## Optimasi Persediaan Bahan Baku Berdasarkan Pengali Lagrange serta Rancangan Tata Letak Gudang Menggunakan Metode Shared Storage
Iveline Anne Marie 1* , Cindy Claudia 2* , Adianto 3
Jurusan Teknik Industri Universitas Trisakti ;Jln. Kyai Tapa No. 1 Jakarta 11440
2,3 Jurusan Teknik Industri Universitas Tarumanagara
1* iveline.annemarie@trisakti.ac.id ; 2* cindysoedargo@gmail.com ; 3 adianto@ft.untar.ac.id (*penulis korespondensi)

## (Makalah: Diterima Mei 2020, direvisi Juni 2020, dipublikasikan Juli 2020)
Intisari — CV  ABC  merupakan  perusahaan  yang  memproduksi  lapisan  dalam  sepatu.  Bahan  baku  utamanya  adalah kain  polyester  dengan  ketebalan  beragam  (0,5;  0,6;  0,7;  0,8;  1,2;  1,3;  1,5)  mm.  CV  ABC  tidak  menggunakan  metode tertentu  dalam  pemesanan  bahan  baku,  sehingga  mengakibatkan  kadang    kelebihan  serta  kadang  kekurangan persediaan  bahan  baku.  Pemesanan  bahan  baku  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  juga  tidak  teratur  sehingga menyebabkan  terjadinya  penumpukan  bahan  baku  di  gudang.  Penumpukan  di  gudang  mengakibatkan  penempatan bahan  baku  menjadi  tidak  teratur  dan  jumlah  stok  sulit  dihitung.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  menentukan  jumlah persediaan  yang  sesuai  dengan  kapasitas  gudang  bahan  baku  berdasarkan  Pengali  Langrange  serta  memperbaiki rancangan  tata  letak  gudang  menggunakan  metode  Shared  Storage.  Mula-mula  dilakukan  perkiraan  permintaan dengan  pendekatan  simulasi  Monte  Carlo.  Tahap  berikutnya  adalah  perhitungan  lot  pemesanan  yang  ekonomis dengan  EOQ,  optimasi  kuantitas  pemesanan  dengan  model  persediaan  pengali  Lagrange.  Hasil  perhitungan  akan menjadi dasar dalam pengaturan tata letak dengan  menggunakan metode shared storage. Berdasarkan hasil optimasi dengan  Pengali  Lagrange,  biaya  persediaan  dapat  diturunkan  hingga  34,13%.  Selain  itu,  berdasarkan  pengaturan ulang tata letak gudang, kapasitas gudang meningkat hingga 19,4%.
Kata kunci — Persediaan, Monte Carlo, EOQ, Pengali Lagrange, Tata letak,Shared Storage.
Abstract— CV  ABC  is  a  company  that  manufactures  layers  in  shoes.  The  main  raw  material  is  polyester  fabric  with varying  thicknesses  (0.5;  0.6;  0.7;  0.8;  1.2;  1.3;  1.5)  mm.  CV  ABC  does  not  use  certain  methods  in  ordering  raw materials, resulting in sometimes excess and sometimes lack of  raw  material inventory. The ordering of  raw  materials made  by  the  company  is  also  irregular,  causing  a  buildup  of  raw  materials  in  the  warehouse.  Stacking  in  warehouses results in irregular placement of raw materials and difficult to calculate the amount of stock. The purpose of this study was to determine the amount of inventory in accordance  with the capacity of the warehouse of raw materials based on the Langrange Multiplier and improve the layout design of the warehouse using the Shared Storage method. First the demand  estimation  is  carried  out  using  a  Monte  Carlo  simulation  approach.  The  next  step  is  the  calculation  of economical  order  lots  with  EOQ,  optimization  of  order  quantities  with  the  Lagrange  multiplier  inventory  model.  The calculation  results  will  be  the  basis  in  setting  the  layout  using  the  shared  storage  method.  Based  on  the  results  of optimization  with  the  Lagrange  Multiplier,  inventory  costs  can  be  reduced  by  34.13%.  In  addition,  based  on  the rearrangement of the warehouse layout, warehouse capacity has increased to 19.4%.
Keywords — Inventory, Monte Carlo, EOQ, Lagrange  Multiplier, Layout, Shared Storage.

## I. P ENDAHULUAN
Sepatu  merupakan  salah  satu  jenis produk  dengan  variasi  yang  cukup  tinggi. Tingginya variasi sepatu juga akan mempengaruhi  variasi  bahan  bakunya.  Salah satu item bahan baku  adalah lining polyester. CV  ABC  memproduksi lining  polyester dengan  8  jenis  kain  polyester  sebagai  bahan baku utama.
Variasi  kain  yang  cukup  banyak membuat CV ABC harus mampu
merencanakan  persediaan  masing-masing kain  sesuai  dengan  kebutuhan.  Saat  ini perencanaan  persediaan  yang  dilakukan  oleh CV  ABC  masih  dilakukan  secara  intuitif, sehingga menyebabkan terjadinya kekurangan  atau  kelebihan  persediaan  bahan baku..
Kekurangan bahan baku menyebabkan terhambatnya produksi. Sedangkan kelebihan bahan baku menyebabkan terjadinya penumpukan  di  gudang  bahan  baku.  Luas Gudang  Bahan  baku  pada  CV  ABC  adalah sebesar  11,37  m 2 .  Saat  ini,  bahan  baku  yang berlebih  sering  kali  diletakkan  di  lantai produksi  atau  area  kantor  yang  tentunya mengganggu aktivitas pada fasilitas tersebut.
Selain  permasalahan  tersebut,  dengan adanya  penumpukan  bahan  baku  di  gudang mengakibatkan  penempatan  bahan  baku menjadi  tidak  teratur    sehingga  perusahaan mengalami  kesulitan  dalam  memeriksa  stok bahan baku apa saja yang masih ada maupun yang sudah habis
Permintaan  produk  pada  CV  ABC bersifat  tidakpasti,  baik  dari  segi  periode, jenis  maupun  jumlah  permintaan.  Simulasi Monte  Carlo  adalah  metode  yang  dapat digunakan untuk memprediksi jumlah
permintaan  dengan  karakteristik  ini  tidak pasti.  Simulasi  Monte  Carlo  bertujuan  untuk menghasilkan model simulasi yang mengikutsertakan bilangan acak dan sampling dari  data  historis.[1].  Langkah- langkah  simulasi  Monte  Carlo  adalah menetapkan  distribusi  probabilitas  bagi variabel  yang penting, menentukan frekuensi kejadian, mengubah frekuensi ke probabilitas dan  probabilitas  kumulatif,  menetapkan tag bilangan  random  untuk  setiap  variabel, menjalankan  model  simulasi  dan  menilai apakah model perlu diperbaiki atau tidak [2].
Persediaan  muncul  karena  sulitnya menyeimbangkan  tingkat  permintaan  dan tingkat  penyediaan.  Tujuan  dari  persediaan adalah untuk mendapatkan jumlah yang tepat pada  waktu  dan  tempat  yang  tepat  dengan biaya  yang  rendah  [3].  Terdapat  4  biaya dalam  manajemen  persediaan,  yaitu  Biaya pembelian, Biaya pemesanan, Biaya penyimpanan,  dan  Biaya  kekurangan,  yaitu kerugian intangible yang  timbul  jika  tidak terdapat  persediaan  yang  cukup  untuk memenuhi permintaan. [4]
Pada penyelesaian permasalahan optimasi  persediaan  bahan  baku  dengan mempertimbangkan keterbatasan area, banyak peneliti menggunakan metode pengali  Lagrange  [5].  Fungsi  tujuan  dalam model  persediaan  pengali  Lagrange  adalah untuk meminimasi total biaya persediaan (TC) terkait  dengan  kendala  investasi  atau  area penyimpanan  [Tersine].  Tata  letak  gudang yang baik dapat membantu dalam meminimasi waktu peletakan atau pengambilan  item  barang  pada  gudang. Terdapat  5  prinsip  utama  dalam  melakukan perencanaan tata letak gudang, yaitu popularitas,  similaritas,  ukuran,  karakteristik serta pemanfaatan ruang [6].
Terdapat  4  jenis  kebijakan  yang  dapat diterapkan  dalam  penempatan  barang,  yaitu randomized storage, dedicated storage, class- based  storage  dan  shared  storage.  Metode Shared  Storage  adalah  p erpaduan  dari dedicated  storage dan randomized  storage dengan memanfaatkan perbedaan lama waktu penyimpanan pada area tertentu. [7]. Kebijakan shared  storage baik  digunakan pada  gudang  dengan  dimensi  bahan  baku yang hampir sama [8].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  akan dibuatkan  menjadi  3  flowchart  yang  berbeda terkait  3  pendekatan  yang  digunakan  dalam penyelesaian  permasalahan,  yaitu  :  Simulasi Monte  Carlo,  Optimasi  Persediaan  dengan Pengali  Lagrange,  serta  Perancangan  Tata Letak  Gudang  yang  dapat  dilihat  melalui flowchart pada Gambar 1 sampai Gambar 3.
Mulai Penentuan frekuensi setiap permintaan untuk masing-masing bahan baku
Penentuan probabilitas setiap kuantitas permintaan untuk masing-masing bahan baku
Menghitung nilai probabilitas
kumulatif
Menentukan tag bilangan acak
Membangkitkan bilangan acak dengan Ms.Excel
=Rand()
Menjalankan simulasi Simulasi permintaan 1 tahun ke depan Selesai Validasi dengan Paired -t Confidence Data valid? Ya Tidak Data permintaan Agustus 2017 - Juli 2018
Gambar 1. Flowchart simulasi monte carlo Hasil simulasi Monte Carlo Biaya beli, biaya simpan, biaya pesan Dimensi bahan baku, dimensi gudang Perhitungan permintaan per tahun untuk setiap bahan baku Perhitungan EOQ Perhitungan  Qjwj Qjwj > W Menentukan Q Lagrange Analisis Biaya dan Kebutuhan Luas Qj Kebijakan kuantitas pemesanan bahan baku Mulai Selesai Gambar 2. Flowchart Q lagrange Storage Layout Planning Pengembangan dengan kebijakan shared storage Perhitungan kapasitas akhir Tata letak gudang usulan Selesai Kebutuhan area, data masuk keluar bahan baku Mulai Perhitungan over capacity Masih terjadi over capacity? Ya Masih terjadi over capacity? Ya Pengembangan dengan ekspansi Tidak Tidak Gambar .3 Flowchart tata letak gudang

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Gudang  bahan  baku    pada  CV  ABC menyebabkan  perusahaan  sulit  memeriksa stok  bahan  baku  apa  saja  yang  masih  ada maupun  yang  sudah  habis.  Gudang  bahan baku CV ABC dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Gudang bahan baku CV ABC
Produk  yang  dihasilkan  CV  ABC berupa  gulungan  dengan  panjang  setiap gulung  50  m.  Sedangkan  bahan  baku  yang digunakan  berupa  gulungan  kain  polyester, dengan panjang gulungan 150 m atau 250 m.
Gambar 5.  Contoh produk dan bahan baku.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  kondisi gudang  bahan  baku  saat  ini  dengan menggunakan Material  Handling  Audit
Check-list didapatkan  hasil  sesuai  tabeli berikut ini.
TABEL 1.

## MATERIAL HANDLING CHECKLIST
No Keterangan Ya Tidak 1. Penanganan  material  secara manual ѵ 2 Terjadi  hambatan  dalam aliran material ѵ 3 Material menumpuk langsung di lantai ѵ 4 Penyimpanan  baranag  yang tidak sesuai pada tempatnya ѵ 5 Penyimpanan  barang  tidak berdasarkan kode material ѵ 6 Adanya material yang sudah  rusak  dan  tidak terpakai ѵ 7 Lorong dan tempat penyimpanan  tidak  dibatasi tanda yang jelas ѵ 8 Lebar Lorong tidak direncanakan ѵ Sumber : [7] yang diolah kembali
Bahan baku ditempatkan secara acak pada  tempat  yang  tersedia  karena  tidak  ada ketentuan  yang  jelas.  Lebar  Lorong  dapat berubah-ubah  karena  tidak  adanya  pembatas antara  area  penyimpanan  dan  lebar  Lorong. Hal  tersebut  mengakaibatkan  pada  proses pengambilan material sering terjadi kesulitan karena harus mencari terlebih dahulu dimana bahan baku yang akan digunakan diletakkan. Selain  itu,  jumlah  stok  juga  lebih  sulit dihitung  yang  mengakibatkan  kesulitan dalam  menentukan  kuantitas  bahan  baku yang harus dipesan.

## 1) Simulasi Monte Carlo
Contoh  distribusi  permintaan  untuk material KP 0,5 (37) dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL 2 DISTRIBUSI PERMINTAAN KP 0,5(37) Permintaan (m) Frekuensi Probabilitas Probabilitas Kumulatif 0 181 0,4959 0,4959 50 2 0,0055 0,5014 … … … … 4900 1 0,0027 0,9973 5300 1 0,0027 1,0000
Berdasarkan  distribusi  permintaan,
maka  dilakukan  simulasi  Monte  Carlo.
Bilangan acak yang dibangkitkan menggunakan electronic  random  generator, yaitu dengan Ms. Excel menggunakan rumus =rand  ().  Sebagai  contoh,  hasil  simulasi Monte Carlo  untuk KP 0,5 (37) dapat dilihat pada Tabel 3.
.
TABEL 3 HASIL SIMULASI KP 0,5 (37) No.   Tanggal Bilangan Acak Permintaan (m) Sistem Simulasi Sistem Nyata 1 01/08/18 0,9694 3.400 3.100 … … … … … 6 06/08/18 0,2211 0 0 … … … … … 359 25/07/19 0,7016 1.100 1.600 … … … … … 364 30/07/19 0,1626 0 0 365 31/07/19 0,1996 0 0 μ 652,877 741,644 σ 980,153 1027,863 Contoh perhitungan, pada
pembangkitan  ke-6  bilangan  acak  adalah 0,2211.  Bilangan  tersebut  berada  dalam rentang  0  –  0,4959  sehingga  jumlah permintaan adalah 0. (Lihat Tabel 1).
Validasi untuk simulasi Monte Carlo dilakukan  dengan paired  t  test, dengan hipotesa: H 0 : μ aktual = μ simulasi H 1 : μ aktual ≠ μ simulasi
Berdasarkan  hasil  validasi,  diketahui bahwa  simulasi  yang  dilakukan  telah  valid sehingga  hasil  simulasi  dapat  digunakan untuk  perhitungan  selanjutnya.  Rekapitulasi hasil simulasi dapat dilihat pada Tabel 4.

## TABEL 4 HASIL SIMULASI MONTE CARLO
Material Permintaan per Tahun (m) KP 0,5 (37) 238.300 KP 0,5 (56) 91.850 KP 0,6 (37) 164.350 KP 0,7 (37) 43.750 KP 0,8 (37) 7.100 KP 1,2 (37) 13.650 KP 1,3 (37) 49.100 KP 1,5 (37) 2.900

## 2) Perhitungan EOQ
Perhitungan EOQ dilakukan untuk menentukan  kuantitas  pemesanan  optimum. Hasil  perhtitungan  EOQ  masing-masing  bahan baku dapat dilihat pada Tabel 5.
TABEL 5

## PERHITUNGAN EOQ
Material EOQ (gulung) Diameter gulungan (meter) Area per gulungan (m 2 ) Area (m 2 ) KP 0,5 (37) 16 0,55 0,3025 4,84 KP 0,5 (56) 7 0,55 0,3025 2,12 KP 0,6 (37) 13 0,565 0,31923 4,15 KP 0,7 (37) 7 0,58 0,3364 2,35 KP 0,8 (37) 3 0,595 0,35403 1,06 KP 1,2 (37) 5 0,555 0,30803 1,54 KP 1,3 (37) 9 0,575 0,33063 2,98 KP 1,5 (37) 2 0,595 0,35403 0,71 Total 19,75 Hasil perhitungan menunjukkan bahwa  luas  yang  diperlukan  melebihi kapasitas  area  sehingga  kendala  Lagrange menjadi aktif.

## 3) Perhitungan Q Lagrange
Perhitungan  Q-Lagrange  dilakukan untuk  menentukan  kuantitas  pemesanan dengan  memperhatikan  kapasitas  gudang. Kendala  yang  digunakan  dalam  perhitungan Q Lagrange berkaitan degan luas area gudang, yang dirumuskan sebagai berikut:
0,3025 Q1 + 0,3025 Q2 + 0,3192 Q3 + 0,3364 Q4 + 0,3540 Q5 + 0,3080 Q6 + 0,3306 Q7 + 0,3540 Q8  ≤ 11,37                   (1)
Perhitungan Q Lagrange dapat dilihat pada Tabel 6.
TABEL 6

## HASIL PERHITUNGAN Q LAGRANGE
j Material  Qj * w j (m 2 ) w j x Qj * (m 2 ) W (m 2 ) Q Lj Area (m 2 ) 1  KP 0,5 (37)  16 0,3025 4,8400  11,37 9 2,7225 2  KP 0,5 (56)  7 0,3025 2,1175  11,37 4 1,2100 3  KP 0,6 (37)  13 0,3192 4,1499  11,37 7 2,2346 4  KP 0,7 (37)  7 0,3364 2,3548  11,37 4 1,3456 5  KP 0,8 (37)  3 0,3540 1,0621  11,37 2 0,7081 6  KP 1,2 (37)  5 0,3080 1,5401  11,37 3 0,9241 7  KP 1,3 (37)  9 0,3306 2,9756  11,37 5 1,6531 8  KP 1,5 (37)  2 0,3540 0,7081  11,37 1 0,3540
Total 19,7481 35  11,1520
Pada  tabel  di  atas  dapat  diketahui bahwa  kuantitas  pemesanan  telah  memenuhi kendala Lagrange yang ditentukan.

## 4) Perhitungan Biaya Persediaan
Biaya persediaan awal adalah jumlah dari  hasil  kali  biaya  pesan  dan  frekuensi pemesanan  dengan  hasil  kali  biaya  simpan dan  persediaan  harian  yang  terjadi.  Biaya persediaan awal dapat dilihat pada Tabel 7.

## TABEL 7 BIAYA PERSEDIAAN SAAT INI
Material Frekuensi Pesan Rata-rata Persediaan (m) Biaya Persediaan Awal KP 0,5 (37) 80 6703,42 Rp   8.207.940,00 KP 0,5 (56) 45 2711,64 Rp   5.661.637,50 KP 0,6 (37) 58 2967,81 Rp   4.259.625,00 KP 0,7 (37) 32 2221,92 Rp   2.963.880,00 KP 0,8 (37) 9 19,18 Rp      813.262,50 KP 1,2 (37) 14 823,97 Rp   1.706.822,50 KP 1,3 (37) 21 830,14 Rp   1.952.000,00 KP 1,5 (37) 6 103,97 Rp      371.122,50 Total Rp 25.936.290,00
Perhitungan  biaya  persediaan  untuk kondisi usulan dpat dilihat pada Tabel 8.
TABEL 8

## BIAYA PERSEDIAAN KONDISI USULAN
Material Frekuensi Pesan Rata-rata Persediaan (m) Biaya Persediaan Awal KP 0,5 (37) 106 2.250 Rp   3.852.095,00 KP 0,5 (56) 92 1.000 Rp   3.273.820,00 KP 0,6 (37) 94 1.750 Rp   3.313.497,50 KP 0,7 (37) 44 1.000 Rp   1.694.180,00 KP 0,8 (37) 15 500 Rp      688.767,50 KP 1,2 (37) 31 450 Rp   1.193.180,75 KP 1,3 (37) 66 750 Rp   2.381.385,00 KP 1,5 (37) 20 150 Rp      686.905,00 Total Rp 17.083.830,75 Berdasarkan perhitungan yang
dilakukan, diketahui bahwa kebijakan persediaan  usulan  dapat  mengurangi  biaya persediaan hingga Rp 8.852.459,35 per tahun atau sekitar 34,13%.

## 5) Sistem Penjadwalan Pemesanan
Secara teoritis, semakin banyak jumlah pemesanan  maka  semakin  tinggi  biaya
persediaan,  karena  biaya  pemesanan  selalu lebih besar dari biaya persediaan.
Biaya  persediaan  awal  lebih  besar karena banyaknya persediaan yang
menumpuk di gudang untuk waktu yang lama.
Penyebab  banyaknya  tumpukan  persediaan dikarenakan kuantitas pemesanan yang berlebihan  atau  bahan  baku  pendukung  yang belum  tersedia  sehingga  mengakibatkan persediaan tidak dapat diproses.
Untuk  menerapkan  kebijakan  usulan, perusahaan dapat menggunakan sistem penjadwalan pemesanan berbasis excel untuk memudahkan  perhitungan  dalam  rangka membantu perusahaan melakukan pemesanan bahan baku utama maupun bahan pendukung.
Contoh  tampilan  sistem  penjadwalan pemesanan dapat dilihat pada Tabel  9.
TABEL 9

## PENJADWALAN PEMESANAN
Tanggal Permintaan (m) Pemesanan (m) Persediaan (meter) 2250 01 Agustus 2018 3400 2250 0 02 Agustus 2018 - - 1100 03 Agustus 2018 - - 1100 04 Agustus 2018 - - 1100 05 Agustus 2018 2250 2250 0 06 Agustus 2018 - - 1100
Pada sistem tersebut, diperlukan input, berupa persediaan awal, tanggal dan kuantitas permintaan. Pemesanan akan dilakukan jika persediaan periode sebelumnya  lebih  kecil  dari  permintaan periode sekarang.

## 6) Perencanaan Tata Letak Gudang
Prinsip  dalam  perencanaan  tata  letak gudang kain polyester antara lain:
a. Popularitas. Bahan baku dengan popularitas tertinggi sebaiknya ditempatkan  dekat  dengan  pintu  masuk keluar.
b. Ukuran.  Berdasarkan  ukuran  yang  ada, maka sebaiknya KP 0,5 (56) diletakkan di area  terpisah  dan  dekat  dengan  pintu masuk  keluar  karena  dimensinya  yang cukup besar.
c. Penggunaan  Area.  Dengan  adanya  usulan kebijakan  persediaan,  terjadi  perubahan kebutuhan  jumlah  persediaan  sekaligus area penyimpanan
persediaan.
Perhitungan kebutuhan luas area penyimpanan disesuaikan dengan dimensi terbesar dari material yang disimpan pada setiap  area.  Perhitungan  tersebut  dapat dilihat pada Tabel
berikut . TABEL 10

## PERHITUNGAN KEBUTUHAN AREA GUDANG
Area Material Diameter (cm) Diameter Maksimal (cm) Alokasi (gulung) Tumpukan Jumlah Area Kebutuhan Area Total Luas (m2) p (cm) l (cm) A KP 0,5 (37) 55
56,5 9
2 8 56,5 56,5 2,5538 KP 0,6 (37) 56,5 7 B KP 0,5 (56) 55 55 4
1 7 55 55 2,1175
C KP 1,3 (37)
57,5 58
5 2 6
58 58 2,0184 KP 0,7 (37) 58 4 KP 1,2 (37) 55,5 3 D KP 0,8 (37) 59,5 59,5 2
2 2 59,5 59,5 0,70805 KP 1,5 (37) 59,5 1 Total 35 7,39775 7) Perbaikan Rancangan Tata Letak Gudang Usulan tata letak gudang dikembangkan  dengan  memanfaatkan  tinggi gudang  dengan  menggunakan  rak  pada  area A  dan  C.  Penggunaan  rak  bertujuan  untuk menghilangkan over capacity dan meningkatkan  kapasitas  gudang.  Desain  rak dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Desain Rak
Hasil  rancangan  tata  letak  usulan  dengan menggunakan rak dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Rancangan Tata Letak Usulan
8) Locator System
Locator System terdiri dari dua bagian.
Bagian pertama digunakan untuk mengetahui posisi bahan baku saat ini. Sedangkan bagian kedua  digunakan  untuk  mengetahui  status gudang. Sistem ini diharapkan dapat membantu  perusahaan  dalam  memantau persediaan.  Tampian Locator  System dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Locaor System

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  proyeksi  permintaan  dengan menggunakan simulasi Monte Carlo mendapatkan  total  permintaan  dan  frekuensi permintaan  untuk  tiap  item  bahan  baku selama1  tahun.  Berdasarkan  hasil  proyeksi permintaan  tersebut,  dilakukan  perhitungan pemesanan  optimum  untuk  tiap  item  bahan baku  dengan  menggunakan  optimasi  pengali Lagrange yang mempertimbangkan keterbatasan  area  penyimpanan.  Kebijakan ini  mampu  mengurangi  biaya  persediaan sebesar  35,13%  (dari  Rp  25.936.290,00 menjadi Rp 17.083.830,75). Berikutnya, hasil perhitungan pemesanan bahan baku optimum menjadi dasar perancangan tata letak gudang bahan  baku    usulan  dengan  menggunakan metode shared  storage, dimana  material dit empatkan  sesuai  dengan  popularitasnya . Tata letak  gudang dirancang menggunakan 2 rak  dengan  memperhatikan  lebar  gang minimal untuk pemindahaan manual
Berdasarkan  tata  letak  maka  diperoleh peningkatan  kapasitas  gudang  tata  letak gudang  sebesar  19,4  %  (dari  36  gulung menjadi 43 gulung).
R EFERENSI
[1]. Sugiharto,  B.,  2007, Aplikasi  Simulasi untuk Peramalan Permintaan dan
Pengelolaan  Persediaan  yang  Bersifat Probabilistik . INASEA 8.2: 112-120.
[2]  Veza,  O.,  2016, Simulasi  Pengendalian Persedian  Gas  Menggunakan  Metode Monte Carlo dan pola LCM (Studi Kasus di  PT  PKM  Group  Cabang  Batam) , Jurnal Teknik Ibnu Sina JT-IBSI 1.01.
[3]  Tersine,  R.  J.,  1994, Principles  of Inventory  and  Materials  Management , United States of America, Prentice Hall.
[4]  Fogarty,  D.W.,  et.al.,  1991, Production and  Inventory  Management , 2nd  edition. Ohio, South-Western Publishing Co.
[5]  Amran,  T.  G,  and  Zenny  F,  2017, Lagrange  Multiplier  for  Perishable Inventory Model Considering Warehouse Capacity  Planning ,   AIP  Conference Proceedings,  Vol.  1855.  No.  1,  AIP Publishing.
[6]  Tompkins,  J.  A.,  et  al.,  2010, Facilities Planning , John Wiley & Sons.
[7].Heragu, S. S, 2008, Facilites Design , 3rd Edition, Taylor and Francis Group.
[8  ]  Ekoanindiyo,  F.  A.,  dan  Yaumal  A.W., 2012, Perencanaan  Tata  Letak  Gudang Penggunakan  Metode  Shared  Storage  di Pabrik  Plastik  Kota  Semarang . Jurnal Ilmiah Dinamika Teknik 6.1.
Warna Status Kosong Penuh Over A1 A2 B1 B2 D1 A3 A4 B3 B4 D2 A5 A6 A7 A8 C1 C2 C3 C4 C5 0 3 1 0 3 1 1 STATUS GUDANG POLYESTER CV AGUNG RIZQY Terpakai sebagian 2 31 Oktober 2018 Tanggal: 0 0 2 2 0 0 0 2 2 3 3