## OPTIMASI PERSEDIAAN SPARE PART UNTUK MENINGKATKAN TOTAL PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO
(STUDI KASUS DI PT. ZXC)
Iphov Kumala 1 , I Wayan Sukania 2 dan Santo Christianto 2
1 Program Studi Teknik Industri, Universitas Esa Unggul
2 Program Studi Teknik Industri, Universitas Tarumanagara e-mail: santo545120007@yahoo.com

## ABSTRAK
PT. ZXC merupakan perusahaan yang bergerak di  bidang sales  (showroom)  dan After Sales Service termasuk penjualan spare part (Vehicle Service Part). Pada bidang spare part terdapat berbagai kategori yang ada untuk tiap spare parts berdasarkan demand atau pergerakannya, yaitu fast moving, slow moving, non moving (dead  stock), dan new  model.  Sistem pemesanan yang dilakukan  untuk memenuhi persediaan  tidak berdasarkan pada jumlah permintaan yang akan datang. Penelitian dilakukan untuk dapat membantu perusahaan agar dapat meningkatkan total  penjualan dengan memberikan usulan perbaikan pada pemesanan spare parts pada kategori fast moving  dengan menggunakan simulasi Monte Carlo. Penelitian ini juga diharapkan dapat membantu perusahaan untuk dapat melakukan perencanaan dan pengendalian terhadap permintaan konsumen dengan memperhatikan reorder point dan safety stock yang dihasilkan dari simulasi Monte Carlo. Pada penelitian ini parts yang akan diteliti, yaitu Air Cleaner, Oil Filter, dan Spark Plug karena part tersebut merupakan part fast moving tertinggi. Dalam penelitian ini, apabila menggunakan simulasi monte carlo terjadi peningkatan total penjualan yang dilihat berdasarkan keuntungan tiap bulannya. Pada tahun 2013 hingga Juni 2015, peningkatan tertinggi sebesar 2,622% dan peningkatan terendah sebesar 0,117%.
Kata Kunci: Spare Part, Sistem Pemesanan, Simulasi Monte Carlo, Reorder Point, Safety Stock.

## ABSTRACT
PT. ZXC is a company engaged in sales (showroom) and After Sales Service including the sale of spare parts (Vehicle Service Part). In the field of spare parts there are various categories for each spare parts based on demand or movement, which is fast moving, slow moving, non-moving (dead stock), and new models. The ordering system at the company to fill the inventory is not based on the number of requests that will come. The study was conducted in order to be able to assist these companies in order to achieve total sales by proposing improvements in ordering spare parts in the fast moving category using Monte Carlo simulation. This research is also expected to help the company to be able to do the planning and control of consumer demand with notice the  reorder point and safety stock resulting from the Monte Carlo simulation. In this study the parts that will be examined, namely Air Cleaner, Oil Filters and Spark Plug because the part is a fast moving part highs. In this study, using a Monte Carlo simulation increase total sales which is viewed by a profit each month. In 2013 until June 2015, the highest increase is equal to 2.622% and the lowest increase amounted to 0.117%.
Keywords: Spare Parts, Ordering Systems, Monte Carlo Simulation, Reorder Points, Safety Stock.

## PENDAHULUAN
PT. ZXC  merupakan salah satu jaringan dealer dan workshop yang bergerak di  bidang sales ( showroom )  dan After Sales Service termasuk penjualan spare part ( Vehicle Service Part ). Pada bidang spare part terdapat berbagai kategori yang ada untuk tiap spare parts berdasarkan demand atau pergerakannya, yaitu fast  moving , slow  moving , non  moving ( dead stock ), dan new model .
Permasalahan yang ada pada PT. ZXC ini, yaitu dimana performansi penjualan spare parts
yang ditentukan hampir  tidak pernah tercapai berdasarkan data penjualan dari Januari 2012 sampai dengan Juni 2015. Tidak tercapainya performansi penjualan dikarenakan oleh pemesanan yang kurang baik pada spare parts kategori fast moving . Sistem  pemesanan yang dilakukan tidak berdasarkan pada jumlah permintaan yang akan datang.
Penelitian yang dilakukan hanya pada bagian persediaan spare parts untuk beberapa parts yang tergolong kategori fast moving . Data penelitian yang diambil merupakan dari hasil
penjualan tiga parts kategori fast moving yang akan diteliti dari tanggal 1 Januari 2013 sampai 30 Juni 2015, yaitu air cleaner , oil filter , dan spark plug .
Penelitian  ini  dilakukan untuk dapat membantu perusahaan ini agar dapat meningkatkan total  penjualan.  Salah satu metode yang dapat dilakukan pada pengendalian persediaan adalah dengan simulasi Monte Carlo. Hasil dari simulasi Monte Carlo akan dicari nilai Reorder Point dan Safety Stock sehingga perusahaan dapat melakukan perencanaan dan pengendalian terhadap permintaan konsumen dengan memperhatikan reorder point dan safety stock yang dihasilkan dari simulasi Monte Carlo  dan diharapkan jumlah barang tidak menumpuk dan juga tidak kekurangan  saat dibutuhkan oleh konsumen.
Salah satu model simulasi yang paling terkenal/populer pada pengendalian persediaan adalah simulasi Monte Carlo. Simulasi  Monte Carlo dikenal  juga dengan  istilah Sampling Simulation atau Monte Carlo Sampling Technique . Sampling
simulation ini menggambarkan kemungkinan penggunaan data sampel  dalam  metode  Monte  Carlo dan  juga sudah  dapat diketahui  atau  diperkirakan distribusinya  [1].  Model simulasi Monte Carlo merupakan sebuah bentuk simulasi probabilistik dimana solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses randomisasi (acak)  [2]. Simulasi ini menggunakan data yang sudah ada ( historical  data ).  Dengan  kata  lain, apabila menghendaki model simulasi yang mengikutsertakan random dan sampling dengan distribusi  probabilitas yang  dapat diketahui  dan ditentukan  maka  cara  simulasi  Monte  Carlo ini dapat dipergunakan.
Bilangan acak adalah bilangan  yang kemunculannya terjadi secara acak,  bilangan acak sangat berfungsi untuk keperluan simulasi. Bilangan random yang dibangkitkan oleh komputer  adalah bilangan acak semu  ( pseudo random number )  [3].  Metode yang biasa digunakan untuk mendapatkan bilangan acak semu, yaitu Linear Congruential Generator . Persamaan yang digunakan adalah:
𝑍 𝑖 = 𝑎𝑍 𝑖−1 + 𝑐 (𝑚𝑜𝑑 𝑚) (1)
Persamaan ini disebut dengan mixed congruential random number generator. Bentuk lain yang juga biasa digunakan adalah multiplicative congruential random number generator . Persamaan yang digunakan adalah:
𝑍 𝑛+1 = 𝑎𝑍 𝑛 (𝑚𝑜𝑑 𝑚) (2)
Model simulasi yang dibangun harus kredibel. Representasi kredibel sistem nyata oleh model simulasi ditunjukkan oleh validasi model. Validasi model adalah proses pemeriksaan untuk mengetahui suatu data (model dan sistem nyata) valid atau tidak. Model dikatakan valid apabila hasil perbandingan menunjukkan bahwa kedua alternatif (model dan real system ) tidak berbeda secara signifikan. Terdapat dua metode yang dapat digunakan untuk membandingkan dua alternatif disain sistem, yaitu: Welch Confidence Interval dan Paired-t Confidence.
Model simulasi Monte Carlo  sangat cocok digunakan untuk data dengan pola random /acak. Untuk dapat mengetahui/ observasi pola data pada periode waktu yang berbeda sering berhubungan atau berkorelasi.
Reoder Point adalah suatu tanda yang menunjukkan kepada perusahaan akan saatnya untuk melakukan pemesanan kembali atas suatu produk [4]. Apabila perusahaan tidak melakukan pemesanan pada titik pemesanan kembali maka akan dapat menyebabkan terjadinya kehabisan stock ( stock out ). Sedangkan safety stock adalah tingkat persediaan minimal yang harus selalu ada pada setiap periode, sehingga perusahaan dapat mengantisipasi apabila terjadi lonjakan permintaan atau keterlambatan pengiriman.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian merupakan tahap- tahap penelitian yang harus dilakukan, sehingga penelitian dapat dilakukan dengan terarah dan mempermudah analisis permasalahan yang ada. Metodologi penelitian yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
Optimasi Persediaan Spare Part untuk Meningkatkan Total Penjualan dengan Menggunakan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus di PT. ZXC) Iphov Kumala, I Wayan Sukania dan Santo Christianto

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kebijakan pemesanan yang sudah ditetapkan perusahaan terdapat 4 jenis pemesanan, yaitu Just-in-time , Regular Order , EO Follow , dan Vehicle Off Road (VOR). Karakteristik tiap pemesanan dijelaskan pada Tabel 1. Karakteristik tiap part dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 1. Karakteristik Tipe Order Tipe Order HPP (%) Lead Time (hari) JIT 68 3 RO 72 2 VOR 78 1 Tabel 1. Karakteristik Tiap Part Spare Part Stock Level Harga Part Air Cleaner 20 Rp 130.000,00 Oil Filter 100 Rp   35.000,00 Spark Plug 110 Rp   30.000,00
Data performansi spare part pada perusahaan dari tahun 2013 hingga Juni 2015 dapat dilihat pada Tabel 3, Tabel 4 dan Tabel 5.
Data yang ingin diteliti merupakan data dengan pola acak. Untuk mengetahui pola data maka dilakukan pengujian dengan metode autokorelasi. Berdasarkan hasil uji autokorelasi pada data air cleaner , oil filter, dan spark plug
Studi Pustaka Pengumpulan Data Studi Lapangan Analisa Data: • Membandingkan antara Data Aktual dengan Penerapan Hasil Simulasi Pengolahan Data:
• Pemeriksaan Pola Data
dengan Autocorrelation
• Simulasi Monte Carlo
• Reorder Point Perumusan Masalah dan Penentuan Tujuan Kesimpulan dan Saran Mulai Selesai Gambar 1. Flowchart Metode Penelitian Mulai Pengambilan Data Hasil Simulasi Pembuatan Bilangan Acak: • Linear Congruential Generator Simulasi Monte Carlo Validasi Data Valid ? Welch Confidence Interval Ya Tidak Selesai Hitung Reorder Point dan Safety Stock
Gambar 2. Flowchart Pengolahan Data
bahwa data merupakan data dengan pola acak. Data merupakan pola acak dikarenakan semua nilai ACF mendekati nol. Hasil uji autokorelasi akan dijelaskan pada Gambar 3, 4, dan 5.
Gambar 3. Uji Pola Data Air Cleaner
Gambar 5. Uji Pola Data Spark Plug

## Tabel 5. Bilangan Acak
5 71 77 7 80 69 68 15 19 37 25 64 94 35 12 54 49 75 95 88 28 29 82 78 60 76 51 84 87 52 43 48 22 2 9 89 61 32 47 66 21 46 13 10 45 57 14 63 41 39 8 36 65 50 31 91 70 24 11 1 40 83 34 56 58 67 59 23 55 5 6 27 73 86 96 44 4 18 81 25 30 38 74 42 92 26 20 99 17 28 53 93 79 16 72 33 3 62 85 43
Dapat dilihat dari ketiga Gambar di atas bahwa ketiga part memiliki pola data acak yang dikarenakan nilai ACF ( autocorrelation function ) mendekati nol. Untuk dapat melakukan simulasi, maka perlu dibuat bilangan acak terlebih dahulu.  Pembuatan bilangan acak yang dibentuk berdasarkan dengan a = 5, m = 97,dan Z 0 = 1.
Tabel 3. Performansi Spare Part 2013 Subjek Jan Feb Mar Apr Mei Jun Target Rp 258.982.000 Rp 276.956.000 Rp 263.679.000 Rp 259.879.000 Rp 272.367.000 Rp 268.768.000 Total Sales Rp 243.476.022 Rp 247.871.220 Rp 264.675.120 Rp 252.675.891 Rp 257.987.180 Rp 259.812.371 Jul Ags Sep Okt Nov Des Rp 274.576.000 Rp 297.589.000 Rp 256.848.900 Rp 262.867.000 Rp 272.743.000 Rp 309.756.000 Rp 267.812.300 Rp 295.528.055 Rp 248.755.122 Rp 256.814.176 Rp 264.651.171 Rp 297.181.910 Tabel 4. Performansi Spare Part 2014 Subjek Jan Feb Mar Apr Mei Jun Target Rp 288.236.000 Rp 282.302.000 Rp 292.585.000 Rp 302.398.000 Rp 272.187.000 Rp 296.935.000 Total Sales Rp 296.500.738 Rp 256.686.261 Rp 270.494.033 Rp 251.370.449 Rp 244.255.349 Rp 251.409.262 Jul Ags Sep Okt Nov Des Rp 288.574.000 Rp 272.953.000 Rp 307.252.000 Rp 321.654.000 Rp 297.185.000 Rp 319.954.000 Rp 333.033.014 Rp 281.470.545 Rp 230.811.191 Rp 212.102.377 Rp 221.383.495 Rp 230.170.944 Tabel 5. Performansi Spare Part 2015 Subjek Jan Feb Mar Apr Mei Jun Target Rp 265.332.000 Rp 293.129.000 Rp 286.509.000 Rp 260.632.000 Rp 272.893.000 Rp 296.127.000 Total Sales Rp 243.290.237 Rp 224.419.661 Rp 257.198.145 Rp 246.407.596 Rp 249.129.416 Rp 291.541.896
Optimasi Persediaan Spare Part untuk Meningkatkan Total Penjualan dengan Menggunakan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus di PT. ZXC) Iphov Kumala, I Wayan Sukania dan Santo Christianto
Setelah didapatkan bilangan acak, kemudian dari data permintaan pada tiap part disusun distribusinya sehingga menunjukkan peluang kejadian berdasarkan selang kelas. Distribusi permintaan aktual dijelaskan pada Tabel 6, 7, dan 8.
Apabila bilangan acak yang dibangkitkan pada simulasi terdapat pada range 0–14 (termasuk 0 dan 14), maka jumlah permintaan untuk part air cleaner adalah sebanyak 0 buah. Jika bilangan acak yang dibangkitkan pada simulasi terdapat pada range 15–41  (termasuk 15 dan 41), maka jumlah permintaan untuk part air cleaner adalah sebanyak 1 buah.
Apabila bilangan acak yang dibangkitkan pada simulasi terdapat pada range 0–2 (termasuk 0 dan 2), maka jumlah permintaan untuk part  oil filter adalah sebanyak 5  buah. Jika bilangan acak yang dibangkitkan pada simulasi terdapat pada range 3 dan 4, maka
jumlah permintaan untuk part  oil filter adalah sebanyak 6 buah.
Apabila bilangan acak yang dibangkitkan pada simulasi terdapat pada range 0–9 (termasuk 0 dan 9), maka jumlah permintaan untuk part  spark plug adalah sebanyak 0 buah. Jika bilangan acak yang dibangkitkan pada simulasi terdapat pada range 10–21 (termasuk 10 dan 21), maka jumlah permintaan untuk part spark plug adalah sebanyak 4 buah.
Simulasi tiap part dilakukan sebanyak 30 kali agar sesuai dengan data aktual yang ada selama 30 bulan dimana di setiap simulasinya sebanyak 30 hari. Hasil dari simulasi pada ketiga part dapat dilihat pada Tabel 9, 10, dan Tabel 11.
Tabel 6. Distribusi Permintaan Air Cleaner Permintaan  Frekuensi Frekuensi Kumulatif Probabilitas Kumulatif Range Bilangan Acak 0 133 133 0,156 0 - 14 1 231 364 0,427 15 - 41 2 192 556 0,653 42 - 64 ... ... ... ... ... 6 19 831 0,975 95 - 96 7 11 842 0,988 97 - 98 15 10 852 1,000 99 Tabel 7. Distribusi Permintaan Oil Filter Permintaan  Frekuensi Frekuensi Kumulatif Probabilitas Kumulatif Range Bilangan Acak 5 19 19 0,022 0 - 2 6 21 40 0,047 3 - 4 7 10 50 0,059 5 - 6 ... ... ... ... ... 36 13 824 0,972 96 - 97 48 19 843 0,994 98 74 5 848 1,000 99 Tabel 8. Distribusi Permintaan Spark Plug Permintaan  Frekuensi Frekuensi Kumulatif Probabilitas Kumulatif Range Bilangan Acak 0 81 81 0,095 0 - 9 4 101 182 0,214 10 - 21 8 106 288 0,338 22 - 33 12 113 401 0,471 34 - 47 ... ... ... ... ... 36 25 803 0,942 92 - 94 40 20 823 0,966 95 - 96 48 16 839 0,985 97 - 98 66 13 852 1,000 99
Tabel 9. Simulasi Air Cleaner Hari Bilangan Acak Permintaan (Simulasi) 1 5 0 2 25 1 3 28 1 ... ... ... 28 73 3 29 74 3 30 79 4 Rata-rata 2,000 Standar Deviasi 1,486 Varian 2,207 Tabel 10. Simulasi Oil Filter Hari Bilangan Acak Permintaan (Simulasi) 1 5 7 2 25 13 3 28 14 ... ... ... 28 73 24 29 74 24 30 79 25 Rata-rata 18,77 Standar Deviasi 8,964 Varian 80,361 Tabel 11. Simulasi Spark Plug Hari Bilangan Acak Permintaan (Simulasi) 1 5 0 2 25 8 3 28 4 ... ... ... 28 73 24 29 74 24 30 79 24 Rata-rata 14,667 Standar Deviasi 10,310 Varian 106,299 Tabel 12. WCI Air Cleaner Replikasi Sistem Nyata ( 𝑋� )
Sistem Simulasi ( 𝑋� ) 1 1,966 2,000 2 2,480 2,233 3 2,483 2,367 ... ... ... 28 2,143 2,433 29 2,148 2,167 30 2,862 2,767 Rata-rata 2,179 2,136 Standar Deviasi 0,481 0,310 Varian 0,232 0,096
Hasil simulasi dilakukan uji validitas dengan menggunakan welch confidence
interval . Berikut di  bawah ini merupakan uji validitas dengan welch confidence interval.
Tabel 13. WCI Oil Filter
Replikasi Sistem Nyata ( 𝑋� ) Sistem Simulasi ( 𝑋� ) 1 22,069 18,200 2 22,920 19,300 3 23,828 19,767 ... ... ... 28 23,000 17,467 29 17,074 19,000 30 20,897 19,033 Rata-rata 19,844 18,793 Standar Deviasi 2,942 1,275 Varian 8,656 1,627 Tabel 14. WCI Spark Plug Replikasi Sistem Nyata ( 𝑋� )
Sistem Simulasi ( 𝑋� ) 1 25,966 14,667 2 24,640 16,533 3 25,379 16,467 ... ... ... 28 9,714 13,867 29 11,333 17,067 30 18,207 14,400 Rata-rata 16,807 15,876 Standar Deviasi 5,229 1,639 Varian 27,346 2,685 Hipotesa: H 0 : μ (1-2) = 0 H 1 : μ (1-2) ≠ 0
Dengan α = 5%, maka didapatkan nilai:
Confidence interval : (2,179-2,136)-0,106 ≤ 𝜇 (1−2) ≤ (2,179-2,136)+ 0,106 -0,063 ≤   𝜇 (1−2) ≤ 0,149
Kesimpulan:  terima H 0 atau rata-rata permintaan part air cleaner tiap bulan pada sistem nyata sama dengan model simulasi.
Hipotesa:
H 0 : μ (1-2) = 0 H 1 : μ (1-2) ≠ 0
Dengan α = 5%, maka didapatkan nilai:
Confidence interval : (19,844-18,793)-0,749 ≤ 𝜇 (1−2) ≤ (19,844-18,793)+3,749 -2,698 ≤ 𝜇 (1−2) ≤ 4,800
Optimasi Persediaan Spare Part untuk Meningkatkan Total Penjualan dengan Menggunakan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus di PT. ZXC)
Iphov Kumala, I Wayan Sukania dan Santo Christianto
Kesimpulan:  terima H 0 atau rata-rata permintaan part oil filter tiap bulan pada sistem nyata sama dengan model simulasi. Hipotesa:
H 0 : μ (1-2) = 0
H 1 : μ (1-2) ≠ 0
Dengan α = 5%, maka didapatkan nilai:
Confidence interval : (16,807-15,876)-11,765 ≤ 𝜇 (1−2) ≤ (16,807-15,876) +11,765
-10,833 ≤   𝜇 (1−2) ≤ 12,696
Kesimpulan:  terima H 0 atau rata-rata permintaan part spark plug tiap bulan pada sistem nyata sama dengan model simulasi.
Penentuan reorder point dan safety stock didapatkan berdasarkan dari hasil simulasi sebanyak 30 kali pada masing-masing part . Nilai reorder point dan safety stock pada tiap part dapat dilihat sebagai berikut:
Jumlah persediaan minimal ( safety stock ) yang harus disediakan setiap hari  untuk air cleaner adalah:
ROP= 2,136 𝑥 2,5 + 1,645�2,5(1,775 2 ) + 2,136 2 (0,707 2 ) ROP = 10,583 unit
Jumlah  persediaan minimal ( safety stock ) yang harus disediakan setiap hari untuk oil filter adalah: ROP= 18,793 𝑥 2,5 + 1,645�2,5(8,424 2 ) + 18,793 2 (0,707 2 )

## ROP = 77,931 unit
Jumlah persediaan minimal ( safety stock ) yang harus disediakan setiap hari  untuk spark plug adalah:
ROP = 15,876 𝑥 2,5 +
1,645�2,5(11,262 2 ) + 15,876 2 (0,707 2 ) ROP = 74,314 unit
Langkah berikutnya setelah penentuan reorder point dan safety stock, yaitu dengan melakukan analisa perbandingan antara data aktual dengan penerapan hasil simulasi yang dapat dilhat pada Tabel 15 dan 16.
Dapat dilihat pada Tabel 15 dan Tabel 16, total keuntungan penjualan pada Tabel 15 adalah sebesar Rp2.730.000,00 dan total keuntungan penjualan pada Tabel 16 adalah sebesar Rp3.265.600,00. Perbandingan total keuntungan antara data aktual dengan penerapan simulasi adalah sebesar Rp535.600,00  dimana meningkat sebanyak 19,619% dari Rp2.730.000,00 menjadi Rp3.265.600,00. Peningkatan total keuntungan ini jelas akan mempengaruhi terhadap peningkatan total penjualan pada performansi spare part . Perbandingan penerapan yang dilakukan pada ketiga part yang diteliti pada bulan Januari 2013 hingga bulan Juni 2015. Setelah dilakukan penerapan hasil simulasi pada ketiga part , perbandingan keseluruhan dapat dilihat seperti pada Tabel 17.
Tabel 15. Data Aktual Permintaan Air Cleaner Januari 2013
No Unit yang diterima Persediaan awal Permin taan Persediaan Akhir Pesan/ Tidak Jumlah Pemesanan Lead Time Total Cost Harga Jual Keuntungan 2 0 29 1 28 Tidak - - - Rp 130000 Rp130000 3 0 28 1 27 Tidak - - - Rp 130000 Rp130000 4 0 27 2 25 Tidak - - - Rp260000 Rp260000 5 0 25 3 22 Tidak - - - Rp390000 Rp390000 … … … …
… … …
… … … … 27 0 26 1 25 Tidak - - - Rp130000 Rp130000 28 0 25 5 20 Reguler Order 5 2 Rp 468.000 Rp650000 Rp182000 29 0 20 3 17 Reguler Order 5 2 Rp 468.000 Rp390000 Rp(78000) 30 0 22 1 21 Tidak - - Rp130000 Rp130000 31 0 26 4 22 Tidak - - Rp520000 Rp520000 Total Rp2730000
Tabel 16. Penerapan Simulasi Air Cleaner Januari 2013
No Unit yang diterima Persediaan awal Permin taan Persediaan Akhir Pesan/ Tidak Jumlah Pemesanan Lead Time Total Cost Harga Jual Keuntungan 2 0 29 1 28
Tidak - - - Rp 130000 Rp130000 3 0 28 1 27
Tidak - - - Rp 130000 Rp130000 4 0 27 2 25
Tidak - - - Rp260000 Rp260000 … … … … … … …
… … … … 27 0 13 1 12
Tidak - - - Rp130000 Rp130000 28 0 12 5 7
Just In Time 13 3 Rp1149200 Rp650000 Rp(499200 29 0 7 3 4 VOR
6 1 Rp 608400 Rp390000 Rp(218400) 30 6 10 1 9
Tidak - - Rp130000 Rp130000 31 13 22 4 18 Tidak - - Rp520000 Rp520000 Total Rp3265600 Tabel 17. Rincian Peningkatan Total Penjualan Bulan Jan % Feb % Mar % Apr % Mei % Jun % Juli % Ags % Sep % Okt % Nov % Des % 2013 Peningkatan per bulan 36,64 13,75 2,83 6,19 3,49 34,25 19,56 19,55 3,87 5,53 57,63 9,84 Peningkatan Total Sales 2,33 0,60 0,18 0,37 0,21 1,56 1,00 2,23 0,30 1,68 0,44 0,36 2014 Peningkatan per bulan 14,41 12,83 3,35 23,18 3,27 145,85 4,81 16,61 8,05 21,38 2,15 6,18 Peningkatan Total Sales 0,46 0,52 0,17 0,87 2,62 2,62 0,27 0,59 0,41 0,88 0,12 0,34 2015 Peningkatan per bulan 42,99 19,47 7,61 48,42 24,45 4,54 Peningkatan Total Sales 1,28 0,78 0,39 1,53 0,79 0,23
Berdasarkan pada Tabel 17, hasil analisis perbandingan antara data aktual penjualan dengan  penerapan hasil simulasi, terdapat peningkatan tiap bulannya dari tahun 2013 hingga Juni 2015. Peningkatan pada tahun 2013 secara berturut-turut, yaitu 2,327%; 0,602%; 0,184%; 0,367%; 0,214%; 1,558%; 1,003%; 0,230%; 0,303%; 1,680%; 0,436%; dan 0,363%. Peningkatan pada tahun 2014 secara berturut-turut, yaitu 0,464%; 0,519%; 0,168%; 0,868%; 0,170%; 2,622%; 0,271%; 0,587%; 0,407%; 0,879%; 0,117%; dan 0,339%. Peningkatan pada tahun 2015 secara berturut- turut, yaitu 1,282%; 0,784%; 0,393%; 1,532%; 0,789%; dan 0,230%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan,  dapat dilihat bahwa pola data dari ketiga part merupakan data dengan pola acak. Berdasarkan hasil simulasi sebanyak 30 kali pada tiap part , rata-rata permintaan untuk air cleaner sebesar  2,136  buah per hari; oil filter sebesar 18,793  buah per hari; dan spark plug sebesar 15,876 buah per hari. Hasil uji validitas untuk ketiga part dinyatakan menerima H 0 . Nilai reorder point dan safety stock untuk air cleaner sebesar 11 buah dan 6 buah; untuk oil filter sebesar 78 buah dan 31 buah; dan untuk
spark plug sebesar 75 buah dan 35 buah. Hasil analisis perbandingan antara data aktual penjualan dengan penerapan hasil simulasi, terdapat peningkatan tiap bulannya dari tahun 2013 hingga Juni 2015. Peningkatan pada tahun 2013 secara berturut-turut, yaitu 2,327%; 0,602%; 0,184%; 0,367%; 0,214%; 1,558%; 1,003%; 0,230%; 0,303%; 1,680%; 0,436%; dan 0,363%. Peningkatan pada tahun 2014 secara berturut-turut, yaitu 0,464%; 0,519%; 0,168%; 0,868%; 0,170%; 2,622%; 0,271%; 0,587%; 0,407%; 0,879%; 0,117%; dan 0,339%. Peningkatan pada tahun 2015 secara berturut-turut, yaitu 1,282%; 0,784%; 0,393%; 1,532%; 0,789%; dan 0,230%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sugiharto, Bambang. “Aplikasi Simulasi Untuk Peramalan Permintaan Dan Pengelolaan Persediaan Yang Bersifat Probabilistik.” INASEA: Vol. 8 No. 2
(2007): 112 - 120.
[2] Indah, Weny. “Simulasi Produksi Dan Distribusi Pelayanan Permintaan  Sarung Tenun Dengan Monte Carlo.” SNASTI (2011): SC - 27.
[3] Rangkuti, Freddy. 2004. Flexible Marketing . Jakarta: Gramedia.
Optimasi Persediaan Spare Part untuk Meningkatkan Total Penjualan dengan Menggunakan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus di PT. ZXC)
Iphov Kumala, I Wayan Sukania dan Santo Christianto
[4] Alam, M. Agus J. 2003. Mengolah Database dengan Borland Delphi 7 . Jakarta: Gramedia.
[5] Edward J, Blocher. 2007. Cost Management 3 rd Edition . Jakarta: Salemba Empat.
[6] Griffin,Ricky. 2004. Management 7 th Edition . Jakarta: Erlangga.
[7] Hanke dan Winchern. 2005. Bussiness Forecasting . USA: Prentice Hall.
[8] Harris, James (2013) "Some Notes On Multiplicative Congruential Random Number Generators With Mersenne Prime Modulus 261-1.," Journal of the South Carolina Academy of Science : Vol. 1: Iss. 1, Article 10.
[9] Hartini, Sri., Zainal Fanani, dan Luki Rachimi A. “Usulan Sistem   Pemesanan
Untuk Meningkatkan Service Level Pada Sistem Heijunka .” J@TI UNDIP, Vol III,
No 3 (2008).
[10]  Herjanto, Eddy. 2008. Manajemen Operasi Edisi Ketiga . Jakarta: Grasindo.
[11]  Herjanto, Eddy. 2008. Sains Manajemen . Jakarta: Grasindo.
[12]  Iqbal, Hasan. 2002. Pokok-pokok Materi Metodologi Penelitian dan Aplikasinya . Jakarta: Ghalia Indonesia.
[13]  P, Siagian. 1987. Penelitian Operasional: Teori Dan Praktek . Jakarta: UI Press.
[14]  Pramuji, Bambang,  Pitojo Tri Juwono, dan Widandi Soetopo. “Pemodelan Debit Menggunakan Metode Arima Guna Menentukan Pola Operasi Waduk
Selorejo.” Jurnal Teknik Pengairan, Volume 5, Nomor 2, Desember 2014,
hlm 141–148.
[15]  Prasetya, Hery, dan Fitri Lukiastuti. 2009. Manajemen Operasi . Yogyakarta: Media Pressindo.
[16]  Rusdji, Darma. “Pembangkit Data Sekolah Secara Acak Menggunakan MS- Excel.” JURNAL PETIR VOL. 4 NO 1 (2011).
[17]  Sarjono, Haryadi, dan Engkos Achmad Kuncoro. “Analisis Perbandingan Perhitungan Re-order Point.” BINUS BUSINESS REVIEW Vol. 5 No. 1 Mei 2014: 288-300.
[19]  Suryani, E. (2006). Pemodelan dan Simulasi . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[20]  Trisnawati, Novi., Achmad Bahauddin, dan Ratna Ekawati. “Rancangan Perbaikan Pelayanan Puskesmas dengan Pendekatan Lean Healthcare dan Simulasi.” : ISSN 2302-495X: Jurnal Teknik Industri, Vol.1, No.1, Maret 2013,
pp.71-76.
[21]  Wahyono, Budi. 2012. Manajemen Persediaan (Inventory Management). [Online].
Tersedia: http://www.pendidikanekonomi.com/2012
/09/manajemen-persediaan-
inventory.html  (diakses tanggal 26 Juni 2015).