Volume 01  Nomor 01  2019 ISSN: Online 2655-6499
Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo pada PT. Agrimitra Utama Persada
Dedrizaldi 1 , Erni Masdupi 1 , Muthia Roza Linda 1 1 Universitas Negeri Padang e-mail: ded_rizaldi@yahoo.com , emasdupi@yahoo.com, muthia_rozalinda@yahoo.com

## Abstract
This  study  aims  to  determine  how  the  planning  of  finished  goods  inventory  at  PT.  Agrimitra Utama  Persada  using  Monte  Carlo  Simulation  which  is  useful  in  carrying  out  repeated experiments  from  existing  data.  So  that  the  repeated  experiment  will  produce  a  pattern  that  is expected  to  be  used  to  manage  inventory.  In  this  study,  we  will  discuss  forecasting  using  the Naive  Method,  exponential  smoothing,  Weighted  Moving  Average,  and  Moving  Average  and for  inventory  planning  using  Monte  Carlo  Simulation  calculations.  The  research  methodology used is a quantitative method. The type of data used in this study is secondary data. From the calculations  obtained  the  best  method  of  forecasting  calculations  based  on  MAPE,  MAD  and MSE is the smallest, namely the Naive method because the results of the forecasting error are the smallest for bottled water products (AMDK). The  values of  MAPE, MAD  and MSE from the Naive  Method  are  MAPE  of  12.29%,  MAD  of  28607,  and  MSE  of  1366039931.  Results  of Monte  Carlo  Simulation  can  be  determined  for  the  number  of  requests  in  2018  of  2,669,458 boxes and average demand in one week of 5448.73 cardboard boxes.
Keywords : Inventory, Forecasting, Simulasi Monte Carlo

## Latar Belakang
Perkembangan  dunia  usaha  saat  ini  sudah  semakin  pesat.  Semakin  tinggi  tingkat  persaingan  maka  semakin baik pula seharusnya strategi yang digunakan oleh perusahaan dalam rangka mencoba memenangkan persaingan. Untuk  itu  perusahaan  harus  mampu  menciptakan  produk  yang  berdaya  saing,  baik  itu  barang  maupun  jasa. Dengan  tingginya  persaingan  di  dunia  bisnis  perusahaan  harus  mampu  memusatkan  perhatian  lebih  dalam meningkatkan efisiensi dan efektifitas persediaan yang optimal.
Persediaan merupakan kekayaan perusahaan yang memiliki peranan penting  dalam  operasi  bisnis, sehingga perusahaan  perlu  melakukan  manajemen  proaktif,  artinya  perusahaan  harus  mampu  mengantisipasi  keadaan maupun  tantangan  yang  ada  dalam  manajemen  persediaan  untuk  mencapai  sasaran  akhir,  yaitu  untuk meminimalisasi total biaya yang harus dikeluarkan oleh perusahaan untuk penanganan persediaan. Dalam sistem manufaktur  maupun  non  manufaktur,  adanya  persediaan  merupakan  faktor  yang  memicu  peningkatan  biaya. Penetapan jumlah persediaan yang terlalu banyak akan berakibat pemborosan dalam biaya simpan, tetapi apabila terlalu sedikit maka akan mengakibatkan hilangnya kesempatan perusahaan untuk mendapatkan keuntungan jika permintaan lebih besar daripada permintaan yang diperkirakan. Pengendalian persediaan bahan baku sangatlah penting dalam sebuah  industri untuk mengembangkan usahanya karena  akan berpengaruh pada efisiensi biaya, kelancaran  produksi  dan  keuntungan  usaha  itu  sendiri.  Adanya  persediaan  diharapkan  dapat  memperlancar jalanya proses produksi suatu perusahaan.
PT.  Agrimita  Utama  Persada  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  air  minum  dalam  kemasan (AMDK),  yaitu  air  minum  dalam  kemasan  Gelas,  kemasan  botol  sedang,  kemasan  botol  besar  dan  air  dalam kemasan galon. Perusahaan harus bisa mengelola persediaan dengan baik agar dapat memiliki persediaan yang seoptimal  mungkin  demi  kelancaran  operasi  perusahaan  dalam  jumlah,  waktu,  mutu  yang  tepat  serta  dengan biaya  yang  serendah-rendahnhya.  Namun  persediaan  air  mineral  pada  PT.  Agrimita  Utama  Persada  belum direncanakan dengan baik terutama pada air mineral dalam kemasan gelas 240mL, sehingga persediaan barang
Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo
jadi  di  perusahaan  kurang  optimal  dan  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  dari  segi  ketepatan  waktu serta proses pengiriman barang yang tidak berjalan dengan lancar.
Assauri  (2016:308)  Mengatakan:  Perencanaan  merupakan  aktivitas  awal  dan  penting  dalam  kegiatan manajemen.  Kegiatan  perencanaan  selalu  diikuti  dengan  kegiatan  pengorganisasian  dan  penyusuna  staf,  serta pengarahan  dan  pengawasan  atau  pengendalian.  Pada  dasarnya,  perencanaan  adalah  kegiatan  menetapkan tujuan  dan  sasaran  organisasi,  yang  diharapkan  akan  dicapai,  dan  langkah-langkah  kegiatan  yang  diharapkan akan dicapai. Penyusunan rencana operasi produksi, dimulai dari prakiraan ramalan tentang permintaan agregat untuk waktu menengah. Kemudian diikuti dengan perencanaan umum, untuk memenuhi kebutuhan permintaan, dengan menentukan output pekerjaan dan barang jadi, serta tingkat inventori dan kapasitas jasa.
Muslich  (2009:410)  Mengatakan:  Monte  Carlo  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menghasilkan outcome  dari  suatu  distribusi  probabilitas.  Proses  random  dalam  Monte  Carlo  menggunakan  angka-angka random.  Angka  random  ini  adalah  suatu  set  angka  yang  kemungkinan  timbulnya  adalah  sama  (probabilitas timbulnya  angka  tersebut  sama)  dan  pola  angka  yang  timbul  tidak  dapat  diidentifikasi.  Angka  random  yang dipakai dalam simulasi Monte Carlo ini dihasilkan komputer dan lazimnya disebut pseudo random number.
Ada  banyak  peneliti  sebelumnya  yang  telah  meneliti  mengenai  perencanaan  persediaan  dengan  metode Simulasi  Monte  Carlo  (Oktareza  2016).  Dapat  disimpulkan  bahwa  Penerapan  simulasi  dengan  metode  Monte Carlo dalam proses untuk menentukan persediaan pada PT. PKM Group sangat penting dalam mengoptimalkan proses  melalui  prediksi  permintaan  kepada  pemasok  dan  mengetahui  informasi  berupa  prediksi  jumlah permintaan gas yang harus di order.

## Persediaan
Menurut  Mulya  (2010:2014)  adalah  aktiva  yang  tersedia  untuk  dijual  dalam  kegiatan  usaha  normal perusahaan,  aktiva  dalam  proses  produksi  atau  dalam  perjalanan  atau  dalam  bentuk  bahan  baku  atau perlengkapan untuk digunakan dalam proses produksi atau pemberian jasa.
Assauri (2016:225-227) Persediaan (inventory) adalah stok dari suatu item atau sumber daya yang digunakan dalam  suatu  organisasi  perusahaan.sistem  inventory  adalah  sekumpulan  kebijakan  dan  pengendalian,  yang memonitor tingkat inventory, dan menentukan tingkat mana yang harus dijaga, bila stok harus diisi kembali dan berapa banyak yang harus dipesan. Inventory manufaktur umumnya adalah berupa item yang berkontribusi atau akan menjadi bagian dari output produk perusahaan.
Dari definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa persedianan barang dagangan merupakan barang-barang yang disediakan  dengan  tujuan  untuk  dijual  kembali  kepada  para  konsumen  dan  digunakan  untuk  mencatat  harga pokok barang dagang selama periode normal kegiatan.

## Peramalan
Peramalan adalah proses untuk memperkirakan berapa kebutuhan pada masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa (Nasution, 2006).
Menurut  Assauri  (2016:72),  mendefinisikan  peramalan  adalah  kegiatan  memprediksi  nilai  masa  depan, dengan dasar pengetahuan atau nilai pada masa lalu yang dipersiapkan.
Hasil  dari  suatu  peramalan  penjualan  lebih  merupakan  pernyataan  terhadap  kondisi  masa  depan  mengenai penjualan  sebagai  proyeksi  teknis  dari  permintaan  konsumen  potensial  untuk  jangka  waktu  tertentu.  Meskipun demikian hasil perkiraan yang diperoleh mungkin saja tidak sama dengan rencana.

## Simulasi Monte Carlo
Muslich  (2009:410)  menyatakan  Monte  Carlo  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menghasilkan outcome  dari  suatu  distribusi  probabilitas.  Proses  random  dalam  Monte  Carlo  menggunakan  angka-angka random.  Angka  random  ini  adalah  suatu  set  angka  yang  kemungkinan  timbulnya  adalah  sama  (probabilitas
Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo
timbulnya  angka  tersebut  sama)  dan  pola  angka  yang  timbul  tidak  dapat  diidentifikasi.  Angka  random  yang dipakai dalam simulasi Monte Carlo ini dihasilkan komputer dan lazimnya disebut pseudo random number.
Simulasi  Monte  Carlo  dapat  didefinisikan  sebagai  Simulasi  sistem  nyata  yang  di  alam  merupakan unit/partikel,  dengan  mengamati  perilaku  sejumlah  unit/partikel  yang  memiliki  kondisi  secara  acak  menurut distribusi populasi, mirip dengan sistem nyata melalui generasi nomor acak (Sediawan, 2013: 3).

## Metode

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di perusahaan PT. Agrimitra Utama Persada yang bertempat di Desa Tarok Kepala Hilalang-Sicincin Jl Raya Pdg-bkt KM 51, Kabupaten Padang Pariaman, Provinsi Sumatra Barat. Dimana data yang dinilai adalah data produksi perusahaan dan data disribusi produk perusahaan pada tahun 2017.

## Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  merupakan  data  yang  diperoleh dari PT. Agrimitra Utama Persada yang menjadi tempat penelitian. Data yang diperoleh berupa data kuantitatif. Data  kuantitatif  yaitu  data    yang  berupa  angka-angka  berupa  data  mengenai  jumlah  produksi    dan    jumlah distribusi.
Sumber   data   secara  keseluruhan    diperoleh   dari   dalam   institusi  yang  menjadi tempat penelitian.  Data yang bersifat kuantitatif diperoleh dari dokumen/ arsip bagian produksi dan bagian personalia. Sedangkan data yang bersifat kualitatif diperoleh dari observasi/pengamatan secara langsung di perusahaan.

## Hasil dan Pembahasan
Membuat peramalan dan menentukan peramalan mana yang baik dilakukan
Tabel 1. Peramalan dengan Metode Naive bulan  distributor (Yi) peramalan (  i) Error Yi-  i ABS ERROR
| Yi-  i| SQUARE ERROR (𝐘𝐢 −  𝐢) 𝟐
PERCENTAGE ERROR ( 𝟏𝟎𝟎| 𝐘𝐢  𝐢
𝐘𝐢 | ) 1 198534 2 176419 198534 -22115 22115 489073225 0,1254 3 189806 176419 13387 13387 179211769 0,0705 4 210336 189806 20530 20530 421480900 0,0976 5 243548 210336 33212 33212 1103036944 0,1364 6 260596 243548 17048 17048 290634304 0,0654 7 308601 260596 48005 48005 2304480025 0,1556 8 222907 308601 -85694 85694 7343461636 0,3844 9 223738 222907 831 831 690561 0,0037 10 216105 223738 -7633 7633 58262689 0,0353 11 200929 216105 -15176 15176 230310976 0,0755 12 251976 200929 51047 51047 2605796209 0,2026 Total 314678 15026439238 1,3524 MAD MSE MAPE 28607 1366039931 12,29%
Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo
Untuk  mencari  Error  maka  dilakukan  dengan  rumus  Yi-  i  =    176419-198534  =  -22115  begitu  seterusnya sampai bulan ke 12.
Untuk mencari Absolute Error maka dilakukan dengan rumus |Yi-  i|=|176419-198534|  =|-22115|= 22115 begitu seterusnya sampai bulan ke 12. Setelah dilakukan Absolute Error maka dilakukan rata-rata Absolute Error
(MAD) dengan rumus: MAD=
n i Y Yi n t    1 ˆ = =2.8607.
Untuk  mencari  SQUARE  ERROR  maka  dilakukan  dengan  rumus (Yi −  i) = (176419 − 198534) = (−22115) = 48.9073.225 begitu seterusnya sampai bulan ke 12. Setelah dilakukan Square Error maka dilakukan rata-rata Square Error (MSE) dengan rumus :
MSE = n n t i Y i Y    1 2 ) ˆ ( =
= 1.366.039.931.
Untuk  mencari  Percentage  Error  maka  dilakukan  dengan  rumus 100|  | =  100 | | = 100*0,1254=12,54% begitu seterusnya sampai bulan ke 12. Setelah dilakukan Percentage Error maka dilakukan rata-rata Percentage Error (MAPE) dengan rumus :
MAPE = n y y y n i i i i          1 ˆ 100 = 100* , = 12,29 % .
Hasil dari seluruh rekapitulasi empat metode peramalan dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini
Tabel 2. Perbandingan dengan menggunakan metode peramalan
ERROR NAIVE
METHOD MOVING AVERAGE WEIGHETED
MOVING
AVERAGE
EXPONENTIAL SMOOTHING MAD 28607 41360 38199 29691 MSE 1366039931  1919839234 1676407058 1267281433,00
MAPE
12,29% 17,03% 15,78% 12,42%
Dari ke-empat pendekatan  yang  digunakan  yaitu metode  Naïve,  Moving Average, Weight Moving Average dan Exponential Smoothing. Berdasakan perbandingan nilai MAPE, MAD dan MSE yang paling rendah adalah metode Naïve maka dipilihlah metode Naïve dengan nilai MAPE, MAD dan MSE terkecil yaitu MAPE sebesar 12,29 %, MAD sebesar 28607, dan MSE sebesar 1366039931 dan metode Naïve disarankan untuk digunakan.

## Membuat pengolahan data dengan metode Simulasi Monte Carlo
Simulasi  monte  carlo  merupakan  tipe  simulasi  probabilistik  untuk  mencari  penyelesaian  masalah  dengan sampling  dari  proses  random  (angka  acak).  Simulasi  monte  carlo  mengadakan  percobaan  (eksperimen)  pada elemen-elemen  probabilistik  melalui  sampling  acak  sehingga  Simulasi  monte  carlo  mengizinkan  manajer  untuk menentukan beberapa kebijakan yang menyangkut kondisi perusahaan.
Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo
Tabel 3. Pengolahan data dan hasil Simulasi Monte Carlo
Untuk menjalankan Simulasi monte carlo, ada empat langkah yang harus dilakukan, yaitu :

## Membuat distribusi probabilitas dan variabel
Dari tabel di atas nilai frekuensi pada minggu pertama yaitu satu, itu berarti pesanan sebesar 34363 dipesan sekali dalam minggu pertama, pada minggu ke 2 nilai frekuensinya tetap satu, itu berarti pesanan sebesar 34702 dipesan  sekali  dalam  seminggu,  begitu  seterusnya  higga  sampai  minggu  ke  49.  Untuk  nilai  probabilitas didapatkan  dari  nilai  frekuensi  di  bagi  dengan  total  nilai  frekuensi  dengan  cara  1:49  =  0,02,  begitu  seterusnya hingga sampai minggu ke 49. Untuk nilai Kumulatif Probabilitas minggu pertama di tulis 0,02 diambil dari nilai pribabilitas, untuk nilai Kumulatif Probabilitas minggu kedua didapatkan dari nilai kumulatif probabilitas minggu pertama  ditambahkan  dengan  nilai  probabilitas  minggu  kedua  yaitu  0,02+0,02=0,04,  untuk  nilai  Kumulatif
1 1 0,02 3 2 1 0,02 48 3 1 0,02 37 4 1 0,02 1 5 1 0,02 29 6 1 0,02 93 7 1 0,02 2 8 1 0,02 4 9 1 0,02 38 10 1 0,02 53 11 1 0,02 11 12 1 0,02 70 13 1 0,02 85 14 1 0,02 2 15 1 0,02 57 16 1 0,02 92 17 1 0,02 9 18 1 0,02 47 19 1 0,02 16 20 1 0,02 97 21 1 0,02 41 22 1 0,02 98 23 1 0,02 43 24 1 0,02 46 25 1 0,02 59 26 1 0,02 21 27 1 0,02 85 28 1 0,02 67 29 1 0,02 87 30 1 0,02 56 31 1 0,02 90 32 1 0,02 80 33 1 0,02 86 34 1 0,02 17 35 1 0,02 22 36 1 0,02 32 37 1 0,02 16 38 1 0,02 64 39 1 0,02 68 40 1 0,02 96 41 1 0,02 98 42 1 0,02 56 43 1 0,02 89 44 1 0,02 24 45 1 0,02 43 46 1 0,02 20 47 1 0,02 31 48 1 0,02 32 49 1 0,02 14
49 80114 80342 80511 97565 57690 57842 58118 58170
58393
51623 52219 54801 55397 57398
49587 50066 50658 51005 51593 total 71071 72412 74000 74320 74340
61863 62824 64972 66443 66936 48297 48396 34363 34702 36007 37151 40362 40683 41713 41747 43636 44471 44579 44711 45208 46506 46513 83-84 85-86 87-88 89-90 91-92 93-94 95-96 97-98 99-100 72-73 74-76 77-78 79-80 81-82 62-63 64-65 66-67 68-69 70-71 52-53 54-55 56-57 58-59 60-61 42-43 44-45 46-47 48-49
50-51 32-33 34-35 36-37 38-39 40-41 09--10 11--12 13-14 15-16 17-18 19-20 21-22 23-24 25-27 28-29 30-31 1,00 0,98 0,76 0,73 0,71 0,69 0,67 0,86 0,84 0,82 0,80 0,78 0,41 0,43 0,45 0,55 permintaan perminggu frequensi no 0,96 0,94 0,92 0,90 0,88 0,53 0,51 0,49 0,47 0,65 0,63 0,61 0,59 0,57 46522 47763 47892 0,24
0,27 0,29 Probabilitas Kumulatif Probabilitas interval bilangan acak 00-02 03--04 05--06 07--08 Bilangan Acak 34702 51005 47892 34363 46506 80114 34363 0,22 34702 48297 51623 40683 58393 72412 34363 54801 74340 40362 50658 41747 80511 48396 80511 49587 50658 55397 46522 41747 57842 58170
80342 80511 54801
74320 44579
72412 58118 74000 54801 74320 66443 72412 43636 44711 49587 44471
46513 46522 41713 hasil simulasi
2669458
0,02
0,04 0,06 0,08 0,10 0,12 0,14 0,16 0,18 0,20 0,31 0,33 0,35 0,37 0,39 44579
Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo
Probabilitas minggu ketiga didapatkan dari nilai kumulatif probabilitas minggu kedua di tambahkan dengan nilai probabilitas minggu ketiga yaitu 0,04+0,02=0,06 begitu seterusnya sampai minggu ke-49.

## Membuat interval bilangan acak dari masing-masing variabel
Interval  bilangan  acak  ditentukan  dengan  memperhatikan  probabilitas  dari  Tabel  di  atas.  Interval  bilangan acak  ditentukan  dengan  memperhatikan  probabilitas.  Dengan  probabilitas  sebesar  0,02  berarti  terdapat probabilitas  sebesar  2%  bahwa  permintaan  air  mineral  ukuran  cup  240  mL  pada  perusahaan  tersebut  adalah 34363  dalam  ukuran  dus  per  minggu.  Apabila  pada  simulasi  ini  digunakan  angka  acak  2  digit  berjumlah  100 angka acak maka untuk permintaan air mineral ukuran cup 240 mL dapat diberikan pada 2 angka acak pertama (01–02).  Jadi dalam memberikan  angka acak pada  permintaan  minggu  pertama  sebesar  34363,  rentang interval angka acak adalah 01 sampai 02 berkaitan dengan probabilitas output ‐ nya. Selanjutnya untuk permintaan minggu kedua sebesar 34702 memiliki probabilitas sebanyak 0,02%, yang berarti memiliki angka acak sebanyak 2 angka, dengan interval angka acak dari 03 hingga 04. Demikian seterusnya untuk probabilitas lainnya, sehingga dengan cara yang sama dapat diperoleh interval angka acak yang ditunjukkan dalam tabel 5 di atas.

## Melakukan simulasi dengan menentukan nilai secara acak
Melakukan  percobaan  model  di  atas  dengan  teknik  simulasi  monte  carlo  dengan  terlebih  dahulu  mencari angka acak. Untuk permasalahan diatas, bilangan acak atau bilangan random dapat diperoleh dari sebuah tabel bilangan  acak  yaitu  pada  Microsoft  Excel  dilakukan  cara  =Randbetween(1;100).  Yang  berada  dalam  kurung (1;100) ini berarti melakukan bilangan acak dari 1 hingga 100. Dengan mensimulasikan permintaan Air Mineral Dalam Kemasan (AMDK) cup 240 mL dalam kasus ini selama satu tahun dan digunakan bilangan acak berikut: 3,48,37,1,29,93,2,4,38,53,11,70,85,2,57,92,9,47,16,97,41,98,43,46,59,21,85,67,87,56,90,80,86,17,22,32,16,64,68,9 6,98,56,89,24,43,20,31,32,14. Maka simulasi dapat dilakukan dengan hasil yang ditunjukkan pada tabel 7 diatas.
Untuk  mendapatkan  hasil  Simulasi  Monte  Carlo  untuk  tahun  2018  adalah  pada  minggu  pertama  terdapat bilangan acak yaitu 3, kemudian pada Interval Bilangan Acak di tentukan interval angka yang berada pada angka 3  interval  angka  acaknya  berada  pada  interval  03-04  dan  kemudian  untuk  menentukan  simulasi  tahun  2018 permintaan  pada  minggu  pertama  dilihat  dari  permintaan  tahun  2017.  Dari  bilangan  acak  yaitu  3  dan  interval bilangan  acak  03-04  jadi  Permintaan  Mingguan  yang  disimulasikan  untuk  tahun  2018  adalah  34702,  untuk mendapatkan  simulasi  pada  minggu  kedua  terdapat  bilangan  acak  yaitu  48,  kemudian  pada  Interval  Bilangan Acak di tentukan interval angka yang berada pada  angka 48 interval  angka acaknya berada pada interval 48-49 jadi permintaan untuk minggu kedua yangdi simulasikan adalah 51005. Begitu seterusnya sampai minggu ke-49.

## Tabel permintaan Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) 240 mL
Selama setahun perkiraan permintaan Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) 240 mL adalah 2.699.458 kardus, sehingga  diperoleh  rata-rata  permintaan  mingguan  yaitu  2.699.458  dibagi  dengan  49  minggu  adalah 2.699.458/49= 54.478,73 kardus perminggu. Jadi dengan simulasi selama setahun diperoleh rata-rata permintaan Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) dalam satu minggu sebesar 54.478,73.
Sedangkan  permintaan  mingguan  yang  diharapkan  dapat  diketahui  menggunakan  data  dalam  Tabel  3  diatas. Dari tabel 3 diatas apabila kolom pada probabilitas permintaan diberi notasi P(Xi) dan kolom jumlah permintaan ke-i dengan notasi (Xi), maka permintaan yang diharapkan dapat ilihat pada Tabel 4.
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  dari  peramalan  ada  empat  metode  peramalan  yaitu  Naive, Moving Average, Weight Moving Average, Exponential Smoothing. Dengan membandingkan nilai MAD, MSE dan  MAPE  untuk  keempat  metode,  yang  nilainya  paling  kecil  adalah  metode  Naive  sehingga  disilmpulkan bahwa  peramalan  dengan  menggunakan  metode  Naive  dianggap  yang  terbaik  dan  dapat  digunakan  untuk melakukan  peramalan penjualan PT.  Agrimitra Utama  Persada. Metode Naive pada nilai MAD  sebesar  28607 kesalahan  peramalan  yang  paling  rendah  berarti  perusahaan  dapat  menganalisis  dan  mengukur  kesalahan peramalan  dalam  unit yang sama  sebagai deret yang  asli.  Nilai MSE sebesar 1366039931 kesalahan peramalan yang  besar  karena  kesalahan-kesalahan  itu  dikuadratkan,  nilai  MSE  menghasilkan  kesalahan-kesalahan  sedang yang  kemungkinan  lebih  baik  untuk  kesalahan  kecil,  tetapi  kadang  menghasilkan  perbedaan  yang  besar.  Nilai MAPE  sebesar  12,29%  kesalahan  ramalan  yang  paling  rendah  berarti  perusahaan  dapat  mengetahui  seberapa besar kesalahan peramalan yang dibandingkan dengan nilai nyata.
Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo
Tabel 4. permintaan Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) 240 mL
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  dengan  Simulasi  Monte  Carlo  maka  PT.  Agrimitra  Utama Persada dapat merencanakan permintaan akan Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) untuk tahun 2018 sebesar 2.669.458  kardus  dengan  rata-rata  permintaan  dalam  satu  minggu  sebesar  54.478,73  dan  permintaan  yang diharapkan  (nilai  ekspektasi) sebesar  54069,9.  Rata-rata  permintaan  yang  telah  diolah  dengan  metode  Simulasi Monte Carlo sebesar 54478,73 kardus perminggu  dengan menggunakan Simulasi  Monte  Carlo selama  setahun. Berbeda  tidak  terlalu  jauh  dengan  Permintaan  yang  diharapkan  (nilai  ekspektasi)  sebesar  54069,9.  Walupun demikian,  tetap  terdapat  perbedaan  sebesar  408,83  kardus  antara  nilai  simulasi  dan  nilai  expektasi  yang disebabkan oleh hasil dari beberapa periode di mana simulasi dilakukan. Hasil dari simulasi tersebut dipengaruhi oleh  beberapa  kali  jumlah  percobaan.  Semakin  banyak  periode  simulasi  dilakukan  maka  semakin  akurat  hasil yang diberikan hingga sampai pada hasil rata-rata tetap konstan.
No P(Xi) Xi (P(Xi)) (Xi) 1 0,2 34363 6872,6 2 0,2 34702 6940,4 3 0,2 36007 7201,4 4 0,2 37151 7430,2 5 0,2 40362 8072,4 6 0,2 40683 8136,6 7 0,2 41713 8342,6 8 0,2 41747 8349,4 9 0,2 43636 8727,2 10 0,2 44471 8894,2 11 0,2 44579 8915,8 12 0,2 44711 8942,2 13 0,2 45208 9041,6 14 0,2 46506 9301,2 15 0,2 46513 9302,6 16 0,2 46522 9304,4 17 0,2 47763 9552,6 18 0,2 47892 9578,4 19 0,2 48297 9659,4 20 0,2 48396 9679,2 21 0,2 49587 9917,4 22 0,2 50066 10013,2 23 0,2 50658 10131,6 24 0,2 51005 10201 25 0,2 51593 10318,6 26 0,2 51623 10324,6 27 0,2 52219 10443,8 28 0,2 54801 10960,2 29 0,2 55397 11079,4 30 0,2 57398 11479,6 31 0,2 57690 11538 32 0,2 57842 11568,4 33 0,2 58118 11623,6 34 0,2 58170 11634 35 0,2 58393 11678,6 36 0,2 61863 12372,6 37 0,2 62824 12564,8 38 0,2 64972 12994,4 39 0,2 66443 13288,6 40 0,2 66936 13387,2 41 0,2 71071 14214,2 42 0,2 72412 14482,4 43 0,2 74000 14800 44 0,2 74320 14864 45 0,2 74340 14868 46 0,2 80114 16022,8 47 0,2 80342 16068,4 48 0,2 80511 16102,2 49 0,2 97565 19513
54069,9
rata-rata permintaan yang diharpakan selama satu minggu
Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo

## Kesimpulan
1. Berdasarkan  pengolahan  data  peramalan  yang  telah  dilakukan    mengenai  peramalan  untuk  tahun  2018 untuk  produk  Air  Minum  Dalam  Kemasan  (AMDK)  cup  240  mL  dengan  metode Naïve, Moving Average, Weight  Moving  Average  dan  Exponential  Smoothing dengan  menggunakan  hasil  akurasi  peramalan  MAPE, MAD, MSE yang paling terkecil, metode yang MAPE, MAD, MSE terkecil yaitu metode Naïve dengan nilai MAPE, MAD dan MSE yaitu MAPE sebesar 12,29 %, MAD sebesar 28607, dan MSE sebesar 1366039931.
2. Permintaan yang diharapkan (nilai ekspektasi) sebesar 54069,9 kardus per minggu, berbeda tidak terlalu jauh dengan  rata-rata  permintaan  sebesar  54478,73  kardus  perminggu  dengan  menggunakan  simulasi  selama setahun.  Walupun  demikian,  tetap  terdapat  perbedaan  sebesar  408,83  kardus  antara  nilai  simulasi  dan  nilai expektasi yang disebabkan oleh hasil dari beberapa periode di mana simulasi dilakukan.
3. Setelah  melakukan  pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode Simulasi  Monte  Carlo dapat  ditentukan jumlah permintaan untuk tahun 2018 sebesar 2.669.458 kardus dan rata-rata permintaan dalam satu minggu sebesar 54478,73 kardus.

## Saran
1. Perusahaan  dapat  menggunakan  Metode Simulasi  Monte  Carlo dalam  perencanaan  persediaan  untuk perusahaan.
2. Pada skripsi ini penulis memfokuskan pada hasil Simulasi Monte Carlo standar, dalam menentukan persediaan produk  Air  Minum  Dalam  Kemasan  (AMDK).  Maka  diharapkan  pada  skripsi  selanjutnya  untuk  mengkaji Simulasi Monte Carlo lebih dalam lagi dalam segi biaya.
3. Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan data-data yang lebih banyak lagi dan simulasinya pun lebih dari seribu kali sehingga hasil simulasi lebih akurat. Simulasi juga sebaiknya dilakukan menggunakan software pemograman user friendly agar memudahkan dalam input dan pengolahan data secara efisiensi waktu..

## Daftar Rujukan
Assauri,  Sofjan.  2016. Manajemen  Operasi  Produksi  Pencapaian  Sasaran  Organisasi  Berkesinambungan .  Jakarta: Rajawali Pers.
Nasution, A.H. 2006. Manajemen Industri . Yogyakarta: Andi Offset.
Muslich, Muhammad. 2009. Metode Pengambilan Keputusan Kuantitatif.Jakarta: Bumi Aksara.
Haming  dan  Nurnajamuddin.  2011. Manajemen  Produksi  Modern  Operasi  Manufaktur  dan  Jasa. Jakarta:  Bumi Aksara.
Heizer dan Render. 2009. Manajemen Operasi. Jakarta: Salemba Empat.
Kusuma, Hendra. 1999. Manajemen Produksi Perencanaan dan Pengendalian
Produksi. Yogjakarta: Andi Offset.
Heizer,  Jay, Barry Rander.  (2015). Manajemen Operasi  (Judul Asli: Operation Management ,  diterjemahkan oleh: Dwianoegrahwati dan Indra Almadhy) Buku 1. Edisi sebelas. Salemba Empat, Jakarta.
Hadiguna,  R.A  2016  Manajemen  Pabrik  Pendekatan  Sistem  untuk  Efisiensi  dan  Efektivitas.  Jakarta:  Bumi Aksara.
Arikunto, Suharsimi. 2010. Prosedur penelitian suatu pendekatan praktek. Jakarta: Rineka Cipta.
Eriani Lestari. 2013. Analisis perencanaan persediaan dengan pendekatan Metode Monte Carlo pada PT. Delijaya Global Perkasa. Universitas Binus Jakarta.
Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo
Harahap  dan  Nurjayadi.  2016.  “ Simulasi  Monte  Carlo dan  Animasi  Operasinya  dalam  Mengelola  persediaan bahan baku bangunan”. Sains dan teknologi informasi. Vol 2. No.3
Veza,  Okta.  2016.  “Simulasi  pengendalian  persediaan  gas  menggunakan  Metode  Monte  Carlo  dan  pola  LCM studi kasus di PT.PKM Group Cabang Batam”. JT-IBSI . Vol 01. No.01.
Aulia, Mesran dan Silalahi. 2017. “Simulasi persediaan barang pada koperasi dengan menggunakan Metode Monte Carlo studi kasus Sejahtera Mandiri Tamora”. Jurnal Infotek . Vol 2. No.1.
Nasution,  Khairun  Nizar.  2016.  “Prediksi  penjualan  barang  pada  koperasi  PT.  Perkebunan  Silindak  dengan menggunakan Metode Monte Carlo”. Jurnal Riset Komputer (JURIKOM). Vol 3. No.6.
Sarjono  dan  Lestari.  2012.  “Perencanaan  persediaan  dengan  pendekatan Metode  Monte  Carlo” . Jurnal  Forum Ilmiah . Vol 9. No.2.
Tannady,  Hendy.  2014.  “Aplikasi Simulasi  Monte  Carlo tidak  terstruktur  pada scheduling karywan maintenance engineering”. Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer. Vol 3. No.11.
Kumala,  Sukania,  dan  Christianto.  2016.  “Optimasi  persdiaan spare  part untul  meningkatkan  total  penjualan dengan menggunakan simulasi monte carlo studi kasus di PT. ZXC”. Jurnal Ilmiah Teknik Industri. Vol 4. No.3.