Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2020 Analisa Kebutuhan Produk General Lighting | Kurniyanto | Popy | Rini

## ANALISA KEBUTUHAN PRODUK GENERAL LIGHTING DI PT X (DISTRIBUTOR LAMPU LED) DENGAN METODE PERAMALAN
Kurniyanto Bayu Anggoro 1) , Popy Yuliarty 2) ,Rini Anggraini 3)
1,2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jakarta
3) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik,Universitas Mercu Buana Jakarta Email : aa_bayu28@yahoo.com
Abstrak : PT. X selaku distributor resmi  lampu  LED, menjual produk-produk general  lighting , dengan selalu berusaha memberikan pelayanan yang optimal kepada pelanggan. Untuk memenuhi kebutuhan konsumen akan produk-produk general  lighting ,  PT.X  masih  belum  memiliki  sistem  stok.  Oleh  karena  itu  konsumen  harus bersedia  menunggu  sesuai  lead  time  dari  produk  yang  akan  mereka  beli.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  metode  peramalan  yang  tepat  untuk  menentukan  jumlah  kebutuhan  stok  produk.  Metode  yang digunakan adalah metode peramalan Linea Regression. Hasil penelitian adalah  didapatkan hasil peramalan untuk bulan Juli 2020 untuk ke 2 item produk adalah sebesar 32 dan 54 unit
Kata kunci : kebutuhan, peramalan, Linear Regression , Exponential Smoothing , Moving Average

## PENDAHULUAN
Pada  dunia  jasa  distribusi  barang, ketersedian stok barang adalah salah satu faktor yang  dapat  memberikan  keunggulan  untuk menarik  konsumen.  Bukan  hanya  persoalan harga. Sebagai contoh saat mencari gadget type A  di marketplace ,  banyak  penjual  atau distributor yang menawarkan dengan harga dan ketersediaan  barang  yang  bervariasi.  Disinilah terjadi  persaingan,  karena  dimana  selain  harga, faktor lain yang menjadi pertimbangan sebelum konsumen  membeli  suatu  barang  adalah ketersediaan  spare  parts  (Sutardi  dan  Budiasih, 2007).  Tuntutan  konsumen  terhadap  suatu produk  tidak  terbatas  pada  harga  dan  kualitas saja  tetapi  juga  pada  pelayanan  yang  diberikan (Kushartini dan  Almahdy, 2016). PT. X selaku distributor  resmi  lampu  LED,  menjual  produk- produk general lighting , dengan selalu berusaha memberikan  pelayanan  yang  optimal  kepada pelanggan. Untuk memenuhi kebutuhan konsumen akan produk-produk general lighting , PT.X  masih  belum  memiliki  sistem  stok.  Oleh karena  itu  konsumen  harus  bersedia  menunggu sesuai lead time dari produk yang akan mereka beli. Jika dilihat dari periode yang lalu, berikut historis penjualan produk general lighting PT. X 2019-2020.
Gambar 1 Grafik Historis Permintaan Produk General Lighting PT. X 2019-2020
Dilihat  dari  jumlah  yang  fluktuatif  akan kebutuhan produk general lighting dan dikarenakan belum memiliki sistem stok, maka akan  dibuat  analisa  kebutuhan  produk general lighting dengan  metode  peramalan.  Menurut Gaspesz Peramalan adalah kegiatan memperkirakan  tingkat  permintaan  produk  di waktu yang akan datang dengan  menggunakan data  yang  tersedia  saat  ini  (Garpersz,V  2002). Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang akurat,  yang  dapat  digunakan  dalam  membuat analisa persediaan.
0 50 100 150 Ju ly O cto b e r
Ja n u ar y Ap ri l Juml ah Grafik Historis Permintaan Produk General Lighting PT. X 2019-2020
4052899 561564 4052899
596221
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2020
Analisa Kebutuhan Produk General Lighting | Kurniyanto | Popy | Rini
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Mengetahui  metode  peramalan  yang  dapat digunakan untuk menentukan jumlah kebutuhan  stok  produk general  lighting di PT.X.
2. Mengetahui  kebutuhan  jumlah  stok  produk general  lighting di  PT.X  untuk  periode kedepan
Persediaan  didefinisikan  sebagai  barang yang  disimpan  untuk  digunakan/dijual  pada periode  mendatang  dan  persediaan  dapat berbentuk  bahan  baku  yang  disimpan  untuk diproses,  komponen  yang  diproses,  barang dalam  proses  dan  barang  jadi  yang  disimpan untuk  dijual  (Hendra,  2009;  Ramadhanti,  & Ariyanti, 2017).
Pengendalian persediaan
merupakan
kegiatan
yang
berhubungan
dengan perencanaan,  pelaksanaan,  dan  pengawasan penentuan  kebutuhan  material  sedemikian  rupa sehingga  disatu  pihak  kebutuhan  operasi  dapat dipenuhi  pada  waktunya  dan  dilain  pihak investasi  persediaan  material  dapat  ditekan secara optimal. Persediaan merupakan suatu hal yang  tak  terhindarkan  (Baroto  :  2002).  Untuk menyelesaikan  masalah  di  masa  datang  yang tidak  dapat  dipastikan,  orang  senantiasa berupaya  menyelesaikannya  dengan  model pendekatan-pendekatan  yang  sesuai  dengan perilaku  aktual  data,  begitu  juga  dalam melakukan  peramalan.  Peramalan  ( forecasting ) permintaan  akan  produk  dan  jasa  di  waktu mendatang dan bagian-bagiannya adalah sangat penting  dalam  perencanaan  dan  pengawasan produksi.  Selain  itu  perusahaan  juga  dituntut untuk dapat memuaskan konsumen dengan cara menyelesaikan  pesanan  konsumen  tepat  pada waktunya (Dewi dan Saroso, 2016).

## METODE
Tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2 berikut ini :
Diagram Alir Kerja Praktek
P e n g o la h a n D a ta T a h a p A k h ir P e n d a h u lu a n P e n g u m p u la n D a ta Mulai Identifikasi Studi Kepustakaan Observasi Lapangan Tujuan Penelitian Data Penjualan Profil Perusahaan Mengumpulkan Data Kesimpulan & Saran Selesai Analisa kebutuhan produk general lighting dengan metode peramalan Usulan perbaikan
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Metode peramalan dapat diklasifikasikan menjadi 2 macam yaitu:
1. Metode  Kuantitatif.  Metode  Kuantitatif merupakan metode peramalan yang menggunakan data historis yang diakumulasikan  dalam  periode  waktu tertentu.  Macam-macam  model  peramalan kuantitatif antara lain:
a. Model  Deret  Berkala  ( Time  Series ). Metode peramalan  yang didasarkan  atas penggunaan  analisa  pola  hubungan antara  variabel  yang  akan  diperkirakan dengan variabel waktu, yang merupakan deret waktu.
b. Model  Kausal.  Metode  peramalan  yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan  antara  variabel  lain  yang mempengaruhinya,  yang  bukan  waktu yang disebut metode korelasi atau sebab akibat. Model kausal terdiri dari:
- Metode regresi dan korelasi
- Metode ekonometri - Metode input dan output
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2020 Analisa Kebutuhan Produk General Lighting | Kurniyanto | Popy | Rini
2. Metode Kualitatif. Metode peramalan yang didasarkan  atas  data  kualitatif  masa  lalu. Hasil  peramalan  yang  ada  tergantung  pada orang
yang
menyusunnya, karena peramalan  tersebut  sangat  ditentukan  oleh pemikiran  yang  bersifat  intuisi,  judgement (pendapat) dan
pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya.
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan metode kuantitatif dengan model Deret Berkala ( time  series ),  karena  data  yang  dimiliki  adalah data  historis  dan  grafik  dari  data  tersebut menunjukkan  pola  permintaan  yang  memiliki hubungan terhadap waktu.
Pada penelitian ini, penulis menggunakan jenis peramalan Linear Regression , Exponential Smoothing ,  dan Moving  Average .  Pemilihan metode ini dikarenakan metode linear regression merupakan peramalan yang menunjukkan  adanya  kecenderungan  menaik dari  waktu  ke  waktu,  sedangkan exponential smoothing merupakan peramalan yang menggunakan data historis jangka pendek untuk mendapatkan peramalan untuk permintaan yang terbaru, dan moving average dikarenakan  tidak dipengaruhi trend atau seasonal .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini.  Pengumpulan  dan pengolahan  data  dilakukan  untuk  mengetahui kebutuhan permintaan produk.
Data permintaan general lighting di tahun 2019-2020  di  PT.X  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 berikut ini :
Tabel 1 Data Historis Permintaan Produk General Lighting 2019-2020 Year SKU 405289 956156 4 405289 959622 1 Month 2019 July 25 22 August 30 76
September 40 35 October 75 40 November 90 45 December 50 45
2020 January 18 70 February 35 57 March 15 98 April 25 75 May 69 20 June 15 25
Sumber: Pengumpulan Data
Dari  data  pada  Tabel  1  di  atas  dapat dilihat  permintaan  ke  2  jenis  produk  general lighting pada tahun 2019 sd 2020.
Data ini kemudian dilakukan peramalan  permintaan  untuk  ke  dua  item dan  hasil  perhitungan  peramalannya  dapat dilihat  pada  Tabel  2. Peramalan  kebutuhan material ini menggunakan tiga metode peramalan,  yaitu  metode Linear  Regression , Exponential  Smoothing ,  dan Moving  Average yang  dalam  perhitungannya  menggunakan bantuan software Microsoft Excel . Setelah hasil peramalan diperoleh, kemudian penulis menghitung kesalahan peramalan dengan menggunakan  perhitungan Mean  Absolute Deviation , Mean  Squared  Error ,  dan Mean Absolute  Percentage  Error .  Khusus  dalam metode  Exponential  Smoothing,  peramalan menggunakan  nilai  konstanta  pemulusan  yang menghasilkan  nilai  Mean  Absolute  Deviation terkecil.  Oleh  karena  itu  perlu  melakukan percobaan  peramalan  dengan  mengguanakan nilai  konstanta  pemulusan  dari  0.1-1,  dan digunakan  nilai  konstanta  pemulusan  yang menghasilkan  nilai  Mean  Absolute  Deviation terkecil.
Perhitungan peramalan untuk ke 2 Item di atas  dapat  dilihat  pada  Tebel  2  sampai  dengan Tabel 5 di bawah ini :
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2020 Analisa Kebutuhan Produk General Lighting | Kurniyanto | Popy | Rini

## Tabel 2. Hasil Perhitungan Peramalan dan Error Item SKU 4052899561564
4052899561564 Y e a r M o n th D e m a n d P e ri o d Linear Regression
Exponential Smoothing (a 0.1) Moving Average (3 Periode)
F o re ca st E rr o r A b so lu te S q u a re d |% E rr o r| F o re ca st E rr o r A b so lu te S q u a re d |% E rr o r| F o re ca st E rr o r A b so lu te S q u a re d |% E rr o r| 2 0 1 9 Jul 25 1 47.
5 - 22.5 22.5 507.4 0.9 25. 0 Au g 30 2 46. 3 - 16.3 16.3 264.5 0.5 25. 0 5.0 5.0 25.0 0.2 Sep 40 3 45. 0 -5.0 5.0 25.0 0.1 25. 5 14.5 14.5 210.3 0.4 Oct 75 4 43. 7 31.3 31.3 977.3 0.4 27. 0 48.1 48.1 2308. 8 0.6 31. 7 43.3 43.3 1877.8 0.6 Nov 90 5 42.
5 47.5 47.5 2258.
5 0.5 31. 8 58.2 58.2 3392. 5 0.6 48. 3 41.7 41.7 1736.1 0.5 Dec 50 6 41. 2 8.8 8.8 77.2 0.2 37. 6 12.4 12.4 154.3 0.2 68. 3 - 18.3 18.3 336.1 0.4 2 0 2 0 Jan 18 7 40.
0 - 22.0 22.0 481.9 1.2 38. 8 - 20.8 20.8 433.5 1.2 71. 7 - 53.7 53.7 2880.1 3.0 Feb 35 8 38. 7 -3.7 3.7 13.6 0.1 36. 7 -1.7 1.7 3.0 0.0 52. 7 - 17.7 17.7 312.1 0.5 Ma r 15 9 37. 4 - 22.4 22.4 503.0 1.5 36. 6 - 21.6 21.6 465.1 1.4 34. 3 - 19.3 19.3 373.8 1.3 Apr 25 10 36. 2 - 11.2 11.2 124.7 0.4 34. 4 -9.4 9.4 88.5 0.4 22. 7 2.3 2.3 5.4 0.1 Ma y 69 11 34. 9 34.1 34.1 1162. 6 0.5 33. 5 35.5 35.5 1262. 5 0.5 25. 0 44.0 44.0 1936.0 0.6 Jun 15 12 33. 6 - 18.6 18.6 347.5 1.2 37. 0 - 22.0 22.0 484.9 1.5 36. 3 - 21.3 21.3 455.1 1.4 Total 0.0 243. 3 6743. 1 7.7 98.2 249. 3 8828. 4 7.1 1.0 261. 7 9912.6 8.3 Average 0.00 20.2 8 561.9 2 0.6 4 8.93 22.6 6 802.5 8 0.6 4 0.11 29.0 7 1101.4 0 0.9 3 Sumber: Pengolahan Data
Berdasarkan  Tabel  2  di  atas,  maka peramalan  untuk  Item  SKU  4052899561564 untuk ke 3 metode dan grafik analisis Peramalan Item  dapat  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  dan Tabel 3 berikut ini :
Gambar 3 Grafik Peramalan dan Error Item SKU 4052899561564
Tabel 3 Perbandingan Peramalan Item SKU 4052899561564
METODE MA D MSE MAP
E
Linear Regression 20.27
8 561.92 4  0.641 Exponential Smoothing 22.66 4 802.58 3  0.643 Moving Average 29.07 4 1101.3 95  0.926
Sumber: Pengolahan Data
Berdasarkan  ketiga  metode  peramalan, peramalan yang akurasi nilai kesalahan terkecil adalah  metode Linear  Regression .  Sehingga metode Linear  Regression paling  baik  diantara metode lainnya. Maka untuk peramalan produk general  lighting  menggunakan  metode Linear Regression
Selanjutnya  dengan  proses  yang  sama akan  dilakukan  perhitungan  untuk  Item  SKU 4052899596221 yang dapat dilihat pada Tabel 4, Gambar 4 dan Tabel 5 berikut ini  :
0 50 100 Ju l N o v M ar Fo recas t Period Grafik Peramalan dan Error Item SKU 4052899561564 Deman d
Linear Regress ion
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2020 Analisa Kebutuhan Produk General Lighting | Kurniyanto | Popy | Rini

## Tabel 4. Hasil Perhitungan Peramalan dan Error Item SKU 4052899596221
4052899596221
Y e a r M o n th D e m a n d P e ri o d Linear Regression
Exponential Smoothing (a 0.1) Moving Average (3 Periode) F o re ca st E rr o r A b so lu te S q u a re d |% E rr o r| F o re ca st E rr o r A b so lu te S q u a re d |% E rr o r| F o re ca st E rr o r A b so lu te S q u a re d |% E rr o r| 2 0 1 9 Jul 22 1 47.6
- 25.6 25.6 654. 8 1.2 22.0 Aug 76 2 48.1 27.9 27.9
775. 7 0.4 22.0 54.0 54.0 2916 .0 0.7 Sep 35 3 48.7 - 13.7 13.7
187. 9 0.4 49.0 - 14.0 14.0 196. 0 0.4 Oct 40 4 49.3 -9.3 9.3 85.9 0.2 42.0 -2.0 2.0 4.0 0.1 44.3 -4.3 4.3 18.8 0.1 Nov 45 5 49.8 -4.8 4.8 23.3 0.1 41.0 4.0 4.0 16.0 0.1 50.3 -5.3 5.3 28.4 0.1 Dec 45 6 50.4 -5.4 5.4 29.0 0.1 43.0 2.0 2.0 4.0 0.0 40.0 5.0 5.0 25.0 0.1
2 0 2 0 Jan 70 7 50.9 19.1 19.1 363. 0 0.3 44.0 26.0 26.0 676. 0 0.4 43.3 26.7 26.7 711. 1 0.4 Feb 57 8 51.5 5.5 5.5 30.2 0.1 57.0 0.0 0.0 0.0 0.0 53.3 3.7 3.7 13.4 0.1 Mar 98 9 52.1 45.9 45.9 2110 .0 0.5 57.0 41.0 41.0 1681 .0 0.4 57.3 40.7 40.7 1653 .8 0.4 Apr 75 10 52.6 22.4 22.4 500. 7 0.3 77.5 -2.5 2.5 6.3 0.0 75.0 0.0 0.0 0.0 0.0 Ma y 20 11 53.2 - 33.2 33.2 1101 .2 1.7 76.3 - 56.3 56.3 3164 .1 2.8 76.7 - 56.7 56.7 3211 .1 2.8 Jun 25 12 53.7 - 28.7 28.7 826. 2 1.1 48.1 - 23.1 23.1 534. 8 0.9 64.3 - 39.3 39.3 1547 .1 1.6 Total 0.0 241. 4 6687 .9 6.3
29.1
224. 9 9198 .1 5.9 - 29.7 181. 7 7208 .8 5.6 Average 0.00 20.1 2 557. 33 0.53 2.65 20.4 4 836. 19 0.53 - 3.30 20.1 9 800. 98 0.62

## Sumber: Pengolahan Data
Gambar 4. Grafik Peramalan dan Error Item SKU 4052899596221
Tabel 5. Perbandingan Peramalan Item SKU
4052899596221 METODE MA D MSE
MAP E
Linear Regression
20.11 8 557.3 26  0.527 Exponential Smoothing 20.44 3 836.1 89  0.532 Moving Average 20.18 5 800.9 75  0.623
Sumber: Pengolahan Data
Berdasarkan  ketiga  metode  peramalan, peramalan yang akurasi nilai kesalahan terkecil adalah  metode Linear  Regression .  Sehingga
0 20 40 60 80 100 120 Ju l
O ct Ja n Ap r Fo recas t Period Grafik Peramalan dan Error Item SKU 4052899596221 Demand Linear Regressi on
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2020 Analisa Kebutuhan Produk General Lighting | Kurniyanto | Popy | Rini
metode Linear  Regression paling  baik  diantara metode lainnya. Maka untuk peramalan produk general  lighting  menggunakan  metode Linear Regression. Perhitungan peramalan periode ke- 13  dengan  menggunakan  metode linear regression :
a. Item SKU 4052899561564
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 𝑌 =
( (∑ 𝑦)(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 ) + ( 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 ) (𝑥) 𝑌 = ( (487)(650)−(78)(2985) (12)(650)−(78) 2 ) +
( (12)(2985)−(78)(487)
(12)(650)−(78) 2 ) (13) 𝑌 = ( 316550−232830 7800−6084 ) + ( 35820−37986 7800−6084 ) (13)
𝑌 = ( 83720 1716 ) + ( −2166 1716 ) (13) 𝑌 = 48.7879 + (−1.26224)(13) 𝑌 = 48.7879 + (−16.4091) = 32.3788
b. Item SKU 4052899596221
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥
𝑌 = ( (∑ 𝑦)(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 ) + ( 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 ) (𝑥) 𝑌 = ( (608)(650)−(78)(4032) (12)(650)−(78) 2 ) +
( (12)(4032)−(78)(608)
(12)(650)−(78) 2 ) (13)
𝑌 = ( 395200−314496 7800−6084 ) + ( 48384−47424 7800−6084 ) (13)
𝑌 = ( 80704 1716 ) + ( 960 1716 ) (13) 𝑌 = 47.0303 + (0.55944)(13) 𝑌 = 47.0303 + 7.27273 = 54.303

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah : 1. Berdasarkan hasil pengolahan data permintaan  dengan  metode  peramalan linear  regression , exponential  smoothing , dan moving  average yang  menghasilkan standart  error terkecil  adalah  dengan metode Linear  Regression sehingga  yang digunakan  selanjutnya  untuk  meramalkan permintaan  untuk  periode  selanjutnya adalah dengan menggunakan metode Linear Regression .
2. Berdasarkan  perhitungan  menggunakan metode linier  regression ,  maka  didapatkan
hasil peramalan untuk bulan Juli 2020 untuk \ke  2  item  berturut-turut  adalah  sebesar  32 dan 54 unit.
Saran yang dapat diberikan adalah :
1. Sebaiknya dilakukan evaluasi setiap periode untuk  mengetahui  item  apa  saja  yang  perlu untuk dijaga jumlah persediannya agar tidak menyebabkan  keterlambatan  barang  untuk kebutuhan diperiode berikutnya.
2. Dari  hasil  analisa,  sebaiknya  metode peramalan  yang  digunakan  ialah  metode peramalan linier regression .

## DAFTAR PUSTAKA
Adhi  Kusnadi  dan  Jansen  Pratama.  2017, Implentasi  Algoritma  Genetika  dan Neural Network Pada Aplikasi Peramalan Produksi Mie, Jurnal ULTIMATIC 9 (1), 37-41
Aini,  Q.,  &  Riandadari,  D.  2018,  Analisis Perencanaan Persediaan Spare Part Mobil Dengan  Metode  Abc  (Konsep  80-20  ) Pada  Gudang  Suku  Cadang  Di  Bengkel Pt. Liek Satu  Invicta  Toyota Pamekasan. Jurnal  Pendidikan  Teknik  Mesin,  7 (1), 102–108.
Baroto,
T. (2002).
Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Jakarta: Penerbit Gahlia Indonesia.
Dewi,  P.  S.,  &  Saroso,  Dana.  S.,  2016.,
Implementasi  Material  Requirements Planning (Mrp) Pada Perencanaan
Persediaan  Material  Panel  Listrik  Di Pt.Tis. Sinergi, 20 (1), 36–46.
Fachrurrozi,  &  Almahdy,  Indra.  2015.,  Lot Sizing  Material  Requirement  Planning Pada  Produk  Tipe  Wall  Mounting  Di Industri  Box  Panel. Jurnal  PASTI,  X (3),
279–293.
Gasperz,  Vincent.  2002.  “Total  Quality Management”.Jakarta:  PT  Gramedia Pustaka Utama .
Kushartini, D., & Almahdy, Indra. 2016., Sistem
Persediaan Bahan Baku
Produk Dispersant  Di  Industri  Kimia. Jurnal PASTI, 10 (2), 217–234.
Lusiana,  A.,  &  Yuliarty,  P.  ,  2020.,  Penerapan Metode  Peramalan  (Forecasting)  Pada Permintaan  Atap  Di  Pt  X. Industri
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2020 Analisa Kebutuhan Produk General Lighting | Kurniyanto | Popy | Rini
Inovatif:  Jurnal  Teknik  Industri , 10 (1),
11-20.
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & McGee, V.  E.  (1999). Metode  dan  Aplikasi Peramalan . Jakarta: Erlangga.
Ramadhanti,  L.  C.,  &  Ariyanti,  Silvi.,2017., Analisis Perencanaan Kebutuhan
Material  J-100  Stud  Bolt  &  Nuts  Di  Pt.
Pertamina  Hulu  Energi  Onwj. Jurnal PASTI, XI (3), 283–299.
Sutardi, A., & Budiasih, E. (2007). Sediakan dan
Hitung  stock  agar  tak  Kehilangan
Konsumen . Jakarta: Elex Media
Komputindo.