Analisis Peramalan dan Perhitungan Total Biaya Persediaan Gula Dengan Menggunakan Simulasi Monte Carlo Dan EOQ Di PT.XYZ
Chendrasari Wahyu Oktavia 1 , Andre Sugioko 2*
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Wijaya Putra Jalan Raya Pd.Benowo Indah No. 1-3, Babat Jerawat, Kec.Pakal, Kota SBY, Jawa Timur 60197
2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Jalan Raya Cisauk, Sampora, Cisauk, Tangerang, Banten 15345
Article Info

## Abstract
Article history:
Received 01 Juli 2022 Accepted 20 Agustus 2022 Inventory control has an important role to maintain the stability of the company's business  continuity.  The  purpose  of  this  study  is  to  identify  forecasting  the amount of sugar demand in 2019 and determine the amount of inventory costs from  the  forecasting  results  using  EOQ.  It  is  hoped  that  in  the  future  the company  will  not  only  be  able  to  know  the  future  demand  side  based  on forecasting,  but  the  company  already  has  an  estimate  of  the  total  cost  of inventory.  The  need  for  sugar  raw  materials  from  the  forecasting  results  is 170,173 kg. Where the most needs are in April and November 2019, the number of economic purchases is 5218 kg with a frequency of ordering 33 times a year. Based on company policy, there is currently no information on safety stock and reoder  points  set  by  the  company.  With  the  EOQ  proposal,  the  results  of  the safety  stock  and  reoder  point  are  34,349  kg  and  70,875  kg,  respectively.  The TIC proposal based on the EOQ is able to reduce the total inventory cost which was  originally  with  the  company's  policy  of  Rp.  1,805,785,530  to  Rp.
1,805,138,304 where this figure saves Rp. 647,226 Keywords: bottleneck, Line
Balancing, Genetic Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dari  sebuah  industri  tidak terlepas dari kemampuannya untuk selalu menjaga keefektifan dan keefisienan dari proses bisnis yang dijalankan  termasuk  kegiatan  penjualan  dan persediaan.  Kegiatan  penjualan  memiliki  arti penting bagi perusahaan dimana kegiatan penjualan berkontribusi besar dalam mewujudkan tujuan yang diharapkan yaitu menekan biaya dan mendapatkan laba semaksimal mungkin. Secara definisi penjualan  adalah  suatu  rangkaian  dari  segala rencana terpadu dan strategis yang diarahkan untuk pemenuhan kebutuhan dan kepuasan dari pelanggan  yang  disepakati  dengan  transaksi penjualan  untuk  memperoleh  laba  (Sawukir  et  al., 2021)  .  Menurut  Basu  Swastha  dalam  jurnal Sasangka  (2018),  penjualan  disebutkan  sebagai pertemuan  tatap  muka  dari  interaksi  penjual  dan pembeli  yang  bertujuan  untuk  menciptakan, menguasai,  memperbaiki  serta  mempertahankan hubungan pertukaran sehingga saling menguntungkan satu sama lain.
Kemampuan perusahan dalam menjual produk  yang  diciptakan  juga  harus  didukung  oleh faktor  yang  mempengaruhi  penjualan  yaitu  salah satunya  adalah  modal.  Modal  perusahaan  yang
dimaksud  adalah  persediaan  yang  dimiliki  oleh perusahaan.  Setiap  perusahaan  akan  memandang persediaan  sebagai  faktor  penentu  dan  pendukung kegiatan  operasional  di  dalam  perusahaan.  Tanpa adanya persediaan tentunya proses bisnis di dalam perusahaan  akan  menjadi  terhambat  sehingga berdampak pada keluhan dari pelanggan.
Persediaan  merupakan  salah  satu  asset  yang berharga  yang  dimiliki  oleh  perusahaan  sebagai salah  satu  bentuk  untuk  memenuhi  kebutuhan pelanggan. Sotjan (2013) dalam jurnal Batubara et al.,  (2022)  menyebutkan  bahwa  modal  yang diinvestasikan  oleh  perusahaan  demi  kesuksesan proses  produksi  berkisar  50%  dari  total  modal. Persediaan dianggap sebagai barang yang disimpan untuk  memudahkan  kegiatan  produksi,  memenuhi kebutuhan  pelanggan,  atau  dijual  pada  periode mendatang  (Sofiyanurriyanti,  2017).  Dalam  buku Rangkuti  (2022)    di  dalam  jurnal  Tannady  & Filbert, (2018a) menjelaskan sejumlah bahan-bahan yang digunakan dalam proses yang berada di dalam perusahaan untuk melakukan proses produksi pada barang jadi demi pemunuhan permintaan pelanggan dikenal dengan persediaan.
Untuk  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  saat ini,  perusahaan  dituntut  memiliki  persediaan  yang
cukup.  Hal  ini  berarti  persediaan  yang  diharapkan tidak  berlebih  maupun  berkurang.    Dengan persediaan yang cukup, perusahaan tidak menanggung  risiko  biaya  yang  berlebih  ataupun risiko kerusakan barang.  Menurut Batubara et al., (2022)  menyebutkan  persediaan  yang  terlalu banyak  berakibat  pada  biaya  penyimpanan  yang ditanggung oleh perusahaan.
Dari  dampak  yang  dijelaskan  diatas,  maka dalam hal ini perusahaan  memerlukan  manajemen yang baik dan tepat untuk mengalokasikan jumlah persediaan yang efektif dan efisien sehingga dapat menekan  pemborosan  biaya  dan  mencapai  tujuan yaitu  laba.  Salah  satu  manajemennya  adalah manajemen  persediaan.  Manajemen  persediaan merupakan  aspek  terpenting  untuk  diperhatikan oleh  pemangku  keputusan  di  dalam  perusahaan. Manajemen  persediaan  adalah  kemampuan  suatu perusahaan  dapat  mengendalikan,  mengelola, mengatur  material  agar  selalu  tersedia.  Dengan hadirnya  manajemen  persediaan  maka  dapat menekan  pemborosan  biaya  untuk  persediaan (Lutfiana  &  Puspitosari,  2020).  Salah  satu  bentuk kegiatan  dari  manajemen  persediaan  adalah pengendalian persediaan.
Tujuan dari pengendalian persediaan menurut Tannady  &  Filbert  (2018)  berupaya  untuk meminimalisir  situasi  yang  merugikan  bagi perusahaan seperti situasi kelebihan persediaan dan kekurangan  persediaan  serta  sebagai    bentuk perusahaan dalam mengontrol persediaan. Pengendalian persediaan memiliki peranan penting untuk  menjaga  stabilitas  keberlangsungan  roda bisnis  perusahaan.  Dengan  adanya  pengendalian persediaan, perusahaan dapat memenuhi kebutuhan konsumen  dan  konsumen  akan  merasa  puas  jika permintaannya  datang  tepat  waktu.  Di  sisi  lain, dengan fokus pengendalian persediaan ini bukanlah hal yang mudah untuk manajemen perusahaan juga harus  berhati-hati  dalam  menentukan  besarnya persediaan  karena  berhubungan  dengan  timbulnya biaya  persediaan.  Biaya  persediaan  meliputi  biaya pemesanan  dan  biaya  penyimpanan.  Semakin banyak  barang  disimpan  mempengaruhi  tingginya biaya penyimpanan dan semakin sering melakukan frekunsi  pemesanan  berdampak  pada  tingginya biaya pemesanan.
Menurut  Wahyudi  (2015)  dalam  jurnal (Wikantari  et  al.,  2018)  keputusan  dalam menentukan  kebijakan  persediaan  seperti  berapa banyak barang atau bahan baku yang dipesan pada periode  tertentu  harus  dicermati  secara  bijak  oleh perusahaan.  Hal  ini  senada  dengan  penjelasan (Ayu, 2018) jumlah kebutuhan perlu diperhitungkan  secara  matang  agar  jumlah kebutuhan  tidak  terlalu  besar  sehingga  biaya persediaan  juga  tidak  terlalu  besar  sehingga  dapat meminimalisir  risiko  sekecil  mungkin.  Setiap
perusahaan  harus  pandai  di  dalam  menenntukan banyaknya persediaan barang yang akan dipergunakan  dalam  kegiatan  produksi  akibat timbulnya  biaya  seperti  biaya  operasional  pabrik, biaya  gedung,  biaya  kehilangan,  dan  biaya kerusakan barang (Sulaiman & Nanda, 2015).
Perusahaan  XYZ  adalah  perusahaan  yang mengolah bahan baku menjadi produk bumbu tabur. Untuk memproduksi bumbu tabur diperlukan bahan baku  penunjang  yaitu  gula.  Sebagai  bahan  baku penunjang,  perusahsaan  menentukan  besarnya proporsi gula berkisar 35% untuk digunakan dalam campuran produk bumbu tabur. Saat ini, peramalan yang  dilakukan  oleh  perusahaan  belum  maksimal dan  belum  didukung  perhitungan  dari  total  biaya persediaan untuk periode mendatang.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi peramalahan menggunakan simulasi  monte  carlo  untuk  memprediksi  atau melakukan estimasi besarnya kebutuhan gula pada tahun  2019,  kemudian  mengidentifikasi  dan menghitung  total  biaya  persediaan  dari  hasil peramalan dengan menggunakan EOQ.
Simulasi  monte  carlo  merupakan  salah  satu metode  yang  sesuai  untuk  memodelkan  hasil  dari suatu  probabilitas  berbeda  dari  ketidakpastiaan suatu proses, bergantung pada parameter  masukan dan  mensimulasi  proses  serta  mengevaluasi frekuensi  yang  ditentukan  secara  stokastik  dari segala  kemungkinan  hasil  (Franke  et  al.,  2020). Simulasi  yang  diperlukan  untuk  memprediksi tingkat penjualan di periode akan datang menggunakan  persamaan-persamaan  matematik (Bertot et al., 2018).
Simulasi  digunakan  dalam  sistem  peramalan penggunaan  gula  selama  2019  dimana    hubungan simulasi  didalam  persediaan  sangat  berguna  untuk memprediksi persediaan di periode mendatang agar terhindar  dari    kerugian  (Manurung  &  Santony, 2019).  Penggunaan  studi  simulasi  akan  dihasilkan keputusan  yang  tepat  dalam  waktu  yang  singkat dengan biaya tidak terlalu besar (Hutahaean, 2018). Simulasi  Monte  Carlo  diarikan  sebagai  salah  satu simulasi  bersifat  probabilistik  dimana  solusi  dari permasalahan diberikan berdasarkan proses randomisasi yang melibatkan distribusi probabilitas dari  data  masa  lalu  maupun  distribusi  probabilitas teoritis(Hutahaean, 2018).
Bilangan  acak  digunakan  dalam  metode simulasi  monte  carlo  sebagai  bilangan  yang kemunculan  terjadi  secara  random.  Namun, besarnya bilangan acak tidak dapat diketahui secara pasti kemunculannya (Darnis et al. , 2020).
Di  dalam  konteks  persediaan,  salah  satu peneliti  yang  menggunakan  simulasi  monte  carlo adalah penelitian dari Prawita et al. (2020).
Di  dalam  penelitian  ini,  simulasi  monte  carlo digunakan  untuk  memprediksi  penggunaan  gula  di tahun  2019.  Setelah  mendapatkan  prediksi,  maka selanjutnya  dilakukan  perhitungan  total  biaya persediaan. Model yang digunakan untuk memperoleh  total  biaya  persediaan  adalah  model EOQ.  Dengan  penerapan  model  ini  diharapkan perusahaan  dapat  mengendalikan  persediaan  dan memperoleh efisiensi biaya.
Definisi  metode  EOQ  adalah  suatu  cara  yang dilakukan  perusahaan  untuk  mengetahui  jumlah pemesanan yang optimal dan ekonomis serta dapat mengindetikasi  kapan  perusahaan  melakukan  titik pemesanan ulang pada waktu yang tepat. Handra & Rangian  (2017)    metode  EOQ  merupakan pendekatan  untuk  mengoptimalkan  pembelian bahan  baku  sehingga  dapat  menekan  biaya persedian agar sesuai dengan perencanaan perusahaan
Dalam  sisi  pengendalian  persediaan  telah banyak  digunakan  oleh  peneliti  sebelumnya  dari berbagai  bidang  seperti  pengendalian  persediaan pakan peternakan unggas ayam (Ajib et al., 2018), pengendaliaan  persediaan  obat  (Prabawa  et  al., 2019).

## 2. METODOLOGI
Bagian  metodologi dari sebuah penelitian ini merupakan  langkah  lanjutan  dari  penelitian  yang telah  dilakukan  sebelumnya  Oktavia  et  al.,  (2020) dimana  dalam  penelitian  sebelumnya,  peneliti menjelaskan  secara  detail  tahapan  mulai  dari  latar belakang hingga menarik kesimpulan dari penggunaan peramalan kebutuhan gula menggunakan Simulasi Monte Carlo.
Penelitian  yang  akan  dikembangkan  dalam penelitian  ini  adalah  peramalan  dengan  simulasi monte carlo yang telah diperoleh akan diintegrasikan  dengan  pendekatan  metode  EOQ diharapkan perusahaan dapat mengidentifikasi dan mengetahui  besarnya  kuantitas  pembelian  yang optimal  dan  mengetahui  total  biaya  persediaan secara keseluruhan.
Gambaran alur penelitian yang dikembangkan dari integrasi simulasi monte carlo dan EOQ  akan ditunjukan pada Gambar 1 .
Proses  awal  penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa  tahapan  dari  simulasi  monte  carlo  yang telah  dijelaskan  oleh  Oktavia  et  al.,  (2020)  yang kemudian akan dilanjutkan ke tahapan metode EOQ dengan langkah-langkah yang runut.

## Gambar 1.
Alur Penelitian
Dari  hasil  keluaran  ini  akan  diperlihatkan  hasil nilai jumlah pembelian yang optimal dan total biaya persediaan.  Kemudian  hasilnya  akan  dilakukan analisis  secara  menyeluruh  dan  ditarik  sebuah kesimpulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penelitian  ini  dilakukan  dengan melanjutkan  hasil  simulasi  monte  carlo  yang  telah diperoleh di tabel 1 di bawah ini .
Hasil  Simulasi  Monte  Cralo  menunjukkan hasil  peramalan  yang  diperoleh  pada  periode mendatang  berbeda  dengan  hasil  aktual  yang  ada. Hasil peramalan ditentukan dari hasil pembangkitan bilangan  acak.  Hasil  keluaran  bilangan  acak  nanti akan disesuaikan dengan range bilangan acak. Hasil dari  range  inilah  yang  akan    membantu merepresentasikan hasil peramalan yang  diperoleh.
Mulai

## Hasil Keluaran Simulasi Monte Carlo

## PENDEKATAN EOQ
a. Mengindetifikasi
kuantitas pembelian ekonomis b. Mengidentifikasi
frekuensi  pemesan  dan interval pemesanan
c. Menentukan safety stock
d. Menentukan reorder point
e. Menentukan inventory maksimum
f. Menentukan  total  biaya persediaan Kesimpulan Pembahasan dan Analisis
Tabel 1 . Hasil  Peramalan  Penjualan  dan  Kebutuhan  Gula Dengan Simulasi Monte Carlo

## 3.1 Menentukan Kuantitas Pesanan Optimum.
Nilai jumlah bahan yang dibutuhkan setiap kali pembelian  atau  pemesanan  untuk  mendapatkan biaya  yang  paling  ekonomis.  Rumus  yang digunakan adalah
……..(1)
Dimana D
: Jumlah pemakaian bahan baku dalam satuan (kg) per tahun S : Biaya pemesanan setiap kali pesan H : Biaya penyimpanan per kg Q*/ EOQ: Kuantitas pembelian
Dengan biaya simpan Rp. 250 per kg dan biaya simpan Rp. 20.000 .
Usulan kuantitas pembelian ekonomis diperoleh  sebesar  5218  kg  yang  artinya  jumlah pembelian  gula  yang  optimal  sebesar  5218  kg. Besarnya  nilai  Q*  dari  metode  EOQ  lebih  tingi dibandingkan  dengan  Q  yang  telah  ditentukan perusahaan sebesar 2.000 kg. Dari hasil Q* terlihat bahwa  jumlah  pembelian  yang  dilakukan  oleh perusahaan belum optimal sehingga dengan jumlah tersebut  akan  mempengaruhi  frekuensi  pemesanan yang dilakukan oleh perusahaan.

## 3.2  Menentukan  Frekuensi  Pemesanan  (F)  dan Interval Waktu Pemesanan
Frekuensi pemesanan digunakan sebagai tolak ukur  perusahaan  dalam  menentukan  pemesanan dalam waktu satu tahun.
Sedangkan  interval  pemesanan  bertujuan untuk  mengetahui  jarak  interval  waktu  dari  satu pemesanan ke pemesanan selanjutnya.
Untuk mendapatkan besarnya frekuensi pemesanan  di  dapatkan  dari  besarnya  kebutuhan selama  setahun  dibagi  dengan  kunatitas  pembelian ekonomis. Rumus yang digunakan adalah (Andiana & Pawitan, 2018).
Tabel 2 . Frekuensi dan Interval Pemesanan
Frekuensi Pemesanan              33 kali/ tahun Interval Pemesanan                   9 hari
Berdasarkan  hasil  perhitungan  frekuensi pemesanan  dan  interval  pemesanan  tabel  2. diperoleh  bahwa  jika  pembelian  bahan  baku dilakukan  secara  efisien  apabila  perusahaan melakukan  frekuensi  pemesanan  sebanyak  33  kali dalam setahun atau  setiap 9 hari sekali perusahaan melakukan pemesanan sejumlah 5218 kg.
Di  sisi  lain,  kebijakan  perusahaan  mengenai rata-rata  pembelian  sekali  pesan  adalah  2000  kg. Dengan total jumlah kebutuhan adalah 170.173 kg. Dari  data  tersebut  frekuensi  pemesanan  diperoleh adalah  85  kali  dalam  setahun.  Dengan  kebijakan yang  dijalankan  oleh  perusahaan  maka  frekuensi pemesanan  lebih  besar  dibandingkan  dengan frekuensi  yang  diperoleh  dari  EOQ.  Dari  hasil frekuensi  pemesanaa  ini  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  ke  depannya  perusahaan  akan  menanggung biaya  pemesanan  lebih  besar  dikarenakan  jumlah frekuensi yang dilakukan dalam setahun adalah 85x. Semakin sering perusahaan melakukan pemesanan, maka semakin besar biaya pemesanan. Besar biaya pemesanan  besar  dikarenakan  adanya  biaya  yang dikeluarkan oleh perusahaan setiap kali melakukan pemesanan  seperti  biaya  komunikasi,  dan  biaya order.
Bulan Bilangan Acak Penjualan Berdasarkan Simulasi Kebutuhan Gula Berdasarkan Hasil Simulasi (Kg) Januari 406 51.880 18.158 Februari 634 47.376 16. 582 Maret 427 51.880 18.158 April 76 54.537 19.088 Mei 697 47.376 16.582 Juni 751 38.730 13.556 Juli 886 32.589 10.194 Agustus 724 38.730 13.555 September 319 50.672 17.735 Oktober 805 32.589 11.406 November 22 54.537 19.088 Desember 562 36.151 12.653 Total 537.047 170.173 Rata-rata 44.754 14.181

## 3.3 Safety Stock.
Safety  stock  berfungsi  untuk  menghindari, melindungi, mempertahankan dan menjaga persediaan perusahan dari risiko seperti keterlambatan  pengiriman  sehingga  kelancaran produksi masih  bisa  terjaga.  Faktor yang menentukan safety  stock adalah lead  time dan kebutuhan  bahan  baku  yang  optimal.  Oleh  karena itu, perusahaan harus memperhatikan besarnya lead time ini karena faktor ini juga ditentukan oleh jarak lokasi  pembeli  serta  ketersediaan  dari  bahan  baku yang dipesan. Rumus  yang digunakan dari  (Wahid & Munir, 2020)
Berdasarkan  hasil  dari  rumus  tersebut, pemakaian  maksimum  kebutuhan  gula  adalah 19.088, pemakaian rata-rata sebesar 14.181 kg dan lead time adalah 7 hari.  Dari hasil safety stock maka stock minimal  perusahaan  yang  harus  di  gudang selama pemesanan berlangsung sebesar 34.349 kg.

## 3.4 Reorder Point (ROP)
Reorder  point  salah  satu  upaya  perusahaan untuk  melakukan  titik  pemesanan  ulang  sebelum benar-benar  persediaan  habis  demi  pemenuhan kebutuhan  ke  pelanggan  yang  dituntut  untuk  tepat waktu.  Besarnya  ROP  ditentukan  dari  nilai  lead time,  safety  stock  dan  nilai  Q*.  Rumus  yang digunakan sesuai di jurnal  (Mujiastuti et al., 2018).
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh reorder  Point adalah  70.875  kg.  Yang  artinya perusahaan  akan  melakukan  pemesanan  ulang  jika persediaan di dalam mencapai 70.875 dimana nilai ROP masih diatas persediaan safety stock .

## 3.5 Total Biaya Persediaan Pertahun (TIC)
Dalam menentukan TC menggunakan rumus yang digunakan sesuai Juwari et al., (2018).

## Tabel 3
Perbandingan TIC Perusahaan dan Usulan
TIC Kebijakan Perusahaan     Rp. 1805. 785.530 TIC Usulan                                Rp. 1.805.138.304 Penghematan                             Rp.            647.226
Berdasarkan  tabel  3  diperoleh  TIC  kebijakan perusahaan dan TIC Usulan dari EOQ. Total biaya persediaan (aktual) dengan Q yang ditetapkan oleh perusahaan menyumbang kontribusi biaya persediaan  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan usulan.  Perbedaan  besarnya  TIC  ditentukan  dari besarnya  total  biaya  penyimpanan  dan  total  biaya pemesanan.
Total  biaya  pemesanan  yang  dilakukan perusahaan  saat  ini  menunjukkan  ketidakefisienan, hal  ini  terlihat  dari  frekuensi  pemesanan  85  kali dalam  setahun  dengan  rata-rata  pembelian  adalah 2000  kg.  Besarnya  frekuensi  pemesanan  akan berdampak  pada  total  biaya  pemesanan  secara keseluruhan.  Sedangkan  biaya  penyimpanan  juga
terlalu  besar  dikarenakan  besarnya  besarnya  rata- rata  pembelian  setiap  kali  pemesanan  adalah  2000 kg dengan biaya Rp. 250 per kg.
Usulan  TIC  berdasarkan  EOQ  mampu mereduksi  total  biaya  persediaan  yang  awalnya dengan kebijakan perusahaan sebesar Rp. 1.805.785.530  menjadi  Rp.  1.805.138.304  dimana angka ini menjadi hemat sebesar Rp. 647.226.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  didapat  dari  hasil  penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Kebutuhan  bahan  baku  gula  di  Perusahaan XYI selama kurun waktu 1 tahun yaitu di tahun 2019 dari hasil peramalan adalah 170.173 kg. Dimana kebutuhan terbanyak pada bulan April dan November 2019.
2. Perusahaan XYI melakukan jumlah pembelian ekonomi  sebesar  5218  kg  dengan  frekuensi pemesanan sebanyak 33 kali dalam setahun.
3. Berdasarkan  kebijakan  perusahaan,  saat  ini belum  ada  informasi safety  stock dan reoder point yang  ditetapkan  oelh  perusahaan. Dengan  usulan  EOQ  diperoleh  hasil safety stock dan reoder point masing-masing sebesar 34.349 kg dan 70.875 kg.
4. Usulan  TIC  berdasarkan  EOQ  mampu mereduksi total biaya persediaan yang awalnya dengan  kebijakan  perusahaan  sebesar  Rp. 1.805.785.530  menjadi  Rp.  1.805.138.304 dimana  perusahaan  XYI  dapat  menghemat biaya hingga menjadi Rp. 647.226.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Ajib,  D.,  Adjie,  S.,  &  Santoso,  E.  (2018). Analisis  Pengendalian  Persediaan  Pakan Dengan  Metode  Economic  Order  Quantity (EOQ)  Untuk  Meminimalisir  Biaya. ASSET: Jurnal  Manajemen  Dan  Bisnis , 1 (2),  24–34. (https://doi.org/10.24269/asset.v1i2.2564).
2. Andiana, M.,  & Pawitan, G. (2018). Aplikasi Metode EOQ Dalam Pengendalian Persediaan Bahan  Baku  PT  X. Jurnal  Akuntansi Maranatha , 10 (1), 30–40.
(https://doi.org/10.28932/jam.v10i1.926).
3. Ayu,  S.  P.  (2018).  Model  Economic  Order Quantitu (EOQ) Dalam Pengendalian
Persediaan  Bahan  Baku  Produk  COWBOY CHAIR GOAT SKIN (Studi Kasus : CV. Tiga Berlian Jaya). Skripsi . Palembang:  Universitas Sriwijaya.
(http://dx.doi.org/10.1016/j.cirp.2016.06.001 %0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.powtec.2016. 12.055%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.ijfatigue. 2019.02.006%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.mat let.2019.04.024%0Ahttps://doi.org/10.1016/j. matlet.2019.127252%0Ahttp://dx.doi.o).
4. Batubara,  A.,  Hidayati,  S.,  Utomo,  T.  P.,
Suroso,  E.,  &  Murhadi.  (2022).  Manajemen Pengendalian  Persediaan  Pupuk  Urea  di  PT.
MNO Kabupaten Lampung Tengah. Agroindustri Berkelanjutan , 1 (1), 167–172.
5. Bertot, L., Genaud, S., & Gossa, J. (2018). An overview  of  cloud  simulation  enhancement using  the  monte-carlo  method. Proceedings  - 18th  IEEE/ACM  International  Symposium  on Cluster, Cloud and Grid Computing, CCGRID 2018 , 386–387. (https://doi.org/10.1109/CCGRID.2018.00064
).
6. Franke,  S.,  Franke,  F.,  &  Riedel,  R.  (2020). Robustness  evaluation  of  production  plans using  Monte  Carlo  simulation. Procedia Manufacturing , 54 (2019),130– 135.(https://doi.org/10.1016/j.promfg.2021.07 .021).
7. Handra,  T.,  &  Rangian,  S.  (2017).  Analisis Perbandingan  Total  Biaya  Persediaan  antara Kebijakan Perusahaan dengan Metode Economic  Order  Quantity  (EOQ)  pada  PT. LCG. Jurnal Bina Manajemen , 6 (1), 77–101.
8. Hutahaean,  H.  D.  (2018).  Analisa  Simulasi Monte  Carlo  Untuk  Memprediksi  Tingkat Kehadiran  Mahasiswa  dalam  Perkuliahan. Journal of Informatic Pelita Nusantara , 3 (1), 41–45.
9. Lutfiana, L., & Puspitosari, I. (2020). Analisis Manajemen  Persediaan  Pada  Usaha  Mikro  , Kecil, Dan Menegah (UMKM) Jazid Bastomi Batik  Di  Purworejo. Jurnal  JESKaPe , 4 (1), 55–66.
10. Manurung,  K.  H.,  &  Santony,  J.  (2019). Simulasi  Pengadaan  Barang  menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi , 1 (3), 7–11. (https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3).
11. Mujiastuti,  R.,  Meilina,  P.,  &  Rully,  M.  A. (2018). Implementasi Metode Economic Order Quantity  (EOQ)  pada  Sistem  Informasi Produksi  Kopi. Jurnal  Sistem  Informasi,
Teknologi Informatika Dan Komputer , 8 (2), 1- 8. (https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/article/download/.../2376).
12. Oktavia,  C.  W.,  Natalia,  C.,  Suprata,  F.,  & Hindratmo, A. (2020). Analisis dan
Implementasi  Simulasi  Monte  Carlo  untuk
Prediksi Kebutuhan Gula berdasarkan
Penjualan  Bumbu  Tabur  XYZ. Jurnal METRIS , 21 (02), 103–110.
(https://doi.org/10.25170/metris.v21i02.2494)
.
13. Prabawa,  G.  G.,  Darmawiguna,  I.  G.  M.,  & Wirawan,  I.  M.  A.  (2019).  Pengembangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengendalian Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode Economic Order Quantity (Eoq) Dan Min-Max Berbasis Web (Studi Kasus : Apotek  Sahabat
Qita). Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik
Informatika (JANAPATI) , 7 (2), 107. (https://doi.org/10.23887/janapati.v7i2.12221) .
14. Prawita, R., Sumijan, S., & Nurcahyo, G. W. (2020).  Simulasi  Metode  Monte  Carlo  dalam Menjaga  Persediaan  Alat  Tulis  Kantor  (Studi Kasus di IAIN Batusangkar). Jurnal Informatika  Ekonomi  Bisnis , 3 ,  72–77. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.69
15. Sasangka,  I.  (2018).  Pengaruh  Kualitas Pelayanan  Terhadap  Volume  Penjualan  Pada Mini  Market  Minamart’90  Bandung. Jurnal Ilmiah  Manajemen,  Ekonomi,  &  Akuntansi (MEA) , 2 (1), 129–154.
(https://doi.org/10.31955/mea.vol2.iss1.pp129 -154).
16. Sawukir,  S.,  Nurmono,  N.,  &  Nurhamdi,  M. (2021).  Analisis  Volume  Penjualan  Sebelum Dan Sesudah Menggunakan Distributor Management  System  (DMS)  Pada  CV  Diffa Cemerlang. KREATIF :  Jurnal  Ilmiah  Prodi Manajemen  Universitas  Pamulang , 9 (2),  73.
(https://doi.org/10.32493/jk.v9i2.y2021.p73- 82).
17. Sofiyanurriyanti, S. (2017). Analisa
Persediaan Bahan Baku Mengunakan Metode EOQ (Economy Order Quantity) di CV. Alfa Nafis. Rekayasa , 10 (2), 65.
(https://doi.org/10.21107/rekayasa.v10i2.3606 ).
18. Sulaiman, F., & Nanda, N. (2015). Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Menggunakan  Metode  Eoq  Pada  Ud.  Adi Mabel. Teknovasi , 2 (1), 1–11.
19. Tannady,  H.,  &  Filbert,  K.  (2018a). Pengendalian Persediaan dengan Menggunakan  Metode  Economic  Order Quantity  dan  Silver  Meal  Algorithm  (Studi Kasus  PT.  SAI). Jurnal  Teknik  Dan  Ilmu Komputer , 07 (25), 37–43.
20. Wahid,  A.,  &  Munir,  M.  (2020).  Economic Order Quantity Istimewa pada Industri Krupuk “ Istimewa ” Bangil. Indutrial View , 02 (01), 1– 8.
21. Wikantari, N. P. C., Satriawan, I. K., & Sedana Yoga, I. W. G. (2018). Analisis Pengendalian Persediaan  Produk  Chitato  Studi  Kasus :  PT. Kembar Putra Makmur Denpasar-Bali. Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Agroindustri , 6 (4), 327. https://doi.org/10.24843/jrma.2018.v06.i04.p0
7