How to cite:
Langgeng Eko Winulyo, Said Salim Dahda, Yanuar Pandu Nugroho (2023), Model Integrasi Sistem Produksi Single Supllier & Multi Buyer, (5) 11, https://doi.org/10.46799/syntax-idea.v5i11.2687 E-ISSN: 2684-883X Published by: Ridwan Institute

## MODEL INTEGRASI SISTEM PRODUKSI SINGLE SUPLLIER & MULTI BUYER
Langgeng Eko Winulyo 1 , Said Salim Dahda 2 , Yanuar Pandu Nugroho 3 1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Email: langgengew@gmail.com 1 , said_salim@umg.ac.id 2 , yanuar.pandu@umg.ac.id 3

## Abstrak
Untuk  bersaing  di  pasar  yang  terus  berkembang  dengan  cepat,  perusahaan  perlu  memiliki kemampuan untuk memenuhi kebutuhan pasar. Salah satu metode yang sering digunakan untuk menentukan jumlah produksi dalam setiap siklus produsen adalah Economic Production Quantity (EPQ). Model persediaan yang terintegrasi digunakan untuk mencapai hasil optimal dalam rantai pasokan.  Dalam  penelitian  ini,  sebuah  model  jaringan  rantai  pasok  dikembangkan  antara  satu produsen  dan  dua  pembeli  dengan  tujuan  untuk  meminimalkan  biaya  persediaan.  Produsen melakukan pengiriman bersamaan kepada setiap pembeli, dan barang-barang ini kemudian dijual di  pasar  kepada  konsumen.  Permintaan  tahunan  dari  masing-masing  pembeli  diasumsikan bervariasi,  dan  siklus  persediaan  juga  memiliki  panjang  yang  sama.  Kuantitas  produksi  yang optimal  dalam  satu  siklus  produksi  ditemukan  melalui  penggunaan  algoritma  yang  sederhana. Eksperimen  numerik  dilakukan  untuk  menguji  algoritma  ini.  Hasil  eksperimen  numerik menunjukkan  bahwa  frekuensi  pengiriman  dalam  satu  siklus  produksi  adalah  sebanyak  4  kali. dengan kuantitas produksi optimal sebanyak 1.898 unit. Kuantitas optimal untuk setiap pengiriman ke masing-masing pembeli adalah 380 unit pada buyer 1, 285 unit pada buyer 2, 475 unit pada buyer 3, 569 unit pada buyer 4, dan 190 unit pada buyer 5. Total biaya persediaan dalam model ini, yang melibatkan satu produsen dan lima pembeli, adalah sebesar Rp. 76,757,641.02. Biaya persediaan ini merupakan jumlah biaya minimal yang diperoleh dari eksperimen numerik yang telah dilakukan.
Kata Kunci: integrasi satu pemasok dan banyak pembeli, total biaya persediaan gabungan

## PENDAHULUAN
Perkembangan industri dalam skala global dalam beberapa tahun terakhir telah mengalami pertumbuhan  yang  signifikan  (Sono  et  al.,  2023);  (Rahim,  2013).  Pertumbuhan  ini  telah memberikan  dampak  signifikan  pada  persaingan  di  pasar,  mendorong  perusahaan-perusahaan untuk  meningkatkan  daya  saing  mereka  dengan  berbagai  cara,  termasuk  pengendalian  biaya, peningkatan  kualitas  produk,  dan  pemenuhan  permintaan  persediaan.  Pertumbuhan  pasar  ini sebagian besar disebabkan oleh peningkatan jumlah konsumen, yang pada gilirannya membuat pengendalian persediaan untuk memenuhi permintaan konsumen menjadi semakin kompleks dan tidak dapat diprediksi (Arif, 2018); (Riyadi, 2017).
Penting  bagi  perusahaan  untuk  memiliki  kemampuan  dalam  pemenuhan  permintaan persediaan  guna  mempertahankan  kepercayaan  konsumen  (Firmansyah,  2022);  (Anwar  et  al.,
JOURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 5, No. 11, November 2023
2022).  Ketersediaan  barang  dari  proses  produksi  merupakan  tantangan  yang  harus  diatasi  oleh manajemen  rantai  pasok  perusahaan  (Budiman,  2017).  Selain  mempertahankan  pangsa  pasar, pengelolaan persediaan juga berperan penting dalam pengendalian biaya Perusahaan (Sholikha et al., 2023); (Tiloly et al., 2022); (Amalia, 2019). Biaya persediaan yang minimal berdampak pada meningkatnya pendapatan perusahaan, yang sering menjadi tujuan utama sebuah perusahaan.
Untuk  mengatasi  tantangan  ini  dan  mencapai  biaya  persediaan  yang  minimal,  berbagai model  pendekatan  digunakan.  Dua  metode  yang  umum  digunakan  dalam  menentukan  jumlah produksi atau pesanan adalah EOQ (Economic Order Quantity) dan EPQ (Economic Production Quantity).
EOQ  adalah  jumlah  pesanan  atau  produksi  yang  dihitung  untuk  meminimalkan  biaya persediaan (Lahu  &  Sumarauw,  2017) ;  (Yuliana,  2016).  Metode  ini  membantu  perusahaan  dalam menentukan  volume  optimal  pesanan  yang  dapat  meminimalkan  biaya  persediaan.  Selain  itu, metode EOQ juga digunakan untuk menentukan kuantitas safety stock, maximum inventory, dan re-order point.
EPQ  adalah  pengembangan  dari  model  persediaan  EOQ  (Sibarani  et  al.,  2013).  EPQ memperkenalkan  dua  parameter  tambahan:  tingkat  permintaan  harian  (d)  dan  tingkat  produksi harian (p). Model persediaan EPQ beroperasi dengan asumsi bahwa jumlah produksi lebih besar dari permintaan (Manurung et al., 2021). Penerapan metode EPQ membantu manajemen dalam menentukan kuantitas produksi bahan baku yang optimal, sehingga dapat menekan total biaya.
Selain itu, model EPQ dapat diperluas untuk mengatasi berbagai kondisi seperti multi-item products, backorders, produk yang terdeteriorasi, produk cacat, dan kegiatan rework.
Beberapa  penelitian  telah  menunjukkan  efisiensi  metode  EOQ  dalam  pengendalian persediaan bahan baku dibandingkan dengan metode konvensional. Penggunaan EOQ juga dapat menghemat pengeluaran perusahaan dan menghasilkan biaya persediaan yang lebih efisien.
Penelitian juga menunjukkan bahwa penggunaan metode EPQ lebih efisien dibandingkan dengan metode EOQ dan metode konvensional perusahaan lainnya. Penggunaan metode ini dapat mengurangi total biaya persediaan secara signifikan.
Selain  itu,  penerapan  metode  ini  dalam  pengendalian  bahan  baku  dengan  menggunakan sistem informasi juga membantu perusahaan dalam pengendalian persediaan.
Beberapa  penelitian  juga  telah  mengembangkan  model  jaringan  rantai  pasok  dengan berbagai  tingkat  kompleksitas,  seperti  produsen  tunggal  dan  multi-buyer,  serta  kondisi  dengan penambahan variabel kecacatan dalam produksi.
Berdasarkan  tinjauan  literatur  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model persediaan  antara  produsen  dan  dua  pembeli.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menemukan  biaya persediaan  minimum  dalam  setiap  siklus  produksi  melalui  eksperimen  numerik.  Hasil  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  penting  bagi  penelitian-penelitian selanjutnya dalam bidang ini.

## a. Gambaran Sistem
Sistem produksi pada suplier mengubah bahan baku menjadi barang setengah jadi atau komponen dengan sistem make to stock dengan laju produksi konstan. Suplier memproduksi
produk setengah jadi atau komponen, dimana produk atau komponen tersebut dijual ke buyer . Buyer mengubah komponen dari suplier menjadi produk jadi dengan volume produksi yang konstan,  sehingga  permintaan  dari  buyer  ke  suplier  bersifat  deterministik  statis. Buyer/produsen merupakan perusahaan yang menerapkan system produksi JIT akan meminta supliernya melakukan pengiriman material atau komponen dalam ukuran lot yang lebih kecil, bertahap, dan tepat waktu.
Suplier pada kasus ini ada lima suplier karena komponen yang digunakan buyer untuk produksi satu komponen. Karena buyer menggunakan sistem JIT maka diasumsikan bahwa siklus kedatangan komponen dianggap sama. Dengan kata lain barang dari  suplier dikirim dengan secara bergiliran dan berurutan, seperti contoh pengiriman pertama ke buyer pertama, pengiriman kedua ke buyer kedua, dan seterusnya. Model jaringan rantai pasok dapat dilihat seperti gambar dibawah ini.

## Gambar 1. model persediaan rantai pasok satu produsen-lima buyer

## b. Formulasi Model

## Model Penelitian
Penelitian pengembangan model persediaan dalam rantai pasok ini mengikuti serangkaian langkah sebagai berikut:
Langkah 1: Perancangan model persediaan dalam rantai pasok antara produsen dan pembeli.
Langkah 2: Penciptaan representasi model persediaan untuk produsen dan pembeli.
Langkah 3: Pengembangan algoritma sederhana untuk menghitung permintaan dari produsen.
Langkah 4: Formulasi algoritma sederhana untuk menghitung Total Inventory Cost (TIC) secara keseluruhan dan kuantitas produksi optimal dalam satu siklus.
Langkah 5: Pengujian konveksitas pada algoritma yang telah dihasilkan.
Langkah 6: Implementasi pengujian terhadap model algoritma melalui eksperimen numerik.
Dengan demikian, penelitian ini melibatkan tahapan yang komprehensif dalam mengembangkan model persediaan dalam rantai pasok antara produsen dan pembeli.

## Notasi
Beberapa notasi yang digunakan dalam penelitian tentang pengembangan model jaringan rantai pasok antara lain:
Q  : ukuran lot produksi dalam unit Q1 : ukuran lot produksi suplier dalam unit ke buyer Qi : ukuran lot pemesanan buyer dalam unit q1 : ukuran lot pemesanan suplier dalam unit ke buyer qi  : ukuran lot pemesanan buyer dalam unit ke suplier D  : jumlah permintaan dalam unit per periode ke suplier Di : jumlah permintaan dalam unit per periode ke buyer
P  : Kecepatan produksi suplier dalam unit per periode Hp : biaya simpan produk/komponen oleh suplier dalam Rp/unit/periode Hb i : biaya simpan komponen yang dipesan ke suplier oleh buyer i dalam Rp/unit/periode K i : biaya pemesanan untuk buyer i ke suplier setiap kali melakukan pemesanan dalam Rp atau $ Cs : biaya setup untuk suplier pada setiap setup dalam Rp atau $ n  : jumlah pengiriman dalam satu lot produksi pada suplier TC : total biaya gabungan per unit per waktu (Rp/unit/waktu)
T  : Panjang waktu siklus produksi t i  : Panjang waktu persediaan buyer

## Asumsi
Pada penelitian ini, pengembangan model jaringan rantai pasok terdapat asumsi – asumsi sebagai berikut :
1. Tidak terjadi stock out pada system persediaan suplier - buyer.
2. Kapasitas gudang, kapasitas produksi dan modal tidak terbatas.
3. Kebutuhan masing-masing buyer diketahu, dan konstan.
4. Masing-masing biaya diketahui dan bersifat konstan.
5. Besarnya lot produksi sama dengan (n) kali lot pemesanan.
6. Satu suplier dan lima buyer.
Model Matematika Biaya suplier

## Gambar 2. Model persediaan produsen
Gambar 2 menjelaskan bahwa :
𝑄1 = 𝑛. 𝑞
𝑞 = 𝑄1 𝑛
(1)
Waktu siklus produksi :
𝑇 = 𝑛. 𝑞1 𝐷
𝑇 = 𝑄1 𝐷
(2)
1. Biaya setup supplier (Csp)
𝐶𝑠𝑝 = 𝐶𝑠 𝐷
𝑄
(3)
2. Biaya simpan supplier (Cip)
Biaya simpan supplier 1 adalah
𝐶𝑖𝑝 = 𝐻𝑝 𝑄 2𝑛 /1 + 𝑛  21 − 𝐷 𝑃 56 (4)
Dengan menjumlahkan semua komponen biaya pada suplier, maka total biaya suplier adalah:

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑠𝑢𝑝𝑙𝑖𝑒𝑟 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑠𝑒𝑡𝑢𝑝 𝑠𝑢𝑝𝑙𝑖𝑒𝑟 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑠𝑖𝑚𝑝𝑎𝑛 𝑠𝑢𝑝𝑙𝑖𝑒𝑟
Ekspresi matematik total biaya suplier adalah:
𝑇𝐶𝑝 = 𝐶𝑠 𝐷 𝑄 + 𝐻𝑝 𝑄 2𝑛 /1 + 𝑛  21 − 𝐷 𝑃 56
(5)

## Biaya buyer
Dalam model persediaan yang dikembangkan pada penelitian ini, selain mempertimbangkan biaya persediaan pada produsen, juga mempertimbangkan biaya persediaan pada buyer. Hal ini disebabkab karena produk yang dikirim ke buyer tidak terjual seluruhnya secara langsung
Gambar 3. Model persediaan produsen
Waktu satu siklus pemesanan adalah:
𝑄 A = 𝐷 A 𝐷 𝑄1 (6)
𝑞 A = 𝑄 A 𝑛 (7)
𝑡 A = 2𝑞 A 𝐷 A
(8)
3. Biaya Pesan Buyer (Cpb)
Biaya pesan merupakan perkalian biaya per sekali pesan dengan banyaknya pemesanan. Sedangkan banyaknya pemesanan merupakan banyaknya permintaan dibagi dengan kuantitas per sekali pesan.
Biaya pesan buyer merupakan jumlah dari biaya pesan buyer 1, buyer 2, buyer 3, buyer 4, dan buyer 5 ke suplier.
Biaya total untuk setiap pemesanan buyer dapat di keteahui dengan persamaan sebagai berikut:

## 𝐶𝑝𝑏 𝑖 = B 𝐾 A
D AEF 𝐷 A 𝑛 𝑄 A (9)
4. Biaya simpan buyer (Cib)
Biaya Simpan Merupakan Perkalian Antara rata-rata persediaan produk/komponen denganbiayasimpan per unit komponen per unit waktu.Biaya simpan buyer merupakan penjumlahan biaya simpan komponen yang berasal dari suplier 1 dan biaya simpan komponen yang berasal dari suplier 2.
Biaya total untuk setiap penyimpanan buyer dapat di keteahui dengan persamaan sebagai berikut:
𝐶𝑖𝑏 𝑖 = B 𝐻𝑏 A 𝑄 A 2𝑛 D AEF
(10)
Dengan menjumlahkan semua komponen biaya buyer, maka total biaya buyer adalah: 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑏𝑢𝑦𝑒𝑟 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑝𝑒𝑠𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑦𝑒𝑟 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑠𝑖𝑚𝑝𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑦𝑒𝑟
𝑇𝐶𝑏 𝑖 = B 𝐾 A D AEF 𝐷 A 𝑛 𝑄 A + B 𝐻𝑏 A 𝑄 A 2𝑛 D AEF (11)

## 5. Total biaya gabungan

## Total biaya gabungan per unit waktu adalah:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑠𝑢𝑝𝑙𝑖𝑒𝑟 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑏𝑢𝑦𝑒𝑟
𝑇𝐶 = 𝐶𝑠 𝐷 𝑄 + 𝐻𝑝 𝑄 2. 𝑛 /1 + 𝑛  21 − 𝐷 𝑃 56 + B 𝐾 A D AEF 𝐷 A 𝑛 𝑄 A + B 𝐻𝑏 A D AEF 𝑄 A 2𝑛 (12)
Persamaan yang diperoleh merupakan persamaan dalam fungsi Q, dan n dimana Q merupakan ukuran lot produksi pemasok, n merupakan jumlah pengiriman per lot produksi pemasok kepada buyer.

## 1. Analisis Model Dan Contoh Numerik
1. Analisi model
a. Turunan parsial TC terhadap Q
Setelah diperoleh algoritma dari model persediaan satu produsen-multi buyer diatas, maka selanjutnya dapat diperoleh kuantias produksi produk setiap siklusnya. Dimana rumus (Q*) dihasilkan dari turunan pertama TIC terhadap Q yang harus memenuhi HIJ HK = 0 seperti berikut:
𝜕𝑇𝐶 𝜕𝑄 = 𝐶𝑠 𝐷 𝑄 + 𝐻𝑝 𝑄 2. 𝑛 /1 + 𝑛  21 − 𝐷 𝑃 56 + B 𝐾 A D AEF 𝐷 A 𝑛 𝑄 A + B 𝐻𝑏 A D AEF 𝑄 A 2𝑛
Kemudian, setel turunan diatas tersebut sama dengan 0:
−𝐶𝑠 𝐷
𝑄 N + 𝐻𝑝
2. 𝑛 /1 + 𝑛  21 − 𝐷 𝑃 56 − B 𝐾 A D AEF 𝐷 A 𝑛 𝑄 A N + B 𝐻𝑏 A 2𝑛 D AEF = 0 (13)
Menyederhanakan persamaan diatas untuk menentukan nilai Q^2:
𝐶𝑠 𝐷 𝑄 N + 𝐾 A 𝐷 A 𝑛 𝑄 A N = 𝐻𝑝 2𝑛 /1 + 𝑛 21 − 𝐷 𝑃 56 + 𝐻𝑏 A 2𝑛
kelompokan suku-suku yang mengandung Q pada satu sisi persamaan:
Kita bisa menggabungkan suku-suku yang mengandung 𝑄 ∗ :
𝑄 N = 𝐶𝑠𝐷 + ∑ 𝐾 D AEF A 𝐷 A 𝑛
𝐻𝑝 Q1 + 𝑛 R1 − 𝐷 𝑃ST + ∑ 𝐻𝑏 A D AEF 2𝑛 mencari Q* dengan mengisolasi Q: 𝑄1 = U (𝐶𝑠𝐷 + ∑ 𝐾 D AEF A 𝐷 A 𝑛)2𝑛
𝐻𝑝 Q1 + 𝑛 R1 − 𝐷 𝑃ST + ∑ 𝐻𝑏 A D AEF (14)
Nilai n, Q1, q1, Q*, q*, TC, T, dan ti dapat diperoleh dengan cara literasi menggunakan langkah-langkah sebagai berikut:
1. tentukan nilai n=1.
2. masukan n awal yang sudah ditentukan ke dalam persamaan (14) agar memperoleh nilai Q1.
3. Nilai Q1 yang diperoleh dari persamaan (14) dimasukan ke persamaan (6) sehingga memperoleh nilai Qi.
4. masukan nilai Q1 yang diperoleh dari persamaan (14) dan Qi dari persamaan (6) kedalam persamaan (12) untuk mendapatkan nilai TC.
5. Menentukan n = n + 1 dan ulangi Langkah 2, 3, dan 4 dengan memasukkan nilai n baru agar mendapatkan nilai percobaan yang baru
6. Jika TC (Q1, Qi, n) < TC (Q1, Qi, n-1) menuju Langkah 5, jika tidak lanjut Langkah 7
7. Selesai.
2. Contoh numerik
Dilakukan  perhitungan  contoh  numerikal  sebagai  pengujian  pada  model  algoritma rantai  pasok  yang  telah  dibahas  dalam  penelitian  ini.  Tujuannya  adalah  untuk  menilai
apakah  model  persediaan  ini  berkinerja  sesuai  dan  terkoordinasi  dengan  baik  antara produsen dan pembeli. Eksperimen numerik dalam penelitian ini melibatkan satu produsen yang  mengirimkan  produk  kepada  dua  pembeli  dengan  permintaan  agregat  yang  sama. Sesuai  dengan  asumsi-asumsi  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  biaya-biaya  yang merupakan variabel dalam perhitungan total biaya sudah diketahui dan tetap. Di bawah ini adalah beberapa variabel yang telah diketahui:
Cs Rp 1,500,000 Hp Rp            40,000 K1 Rp          500,000 K2 Rp          350,000 K3 Rp          250,000 K4 Rp          200,000 K5 Rp          275,000 Hb1 Rp            35,000 Hb2 Rp            35,000 Hb3 Rp            25,000 Hb4 Rp            30,000 Hb5 Rp            20,000 D 12000 D1 2400 D2 1800 D3 3000 D4 3600 D5 1200 P 14000
Hasil perhitungan dengan contoh numerikal diatas, dapat dilihat pada tabel berikut ini :
n Q1 Q*1  Q*2  Q*3  Q*4  Q*5  TIC T ti 1  622  124 93  156  187 62 Rp 86,151,284.63 0.0518  0.1037 2  1066  213  160  266  320  107 Rp 78,506,154.31 0.0888  0.1777 3  1489  298  223  372  447  149 Rp 76,828,505.22 0.1241  0.2482 4  1898  380  285  475  569  190 Rp 76,757,641.02 0.1582  0.3163 5  2295  459  344  574  689  230 Rp 77,337,766.70 0.1913  0.3825 6  2682  536  402  670  804  268 Rp 78,236,959.47 0.2235  0.4469

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  jaringan  rantai  pasok  yang melibatkan satu produsen dan lima pembeli. Integritas model persediaan dari keenam belah pihak dengan tujuan mencapai Total Inventory Cost (TIC) yang optimal menjadi fokus utama penelitian ini.  Pengembangan  model  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  frekuensi  pengiriman  kepada pembeli dalam satu siklus produksi sehingga menghindari keterlambatan pengiriman persediaan, sambil mencapai jumlah total biaya persediaan yang optimal dalam kerangka rantai pasok tersebut.
Penelitian  ini  memungkinkan  terjadinya  koordinasi  efektif  antara  kelima  pembeli,  yang memungkinkan  produsen  untuk  menghitung  kuantitas  produksi  dan  pengiriman  yang  optimal secara merata. Hasil dari percobaan numerik menunjukkan bahwa frekuensi pengiriman optimal dalam satu siklus adalah sebanyak 4 kali. Produksi optimal adalah sebanyak 1.898 produk yang selanjutnya  didistribusikan  ke  masing-masing  pembeli  dengan  kuantitas  yang  bervariasi,  yakni 380 unit pada buyer 1, 285 unit pada buyer 2, 475 unit pada buyer 3, 569 unit pada buyer 4, dan 190 unit pada buyer 5. Distribusi dilakukan sebanyak 4 kali dalam satu siklus secara bersamaan dengan jumlah kuantitas yang bervariasi.
Penelitian lanjutan dapat mempertimbangkan variabel lain yang dapat memengaruhi Total Inventory Cost (TIC), yang merupakan tujuan utama dari penelitian ini, untuk mengembangkan model ini lebih lanjut.

## BIBLIOGRAFI
Amalia, N. (2019). Pengaruh Citra Merek, Harga Dan Kualitas Produk Terhadap Keputusan Pembelian (Studi Kasus Pada Konsumen Mie Endess Di Bangkalan). Jurnal Studi Manajemen Dan Bisnis , 6 (2), 96–104.
Anwar, D. R., Mahmud, M., & Rais, M. (2022). Kinerja Distribusi Logistik terhadap Kecukupan Barang Toko/Swalayan  di  Kabupaten  Bone. Journal  of  Applied  Management  and  Business  Research (JAMBiR) , 2 (1), 58–64.
Arif, M. (2018). Supply Chain Management . Deepublish.
Budiman, A. S. (2017). Kajian Penerapan EDI dalam Pengelolaan Rantai Pasokan di Industri Manufaktur. Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan , 3 (3).
Firmansyah,  A.  F.  (2022).  Model  Persediaan  Integrasi  Satu  Produsen  Dua  Buyer  Untuk  Menentukan Kuantitas Produksi Yang Optimal. SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri , 20 (1), 361–368.
Lahu,  E.  P.,  &  Sumarauw,  J.  S.  B.  (2017).  Analisis  pengendalian  persediaan  bahan  baku  guna meminimalkan biaya persediaan pada dunkin donuts manado. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 5 (3).
Manurung, S., Fatma, E., & Sukoyo, S. (2021). Pengembangan Model EPQ dengan Variasi Biaya Setup dan Biaya Penyimpanan serta Pengiriman Diskrit. Jurnal Riset Teknologi Industri , 15 (2), 209–221.
Rahim, H. (2013). Optimisme pertumbuhan asuransi indonesia; proyeksi perkembangan lima tahun (2014- 2018). Jurnal Asuransi Dan Manajemen Resiko , 1 (2), 1–21.
Riyadi, S. (2017). Akuntansi Manajemen . Zifatama Jawara.
Sholikha, L. N. M., Zunaidi, A., Maghfiroh, F. L., & Pranata, H. Y. (2023). Optimasi Pengendalian Biaya melalui  Activity-Based  Costing  (ABC):  Kerangka  Manajemen  Lonjakan  Harga  Saat  Ramadhan. Proceedings of Islamic Economics, Business, and Philanthropy , 2 (1), 201–224.
Sibarani,  E.,  Bu’ulolo,  F.,  &  Sebayang,  D.  (2013).  Penggunaan  Metode  EOQ  dan  EPQ  dalam Meminimumkan  Biaya  Persediaan  Minyak  Sawit  Mentah  (CPO)(Studi  Kasus:  PT.  XYZ). Saintia Matematika , 1 (4), 337–347.
Sono, M. G., Assayuti, A. A., & Rukmana, A. Y. (2023). Hubungan Antara Perencanaan Strategis, Ekspansi Pasar,  Keunggulan  Kompetitif  Terhadap  Pertumbuhan  Perusahaan  Fashion  di  Jawa  Barat. Jurnal Bisnis Dan Manajemen West Science , 2 (02), 142–152.
Tiloly, F. M., Vikaliana, R., & Irwansyah, I. (2022). Analisis Rencana Implementasi dengan Metode EOQ Pada  Manajemen  Persediaan  Material. Journal  of  Business  and  Economics  Research  (JBE) , 3 (2), 238–246.
Yuliana, C. , T. T. , & S. N. (2016). Penerapan Model EOQ (Economic Order Quantity) Dalam Rangka Meminimumkan Biaya Persediaan Bahan Baku (Studi Pada UD. Sumber Rejo Kandangan-Kediri) (Doctoral dissertation, Brawijaya University).

## Copyright Holder:
Nama Author (2023)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: