## PERAMALAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU DAUN KAYU PUTIH DI AGROINDUSTRI MINYAK KAYU PUTIH KUPANG KOTA MOJOKERTO

## Inventory Forecasting Eucalyptus Leaves’s Raw Materials
at Kupang Eucalyptus Oil Agroindustry Mojokerto City
Ria Misdian Syahri, Syarif Imam Hidayat dan Sri Tjondro Winarno Jurusan Agribisnis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No. 1 Gunung Anyar, Kecamatan Gunung Anyar, Surabaya E-mail : riasyahri22@gmail.com
SUBMITTED 13 Mei 2020, REVISED 13 Juni 2020, ACCEPTED 20 Juni 2020

## ABSTRACT
Forecasting  is  an  attempt  to  see  the  situation  and  conditions  in  the  future  by estimating the influence of the situation and conditions in the future on developments in the future. Forecasting the supply of raw materials at Kupang Eucalyptus Oil Agroindustry is not maximal because there are still residual raw materials of Eucalyptus leaves that are not processed within 1x24 hours. Therefore, efforts are needed so that the planning of raw eucalyptus leaves is appropriate so that it can meet the management principles of effective, efficient  and  rational  in  decision  making.  This  research    aims  to  predict  the  remaining amount of raw material in the following year. This research was carried out at Kupang Eucalyptus  Oil  Agroindustry  in  Mojokerto  City  using  secondary  data.  Data  collection methods used are interviews with relevant parties and retrieve historical data at the study site. The analysis used in this study is the Monte Carlo Simulation. The results showed that in 2020 the remaining raw material is predicted to increase by 3.18% from 2019.
Keywords : Forecasting, Inventory, Raw Materials, Eucalyptus Leaves.

## INTISARI
Peramalan merupakan usaha untuk melihat situasi dan kondisi pada masa yang akan datang  dengan  cara  memperkirakan  pengaruh  situasi  dan  kondisi  pada  masa  yang  akan datang  terhadap  perkembangan  di  masa  yang  akan  datang.  Peramalan  persediaan  bahan baku di Agroindustri Minyak Kayu Putih Kupang belum maksimal karena masih terdapat sisa bahan baku daun kayu putih yang tidak terolah dalam waktu 1x24 jam. Oleh karena itu, diperlukan upaya agar perencanaan bahan baku daun kayu putih tepat sehingga dapat memenuhi  prinsip  manajemen  yakni  efektif,  efisien  dan  rasional  dalam  pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah sisa bahan baku pada tahun berikutnya. Penelitian ini dilakukan di Agroindustri Minyak Kayu Putih Kupang di Kota Mojokerto dengan menggunakan data sekunder. Metode pengambilan data yang digunakan adalah dengan wawancara kepada pihak-pihak terkait dan mengambil data histori di lokasi penelitian.  Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Simulasi  Monte  Carlo. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada Tahun 2020 diramalkan sisa bahan baku akan mengalami peningkatan sebesar 3,18% dari Tahun 2019.
Kata kunci: Perencanaan, Persediaan, Bahan Baku, Daun Kayu Putih .
Vol 9    No. 1

## PENDAHULUAN
Dalam  suatu  agroindustri,  elemen  penting  dalam  mendukung  berjalannya  proses produksi  salah  satunya  yakni  persediaan  bahan  baku.  Pardede  (2005)  mendefinisikan persediaan ( inventory) sebagai sejumlah barang atau bahan yang tersedia untuk digunakan sewaktu-waktu di masa yang akan datang. Menurut Heizer dan Render (2010), persediaan adalah  salah  satu  asset  termahal  dari  banyak  perusahaan,  mewakili  sebanyak  50%  dari keseluruhan modal yang diinvestasikan. Manajer operasi di seluruh dunia telah menyadari bahwa  manajemen  persediaan  sangatlah  penting.  Di  satu  sisi,  sebuah  perusahaan  dapat mengurangi biaya dengan mengurangi persediaan. Di sisi lain, produksi dapat berhenti dan pelanggan  menjadi  tidak  puas  ketika  sebuah  barang  tidak  tersedia.  Tujuan  manajemen persediaan  adalah  menentukan  keseimbangan  antara  investasi  persediaan  dengan pelayanan pelanggan. Persediaan yang optimal menurut Slamet (2007) akan dapat dicapai apabila mampu menyeimbangkan beberapa faktor mengenai kuantitas produk, daya tahan produk,  panjangnya  periode  produksi,  fasilitas  penyimpanan  dan  biaya  penyimpanan persediaan,  kecukupan  modal,  kebutuhan  waktu  ditribusi,  perlindungan  mengenai kekurangan  bahan  langsung  dan  suku  cadangnya,  perlindungan  mengenai  kekurangan tenaga kerja, perlindungan mengenai kenaikan harga bahan dan perlengkapan serta risiko yang ada dalam persediaan.
Perum  Perhutani  Divisi  Regional Jawa  Timur  merupakan  salah  satu  BUMN  yang memiliki kegiatan dalam pengelolaan hasil hutan dan turunannya. Dalam mengelola hasil hutan,  Perum  Perhutani  Divisi  Regional  Jawa  Timur  memiliki  agroindustri-agroindustri yang tersebar di beberapa wilayah di Jawa Timur, salah satunya Agroindustri Minyak Kayu Putih Kupang di Kota Mojokerto yang kegiatan utamanya mengolah bahan baku daun kayu putih  menjadi  minyak  kayu  putih.  Bahan  baku  yang  digunakan  dalam  produksi  minyak kayu  putih  adalah  daun  kayu  putih  yang  dihasilkan  oleh  kebun-kebun  milik  Perum Perhutani Divisi Regional Jawa Timur itu sendiri. Agroindustri mendatangkan bahan baku daun kayu putih setiap hari dari kebun-kebun yang berada di Kabupaten Tuban, Kabupaten Jombang dan Kota Mojokerto.
Pada  praktiknya,  minyak  kayu  putih  yang  diproduksi  oleh  Agroindustri  Minyak Kayu Putih milik Perum Perhutani Divisi Regional Jawa Timur mengalami kelebihan stok atau  terdapat  sisa  di  setiap  bulannya.  Diantara  Agroindustri  Minyak  Kayu  Putih  di  atas yang memiliki data terlengkap adalah Agroindustri Minyak Kayu Putih Kupang Mojokerto. Hal  ini  dikarenakan  Agroindustri  Minyak  Kayu  Putih  Kupang  selama  beberapa  tahun terakhir belum mengalami perubahan struktur organisasi sehingga data masih dikelola oleh
pihak  yang  sama.  Berikut  ini  merupakan  data  yang  menyatakan  bahwa  di  Agroindustri Minyak Kayu Putih Kupang terjadi stok berlebihan disajikan dalam Tabel  1.
Tabel 1.  Data Sisa Produksi Minyak Kayu Putih Tahun 2019 di Agroindustri Minyak
Kayu Putih Kupang Bulan Sisa (Kg) Januari - Februari - Maret - April 212,70 Mei 188,70 Juni 461,90 Juli 360,50 Agustus 37,90 September 74,90 Oktober 6,10 November 94,75 Desember 45,15 Jumlah 1.482,60 Rata-rata 164,73
Sumber : Agroindustri Minyak Kayu Putih Kupang, 2020
Kelebihan hasil produksi minyak kayu putih pada awalnya disebabkan oleh kelebihan bahan  baku  daun  kayu  putih.  Kelebihan  bahan  baku  daun  kayu  putih  pada  Tahun  2019 dapat dilihat pada Tabel 2. di bawah ini.
Tabel 2.   Data  Sisa  Produksi  Daun  Kayu  Putih  Tahun  2019  Agroindustri  Minyak  Kayu
Putih Kupang Bulan Sisa (Kg) Januari - Februari - Maret - April 32.723,08 Mei 29.030,77 Juni 71.061,54 Juli 55.461,54 Agustus 5.830,76 September 11.523,08 Oktober 938,46 November 14.576,92 Desember 6.946,15 Jumlah 228.092,30 Rata-rata 19.007,69
Sumber : Agroindustri Minyak Kayu Putih Kupang, 2020
Berdasarkan latar belakang di atas, perlu adanya peramalan sisa bahan baku untuk satu  tahun  ke  depan  agar  Agroindustri  Minyak  Kayu  Putih  Kupang  dapat  melakukan kebijakan-kebijakan yang bersifat preventif guna menghindari kerugian.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di Agroindustri Minyak Kayu Putih Kupang Kota Mojokerto yang  berlokasi  di  Dusun  Waru  Gunung  Tengah,  Desa  Kupang,  Kecamatan  Jetis,  Kota Mojokerto.  Penentuan  lokasi  dilakukan  secara  sengaja  dengan  pertimbangan  bahwa sebelumnya  belum  ada  penelitian  serupa  dan  berlokasi  di  Jawa  Timur  khususnya  di Kesatuan  Pemangkuan  Hutan  (KPH)  Mojokerto  dan  Agroindustri  Minyak  Kayu  Putih Kupang.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer bersumber dari wawancara, observasi partisipan, dan dokumentasi, sedangkan data sekunder diperoleh dari studi kepustakaan yang berasal dari pustaka - pustaka ilmiah yang telah teruji dan terbukti akan kebenarannya.
Analisis data yang digunakan untuk meramalkan sisa bahan baku daun kayu putih satu tahun ke depan yakni Simulasi Monte Carlo. Simulasi umumnya didefinisikan sebagai usaha  melakukan  pendekatan  terhadap  sistem  yang  nyata  dengan  menggunakan  model (Prasetyowati,  2016).  Model  simulasi  adalah  perangkat  uji  coba  yang  menerapkan beberapa aspek penting untuk mendapatkan beberapa alternatif terbaik dalam mendukung pengambilan keputusan, termasuk salah satunya melalui data masa lalu. Model simulasi yang  efektif  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  kompleks  yang  sangat sulit diselesaikan dengan model matematis biasa. Baik model simulasi maupun optimasi umumnya  digunakan  dalam  analisis  kuantitatif,  namun  keduanya  menggunakan  konsep yang berbeda. Keuntungan penggunaan model simulasi secara umum sebagai berikut: 1. Dapat digunakan untuk penyelesaian permasalahan dari sistem yang kompleks. 2. Mampu memberikan perkiraan sistem yang lebih nyata. 3. Sebagai alternatif desain yang diusulkan. 4.  Memudahkan  pengontrolan.  5.  Tersedianya  sarana  untuk  mempelajari  sistem  dalam waktu yang lama namun dengan proses yang cepat.
Hudori  (2014)  mengemukakan  bahwa  metode  simulasi  Monte  Carloadalah  suatu metode  untuk  mengevaluasi  suatu  model  deterministik  yang  melibatkan  bilangan  acak sebagai salah satu input. Metode ini sering digunakan jika model yang digunakan cukup kompleks,  non  linier  atau  melibatkan  lebih  dari  sepasang  parameter  tidak  pasti.  Sebuah simulasi Monte Carlodapat melibatkan 10.000 evaluasi atas sebuah model, suatu pekerjaan di  masa  lalu  hanya  bisa  dikerjakan  oleh  sebuah  softwarekomputer.  Suatu  model memerlukan parameter input dan beberapa persamaan yang digunakan untuk menghasilkan output (variabel respon). Dengan menggunakan parameter input berupa bilangan random, maka dapat mengubah suatu model deterministik menjadi model stokastik, dimana model
deterministik merupakan suatu model pendekatan yang diketahui dengan pasti sedangkan model stokastik tidak pasti.
Eppen,  Gould  dan  Schmidt  (1992)  menyatakan  simulasi  merupakan  suatu metodologi untuk melaksanakan percobaan dengan menggunakan model dari suatu sistem nyata, maka dari itu simulasi terutama sekali berkenaan dengan percobaan untuk menaksir tingkah laku dari sistem nyata untuk maksud perancangan sistem atau pengubahan tingkah laku sistem.
Sumiati  dan  Iriani (2017) mengemukakan  langkah-langkah  dalam  proses  simulasi yang  baik  memerlukan  perencanaan  dan  organisasi  yang  baik.  Meskipun  demikian, simulasi tidak tetap untuk selamanya tetapi berubah dari waktu ke waktu. Terdapat lima langkah pokok yang diperlukan dalam penggunaan simulasi, yakni :
a. Menentukan sistem atau persoalan yang hendak disimulasi dan mencakup penentuan, lingkungan,  tujuan,  karakteristik.  Suatu  simulasi  yang  berhasil  didasarkan  pada pengenalan yang seksama dari tiap unsur sistem dan interaksi tiap unsur. Tujuan yang seharusnya mencerminkan lingkungan yang berbeda juga akan mempengaruhi tingkah laku dari sistem
b. Mengembangkan  model  simulasi  yang  hendak  digunakan.  Pada  tahap  ini  ada  lima langkah yang diperlukan untuk mengembangkan suatu model simulasi, yakni :
1) Menentukan  tujuan  simulasi,  langkah  ini  mengandung  arti  tentang  apa  saja  yang harus dijawab oleh simulasi dan kesimpulan apa yang hendak diinginkan.
2) Menentukan variabel-variabel keadaan
3) Memilih waktu yang tepat, berarti melangkah dengan waktu yang tetap ( fixed time) seperti  satu  hari, minggu atau mungkin menggunakan  waktu  secara berubah-ubah ( variable time ).
4) Menggambarkan  sifat  gerakannya  dengan  menggunakan  variabel  keadaan  dan pemilihan waktu yang tepat, menggambarkan bagaimana variabel keadaan berubah dari waktu ke waktu (gambaran ini boleh dalam bentuk matematika dan mengandung distribusi peluang khusus dari persoalan)
5) Menyiapkan generated  volume dari  variabel  acak  untuk  setiap  distribusi  peluang,
dan  ini  berarti  peneliti  harus  mencari  distribusi  peluang  kumulatif,  menetapkan setiap kurun waktu dan menentukan suatu sumber dari daftar angka secara acak.
c. Menguji  model  dan  membandingkan  tingkah  lakunya  dengan  tingkah  laku  nyata, kemudian melakukan model simulasi ini . Berlakunya simulasi merupakan pengesahan secara relatif dan bukan secara absolut.
d. Merancang  percobaan simulasi,  umumnya simulasi memuat  kejadian-kejadian secara acak, distribusi-distribusi peluang, oleh karena itu percobaan statistik merupakan inti keadaan seperti ini, sehingga sejak semula harus dirancang secara tepat
e. Menjelaskan simulasi dan analisis data, langkah terakhir dalam menjalankan simulasi kemudian  mencobanya  sesuai  dengan  rancangan  yang  digunakan  serta  menganalisis hasil-hasilnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Peramalan Sisa Bahan Baku Daun Kayu Putih
Pada  kegiatan  perencanaan  peramalan  produksi  dimulai  dengan  melakukan peramalan-peramalan ( forecast ) untuk terlebih dulu mengetahui apa dan berapa yang perlu diproduksikan pada waktu yang akan datang. Peramalan juga diartikan sebagai alat bantu untuk suatu perencanaan yang efektif dan efisien. Peramalan produksi dimaksudkan untuk memperkirakan  permintaan  akan  barang-barang  atau  jasajasa  di  perusahaan  (Fithri  dan Sindikia, 2014)
Menurut Khotler (2014), peramalan menjadikan pengelolaan dari suatu variable di msa datang akan terlihat, sehingga mempermudah dalam perencanaan-perencanaan untuk periode  yang  akan  datang.  Menurut  Assauri  (2008),  metode  peramalan  adalah  cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan pada data yang relevan di masa lalu. Oleh karena metode peramalan didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, maka metode peramalan ini dipergunakan dalam peramalan yang obyektif. Kegunaan peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan. Apabila kurang tepat ramalan yang kita susun, maka masalah peramalan  juga  merupakan  masalah  yang  selalu  kita  hadapi  (Ginting,  2007).  Simulasi Monte Carlo merupakan suatu pendekatan untuk membentuk kembali distribusi peluang didasarkan pada pilihan atau pengadaan bilangan acak ( random ). Terdapat beberapa cara untuk menghasilkan bilangan acak dari Simulasi Monte Carlo yang merupakan cara yang paling baik terutama untuk suatu distribusi diskret yang empiris. Basis dari Simulasi Monte Carlo adalah percobaan probabilistik melalui random sampling .
Data  yang  diramalkan  merupakan  data  sisa  produksi  daun  kayu  putih.  Hal  ini dikarenakan bahan baku daun kayu putih yang digunakan hanya bertahan 1x24 jam dan Agroindustri Minyak Kayu Putih Kupang hanya memiliki mesin 5 buah dimana masing- masing mesin  memiliki  kapasitas  1 ton.  Jika  lebih  dari  1x24 jam,  maka  hasil  rendemen akan  mengalami  penurunan  sehingga  kualitas  minyak  kayu  putih  yang  dihasilkan  akan
tidak sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan. Oleh karena itu, perlu adanya peramalan sisa hasil produksi bahan baku daun kayu putih.
Tabel  1.  Peramalan  Jumlah  Sisa  Produksi  Bahan  Baku  Daun  Kayu  Putih  (DKP)  untuk Tahun 2020
Bulan Sisa Distri-Busi Probabilitas Probabili-Tas Kumulatif Inter-Val Angka Acak Sisa Barang Yang Seharusnya Disimpan Hasil Simulasi) Januari - 0 0 0 0 0 Februari - 0 0 0 0 0 Maret - 0 0 0 0 0 April 32.723,08 0,1434642 0,1434642 0-143 862 5.830,76 Mei 29.030,77 0,12727641 0,2707406 144-270 91 32.723,10 Juni 71.061,54 0,3115473 0,5822879 271-582 827 5.830,76 Juli 55.461,54 0,24315393 0,8254418 583-825 92 32.723,10 Agustus 5.830,76 0,05051937 0,8759612 826-875 644 55.461,50 September 11.523,08 0,05051937 0,264806 876-926 839 5.830,76 Oktober 938,46 0,00411439 0,930595 927-930 511 71.061,50 November 14.576,92 0,06390799 0,994503 931-994 122 32.723,10 Desember 6.946,15 0,03045324 1 995-1000 927 938,46 228.092,3 1 243.123
Sumber : Hasil Olahan Microsoft Excel 2010, 2020
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  Tabel  1  di  atas,  diperkirakan  jumlah  sisa produksi  daun  kayu  putih  akan  mengalami  peningkatan  dari  yang  awalnya  sejumlah 228.092,30 kg pada Tahun 2019 menjadi 243.123 kg pada Tahun 2020. Selisih sisa yang diramalkan adalah sejumlah 15.030,7 kg.
Tabel 2. Perhitungan Sisa Bahan Baku Berdasarkan Iterasi dalam Rupiah
Iterasi (1) Total Sisa Bahan Baku Yang Seharusnya Disimpan (Menurut Hasil Simulasi) (Ton) (2) Per Ton Menghasilkan 6,5 Kg Minyak Kayu Putih (Kg) (3) Harga Minyak Kayu Putih Per Kg (Rp) (4) Sisa Bahan Baku Dalam Rupiah (Rp) (5) = (2)X(3)X(4) 1 512,384 6,5 265.000 882.582.525,20 2 283,338 6,5 265.000 488.050.480,10 3 474,046 6,5 265.000 816.544.527,80 4 484,553 6,5 265.000 834.644.006,60 5 483,161 6,5 265.000 832.245.769,90 6 415,653 6,5 265.000 715.963.773,90 7 507,930 6,5 265.000 874.910.786,60 8 435,246 6,5 265.000 749.711.510,60 9 243,123 6,5 265.000 418.779,90 Sumber : Data Primer Diolah, 2020
Hasil iterasi-iterasi apabila dikoversi ke dalam satuan rupiah maka hasilnya tampak seperti pada Tabel 2 di atas. Selain itu, jika ditampilkan dalam bentuk grafik maka akan terlihat fluktuasi sisa bahan baku daun kayu putih seperti pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Grafik Sisa Bahan Baku Daun Kayu Putih Tahun 2020 Menurut Hasil Simulasi Monte Carlo
Dalam satuan rupiah, fluktuasi bahan baku daun kayu putih yang tidak ikut terolah pada kurun waktu 1x24 jam seperti ditunjukkan pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Grafik Perubahan Nilai Rupiah Sisa Bahan Baku Daun Kayu Putih Tahun 2020 Menurut Hasil Simulasi Monte Carlo
Hasil peramalan di atas menunjukkan bahwa apabila perusahaan tidak melakukan monitoring , controlling dan evaluation maka  sisa  hasil  produksi  daun  kayu  putih  akan bertambah tinggi. Faktor-faktor yang mempengaruhi tingginya hasil produksi antara lain :
1. Upah tenaga petik yang dibayarkan tiap satu ton perolehan. Apabila tidak dilakukan monitoring terhadap hasil pemetikan daun kayu putih maka karyawan borong akan
0 100 200 300 400 500 600 ITERASI 1 ITERASI 2 ITERASI 3 ITERASI 4 ITERASI 5 ITERASI 6 ITERASI 7 ITERASI 8 ITERASI 9 Sisa Bahan Baku Daun Kayu Putih Tahun 2020 SISA BAHAN BAKU 0 100000000 200000000 300000000 400000000 500000000 600000000 700000000 800000000 900000000 1E+09 Sisa Bahan Baku Daun Kayu Putih Dirupiahkan SISA DIRUPIA HKAN
memetik  daun  kayu  putih  sebanyak-banyaknya  agar  memperoleh  upah  sebesar- besarnya.  Hal  ini  didukung  oleh  fakta  bahwa  tenaga  petik  bukan  merupakan karyawan tetap, sehingga jika tenaga petik bekerja maka akan mendapatkan upah, sebaliknya jika tidak bekerja maka tidak akan memperoleh upah. Pihak perusahaan juga akan merugi dari dua sisi, yang pertama adalah peningkatan biaya upah tenaga petik akibat jumlah pemetikan daun kayu putih yang tidak terkontrol dan yang kedua rugi dalam penggunaan bahan baku, dimana bahan baku daun kayu putih yang tidak dapat diproses produksi dalam 1x24 jam maka kualitasnya akan menurun. Selain itu dari sisi kesehatan pohon kayu putih, jika perompesan yang dilakukan oleh tenaga petik dengan cara yang tidak benar atau asal-asalan maka kondisi pohon lambat laun akan rusak. Perusahaan akan merugi juga dari sisi waktu apabila perkebunan kayu putih sampai rusak, karena untuk menanam pohon kayu putih hingga pohon kayu putih dapat dipanen memerlukan waktu sembilan bulan.
2. Kurangnya  koordinasi  antara  pihak  Agroindustri  Minyak  Kayu  Putih  Kupang dengan  mandor  kebun.  Perlu  adanya  perencanaan  bahan  baku  oleh  Agroindustri Minyak  Kayu  Putih  Kupang  dengan  mengacu  kepada  permintaan  minyak  kayu putih.  Perencanaan  tersebut  perlu  dikoordinasikan  dengan  mandor  kebun  agar mandor kebun dapat merencanakan luas areal lahan yang akan ditanami daun kayu putih  dan  rencana  pemetikan  untuk  setiap  periodenya,  sehingga  daun  kayu  putih yang masuk ke  Agroindustri Minyak Kayu Putih  Kupang sesuai dengan kapasitas agroindustri (jumlah mesin, jumlah tenaga kerja dan jam kerja mesin) dan sisa daun kayu putih dapat diminimalisir.
Dalam  perspektif  agribisnis,  sisa  bahan  baku  memiliki  peran  penting  dalam menentukan  biaya  yang  dikeluarkan  dan  keuntungan  yang  akan  didapatkan  oleh perusahaan.  Sisa  bahan  baku  tersebut  akan  menimbulkan  biaya  tambahan  berupa  biaya simpan. Sifat produk pertanian yang tidak bisa disamakan dengan produk non-pertanian menjadikan biaya simpan yang timbul akan lebih tinggi dibandingkan biaya simpan produk non-pertanian.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil peramalan menunjukkan sisa bahan baku daun kayu putih yang dihasilkan oleh kebun-kebun pemasok Agroindustri Minyak Kayu Putih Kupang pada Tahun 2020 sebesar 243.123 kg per tahun atau 900,45 kg per hari, naik sebesar 15.030,7 kg dari Tahun 2019 yakni sebesar 228.092,30 per tahun atau 633,58 kg per hari.

## Saran
Sebaiknya dilakukan perencanaan yang baik agar tidak terjadi over produksi daun kayu  putih,  baik  perencanaan  luas  penanaman,  perencanaan  tenaga  kerja,  perencanaan pemetikan maupun perencanaan penyimpanan..

## DAFTAR PUSTAKA
Assauri,  Sofjan.  2008. Manajemen  Produksi  dan  Operasi .  Edisi  Revisi  Fakultas Universitas Indonesia, Jakarta.
Eppen,  G.D.,  F.J.  Gould,  dan  C.P.  Schmidt.  1993. Introductory  of Management Science ( 4th Ed .). Prentice-Hall, Inc .
Fithri, P dan Sindikia, A. 2014. Pengendalian Persediaan Pozzolan di PT Semen Padang . Jurnal Optimasi Sistem Industri, 13 (2), 665-686.
Ginting, R. 2007 . Sistem Produksi . Graha Ilmu. Yogyakarta
Heizer, J dan Render, B. 2005. Operations Management . Penerbit Salemba Empat. Jakarta Hudori,  M.  2014.  Sistem  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Bakar  Minyak  Solar  dengan Simulasi Monte Carlo. Jurnal Citra Widya Edukasi. 06 (01), 1-9.
Khotler,  P.  2014. Marketing  Management  :  Analysis  Planning  Implementations  and Control . Eight Edition. Prentice Hall.Inc.New Jersey
Pardede, M.P. 2005. Manajemen Operasi Dan Produksi . Andi Offset. Yogyakarta
Prasetyowati,  E.  2016. Aplikasi  Simulasi  Persediaan  Teri  Crispy  Prisma  Menggunakan Metode Monte Carlo . Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia, 01 (01), 43- 49
Slamet, A. 2007. Penggangaran Perencanaan dan Pengendalian Usaha . UNNES PRESS. Semarang
Sumiati  &  Iriani.  2017. Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  dengan  Menggunakan Simulasi Monte Carlo di UD Selebriti. Tekmapro : Journal of Industrial Engineering and Management. 12 (02), 43-55.