## IMPLEMENTASI METODE EOQ (ECONOMICAL ORDER QUANTITY) PADA SYSTEM INVENTORY DI PERUSAHAAN X
1 Khairul Ihwan,
1 Prodi Teknik Industri, Universitas Islam Indragiri
1 Jalan Provinsi Parit 1 Tembillahan, Indragiri Hilir, Riau
Alamat lengkap Email: ihwanp5@gmail.com ,

## ABSTRACT
In  the  industrial  world,  determining  the  amount  of  raw  material  inventory  is  an  important  issue, because raw material inventory has a direct effect on the course of production. Errors in determining inventory  can  paralyze  all  production  activities,  because  raw  materials  are  the  initial  materials  or media in the production process. If the raw material inventory is too large compared to the company's needs, it will add to the burden on maintenance and storage costs in the warehouse, as well as the possibility of depreciation and a decrease in the quality of raw materials, so this will greatly affect the cost of raw material inventory. And vice versa, if the inventory is too small it will result in a bottleneck in  production.  Based  on  the  description  above,  the  researcher  conducted  research  at  a  workshop company in X city. The object of the study was to calculate the cost of procuring AWS welding wire raw  materials  at  the  company  using  the  EOQ  method.  The  results  showed  that  the  raw  material requirement for AWS welding wire in period 9 could be known economically, namely = 77.9817 kg for AWS welding wire. Purchase frequency for AWS welding wire 11 times. The total cost of TIC supplies in period 9 for AWS welding wire = IDR 7,800.00/Kg. To determine the number of orders and the right time to order is when inventory is at point 34.30099 Kg with a reorder amount of 77.9817 kg for AWS welding wire.
Keywords : Inventory, Cost ,EOQ, ROP, Forcasting

## 1 PENDAHULUAN
Perkembangan  industri  di  Indonesia  beberapa  tahun  belakangan  ini  menunjukan  kenaikan jumlah  yang  terus  meningkat.  Hal  ini  berkaitan  dengan  kondisi  real  dunia  yang  mengarah  pada globalisasi disegala bidang yang menuntut efisiensi disegala bidang kehidupan, sehingga menuntut tersedianya  sumber  daya  manusia  yang  handal  yang  dapat  menyelesaikan  suatu  permasalahan dengan cepat, tepat, efisien serta memiliki nilai jual tinggi. Industri yang semakin berkembang akan menyebabkan  terjadinya  perubahan-perubahan  secara  cepat  baik  dilihat  dari  segi  konseptual maupun  segi  operasional  di  industri  baik  yang  berkaitan  dengan  penyiapan  bahan  baku,  proses produksi dan proses lain yang mendukung dalam produksi.
Sehingga  Peneliti  akan  melakukan  penelitian  pada  bagian  “Persediaan  Bahan  Baku (inventory).”  Alasannya,  sistem  persediaan  merupakan  hal  yang  mendasar  dalam  penetapan keunggulan kompetitif jangka panjang. Mutu, rekayasa, produk, harga, lembur, kapasitas berlebih, kemampuan  merespon  pelanggan  akibat  kinerja  kurang  baik,  waktu  tenggang  (lead  time)  dan profitabilitas  keseluruhan  adalah  hal-hal  yang  dipengaruhi  oleh  tingkat  persediaan.  Maka  untuk mengatasi itu semua diperlukan suatu system pengendalian persediaan bahan baku.
Dalam menentukan besarnya persediaan bahan baku merupakan masalah yang penting bagi perusahaan, karena persediaan bahan baku mempunyai efek langsung dengan jalannya produksi. Kesalahan dalam menetukan persediaan dapat melumpuhkan seluruh kegiatan produksi, karena bahan  baku  sebagai  bahan  atau  media  awal  dalam  proses  produksi.  Dan  kesalahan  dalam
menetukan persediaan mempunyai efek langsung pada biaya persediaan bahan baku perusahaan. (Wirabuana,  2006).  Karena  apabila  persediaan  bahan  baku  terlalu  besar  dibandingkan  dengan kebutuhan perusahaan akan menambah beban pada biaya pemeliharaan dan penyimpanan dalam gudang, serta kemungkinan terjadinya penyusutan dan penurunan kualitas bahan baku, sehingga hal  ini  akan  mempengaruhi  besar  biaya  persediaan  bahan  baku.    Demikian  pula  sebaliknya,  bila persediaan terlalu kecil akan mengakibatkan kemacetan dalam produksi.
Berdasarkan  uraian  diatas  peneliti  menggunakan  metode  EOQ  untuk  menyelesaikan permasalah system persedian pada perusahaan perbengkelan tersebut. Adapuan pesedian yang akan dihitung adalah persedian Kawat Las AWS.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Perencanaan Produksi
Produksi  diartikan  sebagai  “kegiatan  untuk  menciptakan  serta  menambah  kegunaan  dari suatu  barang  atau  jasa  dengan  mempergunakan  faktor-faktor  produksi”  (Supranto,  Johannes;, 1998).  Dengan  demikian  apabila  terdapat  suatu  kegiatan  yang  dapat  menambah  kegunaan  dari suatu barang atau jasa dengan mempergunakan faktor-faktor produksi, maka kegiatan tersebut dikatakan  sebagai  kegiatan  produksi.  Manajemen  produksi  bertujuan  untuk  mengatur penggunaan faktor-faktor produksi baik yang berupa bahan, tenaga kerja, mesin-mesin maupun perlengkapan sehingga proses produksi dapat berjalan efektif dan efisien. Untuk dapat mencapai tujuan manajemen produksi haruslah dilaksanakan fungsi-fungsi perencanaan dibidang produksi. Dalam hal ini harus diusahakan terciptanya bentuk-bentuk laporan yang dapat dipakai sebagai alat untuk mengamati jalannya proses produksi tersebut.  Salah satu  tugas manajemen perencanaan Untuk keperluan pengamatan produksi, maka manajeharus melakukan peramalan.
Peramalan (forecasting) merupakan tahap awal dalam perencanaan produksi. Pada tahap peramalan  ingin  diketahui  permintaan  produk  di  masa  yang  akan  datang  yang  belum  diketahui dengan  pasti.  Peramalan  dilakukan  untuk  mengurangi  ketidakpastian  sehingga  akan  sangat berguna dalam membuat rencana produksi yang dibuat. salah satu metode yang digunakan dalam peramalan  adalah  Moving  Average  (Rata-rata  Bergerak).  MA  digunakan  untuk  beberapa  nilai permintaan  selama  beberapa  waktu  terakhir  dalam  meramal.  Metode  ini  digunakan  untuk permintaan yang stabil. Dapat ditentukan dengan perumusan sebagai berikut :
Keterangan :
MA =  Moving Average n     =  jumlah periode dalam Moving Average Dt    =  Permintaan pada periode i
Dalam  sebuah  peramalan  selalu  terdapat  beberapa  indikator    akurasi  pengukuran. Beberapa metode yang paling umum digunaka adalah MAD (Mean Absolute Deviation = rata-rata penyimpangan  Absolute),  MAPE    (Mean  Absolute  Percentage  Erro  r=    Rata-rata  Persentasi Kesalahan  Absolute),  dan  MSE  (Mean  Square  Error  =Rata-rata  Kuadrat  Kesalahan).  Akurasi peramalan  akan  semakin  tinggi  apabila  nilai-nilai:  MAD,  MAPE  dan  MSE  semakain  kecil.  Apabila suatu  data  aktual  dinyatakan  sebgai  A t ,  nilai  ramalan  dinyatakan  sebagai  F t ,  maka  galat peramalan (Forecast error ) dinyatakan sebagai : e t = A t – F t jadi, Error = Data Aktual – Forecast. Berkaitan  dengan  validasi  model  peramalan,  Tracking  signal  adalah  suatu  ukuran bagaimana  baiknya  suatu  ramalan  memperkirakan  nilai-nilai  aktual.  Tracking  signal  dihitung sebagai running of the forecast errors (RSFE) yang dibagi dengan mean absolute deviation (MAD).
Sebagai berikut:
RSFE
MAD
) i period in demand forecast i period in demand actual (   Dimana: MAD= n ) errors forecast dari absolute ( 
n = banyaknya periode data tracking  signal  yang  positif  menunjukkan  bahwa  nilai  aktual  permintaan  lebih  besar  dari peramalan, sedangakan tracking signal yang negatif berarti nilai aktual permintaan lebih kecil dari peramalan.  Suatu  tracking  signal  disebuat  ’’baik”  apabila  memiliki  RSFE  yang  rendah,  dan mempunyai  positive  error    yang  sama  banyak  atau  seimbang  dengan  negative  error,  sehingga pusat  dari  tracking  signal    sebagaimana  hanya  denagan  peta-peta  kontrol  dalam  pengenalian proses  statistikal  (statistical  process  control  =  SPG),  yang  memiliki  batas  kontrol  atas  (upper control limit) dan batas kontrol bawah (lower control limit).

## 2.2. Pengertian dan Jenis-Jenis Persediaan
Pada  setiap  tingkatan  perusahaan,  baik  perusahaan  kecil,  menengah  maupun  perusahaan besar, persediaaan sangat penting bagi kelangsungan kehidupan perusahaan. Persediaan adalah suatu aktivitas yang meliputi barang-barang milik perusahaan dengan maksud untuk dijual dalam suatu periode usaha yang normal, atau barang-barang yang dalam pengerjaannya/proses produksi menunggu penggunaannya dalam proses produksi (Cahyono, 1996).
Dengan  kata  lain  persediaan  adalah  suatu  istilah  yang  menunjukkan  segala  sesuatu  dari sumber  daya  yang  ada  dalam  suatu  organisasi  yang  bertujuan  untuk  mengantisipasi  terhadap segala kemungkinan yang terjadi baik karena adanya permintaan maupun karena masalah lain.
Persediaan berfungsi untuk menghubungkan  operasi perusahaan dengan  pembelian bahan baku  untuk  selanjutnya  diolah  untuk  dijadikan  barang  atau  jasa  yang  kemudian  diarahkan  pada konsumen. Dan demikian adanya persediaan memungkinkan terlaksananya operasi produksi bagi perusahaan.
Persediaan yang terdapat dalam suatu perusahaan dapat dibedakan menjadi 5 macam, yaitu :
1. persediaan bahan mentah (raw materials) persediaan yang berasal dari sumber kekayaan alam atau  buatan  pabrik  yang  masih  harus  diolah  lebih  lanjut,  misalnya  kain  dalam  produksi garment.
2. persediaan komponen rakitan (purchased parts/components) persediaan yang diperoleh Dari perusahaan  lain,  yang  secara  langsung  dapat  dirakit  menjadi  suatu  produk,  misalnya komponen computer yang dapat dirakit menjadi sebuah computer.
3. persediaan bahan pembantu/penolong (supplies) persediaan yang dibutuhkan dalam proses produksi tetapi bukan merupakan dari barang jadi.
4. persediaan  barang  dalam  proses  (work  in  prosess)  persediaan  barang-barang  yang merupakan  keluaran  dari  tiap-tiap  bagian  dalam  proses  produksi  atau  yang  telah  diolah menjadi suatu produk tetapi masih perlu diolah lebih lanjut menjadi barang jadi.
5. persediaan barang jadi (finished good) persediaan barang-barang yang telah selesai diproses atau diolah dalam pabrik dan siap untuk dijual atau dikirim kepada pelanggan.

## 2.3. Metode Persediaan
Metode Economical Order Quantity (EOQ)
1. Pengertian Economical Order Quantity (EOQ)
Economical  Order  Quantity  (EOQ)  adalah  jumlah  kuantitas  barang  yang  dapat  di peroleh dengan biaya yang minimal atau sering dikatakan dengan jumlah pembelian yang optimal.  Dalam  menentukan  besarnya  jumlah  pembelian  yang  optimal  ini  yang  perlu diperhatikan adalah biaya variable dan dari penyediaan persediaan tersebut, baik biaya variable  yang  sifat  perubahannya  searah  dengan  penambahan  jumlah  persediaan  , maupun baiya variable yang sifat perubahannya berlawanan dengan jumlah persediaan
tersebut. Adapun biaya-biaya itu adalah : 1) Procuremant atau set up cost adalah biaya- biaya yang berubah-ubah sesuai dengan frekuensi pesanan, artinya biaya semakin besar apabila  order  quantity  semakin  kecil,  terdiri  dari:  a)  biaya  selama  proses  persiapan;  b) biaya selama proses pemesanan c) biaya penerimaan barang yang dipesan; d) biaya-biaya prosesing pembayaran. 2) Storage atau Carrying cost adalah biaya berubah-ubah sesuai dengan besarnya persediaan. Penentuan besarnya carrying cost didasarkan pada average inventory . carrying Cost akan semakin kecil apabila jumlah material yang dipesan semakin kecil, terdiri dari : a) biaya penggunaan atau sewa gudang; b) biaya pemeliharaan material dan  allowances  dari  kemungkinan  rusak;  c)  biaya  untuk  menghitung  atau  menimbang barang yang dibeli. d) biaya asuransi; e) biaya absolescence f) biaya modal g) pajak dari persediaan  barang  yang  ada  dalam  gudang.  Adapun  rumus  yang  digunakan  dalam menentukan pembelian yang paling ekonomis adalah (Yamit, 1998) :
H DS EOQ 2 
Dimana: D   : Permintaan (demand) pertahun S  : Biaya pemesanan setiap kali pesan (ordering cost) H  : Biaya penyimpanan (Holding cost)

## 2. Pengertian Reorder Point (ROP)
Reorder Point (ROP) adalah saat dari titik dimana harus diadakan pemesanan kembali sedemikian  rupa  sehingga  kedatangan  atau  penerimaan  materi  yang  dipesan  tepat waktu,  dimana  persediaan  savety  stock  sama  dengan  nol    (Cahyono,  1996).  Dalam menetukan ROP harus diperhatikan syarat-syarat tertentu, yaitu : 1) Lead Time(L); 2) Tingkat kebutuhan per satuan waktu (U); 3) besarnya savety stock (SS).
Maka reorder point dapat di formulasikan sebagai berikut:
ROP = U x L x SS Dimana :
L  : lead time yaitu lama waktu pemesanan /tenggat waktu  pemesanan
U : tingkat kebutuhan persatuan waktu yaitu jumlah rata-rata bahan baku yang   di butuhkan/digunaka per satuan waktu.
SS   :  Safety  stok  berfungsi  untuk  memenuhi  kebutuhan  mendadak  atau  tingkat permintaan lebih besar dari biasanya.
EOQ dapat ter penuhi dengan baik apabila sesuai dengan asumsi : permintaan akan produk adalah konstan harga per unit produk adalah konstan biaya penyimpanan per unit produk tetap biaya pemesanan setiap pemesanan adalah konstan waktu antara pesanan dan barang-barang diterima (leadtime) adalah konstan.

## 3. Pengertian Total Inventory Cost
Total inventory cost adalah total biaya persediaan selama satu periode (Ahyani, 1999), Untuk mengetahui biaya persediaan digunakan rumus TIC sebagai berikut :
TIC = S x + x CQ2 Dimana : S : biaya pemesanan setiap kali pesan C : biaya simpan per unit Q : jumlah bahan yang akan di pesan pada setiap kali pesan R : jumlah kebutuhan selama 1 periode

## 3 METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  survei.  Penelitian  dilakukan  salah Perusahaan  Perbengkelan  di  Kota  X  .  pengumpulan  data  dilakuakan  dengan  cara  mengambil beberapa data atau sampel yang dibutuhkan, metode pengumpulan data dilakukan dalam 3 cara sebagai berikut :
1. Dokumentasi
Adalah  teknik  pengambilan  data  dari  data  masa  lalu  yang  ada  di  perusahaan  atau  lembaga (dokumentasi).  Metode  pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan  cara  mempelajari  dan mengutip  arsip-arsip  dan  catatan-catatan  yang  ada  di  dalam  laporan  persediaan  dan kebutuhan bahan baku.
2. Survey
Dengan cara mengambil informasi data-data teknis yang tersedia dilapangan baik berupa hand out maupun keterangan-keterangan yang didapat dari pihak Perusahaan.
3. Observasi
Dengan  cara  melakukan  pengamatan  secara  langsung  dan  pencatatan  secara  matematis dengan  jelas  mengenai  kondisi  objek  pengamatan  dilingkungan  untuk  mendapatkan  data yang dibutuhkan.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Dengan Metode Moving Average
Untuk  menghitung  biaya  persediaan  kawat  las  pada  priode  9  terlebih  dahulu  diperlukan forcase jumlah kebutuhan kawat las untuk periode 9, karena di periode ini belum diketahui berapa  jumlah  kawat  las  yang  dibutuhkan.  Metode  forcaseting  yang  digunakan  untuk meramalkan kebutuhan di periode 9 adalah Metode Moving Average.
Secara matimatis rumus MA dapat diformasikan sebagai berikut:
MA=     m k m t K t Y 1 / ) (
M= the latest ( last period) K= The number of periods to be include
1. Kawat las AWS Tabel 1. Data kebutuhan kawat las AWS selama 8 periode terakhir Periode Kebutuhan satuan 1 1450 Kg 2 780 Kg 3 1451 Kg 4 1280 Kg 5 766 Kg 6 1160 Kg 7 505 Kg 8 995 Kg a. Peramalan kebutuhan kawat las AWS untuk periode 9 dengan Moving Average 3- periode MA(3) dan  4-periode MA(4).
Dengan  menggunakan metode  peramalan  moving  average  kebutuhan  kawat  las AWS dapat diperediksi, berikut pengolahan dengan metode moving average. Periode yang digunakan dalam peramalan ini adalah 3-periode MA (3) dan 4-periode MA (4).
Tabel 2. Peramalan kawat las AWS
Periode  Kebutuhan/kg MA 3 MA 4 1 1450   - - 2 780   - - 3 1451   - - 4 1280 1227   - 5 766 1170,33333 1240,25 6 1160 1165,66667  1069,25 7 505  1068,66667  1164,25 8 995 810,333333 927,75 9  ???? 886,666667 856,5
Berdasarkan  hasil  dari  pengolahan  data  dengan  metode  moving  average  dapat diketahui kebutuhan bahan baku kawat las AWS untuk periode 9 adalah untuk  MA(3) = 886,666667 dan MA (4) = 856,5.
b. Menentukan  model  peramalan  yang  tepat  berdasarkan  MAD  (  Mean  Absolute Deviation) terkecil
Nilai MAD (Mean Absolute Deviation) dari model rata-rata bergerak 3-periode, MA(3), dan rata-rata bergerak 4-periode, MA(4), ditunjukkan dalam tabel .4.
Tabel 3 .Nilai MAD untuk MA 3 dan MA 4 Perio de Kebutuha n/kg Ramalan    MA 3 Absolute  deviation MA (3) = 2-3 Ramalan MA 4 Absolute  deviation MA (4) = 2-5 1 2 3 4  5 6 4 1280 1227 53   - - 5 766 1170,33333 -404,33333 1240,25 -474,25 6 1160 1165,66667 -5,66667 1069,25 90,75 7 505 1068,66667 -563,66667 1164,25 -659,25 8 995 810,333333 184,666667 927,75 67,25 MAD=-736,000003 MAD = -975.5
Keterangan MAD untuk MA (3)   = -736.000003 MAD untuk MA (4)   = -975.5
Berdasarkan nilai MAD untuk MA(3) dan MA(4), ramalan berdasarkan model rata- rata bergerak 4-periode, MA(4), memiliki nilai MAD = - 480 yang lebih kecil daripada MAD untuk MA(3) = -736.000003. Sehingga dipilihlah MAD untuk MA(4) = -975.5 sebagai model peramalan  yang digunakan untuk kebutuhan kawat las AWS pada periode 9 yaitu sebesar = 856.5 kg.
c. Memeriksa  keandalan  model  peramalan  yang  dipilih  berdasarkan  peta  kontrol tracking signal.
Untuk  mengetahui  sejauh  mana  keandalan  dari  model  peramalan  yang  dipilih, sejogyanya kita membangun peta kontrol tracking signal. Nilai-nilai tracking signal untuk model rata-rata bergerak 4 - periode, MA(4). Seperti pada tabel .3.

## Tabel 4. Tracking Signal dari model peramalan MA (4)
Perio de Aktu al Forcas e Error RSFE Kumulatif dari (4) Absolute  error =  absolute  dari (4) Kumulatif AE = kumulatif MAD =(7)/(1) Tacking signal = (5) / (8)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 766 1240 - 474.25 -474.25 474.25 474.25 474.25  -1 2 1160 1069 90.75 -383.5 90.75 565 282.5  -1.357522124 3 505 1164 - 659.25 -1042.75 659.25 1224.25  408.0833  2.555237901 4 995 927.8 67.25 -975.5 67.25 1291.5 322.875  -3.02129307 Dari tabel diatas dapat dihitung : MAD = n ) error Forecast dari (Absolut  = 4 5 . 1291 = 322.875 Tracking Signal = MAD RSFE = 875 . 322 5 . 975  = -3.02129
Dari  tabel  diatas  nilai  tracking  signal  untuk  model  peramalan  MA(4)  semua  berada  di dalam  batas-batas  yang  dapat  diterima  (maksimum  4),  yaitu  -3.02  sampai  1.357.  hal  ini menunjukkan bahwa akurasi dari modal peramalan MA(4)  dapat diandalkan karena semua berada di dalam batas-batas pengendali tracking signal (maksimum  4). Nilai tracking signal bervariasi positif maupun negatif, sehingga menunjukkan bahwa keseimbangan antara nilai aktual permintaan dan peramalan. Terbukti nilai RSFE lebih rendah, dan mempunyai possitive error yaitu 67.25 yang seimbang dengan negatif error yaitu 67.25 , sehingga pusat dari tracking signal mendekati  nol.  Berdasarkan  pengujian  keandalan  dari  model  peramalan  rata-rata bergerak  4-periode,  MA(4),  menggunakan  tracking  signal  diputuskan  untuk  menggunakan model peramalan MA(4).

## 4.2. Biaya pemesan
Biaya  Pemesanan  adalah  semua  biaya  yang  diperlukan  pada  saat  mendatangkan barang/bahan.      Biaya  pemesanan  total  per  periode  sama  dengan  jumlah  pesanan  yang dilakukan dalam satu periode dikali biaya per pesan. Biaya ini meliputi : biaya produksi, biaya pengangkutan, dll..  Besarnya biaya penmesanan masing-masing bahan baku tersebut adalah :
a.  Biaya pemesanan bahan baku kawat las AWS 856,5  Rp 355 = Rp 304,058,00 untuk periode 9

## 4.3. Biaya Penyimpanan Bahan Baku
Biaya penyimpanan adalah biaya yang dilakukan perusahaan karena adanya persediaan bahan baku yang disimpan oleh perusahaan. Biaya ini ditetapkan oleh perusahaan sebesar Rp 100,00/  kg  untukkawat  las  AWS.    Besarnya  biaya  penyimpanan  masing-masing  bahan  baku tersebut adalah : Biaya penyimpanan bahan baku kawat las AWS 856,5  Rp 100 = Rp 85650,00 untuk periode 9
Berdasarkan hasil perhitungan  diatas,  maka  dapat  diketahui  data-data  yang diperlukan dalam menghitung EOQ, dapat dilihat pada dilihat pada tabel ini :
Tabel 5. Data yang diperlukan dalam menghitung EOQ bahan baku kawat las. Bahan Baku Total Pembelian Biaya Pesan Biaya simpan Kawat las AWS 856.5 Kg  Rp  355 Rp 100
Adapun  rumus  yang  digunakan  dalam  menentukan  pembelian  yang  paling  ekonomis adalah (Yamit, 1998 : 227) :
H DS EOQ 2 
Dimana: D   : Permintaan (demand) pertahun S  : Biaya pemesanan setiap kali pesan (ordering cost) H  : Biaya penyimpanan (Holding cost)
1.  . EOQ kawat las AWS pada periode 9 EOQ    = 100 355 5 . 856 2  
=  77.9817 /Kg
Untuk menentukan berapa kali frekuensi pembelian masing-masing bahan baku tersebut adalah dengan cara :
Frekuensi pemesanan per periode   = EOQ
D 1.  . Pesanan  kawat las AWS : F = 77.9817 856.5 =  11 kali
4.3.1. Perhitungan untuk masing-masing standar penyimpangan bahan baku dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 6. Perhitungan standar penyimpangan bahan baku kawat las AWS pada tahun perode 9
Index Pemakaian sesungguhnya (X) ) X (  ) X X (  2 ) X X (  1 2 3 4 5 1 15.5  15.88485 -0.38485 0.148108 2 14  15.88485 -1.88485 3.552654 3 12.8  15.88485 -3.08485 9.51629 64 16.5  15.88485 0.615152 0.378411 65 15.8  15.88485 -0.08485 0.007199 66 14  15.88485 -1.88485 3.552654 Jumlah 1048.4 155.4248 Standar Deviasi  = 66 155.4248
Standar Deviasi = 2.354922
Standar Deviasi = 1.534575 kg
Dari  perhitungan  diketahui  bahwa  standar  deviasi  untuk  Kawat  las  AWS  adalah  sebesar 1.534575 kg adalah sebesar 1.305386 kg. Dengan mengasumsikan tingkat keyakinan 95% atau penyimpangan sebesar 5% serta menggunakan suatu sisi kurva normal yang dapat dilihat pada tabel standar yaitu = 1,65 maka dapat dihitung Safety Stock dengan cara :
Safety Stock untuk Kawat las AWS = 1,65  Standar Deviasi
= 1,65  1,534575 kg
= 2.532049 kg
4.3.2. Menentukan Re Order Point
Dalam menghitung Re Order Point (ROP) harus  memperhatikan 2 faktor :

## 1.  Waktu tunggu Lead time (L)

## 2.  Tingkat kebutuha bahan baku perhari (U)
Lead  time ditetapkan  selama  2  hari  dengan  asumsi  waktu  kerja  perbulan  adalah  22  hari untuk menentukan ROP ini, maka terlebih dahulu ditentukan kebutuhan bahan baku selama lead time . Adapun data yang dibutuhkan adalah : 1.  Rata-rata pemakaian
bahan baku dalam 1 periode = periode 8 periode 8 selama Pemakaian Jumlah
2.  Jumlah hari kerja selama 1 periode = 22 hari  3 bulan= 66 hari/periode
3.  Kebutuhan per hari      = k erja hari Jumlah periode 1 selama bak u bahan Kebutuhan
4.  Pemakaian selama lead time = 2 hari  kebutuhan per hari (U)
Dengan  demikian Re  Order  Point (ROP)  dapat  ditentukan  dengan  perhitungan  sebagai berikut :
1.  Re Order Point untuk kawat las AWS
- Rata-rata pemakaian bahan baku dalam 1 periode  =
8 8387 = 1048.375 kg - Jumlah kebutuhan per hari   (U) =
66 1048.375 =  15.88447 kg / hari - Pemakaian selama lead time (L) =  2 x 15.88447=31.76894 kg - Safety Stock =  2.532049 kg Jadi Re Order Point adalah =  U  L   + Safety Stock
=    15.88447  2 + 2.532049 =    31.76894 +  2.532049 =      34.30099 Kg
Berdasarkan perhitungan di atas dapat diketahui bahwa pemesanan kembali bahan baku berupa  kawat  las  AWS  titik  persediaan  mencapai    566.2346  Kg  untuk  kawat  las  AWS  agar proses produksi tetap berjalan dengan lancar sebagaimana yang di harapkan. Agar lebih jelas dapat dilihat table dibawah ini :

## Tabel 7. Re Order Point bahan baku kawat las
Bahan Lead Time Rata-rata Pemakaian Safety Stock Hari Kerja Pemakaian selama LT ROP Kawat las AWS 2 15.88447 kg / hari 2.532049 kg 66 31.76894 34.30099 Kg

## 4.3.3. Total Biaya Persediaaan
Total biaya persediaan TIC ( Total Inventory Cost ), merupakan jumlah keseluruhan dari biaya penyimpanan  dan  pemesanan  bahan  baku  perusahaan,  untuk  menghitung  TIC  pada perusahaan ini, berikut formasi rumus yang digunakan :
TIC = (0,5) (Q) (C) + (P) (R/Q) TIC  = Total Inventory Cost
Q =  Kuantitas bahan baku setiap pembelian
C =  Biaya penyimpanan
P =  Biaya pemesanan
R =  Jumlah bahan baku yang dibeli
1. TIC untuk Kawat las AWS
TIC = (0,5) (Q) (C) + (P) (R/Q)
Dimana :
Q=  78.2011  kg
C = Rp 100/kg
P =  Rp 357 periode
R =  856.5 kg TIC =  (0,5)  (78.2011  ) (100) + (355) (856.5/ 78.2011  ) =  3910.055 + 3910.054 = Rp 7798.204 =  dibulatkan Rp 7.800,00/kg.
Jadi dengan demikian TIC masing-masing bahan baku yang berupa kawat las AWS untuk periode 9 sebesar : Untuk kawat las AWS   = Rp 7.800,00 / kg.
4.4. Hubungan antara EOQ, Safety Stock, dan Reorder Point
Table 8. Hasil Perhitungan Bahan Baku
Bahan Baku Total Kebutuhan EOQ Safety Stock Reorder Point Frekuensi Pembelian Kawat las AWS 856,5 kg 77, 9817 2, 532049 kg 34.30099 Kg 11  kali
Berdasarkan  hasil  perhitungan  bahan  baku  kawat  las  AWS  adalah  sebagai  berikut :Perhitungan bahan baku pada Kawat las AWS total kebutuhan 856,5 kg,EOQ ( Economical Order  Quantity )  77,  9817, Safety  Stock 2,  532049  kg, Reorder  Point 34.30099  Kg  dan frekuensi pembelian 11  kali.
Hubungan  antara  EOQ,  Safety  Stock,  dan  Reorder  Point  Bahan  Baku  pendukung  yaitu berupa kawat las AWS dapat dilihat dibawah ini :
Gambar.1. Hubungan antara EOQ, Safety Stock, dan Reorder Point Bahan Baku Kawat las AWS
Pada gambar diatas menerangkan  bahwa  pesanan  kawat  las AWS harus dilakukan  pada waktu persediaan digudang tinggal 34,3 kg, sesuai dengan jumlah Reorder Point. Apabila pesanan  baru dilaksanakan  pada  waktu  persediaan  kurang dari  34,3  Kg  maka  pada  saat bahan  baku  atau  kawat  las  AWS  yang  dipesan  belum  datang,  perusahaan  terpaksa mengambil bahan baku kawat las AWS dari safety stock atau simpanan pengaman.

## 5 KESIMPULAN
Dari  hasil  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  diperoleh  kesimpulan  sebagai  berikut  : Perusahaan  menentukan  jumlah  persediaan  bahan  baku  dengan  menggunakan  metode  EOQ (Economical Order Quantity). Dengan metode ini kebutuhan bahan baku kawat las AWS  pada periode 9 dapat diketahui secara ekonomis yaitu= 77, 9817 kg untuk Kawat las AWS. Dengan
frekuensi pembelian untuk kawat las AWS 11 kali. Dengan demikian pembelian bahan baku dapat eferktif dan efisien.   Total  biaya  persediaan  TIC  (Total  Inventory  Cost)  merupakan  jumlah keseluruhan  dari  biaya  penyimpanan  dan  pemesanan  bahan  baku  perusahaan.  Sehingga  TIC pada periode 9 untuk kawat las AWS = Rp 7.800,00/Kg. Untuk menentukan jumlah pemesanan dan waktu pemesanan yang tepat adalah pada saat persediaan berada pada titik 34,30099 Kg dengan jumlah pemesanan kembali sebesar  77, 9817 kg untuk kawat las AWS.

## REFERENSI
Ahyani. (1999). Total Inventory Cost (TIC). Jakarta: Ghalia Indonesia.
Cahyono. (1996). Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Jakarta: Penerbit Guna Widya.
Erlina, S. (2001). Manajemen Persediaan. Sumatera Utara: Fakultas Ekonomi Program Studi Akuntansi Universitas Sumatera Utara.
Sulistyowati, E. (2007). Handout Riset Operasi. Yogyakarta: UIN Sunan Kalijaga, yogyakarta.
Supranto, Johannes;. (1998). Jakarta.: UI-Press,.
Wirabuana, A. T. (2006). Sistem Produksi. Yogyakarta: Pokja Akademik.
Yamit, Z. (1998). Manajemen Persediaan. Yogyakarta: EKONOSIA Fakultas Ekonomi UII.