INVENTORY: INDUSTRIAL VOCATIONAL E-JOURNAL ON AGROINDUSTRY – VOL. 3 NO. 1 (2022) 33-37
Available online at: http://inventory.poltekatipdg.ac.id/

## I N V E N T O R Y
Industrial Vocational E-Journal on Agroindustry
|    ISSN Online 2723-1895    |

## Penerapan Pengendalian Persediaan Bahan Baku dengan Model Probabilistik dan Sistem Kuantitas Pemesanan Tetap

## Rizki Alfi, Muhammad Harif, Pharmayeni
Politeknik ATI Padang, Jl. Bungo Pasang Tabing Padang

## ARTICLE INFORMATION

## A B S T R A C T
Received: June 03, 2022 Revised: June 27, 2022 Available online: June 30, 2022 Inventory of raw materials is very important for the smooth production of the company  and  meet  consumer  demand  for  the  company  in  market  demand. The  demand  for  tire  production  fluctuates  and  causes  the  demand  for products not to need to be met to order, due to the shortage of raw materials.
To solve the shortage of raw materials, the company holds special orders in consideration  of  savings  in  ordering  the  cost  of  ordering  messages.  To overcome the shortage of raw materials, the company holds special orders or sudden  orders  which  will  increase  the  cost  of  the  message.  The  purpose  of this study is to determine the optimum ordering of raw materials to minimize total inventory costs by using a probability model of raw material inventory control  with  a  fixed  order  quantity  system  (Q  method).  From  the  results  of research  using  the  probabilistic  model  of  inventory  control  method  Q method,  obtained  the  optimal  order  quantity  (q*),  reorder  point  (rop),  and safety  stock  (ss)  with  total  inventory  costs  more  efficient  compared  to  the total inventory costs of the company's current policies. what is to be achieved in  inventory  control  is  to  minimize  the  cost  of  ordering,  and  the  cost  of savings to the company.

## KEYWORDS
Fixed  Order  Quantity,  Probabilistic  Model,  Q- Method

## CORRESPONDENCE
Name: Rizki Alfi E-mail: rizki4lfi@gmail.com

## PENDAHULUAN
Pengendalian  tingkat  persediaan    bahan  baku  bertujuan mencapai  efisiensi  dan  efektifitas  optimal  dalam penyediaan  bahan  baku  sehingga  di  satu  pihak kebutuhan  operasional  dapat  dipenuhi  pada  waktunya dan  dari  segi  biaya  bahan  baku  dapat  ditekan  lebih optimal[1].  Beberapa  fungsi  persediaan  ( inventory ) dalam  suatu  unit  usaha  adalah  sebagai  pemenuh permintaan pelanggan, memperlancar persyaratan produksi, sebagai  pemisah  operasi, safety  stock , mencegah peningkatan harga, dan untuk memungkinkan operasi  [2].  Masalah  utama  yang  ingin  dicapai  oleh pengendalian  persediaan  adalah  meminimumkan  biaya operasi total perusahaan [3] [4].
Di  samping  itu  biaya  persediaan  sebagai  bagian  dari biaya  bahan  baku  atau  material  juga  turut  memiliki pengaruh  positif  terhadap  produktifitas  perusahaan  [5]. Dengan  penerapan  metode period  order  quantity (poq)
dari  segi  manajemen  persediaan  ( inventory )  juga memberi  dampak  terhadap  produktifitas  penjualan karena kebutuhan pemasaran terpenuhi  [6] . Komponen biaya persediaan untuk deterministik dinamis terdiri dari biaya  pembelian,  biaya  pemesanan,  dan  biaya  simpan [7].  Perusahaan  manufaktur  yang  memperoduksi  dua merek  ban  FDR  dan  Federal  (OEM).  Bahan  baku  yang digunakan untuk memproduksi ban adalah karet, kawat, nilon  yang  disuplai  oleh  pihak  pemasok.  Permintaan produksi ban  yang cukup berfluktuasi dan tidak terduga kadang  menyebabkan  adanya  pemesanan  khusus (mendadak).  Ini  menyebabkan  adanya  biaya  tambahan dari kebijakan perusahaan yang ada. Peneliti menerapkan  model  interval  pemesanan  tetap  untuk banyak  item  satu  pemasok  pada  kasus  ini  namun tanpa mempertimbangkan  masa  kadaluarsa  bahan  baku,  akan tetapi  mempertimbangkan  probabilistik  permintaan  [8]. Model  probabilistik  ini  juga  sudah  dapat  diterapkan pada  pengendalian  stok  di  suatu  retail,  sehingga  tidak terbatas  cuma  pada  perusahaan  manufaktur  [9].  Jumlah permintaan produk ban memiliki kecendrungan
meningkat tiap tahunnya. Ini berkisar 50-100 ribuan unit per tahunnya mulai dari tahun 2018 sampai tahun 2020. Sebaliknya  pemesanan  atau  persediaan  per  bahan  baku untuk  karet,  kawat  dan  nilon  rata-rata  1.306  ton  untuk karet, 1.334 ton untuk kawat dan 384 ton per bulannya. Adanya  selisih  persediaan  produk  jadi  ban  untuk memenuhi  permintaan  konsumen  dan  persediaan  bahan baku  untuk  produksi  menyebabkan  terganggunya aktivitas produksi berbahan baku karet, kawat, dan nilon tersebut menjadi produk jadi pada tahun 2020. Berdasar data  sekunder,  permintaan  ( demand )  ban  berkisar 31.681.199  unit.  Angka  permintaan  bahan  baku  karet, kawat, nilon tersebut tergolong berkuantitas  yang besar. Jumlah permintaan bahan baku karet, kawat, nilon dapat diketahui  dari  data  jumlah  permintaan  produksi    ban. Kemudian demand bahan  baku  karet,  kawat,  nilon  ini juga ditentukan oleh perusahaan hanya pada perencanaan  kegiatan  pembelian  tanpa  melakukan kegiatan  peramalan  permintaan  produk  sehingga pengadaan  atau  pengambilan  bahan  baku  terkadang dilakukan  secara  spontan  dan  mandiri  karena  sebagian bahan  baku  yang  dipesan  tidak  dapat  dikirim.  Dari waktu pemesanan produk, waktu leadtime yang dimiliki yaitu  selama  tujuh  hari  sehingga  dengan  hal  ini mengakibatkan perusahaan distributor melakukan pemesanan  produk  dengan  waktu  yang  tidak  menentu. Hal  ini pula secara tidak  langsung dapat membebankan biaya  pemesanan  menjadi  lebih  besar  dikarenakan belum  adanya  waktu  pemesanan  yang  direncanakan. Saat  melakukan  pemesanan  bahan  baku  karet,  kawat, nilon  dilaksanakan  ketika  jumlah  sudah  menipis,  di mana  bahan  baku  tersebut  sudah  mulai  sedikit  dan jumlah  yang  dipesan  pun  tidak  memiliki  ketetapan jumlah  secara  khusus.  Hal  ini  juga  yang  menyebabkan bahan baku mengalami kekurangan stok dan tidak dapat memenuhi pesanan konsumen secara tepat waktu.
Perusahaan  perlu  suatu  kebijakan  baru  dengan  metode tertentu  yang  relevan  guna  mempermudah  dalam perencanaan  persedian  bahan  bakunya  sehingga memperlancar  kebutuhan  produksi. Jadi  ada  dua keputusan  yang  perlu  diambil  dalam  hal  ini,  yaitu berapa  jumlah  yang  harus  dipesan  ( q* )  setiap  kali pemesanan  dan  waktu  pemesanan  kembali  ( reorder point ).  Dengan  mempertimbangkan  adanya  fluktuasi yang  menjadi  suatu  probabilistik  pada  kebutuhan permintaan  dapat  memberikan  penghematan  atau efisiensi terhadap biaya persediaan khususnya dan biaya operasional  manufaktur  secara  umum  [10].  Merujuk dari  penelitian  penelitian  sebelumnya,  dalam  penelitian ini  juga dilakukan perhitungan pengendalian persediaan berdasarkan  model  probabilistik- fixed  order  quantity dengan  produk  multi  item  multi  supler  dan  permintaan yang probabilistik.

## METODOLOGI
Jenis  penelitian  adalah  metode  expos de  facto dan pengolahan  data  dilakukan  dengan  analisis  kuantitatif berdasar  data  primer  (variabel  bebas)  dari  suatu perusahaan  ban  yang  berhasil  terkumpul  pada  periode (tahun)  tertentu.  Adapun  tahapan  yang  dilalui  dalam penelitian,  pembangunan  konsep,  atau  penyelesaian kasus, digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir tahapan penelitian
Berikut  ini  data  yang  digunakan  dalam  pengendalian persediaan perusahaan ban ini, yaitu:
A. Variabel bebas:
1. D = data jumlah penggunaan bahan baku selama satu tahun.
2. A = biaya pemesanan
3. p = Harga produk per unit H = biaya penyimpanan, dan 4. L = lead time

## B. Variabel terikat
1. Jumlah ramalan penggunaan bahan baku
2. Jumlah kebutuhan persediaan
3. Jumlah pemesanan bahan baku.
4. Banyak  pemesanan  yang  dilakukan  per tahun
5. Nilai pemesanan setiap kali pesan
6. Biaya pembelian bahan selama satu tahun
7. Besarnya persediaan pengaman ( safety stock )
8. Titik pemesanan kembali ( reorder point )
Perhitungan  besarnya  pengendalian  persediaan  model probabilistik  dengan  sistem  jumlah  pemesanan  tetap (metode Q), terdapat langkah-angkah berikut:
1. Perhitungan  jumlah  pemesanan  yang  optimal ( order  quantity ).  Menghitung  jumlah  pemesanan yang  ekonomis  dan  jumlah  pemesanan  kembali dengan menggunakan rumus berikut:
Pengumpulan Data berupa Data primer sebagai variable bebas: a. Permintaan (pemasaran) produk jadi (ban)
b. Pembelian/pemesanan bahan baku (karet, kawat, nilon)
c. Biaya pemesanan, harga produk per unit
d. Biaya simpan dan lead time
Pengolahan Data: Menghitung untuk menentukan a. Jumlah pemesanan optimal ( economic order quantity ) b. Titik pemesanan kembali ( reorder point )
c. Mendapatkan  biaya total persediaan Observasi dan perumusan masalah . Analisa dan kesimpulan: Efisiensi kebijakan penerapan model ini.
(1)

## (2)
2. Menentukan  titik  pemesanan  kembali  ( reorder point ).  Menghitung  kapan  pemesanan  periode berikutnya, dengan rumus berikut:
(3)
3. Menentukan  persediaan  pengaman  ( safety  stock ).
Persediaan  pengaman  dihitung  untuk  menentukan berapa  banyak  persediaan  untuk  berjaga-jaga  jika pesanan  terlambat  datang.  Persediaan  pengaman dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
(4)
4. Menghitung  biaya  persediaan  total  ( total inventory cost ).  Biaya  persediaan  total  selama  satu  tahun  ke depan.
(5)
5. Menghitung  total  biaya  persediaan.  Total  biaya persediaan  selama  satu  tahun  ke  depan  dengan metode perusahaan adalah:
(6)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari data jumlah total dan rata-rata kebutuhan per bahan baku  (µD)  pada  periode  tahun  2020,  selanjutnya  dapat diperoleh  standar  deviasi  ( σ )  kebutuhannya.  Maka secara  terinci  perolehan  perhitungan  model  dari pengolahan  data  masing-masing  bahan  baku  adalah seperti berikut:
1. Perhitungan persediaan bahan baku untuk karet Kebutuhan bahan baku  ( D ) : 15.676 ton Rata-rata  kebutuhan  bahan  baku  ( µD )  :  1306 ton/bulan Lead time ( L ) : 1 bulan Standar deviasi : 32,51 ton Harga bahan baku per ton ( p ) : Rp 3.500.000,- Ongkos penyimpanan ( H ) Rp. 3.500.000x20% = Rp 700.000/ton Ongkos pemesanan ( A ):  Rp 300.000 per pemesanan Ongkos kekurangan persediaan ( π ): Rp. 875.000/ ton
a. Kebutuhan rata-rata selama lead time :
dL= µD x L
= 1306 x (1/12) = 108,8 ton b. Standar deviasi selama lead time : σL = σ  L = 32,51 x = 9,4 ton
Tabel  1.  Iterasi  menetukan  nilai q 0 dan r bahan  baku karet Iterasi q 01 Α q 02 r 2 1 115,9 2,50 0,0067 131,7 132,3 2 134,3 2,50 0,0068 134,3 132,3 Sehingga diperoleh :
1. Jumlah pesanan optimal (EOQ)
q 01 = q 02 = 134,3 ton  134 ton 2. Titik pemesanan kembali ( reorder point ) r 1 = r 2 = 43,7 ton 3. Persediaan Pengaman ( safety stock ) s s = Zασ  L = 1,60 x 7,3
= 11,7 ton 4. Ekspektasi ongkos total persediaan per tahun 15.676x3.500.000+ 700.000
108,8)+
2. Perhitungan persediaan bahan baku untuk kawat Kebutuhan bahan baku  ( D ) : 16.015 ton Rata-rata  kebutuhan  bahan  baku  ( µD )  :  1334,58 ton/bulan
Lead time ( L ) : 1 bulan Standar deviasi : 9,3 ton Harga bahan baku per ton ( p ) : Rp 3.000.000,- Ongkos  penyimpanan  (Rp.3.000.000x20%  =  Rp 600.000/ton Ongkos pemesanan ( A ) :Rp 200.000 per pemesanan Ongkos kekurangan persediaan ( π ) : Rp. 750.000/ton
a. Kebutuhan rata-rata selama lead time :
dL= µD x L
= 1334,58 x (1/12) = 111,2 ton
b. Standar deviasi selama lead time :
σL = σ  L
= 9,3 x
= 2,7 ton
Tabel 2. Iterasi menetukan nilai q 0 dan r kawat
Iterasi   q 01 Α q 02 r 2 1 103,3 2,55 0,0052  108,9  118,1 2 108,9 2,50 0,0054 109 118,1
Sehingga diperoleh :
1. Jumlah pesanan optimal (EOQ)
q 01 = q 02 = 108,9, ton  109 ton 2. Titik pemesanan kembali ( reorder point ) r 1 = r 2 = 118,8 ton  118 ton 3. Persediaan Pengaman (safety stock ) s s = Zασ  L
= 2,55 x 2,7
= 6,9 ton 4. Ekspektasi ongkos total persediaan per tahun
16.015x3.000.000+
600.000(
111,2)+
3. Perhitungan persediaan bahan baku untuk Nilon Kebutuhan bahan baku  ( D ) : 4.606 ton Rata-rata  kebutuhan  bahan  baku  ( µD )  :  383,83 ton/bulan Lead time ( L ) : 1 bulan Standar deviasi (σ)                    : 25,33 ton Harga bahan baku per ton (p) : Rp 3.000.000,- Ongkos  penyimpanan  (Rp.3.000.000x20%  =  Rp 600.000/ton
Ongkos pemesanan (A) : Rp 400.000 per pemesanan Ongkos kekurangan persediaan (π): Rp. 200.000/ton
a. Kebutuhan rata-rata selama lead time : dL= µD x L
= 383,83 x (1/12) = 32 ton
b. Standar deviasi selama lead time : σL = σ  L
= 25,33 x = 7,3 ton
Tabel 3. Iterasi menetukan nilai q 0 dan r nilon
Iterasi   q 01 Α q 02 r 2 1 78,4 1,65 0,051 87,4 43,7 2 87,4 1,65 0,057 88,3 43,7
Sehingga diperoleh :
1. Jumlah pesanan optimal (EOQ)
q 01 = q 02 = 88,3, ton  88 ton
2. Titik pemesanan kembali (reorder point) r 1 = r 2 = 43,7 ton  44 ton 3. Persediaan Pengaman ( safety stock ) s s = Zασ  L = 1,60 x 7,3
= 11,7 ton 4.
Ekspektasi ongkos total persediaan per tahun
x3.000.000+ 600.000 )+
Tabel 4. Total Persedian Hasil Penelitian (x1000) Jenis Bahan Baku Total Biaya Persedian (Rp) Selisih Biaya (Rp) Metode Perusahaan Metode Penelitian ini Karet 55.010.513 54.976.263 34.250 Kawat 48.139.441 48.094.471 44.970 Nilon 13.896.893 13.878.189 18.704 Total 116.948.923 117.046.847 97.924
Dari  total  model  persedian  Probabilistik  dengan  sistem kuantitas  untuk  total  persedian  bahan  baku  dengan penghematan sebesar (Rp. 97.924 juta,-)  persentasenya 0,08% dari biaya perusahaan.

## KESIMPULAN
Metode  persediaan probabilistic dan fixed  order quantity sudah  digunakan  secara  luas  di  berbagai perusahaan  dengan  bahan  baku  yang  berbeda  pula. Dengan  penerapan  di  perusahaan  ban  yang  berbahan baku  multi  item  juga  dapat  memberikan  efek penghematan  pada  biaya  pengendalian  persediaan perusahaan.  Dari  hasil  pengolahan  data  didapatkan bahwa  jumlah  pemesanan  bahan  baku  optimal (qo) untuk  karet  sebesar  134  ton/pesan,  kawat  besar  109 ton/pesan,  dan  nilon  sebesar  88  ton/pesan.  Titik pemesanan  kembali  ( r *)  bahan  baku  karet  adalah  43,7 ton, kawat 118 ton, dan nilon 44 ton. Jumlah persediaan pengaman    untuk bahan  baku karet  11,7 ton, kawat 6,9 ton, dan nilon 11,7 ton. Pengendalian persediaan dengan model  ini  lebih  optimum  dibanding  dengan  total  biaya persediaan yang diterapkan saat ini dengan lebih efisien 0,08  %  dari  kebijakan  persediaan  yang  diterapkan sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Ristono, Manajemen  Persediaan ,  1st  ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2009.
[2] C.  Sum  Chee  and  W.  J.  Stevenson, Manajemen Operasi: Perspektif Asia Buku 1 , 9th ed. Jakarta: Salemba Empat, 2015.
[3] A.  H.  Nasution, Perencanaan  dan  Pengendalian Persedian ,  1st  ed.  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2008.
[4] S. Nur Bahagia, Sistem Inventori . Bandung:  ITB Press, 2014.
[5] Rizki  Alfi,  “Pengaruh  Pengendalian  Biaya Produksi  Terhadap  Produktivitas  Perusahaan Pada PT. XYZ,” Talent. Conf. Ser. Energy Eng. ,
vol. 2, no. 4, 2019, doi: 10.32734/ee.v2i4.662.
[6] E.  Heriansyah,  “Analisa  Pengendalian  Inventori Material Bracket Side Stand  K59a,” vol. 10, no.
1, pp. 41–46, 2018.
[7] T.  Deitiana, Manajemen  Operasional  Strategi Dan  Analisa  (  Service  Dan  Manufactur) ,  1st  ed. Jakarta: Mitra Wacana Media, 2011.
[8] D.  Arifin,  E.  Yusuf,  and  C.  Charisma,  “Fixed Order  Interval  Model  for  Multi  Item  Single Supplier  Considering  Lifetime  and  Minimum Order  Quantity,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1179, no. 1,
2019,
doi:
10.1088/1742-
6596/1179/1/012022.
[9] S.  L.  Chandra  and  T.  Sunarni,  “Aplikasi  Model Persediaan Probabilistik Q Dengan Pertimbangan Lost Sales Pada Apotek X,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol.
8, no. 2, pp. 90–100, 2020, doi:
10.24912/jitiuntar.v8i2.7313.
[10]  L.  A.  Situmorang  and  R.  Purwaningsih,  “Model Inventory  Economic  Order  Quantity  (Eoq) Probabilistik  Dalam  Pengendalian  Persediaan Material Pada Pt  Pabrik Es Siantar,” Semin.  dan Konf. Nas. IDEC , pp. 2579–6429, 2021.