Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Perancangan PPIC dan Penempatan Barang di Gudang | Calvino | Tanti

## PERANCANGAN PPIC DAN PENEMPATAN BARANG DI GUDANG PERUSAHAAN ROTI X
Calvino Cliff Cahyadi 1) , Tanti Octavia 2)
1,2) Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Email : cliff.cahyadi999@gmail.com
Abstrak, Penelitian ini dilakukan untuk perancangan Production Planning and Inventory Control (PPIC) pada perusahaan  Roti  X.  Hingga  saat  ini  perusahaan  masih  belum  memiliki  rancangan  PPIC.  Selain  permasalahan peramalan,  gudang  penyimpanan  bahan  baku  perusahaan  Roti  X  juga  masih  kurang  rapi  sehingga  diperlukan perbaikan layout dari gudang penyimpanan. Perancangan PPIC pada penelitian ini meliputi peramalan, pembuatan master production schedule (mps), perencanaan agregat, pembuatan material requirement  planning (mrp), dan perhitungan lotsizing . Metode peramalan yang terpilih pada penelitian ini adalah metode winter multiplicative dan weighted  moving  average .  Perhitungan  biaya  pengadaan  material  dengan  metode wagner  whitin sebesar  Rp 267,162,595.53. Pembuatan visual basic applications (VBA) setelah perancangan sistem PPIC dilakukan untuk memudahkan  dalam  mengakses  data  dan  pengambilan  keputusan.  Perancangan  lain  yang  dilakukan  adalah perancangan  layout  gudang  dengan  menggunakan  metode  ABC  Analysis.  Hasil  dari  perbaikan  layout  gudang adalah penurunan nilai perpindahan momen sebesar 4.2708 %.
Kata Kunci : Peramalan, MPS, MRP, Lot Sizing, ABC Analysis

## PENDAHULUAN
Perusahaan  roti  X  adalah  perusahaan yang  memproduksi  roti  berbagai  macam  rasa yang  didirikan  pada  tahun  1997.  Awal berdirinya perusahaan memiliki 1 unit produksi dan seiring berjalannya waktu, perusahaan saat ini  memiliki  2  unit  produksi.  Perusahaan  juga sudah  mulai  menggunakan  mesin  otomatis untuk  membuat  adonan  roti.  Contoh  dari beberapa  varian  roti  yang  diproduksi  oleh perusahaan  antara  lain:  coklat,  nanas,  kelapa, pandan, strawberry .
Saat  ini,  perusahaan  memiliki  masalah dimana  belum  ada  bagian  yang  menangani perencanaan produksi dan pengendalian persediaan  bahan  baku.  Banyaknya  roti  yang diproduksi  selama  ini  berdasarkan  perkiraan penjualan.  Persediaan  bahan  baku  juga  belum diatur  dan  dikendalikan  oleh  perusahaan.  Hal ini  dapat  menyebabkan  terjadinya  kehabisan bahan  baku  atau  kelebihan  persediaan  bahan baku,  salah  satu  contoh  kejadian  kehabisan bahan  baku  adalah  habisnya  plastik  yang mengakibatkan  perusahaan  harus  membeli plastik  yang  lebih  mahal  sebagai  pengganti  di Banjarmasin.  Selain  itu,  perusahaan  memiliki permasalahan  dalam    penempatan    barang    di gudang  bahan  baku, dimana bahan baku yang diletakkan  di  gudang  disimpan  secara  tidak teratur. Penempatan barang hanya berdasarkan bahan  baku  yang  masuk  ke  dalam  gudang terlebih dahulu dan langsung ditempatkan pada
bagian  yang  kosong,  sehingga  mengakibatkan pencarian bahan baku yang menjadi lebih sulit. Akses  gudang  terkadang  menjadi  sulit  karena barang  tidak  diletakkan  pada  tempatnya. Penelitian dilakukan untuk membuat rancangan sistem perencanaan produksi dan pengendalian inventori  akan  dibuat  sehingga  perusahaan dapat  memenuhi  jumlah  permintaan  dengan baik,  dapat  menentukan  jumlah  bahan  baku yang  tepat,  dan  menghindari  terjadinya kehabisan  bahan  baku.  Selain  itu,  usulan perbaikan  tata  letak  bahan  baku  di  gudang perusahaan  yang  dapat  menghemat  biaya perpindahan  bahan  baku,  mempermudah pengelompokan barang yang diperlukan untuk proses produksi juga dilakukan, dan mempermudah akses gudang.

## Tinjauan Pustaka
I. Metode Peramalan
Metode peramalan berdasarkan karakteristiknya  dibagi  menjadi  metode kualitatif  dan  metode  kuantitatif.  Metode peramalan  secara  kualitatif  memberikan informasi  namun  tidak  bisa  dijadikan patokan  dalam  mengambil  keputusan. Metode peramalan kualitatif dalam penerapannya dilakukan menggunakan survei dan berdasarkan pengalaman. Metode peramalan  secara  kuantitatif  menggunakan data yang memadai. Metode peramalan time
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Perancangan PPIC dan Penempatan Barang di Gudang | Calvino | Tanti
series yang  digunakan  pada  penelitian  ini diantaranya:
1. Simple Moving Average Metode simple moving average
digunakan  pada  saat  data  yang  dimiliki bersifat acak tetapi stabil, berikut adalah rumus perhitungan simple moving average (Gaspersz, 2001 dalam penelitian (Widya 2017)):
𝐹 𝑡 = (𝐴 𝑡−𝑛 − 𝐴 𝑡−𝑛+1 + ⋯ + 𝐴 𝑡−1 ) / n
Keterangan: 𝐹 𝑡 :  hasil peramalan periode ke t n :  jumlah  periode  peramalan yang terlibat
𝐴 𝑡 :  permintaan aktual pada periode t
2. Weighted Moving Average
Metode weighted moving average digunakan dengan data permintaan aktual masa lalu. Perbedaan metode ini dengan metode simple moving average adalah terdapatnya bobot dalam peramalan data permintaan  periode  masa  depan,  bobot yang diberikan akan mempengaruhi error perhitungan  peramalan  (Gaspersz,  2001 dalam penelitian (Widya 2017)).
𝐹 𝑡 = 𝐹 𝑡 =   𝑊 1 𝐴 𝑡−1 + 𝑊 2 𝐴 𝑡−2 + ⋯ + 𝑊 𝑛 𝐴 𝑡−𝑛
Keterangan: 𝑊 𝑛 : bobot permintaan pada periode n
3. Single Exponential Smoothing
Metode peramalan single exponential smoothing digunakan pada saat data yang ada tidak stabil atau bergejolak (Gaspersz, 2001 dalam penelitian (Widya 2017)).
𝐹 𝑡 = 𝐹 𝑡−1 +∝ (𝐴 𝑡−1 − 𝐹 𝑡−1 ) n
Keterangan:
𝐹 𝑡 :  hasil peramalan periode ke t ∝ : konstanta smoothing (0 ≤ ∝ ≤ 1)
𝐴𝑡 −1  :  jumlah permintaan pada periode 𝑡 −1
𝐹𝑡 −1  :  hasil  peramalan  pada  periode
𝑡 −1
4. Exponential  Smoothing  with  Trend Adjustment Metode peramalan exponential smoothing with trend adjustment
digunakan pada saat data yang ada tidak
stabil dan memiliki pola trend .
Berdasarkan Sheikh (2002) dalam penelitian (Widya 2017) model
matematis metode adalah sebagai berikut:
𝐹 𝑡 = ∝ (𝐴 𝑡−1 + (1−∝)(𝐹 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 )
Perhitungan trend dapat dihitung dengan:
𝑇 𝑡 =  𝛽(𝐹 𝑡 −   𝐹 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽) 𝑇 𝑡−1 Keterangan: 𝐹 𝑡 :  hasil peramalan periode ke t 𝑇 𝑡 :  nilai trend pada periode ke t
𝛽
:  konstanta smoothing trend (0 ≤  𝛽 ≤ 1)
𝐴 𝑡 :  jumlah  permintaan  pada periode 𝑡
5. Winter’s multiplicative model
Metode peramalan
winter’s multiplicative model digunakan pada saat data  yang  ada  memiliki  pola seasonal . Berdasarkan  Gaspersz  (2001)  dalam penelitian (Widya 2017) model matematis adalah sebagai berikut:
𝐹 𝑡 =  𝑎 + 𝑏 𝑡 𝐹 𝑡 =   𝐴̅ − 𝑏 𝑡̅ 𝐹 𝑡 =   ∑ 𝑡𝐴 − 𝑛𝑡̅𝐴̅ / ∑ 𝑡 2 −  𝑛(𝑡̅) 2
Keterangan: 𝐹 𝑡 :  hasil peramalan periode ke t
A :  data permintaan aktual
𝑡 :  periode

## II. Perhitungan Error Peramalan
Peramalan  permintaan  dengan  berbagai metode harus dilakukan perbandingan untuk menentukan  metode  dengan  hasil  terbaik. Metode  terbaik  dapat  dicari  dengan melakukan perhitungan error dengan menggunakan metode MAD ( Mean
Absolute Deviation ),  berikut  adalah  model matematis dari perhitungan MAD (Gaspersz, 2008 dalam penelitian (Saputro & Purwanggono 2016)):
𝑀𝐴𝐷 =   ∑ | 𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑛 |
Keterangan:
𝐴 𝑡 :  permintaan aktual pada periode t 𝐹 𝑡 :  peramalan permintaan pada
periode t
n :  jumlah periode peramalan
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Perancangan PPIC dan Penempatan Barang di Gudang | Calvino | Tanti

## III. Master Production Schedule (MPS)
Jadwal produksi induk disebut sebagai master production schedule (MPS) adalah jadwal dimana jumlah produksi, dan waktu pelaksanaannya  terjadwal  secara  spesifik (Chapman, 2006 dalam penelitian (Widya 2017)). Master production schedule dalam pembuatannya  membutuhkan  4  input utama atau data utama, diantaranya: a. Data permintaan total
b. Status persediaan
c. Rencana produksi
d. Data perencanaan

## IV. Bill of Material (BOM)
Bill  of  materia l  adalah  daftar  material penyusun  suatu  produk.  BOM  digunakan untuk melihat material apa yang diperlukan  untuk  membuat  suatu  produk. BOM  juga  dapat  digunakan  untuk perhitungan  biaya  produk.  Tampilan Bill of Material pada umumnya dalam bentuk gambar.
Gambar 1. Contoh Bill of Material

## V. Material Requirement Planning (MRP)
MRP  adalah  metode  perencanaan  dan pengendalian pesanan serta inventori untuk permintaan barang, seperti bahan baku, suku cadang,  atau  disebut  dengan  inventori manufaktur. Beberapa data yang dibutuhkan material requirement planning dalam perhitungannya adalah sebagai berikut:
 Master production schedule (MPS)
 Bill of material (BOM)
 Lead time
 Item master
 Orders

##  Requirements
Berikut adalah istilah yang sering digunakan dalam material requirements planning:
 Gross requirements
 Lot size
 Schedule recipts
 Projected avaliable  Net requirements
 Planned order release  Planned order receipts  Lead time
VI. Lot Sizing
Lot  sizing adalah  metode  pemesanan yang  digunakan  untuk  meminimalkan biaya  pemesanan  dan  biaya  penyimpanan bahan baku atau material. Lot sizing perlu dilakukan  setelah  MRP  selesai  dibuat, jumlah  bahan  baku  atau  material  yang dipesan  dan  jangka  waktu  pemesanan harus diperhatikan karena dapat mempengaruhi  biaya  yang  dikeluarkan. Berikut  adalah  penjelasan  dari  beberapa metode lot sizing :
1. Lot for Lot (L4L)
L4L  adalah  metode  pemesanan dimana ukuran pemesanan atau lot yang dipesan  sama  dengan net requirement pada  satu  periode  tertentu.  Metode  ini sering digunakan apabila biaya simpan lebih besar dibanding biaya pemesanan bahan baku. 2. Wagner Whitin Algorithm (WWA) Algoritma wagner whitin merupakan  metode  pemesanan  yang optimal.  Algoritma  ini  adalah  aplikasi dari pemrograman dinamis dan menentukan jumlah dan interval pemesanan  dengan  biaya  minimum. Tujuan  dari  metode  ini  adalah  untuk memenuhi kebutuhan bahan baku yang paling  optimum  dengan  mengeluarkan biaya seminimal mungkin:
VII. Metode ABC Analysis
Pengklasifikasian barang dengan metode ABC bertujuan untuk membedakan barang yang sangat penting, penting  dan  tidak  terlalu  penting.  Barang yang  menjadi  kelompok  A  adalah  barang yang berjumlah sedikit yang memiliki nilai yang  tinggi.  Barang  yang  menjadi
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Perancangan PPIC dan Penempatan Barang di Gudang | Calvino | Tanti
kelompok  B  adalah  barang  dengan  nilai yang  sedang,  dan  barang  yang  menjadi kelompok C adalah barang yang  memiliki nilai yang rendah (Schroeder, 2010 dalam penelitian (Wahyuni 2015)).

## METODE
Untuk  mencapai  tujuan  yang  ingin dicapai  perlu  dilakukan  pengambilan  data permintaan  masa  lalu  dan  jumlah  barang  di gudang  juga  dilakukan.  Data  yang  sudah dikumpulkan  kemudian  dilakukan  peramalan menggunakan metode simple moving average, weighted  moving  average,  single  exponential smoothing,  exponential  smoothing  with  trend adjustment, dan winter multiplicative . Perhitungan error dilakukan  menggunakan mean  absolute  deviation untuk  menentukan metode  terbaik,  dan  dilanjutkan  dengan perbandingan hasil peramalan dengan kapasitas produksi,  pembuatan  MPS,  dan  kemudian perhitungan lot sizing untuk pembuatan MRP.
Perbaikan penempatan barang di gudang dimulai  dengan  melakukan  pengklasifikasian bahan baku berdasarkan metode ABC analysis . Bahan baku kemudian ditempatkan berdasarkan hasil  dari  ABC analysis .  Dilanjutkan  dengan perhitungan jarak perpindahan material dilakukan menggunakan metode rectilinear dari tempat bahan baku ke pintu keluar gudang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Permintaan Masa Lalu Penjualan produk roti perusahaan
didasarkan pada permintaan konsumen. Semakin  tinggi  permintaan  maka  semakin tinggi juga penjualan yang didapatkan dan juga sebaliknya.  Data  permintaan  masa  lalu  yang digunakan  adalah  data  permintaan  dari  tahun 2018. Data permintaan menggunakan penanggalan    hijriah    dikarenakan mayoritas agama   masyarakat   yang   tinggal   di   daerah
Kalimantan  Selatan  adalah  muslim  dan mengingat  hari  raya  Ramadhan  untuk  setiap tahunnya  pasti  mengalami  pergeseran  selama dua  minggu  kalender  lebih  cepat  dari  tahun sebelumnya.  Perbandingan  data  tersebut  dapat dilihat    pada    Gambar    2   dan   Gambar 3. Tabel  1  menunjukkan  permintaan  aktual  roti kelapa  menggunakan  penanggalan tahun Hijriah  selama  1  tahun.  Data  permintaan  roti tersebut  digunakan  dalam  perhitungan  metode peramalan.
Gambar 2. Permintaan Kelapa Tahun Masehi
Gambar 3. Permintaan Kelapa Tahun Hijriah
Tabel 1. Hasil Peramalan Metode Winter dan Permintaan Aktual Roti Kelapa 1439 H (2018)
Bulan Forecast (Unit) Permintaan Aktual (Unit) Error (Unit) Jumadil Ula 195,092 209,760 14,668 Jumadil Akhir 214,310 227,573 13,263 Rajab 222,710 228,792 6,082 Syaban 213,126 202,067 11,059 Ramadhan 108,836 75,725 33,111 Syawal 189,628 145,175 44,453
0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 Ja n u ar i Fe b u ar i M ar et Ap ri l M e i Ju n i Ju li
Ag u st u s Se p te mb er O kto b er
No ve m b e r
D es emb er Demand Kelapa 2018 Demand Kelapa 2019 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 Ju ma d il Ul a Ju ma d il Ak h ir R aj ab
Sy ab an R ama d an Sy aw al D zu lq ai d ah D zu lh ija h M u h ar am Sh af ar R ab iu l Aw al R ab iu l Ak h ir Demand 1439 Demand 1440
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Perancangan PPIC dan Penempatan Barang di Gudang | Calvino | Tanti
Bulan Forecast (Unit) Permintaan Aktual (Unit) Error (Unit) Dzulqaidah 246,407 235,055 11,352 Dzulhijah 242,705 230,674 12,031 Muharam 236,183 246,147 9,964 Shafar 225,492 230,111 4,619 Rabiul Awal 192,648 217,031 24,383 Rabiul Akhir 172,650 206,906 34,256

## Peramalan
Peramalan  permintaan  dilakukan  pada data permintaan dengan menggunakan metode peramalan time  series yang  terdiri  dari simple moving  average,  weighted  moving  average, single  exponential  smoothing,  exponential smoothing with trend adjustment, dan winter’s multiplicative  model dengan  bantuan software microsoft  excel .  Hasil error peramalan didapatkan  dari  nilai  permintaan  aktual dikurangi  dengan  nilai  peramalan  metode winter.  Hasil  perhitungan  metode winter multiplicative pada roti kelapa selama Jumadil Ula 1439 H (2018) sampai dengan Rabiul Akhir 1439 H (2018) terdapat pada tabel 2.
Perbandingan MAD kemudian dilakukan dengan  perhitungan  rata–rata error setiap metode peramalan. Pada Tabel 2 menunjukkan bahwa  metode winter multiplicative memiliki nilai  MAD  yang  paling  kecil  dengan  nilai 21.910,8108. Peramalan permintaan roti kelapa dilakukan  menggunakan  metode  peramalan winter multiplicative .
Tabel  2. Perbandingan  metode  peramalan permintaan Metode MAD Simple Moving Average 42.610,9706 Wighted Moving Average 38.295,2353 Single Exponential Smoothing 35.594,8889 Exponential Smoothing With Trend 35.433,2778 Winter Multiplicative 21.910,8108 Tabel  3. Peramalan  permintaan  roti  kelapa Jumadil Akhir 1442 H - Akhir 1442 H Bulan Peramalan Permintaan Jumadil Akhir 181.553 Rajab 182.265 Syaban 160.741 Ramadhan 60.150
Bulan Peramalan Permintaan Syawal 115.143 Dzulqaidah 186.148 Dzulhijah 182.400 Muharam 194.334 Shafar 181.389 Rabiul Awal 170.806 Rabiul Akhir 115.143 Hasil peramalan roti kelapa menggunakan  metode  winter  dilakukan  untuk bulan  Jumadil  Akhir  1442  H  sampai  Rabiul Akhir  1442  H  dapat  dilihat  pada  Tabel  3. Contoh perhitungan salah satu hasil peramalan untuk  metode winter multiplicative (hasil peramalan bulan Jumadil Ula 1439 H) dimulai dengan pencarian trend line . Untuk mendapatkan  nilai trend line diperlukan intercept dan slope , intercept didapatkan dengan menggunakan formula excel “=intercept  (permintaan  aktual,  periode)” dengan  nilai  212.500,234,  sedangkan slope didapatkan dengan menggunakan formula excel “=slope  (permintaan  aktual,  periode)”  dengan nilai  -1.180,4.  Nilai trend line kemudian didapatkan  dengan  perkalian  periode  yang dicari  (38)  dan slope ditambahkan  dengan intercept , didapatkan nilai trend line 167.645,009. Indeks musiman juga diperlukan untuk  mencari  hasil  peramalan,  indeks musiman didapatkan dengan pembagian rata  – rata  musiman  bulanan  (Jumadil  Ula)  dengan rata – rata musiman tahunan (149.199,75 dibagi 158.835,618)  dan  akan  mendapatkan  nilai indeks  musiman  sebesar  0,9393.  Nilai  indeks dan trend line kemudian  dikalikan  (0,9393  x 167.645,009)  dan  didapatkan  nilai  permintaan untuk  bulan  Jumadil  Ula  1439 H  dengan  nilai 181.553 Unit.
Master Production Schedule (MPS)
Perbandingan  antara  peramalan  dengan aktual  produksi  serta  kapasitas  produksi  perlu dilakukan sebelum pembuatan MPS. Perbandingan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui apakah     perusahaan     mampu    memenuhi
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Perancangan PPIC dan Penempatan Barang di Gudang | Calvino | Tanti
produksi  yang  akan  direncanakan.  Perusahaan memiliki kapasitas produksi sebesar 1.999.998 unit  perbulan,  sehingga  perusahaan  mampu memproduksi roti sesuai dengan yang diramalkan.
MPS  yang  dibuat  adalah  untuk  setiap rasa  roti  yang  diproduksi  perusahaan  dengan periode mingguan. MPS untuk produk roti rasa kelapa mulai dari periode bulan  Jumadil  Akhir
sampai  Rajab  dapat  dilihat  pada  tabel  4. Disaggregasi  dilakukan  untuk  roti  sobek  dan coklat karena kedua roti tersebut peramalannya digabungkan. Penggabungan dilakukan  karena kedua roti tersebut memiliki material pembentuk yang sama .
Tabel 4. MPS Roti Rasa Kelapa
MPS Roti Kelapa Periode Jumadil Akhir Rajab Week 1 Week 2 Week 3 Week 4 Week 5 Week 6 Week 7 Week 8 Forecast 45,389 45,389 45,389 45,389 45,567 45,567 45,567 45,567 MPS Quantity 45,389 45,389 45,389 45,389 45,567 45,567 45,567 45,567 Avaliable to Promise 45,389 45,389 45,389 45,389 45,567 45,567 45,567 45,567 Pada  tabel  5  dapat  dilihat  roti  sobek memiliki bobot sebesar 0.44, dan roti coklat memiliki bobot sebesar 0.55. Bobot yang  sudah  didapat  akan  digunakan  untuk menghitung  jumlah  peramalan  permintaan untuk setiap roti sobek dan roti coklat, sebagai contoh  permintaan  roti  sobek  pada  bulan Jumadil Ula didapatkan dengan cara mengalikan demand gabungan antara roti sobek dan  roti  coklat  dengan  bobot  roti  sobek sehingga  didapatkan  permintaan  hanya  untuk roti sobek saja pada bulan Jumadil Ula.
Tabel  5. Disaggregasi permintaan  roti  sobek dan coklat Bulan Demand Sobek & Coklat Demand Sobek, Bobot 0,446 Demand Coklat, Bobot 0,553 Jumadil Ula 46.349 20.683 25.667 Jumadil Akhir 46.633 20.809 25.825 Rajab 36.100 16.109 19.992 Syaban 14.205 6.339 7.867 Ramadan 19.255 8.593 10.663 Syawal 19.251 8.591 10.661 Dzulqaidah 11.718 5.229 6.490
Material Requirement Planning (MPS) Perhitungan lot  sizing digunakan  untuk menentukan jadwal dilakukan pembelian bahan baku yang akan ditampilkan dalam MRP. MRP yang  dibuat  adalah  MRP  untuk  setiap  bahan baku  dari  level  1  hingga  level  3.  Bahan  baku yang  dipesan  dari supplier memiliki lead  time antara 0 minggu hingga 2 minggu. Dapat dilihat dari BOM pada gambar 4 untuk memproduksi satu  buah  roti  kelapa  siap  jual  dibutuhkan  1 buah  plastik  dan  roti  kelapa  jadi.  Dalam memproduksi 1 buah roti kelapa jadi diperlukan 1  adonan  roti  kelapa  dan  1  selai  roti  kelapa. Dalam  memproduksi  1  adonan  roti  kelapa diperlukan  0,22  gram  ragi,  25  gram  tepung terigu, 8 gram gula, 0,2 gram garam, 0,07 gram calcium  propionat,  0,003  gram  sumba  kuning, 0,08 gram pengempuk, dan 0,15 gram mentega putih.  Komponen  pembentuk  satu  selai  roti kelapa  terdiri  dari  2,5gram  dextrose,  2,5gram gula,  2,5gram  mentega  kuning,  dan  0,03  cc essence pisang.
Gambar 4. Bill of Material Roti Kelapa Periode  pemesanan  setiap  bahan  baku dipengaruhi  oleh lead  time atau  waktu  lama pengiriman  bahan  baku.  Gula  memiliki  lead time 1 minggu, sehingga diperlukan pemesanan 1  minggu  lebih  awal  sebelum  bahan  baku tersebut  diperlukan.  MRP  level  0  dari  roti kelapa  siap  jual  yang  digunakan  untuk membuat tabel MRP level 1, gross requirements didapatkan dari MPS yang sudah dibuat.  MRP  level  1  untuk  roti  kelapa  jadi memiliki gross requirements yang  didapatkan dari MRP level 0. MRP level 1 kemudian akan digunakan  juga  untuk  membuat  tabel  MRP level 2. MRP level 2 untuk adonan   roti   kelapa
memiliki  gross  requirements  yang  didapatkan dari MRP level 1. MRP level 2 kemudian akan digunakan  juga  untuk  membuat  tabel  MRP level  3.  MRP  level  3  memiliki gross requirements yang didapatkan dengan mengalikan planned order releases pada  mrp level  2  dengan  bahan  baku  yang  diperlukan untuk  membuat  satu  buah  adonan  roti  kelapa. Contohnya diperlukan  gula sebanyak 0,22  GR dan kemudian dikalikan dengan planned order release yang  akan  menghasilkan gross requirements untuk  MRP  level  3  yang  dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. MRP Level 3 Level 3 Ragi Lead Time 1 Minggu Week 0 Week 1 Week 2 Week 3 Week 4 Week 5 Week 6 Week 7 Week 8 Gross Requirements 6 6 6 6 6 6 6 6 Schedule Recipts Project on Hand 105 99 93 87 81 75 69 63 Net Requirements 6 Planned Order Receipts 111 Planned Order Release 111

## Lot Sizing
MPS yang sudah dibuat akan digunakan menjadi input dalam  perhitungan lot  sizing . Metode lot  sizing yang  digunakan  dalam perhitungan  adalah  metode  algoritma Wagner Whitin untuk  menemukan  solusi  pengadaan bahan baku yang paling optimal, dan metode lot for  lot digunakan  khusus  untuk  bahan  baku kelapa  parut  karena  penggunaannya  pada  hari produksi  dan  tidak  bisa  disimpan.  Metode wagner whitin juga tidak digunakan pada bahan baku  tepung  terigu  dan  gula  karena  memiliki minimum order yang pasti. Penjelasan ordering cost dan holding cost untuk setiap bahan baku yang  digunakan  pada lot sizing terdapat  pada
Tabel  7.  Biaya  pemesanan  atau ordering cost
adalah biaya yang dikeluarkan untuk pengiriman barang untuk satu kali pemesanan. Biaya simpan atau holding cost didapatkan dari penjumlahan holding rate dan hold cost mingguan. Holding rate didapatkan  dengan mengalikan harga barang dengan bunga  kredit
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Perancangan PPIC dan Penempatan Barang di Gudang | Calvino | Tanti
sebesar  0,099  kemudian  dibagi  52  minggu. Hold cost mingguan  didapatkan  dengan perkalian antara kapasitas barang pada gudang dibagi  dengan  biaya  pemeliharaan  mingguan gudang.  Tabel 8 menunjukkan perhitungan lot sizing menggunakan  metode wagner whitin pada ragi yang dilakukan pada periode Jumadil Akhir   2021 sampai Rabiul Akhir 2021.
Perencanaan  pemesanan  ragi  dilakukan pada  periode  ke  1  dan  periode  ke  23.  Dalam perhitungan  terjadi  2  kali  perencanaan pemesanan  yang  dilakukan  dalam  rentang
waktu  1  tahun.  Biaya  yang  dikeluarkan  untuk pemesanan  ragi  ( ordering cost )  sebesar  Rp 1.250.000  untuk  pengiriman  (peti  kemas)  dan biaya simpan ( holding cost ) sebesar Rp 961,78 per  kotak    per  minggunya.  Total  biaya  yang dikeluarkan  untuk  2  kali  pemesanan  ragi dengan  biaya  penyimpanannya  adalah  Rp 4.606.299,99.  Total  biaya  untuk  pemesanan seluruh bahan baku adalah Rp 287.104.662,14.
Tabel 7. Ordering cost dan holding cost
Bahan Baku Ordering Cost (Rupiah) Hold Cost (Rupiah) Tepung Terigu 12.500.000 360,58 Gula 11.000.000 1.489,90 Garam 20.000 25.007,62 Calcium Propionat 125.000 2.645,19 Sari Manis 125.000 931,73 Pengempuk 125.000 5.665,38 Metega Putih - 517,44 Dextrose 125.000 560,48 Tapioka 20.000 966,35 Mentega Kuning - 433,67 Sumba 125.000 1.026,92 Essence 600.000 26.423,08 Plastik 125.000 4.528,85 Ragi 125.000 1.111,44 Kelapa Parut - - Sorbat 125.000 5.575,96 Coklat Bubuk 125.000 550,96 Tabel 8. Lot Sizing Ragi Dalam Rupiah
Periode 1 2 3 4 5 6 7 8 1 1,250,000  1,255,771  1,267,312  1,284,624  1,307,707  1,336,560  1,371,184  1,411,579 2 2,500,000  2,505,771  2,517,312  2,534,624  2,557,707  2,586,560  2,621,184 3 2,505,771  2,511,541  2,523,083  2,540,395  2,563,478  2,592,331 4 2,517,312  2,523,083  2,534,624  2,551,936  2,575,019 5 2,534,624  2,540,395  2,551,936  2,569,248 6 2,557,707  2,563,478  2,575,019 7 2,586,560  2,592,331 8 2,621,184

## Pengelompokan Menggunakan Metode ABC Analysis
Perhitungan dilakukan untuk mengetahui bahan baku mana yang paling penting sehingga dapat  diklasifikasikan  barang  apa  yang mendapatkan kategori A, B, dan C. Kategori A adalah barang yang memiliki nilai rupiah yang paling  tinggi,  kategori  B  adalah  barang  yang memiliki  nilai  Rupiah  yang  sedang,  dan
kategori  C  adalah  barang  yang  memiliki  nilai Rupiah yang paling rendah. Tabel 9 menunjukkan  tepung  terigu,  gula,  calcium propionat,  dextrose, dan  essence  mendapatkan klasifikasi  A  dengan  nilai  77,56  %.  Ragi, mentega putih, dan mentega kuning mendapatkan  klasifikasi  B  dengan  nilai  15,19 %. Tepung roti, pengempuk, sorbat, sari manis, sumba, tepung tapioka, dan coklat
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Perancangan PPIC dan Penempatan Barang di Gudang | Calvino | Tanti
mendapatkan klasifikasi C dengan nilai 7,25 %. Hasil  pengklasifikasian  bahan  baku  kemudian akan  digunakan  untuk  memperbaiki  layout awal yang kurang baik dengan membuat layout usulan.
Tabel 9. Klasifikasi metode ABC Analysis
Bahan Baku Volume Rupiah (Rupiah) Kum ulatif (%) Klasi fikasi Terigu 306.450.000 24,68 A Gula 272.500.000 46,63 A CP 156.600.000 59,24 A Dextrose 149.430.000 71,28 A Essence 78.000.000 77,56 A Ragi 73.000.000 83,44 B Mentega P 68.445.000 88,95 B Mentega K 47.100.000 92,75 B Tepung Roti 38.625.000 95,86 C Pengempuk 30.800.000 98,34 C Sorbat 8.550.000 99,03 C Sari Manis 4.950.000 99,42 C Sumba 3.500.000 99,71 C Tapioka 3.150.000 99,96 C Coklat 272.500.000 100 C
Layout Awal dan Layout Akhir Barang  yang  disimpan  saat  ini  tidak seluruhnya dikelompokkan sesuai jenisnya.
Gambar 5. Layout Awal
Gambar 6. Layout Usulan
Perubahan layout gudang perlu dilakukan untuk memperbaiki  susunan  gudang. Layout gudang sebelum  dilakukan  perbaikan  beserta  lokasi penempatan barang dapat dilihat pada Gambar 5.  Pertimbangan  hasil  perhitungan  metode ABC  menghasilkan layout usulan  sebagai perbaikan.  Barang  –  barang  yang  ditempatkan pada layout usulan  diletakkan  berdasarkan klasifikasi barang pada metode ABC. Kategori A  mendapatkan  tempat  paling  dekat  dengan pintu  masuk,  kategori  B  mendapatkan  tempat pada  bagian  tengah  gudang,  dan  kategori  C mendapatkan tempat di daerah paling belakang pada  gudang.  Gambar  6  menunjukkan  tepung terigu,  gula,  dextrose,  calcium  propionat,  dan essence  mendapatkan  kategori  A  sehingga ditempatkan  dekat  dengan  pintu.  Mentega kuning,  mentega  putih,  dan  ragi  mendapatkan kategori  B  sehingga  ditempatkan  pada  bagian tengah  gudang.  Tepung  terigu,  pengempuk, tapioka,  sari  manis,  coklat,  sorbat,  dan  sumba mendapatkan kategori C sehingga ditempatkan pada bagian belakang gudang. Perbaikan layout penyimpanan menghasilkan perubahan momen perpindahan  barang  menjadi  lebih  baik.  Total jarak layout awal sebelum dilakukan perbaikan sebesar  480  m  dan  total  jarak  layout  usulan setelah  dilakukan  perbaikan  adalah  459,5  m. Jarak  total  yang  berhasil  dikurangi  sebesar 4,2708 %.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Perusahaan  Roti  X  memiliki  masalah dimana  belum  ada  bagian  yang  menangani perencanaan produksi dan pengendalian
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Perancangan PPIC dan Penempatan Barang di Gudang | Calvino | Tanti
persediaan  bahan  baku.  Perusahaan  juga memiliki  permasalahan  dalam  penempatan barang  di  gudang  bahan  baku,  dimana  bahan baku  yang  diletakkan  di  gudang  disimpan secara tidak teratur.
Metode  peramalan  yang  disarankan untuk perusahaan Roti X adalah metode winter multiplicative untuk  roti  nanas,  kelapa, strawberry , blueberry ,  kacang, vanilla , coklat, dan sobek. Metode peramalan yang disarankan untuk roti durian, dan pandan adalah weighted moving average .  Perbandingan  peramalan dengan  aktual  produksi  serta  kapasitas dilakukan  untuk  memastikan  perusahaan mampu
melakukan
produksi yang direncanakan. Perhitungan lot sizing dilakukan agar MRP dapat dibuat. Perhitungan lot sizing untuk  setiap  bahan  baku  dilakukan  dengan menggunakan  metode wagner whitin dan kelapa  parut  menggunakan  metode lot for lot . Total  biaya  pengadaan  bahan  baku  yang dikeluarkan  oleh  perusahaan  Roti  X  dengan metode wagner whitin dan lot for lot sebesar Rp 267,162,595.53. Berdasarkan
pengelompokan menggunakan  metode  ABC analysis tepung terigu,  gula,  calcium  propionat,  dextrose,  dan essence  mendapatkan  klasifikasi  A  dengan nilai  77,56%.  Ragi,  mentega  putih,  dan mentega  kuning  mendapatkan  klasifikasi  B dengan nilai 15,19%. Tepung roti, pengempuk, sorbat, sari manis, sumba, tepung tapioka, dan coklat mendapatkan klasifikasi C dengan nilai
7,25%. Perubahan layout penyimpanan barang di  gudang  yang  mempertimbangkan  metode ABC  menurunkan  jarak  material  handling sebesar  4,2708%  dari  jarak  awal  480  m menjadi 439,5 m.

## Saran
Perusahaan  Roti  X  disarankan  untuk melakukan evaluasi terhadap metode peramalan  yang  digunakan  karena  permintaan roti  yang  dapat  terjadi.  Perusahaan  Roti  X disarankan  untuk  melakukan  penataan  ulang gudang jika layout gudang saat ini berubah dan tidak sesuai dengan layout yang disarankan.

## DAFTAR PUSTAKA
Saputro,  A.,  &  Purwanggono,  B.  2016.
Peramalan Perencanaan Produksi Semen  Dengan  Metode  Exponential
Smoothing  Pada  PT.  Semen  Indonesia. Industrial  Engineering  Online  Journal,
Vol. 5 No. 4. Retrieved from https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/i eoj/article/view/14052 Wahyuni,  T.  2015. Penggunaan Analisis  ABC Untuk Pengendalian Persediaan Barang Habis  Pakai  L  Studi  Kasus  di  Program Vokasi UI. Jurnal Vokasi Indonesia, Vol. 3 No. 2, https://doi.org/10.7454/jvi.v3i2.
30.
Widya,  F.R.  2017. Perancangan  Sistem  PPIC Air Mineral di PT. X. Jurnal Tritra, Vol. 5 No. 1, pp. 79-86.