## Perencanaan Kebijakan Persediaan Produk Dengan Menggunakan Metode Probabilistik : Studi Kasus PT. Perusahaan Perdagangan Indonesia (PII)
M. Tirtana Siregar 1* , Amsal 2
1,2 Program Studi Manajemen Logistik Industri Elektronika,
Politeknik APP Jakarta, Kementerian Perindustrian Jln. Timbul, Jagakarsa, Jakarta Selatan
1* tirtana.mts@poltekapp.ac.id

## (Makalah: Diterima Oktober 2019, direvisi Februari 2020, dipublikasikan Maret 2020)
Intisari— Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peramalan dan kebijakan yang tepat untuk produk pestisida Dharmasan 500 ML supaya meredam  fluktuasi permintaan dan  meminimasi ongkos total persediaan. Metode-metode yang  digunakan dalam penulisan tugas  akhir  ini  adalah  metode  peramalan  yaitu  moving  average,  weight  moving  average,  exponential  smoothing,  trend  linear  dan metode pengendalian persediaan probabilistik model P lost sales dan back order. Metode trend linear memiliki nilai MAPE sebesar 53%  dan  hasil  dari  total  peramalan  bulan  Juli  2019  sampai  Desember  2019  yaitu  sebesar  73.751  unit  pestisida.  Perhitungan probabilistik model P lost sales menghasilkan safety stock sebesar 10.693 unit pestisida, kapasitas inventori maksimum sebesar 36.043 unit  pestisida  dan  ongkos  total  persediaan  yang  dihasilkan  sebesar  Rp  6.451.599.205  dengan  ongkos  total  per  unit  Rp  87.478. Perhitungan probabilistik model P back order menghasilkan safety stock sebesar 11.598 unit pestisida, kapasitas inventori maksimum sebesar 39.530 unit pestisida dan ongkos total persediaan yang dihasilkan sebesar Rp6.450.582.729 dengan ongkos total per unit Rp 87.465. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi pihak perusahaan untuk meramalkan permintaan dan melakukan pengendalian  persediaan  dengan  metode  probabilistik  model  P  sehingga  dapat  merencanakan  proses  dagang  pada  suatu  produk pestisida Dharmasan 500 ML.
Kata kunci — Peramalan, Pengendalian Persediaan, Probabilistik Model P
Abstract— This research aims to determine the correct forecasting for the 500 ML Dharmasan pesticide product in order to reduce demand  fluctuations  and  minimize  the  total  cost  of  inventory.  The  methods  used  in  writing  this  research  are  forecasting  methods, namely moving averages, weight moving averages, exponential smoothing, linear trends and probabilistic inventory control methods of the P model of lost sales and back orders. The linear trend method has a MAPE value of 53% and the result of total forecasting from July 2019 to December 2019 is 73,751 pesticides. The probabilistic calculation of the P model of lost sales results in a safety stock of 10,693 pesticides, a maximum inventory capacity of 36,043 units of pesticides and a total inventory cost of Rp 6,451,599,205 with a total cost of Rp 87,478. The probabilistic calculation of the P back order model resulted in a safety stock of 11,598 pesticides, a maximum inventory capacity of 39,530 pesticides and a total inventory cost of Rp6,450,582,729 with a total cost of  Rp87,465.  This research  is expected to provide input for the company to predict demand and control inventories with the P model probabilistic method so that it can plan the trading process on a 500 ML Dharmasan pesticide product Keywords — Forecasting, Inventory control, Probabilistic model P

## I. P ENDAHULUAN
Persediaan  merupakan asset atau barang  menganggur yang dimiliki  perusahaan  [1].  Permasalahan  persediaan  yang seringkali  terjadi  antara  lain  kekurangan  atau  kelebihan persediaan,  biasanya  dikarenakan  perkiraan  persediaan  yang kurang  tepat,  gagal  melihat  pola  dari  barang,  fluktuasi permintaan  yang  tidak  dapat  diprediksi  [2].  Peramalan permintaan merupakan suatu cara yang dapat dilakukan untuk memprediksi  permintaan  di  masa  yang  akan  datang  dengan menggunakan referensi data historis atau data masa lampau. [3]. Saat meramalkan permintaan perlu dilakukannya uji eror pada setiap metode untuk menentukan metode peramalan yang tepat sehingga dapat digunakan dalam  memprediksi  jumlah produk
yang  akan  dijual.  Hasil  dari  peramalan  merupakan  prediksi kebutuhan  dalam  1  horizon  kebutuhan.  Model  probabilistik merupakan  model  pengendalian  persediaan  yang  memiliki asumsi  bahwa  ada  salah  satu  parameter  yang  tidak  dapat diketahui secara pasti [4]. Dalam metode probabilistik terdapat beberapa  model  seperti  model  Q,  model  P  dan  model probabilistik  sederhana.  Model  Q  merupakan  model pengendalian  persediaan  yang  setiap  kali  pemesanan  jumlah kuantitas barang yang dipesan selalu sama sedangkan model P merupakan  model  pengendalian  persediaan  yang  memiliki periode  pemesanan  selalu  sama  tetapi  untuk  kuantitas  barang yang dipesan berbeda-beda [4]. Permasalahan yang terjadi pada perusahaan  adalah  stock  pestisida  Dharmasan  500  ML  yang mengalami  kekurangan  atau  kelebihan  barang.  Hal  tersebut
disebabkan  bagian  pengadaan  yang  melakukan  pembelian pestisida  Dharmasan  500  ML  tanpa  mempertimbangkan permintaan  yang ada. Akibatnya persediaan pestisida tersebut mengalami  kekurangan  seperti  pada  tahun  2018  pada  bulan Februari, Maret, April dan November.
PT Perusahaan Perdagangan Indonesia (Persero) merupakan perusahaan  yang  bergerak  dalam  perdagangan  dalam  negeri maupun  luar  negeri.  Kerja  praktik  dilakukan  pada  divisi “Pengadaan Dalam Negeri” dengan aktivitas utama melakukan pengadaan barang untuk kebutuhan perusahaan di dalam negeri. Permasalahan  yang  terjadi  pada  komoditi  produk  pestisida adalah  permintaan  yang  berfluktuasi  sehingga  tidak  mampu memenuhi  permintaan  yaitu  pada  periode  2018  yaitu  pada bulan Februari, Maret, April dan November yaitu sebesar 1000, 3000, 2120, dan 2300. Perusahaan diharapkan dapat membuat kebijakan  persediaan  yang  optimal  dengan  adanya  fluktuasi permintaan.
Time series adalah suatu rangkaian atau seri dari nilai-nilai suatu  variabel  atau  hasil  observasi,  yaitu  nilai  indeks  harga saham  yang  dicatat  dalam  jangka  waktu  yang  berurutan  [2]. Dengan  adanya  data  time  series,  pola  gerakan  data  dapat diketahui.  Dengan  demikian,  time  series  dapat  dijadikan sebagai  dasar  untuk  pembuatan  keputusan  pada  saat  ini, peramalan keadaan perdagangan dan ekonomi pada masa yang akan  datang,  perencanaan  kegiatan  untuk  masa  depan.Pada prinsipnya,  analisis  data  time  series)  adalah  analisis  yang menerangkan  dan  mengukur  berbagai  perusahaan  atau perkembangan data selama beberapa periode. Di samping itu, analisis  time  series  dapat  dilakukan  untuk  memperoleh  pola data time series dengan menggunakan data masa lalu yang akan dipergunakan  dalam  meramalkan  nilai  pada  masa  yang  akan datang [5]. Metode time series adalah metode dalam peramalan dengan  menggunakan  analisis  pola  hubungan  antara  variabel yang  akan  diperkirakan  dengan  variabel  waktu  atau  analisis time series. Adapun variabel-variabel model time series yaitu : Model  rata-rata  bergerak  (Moving  Average  Model),  Model rata-rata bergerak terbobot (Weighted Moving Average Model), dan  Model  Pemulusan  Eksponensial  (Exponential  Smoothing Model) [6].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  dilakukan  di  PT  Perusahaan  Perdagangan Indonesia (Persero) berlokasi di Jalan Abdul Muis, RT 11 RW 08 Petojo     Selatan, Gambir, Jakarta Pusat, DKI Jakarta, 10160. Pemecahan masalah dalam penelitian yaitu untuk menyelesaikan  masalah  kelebihan  stok  dan  kekurangan  stok yang pernah terjadi. Pemecahan masalah dilakukan dengan cara metode kuantitatif. Metode yang dilakukan dengan melakukan perhitungan  peramalan  dilanjutkan  dengan  perhitungan pengendalian probablistik P Lost Sales dan Back Order.Metode analis data dalam menyelesaikan permasalahan yang ada dalam penelitian  ini  diperlukan  metode-metode  yang  digunakan sebagai  analisis  penyelesaian.  Metode-metode  perhitungan yang digunakan dalam menyelesaikan permasalahan yang ada dalam  tugas  akhir  ini  adalah  peramalan  permintaan,
pengendalian  persediaan  probabilistik  menggunakan  model  P lost sales dan Back Order.
A. Peramalan
Dalam  penelitian  ini  untuk  menyelesaikannya,  peramalan merupakan  tahap  awal  yang  dilakukan  dalam  pengolahan data.[7] Data yang diolah dalam perhitungan peramalan adalah data permintaan yang dikirim oleh cabang-cabang perusahaan dan  data  masa  lampau  yang  ada  untuk  melihat  trend  dari permintaan  barang  pestisida  Dharmasan  500  ML.  Pada penulisan penelitian ini peramalan yang dilakukan membutuhkan  data  permintaan  dari  cabang  periode  Januari 2017  sampai  pada  Juni  2019.  Data  tersebut  digunakan  untuk melakukan peramalan kebutuhan pestisida Dharmasan 500 ML periode selanjutnya.
Metode-metode  yang  dilakukan  peramalan  ada  Moving Average (MA), Weight Moving Average (WMA), Exponential Smoothing,  dan  Trend  Linear.  Metode  ini  digunakan  karena pestisida  Dharmasan  500  ML  bersifat  musiman.  Dalam melakukan  peramalan  perlu  juga  dilakukan  uji  eror  untuk metode  peramalan  dan  untuk  mengetahui  metode  peramalan terbaik dengan melihat nilai dari uji eror yang terkecil [7].
B. Pengendalian persediaan probabilistik menggunakan model P lost sales dan Back Order.
Sebelum  melakukan  perhitungan  pengendalian  persediaan probabilistik menggunakan model P lost sales dan back order. Terlebih  dahulu  perlu  dilakukannya  uji  normalitas  dengan menggunakan metode Kolmogorov Smirnov. Tujuannya untuk menilai sebaran data pada sebuah kelompok data atau variabel, apakah  sebaran  data  tersebut  berdistribusi  normal  atau  tidak. [8].  Pengendalian  persediaan  atau  kebijakan  persediaan dilakukan  setelah  proses  peramalan  dan  uji  eror  selesai dilakukan.  Kebijakan  persediaan  probabilistik  dipilih  karena data  permintaan  yang  tidak  pasti  dan  mengalami  fluktuasi sehingga membentuk pola distribusi yang dapat diprediksi [9].
Pemesanan  pestisida  dilakukan  dalam  1  horison  (1  tahun) dilakukan sebanyak 2 kali yaitu dilakukan per semester. Maka dalam  penulisan  ini  menggunakan  probabilistik  model  P. Ketika terjadi kekosongan stok dan terjadi permintaan terhadap pestisida  maka  perusahaan  akan  melakukan  kehilangan pemesanan tersebut. Hal ini dikarenakan produk pestisida yang sejenis dengan Dharmasan sangat jarang di Indonesia sehingga persaingan  yang  sangat  ketat.  Oleh  karena  itu,  penulisan  ini menggunakan  model  lost  sales  dan  Back  Order  dalam pengolahan data [10].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 3.1 Proses Pengadaan Barang di PT. PPI
Kegiatan pengadaan barang yang dilakukan oleh perusahan PT Perusahaan Perdagangan Indonesia (Persero). Berdasarkan prosesnya  kegiatan  yang  dilakukan  pertama  kali  adalah mengecek jumlah stok yang ada di gudang. Setelah melakukan pengecekan barang yang ada, PIC pestisida Dharmasan 500 Ml melakukan  pemesanan  dengan  membuat  PO  berdasarkan
jumlah  stok  yang  ada.  Pertimbangan  lainnya  dengan  melihat jumlah PO sebelumnya. PIC pestisida juga membuat dokumen P2B  yaitu  dokumen  yang  berisi  total  biaya  dalam  pengadaan dan  membuat  dokumen  pendukung  lainnya.  Setelah  semua dokumen  dibuat,  PIC  pestisida  menghubungi  supplier  untuk memberikan informasi mengenai pengadaan pestisida Dharmasan 500 ML. PIC juga memberikan dokumen ke bagian Tresuri  untuk  dilakukan  pengecekan  PO.  Lalu  dokumen dikirim  ke  bagian  Akuntasi  untuk  dilakukan  verifikasi mengenai total biaya pengadaan yang dilakukan. Setelah semua pemeriksaaan  dokumen  selesai  maka  dokumen  dikembalikan ke  bagian  Tresuri  untuk  dilakukan  pembayaran  ke  supplier pestisida.  Lalu  PIC  pestisida  mengirim  informasi  mengenai pembayaran  pengadaan  barang  dan  terakhir  pestisida Dharmasan 500 Ml dikirim oleh supllier ke gudang perusahaan.

## Keterangan :
PO = Purchase Order atau Surat Pesanan P2B = Program Pengadaan Barang
Gambar 1. Proses Pengadaan Barang PT. PPI
Perusahaan  memiliki  ongkos  persediaan  yaitu  sebesar Rp8.275.824.000 dengan kuantitas pemesanan sebesar 88.000 unit  pestisida  Dharmasan  500  ML  dan  jumlah  safety  stock dalam  perusahan  adalah  sebesar  12.274  unit  pestisida Dharmasan  500  ML.  Ongkos  total  persediaan  per  unit  yang dimiliki  oleh  perusahaan  sebesar  Rp  94.998.  Dalam menghitung  ongkos  total  persediaan,  perusahaan  tidak memperhitungkan  adanya  ongkos  kekurangan.  Kapasitas gudang yang digunakan perusahaan untuk menyimpan produk pestisida Dharmasan 500 Ml yaitu sebesar 100 ton atau sekitar 200.000  unit  pestisida.  Dalam  hal  ini  juga  perusahaan melakukan  pemesanan  untuk  mengisi  stok  pestisida Dharmasan  500  ML  yaitu  2  kali  dalam  setahun.  Pemesanan pestisida Dharmasan 500 ML yang dilakukan untuk memenuhi kebutuhan  bulan  Januari  sampai  Juni  dan  bulan  Juli  sampai Desember.
3.2 Peramalan Permintaan Pemecahan permasalahan yang dilakukan adalah melakukan  peramalan  berdasarkan  permintaan  aktual  tahun 2017  dan  2018.  Peramalan  dilakukan  untuk  mengetahui
rencana kebutuhan pestisida dharmasan 500 ML untuk periode tahun  2019.  Perhitungan  peramalan  dilakukan  dengan menggunakan metode-metode Moving Average (MA), Weight Moving Average (WMA), Exponential Smoothing, dan Trend Linear  [11].  Berikut  data  permintaan  aktual  dari  produk pestisida Dharmasan 500 ML
T ABEL I D ATA P ERMINTAAN P ESTISIDA D HARMASAN 500 ML
No Periode Demand No Periode Demand 1 Jan-17 13600 16 Apr-18 5000 2 Feb-17 21580 17 May-18 7580 3 Mar-17 11000 18 Jun-18 8000 4 Apr-17 2800 19 Jul-18 19000 5 May-17 6340 20 Aug-18 12000 6 Jun-17 4900 21 Sep-18 10000 7 Jul-17 22000 22 Oct-18 8500 8 Aug-17 12100 23 Nov-18 14800 9 Sep-17 12200 24 Dec-18 9000 10 Oct-17 5000 25 Jan-19 10560 11 Nov-17 12000 26 Feb-19 15000 12 Dec-17 9500 27 Mar-19 9000 13 Jan-18 15000 28 Apr-19 30000 14 Feb-18 20400 29 May-19 5100 15 Mar-18 14000 30 Jun-19 8350
Data  permintaan  produk  pestisida  Dharmasan  500  ML memiliki pola data yaitu membentuk pola musiman. Data yang tersaji  cenderung  membentuk  pola  yang  berulang  dan mengalami kenaikan permintaan pada periode-periode tertentu. Berikut  Gambar  2  merupakan    grafik  permintaan  produk pestisida Dharmasan 500 ML.

## Gambar 2. Pola Demand Historis Pestisida Dharmasan 500 ML
Berdasarkan  grafik  yang  terjadi  bisa  dilihat  bahwa  pola yang terbentuk yaitu adalah pola trend. Hal ini bisa dilihat pada gambar  2  Pola  permintaan  membentuk  pola  trend.  Pola permintaan  membentuk  garis  lurus  kebawah.  Setelah  melihat data  pola  grafik  permintaan  produk  pestisida  Dharmasan  500
ML  maka  dilakukan  perhitungan  peramalan.  Peramalan dilakukan  untuk  mengetahui  rencana  kebutuhan  tahun  2019. Berikut hasil dari perhitungan peramalan dengan menggunakan metode  Moving  Average  (MA),  Weight  Moving  Average (WMA), Exponential Smoothing, dan Trend Linear.

## 1. Peramalan metode Moving Average (MA)
Berikut contoh perhitungan dari metode moving average:

## 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑔𝑒𝑟𝑎𝑘 𝑛 − 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑 =
Σ ( 𝑃𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑛−𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑎ℎ𝑢𝑙𝑢) 𝑛 .                (1)
𝑀𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 3 (𝐴𝑝𝑟𝑖𝑙 17) :
= Σ(𝑀𝑎𝑟𝑒𝑡 17  +  𝐹𝑒𝑏𝑟𝑢𝑎𝑟𝑖 17  +  𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 17)
3
= Σ(11.000 + 21.580 + 13.600)
3
=  15.393,3 T ABEL II UKURAN HASIL PERAMALAN METODE MOVING AVERAGE
No Metode Peramalan Ukuran Hasil Peramalan Mean Absolute Deviation (MAD) Mean Square Error (MSE) Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 1 Moving Average 3 5802,35 61236400,41 72% 2 Moving Average 4 5479,42 52193316,35 57% 3 Moving Average 5 5193,20 44030688,16 53% 4 Moving Average 6 4700,69 39976854,17 45%
Pada perhitungan peramalan dengan menggunakan metode moving average maka didapat bahwa metode moving average 6 yang terbaik. Moving average 6 dengan memiliki nilai Mean Absolute Deviation (MAD) terkecil dibanding dengan metode moving  average  lainnya  yang  sudah  dilakukan  perhitungan. Moving  Average  6  memiliki  nilai  ME  sebesar  702,08,  MAD sebesar  4700,69,  MSE  sebesar  39976854,17  dan  MAPE sebesar 45 %.
2. Peramalan metode Weight Moving Average (WMA)
Berikut contoh perhitungan dari metode weight moving average :

## 𝑊𝑀𝐴(𝑛)
= ∑(𝑝𝑒𝑚𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑛)(𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑛)
∑(𝑝𝑒𝑚𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡)
(2)
𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑀𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 3 (𝐴𝑝𝑟𝑖𝑙 17) :
= Σ(𝑀𝑎𝑟𝑒𝑡 17𝑥 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 (3) +  𝐹𝑒𝑏𝑟𝑢𝑎𝑟𝑖 17𝑥 (2) +  𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 17)𝑥𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 (1) 3
= Σ(11.000𝑥3 + 21.580𝑥2 + 13.600𝑥1)
3 + 2 + 1
=  14.960
Untuk  perhitungan  bulan  selanjutnya  dilakukan  sama dengan  contoh  perhitungan  diatas  dengan  merata-ratakan  3 bulan  permintaan  sebelumnya  dengan  mengkalikan  dengan bobot.  Sedangkan  perhitungan  moving  average  4,5  dan  6 dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dengan  perbedaan  merata- ratakan  jumlah  bulan  permintaan  dengan  mengkalikan  bobot seperti contoh yang ada.
T ABEL III U KURAN H ASIL P ERAMALAN M ETODE W EIGHT M OVING A VERAGE

## NO METODE

## PERAMALAN UKURAN HASIL PERAMALAN
Mean Absolute Deviation (MAD) Mean Square Error (MSE) Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 1 Weight Moving Average 3 5753,70 60110987,24 70% 2 Weight Moving Average 4 5296,31 53356043,69 55% 3 Weight Moving Average 5 5213,41 50241649,44 53% 4 Weight Moving Average 6 5059,15 47782817,32 50%
Pada perhitungan peramalan dengan menggunakan metode weight  moving  average  maka  didapat  bahwa  metode  moving average  6  yang  terbaik.  Weight  Moving  average  6  dengan memiliki  nilai  Mean  Absolute  Deviation  (MAD)  terkecil dibanding dengan metode moving average lainnya yang sudah dilakukan  perhitungan.  Weight  Moving  Average  6  memiliki nilai ME sebesar 577,52, MAD sebesar 5059,15, MSE sebesar 47782817,32 dan MAPE sebesar 50 %.
3. Peramalan metode Exponential Smoothing dan Trend Linear
Berikut contoh perhitungan dari metode exponential smoothing dengan α = 0,3  :
F t = F t-1 + α (A t-1 – F t-1 )                                     (3)
F April 17 = (0,3x11.000)+(1-0,3)x15.994
= 14.495
Berikut contoh perhitungan dari metode trend linear : a = intercept dari demand dengan periode = 11.395,75 b = slope dari demand dengan periode = 26,7475 trend linear = a + b x t trend linear ( Februari 17) = 11.395,75 + 26,7475 x 2 = 11.449,3
T ABEL IV U KURAN H ASIL P ERAMALAN M ETODE E XPONENTIAL S MOOTHING DAN
T REND L INIER No Metode Peramalan Ukuran Hasil Peramalan Mean Absolute Deviation (MAD) Mean Square Error (MSE) Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 1 Exponential Smoothing (0.2) 5119,14 44499595,09 62% 2 Exponential Smoothing (0.3) 5276,13 48009227,19 63% 3 Exponential Smoothing (0.4) 5473,06 51582841,13 65% 4 Trend Linear 4593,14 35674245,70 53%
Pada  perhitungan  peramalan  menggunakan  metode exponential  smoothing  didapatkan  maka  didapat  metode exponential  smoothing  (0.2)  terbaik.  Exponential  smoothing (0.2)  memiliki  nilai  MAPE  yang  paling  minimum  diantara metode  exponential  smoothing  lainnya  yaitu  sebesar  62%. Exponential  smoothing  (0.2)  memiliki  nilai  MAD  sebesar 5119,14,  MSE  sebesar  44499595,09.  Hasil  yang  didapat dengan  menggunakan  trend  linear  yaitu  nilai  MAD  4593,14, MSE sebesar 35674245,70, dan nilai MAPE 53%.
4. Metode Peramalan Terbaik
Kegiatan peramalan permintaan pestisida Dharmasan yang memiliki  pola  musiman.  Peramalan  dilakukan  dengan  12 metode yaitu Moving Average 3, Moving Average 4, Moving Average  5,  Moving  Average  6,  Weight  Moving  Average  3, Weight Moving Average 4, Weight Moving Average 5, Weight Moving Average 6, Exponential Smoothing dengan alpha 0.2 - 0.4 dan metode Trend Linear. Maka diperoleh metode terbaik dari antara 12 metode yaitu Trend Linear.
Hal ini dikarenakan metode trend linear memiliki tracking signal yang terkendali dam nilai MAD yang paling rendah dari yang  lain  berbeda  dengan  metode  moving  average  6  yang memiliki  nilai  MAPE  paling  rendah.  Pada  metode  moving average  6  hasil  peramalan  dengan  di  uji  coba  tracking  signal memiliki  data  yang  tidak  terkendali  dengan  melewati  batas yang telah ditetapkan yaitu batas atas +4 dan batas bawah  -4. Maka hasil dari peramalan yang didapat dengan menggunakan metode Trend Linear yaitu untuk 6 periode kedepan.
T ABEL V
H ASIL P ERAMALAN M ETODE T REND L INIER Hasil Peramalan Trend Linear No Periode Peramalan 1 Jul-19 12.225 2 Aug-19 12.252 3 Sep-19 12.278 4 Oct-19 12.305 5 Nov-19 12.332 6 Dec-19 12.359
Dengan menggunakan perhitungan peramalan metode trend linear  maka  perusahaan  dapat  memprediksi  total  permintaan dari  bulan  Juli  sampai  dengan  Desember  2019.  Total permintaan sesuai dengan hasil peramalan sebesar 73.751 unit pestisida Dharmasan 500 ML.

## 3.3 Uji Normalitas Data
Uji Normalitas digunakan untuk menilai sebaran data pada sebuah kelompok data atau variabel di dalam suatu perhitungan data, yang  memiliki tujuan untuk mengetahui apakah sebaran data  tersebut  berdistribusi  normal  atau  tidak  berdistribusi normal.  Uji  Normalitas  akan  menentukan  data  yagn  telah dikumpulkan  berdistribusi  normal  atau  diambil  dari  populasi normal.  Data  yang  banyaknya  lebih  dari  30  angka  (  n  >  30) dapat diasumsikan data tersebut memiliki distribusi normal. Uji statistik  normalitas  yang  dapat  digunakan  diataranya  Chi- Square,  Kolmogrov  Smirnov,  Lilliefors,  Shapiro  Wilk,  dan Jarque Bera. Distribusi Normal juga disebut kurva normal akan membentuk distribusi data dengan variabel acak kontinu.
Kebijakan  persediaan  probabilistik  dapat  dibuat  setelah selesai  melakukan  kegiatan  peramalan  permintaan.  Hal  ini dilakukan karena sifat permintaan yang tidak dapat diprediksi. Sebelum  melakukan  kegiatan  membuat  kebijakan  persediaan probabilistik  harus  mengetahui  data  berdistribusi  normal  atau tidak.  Hal  ini  perlu  diketahui  karena  salah  satu  syarat  untuk melakukan kebijakan persediaan probabilistik adalah memiliki data  permintaan  yang  berdistribusi  normal.  Berikut  hasil  dari normality test dengan menggunakan aplikasi minitab.
30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 C1 P e rc e n t Mean 11810 StDev 6079 N 30 KS 0,141 P-Value 0,129 Probability Plot of C1 Normal
Gambar 3. Normality test Data Permintaan Pestisida Dharmasan 500 ML
Berdasarkan uji yang telah dilakukan maka data permintaan pestisida  Dharmasan  500  ML  berdistribusi  normal.  Hal  ini dikarenalan  nilai  dari  p-value  >0.129  itu  berarti  nilai  p-value sudah melebihi dari 0.05.
3.4 Kebijakan Persediaan Probabilistik
Kebijakan persediaan probabilistik dapat dilakukan dengan mempertimbangkan variabel keputusan yaitu sebagai berikut : harga barang (p), biaya pesan (A), biaya simpan (h), dan biaya kekurangan (cu). Berikut identifikasi data yang telah dilakukan atau diperoleh :
Gambar 4. Perhitungan Identifikasi Data
Keterangan: D = Demand  / Permintaan S = Simpangan Baku L = Leadtime / Waktu Tunggu SL= Simpangan baku permintaan saat waktu tunggu A = Biaya Pesan p = Harga Barang h = Biaya Penyimpanan per unit cu = Biaya Kekurangan
Identifikasi  data  dan  identifikasi  biaya  telah  dilakukan, maka  langkah  selanjutnya  melakukan  perhitungan  kebijakan
persediaan  probabilistik  untuk  pestisida  Dharmasan  500  ML. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan model P lost sales dan back order.
1. Model P Lost Sales
a. Menghitung nilai T 0
𝑇 0 = √ 2𝐴 𝐷ℎ (4)
𝑇 0 = √ 2(500.000)
(73.751)(458)
𝑇 0 = 0,1721 (6 bulan)
Dimana: T 0 = Interval waktu antar pemesanan
b. Menghitung nilai 𝛼 dan R
𝛼 = 𝑇ℎ 𝑇ℎ+𝑐 𝑢 (5)
= 0,1721(458) 0,1721(458) + 87.273 𝛼 = 0,0009
Dimana: 𝛼 = Kemungkinan terjadinya kekurangan persediaan
c. Menghitung nilai R di mana:
𝑅 = 𝐷𝑇 + 𝐷 𝐿 + 𝑧 𝑎 𝑆 √𝑇 + 𝐿 (6)
Dari 𝛼 = 0,0009  →   𝑧 𝑎 = 3,1 , maka: 𝑅 = (73.751)(0,1721) + (73.751)(0,1667) +
3,1(6079)√0,1721 + 0,1667
𝑅 = 35.950 unit Dimana:
R = Inventori maksimum yang diinginkan

## a. Menghitung safety stock
Ss = 𝑧 𝑎 𝑆 √𝑇 + 𝐿    = 3,1(6079)√0,1721 + 0,1667 = 10.969 unit
b. Menghitung total ongkos O T
O T = 𝐷𝑝 + 𝐴 𝑇 + ℎ [𝑅 − 𝐷 𝐿 + 𝐷𝑇 2 ] + [ 𝑐 𝑢 𝑇 + ℎ] (7)
∫ (𝑧 − 𝑅)𝑓(𝑧)𝑑𝑧 ∞ 𝑟 𝑁 = ∫ (𝑧 − 𝑅)𝑓(𝑧)𝑑𝑧 ∞ 𝑟 (8)
= 𝑆 √𝑇 + 𝐿 [𝑓(𝑧 𝛼 ) − 𝑧 𝛼 Ѱ(𝑧 𝛼 )]
D= 73.751 unit bulan/6bulan √L L= 1 bulan 0,166666667 0,40824829 p= 87.273 Rp /unit h= 458 Rp /unit/6bulan 458 Rp /unit/6bulan A= 500.000
Rp Cu = 87.273 Rp /unit
Stdev = 6079
Diketahui :
= 6.079√0,1721 + (0,1667)[0,0033 − 3(0,00027)] = 9 unit
Ongkos beli   = Rp 6.436.447.433
Ongkos pesan =  Rp 2.905.935
Ongkos simpan  =  Rp 7.929.569 Ongkos kekurangan=  Rp 4.569.096
O T =  Rp 6.451.852.033 / 6 bulan
Dimana:
N = Jumlah kekurangan persediaan
OT = Ongkos inventori total
Gambar 5. Perhitungan Awal Metode P Lost Sales
Setelah  melakukan  perhitungan  model  P  lost  sales  tahap awal  maka  perlu  dilakukannya  iterasi.  Iterasi  yang  dilakukan pertama kali adalah penambahan nilai T awal. Hal yang perlu dilakukan  dalam  melakukan  iterasi  adalah  perubahan  pada ongkos total inventori. Jika pada saat melakukan penambahan nilai  T  hasil  dari  ongkos  total  mengalami  penaikan  maka dihentikan  dan  akan  dilakukan  pengurangan  nilai  T.  Jika mengalami  penurunan  maka  akan  dilanjutkan  penambahan nilai  T  sampai  nilai  dari  ongkos  total  mengalami  kenaikan. Begitu  juga dengan  melakukan pengurang  nilai T. Dalam  hal ini  dilakukan  iterasi  dengan  melakukan  penambahan  nilai  T sebesar 0,002. Maka pada iterasi penambahan yang pertama ini memiliki nilai T sebesar 0,1741 dan menghasilkan nilai ongkos total yang lebih kecil dari sebelumnya yaitu Rp6.451.814.778. Nilai  ongkos  total  sebelum  iterasi  pertama  yaitu  sebesar  Rp 6.451.852.033.  Maka  perlu  dilakukan  iterasi  kedua  dengan melakukan  penambahan  nilai  T  awal.  Untuk  hasil  dari  iterasi ke-1 dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Iterasi Penambahan 1 Model P Lost Sales
Pada perhitungan iterasi pertama maka didapat nilai interval waktu  pemesanan  adalah  0,1741  atau  sekitar  setiap  1,0446 bulan.  Hasil dari perhitungan iterasi pertama model P lost sales yaitu  adalah  inventori  maksimum  sebesar  36.130  unit, cadangan pengaman stok sebesar 11.001 unit dan servis  level yang didapat yaitu 99,91%. Faktor yang mempengaruhi ongkos total  selain  ongkos  beli  yaitu  ongkos  simpan  dan  ongkos kekurangan.
Dalam hal ini dilakukan iterasi dengan melakukan penambahan nilai  T  sebesar  0,005.  Maka  pada  iterasi  penambahan  yang kedua  ini  memiliki  nilai  T  sebesar  0,1771  dan  menghasilkan nilai  ongkos  total  yang  lebih  kecil  dari  sebelumnya  yaitu Rp6.451.599.205. Nilai ongkos total pada iterasi pertama yaitu sebesar Rp6.451.814.778. Maka perlu dilakukan iterasi ketiga dengan melakukan penambahan nilai T awal. Untuk hasil dari iterasi ke-2 dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Iterasi Penambahan 1 Model P Lost Sales
Pada perhitungan iterasi kedua maka didapat nilai interval waktu  pemesanan  adalah  0,1771  atau  sekitar  setiap  1,0626 bulan.  Hasil dari perhitungan iterasi kedua model P lost sales yaitu  adalah  inventori  maksimum  sebesar  36.043  unit, cadangan pengaman stok  sebesar 10.693 unit dan servis  level
1. T = 0,1721 6 bulan 2. α= 0,0009 Zα= 3,1 f(z)= 0,0033 ѱ(z)= 0,00027 3. R = 35.950 unit 4. N = 9 unit 5. ss = 10969 unit Ob = 6.436.447.433 Rp Op = 2.905.935 Rp Os = 7.929.569 Rp Ok = 4.569.096 Rp 6. OT = 6.451.852.033 Rp
7. Ƞ = 99,91% Perhitungan Awal 1. T = 0,1741 6 bulan
2. α= 0,00091 Zα= 3,1 f(z)= 0,0033 ѱ(z)= 0,00027 3. R = 36.130 unit 4. N = 9 unit 5. ss = 11001 unit Ob = 6.436.447.433 Rp Op = 2.872.545
Rp Os = 7.978.156 Rp Ok = 4.516.644 Rp 6. OT = 6.451.814.778 Rp 7. Ƞ = 99,91% Iterasi penambahan 1 ( T = T0 + 0.002) 1. T = 0,1771 6 bulan 2.
α= 0,00093 Zα= 3 f(z)= 0,0033 ѱ(z)= 0,00027 3. R = 36.043 unit 4. N = 9 unit 5. ss = 10693 unit Ob = 6.436.447.433 Rp Op = 2.823.875 Rp Os = 7.887.710 Rp Ok = 4.440.187 Rp 6. OT = 6.451.599.205
Rp
7. Ƞ =
99,91% Iterasi penambahan 2 (T = T0 + 0.005)
yang didapat yaitu 99,91%. Faktor yang mempengaruhi ongkos total  selain  ongkos  beli  yaitu  ongkos  simpan  dan  ongkos kekurangan.
Dalam  hal  ini  dilakukan  iterasi  dengan  melakukan penambahan  nilai  T  sebesar  0,095.  Maka  pada  iterasi penambahan yang ketiga ini memiliki nilai T sebesar 0,267 dan menghasilkan  nilai  ongkos  total  yang  lebih  besar  dari sebelumnya  yaitu  Rp6.452.912.751.  Nilai  ongkos  total  pada iterasi kedua yaitu sebesar Rp6.451.599.205. Pada iterasi ketiga mengalami nilai ongkos total maka perhitungan dihentikan dan perhitungan  pada  iterasi  kedua  merupakan  perhitungan  yang optimal. Untuk hasil dari iterasi ke-3 dapat dilihat pada gambar 8 .
Setelah dilakukan perhitungan  iterasi hingga  iterasi ketiga dan  mengalami  kenaikan  nila  ongkos  total.  Selanjutnya melakukan  perbandingan  perhitungan  yang  telah  dilakukan untuk mengetahui perhitungan yang optimal. Perhitungan yang optimal dari model P lost sales adalah pada iterasi kedua yaitu dengan nilai T sebesar 0,1771 atau sekitar setiap 1,0626 bulan. Perhitungan  iterasi  kedua  menghasilkan  ongkos  total  paling optimum  dari  yang  lain  dengan  ongkos  total  sebesar Rp6.451.599.205.  Untuk  hasil  lainnya  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Iterasi Penambahan 1 Model P Lost Sales
Setelah dilakukan perhitungan  iterasi hingga  iterasi ketiga dan  mengalami  kenaikan  nila  ongkos  total.  Selanjutnya melakukan  perbandingan  perhitungan  yang  telah  dilakukan untuk mengetahui perhitungan yang optimal. Perhitungan yang optimal dari model P lost sales adalah pada iterasi kedua yaitu dengan nilai T sebesar 0,1771 atau sekitar setiap 1,0626 bulan. Untuk hasil lainnya dapat dilihat pada Tabel VI.
T ABEL VI
P ERBANDINGAN M ODEL P L OST S ALES D ENGAN P ENAMBAHAN N ILAI T
T (6 bulan) N (unit) Ot Keterangan OT/unit 0,172 9 Rp    6.451.852.032,9 Rp 87.482 0,174 9 Rp    6.451.814.777,6 Rp 87.481 0,177 9 Rp    6.451.599.205,3 optimal Rp 87.478 0,267 14 Rp    6.452.912.750,7 Rp 87.496

## 1. Model P Back Order
Menghitung nilai T 0
𝑇 0 = √ 2𝐴 𝐷ℎ 𝑇 0 = √ 2(500.000) (73.751)(458)
𝑇 0 = 0,172 (6 bulan)
Dimana: T 0 = Interval waktu antar pemesanan
Menghitung nilai 𝛼 dan R
𝛼 = 𝑇ℎ 𝑐 𝑢 (9) = 0,172(458)
87.273

## 𝛼 = 0,0009
Dimana: 𝛼 = Kemungkinan terjadinya kekurangan persediaan
Menghitung nilai R di mana:
𝑅 = 𝐷𝑇 + 𝐷 𝐿 + 𝑧 𝑎 𝑆 √𝑇 + 𝐿 (10)
Dari 𝛼 = 0,0009  →   𝑧 𝑎 = 3,1 , maka:
𝑅 = (73.751)(0,172) + (73.751)(0,1667) + 3,1(6079)√0,172 + 0,1667 𝑅 = 35.950 unit
Dimana:
R  = Inventori maksimum yang diinginkan Menghitung safety stock 1. T = 0,267 6 bulan
2. α= 0,00140 Zα= 3 f(z)= 0,0044 ѱ(z)= 0,00038 3. R = 43.999 unit 4. N = 14 unit 5. ss = 12011 unit Ob = 6.436.447.433 Rp Op = 1.872.227 Rp Os = 10.011.623 Rp Ok = 4.581.468 Rp 6. OT = 6.452.912.751
Rp
7. Ƞ =
99,86%
Iterasi Penambahan 3 ( T = T0 + 0.095)
Vol. 10 No. 1
Ss= 𝑧 𝑎 𝑆 √𝑇 + 𝐿    = 3,1(6079)√0,172 + 0,1667 =
10.969 unit
Menghitung total ongkos O T
O T = 𝐷𝑝 + 𝐴 𝑇 + ℎ [𝑅 − 𝐷 𝐿 + 𝐷𝑇 2 ] + [ 𝑐 𝑢 𝑇 + ℎ]
∫ (𝑧 − 𝑅)𝑓(𝑧)𝑑𝑧
∞ 𝑟 (11) 𝑁 = ∫ (𝑧 − 𝑅)𝑓(𝑧)𝑑𝑧 ∞ 𝑟 = 𝑆 √𝐿 [𝑓(𝑧 𝛼 ) − 𝑧 𝛼 Ѱ(𝑧 𝛼 )] = 6.079√(0,1667)[0,0033 − 3,1(0,00027)] = 7 unit
Ongkos beli  =  Rp 6.436.447.433 Ongkos pesan =  Rp 2.905.935 Ongkos simpan
=  Rp 7.929.569 Ongkos kekurangan=  Rp 3.553.741
O T =  Rp 6.450.836.678,-/ 6 periode
Dimana: N = Jumlah kekurangan persediaan
O T = Ongkos inventori total

## Gambar 9. Perhitungan Awal Model P Back Order
Setelah  melakukan  perhitungan  model  p  back  order tahap awal  maka  perlu  dilakukannya  iterasi.  Iterasi  yang  dilakukan pertama kali adalah penambahan nilai T awal. Hal yang perlu dilakukan  dalam  melakukan  iterasi  adalah  perubahan  pada ongkos total inventori. Jika pada saat melakukan penambahan nilai  T  hasil  dari  ongkos  total  mengalami  penaikan  maka dihentikan  dan  akan  dilakukan  pengurangan  nilai  T.  Jika mengalami  penurunan  maka  akan  dilanjutkan  penambahan nilai  T  sampai  nilai  dari  ongkos  total  mengalami  kenaikan. Begitu  juga dengan  melakukan pengurang  nilai T. Dalam  hal ini  dilakukan  iterasi  dengan  melakukan  penambahan  nilai  T
sebesar 0,04. Maka pada iterasi penambahan yang pertama ini memiliki nilai T sebesar 0,2121 dan menghasilkan nilai ongkos total yang lebih kecil dari sebelumnya yaitu Rp 6.450.582.729. Nilai  ongkos  total  sebelum  iterasi  pertama  yaitu  sebesar Rp6.450.836.678. Maka perlu dilakukan  iterasi kedua dengan melakukan  penambahan  nilai  T  awal.  Untuk  hasil  dari  iterasi ke-1 dapat dilihat pada gambar 10 .

## Gambar 10. Iterasi Penambahan 1 Model P Back Order
Pada perhitungan iterasi pertama maka didapat nilai interval waktu  pemesanan  adalah  0,2121  atau  sekitar  setiap  1,2726 bulan.    Hasil  dari  perhitungan  iterasi  pertama  model  P  back order  yaitu  adalah  inventori  maksimum  sebesar  39.530  unit, cadangan pengaman stok sebesar 11.598 unit dan servis  level yang  didapat  yaitu  99,89%.  Dalam  hal  ini  dilakukan  iterasi dengan  melakukan  penambahan  nilai  T  sebesar  0,01.  Maka pada  iterasi  penambahan  yang  kedua  ini  memiliki  nilai  T sebesar 0,272 dan menghasilkan nilai ongkos total yang lebih besar  dari  sebelumnya  yaitu  Rp6.451.304.115.  Nilai  ongkos total pada iterasi pertama yaitu sebesar Rp6.450.582.729. Pada iterasi  kedua  mengalami  nilai  ongkos  total  maka  perhitungan dihentikan  dan  perhitungan  pada  iterasi  pertama  merupakan perhitungan  yang  optimal.  Untuk  hasil  dari  iterasi  ke-2  dapat dilihat pada gambar 11.

## Gambar 11. Iterasi Penambahan 2 Model P Back Order
Setelah dilakukan perhitungan  iterasi hingga  iterasi ketiga dan  mengalami  kenaikan  nila  ongkos  total.  Selanjutnya melakukan  perbandingan  perhitungan  yang  telah  dilakukan untuk mengetahui perhitungan yang optimal. Perhitungan yang
1. T = 0,172 6 bulan 2. α= 0,0009 Zα= 3,1 f(z)= 0,0033 ѱ(z)= 0,00027 3. R = 35.950 unit 4. N = 7 unit 5. ss = 10969 unit Ob = 6.436.447.433 Rp Op = 2.905.935 Rp
Os = 7.929.569 Rp Ok = 3.553.741 Rp
6. OT = 6.450.836.678
Rp 7. Ƞ = 99,91% Perhitungan Awal 1. T = 0,2121 6 bulan 2. α=
0,0011
Zα= 3,1 f(z)= 0,0033
ѱ(z)= 0,00027 3. R =
39.530 unit 4. N = 7 unit 5. ss = 11598 unit
Ob = 6.436.447.433
Rp
Op = 2.357.805 Rp Os = 8.893.468 Rp Ok =
2.884.024 Rp 6. OT =
6.450.582.729 Rp 7. Ƞ = 99,89% Iterasi penambahan 1 ( T = T0 + 0.04) 1. T = 0,272 6 bulan 2.
α= 0,0014 Zα= 3 f(z)= 0,0044 ѱ(z)= 0,00038 3. R = 44.437 unit 4. N = 9 unit 5. ss = 12080 unit Ob = 6.436.447.433 Rp Op = 1.837.819
Rp Os = 10.127.686 Rp
Ok =
2.891.177 Rp 6.
OT =
6.451.304.115
Rp 7. Ƞ = 99,86%
Iterasi penambahan 2 (T = T0 + 0.1)
optimal  dari  model  P  back  order  adalah  pada  iterasi  pertama yaitu dengan nilai T sebesar 0,212.
T ABEL VII
P ERBANDINGAN M ODEL P B ACK O RDER D ENGAN P ENAMBAHAN N ILAI T
T (6 bulan) R (unit) ss (unit) N (unit) Ot OT/unit 0,172 35.950 10969 7 Rp   6.450.836.678,2 Rp    87.468 0,212 39.530 11598 7 Rp   6.450.582.729,3 Rp    87.465 0,272 44.437 12080 9 Rp   6.451.304.114,6 Rp    87.474 0,352 50.736 12479 13 Rp   6.452.757.502,2 Rp    87.494 3.5 Usulan Perbaikan
Usulan  perbaikan  untuk  permasalahan  yang  ada  dengan menggunakan perhitungan pengendalian persediaan probabilistik dengan model P back order. Pada Tabel 16 dapat dilihat kebijakan persediaan probabilistik model P back order. Hasil  yang  didapat  adalah  melakukan  pemesanan  dengan interval  0,212  (dalam  6  bulan)  atau  1,272  bulan  yaitu  sekitar setiap  26  hari.  Dalam  melakukan  perencanaan  persediaan dalam kurun waktu 6 bulan akan mengalami kekurangan atau ketidakmampuan  pemenuhan  permintaan  kurang  lebih sebanyak  7  unit.  Dengan  perusahaan  akan  mempunyai kemampuan  kapasitas  inventori  maksimum  untuk  melakukan pengadaan  persediaan  yang  diinginkan  sebesar  39.530  unit pestisida.
Service  Level  adalah  tingkat  pelayanan  yang  perusahaan berikan kepada pelanggan. Semakin tinggi service  level  yang dimiliki,  maka  perusahaan  itu  mampu  memenuhi  keinginan pelanggan.  Perusahaan  akan  memiliki  nilai  service  level sebesar  99,89%  dengan  menggunakan  kebijakan  inventori model  P  back  order.  Itu  berarti  perusahaan  memiliki  0,11% dalam  ketidakmampuan  pemenuhan  permintaan  pelanggan. Perusahaan  harus  memiliki  barang  cadangan  sebesar  11.598 unit  untuk  mengantisipasi  kekurangan  barang  dan  untuk mencapai  service  level  yang  sudah  ditargetkan.  Dalam melakukan  pengadaan  persediaan  pestisida  untuk  6  bulan perusahaan  akan  mengeluarkan  ongkos  total  sebesar Rp6.450.582.729.  Kebijakan  persediaan  model P  back  order akan  memberikan  inventory  maksimum  yang  sesuai  dengan peramalan  yang  telah  dilakukan.  Pemesanan  ulang (reorder point) dapat dilakukan perusahaan sebagai batas jumlah produk untuk  dilakukan  pemesanan  kembali  ke  supplier.  Ongkos pemesanan  dengan  model  P  Back  Order  akan  menghasilkan ongkos pesan yang minimum untuk melakukan efisiensi biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan.
T ABEL VIII K EBIJAKAN P ERSEDIAAN M ODEL P B ACK O RDER

## KEBIJAKAN INVENTORI MODEL P BACK ORDER
Kekurangan Inventori N 7 Inventori Maksimum yang diinginkan R 39.530 Cadangan Pengaman ss 11.598 Pemesanan Ulang r 23.890 Tingkat Pelayanan ɳ 99,89% Interval Pemesanan T0 0,212 (dalam 6 bulan) atau 1,272 bulan atau 26 hari Ongkos Total OT Rp  6.450.582.729

## IV. K ESIMPULAN
Pengendalian  persediaan  yang  optimal  untuk  produk pestisida  Dharmasan  500  ML  dengan  menggunakan probabilistik  model  P  back  order.  Pengendalian  persediaan yang  optimal  diawali  dengan  menggunakan  peramalan permintaan  menggunakan  metode  Trend  Linear.  Dalam melakukan  perencanaan  persediaan  pestisida  selama  6  bulan, probabilistik  model  P  back  order  menghasilkan  estimasi ongkos  total  sebesar  Rp  6.450.582.729  dan  ongkos  total  per unit  sebesar  Rp  87.465.  Kebijakan  yang  dihasilkan  dari perhitungan  persediaan  dengan  menggunakan  probabilistik model  P  back  order  yaitu  besar  safety  stock  yang  dihasilkan 11.598  unit,  kapasitas  maksimum  dalam  inventori  sebesar 39.530 unit, dan perusahaan akan melakukan pemesanan denga interval  pemesanan  0,212  (dalam  6  bulan)  atau  1,272  bulan, atau sekitar 26 hari.

## R EFERENSI
[1] Gunawan, Pengantar Transportasi dan Logistik . Rajawali Pers, 2014.
[2] I N. M. Pujawan, supply chain management , 2017th ed. Andi offset, 2017.
[3] Fernandez, “Analisis penerapan metode transportasi untuk meminimasi biaya distribusi pada PT Deli Agung PAtria Perkasa,” J. Transp. , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2014.
[4] T. Handoko, Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Jakarta: Ghalia Indonesia, 2002.
[5] M. R. Hariyanto, F. Tatas, D. Atmaji, and J. Alhilman, “Perancangan Aplikasi Reliability Centered Maintenance ,
Reliability Centered Spares , dan Model Inventori
Probabilistik Berbasis Web dalam Menentukan Kebijakan Maintenance dan Persediaan Spare Part.”
[6] N. H.A., Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Graha Ilmu, 2008.
[7] K. N. ; M. T. Siregar, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Kain Kemeja PoloShirt Menggunakan Metode Economic Order Quantity (EOQ) di PT. Bina Busana
Internusa.” [8]
H. Pramita ; Wahyu ; Tanuwijaya, “Penerapan Metode
Exponential Smoothing Winter dalam Sistem Informasi Pengendalian Persediaan Produk dan Bahan Baku sebuah Cafe,” J. STIKOM , 2010.
[9] R. Alda and C. Udisubakti, “Analisa strategi corporate pada industri jasa freight forwarding dengan menggunakan metode MCDM-AHP di DMK Cargo,” J. Manaj. Teknol. , pp. 1–10, 2016.
[10] N. S. Eko Darmanto, Noor Latifah, “Penerapan Metode Ahp ( Analythic Hierarchy Process ) Untuk Menentukan Kualitas Gula Tumbu,” J. SIMETRIS , 2014.
[11] S. E. Wiratno, J. T. Industri, S. Sidoarjo, F. T. Industri, and J. T. Industri, “MODEL KOORDINASI
PEMANUFAKTUR TUNGGAL-MULTI,” no. 1976, pp. 1– 9, 2011.