OPTIMASI KEUNTUNGAN PEMBELIAN MANIK-MANIK DI C.V BURHANI SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN PEMOGRAMAN LINIER

dokumen-dokumen yang mirip
OPTIMASI PRODUKSI INDUSTRI PERHIASAN EMAS di PT X DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING

PERENCANAAN PRODUKSI AGREGAT PADA INDUSTRI KACA DI PT. XYZ

FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara

PERAMALAN PENJUALAN PRODUKSI TEH BOTOL SOSRO PADA PT. SINAR SOSRO SUMATERA BAGIAN UTARA TAHUN 2014 DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS

PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA)

Formulasi dengan Lindo. Dasar-dasar Optimasi. Hasil dengan Lindo 1. Hasil dengan Lindo 2. Interpretasi Hasil. Interpretasi Hasil.

Dasar-dasar Optimasi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. estimasi data yang akan datang. Peramalan atau Forecasting merupakan bagian

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERENCANAAN SISTEM PERSEDIAAN SUKU CADANG SEPEDA MOTOR UNTUK MENGURANGI BIAYA PERSEDIAAN PADA PT. UTOMO MOTOR DI SURABAYA

BAB IV METODE PENELITIAN

METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN

Peramalan (Forecasting)

OPTIMASI PARAMETER α DAN γ DALAM PEMULUSAN EKSPONENSIAL DUA PARAMETER DENGAN METODE MODIFIKASI GOLDEN SECTION

OPTIMASI KEUNTUNGAN DENGAN MENGGUNAKAN BAURAN PRODUK DI PT. XX

Peramalan Penjualan Pipa di PT X

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERAMALAN PRODUKSI SARUNG TENUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN DATA

PERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN Oleh: Norma Endah Haryati ( )

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Peramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

OUTLINE. Pendahuluan. Tinjauan Pustaka. Metodologi Penelitian. Analisis dan Pembahasan. Kesimpulan dan Saran

SALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN

BAB I PENDAHULUAN. Objek wisata di Indonesia telah mulai dikembangkan secara luas. Objek

Peramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model

OPTIMASI PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PT. SIANTAR TOP TBK ABSTRAK

UKDW BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

ABSTRAK. Kata Kunci : Sparepart, Peramalan, Trend Moment

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENERAPAN LEAST SQUARE METHOD UNTUK PERAMALAN PENJUALAN DI HIJABSTORY BANDUNG

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. CV. JOGI CITRA MANDIRI adalah perusahaan yang bergerak di bidang industri

PERAMALAN DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN SUPPORT VECTOR REGRESSION

BAB 2 LANDASAN TEORI

BABV PENUTUP. 2. Model fungsi transfer yang menghubungkan antara harga rninyak bumi dengan harga bijih plastikjenis PE, yaitu:

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) A-31

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sumber data utama yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data

LULIK PRESDITA W APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI

99.9. Percent maka H 0 diterima, berarti residual normal

PERAMALAN (FORECASTING)

PERBANDINGAN KEEFEKTIFAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG HOTEL MERPATI

SILABUS MATAKULIAH PERAMALAN BISNIS

PEMBUATAN INDIKATOR VECTOR AUTOREGESSIVE (VAR) PADA METATRADER

PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU BAJA MS DI DIREKTORAT PRODUKSI ATMI CIKARANG

Prediksi Jumlah Penumpang Kapal Laut di Pelabuhan Laut Manado Menggunakan Model ARMA

ANALISA BOX JENKINS PADA PEMBENTUKAN MODEL PRODUKSI PREMI ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR RODA EMPAT

PERAMALAN PEMAKAIAN ENERGI LISTRIK DI MEDAN DENGAN METODE ARIMA

Perbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation

PEMODELAN ARIMA DALAM PERAMALAN PENUMPANG KERETA API PADA DAERAH OPERASI (DAOP) IX JEMBER

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENERAPAN MODEL ARFIMA (AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE) DALAM PERAMALAN SUKU BUNGA SERTIFIKAT BANK INDONESIA (SBI)

PERAMALAN PENJUALAN TIKET PESAWAT PADA CV. VIDO JAYA TOUR DAN TRAVEL

BAB III PERAMALAN. Praktikum Sistem Produksi ATA 2014/2015

Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya. Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya

Optimasi Jumlah Pelanggan Perusahaan Daerah Air Minum Surya Sembada Kota Surabaya Berdasarkan Jenis Pelanggan dengan Metode Fuzzy Goal Programming

ANALISIS ESTIMASI PARAMETER REGRESI KUANTIL DENGAN METODE BOOTSTRAP

Analisis Sensitivitas Produksi Kopi Sambung

BAB 2 LANDASAN TEORI

Dian Kristanti 1) 1 Prodi Pendidikan Matematika, STKIP Bina Bangsa Meulaboh.

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : Genap

BAB 2 LANDASAN TEORI

Metode Variasi Kalender untuk Meramalkan Banyaknya Penumpang Kereta Api

Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya Program Studi Teknik Otomasi, Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri

BAB I PENDAHULUAN. PT. Baba Rafi Indonesia merupakan perusahaan waralaba (franchise)

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX. Nama : Desty Trisnayannis NPM :

PENENTUAN METODE PERAMALAN SEBAGAI DASAR PENENTUAN TINGKAT KEBUTUHAN PERSEDIAAN PENGAMAN PADA PRODUK KARET REMAH SIR 20

APLIKASI PROGRAM DINAMIK UNTUK MENGOPTIMALKAN BIAYA TOTAL PADA PENGENDALIAN PRODUKSI MINYAK SAWIT DAN INTI SAWIT

PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI MEJA ALUMUNIUM UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA PRODUKSI DENGAN METODE FUZZY MAMDANI Di UD. Meubel Alumunium, Mojokerto

OPTIMASI PRODUKSI UNTUK PRODUK PESANAN PADA PERUSAHAAN PESTISIDA MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING. Oleh: Rossy Susanti ( )

KAJIAN TEORITIS HYBRIDIZING EXPONENTIAL SMOOTHING DAN NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN DATA RUNTUN WAKTU

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

Prosiding SNATIF Ke -2 Tahun 2015 ISBN: SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK FORECASTING PENJUALAN DI TOKO SUMBER SAUDARA

PERAMALAN HASIL PRODUKSI ALUMINIUM BATANGAN PADA PT INALUM DENGAN METODE ARIMA

Prediksi Tingkat Kemiskinan di Provinsi Aceh dengan Model AR

Penentapan Perencanaan Produksi guna Menentukan Besaran Produksi yang Tepat pada PT Goodyear Indonesia Tbk

PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PRODUKSI TANAMAN PANGAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

LINDO. Lindo dapat digunakan sampai dengan 150 kendala dan 300 variabel

III. METODOLOGI PENELITIAN

Analisis Hubungan Deret Waktu untuk Peramalan

PERENCANAAN SISTEM MANAJEMEN PERSEDIAAN INGREDIENT DARI MARGARIN DAN SHORTENING DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERAMALAN DAN EOQ DI PT SMART TBK.

PREDIKSI JUMLAH PENERIMAAN SISWA SMK SWASTA TAHUN AJARAN 2011/2012

PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PONTIANAK DENGAN DEKOMPOSISI SENSUS II

METODE PERAMALAN HOLT-WINTER UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS RIAU ABSTRACT

Unnes Journal of Mathematics

PERAMALAN PERMINTAAN KOMODITI PAPRIKA (CAPSICUM ANNUM) DI PT BIMANDIRI AGRO SEDAYA, LEMBANG

Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Bisnis Eksekutif Jurusan Madiun Jakarta di PT. Kereta Api (Persero) DAOP VII Madiun

2016 SISTEM PERAMALAN PENGADAAN BAHAN BAKU PRODUKSI SEBLAK BASAH INSTANT MOMMYINDO DENGAN IMPLEMENTASI METODE WINTER

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

MINIMASI BIAYA PRODUKSI TEGEL MENGGUNAKAN PENDEKATAN LINIER PROGRAMMING DI PERUSAHAAN TEGEL CV. PENATARAN BLITAR

PELATIHAN FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DENGAN METODE SELEKSI TURNAMEN UNTUK DATA TIME SERIES

RAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR HONDA PADA CV. RODA MITRA LESTARI

PENERAPAN METODE FIXED ORDER INTERVAL ATAU FIXED ORDER QUANTITY DALAM PENGENDALIAN PERSEDIAAN

Transkripsi:

OPTIMASI KEUNTUNGAN PEMBELIAN MANIK-MANIK DI C.V BURHANI SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN PEMOGRAMAN LINIER Ammar Nuruddin* dan Bobby O.P. Soepangkat** Program Pascasarjana Magister Manajemen Teknologi ITS Bidang Keahlian Manajemen Industri *email : Koepink_gajah@yahoo.com **email: bops_1994@me.its.ac.id ABSTRAK CV. Burhani merupakan perusahaan dagang yang bergerak di bidang penjualan peralatan jahit dan konveksi. Perusahaan mengelompokkan produk penjualan ke dalam 5 kelompok produk, dan kelompok produk manik-manik merupakan produk dengan tingkat penjualan tertinggi. Produk manik-manik terdiri atas 156 produk yang dikelompokkan ke dalam 3 kelompok warna dan 4 kelompok ukuran. Karena ada perbedaan permintaan antara kelompok warna dan perbedaan keuntungan antara kelompok ukuran, maka perusahaan harus dapat memperkirakan bauran produk manik-manik yang dapat mendatangkan keuntungan yang paling maksimal bagi perusahaan. Ada dua langkah untuk menyelesaikan masalah bauran produk tersebut. Langkah yang pertama adalah melakukan peramalan permintaan produk untuk tahun 2011 berdasarkan permintaan tahun 2010. Langkah yang kedua adalah melakukan optimasi untuk memaksimalkan keuntungan dengan menggunakan metode pemrograman linier. Dari hasil optimasi yang telah dilakukan perusahaan dapat memperoleh keuntungan maksimal sebesar Rp. 218.990.800,-. Keuntungan yang didapat pada tahun 2011 mengalami peningkatan sebesar 1,63% dibandingkan dengan keuntungan perusahaan yang didapat pada tahun 2010. Kata kunci: kuantitas manik-manik, metode pemrograman linier, peramalan PENDAHULUAN C.V Burhani yang berlokasi di Surabaya merupakan suatu perusahaan dagang yang bergerak di bidang penjualan peralatan jahit dan konveksi. Seiring dengan berkembangnya perusahaan, maka saat ini C.V Burhani telah melengkapi diri menjadi perusahaan dagang yang menyediakan berbagai macam kebutuhan yang tidak sebatas peralatan jahit dan konveksi. Produk dengan penjualan tertinggi di dalam perusahaan adalah produk manik-manik. Produk manik manik terdiri dari 3 kelompok warna dan 4 kelompok ukuran, sehingga ada 156 total jenis produk manik-manik dari kelompok warna dan kelompok ukuran yang berbeda. Adanya perbedaan permintaan antara kelompok warna dan perbedaan keuntungan antara kelompok ukuran menyebabkan perusahaan harus dapat memperkirakan bauran produk manik-manik yang akan dibeli secara optimal, sehingga dapat menghasilkan keuntungan yang maksimal. Pada saat ini A-20-1

perusahaan belum pernah melakukan pemeriksaan yang teliti trehadap data pembelian dan tidak memperhatikan bauran yang optimal dari masing-masing kelompok warna, ukuran, dan sub kelompok warna. Oleh karena itu optimasi terhadap kuantitas manik-manik yang akan dibeli di setiap kelompok warna, ukuran, dan sub kelompok warna akan berdampak pada peningkatan keuntungan perusahaan. Penentuan bauran produk yang optimal untuk menghasilkan keuntungan yang maksimal harus memperhatikan beberapa hal, yaitu jumlah pembelian maksimal dari produk, jumlah pembelian maksimal per kelompok warna, kemampuan tenaga kerja total, kemampuan tenaga kerja per kelompok warna, kapasitas pengiriman maksimal, kapasitas pengiriman maksimal per kelompok warna, dan jumlah pembelian minimal per-sub kelompok warna. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui: 1. Metode peramalan yang tepat untuk mengestimasi permintaan produk manikmanik. 2. Bauran produk manik-manik yang dapat memaksimalkan keuntungan yang diperoleh perusahaan. Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah: 1. Membantu perusahaan agar dapat meramalkan penjualan manik-manik untuk periode 12 bulan ke depan, sehingga dapat meminimalkan kelebihan stok produk yang berdampak pada pengurangan keuntungan perusahaan. 2. Membantu perusahaan dalam proses pengambilan keputusan untuk menentukan jumlah produk manik-manik yang akan dibeli untuk setiap kelompok warna dan kelompok ukuran. 3. Sebagai panduan bagi perusahaan jika suatu saat terjadi lonjakan permintaan, sehingga perusahaan dengan cepat dapat mengambil keputusan mengenai produk yang harus diutamakan pembeliannya. METODE Penelitian yang dilakukan terdiri dari enam tahap, yaitu tahap identifikasi permasalahan dan kebutuhan data, tahap pengumpulan data, tahap pengolahan data, tahap peramalan permintaan, tahap pemodelan, penyelesaian model dan analisis, serta yang terakhir adalah tahap penarikan kesimpulan. Pada setiap tahap, output dari tahapan terdahulu menjadi input bagi tahapan berikutnya. Peramalan adalah sebuah prediksi mengenai apa yang akan terjadi di masa yang akan datang (Hanke and Reitsch, 1998). Ketepatan memprediksi peristiwa dan tingkat kejadian di masa mendatang tidak mungkin dapat dicapai secara mutlak. Organisasi yang sukses dapat mengantisipasi permintaan yang akan datang, dan mentransformasikan kepada faktor-faktor input yang diperlukan untuk memenuhi perkiraan peramalan. Dalam peramalan terdapat 2 (dua) metode yang digunakan, yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif. Metode kuantitatif adalah metode peramalan yang didasarkan pada perhitungan matematis dan statistik dengan menggunakan data historis, sedangkan metode kualitatif adalah metode peramalan yang pengembangannya berdasarkan estimasi subyektif atau opini para ahli. A-20-2

Analisis deret waktu adalah suatu analisis yang dilakukan berdasarkan nilai masa lalu dari suatu variabel dan atau kesalahan masa lalu dengan tujuan untuk menemukan pola dalam deret data historis dan mengestrapolasikan pola tersebut ke masa yang akan datang sebagai suatu pendugaan masa depan (Makridakis et al., 1999). Faktor utama yang mempengaruhi pemilihan metode peramalan adalah mengidentifikasi dan memahami pola historis di dalam data (Hanke and Reitsch, 1998). Untuk mendapatkan keuntungan yang maksimum dalam menentukan produk yang akan dijual maka dilakukan optimasi. Metode pemrograman linier digunakan karena produk yang akan dijual bersifat riil, dan terkait dengan pengalokasian sumber daya yang dimiliki oleh perusahaan yang berupa kapasitas pembelian, tenaga kerja, dan juga armada pengiriman. Adapun model yang diterapkan adalah: Fungsi Tujuan: =. L nmp = keuntungan produk manik-manik untuk kelompok ukuran n, kelompok warna m, dan sub-kelompok warna p X nmp = keuntungan produk manik-manik untuk kelompok ukuran n, kelompok warna m, dan sub-kelompok warna p Fungsi pembatas: 1. Pembatas pembelian maksimal dari produk (per tahun) K p = kapasitas pembelian maksimal manik-manik 2. Pembatas jumlah pembelian maksimal untuk setiap kelompok warna (per tahun) A-20-3

K 1 = kapasitas pembelian kelompok warna silver lined hole K 2 = kapasitas pembelian kelompok warna opaque K 3 = kapasitas pembelian kelompok warna trans color 3. Pembatas kemampuan tenaga kerja total (per tahun) T = waktu untuk memindahkan satu karton produk W = kemampuan tenaga kerja dalam menit 4. Pembatas kemampuan tenaga kerja per kelompok warna (per tahun) W m1 = kemampuan tenaga kerja untuk kelompok warna silver line hole dalam menit W m2 = kemampuan tenaga kerja untuk kelompok warna opaque dalam menit W m3 = kemampuan tenaga kerja untuk kelompok warna trans color dalam menit 5. Pembatas kapasitas pengiriman maksimal (per tahun) b = notasi untuk berat produk manik-manik P = kapasitas pengiriman total produk manik-manik 6. Pembatas kapasitas pengiriman maksimal per kelompok warna (per tahun) A-20-4

P m1 = kapasitas pengiriman kelompok warna silver lined hole P m2 = kapasitas pengiriman kelompok warna opaque P m3 = kapasitas pengiriman kelompok warna trans color 7. Pembatas minimal pembelian per sub-kelompok warna: Zm = minimal pembelian per sub-kelompok warna. Analisa Kepekaan Berdasarkan model yang telah dibuat, dilakukan analisis kepekaan terhadap perubahan-perubahan satu atau lebih parameter-parameter yang mempengaruhi keuntungan perusahaan. Hal ini dimaksudkan untuk mengetahui keadaan sistem atau model yang telah dibuat terhadap perubahan-perubahan pembatasnya. HASIL dan DISKUSI Dari data permintaan manik-manik periode Januari sampai dengan Desember tahun 2010, terlihat adanya pola siklus dan musiman. Dari beberapa metode peramalan yang dapat digunakan dipilih metode yang memiliki nilai Mean Square Error (MSE) terkecil. Hasil perhitungan MSE menunjukkan bahwa metode dengan nilai MSE terkecil adalah metode autoregressive (AR). Hasil peramalan permintaan produk manik-manik untuk periode Januari 2011 sampai dengan Desember 2011 dengan menggunakan metode AR ditunjukkan pada Tabel 1. Tabel 1. Hasil peramalan permintaan manik-manik Januari 2011-Desember 2011 KELOMPOK WARNA SILVER LINED HOLE OPAQUE COLOR TRANS COLOR JANUARI 206 486 169 FEBRUARI 201 479 161 MARET 211 535 165 APRIL 191 545 178 MEI 217 442 161 JUNI 213 635 158 JULI 188 545 174 AGUSTUS 198 281 174 SEPTEMBER 198 418 176 OKTOBER 201 637 159 NOVEMBER 187 539 157 DESEMBER 197 384 170 TOTAL 2408 5926 2002 Dari hasil penyelesaian optimasi dengan menggunakan perangkat lunak LINDO dan berdasarkan peramalan permintaan tahun 2011, keuntungan maksimal yang didapat perusahaan adalah sebesar Rp. 218.990.800,-. Dengan demikian terjadi peningkatan keuntungan maksimal sebesar 1,63% dari keuntungan maksimal permintaan tahun 2010 yang besarnya adalah Rp. 215.478.300,-. A-20-5

Dengan model yang ada perubahan-perubahan parameter yang dilakukan memberikan pengaruh yang berbeda-beda pada keuntungan yang didapat perusahaan. Sebagai contoh analisis kepekaan untuk fungsi pembatas agar keuntungan maksimal tetap terjaga adalah kapasitas total tenaga kerja. Tabel 2 adalah hasil dari analisis kepekaan untuk fungsi pembatas kapasitas total tenaga kerja. Dari Tabel 2 tersebut terlihat bahwa kapasitas total tenaga kerja dapat dikurangi sampai dengan 7092 menit, sedangkan nilai penambahan tidak dibatasi (infinity). Tabel 2 Hasil analisis kepekaan dengan LINDO. CURRENT RHS RIGHTHAND SIDE RANGES ALLOWABLE ALLOWABLE INCREASE DECREASE 7200 INFINITY 0 2160 0 531 3600 0 637 1440 0 637 23386 INFINITY 7092 3632 INFINITY 375 17666 INFINITY 6927 4606 INFINITY 1296 237682 INFINITY 72082 55384 INFINITY 5704 136206 INFINITY 53406 46092 INFINITY 12972 KESIMPULAN DAN SARAN Keuntungan maksimal perusahaan berdasarkan peramalan permintaan produk manik-manik periode Januari-Desember tahun 2011 mengalami peningkatan sebesar 1,63% dari permintaan produk manik-manik periode Januari- Desember 2010. Untuk pelaksanaan penelitian pada masa mendatang, fungsi-fungsi pembatas yang dapat mempengaruhi keuntungan perusahaan dapat lebih diperinci. Dengan demikian perubahan yang relatif kecil pada fungsi pembatas dapat dideteksi oleh analisis kepekaan. Saran yang dapat diberikan kepada perusahaan adalah bahwa bauran produk setiap kelompok warna, kelompok ukuran dan sub-kelompok warna harus diperhatikan, agar keuntungan maksimal berdasarkan peramalan permintaan akan tetap terjaga dan tercapai. DAFTAR PUSTAKA Hanke, J. E, and Reitsch, A. G. (1998), Business Forecasting, Sixth Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey. A-20-6

Makridakis, S., S. C. Wheelwright, and V. E. McGee (1999), Forecasting: Methods and Applications, Second edition, Terjemahan Binarupa Aksara Jakarta. A-20-7