KAJIAN MANAJEMEN PERSEDIAAN ( INVENTORY MANAGEMENT )

## PADA PT PURA MAYUNGAN
Tessa Handra Universitas Multimedia Nusantara tessahandra@gmail.com

## ABSTRACT
Inventory  management  becomes  very  important  aspect  for  manufactur  firm  in order  to  maintain  lower  cost  of  production.  There  is  a  model  purposed  by  old management  school  that  is  called  Economic  Order  Quantity  to  answer  the question about how many stock that management need to order so could generate the  lowest  cost  of  production.  Classical  EOQ  model  has  some  challenge  to  be applied in the real practice of the firms. Firms prefer to order the component just base  on  the  demand  of  the  product  montly  as  it  more  practical  and  easy  to  do. This  research  aim  to  applied  classical  EOQ  in  PT  Pura  Mayungan  and  analyze the efficiency of EOQ model. This research also compares EOQ computation and actual  ordering  method  to  find  which  model  could  generate  lower  cost  for  the firm. This research also using ANOVA to find the difference between total cost of inventory  using  actual  data  with  total  cost  of  inventory  of  EOQ.  Finding  of  this research  the  saving  of  EOQ  assumption  is  real.  This  research  also  suggest  the firms could try to learn and adapt lean manufactur to create better value added.
Keyword :  Economic  Order  Quanitity  (EOQ),  Inventory  Management, Manufacture, Productivity

## 1. PENDAHULUAN
Manajemen operasional menjadi
sangat  penting  bagi  bisnis  yang berbasis manufaktur. Dalam kegiatan manufaktur, maka efisiensi
penggunaan  material  dan  waktu memegang  peranan  vital  dalam meningkatkan produktivitas dan profit  bagi  perusahaan.  PT  Pura Mayungan  adalah  perusahaan  yang menghasilkan  produk switchboards ( electrical  component )  bagi  trafo- trafo  listrik  berdaya  besar.  Dalam
memproduksi produk tersebut tentunya peranan manajemen persediaan  menjadi  sangat  penting untuk  mengatur  lalu  lintas  barang masuk  dan  keluar  dari  perusahaan, sehingga  tercipta  efisiensi  gudang penyimpanan  dan  efisiensi  ongkos kirim  produk  kepada  konsumen. Penelitian  ini  adalah  penelitian  yang bersifat  aplikatif  ( applied  research ) yang mengkaji teori Economic Order Quantity (EOQ)  dalam  manajemen persediaan pada PT Pura Mayungan.
Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini untuk mengukur efektivitas perhitungan EOQ dibandingkan dengan actual  order serta  analisis
apakah penerapan EOQ dalam manajemen  persediaan  dirasa  cukup
praktis untuk diterapkan pada perusahaaan. Tantangan yang selama ini  dihadapi  oleh  perusahaan  dalam penerapan kajian teori dengan aplikasi  di  lapangan  terletak  pada kepraktisan  penerapan  teori.  Hal  ini disebabkan oleh sulitnya memprediksi  dan  mengukur  kondisi aktual  lapangan  yang  tidak  termasuk
dalam asumsi teori.
Dalam manajemen persediaan sendiri, teori EOQ yang akan dibahas ini  hanya  terbatas  pada  2  faktor, yakni  faktor  biaya  penyimpanan  dan biaya  kirim  saja.  Padahal  pada kondisi  aktual  masih  banyak  faktor yang  masih  harus  diukur  dan dideteksi untuk memastikan terlaksananya manajemen persediaan
yang maksimal. Dalam penelitian ini
akan membandingkan hasil persediaan  optimal  dengan  rumus
EOQ dibandingkan dengan persediaan  aktual  dengan  dibantu ANOVA.

## 2. TELAAH LITERATUR
Salah  satu  kajian  dalam  ilmu manajemen  operasional  yang  cukup penting dalam pembelajaran mahasiswa  S1  yakni  manajemen persediaan.  Manajemen  persediaan diperlukan dalam mendukung
tercapainya  efisiensi  biaya  produksi sebuah produk. Tantangan terbesarnya adalah flutuasi
permintaan  akan  sebuah  produk menjadi  salah  satu  faktor  penting dalam  memesan  sebuah  bahan  baku produksi.  Memang  harus  diakui metode EOQ masih sangat sederhana akan  tetapi  cukup  mudah  untuk dimengerti dalam menentukan jumlah pemesanan minimum. Rumus dari  EOQ  itu  sendiri  dapat  ditulis sebagai:

## √
Di mana:
EOQ = Economic Order Quantitiy
A = Annual Demand of the Goods
O = Ordering Cost per order

## C = Carrying Cost per unit
Dari setiap komponen biaya tersebut, asumsi  yang  digunakan  dalam  EOQ adalah  total  biaya  produksi  dihitung berdasarkan  frekuensi  pemesanan dan  juga opportunity  cost akan  dari
space yang  terpakai  di  gudang penyimpanan. Jika digambarkan dalam  sebuah  kurva  maka  dapat direpresentasikan sebagai berikut:
Gambar 1. Hubungan antara Carrying Cost dan Order Cost dengan Jumlah Kuantitas Produksi dan Biaya
Maddah & Noueihed (2017)
menghitung  probabilitas  ketepatan EOQ  berdasarkan  sebuah  model stochastic .  Temuan  dari  simulasi tersebut  menyatakan  EOQ  akan dirasakan tepat jika memang variabilitas  dari  permintaan  kecil.
Jika  terjadi  variabilitas  yang  tinggi ataupun terjadi
permintaan pemesanan barang yang tidak konsisten  maka  model  EOQ  dalam
menentukan jumlah unit yang dipesan menjadi sangat lemah.
Bazan,  Jaber,  dan  Zanoni  (2016) mengkaji  lebih  dalam  EOQ  dalam reserve logistic model yang menemukan  masih  terdapat  gap antara environmental  issue dengan societal  issue .  Tantangan  terbesar dalam  model reserve  logistic EOQ adalah ketidakmampuan dalam memperhitungkan environmental
Total Cost Carrying Cost Order Cost Q $
factors yang  dalam  kondisi  nyata  di lapangan tidak diperhitungkan dalam perhitungan  biaya  ( cost )  yang  harus ditanggung. Kozlovskaya, Pakhomova, dan
Richter (2017) mengkaji EOQ dengan mempertimbangkan
switching  cost dan  mencari  nilai kuatitas  optimal  untuk  pemesanan material.  Akan  tetapi  dikarenakan kompleksitas  masalah  masih  sangat sulit  mencari  solusi  optimum  dari persamaan EOQ tersebut.
Skouri,  Konstantaras,  Lagodimos,
dan Papachristos (2014) juga mengkaji  EOQ  pada  kasus  produk yang defect (di  bawah  kualitas standar) sehingga menyebabkan terjadinya backorder yang  pada penelitian tersebut dinyatakan
sebagai  model  EOQD  ( Economic Order Quanitity Distrupted ). Temuan  pada  simulasi  perhitungan
EOQD  menyatakan  saat  terjadinya distrupsi ,  maka  hasil  perhitungan menunjukan impact yang  sangat serius pada cost yang harus ditanggung oleh perusahaan.
Sesitivitas model sangat tinggi terhadap kasus distrupsi tersebut.
Mempertimbangkan temuan tersebut, maka  penelitian  ini  mencoba  untuk
menerapkan classic EOQ pada perusahaan  trafo  pada  salah  satu komponen  material  produksi  saja. Memang  kelemahan  penelitian  ini yakni  masih  terlalu  sederhana  dalam mengaplikasikan  teori  ke  dalam praktik  industri,  harapannya  adalah dengan  adanya  penelitian  ini  dapat dijadikan langkah awal dalam pengembangan  penelitian  mengenai manajemen persediaan dan pengembangan model EOQ.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  formula EOQ  dengan  membandingkannya pada  data  aktual  dari  pemesanan komponen  X  dalam  memproduksi trafo  pada  PT  Pura  Mayungan.  Data yang  berhasil  dikumpulkan  oleh penelitian  ini  yakni  adalah  data  2 tahun pemesanan bulanan komponen X.  Selain  itu  data  aktual  tersebut disimulasikan  dalam  perhitungan EOQ sehingga diperoleh nilai kuantitas  pemesanan  yang  optimal berdasarkan EOQ. Keterbatasan EOQ  yakni  hanya  memperhitungkan biaya  dalam  2  komponen  saja  yakni biaya pemesanan ( ordering cost ) dan biaya  penyimpanan  ( carrying  cost ).
Selain  itu  untuk  menghitung  biaya
maka  digunakan rate untuk  biaya
pemesanan adalah sebesar Rp 150.000  per order dan  juga rate untuk  biaya  penyimpanan  adalah sebesar Rp 300.000 per item. Setelah diperoleh  hasil  perhitungan  EOQ maka  data  aktual  dan  pemesanan EOQ  maka  biaya  produksi  dapat diperhitungkan dan akan dibandingkan  dengan  menggunakan
ANOVA.  Jika  memang  ternyata
EOQ  lebih  efisien  maka  hasil  yang diperoleh dari ANOVA akan menunjukan  perbedaan  antara  total biaya  dengan  pemesanan actual dengan pemesanan EOQ.

## 4. HASIL & ANALISIS
Berikut  ini  adalah  paparan  data pemesanan  aktual  komponen  X setiap bulan dari Januari 2015 hingga Desember 2016.
Gambar 1. Pemesanan Komponen X dari Januari 2015 – Desember 2016
Berdasarkan  gambar  di  atas,  maka dapat  terlihat  fluktuasi  pemesanan untuk  komponen  X  tidak  merata. Ditemukan  adanya seasonal  effect pada  bulan  ke-7  untuk  pemesanan komponen  X.  Hal  ini  dipicu  oleh
tingginya  permintaaan  atas  produk trafo pada bulan juli.
Selanjutnya, dalam
memperhitungkan biaya variabel EOQ  yang  penting  sekali  untuk diestimasi adalah rate pemesanan per setiap  kali  pemesanan  dan rate
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

## Actual Q
carrying cost bagi stok komponen X yang  disimpan  di  gudang.  Dalam memperhitungkan rate tersebut, peneliti  melakukan  observasi  dan tanya  jawab  ke  bagian  pergudangan dan  diperoleh  informasi  estimasi nilai  pemesanan  barang  yakni  Rp 150.000  per  setiap  kali  pemesanan (dibulatkan  untuk  mempermudah perhitungan),  dan  Rp  300.000  per item yang disimpan di gudang. Biaya carrying  cost mencakup  estimasi opportunity  cost gudang  dan  juga asuransi  serta  risiko  barang  tersebut
rusak.  Yang  membuat  komponen carrying  cost mahal  yakni  tingginya opportunity  cost dari  lahan  yang digunakan  sebagai  pabrik.  Akan tetapi  untuk  asuransi  dan  juga ketahanan komponen X untuk disimpan cukup baik. Memang salah satu rate tersebut  bersifat  estimasi ( carrying  cost )  karena  selama  ini pada  praktiknya  yang  bisa  terhitung secara  tepat  adalah ordering  cost. Setelah  itu  maka  perhitungan  biaya dapat dihitung dengan menggunakan:
Total Cost = Ordering Cost Carrying Cost Total Cost = ( O) C) Total Cost = (1 O) C) Yang membedakan pemesanan aktual  dan  pemesanan  EOQ  adalah jumlah  order  dilakukan  setiap  bulan 1x.  Sehingga  pada  komponen  biaya pemesanan maka pemesanan pengalinya  hanya  1  setiap  bulannya. Dengan  perhitungan  EOQ  maka
didapatkan  nilai  Q EOQ yakni  sebesar 72,80  unit.  Nilai  ini  yang  dijadikan acuan  dalam  rumus  perhitungan Total  Cost EOQ.  Tabel  di  bawah  ini adalah perhitungan total biaya antara EOQ  dan  total  biaya actual setiap bulannya.
Tabel 1. Total Biaya Actual dan EOQ Bulan Actual Q Cost Actual EOQ Cost 1 300 45,150,000.00   11,538,287.37 2 350 52,650,000.00   11,641,307.79 3 400 60,150,000.00   11,744,328.22 4 450 67,650,000.00   11,847,348.64
Bulan Actual Q Cost Actual EOQ Cost 5 400 60,150,000.00 11,744,328.22 6 400 60,150,000.00 11,744,328.22 7 800 120,150,000.00   12,568,491.60 8 500 75,150,000.00 11,950,369.06 9 450 67,650,000.00 11,847,348.64 10 440 66,150,000.00 11,826,744.56 11 400 60,150,000.00 11,744,328.22 12 410 61,650,000.00 11,764,932.30 13 320 48,150,000.00 11,579,495.54 14 350 52,650,000.00 11,641,307.79 15 430 64,650,000.00 11,806,140.47 16 440 66,150,000.00 11,826,744.56 17 500 75,150,000.00 11,950,369.06 18 510 76,650,000.00 11,970,973.15 19 820 123,150,000.00   12,609,699.77 20 520 78,150,000.00 11,991,577.23 21 510 76,650,000.00 11,970,973.15 22 420 63,150,000.00 11,785,536.39 23 450 67,650,000.00 11,847,348.64 24 480 72,150,000.00 11,909,160.89
Gambar 2. Perbandingan Total Biaya EOQ dengan Total Biaya Actual
Berdasarkan tabel dan grafik tersebut maka  dapat  ditemukan  perbedaan total  biaya  yang  terjadi  dengan
penerapan EOQ. Hal ini dapat terjadi dikarenakan  adanya  perbedaan  biaya penyimpanan  dan  biaya  pemesanan
- 50,000,000.00 100,000,000.00  150,000,000.00 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 EOQ Cost Cost Actual
yang  memiliki  selisih  sangat  tinggi. Sebagai  akibatnya  maka  total  biaya yang  terjadi  sangat  dipengaruhi  oleh stock  cost pada  kasus  ini.  Jadi  jika PT  Pura  Mayungan  terlalu  banyak menyimpan  barang  di  gudang  maka akibatnya  biaya  yang  ditanggung
sangat  tinggi.  Terutama  biaya  ini terjadi  adalah opportunity  cost dari gudang  PT  Pura  Mayungan  itu sendiri. Tabel di bawah ini menunjukan selisih total biaya persediaan bagi PT Pura Mayungan.
Tabel 2. Selisih Total Cost Actual dengan EOQ Bulan Saving 1 33,611,712.63 2 41,008,692.21 3 48,405,671.78 4 55,802,651.36 5 48,405,671.78 6 48,405,671.78 7 107,581,508.40 8 63,199,630.94 9 55,802,651.36 10 54,323,255.44 11 48,405,671.78 12 49,885,067.70 13 36,570,504.46 14 41,008,692.21 15 52,843,859.53 16 54,323,255.44 17 63,199,630.94 18 64,679,026.85 19 110,540,300.23 20 66,158,422.77 21 64,679,026.85 22 51,364,463.61 23 55,802,651.36 24 60,240,839.11
Dalam  aplikasinya  EOQ  memang membuat  biaya  persediaan  menjadi lebih  statis  dan  tidak  berfluktuatif dari  waktu  ke  waktu.  Mengacu  pada tabel 1, maka dapat dilihat nilai total
biaya persediaan dengan EOQ sangat stabil  dan  relative  naik  dan  turun pada  rentang  11  juta  hingga  13  juta. Sehingga dapat disimpulkan memang model  EOQ  klasik  ini  berusaha
menyeimbangkan biaya penyimpanan dengan biaya pemesanan.  Hasil  ANOVA  dari
kasus  ini  dengan  membandingkan total biaya metode EOQ dengan total biaya actual adalah sebagai berikut:
Anova: Single Factor

## SUMMARY
Groups Count Sum Average Variance Cost Actual 24  1.66E+09  69212500 3.4E+14 EOQ Cost 24  2.85E+08  11868811  6.41E+10 ANOVA Source of Variation SS df MS F P-value F crit Between Groups 3.94596E+16 1  3.95E+16 232.245 1.34E-19  4.051749 Within Groups 7.81563E+15 46 1.7E+14 Total 4.72752E+16 47
Hasil  dari  uji  ANOVA  menunjukan nilai  P-Value  sebesar  0.00.  Hasil  ini menjadi  pembuktian  bahwa  terdapat perbedaan antara Total Biaya  Aktual dengan Total Biaya dengan EOQ. Hasil  dari  penelitian  ini  memang berhasil  membuktikan  EOQ  terbukti cukup baik dalam membantu manajemen  persediaan  ( inventory ) bagi perusahaan. Akan tetapi
sekalipun  model  tersebut  sangat simpel (sederhana) tantangan
terbesarnya adalah membuat estimasi rate untuk  biaya  pemesanan  dan biaya penyimpanan. Umumnya biaya pemesanan lebih mudah untuk dideteksi karena terkait dengan biaya pengiriman, asuransi pengiriman dan segala  biaya  terkait handling untuk memindahkan  barang  dari supplier
ke  perusahaan.  Akan  tetapi  untuk biaya  penyimpanan  lebih  sulit  untuk diestimasi,  jika  memperhitungkan opportunity  cost atas  lahan  yang digunakan  sebagai  pabrik.  Oleh sebab  itu  lahan  yang  digunakan sebagai  pabrik  tersebut  adalah  lahan pada  NJOP  yang  tinggi  maka tentunya opportunity  cost yang terjadi akan semakin tinggi juga. Penelitian  ini  juga  mengkonfirmasi EOQ  akan  sangat  membantu  dalam mengestimasi  jumlah  unit  yang dipesan  supaya  optimal  jika  biaya pemesanan  dan  biaya  penyimpanan terdapat  perbedaan  yang  sangat tinggi.  Akan  tetapi  pada  kasus-kasus tertentu  memang  masih  dibutuhkan pembuktian lebih lanjut akan
penggunaan  EOQ  tersebut  pada industri.

## 5. KESIMPULAN
Temuan penelitian ini mengkonfirmasi bahwa EOQ membantu dalam
menghitung
persediaan  ideal  bagi  perusahaan, terutama  bagi  perusahaan  yang memiliki  biaya  penyimpanan  dan biaya  pemesanan  yang  tinggi.  Hasil ini  juga  dikuatkan  dengan  uji ANOVA  yang  membuktikan  secara statistik  terdapat  perbedaan  antara Total  Biaya  Aktual  dengan  Total Biaya dengan EOQ. Akan  tetapi  hasil  ini  juga  masih terbatas  pada  beberapa  hal  berikut ini:
1. Studi  kasus  penelitian  hanya terbatas  pada  komponen  X,  yang hanya  1  item  saja  dalam  PT  Pura Mayungan.
2. Penelitian  ini  tidak  mencakup adanya  pemesanan  ulang  jika ternyata ada barang yang digunakan rusak.
3. Penelitian juga tidak dapat
memperhitungkan kepraktisan penerapan EOQ, sehingga takutnya dapat mengganggu
operasional perusahaan jika
hendak diimplementasikan.
4. Butuh pembuktian dan studi lebih jauh dengan membandingkan lebih  banyak  komponen  dan beberapa  perusahaan  manufaktur yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Bazan,  E,  Jaber,  M.Y.,  Zanoni,  S. (2016). A review of mathematical inventory models for  reverse  logistics  and  the future  of  its  modeling:  An environmental perspective. Applied Mathematical Modelling . 40(5-6), 4151-4178 Kozlovskaya,  N.,  Pakhomova,  N.,
Richter,  K.,  (2017).  A  note  on “The  EOQ  repair  and  waste disposal  model  with  switching costs ”.  omputers &  ndustrial Engineering . 103, 310-315
Maddah,  Bacel  ,  Noueihed,  Nazim (2017).  EOQ  holds  under stochastic  demand,  a  technical notes. Applied  Mathematical Modeling 45, 205-208
Skouri, K., Konstantaras, I., Lagodimos, A.G., Papachristos,  S.  (2014).  An EOQ  model  with  backorders and  rejection  of  defective supply  batches. International Journal Production Economics 155, 148-154