Abstrak. Nilai investasi yang tinggi dalam manajemen persediaan merupakan tantangan yang harus dihadapi oleh perusahaan. Pengendalian persediaan yang buruk dapat menghambat proses produksi dan dapat mengurangi laba perusahaan. Koordinasi rantai pasokan dan pengambilan keputusan dalam memilih kebijakan dengan mitra perusahaan adalah kunci untuk menciptakan persediaan yang baik dan meningkatkan laba perusahaan. Penelitian ini memberikan model matematis yang sederhana dan terintegrasi untuk menentukan kebijakan persediaan pemanufaktur-retailer yang optimal dan dengan mempertimbangkan tingkat kualitas, efek pembelajaran-lupa dan kebijakan konsinyasi. Tujuan dari model ini adalah untuk mengoptimalkan keuntungan total gabungan dari pemanufaktur dan retailer dalam periode tahunan. Terdapat dua model yang dikembangkan yaitu model tanpa kebijakan konsinyasi (model I) dan dengan kebijakan konsinyasi (model II). Contoh numerik dengan bantuan simulator Wolfram Mathematica 7.0 untuk menyusun model dan Matlab 2017b untuk menampilkan hasil simulasi model. Selain itu, penelitian ini juga melakukan analisis sensitivitas pada 4 parameter berupa biaya produksi (cm), biaya inspeksi (cs), fraksi penerimaan used item yang akan diinspeksi (?) dan nilai learning exponent (l1=l2) terhadap variabel keputusan dan fungsi tujuan model.  Hasil dari pengolahan data yang mengacu pada penelitian Giri dan Glock (2017) menunjukkan bahwa model II memiliki nilai total keuntungan gabungan yang lebih besar dibandingkan dengan model I. Dari hasil contoh numerik selama periode 5 tahun, ditemukan bahwa Model II memiliki total keuntungan gabungan yang lebih besar pada tahun kedua, ketiga, keempat dan kelima dari Model I. Hasil Analisis sensitivitas model I dan model II dari 4 parameter yang digunakan terhadap 4 variabel keputusan dan fungsi tujuan model menunjukkan bahwa harga jual retailer, kuantitas produksi, serta fungsi tujuan model sensitif terhadap seluruh parameter. Sedangkan frekuensi pengiriman produk dan tingkat kualitas penerimaan used item tidak sensitif terhadap seluruh parameter.