## PERANCANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU UBI UNGU PADA PRODUKSI KERIPIK UBI UNGU DENGAN METODE SIMULASI SISTEM DINAMIS

## DESIGN OF PURPLE SWEET POTATO INVENTORY MODEL IN PURPLE SWEET POTATO CHIPS PRODUCTION WITH DYNAMIC SYSTEM SIMULATION
Iphov Kumala Sriwana 1)* , Nofi Erni 2) dan Rusydiana Abdullah 3)
1,2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Esa Unggul
3) Mahasiswa Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Esa Unggul Jl. Arjuna Utara No. 9 Kebon Jeruk, Jakarta Barat
Email: iphov.kumala@esaunggul.ac.id,
Makalah: Diterima 20 Mei 2020; Diperbaiki 15 Juli 2020; Disetujui 30 Juli 2020

## ABSTRACT
Purple  Sweet  Potato  is  one  of  agricultural  product  that  has  been  cultivated  in  Indonesia  with  high productivity. One of the processed products from purple sweet potatoes is snacks. It is the part of Fast Moving Consumer  Good  (FMCG)  sector.  The  intense  competition  between  snack  industry  players  involves  in  the fluctuating demand on purple sweet potatoes chips. The uncertain demand for purple sweet potatoes chips causes a mismatch between supply of purple sweet potatoes and the actual needs. Therefore, this study was conducted to handle fluctuating  demands  by  using  dynamic  system  simulations  to  get  maximum  profit.  Problem  solving  was done  through  two  stages,  namely  designing  optimal  forecasting  models  and  designing  inventory  models  using dynamic system simulations. The dynamic system model consisted of two sub-models, namely the inventory sub- model and inventory costs. Inventory sub-models were  analyzed based on the demand for the amount of production of purple sweet potato chips and purple sweet potato supply, using  four scenarios, where scenario 1  was done without policy changes, scenario 2 used inventory control, scenario 3 used probabilistic model P and scenario 4 performed a combination of demand forecast adjustment and probabilistic model P. The simulation results in 28 periods produced different benefits from each scenario. The highest profit was obtained when planning production with scenario 4, which was a combination of forecasting method with P model with a service level of 90%, with a profit of Rp 195,288,659,301 ± 20,447,754,235. Scenario 4 can produced the highest profit because it could plan raw material  optimally so that there were no high savings costs.
Keywords: dynamic systems, inventory system, purple sweet potato, forecasting, probabilistic

## ABSTRAK
Ubi ungu merupakan salah satu tanaman yang dibudidayakan di Indonesia dengan produktivitas yang cukup tinggi. Salah satu pangan olahan dari ubi ungu adalah makanan ringan yang merupakan bagian dari sektor industri Fast  Moving  Consumer  Good (FMCG).  Persaingan  antar  pelaku  industri  makanan  ringan  yang  semakin  ketat berdampak  kepada  fluktuasi  permintaan  produk  keripik  ubi  ungu.  Ketidakpastian  permintaan  mengakibatkan sering terjadinya ketidaksesuaian antara persediaan bahan baku ubi ungu dan kebutuhan aktualnya. Penelitian ini bertujuan untuk menangani permintaan ubi ungu yang berfluktuasi dengan menggunakan simulasi sistem dinamis agar  diperoleh  keuntungan  yang  maksimum.  Penyelesaian  permasalahan  dilakukan  melalui  dua  tahap  yaitu perancangan  model  peramalan  yang  optimal  dan  perancangan  model  persediaan  menggunakan  simulasi  sistem dinamis.    Model  sistem  dinamis  terdiri  dari  2  sub  model  yaitu  sub  model  persediaan  dan  sub  model  biaya persediaan. Sub model persediaan dianalisis berdasarkan permintaan jumlah produksi keripik ubi ungu dan supply ubi ungu, dengan menggunakan 4 skenario, dimana skenario 1 dilakukan tanpa perubahan kebijakan, skenario 2 menggunakan  pengendalian  persediaan,  skenario  3  menggunakan  model  probabilistik  model  P  dan  skenario  4 melakukan gabungan antara penyesuaian peramalan permintaan dan probabilistik model P. Hasil simulasi dalam 28 periode menghasilkan keuntungan yang berbeda dari setiap skenarionya. Keuntungan tertinggi diperoleh bila melakukan perencanaan produksi dengan skenario 4, yang merupakan  gabungan antara metode peramalan dengan model P dengan service level 90%, dengan keuntungan sebesar Rp 195.288.659.301 ± 20.447.754.235. Skenario 4  dapat  menghasilkan  profit  yang  tertinggi    karena  dapat  merencanakan  kebutuhan  material  dengan  optimal sehingga tidak ada biaya simpan yang tinggi.
Kata kunci: ubi ungu , peramalan, sistem persediaan probabilistik, sistem dinamis

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang membudidayakan ubi ungu dengan hasil yang cukup
tinggi    (Ticoalu et  al., 2016).  Ubi  ungu  merupakan salah  satu  tanaman  umbi  umbian  yang  termasuk dalam  kelompok  ubi  jalar.  Menurut  (Kementerian Pertanian,  2018),  produksi  ubi  jalar  Tahun  2018
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 30 (2): 167-179 (2020) DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2020.30.2.167 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Terakreditasi Peringkat 2 Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan No 30/E/KPT/2018 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
*Penulis Korespodensi
adalah sebesar 1.914.244 Ton.  Jumlah produksi yang melimpah tersebut sudah banyak dimanfaatkan untuk berbagai  jenis  pangan  olahan.  (Ticoalu et  al., 2016) menyampaikan  bahwa  berbagai  jenis  pangan  olahan dari ubi jalar dan atau ubi ungu dapat digunakan untuk bahan  makanan  pokok  dengan  cara  direbus  atau dijadikan tepung dan diolah menjadi makanan ringan seperti keripik.
Keripik  pada  umumnya  disajikan  dalam kemasan  dan  termasuk  dalam  kategori  barang konsumsi  ( Consumer Goods).  Permintaan  produk keripik  ubi  ungu  mempunyai  fluktuasi  yang  tinggi dan  menurut  (Safitri  dan  Mukaram,  2018), penyebabnya  adalah  karena  terjadi  fluktuasi  pada pertumbuhan  PDB  subsektor  industri  barang konsumsi.  Dampak  yang  terjadi  karena  fluktuasi permintaan  produk  tersebut  adalah  terjadinya ketidakpastian  pada  pengendalian  persediaan  bahan baku (ubi ungu),  sementara itu, periode lama waktu penanaman ubi ungu yaitu 4 bulan  serta karakteristik ubi ungu setelah panen memiliki umur simpan yang singkat.  Lama  umur  panen  dan  karakteristik  dari bahan  baku  ubi  ungu  tersebut  menjadi  variabel penting yang harus diperhatikan dalam pengendalian persediaan bahan baku yang optimal.
Hasil  peramalan  sangat  berdampak  terhadap jumlah  persediaan,  sehingga  harus  dirancang  model peramalan  ubi  ungu  yang  tepat  karena  peramalan merupakan salah satu teknik perencaan produksi yang cukup  efektif  dalam  menentukan  jumlah  produksi keripik  ubi  ungu  yang  harus  dibuat  dan  berdampak terhadap  biaya,  baik  biaya  simpan  maupun  biaya pengiriman. (Kosasih et al., 2017) telah membuktikan bahwa  model  peramalan  yang  tepat,  berdampak terhadap  peghematan  biaya  ditribusi  (pengiriman), dimana  besarnya  penghematan  biaya  pengiriman produk  sebesar  63,49%.  Pengurangan  biaya  kirim tersebut  sangat  berpengaruh  terhadap  keuntungan perusahaan (Sriwana dan Djatna, 2012).
Aktivitas peramalan ubi ungu yang baik, dapat berpengaruh terhadap jumlah persediaan ubi ungu di PT.XYZ.  Persediaan  ubi  ungu  pada  PT.  XYZ dilakukan  untuk  menjaga  keberlanjutan  proses produksi  agar  dapat  mengirimkan  permintaan konsumen  dengan  tepat  waktu.  Jumlah  persediaan yang  direncanakan harus ditentukan dengan  optimal karena  jumlah  persediaan  yang  berlebih  dapat mengakibatkan  kerugian  bagi  perusahaan.  Kerugian tersebut  terjadi  karena  tingginya  biaya  simpan,  ubi ungu yang kadaluarsa, membusuk atau  kemungkinan produk tidak terjual sehingga terjadi penumpukan di gudang.
Untuk  menghadapi  permasalahan  fluktuasi permintaan produk keripik ubi ungu, maka penelitian ini  dibuat  dengan  tujuan  untuk  merancang  model persediaan  ubi  ungu  dan  keripik  ubi  ungu  yang optimal  melalui  perancangan  model  sistem  dinamis agar diperoleh keuntungan yang maksimal.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  2  tahapan, dimana  tahap  ke-1  melakukan  analisa  jumlah kebutuhan  produk  keripik  ubi  ungu  dengan menggunakan  metode  peramalan  dan  tahap  ke-2 melakukan  perancangan  model  persediaan  dengan menggunakan  simulasi  sistem  dinamis.  Penentuan jumlah kebutuhan keripik ubi ungu dilakukan dengan menggunakan  metode  peramalan,  yang  merupakan tahap  awal  dalam  penelitian.  Data  yang  digunakan adalah  data  historis  permintaan  keripik  ubi  ungu  di PT.XYZ  dari  Januari  2017  hingga  Aprill  2019. Penyelesaian  metode  peramalan  dilakukan  dengan menggunakan  minitab  17.  Hasil  dari  analisa peramalan,  digunakan  untuk  menentukan  jumlah persediaan,  agar  diperoleh  jumlah  persediaan  yang optimal
Analisa simulasi dilakukan dengan menggunakan  sistem  dinamis.  Simulasi  sistem dinamis  diawali  dengan  perancangan causal  loop diagram, melakukan perancangan shop floor diagram dan melakukan verifikasi dan validasi model. Hal ini diselesaikan dengan menggunakan software Powersim  Studio  10 .  Alur  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Mulai Identifikasi masalah Analisa pola data peramalan Perancangan  simulasi Perencanaan tujuan penelitian Error terkecil Pengumpulan data (Data jumlah permintaan ) Tidak Ya Valid Selesai Verifikasi dan validasi model Perancangan causal loop diagram Perancangan shop floor diagram Perancangan skenario Ya Tidak
Gambar 1.  Alur penelitian simulasi sistem dinamis persediaan  ubi  ungu  pada  produksi keripik ubi ungu

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  pada  periode  Januari  2017 sampai  April  2019  di  PT.XYZ,  ditemukan  banyak gap  atau  selisih  antara  keripik  ubi  ungu  yang diproduksi  dengan  permintaan  keripik  ubi  ungu, berupa Lost  Sales dan Over  Stock. Kedua  kendala tersebut  menimbulkan  biaya  persediaan. Lost  Sales pada  28  periode  berjumlah  53  Ton  dengan  rata-rata per  bulan  2  Ton. Over  Stock pada  28  periode berjumlah 151 Ton dengan rata-rata per bulan 5 Ton. Angka  ini  cukup  tinggi  apabila  dikonversikan  ke dalam  rupiah  dan  biaya  tersebut  ditimbulkan  dari biaya persediaan.
Permasalahan biaya persediaan tersebut harus. Untuk  menghindari  biaya  persediaan  yang  tinggi, maka  dilakukan  simulasi  sistem  dinamis,  dengan tujuan  untuk  menentukan  nilai  optimal  dari  sistem persediaan  yang  sudah  ada  sehingga  mendapatkan suatu  skenario  kebijakan  yang  menghasilkan  biaya persediaan    minimum.  Hal  ini  dilakukan  dengan menggunakan beberapa tahapan penelitian berikut :

## Tahap 1. Peramalan
Permintaan keripik ubi ungu di PT.XYZ  yaitu permintaan dari sales terhadap jumlah produksi dari keripik ubi ungu untuk selanjutnya di jual pada retail . Plot  data  pergerakan  permintaan  dapat  dilihat  pada grafik time series pada Gambar 2.
Gambar 2.  Grafik time series permintaan keripik ubi ungu
Berdasarkan Gambar 2, dapat diketahui bahwa permintaan  keripik  ubi  ungu  mengalami  penurunan yang  cukup  signifikan  pada  periode  13  (Jan-18) dengan  nilai  0  Ton  dan  18  (Jun-18)  dengan  nilai  5 Ton. Penurunan ini terjadi karena persediaan keripik ubi  ungu  di  gudang  distribusi  masih  banyak. Penuhnya  jumlah  persediaan  di  gudang,  disebabkan karena  pergerakan  rantai  pasok  pada  hilir  ( retail ) lambat.  Banyak  produk  yang  lambat  terjual  pada bulan  sebelumnya  sehingga  produk  menumpuk  di gudang. Jika data pada periode 13 dan 18 diabaikan, plot data permintaan berfluktuasi disekitar nilai rata- rata namun memiliki trend menurun.
Untuk  menemukan  bentuk  pola  data  yang tepat,  dilakukan  uji  autokorelasi.  Uji  autokorelasi
bertujuan  untuk  mengetahui  besaran  korelasi  antara data  waktu  (t)  dengan  waktu  sebelumnya  (t-1). Menurut  (Nugraha  dan  Suletra,  2017),  apabila  hasil uji autokorelasi antara data ke t dan data ke t-1 dengan besaran  korelasi  cukup  tinggi  kemudian  bertahap menurun,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  time- series  berpola  tren,  sedangkan  apabila  pola  data autokorelasi  turun mendekati nol  secara  cepat,  pada umumnya  setelah  lag  kedua  atau  ketiga    maka  data bersifat  stasioner.  Hasil  uji  autokorelasi  untuk permintaan  keripik  ubi  ungu  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3.  Uji autokorelasi permintaan keripik ubi ungu
Uji  autokorelasi  pada  permintaan  ubi  kayu, dilakukan dengan  tingkat kepercayaan  95%. Berdasarkan Gambar 3, diketahui bahwa pergerakan pola  data  Grafik  ACS  tidak  secara  cepat  mendekati nol, sehingga pola data ini menunjukkan unsur trend . Setelah  diketahui  pola  dari  data  yang  dimiliki, langkah  selanjutnya  dilakukan fit  distribution. Fit distribution dilakukan  untuk  mengetahui  ada  atau tidaknya jenis distribusi yang sesuai dengan distribusi data yang ada. Hasil dari Fit distribution dapat dilihat pada Gambar 4.
Berdasarkan  hasil goodness  of  fit  test ,  pola distribusi  yang  paling  mendekati  pola  data permintaan keripik ubi ungu ialah distribusi Gumble Min dengan nilai  =4,637 dan  =19,641 . Distribusi ini paling  cocok  karena  nilai  P-Value  yang  paling besar  diantara  distribusi  yang  lain  dengan  nilai 0,48304  pada  metode  uji  statistika Kolmogorov- Smirnov dan  0,69181  pada  metode  uji  statistika Anderson-Darling
Tahap  2.  Perancangan  Model  Simulasi  Sistem Dinamis
Simulasi sistem dinamis persediaan ubi ungu merupakan  suatu  model  yang  dirancang  dengan menggunakan pendekatan sistem dinamik. Model ini dibuat  berdasarkan  identifikasi  permasalahan  yang dituangkan  ke  dalam  diagram  sebab  akibat  ( causal loop ), diformulasikan dalam diagram alir ( stock and flow )  dan  disimulasikan  dengan  menggunakan software Powersim Studio versi 10.
0 5 10 15 20 25 30 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 D em an d (T o n) Periode 26 24 22 20 1 8 1 6 1 4 1 2 1 0 8 6 4 2 1 .0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 .0 Lag Au to co rre la tio n ACF of Demand
Gambar 4.  Grafik probability plot Gumble Min hasil goodness of fit test terbaik
Alasan digunakannya simulasi sistem dinamis adalah  untuk  meminimasi  biaya  persediaan  karena permasalahan persediaan merupakan suatu permasalahan  sistem  yang  cukup  kompleks  dengan melibatkan  berbagai  komponen  dan  variabel  di dalamnya  yang  saling  berinteraksi  dan  terintegrasi. Adapun  tujuan  dari  perancangan  simulasi  sistem dinamis keripik ubi ungu adalah untuk mengantisipasi fluktuasi  dari  ubi  ungu  sehingga  mampu  memenuhi kebuuthan  produksi  keripik  ubi  ungu  dengan  biaya persediaan yang paling minimum. Dalam pembuatan model sistem dinamis persediaan ubi ungu digunakan beberapa asumsi berikut :
 Umur  panen  rata-rata  ubi  ungu  4  bulan  dan dianggap konstan.
 Rendemen produksi hasil keripik ubi ungu dari ubi ungu sebesar 30% dan dianggap konstan.
 Produksi  keripik  ubi  ungu  dilaksanakan langsung  setelah  ubi  ungu  di  panen  sehingga tidak menimbulkan biaya simpan ubi ungu.
 Kapasitas  lahan  dan  produksi  dianggap  sudah mencukupi kebutuhan setiap bulannya. Biaya pesan yang konstan tidak diperhitungkan dalam pemodelan karena menghasilkan  nilai  yang  sama  pada  setiap  skenario sehingga dianggap nol rupiah.
Model  yang  disimulasikan  terbagi  menjadi dua sub model yaitu sub model persediaan dan biaya persediaan. Sub model persediaan dianalisis berdasarkan permintaan  jumlah produksi keripik ubi ungu  dan  supply  dari  ubi  ungu.  Sub  sistem  biaya persediaan  terdiri  dari  biaya  beli,  biaya  simpan  dan biaya kekurangan. Sub model yang dimaksud adalah sebagai berikut :

## Sub Model Persediaan
Sub  model  persediaan  dipengaruhi  oleh variabel sales , historical sales , stok yang diinginkan, penyesuaian  stok,  jumlah order ubi  ungu,  produksi keripik  ubi  ungu  dan  persediaan keripik  ubi  ungu. Konstanta  yang  dijadikan  sebagai  input  bagi  model
adalah Lead  Time,  Production  Yield,  Maximum Order,  Safey  Stock,  Forecasting dan Demand. Variabel Demand dijadikan sebagai random number sesuai  plot  distribusi  data  permintaan  pada  masa lampau.  Variabel forecasting dijadikan  input  data hasil  peramalan  yang  sudah  ditetapkan.  Variabel Service  Level dijadikan  input  sebagai  penentuan jumlah safety stock dan reorder point. Variabel Lead Time sebesar 4 bulan menunjukkan waktu penanaman ubi  ungu  hingga  panen.  Variabel Production  Yield menunjukkan  persentase  jumlah  keripik  ubi  ungu yang dihasilkan dari ubi ungu hasil produksi
Skenario  yang  dilakukan  pada  sub  model persediaan adalah skenario tanpa perubahan kebijakan, skenario pengendalian persediaan menggunakan  penyesuaian  peramalan  permintaan, probabilistik  model  P  dan  gabungan  antara penyesuaian peramalan permintaan dan probabilistik model  P.  Random  number  menjadi  input  data permintaan keripik  ubi  ungu.  Random number  yang dipakai sesuai distribusi permintaan hasil goodness of fit  test, data  permintaan  keripik  ubi  ungu  yaitu distribusi Gumbel  Min dengan nilai =4,637  dan =19,641.

## Skenario Tanpa Perubahan Kebijakan
Skenario  ini  menempatkan order ubi  ungu sesuai  dengan  jumlah order dari  permintaan  sales pada  masa  lampau  tanpa  melihat  stok  aktual  yang tersedia.  Skenario ini menempatkan order ubi ungu sesuai  dengan  data  historis  perusahaan.  Hubungan sebab  akibat  antar  variabel  pada  skenario  tanpa perubahan  kebijakan  digambarkan  dengan  diagram sebab akibat ( causal loop diagram ) pada Gambar  5. Formulasi untuk diagram alir dilakukan sesuai sesuai data  yang  ada  pada  Tabel  1  dan  diagram  alir  dapat dilihat pada Gambar 6.
Loop B1 yang ada pada Gambar 5 menyatakan bahwa  semakin  banyak  penjualan  ( sales )  maka semakin  sedikit  stok  keripik  ubi  ungu.  Hubungan yang  terjadi  pada loop B1  adalah feedback negatif
yang  memiliki  sifat  memperlemah (balancing) . Skenario  1  menempatkan order ubi  ungu  sesuai dengan  data  historis  perusahaan  dan  menempatkan order ubi  ungu  tanpa  melihat  stok  aktual  yang tersedia.
Gambar  5.  Diagram  sebab  akibat  skenario  tanpa perubahan kebijakan

## Skenario Penyesuaian Peramalan Permintaan
Skenario  ini  menempatkan order ubi  ungu sesuai  dengan forecasting tanpa  melihat  stok  aktual
yang  ada.  Model  simulasi  pada  skenario  ini  sama dengan skenario tanpa perubahan kebijakan (skenario 1).  Perbedaannya  terletak  pada  penggunaan  metode forecasting yang  tepat  dengan  mencari  nilai error terkecil pada data historis permintaan sebelumnya.
Berdasarkan data permintaan keripik ubi ungu, digunakan  beberapa  metode  peramalan time  series yaitu  metode naïve , moving  average , single exponential  smoothing,  DES  Brown,  MDE  Holt dan regresi  linier.  Persediaan  empat  bulan  ke  depan, merupakan  data  yang  diprediksi  oleh  model-model peramalan tersebut. Nilai kesalahan ( error ) digunakan  sebagai  kriteria  untuk  membandingkan keakuratan hasil  peramalan. Metode  kesalahan  yang digunakan  adalah  MSE  ( Mean  Squared  Error ), MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) dan MAE ( Mean Absolute Error ).
Rekapitulasi  data  nilai  rata-rata error tiap metode  peramalan  digunakan  untuk  mengetahui validitas  dari  metode  yang  digunakan.  Hasil rekapitulasi  data  nilai  rata-rata error dapat  dilihat pada  Tabel  1.  Metode  regresi  linier  merupakan metode peramalan terbaik karena menghasilkan nilai terkecil pada semua metode perhitungan error dengan MSE 26,43; MAPE 22,96 dan MAE 3,71.
Gambar 6.  Diagram alir skenario tanpa perubahan kebijakan
Tabel 1.  Rekapitulasi error hasil peramalan permintaan
Metode Peramalan MSE MAPE MAE Catatan Naif ( Naïve ) 71,53 34,32 5,87 Moving Average 43,41 23,55 4,61 Single Exponential Smoothing 43,01 30,47 3,95 α = 0,3 DES Brown 40,82 33,53 4,99 α = 0,1 MDE Holt 50,76 32,55 4,82 α = β = 0,3 Regresi Linier 26,43 22,96 3,71
Stock Keripik Ubi Ungu Sales + Orders RM Ubi Ungu Production B1 + - + + Persediaan Ubi Ungu Production Yield + + - Production Yield Lead Time + Forecasting Demand + # # # # # Demand Produksi_1 Sales_1 Order Ubi Ungu_1 Yield_Factor Stok Ubi Ungu_1 Lead Time Production_Yield Stok Keripik_1 Forecasting Month_Changes Lost Sales_1 Stock bln 2-4_1 Over Stock_1 Avg OS_1 Avg LS_1 14.00 Ton ? Ton/m o 7.00 Ton/m o ? Ton/m o 33.33 Ton/m o 7.00 Ton/m o 5.28 Ton/m o 1.48 Ton/m o
Dalam menentukan metode peramalan terbaik, kriteria yang perlu dipertimbangkan adalah besarnya nilai  kesalahan  peramalan,  yaitu  nilai    residual  atau selisih antara nilai aktual dengan nilai prediksi. Dari pengamatan  selisih  nilai  aktual  pengamatan  dengan nilai  estimasi  dari  peramalan  tersebut,  diketahui bahwa  besarnya  residual  tidak  merata  atau  terpaut sangat jauh antara residual satu dengan residual yang lain.  Pada  situasi seperti itu digunakan MAE sebagai ukuran akurasi untuk  menentukan metode peramalan terbaik untuk empat bulan mendatang.
Berdasarkan  nilai  kesalahan  terkecil  MAE, metode  regresi  linier  merupakan  metode  peramalan terbaik  karena  menghasilkan  nilai  MAE  terkecil, yaitu  sebesar  3,71.  Nilai  MAE  dipilih  nilai  terkecil dikarenakan  semakin  kecil  nilai  MAE,  maka  nilai ramalan  semakin  mendekati    nilai  aktualnya.  Selain itu,  metode  regresi  linier  juga  menghasilkan  nilai terkecil  pada  dua  metode  perhitungan error lainnya yaitu dengan nilai MSE 26,43 dan MAPE 22,96.

## Skenario Probabilistic Model P
Menurut (Salvendy, 2007), sistem persediaan model P melakukan pemesanan yang bersifat regular dengan  mengikuti  suatu  periode  yang  tetap (mingguan,  bulanan,  dsb).  Model  ini  sesuai  dengan kondisi  persediaan  ubi  ungu  dimana  ubi  ungu membutuhkan waktu penanaman hingga panen yang relatif  tetap  yaitu  4  bulan.  Model  P  memberikan keputusan untuk menanam ubi ungu dengan melihat kondisi persediaan pada periode sekarang dan begitu pula seterusnya pada setiap bulan mendatang. Model persediaan  yang  memiliki Lead  Time yang  konstan dan lama seperti penanaman ubi ungu ini tidak akan tepat bila menggunakan metode lain seperti model Q yang  memiliki  periode  pemesanan  yang  bervariasi dengan  jumlah  order  yang  sama.  Jika  menggunakan model  Q,  persediaan  akan  mengalami  penumpukan pada  saat  melakukan  pembelian  untuk  mencukupi persediaan  selama  4  bulan  dan  akan  mengalami kekurangan selama Lead Time jika ternyata produksi lebih besar dari yang diperhitungkan.
Lost  sales berarti  konsumen  tidak  menunggu sampai  barang  tersedia.  Konsumen  akan  pergi  dan mencari barang kebutuhannya di tempat lain sehingga nilai  kerugian  ini  setara  dengan  keuntungan  yang diperoleh ketika menjual barang tersebut.
Model P merumuskan adanya safety stock dan reorder point . Reorder point didapatkan dari rata-rata permintaan  terdahulu  ditambahkan  dengan safety stock . Safety stock diperoleh dari deviasi permintaan terdahulu  dikalikan  dengan service  level .  Nilai service  level menghasilkan  nilai  Z  Tabel  sebagai faktor  pengali  pada  standar  deviasi.  Semakin  tinggi persentase service  level ,  semakin  tinggi  nilai  Z, semakin  banyak  pula safety  stock yang  harus disiapkan. Saat melakukan pemesanan, harus melihat stok  aktual  dan  jumlah order saat  periode  tersebut dilakukan  berdasarkan  kekurangan  stok  aktual  agar kembali  pada  stok  maksimum.    Dalam  simulasi,
Service  level dijadikan  input  variabel  bebas  yang dicari  guna  mendapatkan reorder point dan safety stock yang optimum dengan pertimbangan penentuan biaya  persediaan  yang  minimum.    Hubungan  sebab akibat  antar  variabel  pada  skenario  Probabilistik Model  P  digambarkan dengan  diagram  sebab  akibat ( causal loop diagram ) pada Gambar 7, disimulasikan berdasarkan  diagram  alir  pada  Gambar  8  dan formulasinya dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar  7.  Diagram  sebab  akibat  skenario Probabilistik Model P
Gambar  8.    Diagram  alir  skenario    Probabilistik Model P
Loop B2  yang  ada  pada  Gambar  7, menggunakan  variabel  perantara  yaitu Inventory Adjustment yang  menyatakan  selisih  antara Desired Inventory atau Demand pada periode tersebut dengan stok  aktual  keripik  ubi  ungu.  Semakin  banyak  stok aktual  maka  semakin  sedikit Inventory  Adjustment . Semakin sedikit Inventory Adjustment , maka semakin sedikit jumlah order . Variabel Inventory Adjustment pada loop B2  menghasilkan  hubungan feedback negatif yang memiliki sifat memperlemah ( balancing ).
Stock Keripik Ubi Ungu Sales Desired Inventory + Inventory Adjustemt Orders RM Ubi Ungu Production B1 B2 R1 + + - Demand + + + + - Persediaan Ubi Ungu Production Yield + - Production Yield Lead Time + + Safety Stock Reorder Point + + Service Level + + # # # # # Demand_2 Produksi_2 Sales_2 Order Ubi Ungu_2 Inventory Adjustment_2 Over Stock_2 Stok Ubi Ungu_2 Stok Keripik_2 Safety Stock Lost Sales_2 Month_Changes Production_Yield Lead Time Yield_Factor Service Level Reorder Point Avg OS_2 Avg LS_2 39.69 Ton 7.69 Ton/mo 7.00 Ton/mo -25.69 Ton/mo 25.64 Ton/mo 0.00 Ton/mo 24.69 Ton/mo 7.69 Ton/mo 13.84 Ton/mo 2.67 Ton/mo

## Tabel 2.  Formulasi model skenario  Probabilistik Model P
No Variabel Formula Definisi 1. Over Stock 'Stok Keripik' /1<<mo>> - Sales Selisih antara stok dengan sales yang berarti kelebihan persediaan 2. Inventory Adjust Demand - 'Over Stock' Fungsi koreksi dari stok yang kita inginkan dengan stok aktual yang ada. 3. Order Ubi Ungu_2 IF('Inventory Adjustment' > 'Re order Point', 'Re order Point', MAX('Inventory Adjustment', 'Safety Stock')) /Yield_Factor Fungsi gabungan IF dan MAX guna memperoleh jumlah order ubi ungu yang optimal dengan melihat stok yang ada dan yang diinginkan dengan adanya batasan maksimum order dan safety stock. 4 Safety Stock 6<<Ton/mo>>* IF('Service Level'=50,0, IF('Service Level'=60,0.253, IF('Service Level'=70,0.524, IF('Service Level'=80,0.842, IF('Service Level'=90,1.282,1.645))))) 6 = Standar Deviasi permintaan 28 periode pada penelitian ini. Fungsi If berfungsi sebagai konversi nilai persentase service level menjadi nilai Z-Tabel. Service Level yang dimasukkan ke dalam simulasi ialah 50%, 60%, 70%, 80%, 90% dan 95% 5. Re order Point 17<<Ton/mo>>+ 'Safety Stock' 17 = Rata-rata permintaan 28 periode pada penelitian ini
Loop R1  menyatakan demand memberikan pengaruh  positif  terhadap desired  inventory dan desired  inventory memberikan  pengaruh  positif terhadap inventory  adjustment .  Hubungan  yang terjadi  pada  loop  ini  adalah  feedback  positif  yang memiliki sifat memperkuat  ( reinforcing ) .
Formulasi yang ada pada Tabel 2, melakukan Inventory  Adjustment yaitu penentuan  jumlah pemesanan ubi  ungu  berdasarkan  stok  keripik  ubi ungu aktual pada periode tersebut, reorder point dan safety  stock. Skenario  ini  memiliki  variabel  bebas yaitu service  level yang  dapat  diganti  guna  mencari kebijakan apa yang yang paling optimal. Service level mempengaruhi jumlah safety stock dan reorder point. Semakin  tinggi  persentase service  level, maka semakin tinggi jumlah safety stock dan reorder point.
Service  level pada  penelitian  ini  merupakan suatu  besaran  nilai  kapabilitas  persediaan  atau seberapa  banyak  persediaan  yang  harus  disediakan untuk mencukupi semua kebutuhan permintaan yang fluktuasi.  Semakin  besar service  level maka persediaan semakin banyak sehingga semakin banyak permintaan yang dapat terpenuhi.
Service  level yang  digunakan  untuk  simulasi sebesar 90%. Nilai ini digunakan karena menghasilkan profit yang  paling  maksimum  sesuai hasil simulasi pada Tabel 3.

## Skenario  Penggabungan  Penyesuaian  Peramalan Permintaan dengan Probabilistik Model P
Skenario  penggabungan  metode  peramalan dengan  model  P  dilakukan  untuk  memperoleh skenario yang paling optimal. Hubungan sebab akibat antar variabel pada skenario penggabungan penyesuaian peramalan permintaan dengan probabilistik  Model  P  digambarkan dengan  diagram sebab  akibat  ( causal  loop  diagram )  pada  Gambar  9 dan  disimulasikan  berdasarkan  diagram  alir  pada Gambar  10.  Variabel  peramalan  ditambahkan  pada
input jumlah order ubi ungu pada skenario ini untuk menggantikan  fungsi  dari  jumlah order maksimum pada setiap periodenya.
Gambar  9.  Diagram  sebab  akibat  skenario penggabungan penyesuaian peramalan permintaan dengan probabilistik model P Formulasi Skenario dengan
cara menggabungkan metode peramalan dengan model P (skenario 4), dapat dilihat pada Tabel 4.
Perbedaan formulasi model pada skenario 4 dengan  skenario  3  (probabilistik  model  P)  adalah pada saat penetapan jumlah order . Penetapan jumlah order ditetapkan sebagai berikut :
- Jika  permintaan  saat  periode  tertentu  dikurangi stok  aktual  periode  tersebut  ditambah  dengan forecasting lebih besar dari Reorder Point model P,  maka  jumlah order sama  dengan forecasting pada 4 bulan yang akan datang.
- Jika  permintaan  saat  periode  tertentu  dikurangi stok aktual periode tersebut lebih kecil dari safety stock ,  maka  jumlah order sama  dengan safety stock.
Stock  Keripik Ubi Ungu Sales Desired Inventory + Inventory Adjustemt Orders RM Ubi Ungu Production B1 B2 R1 + + - Demand + + + + - Persediaan Ubi Ungu Production Yield + + - Production Yield Lead Time + + Safety Stock Reorder Point + + Service Level + + Forecasting
Tabel 3.  Data penetapan service level yang paling optimal Service Level Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 95 182,466,658,660 196,411,102,960 107,407,767,156 201,134,547,464 90 182,466,658,660 196,411,102,960 61,041,323,396 204,232,170,308 80 182,466,658,660 196,411,102,960 96,099,457,420 161,662,304,150 70 182,466,658,660 196,411,102,960 148,635,902,265 137,251,637,731 60 182,466,658,660 196,411,102,960 129,578,347,539 108,396,726,908 50 182,466,658,660 196,411,102,960 90,477,770,600 115,633,326,840
Gambar  10.      Diagram  alir  skenario  penggabungan  penyesuaian  peramalan  permintaan  dengan  probabilistik model P
Tabel  4.  Formulasi  model  skenario  penggabungan  penyesuaian  peramalan  permintaan  dengan probabilistik model P
No Variabel Formula Definisi 1. Order Ubi Ungu_3 IF('Inventory Adjustment_2'+ Forecasting > 'Re order Point', Forecasting, MAX('Inventory Adjustment_3', 'Safety Stock')) /Yield_Factor Hampir sama dengan Order UbiUngu_2. Menggabungkan fungsi IF
dan MAX guna memperoleh jumlah order ubi ungu yang optimal. Hanya pada order ubi ungu, Maksimum order diganti dengan forecasting dari historical demand. 2. Forecasting Konstanta Nilai Forecasting pada skenario ini sama dengan skenario 2 ( Forecasting ) 3 Safety Stock Konstanta Nilai Safety Stock pada skenario ini sama dengan skenario 3 (Probabilistik Model P) 4. Re order Point Konstanta Nilai Re order point pada skenario ini sama dengan skenario 3 (Probabilistik
Model P)
# # # # # Demand_3 Produksi_3 Sales_3 Order Ubi Ungu_3 Inventory Adjustment_3 Over Stock_3 Stok Ubi Ungu_3 Stok Keripik_3 Month_Changes Lost Sales_3 Production_Yield Lead Time Yield_Factor Safety Stock Reorder Point Forecasting Avg OS_3 Avg LS_3 11.00 Ton 7.00 Ton/m o 14.00 Ton/m o 0.00 Ton/m o 3.00 Ton/m o ? Ton/m o 7.69 Ton/m o 24.69 Ton/m o 3.38 Ton/m o 1.66 Ton/m o
Jika permintaan saat periode tertentu dikurangi stok aktual periode tersebut lebih kecil dari stok  maksimum model  P  dan  lebih  besar  dari safety stock , maka jumlah order sama selisih dari sales dan stok aktualnya.

## Sub Model Biaya Persediaan
Sub model biaya persediaan digunakan untuk mengetahui  biaya  persediaan  yang  dihasilkan  oleh setiap skenario sehingga bisa membandingkan biaya pada  masing-masing  skenario.  Hubungan  sebab akibat antar variabel pada sub model biaya persediaan digambarkan  dengan  diagram  sebab  akibat  ( causal loop  diagram )  pada  Gambar  11,  disimulasikan berdasarkan  diagram  alir  pada  Gambar  12  dan formulasi model dapat dilihat pada Tabel 6.
Gambar  11.    Diagram  sebab  akibat  model  biaya persediaan
Data biaya yang ada pada Tabel 6, terdiri dari biaya  pembelian  bahan  baku  berasal dari  data harga ubi ungu di pasar. Biaya simpan didapatkan dari harga jual  keripik  ubi  ungu  dikalikan  10%.  Biaya kekurangan  didapatkan  dari  nilai  keuntungan  bersih yang diperoleh jika keripik ubi ungu dijual
.

## Tahap 4. Verifikasi dan Validasi Model
Verifikasi  bertujuan  untuk  membuktikan apakah model yang telah dibuat sudah benar. Dalam penelitian  ini,  teknik  verifikasi  yang  digunakan adalah Animation ,  dimana  jalannya  operasi  dari model  tersebut  dapat  dilihat  secara  langsung  selama simulasi  tersebut  dijalankan.  Verifikasi  dilakukan dengan  melihat  satuan-satuan  dan  formulasinya sudah  sesuai  dengan  yang  diinginkan  atau  tidak. Verifikasi  dilakukan  dengan  cara  membandingkan hasil  formulasi  pada  model  dengan  perhitungan manual.
Validasi  bertujuan  untuk  melihat  apakah output  dari  model  yang  dibuat  sudah  sesuai  dengan tujuan  yang  diinginkan  dan  sistem  nyata.  Validasi pada pemodelan ini dilakukan dengan membandingkan  tingkah  laku  model  dengan  sistem nyata  ( quantitative  behaviour  pattern  comparison ) yaitu  dengan  uji  statistika One  Sample  T-Test . One sample  T-Test merupakan  teknik  analisis  untuk membandingkan satu variabel bebas.
Gambar 12.  Diagram alir model biaya persediaan keripik ubi ungu
Stock Keripik Ubi Ungu Biaya Kekurangan (Shortage) + Order Ubi Ungu Production Biaya Inventory + + + Persediaan Ubi Ungu + Biaya Simpan Biaya Pesan Biaya Beli Bahan Baku + + + + + Penjualan + PROFIT - 1. Keadaan Awal 2. Forecasting 4. Forecasting + Probabilistik P 3. Probabilistik P Profit_1 Biaya Persediaan_1 Biaya beli bahan baku Biaya Simpan Biaya kekurangan Order Ubi Ungu_1 Order Ubi Ungu_2 Stok Keripik_1 Stok Keripik_2 Lost Sales_1 Lost Sales_2 Profit_2 Biaya Persediaan_2 Biaya beli bahan baku_2 Biaya Simpan_2 Biaya kekurangan_2 Profit Penjualan_1 Sales_1 Sales_2 Profit Penjualan_2 Profit_3 Biaya Persediaan_3 Biaya beli bahan baku_3 Biaya Simpan_3 Biaya kekurangan_3 Profit Penjualan_3 Profit_0 Biaya Persediaan_0 Biaya beli bahan baku_0 Biaya Simpan_0 Biaya kekurangan_0 Profit Penjualan_0 Order Ubi Ungu_0 Stok Keripik_0 Lost Sales_0 Sales_0 Order Ubi Ungu_3 Stok Keripik_3 Lost Sales_3 Sales_3 196,411,102,960.00 61,041,323,396.56 182,466,658,660.00 204,232,170,308.24
Teknik  ini  digunakan  untuk  menguji  apakah nilai  tertentu  berbeda  secara  signifikan  atau  tidak dengan  rata-rata  sebuah  sampel.  Uji  ini  dapat digunakan  untuk  mengetahui  kesesuaian  data  hasil prakiraan dengan data aktual.
T − Hitung = x̅ −   μ 0 s/√n Dimana :
𝑥̅ : Rata-rata data yang akan diuji 𝜇 0 : Nilai acuan
s : Standar Deviasi n : banyaknya data T-Tabel : Sesuai dengan signifikansi yang dituju Kriteria  penarikan  kesimpulan  dengan  uji One Sample T-Test adalah :  Jika  T-Hitung  ≤  T-Tabel,  maka  H 0 : 𝜇 =   𝜇 0 , Berarti  data  uji  tidak  berbeda  nyata  dengan  data acuan
 Jika T-Hitung > T-Tabel, maka  H 1 : 𝜇 ≠   𝜇 0 : Data uji berbeda nyata dengan data acuan
Validasi  dilakukan  dengan mencoba  simulasi dengan input demand menggunakan random number
sebanyak 6 kali replikasi yang dibandingkan dengan demand pada  kondisi  aktual.  Hasil  replikasi  dan aktual demand terdapat pada Tabel 7.
Validasi  dilakukan  dengan  membandingkan hasil simulasi pada keadaan nyata menggunakan data aktual permintaan dengan keadaan simulasi menggunakan random number  berdistribusi Gambel Min .    Validasi  membandingkan  output profit pada setiap skenario dengan input 1 aktual demand dan 6 random  number. Hasil  perhitungan One  Sample  T- Test dapat dilihat pada Tabel 8.

## Hasil Simulasi dan Saran Kebijakan
Simulasi  dilaksanakan  dengan  memasukan random  number pada demand yang  sama  pada  4 skenario yang diteliti. Simulasi dilaksanakan dengan 4  kali replikasi.  Nilai  yang  dibandingkan  ialah nilai akhir profit selama  28  periode  (bulan).  Berdasarkan hasil  simulasi, profit maksimum  didapatkan  apabila simulasi  dilakukan  dengan  menggunakan  skenario yang  ke-4  yaitu  dengan  metode  penggabungan peramalan dengan pengendalian persediaan probabilistik model P dengan service level 90%.
Tabel 7. Data profit hasil simulasi seluruh skenario dengan Demand dari Random Number dan Aktual Input Demand Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 Aktual 182,466,658,660 196,411,102,960 61,041,323,396 204,232,170,308 Rand 1 181,311,103,300 190,633,325,200 94,062,523,461 191,289,281,508 Rand 2 113,711,101,540 225,299,992,360 198,109,013,916 217,047,815,413 Rand 3 159,355,546,060 204,788,881,300 116,023,235,666 163,035,815,538 Rand 4 163,688,880,400 196,699,991,860 69,527,946,263 204,043,281,508 Rand 5 134,511,102,820 181,677,770,140 73,103,234,575 178,920,881,645 Rand 6 178,999,991,680 199,588,880,800 90,088,479,393 206,901,192,542 Rata-rata 155,262,954,300 199,781,473,610 106,819,072,212 193,539,711,359 StDev 26,407,931,973 14,813,738,565 47,725,460,994 19,953,683,362
 𝑇 − 𝐻𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑆𝑘𝑒𝑛𝑎𝑟𝑖𝑜 1 = 155.262.954.300− 182.466.658.660
26.407.931.973
√6
T − Hitung Skenario 1 =   2,52 T − Tabel (Signifikansi 95%, df ∶ 5) = 2,57 T − Hitung Skenario 1 < T − Tabel Terima H0 ∶  Data Simulasi tidak berbeda nyata dengan data aktual

## Tabel 8.
Hasil validasi uji One Sample T-Test
Skenario T-Hitung T-Tabel Hasil 1 2.52 2.57 (Signifikansi 95%, df: 5) VALID 2 0.56 VALID 3 2.35 VALID 4 1.31 VALID
Gambar 13. Grafik hasil simulasi stok, sales dan lost sales keripik ubi ungu
Berdasarkan  hasil  simulasi,  biaya  persediaan terkecil  didapatkan  menggunakan  skenario  yang ketiga yaitu dengan metode penggabungan penyesuaian peramalan permintaan dengan Probabilistik Model P.  Output dari simulasi ini ialah membandingkan  data  stok  keripik  ubi  ungu,  data sales keripik ubi ungu dan data lost sales keripik ubi ungu yang dapat dilihat melalui grafik pada Gambar 14. Ketiga data tersebut merupakan komponen yang memberikan  pengaruh  pada  biaya  total  persediaan sehingga  dapat  membandingkan  metode  apa  yang paling  optimum  yang  memberikan  nilai  biaya persediaan terkecil.
Hasil  simulasi  pada  keempat  skenario  dalam  28 periode menghasilkan profit sebesar :
 Skenario 1: Rp 164.627.769.550 ± 34.285.714.728  Skenario 2: Rp 192.149.992.000 ±
12.596.729.059
 Skenario  3:  Rp      81.695.545.923  ±
19.385.551.550
 Skenario 4: Rp 195.288.659.301 ± 20.447.754.235 Skenario yang paling optimum ialah skenario yang  keempat  yaitu  gabungan  antara  kedua  metode forecasting dengan model P dengan yang menghasilkan profit maksimum. Forecasting pada skenario ini menggunakan metode regresi linier yang merupakan  metode  peramalan  permintaan  terbaik yang menghasilkan nilai MAE terkecil sebesar 3,71.
Saran kebijakan yang dapat menjadi pertimbangan dalam menentukan jumlah penanaman ubi  ungu  untuk  produksi  keripik  ubi  ungu  pada  4 bulan yang akan datang antara lain :
 Tentukan Safety Stock dan Reorder Point dengan menggunakan data permintaan pada masa lalu.
 Jika  permintaan  dikurangi  stok  aktual  ditambah dengan  forecasting  pada  suatu  periode  tertentu yang  sama  (missalkan  periode  saat  ini)  lebih besar dari Reorder Point model P, maka jumlah order sama  dengan forecasting pada  4  bulan yang akan datang.
 Jika  permintaan  saat  periode  tertentu  dikurangi stok aktual periode tersebut lebih kecil dari safety stock ,  maka  jumlah  order  sama  dengan safety stock
 Jika permintaan saat periode tertentu dikurangi stok aktual  periode  tersebut  lebih  kecil  dari Reorder Point model  P  dan  lebih  besar  dari safety  stock , maka jumlah order sebanyak selisih dari sales dan stok aktualnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Persediaan produk keripik  ubi ungu menjadi salah  satu  permasalahan  yang  terjadi pada  PT.XYZ, sehingga  seringkali  menimbulkan  kerugian  bagi perusahaan. Beberapa permsalahan yang terjadi yaitu ubi  ungu  yang  tidak  bisa  disimpan  terlalu  lama, memiliki waktu penanaman yang cukup lama yaitu 4

## Stock Keripik Ubi Ungu
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 2017 2018 0 10 20 30 40 50 60 Ton Stok Keripik_0 Stok Keripik_1 Stok Keripik_2 Stok Keripik_3
Non-commercial use only!
Sales Keripik Ubi Ungu 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 2017 2018 0 5 10 15 20 25 30 Ton Sales_0 Sales_1 Sales_2 Sales_3
Non-commercial use only! Lost Sales Keripik Ubi Ungu
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 2017 2018 0 5 10 15 20 25 30 Ton Lost Sales_0 Lost Sales_1 Lost Sales_2 Lost Sales_3 Non-commercial use only!
bulan, terjadinya dan fluktuasi permintaan keripik ubi ungu  mengakibatkan  terjadinya over  stock atau lost sales jika terjadi  kesalahan  dalam order ubi  ungu. Penelitian  ini  merancang  sebuah  model  untuk mengendalikan tingkat persediaan yang berfluktuasi. Perancangan  model  tersebut  dilakukan  dengan menggunakan simulasi sistem dinamis. Model sistem dinamis  yang    dikembangkan    telah    dapat mendeskripsikan kondisi persediaan ubi ungu dengan berbagai skenario kebijakan.
Profit  terbesar  diperoleh  pada  saat  perushaan menggunakan  skenario  4,  yaitu  sebesar  Rp 195.288.659.301 ± 20.447.754.235 dan profit terkecil diperoleh apabila perusahaan menggunakan skenario 3,  dengan  profit  sebesar  Rp      81.695.545.923  ± 19.385.551.550
Skenario  yang  paling  optimal  ialah  skenario yang  keempat  yaitu  gabungan  antara  kedua  metode forecasting dengan pengendalian persediaan probabilistic model P dengan s ervice level 90% yang menghasilkan profit maksimum diantara nilai service level lainnya.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan, untuk menghindari permasalahan mengenai persediaan di PT.XYZ, sebaiknya dilakukan  analisa  peramalan  dan  persediaan  secara bersama sama, dengan memperhatikan tingkat service level .

## Saran
Untuk  kajian  lebih  lanjut,  sebaiknya mencoba memasukkan variabel pemanfaatan lain dari ubi  ungu  agar  penanaman  ubi  ungu  tidak  terlalu dibatasi  sehingga  biaya overstock ubi  ungu  bisa dimasukkan  dalam  model.  Penelitian  ini  dapat digunakan  untuk  mengukur  kinerja  sales  dan marketing produk keripik ubi ungu untuk
menghilangkan  kelebihan  stok  atau  meredam fluktuasi  pasar,  sehingga  penelitian  lanjutan  dapat melakukan penggabungan analisa persediaan dengan pengukuran kinerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Kementerian  Pertanian.  2018. Produksi  Ubi  Jalar Menurut Provinsi, 2014 - 2018 . Jakarta.
Kosasih W, Sriwana IK, dan Salim Y. 2017. Evaluasi sistem  distribusi  industri  kecil  menengah menggunakan  metode. Jurnal  Ilmiah  Teknik Industri . 5(3) : 139–147.
Nugraha EY dan Suletra IW. 2017. Analisis metode peramalan  permintaan  terbaik  produk  oxycan pada  PT.  Samator  Gresik, Seminar  dan Konferensi Nasional IDEC ,9.
Safitri  AM  dan  Mukaram.  2018.  Pengaruh  ROA, ROE, dan NPM terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan sektor industri barang konsumsi yang terdaftar  di  bursa  efek  Indonesia. Jurnal  Riset Bisnis dan Investasi . 4(1) : 25–39. Salvendy  G.  2007. Handbook  of  Industrial Engineering Technology and Operations Management . Third Edit. Edited by G. Salvendy. A Wiley-Interscience Publication. John Wiley & Sons, INC.
Sriwana  IK  dan  Djatna  T.  2012.  Sinkronisasi penjaminan  kinerja  rantai  pasok  agroindustri tebu. Jurnal Teknologi Industri Pertanian . 22(1)
:  58–65.
Ticoalu  GD,    Yunianta,  dan  Maligan  JM.  2016 Pemanfaatan  ubi  ungu  ( Ipomoea  Batatas ) sebagai  minuman  berantosianin  dengan  proses hidrolisis  enzimatis. Jurnal  Pangan  dan Agroindustri . 4(1) :. 46–55.