## PERHITUNGAN PERAMALAN DAN PERSEDIAAN STOK GAS ELPIJI PADA KOPERASI
Haryadi Sarjono 1 dan Stela Maries 2
1,2) Program Studi Manajemen, BINUS Business School_Undergarduate, Universitas Bina Nusantara Jl. KH. H. Syahdan No 9, Palmerah, Jakarta Barat 11480, Indonesia Email: haryadibinus@gmail.com; stela.maries@binus.ac.id

## Abstrak
Penelitian bertujuan untuk mengetahui dan menentukan jumlah penjualan dan persediaan yang optimal dengan menghitung peramalan permintaan menggunakan 11 metode, salah satunya adalah Multiplicative Decomposition CMA. Sedangkan metode persediaan yang digunakan  adalah Economic  Order  Quantity (EOQ), Economic  Order  Interval (EOI), Min-Max  System , P  Model dan Q  Model . Objek  penelitian  ini  adalah  Koperasi  KDP, koperasi yang menjual belikan Gas LPG 3Kg yang berlokasi di Jakarta Selatan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif dimana data dikumpulkan, dianalisis, dan diproses sehingga dapat mengetahui permasalahan yang terjadi pada Koperasi KDP. Hasil  penelitian  didapat  model  persediaan  yang  paling  tepat  digunakan  adalah  metode Economic Order Quantity (EOQ) karena menghasilkan total biaya yang paling kecil jika dibandingkan dengan metode Economic Order Interval , Min Max Inventory , P Model dan Q Model . Kesimpulannya untuk periode selanjutnya sebaiknya menjual sebanyak 51.290 tabung gas untuk elpiji 3kg, sesuai hasil perhitungan peramalan.
Kata Kunci: metode persediaan, EOQ, metode peramalan, Multiplicative Decomposition CMA

## Abstract
The purpose of this study is to determine and determine the optimal amount of sales and inventory  by  calculating  demand  forecasting  using  11  methods,  one  of  them  is Multiplicative Decomposition CMA. While the inventory method used is Economic Order Quantity  (EOQ),  Economic  Order  Interim  l  (EOI),  Min-Max  System,  P  Model  and  Q Model. The object of this research is KDP Cooperative, a cooperative that sells LPG 3kg gas, located in South Jakarta. The research method used is a descriptive method where data is collected, analyzed, and processed so that it can find out the problems that occur in KDP Cooperatives. The results showed that the most appropriate inventory model used is  the  Economic  Order  Quantity  (EOQ)  method  because  it  produces  the  smallest  total cost when compared to the Economic Order Interval, Min Max Inventory, P Model and Q Model methods. The conclusion is that for the next period it is better to sell 51,290 gas cylinders for 3kg LPG, according to the results of forecasting calculations.

## Keywords:  Inventory  method,  EOQ,  forecasting  method,  Multiplicative  Decompotion CMA

## PENDAHULUAN
Persediaan  merupakan  suatu  aktiva  penting  yang  meliputi  barang-barang  milik perusahaan dengan maksud untuk dijual, dalam suatu periode, atau persediaan barang dalam proses atau persediaan bahan baku yang akan diproses (Akhmad, 2018). Banyak perusahaan memiliki  masalah  dalam  mengelola  inventaris  mereka  yang  dapat  memperburuk  kinerja keuangan baik  sebagai  produsen atau distributor  (Chuang dan Olivia, 2015). Oleh karena
itu,  dalam  sebuah  perusahaan  penting  untuk  melakukan  pengendalian  persediaan. Pengendalian  persediaan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kinerja perusahaan bersama faktor makro ekonomi, industri dan spesifik perusahaan seperti struktur kepemilikan, manusia, praktik tata kelola yang baik, etika kerja yang tinggi, arahan strategi, dan inovasi (Ahmad, 2016). Dalam rangka pengendalian persediaan yang efektif, tentunya harus didukung dengan metode peramalan permintaan, dan metodenya harus tepat, sehingga untuk  setiap  periode  tidak  terjadi  resiko  dalam  kesalahan  pengendalian  persediaan. Peramalan juga berguna untuk membantu perusahaan menentukan berapa jumlah persediaan yang  optimal,  berapa  yang  harus  dipesan  setiap  kali  melakukan  pemesanan,  dan  kapan pemesanan harus dilakukan untuk memenuhi kebutuhan produknya, serta jumlah minimum stok barang harus mereka sediakan agar tidak menempatkan risiko kekurangan barang untuk dijual.  Koperasi  KDP  adalah  koperasi  yang  menjual  gas  Elpiji  3  kg  dengan  penjualan mencapai 55.000 tabung setiap bulannya. Koperasi ini mendapatkan gas dari supplier yaitu PT.Pertamina (Persero), kemudian koperasi ini menjual kembali gas tersebut kepada agen- agen kecil yang akan menyalurkan kembali  gas  Elpiji tersebut  kepada masyarakat  sekitar atau konsumen akhir.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar sebaiknya persediaan jumlah  tabung  gas  3  Kg,  setiap  periodenya,  supaya  koperasi  tidak  menanggung  kerugian akibat  terlalu  banyak  atau  terlalu  sedikit  memesan  tabung  gas  tersebut,  mengingat  lahan untuk  persediaan  juga  terbatas.  Dalam  Tabel  1  terlihat  kebutuhan  gas  elpiji  dari  setiap tahunnya,  dimulai  dari  tahun  2016  sampai  September  2019,  dimana  kebutuhannya  selalu meningkat setiap tahun, dimana dari tahun 2017, naik sekitar 1,9% dibanding 2016 dan 2018 naik sekitar 3,1% dibading tahun sebelumnya.
Tabel 1. Data Penjualan Gas Elpiji 3 Kg Koperasi KDP
Bulan 2016 (tabung) 2017 (tabung) 2018 (tabung) 2019 (tabung) Januari 46.185 45.105 46.950 50.035 Febuari 44.690 46.088 47.396 49.875 Maret 45.795 46.595 47.102 52.851 April 46.027 46.907 47.845 54.480 Mei 47.121 47.023 48.135 51.153 Juni 46.215 47.855 49.283 58.455 Juli 47.103 46.920 48.977 48.260 Agustus 45.919 47.005 49.006 50.995 September 46.107 47.214 48.722 50.726 Oktober 44.928 46.991 49.108 ? November 46.075 47.325 49.395 ? Desember 45.458 47.680 48.908 ? Total 551.623 562.708 580.827 ?
Rumusan masalah
1.   Apakah jumlah persediaan gas Elpiji sesuai dengan perhitungan perusahaan? 2.   Berapa jumlah persediaan yang paling optimal untuk perusahaan?

## TINJAUAN PUSTAKA
Peramalan merupakan seni dan ilmu untuk memprediksi peristiwa atau kejadian di masa  depan.  Peramalan  mungkin  melibatkan  pengambilan  data  historis  (seperti  data penjualan) dan menggunakannya dengan model matematika (Heizer, Render dan Munson, 2015). Peramalan adalah memprediksi sesuatu yang akan datang dengan perhitungan data historis  (Sarjono,  2016).  Peramalan  adalah  tentang  meramalkan  masa  depan  seakurat mungkin, mengingat semua informasi yang tersedia termasuk data historis dan pengetahuan
yang mungkin berdampak pada perkiraan tersebut. Peramalan diperlukan pada situasi apa pun  seperti  memutuskan  apakah  akan  membangun  rencana  dalam  lima  tahun  ke  depan (Hyndman dan Athanasopoulos, 2018).
Peramalan memiliki tujuan sebagai berikut (Heizer, Render dan Munson, 2014):
1. Untuk  mengkaji  kebijakan  perusahaan  yang  berlaku  saat  ini  dan  dimasa  lalu  serta melihat sejauh mana pengaruh dimasa datang.
2. Peramalan diperlukan karena adanya time lag atau delay antara saat suatu kebijakan perusahaan ditetapkan dengan saat implementasi.
3. Peramalan merupakan dasar penyusutan bisnis pada suatu perusahaan sehingga dapat meningkatkan efektivitas suatu rencana bisnis.
Metode dalam peramalan:
• Exponential Smoothing
• Exponential Smoothing with Trend
• Linear Regression
• Moving Average
• Trend Analysis
• Naïve Method
• Weighted Moving Average
• Additive Decompotion - Average All
• Additive Decompotion – CMA
• Multiplicative Decompotion - Average All
• Multiplicative Decompotion – CMA
Heizer,  Render  dan  Munson  (2015)  menyatakan  bahwa  akurasi  keseluruhan  dari setiap model peramalan baik itu Exponential Smoothing dan lainnya dapat dijelaskan dengan membandingkan nilai yang diramal dengan nlai aktual atau nilai yang sedang diamati. Jika Ft melambangkan peramalan pada periode t, dan At  melambangkan permintaan aktual pada periode t, maka kesalahan peramalannya (deviasi) adalah sebagai berikut:
Kesalahan peramalan   = Permintaan aktual – Nilai peramalan Kesalahan Peramalan   = At – Ft
Pengukuran kesalahan peramalan adalah diantaranya adalah: 1. Mean Absolute Deviation (MAD)
Mean  Absolute  Deviation adalah  ukuran  kesalahan  peramalan  keseluruhan  untuk sebuah  model.  Nilai  ini  dihitung  dengan  mengambil  jumlah  nilai  absolut  dari  setiap kesalahan  peramalan  dibagi  dengan  jumlah  periode  data  (n).  Rumus  untuk  menghitung MAD adalah:
MAD = ∈| 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 | 𝑛 (1)
2. Mean Squared Error (MSE)
Mean  Squared  Error merupakan  rata-rata  selisih  kuadrat  antara  nilai  yang diramalkan dan nilai yang diamati. Rumus untuk menghitung MAD adalah:
MSE = ∈| 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 | 𝑛 (2)
Dalam  sebuah  peramalan,  ketepatan  akan  semakin  tinggi  apabila  nilai  MAD  dan MSE nya semakin kecil (Gaspersz, 2005). Nilai MAD mengukur jumlah kesalahan, maka semakin kecil nilai MAD, semakin baik peramalan yang dibuat (Kimblerg, Silup, Boyle dan
Tafa,  2010).  Semakin  kecil  nilai  MAD  atau  MSE  maka  semakin  akurat  sebuah  model peramalan  dan  sebaliknya  semakin  besar  nilai  MAD  atau  MSE  maka  model  peramalan semakin tidak akurat (Klimberg dan Ratick, S., 2017). Model persediaan yang digunakan dalam kasus ini:
1. Economic Order Quantity
2. Q Model
3. Economic Order Interval
4. P Model
5. Min-Max System
Dalam tabel 2, terlihat rumus dari 5 model persediaan yang akan digunakan dalam perhitungan  ini,  dimana  setiap  model  persediaan  menampilkan  rumus  perhitungan  yang berbeda untuk setiap variablenya.
Tabel 2 . Perbedaan 5 Model Persediaan Variabel EOQ EOI Min-Max System Q Model P Model Q *
Q = √2.𝐷.𝑆 H (Hezer, Render, Munson, 2015) E – I (Sarjono dan Aryanto, 2014) max stock – min stock (Sarjono dan Aryanto, 2014) Q = √2𝐷𝑆 𝐻 (Aquilano 2009)
Q = √2𝑆 HD (Aquilano 2009), Safety Stock Z  X σ X √L (Prasetyo dan Arvianto, 2016) Z  X σ X √T’xL (Sarjono dan Aryanto 2014) 𝐷 𝑁 (Sarjono dan Aryanto, 2014) Z  X S X √L (Aquilano, 2009) Z X σ X √T’ + L (Aquilano, 2009) Re Order Point (d x L) + safety stock (Hezer, Render, Munson, 2015) - DL) + safety stock (Sarjono dan Aryanto, 2014) (d X L) + Safety stock (Aquilano, 2009) (d +L) + safety stock (Aquilano, 2009) Frekuensi Pemesanan 𝐷 𝑄∗ (Hezer, Render, Munson, 2015) 𝐷 𝑄 ∗ (Sarjono dan Aryanto 2014) 𝐷 𝑄 ∗ (Sarjono dan Aryanto, 2014) 𝐷 𝑄 ∗ (Aquilano, 2009) 𝐷 𝑄 ∗ (Aquilano, 2009) Total Biaya Total Unit Cost + 𝐷 𝑄∗ s +
𝑄∗ 2 H (Hezer, Render, Munson, 2015) PD + 𝑆 𝑇′ + (safety stock + ( 1 2 DT’) (Sarjono dan Aryanto, 2014) PD + 𝐷 𝑄∗ Co + HD (Sarjono dan Aryanto, 2014) PD + 𝐷 𝑄 S + 𝑄 2 H
(Aquilano, 2009) PD + 𝐷 𝑄 S + 𝑄 2 H
(Aquilano, 2009)

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam kasus ini adalah
1.   Metode  pengumpulan  data  yaitu  dengan  melakukan  survey,  wawancara  dan  study pustaka
2.   Metode analisis yaitu dengan melakukan perhitungan menggunakan metode peramalan pada  penjualan  produk  untuk  penjualan  periode  selanjutnya  dan  metode  persediaan untuk mengetahui jumlah persediaan yang tepat.
Menurut Oktavial, Chendrasari Wahyu & Natalia, Christine; (2021), ada 11 langkah untuk  menyelesaikan  model  perhitungan  persediaan,  antara  lain:  1)  mengidentifikasikan jumlah  penjulanan,  2)  mengindetifikasi  jumlah  pemakaian  selama  periode  tahun,  3) mengindetifikasikan lead time, 4) menentukan kuantitas pesanan optimum, 5) menentukan biaya  pesan  dan  total  biaya  pesan;  6)  menentukan  frekuensi  pemesanan  (F)  dan  interval waktu pemesanan; 7) mengidentifikasi biaya penyimpanan dan total biaya penyimpanan; 8) menentukan  safety  stock;  9)  menentukan  maximum  inventory  (MI);  10)  menentukan re- order point ; dan 11) menentukan total inventory cost.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Peramalan
Dengan adanya masalah yang dihadapi perusahaan, maka penting bagi koperasi ini untuk melakukan peramalan jumlah permintaan agar dapat menentukan jumlah persediaan untuk memenuhi permintaan pelanggan. Sebagai bahan simulasi, akan dilakukan peramalan permintaan tabung gas Elpiji 3 kg.
Tabel  3,  menggambarkan  hasil  rekapitulasi  data  hasil  peramalan  gas  Elpiji  3  kg  untuk periode selanjutnya:
Tabel 3. Rekapitulasi data hasil peramalan gas Elpiji 3 kg untuk periode selanjutnya
No Metode Peramalan MAD MSE 1 Exponential Smoothing 51.022 1,125 3.360 2 Exponential Smoothing with Trend 51.211 1,095 3,208 3 Linear Regression 51.607 1,005 2,510 4 Moving Average 49.994 1,014 2,859 5 Trend Analys 51.607 1,005 2,510 6 Naïve Method 50.726 1,146 4,689 7 Weighted Moving Average 50.314 0,992 3,013 8 Additive Decomposition–Average All 51.567 0,983 2,446 9 Additive Decomposition – CMA 51.576 0,980 2,437 10 Multiplicative Decomposition – Average All 51.215 0,981 2,434 11 Multiplicative Decomposition - CMA 51.290 0,976 2,424

## Koperasi KDP
Identifikasi Masalah
Model persediaan yang digunakan dalam kasus ini:
1. Economic Order Quantity 2. Q Model 3. Economic Order Interval 4. P Model 5. Min-Max SystemIdentifikasi
Masalah
Hasil dan pembahasan Kesimpulan
Berdasarkan hasil perhitungan peramalan gas Elpiji 3 kg untuk periode selanjutnya dengan menggunakan 11 metode peramalan melalui software QM for Windows , diperoleh hasil  MAD  dan  MSE  dengan  nilai  terendah  yaitu Multiplicative  Decomposition  –  CMA dengan hasil MAD 0,976 dan MSE 2,424 sehingga hasil forecasting atau peramalan sebesar 51.290 tabung gas Elpiji 3 kg. Berdasarkan hal tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode yang  sebaiknya  digunakan  oleh  Koperasi  KDP  untuk  melakukan  perhitungan  peramalan perjualan gas Elpiji 3 kg adalah Multiplicative Decomposition – CMA.

## Analisis Persediaan
Setelah  menghitung  peramalan  penjualan  untuk  periode  berikutnya,  maka  proses selanjutnya  adalah  menghitung  persediaan  dengan  menggunakan  5  metode  yaitu  model Economic  Order  Quantity,  Economic  Order  Interval,  Min  Max  System,  P  Model, dan Q Model.
Untuk menghitung biaya persediaan, diperlukan beberapa data pendukung yaitu:

## 1.   Permintaan produk
Hasil  perolehan  peramalan  permintaan  produk  gas  Elpiji  3Kg  dengan  menggunakan metode Multiplicative Decomposition – CMA yang memiliki tingkat kesalahan terkecil:
a. Periode satu bulan awal (Oktober 2019)
Jumlah  permintaan  produk  gas  Elpiji  3Kg  periode  Oktober  2019  adalah  sebesar 51.290 tabung, sedangkan tingkat  permintaan perhari adalah 1972  tabung per-hari (51.290 tabung dibagi 26 hari kerja).
b. Periode satu tahun awal (Oktober 2019 – September 2020) Jumlah permintaan produk gas Elpiji 3Kg periode Oktober 2019 – September 2020 adalah sebesar 627.513 tabung,
2.   Biaya Pemesanan (S)
Biaya pengambilan produk dari Bekasi ke lokasi Koperasi dikenakan biaya:
✓ Biaya pengambilan (bensin sekali pengambilan produk): Rp.100.000

## 3.   Biaya Penyimpanan (H)
Biaya penyimpanan pada koperasi ini adalah:
• Gaji staf:          Rp. 3.000.000 x 3  orang
= Rp. 9.000.000 perbulan
•
Listrik perbulan = Rp.    300.000 perbulan • Total = Rp. 9.300.000 perbulan Tabel 4. Perhitungan biaya penyimpanan Biaya Total per-bulan Total per-tahun Gaji staf  Rp. 3.000.000 x 3orang Rp. 9.000.000 Rp. 108.000.000 Listrik perbulan Rp.   300.000 Rp.     3.600.000 Total Rp. 9.300.000 Rp. 111.600.000 Penyimpanan tabung gas Elpiji menghabiskan 85% dari area Gudang (menampung 5.500 tabung gas elpiji 3Kg) Rp. 7.905.000 Rp. 83.700.000 Biaya penyimpanan pertabung Rp. 1.437 Rp. 17.244
Tabel 4, memperlihatkan perhitungan biaya penyimpanan dari Koperasi, dengan jumlah staf sebanyak 3 orang dengan hasil biaya penyimpanan pertabung selama 1 bulan sebesar Rp. 1.1437 dan selama 1 tahun sebesar Rp. 17.244.
4.   Lead Time
Lead time atau waktu yang diperlukan saat melakukan pemesanan hingga pesanan tiba adalah 1 hari (0,03 bulan).

## 5.   Service Level
Service Level atau tingkat pelayanan yang diinginkan koperasi agar memenuhi kepuasan pelanggan  adalah  sebesar  95%  (kemungkinan  terjadinya  kehabisan  persediaan  adalah sebesar 5%). Maka, berdasarkan nilai kurva diperoleh nilai Z adalah 1,65.
6. Standar Deviasi
Standar  Deviasi  diperoleh  dari  fungsi  “=Stdev()”  pada Microsoft  Excel dengan menginput data penjualan gas Elpiji 3 kg dari bulan Juni 2016 hingga September 2019 yaitu sebesar 2.589,644 atau dibulatkan menjadi 2.590.
Berikut adalah hasil perhitungan model persediaan EOQ, EOI, Max-Min System, P Model, dan Q Model untuk bulan Oktober 2019
Tabel 1 . Rekapitulasi data hasil persediaan menggunakan 5 model persediaan
Variabel EOQ EOI Max Min P Model Q Model Q* 2.672 2.873 1538,7 3.304,26 2672 Safety Stock 740,09 168,35 1.972,69 1.137,99 837,98 Reorder Point 1.082 - 3.511,39 3.110,02 1.224,72 Frekuensi Pemesanan 19,19 17,85 33,33 15,52 19,19 Total Biaya (Rp) 773.189.367 773.440.292,8 794,238.333,3 773.303.902,8 773.189.367,9
Berdasarkan  hasil  perbandingan  model  persediaan  di  atas,  disimpulkan  bahwa  model persediaan yang paling tepat untuk digunakan oleh Koperasi KDP adalah metode Economic Order Interval (EOQ) karena menghasilkan total biaya yang paling kecil jika dibandingkan dengan metode Economic Order Interval , Min Max Inventory, P Model dan Q Model.

## PENUTUP
Berdasarkan analisis data yang sudah dilakukan, maka dapat diambil simpulan, bahwa:
1.   Perhitungan peramalan permintaan untuk periode selanjutnya yang paling tepat adalah dengan menggunakan metode Multiplicative Decomposition – CMAl dengan hasil MAD 0,976 dan MSE 2,424 sehingga hasil forecasting atau peramalan sebesar 51.290 tabung gas elpiji 3kg
2.   Berdasarkan  perhitungan  model  persediaan  menggunakan  5  metode  yaitu Economic Order Quantity (EOQ), Economic Order Interval (EOI), Min-Max System , P Model dan Q Model, diperoleh kesimpulan model persediaan yang paling tepat digunakan adalah model Economic Order Quantity (EOQ) dengan total biaya terkecil .

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad.  (2016).  The  relationship  between  human  capital  characteristic  and  director. International Journal of Business and Society , 347-364.
Akhmad.  (2018). Manajemen  Operasi  Teori  dan  Aplikasi  Dunia  Bisnis. Bogor:  Azkiya Publishing.
Chuang,  H.  H.  C.,  &  Oliva,  R.  (2015).  Inventory  Record  Inaccuracy:  Causes  and  Labor Effects”. Journal of Operations Management , 63-78. Heizer,  J.,  Render,  B.,  &  Munson,  C.  (2015). Operation  Management,  Sustainibility  and Supply Chain Management. England: Pearson Education Limited. Hyndman,  R.  J.,  &  Athanasopoulos,  G.  (2018). Forecasting  Principle  and  Practice. Melbourn. Melbourne: OTexts.
Kimblerg, R. K., & Ratick, S. (2017). Development of a Practical and Effective Forecasting Performance Meassure. Advance in Business Management Forecasting .
Klimberg, R. K., Sillup, G. P., & Boyke, K. J. (2010). Forecasting Performance Meassure: What  are  their  partical  meaning?. Advance  in  Business  and  Management Forecasting , 137-147.
Sarjono, H. (2016). Forecasting Aplikasi penelitian Bisnis. Jakarta: Mitra Wacana Media. Oktavial, Chendrasari Wahyu & Natalia, Christine; (2021), Analisis pengaruh Pendekatan Economic  Order  Quantity Terhadap  Penghematan  Biaya  Persediaan, Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem & Teknik Industri (PASTI); Vol. XV, No. 1, April, 103-117.