## JURNAL PENDIDIKAN DAN SORFTWARE INDUSTRI

## Analisis Kapasitas Produksi dan Pemenuhan Permintaan dengan Model Sistem Dinamis pada Industri Semen
Halim Qista Karima 1 , Mas Aji Saputra 2 dan Fauzan Romadlon 3
1,2.3 Teknik Industri, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
1 halim@ittelkom-pwt.ac.id , 2 18106078@ittelkom-pwt.ac.id , 3 fauzan@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Perencanaan  kapasitas  produksi  untuk  memenuhi  permintaan  menjadi tantangan bagi perusahaan. Permasalahan persediaan dan tingkat pemenuhan permintaan menjadi isu dalam setiap proses perencanaan sistem produksi di perusahaan.  Perusahaan  bertujuan  untuk  mengurangi  persediaan  dan memaksimalkan  tingkat  pemenuhan  permintaan.  Aktivitas  produksi  yang kecil  akan  meminimalkan  total  persediaan  namun  memperkecil  tingkat pemenuhan permintaan, begitu sebaliknya. Pemodelan sistem dinamis dipilih untuk  memodelkan  kondisi  sistem  produksi  dalam  menentukan  strategi jangka  menengah.  Sistem  dinamis  sangat  tepat  untuk  menyimulasikan kebijakan  dan  mengevaluasi  kondisi  sistem  produksi.  Pemodelan  sistem dinamis menggunakan software Vensim . Berdasarkan hasil simulasi model diperoleh  bahwa  kapasitas  terpasang  akan  bertahan  mampu  memenuhi peningkatan  permintaan  5%  hingga  enam  tahun  mendatang.  Namun,  jika peningkatan permintaan sebesar 20%, perusahaan hanya mampu memenuhi permintaan hingga satu tahun ke depan. Pola permintaan akan mempengaruhi pengambilan  kebijakan  seperti  pola  permintaan linear dan  eksponensial. Meskipun  kedua  pola  memiliki  total  rerata  yang  sama  namun  hasil  yang diperoleh  dari  simulasi  model  berbeda,  sehingga  perlu  sadari  dalam melakukan kebijakan perlu mempertimbangkan pola yang ada pada permintaan kebijakan yang dihasilkan sesuai.
Kata Kunci : Industri Semen, Kapasitas Produksi, Sistem Dinamis

## Abstract
Planning production capacity to meet demand is a challenge for companies. Inventory and fulfillment rate problems become an issue in every planning process. The company aims to minimize inventory and maximize the level of demand fulfillment. Small production activities will minimize total inventory but reduce the level of demand fulfillment, and vice versa. The sistem dynamic modeling  was  chosen  to  model  the  condition  of  the  production  sistem  in determining  the  medium-term  strategy.  Dynamic  sistems  are  very appropriate  for  simulating  policies  and  evaluating  the  conditions  of production sistems. Sistem dynamic modeling using Vensim software. Based on  the  model  simulation  results,  it  is  found  that  the  installed  capacity production will be able to meet the demand for the next six years. However, if the demand increases by 20%, the company will only be able to meet the demand for the next year. Demand patterns will affect policymaking such as linear and exponential demand patterns. Although the two patterns have the same total average, the results obtained from model simulations are different, so it is necessary to realize that in deciding policies it is necessary to consider the patterns that exist in the appropriate policy requests.
Keywords : Cement Industri, Production Capacity, Sistem Dynamic

## Article History:
Received 29 November 2021 Revised 24 Januari 2022 Accepted 27 Januari 2022 Available online 00 Sep 20xx

## 1. Pendahuluan
Perubahan pola permintaan mampu mempengaruhi kebijakan dalam perusahaan terlebih pada perencanaan dan pengendalian produksi. Perubahan pola permintaan dapat disebabkan oleh beberapa faktor  internal  maupun  eksternal  perusahaan.  Faktor  internal  seperti  kebijakan  promosi  untuk meningkatkan  penjualan.  Kegiatan  promosi  dapat  dilakukan  dengan  cara online atau  pun offline . Perubahan pola permintaan juga dapat dilakukan ketika menurunkan margin atau harga jual produk, namun kegiatan promosi yang menjadi faktor menguntungkan bagi perusahaan terlebih pada industri semen (Hartati et al., 2019). Dalam menghadapi persaingan maupun memperbaiki kondisi perusahaan perlu melakukan beberapa strategi seperti inovasi produk, promosi dengan diskon dan penjualan online (Rahayu et al., 2018).
Karakteristik dan fungsi produk juga dapat mempengaruhi tingkat permintaan. Selain itu, faktor eksternal seperti kondisi perekonomian negara, wabah pandemic dan bencana juga dapat mempengaruhi tingkat permintaan suatu produk.
Perencanaan dan pengendalian produksi dapat direncanakan berdasarkan peramalan permintaan. Kegagalan dalam perencanaan dapat disebabkan karena kesalahan dalam peramalan permintaan. Pada sistem produksi peramalan menjadi bagian penting untuk menentukan kuantitas produksi, peramalan dapat mengurangi jumlah produk cacat dan mengoptimalkan keuntungan. (Lintang Trenggonowati et al.,  2020).  Perencanaan  yang  dapat  dilakukan  perusahaan  yaitu  perencanaan  jangka  pendek  seperti jadwal  produksi,  perencanaan  jangka  menengah  seperti  perawatan  tahunan  dan  investasi  mesin, perencanaan jangka panjang seperti pengembangan atau pemekaran perusahaan. Perencanaan yang baik akan  menguntungkan  bagi  perusahaan.  Perencanaan  produksi  yang  tepat  akan  mengurangi  biaya inventory dan  memaksimalkan  pendapatan  dari  penjualan.  Misal,  perusahaan  memproduksi  lebih banyak dari pada jumlah permintaan maka akan menambah biaya inventory , namun mampu memenuhi permintaan dengan baik. Sebaliknya, jika memproduksi terlalu lebih sedikit maka akan mengurangi biaya inventory namun  tidak  dapat  memenuhi  permintaan  konsumen  secara  maksimal.  Perencanaan yang  baik  sangat  dibutuhkan  bagi  perusahaan.  Perencanaan  produksi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  program  dinamis  (Rachma,  2020),  namun  sistem  belum  menggambarkan  hubungan timbal balik pada sistem produksi ataupun inventory . Kapasitas terpasang pada sistem produksi dapat sangat berperan penting, sehingga perlu dianalisis dan dievaluasi sejauh mana dapat berjalan dengan baik dalam memenuhi permintaan terlebih pada permintaan yang mengalami peningkatan.
Metode sistem dinamis merupakan salah satu metode pemodelan sistem yang dapat memodelkan suatu  sistem  kompleks.  Karakteristik  sistem  pada  model  sistem  dinamis  yaitu  terdapat  perubahan perilaku sistem terhadap waktu (dinamis) dan terdapat hubungan umpan balik pada entitas di dalam sistem.  Tujuan  dilakukan  pemodelan  sistem  untuk  memprediksi  dan  menentukan  suatu  kebijakan berdasarkan model sistem. Metode sistem dinamis telah banyak digunakan peneliti dalam memodelkan sistem produksi pada perusahaan untuk mengatasi permasalahan kompleks sistem produksi. Beberapa penelitian menggunakan sistem dinamis untuk menentukan strategi kebijakan pada perusahaan.
Pemodelan sistem dinamis perlu digunakan untuk menghindari penentuan keputusan kebijakan- kebijakan  yang  tidak  berkualitas.  Model  sistem  dinamis  memiliki  perilaku  yang  berubah-ubah  dan kemungkinan  skema  umpan  balik  akan  memberikan  arus  informasi  yang  lebih  kompleks  (Andhika, 2019). Metode sistem dinamis telah digunakan dalam beberapa bidang diantaranya untuk memodelkan sistem  terjadinya  penumpukan  sampah,  sehingga  mampu  menentukan  kebijakan  mengatasi permasalahan sampah (Salendu & Hadi, 2018). Sistem dinamis juga mampu diterapkan pada sistem yang terjadi di industri kecil menengah (IKM), seperti IKM anyaman bambu yang terdiri dari beberapa sub sistem yaitu sub sistem pasar, konsumen dan jumlah produksi dan sumber daya manusia (Hilman, 2018). Pada sistem produksi sistem dinamis dapat digunakan dalam menentukan kebijakan pada sistem perencanaan bahan baku dengan sub sistem produksi dan sub sistem bahan baku (Purnomo & Izza, 2020). Permasalahan keterlambatan bahan baku yang disebabkan supplier dengan mempertimbangkan kualitas, harga dan jarak lokasi supplier juga dapat dimodel kan dengan sistem dinamis (Trenggonowati et al., 2020). Pada sistem industri perusahaan semen, dampak lingkungan seperti tingkat polusi menjadi salah satu faktor yang secara tidak langsung ter dampak atas aktifitas tersebut (Kunche & Mielczarek, 2021;  Proaño  et  al.,  2020).  Perancangan  strategi  kebijakan  metode  sistem  dinamis  juga  dapat dikombinasikan dengan analisis SWOT, salah satunya pada studi kasus merancang strategi perusahaan
dengan  mempertimbangkan  ketidakpastian  penjualan.  (Syafrudin  &  Nurhasanah,  2020).  Simulasi sistem dinamis dapat juga dikombinasikan dengan Failure Mode Effect Analysis (FMEA) dan Fuzzy AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  sebagai  nilai input dan  diuji  skenario  dalam  mitigasi  resiko pemilihan supplier . (Ridwan et al., 2019)

## 2. Bahan dan Metode
Pemodelan sistem merupakan metode menduplikasi kondisi nyata yang tujuannya salah satunya untuk memprediksi dan menganalisis suatu kebijakan. Pemodelan sistem menggunakan metode sistem dinamis menggunakan software Vensim . Dengan menggunakan software tersebut memudahkan dalam merancang  model  dan  menganalisis output dari  model.  Dalam  merancang  model  juga  diperlukan beberapa data primer berupa data permintaan, produksi dan persediaan.
Metode  yang  digunakan  dalam  pemodelan  ini  adalah  sistem  dinamis  berdasarkan  pada karakteristik sistem. Tahapan pertama dalam pemodelan yaitu problem articula tion merupakan proses mengidentifikasi  permasalahan  yang  ada  pada  suatu  sistem  dan  menentukan  batasan  serta horizon waktu  pada  sistem.  Tahapan  kedua  yaitu formulation  of  dynamics  hypothesis yang  terdiri  dari  - menentukan struktur variabel dan hubungan timbal balik menggunakan beberapa tools seperti causal loop  diagrams dan stock  and  flow diagram.  Tahapan  ketiga formulation of  a  simulation  model merupakan  menentukan  spesifikasi  model,  estimasi  parameter,  inisial  kondisi  dan behavior al relationships serta menguji konsistensi tujuan dan batasan sistem. Tahapan keempat yaitu pengujian dengan melakukan validasi dan verifikasi menggunakan beberapa cara seperti membandingkan dengan reference modes dan extreme conditions test . Tahapan terakhir yaitu desain kebijakan dan evaluation yaitu menggunakan model yang telah diuji untuk menentukan skenario kebijakan yang sesuai bagi sistem.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Industri semen merupakan proses manufacture mengubah bahan baku menjadi suatu produk jadi berupa  semen  dengan  melalui  berbagai  proses.  Hubungan  sebab  akibat  suatu variable pada  sistem perusahaan  yaitu  proses  produksi  dan  persediaan  dapat  mempengaruhi  produktivitas  perusahaan (Sumiyati et al., 2021). Proses produksi semen memiliki beberapa tahapan, tahap pertama mengubah bahan baku berupa limestone, clay, sand, and additive material menjadi clinker menggunakan mesin kiln bersuhu tinggi dengan proses kimia. Clinker merupakan bahan baku utama semen (Romadlon et al., 2020). Kemudian, Clinker diubah menjadi semen yang siap dipasarkan dengan melawati proses grinding dan QC (quality control). Terdapat dua jenis tipe semen yang diproduksi yaitu PCC (Portland Composite Cement) atau OPC (Ordinary Portland Cement) . Semen PCC dikenal sebagai semen ramah lingkungan dan harga yang lebih ekonomis, sehingga dinilai memiliki kualitas yang lebih baik. Baham baku PCC diantaranya clinker, gypsum dan zat tambahan berupa batu lime stone, fly ash dan trass . Sedangkan bahan baku OPC tidak ditambahkan zat aditif berupa fly ash dan trass . Produk PCC dijual dalam lot size yang lebih kecil dari pada OPC. PCC biasa digunakan pada skala pembangunan yang lebih kecil dibandingkan OPC yang digunakan untuk proyek pembangunan berskala besar.
Untuk memenuhi permintaan konsumen perusahaan merancang kapasitas terpasang mesin Kiln dan Grinding dengan penuh pertimbangan. Saat ini rata-rata permintaan hari OPC dan PCC masing- masing adalah 1989 ton/hari dan 1571 ton/hari serta standar deviasi 762 dan 1004. Berdasarkan data permintaan  bahwa  terjadi  peningkatan  sebesar  5%  persen  per  tahun  dari  total  jenis  produk  PCC. Perusahaan saat ini mampu memenuhi permintaan yang ada pada perusahaan. Namun, dengan adanya peningkatan tersebut perusahaan perlu mengetahui dan menentukan sampai kapan perusahaan dapat memenuhi permintaan dengan adanya peningkatan permintaan tersebut.
Gambar 1. Causal loop diagram
Berdasarkan  uraian  permasalahan  dan  sistem  produksi  pada  industri  semen  maka  dapat dipetakan menggunakan beberapa tools seperti causal loops diagram pada gambar 1 dan stock and flow diagram pada gambar 2. Pada Gambar 2. merupakan stock and flow diagram dari sistem produksi dan fulfillment demand pada  industri  semen. Tools yang  digunakan  menjelaskan  hubungan  antar entitas pada sistem untuk mencapai tujuan tertentu. Sistem produksi memiliki tujuan untuk memenuhi permintaan semaksimal mungkin. Fulfillment ratio atau tingkat pemenuhan permintaan merupakan persentase  jumlah  permintaan  yang  dapat  dipenuhi  oleh  perusahaan.  Tidak  semua demand dapat dipenuhi oleh perusahaan. Shipment merupakan jumlah produk yang dapat dikirim ke konsumen untuk memenuhi permintaan. Sederhananya shipment merupakan nilai minimal dari demand dan inventory , jika demand lebih  besar  dari  pada inventory maka  terdapat  demand  yang  tidak  dapat  dipenuhi, sebaliknya jika demand lebih kecil dari pada inventory maka demand dapat dipenuhi oleh perusahaan. Model yang telah dirancang kemudian dilakukan pengujian dengan menggunakan beberapa metode  seperti extreme  condition  test .  Pada  pengujian  dilakukan  perubahan  nilai  pada  variabel kapasitas, diperoleh bahwa semakin kecil nilai kapasitas produksi dengan tingkat permintaan yang sama maka nilai fulfillment atau tingkat pemenuhan permintaan akan kecil, begitu juga sebaliknya. Selain itu juga dilakukan pengujian model apakah terjadi bug atau error dengan cara check model pada software vensim . Diperoleh bahwa tidak terdapat bug pada model yang telah dirancang.
Gambar 2. Stock and flow diagram
Analisis kapasitas produksi dan tingkat fulfillment terhadap peningkatan permintaan 5% setiap tahun pada perusahaan. Peningkatan dapat berupa fungsi linear ataupun eksponensial, maka perlu diuji kedua  jenis  pola  peningkatan  permintaan  tersebut.  Dengan  kapasitas  terpasang  saat  ini  perusahaan nantinya mampu memenuhi permintaan dengan baik yaitu 100% hingga periode 6.2 tahun ke depan. Usulan investasi jangka panjang berdasarkan hasil peramalan perlu ditambah sebanyak 1000 kapasitas mesin Grinding karena terjadi penurunan pada periode tersebut agar pemenuhan kapasitas dapat lebih baik, dapat dilihat pada gambar 3 dan gambar 4.
Gambar.3 Tingkat pemenuhan permintaan pada kebijakan penambahan kapasitas produksi mesin grinding
Gambar 4. Inventory level kebijakan penambahan kapasitas produksi mesin grinding
Pola permintaan akan mempengaruhi keputusan dalam penambahan kapasitas produksi. Pola linear dan  eksponensial  memiliki  hasil  yang  berbeda  pada  kondisi existing dengan  peningkatan permintaan secara linear fulfillment akan menurun pada periode 2296 dan pada permintaan dengan pola eksponensial akan menurun pada periode 2309. Pengujian dilakukan kembali dengan mengubah nilai koefisien peningkatan permintaan menjadi 12% per tahun pada produk PCC. Dengan rerata total permintaan  yang  sama,  dapat  dilihat  gambar  5  dan  gambar  6  bahwa  pola linear dan  eksponensial menghasilkan  pola  yang  berbeda.  Kapasitas  produksi  tidak  dapat  lagi  memenuhi  permintaan  pada periode  1032  untuk  pola linear dan  1106  pada  pola  permintaan  eksponensial.  Perbedaan  hasil  ini dikarenakan model sistem dinamis mempertimbangkan atau menyertakan unsur waktu dalam sistem. Hasil pada waktu periode (t) dipengaruhi oleh hasil periode sebelumnya yaitu (t-1) dan mempengaruhi hasil pada periode selanjutnya yaitu (t+1). Jika sebaran data berbeda pada setiap waktunya, maka akan mempengaruhi dan menghasilkan behavior atau output yang berbeda pula.
Gambar 5. Tingkat pemenuhan permintaan pada kebijakan penambahan kapasitas produksi mesin grinding
Gambar 6. Inventory level kebijakan penambahan kapasitas produksi mesin grinding
Tabel 1. Peramalan waktu atau periode perusahaan tidak dapat lagi memenuhi permintaan konsumen.
Periode penurunan Linear Eksponensial Kapasitas 4000 Kapasitas 5000 Kapasitas 4000 Kapasitas 5000 Peningkatan permintaan 5% 2296 : 6,2 tahun -* 2309 : 6,3 tahun -* Peningkatan permintaan 10% 1190 : 3,2 tahun -* 1233 : 3,3 tahun 2847 : 7,8 tahun Peningkatan permintaan 15% 806 :  2,2 tahun 2228 : 6,1 tahun 958 : 2,6 tahun 2215 : 6,1 tahun Peningkatan permintaan 20% 618 : 1,6 tahun 1718 : 4,7 tahun 785 : 2,1 tahun 1818 : 4,9 tahun
-* : permintaan dapat dipenuhi hingga periode 8,2 tahun dan seterusnya, karena simulasi dibatasi dengan maksimal waktu peramalan yaitu 8,2 tahun ke depan.
Analisis  tingkat  pemenuhan  permintaan  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  lama  kapasitas perusahaan  mampu  memenuhi  permintaan  perusahaan  yang  terus  meningkat.  Pada  Tabel  1. diterangkan bahwa dengan kapasitas yang sekarang ini ada dan peningkatan permintaan sebesar 5% perusahaan tidak memerlukan penambahan kapasitas dalam kurun waktu 6,2 tahun ke depan. Namun jika  terjadi  peningkatan  sebesar  20%  perusahaan  dapat  mengantisipasi  untuk  menambah  kapasitas dalam kurun waktu 1,6 tahun ke depan. Peramalan ini dilakukan untuk menentukan kebijakan yang sesuai bagi perusahaan dalam menghadapi peningkatan permintaan, sehingga perusahaan tidak salah dalam menentukan waktu investasi peningkatan kapasitas baru dan mampu memenuhi permintaan, sehingga menghasilkan keuntungan yang maksimal.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan yang diperoleh dari hasil dan pembahasan yaitu bahwa model sistem produksi yang telah  dirancang  mampu  merepresentasikan  dari  kondisi  nyata.  Tingkat  pemenuhan  permintaan dipengaruhi  oleh  sistem  perusahaan  meliputi  produksi  dan  persediaan  serta demand itu  sendiri. Produksi  dan inventory memiliki  hubungan  timbal  balik  yang  saling  mempengaruhi.  Kapasitas produksi  atau  kapasitas  terpasang  dapat  mempengaruhi  tingkat  pemenuhan  permintaan.  Strategi perencanaan kapasitas terpasang dapat dilakukan dengan memperhatikan tingkat permintaan. Tingkat permintaan dapat diprediksi sesuai dengan pola permintaan yang terjadi. Berdasarkan hasil peramalan, perusahaan dapat menambah kapasitas dalam waktu dekat jika peningkatan permintaan sebesar 20% per tahun.
Pada kondisi permintaan yang mengalami peningkatan, pola linear dan eksponensial memiliki output behavior yang  berbeda  seiring  dengan  tingkat  koefisien  nya  mengingat  bahwa  sistem  yang dimodel kan memiliki karakter dinamis. Semakin besar tingkat koefisien nya pada rerata permintaan yang  sama,  sistem  model  akan  menghasilkan behavior yang  semakin  berbeda.  Permintaan  dengan grafik linear tidak dapat langsung disamakan dengan eksponensial meskipun memiliki nila rata-rata yang  sama,  karena  dapat  mempengaruhi output dan  pengambilan  kebijakan.  Pada  penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan aspek keuangan dan lingkungan dalam pengambilan keputusan. Selain itu juga dapat mempertimbangkan aspek teknis yang lebih detail seperti kemungkinan adanya perawatan dan produktivitas/kinerja mesin yang akan mempengaruhi kapasitas terpasang pada industri semen.

## Daftar Pustaka
Andhika, L. R. (2019). Model Sistem Dinamis: Simulasi Formulasi Kebijakan Publik. Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Publik , 10 (1), 73–86. https://doi.org/10.22212/jekp.v10i1.1242
Hartati, M., Ernanda, E., Nohirza, F. L., & Diniaty, D. (2019). Aplikasi Model Sistem Dinamis untuk Menganalisis Penjualan. SPEKTRUM INDUSTRI , 17 (2), 133–142.
Hilman, M. (2018). Model Simulasi Strategi Pengembangan Industri Kecil Menengah ( Ikm ) Anyaman Bambu. Media Teknologi , 04 (02), 129–146.
Kunche,  A.,  &  Mielczarek,  B.  (2021).  Application  of  system  dynamic  modelling  for  evaluation  of carbon mitigation strategies in cement industries: A comparative overview of the current state of the art. Energies , 14 (5). https://doi.org/10.3390/en14051464
Lintang  Trenggonowati,  D.,  Patradhiani,  R.,  &  Kulsum.  (2020).  Pemodelan  Sistem  Dinamis  Untuk Meningkatkan Produktivitas di CV. ABC Dynamic System Modeling to Increase Productivity at CV.  ABC. Integrasi  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri , 1 (1),  1.  http://jurnal.um- palembang.ac.id/index.php/integrasi
Proaño,  L.,  Sarmiento,  A.  T.,  Figueredo,  M.,  &  Cobo,  M.  (2020).  Techno-economic  evaluation  of indirect carbonation for CO2 emissions capture in cement industry: A system dynamics approach. Journal of Cleaner Production , 263 . https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121457
Purnomo,  B.  H.,  &  Izza,  A.  (2020).  Model  Sistem  Dinamis  Perencanaan  Bahan  Baku  Pada  Produk Veneer Di Pt. Xyz. Agrointek , 14 (1), 75–87. https://doi.org/10.21107/agrointek.v14i1.5280 Rachma, E. A. (2020). Optimasi Perencanaan Produksi Dengan Menggunakan Model Sistem Dinamik Di PT X. Jurnal Optimasi Teknik Industri (JOTI) , 2 (1), 36. https://doi.org/10.30998/joti.v2i1.4425 Rahayu, S. D., Rachawati, D., & Sutrisno. (2018). Penentuan Strategi Bersaing Berdasarkan Simulasi Sistem Dinamis. Jurnal OPSI , 11 (1), 58–64.
Ridwan, A., Ferdinant, P. F., & Laelasari, N. (2019). Simulasi Sistem Dinamis Dalam Perancangan Mitigasi  Risiko  Pengadaan  Material  Alat  Excavator  Dengan  Metode  Fmea  Dan  Fuzzy  Ahp. FLYWHEEL : Jurnal Teknik Mesin Untirta , V (1), 51. https://doi.org/10.36055/fwl.v0i0.5247 Romadlon, F., Kurniawan, H., & Ananda, R. (2020). Analysis of Postponement Practice in Cement Supply  Chain:  A  Case  Study. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri , 19 (2),  176–185. https://doi.org/10.23917/jiti.v19i2.11343
Salendu, F. N., & Hadi, Y. (2018). Analisis Dan Pemodelan Sistem Pengelolaan Sampah Yang Ada Di Universitas  Ma  Chung. Kurawal  -  Jurnal  Teknologi,  Informasi  Dan  Industri , 1 (2),  82–88. https://doi.org/10.33479/kurawal.2018.1.2.82-88
Sumiyati,  Pradnyana,  I.  G.  Y.,  &  Widia,  I.  W.  (2021).  Model  Sistem  Dinamik  Stok  Beras  untuk Mendukung Ketahanan Pangan Provinsi Bali Dynamic. Jurnal Beta , 9(1) , 10–21. Syafrudin, M. H., & Nurhasanah, N. (2020). Perancangan Strategi Penjualan Menggunakan Dinamika Sistem  Pada  CV.  Gajah  Mungkur. JURNAL  Al-AZHAR  INDONESIA  SERI  SAINS  DAN TEKNOLOGI , 5 (4), 215. https://doi.org/10.36722/sst.v5i4.449
Trenggonowati, D. L., Safi, I., Umyati, A., Cheezy, C., & Skin, C. (2020). Pemodelan Sistem Dinamis Dalam  Menentukan  Supplier  Menggunakan  Simulasi  Powersim. Journal  Industrial  Servicess ,
5 (2).

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kami ucapkan kepada Institut Teknologi Telkom Purwokerto yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.