## USULAN KEBIJAKAN PERSEDIAAN PADA PERISHABLE PRODUCT UNTUK MEMINIMASI OVERSTOCK DAN BIAYA PEMBEKUAN PRODUK DI CV.XYZ
Akbar Muflih Z 1* , Luciana Andrawina, Budi Santosa 3
Prodi S1 Teknik Industri, Universitas Telkom, Bandung, Jl. Telekomunikasi, Jl. Terusan Buah Batu No.01, Sukapura, Dayeuhkolot, Bandung, Jawa Barat 40257
* akbarmuflih.z@gmail.com

## ABSTRAK
CV.XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dibidang pemotongan ayam yang memproduksi ayam broiler  yang  terdiri  dari  beberapa  jenis  produk  yaitu  ayam  karkas,  ayam parting (paha  atas,  paha bawah,  dada,  dan  sayap)  danayam  beku.  Pada  CV.XYZ  penjualan  produk  beku  (sisa)  sangat  banyak dan  merugikan  perusahaan  karena  biaya  pembekuan  yang  tinggi.Banyaknya  penjualan  produk  beku terjadi karena peramalan permintaan yang tidak akurat dan perusahaan juga belum memiliki kebijakan persediaan yang tepat dan pengambilan keputusan dalam menentukan jumlah pemesanan  bahan baku. Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  digunakan  metode  peramalan single  moving  average dan single exponential smoothing karena data permintaan memiliki plot horizontal dan memiliki kesalahan peramalan  terkecil.  Data  peramalan  menjadi  input  untuk  optimasi  model  matematika  yang  memiliki fungsi tujuan memaksimasi profit . Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan jumlah pemesanan ayam hidup yang optimal untuk minggu ke 1 sampai minggu ke 4 adalah 57263, 84910, 101753 dan 100557 kg  ayam.  Sehingga  didapatkan profit sebesar  Rp.59.485.152  lebih  banyak  1%  dari  kondisi  awal  dan biaya pembekuan turun sebanyak 23%.
Kata kunci: kebijakan persediaan, produk beku, single moving average, single exponential smoothing, optimasi model matematika.

## ABSTRACT
CV.XYZ  is  a  slaughtering  house  company  that  produce  broiler  chicken  into  several  product  such  as carcass,  parting  chicken  (thigh,  drum, breast,  and  wing)  and  frozen  chicken.  In  CV.XYZ  many  sales frozen product that make company losses because of the high frozen cost.So many frozen product sales occurs  because  of  inaccurate  demand  forecast  and  the  company  does  not  yet  have  proper  inventory policy  and  decision  making  in  determining  the  number  of  poultry  quantity  order.  To  solve  this problem,  in  this  study  used  single  moving  average  and  single  exponential  smoothing  forecasting method  because  the  data  plot  of  demand  is  horizontal  and  have  the  smallest  forecasting  error. Forecasting data become an input for mathematical optimization model which has objective function maximation profit.  Based  on  calculation,  the  optimum number  of  poultry  quantity  order  for  the  first week until  fourth week are 57263, 84910, 101753 and 100557. So the profit gained from calculation by Rp.59.485.152 more 1% than existing condition and frozen cost less 23% than existing condition.
Keywords  :  Inventory  policy,  frozen  product,  single  moving  avarage,  single  exponential  smoothing, mathematical Model Optimazation
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi

## 1. PENDAHULUAN
CV.XYZ  merupakan  perusahaan  yang bergerak  dibidang  pemotongan  ayam  yang berlokasi  di  daerah  Tasikmalaya  Jawa  Barat. CV.XYZ merupakan perusahaan yang memproduksi  ayam  karkas  (ayam  utuh)  dan ayam parting (potongan  dari  ayam  utuh)  yang merupakan  produk  dengan  kategori  perishable product.  Produk  yang  memiliki  umur  pendek ( perishable  product )  merupakan  produk  yang dapat  digunakan  pada  rentang  periode  tertentu seperti  makanan,  obat,  buah-buahan  dan  lain- lain  (Luong  &  Rubayet,  2016).  Ketika  produk telah  habis  umur  pakainya  sebelum  berada ditangan  pelanggan,  tidak  hanya  kerugian barang  yang  rusak,  tetapi  kepuasan  pelanggan yang tidak terlayani juga merugikan perusahaan(Sazvar, Al-e-hashem, Govindan, & Bahli, 2016).
Karena produk yang ditangani perusahaan  memiliki  umur  yang  pendek, perusahaan  harus  memiliki  pengendalian persediaan  yang  baik  agar  biaya  persediaan dan  kerusakan  produk  tidak  besar.  Beberapa parameter    yang  harus  diperhatikan  dalam pengendalian  persediaan  adalah  peramalan permintaan  yang  akurat  dan  juga  jumlah pemesanan  bahan  baku  yang  optimal  agar jumlah  stok  dan  biaya  persediaan  tidak membengkak. Untuk melihat kondisi pengendalian  persediaan  perusahaan  sudah baik atau tidak, dapat dilihat pada perbandingan  antara  permintaan  dan  stok  dari Bulan  Januari  2017  sampai  dengan  Bulan Desember 2017 pada Gambar 1.
G am bar 1
Dat a Per
ban din gan
De ma
nd dan Stock Setiap Produk
Berdasarkan  Gambar  1  terlihat  bahwa stock dada dan sayap jauh melebihi permintaan, sehingga mengakibatkan
overstock terjadi.  Selain  jumlah stock yang tinggi, perlu diperhatikan juga jumlah pembekuan  produk  karena  biaya  pembekuan produk yang tinggi. Jumlah pembekuan produk yang  tinggi  akan  menyebabkan  kerugian  bagi perusahaan  karena  jika  produk  dibekukan, akan menambah biaya pembekuan dan produk mengamali downgrade harga.
Selain  jumlah stock yang  tinggi,  perlu diperhatikan  juga  jumlah  pembekuan  produk karena  biaya  pembekuan  produk  yang  tinggi. Jumlah  pembekuan  produk  yang  tinggi  akan menyebabkan  biaya  tinggi  seperti  pada Gambar  2  yang  memperlihatkan  perbandingan besaran setiap komponen biaya persediaan dan kerugian pembekuan.
Gambar 2 Data Perbandingan Biaya
Pada  Gambar  2  terlihat  biaya  tertinggi adalah  biaya  kerugian  pembekuan  produk, sehingga  perusahaan  perlu  memberi  perhatian yang  lebih  terkait  jumlah  pembekuan  produk akibat  kebijakan  persediaan  yang  tidak optimal.Jika  perusahaan  tidak  melakukan pengendalian  persediaan  dengan  baik,  biaya yang  dikeluarkan  akan  semakin  tinggi  apalagi dengan  tipe  produk  yang  ditangani  bersifat perishable product .
Dalam menentukan kebijakan
persediaan  perusahaan,  pada  penelitian  ini metode peramalan yaitu  metode single moving average dan simple  exponential  smoothing dapat  digunakan  untuk  membuat  perencanaan permintaan  setiap  produk  yang  lebih  akurat. Selain itu terdapat optimasi model matematika untuk  persediaan perishable  product untuk menentukan  jumlah  pemesanan  bahan  baku. Dengan  menggunakan  perhitungan  peramalan dan  optimasi  model  matematika,  tujuan  dari
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI 6 (1) pp 1- 10 © 2019
penelitian  ini  yaitu  untuk  meminimasi  biaya pembekuan dan overstock dapat dicapai.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Persediaan
Persediaan adalah material dan persediaan  yang  perusahaan  atau  institusi kendalikan baik untuk penjualan ataupun untuk menyediakan  input  atau  persediaan  untuk proses  produksi(Chapman,  Arnold,  Gatewood,
& Clive, 2017).
Persediaan  merupakan  aktiva  yang meliputi  barang-barang  milik  perusahaan dengan  maksud  untuk  dijual  dalam  suatu periode usaha tertentu, atau persediaan barang- barang yang masih dalam proses pengerjaan(Rangkuti, 2004).

## 2.2 Biaya Persediaan
Berikut  merupakan  biaya  persediaan yang digunakan untuk
keputusan manajemen(Chapman,  Arnold,  Gatewood,  & Clive, 2017):
1. Item  Cost :  Biaya  yang  digunakan  pada pembelian  barang,  terdiri  dari  harga barangnya  dan direct  cost lain  yang menunjang  barang  agar  bisa  sampai  ke pabrik.
2. Carrying/Holding  Cost :  Biaya  yang dikeuarkan  perusahaan  karena  jumlah volume  persediaan  yang  ada.  Terdapat tiga kategori pada carrying cost :
a. Capital Cost
: Uang yang diinvestasikan pada pengadaan persediaan  dan  tidak  digunakan untuk kepentingan lain.
b. Storage  Cost :  Terdiri  dari  biaya pekerja  gudang,  lokasi/ruang  dan peralatan penunjang persediaan.
c. Risk Cost : Terdiri dari beberapa biaya karena  resiko  yang  memungkinkan terjadi yang akan merugikan perusahaan  seperti  persediaan  yang menjadi  usang,  persediaan  yang rusak  karena  benturan,  persediaan yang  dicuri  dan  barang  yang  rusak karena habis umur produknya.
3. Ordering  Cost :  Biaya  untuk  melakukan sebuah pemesanan kepada supplier ataupun pabrik.
4. Stockout  Cost :  Biaya  yang  terjadi  jika permintaan  selama lead  time melebihi hasil peramalan.

## 2.3 Peramalan
Peramalan  adalah  seni  dan  ilmu  sains dari  prediksi  kejadian  masa  depan.Peramalan menggunakan data historis dan memproyeksikannya  kedalam  masa  depan dengan  sebuah  model  matematika(Heizer,
Render, & Munson, 2017). Peramalan merupakan proses perkiraan berbagai kebutuhan dalam kuantitas, kualitas waktu dan lokasi  di  masa  depan  untuk  memenuhi permintaan  barang  atau  jasa(Idiyanto,  2008). Peramalan  adalah  proses  fundamental  dari pengorganisasian dari informasi sebuah fenomena  masa  lalu  untuk  memprediksi  masa depan(Frechtling, 2001).

## 2.3.1 Model Time Series
Model  time  series  merupakan  model yang  mengasumsikan  bahwa  masa  depan merupakan  sebuah  fungsi  dari  masa  lalu. Artinya  pada  model  ini  digunakan  data  masa lalu  untuk  membuat  peramalan  dan  melihat kejadian  yang  terjadi  dalam  beberapa  periode kebelakang  (Heizer,  Render,  &  Munson, 2017).  Metode  yang  termasuk  kedalam  model time series adalah :
2.3.2 Single Moving Average
Metode single moving average memungkinkan beberapa nilai masa lalu untuk menentukan  nilai  peramalan  dan  semua  nilai memiliki  dampak  yang  sama  terhadap  nilai peramalan  (Frechtling,  2001).  Persamaan umum  untuk  metode  single  moving  average adalah
....................................... (1)
Keterangan :
n  =  Jumlah  data  permintaan  dalam moving average .
2.3.3 Single Exponential Smoothing Metode single  exponential  smoothing memungkinkan untuk memvariasikan
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
pentingnya nilai-nilai terbaru kedalam peramalan  dan  mencakup  semua  informasi nilai  di  masa(Frechtling,  2001).  Berikut merupakan  rumusan  dari  metode single exponential smoothing :
...................... (2)
Keterangan :
Ft = Nilai Hasil Peramalan α = Konstanta Smoothing antara 0 sampai 1 A = Nilai Aktual t = Periode

## 2.4 Perhitungan Kesalahan Peramalan
Keakuratan  berbagai  metode  peramalan dapat ditentukan dengan membandingkan nilai peramalan  dan  nilai  aktual.  Beberapa  metode pengukuran dapat digunakan untuk menghitung  tingkat  kesalahan  peramalan. Terdapat  tiga  metode  pengukuran  paling popular digunakan untuk menghitung kesalahan  peramalan  yaitu Mean  Absolute Deviation (MAD), Mean Squred Error (MSE), dan  Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE) (Heizer, Render, & Munson, 2017).
1. Mean Absolute Deviation (MAD)
Pada  metode  MAD,  perhitungan didapat  dari  penjumlahan  nilai  absolut dari kesalahan peramalan
dan membaginya  dengan  jumlah  periode data (n). .................. (3)
Keterangan : n = Jumlah periode data
2. Mean Squred Error (MSE)
Pada  metode  MSE,  perhitungan didapatkan dari rata-rata kuadrat kesalahan  peramalan  yang  didapat  dari data aktual dikurangi peramalan.
Rumusnya adalah sebagai berikut : ................. (4) Keterangan :
n = Jumlah periode data
3. Mean Absolute Percent Error (MAPE)
Nilai  MAPE  didapatkan  dari  rata- rata  nilai  absolut  kesalahan  peramalan
dibagi dengan nilai aktualnya. Rumusan matematika nya adalah sebagai berikut :
............ (5)
Keterangan :
n = Jumlah periode data

## 2.5 Optimasi Model Matematika
Model  perencanaan  persediaan  untuk perishable  product mempertimbangkan  waktu kadaluarsa  dalam  perhitungannya.  Pada  model ini  berfokus  pada  maksimasi profit dalam  tiga periode(Mesian, Osorio, & Ramirez, 2017).
Fungsi Tujuan :
................... (6) Pembatas : ........................................ (7) .................................................. (8) ........ (9) ...... (10) ...................... (11) (12)
................. (13) .............. (14) t j t i dijt WiYt t Iij        , 1 ,  ........................ (15) ................................. (16) ................................ (17)
............................................ (18)

## 3. METODE PENELITIAN
Model  konseptual  menjelaskan  dan memaparkan  rencana  penelitian  dalam  bentuk model logika yang menggambarkan keterkaitan antara variabel-variabel dan
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI 6 (1) pp 1- 10 © 2019
metode yang digunakan untuk mencapai tujuan penelitian.  Berikut  merupakan  model  yang menggambarkan konsep penelitian yang dilakukan.
Kebijakan Persediaan Usulan Jumlah Pesan Persediaan Rata-Rata Profit Biaya Pembekuan Produk Model Matematika Biaya Kapasitas Parting Kapasitas Penyimpanan Stok Peramalan Permintaan Permintaan Biaya Simpan Biaya Pesan Biaya Parting Biaya Pembekuan Single Exponential Smoothing Single Moving Average Gambar 3 Model Konseptual
Berdasarkan  Gambar  3  terlihat  bahwa tujuan  akhir  dari  penelitian  adalah  membuat kebijakan  persediaan  yang  memiliki  empat output yaitu persediaan rata-rata, jumlah pesan, profit ,  dan  biaya  pembekuan  produk.  Untuk menentukan  kebijakan  persediaan  digunakan sebuah  model  matematika  untuk perishable product .
Terdapat beberapa variabel yang
mempengaruhi  fungsi  tujuan  dari  model matematika yaitu stok, kapasitas penyimpanan, biaya-biaya,  kapasitas parting dan  peramalan permintaan.  Biaya  yang  ada  terdiri  dari  biaya pembekuan,  biaya  pesan,  biaya  simpan  dan biaya parting .  Peramalan  permintaan  yang dilakukan menggunakan metode single moving average dan single  exponential  smoothing dengan menggunakan data permintaan di tahun sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Plot Data
Tahap  pertama  yaitu  melakukan  plot data  permintaan  setiap  produk.  Plot  data  yang didapatkan  pada  setiap  produk  adalah  pola horizontal  tanpa  adanya  unsur  musiman  atau tren.  Pola  data  horizontal  menunjukan  data permintaan  bergerak  di  daerah  rata-rata sehingga membentuk pola horizontal.

## Gambar 4 Pola Permintaan Paha Bawah

## 4.2 Perhitungan Peramalan
Pada  perhitungan  peramalan,  dipilih terlebih  dahulu  metode  yang  digunakan  sesuai dengan pola permintaan produk. Pada penelitian ini data permintaan berpola horizontal  sehingga  digunakan  metode single moving  average dan single  exponential smoothing untuk perhitungan peramalannya.
4.2.1 Peramalan Dengan Metode Single Moving Average Berikut merupakan perhitungan peramalan  dengan  metode single  moving average ordo 2 pada produk paha bawah.
......(18) 4.2.2 Peramalan Dengan Metode Single Exponential Smoothing Berikut merupakan perhitungan peramalan  dengan  metode single  exponential smoothing alpha 0.1 pada produk paha bawah.
............................... (19)

## 4.3 Perbandingan Kesalahan Peramalan
Perbandingan kesalahan peramalan menggunakan  MSE,  MAD  dan  MAPE digunakan  untuk  mencari  metode  terbaik dengan  nilai  kesalahan  terkecil.  Berikut merupakan  hasil  perbandingan  kesalahan peramalan.
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
E-ISSN: 2550-083X
Tabel 1 Perbandingan Kesalahan Peramalan SMA Produk SMA Keterangan MAD MSE MAPE Paha Bawah 1413.12 3246497 15.6% Ordo =    2 Tabel 2 Perbandingan Kesalahan Peramalan SES Produk SES Keterangan MAD MSE MAPE Paha Bawah 1560.3 3846489 17% α = 0.8

## 4.4 Pemilihan Metode Terbaik
Berdasarkan hasil perbandingan kesalahan  antara  metode simple  moving average dan simple  exponential  smoothing , didapatkan  metode  terbaik  adalah simple moving  average 4  produk  jenis parting yang terdiri  dari  paha  atas,  paha  bawah,  sayap  dan dada.

## 4.5 Verifikasi
Verifikasi  dilakukan  dengan  tujuan untuk  melihat  representatif  atau  tidaknya metode  peramalan  terhadap  data  yang  ada. Verifikasi peramalan dilakukan dengan menggunakan Moving Range Chart (MRC) .
Gambar 5 Moving Range Chart (MRC)
Berdasarkan  4  aturan  pada  MRC  yang terpenuhi,  maka  data in  control sehingga metode peramalan representatif terhadap data.
4.6 Validasi
V alidasi merupakan sebuah proses untuk melihat model yang dibuat tepat atau tidak dan mengecek kesesuaian model dalam merepresentasikan sistem nyata. Berikut merupakan  hasil  validasi  menggunakan  uji paired t test .
Gambar 6 Hasil Uji Paired Test
Berdasarkan Gambar 6maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan antara hasil  peramalan  dengan  permintaan  aktual karena Sig (p) ≥ 0,05 sehingga H0 diterima.

## 4.7 Perbandingan  MSE  Kondisi  Awal  dan Usulan
Untuk  melihat  kondisi  usulan  lebih  baik atau  tidak  perlu  dibandingkan  nilai  kesalahan peramalan  kondisi  usulan  dan  awal  seperti pada Tabel 3.
Tabel 3 Perbandingan Tingkat Kesalahan Peramalan Kondisi Awal dan Usulan Kondisi Awal Kondisi Usulan MSE MA PE MA D MSE MA PE MA D Paha Atas 854532 4. 20 % 2131 .7 1146 876 8% 829. 544 Paha Bawah 766206 3.106 24 % 2066 .22 3846 489 17 % 1560 .3 Dada 956775 4.614 21 % 2642 .82 8962 787 22 % 2202 .06 Sayap 825664 9.198 17 % 2280 .61 1316 112 10 % 956. 701

## 4.8 Hasil Peramalan
Berdasarkan perhitungan peramalan yang telah dilakukan, jumlah permintaan setiap produk  pada  minggu  pertama  tahun  2018 adalah  paha  atas  sebanyak  9921,  paha  bawah sebanyak 5837, dada sebanyak 6878 dan sayap sebanyak 10111.
4.9 Menghitung Profit Kondisi Awal
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI 6 (1) pp 1- 10 © 2019
Notasi yang digunakan pada perhitungan profit kondisi awal adalah sebagai berikut :
Indeks :
i = Potongan jenis i = 1,2..4
j = Periode bahan baku dibeli  j = 1,2,..,t t = Periode t = 1,2,..,T
Parameter :
= Harga Jual Produk Parting i (Rp/kg)
= Permintaan produk i dalam minggu t (kg)
sc = Harga jual karkas (Rp/kg) ss = Biaya pembekuan (Rp/kg) tc = Biaya transportasi (Rp/kg) cc = Biaya purchase /karkas (Rp/kg) dc = Biaya parting /karkas
ic
= Biaya simpan (Rp/kg)
=  Persediaan  di  akhir  minggu  t  dari potongan  i  yang  dibeli  saat    Minggu  j (kg) Tx
= Kapasitas truk (kg)
Dx = Kapasitas parting/minggu (kg)
= Berat potongan i (kg)
k = Kapasitas gudang (kg)
=  Persediaan  di  akhir  minggu  t  dari potongan i (kg)
=  Persediaan  di  akhir  minggu  T  dari potongan i yang dibeli saat  minggu Li (kg)
Variabel Keputusan :
=  Jumlah  karkas  yang  dijadikan potongan dalam minggu t (ekor)
=  Jumlah  karkas  yang  dijual  saat minggu t (ekor)
= Shortage potongan  i  saat  minggu  t (kg)
=  Permintaan  saat  t  dari  potongan  i saat minggu j (kg)
=  Persediaan  di  akhir  minggu  t  dari potongan  i  yang  dibeli  saat    Minggu  j (kg)
Berikut  merupakan  contoh  perhitungan  total profit kondisi awal.
- P roduk Parting - Paha Atas (i = 1) (t = 1)
- Pendapatan Produk Karkas
- Karkas (t = 1)
- Biaya Pembekuan Produk
- Beku (t = 1)
- Biaya Pesan - Karkas (t = 1)
- Biaya Parting - Karkas (t = 1)
-
Biaya Simpan - Jika  (t = 1)
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
- Total Profit
Untuk  perhitungan  total profit dijelaskan
pada Tabel 4.
Tabel 4 Total Profit Kondisi Awal
Pendapatan  dan Pengeluaran Kondisi Awal Pendapatan Produk Parting Rp 3,134,050,144.59 Pendapatan Karkas Rp 2,584,848,000.00 Total Pendapatan Rp 5,718,898,144.59 Biaya Produk Beku Rp      36,014,924.76 Biaya Pesan Rp        1,358,395.81 Biaya Parting Rp      35,290,769.95 Biaya Simpan Rp      46,813,850.83 Total Pengeluaran Rp    119,477,941.36 Total Profit Rp 5,599,420,203.23

## 4.10 PerhitunganJumlah  Pemesanan  Ayam Hidup Optimal
Perhitungan  jumlah  pemesanan  ayam hidup optimal dilakukan dengan menggunakan model  matematika  untuk perishable  product. Model  matematika  akan  dijalankan  pada software  excel menggunakan toolssolver dengan model GRG Nonlinear.
Fungsi Tujuan :
Pembatas :
,
Perhitungan  total profit kondisi  usulan didapatkan  dari  jumlah  komponen  biaya  dan pendapatan  setelah  dilakukan  perhitungan menggunakan  optimasi  model  matematika sebagai  usulan.  Perhitungan  dibantu  dengan software  Microsoft  excel dengan  fitur solver . Jumlah pemesanan optimal karkas/ayam hidup pada  minggu  ke  1  sampai  minggu  ke  4  tahun 2017  adalah  57263,  84910,  101753  dan 100557 ekor.
4.11 Analisa  Perbandingan  Total Profit
Kondisi Awal dan Kondisi Usulan
Perbandingan  total profit antara  kondisi awal  dan  usulan  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  kondisi  usulan  lebih  baik  atau  kondisi awal yang lebih baik. Perbandingan total profit kondisi  awal  dan  usulan  digambarkan  pada Tabel 5
Tabel 5 Perbandingan Profit Kondisi Awal dan Usulan Total Profit Usulan Total Profit Kondisi Awal Peningkata n Perse ntase Penig katan Rp 7,460,248,743 Rp 7,400,763,590 Rp 59,485,152 1%
Berdasarkan  hasil  perbandingan  total profit pada  Tabel  4  maka  kondisi  usulan  lebih baik  dari  kondisi  awal  dengan  selisih profit sebesar  Rp.59.485.152  mengalami  kenaikan sebesar  1%.  Sehingga  perusahaan  perlu mempertimbangkan menggunakan model yang digunakan pada kondisi usulan.

## 5. KESIMPULAN
Permasalahan  yang  ada  pada  CV.XYZ adalah  penjualan  produk  beku  yang  banyak yang  merugikan  perusahaan  karena  harganya dibawah harga pokok produksi karena kualitas yang  jelek yang  diakibatkan  kebijakan persediaan  dan  penentuan  jumlah  pemesanan yang tidak tepat. Berdasarkan hal itu penelitian dilakukan dengan menentukan jumlah pemesanan  ayam  hidup  yang  tepat  dengan peramalan menggunakan metode single moving  average untuk  meningkatkan  akurasi peramalan yang mempengaruhi persediaan dan penjualan  produk  beku  karena  berhubungan dengan  permintaan  setiap  prooduk.  Selain  itu digunakan  optimasi  model  matematika  untuk menentukan  jumlah  pemesanan  ayam  hidup yang optimal yang bertujuan untuk memaksimasi profit.
Hasil  perhitungan  jumlah  pemesanan ayam  hidup  menghasilkan  jumlah  pemesanan optimal  pada  minggu  ke  1  sampai  dengan minggu keempat adalah 57263, 84910, 101753 dan  100557  kg  ayam  hidup.  Sehingga didapatkan  total profit yang  didapatkan  dari kondisi usulan meningkat sebesar1% dan biaya
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
pembekuan menurun sebanyak 23% dari kondisi awal.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali, S. S., Madaan, J., Chan, F. T., & Kannan,
S. (2012). Inventory management of perishable products: a time decay linked logistic approach.
Chapman, S. N. (2006). The Fundamental of Production Planning and Control. New Jersey: Pearson.
Chapman, S. N., Arnold, J. T., Gatewood, A. K., & Clive, L. M. (2017). Introduction to Materials Management (8th ed.). Pearson Education.
Frechtling, D. C. (2001). Forecasting Tourism Demand : Methods and Strategies. Oxford: Elsevier.
Heizer, J., Render, B., & Munson, C. (2017). Principles of Operations Management Sustainability and Supply Chain Management. London: Pearson.
Idiyanto, R. (2008). Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Klaten: Yayan Humaniora.
Luong, H. T., & Rubayet, K. (2016). An integrated production inventory model of deteriorating items subject to random.
Mesian, I. D., Osorio, F. A., & Ramirez, J. D.
(2017). Inventory Supply Model for Perishable Products - The Calicarnes
Case. (pp. 564-573). Bogota: IEOM Society International.
Rangkuti, F. (2004). Manajemen Persediaan Aplikasi di Bidang Bisnis. Jakarta: Erlangga.
Sazvar, Z., Al-e-hashem, S. M., Govindan, K., & Bahli, B. (2016, April). A novel mathematical model for a multi- period, multi-product optimal ordering problem considering expiry dates in a FEFO system. 232-261.