Optimalisasi Persediaan Bahan Baku Kemas dengan Metode Program Dinamis Algoritma Wagner Within
Packing Material Inventory Optimalization with Dynamic Program Method Wagner Within Algorithm
Alim Setiawan Slamet* Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University E-mail: alimss@apps.ipb.ac.id
Eka Kresno Dianti
Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University E-mail: ekakd@gmail.com

## ABSTRACT
Inventory is a very important role for a company especially manufacturing industry. Good inventory control is  needed  to  manage  inventory  to  be  effective  and  efficient.  This  research  held  at  PT  XYZ  because  there  are  some problems such as overload warehouse and overstock inventory. The purpose of this research is to analyze packaging material  inventory  to  get  the  optimal  inventory  with  warehouse  capacity  constraint.  Primary  data  were  obtained through observation at Pulogadung warehouse, interview with related divisions, and secondary data were obtained from  company  documents.  Data  were  analyzed  by  Material  Requirement  Planning  with  Wagner  Within  Algorithm Dynamic  Program  Method.  The  result  of  this  research  show  that  Wagner  Within  Algorithm  dynamic  program  can decrease  the  expand  of  the  company  beside  the  exist  method  the  company  used.  Some  implementation  impacts  of silver meal dynamic program are the availability of materials when they needed and warehouse is not overloaded.
Keywords : Inventory, manufacturing industry, material requirement planning, overload, wagner within algorithm.

## ABSTRAK
Persediaan  merupakan  suatu  hal  yang  berperan  sangat  penting  bagi  suatu  perusahaan  terutama  industri manufaktur.  Pengendalian  persediaan  yang  baik  diperlukan  untuk  mengelola  persediaan  agar  efektif  dan  efisien. Penelitian ini dilakukan di PT XYZ  dikarenakan permasalahan  yang dihadapi yaitu gudang yang penuh ( overload ) dan  persediaan  yang  berlebihan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  kapasitas  penyimpanan  maksimal gudang dan pengendalian persediaan bahan baku kemas sehingga didapatkan jumlah pemesanan dan persediaan yang optimal  dengan  adanya  kendala  keterbatasan  kapasitas  gudang.  Data  primer  diperoleh  melalui  observasi  di  gudang, wawancara dengan bagian terkait dan data sekunder diperoleh dari dokumen perusaaan. Data dianalisis menggunakan Material  Requirement  Planning dengan  metode  Program  Dinamis  Algoritma Wagner  Within (AWW).  Hasil  dari penelitian  menjunjukan  bahwa  metode  AWW  dapat  menghemat  pengeluaran  perusahaan  dibandingkan  dengan metode  perusahaan  saat  ini.  Pengimplementasian  metode  AWW  dapat  berpengaruh  pada  terpenuhinya  bahan  baku pada saat diperlukan dan tidak menyebabkan overload nya gudang.
Kata kunci : Algoritma wagner within , industri manufaktur, material requirement planning, overload, persediaan.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232

## PENDAHULUAN
PT  XYZ  bergerak  di  bidang Nutraceutical  Product ( Food  Supplements dan Herbal Medicine ) dan Over The Counter (OTC) pada lingkup pemasaran domestik dan manca negara. Produk  unggulan  PT  XYZ  meliputi  produk  minuman  energi,  produk  obat  remedial,  dan  obat herbal.  Permasalahan  yang  dihadapi  perusahaan  saat  ini  berhubungan  dengan  pengelolaan material  dan  persediaan.  Adanya  keterbatasan  kapasitas  penyimpanan  di  gudang,  khususnya pada  gudang Incoming  Material  Control (IMC) Packaging  Material .  Dimana  kondisi  gudang pada  saat  ini  yaitu overload yang  disebabkan  oleh  masuknya  material  yang  berlebihan  yang tidak  memperhatikan  adanya  keterbatasan  kapasitas  penyimpanan  gudang.  Kondisi overload gudang bahan baku kemas PT XYZ Plant Pulogadung disebabkan oleh tata cara penyimpanan ( material  handling )  material  yang  tidak  sesuai  dan  material  ditumpuk  secara  berlebihan. Perusahaan  memiliki  peraturan  terhadap  penempatan  material  yang  diletakan  di  palet  ( palet size ), yaitu tumpukan maksimal material adalah lima tumpukan/tingkat. Namun, pada praktik di perusahaan  saat  ini  material  ditumpuk  hingga  tujuh  sampai  10  tumpukan  (melebihi  ketentuan yang  ada).  Penumpukan  material  yang  berlebihan  berdampak  pada  berkurangnya  mutu  dari material  tersebut.  Selain  berdampak  pada  berkurangnya  mutu,  material  yang  ditumpuk  secara berlebihan akan meningkatkan risiko kecelakaan kerja, seperti contoh kemungkinan tumpukan material akan jatuh dan mengenai pekerja.
Terjadinya overstock (kelebihan  persediaan)  pada  beberapa  material.  Kelebihan persediaan  yang  terjadi  diakibatkan  oleh  beberapa  faktor,  seperti    tingkat  permintaan  yang berfluktuatif  di  setiap  periode  perencanaanya;  adanya Minimal  Order  Quantity (MOQ)  dari pemasok;    dan  tidak  tepatnya  perusahaan  dalam  menentukan  jumlah  material  yang  dipesan (kesesuaian  kuantitas  pemesanan  dengan  kebutuhan).  Selain  itu  juga  timbul  permasalahan stockout (kekurangan  persediaan)  pada  beberapa  bahan  baku  kemas.  Kurangnya  persediaan mengakibatkan  terganggunya  proses  produksi.  Produk  yang  terpaksa  tidak  diproduksi  akibat tidak  tersedianya  bahan  baku  kemas  akan  kehilangan  penjualan,  sehingga  akan  mengurangi pendapatan perusahaan.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan  dapat  disimpulkan  permasalahan  awal atau  inti  yang  dihadapi  perusahaan,  yaitu  perusahaan  belum  mampu  untuk  menentukan kuantitas  penyimpanan  maksimal  gudang  bahan  baku  kemas  untuk  setiap  materialnya  sesuai dengan kebutuhan dalam periode perencanaan dengan kapasitas gudang yang tersedia, sehingga perusahaan  juga  belum  mampu  untuk  menentukan  kuantitas  pemesanan  yang  optimal  dengan adanya kendala ( constraint ) berupa kapasitas penyimpanan maksimal gudang bahan baku kemas tersebut. Tingkat persediaan bahan baku yang tinggi dapat menyebabkan pemborosan total pada biaya persediaan (Eunike et al., 2017). Alasan utama suatu perusahaan memperhatikan tingkat persediaan adalah karena persediaan termasuk sumber daya yang menganggur ( idle resources ) yang berarti kalau tidak dimanfaatkan akan sia-sia, tetapi dalam satu waktu juga bila tidak ada persediaan,  akan  sulit  memenuhi  fluktuasi  permintaan  yang  akan  menyebabkan  terjadinya kekurangan (Madinah et al., 2015).
Menurut  Katias  dan  Affandi  (2018),  perusahaan  manufaktur  pada  umumnya  melakukan perencanaan  dan  pengendalian  persediaannya  tidak  berdasarkan  metode-metode  yang  sudah baku,  melainkan  berdasarkan  pengalaman  sebelumnya.  Hal  tersebut  sering  menyebabkan terjadinya  kelebihan  maupun  kekurangan  material  yang  menyebabkan  pembengkakan  biaya serta  menghambat  proses  produksi.  Jumlah  atau  tingkat  permintaan  yang  selau  berubah  setiap periodenya (dinamis) juga menjadi tantangan bagi perusahaan dalam mengelola persediaannya. Menurut Sipper dan Bulfin (1998) dalam penentuan lot sizing dibagi menjadi dua berdasarkan permintaannya  yaitu  statis  dan  dinamis.  Permintaan  yang  bersifat  statis  dalam  menentukan ukuran pemesanan dapat menggunakan metode Fixed Order Quantity (FOQ), Economic Order Quantity (EOQ), Economic Production Quantity (EPQ), dan Resource Constraints . Sedangkan untuk  permintaan  yang  bersifat  dinamis  dibagi  lagi  ke  dalam  tiga  kelompok  berdasarkan  cara penyelesaiannya yaitu simple , heuristic , dan optimum . Metode simple merupakan metode yang tidak  didasarkan  langsung  pada  optimasi  fungsi  biaya,  metode  yang  termasuk  ke  dalam
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
kelompok simple yaitu Fixed Period Demand (FPD), Period Order Quantity (POQ), dan Lot for Lot (LFL).  Metode heuristic merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mencapai  solusi  biaya terendah namun tidak harus optimal, metode yang termasuk ke dalam kelompok heuristic yaitu Least Unit Cost (LUC), Part Period Balancing (PPB) atau yang biasa dikenal dengan sebutan Least  Total  Cost (LTC),  dan Silver  Meal (SM).  Metode  yang  termasuk  ke  dalam  kelompok optimum yaitu  metode Wagner  Within yang  memiliki  tujuan  yang  sama  dengan  metode heuristic yaitu mencapai solusi biaya yang terendah, namun juga menghasilkan kuantitas pesan yang  optimum.  Algoritma Wagner  Within (AWW)  merupakan  prosedur  optimalisasi berdasarkan oleh program dinamis.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putri et  al. (2014)  menunjukkan  bahwa metode  SM dapat  menghemat  biaya  yang  dikeluarkan  perusahaan  sebesar  21,82  persen dibandingkan dengan metode yang digunakan perusahaan. Lain halnya dengan penelitian yang telah  dilakukan  oleh  Theresia  dan  Salomon  (2015)  yang  menunjukan  bahwa  metode  AWW menghasilkan  biaya  yang  terendah  dibandingkan  dengan  metode  LUC  dan  SM.  Permasalahan yang ada di perusahaan dan berdasarkan  dengan teori yang ada serta penelitian terdahulu yang telah  dilakukan  maka  penulis  akan  melakukan  analisis  persediaan  bahan  baku  kemas  dengan menggunakan  metode  Algoritma Wagner  Within de    ngan  adanya  kendala  berupa  kapasitas gudang.  Hasil  dari  penelitian  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  berupa  berapa kapasitas  penyimpanan  maksimal  dan  kuantitas  pemesanan  optimal,  serta  kapan  pemesanan harus dilakukan yang dapat mengoptimumkan persediaan.

## Tinjauan Pustaka
Menurut  Assauri  (2008),  untuk  mengatur  tersedianya  suatu  tingkat  persediaan  yang optimum  yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  bahan-bahan  dalam  jumlah,  mutu  dan  pada  waktu yang  tepat  serta  jumlah  biaya  yang  rendah  seperti  yang  diharapkan.  Tujuan  dari  pengendalian produksi  adalah  merencanakan  dan  mengendalikan  aliran  material  ke  dalam,  di  dalam,  dan keluar  pabrik  sehingga  posisi  keuntungan  optimal  yang  merupakan  tujuan  perusahaan  dapat dicapai  (Kusuma,  2007).  Penentuan  besaran  pengendalian  produksi  pada  dasarnya  memiliki kaitan  erat  dengan  kelancaran  proses  produksi  itu  sendiri  (Eisenhut,  2007).  Metode  terbaik untuk proses pengendalian produksi dapat menggunakan algoritma Wagner Within (Theresia & Salomon, 2015).
Pengendalian dan pengawasan merupakan kegiatan yang dilakukan untuk menjamin agar kegiatan  produksi  dan  operasi  yang  dilaksanakan  sesuai  dengan  apa  yang  direncanakan,  serta apabila terjadi penyimpangan, maka penyimpangan tersebut dapat dikoreksi, sehingga apa yang diharapkan  dapat  tercapai  (Assauri,  2004).  Basuki  (2016)  dalam  penelitiannya  menyimpulkan bahwa  metode  algoritma Wagner  Within adalah  salah  satu  optimasi  untuk  memecahkan permasalahan  inventory  yang  bersifat  deterministik  dinamis.  Nasution  dan  Situmorang  (2015) juga  menyatakan  bahwa  algoritma Wagner  Within dapat  membantu  pembuatan  strategi pengendalian persediaan yang optimum. Perkembangan solusi penentuan besaran pengendalian persediaan berbasis algoritma menunjukkan hasil yang positif (Jans & Degraeve, 2006). Hartini dan  Larasati  (2009)  menyatakan  bahwa  kebijakan  pengendalian  persediaan  dinamis  dapat menurunkan  biaya  persediaan,  nilai  DOI,  serta  tetap  dapat  memenuhi  target service  level perusahaan. Dengan menggunakan sistem perpetual atau terus menerus, maka proses persediaan bahan  baku  menjadi  lebih  terukur  dan  dapat  diketahui  dengan  pasti  jumlah  persediaannya (Nurhasanah et  al., 2014).  Pendekatan  heuristik  juga  dapat  memberikan  solusi  mendekati optimal  dalam  permasalahan  pengendalian  persediaan  tanpa  harus  menggunakan  perhitungan yang berlebihan (Dixon & Poh, 2007).
Persediaan menurut Assauri (2004) adalah sejumlah bahan-bahan, parts yang disediakan dan  bahan-bahan  dalam  proses  yang  terdapat  dalam  perusahaan  untuk  proses  produksi,  serta barang-barang  jadi  atau  yang  disediakan  untuk  memenuhi  permintaan  dari  komponen  atau langganan setiap waktu. Banyak perusahaan yang mulai sadar dengan peningkatan penggunaan solusi  berbasis  model  untuk  menentukan  besaran  persediaan  yang  harus  dipenuhi  (Buschkul, 2008).  Hasil  penelitian  dari  Sari et  al. (2017)  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
metode probabilistic  continuous  review  system ,  dapat  diperoleh  kebijakan  persediaan  dengan jumlah quantity yang  optimum.  Jumlah  pemesanan  optimal  dari  produk  eskrim  perusahaan  X dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  metode Lagrange (Setiawan  &  Hayati,  2012).  Kusrini (2005) juga menyatakan bahwa pendekatan metode Lagrange atau limit dapat digunakan untuk menentukan jumlah pemesanan optimum apabila dalam sistem terdapat kendala. Interaksi antara permodelan  dan  algoritma  akan  berperan  penting  dalam  menyelesaikan  masalah  persediaan yang dialami oleh pelaku industri yang semakin kompleks (Ullah & Parveen, 2010).
Menurut  Handoko  (2008),  yang  termasuk  dalam  biaya  persediaan  adalah  biaya penyimpanan,  biaya  pemesanan (pembelian)  dan  biaya  penyiapan.  Hasil penelitian  dari  Katias dan  Affandi  (2018)  menunjukkan  bahwa  dengan  metode  analisis Wagner  Within biaya  total persediaan  menjadi  lebih  efisien.  Total  biaya  persediaan  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan menggunakan  metode Material  Requirement  Planning dapat  turun  menjadi  46,7  persen (Wahyuni  &  Syaichu,  2015).  Utama  (2016)  dalam  penelitiannya  menemukan  solusi  optimal untuk menentukan besaran biaya pemesanan menggunakan algoritma Wagner Within . Penelitian Eunike at  al. (2017),  menunjukkan  bahwa  dengan  bantuan  usulan lot  sizing (EOQ),  biaya persediaan dapat berkurang hingga 47 persen. Madinah et al. (2015) dalam hasil penelitiannya menemukan  bahwa  penggunaan  metode  Wagner  –Within  dapat  meminimasi  biaya  yang dikeluarkan  perusahaan  dari  segi  biaya  persediaan.  Hasil  penelitian  dari  Mbota et  al. (2016) menunjukkan  bahwa  ada  efisiensi  biaya  persediaan  sebesar  47,53  persen  jika  perusahaan menggunakan  metode lot  sizing dari  setiap  bahan  baku  dan  bakar.  Hasil  perhitungan menggunakan  algoritma Wagner  Within dengan incremental  discount dan  kendala  kapasitas gudang menunjukkan bahwa adanya penghematan biaya awal sebesar 9 persen (Utama, 2017).
Menurut  Assauri  (2008), lead  time adalah  lamanya  waktu  antara  mulai  dilakukannya pemesanan  bahan-bahan  sampai  dengan  kedatangan  bahan-bahan  yang  dipesan  tersebut  dan diterima  di  gudang  persediaan.  Periode  pemesanan  material  yang  tepat  sesuai  dengan  jumlah permintaan yang ada dapat dibuat menggunakan bantuan algoritma Wagner Within (Hidayati et al., 2014). Metode Algoritma Wagner Within dapat membantu menentukan jadwal pemesanan bahan  baku  yang  efisien  (Sari  &  Budiawan,  2015).  Batas  tenggang  waktu  yang  ditetapkan menggunakan  metode lot sizing ditentukan ketika persediaan bahan baku telah mencapai level safety stock (Rahmayanti & Fauzan, 2013).

## METODE PENELITIAN
Kerangka  pemikiran  penelitian  ini  diawali  dengan  mengidentifikasi  dan  menganalisis sistem manajemen persediaan bahan baku kemas. Pengidentifikasian meliputi hal-hal mengenai manajemen  persediaan  bahan  baku  kemas  yaitu jenis-jenis bakan  baku  kemas  yang  digunakan selama  periode  perencanaan  (6  bulan),  kebutuhan  bahan  baku  kemas  selama  periode perencanaan (6 bulan), waktu tunggu bahan baku  kemas, biaya persediaan bahan baku kemas, serta kapasitas gudang yang tersedia untuk penyimpanan bahan baku kemas. Analisis kapasitas gudang bahan baku kemas akan menghasilkan output berupa kapasitas maksimum penyimpanan untuk seluruh bahan baku kemas.
Seluruh  bahan  baku  kemas  dianalisis  dengan  menggunakan  analisis  ABC  untuk menentukan bahan baku kemas prioritas yang akan dianalisis lebih lanjut menggunakan metode program  dinamis  algoritma wagner  within dengan input berupa  kapasitas  penyimpanan maksimum  yang  telah  dihitung.  Sehingga  diperoleh  hasil  kuantitas  pesan  ( lot  size )  optimal dalam  pemesanan  bahan  baku  kemas  yang  akan  mengoptimalkan  persediaan.  Kuantitas  pesan ( lot  size )  yang  optimal  akan  memberikan  implikasi  manajerial  bagi  perusahaan.  Kerangka penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode  untuk  pengolahan  dan  analisis  data, diantaranya adalah analisis ABC, Material Requiremrnt Planning (MRP), dan teknik lot sizing Algoritma Wagner  Within .  Peneliti  menggunakan  bantuan software Microsoft  Excel  2013 sebagai alat untuk mengolah data-data yang digunakan dalam penelitian. Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  dan  sekunder.  Data  primer  diperoleh  dari  wawancara
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
dengan  bagian Production  Planning  and  Inventory  Control (PPIC)  dan  bagian  gudang  serta hasil  observasi  lapangan.  Data  sekunder  diperoleh  dari  studi  literatur  terkait  penelitian. Penelitian ini dilaksanakan di PT XYZ Plant Pulogadung, Jakarta Barat, Indonesia.

## Gambar 1. Kerangka pemikiran

## Analisis ABC
Menurut  Heizer  dan  Render  (2010),  analisis  ABC  membagi  persediaan  menjadi  tiga klasifikasi  dengan  basis  volume  dolar  tahunan.  Analisis  ABC  adalah  aplikasi  persediaan  dari prinsip  pareto.  Prinsip  pareto  menyatakan  terdapat  “sedikit  hal  yang  kritis  dan  banyak  yang sepele”.  Gagasannya  adalah  untuk  membuat  kebijakan-kebijakan  persediaan  yang memfokuskan  persediaan  pada  bagian-bagian  persediaan  kritis  yang  sedikit  dan  tidak  banyak pada yang sepele.
Menurut  Handoko  (2008),  hukum  pareto  berguna  dalam  pengalokasian  sumber  daya pengawasan,  dan  telah  dioperasionalisasikan  sebagai  cara  mengklasifikasikan  persediaan menjadi  kelompok  A,  B  dan  C.  Secara  umum  identifikasi  ke  tiga  kelompok  atau  kelas persediaan ini dapat diuraikan sebagai berikut:
Barang A:  Barang-barang  dalam  jumlah  unit  antara  15  sampai  20  persen,  tetapi  mempunyai nilai 60 sampai 90 persen dari investasi tahunan total dalam persediaan.
Barang B:  Barangbarang dalam jumlah fisik 30 sampai 40 persen, tetapi bernilai 10 sampai 30 persen dari nilai investasi tahunan.
Barang C:  Barang-barang  dengan  jumlah  fisik  40  sampai  60  persen,  tetapi  bernilai  10  sampai 20 persen dari nilai investasi tahunan.
Pengelompokkan  dengan  menggunakan  metode  ini  akan  membantu  manajemen  lebih fokus pada elemen-elemen yang bernilai tinggi (grup A) dan memeberikan pengendalian yang cukup untuk elemen-elemen yang bernilai rendah (grup B atau C).

## Material Requirement Planning (MRP)
Sistem  MRP  dikembangkan  untuk  membantu  perusahaan  manufaktur  untuk  membuat perencanaan kebutuhan akan item-item terikat ( dependen ) secara lebih baik dan efisien. Sistem ini dirancang untuk menentukan jumlah pesanan produksi dan pembelian untuk mengatur aliran bahan baku dan persediaan dalam proses sehingga sesuai dengan jadwal produksi untuk produk akhir. Tiga input yang dibutuhkan oleh sistem MRP, yaitu: 1) Jadwal induk produksi; 2) Catatan
Manajemen Persediaan Bahan Baku
Kemas PT XYZ Kebutuhan Bahan Baku Kemas 6 Bulan Kapasitas Gudang Bahan Baku Kemas Lead Time (Assauri, 2008) Biaya Persediaan (Handoko, 2008)

## Analisis ABC
Material Requirement Planning dengan Algoritma Wagner Within Kuantitas Simpan Maksimal
Implikasi Manajerial Jenis-Jenis Bahan Baku Kemas (Baroto, 2002)
Industri Farmasi
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
keadaan persediaan atau daftar material: dan 3) Struktur produk. Output dari sistem MRP adalah berupa rencana pemesanan atau perencanaan produksi yang dibuat atas dasar lead time . Output dari sistem MRP dapat pula disebut sebagai suatu aksi yang merupakan tindakan pengendalian persediaan dan penjadwalan produksi.
Langkah-langkah  dalam  menganalisis  data  dengan  prosedur  MRP  memiliki  empat langkah  utama  yaitu:  pertama, Netting adalah  proses  perhitungan  untuk  menetapkan  jumlah kebutuhan  bersih,  yang  besarnya  merupakan  selisih  antara  kebutuhan  kotor  dengan  keadaan persediaan  (ada  dalam  persediaan  dan  sedang  dipesan).  Kedua, Lotting adalah  suatu  proses untuk  menentukan  besarnya  jumlah  pesanan  optimal  untuk  setiap item secara  individual didasarkan  pada  hasil  perhitungan  kebutuhan  bersih  yang  telah  dilakukan.  Ketiga, Offsetting bertujuan untuk menentukan saat yang tepat untuk melakukan rencana pemesanan dalam rangka memenuhi  kebutuhan  bersih.  Rencana  pemesanan  diperoleh  dengan  cara  mengurangkan  saat awal tersediannya ukuran lot yang diinginkan dengan besarnya lead time . Keempat, Explosion adalah  proses  perhitungan  kebutuhan  kotor  untuk  tingkat item atau  komponen  lebih  bawah. Perhitungan  kebutuhan  kotor  ini  didasarkan  pada  rencana  pemesanan item-item produk  pada level  yang  lebih  atas.  Untuk  perhitungan  kebutuhan  kotor  ini,  diperlukan  struktur  produk  dan informasi  mengenai jumlah  kebutuhan tiap item untuk item yang  akan  dihitung . Dalam  proses explosion ini, data mengenai struktur produk harus tersedia secara akurat. Ketidakakuratan data struktur  produk  mengakibatkan  kesalahan  pada  perhitungan.  Atas  dasar  struktur  produk  inilah proses explosion dibuat.
Algoritma Wagner - Within (AWW) Metode  Algoritma Wagner Within merupakan  metode  yang  dapat  memberikan  nilai optimal  untuk  permasalahan lot  sizing yang  bersifat  dinamis  sesuai  dengan  horizon  periode tertentu.  Metode  ini  menggunakan  pendekatan  program  dinamis  untuk  mencari  solusi  yang optimal  (Tersine,  1994).  Kelebihan  algoritma wagner  within dibandingkan  dengan  metode dinamis  lainnya  yaitu  algoritma wagner  within dapat  memberikan  solusi  optimal,  dimana metode simple seperti  ( Fixed  Period  Demand (FPD) ,  Period  Order  Quantity (POQ) , dan Lot For  Lot (LFL))  perhitungannya  tidak  berdasarkan  lansung  pada  optimisasi  biaya.  Metode heutisric ( Silver  Meal (SM) ,  Least  Unit  Cost (LUC), Part  Period  Balancing (PPB)) perhitungannya  hanya  berdasarkan  pada  mencapai  solusi  biaya  minimum  (terendah)  namun tidak  optimal.  Kekurangan  dari  metode  algoritma wagner  within yaitu  prosedur  yang  sedikit rumit dan membutuhkan banyak waktu dan usaha sehingga teknik ini jarang digunakan.
Langkah-langkah  untuk  Algoritma Wagner  Within (Tersine,  1994)  dengan  kembangan model yang memperhatikan batasan kapasitas gudang:
1. Menghitung  dan  memeriksa  batasan  pada Q ce bila  pemesanan  dilakukan  pada  periode c untuk  memenuhi  permintaan  periode c sampai  periode e tidak  boleh  melebihi  kapasitas gudang.
Q ce ≤ kapasitas gudang
2. Hitung matriks total biaya variabel (biaya pesan dan biaya simpan) untuk seluruh alternatif pemesanan  di  seluruh  horizon  perencanaan  yang  terdiri  dari N periode  (hasil  dari  langkah pertama). Definisikan Z ce sebagai total biaya variabel (dari periode c sampai periode e ) bila pemesanan dilakukan pada periode c untuk memenuhi permintaan periode c sampai periode e . Rumusan Z ce tersebut adalah sebagai berikut:
untuk 1 ≤ c ≤ e ≤ N dengan C = biaya pesan h = biaya simpan per unit per periode
Dk = permintaan pada periode k
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
3. Definisikan f e sebagai  biaya  minimum  yang  mungkin  dalam  periode  1  sampai  periode e dengan asumsi tingkat persediaan di akhir periode e adalah nol. Algoritma mulai dengan f 0 =0 dan  mulai  menghitung  secara  berurutan f 1 , f 2 ,  …, f N .  Nilai f N adalah  nilai  biaya  dari pemesanan optimal.
untuk c = 1, 2, …, e
4. Interpretasikan f N menjadi ukuran lot dengan cara sebagai berikut:
a. Pemesanan terakhir dilakukan pada periode w untuk memenuhi permintaan dari periode w sampai periode N . f N = Z wN + f w -1 b. Pemesanan  sebelum  pemesanan  terkahir  harus  dilakukan  pada  periode v untuk memenuhi permintan dari periode v sampai periode w-1 .
F w-1 = Z vw-1 + f v-1
c. Pemesanan yang pertama harus dilakukan pada periode 1 untuk memenuhi permintaan dari periode 1 sampai periode u -1 f u-1 = Z 1u-1 + f 0

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kapasitas Gudang Bahan  Baku Kemas
PT  XYZ  Plant  Pulogadung  memiliki  dua  jenis  gudang  yaitu  gudang Incoming  Material Control (IMC) untuk penyimpanan bahan baku baik raw material maupun packaging material , dan gudang Outcome Material Control (OMC) untuk penyimpanan barang jadi ( finish good ). Pada penelitian kali ini berfokus padang gudang IMC packaging material (gudang bahan baku kemas).  Gudang  bahan  baku  kemas  memiliki  tempat  penyimpanan  yang  berbeda  untuk  bahan baku  kemas  karton  dan  bahan  baku  kemas  non  karton  ( foil,  pack,  dus )  sehingga  perhitungan dilakukan secara terpisah.
Berdasarkan observasi yang telah dilakukan maka didapatkan hasil perhitungan kapasitas penyimpanan  maksimal  untuk  material foil,  pack ,  dan  dus  perhitungan  kapasitas  penyimpanan maksimal  untuk  material  karton  dapat  dilihat.  Hasil  dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan merupakan  kuantitas  penyimpanan  maksimum  yang  menjadi  acuan  pada lot  size yang  akan dipesan  ke  pemasok.  Apabila  kuantitas  pemesanan  berada  di  atas  atau  lebih  dari  kapasitas penyimpanan maksimum yang telah penulis sarankan, maka akan teradi overload pada gudang.

## Penentuan Prioritas
Analisis  ABC  diperlukan  untuk  menentukan  material  atau  bahan  baku  kemas  yang memerlukan  perhatian  lebih  sehingga  tidak  terjadi stockout maupun overstock .  Perhitungan analisis ABC pada penelitian ini dilakukan secara terpisah antara bahan baku kemas karton dan bahan  baku  kemas  non  karton  ( foil,  pack,  dus )  dikarenakan  kapasitas  gudang  yang  digunakan berbeda. Analisis ABC yang dilakukan pada persediaan bahan baku kemas pada penelitian kali ini  terbagi  menjadi  dua  tahapan.  Tahapan  pertama,  material  dikelompokkan  berdasarkan material-material  apa  saja  yang  membutuhkan  kapasitas  gudang  terbesar,  dan  tahapan  kedua dikemlompokkan berdasarkan penggunaan volume rupiah terbesar. Pengelompokan berdasarkan kebutuhan  kapasitas  gudang  dikarenakan  adanya  kendala  keterbatasan  kapasitas  gudang dibandingkan dengan kebutuhan akan bahan baku kemas yang tinggi.
Rekapitulasi  hasil  analisis  ABC  untuk  material foil,  pack ,  dus  pada  perhitungan  tahap pertama (kapasitas gudang) terdapat pada Tabel 1.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
Tabel 1. Analisis ABC foil, pack , dus tahap pertama (kapasitas gudang)
Kode Material Kebutuhan 6 Bulan UoM/ Palet Keb Palet % Volume kebutuhan Kap Palet Keterse -diaan Palet % Kumulatif Gol 1FM016060 1.384,966 6 39 5,89123867% 566 33,34 5,89123867% A : : : : : : : : : 2DK057010 2.788.069,621 22.500 21 3,17220544% 566 17,95 69,63746224% A 4VK004030 3.767,712 48 14 2,11480363% 566 11,96 71,75226586% B : : : : : : : : : 1WK009000 10.692 500 4 0,60422961% 566 3,41 89,87915408% B 2DK052010 971.828 56.000 4 0,60422961% 566 3,42 90,48338369% C : : : : : : : : 4VW003010 20 24 1 0,15105740% 566 0,85 100,00000000% C Sumber: Data diolah (PT XYZ)
Keterangan: UoM ( Stock Unit )
Berdasarkan  Tabel  1,  hasil  dari  analisis  ABC  untuk  material foil,  pack ,  dus  pada perhitungan  tahap  pertama  (kapasitas  gudang)  didapatkan  material  yang  termasuk  ke  dalam golongan  A  sebanyak  16  material,  yaitu  1FM016060,  2DK054010,  1FK004030,  2DK055010, 1FK002030M  2DM024010,  2DK056000,  1FK006020,  2DK057000,  1FK006040,  1FK044010, 1FP001090,  2DK058010,  1FK044020,  1FP001100,  dan  2DK057010.  Tahap  selanjutnya  yaitu analisis  ABC  tahap  kedua  untuk  material foil,  pack ,  dus  (volume  rupiah).  Rekapitulasi  hasil perhitungan  analisis  ABC  tahap  kedua  (berdasarkan  volume  rupiah)  untuk  material foil,  pack , dus dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Analisis ABC foil, pack , dus tahap kedua (volume rupiah)
Material Code Kebutuhan 6 Bulan Harga/UoM Total %Volume Rupiah %Kumulatif Gol 1FK004030 2.668,805 Rp. 3.050.000,00    Rp. 8.139.855.250,00   12,797920% 12,797920% A : : : : : : : 1FW003090 448 Rp. 3.666.150,01    Rp. 1.642.435.205,01 2,582325% 68,583545% A 1FP001090 354 Rp. 4.075.000,00    Rp. 1.442.550.000,00 2,268055% 70,851600% B : : : : : : : 1FW003080 136 Rp. 3.666.150,01 Rp. 498.596.401,52 0,783920% 89,248820% B 2DK053010 750.000 Rp649,99 Rp. 487.494.708,49 0,766465% 90,015286% C : : : : : : : 4VW003010 20 Rp. 248.500,00 Rp. 4.970.000,00 0,007814% 100,000000% C
Sumber: Data diolah (PT XYZ)
Berdasarkan Tabel 2, hasil dari analisis ABC untuk material foil, pack , dus tahap kedua (volume rupiah), terdapat 10 material yang termasuk ke dalam golongan A, yaitu 1FK004030, 1FK002030,  1FM016060,  1FK006040,  1FK044020,  1FP001100,  2DM024010,  2DK054010, 2DK0055010,  1FW003090.  Sehingga  hasil  golongan  A  dari  analisis  ABC  untuk  material foil , pack , dus merupakan irisan dari himpunan analisis ABC tahapan pertama dan kedua yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Analisis ABC ( foil, pack dus)
Tahap-2
1FW003090 Analisis ABC ( foil, pack , dus) Tahap-1
1FK006020 1FK044010 1FP001090 2DK056000 2DK057000 2DK057010 2DK058010 1FK002030 1FK004030 1FK006040 1FK044020 1FM016060 1FP001100 2DK054010 2DK055010 2DM024010
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
Hasil akhir analisis ABC untuk material foil, pack , dus yang termasuk ke dalam golongan A  berdasarkan  irisan  tahap  pertama  dan  tahap  kedua  yang  terdapat  pada  Gambar  2  adalah sebanyak  sembilan  material,  yaitu  1FK002030,  1FK004030,  1FK006040,  1FK044020, 1FM016060, 1FP001100, 2DM24010, 2DK054010, dan 2DK055010. Perhitungan analisis ABC selanjutnya dilakukan untuk material karton. Perhitungan dan hasil analisis ABC untuk material karton tahap pertama (kapasitas gudang) dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Analisis ABC karton tahap pertama (kapasitas gudang)
Material Code Kebutuhan 6 Bulan UoM/ Palet Keb Palet % Volume kebutuhan Kap Palet Ketersediaan Palet %Kumulatif Gol 3MK042000 351.166,782 600 98 43,17181% 173 74,68 43,171806% A 3MM011020 367.806,981 1.000 62 27,31278% 173 47,25 70,484581% A 3MP002010 44.200 800 10 4,40529% 173 7,62 74,889868% A 3MK003010 22.237,6 480 8 3,52423% 173 6,09 78,414097% A 3MK025030 12.450 400 7 3,08370% 173 5,33 81,497797% B 3MK035000 41.445 1.000 7 3,08370% 173 5,33 84,581498% B 3MM018000 9.728,765 800 7 3,08370% 173 5,33 87,665198% B 3MP013020 12.516 1.000 7 3,08370% 173 5,33 90,748899% C 3MK041000 29.597,374 1.000 5 2,20264% 173 3,81 92,951542% C 3MW001030 17.812 600 5 2,20264% 173 3,81 95,154185% C 3ME021020 2.133,09 480 3 1,32159% 173 2,28 96,475771% C 3MK036000 17.514 1.000 3 1,32159% 173 2,28 97,797357% C 3MP011020 9.046,42 1.000 3 1,32159% 173 2,28 99,118943% C 3MP010010 1,470 300 2 0,88106% 173 1,52 100,000000% C
Sumber: Data diolah (PT XYZ)
Berdasarkan Tabel 3 menunjukkan bahwa hasil analisis ABC untuk material karton tahap pertama  (kapasitas  gudang)  didapatkan  empat  material  yang  termasuk  ke  dalam  golongan  A, yaitu  material  3MK042000,  3MM011020,  3MP002010,  dan  3MK003010.  Tahap  selanjutnya yaitu perhitungan analisis ABC untuk material karton tahap kedua (volume rupiah) yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.  Analisis ABC karton tahap kedua (volume rupiah)
Material Code Kebutuhan 6 Bulan Harga/UoM Total % Volume % Kumulatif Gol 3MK042000 351.166,782 Rp. 5.960,06 Rp. 2.092.975.981,50   53,053247% 53,053247% A 3MM011020 367.806,981 Rp. 2.878,58 Rp. 1.058.761.858,29   26,837744% 79,890991% A 3MP002010 44.200 Rp. 3.322,61 Rp. 146.859.221,53 3,722622% 83,613613% B 3MK003010 22.237,6 Rp. 6.464,94 Rp. 143.764.694,24 3,644181% 87,257795% B 3MK035000 41.445 Rp. 2.709,38 Rp. 112.290.328,69 2,846362% 90,104156% C 3MW001030 17.812 Rp. 4.618,26 Rp. 82.260.448,65 2,085157% 92,189313% C 3MK041000 29.597,374 Rp. 2.740,00 Rp. 81.096.804,76 2,055661% 94,244974% C 3MK025030 12,450 Rp. 5.893,31 Rp. 73.371.703,67 1,859843% 96,104817% C 3MK036000 17.514 Rp. 2.917,66 Rp. 51.099.959,67 1,295294% 97,400111% C 3MM018000 9.728,765 Rp. 3.482,19 Rp. 33.877.385,99 0,858732% 98,258843% C 3MP011020 9.046,42 Rp. 3.325,89 Rp. 30.087.441,66 0,762664% 99,021507% C 3MP013020 12.516 Rp. 1.753,03 Rp. 21.940.943,79 0,556164% 99,577671% C 3MP010010 1.470 Rp. 6.150,00 Rp. 9.040.500,00 0,229161% 99,806832% C 3ME021020 2.133,09 Rp. 3.572,56 Rp. 7.620.584,56 0,193168% 100,000000% C
Sumber: Data diolah (PT XYZ)
Tabel  4  menunjukkan  hasil  analisis  ABC  untuk  material  karton  tahap  kedua  (volume rupiah)  terdapat  2  (dua)  material  yang  termasuk  ke  dalam  golongan  A  yaitu  material 3MK042000  dan  3MM011020.  Berdasarkan  Tabel  3  dan  Tabel  4  didapatkan  hasil  dari perhitungan  analisis  ABC  untuk  material  karton  tahap  pertama  (kapasitas  gudang)  dan  kedua (volume rupiah) yang merupakan irisan dari hasil analisis ABC tahap pertama dan tahap kedua, yaitu material 3MK042000 dan 3MM011020 (dapat dilihat pada Gambar 3) .
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232

## Gambar 2. Hasil analisis ABC (karton)
Material bahan kemas yang termasuk ke dalam golongan A tersebut merupakan material yang  membutuhkan  kapasitas  gudang  terbesar  dan  menghabiskan  volume  rupiah  terbesar. Bahan  baku  kemas  tersebut  yang  kemudian  akan  dibahas  lebih  mendalam  dalam  perhitungan untuk menentukan lot size pemesanan yang optimal yang akan menjadi input dalam MRP.
Perencanaan MRP dan Penentuan Lot Size Optimal
Perencanaan  kebutuhan  bahan  baku  kemas  dengan  menggunakan  MRP  dibagi  ke  dalam beberapa tahapan  yaitu, netting , lotting ,  dan offsetting .  Pada langkah netting yaitu  bahan  baku kemas  dihitung  kebutuhan  bersihnya  ( net  requirement ). Net  requirement akan  menjadi  input pada  tahap  berikutnya,  yaitu  tahap lotting .  Tahap lotting merupakan  penentuan  jumlah  atau kuantitas  pesanan  ( lot  size )  yang  akan  dipesan  kepada  pemasok.  Teknik  dan  perhitungan kuantitas pesanan sering disebut dengan teknik lot sizing . Algoritma Wagner Within merupakan teknik lot  sizing yang  dapat  menciptakan  solusi  yang  optimal.  Hasil  yang  didapatkan  yaitu berupa kuantitas pesanan yang kemudian digunakan sebagai input untuk tahap offsetting . Selain kuantitas  pesanan, lead  time juga  menjadi input yang  sangat  penting  pada  tahap offsetting karena  akan  menentukan  kapan  bahan  baku  kemas  dipesan  ke  pemasok.  Berikut  adalah perecanaan MRP dan penentuan lot size optimal dengan algoritma wagner within untuk material 1FK002030 (perhitungan yang sama dilakukan untuk seluruh bahan baku kemas yang termasuk ke dalam golongan A).
Netting
Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu  menentukan  kebutuhan  bersih  ( netting )  untuk material 1FK002030. Input yang dibutuhkan pada langkah netting yaitu kebutuhan kotor ( gross requirement ), kedatangan yang terjadwal ( schedule receipt ), dan persediaan di tangan ( on hand ) yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5.  Kebutuhan kotor 1FK002030
Periode Kebutuhan Kotor ( Roll ) Kebutuhan Bersih ( Roll ) 9 85,51 85,51 10 283,53 283,53 11 252,03 252,03 12 216,03 216,03 13 265,53 265,53 14 180,02 180,02 15 180,02 180,02 16 180,02 180,02 17 234,03 234,03 18 274,53 274,53 19 243,03 243,03 20 153,02 153,02 Sumber: Data diolah (PT XYZ)
Kebutuhan  bersih  yang  dimasukkan  ke  dalam  tabel  MRP  merupakan  hasil  dari perhitungan  kebutuhan  kotor  –  kedatangan  terjadwal –  persediaan  di  tangan.  Hasil  dari  tahap netting dapat dilihat pada Tabel 6 dalam bentuk tabel MRP .
3MK042000 Analisis ABC (karton) Tahap-1 3MM011020 3MP002010 3MK003010
Analisis ABC (karton) Tahap-2
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
Tabel 6. Netting 1FK002030 Period Nov-18 Des-18 Jan-18 Feb-18 Mar-18 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GR 85,51 283,53 SR 0 0 OH NR 85,51 283,53 POREC POREL Period Apr-18 Mei-18 Jun-18 Jul-18 Agu-18 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 GR 252,03 216,03 265,53 180,02 180,02 180,02 234,03 274,53 243,03 153,02 SR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 OH NR 252,03 216,03 265,53 180,02 180,02 180,02 234,03 274,53 243,03 153,02 POREC POREL Sumber: Data diolah (PT XYZ)
Keterangan :  GR : Gross Requirement
 SR : Scheduled Receipt  OH : On Hand Stock  NR : Net Requirement
 POREC : Planned Order Receipt  POREL : Planned Order Releases
Lotting (Penentuan Lot Size Optimal dengan Metode Algoritma Wagner Within ) Perhitungan kapasitas penyimpanan maksimal yang telah dilakukan menjadi acuan dalam menentukan  jumlah  kuantitas  pemesanan  yang  akan  dipesan,  dimana  pemesanan  untuk  setiap periode maupun periode gabungan tidak melebihi dari kapasitas penyimpanan maksimum yang telah  ditentukan.  Perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma wagner  within akan menghasilkan output berupa  berapa  banyak  material yang  akan  dipesan  dan  kapan  pemesanan harus dilakukan, dimana output yang dihasilkan akan menciptakan solusi yang optimal. Input yang  dibutuhkan  pada  proses lotting yaitu  jumlah  kebutuhan  bersih  ( net requirement )  yang  terdapat  pada  Tabel  6,  biaya  pesan,  biaya  simpan,  dan  kapasitas penyimpanan  maksimal.  Langkah-langkah  perhitungan lot  sizing dengan  algoritma wagner within adalah sebagai berikut:
1 Menghitung dan memeriksa batasan pada Q ce
Tabel  7  menunjukkan  jumlah  kuantitas  periode  gabungan  dimulai  dari  periode  9 sampai dengan periode 20. Pemeriksaan terhadap batasan pada Q ce dilakukan bila pemesanan dilakukan  pada  periode c untuk  memenuhi  permintaan  periode c sampai  periode e ,  dimana kuantitas  ( Q ce )  tidak  boleh  melebihi  kapasitas  gudang,  yaitu  369  roll  untuk  material 1FK002030. Dengan demikian, perhitungan total biaya variabel dan perhitungan selanjutnya hanya  akan  dilakukan  untuk Q ce yang  tidak  melebihi  kapasitas  gudang  ( Q ce yang  tidak berwarna).
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
Tabel 7. Alternatif pemenuhan pesanan ( Qce )
1FK002030 Permintaan e=9 e=10 e=11 e=12 e=13 e=14 e=15 e=16 e=17 e=18 e=19 e=20 85,51 283,53 252,03 216,03 265,53 180,02 180,02 180,02 234,03 274,53 243,03 153,02
P eme n u h an c=9 85,51 369,04 621,07 837,10 1.102,63 1.282,65 1.462,67 1.642,69 1.876,72 2.151,25 2.394,28 2.547,30 c=10 283,53 535,56 751.59 1.017,12 1.197,14 1.377,16 1.557,18 1.791,21 2.065,74 2.308,77 2.461,79 c=11 252,03 468.06 733,59 913,61 1.093,63 1.273,65 1.507,68 1.782,21 2.025,24 2.178,26 c=12 216.03 481,56 661,58 841,6 1.021,62 1.255,65 1.530,18 1.773,21 1.926,23 c=13 265,53 445,55 625,57 805,59 1.039,62 1.314,15 1.557,18 1.710,2 c=14 180,02 360,04 540,06 774,09 1.048,62 1.291,65 1.444,67 c=15 180,02 360,04 594,07 868,6 1.111,63 1.264,65 c=16 180,02 414,05 688,58 931,61 1.084,63 c=17 234,03 508,56 751,59 904,61 c=18 274,53 517,56 670,58 c=19 243,03 396,05 c=20 153,02 Sumber: Data diolah (PT XYZ)
Berdasarkan Tabel 7, maka didapatkan Q ce yang tidak melebihi kapasitas gudang yaitu Q 99 , Q 1010 , Q 1111 , Q 1212 , Q 1313 , Q 1414 , Q 1415 , Q 1515 , Q 1516 , Q 1616 , Q 1717 , Q 1818 , Q 1919 , dan Q 2020 . Hasil tersebut  kemudian  akan  dilakukan  ke  langlah  berikutnya  yaitu  menghitung  total  biaya variabel.
2 Menghitung total biaya variabel ( Z ce )
Hasil  dari  tahapan  sebelumnya  kemudian  dihitung  total  biaya  variabelnya,  dimana membutuhkan  input  berupa  biaya  pesan  dan  biaya  simpan.  Biaya  pesan  untuk  material 1FK002030  yaitu  Rp.  30.000,00  per  sekali  pesan,  dan  biaya  simpan  untuk  material 1FK002030 yaitu Rp. 3.059,30 per unit per periode. Berikut adalah perhitungan total biaya variabel untuk setiap Q ce yang didefinisikan sebagai Z ce . Z 99 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (85,51-85,51) = Rp. 30.000,00
Z 1010 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (283,53-283,53) = Rp. 30.000,00 Z 1111 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (252,03-252,03) = Rp. 30.000,00 Z 1212 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (216,03-216,03) = Rp. 30.000,00
Z 1313 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (265,53-265,53) = Rp. 30.000,00
Z 1414 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (180,02-180,02) = Rp. 30.000,00 Z 1415 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x ((360,04-180,02)+(180,02-180,02)) = Rp. 580.735,186
Z 1515 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (180,02-180,02) = Rp. 30.000,00
Z 1516 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x ((360,04-180,02)+(180,02-180,02)) = Rp. 580.735,186 Z 1616 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (180,02-180,02) = Rp. 30.000,00
Z 1717 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (234,03-234,03) = Rp. 30.000,00 Z 1818 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (274,53-274,53) = Rp. 30.000,00 Z 1919 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (243,03-243,03) = Rp. 30.000,00
Z 2020 = Rp. 30.000,00 + Rp. 3.059,30 x (153,02-153,02) = Rp. 30.000,00 Hasil  perhitungan  untuk  setiap Z ce kemudian  dimasukan  ke  dalam  Tabel  sebelumnya menggantikan nilai Q ce . Hasil dari langkah kedua dapat dilihat pada Tabel 8.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 3,
September 2022, 213-232
Tabel 8. Rekapitulasi perhitungan total biaya variabel (Rupiah)
1FK002030 Permintaan e=9 e=10 e=11 e=12 e=13 e=14 e=15 e=16 e=17 e=18 e=19 e=20 85,51 283,53 252,03 216,03 265,53 180,02 180,02 180,02 234,03 274,53 243,03 153,02 P em en u h an c=9 30.000
c=10
30.000
c=11 30.000 c=12 30.000 c=13 30.000 c=14 30.000 580.735,19 c=15 30.000 580.735,19 c=16 30.000 c=17 30.000 c=18 30.000 c=19 30.000 c=10 30.000 Sumber: Data diolah (PT XYZ) 3 Menghitung biaya minimum ( f e )
Langkah selanjutkan yaitu menghitung biaya minimum untuk setiap periode yang mungkin dalam periode 9 sampai dengan periode 20. Algoritma dimulai dengan f 8 = Rp0 dan mulai menghitung secara berurutan f 9 , f 10 , f 11 ,…., f 20 . f 8 = Rp0 f 9 = Min { Z 99 + f 8 } = Min {Rp. 30.000,00+Rp. 0} = Rp. 30.000,00 untuk Z 99 + f 8 f 10
= Min { Z 1010 + f 9 } = Min {Rp. 30 000,00+Rp. 30 000,00} = Rp. 60.000,00 untuk Z 1010 + f 9 f 11 = Min { Z 1111 + f 10 } = Min {Rp. 30.000,00+Rp. 60.000,00} = Rp. 90.000,00 untuk Z 1111 + f 10 f 12
= Min { Z 1212 + f 11 } = Min {Rp. 30.000,00+Rp. 90.000,00} = Rp120 000 untuk Z 1212 + f 11 f 13
= Min { Z 1313 + f 12 } = Min {Rp. 30.000,00+Rp. 20.000,00} = Rp. 150.000,00 untuk Z 1313 + f 12
f 14 = Min { Z 1414 + f 13 } = Min {Rp. 30.000,00+Rp. 150.000,00} = Rp. 180.000,00 untuk Z 1414 + f 13 f 15
= Min { Z 1415 + f 13 , Z 1515 + f 14 } = Min {Rp. 580.735,19+Rp. 150.000,00,Rp. 30.000,00+Rp. 180,000,00} = Rp. 210.000,00 untuk Z 1515 + f 14 f 16
= Min { Z 1516 + f 14 , Z 1616 + f 15 } = Min {Rp. 580.735,19+Rp. 180.000,00,Rp. 30.000,00+Rp. 210.000,00} = Rp. 240.000,00 untuk Z 1616 + f 15 f 17 = Min { Z 1717 + f 16 } = Min {Rp. 30.000,00+Rp. 240.000,00} = Rp. 270.000,00 untuk Z 1717 + f 16 f 18 = Min { Z 1818 + f 17 } = Min {Rp. 30.000,00+Rp. 270.000,00} = Rp. 300.000,00 untuk Z 1818 + f 17
f 19
= Min { Z 1919 + f 18 } = Min {Rp. 30.000,00+Rp. 300.000,00} = Rp. 330.000,00 untuk Z 1919 + f 18 f 20 = Min { Z 2020 + f 19 } = Min {Rp. 30.000,00+Rp. 330.000,00} = Rp. 360.000,00 untuk Z 2020 + f 19
Hasil perhitungan untuk setiap f e kemudian dimasukan ke dalam Tabel 8 sebelumnya menggantikan  nilai Z ce .  Nilai f e terpilih  merupakan  nilai  yang  paling  minimum  dari  semua alternatif pada setiap periodenya. Hasil dari langkah ketiga dapat dilihat pada Tabel 9.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
Tabel 9. Rekapitulasi perhitungan biaya minimum (Rupiah)
1FK002030 Permintaan e=9 e=10 e=11 e=12 e=13 e=14 e=15 e=16 e=17 e=18 e=19 e=20 85,51 283,53 252,03 216,03 265,53 180,02 180,02 180,02 234,03 274,53 243,03 153,02 P em en u h an c=9 30.000
c=10
60.000
c=11 90.000 c=12 120.000 c=13 150.000 c=14 180.000 730.735,19 c=15 210.000 730.735,19 c=16 240.000 c=17 270.000 c=19 300.000 c=19 330.000 c=20 360.000 f e 30.000 60.000 90.000 120.000 150.000 180.000 210.000 240.000 270.000 300.000 330.000 360.000 Sumber: Data diolah (PT XYZ)
4 Mendefinisikan f e menjadi lot size optimal Hasil  perhitungan  biaya  minimum  material  1FK002030  berdasarkan  Tabel  10 menunjukkan  bahwa  solusi  optimal  dengan  biaya  Rp.  360.000,00  untuk Z 2020 + f 19 .  Detail pemesanan  yang  harus  dilakukan  untuk  memenuhi  permintaan  pada  periode  tertentu, dijelaskan dalam Tabel 10.
Tabel 10. Banyaknya pesanan per periode
Periode Banyaknya Pemesanan (Roll) 9 85,51 10 283,53 11 252,03 12 216,03 13 265,53 14 180,02 15 180,02 16 180,02 17 234,03 18 274,53 19 234,03 20 153,02
Hasil  proses  perhitungan lot  size algoritma wagner  wihtin kemudian  dimasukkan  ke dalam  tabel  MRP  sebagai Purchase  Order  Requesition . Tabel  MRP  hasil  langkah lotting dapat dilihat pada Tabel 11.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
Tabel 11. Lotting 1FK002030 Period Nov-18 Des-18 Jan-18 Feb-18 Mar-18 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GR 85,51 283,53 SR 0 0 OH 0 0 NR 85,51 283,53 POREC 85,51 283,53 POREL Period Apr-18 Mei-18 Jun-18 Jul-18 Agu-18 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 GR 252,03  216,03  265,53  180,02  180,02  180,02  234,03  274,53  243,03  153,02 SR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 OH 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NR 252,03  216,03  265,53  180,02  180,02  180,02  234,03  274,53  243,03  153,02
POREC  252,03  216,03  265,53  180,02  180,02  180,02  234,03  274,53  243,03  153,02 POREL Sumber: Data diolah (PT XYZ)

## Offsetting
Offsetting merupakan  langkah  yang  bertujuan  untuk  menentukan  kapan  kuantitas pemesanan  ( lot  size )  hasil  proses lotting harus  dilakukan. Input yang  dibutuhkan  untuk  tahap offsetting yaitu lead time (waktu tunggu) dari pemesanan dilakukan hingga material siap untuk digunakan. Lead  time untuk  material  1FK002030  yaitu  100  hari  (8  periode).  Hasil  dari  tahap offsetting dapat  dilihat  pada  Tabel  12  yang  merupakan  tabel  hasil  dari  proses  MRP  dengan teknik algoritma wagner within .
Tabel 12. Offsetting dan hasil akhir MRP 1FK002030 Period Nov-18 Des-18 Jan-18 Feb-18 Mar-18 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GR 85,51 283,53 SR 0 0 OH 0 0 NR 85,51 283,53 POREC 85,51 283,53 POREL 85,51 283,53 252,03 216,03 265,53 180,02 180,02 180,02 234,03 274,53 Period Apr-18 Mei-18 Jun-18 Jul-18 Agu-18 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 GR 252,03 216,03 265,53 180,02 180,02 180,02 234,03 274,53 243,03 153,02 SR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 OH 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NR 252,03 216,03 265,53 180,02 180,02 180,02 234,03 274,53 243,03 153,02 POREC 252,03 216,03 265,53 180,02 180,02 180,02 234,03 274,53 243,03 153,02 POREL 243,03 153,02
Sumber: Data diolah (PT XYZ)
Berdasarkan  perhitungan  MRP  dengan  teknik lot  sizing algoritma wagner  within ,  maka total biaya yang dikerluarkan perusahaan untuk material 1FK002030 yaitu sebagai berikut:
Biaya pemesanan = 12 x Rp. 30.000,00 = Rp. 360.000,00 Biaya simpan = Biaya simpan OH + biaya simpan SS = Rp. 0 + Rp. 0 = Rp. 0 Biaya kekurangan = stockout x 1% x nilai produk = 0 x 1% x Rp. 25.909,00 = Rp. 0 Biaya pembelian = (85,51 + 283,53 + 252,03 + 216,02 +265,53 + 180,02 + 180,02 + 180,02 + 234,03 + 274,53 +234,03 + 153,02) x Rp. 3.050.000,00 = Rp. 7.769.240.600,00 Biaya persediaan = Biaya pemesanan + biaya simpan + biaya kekurangan
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
= Rp. 360.000,00 + Rp. 0 + Rp. 0 = Rp. 360.000,00 Total biaya = Biaya pembeliaan + biaya persediaan = Rp. 7.769.240.600,00 + Rp. 360.000,00 = Rp. 7.769.600.600,00
Langkah perhitungan yang sama juga dilakukan untuk seluruh bahan baku kemas yang termasuk ke dalam golongan A.
Berdasarkan  perhitungan lot  size dengan  menggunakan  metode  program  dinamis algoritma wagner  within apabila  dibandingkan  dengan  metode  yang  saat  ini  dilakukan perusahaan memiliki beberapa keuntungan, diantaranya: 1. Meminimumkan jumlah persediaan Penggunaan lot  size berdasarkan  metode  algoritma wagner  within akan meminimumkan  jumlah  persediaan  ( on  hand )  yang  ada  di  perusahaan,  karena  material dipesan sesuai dengan jumlah kebutuhannya. Sedangkan kondisi saat ini di perusahaan yaitu memiliki  banyak  persediaan  ( on  hand )  karena  pemesanan  dilakukan  melebihi  jumlah  yang dibutuhkan.  Hal  tersebut  juga  serupa  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Basuki (2016) dimana ukuran lot pemesanan sama dengan jumlah permintaan dan dalam pemesanan dilakukan  rutin  sesuai  dengan  periode  kebutuhan,  sehingga  pada  penelitian  tersebut  tidak memiliki persediaan ( on hand adalah 0). Theresia dan Salomon (2015) melakukan penelitian serupa dengan yang penulis lakukan dan mendapatkan hasil on hand untuk seluruh material yang diteliti adalah 0.
2. Meminimumkan biaya persediaan Penggunaan lot  size algoritma wagner  within akan  berdampak  pada  rendahnya persediaan  di  gudang  (nilai on  hand adalah  0)  sehingga  tidak  akan  menimbulkan  biaya persediaan.  Bila  dibandingkan  dengan  kondisi  saat  ini  diperusahaan ada  banyak  persediaan di  dalam  gudang  sehingga    menimbulkan  biaya  penyimpanan  yang  cukup  tinggi.  Biaya persediaan  merupakan  implikasi  dari  jumlah  persediaan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Hidayati,  Damayanti,  dan  Santosa  (2015)  menjelaskan  bahwa  metode  algoritma  dapat meminumumkan jumlah hingga 0 (nol) sehingga biaya simpan yang dikeluarkan adalah Rp.0 dan biaya persediaan yang dikeluarkan lebih kecil dibandingkan metode perusahaan.
3. Meningkatkan kesesuaian antara kuantitas pemesanan dan kebutuhan Kuantitas  pemesanan  yang  dilakukan  dengan  metode  algoritma wagner  within akan sesuai dengan kebutuhan, sehingga akan meminimalisir terjadinya kekurangan bahan ( stock out ) yang akan berdampak pada terhambatnya proses produksi bahkan akan berdampak pada gagalnya penjualan dan pendapatan yang akan didapatkan perusahaan. Pada kondisi saat ini di  perusahaan,  terdapat  beberapa  material  yang  tidak  terpenuhi  sehingga  proses  produksi untuk beberapa produk berhenti. Berhentinya proses produksi berdampak pada pemborosan tenaga  kerja  dan  mesin  yang  menganggur.  Metode  yang  diterapkan  oleh  perusahaan menunjukkan terdapat 9 (sembilan) dari 11 (sebelas) material yang termasuk pada golongan A yang  mengalami stock out pada periode perencanannya. Hal tersebut terjadi dikarenakan pemesanan  yang  dilakukan  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  (kuantitas  pemesanan  dibawah kuantitas  kebutuhan)  dan  terjadinya  perubahan  permintaan  dari  bagian demand  planning . Penelitian yang dilakukan oleh Utama (2016) menunjukkan bahwa tidak terjadinya stock out pada perhitungan dengan algoritma wagner within , dikarenakan kuantitas pemesanan sesuai dengan kebutuhan sehingga kebutuhan dapat dipenuhi. Pada penelitian yang penulis lakukan, metode algoritma wagner within dapat meningkatkan kesesuaian antara kuantitas pemesanan dan  kebutuhan.  Metode  algoritma wagner  within hanya  mengalami stock out pada  2  (dua) dari 11 (sebelas) material yang termasuk pada golongan A. Hal tersebut dikarenakan adanya kendala  keterbatasan  kapasitas  penyimpanan  maksimal  pada  gudang.  Material  yang mengalami stock  out yaitu  material    1FK044020  yang  mengalami  kekurangan  persediaan pada  periode  10  sebesar  27,01  roll  dan  material  1FP001100  yang  mengalami  kekurangan persediaan pada periode 13 sebesar 6 roll. Hal tersebut tentunya berdampak pada keluarnya biaya kegagalan penjualan yaitu sebesar Rp. 6.998,0209 untuk material 1FK044020 dan Rp. 297,3 untuk material 1FP001100. Perbandingan stock out metode perusahaan dengan metode
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
algoritma wagner  within dapat  dilihat  pada  Tabel  13.  Hal  tersebut  dapat  diatasi  dengan menggabungkan kuantitas sisa dengan kuantitas pesan pada periode selanjutnya .
Tabel 13. Perbandingan stock out
Material Perusahaan Wagner Within Kuantitas (UoM) Biaya Kuantitas (UoM) Biaya 1FK002030 88,8 Rp. 23.007,2 0 Rp. 0 1FK004030 291,3 Rp. 75.472,9 0 Rp. 0 1FK006040 1 057,83 Rp. 274.073,2 0 Rp. 0 1FK044020 14,51 Rp. 3.759,4 27,01 Rp. 6.998 1FM016060 15,58 Rp. 2.492,8 0 Rp. 0 1FP001100 0 Rp. 0 6 Rp. 297,3 2DK054010 399.812,83 Rp. 103.587.506,1 0 Rp. 0 2DK055010 208.653,67 Rp. 54.060.079,4 0 Rp. 0 2DM024010 0 Rp0 0 Rp. 0 3MK042000 13.123,58 Rp. 3.400.188,3 0 Rp. 0 3MM011020 352.278,87 Rp. 56.364.619,2 0 Rp. 0 Total - Rp. 217.791.198,5 - Rp. 7.295,3
Sumber: Data diolah (2018)
Tabel  13  menunjukkan  bahwa  metode algoritma  wagner  within dapat  meningkatkan kesesuaian  antara  pemesanan  dan  kebutuhan  sehingga  akan  meminimalisir  terjadinya stock out yang akan menimbulkan biaya kekurangan ( stock out cost ) yang berupa biaya kegagalan penjualan.  Biaya  kegagalan  penjualan  diasumsikan  1  persen  dari  harga  jual  produk  akhir. Metode  algoritma wagner within dapat  meminimalisir  biaya stock  out sebesar  Rp.  217.783
903,2 atau sebesar 99,9 persen dari biaya stock out yang ditimbulkan perusahaan.
4. Mencegah terjadinya overload pada gudang Kuantitas pemesanan ( lot size ) dengan menggunakan metode algoritma wagner within yang dikembangkan dengan adanya keterbatasan kapasitas gudang akan mencegah terjadinya overload pada  gudang  karena  kuantitas  telah  disesuaikan  dengan  batasan  tersebut. Penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  dengan  adanya  pengembangan  model berupa  batasan  kapasitas  gudang  menjelaskan  secara  tidak  langsung  bahwa  kuantitas pemesanan  tidak  akan  melebihi  kuantitas  penyimpanan  maksimal  pada  gudang  (kapasitas gudang) sehingga tidak akan terjadinya overload pada gudang.

## Perbandingan Total Biaya
Berdasarkan  metode  algoritma wagner  within didapatkan  total  biaya  untuk  masing- masing  material  dibandingkan  dengan  total  biaya  yang  dikeluarkan  perusahaan.  Total  biaya didapatkan dari biaya pembeliaan dan biaya persediaan yang terdiri dari biaya pemesanan dan biaya simpan. Berikut adalah hasil perhitungan dari material yang termasuk ke dalam golongan A dan dibandingkan dengan metode perhitungan perusahaan (dapat dilihat pada Tabel 14).

## Tabel 14. Perbandingan biaya
Material Perusahaan Wagner Within Efisiensi (%) 1FK002030 Rp. 8.006.504.056,11 Rp. 7.769.600.600,00 2,96 1FK004030 Rp. 8.360.845.448,24 Rp. 8.140.215.250,00 2,64 1FK006040 Rp. 4.478.337.431,47 Rp. 4.905.312.050,00 -9,53 1FK044020 Rp. 4.752.791.048,62 Rp. 4.722.264.148,02 0,64 1FM016060 Rp. 6.571.266.814,47 Rp. 6.538.744.050,00 0,49 1FP001100 Rp. 3.630.492.929,33 Rp. 3.447.720.297,30 5,03 2DK054010 Rp. 2.261.278.795,06 Rp. 2.014696.185,79 10,90 2DK055010 Rp. 2.038.551.431,41 Rp. 1.922.981.046,89 5,67 2DM024010 Rp. 2.365.432.605,65 Rp. 2.320.845.062,10 1,88 3MK042000 Rp. 2.047.766.942,36 Rp. 1.988.409.128,22 2,90 3MM011020 Rp. 891.642.397,00 Rp. 1.059.091.858,29 -18,78 Total Rp. 45.404.909.899,70 Rp. 44.829.879.676,60 1,27 Sumber: Data diolah (PT XYZ)
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
Berdasarkan  Tabel  14,  besarnya  selisih  biaya  yaitu  Rp.  575.030.223,10  (1,27  persen). Selisih biaya merupakan efisiensi yang dapat didapatkan perusahaan apabila menerapkan MRP dengan algoritma Wagner Within . Efisiensi biaya tersebut disebabkan karena jumlah pesan yang dilakukan  dengan  metode  algoritma Wagner  Within lebih  sedikit  dibandingkan  dengan  yang dilakukan  oleh  perusaaan  saat  ini.  Selain  jumlah  pesan,  efisiensi  biaya  juga  dipengaruhi  oleh jumlah kuantitas pesan. Perusahaan saat ini melakukan pemesanan sering kali berlebih (di atas jumlah yang dibutuhkan) dan kurang (di bawah jumlah yang dibutuhkan). Kelebihan pemesanan yang  dilakukan  menyebabkan  timbulnya  biaya  persediaan  yang  tinggi,  bila  dibandingkan dengan  metode  algoritma Wagner  Within yang  tidak  memiliki on  hand sehingga  tidak menimbulkan  biaya  simpan  sehingga  mengurangi  biaya  persediaan  (terkecuali  untuk  material yang  memiliki lot  size pemesanan  periode  gabungan).  Biaya  pembelian  juga  sangat mempengaruhi  total  biaya  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan  karena  jumlah  kuantitas  pesan berbanding  lurus  dengan  total  biaya.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Katias  dan  Affandi  (2018)  yang  menunjukkan  bahwa  dengan  metode  analisis Wagner  Within biaya  total  persediaan  menjadi  lebih  efisien.  Selain  itu,  dari  hasil  penelitian.  Madinah et  al. (2015)  dalam  hasil  penelitiannya juga  menemukan  bahwa  penggunaan  metode Wagner  Within dapat meminimasi biaya yang dikeluarkan perusahaan dari segi biaya persediaan.
Selain  dari  segi  biaya,  metode  algoritma Wagner  Within dengan  pengembangan  model batasan  kapasitas  penyimpanan  gudang  juga  akan  berdampak  pada  kondisi  gudang penyimpanan  serta  berdampak  pada  penanganan  bahan  yang  baik.  Material  dapat  diletakkan pada tempat yang semestinya dengan ketentuan yang semestinya. Penanganan bahan yang baik akan  meminimalisir  peluang  rusaknya  material  dan  juga  meminimalisir  peluang  terjadinya kecelakaan kerja.

## KESIMPULAN
Kuantitas  pemesanan  ( lot  size )  optimum  dengan  metode  algoritma Wagner  Within yang memperhatikan  adanya  kendala  keterbatasan  kapasitas  penyimpanan  maksimal  gudang  bahan baku kemas dapat diperhatikan unsur constraint berupa kapasitas penyimpanan maksimal yang telah dianalisis oleh penulis ke dalam sistem Oracle-ASCPnya dan melakukan perubahan dalam sistem  dengan  metode  algoritma Wagner  Within .  Hasil  yang  didapat  dari  sistem  yang  telah menerapkan constraint dan  algoritma Wagner  Within pada  sistemnya  akan  berdampak  pada: (1) Kondisi  gudang  bahan baku  kemas  yang  baik  dan  rapi dimana  tidak  akan  terjadi overload pada  gudang,  karena  pemesanan  sudah  disesuaikan  dengan  kapasitas  penyimpanan  maksimal untuk  setiap  bahan  baku  kemas  yang  sudah  ditentukan;  (2) Material  memiliki  ruang  tersendiri yang  sesuai  saat  material  yang  dipesan  datang,  sehingga  tidak  akan  mengganggu  aktivitas operasional gudang pada saat proses loading unloading material, serta mengurangi penumpukan material  yang  berlebihan,  mutu  material  dapat  terjaga,  dan  dapat  mengurangi  risiko  terjadi kecelakaan  kerja;  (3)  Proses  produksi  dapat  berjalan  sesuai  dengan  rencana,  karna lot  size dengan  algoritma Wagner  Within meminimalisir  terjadinya stockout ;  dan  4)  Perusahaan  dapat melakukan  penghematan  karena lot  size dengan  algoritma Wagner  Within menekan  jumlah persediaan di tangan sampai dengan nol.
Penerapan  algoritma Wagner  Within pada  PT  XYZ  dapat  berdampak  pada  terciptanya kapasitas  penyimpanan  maksimal  untuk  setiap  bahan  baku  kemas  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan  selama  periode  perencanaan  yang  ditentukan  berdasarkan  proporsi  kebutuhan selama periode perencanaan dan kapasitas gudang bahan baku kemas yang tersedia. Teknik lot sizing algoritma Wagner  Within dengan  adanya  batasan  kapasitas  gudang  juga  telah menciptakan solusi kuantitas pemesanan ( lot size ) yang optimal untuk bahan baku kemas yang termasuk  ke  dalam  golongan  A.  Teknik lot  sizing algoritma Wagner  Within dengan  adanya batasan kapasitas gudang dapat menghemat pengeluaran perusahaan,  meminimalisir terjadinya overstock dan stockout pada  persediaan,  mencegah  terjadinya overload pada  gudang penyimpanan  bahan  baku  kemas,  menciptakan material  handling yang  baik,  dan  dapat mencegah terjadinya kecelakaan kerja.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232

## DAFTAR PUSTAKA
Basuki.  (2016).  Optimasi  Ukuran  Pemesanan  Lot  yang  Ekonomis  pada  Permintaan Deterministik Dinamis Menggunakan Algoritma Wagner Within . Industrial Engineering Journal , 5(1), 29-34. Doi: https://doi.org/10.53912/iejm.v5i1.148. Buschkuhl,  L.  Sahling,  F.  Helber,  S.,  &  Tempelmeier,  H.  (2008).  Dynamic  Capacitated  Lot- sizing Problems : A Classification and Review of Solution Approaches. OR Spectrum , 32, 231-261.
Dixon, P. S., & Poh, C. Y. (2007). Heuristic Procedures for Multi-Item Inventory Planning with Limited Storage. IIE Transactions , 22(2), 112-123.
Eisenhut,  P.  S.  (2007).    A  Dynamic  Lot  Sizing  Algorithm  with  Capacity  Constraints. AIIE Transactions , 7(2), 170-176.
Eunike,  A.,  Herdianto,  B.,  &  Setyanto,  N.  W.  (2017).  Perencanaan  Kebutuhan  Bahan  Baku dengan Validasi  Capacity Requirement  Planning  (CRP)  pada  Perusahaan  Rokok  Sigaret Keretek Mesin (SKM). Prosiding SNTI dan SATELIT , 114-120.
Hartini, S., & Larasati I. (2009). Pengendalian Persediaan menggunakan Pendekatan Dynamic Inventory  dengan  mempertimbangkan  Ketidakpastian  Permintaan,Yield,  dan  Leadtime. J@TI Undip , 4(3), 179-188.
Hidayati,  N.,  Damayanti,  D.,  &  Santoso,  B.  (2015).  Perencanaan  Pengadaan  Material  untuk Meminimasi  Total  Biaya  Persediaan  dengan  Metode Material  Requirement  Planning (MRP) (Studi Kasus: PT Citramas Heavy Industries). eProceeding of Engineering, 2(3). Jans,  R.,  &  Degraeve,  Z.,  (2006).  Meta-heuristics  for  Dynamic  Lot  Sizing:  A  Review  and Comparison  of  Solution  Approaches. European  Journal  of  Operational  Research ,  177, 1855-1875.
Katias,  P.,  &  Affandi,  A.  (2018).  Implementasi  Algoritma Wagner Within pada  Manajemen Inventory di PT X. Business of Finace Journal , 3(1), 63-76.
Kusrini, E. (2005). Sistem Persediaan Multi Item dengan Kendala Investasi dan Luas Gudang.
Jurnal TEKNOIN , 10(2), 95-103.
Madinah,  W.  N.,  Sumantri,  Y.,  &  Azlia,  W.  (2015).  Penentuan  Metode  Lot  Sizing  pada Perencanaan  Pengadaan  Bahan  Baku  Kikir  dan  Mata  Bor. Jurnal  Rekayasa  dan Manajemen Sistem Industri , 3(3), 505-515.
Mbota, H. K. W., Tantrika, C. F. M., & Eunike, A. (2016). Perencanaan Persediaan Bahan Baku dan Bahan Bakar dengan Dynamic Lot Sizing (Studi Kasus: PT Holcim  Indonesia Tbk, Tuban Plant). Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri , 3(1), 178-188.
Nasution,  H.,  &  Situmorang,  M.  I.  F.  (2015).  Analisis  Pengendalian  Persediaan  Produk  untuk Meminimumkan  Biaya  Persediaan  dengan  Algoritma Wagner-Within . Jurnal Karismatika , 1(3), 61-71.
Nurhasanah., Hidayat, N., Listianingsih, S., Agustini, A. P., Haidar, D. U., & Hasanati, F. Z. N. (2014). Perencanaan Sistem Persediaan Bahan Baku Industri Garmen di PT.DM. Jurnal Optimasi Sistem Industri , 13(2), 589-617.
Putri,  P.,  Santoso,  P.,  &  Sari,  R.  (2014).  Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  Herbisida Menggunakan  Metode  Silver  Meal  dengan  Memperhatikan  Kapasitas  Gudang  (Studi Kasus di PT X, Gresik) . Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri , 2(2). 418-427. Rahmayanti,  D.,  &  Fauzan,  A.  (2013).  Optimalisasi  Sistem  Persediaan  Bahan  Baku  Karet Mentah  (Lateks)  dengan  Metode  Lot  Sizing  (Studi  Kasus:  PT  Abaisat  Raya). Jurnal Optimasi Sistem Industri , 12(1), 317-325.
Sari,  D.  H.,  &  Budiawan,  W.  B.  (2015).  Analisis  Penerapan  Material  Requirement  Planning (MRP)  dengan  mempertimbangkan  Lot  Sizing  dalam  Pengendalian  Persediaan Kebutuhan Bahan Baku Xoly untuk Pembuatan ALKYD 9337 pada PT. PJC. Industrial Engineering Online Journal , 6(1).
Sari, R. W., Damayanti, D. D., & Santosa, B. (2017). Perencanaan Persediaan seluruh Produk Kategori  Dry  Food  dengan  Pendekatan  Metode  Probabilistik  Continious  Review  (S,S)
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 213-232
System di Gudang Retail PT XYZ Bandung. Jurnal Rekayasa Sistem & Industri , 3(3), 1- 8.
Setiawan, A., & Hayati, E. N. (2012). Pengendalian Persediaan Barang Jadi Multi Item dengan Metode  Lagrange  Multiplier  (Studi  Kasus  pada  Depo  Es  Krim  Perusahaan  “X”  di Magelang). Prosiding SNST ke-3 , 58-63.
Sipper,  D.,  &  Bulfin,  R.  (1998). Production:  Planning,  Control,  and  Integration. Singapore: MCGraw-Hill Companies, Inc.
Tersine,  R.  (1994). Principles  of  Inventory  and  Materials  Management  Fourth  Edition .  New Jersey: PTR Prentice_Hall, Inc.
Theresia, P., & Salomon, L. (2015). Usulan Penerapan Material Requirement Planning (MRP) untuk  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Produk  Art  Ink  (Studi  Kasus:  CV  Sinar Mutiara). Jurnal Kajian Teknologi , 11(1).
Ullah, H., & Parveen, S. (2010). A Literature Review on Inventory Lot Sizing Problems. Global Journal of Researchers in Engineering , 10(5), 21-36.
Utama,  D.  M.  (2016).  Penentuan Lot  Size Pemesanan  Bahan  Baku  dengan  Batasan  Kapasitas Gudang. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 15(1), 64-68.
Utama,  D.  M.  (2017).  Model  Penentuan  Lot  Pemesanan  dengan  Mempertimbangkan  Unit Diskon dan Batasan Kapasitas Gudang dengan Program Dinamis. Jurnal Teknik Industri , 18(1), 94-102.
Wahyuni,  A.,  &  Syaichu,  A.  (2015).  Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  dengan Menggunakan  Metode Material  Requirement  Planning  (MRP)  Produk Kacang  Shanghai pada Perusahaan Gangsar Ngunut-Tulungagung. Jurnal Teknik Spektrum Industri , 13(2), 115-228.