## JURNAL PENDIDIKAN DAN APLIKASI INDUSTRI

## Perencanaan Bahan Baku OM-Chips Untuk Produk Film G2 Menggunakan Metode Peramalan Dan Metode EOQ
Murzid Efendi 1 , Sutresna Juhara 2 , Khamaludin 3
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Syekh Yusuf, Jl. Mulana Yusuf No.10 Tangerang Banten 15118, Indonesia
1 murzidefendi12@gmail.com, 2 sjuhara@unis.ac.id , 3 khamaludin@unis.ac,id ……………………………………………………………………………………………………………………………............
Article History :
Received : 30 July 2021
Revised :7 Agust 2021 Accepted : 10 Agust 2021 Available Online

## Abstrak
PT. INDONESIA TOYOBO FILM SOLUTIONS merupakan industri yang memproduksi plastik lembaran / Film jenis PET. Pada perusahaan ini mengalami penumpukan bahan baku jenis OM-Chips untuk produk Film G2. Pada penelitian akan menerapkan Metode Peramalan Moving Average dan Exponential Smoothing, dan untuk perencanaan bahan bakunya  menggunakan  Metode  Economic  Order  Quantity.  Apakah  metode  EOQ  ini mampu ongkos persediaan bahan baku tersebut sehingga dapat meminimalkan ongkos persediaan bahan baku juga dapat diketahui hasilnya nanti. Untuk peramalan didapatkan hasil bahwa metode peramalan Moving Average 2 bulanan memiliki nilai MAD = 19,5 dan MAPE = 13,58. Untuk biaya persediaan perusahaan pada periode Agustus 2020-Juli 2021  tanpa  menggunakan  metode  EOQ  yaitu  sebesar  Rp.  45,499,623.  Dan  setelah menggunakan metode EOQ pada periode Agustus 2020-Juli 2021 didapatkan hasil biaya persediaan  sebesar  Rp.  36,252,000.  Terjadi  penurunan  biaya  persediaan  pada  periode Agustus 2020-Juli 2021 sebesar 11.31%. Sedangkan untuk persediaan bahan baku untuk periode  yang  akan  datang  Agustus  2021-Juli  2022  menggunakan  metode  EOQ  untuk jumlah pembelian ekonomis setiap kali pesan yaitu sebesar 93.81 Ton, dengan frekuensi pembelian  sebanyak  19  kali.  Dan  untuk  persediaan  pangaman  (Safety  Stock)  sebesar 41.44  Ton  dengan  nilai  Re-Order  Point  yaitu  sebesar  246.78.  Dari  hasil  perhitungan tersebut didapatkan untuk biaya persediaan periode Agustus 2021-Juli 2022 sebesar Rp. 28,141,500.
Kata kunci: Bahan Baku, Economic Order Quantity, Peramalan, Persediaan

## Abstract.
PT. INDONESIA TOYOBO FILM SOLUTIONS is an industry that produces plastic sheet / PET film. In this company, there is an accumulation of OM-Chips type of raw material for  G2  Film  products.  The  research  will  apply  the  Moving  Average  and  Exponential Smoothing  Forecasting  Methods,  and  for  the  planning  of  the  raw  materials  using  the Economic  Order  Quantity  Method.  Is  this  EOQ  method  capable  of  costing  the  raw material  inventory  so  that  it  can  minimize  the  cost  of  raw  material  inventory  and  the results can also be known later. For forecasting, the results show that the 2-month Moving Average forecasting method has a value of MAD = 19.5 and MAPE = 13.58. For the company's inventory costs in the period August 2020-July 2021 without using the EOQ method, which is Rp. 45,499,623. And after using the EOQ method in the period August 2020-July 2021, the results of the inventory cost of Rp. 36,252,000. There was a decrease in inventory costs in the period August 2020-July 2021 by 11.31%. Meanwhile, the raw material inventory for the upcoming period August 2021-July 2022 uses the EOQ method for the number of economical purchases per order, which is 93.81 Tons, with a purchase frequency of 19 times. And for the safety stock of 41.44 tons with a Re-Order Point value of 246.78. From the results of these calculations, it was obtained that the inventory costs for the August 2021-July 2022 period were Rp. 28,141,500.
Keywords: Economic Order Quantity, Forecasting, Inventory, Raw Materials

## I. Pendahuluan
Didalam  perusahaan  sebuah  perencanaan  adalah  sebuah  keharusan  yang  sudah  di perhitungkan dengan baik oleh perusahaan. Dengan perencanaan yang matang maka juga akan memeberikan dampak positif bagi perusahaan, salah satu dengan perencanaan persediaan bahan baku. Dengan sebuah perencanaan dari bahan baku untuk produksi di pabrik akan menghindarkan perusahaan dari kerugian akibat dari perencanaan yang tidak teratur. Pada studi kasus ini, terjadi penumpukan bahan baku OM-Chips untuk produksi plastik lembaran atau Film jenis G2. Akibat dari penumpukan bahan baku yang berlebih ini perusahaan harus menyewa gudang tambahan untuk menyimpan bahan bakunya tersebut.
Dengan  menggunakan  metode  peramalan  untuk  meramalkan  kebutuhan  bahan  baku  yang akan  mendatang.  Dan  menggunakan  metode  untuk  Economic  Order  Quantity  (EOQ)  untuk penentuan pembelian ekonomis bahan baku yang optimal. Dengan menggunakan data historis pemakaian bahan baku pada periode Agustus 2020-Juli 2021 yang akan di bahas pada sub-bab selanjutnya.
Tabel 1. Data Stock dan Kebutuhan Bahan Baku OM-Chips
No. Bulan Stock OM Chips (Ton) Kebutuhan Bahan OM-Chips (Ton) 1 Agustus 200 170 2 September 190 135 3 Oktober 170 145 4 November 210 140 5 Desember 200 120 6 Januari 350 200 7 Februari 300 135 8 Maret 320 150 9 April 310 140 10 Mei 200 145 11 Juni 250 120 12 Juli 220 105 Jumlah 2920 1705
Berdasarkan data pada tabel.1 di atas di ketahui bahwa stock dari bahan baku OM-Chips yang berlebih pada setiap bulannya. Maka dari itu peneliti akan menerapkan metode Economic Order Quantity  pada  perusahaan  ini.  Apakah  dengan  menggunakan  metode  EOQ  ini  dapat meminimalkan biaya persediaan yang terjadi pada periode tersebut?.
Terkait dengan penelitian ini, pada beberapa penelitian yang sudah di lakukan yang peneliti dapat dari beberapa artikel, yaitu Analisa Persediaan Bahan Baku Tepung Terigu Dan Peramalan Hasil Produksi Di Cv Mutiara Prima Bakery Winanto et al., (2020),  Analisis  Peramalan  Dan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dalam Keputusan Jumlah Pembelian Bahan Baku Di Tb Adimekar  8  Risndiani*  et  al.,  (2019),  dan  Analisis  Peramalan  Permintaan  dan  Pengendalian Persediaan  Bahan  Baku  Body  Scrub  Powder  di  CV.  Denara  Duta  Mandiri  Cahyadewi  et  al., (2020).

## II. Bahan dan Metode
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data primer yaitu data yang didapat langsung dari  perusahaan  melalui  observasi  yang  wawancara  langsung  oleh  pihak  perusahaan.  Metode peramalan yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu metode peramalan Moving Average
dengan rata-rata bergerak 2, 3, 4 bulanan dan metode peramalan Exponential Smoothing dengan menggunakan konstanta penghalus (α) 0,2 dan 0,5.
Untuk kesalahan peramalan (Forecast Error) pada penelitian ini akan menggunakan metode Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MAE), dan Mean Absolute Precentage Error  (MAPE).  Setelah  mendapatkan  hasil  peramalan  yang  terbaik  maka  selanjutnya  akan dilakukan  perhitungan  penentuan  pemesanan  optimal  menggunakan  metode  Economic  Order Quanity (EOQ).
Berikut ini penjelasan dari masing-masing metode menurut Heizer, J. dan Rander, B. dikutip dari jurnal Khamaludin, (2019):

## Moving Average
Peramalan Moving Average adalah salah satu metode peramalan dari data riwayat permintaan atau penjualan barang yang dipakai sebagai peramalan dasar. secara matematis Moving Average ialah sebuah cara memprediksi permintaan periode yang akan datang dituliskan sebagai berikut:
𝑚𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 = ∑ 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎 𝑛
Keterangan:
n merupakan total periode dalam rata-rata bergerak, contoh, 2 bulan, 3 bulan, atau 4 bulan, yang artinya rata-rata bergerak untuk 2, 3, atau 4 periode.

## Exponential Smoothing
Penghalusan  Eksponensial  (exponential  smoothing)  merupakan  prosedur  pengulangan perhitungan secara menerus dengan menggunakan data yang terbaru. Cara ini berdasarkan pada perhitungan rata-rata (pemulusan) data masa lalu secara eksponensial, setiap data akan diberikan bobot atau konstanta penghalus (α) dengan ketentuan konstanta penghalus ( 0 ≤ 𝛼 ≥ 1 ). Pada penelitian menggunakan (α) = 0,2 dan 0,5. Untuk Exponential Smoothing akan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐹 ! = 𝐹 !#$ + 𝛼(𝐴 !#$ − 𝐹 !#$ ) Keterangan: 𝐹 ! : Peramalan baru 𝐹 !#$ : Peramalan sebelumnya 𝛼 : Konstanta penghalus ( 0 ≤ 𝛼 ≥ 1 ) 𝐴 !#$ : Permintaan actual sebelumnya
Kesalahan Peramalan ( Forecast Error )
Pengujian  untuk  kesalahan  peramalan  tujuannya  untuk  memperoleh  metode  peramalan terbaik yang memiliki tingkat kesalahan (error), selisih antara nilai yang terjadi dengan nilai yang diprediksi untuk periode waktu tertentu. Pada penelitian ini akan menggunakan metode sebagai berikut:
1. Mean Absolute Error
Metode  ini  mengevaluasi  metode  peramalan  sebelumnya  memakai  jumlah  dari kesalahan-kesalahan  yang  absolut. Mean  Absolute  Deviation ( MAD )  mengukur ketepatan peramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan).
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡| 𝑛

## 2. Mean Squared Error
Metode ini ialah metode lain berguna mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing dari  kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan.  Selanjutnya  dijumlahkan  lalu  ditambahkan dengan jumlah observasi. Cara ini mengatur kesalahan peramalan yang besar, karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan.
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡) %
𝑛
3. Mean Absolute Precentage Error
Metode ini dihitung dengan cara mencari error /kesalahan absolut di setiap periode yang dimana dibagi dengan nilai observasi yang aktual pada periode itu, dan dibuat rata–rata dari absolute percentage error tersebut.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = G ∑ |𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡| 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑛 H × 100

## Economic Order Quantity (EOQ)
Economic Order Quantity atau kuantitas pesanan ekonomis merupakan sebuah metode yang digunakan  untuk  memperhitungkan  persediaan  suatu  barang  untuk  keberlangsungan  proses produksi.  Biasanya Economic  Order  Quantity digunakan  bagi  perusahaan  yang  mengalami persediaan yang berlebih sehingga digunakan metode ini untuk meminimalkan biaya persediaan yang ekonomis. Berikut ini rumus perhitungan metode EOQ:

## 𝑄 = K 2(𝐷 × 𝑆)

## 𝐻
Keterangan : Q = Q  adalah EOQ D = Jumlah kebutuhan barang S  = Ongkos pemesanan atau biaya setup H = Ongkos penyimpanan per unit

## III. Hasil dan Pembahasan
Bahan baku OM-Chips adalah salah satu dari bahan baku yang paling banyak dengan ratio 48,03%  yang  digunakan  untuk  produksi  Film  G2.  Berikut  ini  perhitungan  metode  peramalan Moving Average 2, 3, 4 bulanan untuk penentuan kebutuhan bahan baku untuk periode yang akan datang dengan data historis Agustus 2020-Juli 2021:
Tabel 2. Peramalan Moving Average 2,3,4 Bulanan
No. Bulan Kebutuhan Moving Average Moving Average Moving Average Bahan Baku 2 Bulanan 3 Bulanan 4 Bulanan 1 Agustus 170 - - - 2 September 135 - - - 3 Oktober 145 152.5 - - 4 November 140 140 150 - 5 Desember 120 142.5 140 147.5 6 Januari 200 130 135 135 7 Februari 135 160 153.33 151.25 8 Maret 150 167.5 151.67 148.75
Berikut ini perhitungan metode peramalan Exponential Smoothing menggunakan konstanta penghalus (α) = 0,2 dan 0,5:
Tabel 3. Peramalan Exponential Smoothing (α) = 0,2 dan (α) = 0,5
Setelah menghitung peramalan menggunakan beberapa metode Moving Average dan Exponential Smoothing, selanjutnya kita akan menghitung tingkat kesalahan peramalan (Forecast Error) menggunakan metode MAD, MSE, dan MAPE. Berikut ini hasil perhitungan tingkat kesalahan peramalan:

## Tabel 4. Perbandingan Hasil Forecast Error
Dari  hasil  perhitungan  kesalahan  permalan  di  atas,  metode  peramalan  Moving  Average  2  Bulanan mempunyai  nilai  tingkat  kesalahan  terkecil  pada  metode  MAD  =  19,5  dan  metode  MAPE  =  13,58. Sehingga untuk kebutuhan bahan baku OM-Chips untuk periode yang akan mendatang Agustus 2021- Juli 2022 yaitu pada tabel berikut ini:
9 April 140 142.5 161.67 151.25 10 Mei 145 145 141.67 156.25 11 Juni 120 142.5 145 142.5 12 Juli 105 132.5 135 138.75 Metode Peramalan Forecast Error MAD MSE  MAPE MA 2 Bulan 19.5 766.25  13.58 MA 3 Bulan 21.67 785.49  15.35 MA 4 Bulan 23.59 893.16  16.87 ES (α) = 0,2 22.83 748.74  16.86 ES (α) = 0,5 19.84 750.81  14.13 No Bulan Kebutuhan Exp. Smoothing Exp. Smoothing Bahan Baku Konstanta (0,2) Konstanta (0,5) 1 Agustus 170 170 170 2 September 135 170 170 3 Oktober 145 163 152.5 4 November 140 159.4 148.75 5 Desember 120 155.52 144.38 6 Januari 200 148.42 132.19 7 Februari 135 158.73 166.09 8 Maret 150 153.99 150.55 9 April 140 153.19 150.27 10 Mei 145 150.55 145.14 11 Juni 120 149.44 145.07 12 Juli 105 143.55 132.53
Tabel 5. Hasil Peramalan untuk periode Agt 2021-Jul 2022
No. Bulan Tahun  Forecast 1 Agustus 2021 170 2 September 135 3 Oktober 152.5 4 November 140 5 Desember 142.5 6 Januari 2022 130 7 Februari 160 8 Maret 167.5 9 April 142.5 10 Mei 145 11 Juni 142.5 12 Juli 132.5 Jumlah 1760
Dari data di atas kita akan menghitung Economic Order Quantity untuk periode Agustus 2020- Juli 2021 dan yang akan datang yaitu periode Agustus 2021-Juli 2022. Berikut ini hasilnya:
Tabel 6. Hasil Perhitungan EOQ Kedua Periode Keterangan Agt'20- Jul'21 Agt'21-jul'22 Kebutuhan / Tahun (Ton) 2,920 1,760 Biaya pesan / Pesan (Rp) 750,000 750,000 Biaya penyimpanan / Ton (Rp) 300,000 300,000 EOQ (Ton) 120.83 93.81 Frekuensi Pembelian (Kali) 24 19
Selanjutnya kita akan menghitung persediaan pengaman ( Safety Stock ), Re-Order Point dan Total Inventory Control dari kedua periode tersebut, berikut ini hasilnya:
Tabel 7. Hasil Rekapitulasi Data perhitungan EOQ, Safety Stock, ROP, dan TIC
Rekapitulasi Hasil Analisis Data Periode EOQ Frekuensi ROP Safety TIC Pembelian Stock Agt'20-Jul'21 243,33 Ton 12 kali Rp 45,499,623 Metode EOQ Agt'20-Jul'21 120.83 Ton 24 kali 527.97 Ton 187.3 Ton Rp 36,252,000 Agt'21-Jul'22 93.81 Ton 19 kali 246.78 Ton 41.44 Ton Rp 28,141,500

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan dari analisis data dari perhitungan di atas dapat diambil kesimpulan yaitu:
1. Untuk Total Inventory Control persediaan bahan baku OM-Chips dapat diketahui bahwa TIC pada  periode  Agustus  2020-Juli  2021  sebelum  menggunakan  metode  EOQ  sebesar  Rp. 45,499,623  sedangkan  setelah  menggunakan  metode  EOQ  pada  periode  yang  sama didapatkan  TIC  sebesar  Rp.  36,252,000.  Dengan  hasil  tersebut  terjadi  penurunan  biaya persediaan sebesar 11,31%.
2. Untuk pengendalian persediaan bahan baku pada periode mendatang Agustus 2021-Juli 2022 di  PT.  INDONESIA  TOYOBO  FILM  SOLUTIONS  berdasarkan  hasil  perhitungan  EOQ (Economic Order Quantity) jumlah bahan baku yang ekonomis untuk setiap kali pembelian pada periode Agustus 2021-Juli 2022 sejumlah 93.81 Ton, Persediaan pengaman atau Safety Stock sebesar 41.44 Ton, dengan frekuensi pembelian bahan baku sebanyak 19 kali. Batas atau titik pemesanan Kembali sebesar 246.78 Ton, dengan nilai Total Inventory Cost sebesar Rp 28,141,500.

## Daftar Pustaka
Anik  Rufaidah,  A.  F.  (2017).  Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Dengan Menggunakan  Metode  Economic  Order  Quantity  (  EOQ  ). Jurnal  Penelitian  Dan Pengabdian  Kepada  Masyarakat  UNSIQ  4  (3)  Tahun  2017 , 3 (September),  220–234. http://jurnalppkm.unsiq.ac.id/index.php/ppkm/article/view/134
Apriyani,  N.,  &  Muhsin,  A.  (2017).  Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Dengan Metode Economic Order Quantity Dan Kanban Pada Pt Adyawinsa Stamping Industries. Opsi , 10 (2), 128. https://doi.org/10.31315/opsi.v10i2.2108
Barchelino,  R.  (2016).  Analisis  Penerapan  Psak  No.  14  Terhadap  Metode  Pencatatan  Dan Penilaian  Persediaan  Barang  Dagangan  Pada  Pt.  Surya  Wenang  Indah  Manado. Jurnal EMBA , 4 (1), 837–846. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/emba/article/view/11812/11405
Cahyadewi, D. R., Wiranatha, A. A. P. A. S., & Satriawan, I. K. (2020). Analisis Peramalan Permintaan dan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Body Scrub Powder di CV. Denara Duta  Mandiri. Jurnal  Rekayasa  Dan  Manajemen  Agroindustri , 8 (3),  360. https://doi.org/10.24843/jrma.2020.v08.i03.p05
Handoko,  T.  H.  (2000).  Dasar-dasar  manajemen  produksi  dan  operasi  edisi  1. Yogyakarta: BPFE .
Heizer,  J.,  &  Render,  B.  (2011).  Operations  Management  (Manajemen  Operasi),  Edisi  ke-9 Buku 1 dan 2. Jakarta: Salemba Empat .
Heizer, J., & Render, B. (2015). Manajemen Operasi: Keberlangsungan dan Rantai Pasokan.
Jakarta: Salemba Empat .
Herjanto, E. (2010). Manajemen Operasi, ed: Revisi. Gramedia, Jakarta .
Khamaludin, K. (2019). Peramalan Penjualan Hijab Sxproject Menggunakan Metode Moving
Average Dan Exponential Smoothing. Unistek , 6 (2), 13–16.
https://doi.org/10.33592/unistek.v6i2.249
Nafarin, M. (2004). Penganggaran perusahaan, edisi revisi. Jakarta: Salemba Empat . Rindiani*,  S.,  1,  &  Inne  Satyawisudarini2.  (2019).  Analisis  Peramalan  Dan  Pengendalian Persediaan  Bahan  Baku  Dalam  Keputusan  Jumlah  Pembelian  Bahan  Baku  Di  Tb Adimekar  8. Kemampuan  Koneksi  Matematis  (Tinjauan  Terhadap  Pendekatan Pembelajaran Savi) , 53 (9), 1689–1699.
Wahyudi, R. (2015). Analisis Pengendalian Persediaan Barang Berdasarkan Metode EOQ Di Toko  Era  Baru  Samarinda. Ejournal  Ilmu  Admistrasi  Bisnis , 2 (1),  162–173. http://ejournal.adbisnis.fisip-unmul.ac.id/site/wp-content/uploads/2015/03/E-journaL PDF (03-04-15-03-58-13).pdf
Winanto, Y. H., Ahya, R., Komariah, A., Program, M., Teknik, S., Univet, I., Sukoharjo, B., Sabuk,  D.,  &  Tengah,  J.  (2020). JAPTI :  Jurnal  Aplikasi  Ilmu  Teknik  Industri  Analisa Persediaan Bahan Baku Tepung Terigu Dan Peramalan Hasil Produksi Di Cv Mutiara Prima Bakery , JAPTI : Jurnal Aplikasi Ilmu Teknik Industri Volume 1 , Nomor 1 , 2020 , pp 43-52 . 1 , 43–52.
Yuliana, C., Topowijono, T., & Sudjana, N. (2016). Penerapan Model Eoq (Economic Order Quantity) Dalam Rangka Meminimumkan Biaya Persediaan Bahan Baku (Studi Pada UD. Sumber Rejo Kandangan-Kediri). Jurnal Administrasi Bisnis S1 Universitas Brawijaya , 36 (1), 1–9.