Analisis Model Sustainable Economic Order Quantity Dengan Mempertimbangkan Emisi Karbon Dan Batasan Kapasitas Gudang Untuk Menekan Total Biaya Persediaan

Abstract

Abstrak Model Economic Order Quantity (EOQ) merupakan salah satu model persediaan dasar dalam rantai pasok. Model EOQ menawarkan pendekatan matematis untuk menentukan jumlah optimal produk yang harus dipesan oleh perusahaan ke supplier. Penelitian ini menganalisis model sutainable EOQ dengan mempertimbangkan emisi karbon dan batasan kapasitas gudang untuk meminimalkan total biaya persediaan. Percobaan numerik dan analisis sensitivitas dilakukan terhadap model EOQ usulan menggunakan metode lagrange. Terdapat dua model yang diusulkan untuk menyelesaikan permasalahan. Model pertama adalah model EOQ dengan mempertimbangkan karbon emisi dan model kedua adalah model EOQ dengan mempertimbangkan karbon emisi dan batasan gudang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model sustainable EOQ dengan mempertimbangkan emisi karbon dan batasan kapasitas gudang adalah efektif untuk menyelesaikan permasalahan penentuan jumlah optimal yang harus dipesan oleh perusahaan sehingga menekan total biaya persediaan. model is one of the basic inventory models in the supply chain. The EOQ model offers a mathematical approach to determine the optimal number of products that companies must order to suppliers. This study analyzes the EOQ sutainable model by considering carbon emissions and limits on warehouse capacity to minimize total inventory costs. Numerical experiments and sensitivity analyzes were carried out on the proposed EOQ model using the lagrange method. There are two models proposed to solve the problem. The first model is the EOQ model by considering carbon emissions and second model 2 is the EOQ model by considering carbon emissions and warehouse constraints. The results show that the EOQ sutainable model by considering carbon emissions and warehouse capacity constraints is effective for solving the problem of determining the optimal amount to be ordered by the company so as to reduce the total inventory cost.