## ANALISIS PERAMALAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU DALAM KEPUTUSAN JUMLAH PEMBELIAN BAHAN BAKU DI TB ADIMEKAR 8
Silvi Rindiani* 1 , Inne Satyawisudarini 2
Prodi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Langlangbuana silvirindiani@gmail.com* 1 , isatyawisudarini@gmail.com 2
Abstrak: Tujuan  Penelitian  ini  untuk  mengetahui  analisis  peramalan  dan  pengendalian bahan  baku  di  TB  Adimekar  8  guna  penentuan  jumlah  produksi.  Jenis  penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif. Berdasarkan hasil pengolahan data pada software POM QM, exsponential smoothing merupakan peramalan terbaik bagi perusahaan. Ramalan kebutuhan bahan baku kayu bagi perusahaan ditahun 2018 dengan metode exsponential  smoothing sebesar  4.046  batang  kayu,  jumlah  tersebut  dapat memenuhi  kebutuhan  penggunaan  bahan  baku  dan  mengefektifkan  pembelian  daripada kebijakan dari perusahaan. Penerapan metode EOQ menghasilkan perbedaan yang cukup signifikan  dengan  kebijakan  perusahaan,  dimana  total  pembelian  mengalami  penurunan, jumlah  yang  bahan  baku  yang  dibeli  sebanyak  3.722  tetapi  tidak  menutupi  kebutuhan penggunaan bahan baku pada tahun 2018. Kesimpulan yang diperoleh bahwa penerapan peramalan dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan jumlah pembelian bahan baku yang dapat menunjang kelancaran aktifitas produksi.
Kata Kunci: Peramalan, Exponential Smoothing , Persediaan, EOQ.
Abstract: The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  analysis  and  control  of  raw materials  in  TB  Adimekar  8  in  order  to  determine  the  amount  of  production.This  type  of research  used  in  this  research  is  quantitative  descriptive.  Based  on  the  results  of  data processing  in  POM  QM  software,  exsponential  smoothing  is  the  best  forecast  for  the company.  Forecasting  the  need  for  wood  raw  materials  for  companies  in  2018  with  the exsponential smoothing method of 4,046 logs, this amount can meet the needs of the use of  raw  materials  and  streamline  purchases  rather  than  the  policies  of  the  company.  The application of the EOQ method results in a significant difference with company policy, where total purchases have decreased, the amount of raw material purchased was 3,722 but did not cover the need for the use of raw materials in 2018. The conclusion obtained that the application of forecasting can assist companies in decision making purchasing raw materials that can support the smooth production activities.
Keywords: Forecasting, Exponential Smoothing, Inventory, EOQ.
PENDAHULUAN Toko Bangunan Adimekar 8
merupakan  sebuah  toko  yang  bergerak dibidang  penjualan  bahan  bangunan, dimana  bahan  bangunan  yang  dijual terdiri atas berbagai jenis barang dengan bermacam  tipe,  merk  dan  harga.  Tidak hanya itu, ditoko tersebut juga memproduksi  barang  yang  berbahan dasar  kayu,  seperti  pintu,  jendela,  kusen jendela dan kusen pintu.  Tb Adimekar 8 ini  dalam  aktivitas  penjualannya  terbagi atas  2  kategori  produk  dengan  berbagai
variasinya yang berbeda ditiap kategorinya. Diantaranya ada barang jadi dan barang produksi.
Menurut  informasi  yang  di  dapat oleh  penulis  saat  wawancara  dengan pemilik  toko,  hampir  65%  keuntungan berasal dari penjualan barang jadi sisanya dari  penjualan  barang  produksi.  Meski permintaan kategori produksi tidak terlalu tinggi,  tetap  perlu  diimbangi  dengan perencanaan  dan  pengendalian  yang matang, baik perencanaan dari pembelian bahan baku ataupun pengendalian
persediaan  bahan  bakunya.  Karena kegagalan pengendalian persediaan bahan baku akan menyebabkan terjadinya  kekurangan  atau  kelebihan bahan  baku.  Berikut  data  penggunaan
bahan  baku  dan  pembelian  bahan  baku kayu dalam pembuatan kusen pintu pada bulan  Januari  2017  sampai  bulan Desember 2018 di TB Adimekar 8.
Tabel 1. Pembelian dan Penggunaan Bahan Baku pada Pembuatan Kusen Pintu
Sumber: Data yang telah diolah penulis
Dapat dilihat bahwa setiap bulannya terjadi kelebihan atau kekurangan bahan baku,  pembelian  kayu  di  TB  Adimekar  8 selalu  konstan  setiap  sebulan  sekali dengan  ukuran  kayu  panjang  x  lebar  x tinggi  (6cmx15cmx200cm).  selama  ini jumlah  pembelian  bahan  baku  yang
dilakukan  berdasarkan  perkiraan  atau prediksi  pemilik,  sehingga  seringkali mengalami penumpukan
maupun kekurangan bahan baku, dapat disimpulkan TB Adimekar 8 belum dapat melakukan  sistem  manajemen  dengan baik dan optimal.
Bahan Pembelian Bahan Baku  Penggunaan Bahan Baku Elastisitas
Berdasarkan wawancara awal di TB Adimekar 8. Diketahui bahwa pengambilan keputusan jumlah
pembelian  bahan  baku  di  TB  tersebut masih  menggunakan  cara  perhitungan tradisional.  Kebutuhan  bahan  baku  kayu di TB Adimekar 8 ditentukan berdasarkan ramalan  dari  pemilik  perusahaan  atau berdasarkan kondisi keuangannya.
Dengan  cara  seperti  itu,  frekuensi pembelian  bahan  baku  tidak  dapat ditentukan  dengan  tepat.  Mengingat dalam pengambilan keputusan pembelian bahan baku diperlukan adanya peramalan yang tepat dan pengendalian persediaan bahan baku yang tepat pula. Pengendalian  persediaan  baku  dengan metode EOQ dapat meningkatkan efisiensi  pembelian  bahan  baku  dalam perusahaan. Bahan baku kayu merupakan  material  yang  paling  tepat untuk  diteliti  pada  penelitian  ini,  karena merupakan  bahan  utama  yang  paling banyak digunakan dalam produksi.
Pemesanan  kayu  harus  berdasarkan kebutuhan yang paling ekonomis sehingga  tidak  menimbulkan  kerugian. Selama  ini  TB  Adimekar  8  melakukan pembelian  dan  pemesanan  bahan  baku berdasarkan  perkiraan  atau  prediksi pemilik,  sehingga  seringkali  mengalami penumpukan  dan  kekurangan  bahan baku.  Latar  belakang  tersebut  menjadi dasar  perlu  dilakukannya  penelitian mengenai analisi peramalan dan
pengendalian bahan baku di TB Adimekar 8  guna  penentuan  jumlah  produksi dengan  judul: “Analisis  Peramalan  dan Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku pada  Keputusan  Jumlah  Pemesanan  di Tb Adimekar 8”

## Peramalan
Untuk membantu tercapainya suatu keputusan yang optimal diperlukan suatu cara  yang  tepat,  sistematis  dan  dapat dipertanggungjawabkan.  Salah  satu  alat yang  diperlukan  oleh  manajemen  dan merupakan  bagian  yang  integral  dari proses  pengambilan  keputusan  adalah menggunakan metode peramalan
( forecasting ).  Menurut Heizer  &  Render (2017) , “peramalan  ( forecasting )  adalah seni  dan  ilmu  untuk  memperkirakan kejadian  dimasa  mendatang.  Peramalan akan  melibatkan  untuk  mengambil  data historis (seperti penjualan tahun lalu) dan memproyeksi mereka ke masa yang akan datang  dengan  menggunakan  model matematika”.

## Metode Peramalan
Metode  peramalan  menurut  Heizer &  Render  (2017)  bahwa  terdapat  dua pendekatan  umum  untuk  peramalan sebagaimana dua cara mengatasi keputusan.
Gambar 1. Metode Peramalan Sumber : Heizer & Render (2017)
Peramalan  kualitatif  ( quantitative forecast )  yang  menggabungkan  faktor seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi dan  sistem  nilai  pengambil  keputusan untuk  meramal  sedangkan  peramalan kuantitatif  ( quantitative  forecast )  yang menggunakana  model  matematis  yang beragam  dengan  data  masa  lalu  dan variabel  sebab  akibat  untuk  meramalkan permintaan.
Metode Peramalan Kualitatif Heizer & Render (2017) mengatakan  bahwa  ada  empat  teknik yang termasuk kedalam metode peramalan dengan pendekatan kualitatif.
1. Juri  dari  dewan  eksekutif:  teknik peramalan yang menggunakan opini  sekelompok  para  ahli  yang
mempuni atau manajer, dikombinasi dengan model statistik
2. Metode  Delphi:  teknik  peramalan yang  memperbolehkan  para  ahli untuk membuat peramalan. Ada tiga jenis  partisipasi  dalam  metode Delphi: si pengambil keputusan, staf personalia dan para responden .
3. Gabungan Karyawan Bagian Penjualan:  Dalam  pendekatan  ini setiap tenaga penjual mengestimasi jumlah  penjualan  di  wilayahnya, ramalan  ini  kemudian  dikaji  ulang untuk memastikan keasliannya, lalu direkomendasikan pada tingkat provinsi atau nasional untuk
mencapai peramalan secara menyeluruh.
4. Survei  pasar:  Sebuah  metode peramalan yang meminta input dari para  pelanggan  potensial  yang memperhatikan rencana pembelian dimasa  yang  akan  datang.  Hal  ini dapat  membantu  dalam  peramalan dan perencanaan produk baru.

## Metode peralaman Kuantitatif
Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat 3 kondisi sebagai berikut: - Tersedia informasi masa lalu - Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan  dalam  bentuk  data numerik - Dapat diasumsikan bahwa beberapa  aspek  pola  masa  lalu akan terus berlanjur Menghitung Kesalahan Peramalan Heizer & Render (2017)
memaparkan  ada  beberapa  perhitungan yang  biasa  digunakan  untuk  menghitung kesalahan  peramalan  total.  Tiga  dari perhitungan  yang  paling  terkenal  adalah deviasi  mutlak  rata-rata  ( Mean  Absolute Deviation-MAD ),  kesalahan kuadrat  rata- rata  ( Mean  Square  Error-MSE ),  dan kesalahan  persentase  mutlak  rata-rata ( Mean Absolute Precent Error-MAPE ).
1. MAD ( Mean Absolute Deviation ) Penjumlahan  kesalahan  tanpa menghiraukan  tanda  aljabarnya dengan  banyaknya  dat  ayang diamat.
2. MSE ( Mean Square Error )
MSE adalah rata-rata perbedaan kuadrat antara nilai yang diramalkan dan nilai yang diamati.
3. MAPE (Mean  Absolute  Precentage
Error) . Pengukuran  ketelitian  dengan cara rata-rata persentase kesalahan absolut, menunjukan kealahan
absolut  peramalan  dalam  bentuk persentase.

## Persediaan
Persediaan  adalah  bahan  atau barang  yang  disimpan  yang  akan digunakan untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk digunakan dalam proses  produksi  atau  perakitan,  untuk dijual  kembali,  atau  untuk  suku  cadang dari suatu peralata atau mesin (Herjanto, 2015) .

## Economic Order Quantity
EOQ  adalah  sebuah  teknik  kontol persediaan  yang  meminimalkan  biaya total  dari  pemesanan  dan  penyimpanan. Setiap perusahaan industri, dalam usahannya untuk melakukan prose produksinya  yaitu  dengan  melakukan pembelian.  Dalam  melakukan  pembelian bahan  baku  yang  harus  dibeli  untuk memenuhi kebutuhan selama satu periode  tertentu  agar  perusahaan  tidak kekurangan  bahan  baku  dan  juga  bisa mendapatkan  bahan  tersebut  dengan biaya  seminimal  mungkin.  Biaya-biaya yang timbul sehubungan dengan adanya pembelian  dan  persediaan  bahan  baku setelah  dihitung  maka  dapat  ditentukan jumlah  pembelian  optimal  atau  disebut EOQ.

## Keputusan Pembelian Bahan Baku
Menurut Assauri  (2016)  keputusan pembelian  adalah  keputusan  pembelian merupakan  suatu  proses  pengambilan keputusan akan pembelian yang mencakup  penentuan  apa  yang  akan dibeli atau tidak melaukam pembelian dan keputusan  itu  diperoleh  dari  kegiatan- kegiatan  sebelumnya.  Dari  penjelasan diatas maka dapat digambarkan kerangka pemikiran, sebagai berikut:

## Gamber 2. Kerangka Pemikiran
Sumber: Data yang telah diolah penulis
Hipotesis dalam penelitian ini
adalah:
1. H 0 :  Tidak  terdapat  perbedaan antara peramalan dan pengendalian persediaan  bahan  baku  dalam keputusan jumlah pembelian bahan baku di TB Adimekar 8
2. H a :  Terdapat  perbedaan  antara peramalan dan pengendalian persediaan  bahan  baku  dalam keputusan jumlah pembelian bahan baku di TB Adimekar 8

## METODE PENELITIAN
Sumber  data  pada  penelitian  ini yaitu  primer  diperoleh  dari  sumbernya langsung,  tanpa  melalui  perantara.  Data primer dalam penelitian  ini diperoleh dari
wawancara  langsung  karyawan  dan pemilik  TB  Adimekar  8.  Wawancara dimaksudkan agar peneliti dapat memperoleh  informasi  yang  berkaitan dengan variabel yang diteliti, selain untuk mengumpulkan  informasi  tentang  profile perusahaan,  adapun  data  primer  lainnya diperoleh  dari  hasil  observasi  ke  tempat penelitian untuk melihat secara langsung kegiatan usaha subjek pada penelitian ini. Populasi  pada  penelitian  ini  adalah seluruh data pembelian bahan baku di TB Adimekar 8. Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah non probability sampling. Teknik non probability sampling yang  digunakan  dalam  pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling.

## Teknik Analisis Data
1. Pergerakan Rata-rata ( moving average ) Elemen  penting  dalam  proses peramalan adalah tersedianya data historis permintaan/penjualan produk  yang  diramalkan  untuk digunakan sebagai dasar peramalan. Pada penelitian ini, data penggunaan  bahan  baku  untuk produksi  kusen  pintu  periode  2017 dan 2018 digunakan sebagai dasar peramalan. 2. Penghalusan Eksponensial
( Exponential Smoothing ) Peramalan  dilanjutkan  dengan menggunakan penghalusan eksponensial yang melibatkan lebih sedikit catatan yang mempertahankan data masa sebelumnya  dan  mudah  untuk digunakan secara wajar. 3. Tahapan Pengujian Kesalahan Peramalan Tahap selanjutnya adalah pengujian  kesalahan  peramalan dengan  menggunakan  perhitungn mean  absolute  deviation (MAD), mean  squared  error (MSE), dan mean absolute precent error
(MAPE).  Tujuannya  adalah  untuk memperoleh  metode  peramalan terbaik yang memiliki tingkat kesalahan  ( error )  adalah  selisih antara nilai yang terjadi dengan nilai yang diprediksi untuk periode waktu tertentu.
4. Metode  Economic  Order  Quantity (EOQ) Heizer & Render (2017) mengemukakan bahwa  “Dalam pengerjaan penelitian ini ada beberapa  langkah  nyata  yang dilakukan  oleh  penulis  sebagai berikut : - Data  yang  diperoleh  dari  TB Adimekar 8 yaitu data
persediaan  bahan  baku  pada periode tahun 2017 untuk selanjutnya diolah oleh penulis.
- Setelah mendapatkan data, penulis akan menghitung mengunakan metode EOQ ( Economic Order Quantity ) dalam  pengendalian  persediaan bahan baku.
Setelah  didapat  hasilnya,  penulis akan  membandingkan  antara  kebijakan metode  pengendalian  persediaan  bahan baku pada TB Adimekar 8 dengan metode pengendalian  persediaan  bahan  baku dengan  menggunakan  metode  EOQ ( Economic order quantity )
Penelitian  ini  menggunakan  Uji Normalitas  dan untuk  menguji  hipotesis dalam  penelitian  ini  digunakan  analisis statistik  parametrik  uji  beda  ( paired- sample t test ). Penelitian metode analisis data ini ditunjukan untuk membandingkan hasil penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Analisis Deskriptif
TB Adimekar 8 melakukan pengadaan  bahan  baku  kayu  dengan pemesanan sebulan sekali yang diperoleh dari  supllier  kayu  yang  telah  menjadi rekanan  selama  ini.  Pemesanan  kayu harus berdasarkan kebutuhan yang paling ekonomis  sehingga  tidak  menimbulkan kerugian. Bila berlebihan dapat mengakibatkan penumpukan dan kerusakan pada kayu tersebut.
sedangkan  apabila  kekurangan  bahan baku  akan  memperlambat  produksi  dan tidak  efektif.  Selama  ini  TB  Adimekar  8 melakukan pembelian bahan baku berdasarkan  perkiraan  atau  prediksi pemilik,  sehingga  seringkali  mengalami penumpukan maupun kekurangan bahan baku. Data yang diperoleh dari perusahaan  tersebut  tentang  kebutuhan bahan  baku  periode  Januari  2017 – Desember 2017.
Tabel 2. Penggunaan bahan baku kayu pada pembuatan kusen pintu periode Januari 2017- Desember 2017
Tahun Bulan Penggunaan Bahan Baku 2017 Januari 216 Februari 240 Maret 330 April 303 Mei 240 Juni 255 Juli 291 Agustus 258 September 306 Oktober 279 November 291 Desember 354 JUMLAH 3363 Sumber: TB Adimekar 8
Pemilihan  metode  peramalan  dilakuka setelah  diperoleh  data  dari  perusahaan.
Metode yang digunakan untuk
meramalkan  pembelian  bahan  baku untuk beberapa periode kedepan
menggunakan moving  average dan
exsponential smoothing .
Dari  data Tabel  2 dilakukan peramalan  dengan moving  average dan exsponentian  smoothing menggunakan software POM QM 5.2, maka didapatkan hasil perhitungan sebagai berikut:
Gamber 3. peramalan dengan moving average dan exsponentian smoothing
Sumber: Data yang telah diolah menggunakan POM QM
Berdasarkan  Gambar  3  hasil  dari olahan forecast menggunakan  metode moving  average dengan  length:  2 didapatkan  bahwa  MAD  dengan value 37.65  yang  menunjukkan  penyimpangan rata-rata absolut error , dan nilai MSE yaitu nilai kesalahan rata-rata kuadrat sebesar 2473.425  dan  nilai  MAPE  atau  disebut juga  dengan  persentase  kesalahan  rata- rata  memiliki  nilai  sebesar  0.127334, ukuran  MAPE  menyatakan  presentase
kesalahan hasil peramalan dari
permintaan  aktual.  Dapat  dilihat  dari ketiga metode analisis kesalahan peramalan tersebut, analisis MAPE mempunyai  nilai  paling  kecil  yaitu 0.127334.    karena  dalam  mengukur kesalah peramalan semakin kecil kesalahan  peramalan  maka  semakin tinggi tingkat ketelitian peramalan, demikian sebaliknya
.

## Gamber 4. peramalan dengan Exponensial Smoothing
Sumber: Data yang telah diolah menggunakan POM QM 5.2
Dari hasil olahan peramalan pada gambar  4  didapatkan  MAD,  disebut  juga deviasi  rata-rata  absolut  dengan  nilai 34.71946, sedangkan nilai MSE digunakan  untuk  mengetahui  evaluasi metode peramalan dengan menggunakan kesalahan atau sisa dikuadratkan dengan nilai 1971.974, kemudian ada MAPE yang menngunakan  kesalahan  absolut  pada tiap  periode  dibagi  dengan  observasi
nyara  untuk  periode  mendapatkan  nilai 0.11716.  Terlhat  jelas  metode  analisis kesalahan  peramalan  terkecil  adalah dengan  analisis  MAPE  yaitu  sebesar 0.11716,  dilihat  nilai  terkecil  karena semakin kecil kesalahan peramalan maka semakin tinggi tingkat ketelitian peramalan. Pemilihan metode peramalan
terbaik  dengan  melakukan  perhitungan
dan  pengamatan  pada  perilaku  data series  selama  periode  Januari  2017-
Desember 2017. Peramalan yang dilakukan  menggunakan  metode time series seperti  metode moving  average dan  metode exsponential  smoothing . Tujuan  penggunakaan  beberapa  metode peramalan tersebut adalah untuk mengetahui  metode  mana  yang  paling sesuai  dengan  pola  data  di  perusahaan TB Adimekar 8. Berdasarkan hasil penerapan metode peramalan dipilih metode peramalan  terbaik  yang  ditunjukkan  oleh MAD,  MSE  dan  MAPE  terkecil.  Hal  ini dikarenakan  semakin  kecil  nilai  analisis kesalahan  peramalan  maka  semakin mendekati nilai akurat. Tabel 3 menunjukkan kesimpulan metode peramalan  terbaik  dengan  menganalisis MAD,  MSE  dan  MAPE  yang  disajikan sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Perhitungan Beberapa Peramalan
No Metode Peramalan MAD MSE MAPE 1 Moving Average 37.65 2473.425 0.127334 2 Exponential Smoothing 34.71946 1971.974 0.11716

## Sumber: Data yang telah diolah penulis
Berdasarkan  data  pada  tabel  3 tersebut,  diketahui  nilai  terkecil  dari beberapa  metode  analisis  pengukuran kesalahan adalah MAPE dari perhitungan peramalan exsponential smoothing
dengan  nilai  sebesar  0.11716.  Dipilih metode dengan nilai yang terkecil karena semakin kecil kesalahan peramalan maka semakin tinggi tingkat ketelitian peramalan.  Maka  metode  peramalan
yang  dipilih  adalah  metode exsponential smoothing ,  karena  peramalan  yang akurat  akan  mempermudah  perusahaan untuk mengambil keputusan.
Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Kayu  pada  Pembuatan  Kusen  Pintu Menggunakan  Metode Exponential Smoothing , disajikan sebagai berikut:

## Tabel 4. Peramalan Exponential Smoothing untuk pembelian bahan baku tahun 2018
Tahun Bulan Kayu (Batang) 2018 Januari 320 Februari 291 Maret 315 April 327 Mei 344 Juni 334 Juli 350 Agustus 368 September 366 Oktober 361 November 326 Desember 344 Total 4.046
Sumber: Data yang telah diolah menggunakan POM QM 5.2
Total  kebutuhan  kayu  pada  tahun 2018 berdasarkan data peramalan dengan menggunakan metode exsponential  smoothing sebesar  4.046 batang
kayu. Sedangkan
bila menggunakan kebijakan perusahaan pembelian  bahan  baku  kayu  sebanyak 4.125  batang  kayu.  Penetapan  metode peramalan memberikan dampak
pembelian  yang  lebih  sedikit  dengan selisih sebanyak 79 batang kayu.
Pengolahan Data dengan Menggunakan Metode EOQ ( Economic Order Quantity ) Pembelian bahan baku ekonomis ini didasarkan pada data sebagai berikut :
Tabel 5. Data Rumusan EOQ
Jenis Data Tahun 2019 Total kebutuhan bahan baku (D) Data perbulan dari peramalan Biaya pemesanan sekali pesan (S) Rp 200.000 Biaya simpan per papan (H) Rp 1.400 Sumber: Data yang telah diolah penulis Maka setelah diketahui hal seperti yang  tercantum  pada  tabel,  besarnya
pembelian  bahan  baku  yang  ekonomis menggunakan metode EOQ. Tabel 6.  Pembelian bahan baku dengan metode EOQ Tahun 2018 Tahun Bulan Kayu (Batang) 2018 Januari 302 Februari 288 Maret 300 April 306 Mei 314 Juni 309 Juli 316 Agustus 324 September 323 Oktober 321 November 305 Desember 314 Total 3.722

## Sumber: Data yang telah diolah penulis
Jadi  jumlah  pembelian  bahan baku dengan  menggunakan  metode  EOQ  di tahun 2018 adalah sebesar 3.722 batang kayu.  Sedangkan  bila  menggunakan kebijakan  perusahaan  pembelian  bahan baku  sebanyak  4.125  batang  kayu,
penerapan  metode  EOQ  memberikan dampak  pemesanan  yang  lebih  kecil dengan selisih 403 batang kayu.
Tabel 7. Data Kebijakan Perusahaan dan Penerapan Metode Exsponential smoothing dan EOQ Keterangan Jumlah Penggunaan Bahan baku Pembelian Aktual 4.125 batang 4.041 batang Penerapan Exsponential smoothing 4.046 batang Penerapan metode EOQ 3.722 batang Sumber: Data yang telah diolah penulis Pada tabel 7 dapat dilihat perbedaaan  jumlah  pembelian  bahan baku antara pembelian aktual dengan dua metode  yang  diteliti  yaitu exsponential smoothing dan  EOQ,  Pembelian  aktual dengan  kebijakan  perusahaan  sebanyak 4.125  batang  kayu,  dapat  memenuhi penggunaan  bahan  baku.  Kemudian  jika perusahaan  menerapkan exsponential smoothing akan  melakukan  pembelian kayu  sebanyak  4.046  batang  dan  dapat menutup  penggunaan  bahan  baku,  tapi jika  perusahaan  menerapkan  metode EOQ akan melakukan pembelian sebanyak 3.722 batang kayu, dan jumlah tersebut  tidak  bisa  menutupi  kebutuhan untuk  penggunaan  bahan  baku.  Dari ketiga data tersebut, perusahaan sebaiknya menerapkan
metode
exsponential  smoothing karena  selain dapat memenuhi kebutuhan penggunaan bahan  baku  juga  dapat  mengefektifkan pembelian bahan baku. Jika di bandingkan dengan kebijakan dari
perusahaan, penerapan exsponential smoothing akan mengefektifkan pembelian  bahan  baku  sebanyak  79 batang kayu.

## Hasil Penelitian Verifikatif Uji Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  untuk menguji  apakah  dalam  model  regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka  uji  statistik  menjadi  tidak valid  untuk  jumlah  sampel  kecil  Ghozali (2018:161)
Uji normalitas data dapat dilakukan dengan  menggunakan  uji kolmogorov – smirnov .  Dasar  pengambilan  keputusan pada  uji kolmogorov –  smirnov menurut Ghozali (2018:31) adalah sebagai berikut:
1. Jika  nilai  signifikansi  >  0.05,  maka distribusi normal.
2. Jika  nilai  signifikansi  <  0.05,  maka nilai tidak berdistribusi normal.
Tabel 8. Hasil Uji Normalitas antara Exsponential Smoothing dan EQQ
Sumber: Data yang telah diolah penulis
Tabel  8  merupakan  output  dari SPSS berdasarkan uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov, pada variabel exsponential  smoothing Test  tersebut memperoleh  nilai  Asymp.sig.  (0.200)  < 0.05  dengan  nilai  tersebut  maka  dapat dikatakan  variabel  tersebut  berdistribusi normal,  selain  itu  pada  variabel  EOQ diperoleh  pula  nilai  Asymp.sig  sebesar (0.200)  <  0.05  dan  dengan  nilai  tersebut maka  variabel  EOQ  juga  berdistribusi normal.

## Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis yang dilakukan secara parsial bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing terdapat perbedaaan secara signifikan.
Penelitian ini bertujuan untuk menguji  apakah  terdapat  perbedaan antara exsponential  smoothing dengan EOQ.  Uji  data  pada  tabel  penelitian  ini menggunakan paired sample t-test . Uji ini digunakan untuk menentukan apakah dua sampel yang tidak berhubungan memiliki nilai  rata-rata  yang  berbeda.  Uji  beda t- test dilakukan  dengan  membandingkan
perbedaan  antara  dua  nilai  rata-rata dengan standard  error dari  perbedaan rata-rata dua sample.
Tujuan  uji  beda t-test adalah membandingkan rata-rata dua grup yang tidak  berhubungan  satu  dengan  yang lainnya.  Apakah  kedua  grup  tersebut mempunyai  nilai  rata-rata  yang  sama ataukah tidak sama secara signifikan.
- Jika  probabilitas  >  0.05,  maka  H 0 diterima dan H 1 ditolak.
- Jika  probabilitas  <  0.05,  maka  H 0 ditolak dan H 1 diterima.
Penelitian  metode  analisis  data  ini ditunjukan  untuk  membandingkan  hasil penelitian dari peramalan dengan metode exsponential
smoothing dan
pengendalian  persediaan  bahan  baku dengan metode EOQ.
H 0 :   Tidak  terdapat  perbedaan  antara exsponential  smoothing dan  EOQ dalam keputusan jumlah pembelian bahan baku
H 1 :   Terdapat perbedaan antara exsponential  smoothing dan  EOQ dalam keputusan jumlah pembelian bahan baku.
Tabel 9. Hasil Uji Hipotesis (Paired Sample T-test)
Sumber: Data yang telah diolah penulis
Tabel  9  merupakan  output  dari paired  samples  tests dan  menunjukan bahwa  T  (t  hitung)  dengan  nilai  7.618  > 1.79588    t  tabel,  maka  dapat  dinyatakan signifikan.  Kemudian  sig  (2-tailed)  atau sebut  juga  nilai  probabilitas  value  uji  T paired  menunjukan  nilai  (0.000)  <  0.05 artinya terdapat perbedaan antara exsponential  smoothing dan  EOQ  dalam keputusan jumlah pembelian bahan baku sebab nilai p value < dari 0.05.

## Analisis  Peramalan  dan  Pengendalian Persediaan Bahan Baku
TB  Adimekar  8  memiliki  prosedur pembelian  bahan  baku  yang  dilakukan apabila  persediaan  bahan  baku  sudah menipis  atau  hampir  habis.  Awalnya pemilik  melihat  secara  fisik  persediaan bahan  baku  kayu,  jika  memang  sudah menipis atau bahkan hampir habis maka pemilik  akan  segera  memesan  melalui pihak suppliner . Pada saat ini, perusahaan melakukan pembelian berdasarkan perkiraan saja yaitu tanpa memperhitungkan jumlah pembelian yang paling ekonomis dan tanpa memperhitungkan  biaya  yang  timbul karena diadakannya persediaan.
Sehingga sering menimbulkan kekuranga ataupun kelebihan bahan baku. Maka dari
itu  penulis  menganalisis  bila  perusahaan menerapkan  peramalan  dengan  metode ( exponential smoothing ) dan pengendalian  persediaan  bahan  baku dengan metode EOQ. Sehingga perusahaan mempunyai perhitungan untuk  mengambil  keputusan  jumlah pembelian bahan baku. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari TB Adimekar 8 berupa jumlah penggunaan bahan baku dari  bulan  Januari  2017  sampai  dengan desember  2017  dalam  satuan  batang kayu.
Kemudian diolah sehingga mendapatkan  perhitungan  peramalan ( forecash )  dan  EOQ  untuk  dibandingkan dengan pembelian aktual di tahun 2018.
Dari perhitungan dua metode peramalan  yaitu moving  average dan exponential  smoothing untuk  memilih metode  peramalan  terbaik  maka  harus dilakukan pengukuran kesalahan dengan menggunakan  parameter  pengukuran kesalahan  dalam  peramalan  yaitu  MAD, MSE dan MAPE. Kemudian dipilih metode analisis  yang  paling  kecil.  Berdasarkan perhitungan  dari software POM  QM  for Windows,  di  dapat  bahwa  peramalan terbaik  yang  sesuai  dengan  pola  yang dimilik oleh perusahaan adalah menggunakan metode exponential smoothing .
Hasil  dari  perhitungan  peramalan dengan  metode exponential  smoothing oleh software POM  QM  for  Windows. Menghasilkan  jumlah  pembelian  bahan baku yang ternyata lebih sedikit dari pada pembelian  aktual  yang  berdasarkan kebijakan perusahaan, meskipun terdapat selisih tetapi jumlah perhitungan tersebut masih dapat menutup penggunaan bahan baku pada tahun 2018.
Setelah  mendapatkan  perhitungan peramalan  kebutuhan  bahan  baku  pada tahun  2018,  maka  dapat  dihitung  pula
EOQ pada tahun yang sama.
Pengendalian  persediaan  bahan  baku dengan menggunakan metode economic order quantity EOQ melakukan pemesanan sesuai dengan jumlah bahan baku yang harus dipesan pada setiap kali pemesanan  sesuai  dengan  perhitungan dari peramalan.
Nilai  EOQ  ini  bertujuan  agar  biaya persediaan  perusahaan  menjadi  sekecil mungkin. Sesuai dengan data yang sudah diperoleh  dari  perusahaan  baik  jumlah pemakaian,  jumlah  pembelian,  biaya penyimpanan
dan
pemesanan, persediaan bahan baku kayu yang optimal berdasarkan  metode  EOQ  pada  tahun 2018.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari metode EOQ, merekomendasikan perusahaan untuk membeli bahan baku di bawah  jumlah  metode  peramalan,  dan selisih  jumlahnyapun  cukup  signifikan. Apalagi bila dibandingkan dengan jumlah pembelian dari kebijakan dari perusahaan.  Selisih  yang  bergitu  jauh tersebut  akan  berdampak  terhadap  tidak tertutupinya  kebutuhan  bahan  baku  di perusahaan. Meskipun perhitungan dengan  metode  EOQ  sangan  ekonomis, tetapi tetap tidak dapat menutupi pengguanaan bahan baku.
Dari  dua  perhitungan  tersebut sudah  jelas,  lebih  baik  perusahaan menggunakan peramalan dengan metode exponential  smoothing untuk  melandasi keputusannya  dalam  pembelian  jumlah
bahan  bakunya  di  tahun  yang  akan datang.  Karena  perhitungan  dengan peramalan  akan  lebih  mengefektifkan pembelian  bahan  baku  dan  hal  tersebut akan  mengurangi  biaya  pembelian  dan penyimpanan.
Sebaliknya bila perusahaan menggunakan  perhitungan  EOQ  maka akan mengalami kekurangan bahan baku di  tengah  perjalanan,  dan  hal  itu  akan berdampak pada pemesanan kembali dan akan  menambah  biaya  pemesanan  dan penyimpanan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  data  dan pembahasan yang telah dilakukan mengenai analisis peramalan dan pengendalian  persediaan  bahan  baku dalam  keputusan  jumlah  pembelian bahan  baku  di  TB  Adimekar  8,  maka peneliti  mengambil  keputusan  sebagai berikut:
Berdasarkan  hasil software POM QM for windows, metode peramalan yang paling tepat dipakan diperusahaan adalah peramalan  dengan  metode exponential smoothing.
Total  pembelian  bahan  baku  akan mengalami penghematan bila menggunakan metode peramalan sebesar 79 batang kayu, jumlah pembelian  tersebut  masih  tetap  dapat menutupi  kebutuhan  penggunaan  bahan baku.  Hal  itu  akan  lebih  mengefektifkan dalam pembelian bahan baku.
Berdasarkan hasil perhitungan, metode  EOQ  tidak  dapat  menutupi kebutuhan penggunaan bahan baku pada tahun 2018.
Total pembelian bahan baku mengalami penurunan yang cukup signifikan  bila  menggunakan  metode EOQ,  pembelian  dengan  metode  EOQ yaitu sebesar 3.722 batang kayu.
Berdasarkan  hasil  dari  analisis dengan metode paired t-test sample , hasil penelitian  menunjukan  bahwa  terdapat perbedaan yang signifikan antara
peramalan  dan  EOQ,  karena  pada  uji beda paired  t-test  sample dihasilkan angka dengan probabilitas (0.000) < 0.05 hasil ini menunjukan bahwa H 0 ditolak dan H a diterima.  Artinya  terdapat  perbedaan yang  signifikan  antara  permalan  dan EOQ.
Berdasarkan
kesimpulan sebelumnya,  maka  dapat  diambil  saran untuk dijadikan acuan pada TB Adimekar 8  dalam  pengambilan  keputusan  jumlah pembelian  bahan  baku,  adapun  saran tersebut antara lain:
Perusahaan  dapat  menerapkan peramalan  dengan  metode exponential smoothing sebagai bentuk perkiraan untuk perusahaan  agar  dapat  mengantisipasi permintaan  dengan  membuat  suatu perencanaan  iperasi  sebagai  bentuk perkiraan  untuk  perusahaan  agar  dapat mengantisipasi permintaan dengan membuat  suatu  perencanaan  pembelian bahan baku,
Perusahaan sebaiknya
tidak menerapkan  metode  EOQ  ( economic order  quantity )  ini  sebagai  metode  untuk mengendalikan persediaan perusahaan.
Dalam menerapkan peramalan dengan  metode exponential  smoothing.
Perusahaan  akan  mengurangi  frekuensi pembelian  bahan  baku.  Sehingga  tidak perlu  mengeluarkan  biaya  penyimpanan yang terlalu besar.

## DAFTAR PUSTAKA
Assauri,  S.  (2016). Manajemen  Operasi Produksi . Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
Heizer,  J.,  &  Render,  B.  (2017).
Operations  Management,  Buku  1 edisi  ke  sebelas .  Jakarta:  Salemba Empat. Herjanto,  E.  (2015). Manajemen  Operasi (edisi 3) . Jakarta: Grasindo.