ANALISA PENENTUAN KUANTITAS PEMESANAN BAHAN BAKU YANG OPTIMUM UNTUK PERENCANAAN DIMENSI DRY STORAGE DI SUATU RESTORAN WARALABA

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi V Program Studi MMT-ITS, Surabaya 3 Pebruari 2007

ANALISA PENENTUAN KUANTITAS PEMESANAN BAHAN BAKU YANG OPTIMUM UNTUK PERENCANAAN DIMENSI DRY STORAGE DI SUATU RESTORAN WARALABA Dwi Hary Soeryadi, Suparno Program Studi Manajemen Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya

ABSTRAK Di era globalisasi industri seperti sekarang ini banyak perusahaan berlombalomba mencari cara bagaimana mengurangi biaya produksi untuk mendapatkan keunggulan dalam memenangkan persaingan di pasar bebas. Cara yang digunakan ada bermacam-macam, dan diantara bermacam-macam cara tersebut diatas, pengawasan dan pengendalian terhadap persediaan merupakan hal yang paling diperhatikan di banyak perusahaan, karena persediaan merupakan salah satu asset yang paling mahal yaitu kurang lebih sebanyak 40% dari total investasi dari suatu perusahaan. Pada tulisan ini akan dibahas mengenai penyelesaian permasalahan inventory pada suatu restoran waralaba yang berlokasi di Jl. Mayjend Sungkono Surabaya, dengan tujuan menentukan waktu pemesanan yang optimum untuk tiap-tiap barang yang disimpan didalam dry storage, menentukan dimensi dry storage yang optimum berdasarkan sales projection suatu restoran yang akan dibangun yang disesuaikan dengan jenis produk yang akan dijual serta dimensi kemasan barang-barang dari supplier, dan menentukan facility layout yang optimal untuk semua barang-barang yang disimpan didalam dry storage. Adapun metoda yang digunakan didalam proses analisa permasalahan tersebut diatas adalah dengan menggunakan metoda EOQ (Economic Order Quantity) Model Probabilistic dengan asumsi data adalah Independent Demand untuk menyelesaikan permasalahan dalam hal pengaturan optimasi kapasitas material yang dipesan, sekaligus menentukan interval waktu pemesanan untuk masing-masing material yang disimpan. Sedangkan metoda Facility Layout digunakan untuk pengaturan material yang tersimpan serta menentukan volume penyimpanan yang optimum sekaligus dimensi optimum dari dry storage yang digunakan. Kata kunci: Dry Storage, Economic Order Quantity, Model Probabilistic, Independent Demand, Facility Layout.

PENDAHULUAN Latar Belakang Dewasa ini persaingan yang semakin tajam berdampak kepada semakin meningkatnya pelayanan terhadap kepuasan konsumen. Konsumen yang semakin kritis, didukung dengan datangnya persaingan pasar bebas, menuntut perusahaan semakin bekerja keras dalam berebut pangsa pasarnya. Salah satu dari beberapa cara yang dilakukan antara lain yaitu meningkatkan mutu produk jadi. Didalam upaya meningkatkan mutu produk jadi, tidak bisa lepas dari peran peningkatan mutu pengelolaan material bahan bakunya. Mutu pengelolaan material bahan baku, antara lain adalah mutu pengelolaan dan penyimpanan persediaan dari material bahan baku yang dimaksud.


Pada tulisan ini akan diteliti bagaimana mengelola dan mengatur persediaan pada sebuah restoran waralaba yang berlokasi di Jl. Mayjend Sungkono Surabaya, yang mempunyai jumlah produk sebanyak 94 macam produk dan dengan material bahan bakunya sebanyak kurang lebih 103 macam material bahan baku. Pada restoran tersebut terdapat dua jenis gudang penyimpanan, yaitu freezerchiller yaitu sebuah gudang khusus untuk menyimpan material – material yang memerlukan temperatur ruang tertentu, dan dry storage yaitu sebuah gudang untuk menyimpan material - material yang tidak memerlukan temperatur ruang tertentu, artinya cukup dengan suhu kamar. Secara keseluruhan jenis material bahan baku pada restoran tersebut yang disimpan di freezer-chiller adalah hanya kurang lebih 30% dari total jenis material bahan baku yang disimpan, sedangkan kurang lebih 70 % disimpan di dry storage. Fokus penelitian ini adalah pada pengelolaan persediaan material-material yang disimpan di dalam dry storage. Pengelolaan persediaan yang dimaksud adalah seberapa besar kuantitas pemesanan optimum untuk masing-masing material yang masuk ke dalam dry storage dengan menggunakan metode EOQ (Economic Order Quantity), berdasarkan sales projection yang telah ditentukan. Selanjutnya material yang telah ditentukan kuantitas pemesanannya yang optimum, maka dengan menggunakan prinsipprinsip Storage Layout Planning, akan disusun material-material tersebut ke dalam rakrak yang terdapat di dalam dry storage. Hasil akhir dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan dimensi dry storage yang optimum, berdasarkan kuantitas pemesanan yang optimum dan cara penyususnan yang optimum, yang didapat dari perhitungan sebelumnya. Hal tersebut perlu dilakukan, karena sering adanya kesalahan perencanaan dimensi untuk pembuatan dry storage yang tidak dipertimbangkan terhadap nilai sales projection dari restoran yang bersangkutan. Akibatnya, restoran yang salesnya kecil mengalami kelonggaran/kekosongan pada dry storage-nya, sedang pada restoran yang salesnya besar mengalami kesulitan didalam pengaturan persediaan material bahan bakunya. Hal ini tentunya berdampak pada pemborosan nilai investasi untuk restoran yang dry storage-nya terlalu besar, dan berdampak pada mutu produk dan mutu pelayanan yang jelek untuk restoran yang mempunyai dry storage yang terlalu kecil dibandingkan dengan kebutuhannya. Perumusan Masalah Permasalahan yang akan diteliti pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Berapakah kuantitas pemesanan (order quantity) optimum untuk masing-masing material bahan baku yang disimpan di dalam dry storage? 2. Bagaimana menentukan dimensi ruang dry storage yang optimum dengan sales projection yang telah ditentukan? 3. Bagaimanakah pengaturan atau penyusunan yang baik untuk barang-barang yang masuk ke dalam dry storage? Tujuan Penelitian Adapun tujuan penelitian ini adalah: 1. Menentukan kuantitas pemesanan (order quantity) optimum untuk masing-masing material bahan baku yang disimpan di dalam dry storage. 2. Menentukan dimensi ruang dry storage yang optimum berdasarkan sales projection yang telah ditentukan.

ISBN : 979-99735-2-X A-20-2


3. Menentukan pengaturan atau penyusunan yang baik untuk barang-barang yang masuk ke dalam dry storage. Batasan Permasalahan Penelitian ini mempunyai batasan permasalahan sebagai berikut: 1. Penelitian dibatasi pada store perusahaan restoran waralaba yang berlokasi di Jl. Mayjend Sungkono, Surabaya. 2. Barang-barang persediaan yang masuk ke restoran tidak semuanya masuk ke dry storage, sebagian ada yang memerlukan penyimpanan dengan suhu tertentu langsung ditempatkan di freezer-chiller. Untuk penelitian ini dibatasi hanya barangbarang yang masuk ke dry storage. 3. Dimensi ruang dry storage didasarkan atas sales projection store tersebut, ditambah dengan adanya kemungkinan sales yang melampaui dari sales projection sebesar 30%. 4. Sales projection yang dimaksud pada item no 3 adalah sales projection pada saat melakukan analisa perhitungan, yaitu Rp 1.000.000.000,- per bulan. 5. Dimensi rak adalah standart, yaitu lebar 60 cm, tinggi sesuai dengan tinggi plafond yaitu 250 cm, dan banyaknya ambalan (shelf) adalah 3 tingkat, dengan jarak antar ambalan (shelf) adalah 80 cm. Asumsi Penelitian ini mengambil asumsi-asumsi sebagai berikut: 1. Data permintaan untuk masing-masing material bahan baku adalah independent. 2. Penyusunan material di dalam dry storage diatur berdasarkan kelompok masingmasing jenis material. 3. Dimensi dry storage adalah empat persegi panjang dan bebas dari halangan apapun, seperti kolom, ducting, balok induk, balok anak, dan lain-lain. Manfaat Penelitian Adapun manfaat penelitian ini adalah untuk: Memberikan masukan kepada manajemen perusahaan restoran tempat dilakukannya penelitian didalam hubungannya dengan pengelolaan dan pengaturan persediaan yang disimpan di dalam dry storage, serta perencanaan dimensi dry storage yang optimum berdasarkan sales projection yang telah ditentukan. METODOLOGI PENELITIAN Dalam penelitian ini akan digunakan beberapa metodologi dengan langkahlangkah sebagai berikut: Tahap Identifikasi Masalah Tahap ini meliputi studi pendahuluan, perumusan masalah, penetapan tujuan penelitian, tinjauan pustaka, dan observasi lapangan, yang tujuannya adalah untuk mengidentifikasi dan melakukan pemahaman terhadap permasalahan yang akan di teliti, serta mencari dan mempelajari metode-metode yang terkait dengan permasalahan.

ISBN : 979-99735-2-X A-20-3


Pengumpulan Data Pada masa ini, yang dilakukan adalah mendata semua variable yang secara garis besar mempengaruhi terhadap faktor-faktor yang akan diteliti, adapun data-data yang dimaksud antara lain adalah sebagai berikut: 1. Data penjualan tiap-tiap produk per hari selama tiga bulan. 2. Data sales projection untuk store yang bersangkutan. 3. Nama item menu dan daftar harganya. 4. Data recipe (komposisi raw material) untuk masing-masing produk. 5. Data raw item material semua produk. 6. Tabel pembagian area penyimpanan (dry storage, freezer, chiller). 7. Data kemasan material yg disimpan di dry storage (berat, dimensi, dll) 8. Data backordering cost jika terjadi stock out. 9. Data delivery schedule untuk material yg disimpan di dry storage. 10. Data standart ketinggian ceiling dari dry storage atau kitchen area. 11. Data standart dimensi dan bentuk rak didalam dry storage. Pengolahan Data Data-data yang telah didapat dilakukan pengolahan data, yang mengikuti langkah-langkah sebegai berikut: 1. 2. 3.

4.

Melakukan peramalan data volume penjualan per hari untuk masing-masing produk selama tiga bulan. Menetukan besarnya nilai sales dari volume produk hasil peramalan dan membandingkannya dengan sales projection nya. Melakukan breakdown untuk mendapatkan volume masing-masing material. Sekaligus membaginya kedalam masing-masing satuan packing yang sudah standart yang disediakan oleh supplier. Memisahkan material yang disimpan di dry storage dan yang di simpan di freezer-chiller. Untuk material yang disimpan di dry storage siap dilakukan analisa yang lebih lanjut.

Metode peramalan yang dipakai dalam penelitian ini adalah menggunakan metode ARIMA (Autoregresive Integrated Moving Average) dengan tujuan sebagai berikut: 1. Sifat datanya adalah merupakan data time series. 2. ARIMA adalah model peramalan time series yang mempunyai penjabaran yang terbaik didalam peramalan saat ini (dengan syarat jika asumsi white noise terpenuhi). 3. ARIMA bisa mengakomodasi untuk data-data yang bersifat musiman, hal ini juga sesuai dengan sifat data yang akan diteliti. Analisa Inventory Untuk menentukan interval waktu optimum pemesanan masing-masing material, yang tentunya ditinjau dari segi ekonomisnya, maka digunakan metoda EOQ (Economic Order Quantity). Dari sini diketahui untuk setiap material akan dipesan dengan kapasitas berapa yang optimum setiap kali pesan, sekaligus bisa ditentukan setiap berapa lama sekali pemesanan tersebut dilakukan.

ISBN : 979-99735-2-X A-20-4


Namun karena permintaan yang tidak konstan, maka digunakanlah model untuk mendapatkan safety stock yang optimum yaitu Probabilistic Model dengan Constant Leadtime dan Variabel Demand. Digunakan leadtime yang konstan, dikarenakan sesuai data yang didapat kenyataannya bahwa pengiriman material dari pemasok tidak diijinkan atau tidak boleh terlambat. Berdasarkan data dilokasi diketahui bahwa besarnya nilai stockout didasarkan pada besarnya nilai backorder per kejadian yang ditetapkan bersama dengan suppliernya, maka pengembangan formula dari formula EOQ diatas (Tersine, 1994 ) untuk distribusi normal standar adalah sebagai berikut: f(B) =

HQ = f(Z), dan S = Z σ GR

(1)

dimana B = M + S = reorder point dalam unit,

M = rata-rata permintaan saat lead time dalam unit, S = safety stock dalam unit, H = holding cost per unit per tahun, G = backordering cost per outage, R = rata-rata permintaan tahunan dalam unit, Q = ukuran lot atau kuantitas pemesanan dalam unit, f(B) = fungsi densitas probabilitas dari permintaan saat lead time, σ = deviasi standar dari permintaan saat lead time, Z = nilai standard normal deviate, F(Z) = ordinate of standard normal distribution. Analisa Storage Layout Planning Dengan tujuan : 1. Memaksimalkan pemanfaatan ruang. 2. Memaksimalkan pemanfaatan peralatan. 3. Memaksimalkan pemanfaatan tenaga kerja. 4. Memaksimalkan kemampuan akses atas semua material. 5. Memaksimalkan perlindungan atas semua material. Dan dengan pertimbangan sifat tingkat turn over, berat, keragaman, ukuran, karakteristik, dan penggunaan ruang dari masing-masing material, serta dengan mempertimbangkan dari sisi teknis yaitu : beban lantai, posisi kolom, dinding, pintu, tinggi plafon, dimensi rak, serta lebar gang yang diperlukan, maka dibuat suatu penyusunan yang menunjang peoptimalan fungsi ruang. Dari beberapa pertimbangan diatas, maka penyusunan material didalam dry storage disusun berdasarkan skala prioritas sebagai berikut: 1. Keragaman: sama jenis dan sama fungsi diposisikan di tempat yang sama atau berdekatan. Liquid food/beverage ditempatkan di bawah dengan pertimbangan bila terjadi bocor atau rusak, tidak merusak material dibawahnya. Kelompok jenis

ISBN : 979-99735-2-X A-20-5


2.

3.

4.

5.

material yang sama fungsinya ditempatkan berdekatan dengan maksud memudahkan pencarian. Ukuran: berat dan volume material. Semakin berat material yang dimaksud, semaksimal mungkin ditempat diposisi rak yang paling bawah. Hal ini dimaksudkan untuk mempermudah proses operasional / material handling, dan mencegah terjadinya kerusakan. Tingkat turn over: semakin tinggai tingkat turn over dan order interval nya material tersebut diposisikan di area dekat dengan pintu dan mudah dijangkau dengan cepat. Karakteristik: material yang tidak tahan lama, mudah rusak, berbahaya, kecil tapi mempunyai nilai yang tinggi (mahal), ditempatkan di posisi yang mudah dikontrol dan kesesuian (material yang tidak bisa kontak (berdekatan) dengan sembarang material yang lain, di tempatkan terpisah di geser atau di tempatkan di ambalan (shelf) yang berbeda). Penggunaan ruang: konservasi ruang, keterbatasan ruang, dan akses.

HASIL DAN PEMBAHASAN Data volume produk Dari data sales tanggal 1 bulan Pebruari sampai dengan tanggal 30 bulan Juni 2004, dilakukan pengelompokan berdasarkan nama item menu produk, sebanyak 92 item, dengan kode 2010 sampai dengan 9030. Dari data sales tersebut didapat total volume produk yang terjual setiap harinya. Seperti salah satu tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui banyaknya masing-masing raw material yang digunakan setiap harinya, maka untuk mencapai itu harus mengetahui berapa banyak masing-masing produk yang terjual setiap harinya pula dan bagaimana trendnya kedepan. Untuk menjawab hal tersebut maka dilakukanlah proses peramalan. Peramalan Seperti yang telah diuraikan pada bab sebelumnya bahwa pada penelitian ini menggunakan metode ARIMA didalam proses peramalannya, dan digunakan program komputer Minitab 13,00. Volume produk berdasarkan sales projection Dari data hasil peramalan, volume yang didapat masing-masing produk dikalikan dengan harga satuannya masing-masing, maka didapat sales harian dan sales total dalam 1 bulanatau selama 30 hari. Hasil sales masing-masing produk per tanggal dibagi dengan total sales nya maka didapat proporsi masing-masing produk per tanggal. Hasil proporsi ini dikalikan dengan sales projection nya maka didapat sales masing-masing produk berdasarkan sales projection yang telah ditentukan. Nilai sales ini dibagi dengan harga satuan masing-masing, maka didapat volume masing-masing produk berdasarkan sales projection nya.

ISBN : 979-99735-2-X A-20-6


Breakdown material Volume produk yang ada, kemudian di breakdown dengan mengacu kepada data recipe yang didapat dari perusahaan tsb. Hasil breakdown dari semua produk di kelompokkan berdasarkan jenis materialnya dan dijumlahkan, maka dapat diketahui jumlah kebutuhan masing-masing material per hari. Dari semua item menu produk di breakdown seperti hal tersebut diatas, selanjutnya dikelompokkan berdasarkan jenis materialnya. Dari pengelompokan ini dapat diketahui berapa banyak masing-masing raw material yang dibutuhkan pada setiap harinya. Setelah dibagi dengan yield factor dan jumlah unit per masing-masing kemasan, maka didapat banyaknya masing-masing material per kemasan setiap harinya. Karena pembahasan dalam penelitian ini hanya sebatas material yang disimpan di drysorage, maka dengan melihat tabel disusunlah material-material yang masuk di dry storage saja untuk di proses lebih lanjut. Analisa inventory dan dimensi dry storage 80cm

Lebar rak = 60 cm 80cm

Tinggai plafond = 250 cm 80cm

Lebar aisle = 150 cm 120cm

120cm

120cm

5cm

Gambar 1. Dimensi rencana rak di dalam dry storage

Pada proses perhitungan analisa inventory ini diasumsikan terlebih dahulu dimensi dry storage yang akan digunakan sebagai proses perhitungan awal, dalam hal ini dipakai dimensi yang sekarang ada pada dry storage restoran tersebut, yaitu 4m x 5m, dengan ketinggian plafond standart yaitu 2.5m. Dari dimensi asumsi tersebut dapat dihitung biaya investasi pembuatan dan perawatannya, sebagai berikut: BIAYA INVESTASI DRY STORAGE, ASUMSI : 4 X 5 X 2,5 M3 Luas lahan : 4 x 5 = 20 M2 Sewa Lahan : 20 x Rp 250.000,-/bln x 12 = Pembangunan fisik : 20 x Rp 3.000.000,- = 60.000.000,- / 20 th = Biaya Perawatan : 20 x Rp 50.000,- = Rp 1.000.000,x 12 bln =

Rp60.000.000,-

TOTAL BIAYA (per tahun)

Rp75.000.000,-

=

Rp3.000.000,Rp12.000.000,- +

Total biaya per tahun yang didapat tersebut dalam perhitungan analisa inventory dapat diasumsikan sebagai holding cost.

ISBN : 979-99735-2-X A-20-7


Selanjutnya dengan menggunakan persamaan (1), yaitu: HQ f(B) = = f(Z), dan S = Z σ GR dan jika diambil contoh item material dengan kode 55, yang sebelumnya dilakukan Normality Test untuk permintaan pada saat lead time, maka didapat: -

Volume dimensi kemasan = p x l x t = 0,3 x 0,6 x 0,4 = 0,0720 m3 Total volume kemasan semua material = 7, 4710 m3 Proporsi volume kemasan material 55 terhadap semua volume kemasan material = 0,0720 / 7,4710 = 0,9637 Holding cost untuk material 55 per kemasan = 0,9637 x Rp75.000.000,- = Rp722.794,81 Holding cost (H) untuk material 55 per unit = Rp722.794,81 / 12 unit = Rp60.232,90 / unit. Lot size / order quantity (Q) = 12 unit Back ordering cost per outage (G) = Rp200.000,Avarage anual demand (R) = 16,1316 unit x 52 minggu Avarage lead time demand (M) = 16,1316 unit, catatan: M= R/52 Standard deviation of lead time demand (σ) = 3,4990 Dengan memasukkan semua variabel yang tersebut diatas ke formula yang ada, maka di dapat f(Z) = 0,0151 Dengan menggunakan tabel 5-3, di buku Tersine halaman 220, maka didapat standard normal deviate = 2,6 Safety stock (S) = σ . Z = 3,4990 x 2,6 = 9,09727 unit Reorder point (B) = M + S = 16,1316 + 9,09727 = 25,22884 unit Order interval = (Q – S) / M = ( 12-9,09727) / 16,1316 = 0,1799 minggu

Order interval yang disepakati dengan pihak supplier paling cepat adalah 1 minggu, maka dengan kejadian seperti perhitungan diatas untuk memenuhi hal ini lot size / order quantity nya harus ditingkatkan. Dengan ditingkatkannya order quantity maka berpengaruh terhadap proporsi volume masing-masing item material, dan tentunya hal ini mempengaruhi besarnya holding cost nya pula. Dengan cara diulangi lagi proses perhitungan analisa inventory dari awal dengan order quantity (Q) yang berbeda serta nilai holding cost (H) yang berbeda pula, maka dengan proses iterasi secara berulang-ulang didapatlah order quantity yang optimal untuk semua item material yang disimpan di dalam drystorage dengan dimensi seperti asumsi yang ditentukan sebelumnya. Dengan telah diketahuinya Q yang optimum, maka bisa dihitung berapa total volume dimensi semua material yang disimpan di dalam dry storage, dan dengan menggunakan Tabel, maka dimensi dry storage bisa ditentukan. Dari perhitungan diatas maka, dimensi dry storage tersebut adalah = p x l = 4,80 x 8,50 = 40,80 meter ². Storage layout planning Penyusunan material dry storage disusun berdasarkan urutan prioritas sebagai berikut, yaitu : keragaman (sama jenis dan sama fungsi), ukuran (berat dan volume material), tingkat turn over (order interval), karakteristik (material yang tidak tahan lama, mudah rusak, berbahaya, kecil tapi mahal, dan kesesuaian (material yang tidak bisa kontak (berdekatan) dengan sembarang material yang lain)), penggunaan ruang (konservasi ruang, keterbatasan ruang, akses).

ISBN : 979-99735-2-X A-20-8


KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Setelah dilakukan penelitian, pembahasan, serta dilengkapi dengan beberapa perhitungan untuk analisa dry storage di restoran waralaba di Jl Mayjend Sungkono, Surabaya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Kuantitas pemesanan (order quantity) optimum untuk masing-masing material bahan baku yang disimpan di dalam dry storage dapat ditentukan dengan menggunakan rumus Economic Order Quantity, dan digunakan pendekatan probabilistic model dengan tujuan untuk mendapatkan hasil yang lebih realistis atau sesuai dengan kenyataan yang terjadi dilapangan. 2. Dimensi ruang dry storage yang optimum dengan sales projection saat itu adalah Rp 1.000.000.000,- per bulan setelah dilakukan analisa perhitungan serta beberapa proses iterasi adalah sama dengan p x l x t = 4,80m x 8,50m x 2,50m. 3. Pengaturan atau penyusunan untuk material-material yang masuk ke dalam dry storage, digunakan pendekatan analisa Layout Planning, serta dilakukan analisa perhitungan dan penggambaran, maka hasil yang optimum didapatkan dengan baik. Saran Setelah diadakan perbandingan dengan yang saat ini ada pada ruang dry storage di lokasi restoran waralaba, di Jl Mayjend Sungkono, Surabaya berikut beberapa saran untuk manajemen perusahaan tersebut. 1. Dimensi ruang dry storage yang optimal harus direncanakan sesuai dengan sales projection nya. 2. Didalam merencanakan ruang dry storage harus diselaraskan antara ketinggian plafond dan ketinggian rak nya, sedangkan halangan-halangan berupa kolom, balok, ataupun ducting AC, dan lain-lain sebisa mungkin dihindari, sehingga penggunaan area bisa lebih maksimal. 3. Untuk lebih mengoptimalkan lagi ruang dry storage yang ada dan konsep peminimalan sarang lebah bisa lebih maksimal, hendaknya diadakan penyeragaman dimensi kemasan untuk semua material yang disimpan di ruang dry storage. Semakin sedikit ragam dimensi kemasan yang digunakan, maka penyusunan material akan lebih sempurna. DAFTAR PUSTAKA Apple, J.M. (1977) Plant Layout and Material Handling, Edisi 3, John Wiley & Sons Inc., Canada. Arsyad, L. (2001) Peramalan Bisnis, Edisi 1, PT BPFE-Yogyakarta. Makridakis, S., Wheelwright, S.C., dan McGee, V.E. (1998) Forecasting: Methods and Applications, Jilid 1, Edisi 2, John Wiley & Sons Inc., Canada. Meyer, F.E., dan Stephens, M.P. (2000) Manufacturing Facilities Design and Material Handling, Edisi 2, Prentice Hall International Inc., New Jersey. Taylor III, B.W. (1999) Introduction to Management Science, Edisi 6, Prentice Hall International Inc., New Jersey.

ISBN : 979-99735-2-X A-20-9


Tersine, Richard J. (1994) Principles of Inventory and Materials Management, Edisi 4, Prentice Hall International Inc., New Jersey. Tompkins, J.A., dan White, J.A. (1984) Facilities Planning, John Willey & Sons Inc., Canada.

ISBN : 979-99735-2-X A-20-10

ANALISA PENENTUAN KUANTITAS PEMESANAN BAHAN BAKU YANG OPTIMUM UNTUK PERENCANAAN DIMENSI DRY STORAGE DI SUATU RESTORAN WARALABA

Recommend Documents