## Pengoptimalisasi Sistem Distribusi Pesanan Buku Paket dengan Metode DRP dan Tabu Search
Firman Aldiansyah 1* , Asep Endih Nurhidayat 2 Universitas Indraprasta PGRI 1. 2
Email: aldial862@gmail.com 1* , aennoerhidayat@gmail.com 2

## Artikel info

## Artikel history
Diterima : 09-08-2022 Direvisi : 15-09-2022 Disetujui : 20-09-2022
Kata Kunci: distribusi; pengiriman barang; pengujian metode DRP.
Keywords: distribution; delivery of goods; testing the DRP method.

## Abstrak
Saat  perusahaan  membeli  barang,  proses  penyimpanan  barang  dilakukan menggunakan pencatatan administrasi tertentu untuk menerapkan perencanaan  dan  pengendalian  untuk  mencegah  terjadinya  kekurangan  dan kelebihan  persediaan  serta  tindak  kecurangan  yang  merugikan  perusahaan cara  yang  digunakan  dalam  mengumpulkan  data  penelitian  adalah  dengan metode Distribution  Requirement  Planning (DRP)  dan  Tabu  Search.  Data- data dalam penelitian ini diperoleh berdasarkan data rekapan pendistribusian barang  yang  dilakukan  oleh  CV  Almira  Jaya  Abadi.  Tujuan  penelitian  ini untuk  merencanakan  distribusi  lebih  fokus  pada  kebutuhan  permintaan produk  dan  rencana  penjadwalan  pengiriman  barang  di  CV  Almira  Jaya Abadi. Merencanakan pemesanan produk dengan menggunakan metode DRP. Membandingkan  total  biaya  yang  dikeluarkan  dengan  metode  perusahaan. Mengetahui  sistem  proses  distribusi  produk  yang  diterapkan  di  perusahaan ini. Setelah dilakukan forecasting , pengujian metode DRP untuk perencanaan jadwal  distribusi  pada  periode  2021.  Distribusi  menggunakan  metode  DRP mendapatkan  bahwa  setelah  dilakukan forecasting ,  biaya  distribusi  metode DRP  selama  periode  2021  sebesar  Rp  214.985.  Perbandingan  perhitungan biaya  distribusi  antara  metode  perusahaan  dengan  metode  DRP  sebelum dilakukan forecasting ,  didapatkan  hasil  bahwa  metode  DRP  lebih menguntungkan  dengan  biaya  distribusi  produk  sebesar  Rp  2.085.015 dibandingkan  biaya  awal  perusahaan  sebesar  Rp  2.300.000.  Perusahaan mencapai efisiensi melalui perhitungan distribusi dengan metode Distribution Requirement  Planning sesuai  perhitungan  pada  poin  pertama  yaitu  sebesar 90,65 %.

## Abstract
When the company purchases goods, the goods storage process is carried out using  certain  administrative  records  to  implement  planning  and  control  to prevent shortages and excess inventories as  well as acts of fraud that harm the  company.  The  methods  used  in  collecting  research  data  are  the Distribution Requirement Planning (DRP) and Tabu Search methods. . The data in this study were obtained based on recap data on the distribution of goods carried out by CV Almira Jaya Abadi. The purpose of this research is to plan distribution to focus more on product demand and delivery scheduling plans  at  CV  Almira  Jaya  Abadi.  Planning  product  orders  using  the  DRP method.  Comparing  the  total  costs  incurred  with  the  company's  method. Knowing  the  product  distribution  process  system  applied  in  this  company. After forecasting, testing the DRP method for planning distribution schedules in  the  2021  period.  distribution  using  the  DRP  method  found  that  after forecasting, the distribution cost of the DRP method during the 2021 period was Rp. 214,985. Comparison of the calculation of distribution costs between the  company's  method  and  the  DRP  method  before  forecasting,  the  results show that the DRP method is more profitable with a product distribution cost of IDR 2,085,015 compared to the company's initial cost of IDR 2,300,000. The company achieves efficiency through distribution calculations using the Distribution Requirement method. Planning according to the calculation on the first point is 90.65%.
Koresponden author: Firman Aldiansyah Email: aldial862@gmail.com artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi
CC BY SA
2022

## Pendahuluan
Manajemen  pergudangan  adalah  suatu  ilmu  yang  mengatur  penyimpanan  serta pengeluaran  barang  di  gudang  ( Kusuma et  al.,  2017).  Aplikasi  manajemen  ini  merupakan proses pada pengaturan serta pengawasan barang yang masuk dan barang yang keluar berasal dari gudang, saat perusahaan membeli barang, proses penyimpanan barang dilakukan di gudang menggunakan pencatatan administrasi tertentu ( Lama , 2021). Gudang jelas berpengaruh besar terhadap perusahaan bahkan tanpa gudang belanja dan produksi barang berapapun akan sulit dikendalikan.  Pengendalian  barang  dalam  perusahaan  sangatlah  penting,  lebih  lagi  jika perusahaan berskala besar ( Mifta Farid Pratama , 2019).
Persediaan  barang  pada  gudang  perusahaan  manufaktur  dalam  menjalankan  usahanya membutuhkan  persediaan  barang.  Seperti  diketahui  persediaan  barang  jadi  pada  perusahaan manufaktur adalah aspek yang sangat penting ( Khorida , 2017). Persediaan barang jadi adalah barang yang siap untuk dijual. Manajemen persediaan bertujuan untuk membantu perusahaan dalam meningkatkan dan memberikan pelayanan yang maksimal kepada konsumen ( Armenius , 2020). Pengadaan stok barang-barang agar tidak terjadi kekurangan atau kelebihan, karena jika terjadi kekurangan, pelanggan akan merasa tidak puas pada badan usaha tersebut ( Anggraini , 2020).
Sebaliknya  jika  terjadi  kelebihan  stok  bisa  menimbulkan  kerusakan  terhadap  barang- barang tersebut dan biaya yang dikeluarkan tidak seimbang dengan hasil penjualan ( Mukminin & Suyanto , 2021). Suatu perusahaan dapat bertahan dan mencapai tujuannya apabila dikelola secara  baik  dan  mempunyai  perencanaan  serta  pengendalian  yang  baik  disegala  bidang khususnya  persediaan  barang  jadi  ( Arfamaini  &  Katan ,  2022).  Maka  dari  itu,  perusahaan dituntut membuat perencanaan dan pengendalian dalam mengelola persediaan barang jadi yang efektif  dan  efisien  ( Juwitasary et  al.,  2015).  Keharusan  perusahaan  untuk  menerapkan perencanaan dan pengendalian tersebut bermaksud untuk mencegah terjadinya kekurangan dan kelebihan  persediaan  serta  tindak  kecurangan  yang  merugikan  perusahaan  dan  diharapkan dapat meningkatkan kinerja karyawan ( Santoso , 2015).
CV  Almira  Jaya  Abadi  berdiri  sejak  tahun  2010  di  Bekasi,  pada  awalnya  bergerak dibidang usaha pengadaan barang ( General Supplier ) dan memfokuskan bisnis pada pengadaan barang-barang  dan  material  pendukung  untuk  kegiatan-kegiatan  besar  maupun  kecil  berupa perdagangan  besar  alat  tulis  dan  gambar  sejak  tahun  2010,  di  samping  kami  juga  melayani kebutuhan sesuai permintaan mitra kami. CV Almira Jaya Abadi didasarkan atas permintaan dari pihak sekolah atau pelanggan lainnya. Didalam perusahaan ini belum terdapat adanya suatu perencanaan pengendalian persediaan produk yang terkoordinasi dengan baik, sehingga untuk semua  masing-masing  produk  kurang  terkontrol,  sehingga  mengakibatkan  terjadinya kekurangan atau kelebihan persediaan produk.
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh ( Mansur et al., 2019), dijelaskan bahwa sistem informasi  distribusi  cabai  dengan  metode Distribution  Requirements  Planning (DRP)  di
Provinsi Jawa Timur, Informatics Journal, I (4) hlm. 53-58. Produksi cabai di Jawa Timur pada tahun 2016 hampir tembus 2 juta ton dengan rincian cabai rawit 1 juta ton dan cabai besar 939 ribu ton. Jumlah produksi cabai yang cukup melimpah tersebut masih menjadi penyebab inflasi. Faktor inflasi disebabkan oleh beberapa faktor, salah satunya jumlah produksi cabai melimpah namun  terjadi  pada  bulan  tertentu  atau  penyebab  lainnya  adalah  pendistribusian  yang  tidak merata.  Pusat  produksi  cabai  di  Jawa  Timur  masih  mengalami  masalah  aktivitas  distribusi dalam memenuhi permintaan cabai setiap kota. Pengiriman yang dilakukan di Jawa Timur juga belum memiliki nilai optimal untuk memenuhi jumlah permintaan. Rencana pengiriman yang belum  baik  juga  menyebabkan  kesalahan  dalam  mengatur  persediaan  untuk  melakukan pengiriman. Pemerintah Jawa Timur memerlukan cara untuk menganalisa pendistribusian cabai dengan  melakukan  perencanaan  penjadwalan  untuk  meningkatkan  kemampuan  dalam memenuhi permintaan cabai menggunakan metode Distribution Requirement Planning (DRP). Perencanaan menggunakan metode DRP ini dapat menghasilkan analisa kebutuhan kotor dan kebutuhan besih cabai pada tiap kota dengan tingkat service level yang digunakan dalam safety stock adalah 90%, dengan tabel distribusi normal yaitu sebesar 1,28.
Optimasi  pendistribusian  produk  dengan  menggunakan  metode Distribution Requirements Planning (DRP) pada penelitian ( Suradi et al., 2019), dijelaskan bahwa aktivitas pendistribusian  merupakan  salah  satu  faktor  yang  sangat  penting  dari  akhir  sebuah  proses produksi. Distribusi ini sangat menentukan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dari sebuah perusahaan karena menyangkut penjadwalan dan tingkat biaya yang dibutuhkan untuk mendistribusikan  sebuah  produk.  Metode  yang  digunakan  dalam  hal  ini  adalah  metode Distribution  Requirement  Planning (DRP)  dan  data  yang  didapatkan  berdasar  data  histori selama  1  tahun  dengan  tujuan  penelitian  yaitu,  mengoptimalkan  penjadwalan  aktivitas distribusi dan melakukan distribusi dengan biaya yang efisien. Berdasarkan hasil penelitian dan pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  distribusi  kota  Surabaya  dan  Banjarmasin  sesuai distribusi yang dilakukan oleh perusahaan total biaya distribusi sebesar Rp153.262.674 dengan total  frekuensi  pengiriman  sebanyak  14kali.  Berdasarkan  metode Distribution  Requirement Planning (DRP)  dengan  menggunakan  teknik forecasting (peramalan) linear  regression , menghitung  lot  sizing  (ukuran  lot),  dan  safety  stock  (stok  pengaman)  maka,  biaya  distribusi yang  dihasilkan  sebesar  Rp  93.205.567  dengan  total  frekuensi  pengiriman  sebanyak  7  kali. Dengan menggunakan metode Distribution Requirement Planning (DRP) ini maka didapatkan penurunan biaya distribusi sebesar 39,18% atau sebanyak Rp60.057.107 dari biaya distribusi yang dilakukan tanpa menggunakan metode Distribution Requirement Planning (DRP).
Menurut ( Muttaqin et al., 2017) bahwa perancangan dan penjadwalan aktivitas distribusi household product menggunakan metode Distribusi Requiremen Planning (DRP) DI PT. XYZ untuk menyelaraskan pengiriman produk ke ritel, Jurnal Rekayasa Sistem & Industri, I (4) hlm. 35-43.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  adanya  permasalahan  di  atas,  maka  perlu dilakukan  perencanaan  dan  penjadwalan  distribusi  dengan  metode Distribution  Requirement Planning (DRP).  Metode  ini  diharapkan  mampu  membantu  permasalahan  perencanaan  dan penjadwalan  distribusi  produk  agar  aktivitas  distribusi  perusahaan  menjadi  lebih  optimal, perusahaan mampu memenuhi permintaan dengan tepat waktu dan tepat jumlah serta dapat juga menekan biaya distribusi seminimal  mungkin.  Berdasarkan analisis implementasi DRP  yang telah  dibahas,  maka  diperoleh  hasil  bahwa  perencanaan  kebutuhan  distribusi  pada  produk galvalum menghasilkan optimalisasi aktivitas distribusi CV Santa Agung Galvalum aktivitas
supplier  berjalan  dengan  lancer  dengan  adanya  ketersediaan  produk  yang  memadai  untuk memenuhi  seluruh  permintaan  konsumen  sehingga  supplier  tidak  mengalami  kehilangan pelanggan  dan  menjadi  merugi  karena  penjualan  kurang  maksimal.  Perencanaan  aktivitas dsitribusi  pada  CV  Santa  Agung  Galvalum  mencakup  peramalan  permintaan,  pengen  dalian ketersediaan produk, dan penjadwalan distribusi bagi masing masing produk galvalum.
Ada pun menurut ( Harsono & Putro , 2017) perencanaan pendistribusian produk untuk minimasi  biaya  studi  kasus  di  CV  Gunakarya  Mandiri  Yogyakarta,  Jurnal  Optimasi  Sistem Industri. I (10) hlm. 50-63. CV Gunakarya Mandiri adalah distributor obat untuk penyamaan kulit,  adapun  sebagai  konsumen  adalah  perusahaan-perusahaan  kulit  yang  ada  Malang, Surabaya,  Magetan  dan  Garut.  Saat  ini  biaya  distribusi  pengiriman  produk  ke  konsumen dirasakn oleh pihak manajemen masih terlalu besar. Hal ini dikarenakan sampai saat ini belum dilakukan  perencanaan  dan  penelitian  tentang  proses  distribusi  pengiriman  produk  ke konsumen sehingga metode pelaksanaanya kurang efektif dan efisien. Dengan adanya masalah tersebut, maka akan dilakukan penelitian tentang pendistribusian produk ke konsumen dengan metode Distribution Requirement Planning (DRP). Distribution Requirement Planning adalah suatu  metode  untuk  menangani  pengadaan  persediaan  dalam  suatu  jaringan  distribusi  multi eselon.  Tujuan  penelitian  menggunakan  metode Distribution  Requirement  Planning (DRP) adalah untuk melakukan perencanaan dan penjadwalan aktivitas distribusi pengiriman produk dengan  biaya  yang  minimal.  Hasil  penelitian  didapatkan  biaya  pengiriman  produk  dengan metode Distribution  Requirement  Planning (DRP)  lebih  rendah  dibandingkan  dengan pengiriman  produk  yang  dilakukan  perusahaan  saat  ini.  Biaya  pengiriman  produk  dengan menggunakan metode DRP adalah Rp.9.228.748,- dan biaya pengiriman produk seperti yang dilakukan perusahaan adalah Rp. 19.791.120, atau terjadi penurunan sebanyak 53%.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  dilakukan  pengendalian  persediaan pemesanan  dengan  metode Distribution  Requirement  Planning (DRP)  dan  Tabu  Search. Diharapkan dengan adanya pengendalian persediaan yang baik, keberhasilan dalam pemenuhan permintaan  pelanggan  akan  menjadi  lebih  baik  optimal,  kinerja  penjualan  meningkat  dalam memenuhi  pesanan  dengan  waktu  dan  jumlah  yang  tepat  dan  pas,  sehingga  biaya pendistribusian dapat ditekan seminim mungkin.
Tujuan  penelitian  yang  diharapkan  dapat  dicapai  dari  penelitian  ini  adalah merencanakan pemesanan produk dengan menggunakan metode DRP, membandingkan total biaya  yang  dikeluarkan  dengan  metode  perusahaan  dan  mengetahui  sistem  proses  distribusi produk  yang  diterapkan  di  perusahaan  ini.  Manfaat  pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengoptimalisasi  biaya  pengiriman  sehingga  tidak  terjadi  pembengkakan  biaya.  Peneltian terdahulu  yang  pernah  dilakukan  yaitu  ( Mansur et  al.,  2019),  ( Muttaqin et  al.,  2017),  dan ( Harsono  &  Putro ,  2017).  Pada  penelitian  sebelumnya  hanya  menjabarkan  pengoptimalan pengiriman (produk) bukan sebagai mengoptimalan biayanya.

## Metode Penelitian
Waktu penelitian dilakukan peneliti selama ± 3 bulan, bulan November 2021 - Februari 2022. Peneliti melakukan penelitian di CV Almira Jaya Abadi yang beralamat di Jl. Raya Legok No.22,  RT.6/RW.004,  Jatimekar,  Kec.  Jatiasih,  Kota  Bekasi,  Jawa  Barat  17415,  Indonesia.
Metode penelitian ini adalah cara yang digunakan dalam mengumpulkan data penelitian adalah dengan Distribution  Requirement  Planning (DRP)  dan Tabu  Search dengan  pendekatan kuantitatif. Data-data dalam penelitian ini diperoleh berdasarkan data rekapan pendistribusian barang yang dilakukan oleh CV Almira Jaya Abadi.

## Hasil dan Pembahasan
Peneltian terdahulu yang pernah dilakukan yaitu ( Mansur et al., 2019), ( Muttaqin et al., 2017),  dan  ( Harsono  &  Putro ,  2017).  Pada  penelitian  sebelumnya  hanya  menjabarkan pengoptimalan pengiriman (produk) bukan sebagai mengoptimalan biayanya. Berikut adalah pengolahan data untuk pengoptimalan biaya pengiriman sebagai berikut :
Berikut merupakan pengolahan data penelitian ini.

## 1. Peramalan Permintaan Pada Distribusi Bekasi
Upaya  memprediksi  permintaan  produk  dilakukan  langkah-langkah  peramalan. Langkah-langkah peramalan yang dilakukan yaitu:
a. Menetapkan  tujuan  peramalan,  tujuan  peramalan  yaitu  untuk  meramalkan  data  jumlah permintaan produk di CV Almira Jaya Abadi pada 1 tahun yang akan datang.
b. Membuat  scatter  diagram,  scatter  diagram  merupakan  jumlah  permintaan  CV  Almira Jaya Abadi yang dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Data Permintaan DC Bekasi

## Sumber: Pengolahan Data
c. Memilih metode yang mendekati pola yang dianggap sesuai.
Metode yang digunakan yaitu metode Time Series. Metode time series atau deret waktu  merupakan  metode  peramalan  yang  menghubungkan  keterkaitan  antara variabel  dependen  (variabel  yang  dicari)  dengan  variabel  independen  atau  variabel yang memengaruhinya kemudian dihubungkan dengan waktu, mingguan, bulan atau tahun ( Hidayat , 2020).
d. Menghitung parameter fungsi peramalan.
Dalam menghitung peramalan ini menggunakan 3 metode yaitu Moving Average, Exponential Smoothing, Weight Moving Average. Menghitung 3 metode tersebut dengan menggunakan software POM  QM. Software POM/QM for  Windows adalah  sebuah
software yang  dirancang  untuk  melakukan  perhitungan  yang  diperlukan  pihak manajemen  untuk  mengambil  keputusan  di  bidang  produksi  dan  pemasaran  ( Hani  & Harahap ,  2021).  Dapat  dilihat  hasil forecasting ketiga  metode  tersebut  dengan menggunakan software tersebut.
e. Mencari peramalan yang baik.
Peramalan  yang  baik  dapat  dilihat  dari  hasil  MAD  ( Mean  Absolut  Deviation ) terhendah. Mean  Absolute  Deviation (MAD)  adalah deviasi  (simpangan)  mutlak  secara rata-rata pada sebuah data pusat ( Khamid & Suyatno , 2021). Mean Absolute Deviation (MAD)  selalu  digunakan  dalam  metode  peramalan  untuk  menghitung tracking  signal . sebaran data pada tracking signal digunakan untuk memastikan apakah metode peramalan bisa  digunakan  atau  tidak,  dapat  dilihat  hasil  MAD  pada forecasting ketiga  metode tersebut pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Forecast Lokasi Bekasi No. Method MAPE MAD MSE 1 Moving Average 0,12 509 321689 2 Eksponential Smoothing 0,12 484,17 290055 3 Weight Moving Average 0,14 624,55 399346 Sumber: Pengolahan Data
Berdasarkan Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  dari  hasil  yang  diperoleh  dapat disimpulkan  bahwa Eksponential  Smoothing dengan  perolehan  hasil  MAD  484,17 menjadi metode terbaik dibanding dua metode lainnya.

## 2. Peramalan Permintaan Pada Distribusi Jakarta
Peramalan  permintaan  produk,  langkah  peramalan  sama  dengan  peramalan distribusi sebelumnya. Peramalan yang baik dapat dilihat dari hasil MAD ( Mean Absolut Deviation )  terhendah. Mean  Absolute  Deviation (MAD)  adalah deviasi  (simpangan) mutlak secara rata-rata pada sebuah data pusat. Mean Absolute Deviation (MAD) selalu digunakan dalam metode peramalan untuk menghitung tracking signal ( Budiana et al., 2022).  sebaran  data  pada tracking signal digunakan untuk memastikan apakah metode peramalan bisa  digunakan  atau  tidak, dapat  dilihat  hasil  MAD  pada forecasting ketiga metode tersebut pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Forecast Lokasi Depok No. Method MAPE MAD MSE 1 Moving Average 0,05 231,67 93053,7 2 Eksponential Smoothing 0,05 234,5 77936,4 3 Weight Moving Average 0,07 317,75 121802 Sumber: Pengolahan Data
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  dari  hasil  yang  diperoleh  dapat
disimpulkan bahwa Eksponential Smoothing dengan perolehan hasil MAD 234,5 menjadi metode terbaik dibanding dua metode lainnya.
3. Hasil Rekapitulasi Permintaan pada masing-masing DC
Pada Tabel 3 merupakan rekapitulasi dari permintaan masing- masing DC selama periode 1 tahun.
Tabel 3 Hasil Rekapitulasi Forecast No. Bulan Distribusi Bekasi Jakarta Depok Bogor Banten 1 Januari 4721 4500 4249 3867 4253 2 April 3933 4705 4113 4389 4862 3 Juli 4114 4635 4062 4208 4458 4 Oktober 4672 4352 4570 4632 4858 5 Januari 4721 4500 4249 3867 4253 6 April 4327 4602 4181 4128 4557 7 Juli 4220 4618 4121 4168 4507 Total 30708 31912 29545 29259 31748 Stdv 9311 9671 8955 8870 9624 Z (95%) 1,65 1,65 1,65 1,65 1,65 Sumber: Pengolahan Data

## 4. Perhitungan Order Quantity
Dalam perhitungan Order Quantity untuk masing-masing DC dilakukan dengan menggunakan  metode Economic  Order  Quantity . Perhitungan  ini  dilakukan  dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑄 𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑎𝑙  = √ 2𝐴𝐷
ℎ
Keterangan  : D  =  Jumlah kebutuhan produk selama satu peiode (tahun)
A  =  Ordering cost setiap kali pesan
h  =  Biaya  simpan  ( holding  cost )  setiap  unit  selama  satu periode
Berikut  adalah  perhitungan Order  Quantity dengan  menggunakan metode EOQ pada masing-masing DC :
Tabel 4 Rekapitulasi Perhitungan Order Quantity No. Distribusi Order Quantity (Kg) 1 Bekasi 669 2 Jakarta 721 3 Depok 754
4 Bogor 782 5 Banten 813 Sumber: Pengolahan Data 5. Frekuensi Reorder
Frekuensi reorder adalah jumlah pesanan yang harus dibuat dalam satu periode perencanaan. Frekuensi pesanan optimal terjadi ketika perusahaan memutuskan untuk membeli  barang  sebesar  Q  optimal  setiap  kali  pesan.  Bila  dalam  satu  periode perencanaan  perusahaan  membutuhkan D  unit  barang  maka  frekuensi  pemesanan. Perhitungan Frekuensi pemesanan:
Tabel 5 Rekapitulasi Perhitungan Frekuensi Pemesanan Tiap Distribusi No. Distribusi Frekuensi Pemesanan 1 Bekasi 5 2 Jakarta 5 3 Depok 5 4 Bogor 4 5 Banten 4 Sumber: Pengolahan Data
6. Perhitungan Safety Stock
Safety  stock adalah  jenis  stok  pengaman  yang  digunakan  untuk  Jika penjualan melebihi  harapan,  lindungi  situasinya.  Stok  pengaman  dalam  DRP  digunakan  untuk memprediksi ketidakpastian Memerlukan. Perhitungan persediaan pengaman dilakukan dengan cara yang sederhana Dengan  asumsi  waktu  tunggu  pengiriman  dan  permintaan normal  selama  periode  horizontal  Layanan  yang  diharapkan  perusahaan  adalah  95%. Kemudian hitung keamanannya Persediaan yang digunakan adalah sebagai berikut:
Safety stock = s x Z
Dimana  : s =  Standar deviasi permintaan pada DC
Z  =  Nilai  di  bawah  kurva  normal  yang  ditentukan  oleh  tingkat pelayanan perusahaan  terhadap  konsumen  yaitu  95%  sehingga  nilai  Z  yang diperoleh adalah 1,65
Berikut adalah perhitungan safety stock untuk masing-masing DC :
Tabel 6. Hasil Safety Stock No. Distribusi Safety Stock 1 Bekasi 15363 2 Jakarta 15958 3 Depok 14776 4 Bogor 14636
5 Banten 15879

## Sumber: Pengolahan Data

## 7. Jumlah Permintaan Perminggu pada masing-masing DC
Jumlah  permintaan  per  minggu  per  pusat  distribusi  Diperoleh  dengan membagi jumlah permintaan per pusat distribusi Setiap bulan adalah jumlah  minggu  dalam  setiap bulan. kuantitas Persyaratan masing-masing pusat distribusi ditunjukkan pada Tabel 7.

## Tabel 7

## Jumlah Permintaan Per Minggu
No. Bulan Distribusi Bekasi Jakarta Depok Bogor Banten 1 Januari 1180 1125 1062 967 1063 2 April 983 1176 1028 1097 1216 3 Juli 1029 1159 1016 1052 1115 4 Oktober 1168 1088 1143 1158 1215 5 Januari 1180 1125 1062 967 1063 6 April 1082 1151 1045 1032 1139 7 Juli 1055 1155 1030 1042 1127 Total 30708 31912 29545 29259 31748 Sumber: CV Almira Jaya Abadi 8. DRP ( Distribution Resources Planning ) Worksheet
Perencanaan DRP untuk setiap DC dalam periode waktu mingguan Karena Lead Time masing-masing  DC  tidak  lebih  dari  1  bulan  atau  hanya  dalam  mingguan.  Ada beberapa  istilah  dalam  lembar  kerja  perencanaan  sumber  daya  alokasi  Yang  perlu diketahui adalah:
a. Reorder point adalah titik pemesanan kembali.
b. On hand Balance adalah  jumlah  persediaan  awal produk  yang  ada pada distribution centre.
c. Safety  stock adalah  persediaan  untuk  melindungi  atau  menjaga  kemungkinan terjadinya kekurangan produk.
d. Lead Time adalah waktu yang diperlukan dalam pelepasan order sampai order diterima di stock room pada distribution centre.
e. Order Quantity adalah jumlah produk yang dikirimkan ke untuk setiap kali pemesanan
f. Demands  forecast adalah  peramalan  jumlah  permintaan  dari  masing- masing distribution centre
g. In transit adalah jumlah produk yang sedang dalam proses           pendistribusian
h. Projected on hand adalah persediaan yang ada dan siap digunakan.
i. Planned  shipments  –  Receipt  Date adalah  jadwal  perencanaan penerimaan  produk yang dikirim.
j. Planned shipments – Ship Date adalah jadwal perencanaan pengiriman  produk
Langkah-langkah  pengisian Distribution  Resources  Planning Sheet untuk Dsitribution Centre Bekasi adalah :
a. Reorder point = 5 unit
b. On hand Balance = 1000 unit
c. Lead Time = 2 hari
d. Order Quantity = 669 unit
e. Safety stock = 15363 unit
f. Projected  on  Hand  (Past  Due) =  1000  unit  (diperoleh  dari On  hand Balance)
g. Demands forecast (1st Week) = 1180 unit
h. In transit (1st Week) = 0 unit
i. Planned shipments – Ship Date = 669 unit (diperoleh dari Order Quantity)
j. Planned  shipments  –  Receipt  Date =  669  unit  (diperoleh  dari Order Quantity)
k. Projected  on  hand  (1st  Week) = Projected  on  Hand  (Past  Due) + Order Quantity - Demands forecast (1st Week) = 1000 + 669 – 1180 = 489 unit
l. Demands forecast (2nd Week) = 1000 unit
m. Projected  on  hand  (2nd  Week) = Projected  on  hand  (1st  Week) – Demand forecast (2nd Week) = 1000 - 489= 511 unit
n. Dilakukan hal yang sama dengan proses yang sama untuk 2 minggu ke depan sehingga Distribution Resources Planning Worksheet Bekasi terisi secara keseluruhan.

## 9. Tabu Search

## Tabel 9
Jarak dari CV ke Customer (Km) Jarak dari i ke j J(0) J(1) J(2) J(3) J(4) J(5)
J(0) 0 7 13 43 58 141 J(1) 7 0 18 48 62 148 J(2) 13 18 0 38 52 134 J(3) 43 49 37 0 44 137 J(4) 58 63 51 44 0 153 J(5) 141 148 134 137 153 0
Sumber: Pengolahan Data
Pada Tabel 9. menunjukkan data dari CV Almira Jaya Abadi ke 5 customer yang telah  memesan  setiap  bulan,  pekerja  dari  CV  Almira  Jaya  Abadi  melakukan  proses Preventive Maintenance ke 5 sekolah dari masing- masing permintaan.
Tabel 10 Data Waktu perjalanan dari CV ke Customer (menit) Jarak dari i ke j J(0) J(1) J(2) J(3) J(4) J(5) J(0) 0 153 35 93 84 213 J(1) 153 0 53 92 95 221 J(2) 35 53 0 80 83 204 J(3) 93 92 80 0 66 198 J(4) 84 95 83 66 0 222 J(5) 213 221 204 198 222 0 Sumber: Pengolahan Data
Pada Tabel 10 menunjukkan waktu perjalanan antara CV Almira Jaya Abadi ke 5 customer yang telah memesan, setiap bulan pekerja dari CV Almira Jaya Abadi melakukan proses Preventive Maintenance ke 5 sekolah dari masing-masing permintaan dalam satuan menit. Selanjutnya langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  menentukan  rute awal dan menetapkannya  sebagai solusi terbaik untuk tahap awal.  Berikut ini pada Tabel 4.11 merupakan tabel dari waktu yang terdekat terlebih dahulu.

## Tabel 11
Penentuan Jalur Terbaik No. Pertukaran Rute Perjalanan d(km) t(menit) 1 Tukar 4,1 0-1-4-2-3-5-0 436 13,70 2 Tukar 4,2 0-2-1-4-3-5-0 415 11,00 3 Tukar 4,3 0-3-1-2-4-5-0 456 12,60 4 Tukar 4,5 0-5-1-2-3-4-0 447 11,95 5 Tukar 1,2 0-4-2-1-3-5-0 453 12,05 6 Tukar 1,3 0-4-3-2-1-5-0 446 11,95 7 Tukar 1,5 0-4-5-2-3-1-0 439 13,92 8 Tukar 2,3 0-4-1-3-2-5-0 481 12,80 9 Tukar 2,5 0-4-1-5-3-2-0 456 11,88 10 Tukar 3,5 0-4-1-2-5-3-0 453 12,12 Sumber: Pengolahan Data
Rute  awal  ditentukan  dengan  menggunakan  ketetanggaan  terdekat  dan diperoleh rute awal perjalanan no. 2 rute 0 – 2 – 1 – 4 – 3 – 5 – 0. Jarak yang ditempuh (d) : 13 - 18 - 62 - 44 - 137 – 141. Waktu perjalanan (t) : 35 – 53 – 95 – 66 – 198 – 213.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka berikut adalah penjabarannya:
1. Analisis Hasil Peramalan Permintaan Distribution Centre
Pemilihan  metode  peramalan  lebih  dominan  pada  metode Moving  Average , Eksponential  Smoothing  dan  Weight  Moving  Average.  Hal  ini  diakibatkan  trend permintaan  pada  data  historis  permintaan  perusahaan  pada  DC  Bekasi,  DC  Jakarta,  DC Depok,  DC  Bogor  dan  DC  Banten  mendekati  trend  grafik  yang  cenderung  mengalami kenaikan  lebih  merepresentasikan  grafik  permintaan  pada  DC  Bekasi,  DC  Jakarta,  DC Depok,  DC  Bogor  dan  DC  Banten.  Sementara  untuk  metode  eksponensial  hanya merepresentasikan  jumlah  permintaan  produk  pada  DC  Depok  dan  DC  Jakarta  hal  ini dikarenakan  trend  permintaan  pada  DC  Depok  dan  DC  Jakarta  cenderung  mengalami kenaikan  dengan  adanya  kenaikan  yang  cukup  signifikan.  Rekapitulasi  hasil  peramalan permintaan pada setiap DC dapat dilihat pada Tabel 4.30.
Hasil  peramalan  menghasilkan  jumlah  permintaan  produk  yang  lebih  banyak dibandingkan data aktual kecuali pada DC Samarinda dikarenakan permintaan aktual lebih berfluktuatif. Hasil peramalan ini dapat digunakan sebagai acuan untuk perusahaan yang sebelumnya  hanya  menggunakan  trial  and  error  untuk  mengetahui  kebutuhan  produk  di setiap DC.
2. Analisis Perhitungan Order Quantity, Reorder point dan Safety Stock
a. Analisis Perhitungan Order Quantity
Hasil  perhitungan Order  Quantity menghasilkan  jumlah Order  Quantity setiap pemesanan yang cukup tinggi. Hal ini dikarenakan jumlah permintaan dan biaya pesan yang  terlalu  tinggi  yang  berbanding  terbalik  dengan  biaya  penyimpanan  produk ( holding  cost )  yang  melatar  belakangi  jumlah Order  Quantity menjadi  lebih  tinggi. Dengan  jumlah Order  Quantity yang  tinggi  dalam  sekali  pengiriman  maka  dapat menutupi kebutuhan yang lebih besar sehingga tidak perlu dilakukan pengiriman terlalu sering.
b. Analisis Frekuensi Reorder Point
Bertambahnya  frekuensi  pengisian  kembali,  selama  pemesanan  dilakukan sebelum  produk  tiba  di  DC,  persediaan  DC  masih  dapat  memenuhi  permintaan,  dan pemesanan dilakukan untuk mengurangi terjadinya kehabisan stok .
c. Analisis Perhitungan Safety Stock
Suatu  perusahaan  memiliki safety  stock yang  dapat  memprediksi  kapan  suatu produk kehabisan stok saat sedang dipesan atau dikirim.
3. Analisis Distribution Resources Planning Worksheet
Pada Sistem Distribution Resources Planning menunjukan aliran distribusi produk dari Central  Supply  Facility ke  setiap Distribution  Centre untuk  menciptakan  sebuah sistem  distribusi  yang  mampu  memenuhi  kebutuhan  konsumen.  Selain  itu,  sistem Distribution  Resources  Planning juga  dapat  mengurangi  salah  satu  masalah  di  setiap distribution  centre yang  berupa stock  out dengan  merencanakan  kebutuhan  distribusi dengan cara memproyeksi kebutuhan ke depannya. Dalam hal ini, proyeksi perencanaan
kebutuhan distribusi pada CV Almira Jaya Abadi untuk setiap Distribution Centre telah diproyeksikan sesuai dengan perhitungan Order Quantity, safety stock dan reorder point. 4. Analisis Tabu Search
Analisis Tabu Search terdapat pada tabel 4.22 yang menunjukkan data jarak antara CV dengan Customer dan tabel 4.23 menunjukkan waktu perjalanan dari CV ke Customer, dari data tersebut mendapatkan hasil nomor 2 pertukaran 4,2 dengan rute perjalanan 0-2- 1-4-3-5-0 dapat dilihat pada tabel 4.18 dengan jarak tempuh (d) 13-18-62-44-137-141 dan denganwaktu  perjalanan  (t)  35  –53  –  95  –  66  –  198  –  213  sebagai  rute  awal  dan menetapkannya sebagai solusi terbaik untuk tahap awal.
5. Perbandingan Distribution Resources Planning Worksheet (DRP) dan Tabu Search
Pada  pengolahan  data Distribution  Resources  Planning  Worksheet dilakukan dengan kompleks dimana dalam pengolahan Distribution Resources Planning Worksheet perlu  menetukan  permintaan  tahun  lalu  agar  dalam  permintaan  dapat  dipenuhi  dengan mengunaka  data  historis  tahun  lalu  yang  nantinya  akan  ramalkan  atau  disebut  juga forecasting sedangkan  pengolahan  data  Tabu Search tidak  menggunakan  data  historis sebagai acuan pengolahan data akan tetapi menggunakan jarak dan waktu yang ditempuh pada  saat  pengiriman  pesenan.  Oleh  sebab  itu  pengolahan  data  yang  terbaik  yaitu menggunakan Distribution Resources  Planning  Worksheet karena  pengolahan  data menggunakan data permintaan tahun lalu sehingga pada gudang telah tersedia barang dan tidak terjadi delay saat pengiriman.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dan  pembahasan  terhadap  usulan  distribusi  dengan metode Distribution Requirement Planning, maka dapat disimpulkan bahwa setelah dilakukan forecasting,  pengujian  metode  Distribution  Requirement  Planning  untuk  pembuatan perencanaan  jadwal  distribusi  pada  periode  2021.  Peramalan  ini  dapat  dilakukan  dengan berbagai  metode  dan  diuji  terlebih  dulu.  Perusahaan  mencapai  efisiensi  melalui  perhitungan distribusi  dengan  metode  Distribution  Requirement  Planning  sesuai  perhitungan  pada  poin pertama  yaitu  sebesar  90,65%  dibandingkan  menggunakan  cara  perusahaan  biasanya  karena perhitungan pemesanan distribusi menggunakan metode DRP dilakukan secara terstruktur dan dilakukan  sesuai  kebutuhan  perusahaan  melalui  table  perhitungan  Reorder  Point,  On  hand Balance, Lead Time, Order Quantity, Safety Stock, Projected On Hand, Demand Forecast dan Planned Shipment–Ship Date dan Receipt Date.

## Bibliografi
Anggraini,  E.  R.  (2020). Implementasi  Supply  Chain  Management  System  dalam  Evaluasi Sistem Pembelian dan Sistem Persediaan (Studi Kasus Pada Bahagia Mart KPRI Kantor Kementerian Agama Jombang) . STIE PGRI DEWANTARA.
Arfamaini, R., & Katan, M. (2022). Audit Operasional Pengelolaan Persediaan Barang Dagang Pada  UD  Jaya  Raya  Untuk  Meminimalisir  Kerugian. Eco-Socio:  Jurnal  Ilmu  Dan Pendidikan Ekonomi , 6 (1), 14–23. https://doi.org/10.31597/ecs.v6i1.806
Armenius,  A.  (2020). Analisis  Manajemen  Persediaan  Barang  Habis  Pakai  (Atk)  Pada Universitas  Darma  Persada  Dengan  Pendekatan  Metode  EOQ .  Universitas  Darma Persada.
Budiana,  H.  D.,  Lestanti,  S.,  &  Budiman,  S.  N.  (2022).  Aplikasi  Prediksi  Stok  Popok  Bayi Berbasis  Web  Dengan  Metode  Trend  Moment. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , 6 (1), 26–30. https://doi.org/10.36040/jati.v6i1.4362
Hani, N., & Harahap, E. (2021). Optimasi Produksi T-Shirt Menggunakan Metode Simpleks. Matematika: Jurnal Teori Dan Terapan Matematika , 20 (2).
Harsono,  A.,  &  Putro,  G.  M.  (2017).  Perencanaan  Pendistribusian  Produk  Untuk  Minimasi Biaya  (Studi  Kasus  di  CV.  Gunakarya  Mandiri  Yogyakarta). Opsi , 10 (1),  1–10. https://doi.org/10.31315/opsi.v10i1.2104
Hidayat,  D. W. W. (2020). Pengantar kewirausahaan teori  dan aplikasi . CV. Pena Persada Redaksi.
Juwitasary, H., Martani, M., & Putra, A. N. G. (2015). Analisis Sistem Informasi Akuntansi Pembelian  dan  Persediaan  pada  PT.  XYZ. ComTech:  Computer,  Mathematics  and Engineering Applications , 6 (1), 96–108.
Khamid, A., & Suyatno, D. F. (2021). Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan Penjualan pada  Songkok  Palapa  Gresik  dengan  menggunakan  Metode  Time-Series  Berbasis Website. Journal  of  Emerging  Information  System  and  Business  Intelligence  (JEISBI) , 2 (2), 95–104.
Khorida, A. R. (2017). Analisis Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Barang Jadi pada PT. Pardic Jaya Chemicals. Balance Vocation Accounting Journal , 1 (1).
Kusuma,  Y.,  Sumarauw,  J.  S.  B.,  &  Wangke,  S.  J.  C.  (2017).  Analisis  Sistem  Manajemen Pergudangan Pada CV. Sulawesi Pratama Manado. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 5 (2). https://doi.org/10.35794/emba.5.2.2017.15839
Lama,  R.  D.  G.  (2021).  Analisis  sistem  manajemen  pergudangan  pada  PT.  Delta  Merlin  di Kabupaten Karanganyar. Jurnal Widya Ganecwara , 11 (1). https://doi.org/10.36728/jwg.v11i1.1407
Mansur, N. K., Bukhori, S., & Juwita, O. (2019). Sistem Informasi Distribusi Cabai Dengan Metode Distribution Requirements Planning (DRP) di Provinsi Jawa Timur. INFORMAL: Informatics Journal , 4 (1), 19–24. https://doi.org/10.19184/isj.v4i1.12288
Mifta  Farid  Pratama,  M.  F.  P.  (2019). Analisis  Sistem  Informasi  Akuntansi  Dalam Pengendalian  Persediaan  Barang  Jadi  Pada  Pt  Profilindah  Kharisma  Mojokerto . UNIVERSITAS ISLAM MAJAPAHIT MOJOKERTO.
Mukminin,  F.  A.,  &  Suyanto,  S.  (2021).  Rancang  Bangun  Sistem  Manajemen  Stok  Barang Pada  Toko  Indah  Menggunakan  Metode  Fifo. Bina  Darma  Conference  on  Computer Science (BDCCS) , 3 (2), 276–287.
Muttaqin,  M.  B.,  Martini,  S.,  &  Aurachman,  R.  (2017).  Perancangan  Dan  Penjadwalan Aktivitas  Distribusi  Household  Product  Menggunakan  Metode  Distribusi  Requirement Planning (DRP) Di PT. XYZ Untuk Menyelaraskan Pengiriman Produk Ke Ritel. JRSI
(Jurnal Rekayasa Sistem Dan Industri) , 4 (01), 56–61.
https://doi.org/10.25124/jrsi.v4i01.210
Santoso, D. A. (2015). Pengaruh Kualitas Sistem Informasi Akuntansi Terhadap Pengendalian Internal Berbasis COSO dan Dampaknya pada Pencegahan Kecurangan (Studi pada PT. Kereta Api Indonesia (Persero) Bandung) . Fakultas Ekonomi Unpas.
Suradi, S., Haslindah, A., Putra, M. A. B., & Ramadhani, N. (2019). Optimasi Pendistribusian Produk  dengan  Menggunakan  Metode  Distribution  Requirement  Planning  (DRP)(Studi Kasus di PT. Makassar Te’ne). ILTEK: Jurnal Teknologi , 14 (01), 1992–1997.