Optimization of supply and demand of bread sales as an over production solution in Hani Cake and Bakery

Riska Dwi Oktalia, Hanif Awandani, Magister Alfatah Kalijaga

Abstract


Monte Carlo simulations are used to model the probability of different outcomes in a process that cannot easily be predicted due to the intervention of random variables. In this case, Monte Carlo develops several policies used to optimize income costs at Hani Cake and Bakery. Hani Cake and Bakery have a problem with bread demand. Sometimes, demand is low that will pile up bread stock while causing the remaining bread to expire, and sometimes the demand is high, causing the bread stock not to meet customer demand. These problems will have an impact on income costs. In this simulation, the input data needed are cake supply data, demand data, and sweetbread return data in Hani Cake and Bakery, which will later determine the expired rate. The simulation obtained 30 replications with an expiration rate of 119 bread with an inventory cost of Rp. 413.000. The next policy will be determined by making a new policy in scenarios 1 and 2 by reducing the supply level by 20% and 35%. These results obtained a policy that can be applied to Hani Cake and Bakery with a benchmark of income costs.

 

Simulasi Monte Carlo digunakan untuk memodelkan unsur probabilitas dari data yang berbeda dalam  proses yang tidak dapat diprediksi hasilnya  karena menggunakan  variabel dan data  acak. Dalam kasus ini, Monte Carlo digunakan untuk mengembangkan beberapa kebijakan yang digunakan untuk mengoptimalkan biaya pendapatan pada Hani Cake and Bakery. Hani Cake and Bakery memiliki rmasalah dengan permintaan roti. Dimana terkadang permintaan rendah dan membuat  stok roti menumpuk sehingga menyebabkan roti kedaluwarsa dan terkadang permintaan tinggi sehingga menyebabkan stok roti tidak dapat memenuhi permintaan pelanggan. Masalah-masalah tersebut akan berdampak pada biaya pendapatan. Dalam simulasi ini, data input yang dibutuhkan adalah data persediaan kue, data permintaan, dan data retur roti manis di Hani Cake and Bakery yang nantinya akan digunakan untuk menentukan tingkat kadaluwarsa. Dari hasil simulasi yang telah dilakukan diperoleh 30 replikasi dengan tingkat kadaluwarsa 119 roti menghasilkan biaya persediaan Rp.413.000. Penetapan kebijakan selanjutnya akan ditentukan dengan membuat kebijakan baru pada skenario 1 dan 2 dengan menurunkan tingkat rantai pasok sebesar 20% dan 35%. Dari hasil tersebut akan diperoleh kebijakan yang dapat diterapkan pada Hani Cake and Bakery dengan tolak ukur biaya pendapatan.


Keywords


Simulation, Monte Carlo, supply, optimization.

Full Text:

PDF

References


Rothan, H. A., & Byrareddy, S. N. (2020). The epidemiology and pathogenesis of coronavirus disease (COVID-19) outbreak. Journal of autoimmunity, vol. 109, no. 102433, pp. 1-4.

McKibbin, W., & Fernando, R. (2021). The global macroeconomic impacts of COVID-19: Seven scenarios. Asian Economic Papers, vol. 20, no. 2, pp. 1-30.

Badan Pusat Statistik. (2021). Ekonomi Indonesia Triwulan I 2020 Tumbuh 2,97 Persen. Jakarta: Badan Pusat Statistik Republik Indonesia.

Thaha, A. F. (2020). Dampak covid-19 terhadap UMKM di Indonesia. BRAND Jurnal Ilmiah Manajemen Pemasaran, vol. 2, no. 1, pp. 147-153.

Gibaud, E. (2015). Numerical simulation of red blood cells flowing in a blood analyzer. [Dissertation], Montpellier: Université Montpellier.

Cahyadi, W. (2018). Analisis dan Aspek Kesehatan Bahan Tambahan Pangan. Jakarta: Bumi Aksara.

Baihaqi, M. R., Rahayu, D. K., & Profita, A. (2019). Analisis risiko rantai pasok pertanian berbasis contract farming di Kabupaten Paser. Journal Industrial Servicess, vol. 4, no. 2, pp. 82-88.

Putra, T. A., & Hadi, A. F. (2018). perancangan aplikasi keuntungan produk rokok dengan menggunakan metode Monte Carlo di Toko Nabila. Jurnal Matematika UNAND, vol. 7, no. 1, pp. 164-188.

Suteja, E., & Ismail, A. H. (2017). Pengendalian produk prioritas dengan metoda simulasi Monte Carlo pada area finish goods di PT. SRI. Jurnal Sistem Industri: Jurnal Keilmuan Teknik & Manajemen Industri, vol. 11, no. 2, pp. 117-128.

Ramadan, H., Gio, P. U., & Rosmaini, E. (2020). Monte Carlo simulation approach to determine the optimal solution of probabilistic supply cost. Journal of Research in Mathematics Trends and Technology, vol. 2, no. 1, pp. 1-6.

Saragih, N. E., Astuti, E., Parhusip, A. A., & Nirmalasari, T. (2018). Determining production number using Monte Carlo simulation method. 2018 6th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), pp. 1-5.

Rahim, R., & Fuad, R. N. (2019). Aplikasi dalam simulasi penjualan dengan menggunakan metode Monte Carlo. Ready Star, vol. 2, no. 1, pp. 235-239.

Prasetyowati, E. (2016). Aplikasi simulasi persediaan teri crispy prisma menggunakan metode Monte Carlo. JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia), vol. 1, no. 1, pp. 43-49.

Leepaitoon, S., & Bunterngchit, C. (2019). The application of Monte Carlo simulation for inventory management: A case study of a retail store. International Journal of the Computer, the Internet, and Management, vol. 27, pp. 67-83.

Muhaimin, A., Sumijan, S., & Santony, J. (2020). Pemodelan dan simulasi pengelolaan persedian alat tulis kantor dengan metode Monte Carlo. Jaringan Sistem Informasi Robotik-JSR, vol. 4, no. 1, pp. 1-6.

Ardiansah, I., Pujianto, T., & Perdana, I. I. (2019). Penerapan simulasi Monte Carlo dalam memprediksi persediaan produk jadi pada IKM Buluk Lupa. Jurnal Industri Pertanian, vol. 1, no. 3, no. 61-69.

Dedrizaldi, D., Masdupi, E., & Linda, M. R. (2019). Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo pada PT. Agrimitra Utama Persada. Jurnal Kajian Manajemen dan Wirausaha, vol. 1, no. 1, pp. 388-396.




DOI: http://dx.doi.org/10.36055/tjst.v17i2.12407

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Teknika: Jurnal Sains dan Teknologi

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Creative Commons License

Teknika: Jurnal Sains dan Teknologi is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.