ISSN  : 1978-1105 E-ISSN : 2722-5445

## PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PAKAN TERNAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOT SIZING
Andi Besse Riyani Indah*
Program Studi Teknik Industri, Universitas Hasanuddin, Gowa, Indonesia
Sapta Asmal
Program Studi Teknik Industri, Universitas Hasanuddin, Gowa, Indonesia
Khalifah Amalia
Program Studi Teknik Industri, Universitas Hasanuddin, Gowa, Indonesia
Dian Pratiwi Sahar
Program Studi Teknik Industri, Universitas Pattimura, Ambon, Indonesia

## Gerard Antonini Duma
Program Studi Teknik Mesin, Universitas Hasanuddin, Gowa, Indonesia
* E-mail korespondensi: a.besseriyani@gmail.com

## ABSTRAK
Permasalahan yang dihadapi perusahaan adalah tingginya total biaya persediaan pada bahan baku pakan ternak kategori mayor dalam penelitian ini bahan baku tersebut diantaranya Jagung Lokal, Wheat Bran Pellet, Biji Batu, dan Katul. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kuantitas pemesanan (lot size) agar diperoleh total biaya yang minimum. Pada penelitian ini dilakukan perencanaan persediaan menggunakan Fixed Period Requirement (FPR) dan  Algoritma  Wagner-Whitin  (AWW)  dengan  mempertimbangkan  kuantitas  pemesanan. Langkah  awal  yang  dilakukan  ialah  peramalan  permintaan  menggunakan  Weighted  Moving Average dan Single Exponential Smoothing, kemudian dilakukan perbaikan terhadap manajemen persediaan  bahan  baku  pakan  ternak  kategori  mayor,  dengan  menentukan  safety  stock  dan reorder point, kuantitas pemesanan optimal, dan total biaya persediaan. Hasil dari penelitian yang  dilakukan  ialah  diperoleh  safety  stock  dan  reorder  point  setiap  jenis  material  untuk mengantisipasi apabila terjadi stock out, serta lot size yang optimal agar tidak terjadi overstock. Hasil yang didapatkan setelah melakukan perhitungan menggunakan FPR adalah sebesar Rp. 68.836.795.791  dan  AWW  menunjukkan  hasil  sebesar  Rp  3.216.795.791  Berdasarkan  hasil tersebut maka metode yang menghasilkan total biaya minimum adalah AWW.
Kata Kunci: persediaan, pakan ternak, algoritma wagner-whitin, fixed period requirement

## ABSTRACT
The problem faced by the company is the high total cost of supplies in the major categories of animal  feed  raw  materials  in  this  study,  these  raw  materials  include  local  corn,  wheat  bran pellets, stone seeds and katul. Therefore, this study aims to optimize the order quantity (lot size) in order to obtain a minimum total cost. In this study, inventory planning was carried out using the Fixed Period Requirement (FPR) and Wagner-Whitin Algorithm (AWW) by considering the quantity of orders. The initial step taken is forecasting demand using Weighted Moving Average and  Single  Exponential  Smoothing,  then  improvements  are  made  to  the  management  of  raw
material  inventory  for  major  categories  of  animal  feed,  by  determining  the  safety  stock  and reorder  point,  optimal  order  quantity,  and  total  inventory  cost.  The  results  of  the  research conducted were that the safety stock and reorder points were obtained for each type of material to anticipate the occurrence of stock out, as well as the optimal lot size to avoid overstock. The results obtained after calculating using FPR are Rp. 68,836,795,791 and AWW showed a result of Rp. 3,216,795,791. Based on these results, the method that produces the minimum total cost is AWW.
Keywords: inventory, animal feed, wagner-whitin algorithm, fixed period requirement

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  data  yang  dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  (BPS,  2020), perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang pakan ternak telah diprediksi akan mengalami peningkatan  produksi  sebesar  6%  pada  tahun  2020  dikarenakan  konsumsi  protein  hewani terutama  ayam  mencapai  kontribusi  sebesar  65%.  Salah  satu  perusahaan  manufaktur  yang bergerak di bidang pakan ternak ini adalah PT. Japfa Comfeed Indonesia, Tbk Unit Makassar. Perusahan ini adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang agrifood terbesar di Indonesia. Unit bisnis perusahaan ini adalah pembuatan pakan ternak, pembibitan ayam, pengolahan unggas serta pembudidayaan  pertanian  dengan  menawarkan  produk-produk  dengan  biaya  yang  terjangkau bagi konsumennya.
PT.  Japfa  Comfeed  Indonesia,  Tbk  dapat  mencapai  tujuan  yang  telah  ditargetkan  apabila perencanaan serta pengendalian terhadap segala aspek telah dilakukan dengan baik. Salah satu perencanaan  yang  perlu  dilakukan  adalah  perencanaan  dan  pengendalian  terhadap  persediaan bahan  baku  yang  diperlukan  untuk  menghasilkan  produk  agar  tidak  terjadi  kekurangan  atau kelebihan untuk menghindari biaya yang tidak diperlukan seperti yang telah disebutkan oleh Lahu dan  Sumarahu  (2017)  mengenai  tujuan  dari  perencanaan  persediaan  bahan  baku  adalah  untuk menekan  biaya-biaya  operasional  seminimal  mungkin  sehingga  kinerja  dan  keuntungan perusahaan lebih optimal. Biaya operasional yang dimaksud dalam hal ini adalah biaya persediaan yang terdiri dari biaya pemesanan dan biaya penyimpanan.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  memiliki  objek  yang  serupa  yaitu  pakan  ternak menggunakan beberapa metode yang cukup berbeda. Penelitian ini dilakukan dikarenakan pada PT.  Japfa  perencanaan  persediaan  masih  dapat  ditingkatkan  agar  dapat  mereduksi  biaya  yang dikeluarkan  serta  belum  adanya  penelitian  terkait  objek  yang  diteliti  pada  perusahaan. Berdasarkan  pola  data  dari  penelitian  ini,  peneliti  memilih  untuk  menggunakan  metode Fixed Period  Requirement untuk  mengurangi  biaya  pesan  dan  biaya  simpan  dengan  melakukan pemilihan waktu pemesanan yang disesuaikan dengan tingginya permintaan terhadap bahan baku terkait.  Metode  lain  yang  dipilih  oleh  peneliti  adalah  dengan  menggunakan  metode Algoritma Wagner-Whitin untuk  mengurangi  berbagai  jenis cost yang  dapat  muncul  dengan  melakukan beberapa  kali  perhitungan  berdasarkan  data  yang  telah  diperoleh  oleh  peneliti.  Kedua  metode tersebut kemudian dibandingkan hasilnya dan dipilih hasil yang paling optimal.

## 2. BAHAN DAN METODE
Penelitian ini dilakukan pada Januari-Februari 2020 di PT. Japfa Comfeed Indonesia Tbk, Unit Makassar. Topik penelitian ini adalah bahan baku pakan ternak kategori mayor yakni Jagung Lokal, Wheat  Bran  Pellet ,  Biji  Batu  dan  Katul.  Data  diperoleh  merupakan  data  historis perusahaan  dan  hasil  wawancara  kepada  pihak  perusahaan. Fixed  Period  Requirement dan Algoritma Wagner Whitin merupakan tools yang digunakan. Dalam penelitian ini, parameter yang digunakan adalah total biaya persediaan. Sehingga, metode terbaik adalah metode lot sizing yang menghasilkan total biaya terkecil. Pembahasan analisis hasil akhir adalah perbandingan dari total biaya yang dihasilkan untuk kedua metode yang diusulkan.

## a. Konsep Persediaan
Pengendalian  persediaan  menurut  Rangkuti  (2007),  pengawasan  persediaan  merupakan salah satu fungsi manajemen yang dapat dipecahkan dengan menerapakan metode kuantitatif”. Adapun  tujuan  persediaan  menurut  Ristono  (2009)  adalah  sebagai  usaha  perusahaan  untuk memenuhi kebutuhan atau permintaan konsumen dengan cepat (memuaskan konsumen), menjaga kontinuitas produksi atau menjaga agar perusahaan tidak mengalami kehabisan persediaan yang mengakibatkan  terhentinya  proses  produksi  dan  mempertahankan  dan  bila  mungkin meningkatkan  penjualan  dan  laba  perusahaan.  Dalam  persediaan  menurut  Herjanto  (2008), terdapat beberapa fungsi penting yang dikandung oleh persediaan dalam memenuhi kebutuhan perusahaan sebagai berikut:
1). Menghilangkan resiko keterlambatan pengiriman bahan baku atau barang yang dibutuhkan perusahaan.
2). Menghilangkan resiko jika material yang dipesan tidak baik sehingga harus dikembalikan.
3). Menghilangkan resiko terhadap kenaikan harga barang atau inflasi.
4). Untuk menyimpan bahan baku yang dihasilkan secara musiman sehinggaperusahaan tidak akan mengalami kesulitan bila bahan tersebut tidak tersedia di pasaran.
5). Mendapatkan keuntungan dari pembelian berdasarkan potongan kuantitas.
6). Memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan tersedianya barang yang diperlukan.

## b. Biaya-Biaya Persediaan
Secara umum dapat dikatakan bahwa biaya sistem persediaan adalah semua pengeluaran dan kerugian yang timbul sebagai akibat adanya persediaan. Berikut ini termasuk biaya persediaan:
1). Biaya Pembelian ( Purchaising Cost =c) Biaya pembelian ( Purchasing cost ) adalah biaya yang dikeluarkan untuk mendapatkan suatu barang  dimana  besarnya  biaya  yang  dikeluarkan tergantu  pada jumlah barang  yang  dibeli dan juga berdasarkan pada harga satuan barang tersebut.
2). Biaya Pengadaaan (Procurement Cost)
Biaya  pengadaan  sendiri  adalah  biaya  yang  dikeluarkan  berdasarkan  asal  usul  barang tersebut. Sehingga biaya pengadaan dibedakan menjadi dua jenis yaitu : Biaya Pemesanan ( Ordering Cost = k) dan Biaya Pembuatan ( Setup Cost = k)
3). Biaya Penyimpanan ( Holding Cost = h)
Biaya penyimpanan merupakan biaya yang terkait dengan penyimpanan dalam kurun waktu tertentu. Biaya penyimpanan juga menyangkut mengenai barang usang di gudang, atau biaya yang terkait mengenai penyimpanan.
4). Biaya Kekurangan Persediaan ( Shortage Cost = p)
Biaya  ini  muncul  apabila terjadi  kekurangan  ataupun kehabisan  persediaan  di  perusahaan yang  dapat  diukur  dari  kuantitas  yang  tidak  dapat  terpenuhi,  waktu  pemenuhan  serta timbulnya biaya pengadaan darurat.

## c. Fixed Period Requirement (FPR)
Teknik FPR ini menggunakan konsep interval pemesanan yang konstan, sedangkan ukuran kuantitas pemesanan ( lot size ) bervariasi. Dalam metode FPR ini selang waktu antar pemesanan dibuat tetap dengan ukuran lot sesuai pada kebutuhan bersih.
Ukuran kuantitas pemesanan tersebut merupakan penjumlahan kebutuhan bersih dari setiap periode yang tercakup dalam interval pemesanan yang telah ditetapkan. Pada teknik FPR ini, jika saat  pemesanan  jatuh  pada  periode  yang  kebutuhan  bersihnya  sama  dengan  nol,  maka pemesanannya dilakukan pada periode berikutnya (Pamungkas, 2017).
d. Algoritma Wagner-Whitin (AWW)
Teknik  ini  menggunakan  prosedur  optimasi  yang  didasari  model  program  dinamis  yang menambahkan beberapa kerumitan dalam melakukan perhitungan ukuran lot. Tujuannya adalah untuk  mendapatkan  strategi  pemesanan  yang  optimum  untuk  seluruh  jadwal  kebutuhan  bersih dengan jalan meminimalkan total ongkos pengadaan dan ongkos simpan. Pada dasarnya, teknik
32
lot sizing ini menguji semua cara pemesanan yang mungkin dalam memenuhi kebutuhan bersih setiap  periode  yang  ada  pada  horizon  perencanaan  sehingga  senantiasa  memberikan  jawaban optimal (Heizer dan Render, 2012).
Langkah-langkah untuk Algoritma Wagner-Whitin (Tersine, 1994) dengan kembangan model yang mempertimbangkan 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).
𝑄 𝑐𝑒 = ∑ 𝐷 𝑘 𝑒 𝑘=𝑐 (1)
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 Zce tersebut adalah sebagai berikut:
𝑍 𝑐𝑒 = 𝐶 + ℎ ∑ (𝑄 𝑐𝑒 − 𝑄 𝑐𝑖 ) 𝑒 𝑖=𝑐 untuk 1 ≤ c ≤ e ≤ N (2) dimana,
C  = Biaya pesan per pesan i  = Biaya simpan P   = Biaya pembelian per unit R k = Rata-rata permintaan per periode
3). Definisikan  fe  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  meghitung  secara  berurutan  f 1 ,  f 2 ,…,  f N .  Nilai  f N adalah  nilai  biaya  dari pemesanan optimal.
𝑓 𝑒 = 𝑀𝑖𝑛{𝑍 𝑐𝑒 + 𝑓 𝑐−1 } untuk c = {1,2,…,e} (3)
4). Interpretasikan fN 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 (4) b). Pemesanan  sebelum  pemesanan  terakhir  harus  dilakukan  pada  periode  v  untuk memenuhi permintaan dari periode v sampai periode w-1.
𝑓 𝑤−1 = 𝑍 𝑣𝑤 + 𝑓 𝑣−1 (5) c). Pemesanan yang pertama harus dilakukan pada periode 1 untuk memenuhi permintaan dari periode 1 sampai periode u-1.
𝑓 𝑢−1 = 𝑍 𝑙𝑢−1 + 𝑓 0 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terjadi fluktuasi terhadap pembelian bahan baku, sehingga dalam penelitian ini menggunakan dua metode peramalan, yaitu metode Weighted Moving Average dan metode Single Exponential Smoothing .
a. Peramalan dengan Weighted Moving Average
Weighted  Moving  Average (WMA)  menurut  Nugraha  dan  Sulatera  (2017)  menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan permintaan di masa yang akan datang. WMA dapat digambarkan secara matematis sebagai berikut:
𝑊𝑀𝐴 = ∑(𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑛)(𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑛) ∑ 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡
Tabel 1. Tingkat Kesalahan Peramalan Weighted Moving Average (WMA)
No Jenis Bahan Baku WMA 3 Bulan WMA 5 Bulan MAD MSE MFE MAD MSE MFE 1 Jagung Lokal 1545,9  3421238,6 19,1 1249,2 2092653,9 -211,3 2 Wheat Bran Pellet 238,6 88697,0 -21,0 173,1 50165,7 17,0 3 Biji Batu 105,0 17191,1 -5,3 74,5 8521,2 9,4 4 Katul 219,5 97939,2 -0,2 192,3 62370,7 272,3
b. Peramalan dengan Single Exponential Smoothing (SES)
Berikut adalah hasil perhitungan peramalan dengan Single Exponential Smoothing.
Tabel 2. Tingkat Kesalahan Peramalan Single Exponential Smoothing No Jenis Bahan Baku α = 0.5 α = 0.9 MAD MSE MAD MSE MAD MSE 1 Jagung Lokal 587,5 467105,9 587,5  467105,9 587,5  467105,9 2 Wheat Bran Pellet 172,9 54478,4 172,9 54478,4 172,9 54478,4 3 Biji Batu 131,8 32152,8 131,8 32152,8 131,8 32152,8 4 Katul 128,8 31623,4 128,8 31623,4 128,8 31623,4
Tabel 3. Hasil Peramalan Single Exponential Smoothing α = 0.5 dan α = 0,9 Periode Jenis Bahan Baku (Ton) Jagung Lokal Wheat Bran Pellet Biji Batu Katul Januari 0 1001 615 0 Februari 675 1527 689 0 Maret 3225 591 578 54 April 5300 444 390 822 Mei 4150 814 595 262 Juni 2150 329 728 271 Juli 1700 450 547 96 Agustus 3475 497 705 620 September 4600 743 788 581 Oktober 5200 797 678 431 November 5250 841 409 91 Desember 4125 728 556 19 Total 39850,0 8762,0 7278,0 3247,0 Standar Deviasi 1814,1 320,1 121,5 280,9 Mean 3320,8 730,2 606,5 270,6

## c. Safety Stock
Perhitungan safety  stock dilakukan  untuk  menghindari  terjadinya stock  out apabila  bahan baku  mengalami  keterlambatan  pengiriman  dari supplier atau  kemungkinan  lain  yang  tidak terprediksi.
Diketahui: Lead time untuk material Jagung Lokal selama 3 hari = 0,1 bulan.
Service level sebesar 95%, jadi safety factor (Z) sebesar 1,64. Standar deviasi untuk jenis material Jagung Lokal sebesar 1814,1 ton. Penentuan nilai safety stock menggunakan persamaan berikut: SS = Z x σ x √ld SS = 1,64 x 1814,1 x √0,1 SS = 940.807 ton
d. Reorder Point
Perhitungan nilai reorder point dilakukan  karena saat melakukan pemesanan, bahan baku tidak dapat langsung tersedia di perusahaan. Perusahaan perlu menunggu selama lead time hingga pesanan sampai di perusahaan. Nilai reorder point dapat dipengaruhi oleh jumlah safety stock , rata-rata kebutuhan, dan lead time pemesanan bahan baku.
Diketahui:
Safety stock Jagung Lokal sebesar 940,807 ton.
Total Demand sebesar 39.850 ton.
Lead time selama 0,1 bulan.
Penentuan nilai reorder point menggunakan persamaan berikut:  ROP = Dr x L + SS ROP = (39.850 x 0,1) + 940,807 = 4.926,807 ton.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Safety Stock dan Reorder Point No Jenis Bahan Baku Safety Stock (Ton) Reorder Point (Ton) 1 Jagung Lokal 940.807 4.925,807 2 Wheat Bran Pellet 371.237 4.752,237 3 Biji Batu 96.230 1.794,430 4 Katul 222.493 980,126

## e. Fixed Period Requirement
Perhitungan bahan baku pakan ternak kategori mayor dengan menggunakan metode Fixed Period  Requirement .  Berdasarkan  pola  data  pada  hasil forecasting yang  telah  dilakukan  maka akan digunakan jarak pemesanan 2 bulan untuk Jagung Lokal dan Wheat Bran Pellet , 3 bulan untuk  Biji  Batu  dan  Katul.  Berikut  hasil  perhitungan  untuk  bahan  baku  pakan  ternak  kategori mayor dengan menggunakan metode FPR
Tabel 5. Total Inventory Cost Untuk Setiap Bahan Baku Menggunakan Metode FPR
No Jenis Bahan Baku Total Inventory Cost (Rp) 1 Jagung Lokal 45.693.756.105 2 Wheat Bran Pellet 7.042.255.721 3 Biji Batu 11.692.944.797 4 Katul 4.407.839.169

## f. Algoritma Wagner Within
Pengendalian  persediaan  bahan  kemas  dengan  menggunakan  metode Algoritma  Wagner- Within menurut Heizer dan Render (2012) dibagi ke dalam beberapa tahapan yaitu netting, lotting, dan offsetting . 1). Netting. Langkah pertama untuk menentukan kebutuhan bersih ( netting ). 2). Lotting. Menghitung  dan  memeriksa  pada  Qce  dengan  menggunakan  Persamaan  (1), menghitung  total  biaya  variable  (Zce)  dengan  menggunakan  Persamaan  (2),  menghitung biaya minimun (Fe) dengan menggunakan Persamaan (3).
3). Offsetting. Offsetting merupakan langkah yang bertujuan untuk menentukan kapan kuantitas pemesanan hasil proses lotting dilakukan.
Berikut ini merupakan total biaya persediaan semua jenis bahan baku pakan ternak kategori mayor menggunakan Algoritma Wagner-Whitin .
Tabel 6. Total Inventory Cost Bahan Baku Pakan Ternak Kategori Mayor Menggunakan Metode
Algoritma Wagner-Whitin No Jenis Bahan Baku Total Inventory Cost (Rp) 1 Jagung Lokal 2,168,256,105 2 Wheat Bran Pellet 561,655,721 3 Biji Batu 149,144,797 4 Katul 337,739,169
Pada  penelitian  ini  dilakukan  peramalan  untuk  dapat  memperkirakan  jumlah  pemesanan yang  sebaiknya  dilakukan  pada  periode  berikutnya.  Dari  hasil  perhitugan  tingkat  kesalahan peramalan maka terpilihlah metode Single Exponential Smoothing dengan α = 0.5 untuk bahan baku Jagung Lokal dan Single Exponential Smoothing dengan α = 0.9 untuk bahan baku Wheat Bran Pellet , Biji Batu dan Katul karena memiliki nilai MAD, MFE, dan MSE terkecil dari metode Weighted Moving Average .
Biaya dari empat bahan baku pakan ternak kategori mayor yang telah dihitung berdasarkan dua  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini Fixed  Period  Requirement dan Algoritma
Wagner-Whitin .  Dimana  Penentuan total  biaya  persediaan  menggunakan  metode Fixed  Period Requirement dan Algoritma  Wagner-Whitin dipengaruhi  oleh  kuantitas  pemesanan,  biaya pemesanan,  dan  biaya  penyimpanan.  Kuantitas  pemesanan  berpengaruh  terhadap  biaya pemesanan,  dimana  untuk  memperoleh  biaya  pemesanan  dibutuhkan  input  berupa  kuantitas pemesanan optimal dalam satu periode perencanaan dan biaya pesan untuk satu kali pemesanan dilakukan. Biaya penyimpanan dipengaruhi oleh jumlah bahan baku yang tersimpan di gudang dan safety stock .
Hasil  perhitungan  total  biaya  persediaan  menggunakan  kedua  metode  usulan  kemudian dibandingkan dan dipilih metode dengan total biaya persediaan untuk setiap bahan bakunya yang terendah.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  dengan menggunakan Algoritma Wagner-Whitin empat jenis bahan baku memiliki total biaya persediaan lebih kecil dibanding dengan total biaya persediaan dengan menggunakan metode Fixed Period Requirement dengan  total  biaya  persediaan  yang  cukup  besar.  Perbedaan  ini  terjadi  karena kuantitas  pemesanan  bahan  baku  pakan  ternak  yang  mempengaruhi  biaya  yang  dikeluarkan perusahaan  baik  untuk  pemesanan  maupun  untuk  penyimpanan.  Selain  itu,  yang  ikut mempengaruhi terjadinya perbedaan total biaya yang cukup besar ini adalah waktu pemesanan. Pada metode Algoritma Wagner-Whitin pemesanan dilakukan setiap bulannya dalam pemenuhan kebetuhan  sehingga  biaya  simpan  yang  cukup  besar  dapat  direduksi  sedangkan  pada  metode Fixed  Period  Requirement pemesanan  dilakukan  tiga  hingga  empat  kali  dalam  setahun  untuk mereduksi biaya pesan yang cukup tinggi. Sehingga, berdasarkan kedua metode usulan tersebut maka  dapat  dilihat  bahwa  total  biaya  persediaan  dengan  menggunakan  metode Algoritma Wagner-Whitin lebih kecil dibanding metode Fixed Period Requirement . Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa dari kedua metode usulan metode Algoritma Wagner-Whitin lebih optimal.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini merupakan hasil dari pengolahan data yang telah dilakukan untuk menjawab tujuan penelitian. Adapun kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah:
1). Hasil peramalan yang telah dilakukan pada bahan baku pakan ternak untuk kategori mayor menggunakan  metode  terpilih  dalam  penelitian  ini  menggunakan single  exponential smoothing α=0.5 pada bahan baku jagung lokal dalam setahun sebanyak 85,770 ton dan single exponential smoothing α=0.9 pada bahan baku Wheat Brand Pellet dalam setahun sebanyak 18,306 ton, Biji Batu sebanyak 15,305 ton dan Katul sebanyak 5,475 ton.
2). Nilai safety stock dan reorder point bervariasi sesuai besarnya jumlah permintaan pada setiap jenis bahan baku pakan ternak kategori mayor adalah
a). Nilai safety stock untuk bahan baku Jagung Lokal = 940.807 ton, Wheat Bran Pellet = 317.237 ton, Biji Batu = 96.230 ton dan Katul = 222.493 ton
b). Reorder point untuk masing-masing bahan baku pakan ternak berkategori mayor. Pada Jagung Lokal = 4925.807 ton, Wheat Bran Pellet = 4752.237 ton, Biji Batu = 1794.430 ton, dan Katul = 980,126 ton.
3). Teknik pemesanan ( lot size ) dengan menggunakan metode:
a). Fixed Period Requirement (FPR), memiliki total biaya persediaan untuk masing-masing bahan  baku  yaitu  Jagung  Lokal  =  Rp45.693.756.105  dengan  melakukan  pemesanan sebanyak 6 kali, Wheat Bran Pellet = Rp7.042.255.721 dengan melakukan pemesanan sebanyak 6×, Biji Batu = Rp11.692.944.797 dengan jumlah pemesanan sebanyak 4 kali dan Katul = Rp4.407.893.169 dengan jumlah pemesanan sebanyak 4 kali
b). Algoritma Wagner-Whitin (AWW), pada metode ini total biaya persediaan untuk bahan baku  Jagung  Lokal  =  Rp2.168.256.105  dengan  jumlah  pemesanan  sebanyak  11kali, Wheat Bran Pellet = Rp561.655.721 dengan jumlah pemesanan yang dilakukan sebanyak 12 kali, Biji Batu = Rp149.144.797 dengan jumlah pemesanan yang dilakukan sebanyak 12 kali dan Katul = Rp337.739.169 jumlah pemesanan yang dilakukan adalah 9 kali

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada seluruh Dosen Departemen Teknik Industri Unhas yang mendukung penulisan artikel ini hingga tahap penyelesaian.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  (2020). Produksi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  menurut  Provinsi,  2009- 2019 . Diakses 13 April 2020 pada http://www.bps.go.id/ . Gaspersz, V. (2004). Production Planning and Inventory Control. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Umum.
Heizer, J., & Render, B. (2012). Manajemen Operasi . Edisi 8. Jakarta: Salemba 4.
Herjanto, E. (2008). Manajemen Operasi Edisi Ketiga . Jakarta. Grasindo. Lahu, E. P., & Sumarauw, J. S. B. (2017). Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Guna Meminimalkan  Biaya  Persediaan  Pada  Dunkin  Donat. Jurnal  EMBA,  5(3),  4175-4184. https://doi.org/10.35794/emba.v5i3.18394 .
Nugraha, E. Y., & Suletra, I W. (2017.) Analisis Metode Peramalan Permintaan Terbaik Produk Oxycan Pada PT. Samator Gresik . Surakarta: Universitas Sebelas Maret. Pamungkas,  H.  (2017). Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  Dengan  Menggunakan  Metode Algoritma Wagner-Whitin Dengan Kendala Kapasitas Gudang (Studi Kasus: UD. Barokah Jaya) . Malang: Universitas Muhammadiyah Malang.
Rangkuti, F. (2007). Manajemen Persediaan: Aplikasi di Bidang Bisnis. Edisi 2. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Ristono, A. (2009). Manajemen Persediaan. Yogyakarta: Graha Ilmu. Tersine, R. J. (1994). Principles of Inventory and Materials Management Fourth Edition . New Jersey: PTR Prentice-Hall, Inc.