests for sarikaya bread for  464700  packs,  chocolate  flavor  1390152  packs,  coconut  flavor  508524  packs,  blueberry flavor 515112 packs, and pineapple flavor 256356 packs.
Keywords : Production Planning, Forecasting, Standard Error Estimate.

## Pendahuluan
UD.  Bunga  Bakery  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  pembuatan  roti  rasa sarikaya,  coklat,  kelapa,  blueberry  dan  rasa  nenas.  Dalam  produksinya  perusahaan  ini masih  menggunakan  perencanaan  produksi  yang  dibuat  secara  sederhana  dan  hanya berdasarkan  pengalaman  produksi  yang  pernah  ada  saja,  akibatnya  perusahaan  tidak mengetahui rencana produksi yang diterapkan sudah berjalan optimal atau belum. Jumlah permintaan  roti  rasa  sarikaya,  coklat,  kelapa, blueberry dan  nenas  mengalami peningkatan,  tetapi  produksi  tidak  bisa  mencukupi  jumlah  permintaan  yang  ada. Perusahaan  hanya  mampu  memenuhi  delapan  puluh  persen  dari  jumlah  permintaan yang ada.
Hal  ini  menunjukan  bahwa  jumlah  permintaan  dan  pencapaian  produksi  belum  dapat terpenuhi  dengan  baik.  Persoalan  utama  yang  dihadapi  perusahaan  adalah  Jumlah permintaan lebih besar dari jumlah produksi  serta  belum adanya  rencana produksi yang baik  untuk  beberapa  periode  ke  depan,  sehingga  berdampak  pada  pemakaian  tenaga kerja,  mesin  dan  peralatan,  serta  material  sulit  diprediksi.  Sesuai  dengan  permasalahan yang  ditemui,  maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  perencanaan  produksi  untuk memenuhi permintaan konsumen di UD. Bunga Bakery .
Perencanaan  produksi  berhubungan  dengan  penentuan  volume,  ketepatan  waktu penyelesaian, utilitas kapasitas, dan perencanaan beban. Rencana produksi dalam hal ini harus  terkoordinasi  dengan  perencanaan  perusahaan.  Ada  beberapa  tipe  perencanaan produksi,  berdasarkan  periode  waktunya,  akan  ada  perencanaan  jangka  panjang, perencanaan jangka menengah dan perencanaan jangka pendek. Ketiga jenis perencanaan ini memerlukan proses perencanaan yang berbeda (juga input dan output nya).
Proses perencanaan produksi melalui empat langkah utama [1]:
1. Mengumpulkan  data  yang  relevan  dengan  perencanaan  produksi,  seperti sales forecasting yang  bersifat  tidak  pasti  dan  pesanan-pesanan  (orders)  yang  bersifat  pasti selama periode tertentu.
2. Mengembangkan data yang relevan menjadi informasi yang teratur.
3. Menentukan kapabilitas produksi berkaitan dengan sumber-sumber daya yang ada.
4. Melakukan  partnership  meeting  yang  dihadiri  oleh  manager  umum,  manager  PPIC, manager  produksi,  manager  pemasaran,  manager  keuangan,  manager  rekayasa ( engineering ) dan manager lain yang dianggap relevan
Proses  perencanaan  dan  pengendalian  mencakup  aktivitas-aktivitas  :1)  merencanakan ( plan ); 2) melaksanakan ( execute ); 3) melakukan pengukuran ( measure ) dan 4) mengambil tindakan  korektif  ( correct ).  Proses  perencanaan  dan  pengendalian  manufaktur  dapat digambarkan secara hierarki dimalai denga urutan tertinggi sampai terendah dalam hirarki perencanaan prioritas ( priority planning ) sebagai berikut [1]:

## 1. Business planning
Merupakan  rencana  strategis  jangka  panjang  ( long  range  strategic  plan )  yang  bersifat menyeluruh dan dilakukan oleh manajemen puncak ( top management ).
2. Production planning
Merupakan  rencana  jangka  menengah  yang  dilakukan  terhadap  kelompok  produk ( product  group )  yang  menetapkan  tingkat  produksi,  melakukan  pengelolaan inventory serta melakukan perencanaan kebutuhan sumber daya.
3. Master Production scheduling (MPS)
Merupakan  suatu  pernyataan  definitif  tentang  produk  akhir  ( end  item )  apa  yang direncanakan perusahaan untuk diproduksi, berapa kuantitas yang dibutuhkan, pada waktu  kapan  dibutuhkan,  dan  bila  mana  produk  itu  akan  diproduksi.  MPS  disusun berkaitan  dengan  pemasaran,  rencana  distribusi,  perencanaan  produksi,  dan perencanaan kapasitas.
Jadwal  Induk  Produksi  (JIP)  adalah  suatu  set  perencanaan  yang  mengidentifikasi kuantitas  dari item tertentu  yang  dapat  dan  akan  dibuat  oleh  suatu  perusahaan manufaktur  (dalam  satuan  waktu).  Jadwal  Induk  Produksi  (JIP)  merupakan  suatu pernyataan tentang produk akhir (termasuk parts pengganti dan suku cadang).
4. Material reguirement planning (MRP) Merupakan  rencana  kebutuhan  material  dengan  cara  menghitung item-item apa  yang dibutuhkan,  berapa  banyak  dan  kapan  dibutuhkan  dengan  mempertimbangkan on hand, on order, dan safety stock .
5. Rought cut capacity planning (RCCP) Perencanaan  kapasitas  kasar  ini  termasuk  dalam  perencanaan  jangka  panjang. RCCP menentukan kebutuhan kapasitas yang diperlukan untuk melaksanakan MPS ( Master Production Schedule ).
Peramalan  adalah  proses  untuk  memperkirakan  berapa  kebutuhan  dimasa  datang  yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam  rangka  memenuhi  permintaan  barang  ataupun  jasa.  Peramalan  tidak  terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang stabil, karena perubahan permintaannya
relatif  kecil,  tetapi  peramalan  akan  sangat  dibutuhkan  bila  kondisi  permintaan  pasar bersifat komplek dan dinamis [4].
Secara umum model peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu, [2] :
1. Metode Kualitatif Peramalan  subyektif  lebih  menekankan  pada  keputusan  hasil  diskusi,  pendapat pribadi  seseorang,  intuisi  yang  meskipun  kelihatannya  kurang  ilmiah  tetapi  dapat memberikan hasil yang baik.
2. Metode Kuantitatif Peramalan obyektif merupakan prosedur peramalan yang mengikuti aturan matematis dan statistik dalam menunjukan hubungan antara permintaan dengan satu atau lebih variabel  yang  mempengaruhinya.  Selain  itu,  peramalan  obyektif  juga  mengasumsikan bahwa  tingkat  keeratan  dan  macam  dari  hubungan  antara  variabel-variabel  bebas dengan  permintaan  yang  terjadi  pada  masa  lalu  akan  berulang  juga  pada  masa  yang akan datang. Metode kuantitatif yang dikenal adalah time series dan kausal.
Time series merupakan kumpulan angka masa lalu/historis, biasanya data ini membentuk pola, sekali pola teridentifikasi, maka pola ini akan dijadikan dasar dalam mengembangkan peramalan[2]:
1. Model Konstan
2. Trend Linier (Linier Model)
3. Trend Kuadratik
Uji  kesalahan  peramalan  atau  uji  verifikasi  dilakukan  terhadap  metode  peramalan  untuk menentukan metode peramalan yang terpilih  [2]:
1. Mean Square Error (MSE)
2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
3. Mean Average Deviation (MAD)
4. Standar Error Estimate (SEE)

## Metode Penelitian

## Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantatif dengan penelitian deskriptif adalah suatu  prosedur  pemecahan  masalah  yang  diselidiki  dengan  menggambarkan  keadaan subjek atau objek dalam penelitian, baik berbentuk orang, lembaga, masyarakat dan yang lainnya  pada  saat  sekarang  berdasarkan  fakta-fakta  yang  tampak  dan  aktual  (Whitney, 1960).

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  UD.  Bunga  Bakery  yang  terletak  di  Jl.  Dadok  Tunggul  Hitam Padang, Provinsi Sumatera Barat. Penelitian ini yang dilaksananakan Pada bulan  Oktober 2018.

## Variabel Penelitian
Variabel penelitian adalah segala sesuatu yang akan menjadi objek pengamatan penelitian. Yang  menjadi  variabel  penelitian  yaitu  perencanaan  produksi  roti  varian  rasa  agar  dapat memenuhi permintaan konsumen.

## Teknik Pengolahan dan Analisa Data
1. Metode peramalan
a. Model Konstan
Data  historis  diplotkan  terhadap  waktu,  fluktuasi  random  berharga  konstan,  Secara matematik maka constand model dapat dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut [2] :
d d t n t t N a ' 1    

## b. Trend Linier
Trend  linier adalah  suatu  trend  yang  kenaikan  atau  penurunan  nilai  yang akan  diramalkan  naik  atau  turun  secara linier.  Variabel  waktu  sebagai variabel bebas dapat menggunakan waktu tahunan, semesteran,
kuartal, waktu yang digunakan tersebut tergantung kebutuhan, tetapi data harus tersedia sesuai dengan yang dibutuhkan. Secara matematik maka trend linier dapat dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut [3]: dt = a + bx
Di mana : dt = nilai trend a = konstanta b = slope / kecondongan
x = waktu ) ( 1 . 2 1 2 1 1 1              n t N t dt dt t N b t t n t n t n t n t t b dt N t b N dt a n t n t . 1 1         c. Trend Kuadratik
Merupakan trend yang nilai variabel tak bebasnya naik turun secara linier atau terjadi parabola. Secara matematik maka trend kuadratik dapat dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut [2]:
Y = a + bX  +cX^2
                n t n t n t n t n t n t t t t t n t dt N dt t b 1 4 2 1 2 1 2 1 2 n 1 = t 1 2 1 ) ( . dt = c . N C dt a n t n t t       1 2
1

## 2.   Metode kesalahan peramalan.
Uji  kesalahan  peramalan  atau  uji  verifikasi  dilakukan  terhadap  metode  peramalan  untuk menentukan  metode  peramalan  yang  terpilih.  Pengukuran  akurasi  hasil  peramalan  yang merupakan  ukuran  kesalahan  peramalan  merupakan  ukuran  tentang  tingkat  perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi[2].
a. Mean Square Error (MSE)
MSE  dihitung  dengan  menjumlahkan  kuadrat  semua  kesalahan  peramalan  pada  setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan, kesalahan ( error ) merupakan selisih antara data aktual dengan hasil ramalan.
n n t t t MSE D d     1 ) ' ( 2

## b. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE    memiliki  kelebihan  yaitu  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil  peramalan terhadap  permintaan  aktual  selama  periode  tertentu  yang  akan  memberikan  informasi persentase  kesalahan  terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah,  sehingga  akan  lebih  akurat. Sebaliknya,  kelemahan  yang  dimiliki  adalah  MAPE  merupakan  ukuran  kesalahan  relatif. Secara matematik MAPE dinyatakan sebagai berikut [2]:
MAPE = PE n
c. Mean Average Deviation (MAD)
MAD  merupakan  rata  –  rata  kesalahan  mutlak  selama  periode  tertentu  tanpa memperhatikan  apakah  hasil  peramalan  lebih  besar  atau  lebih  kecil  dibandingkan kenyataannya, secara sistematik. MAD dirumuskan [2]:
MAD = ∑ Xi −Fi n = 𝑒𝑖 │ 𝑛
d. Standar Error Estimate (SEE)
     n t f n t t SEE D d 1 2 ) ( ) ' ( dimana:
f = derajat kebebasan
- 1 : untuk data konstan
-2 : untuk data linier
- 3: untuk data kuadratis

## 3. Master Production Schedule (MPS)
Jadwal induk produksi (Master Production Schedule) merupakan suatu pernyataan tentang produk  akhir,  dari  suatu  perusahaan  industri  manufaktur  yang  merencanakan memproduksi output yang  berkaitan  dengan  kuantitas  dan  periode  waktu.  MPS mendisagregasikan dan mengimplementasikan rencana produksi. Apabila rencana produksi yang merupakan hasil dari proses perencanaan produksi. Aktivitas  penjadwalan  produksi  induk  ( Master  Production  Schedule  =  MPS) pada  dasarnya berkaitan  dengan  bagaimana  menyusun  dan  memperbarui  jadwal  produksi  induk.  MPS berkaitan  dengan  pernyataan  tentang  produksi  bukan  berkaitan  dengan  permintaan pasar.Penjadwalan  produksi  induk  ( MPS )  dan Rought  Cut  Capacity  Planning  (RCCP) merupakan perencanaan prioritas dan perencanaan kapasitas. MPS menguraikan rencana produksi untuk menunjukkan kuantitas produk akhir yang akan diproduksi untuk setiap periode  waktu.  Apabila  rencana  produksi  menunjukan  tingkat  produksi  untuk  kelompok produk,  MPS  menjadwalkan  kuantitas  spesifik  dari  produk  akhir  dalam  periode  waktu spesifik [1].
4. Rought Cut Capacity Planning (RCCP)
Rought  Cut  Capacity  Planning  (RCCP) Berperan  dalam  pengembangan    MPS.  Didefinisikan sebagai  proses  konversi  dari  rencana  produksi  pada  MPS  kedalam  kebutuhan  kapasitas yang  berkaitan  dengan  sumber  –sumber  daya  seperti:  tenaga  kerja,  mesin,  peralatan, kapasitas  gudang,  kapabilitas  pemasok  material  dan  parts  dan  sumber  daya  keuangan. RCCP  disagregasikan  berdasarkan  periode  waktu  harian,  bulanan,  satu  tahun,  RCCP mempertimbangkan  lebih  banyak  sumber  daya  produksi.  Penggandaan  beban  per  unit dengan  kuantitas  produk  yang  dijadwalkan  per  periode  waktu  untuk  setiap  pusat  kerja (Work  Center) ,  RCCP  menghitung  beban  untuk  semua  item  yang  dijadwalkan  dan  dalam periode  waktu  aktual.  Apabila  proses  RCCP  mengidentifikasi  bahwa  MPS  adalah  layak, MPS akan diteruskan ke proses MRP guna menentukan  bahan baku atau material. RCCP didefinisikan  sebagai  proses  konversi  dari  rencana  produksi  dan  atau  MPS  ke  dalam kebutuhan    kapasitas  yang  berkaitan    dengan  sumber  daya  kritis.  RCCP  menentukan kapasitas yang dibutuhkan untuk membuat MPS. Horizon perencanaan sama dengan MPS, biasanya  satu  sampai  tiga  tahun.  kapasitas  digambarkan  dalam  kaitan  antara  manusia jam mesin dan work center, RCCP dapat mempertimbangkan perubahan pada produk mix ,
bagaimanapun  RCCP  tidak  mempertimbangkan  inventories  dari  komponen  yang  siap untuk diproduksi dalam penyimpanan atau pekerjaan dalam proses.

## Hasil dan Pembahasan
1.  Peramalan
Peramalan  dilakukan  untuk  roti  rasa  sarikaya,  coklat,  kelapa, blueberry dan  rasa  nenas dengan  metode  konstan, trend  linier dan trend kuadratis.  Berdasarkan  peramalan  yang telah  dilaksanakan  dan  metode  kesalahan  peramalan  maka  metode  peramalan  terbaik adalah metode konstan untuk roti rasa sarikaya.
a. Metode Konstan
Peramalan Permintaan Roti Rasa Sarikaya dengan dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Peramalan Permintaan Roti Rasa Sarikaya dengan Metode Konstan
T Dt dt' dt-dt' (dt- dt')^2 1 37870 38725 855 731025 2 37590 38725 1135 1288225 3 38800 38725 75 5625 4 38960 38725 235 55225 5 37820 38725 905 819025 6 38650 38725 75 5625 7 39700 38725 975 950625 8 39460 38725 735 540225 9 38490 38725 235 55225 10 39360 38725 635 403225 11 38300 38725 425 180625 12 39700 38725 975 950625 78 464700 7260 5985300
Dari tabel 1 diatas diperoleh nilai a = dt’ = 38.725, karena metode konstan.
b.  Perhitungan Metode Trend Linier
Peramalan  permintaan  roti  rasa  sarikaya  dengan  metode Trend  Linier dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Peramalan Permintaan Roti Rasa Sarikaya dengan Metode Trend Linier t Dt t.dt t2 t' dt' dt-dt' (dt-dt')^2 1 37870 37870 1 13 39499 -1629 2653937 2 37590 75180 4 14 39618 -2028 4113521 3 38800 116400 9 15 39737 -937 878480 4 38960 155840 16 16 39856 -896 803468 5 37820 189100 25 17 39975 -2155 4645984 6 38650 231900 36 18 40095 -1445 2086712 7 39700 277900 49 19 40214 -514 263822 8 39460 315680 64 20 40333 -873 761653 9 38490 346410 81 21 40452 -1962 3848731 10 39360 393600 100 22 40571 -1211 1466301 11 38300 421300 121 23 40690 -2390 5712100 12 39700 476400 144 24 40809 -1109 1230083 78 464700 3037580 650 481849 -17149 28464792
Dari tabel diatas, diperoleh nilai a = 37.951, nilai b = 119 ,  dt’ = a + bx, dt’ dicari untuk periode 13 sampai dengan 24.

## c.  Peramalan Metode kuadratis
Peramalan permintaan roti rasa sarikaya metode kuadratis dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Peramalan Permintaan Roti Rasa Sarikaya Metode Kuadratis
t dt t^2 t.dt
t^2.dt t^4 dt' t' dt-dt'  (dt-dt')^2 - 6 37870 36  (227.220)  1363320  1296  39046 7 -1176 1382050 - 5 37590 25  (187.950)  939750 625 38960 8 -1370 1877398 - 4 38800 16  (155.200)  620800 256 38849 9 -49 2395 - 3 38960 9 (116.880)  350640 81 38712  10 248 61560 - 2 37820 4 (75.640) 151280 16 38549  11 -729 531468 - 1 38650 1 (38.650) 38650 1 38360  12 290 83906 1 39700 1 39.700 39700 1 38146  13 1554 2415428 2 39460 4 78.920 157840 16 37906  14 1554 2416403 3 38490 9 115.470 346410 81 37639  15 851 723533 4 39360 16 157.440 629760 256 37347  16 2013 4050361 5 38300 25 191.500 957500 625 37030  17 1270 1613685 6 39700 36 238.200  1429200  1296  36686  18 3014 9083488 0  464700  182 19690 7024850  4550  457230 7470  24241674 Dari tabel diatas, diperoleh nilai a = 38921, nilai b = 108 nilai c = -12.91 dt’ = a + bX  +cX^2.  dicari untuk periode 13 sampai dengan 24
Metode Trend Kuadratis sebagai mana metode Model Konstan dan Metode Trend Linier, juga mengasumsikan peramalan produksi untuk setiap periode ke 13, 14, 15, 16 dan seterusnya diantaranya  untuk  untuk  Roti  rasa  Sarikaya  457230  bungkus,  Roti  rasa  Coklat  1336533 bungkus,  Roti  rasa  Kelapa  520161  bungkus,  Roti  rasa  Blueberry  515783  bungkus,  Roti rasa Nenas 249074 bungkus.

## 2.  Error Peramalan
Hasil  Metode  SEE  untuk  peramalan    Metode  Konstan,  Linier,  dan  Kuadratis  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Metode SEE untuk peramalan  Metode Konstan, Linier, dan Kuadratis Konstan Sarikaya  Coklat  Kelapa  Blueberry  Nenas SEE 738 2256 856 788 391 Linier Sarikaya  Coklat Kelapa  Blueberry Nenas SEE 1687 4742 2606 2016 701 Kuadratis Sarikaya  Coklat Kelapa  Blueberry Nenas SEE 1641 7739 1509 1258 1090

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  perencanaan produksi  roti  isian  dengan  lima  varian  rasa  pada  tahun  2018,  dengan  menggunakan metode peramalan Konstan, Linier dan Kuadratis, akan didapat SEE terkecil yaitu dengan metode Konstan, maka diperoleh data untuk perencanaan produksi untuk masing – masing varian roti rasa.perencanaan pada tahun 2018, rasa Sarikaya 464700 bungkus, rasa Coklat
1390152  bungkus,  rasa  Kelapa  508524  bungkus,  rasa Blueberry 515112  bungkus,  dan rasa Nenas 256356 bungkus.

## Daftar Pustaka
[1]   Gaspersz,Vincent.  2005. Production  Planning  and  Inventory  Control. PT.  Gramedia Pustaka utamas. Jakarta.
[2]  Hartini, Sri. 2011.  Teknik mencapai produksi optimal. Lubuk Alung. Bandung
[3] Manurung, Adler Haymans. 2013. Initial Public Offering (IPO) Konsep, teori dan proses. Jakarta:PT Adler Manurung Press
[4]  Nasution,  A  .  Hakim  dan  Prasetyawan,  Yudha . 2008.  Perencanaan  &  Pengendalian Produksi. Penerbit Graha Ilmu. Yogyakarta.