## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Perancangan Aplikasi Optimalisasi Jumlah Persediaan Bumbu Penyedap Masakan Menggunakan Metode Simpleks

## Arif Widodo
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: arifwidodo@gmail.com
Submitted: 06/07/2020 ; Accepted: 21/08/2020 ; Published: 21/08/2020
Abstrak −Optimalisasi  adalah  ukuran  yang  menyebabkan  tercapainya  tujuan,  sedangkan  bila  dipandang  dari  sudut  usaha optimalisasi adalah usaha memaksimalkan kegiatan sehingga mewujudkan keuntungan yang diinginkan atau dikehendaki. PT. Ajinomoto Sales Indonesia selalu melakukan perhitungan persediaan bumbu penyedap masakan,  Kendala yang dihadapi oleh pihak  perusahaan    dengan  menggunakan  sistem  yang  ada  pada  saat  ini  adalah  sering  terjadinya  ketidakakuratan  dalam perhitungan  jumlah  persediaan  bumbu  penyedap  masakan  yang  harus  disediakan  oleh  PT.  Ajinomoto  Sales  Indonesia  agar tidak  mengalami    kekurangan  jumlah  persediaan  produk  ataupun  kelebihan  jumlah  persediaan  produk  setiap  bulannnya. Aplikasi tersebut berupa aplikasi komputer yang mampu memberikan informasi jumlah persediaan bumbu penyedap masakan optimal  yang  harus  disediakan  oleh  PT.  Ajinomoto  Sales  Indonesia  setiap  bulannya  dalam  bentuk  angka,  dengan  adanya aplikasi ini mudah-mudahan dapat berguna dalam menentukan jumlah persediaan bumbu penyedap masakan yang optimal dan mampu memantapkan serta kejelian dalam menetukan jumlah persediaan bumbu penyedap masakan yang harus disediakan
Kata Kunci: Optimalisasi, Persediaan, Bumbu, Makanan, Metode Simpleks.
Abstract − Optimization is a measure that causes the achievement of objectives, whereas when viewed from the point of view of optimization efforts are efforts to maximize activities so as to realize the desired or desired benefits. PT. Ajinomoto Sales Indonesia always calculates the inventory of seasoning dishes, the obstacle faced by the company by using the current system is that there are often inaccuracies in the calculation of the amount of food seasoning inventory that must be provided by PT. Ajinomoto Sales Indonesia so as not to experience a shortage of product inventories or excess product inventory each month. The application is a computer application that is able to provide information on the optimal amount of food seasoning that must be provided by PT. Ajinomoto Sales Indonesia every month in the form of numbers, with this application, hopefully can be useful  in determining the  optimal amount  of  food seasoning  and  able to stabilize  as  well  as  carefulness in determining the amount of food seasoning stock that must be provided
Keywords : Optimization, Inventory, Seasoning, Food, Simplex Method.

## 1. PENDAHULUAN
Stock barang merupakan permasalahan operasional yang sering dihadapi. Jika jumlah stock barang terlalu sedikit dan permintaan tidak dapat dipenuhi karena kekurangan persediaan, hal ini akan mengakibatkan konsumen akan kecewa dan ada kemungkinan konsumen tidak akan kembali lagi. Begitu juga jika stock barang terlalu besar, hal ini  akan mengakibatkan kerugian  karena  harus  menyediakan  tempat  yang lebih  besar,  kemungkinan terjadinya penyusutan nilai guna barang, serta harus menyediakan biaya-biaya tambahan yang terkait dengan dengan biaya stock  barang  seperti  biaya  pemeliharaan  dan  biaya  akuntansi.  Karena  itu,  manajemen  harus  bisa  memutuskan berapa  banyak  suatu  barang  harus  disiapkan  (distock).  Selain  itu,  manajemen  juga  harus  teliti  dalam  melihat kebutuhan konsumen sehingga mereka merasa puas karena mendapatkan apa yang dibutuhkannya.
Untuk mengatasi masalah  tersebut, maka  diperlukan  suatu sistem  informasi  yang mampu mengatur  dan mengelola  kegiatan  manajemen  P.T.  Ajinomoto  Sales  Indonesia  menyediakan  informasi  yang  dibutuhkan  oleh direktur  perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan.  Pada  penelitian  ini,  digunakan  metode Simpleks yang merupakan sebuah metode yang secara sistematis dimulai dari suatu penyelesaian dasar yang fisibel kepemecahan fisibel  dasar  lainnya,  yang  dilakukan  berulang  –  ulang  (iteratif)  sehingga  tercapai  suatu  penyelesaian  yang optimum.
Menurut jurnal [1] Sistem pengiriman barang adalah suatu organisasi untuk memberikan pelayanan jasa berupa  pengirimanbarang  yang  saling  berkaitan  dan  tersusun  untuk  juga  dapat  meminimalkan  biaya.  Untuk Penentuan  solusi  optimal  menggunakan  metode  simpleks  didasarkan  pada  teknik  eleminasi  Gauss  Jordan. Penentuan solusi optimal dilakukan dengan memeriksa titik ekstrim satu per satu dengan cara perhitungan iteratif. Sehingga  penentuan  solusi  optimal  dengan  simpleks  dilakukan  tahap  demi  tahap  yang  disebut  dengan  iterasi. Berdasarkan  penelitian  diperoleh  jumlah  pemesanan  produk  yang  optimal,  sehingga  perusahaan  memperoleh keuntungan.  Dan  hasil  optimum  terhadap  perubahan–perubahan  yang  mungkin  terjadi  pada  koefisien  fungsi tujuan. [2] Programing dengan menggunakan metode Simpleks dapat menghitung jumlah produksi yang optimal pada setiap produk yang didasarkan pada data sumber daya bahan baku yang ada. Nilai chi kuadrat yang diperoleh semua sample data lebih besar, maka Hipotesis Nol (HO) yang menyatakan tidak ada perbedaan yang signifikasi antara  total  penjualan  menggunakan  cara  manual  dengan  total  penjualan  pada  aplikasi  ditolak.  Artinya  ada perbeaan  signifikasi  antara  total  penjualan  menggunakan  cara  manual  dengan  total  penjualan  menggunakan aplikasi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Optimalisasi
Optimalisasi  dalam  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia    berasal  dari  kata  optimal  yang  berarti  terbaik,  tertinggi, sedangkan optimalisasi berati suatu proses meninggikan atau meningkatkan. Apabila dikaitkan dengan pengertian strategi seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, maka strategi optimalisasi pendapatan asli daerah sektor pajak daerah  berarti  segala  upaya  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  daerah  untuk  meningkatkan  penerimaan  yang diperoleh  daerah dari  sektor pajak  daerah  yang  sah  dan  dipungut berdasarkan  Peraturan  Daerah  sesuai  dengan peraturan perundangan-undangan yang berlaku[6].

## 2.2 Persediaan
Persediaan merupakan sebagai barang yang disimpan untuk digunakan pada periode mendatang. Persediaan dapat berbentuk bahan baku yang disimpan untuk diproses, komponen yang diproses, barang dalam proses pada proses manufaktur, dan barang jadi yang disimpan[7].

## 2.3 Metode Simpleks
Metode persoalan pemerograman linier merupakan persoalan yang cukup rumit untuk mendaapatkan penyelesaian yang  memadai.  Oleh  karena  itu  kemudian  ditentukan  salah  satu  cara  penyelesaian  dengan  pengertian  dan penguraian  melalui  suatu  metode  yang  dikenal  sebagai  metode  simpleks.  Metode  ini  sangat  berguna  dalam menguraikan persoalan pemerograman linier dengan variabel yang banyak maupun fungsi kendala yang banyak, yang mana hal itu juga diketahui sangat sulit untuk diuraikan dengan cara atau metode lain.
Demikian  juga  hanya  dengan  beberapa  persoalan  pemerograman  linier  yang  begitu  kompleks.  Bila menggunakan metode simpleks maka persoalan itu  dapat diselesaikan dengan cepat dan hasil yang layak  dan optimal  dapat  segera  diperoleh.  Dalam  metode    simpleks    ini  fungsi-fungsi  kendalanya  sangat  penting  untuk diperhatikan agar dapat menentukan variabel bonus[11].
Mula  – mula  akan  dilakukan  penjelasan langkah  – langkah penyelesaian  persoalan  yang  diformulasikan dalam  bentuk  standar,  karena  bentuk  ini  yang  paling  mudah  diselesaikan.  Selanjutnya  akan  dibicarakan penyelesaian masalah yang formulasinya menyimpang dari bentuk standar[12].
Langkah 1 : Merubah Fungsi Tujuan dan Batasan – Batasan. Setelah semua fungsi tujuan dan batasan diubah ke bentuk satndard, maka fungsi tujuan diubah menjadi fungsi implisit, yaitu semua C j X ij digeser ke kiri. Contoh :  Z = 3x 1 + 5x 2
Z - 3x 1 + 5x 2 = 0 Langkah 2 : Menyusun Persamaan - Persamaan ke Dalam Tabel Simpleks. Setelah formulasi dirubah kemudian disusun ke dalam tabel, dalam bentuk simbol, sedangkan untuk contoh di atas seperti terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel simpleks dalam bentuk simbol
Var dasar Z X 1 X 2 X 3 … x n
X n+1 X n+2 … X n+m Nilai kanan (NK) Z 1 - C 1 - C 2 - C 3 …
- C n 0 0 … 0 0 X n+1 0 a 11 a 12 a 13 … a n
1 0 …
0 b 1 X n+2 0 a 21 a 22 a 23 … a 2n 0 1 …
0 b 2 … … … … … … … … … … … … X n+m 0 a n1 a n2 a n3 … a nm
0 0 … 1 b n
Langkah  3 :  Memilih  Kolom  Kunci.  Kolom  kunci  adalah  kolom  yang  merupakan  dasar  untuk  merubah  tabel diatas. Pilihlah kolom yang mempunyai nilai pada garis fungsi tujuan yang bernilai negatif dengan angka terbesar. Langkah 4 : Memilih Baris Kunci. Baris kunci adalah baris yang merupakan dasar untuk merubah tabel tersebut di atas. Untuk itu terlebih dahulu carilah index tiap – tiap baris dengan cara membagi nilai – nilai pada kolom NK dengan nilai yang sebaris pada kolom kunci.
Index = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑁𝐾 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝐾𝑢𝑛𝑐𝑖 (1)
Langkah 5 : Merubah Nilai – Nilai Baris Kunci. Nilai baris kunci diubah dengan cara membaginya dengan angka kunci. Gantilah variabel dasar pada baris kunci dengan variabel yang terdapat di bagian atas kolom kunci. Langkah 6 : Merubah Nilai – Nilai Selain Pada Baris Kunci. Untuk mengubahnya menggunakan rumus : Baris baru = baris lama – ( koefisien per kolom kunci * nilai bari baris kunci ) Langkah 7 : Perbaikan – Perbaikan/Perubahan – Perubahan. Ulangi langkah – langkah perbaikan mulai langkah 3 sampai langkah 6 untuk memperbaiki tabel – tabel yang telah dirubah/diperbaiki nilainya. Perubahan berhenti setelah pada baris pertama (fungsi tujuan) tidak ada lagi yang bernilai negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  PT.Ajinomoto  Sales  Indonesia  pengolahan  data  jumlah  persediaan  bumbu  penyedap  masakan  masih dilakukan  secara  manual  hanya  dengan  bantuan Microsoft  Office tanpa  ada  menggunakan  aplikasi,  cara  atau metode  tertentu  yang  digunakan  untuk  menetukan  jumlah  persediaan  Bumbu  Penyedap  Masakan  yang  harus disediakan setiap bulannya dengan cara memeriksa data jumlah persediaan Bumbu Penyedap Masakan yang telah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
disimpan  di Microsoft Excel ,  sehingga  hal  tersebut  dinilai kurang  efektif  dan  efisien.  Akibat  kurang  efektifnya sistem yang digunakan oleh pihak PT.Ajinomoto Sales Indonesia khususnya bidang penjualan, sering mengalami ketidak  akuratan  dalam  menentukan  jumlah  persediaanBumbu  Penyedap  Maasakan  yang  harus  disediakan.Hal tersebut  menjadikan  resiko    apabila  PT.Ajinomoto  Sales  Indonesia  sampai  mengalami  kekurangan  persediaan barang dan juga dapat menyebabkan kerugian yang dapat dialami oleh pihak PT.Ajinomoto Sales Indonesiaapabila jumlah sisabumbu penyedap masakan  terlalu banyak .
Penentuan jumlah persediaan bumbu penyedap rasa ada juga yang dilakukan dengan sistem manual dan melakukan tahapan yang rumit akan diganti dengan menggunakan aplikasi penentuan jumlah persediaan barang yang menggunakan metode Simpleks untuk melakukan proses perhitungan jumlah barang yang optimal, sehingga penentuan  jumlah  persediaan  bumbu  penyedap  rasa  dapat  dilakukan  secara  cepat  dan  tepat.  Sehingga mempermudah  ke  PT.Ajinomoto  Sales  Indonesiadalam  melakukan  penentuan  jumlah  barang  yang  harus disediakan  perbulannya    sehingga  PT.Ajinomoto  Sales  Indonesiadapatt  terhindar  dari  kekurangan  jumlah persediaan barang yang dapat menghindarkan PT.Ajinomoto Sales Indonesia dari kerugian yang disebabkan akibat kadaluarsanya bumbu penyedap masakan.
Tabel 2. Data Persediaan Produk dan Konsumen Pada PT. Ajinomoto Medan
Nama Produk Masa PakaiProduk (Bulan) Jumlah Rata – RataProdukKeluar Perbulan (Kg) Jumlah Rata-Rata Persediaan Produk Perbulan MSG Tepung Bumbu Bumbu Kaldu MSG Tepung Bumbu Bumbu Kaldu Ajinomoto 120 11 11 91 - - 3.761 Sajiku 120 11 11 - 73,478 - 4.044 Masako 120 11 11 - - 42,686 1.681,344

## 3.1 Penerapan Metode Simpleks
Sistem  analisa  yang  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  persediaan  produkpada  PT.Ajinomoto  Sales Indonesiaadalah  dengan  menggunakan  metode Simpleks komponen  yang  dipakai  dalam  sistem  ini  adalah  data jumlah rata – rata persediaan barang perbulannya sebagai acuannya kemudian kita menentukan jumlah persediaan brang  dengan  jumlah  yang  optimal,  data  yang  kita  tentukan  sudah  mendekati  data  yang  sebenarnya  sehingga tercipta  jumlah  persediaaan  barang  yang optimal  sehingga  tidak  terjadi berlebihnya  jumlah  persediaan ataupun kurangnya dalam penyediaan barang tersebut. Jumlah rata – rata penggunaan barang perbulan lalu dijumlahkan.
Mula  – mula  akan  dilakukan  penjelasan langkah  – langkah penyelesaian  persoalan  yang  diformulasikan dalam  bentuk  standar,  karena  bentuk  ini  yang  paling  mudah  diselesaikan.  Selanjutnya  akan  dibicarakan penyelesaian masalah yang formulasinya menyimpang dari bentuk standar .
Langkah 1 :Merubah fungsi tujuan dan batasan – batasan Fungsi tujuan dirubah menjadi fungsi implisit, artinya semua C j X ij kita geser kekiri. Z=3.761X 1 +4.044X 2 +1.681,344X 3 dirubah menjadiMin-Z- 3.761X 1 -4.044X 2 – 1.681,344X 3 = 0.
Pada  bentuk  standar,  semua  batasan  mempunyai  tanda  ≤  ketidak  samaan  ini  harus  dirubah  menjadi kesamaan.  Caranya  dengan  menambah slack  variable. Variabel  slack  ini  adalah  X n+1 ,  X n+2 ,  .....  X n+m .  Karena tingkat dan hasil kegiatan – kegiatan yang ada diwakili oleh X 1 dan X 2 , maka variabel slack dimulai dari X 3 , X 4 dan seterusnya sebagai berikut : 120X 1 11X 2 + 11X 3 ≤91menjadi 120X 1 + 11X 2 + 11X 3 + X 4 = 91 120X 1 + 11X 2 + 11X 3 ≤ 73,478menjadi 120X 1 + 11X 2 + 11X 3 + X 5 = 73,478 120X 1 + 11X 2 + 11X 3 ≤ 42,686 menjadi 120X 1 + 11X 2 + 11X 3 + X 6 = 42,686
Berdasarkan perubahan persamaan – persamaan di atas dapat disusun formuulasi yang dirubah itu, sebagai berikut :
Fungsi tujuan : Minimum-Z-3.761X 1 -4.044X 2 – 1.681,344X 3 = 0. Dengan batasan-batasan :
(1) 120X 1 + 11X 2 + 11X 3 + X 4 = 91 (2) 120X 1 + 11X 2 + 11X 3 + X 5 = 73,478 (3) 120X 1 + 11X 2 + 11X 3 + X 6 = 42,686
Langkah 2 : Menyusun Persamaan – Persamaan Di Dalam tabel Setelah  formulasi  dirubah  kemudian  disusun  ke  dalam tabel,  sedangkan  untuk  data  di  atas  seperti  terlihat  pada tabel 3.
Tabel 3. tabel data produk dalam tabel simpleks yang pertama VD -Z X1 X2 X3 X4 X5 X6 NK -Z 1 -3.761 -4.044,6 – 1.681,344 0 0 0 0 X4 0 120 11 11 1 0 0 91

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
X5 0 120 11 11 0 1 0 73,478 X6 0 120 11 11 0 0 1 42,686
Setelah disusun di dalam tabel di atas kemudian diadakan perubahan – perubahan agar dapat mencapai titik optimal, dengan langkah – langkah berikutnya
Langkah 3 : Memilih kolom kunci Kolom kunci adalah kolom yang merupakan dasar untuk merubah tabel diatas. Pilihlah kolom yang mempunyai nilai pada garis fungsi tujuan yang bernilai negatif dengan angka terbesar.
Tabel 4. Tabel pemilihan kolom kunci pada tabel pertama.
VD -Z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 NK -Z 1 -3.761 -4.044 -1.681,344 0 0 0 0 X 4 0 120 11 11 1 0 0 91 X 5 0 120 11 11 0 1 0 73,478 X 6 0 120 11 11 0 0 1 42,686
Langkah 4 : Memilih baris kunci Baris kunci adalah baris yang merupakan dasar untuk merubah tabel tersebut di atas. Untuk itu terlebih dahulu carilah index tiap – tiap baris dengan cara membagi nilai – nilai pada kolom NK dengan nilai yang sebaris pada kolom kunci.
Index = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚𝑁𝐾 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚𝐾𝑢𝑛𝑐𝑖
Tabel 5. tabel pemilihan nilai baris minimum VD -Z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 NK Keterangan -Z 1 -3.761 -4.044 -1.681,344 0 0 0 0 91/11=8,2727 73,478/11=6,67 98 42,686/11=3,88 05
X 4 0 120
11 11 1 0 0 91 X 5 0 120 11 11 0 1 0 73,478 X 6 0 120 11 11 0 0 1 42,686
X 6 merupakan nilai baris minimum Langkah 5 : Merubah nilai – nilai baris kunci
Nilai  baris  kunci  dirubah  dengan  cara membaginya dengan  angka kunci  seperti  terlihat  pada tabel  6.  di bawah.
Tabel 6. tabel hasil perubahan nilai baris kunci VD -Z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 NK -Z 1 -3.761 -4.044 -1.681,344 0 0 0 0 X 4 0 120 11
11 1 0 0 91 X 5 0 120 11
11 0 1 0 73,478 X 6 0 120 11
11 0 0 1 42,686 VD -Z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 NK -Z 1 X 4 0 X 5 0 X 2 0 10,9090 1 1 0 0 0,0909 3,8805
Langkah 6 : Merubah nilai – nilai selain pada baris kunci Nilai – nilai baris yang lain, selain pada baris kunci dapat dirubah dengan rumus sebagai berikut : Baris baru = baris lama – (koefisien pada kolom kunci) * nilai baru baris kunci. Untuk data diatas, nilai baru baris pertama (Z) sebagai berikut :
[-3.761 -4.044 -1.681,344 0  0 0      , 0 ] (-4.044) [10,9090 1 1 0  0 0,0909 , 3,8805 ] (-) Baris baru= [-3,761 0 2.362,656 0  0 367,5996, 15.692,724 Baris ke 2 (batasan 1) : [   120 11 11 1  0 0      , 91 ] 11 [10,9090 1 1 0  0 0,0909 , 3,8805 ] (-) Baris baru= [   120 0 0 0  0 -0,9999, 48,3145

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Baris ke 3 (batasan 2) : [   120 11 11 0  1 0      , 73,478 ] 11 [10,9090 1 1 0  0 0,0909 , 3,8805 ] (-) Baris baru= [   120 0 0 0  0 -0,9999, 30,7925
Nilai – nilai baru di atas dipakai untuk melengkapi isi tabel 7. bagian bawah, hasilnya terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. tabel hasil nilai baru VD -Z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 NK -Z 1 -3.761 -4.044 -1.681,344 0 0 0 0 X 4 0 120 11 11 1 0 0 91 X 5 0 120 11 11 0 1 0 73,478 X 6 0 120 11 11 0 0 1 42,686 VD -Z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 NK -Z 1 -3.761 0 2.362,656 0 0 367,5996 15.692,742 X 4 0 120 0 0 0 0 -0,9999 48,3145 X 5 0 120 0 0 0 0 -0,9999 30,7925 X 2 0 120 1 1 0 0 0,9999 3,8805

## Langkah 7 : Melanjutkan perbaikan – perbaikan/perubahan – perubahan
Ulangi langkah  – langkah perbaikan mulai langkah 3 sampai langkah 6 untuk memperbaiki tabel  – tabel yang telah  dirubah/diperbaiki nilainya. Perubahan berhenti setelah pada baris pertama (fungsi tujuan) tidak ada lagi yang bernilai negatif.
Tabel 8. tabel kolom dan baris dari tabel hasil perbaikan pertama
VD -Z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 NK Keterangan -Z 1 -3.761 0 2.362,65 6 0 0 367,5996 15.692,742 48,3145/0,001=48.314, 5 30,7925/0,001=30.729, 5 3,8805/10,9090=0,355 7 X 4 0 120 0 0 0 0 -0,9999 48,3145 X 5 0 120 0 0
0 0 -0,9999 30,7925 X 2 0 120 1 1 0 0 0,0909 3,8805 VD -Z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 NK -Z
1 X 4 0 X 1 0 X 2 0 1 0,0083 0,0083 0 0 0,0007 0,3557 Baris ke 1 : [-3.671 0 2.362,656 0  0 367,5996, 15.692,742 ] -3.671 [1 0,0083 0,0083 0  0 0,0007 , 0,3557 ] (-) Baris baru= [-3.671 30,4693 2.393,1253 0  0 370,1693, 16.998,5167 Baris ke 2 : [  120 0 0 0  0 -0,9999 , 48,3145 ] 120 [1 0,0083 0,0083 0  0 0,0007 , 0,3557 ] (-) Baris baru= [  120 -0,996 -0,996 0  0 -1,0839 , 5.6305 Baris ke 3 : [  120 0 0 0  0 -0,9999 , 30,7925 ] 120 [1 0,0083 0,0083 0  0 0,0007 , 0,3557 ] (-) Baris baru= [  120 -0,996 -0,996 0  0 -1,0839 , -11,8915 Tabel 9. Tabel hasil perubahan/perbaikan VD -Z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 NK -Z 1 0 30,4693 2.393,1253 0 0 370,1693 16.998,5167 X 1 0 0 -0,996 -0,996 0 0 -1,0839 5,6305 X 5 0 0 -0,996 -0,996 0 0 -1,083 -11,8915 X 2 0 1 0,0083 0,0083 0 0 0,0007 0,3557
Kesimpulan :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 346-351 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Setelah dilakukan seluruh langkah diatas dan nilai dibaris tujuan tidak terdapat nilai negatif, maka telah didapat  jumlah  persediaan  barang  yang  harus  di  kurangi  untuk  meminimalkan  sisa  persediaan  dari  tiga  nama barangdengan masing – masing jenis dari tiap variabel dan nilai – nilai yang ada pada tabel optimal, yakni : Z Minimum = 16.998,5167 artinya jumlah barang optimal yang harus disediakan oleh pihak PT.Ajinomoto Sales Indonesiaadalah :
Aji-no-moto dengan jenis produk MSG 3.761 - 16.998,5167 = -13.237,5167 /bulan. Sajikudengan jenis produk tepung bumbu 4.044 - 16.998,5167 = -12.954,5167 /bulan. Masako dengan jenis produk bumbu kaldu 1.681,344 - 16.998,5167 = -15.317,1727 /bulan.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  suatu  penelitian merupakan  penjelasan tentang  hasil  akhir  yang menguraikan  pencapaian  dari tujuan  penelitian.  Dari  hasil  penulisan  dan  analisa  dari  bab-bab  sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan- kesimpulan,  dimana  kesimpulan-kesimpulan  tersebut  kiranya  dapat  berguna  bagi  para  pembaca,  sehingga penulisan skripsi ini dapat lebih bermanfaat. Adapun kesimpulan-kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut :
1. Jumlah persediaan bumbu penyedap masakan yang optimal dapat ditentukan dengan menggunakan komputer yaitu dengan cara mengkalkulasi jumlah persediaan produk, jumlah produk keluar yang di input dengan masa pakai produk sebagai batasan – batasannya.
2. Metode Simpleks dapat diterapkan pada apliaksi optimalisasi jumlah persediaan produk untuk mempermudah proses penentuan jumlah persediaan produk setiap bulannya.
3. Aplikasi optimalisasi jumlah persediaan produk selesai dirancang dengan menggunakan bahasa pemerograman Microsoft Visual Studio 2008 dan telah dapat dijalankan untuk mengoptimalkan jumlah persediaan produk.

## REFERENCES
[1] Lastri  Nadeak,  Implementasi Metode  Simpleks  Untuk Maksimasi Pendistribusian  Barang Kiriman (Studi Kasus :  PT. Tiki Jalur Nugraha Eka Kurier Medan), Pelita Informatika Budi Darma, Vol. VIII, pp.38, 2014
[2] Mei Lisda Sari, Penerapan Metode Simpleks Untuk Optimasi Produksi, Progresif, Vol.11, pp.1124, 2015
[3] Jerri  Jhonson  Sianturi,  Perancangan  Aplikasi  Pembelajaran  Statistika  Dengan  Computer  Based  Instruction,  Pelita Informatika Budi Darma, Vol.IV, pp.96, 2013
[4] Gomgom Sudirman. (2012,Okt,20). Perancangan Sistem [ Online ]. Available:https//gomgomrevolution.blogspot.com/2012/10/perancangan-sistem.html
[5] Wikipedia. Aplikasi. [Online]. Available : https://id.wikipedia.org/wiki/Aplikasi
[6] Kamus Besar Bahasa Indonesia
[7] Kusuma.H, Manajemen Produksi, Bandung: Adi.1999
[8] Handoko.t, Dasa –Dasar Manajemen Produksi Dan Oprasi, Yogyakarta: BPFE Yogyakarta. 1984
[9] Puspita Ayu Bella. (2015,Okt,4). Pangan Dasar – Bumbu dan Rempah. [Online].
Available:http://zulfanazifa.blogspot.com/2013/02/bumbu-dan-rempah.html
[10] Melisa Kusumawati. (2005,Sep,7). Penyedap. [Online]. Available: www.kerjanya.net/faq/18270-penyedap.html
[11] Thomas J. Kakiay, Pemrograman Linier Metode & Problema, Yogyakarta : Andi.2008
[12] Pangestu Subagyo, Dasar – Dasar Operations Research, Yogyakarta : BPFE Yogyakarta. 1983
[13] A.S rosa dan M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak, Yogyakarta :  Modula. 2011
[14] Eferoni  Ndruru,  Fince  Tinus  Waruwu,  Anda  Yanny,  Alokasi  Pekerja  Pada  Suatu  Proyek  Dengan  Metode  Hungarian (Studi Kasus : PT. IRA WIDYA UTAMA MEDAN), KOMIK (Koferensi Nasional Teknologi Informasi & Komputer), Vol. I, 2017