## PERENCANAAN JUMLAH PEMESANAN BAHAN BAKU LEMARI DENGAN MENGGUNAKAN WAGNER WITHIN
Muhamad Zulhamsyah Ridwanulloh 1* , Akhsani Nur Amalia 2 , Asep Hermawan 3
123 Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta Jl. Cikopak No. 53 Kota Purwakarta, Telp (0264) 214952/Fax (0264) 8225153 *Koresponding E-mail: zulhamsyahridwan@gmail.com , akhsani@wastukancana.ac.id, asephermawan@wastukancana.ac.id Diterima 24 Juli, 2023; Disetujui 14 Agustus, 2023; Dipublikasikan 13 Oktober, 2023

## Abstrak
Persediaan merupakan sumber daya menganggur yang bernilai  ekonomis yang menunggu untuk diproses, dalam industri manufaktur persediaan merupakan hal yang sangat krusial, dimana kurangnya persediaan maka akan terhentinya proses produksi. Perencanaan persediaan diharapkan bisa berjalan dengan efektif dan efesien (optimal) agar bisa memberikan dampak positif yang besar bagi  perusahaan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  menggunakan  solusi  optimal  untuk  mengetahui  total biaya persediaan dan besar penghematan yang dihasilkan berdasarkan perbandingan antara kondisi existing dan  hasil  perhitungan wagner  within  algorithm. Data  diperoleh  dengan  studi  literatur sebagai cara penghimpunan data dan sumber yang berkaitan dengan penelitian dan kajian literatur sebagai sumber teori yang relevan dari jurnal, buku dan dokumen lain sebagai sumber informasi. Pengolahan dan analisis data dilakukan menggunakan material requirement planning dengan teknik lot size wagner within algorithm. Hasil dari perencanaan persediaan bahan baku dengan wagner within  algorithm diperoleh  hasil  dengan  besar  penghematan  untuk  tiga  tipe  produk,  diantaranya produk tipe B sebesar 77,96%, tipe APMS 80,89%, dan tipe C 73,41%.
Kata kunci: Lot Size, Material Requirement Planning, Persediaan, Wagner Within Algorithm

## Abstract
Inventory  is  an  economically  valuable  idle  resource  waiting  to  be  processed,  in  the manufacturing  industry  inventory  is  very  crucial,  where  the  lack  of  inventory  will  stop  the production process. Inventory planning is expected to run effectively and efficiently (optimally) in order to have a large positive impact on the company. The purpose of this study is to use an optimal solution to determine the total cost of inventory and the amount of savings generated based on the comparison  between  existing  conditions  and  the  results  of  the  calculation  of  wagner  within algorithm. Data is obtained by literature study as a way of collecting data and sources related to research  and  literature  review  as  relevant  theoretical  sources  from  journals,  books  and  other documents as sources of information. Data processing and analysis is carried out using material requirement planning with lot size wagner within algorithm technique. The results of raw material inventory planning with wagner within algorithm obtained results with large savings for three types of products, including type B products of 77.96%, APMS type 80.89%, and type C 73.41%.
Keywords: Inventory, Lot Size, Material Requirement Planning, Wagner Within Algorithm.

## 1. Pendahuluan

## Raymond  E.  Glos  dalam  bukunya
Business:  Its  Nature  and  Environment:  An Introduction ,  menyatakan  bahwa  sebuah perusahaan  diartikan  sebagai  organisasi pemprosesan  perubahan  keahlian  dan  sumber daya  ekonomi  menjadi  barang  dan/atau  jasa untuk  pemuasan  kebutuhan  para  pembeli, diharapkan  akan  memberikan  laba  bagi  para pemiliknya (Umar,
2005). Pesatnya
pertumbuhan  teknologi  menjadi  sebuah stimulus bertumbuhnya perusahaan -
perusahaan  yang  berdaya  saing  tinggi, penentuan  strategi  bisnis  yang  digunakan sangat penting untuk keberlangsungan perusahaan.
Pada  tahun  2022  selepas  pandemi, perindustrian  di  tanah  air  semakin  menggeliat dan  berdaya  saing  terutama  industri  disektor manufaktur dengan target pertumbuhan industri sebesar  4,5%  -  5%  pada  tahun  2022  seiring membaiknya  ekonomi  Indonesia.  Terlihat  dari impor bahan baku dan bahan penolong industri manufaktur naik sebesar 52,6%. Hal ini sejalan dengan  aktivitas  sektor  industri manufaktur di
tanah air yang masih cukup menggeliat hingga tutup 2021.(Advenia Elisabeth, 2022)
Pada  sektor  industri  manufaktur,  bahan baku  menjadi  hal  yang  krusial.  Kekurangan persediaan  dapat  mengakibatkan  terhentinya proses  produksi  yang  ada,  dalam  hal  ini menunjukkan  bahwa  persediaan  termasuk masalah yang cukup krusial dalam operasional perusahaan.  Sasaran  utama  dari  sebuah perusahaan  sebenarnya  bukan  hanya  semata- mata  untuk  mengurangi  atau  meningkatkan inventory (persediaan),  tetapi  yang  utama
adalah  untuk  memaksimalkan  keuntungan (Fitriyani  et  al.,  2020).  Persediaan  merupakan sumber  utama  dalam  merealisasi  laba perusahaan,  oleh  karnanya  maka  persediaan merupakan  suatu  komponen  aset  yang  sangat penting bagi perusahaan.(Swasono & Prastowo, 2021).
Penelitian  terkait  rencana  pemesanan bahan baku sudah banyak dilakukan. Beberapa penelitian tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.1.

## Tabel 1 Penelitian terdahulu
Independen Dependen WW SM Studi Kasus Riset Akhsani Nur Amalia 2021 Penentuan ukuran lot yang memberikan penghematan terbesar terhadap total biaya persediaan √ √ √ √ Alim Setiawan Slamet, Eka Kresno Dianti (2022) Menganalisis kapasitas penyimpanan maksimal gudang dan perencanaan persediaan bahan baku kemas √ √ √ I Gede Arya Krisna Putra, Ni Luh Putu Hariastuti. (2019) Menentukan metode optimal dalam pengendalian persediaan bahan baku √ √ √ √ Febby Chandra Adipradana, Yusraini Muharni (2021) Mengendalikan persediaan suku cadang alat dan mesin angkut √ √ √ Muhamad Zulhamsyah Ridwanulloh (Saat ini) Mengetahui besaran penghematan penggunaan solusi optimal (WWA) dalam perencanaan persediaan √ √
√
Basis Penelitian
Peneliti Tujuan Teknik Lot Size Metode Penelitian
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  beberapa  teknik lotting digunakan untuk  memperoleh  perencanaan  pemesanan bahan  baku.  Penggunaan  teknik lotting digunakan  agar planner dapat  menentukan
pemesanan  yang  tepat  dan  dengan  biaya  yang optimal.  (Ridwanulloh,  2023)  melakukan penelitian  terkait  perencanaan  pemesanan bahan  baku.  Akan  tetapi,  hasil  yang  diperoleh masih  berdasarkan  pada  besaran  lot  yang ditetapkan  perusahaan  dengan  total  biaya
persediaan  produk  tipe  B  sebesar  Rp 45.394.181,  produk  tipe  C  sebesar  Rp 44.623.679  dan  tipe  APMS  sebesar  Rp 38.637.414. Total keseluruhan biaya persediaan dari ketiga produk sebesar Rp 128.655.274.
Menurut (Tersine, 1988) dengan Algoritma Wagner  Within dalam  perencanaan pemesanan  yang  bersifat  dinamis  dapat memberikan  solusi  optimal sesuai  dengan horizon  periode  tertentu.  Penelitian  terdahulu menunjukan  bahwa  penggunaan  teknik lotting yang optimal yaitu dengan menggunakan teknik lotting wagner within algorithm .
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut maka panelitian ini bertujuan untuk mengetahui total biaya persediaan bahan baku optimal dari masing – masing produk tipe B, C dan APMS dan  untuk  mengetahui  besar  manfaat  dari penggunaan teknik lot size optimal.
Persediaan  merupakan  sumber  daya menganggur  ( Idle  Resources )  yang  menunggu untuk  proses  lebih  lanjut.  Yang  dimaksud proses  lebih  lanjut  tersebut  adalah  berupa kegiatan  produksi  pada  sistem  manufaktur, kegiatan  pemasaran  pada  sistem  distribusi ataupun kegiatan konsumsi pangan pada sistem rumah tangga.(Kusmindari et al., 2019)
Secara  garis  besar  yang  termasuk kedalam  biaya  persediaan  adalah  setiap pengeluaran yang timbul sebagai akibat adanya persediaan. Biaya persediaan terdiri dari biaya pemesanan, biaya pembelian, biaya simpan dan biaya  kekurangan  persediaan.(Kusmindari  et al., 2019)
Dalam  pengendalian  persediaan  dapat diakukan  dengan  cara  hirarki  dalam  berbagai metode persediaan seperti yang telah diuraikan secara  kronologis  metode  pengendalian persediaan  yang  ada  dapat  diidentifikasikan sebagai berikut : (Kusmindari et al., 2019)
1. Metode
Pengendalian
Persediaan Tradisional 2. Metode  Perencanaan  Kebutuhan  Material (MRP)
3. Metode Kanban
2. Metodologi Penelitian
2.1 Jenis Penelitian Penelitian  ini  termasuk  penelitian kuantitatif.  Metode  kuantitatif  dapat  diartikan sebagai  metode  penelitian  yang  berlandaskan pada  filsafat  positivisme  yang  dimana  dapat diartikan  sebagai  sumber  keilmuan  yang
dipercaya berasal dari ilmu alam dan bukan dari metafisika.  Metode  kuantitatif  ini  memenuhi kaidah – kaidah  ilmiah  yaitu  konkrit/empiris, obyektif, terukur, rasional, dan sistematis, oleh sebab  itu  dianggap  sebagai  metode  ilmiah ( scientific) (Sugiyono, 2013). Dalam penelitian ini  disebut  kuantitatif  karena  data  penelitian berupa  angka-angka  dimana  pengolahan  data dan hasilnya menjadi lebih terukur dan obyektif yang  bisa  dilakukan  dalam  kurun  waktu  yang cenderung singkat.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini dilakukan dengan teknik dokumen. Pengumpulan  data  melalui  kajian  literatur dengan  mencari  referensi  teori  yang  relevan dengan  kasus  atau  permasalahan  yang ditemukan  yang  berupa  ringkasan  tertulis mengenai  artikel  dari  jurnal,  buku,  dan dokumen lain yang mendeskripsikan teori serta informasi baik masa lalu maupun saat ini. Data  yang  digunakan  penulis  dalam penelitian  ini  adalah  data  yang  diperoleh  dari studi  literatur  yaitu  cara  yang  dipakai  untuk menghimpun  data-data  atau  sumber-sumber yang berhubungan dengan topik yang diangkat dalam suatu penelitian.

## 2.3 Pengolahan Data dan Analisis Data
Pengolahan  data  menggunakan  teknik lotting berdasarkan demand dan  biayanya. Dalam  perhitungan  menggunakan wagner within  algorithm (WWA)  tahapan  prosesnya sebagai berikut :
1. Menghitung dan memeriksa batasan pada ( Q ce ) Pada tahapan ini dimana untuk menentukan jumlah kuantitas pada masing – masing  periode  untuk  pemenuhan pesanan dengan jumlah gabungan dari c ke e.
𝑄 𝑐𝑒 = ∑ 𝐷 𝑘 𝑒 𝑘=𝑐 (1) 2. Menghitung total biaya variabel ( Z ce )
Hasil  dari  tahapan  sebelumnya  kemudian dihitung  total  biaya  variabelnya,  dimana membutuhkan  input  berupa  biaya  pesan dan biaya simpan.
𝑍 𝑐𝑒 = 𝐶 + ℎ ∑ (𝑄 𝑐𝑒 − 𝑄 𝑐𝑖 ) 𝑒 𝑖=𝑐 (2)
3. Menghitung biaya minimum ( f e )
Langkah  selanjutkan  yaitu  menghitung biaya minimum untuk setiap periode yang mungkin  dalam  periode  1  sampai  dengan periode  48.  Algoritma  dimulai  dengan f 0 dan mulai menghitung secara berurutan f 1 , f 2 , f 3 ,…., f 48 . 𝑓 𝑒 = 𝑀𝑖𝑛{𝑍 𝑐𝑒 + 𝑓 𝑒−1 } (3)
4. Interpretasikan 𝑓 𝑒 menjadi ukuran lot.
Nilai 𝑓 𝑒 yang  di  interpretasikan  dengan ukuran  lot  sesuai  dengan  nilai 𝑍 𝑐𝑒 .  Hasil dari  proses  perhitungan Wagner  within Algorithm kemudian dimasukan ke dalam tabel MRP sebagai Purchase Order.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Pengumpulan Data
1. Biaya simpan dan biaya pesan Tabel 2 Biaya simpan dan pesan NAMA BARANG BIAYA SIMPAN BIAYA PESAN PB 15 T 4X8 278 5000 MDF 2,5T 4X6 71 5000 MDF 4T 4X7 104 5000 PAPER LAMINATING 30 5000 TAPE 0.5 X 18 2 5000 TAPE 2T X 18 2 5000 DORUS KS 220/1 NATUR 22 5000 AQUENCE PL 27MIF 15 5000 DABO 8 x 30 1 5000 RAFIX BOLT 25 5000 LAKBAN 1 5000 DOUBLE TAPE 30 x 50 1 5000 FOAM 7 5000 PLASTIK 1 5000 STEPLES 10mm 1 5000 KARDUS B 690 X 380 5 5000 LEMARI TIPE B 1075 5000 DAUN PINTU KIRI 148 5000 DAUN PINTU KANAN 148 5000 PENUTUP SAMPING 17 5000 BAGIAN KAKI PENYANGGA 9 5000 PENUTUP BELAKANG 82 5000 BAGIAN TENGAH 131 5000 PENUTUP BAGIAN BAWAH 17 5000 BAGIAN BAWAH 131 5000 BAGIAN KANAN 131 5000 BAGIAN KIRI 131 5000 PENGUNCI BAGIAN BELAKANG 17 5000 PENGUNCI BAGIAN BELAKANG 1 17 5000 PENGUNCI BAGIAN BELAKANG 2 17 5000 SET LEMARI Tipe B 990 5000 NUT (ONIME M4 X L8 3) 2 5000 KARDUS AP MS 1060 X 1030 12 5000 LEMARI TIPE APMS 1121 5000 DAUN PINTU 164 5000 BAGIAN DEPAN FIX 148 5000 BAGIAN SAMPING KIRI 123 5000 BAGIAN SAMPING KANAN 123 5000 SEKAT 123 5000 BAGIAN DALAM DEPAN 2 25 5000 BAGIAN DALAM DEPAN 1 25 5000 BAGIAN BAWAH 311 5000 SET LEMARI Tipe APMS 1039 5000 PB 20 T 4X8 311 5000
NAMA BARANG BIAYA SIMPAN BIAYA PESAN TAPE 0,5 X 38 2 5000 KARDUS C 985X875 9 5000 SCREW 3X6 6 5000 LEMARI TIPE C 1799 5000 DAUN PINTU KIRI 164 5000 DAUN PINTU KANAN 164 5000 GANJAL PINGGIR SAMPING 3 17 5000 GANJAL PINGGIR SAMPING 2 17 5000 GANJAL PINGGIR SAMPING 1 17 5000 BAGIAN TENGAH 164 5000 PENGUNCI BAGIAN BELAKANG 17 5000 BAGIAN BELAKANG 82 5000 BAGIAN ATAS 164 5000 BAGIAN BAWAH 164 5000 BAGIAN KIRI 164 5000 BAGIAN KANAN 164 5000 PENGUNCI BAGIAN BELAKANG 2 17 5000 SET LEMARI Tipe C 1734 5000 GANJAL PINGGIR SAMPING 2/2 9 5000 GANJAL PINGGIR SAMPING 2/1 9 5000 GANJAL PINGGIR SAMPING 1/5 4 5000 GANJAL PINGGIR SAMPING 1/4 4 5000 GANJAL PINGGIR SAMPING 1/3 4 5000 GANJAL PINGGIR SAMPING 1/2 4 5000 GANJAL PINGGIR SAMPING 1/1 4 5000 ALAS ATAS 6 82 5000 ALAS BAWAH 5 82 5000 BAGIAN BAWAH 4 50 5000 BAGIAN BAWAH 3 33 5000 BAGIAN BAWAH 2 66 5000 BAGIAN BAWAH 1 82 5000 2. Lead Time
Tabel 3 Lead time tipe apms NAMA BARANG LEAD TIME PB 15 T 4X8 1 PAPER LAMINATING 1 TAPE 0.5 X 18 1 DORUS KS 220/1 NATUR 1 AQUENCE PL 27MIF 1 DABO 8 x 30 0 NUT (ONIME M4 X L8 3) 0 LAKBAN 0 FOAM 0 PLASTIK 0 KARDUS AP MS 1060 X 1030 0 LEMARI TIPE APMS 0 DAUN PINTU 0 BAGIAN DEPAN FIX 0 BAGIAN SAMPING KIRI 0 BAGIAN SAMPING KANAN 0 SEKAT 0 BAGIAN DALAM DEPAN 2 0 BAGIAN DALAM DEPAN 1 0 BAGIAN BAWAH 0 SET LEMARI 0
Tabel 4 Lead time tipe b NAMA BARANG LEAD TIME PB 15 T 4X8 1 PAPER LAMINATING 1 TAPE 0.5 X 18 1 DORUS KS 220/1 NATUR 1 AQUENCE PL 27MIF 1 DABO 8 x 30 0 NUT (ONIME M4 X L8 3) 0 LAKBAN 0 FOAM 0 PLASTIK 0 KARDUS AP MS 1060 X 1030 0 LEMARI TIPE APMS 0 DAUN PINTU 0 BAGIAN DEPAN FIX 0 BAGIAN SAMPING KIRI 0 BAGIAN SAMPING KANAN 0 SEKAT 0 BAGIAN DALAM DEPAN 2 0 BAGIAN DALAM DEPAN 1 0 BAGIAN BAWAH 0 SET LEMARI 0 Tabel 5 Lead time tipe c NAMA BARANG LEAD TIME PB 20 T 4X8 1 PB 15 T 4X8 1 MDF 2,5T 4X6 1 PAPER LAMINATING 1 TAPE 0.5 X 18 1 TAPE 2T X 18 1 TAPE 0,5 X 38 2 DORUS KS 220/1 NATUR 1 AQUENCE PL 27MIF 1 DABO 8 x 30 0 RAFIX BOLT 0 LAKBAN 0 DOUBLE TAPE 30 x 50 0 FOAM 0 PLASTIK 0 STEPLES 10mm 0 KARDUS C 985X875 0 RAFIX BOLT 0 SCREW 3X6 0 LEMARI TIPE C 0 DAUN PINTU KIRI 0 DAUN PINTU KANAN 0 GANJAL PINGGIR SAMPING 3 0 GANJAL PINGGIR SAMPING 2 0 GANJAL PINGGIR SAMPING 1 0 PENGUNCI BAGIAN BELAKANG 0 BAGIAN BELAKANG 0 BAGIAN ATAS 0 BAGIAN BAWAH 0 BAGIAN KIRI 0 BAGIAN KANAN 0 PENGUNCI BAGIAN BELAKANG 2 0 SET LEMARI 0 GANJAL PINGGIR SAMPING 2/2 0 GANJAL PINGGIR SAMPING 2/1 0 GANJAL PINGGIR SAMPING 1/5 0 GANJAL PINGGIR SAMPING 1/4 0 GANJAL PINGGIR SAMPING 1/3 0 GANJAL PINGGIR SAMPING 1/2 0 GANJAL PINGGIR SAMPING 1/1 0 ALAS ATAS 6 0 ALAS BAWAH 5 0 BAGIAN BAWAH 4 0 BAGIAN BAWAH 3 0 BAGIAN BAWAH 2 0 BAGIAN BAWAH 1 0

## 3. Master Production Schedule
(MPS)
Tabel 6 MPS masing - masing tipe produk Periode Tipe B Tipe APMS Tipe C 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 129 131 164 129 131 164 129 131 164 129 131 164 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 122 124 156 122 124 156 122 124 156 122 124 156 135 137 172 135 137 172 135 137 172 135 137 172 134 136 170 134 136 170 134 136 170 134 136 170 135 138 173 135 138 173 135 138 173 135 138 173 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181 129 131 164 129 131 164 129 131 164 129 131 164 141 144 181 141 144 181 141 144 181 141 144 181
Des-21
Nov-22 Oct-22 Sep-22 Aug-22 Jul-22 Jun-22 May-22 Apr-22 Mar-22 Feb-22 Jan-22

## 3.2 Pengolahan Data
Berdasarkan  pengumpulan  data  di  atas maka  selanjutnya  akan  langsung  dilakukan pengolahan data berdasarkan alur proses dalam perencanaan persediaan
bahan
baku menggunakan  metode material  requirement planning dengan  teknik lotting  wagner  within algoritm.
3.2.1 Material Requirement Planning (MRP)
Data input dari MRP berupa data jadwal induk  produksi,  data  struktur  produk  dan  juga status inventory. Untuk  perhitungan  MRP menggunakan  Teknik lot  sizing yaitu Wagner Within Algorithm (WWA), menyusun pesanan yang  direncanakan  sesuai  dengan  kebutuhan bersih dan meminimumkan biaya simpan sesuai dengan  kebutuhan safety  stock dari  kebutuhan bersihnya.
Netting
Langkah dalam
netting adalah menentukan  jumlah  kebutuhan  bersih (Net Requirement ) produk lemari Tipe B. Input dari netting adalah safety  stock dan  persediaan  di tangan  ( PAB  1 ).  Sebelum  menghitung kebutuhan bersih perlu menghitung persediaan di tangan (PAB 1) terlebih dahulu dari input On Hand  (OH),  Schedule Receipt dan  Kebutuhan kotor  ( Gross  Requirement )  yang  berasal  dari MPS. Contoh perhitungan sebagai berikut :
➢ 𝐺𝑅 = 𝑀𝑃𝑆 𝑥 𝑄𝑡𝑦 𝐺𝑅 = 141 𝑥 1 = 141
➢ 𝑁𝑅 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 1 = 𝑃𝑂𝐻 + 𝑆𝑎𝑓𝑒𝑡𝑦 𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑁𝑅 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 1 = 141 + 5 = 146
Tabel 7 Hasil netting 1 Description Lemari Tipe B LS WWA 0 OH 0 Qty 1 pcs 5 Order Policy LFL Past Due 1 2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 0 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 146,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 POH NR
Periode GR SR LT SS No Part 13 14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 129,00 129,00 129,00 129,00 141,00 141,00 141,00 141,00 122,00 122,00 122,00 122,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 129,00 129,00 129,00 129,00 141,00 141,00 141,00 141,00 122,00 122,00 122,00 122,00 25 26 27 28 29 30 31 32
33 34 35 36 135,00 135,00 135,00 135,00 134,00 134,00 134,00 134,00 135,00 135,00 135,00 135,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 135,00 135,00 135,00 135,00 134,00 134,00 134,00 134,00 135,00 135,00 135,00 135,00 37 38 39
40 41 42 43 44
45 46 47 48 141,00 141,00 141,00 141,00 129,00 129,00 129,00 129,00 141,00 141,00 141,00 141,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 141,00 141,00 141,00 141,00 129,00 129,00 129,00 129,00 141,00 141,00 141,00 141,00

## Lotting
Perhitungan dengan menggunakan wagner  within  algorithm akan  menghasilkan output berupa  berapa  banyak  material  yang akan  dipesan  dan  kapan  pemesanan  harus dilakukan, dimana output yang dihasilkan akan menciptakan solusi yang optimal.
Input yang  dibutuhkan  pada  proses lotting yaitu  jumlah  kebutuhan  bersih  ( net requirement ),  biaya  pesan,  biaya  simpan. Langkah-langkah perhitungan lot sizing dengan algoritma wagner within adalah sebagai berikut:
1. Menghitung dan memeriksa batasan pada
Q ce Pada tahapan ini dimana untuk menentukan jumlah  kuantitas  pada  masing – masing periode  untuk  pemenuhan  pesanan  dengan jumlah  gabungan  dari c ke e. Contoh perhitungannya sebagai berikut :
𝑄 𝑐𝑒 = ∑ 𝐷 𝑘 𝑒 𝑘=𝑐 𝑄 11 = 146 𝑄 12 = 146 + 141 = 287
Tabel 8 Alternatif pesanan
e=1 e=2 e=3 e=4
e=5 e=6 e=7
e=8 e=9 e=10 e=11 e=12 146 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 c=1 146 287 428 569 710 851 992 1133 1274 1415 1556 1697 c=2 141 282 423 564 705 846 987 1128 1269 1410 1551 c=3 141 282 423 564 705 846 987 1128 1269 1410 c=4 141 282 423 564 705 846 987 1128 1269 c=5 141 282 423 564 705 846 987 1128 c=6 141 282 423 564 705 846 987 c=7 141 282 423 564 705 846 c=8 141 282 423 564 705 c=9 141 282 423 564 c=10 141 282 423 c=11 141 282 c=12 141 Lemari Tipe B
e=13 e=14 e=15 e=16
e=17 e=18 e=19
e=20 e=21 e=22 e=23 e=24 129 129 129 129 141 141 141 141 122 122 122 122 c=13 129 258 387 516 657 798 939 1080 1202 1324 1446 1568 c=14 129 258 387 528 669 810 951 1073 1195 1317 1439 c=15 129 258 399 540 681 822 944 1066 1188 1310 c=16 129 270 411 552 693 815 937 1059 1181 c=17 141 282 423 564 686 808 930 1052 c=18 141 282 423 545 667 789 911 c=19 141 282 404 526 648 770 c=20 141 263 385 507 629 c=21 122 244 366 488 c=22 122 244 366 c=23 122 244 c=24 122
Lemari Tipe B
e=25 e=26 e=27 e=28
e=29 e=30 e=31 e=32 e=33 e=34 e=35 e=36 135 135 135 135 134 134 134 134 135 135 135 135 c=25 135 270 405 540
674 808 942 1076 1211 1346 1481 1616 c=26 135 270 405 539 673 807 941 1076 1211 1346 1481 c=27 135 270 404 538 672 806 941 1076 1211 1346 c=28 135 269 403 537 671 806 941 1076 1211 c=29 134 268 402 536 671 806 941 1076 c=30 134 268 402 537 672 807 942 c=31 134 268 403 538 673 808 c=32 134 269 404 539 674 c=33 135 270 405 540 c=34 135 270 405 c=35 135 270 c=36 135 Lemari Tipe B
e=37
e=38 e=39 e=40 e=41 e=42 e=43 e=44 e=45 e=46 e=47 e=48 141 141 141 141 129 129 129 129 141 141 141 141 c=37 141 282 423 564 693 822 951 1080 1221 1362 1503 1644 c=38 141 282 423 552 681 810 939 1080 1221 1362 1503 c=39 141 282 411 540 669 798 939 1080 1221 1362 c=40 141 270 399 528 657 798 939 1080 1221 c=41 129 258 387 516 657 798 939 1080 c=42 129 258 387 528 669 810 951 c=43 129 258 399 540 681 822 c=44 129 270 411 552 693 c=45 141 282 423 564 c=46 141 282 423 c=47 141 282 c=48 141 Lemari Tipe B
2. Menghitung total biaya variabel ( Z ce )
Hasil  dari  tahapan  sebelumnya kemudian  dihitung  total  biaya  variabelnya, dimana membutuhkan input berupa biaya
pesan  dan  biaya  simpan.  Biaya  pesan  untuk Lemari Tipe B yaitu Rp 5000 per sekali pesan, dan  biaya  simpannya  Rp  1075  per  unit  per periode. Berikut adalah contoh perhitungannya.
𝑍 𝑐𝑒 = 𝐶 + ℎ ∑ (𝑄 𝑐𝑒 − 𝑄 𝑐𝑖 ) 𝑒 𝑖=𝑐 𝑍 11 = 5000 + 1075(146 − 146) = 5000 𝑍 12 = 5000 + 1075((287 − 146) + (287 − 287)) = 156.575 𝑍 21 = 5000 + 1075(141 − 141) = 5000 𝑍 12 = 5000 + 1075((282 − 141) + (282 − 287)) = 156.575
Tabel 9 Biaya variabel
e=1 e=2 e=3 e=4 e=5 e=6 e=7 e=8
e=9 e=10 e=11 e=12 146 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 c=1 5000 156575 459725 914450 1520750 2278625 3188075 4249100 5461700 6825875 8341625 10008950 c=2 5000 156575 459725 914450 1520750 2278625 3188075 4249100 5461700 6825875 8341625 c=3 5000 156575 459725 914450 1520750 2278625 3188075 4249100 5461700 6825875 c=4 5000 156575 459725 914450 1520750 2278625 3188075 4249100 5461700 c=5 5000 156575 459725 914450 1520750 2278625 3188075 4249100 c=6 5000 156575 459725 914450 1520750 2278625 3188075 c=7 5000 156575 459725 914450 1520750 2278625 c=8 5000 156575 459725 914450 1520750 c=9 5000 156575 459725 914450 c=10 5000 156575 459725 c=11 5000 156575 c=12 5000 Lemari Tipe B
e=13 e=14 e=15 e=16
e=17 e=18 e=19
e=20 e=21 e=22 e=23 e=24 129 129 129 129 141 141 141 141 122 122 122 122 c=13 5000 143675 421025 837050 1443350 2201225 3110675 4171700 5220900 6401250 7712750 9155400 c=14 5000 143675 421025 875750 1482050 2239925 3149375 4067425 5116625 6296975 7608475 c=15 5000 143675 446825 901550 1507850 2265725 3052625 3970675 5019875 6200225 c=16 5000 156575 459725 914450 1520750 2176500 2963400 3881450 4930650 c=17 5000 156575 459725 914450 1439050 2094800 2881700 3799750 c=18 5000 156575 459725 853175 1377775 2033525 2820425 c=19 5000 156575 418875 812325 1336925 1992675 c=20 5000 136150 398450 791900 1316500 c=21 5000 136150 398450 791900 c=22 5000 136150 398450 c=23 5000 136150 c=24 5000 Lemari Tipe B
e=25
e=26 e=27 e=28 e=29 e=30 e=31 e=32 e=33 e=34 e=35 e=36 135 135 135 135 134 134 134 134 135 135 135 135 c=25 5000 150125 440375 875750 1451950 2172200 3036500 4044850 5205850 6511975 7963225 9559600 c=26 5000 150125 440375 872525 1448725 2168975 3033275 4049150 5210150 6516275 7967525 c=27 5000 150125 438225 870375 1446575 2166825 3037575 4053450 5214450 6520575 c=28 5000 149050 437150 869300 1445500 2171125 3041875 4057750 5218750 c=29 5000 149050 437150 869300 1449800 2175425 3046175 4062050 c=30 5000 149050 437150 872525 1453025 2178650 3049400 c=31 5000 149050 439300 874675 1455175 2180800 c=32 5000 150125 440375 875750 1456250 c=33 5000 150125 440375 875750 c=34 5000 150125 440375 c=35 5000 150125 c=36 5000 Lemari Tipe B
e=37 e=38 e=39 e=40 e=41 e=42 e=43
e=44 e=45 e=46 e=47 e=48 141 141 141 141 129 129 129 129 141 141 141 141 c=37 5000 156575 459725 914450 1469150 2162525 2994575 3965300 5177900 6542075 8057825 9725150 c=38 5000 156575 459725 875750 1430450 2123825 2955875 4016900 5229500 6593675 8109425 c=39 5000 156575 433925 849950 1404650 2098025 3007475 4068500 5281100 6645275 c=40 5000 143675 421025 837050 1391750 2149625 3059075 4120100 5332700 c=41 5000 143675 421025 837050 1443350 2201225 3110675 4171700 c=42 5000 143675 421025 875750 1482050 2239925 3149375 c=43 5000 143675 446825 901550 1507850 2265725 c=44 5000 156575 459725 914450 1520750 c=45 5000 156575 459725 914450 c=46 5000 156575 459725 c=47 5000 156575 c=48 5000 Lemari Tipe B
3. Menghitung biaya minimum ( f e )
Langkah
selanjutkan yaitu menghitung  biaya  minimum  untuk  setiap periode  yang  mungkin  dalam  periode  1
sampai  dengan  periode  48.  Algoritma dimulai  dengan f 0 =  Rp0  dan  mulai menghitung secara berurutan f 1 , f 2 , f 3 ,…., f 48 . Contoh perhitungan sebagai berikut:
𝑓 𝑒 = 𝑀𝑖𝑛{𝑍 𝑐𝑒 + 𝑓 𝑒−1 } 𝑓 0 = 5000 𝑓 1 = 𝑀𝑖𝑛{𝑍 11 + 𝑓 0 } = 𝑀𝑖𝑛{5000 + 0} = 5000 𝑓 2 = 𝑀𝑖𝑛{𝑍 12 + 𝑓 0 } = 𝑀𝑖𝑛{156575 + 0} = 156575 𝑓 1 = 𝑀𝑖𝑛{𝑍 22 + 𝑓 1 } = 𝑀𝑖𝑛{5000 + 5000} = 10000 𝑓 2 = 𝑀𝑖𝑛{𝑍 23 + 𝑓 1 } = 𝑀𝑖𝑛{156575 + 5000} = 161575
Tabel 10 Biaya minimum
e=1
e=2 e=3 e=4
e=5 e=6 e=7
e=8 e=9 e=10 e=11 e=12 146 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 1 2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 c=1 5000 156575 459725 914450 1520750 2278625 3188075 4249100 5461700 6825875 8341625 10008950 c=2 10000 161575 464725 919450 1525750 2283625 3193075 4254100 5466700 6830875 8346625 c=3 15000 166575 469725 924450 1530750 2288625 3198075 4259100 5471700 6835875 c=4 20000 171575 474725 929450 1535750 2293625 3203075 4264100 5476700 c=5 25000 176575 479725 934450 1540750 2298625 3208075 4269100 c=6 30000 181575 484725 939450 1545750 2303625 3213075 c=7 35000 186575 489725 944450 1550750 2308625 c=8 40000 191575 494725 949450 1555750 c=9 45000 196575 499725 954450 c=10 50000 201575 504725 c=11 55000 206575 c=12 60000 ƒe 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000 50000 55000 60000 Lemari Tipe B
e=13 e=14 e=15
e=16 e=17 e=18 e=19 e=20 e=21 e=22 e=23 e=24 129 129 129 129 141 141 141 141 122 122 122 122 13 14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 c=13 65000 203675 481025 897050 1503350 2261225 3170675 4231700 5280900 6461250 7772750 9215400 c=14 70000 208675 486025 940750 1547050 2304925 3214375 4132425 5181625 6361975 7673475 c=15 75000 213675 516825 971550 1577850 2335725 3122625 4040675 5089875 6270225 c=16 80000 231575 534725 989450 1595750 2251500 3038400 3956450 5005650 c=17 85000 236575 539725 994450 1519050 2174800 2961700 3879750 c=18 90000 241575 544725 938175 1462775 2118525 2905425 c=19 95000 246575 508875 902325 1426925 2082675 c=20 100000 231150 493450 886900 1411500 c=21 105000 236150 498450 891900 c=22 110000 241150 503450 c=23 115000 246150 c=24 120000 ƒe 65000 70000 75000 80000 85000 90000 95000 100000 105000 110000 115000 120000
Lemari Tipe B e=25 e=26 e=27 e=28 e=29
e=30 e=31 e=32 e=33 e=34 e=35 e=36 135 135 135 135 134 134 134 134 135 135 135 135 25 26 27 28 29 30 31 32
33 34 35 36 c=25 125000 270125 560375 995750 1571950 2292200 3156500 4164850 5325850 6631975 8083225 9679600 c=26 130000 275125 565375 997525 1573725 2293975 3158275 4174150 5335150 6641275 8092525 c=27 135000 280125 568225 1000375 1576575 2296825 3167575 4183450 5344450 6650575 c=28 140000 284050 572150 1004300 1580500 2306125 3176875 4192750 5353750 c=29 145000 289050 577150 1009300 1589800 2315425 3186175 4202050 c=30 150000 294050 582150 1017525 1598025 2323650 3194400 c=31 155000 299050 589300 1024675 1605175 2330800 c=32 160000 305125 595375 1030750 1611250 c=33 165000 310125 600375 1035750 c=34 170000 315125 605375 c=35 175000 320125 c=36 180000 ƒe 125000 130000 135000 140000 145000 150000 155000 160000 165000 170000 175000 180000 Lemari Tipe B e=37 e=38 e=39 e=40
e=41 e=42 e=43 e=44
e=45 e=46 e=47 e=48 141 141 141 141 129 129 129
129 141 141 141 141 37 38 39 40 41 42 43 44
45 46 47 48 c=37 185000 336575 639725 1094450 1649150 2342525 3174575 4145300 5357900 6722075 8237825 9905150 c=38 190000 341575 644725 1060750 1615450 2308825 3140875 4201900 5414500 6778675 8294425 c=39 195000 346575 623925 1039950 1594650 2288025 3197475 4258500 5471100 6835275 c=40 200000 338675 616025 1032050 1586750 2344625 3254075 4315100 5527700 c=41 205000 343675 621025 1037050 1643350 2401225 3310675 4371700 c=42 210000 348675 626025 1080750 1687050 2444925 3354375 c=43 215000 353675 656825 1111550 1717850 2475725 c=44 220000 371575 674725 1129450 1735750 c=45 225000 376575 679725 1134450 c=46 230000 381575 684725 c=47 235000 386575 c=48 240000 ƒ e 185000 190000 195000 200000 205000 210000 215000 220000 225000 230000 235000 240000
Lemari Tipe B 4. Interpretasikan 𝑓 𝑒 menjadi ukuran lot.
Nilai 𝑓 𝑒 yang  di  interpretasikan  dengan ukuran  lot  pada  tabel  4.9  sesuai  dengan  nilai 𝑍 𝑐𝑒 .  Hasil  dari  proses  perhitungan Wagner
within  Algorithm kemudian  dimasukan  ke dalam  tabel  MRP  sebagai Purchase  Order. MRP hasil lotting dapat dilihat pada tabel 4.12.
Perhitungan  dari  hasil  MRP  Lemari  Tipe  B periode 1 level 0 adalah sebagai berikut.
➢ 𝐺𝑅 = 𝑁𝑅 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 𝑛𝑒𝑡𝑡𝑖𝑛𝑔
➢ 𝑆𝑅 = 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑗𝑎𝑑𝑤𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎𝑎𝑛
➢ 𝑃𝑂𝐻 = 𝑂𝑛 ℎ𝑎𝑛𝑑 + 𝑃𝑂𝑅𝐶 + 𝑆𝑅 − 𝐺𝑅 𝑃𝑂𝐻 = 0 + 146 + 0 − 146 = 0
➢ 𝑁𝑅 = 𝑜𝑛 ℎ𝑎𝑛𝑑 + 𝑆𝑅 − 𝐺𝑅 𝑁𝑅 = 0 + 0 − 146 = 146 ➢ 𝑃𝑂𝑅𝐶 = 𝑙𝑜𝑡𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑤𝑎𝑔𝑛𝑒𝑟 𝑤𝑖𝑡ℎ𝑖𝑛 𝑎𝑙𝑔𝑜𝑟𝑖𝑡ℎ𝑚
Tabel 11 Lotting lemari tipe b 1 WWA 0 1 pcs 5 Past Due 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 146 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 146,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 146 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 No Part Description Lemari T ipe B LS LT OH 0 Qty
PO H NR PO RC PO RL SS Order Policy WWA
Periode GR SR
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 129 129 129 129 141 141 141 141 122 122 122 122 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 129,00 129,00 129,00 129,00 141,00 141,00 141,00 141,00 122,00 122,00 122,00 122,00 129 129 129 129 141 141 141 141 122 122 122 122 25 26 27 28 29 30 31 32
33 34 35 36 135 135 135 135 134 134 134 134 135 135 135 135 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 135,00 135,00 135,00 135,00 134,00 134,00 134,00 134,00 135,00 135,00 135,00 135,00 135 135 135 135 134 134 134 134 135 135 135 135 37 38
39
40 41 42 43 44
45 46 47 48 141 141 141 141 129 129 129 129 141 141 141 141 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 141,00 141,00 141,00 141,00 129,00 129,00 129,00 129,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141 141 141 141 129 129 129 129 141 141 141 141

## Offsetting
Offsetting merupakan  langkah  yang bertujuan  untuk  menentukan  kapan  kuantitas pemesanan ( lot size ) hasil proses lotting harus dilakukan. Input yang  dibutuhkan  untuk  tahap offsetting yaitu lead  time (waktu  tunggu)  dari
pemesanan  dilakukan  hingga  material  siap untuk digunakan. Lead time untuk lemari tipe B yaitu 0 periode. Hasil dari tahap offsetting dapat dilihat  pada  Tabel  4.13  yang  merupakan  tabel hasil  dari  proses  MRP  dengan  teknik wagner within algorithm .
Tabel 12 Offsetting dan hasil akhir MRP lemari tipe b
1 WWA 0 1 pcs 5 Past Due 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 146 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 146,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141,00 146 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 146 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141 141
NR
PO RC PO RL SS Order Policy WWA
Periode
GR SR No Part Description Lemari T ipe B LS LT OH 0 Qty
PO H
13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24 129 129 129 129 141 141 141 141 122 122 122 122 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 129,00 129,00 129,00 129,00 141,00 141,00 141,00 141,00 122,00 122,00 122,00 122,00 129 129 129 129 141 141 141 141 122 122 122 122 129 129 129 129 141 141 141 141 122 122 122 122 25 26 27 28 29 30 31
32 33 34 35 36 135 135 135 135 134 134 134 134 135 135 135 135 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 135,00 135,00 135,00 135,00 134,00 134,00 134,00 134,00 135,00 135,00 135,00 135,00 135 135 135 135 134 134 134 134 135 135 135 135 135 135 135 135 134 134 134 134 135 135 135 135 37 38 39 40 41 42 43
44 45 46 47 48 141 141 141 141 129 129 129 129 141 141 141 141 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 141,00 141,00 141,00 141,00 129,00 129,00 129,00 129,00 141,00 141,00 141,00 141,00 141 141 141 141 129 129 129 129 141 141 141 141 141 141 141 141 129 129 129 129 141 141 141 141 Berdasarkan perhitungan MRP dengan menggunakan  teknik lotting  wagner  within algorithm, maka  hasil  perhitungannya  adalah sebagai berikut.
Biaya Pemesanan    = 48 x 5000 = Rp. 240.000 Biaya Simpan        = 0 x 1075 = Rp. 0 Biaya  Persediaan  =  Biaya  Pesan  +  Biaya Simpan
= Rp.240.000 + Rp. 0 = Rp. 240.000
Perhitungan lotting untuk  material selanjutnya menggunakan software POM QM.
3.2.2 Analisa Total Biaya Persediaan WWA dan Existing (LFL)
Dari  perhitungan  masing – masing produk  lemari  tipe  B,  APMS  dan  C menggunakan lotting wagner within algorithm , diperoleh hasil total biaya produk untuk masing – masing tipe produk. Untuk tipe B sebesar Rp. 10.003.161, Tipe APMS sebesar Rp. 7.382.409, dan  untuk  tipe  C  sebesar  Rp.  11.865.931. Sedangkan  untuk  total  biaya  sebelumnya dengan menggunakan LFL menghasilkan total biaya  produk  tipe  B  sebesar  Rp.  45.394.181, Tipe APMS sebesar Rp. 38.637.414, dan Tipe
C  sebesar  Rp.  44.623.678.  Hasil  rekapan  dari biaya  persediaan  menggunakan  teknik  LFL yang ada pada tabel 4.16 – 4.18. Secara biaya metode WWA lebih optimal karena menghasilkan  biaya  persediaan  yang  lebih rendah. Dengan perbandingan hasil didapatkan besaran manfaat untuk masing – masing produk tipe  B  sebesar  Rp  35.391.020  dengan  persen penghematan 77,96%. Tipe APMS sebesar Rp. 31.255.005  dengan  persen  penghematan 80,89%. Tipe C sebesar Rp 32.757.748 dengan persen penghematan 73,41%. Penggunaan dari lot size yang berbeda berdasarkan karakteristiknya menghasilkan total biaya yang berbeda pula. Dari karakteristik masing- masing lot  size dapat  dilihat  bahwa  pada  WWA melakukan  perhitungan  berdasarkan  algoritma dari  total  biaya  pesan  dan  biaya  simpan minimum.  Sedangkan  pada  kondisi  exsisting dilakukan perhitungan sesuai dengan kebutuhan namun  mempertimbangkan  jumlah  minimal pesan  material  sehingga  memunculkan  jumlah penyimpanan  yang  lebih  banyak.  Semakin sedikit  biaya  simpan  semakin  rendah  biaya persediaan  yang  dihasilkan  begitupun  dengan frekuensi pemesanan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pengolahan  data,  diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Total  biaya  persediaan  bahan  baku  dari masing – masing  tipe  produk  dengan menggunakan lot size optimal yaitu :
a. Produk  tipe  B  menghasilkan  total  biaya persediaan sebesar Rp. 10.003.161.
b. Produk  tipe  APMS  menghasilkan  total biaya persediaan sebesar Rp. 7.382.409
c. Produk  tipe  C  menghasilkan  total  biaya persediaan sebesar Rp. 11.865.931
2. Besaran manfaat dari masing – masing tipe produk  dengan  menggunakan lot  size optimal  yaitu  untuk  produk  tipe  B  sebesar Rp 35.391.020 dengan persen penghematan 77,96.  Tipe  APMS  sebesar  Rp.  31.255.005 dengan  persen  penghematan  80,89.  Tipe  C sebesar  Rp.  32.757.748  dengan  persen penghematan 73,41.

## Referensi
Adipradana, F. C., & Muharni, Y. (2021).

## PENENTUAN LOT SIZE DENGAN
MODEL DINAMIS ALGORITMA WAGNER WITHIN DI PT XYZ. Jurnal Industrial Service , 6 (2), 147 – 154. Advenia Elisabeth. (2022). Sambut 2022,
Industri Manufaktur Semakin Bergeliat dan Berdaya SaingNo Title . Okezone.Com. https://economy.okezone.com/read/2022/ 01/03/320/2526775/sambut-2022- industri-manufaktur-semakin-bergeliat- dan-berdaya-saing Amalia, A. N. (2021). Penentuan Ukuran Lot Pemesanan Kedelai Untuk Meminimumkan Biaya Persediaan (Studi Kasus Di Rumah Produksi Tempe). Infomatek , 23 (1), 1 – 6.
https://doi.org/10.23969/infomatek.v23i1. 3872 Fitriyani, Hadayani, & Asih, D. N. (2020). Manajemen Persediaan Bahan Baku

## Keripik Talas Pada Industri “Menggaka”
Di Desa Porame Kecamatan Kinovaro Kabupaten Sigi. E-Jurnal Ilmu Pertanian Agrotekbis , 8 (3), 511 – 520. Kusmindari, C. D., Alfian, A., & Hardini, S.
(2019). Production Planning and Inventory Control (1st ed.). CV BUDI UTAMA. Putra, I. G. K., & Hariastuti, N. L. P. (2019). Analisis Penerapan Material Requirement Planning dengan Mempertimbangkan Lot Sizing Model dalam Pengendalian Persediaan Bahan Baku Tissue Dinner. Jurnal ITATS , 355. Ridwanulloh, M. Z. (2023). PERENCANAAN PEMESANAN BAHAN BAKU UNTUK PRODUK KITCHEN SET MENGGUNAKAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING ( MRP ) DI PT . STT Wastukancana. Slamet, A. S., & Dianti, E. K. (2022). Optimalisasi Persediaan Bahan Baku Kemas dengan Metode Program Dinamis Algoritma Wagner Within Packing Material Inventory Optimalization with Dynamic Program Method Wagner Within Algorithm. Jurnal Manajemen Dan Organisasi (JMO) , 13 (3), 213 – 232. https://doi.org/10.29244/jmo.v13i3.37717 Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Tindakan . ALFABETA. Swasono, M. A., & Prastowo, A. T. (2021). Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Pengendalian Barang. JATIKA (Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak) , 2 (1), 134 – 143. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/infor matika/article/view/734 Tersine, R. J. (1988). PRINCIPLES OF INVENTORY AND MATERIALS MANAGEMENT (3rd ed.). New York : North-Holland. Umar, H. (2005). Evaluasi Kinerja Perusahaan . PT Gramedia Pustaka Utama.