MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY UNTUK BARANG YANG TIDAK SEMPURNA DENGAN PERBAIKAN DAN TINGKAT PERMINTAAN STOKASTIK

ABSTRACTSalameh and Jaber did a research about economic order quantity on 2000. Development that Salameh and Jaber did is about adding a reject product in the EOQ model. This research aims to look how the optimum EOQ with stochastic demand data which has assumed normal distribution. The calculation in this study has done by monte carlo simulation because analytical calculation for stochastic data is too difficult. Optimization in the simulation that has been made will be done by GRG non-linear method. This monte carlo simulation has proven to represent analytical calculation of Salameh and jaber with the level of similarity of 95%. GRG non-linear on solver has also been proven to be used in this simulation. Generation normally distributed random numbers is using random variate generator method that will be tested with mean and standard deviation of 2%, 5%, and 10%. That EOQ calculation will be performed 5 times replication.The result of this study shows that simulation about EOQ for reject product with maintenance and stochastic demand data can be done. These result represent the real events because already used stochastic demand data. This study is expected to be useful for the calculation of EOQ with optimum results and represent real events.Keywords: Economic Order Quantity, inventory, montecarlo, simulationABSTRAKSalameh dan Jaber melakukan penelitian terhadap Economic Order Quantity (EOQ) pada tahun 2000. Pengembangan yang dilakukan oleh Salameh dan Jaber terhadap model EOQ pada umumnya adalah penambahan barang cacat pada model EOQ yang ditelitinya. Penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana EOQ yang optimum dengan data permintaan yang bersifat stokasitk yang diasumsikan berdistribusi normal. Perhitungan pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan simulasi monte carlo karena perhitungan analitis untuk data yang bersifat stokastik sangat sulit untuk dilakukan. Optimasi pada simulasi yang telah dibuat akan dilakukan dengan metode GRG Non-linear. Simulasi monte carlo ini telah teruji dapat mewakili perhitungan analitis dari Salameh dan Jaber dengan tingkat kesamaan sebesar 95%. Metode GRG Non-linear pada solver juga telah terbukti dapat digunakan dalam simulasi ini. Pembangkitan angka acak yang berdistribusi normal menggunakan metode random variate generator yang akan diuji dengan mean sesuai data Salameh dan Jaber dan standar deviasi sebesar 2%, 5%, dan 10%. Perhitungan EOQ tersebut akan dilakukan sebanyak 5 kali replikasi. Hasil dari penelit