## ANALISA SISTEM PERSEDIAN DENGAN METODE STRUKTURAL EQUATION MODELLING (STUDI KASUS: PD GENTONG MAS)

## Rifa Nurafifah Syabaniah
Manajemen Informatika AMIK BSI Tasikmalaya Jl.Tanuwijaya No.4 Empang Sari Tawang Tasikmalaya rifa.rrf@bsi.ac.id
Abstract— This study discusses how the process of  analyzing  the  warehouse  inventory  system  in PD  Gentong  Mas  palm  sugar  town  of  Garut  and test  how  effective  research  model  variables IklilaMuzayyanah  by  testing  using  Amos Application  version  22.  Results  Analysis  of  the warehouse inventory system in PD Gentong Mas palm  sugar  is  effective  for  production  with  a medium size (S), this is evidenced by the results of  testing  the  validity  indicator  S<---  Production 0.385  and  0.76  are  in  the  reliability  test.  While testing  how  effective  Variables  Research  Model IklilaMuzayyanah  if  it  is  used  to  test  the warehouse inventory system in PD GentongGarut Mas  palm  sugar  is  not  fit.  Based  on  the  test results  are  known  fitness  model  Probability values less than the recommended value, which is less than 0.05.
Keywords: Inventory Warehouse, Variable Model, SEM ( Structural Equation Modelling ).
Intisari — Penelitian  ini  membahas  tentang menganalisa bagaimana
proses
sistem persediaan gudang di PD Gentong Mas Gula Aren kota Garut dan menguji seberapa efektif variabel model  penelitian  Iklila  Muzayyanah  dengan pengujian menggunakan Aplikasi Amos  versi 22. HasilAnalisa  sistem  persediaan  gudang  di  PD Gentong  Mas  Gula  Aren  bersifat  efektip  untuk produksi  dengan  ukuran  sedang  (S),  hal  ini dibuktikan  dengan  hasil  pengujian  validitas indikator S<--- Produksi 0,385 dan uji reliabilitas berada  di  0,76.  Sedangkan  pengujian  seberapa efektif Variabel Model
Penelitian Iklila Muzayyanah  jika  digunakan  untuk  menguji sistem  persediaan  gudang  di  PD  Gentong  Mas Gula Aren Garut bersifat tidak fit.
Berdasarkanhasil uji kesesuaian model diketahui nilai  Probability  kurang  dari  nilai  yang direkomendasikan, yaitu kurang dari 0,05. Kata  kunci: Persediaan  Gudang,  Variabel  Model, SEM (Struktural Equation Modelling).

## PENDAHULUAN
PD  Gentong  Mas  Gula  Aren  adalah  sebuah perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  produk minuman.Perusahaan  ini  terletak  di  Daerah Sadang  Lebak  Desa  Situ  Asih  Kecamatan  Karang Pawitan Kabupaten Garut Jawa Barat.
Setiap hari petugas persediaan gudang menangani  pemesanan  produk  dari  distributor tunggal  PT  Sarana  Kencana,  melakukan pencatatan  persediaan barang yang menjadi stok minimal,  menangani  penerimaan  barang  dari supplier,  dan  memproses  retur  barang  ke supplier jika menerima barang yang tidak sesuai.
Berdasarkan  observasi  dan  tinjauan  dari  lokasi penelitian  maka  dianalisa  sistem  persediaan gudang  PD  Gentong  Mas  Gula  Aren  dengan menggunakan  metode  SEM  ( Struktural  Equation Modelling ).

## BAHAN DAN METODE
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode penelitian kuantitatif.
Adapun skala pengukuran yang digunakan untuk menguji  hasil  analisa  penelitian  perancangan sistem  informasi  persediaan  gudang  dengan menggunakan skala likert.
Variable  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  variable  penelitian  yang  sudah  di uji  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  penelitian Iklila  Muzayyanah  dkk  dengan  menggunakan Variabel  permintaan, persediaan, biaya produksi, biaya  karton,  biaya  sedotan,  biaya  plastik  cup 240ml,  dan  biaya  layer  dengan  menggunakan metode logical fuzzy.
Perbedaan  pada  penelitian  ini,  yaitu  perbedaan dalam  hal  penggunaan  metode.  Metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan metode
SEM ( Struktural Equation Modelling ).Pengujian statistic menggunakan perngkat
lunak
Analisys of Moment Structure (AMOS) versi 22.
Tabel 1. Variabel Model Penelitian Iklila

## Muzayyanah
NO Variabel Himpunan  Fuzzy Domain Nama Nama Notasi 1 Perminta an Sedikit R 14000- 17000 Sedang S 16000- 19000 Banyak T 17.500- 24000 2 Persediaa n Atau stok Gudang Sedikit R 10000- 14000 Sedang S 13000- 17000 Banyak T 15000- 20000
3
Biaya Produksi Sedikit R 114.672 000- 308.697 000 Banyak T 260.000. 000- 512.258. 000 4 Biaya Plastik cup 24o ml Sedikit R 90-100 Banyak T 95-103 5 Biaya Lid cup santri Sedikit R 22-23 Banyak T 22.8- 23.7 6 Biaya Kartoon 240 ml Sedikit R 1840- 2000 Banyak T 1890- 2090 7 Biaya Sedotan renteng Sedikit r 10-10.40 Banyak t 10.10- 10.60 8 Biaya Layer Sedikit r 165-175 Banyak t 170-210 9 Biaya Lakban Sedikit r 50-51 Banyak t 50.2-52 10 Produksi Sedikit r 12000- 19000 Sedang s 18000- 24000 Banyak t 24000- 35000 Sumber: (IklilaMuzayyanah: 2014)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dibahas  tentang  hasil  observasi tentang  Diagram  Alir  Data  Sistem  Berjalan, Interface Aplikasi Sistem Persediaan barang yang digunakan  PD.  Gentong  Mas  Gula  Aren  dan Pembahasan  berupa  uraian  analisa  statistik inferensial, yang dimulai dari uraian model awal, uji  validitas,  uji  reliabilitas,  dan  uraian  model akhir.

## Diagram Alir Data (DAD) Sistem Berjalan
Berikut  Diagram  Alir  Data  tentang  Sistem Persediaan  Gudang  PD  Gentong  Mas  Gula  Aren Kota Garut.
Persediaan Barang PD.Gentong Mas Pemasok Bagian Produksi Direktur Pelaksana SJ FPB LPB SJP FKB Faktur SJ Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Gambar 1. Diagram Konteks Sistem Berjalan
Keterangan: SJ : Surat Jalan FKB : Form Keluar Barang SJP : Surat Jalan Pengembalian FPB : Form Permintaan Barang LPB
: Laporan Persediaan Barang
1.0 *
Penerimaan Barang Pemasok SJ Arsip SJ 2.0 Pengeluaran Barang Bagaian Produksi FPB Arsip FKB FKB Arsip FPB 4.0 Laporan Persediaan Gudang Direktur Pelaksana LPB 3.0 *Pengembalian Barang SJP SJ SJ SJ FKB FPB FKB FPB Faktur SJ Sumber: Hasil Penelitian, 2016 Gambar 2. Diagram Nol Sistem Berjalan
2.1 Mencatat data barang Bagaian Produksi FPB FKB Arsip FPB 2.2 Mengurangi Persediaan barang Arsip FKB FPB FPB FKB Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Gambar 3. Diagram Detail 2.0 Sistem Berjalan
4.1 Menghitung Persediaan Barang Direktur Pelaksana LPB 4.2 Mencatat Selisih Jumlah Barang Arsip FKB Arsip SJ FKB SJ SJ FKB
Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Gambar 4. Diagram Detail 4.0 Sistem Berjalan
Interface  AplikasiSistem  Persediaan  Gudang PD. Gentong Mas

## Form Data Pemasok
Menu Kelola Pemasok Menu Kelola Pemasok
Kode_Pemasok Nama Pemasok
Alamat Jenis Kelamin TAMBAH UBAH HAPUS KELUAR
Id_Pemasok Nama Alamat Jenis Kelamin
Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Gambar 5.Tampilan Data Pemasok

## Form Data Barang
Menu Kelola Master Barang Menu Kelola Master Barang
Kode_Barang
Nama_Barang
Satuan Stok Harga Id_Barang Nama_Barang Satuan Stok Harga TAMBAH KELUAR

## Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Gambar 6. Tampilan Data Barang Form Data Permintaan Barang
Menu Kelola Permintaan Barang
Menu Kelola Permintaan Barang
Nama_Barang Quantity No_FPB Keterangan TAMBAH KELUAR Tanggal
Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Gambar 7. TampilanPermintaan barang Form Data Pengembalian Barang
Menu Pengembalian Menu Pengembalian Satuan Nama_Barang Jumlah No_SJP TAMBAH KELUAR No_Sj
Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Gambar 8. TampilanPengembalianBarang Form Pembelian Barang.
Menu Pembelian Menu Pembelian
No_SJ
Nama_Barang Satuan Quantity Harga TAMBAH KELUAR Pemasok Rp Sumber: Hasil Penelitian, 2016 Gambar 9. TampilanPembelianBarang

## Form Kelola Data Pemakai
Menu Kelola Pemakai Menu Kelola Pemakai
TAMBAH KELUAR Nama NIK Hak Akses KataKunci HAPUS UBAH Proses Data Pemakai Data Jabatan
Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Gambar 10. Tampilan Data pemakai
Form Laporan Pembelian Barang
Sampai KELUAR BATAL Laporan_Pembelian Laporan_Pembelian Cari Berdasarkan Tanggal Sampai Cari KELUAR BATAL
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 Gambar 11. TampilanLaporanPembelian

## Form Laporan Pengembalian Barang
Laporan_Pengembalian
Laporan_Pengembalian
Cari Berdasarkan Tanggal Sampai Cari KELUAR BATAL
Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Gambar12. Tampilan Laporan Pengembalian barang
Pengujian Model Berbasis Teori Sesuai dengan model yang diajukan, penelitian ini meliputi beberapa variabel-variabel diantaranya:
a) Variabel Independen yaitu:variabel permintaan  dan  variabel  persediaan  yang saling mempengaruhi.variabelpersediaan dan  variable  biaya  produksi  yang  saling mempengaruhi.
b) Variabel dependen yaitu:variabel produksi.
c) Variabel moderator yaitu:variabel permintaan  yang  mempengaruhi  variabel produksi dan
d) Variabel persediaan. variabel biaya produksi yang mempengaruhi variabel persediaan dan produksi.
e) Variabel  control  yaitu:  variable  biaya produksi, variable biaya sedotan, biaya layer, variable  biaya  lakban,  variable  karton,
variable biaya lid, variable biaya plastic yang saling mempengaruhi variable persediaan.
sebagaimana  disebutkan  diperlihatkan  pada gambar berikut ini.
Sumber: Hasil Penelitian, 2016

## Gambar 13. Model Awal Penelitian

## Pengujian Reliabilitas dan Validitas
1) Pengujian Validitas
Pengujian Validitas Variabel Produksi.
Tabel 2.  Uji Validitas Variabel Produksi. No Variabel Indikator Estimasi 1 Produksi Lid -1,047 2 Produksi  Kartoon 1,259 3 Produksi Lakban -0,762 4 Produksi  Plastik 0,844 5 Produksi Biaya -1,098 6 Produksi Persediaan -1,329 7 Produksi Permintaan  0,491 8 Produksi Sedotan 0,446 9 Produksi Layer -0,435 10 S Produksi 0,385 11 B Produksi -0,662 12 K Produksi -0,498 Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Dari  hasil  output standardized  loading  estimate , terlihat estimate pada standardized  regression weight yang  merupakan  nilai loading  factor indikator variabel produksi untuk variable karton dan  variable  plastik  memiliki  nilai  di  atas  0,5, berarti  merupakan  konstruk  yang valid pada indikator  S  yang  berarti  ukuran  sedang. Sedangkan  indikator  B  (besar)  dan  indikator  K (kecil)  merupakan  konstruk  yang  tidak  valid
karena  memiliki  nilai  negatip  dan  harus dikeluarkan.
Pengujian Validitas Variabel Permintaan.
Tabel 3. Uji Validitas Variabel Permintaan.
No Indikator Variabel Estimasi 1 B1 Permintaan 0,179 2 S1 Permintaan -0,106 3 K1 Permintaan 0,516 Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Dari  hasil  output standardized  loading  estimate , terlihat estimate pada standardized  regression weight yang  merupakan  nilai loading  factor indikator variabel K1 (kecil) memiliki nilai di atas 0,5,  berarti  merupakan  konstruk  yang  valid. Sedangkan  indikator  B1  (Besar)  danS1  (sedang) <  0,5  merupakan  konstruk  yang  tidak  valid karena  memiliki  nilai  negatip  dan  harus dikeluarkan.
Pengujian Validitas Variabel Persediaan Tabel 4. Uji Validitas Variabel Persediaan.
No Indikator Variabel Estimasi 1 K2 Persediaan 0,234 2 S2 Persediaan 0,598 3 B2 Persediaan 0,542
Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Dari  hasil  output standardized  loading  estimate , terlihat  estimate  pada standardized  regression weight yang  merupakan  nilai loading  factor indikator variabel  S2  (sedang)  dan  B2  (besar) memiliki  nilai  di  atas  0,5,  berarti  merupakan konstruk  yang valid .Sedangkan loading  factor indikator variabel  K2  (Kecil)  <  0,5  merupakan kontruk yang tidak valid dan harus di keluarkan. Pengujian Validitas Variabel Biaya.
Tabel 5. Uji Validitas Variabel Biaya.
No Indikator Variabel Estimasi 1 B3 Biaya -0,043 2 S3 Baiya 0,116 Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Dari  hasil  output standardized  loading  estimate , terlihat estimate pada standardized  regression weight yang  merupakan  nilai loading  factor indikator S3  (sedang)  dan  B3  (besar)  <  0,5 merupakan  konstruk  yang  tidak  valid  karena memiliki nilai negatip dan harus dikeluarkan. Pengujian Validitas Variabel Plastik.
Tabel 5. Uji Validitas Variabel Plastik. No Indikator Variabel Estimasi 1 S4 Plastik -0,156 2 B4 Plastik 0,622 Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Dari  hasil  output standardized  loading  estimate , terlihat  estimate  pada standardized  regression weight yang  merupakan  nilai loading  factor indikator variabel  B4  (besar)  memiliki  nilai  di atas  0,5,  berarti  merupakan  konstruk  yang valid. Sedangkan  indikator  S4  (sedang)<  0,5 merupakan  konstruk  yang  tidak  valid  karena memiliki nilai negatip dan harus dikeluarkan. Pengujian Validitas Variabel Lid.
Tabel 7. Uji Validitas Variabel Lid.
No Indikator Variabel Estimasi 1 S5 Lid 0,128 2 B5 Lid 0,013 Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Dari  hasil  output standardized  loading  estimate , terlihat estimate pada standardized  regression weight yang  merupakan  nilai loading  factor indikator variabel  S5  (sedang)  danindikator  B5 (besar)  <  0,5  merupakan  konstruk  yang  tidak valid dan harus dikeluarkan.
Pengujian ValiditasVariabel Karton.
Tabel 8. Uji Validitas Variabel Karton.
No Indikator Variabel Estimasi 1 B6 Karton 0,626 2 S6 Karton -0,302 Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Dari  hasil  output standardized  loading  estimate , terlihat  estimate  pada standardized  regression weight yang  merupakan  nilai loading  factor indikator variabel  B6  (besar)  memiliki  nilai  di atas 0,5, berarti merupakan konstruk yang valid . Sedangkan indikator
S6 (sedang) <0,5
merupakan  konstruk  yang  tidak valid karena memiliki nilai negatip dan harus dikeluarkan. Pengujian Validitas Variabel Sedotan.
Tabel 9. Uji Validitas Variabel Sedotan.
No Indikator Variabel Estimasi 1 B9 Sedotan 0,335 2 S9 Sedotan 0,850 Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Dari  hasil  output standardized  loading  estimate , terlihat estimate pada standardized  regression weight yang  merupakan  nilai loading  factor indikator variabel  S9  (sedang)  memiliki  nilai  di atas  0,5,  berarti  merupakan  konstruk  yang valid .Sedangkan  B9  (Besar)  <0,5  merupakan konstruk  yang  tidak valid karena  memiliki  nilai negatip dan harus dikeluarkan.
Pengujian Validitas Variabel Layer.
Tabel 10.  Uji Validitas Variabel Layer.
No Indikator Variabel Estimasi 1 B8 Layer 0,468 2 S8 Layer 0,062 Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Dari  hasil  output standardized  loading  estimate , terlihat estimate pada standardized  regression weight yang  merupakan  nilai loading  factor indikator variabel  B8  (besar)  dan  S8  (sedang) <0,5  merupakan  konstruk  yang  tidak  valid  dan harus dikeluarkan.
Pengujian Validitas Variabel Lakban.
Tabel 11. Uji Validitas Variabel Lakban.
No Indikator Variabel Estimasi 1 B7 Lakban 0,599 2 S7 Lakban 0,351 Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Dari  hasil  output standardized  loading  estimate , terlihat estimate pada standardized  regression weight yang  merupakan  nilai loading  factor indikator variabel  B7  (besar)  memiliki  nilai  di atas  0,5,  berarti  merupakan  konstruk  yang valid. Sedangkan  indicator  S7  (sedang)  <0,5 merupakan  konstruk  yang  tidak valid dan  harus dikeluarkan.
2) Pengujian Reliabilitas
dalam  pengujian  realiabilitas  pendekatan  yang dianjurkan  adalah  mencari  nilai  besaran composite ( construct )
reliability dan varianceextracted dari  masing-masing  variabel laten  dengan  menggunakan  informasi  yang terdapat  dalam loading  factor dan measurement error . standardize  loading diperoleh  dari standardize  loading untuk  tiap  indikator  yang diperoleh dari AMOS versi 22. Pengujian Reliabilitas Variabel Produksi. Construct-reliability
ΣStdLoading =  1,25  +  0,84  +  0,49 +0,46 +0,38    = 2,96
Σε j =  1,56  +  0,71  +  0,24 +0,21 +0,14   = 2,86 (2, 96)2 Construct-reliability = ----- = 0, 76 (2, 96)2+ 2, 86 Variance-extracted ΣStd Loading2 =1, 252 + 0,842 + 0,492 + 0,462 +0,382= 2, 86 2,86 Variance-extracted = -------- = 0,5 2,86 + 2,86 Pengujian Reliabilitas Variabel Permintaan. Construct-reliability ΣStdLoading = 0,17 + 0,51 = 0,68 Σε j = 0,03 + 0,26 = 0,29 (0, 68)2 Construct-reliability = -------= 0, 61 (0, 68)2+ 0, 29 Variance-extracted ΣStd Loading2 =0,172+0,512 = 0,29 0,29 Variance-extracted = -------- = 0,5 0,29 + 0,29 Pengujian Reliabilitas Variabel Persediaan. Construct-reliability ΣStdLoading =  0,23  +  0,59  +  0,54 = 1,36 Σε j =  0,05  +  0,35  +  0,29 = 0,69 (1, 36)2 Construct-reliability = -------= 0,73 (1, 36)2+ 0, 69 Variance-extracted ΣStd Loading2 =0, 232 + 0,592 + 0,542 = 0,69 0,69 Variance-extracted = -------- = 0,5 0,69 + 0,69 Pengujian Reliabilitas Variabel Biaya. Construct-reliability ΣStdLoading = 0,11 Σε j = 0,01 (0,11)2 Construct-reliability = ------ = 0, 5 (0, 11)2+ 0, 01 Variance-extracted ΣStd Loading2 = 0,112 = 0,01 0,01 Variance-extracted = ---------= 0,5 0,01 + 0,01 Pengujian Reliabilitas Variabel Plastik. Construct-reliability ΣStdLoading = 0,62 Σε j = 0,38 (0,62)2
Construct-reliability = ------- = 0, 5
(0, 62)2+ 0, 38 Variance-extracted ΣStd Loading2 = 0,622 = 0,38 0,38 Variance-extracted = -------- = 0,5 0,38 + 0,38
Pengujian Reliabilitas Variabel Lid.
Construct-reliability ΣStdLoading = 0,12 Σε j = 0,01 (0,12)2 Construct-reliability = ------ = 0, 6 (0, 12)2+ 0, 01 Variance-extracted ΣStd Loading2 = 0,122 = 0,01 0,01 Variance-extracted = -------- = 0,5 0,01 + 0,01 Pengujian Reliabilitas Variabel Karton. Construct-reliability ΣStdLoading = 0,62 Σε j = 0,38 (0,62)2 Construct-reliability = ------- = 0, 5 (0, 62)2+ 0, 38 Variance-extracted ΣStd Loading2 = 0,382 = 0,14 0,14 Variance-extracted = -------- = 0,5 0,14 + 0,14 Pengujian Reliabilitas Variabel Sedotan. Construct-reliability ΣStdLoading = 0,33 + 0,85 = 1,18 Σε j = 0,10 + 0,72 = 0,82 (1,18)2 Construct-reliability = ------- = 0, 5 (1, 18)2+ 0, 82 Variance-extracted ΣStd Loading2 = 0,332 + 0,852 = 0,82 0,82 Variance-extracted = ---------= 0,5 0,82 + 0,82 Pengujian Reliabilitas Variabel Layer. Construct-reliability ΣStdLoading = 0,46 Σε j = 0,21 (0,46)2 Construct-reliability = ------- = 0, 5 (0, 46)2+ 0, 21 Variance-extracted ΣStd Loading2 = 0,462
= 0,21 0,21 Variance-extracted = ------ = 0,5 0,21 + 0,21 Pengujian Reliabilitas Variabel Lakban. Construct-reliability ΣStdLoading = 0,59 + 0,35 = 0,94 Σε j = 0,34 + 0,12 = 0,46 (0,94)2 Construct-reliability = ------- = 0,65 (0, 94)2+ 0, 46 Variance-extracted ΣStd Loading2 =0,592+  0,352 = 0,46 0,46 Variance-extracted = ------- = 0,5 0,46 + 0,46
Dari variabel tersebut di atas dapat disampaikan bahwa  konstruk  setiap  variabel  laten  produksi dan  variable  laten  persediaan  memenuhi  syarat cut-off  value untuk contruct  reliability yaitu memiliki  nilai  >  0,70.  Dengan  demikian  dapat dikatakan bahwa masing-masing variabel memiliki reliabilitas yang baik.
Pembentukan Model Setelah Uji Validitas dan Reliabilitas Setelah  dilakukan  uji  validasi  dan  reliabilitas, maka  didapatkan  model  penelitian  seperti terlihat pada gambar di bawah ini;
Sumber: Hasil Penelitian, 2016
Gambar 16 Model Setelah Uji Validitas dan Reliabilitas
1) Uji Kesesuaian Model
Untuk  menyatakan  suatu  model fit (diterima) atau  tidak,  perlu  dilakukan  uji  model  secara menyeluruh  guna  mengukur  kesesuaian  antara matriks  varians  kovarians sampel  (data observasi)  dengan matriks  varians  kovarians . kriteria  utama  sebagai  dasar  pengambilan keputusan adalah; jika probability (P)  ≥  0,05  maka matriks  varians- kovarians sampel  sama  (tidak  berbeda)  dengan matriks  varians-kovarians populasi  dugaan, artinya  model fit. sebaliknya  jika  nilai  P  ≤0,05 maka  model  tidak fit .  hasil  uji  kesesuaian  model
diketahui nilai Probability kurang dari nilai yang direkomendasikan, yaitu kurang dari 0,05.
Tabel 12. Uji Kesesuaian Model.
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 Karena  nilai  P  tidak  memenuhi  persyaratan, maka uji kriteria lain seperti; absolut fit measure, incremental  fit  measures ,  dan parsimonious  fit measures tidak dilanjutkan

## KESIMPULAN
Hasil  Analisa  sistem  persediaan  gudang  di  PD Gentong  Mas  Gula  Aren  Garut  ternyata  dapat efektip  untuk  produksi  dengan  ukuran  sedang, hal ini di buktikan dengan jumlah pengujian uji validitas indikator S < --- produksi 0,385 dan uji reliabilitas  berada  di  0,76.  Sedangkan  untuk produksi  ukuran  besar  dan  kecil  tidak  efektip dikarenakan  hasil  uji  validitas  indikator  B  <  --- 0,662  dan  indikator  K<  ---  -0,498  bersifat negatif.SedangkanPengujian  efektif  variabel model  penelitian  iklila  muzayyanah  jika digunakan  untuk  menguji  sistem  persediaan gudang  di  PD  Gentong  Mas  Gula  Aren  dengan metode  SEM  ( Struktural  Equation  Modellin ) ternyata  model  tersebut    tidak fit. Terbukti  dari hasil  uji  kesesuaian  model  diketahui  nilai probability kurang dari
nilai yang direkomendasikan, yaitu kurang dari 0,05.

## DAFTAR REFERENSI
Tony Wijaya, 2009. Analisis Structural Equation
Modeling Menggunakan AMOS. Universitas  Atma  Jaya  Yogyakarta: Yogyakarta. Syabaniah, R. 2011 Sistem Informasi Pengolahan Data Persediaan Gudang PD Gentong Mas Gula  Aren  Garut.  Sekripsi  tidak diterbitkan. Sukabumi: STMIK Nusamandiri.
Iklila  Muzayyanah  dkk.  2014.  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Penentuan  Persediaan Bahan  Baku  dan  Membantu  Target Marketing Industri dengan Metode Fuzzy Inference  System  Tsukamoto  (Studi Kasus:  Produksi  Air  Minum  dalam Kemasan  Santri  Sidogiri) Jurnal  Ilmu Pendidikan .  (Online),  diakses  2  Februari 2016,( http://ptiik.ub.ac.id/doro/downlo ad/article/.../DR000632014 ).

## BIODATA PENULIS
Rifa Nurafifah  Syabaniah,  Lahir di  kota  Cianjur  23  April  1987. Telah  menyelesaikan  Pendi- dikan  Sarjana  Jurusan  Sistem
Informasi  di  STMIK  Nusa mandiri Sukabumi dan Pascasarjana Jurusan Ilmu Komputer di STMIK Nusamandiri Jakarta.Saat ini bekerja  di  sebuah  Perguruan  Tinggi  AMIK  BSI. Sebelumnya telah menulis sebuah jurnal tentang Pengaruh  Karakteristik  Komputer berupa Kualitas  Display  Komputer  dan  Pencahayaan terhadap  timbulnya Computer  Vision  Syndrome (CVS)  (Studi  Kasus:  Siswa-Siswi  MA  Al-Ma’Arif Cianjur),  dan  telah  menerbitkan  sebuah  buku dengan  judul  Perceraian  Mengubahku-Divorce yang  dipublikasi  di  http://www.nulisbuku.com
Ukuran kesesuaian Batas nilai kritis Hasil  Uji Model Keteran gan 1. Absolut Fit Measures  Chi-Square X2 (CMIN) Kecil,  2 α ; df 510,5 baik  Probability ≥ 0,05 0,000 Tidak baik  Chi-Square X2 Relatif (CMIN/DF) ≤ 2,0 0,21 Baik  RMSEA < 0,08 0,04 Baik 2. Incremental Fit Measures  TLI ≥ 0,90 0,62 Tidak Baik  NFI ≥ 0,90 0,253 Baik  CFI ≥ 0,95 0,273 Baik 3. Parsimonious Fit Measures  PNFI ≥ 0,60 0,196 Baik