Jurnal Media Teknik & Sistem Industri
Vol. 3 (no.1) (2019) hal. 30-36
http://jurnal.unsur.ac.id/index.php/JMTSI e-issn: 2581-0561 p-issn: 2581-0529
Perancangan Vendor Manage Inventory (VMI) Pada Usaha Kayu
M. Egi Rahmatulloh 1 , Anita Ilmaniati 2
1,2 Teknik Industri Universitas Suryakancana Jl. Pasir Gede Raya, Cianjur
1 mohamadegi46@yahoo.co.id
2* anitailmaniati@unsur.ac.id
Dikirimkan: 05, 2019.  Diterima: 05, 2019.  Dipublikasikan: 05, 2019.
Abstract— Distortion of supply chain information in the industry can cause a mismatch between supply and demand, thus causing the bullwhip effect. One method that can be applied to overcome information distortion as the cause of the bullwhip effect is vendor managing inventory (VMI), where the needs of distributors and retail  are  controlled  and  monitored  by  the  supplier.  This  study  aims  to  measure  the  bullwhip  effect  on  the supply  chain  at  suppliers  and  producers,  and  propose  VMI  designs  on  supply  chains  at  suppliers  and producers. The research was carried out by calculating the value of the demand for the retail, producer and supplier, while the repairs were carried out by forecasting demand by then performing a VMI simulation for recalculating  the  bullwhip  effect.  The  results  showed  that  the  value  of  the  bullwhip  effect  on  suppliers (Mahoni Lestari PD), producers (PD Kurbiti), and  retailers (PD Nur Sofi) changed from 1,246, 1,073 and 1,118 (all above the bullwhip effect parameter 1,040) to 1.
Key words — Bullwhip effect ; Vendor Manage Inventory (VMI); supply chain
Abstrak— Distorsi informasi rantai pasok pada industri dapat menyebabkan ketidak sesuaian antara pasokan dan  permintaan,  sehingga  menyebabkan bullwhip  effect .  Salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan  untuk mengatasi  distorsi  informasi  sebagai  penyebab bullwhip  effect adalah vendor  manage  inventory (VMI) , dimana kebutuhan distributor dan ritel dikontrol dan dimonitori oleh pihak supplier . Penelitian ini bertujuan untuk  mengukur bullwhip  effect pada  rantai  pasok di supplier dan  produsen,  serta  Mengusulkan  rancangan VMI pada  rantai  pasok di supplier dan  produsen.  Penelitian  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  amplikasi permintaan  pada ritel, produsen  dan supplier, sedangkan  untuk  perbaikan  dilakukan  dengan  peramalan permintaan  dengan  kemudian  melakukan  simulasi  VMI  untuk  perhitungan  kembali bullwhip  effect. Hasil penelitian  menunjukan  bahwa  nilai  bullwhip  effect  pada  pemasok  (PD  Mahoni  Lestari),  produsen  (PD Kurbiti),  dan  retailer  (PD  Nur  Sofi)  berubah  dari  1,246,  1.073  dan  1,118  (semua  diatas bullwhip  effect parameter 1,040) menjadi 1.
Kata kunci — Bullwhip effect ; Vendor Manage Inventory (VMI) ; rantai pasok

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  perdagangan  di  Indonesia  belum terstruktur  dengan  baik  antara  sumber  daya  alam (SDA),  produksi,  distribusi,  dan  komsumsi  [1]. Akibat  tidak  memiliki  sistem  perdagangan  yang matang  suatu  usaha  mudah  dipengaruhi  oleh faktor  kualitas  sumber  daya  manusia  (SDM) dalam  hal  kreasi  dan  inovasi,  serta  SDA  yang mempunyai  pengaruh  besar  terhadap  sistem perdagangan  dalam  perusahaan.  Contoh  dari usaha  yang  sangat  terpengaruh  oleh  faktor  SDA adalah  usaha  kayu/meubel,  karena  bahan  baku kayu  yang  semakin  langka  akibat  penebangan hutan  liar.  Perusahaan  perlu  melakukan  berbagai
cara  agar  dapat  menerapkan  sistem  persediaan barang yang lebih efisien.
Permintaan produk kayu/meubel yang berfluktuatif menyebabkan pihak pemasok ( supplier ),  pada  usaha  kayu  kesulitan  dalam menentukan  jumlah  pasokan    yang  harus dipenuhi.  Semakin  berkurangnya  bahan  baku kayu  pada  tingkat  pemasok  menyebabkan masalah  tersebut  semakin  berdampak  kepada produsen dan retail usaha kayu.
PD.  Mahoni  Lestari  merupakan  salah  satu pemasok  kayu  di  Kabupaten  Cianjur  yang mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  jumlah pasokan  bahan  baku  kayu.  PD.  Mahoni  Lestari selama  ini  memasok  bahan  baku  kayu  ke  PD. Kurbiti  yang  merupakan  produsen  pembuat
meubel,  kemudian  PD.  Kurbiti  akan  memasok produk meubel ke PD. Nur Sofi sebagai retailer.
Kesulitan  dalam  menentukan  pasokan  bahan baku  kayu  yang  dialami  PD.  Mahoni  Lestari disebabkan karena selama ini PD. Mahoni Lestari tidak  mengetahui  dengan  tepat  jumlah  permintta dari retailer pada PD. Kurbiti. PD. Kurbiti sebagai produsen  pun  tidak  mengetahui  secara  tepat jumlah  permintaan  pada  PD.  Nur  Sofi  sebagai retailer. Gambar 1.  menunjukan  alur rantai pasok pada obyek penelitian.

## Gambar 1. Alur rantai pasok obyek penelitian
Kondisi  yang  terjadi  pada  PD.  Mahoni,  PD. Kurbiti,  dan  PD.  Nur  Sofi  ini  menyebabkan munculnya bullwhip  effect karena  distorsi (perubahan)  permintaan  pada  jalur  rantai  pasok tidak  diketahui  oleh  pemasok  dan  tidak  dapat diantisipasi. Bullwhip  effect merupakan  suatu fenomena dimana variabilitas permintaan meningkat  ketika  permintaan  berubah  pada  suatu rantai pasok [2].
Vendor managed
inventory (VMI) merupakan  suatu  sistem  yang  mana  kebutuhan distributor  dan  ritel  dimonitor  dan  dikontrol  oleh pihak supplier atau vendor .  Pihak vendor akan bertanggung  jawab  untuk  melakukan  pengiriman bahan baku sesuai dengan jumlah dan waktu yang tepat  sehingga  tidak  terjadi stock  out. Guneg (2010)  dalam  [3]  menjelaskan  bahwa  pada penerapan  sistem  VMI  umumnya  terdapat kesepakatan  jumlah  batas  persediaan  minimum dan maksimum yang diinginkan oleh retailer .
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk Mengukur bullwhip  effect pada  rantai  pasok di pemasok (PD. Mahoni Lestari) dan produsen (PD. Nur  Sofi),  dan  untuk  mengusulkan  rancangan vendor  manage  inventory pada  rantai  pasok di supplier dan produsen.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini seperti yang tercantum pada gambar 2.
2.1 Perhitungan Bullwhip Effect
Penelitian  [4]  mengusulkan  ukuran bullwhip effect di  suatu  eselon  rantai  pasok sebagai perbandingan  antara  koefisien  variansi  dari  order yang  diciptakan  dan  koefisien  variansi  dari permintaan  yang  diterima  dari  eselon  yang bersangkutan. Secara matematis persamaan bullwhip effect dapat di tuliskan sebagai berikut:
demand demand demand order order order demand order s CV s CV CV CV BE      dan dengan (1) Sedangkan untuk persamaan parameter bullwhip effect adalah sebagai berikut :
(2) 2 2 1 2 2 p L p L CV CV BE demand order    
dimana: CV (Order) : Variabel Penjualan CV (Demand) : Variabel Permintaan S (Order) : Standart Deviasi Penjualan µ (Order) : Rata-rata Penjualan S (Demand) : Standart Deviasi Permintaan µ (Demand) : Rata-rata Permintaan L : Lead Time p : Periode pengamatan

## Gambar 2. Metodologi penelitian
2.2 Peramalan Permintaan
Peramalan  dilakukan  dalam  penelitian  ini dilakukan  untuk  memprediksi  permintaan  pada periode  di  masa  datang  yang  akan  diajdikan  input dalam  simulasi  VMI.  Peramalan  permintaan dimaksudkan  sebagai  salah  satu  kebijakan  VMI yang  pada  implementasinya,  hasil  permalan
Studi Pendahuluan Identifikasi Masalah Identifikasi Masalah Pengumpulan Data: - Data permintaan dari produsen - Data pasokan ke produsen - Data permintaan dari ritel - Data pasokan ke ritel - Data permintaan konsumen - Data penjualan ritel - Data biaya-biaya pada pemasok - Lead time pemasok Pengolahan Data: - Perhitungan bullwhip effect I -Peramalan dan  Simulasi VMI - Perhitungan bullwhip effect II - Perbandingan bullwhip effect I dengan bullwhip effect II Hasil & Pembahasan Kesimpulan
permintaan  ini  harus  dibagikan  kepada  semua pihak  dalam  alur rantai pasok.  Metode  peramalan dalam  penelitian  ini  memakai  metode  peramalan kasual,  merupakan  metode  yang  digunakan  baik untuk  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek. Untuk  lebih  memudahkan  dalam  menghitung peramalan disini menggunakan penggunaan aplikasi POM for Windows.
2.3 Simulasi VMI
Simulasi  VMI  dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi  untuk  menghitung  total  biaya  inventori dan service  level yang  dihasilkan  dari  kebijakan VMI  (peramalan permintaan). Program  ini digunakan  untuk running  simulasi dengan input yang  dapat  diubah-ubah. Input yang  digunakan adalah reorder point (s), nilai  maksimum (S), lead time , order cost , holding cost , stock awal dan data permintaan.  Gambar  3  (a),  (b), dan  (c) memperlihatkan  tampilan  aplikasi  untuk  simulasi VMI.
(a)
(b)
(c) Gambar 3. Tampilan aplikasi simulasi VMI III. HA SIL P ENELITIAN DAN P EMBAHASAN
Hasil penelitian pada bagian ini terdiri dari:
1. Hasil perhitungan bullwhip effect I (awal)
2. Hasil peramalan permintaan
3. Hasil Simulasi VMI
4. Hasil Perbandingan
5. Analisis Hasil
3.1 Hasil Perhitungan Bullwhip Effect I
Hasil  perhitungan bullwhip  effect I  (awal) seperti  yang  tercantu  pada  tabel  1.  dari  hasil perhitungan dapat diketahui bahwa nilai bullwhip effect awal  pada  semua  pihak  lebih  besar dibandingkan  parameter bullwhip  effect. Hal  ini menunjukan  adanya  varibilitas  permintaan  antar eselon pada rantai pasok sehingga mengakibatkan terganggunya  kegiatan  yang  ada  di  perusahaan- perusahaan tersebut.
T ABEL I P ERHITUNGAN B ULLWHIP EFFECT 1
3.2 Hasil Peramalan
Peramalan dilakukan untuk mengetahui jumlah permintaan  di  tahun  2016  pada  pemasok  (PD. Mahoni Lestari), produsen (PD. Kurbiti), dan ritel (PD. Nur Sofi) berdasarkan pada data tahun 2015. Data hasil permalan tersebut yang akan digunakan pada simulasi VMI sebagai input awal.
Perusahaan Bullwhip Effect Parameter Bullwhip Effect PD. Mahoni Lestari 1,246 1,040 PD. Kuribiti 1,073 1,040 PD. Nur Sofi 1,118 1,040
T ABEL II H ASIL P ERAMALAN P ERMINTAAN
Periode Tahun 2016 Periode Tahun 2016 Periode Tahun 2016 Januari 5000 Januari 4960 Januari 5576 Februari 5000 Februari 5275 Februari 5116 Maret 5500 Maret 4891 Maret 4742 April 5250 April 4850 April 4874 Mei 5300 Mei 4872 Mei 4827 Juni 5417 Juni 5158 Juni 4954 Juli 5643 Juli 5097 Juli 4817 Agustus 5625 Agustus 5155 Agustus 4897 September 5556 September 5108 September 4880 Oktober 5600 Oktober 5031 Oktober 4897 November 5590 November 5043 November 4918 Desember 5500 Desember 5020 Desember 4870 SD 219.8804 SD 123.7028 SD 207.9989 PD. Mahoni Lestari PD Kurbiti
PD. Nur Sofi *satuan dalam m 3
3.3 Hasil Simulasi
Hasil simulasi berupa nilai-nilai hasil perhitungan  data  input  menjadi  nilai-nilai output berupa safety  stock (s),  maximum  stock  (S),  dan total  biaya  invetori.  Lampiran  1,  2  dan  3 menunjukan  hasil  simulasi  untuk  pemasok  (PD. Mahoni Lestari), produsen (PD. Kurbiti), dan ritel (PD.  Nur  Sofi).  Nilai-nilai  output  tersebut nantinya  akan  digunakan  untuk  membandingkan total  biaya  inventori  dan service  level pada  awal kondisi  (kondisi  eksisting)  dengan  setelah kebijakan VMI dengan peramalan.

## 3.4 Hasil Perbandingan
Perbandingan  dilakukan  terhadap  total  biaya inventori,  service  level  dan  juga  nilai bullwhip effect .  Perbandingan  ini  dilakukan  untuk  melihat apakah  berdasarkan  hasil  simulasi  setelah kebijakan  VMI  dengan  peramalan  permintaan terdapat  perbaikan  terhadap  total  biaya  inventori, service  level  dan  juga  nilai bullwhip  effect .  Hasil perbandingan  untuk  total  biaya  inventori  dan service level dapat dilihat pada lampiran 4 dan 5.
Berdasarkan hasil perbandingan setiap bulannya  dapat  diketahui  bahwa  kebijakan  VMI dengan  peramalan  permintaan  tidak  selalu  dapat menurunkan total biaya inventori dan mengoptimalkan service level (mendekati  100%).
Tetapi  jika  melihat  perbandingan  rata-rata pertahun  maka  terlihat  rata-rata  total  biaya inventori  menjadi  rendah  dan service  level menjadi  lebih  mendekati  100%,  meskipun perubahannya relatif tidak signifikan.
Hasil  perbandingan  nilai bullwhip  effect awal dan akhir terdapat pada tabel 3. Berdasarkan hasil tersebut  diketahui  bahwa  nilai bullwhip  effect diakhir  berubah  menjadi  dibawah  parameter bullwhip  effect yaitu  menjadi  1.  Hal  tersebut menunjukan  bahwa  varibilitas  permintaan  antar eselon pada rantai pasok sudah tidak mengakibatkan  terganggunya  kegiatan  yang  ada di perusahaan-perusahaan tersebut.
T ABEL III H ASIL P ERBADINGAN N ILAI B ULLWHIP E FFECT Perusahaan Bullwhip Effect I Bullwhip Effect II PD. Mahoni Lestari 1,246 1 PD. Kuribiti 1,073 1 PD. Nur Sofi 1,118 1

## 3.5 Analisis Hasil
Nilai  bullwhip  effect  II    lebih  kceil dibandingkan  nilai  bullwhip  effect  I    dan Parameter  Bullwhip  Effect,  hal  ini  menunjukkan adanya  penurunan  nilai  bullwhip  effect  di  tiga perusahaan tersebut, Berdasarkan hasil perbandingan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa metode vendor managed inventory dapat dijadikan  satu  pendekatan  dalam  mengurangi bullwhip  effect.  Hal  ini  mungkin  disebabkan karena :
1) Pembaharuan ramalan permintaan mempengaruhi  tingkat  akurasi  peramalan karena  perusahaan  mengetahui  informasi terbaru  terkait  permintaan  pelanggan  dan situasi  pasar  yang  sebenarnya  [5].  Berbagi informasi  itu  penting  karena  setiap  proses penting  didalam  rantai  pasok  informasi berperan  besar.  Segala  informasi  didalam rantai  pasok  harus  didistribusikan  karena dari  konsep  perusahaan  ke  konsumen. Jaringan rantai pasok yang suksek dilakukan bersama dan kegiatannya disinkronisasi oleh arus informasi. Berbagi informasi juga adalah kunci untuk menghasilkan  hubungan  yang  sukses. Terjadinya  fluktuasi  permintaan  harus memperhatikan  persediaan  barang  yang ada digudang, sehingga dapat mengantisipasi  penjualan  barang  dan  laju dari permintaan.
2) Pemesanan  produk  dengan  memperhatikan jumlah persediaan yang ada dan memperhatikan tingkat penjualan, Sehingga  jumlah  permintaan  sebanding dengan jumlah penjualan.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukan bahwa pada rantai pasok usaha kayu yang dijadikan obyek penelitian memang  terjadi  variabilitas  permintaan  sehingga menimbulkan bullwhip  effect .  Kebijakan  VMI dengan  peramalan  permintaan  oleh  pemasok ternyata  tidak  terlalu  menunjukan  perubahan signifikan  pada  total  biaya  inventori  dan service level .  Meskipun  demikian,  perlu  menjadi  catatan bahwa  perhitungan  hasil  akhir  dalam  penelitian
ini menggunakan simulasi dan bukan implementasi  nyata  kebijakan  VMI.  Penelitian selanjutnya perlu menggunakan kebijakan tambahan  dalam  VMI  dan  juga  mengusahakan implementasi lasngsung kebijakan VMI.

## R EFERENSI
[1] Noorsy,  Ichsanuddin.  Wawancara  dalam  artikel:
Pengamat: Ada yang Salah dengan Sistem Perdagangan di Indonesia . https://www.beritasatu.com/ekonomi/237959/pengam at-ada-yang-salah-dengan-sistem-perdagangan-di-
indonesia [diakses 27 April 2017]. 2015
[2] Sitompul,  Carles  &  Alfian. Pengembangan  Model Persediaan yang  Dikelola  Pemasok  (Vendor  Manage Inventory) Universitas Katolik Parahyangan. 2012.
[3] Wang,  Xun  &  Stephen  M.  Disney.  The  Bullwhip Effect:  Progress,  Trends  and  Directions.  European Journal of  Operational Research 250 (2016) 691–701, 2016.
[4] Fransoo,  J.C.  &  M.J.F.  Wouters. Measuring  the bullwhip  effect  in  the  supply  chain. Supply  Chain Management:  An  International  Journal  Volume  5  . Number 2 . pp. 78-89. 2000 .
[5] Fawcett, S. E., Osterhaus, P., Magnan, G. M., Brau, J. C.,  &  McCarter,  M.  W. Information  sharing  and supply  chain  performance:  the  role  of  connectivity and  willingness.  Supply  Chain  Management:  An International Journal, 12(5), 358–368. 2007
LAMPIRAN 1: Hasil Simulasi PD. Mahoni Lestari
s S Lead Time Holding Cost Order Cost Total Cost Inventory Stock Awal Januari 43852 43973 7 Rp.1.120.000 Rp.235.000 Rp.1.355.000 2000 Februari 40352 40467 7 Rp.1.120.000 Rp.235.000 Rp.1.355.000 2500 Maret 47352 47479 7 Rp.1.120.000 Rp.235.000 Rp.1.355.000 1500 April 50852 50984 7 Rp.1.120.000 Rp.235.000 Rp.1.355.000 1000 Mei 43852 43973 7 Rp.1.120.000 Rp.235.000 Rp.1.355.000 2000 Juni 47352 47479 7 Rp.1.120.000 Rp.235.000 Rp.1.355.000 1500 Juli 57852 57970 7 Rp.800.000 Rp.160.000 Rp.960.000 -2000 Agustus 50852 50961 7 Rp.800.000 Rp.160.000 Rp.960.000 -1000 September 47352 47457 7 Rp.800.000 Rp.160.000 Rp.960.000 -500 Oktober 40352 40447 7 Rp.800.000 Rp.160.000 Rp.960.000 500 November 54352 54466 7 Rp.800.000 Rp.160.000 Rp.960.000 -1500 Desember 43852 43952 7 Rp.800.000 Rp.160.000 Rp.960.000 0

## LAMPIRAN 2: Hasil Simulasi PD. Kurbiti
s S Lead Time Holding cost Order Cost Total Cost Inventory Stock Awal Januari 40918 41464 7 Rp.150.000 Rp.940.000 Rp.1.090.000 230 Februari 43690 44259 7 Rp.135.000 Rp.940.000 Rp.1.075.000 -666 Maret 37838 38358 7 Rp.165.000 Rp.940.000 Rp.1.105.000 1170 April 40666 41210 7 Rp.180.000 Rp.940.000 Rp.1.120.000 1266 Mei 46462 47052 7 Rp.150.000 Rp.940.000 Rp.1.090.000 -562 Juni 40666 41210 7 Rp.165.000 Rp.940.000 Rp.1.105.000 766 Juli 53644 54286 7 Rp.210.000 Rp.940.000 Rp.1.150.000 412 Agustus 42248 42805 7 Rp.180.000 Rp.940.000 Rp.1.120.000 1040 September 40610 41154 7 Rp.165.000 Rp.940.000 Rp.1.105.000 774 Oktober 36382 36890 7 Rp.135.000 Rp.940.000 Rp.1.075.000 378 November 46658 47249 7 Rp.195.000 Rp.940.000 Rp.1.135.000 910 Desember 42248 42805 7 Rp.150.000 Rp.940.000 Rp.1.090.000 40

## LAMPIRAN 3: Hasil Simulasi PD. Nur Sofi
s S Lead Time Holding cost Order Cost Total Cost Inventory Stock Awal Januari 36976 37738 7 Rp.143.100 Rp.2.000.000 Rp.2.143.100 421 Februari 42394 43221 7 Rp.154.980 Rp.2.000.000 Rp.2.154.980 43 Maret 41911 42732 7 Rp.129.900 Rp.2.000.000 Rp.2.129.900 -724 April 39699 40494 7 Rp.142.020 Rp.2.000.000 Rp.2.142.020 -4 Mei 44760 45614 7 Rp.166.860 Rp.2.000.000 Rp.2.166.860 101 Juni 34505 35235 7 Rp.142.020 Rp.2.000.000 Rp.2.142.020 738 Juli 45663 46527 7 Rp.197.640 Rp.2.000.000 Rp.2.197.640 998 Agustus 38992 39779 7 Rp.148.800 Rp.2.000.000 Rp.2.148.800 323 September 43423 44262 7 Rp.141.780 Rp.2.000.000 Rp.2.141.780 -544 Oktober 34505 35235 7 Rp.123.660 Rp.2.000.000 Rp.2.123.660 126 November 39118 39906 7 Rp.167.700 Rp.2.000.000 Rp.2.167.700 935 Desember 45565 46428 7 Rp.148.800 Rp.2.000.000 Rp.2.148.800 -616
LAMPIRAN 4: Hasil Perbandingan Total Biaya Inventori dan Service level PD. Mahoni Lestari (dengan PD. Kurbiti) Periode Kebijakan Total Cost Inventory Service Level Januari Eksisting Rp. 1.355.000 140% VMI Rp. 1.035.000 140% Februari Eksisting Rp. 1.355.000 156% VMI Rp. 1.035.000 140% Maret Eksisting Rp. 1.355.000 127% VMI Rp. 1.115.000 127% April Eksisting Rp. 1.355.000 117% VMI Rp. 1.075.000 133% Mei Eksisting Rp. 1.355.000 140% VMI Rp. 1.083.000 132% Juni Eksisting Rp. 1.355.000 127% VMI Rp. 1.101.720 129% Juli Eksisting Rp. 960.000 71% VMI Rp. 1.062.880 89% Agustus Eksisting Rp. 960.000 83% VMI Rp. 1.060.000 89% September Eksisting Rp. 960.000 91% VMI Rp. 1.048.960 90% Oktober Eksisting Rp. 960.000 111% VMI Rp. 1.056.000 89% November Eksisting Rp. 960.000 77% VMI Rp. 1.054.400 89% Desember Eksisting Rp. 960.000 100% VMI Rp. 1.040.000 91% Rata - rata Eksisting Rp.13.890.000 112% VMI Rp.12.766.960 111%
LAMPIRAN  5:  Hasil  Perbandingan  Total  Biaya  Inventori  dan Service  level PD.  Kurbiti  (dengan  PD.  Nur
Sofi) Periode Kebijakan Total Cost Inventori Service Level Januari Eksisting Rp. 1.090.000 105% VMI Rp. 1.088.800 101% Februari Eksisting Rp. 1.075.000 87% VMI Rp. 1.098.250 85% Maret Eksisting Rp. 1.105.000 127% VMI Rp. 1.086.730 112% April Eksisting Rp. 1.120.000 127% VMI Rp. 1.085.500 124% Mei Eksisting Rp. 1.090.000 90% VMI Rp. 1.086.160 103% Juni Eksisting Rp. 1.105.000 116% VMI Rp. 1.094.740 107% Juli Eksisting Rp. 1.150.000 106% VMI Rp. 1.092.910 137% Agustus Eksisting Rp. 1.120.000 121% VMI Rp. 1.094.650 116% September Eksisting Rp. 1.105.000 116% VMI Rp. 1.093.240 108% Oktober Eksisting Rp. 1.075.000 109% VMI Rp. 1.090.930 89% November Eksisting Rp. 1.135.000 116% VMI Rp. 1.091.290 129% Desember Eksisting Rp. 1.090.000 101% VMI Rp. 1.090.600 100% Rata - rata Eksisting Rp. 13.260.000 110% VMI Rp. 13.093.800 109%