1,2,3 Jurusan Teknik Industri Universitas Indraprasta PGRI Jln. Raya Tengah Kel. Gedong – Jln. Nangka No. 58C Tanjung Barat
1 ffidtree@gmail.com
2* ririn.regiana86@gmail.com
3* zeny.fh86@gmail.com
(Makalah: Diterima Juli 2021, direvisi Oktober 2021, dipublikasikan November 2021)
Intisari — Indonesia  merupakan  negara  agraris  yang  memiliki  peluang  dalam  mengembangkan  pertanian  organik. Beberapa  tahun  terakhir  ini,  perhatian  masyarakat  terhadap  pertanian  organik  semakin  meningkat.  Salah  satu komoditas prospektif yang dapat dikembangkan dengan sistem pertanian organik di Indonesia adalah sayur-sayuran. PT Masada Organik Indonesia  merupakan salah satu perusahaan agribisnis di Jawa Barat yang bergerak dibidang pertanian organik. Masalah yang dihadapi PT Masada Organik Indonesia adalah tidak terkontrolnya pengendalian persediaan  yang  disebabkan  oleh  permintaan  pelanggan  yang  tidak  menentu  (dinamis)  dan  fluktuatif.  Manajemen persediaan bertujuan untuk menentukan perencanaan pengendalian komoditas sayur organik di PT Masada Organik Indonesia  dalam  rangka  efisiensi  dan  meminimalkan  biaya  persediaan  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan.  Metode Algoritma Wagner-Within dan metode Heuristik Silver Meal memiliki tujuan yang sama yaitu menghasilkan kuantitas pesan yang optimum dengan biaya yang rendah. Dari hasil pengolahan data didapatkan metode usulan yang terbaik adalah biaya persediaan menggunakan metode Heuristik Silver Meal  karena dapat menghasilkan biaya yang paling rendah dibandingkan dengan metode Algoritma Wagner-Within yaitu dengan penghematan sebesar Rp. 64.000.000,- dan efisiensi 26% dari metode yang diterapkan oleh perusahaan dengan total biaya persediaan yaitu Rp. 178.235.754,- .
Kata Kunci—Wagner-Within , Heuristik Silver-Meal , Persediaan
Abstract — Indonesia is an agricultural country that has the opportunity to develop organic agriculture. In recent years, the public's attention to organic farming has increased. One of the prospective commodities that can be developed using an organic farming  system in  Indonesia is  vegetables. PT  Masada  Organik  Indonesia is an agribusiness  company  in West Java  which  is  engaged  in  organic  agriculture.  The  problem  faced  by  PT  Masada  Organik  Indonesia  is  uncontrolled inventory control caused by erratic (dynamic) and fluctuating customer demand. Inventory management aims to determine the planning of  organic vegetable  commodity  control  at PT  Masada  Organik  Indonesia in  the  context  of efficiency and minimizing inventory costs incurred by the company. The Wagner-Within Algorithm method and the Heuristic Silver Meal method  have  the  same  goal,  namely  to  produce  an  optimum  message  quantity  at  a  low  cost.  From  the  results  of  data processing, it is found that the best proposed method is the inventory cost using the Heuristic Silver Meal method because it can produce the lowest cost compared to the Wagner-Within Algorithm method with a savings of Rp. 64,000,000, - and 26% efficiency from the method applied by the company with a total inventory cost of Rp. 178,235,754, -.
Keywords—Wagner-Within, Silver-Meal Heuristic, Inventory

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini  peluang  mengembangkan  pertanian  organik semakin  meningkat  di  Indonesia  yang  merupakan  negara agraris. Salah satu pertanian organik yang sedang diminati adalah  budidaya  komoditas  sayur  organik.  Sayuran organik  dalam  budidayanya  harus  diberi  perawatan  dan perlindungan yang intensif dari serangan hama, penyakit, dan lain-lain. Untuk menanggulangi hal tersebut, sayuran organik  sama  sekali  tidak  menggunakan  bahan-bahan
kimia. Salah satu daerah di Indonesia yang membudidayakan  sayuran  organik  adalah  Jawa  Barat karena  iklim,  cuaca  dan  kondisi  tanah  di  daerah  ini mendukung  usahatani  sayuran  organik.  PT  Masada Organik  Indonesia  merupakan  salah  satu  perusahaan agribisnis  di  Jawa  Barat  yang  bergerak  dibidang  sayuran organik.  PT  Masada  Organik  Indonesia  berlokasi  di  Kp. Pakalongan,  Desa  Sindangjaya  Kecamatan  Cipanas, Kabupaten Cianjur, Jawa Barat, Indonesia.
PT  Masada  Organik  Indonesia  membudidayakan

## Analisis Pengendalian Persediaan Komoditas Sayur Organik Untuk Efisiensi Biaya Persediaan Dengan
Menggunakan Wagner-Within Algorithm Dan Heuristic Silver-Meal Method Pada PT Masada Organik Indonesia
Fitri 1 , Ririn Regiana Dwi Satya 2* , Zeny Fatimah Hunusalela 3*
sekitar 30 jenis sayuran organik, diantaranya yaitu bayam, beetroot ,  brokoli,  buncis,  cabe,  caysim,  daun  bawang, jagung, kacang panjang, kangkung, kacang merah, kailan, kentang,  kol,  kembang  kol,  timun,  timun  jepang,  labu siam, selada, lidah buaya, pakcoy, oyong, paprika, terung, tomat, wortel, sawi, zukini, kale, dan  butternut  pumpkin, yang  dipasarkan  di  beberapa  supermarket  yang  ada  di Indonesia.
Masalah yang dihadapi PT Masada Organik Indonesia adalah  tidak  terkontrolnya  pengendalian  persediaan  yang disebabkan  oleh  permintaan  pelanggan  yang  tidak menentu  (dinamis)  dan  fluktuatif.  Jika  permintaan melebihi  persediaan  yang  ada,  maka  akan  menyebabkan adanya  kekurangan  stok  ( stock  out )  dan  jika  permintaan lebih  sedikit  dari  persediaan  yang  ada,  maka  akan menyebabkan stok berlebih ( over stock ). Tidak terkontrolnya  persediaan  akan  mengakibatkan  kerugian bagi perusahaan. Kerugian yang dialami perusahaan yaitu apabila  persediaan  kurang  ( stock  out ),  maka  perusahaan merugi  karena  tidak  tercapainya  keuntungan  yang diharapkan  dan  timbulnya  kekecewaan  dari  pelanggan. Sebaliknya, apabila persediaan berlebih ( over stock ), maka perusahaan  akan  merugi  karena  biaya  simpan  dan  biaya pesan yang tinggi. Oleh karena itu, diperlukan manajemen persediaan yang baik agar tidak terjadinya kerugian.
Manajemen  persediaan  bertujuan  untuk  menentukan perencanaan   pengendalian komoditas sayur organik di PT Masada  Organik  Indonesia  dalam  rangka  efisiensi  dan meminimalkan  biaya  persediaan  yang  dikeluarkan  oleh perusahaan.  Metode  yang  tepat  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  Algoritma Wagner-Within .  Menurut Sadjadi,  Algoritma Wagner-Within adalah  metode  yang menggunakan  prosedur  optimasi  yang  didasari  model program dinamis, yaitu suatu model yang matematis yang solusinya menjamin hasil perhitungan tersebut merupakan hasil  yang  optimum.  Tujuan  metode  ini  untuk mendapatkan  strategi  pemesanan  optimum  dengan  jalan meminimasi  ongkos  pemesanan  dan  ongkos  simpan  [1]. Adapun  metode  lain  yang  digunakan  adalah  metode Heuristik Silver  Meal yang  menjadi  pembanding  dalam meminimumkan biaya persediaan. Metode Heuristik Silver Meal adalah  Model  deterministik  dengan  metode  HSM adalah  suatu  metode  yang  bisa  memperhitungkan  jumlah persediaan  dan  jumlah  permintaan  sama,  sehingga perusahaan  dapat  menentukan  jumlah  barang  yang  harus disalurkan  [2].  Metode  Algoritma Wagner-Within dan metode Heuristik Silver Meal memiliki tujuan yang sama yaitu menghasilkan kuantitas pesan yang optimum dengan biaya yang rendah.

## II. METODE DAN PROSEDUR
A. Waktu Dan Tempat Penelitian
Penelitian ini dilakukan di divisi inventory PT Masada Organik Indonesia yang terletak di Kp. Pakalongan, Desa Sindangjaya  Kecamatan  Cipanas,  Kabupaten  Cianjur, Jawa Barat, Indonesia. Waktu penelitian dilakukan pada 03 Agustus – 02 September 2020  selama 1 bulan (4 minggu) di hari kerja pada pukul 09.00-17.00 WIB.

## B. Desain Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  merupakan  penelitian kuantitatif  yang  bersifat  deskriptif  yaitu  penelitian  yang menekankan  fenomena  objektif  yang  dikaji  secara kuantitatif  atau  dilakukan  dengan  menggunakan  angka, pengolahan  statistik,  struktur,  dan  percobaan  terkontrol. Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  pengumpulan data dengan cara observasi dan dokumentasi. Penelitian ini diawali  dengan  mengidentifikasi  dan  merumuskan permasalahan  yang  terjadi  yaitu  adanya  permintaan  yang fluktuatif dan tidak adanya pengendalian persediaan di PT Masada  Organik  Indonesia  yang  menyebabkan  biaya persediaan yang tinggi. Setelah masalah diidentifikasi dan dirumuskan,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan tujuan  yang  ingin dicapai dan  mempelajari  literatur  yang berkaitan dengan pengendalian persediaan.

## C. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk memperoleh  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan cara penelitian lapangan, yaitu penelitian dilakukan secara langsung  di  PT  Masada  Organik  Indonesia.  Teknik pengumpulan data secara langsung yang dilakukan dengan wawancara, dokumentasi, dan observasi.
1. Wawancara, Wawancara adalah suatu pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk  memperoleh informasi  secara  langsung  dari  sumbernya.  Tanya  jawab dilakukan terhadap manajer operasional, staff adiministrasi  dan  keuangan  ( Purchasing ),  kepala  kebun dan  kepala  gudang  PT  Masada  Organik  Indonesia.  Pada pelaksanaan  tanya  jawab  (wawancara)  didapatkan informasi mengenai perusaahaan dan ditemukan permasalahan  yang  terjadi  di  PT  Masada  Organik Indonesia.
2. Dokumentasi, Dokumentasi  yaitu  kegiatan  yang dilakukan untuk memperoleh data tertulis yang dibutuhkan dari tempat penelitian. Dokumentasi yang dilakukan yakni dengan  mengumpulkan  data  dari  dokumen-dokumen perusahaan  seperti  data  persediaan  komoditas  sayur organik,  data  permintaan  komoditas  sayur organik,  biaya pesan, dan biaya simpan.

## D. Teknik Analisis Data
Penelitian  ini  bertujuan  memberikan  solusi  dalam merencanakan  dan  mengendalikan  persediaan  komoditas sayur organik secara optimum serta biaya persediaan yang minimum  dengan  menggunakan  metode  Algoritma Wagner-Within dan Heuristik Silver Meal .
Sedangkan  metode  analisis  yang  dilakukan  untuk mengatasi situasi dimana material yang harus dikendalikan jumlahnya sangat banyak, sehingga keputusan pengendalian  persediaan  dimulai  dengan  membuat klasifikasi  atas  material  yang  ada  adalah  analisis  FSN ( Fast Moving, Slow Moving, Non-Moving ).
1. Menentukan Klasifikasi FSN FSN Analysis ( Fast, Slow and Non-moving ) merupakan cara  pengelompokan  persediaan  berdasarkan  kecepatan pergerakan  barang  (Brindha,  2014)  [3].  FSN analysis merupakan  suatu  metode  pembuatan  kelas  menurut
tingkatan  nilai,  dari  nilai  tertinggi  hingga  terendah  dan dibagi  menjadi  tiga  kelas  yaitu  F,S  dan  N.  FSN analysis bertujuan  untuk  mengidentifikasikan  stok  produk  yang bernilai  rendah  dan  bernilai  tinggi  pada  perusahaan. Metode  FSN analysis tersebut,  dapat  menjadi  penunjang dalam  permasalahan  dari  perusahaan  dan  berguna  dalam pengendalian  produk  yang  bernilai  rendah.  Untuk melakukan  hal  tersebut,  langkah  –  langkah  yang  harus dilakukan adalah sebagai berikut [3]. a. Perhitungan dari average stay dan consumption rate.
𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝑆𝑡𝑎𝑦 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝐻𝑜𝑙𝑑𝑖𝑛𝑔 𝐵𝑎𝑙𝑎𝑛𝑐𝑒
𝑂𝑝𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔 𝐵𝑎𝑙𝑎𝑛𝑐𝑒 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑝𝑡
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑝𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐼𝑠𝑠𝑢𝑒 𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑡𝑦
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑 𝐷𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛

## Keterangan :
Receipt : Kuantitas barang masuk ke gudang Issue : Kuantitas barang keluar dari gudang Balance
: Selisih kuantitas barang masuk-keluar Inventory  Holding  Balance :  Persediaan  barang  di gudang
b. Klasifikasi FSN berdasarkan average stay of the items.
c. Klasifikasi FSN berdasarkan consumption rate.
d. Klasifikasi  akhir  dari  barang  –  barang  yang  sudah dikategorikan ke dalam kelas F,S dan N.
T ABEL I
KLASIFIKASI AKHIR FSN Average Stay Consumption Rate
Klasifikasi Akhir F F F F S S F N S S F F S S S S N N N F S N S N N N N

## 2. Melakukan Peramalan (Forecasting)
Peramalan  adalah  proses  untuk  memperkirakan  berapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran  kuantitas,  kualitas,  waktu  dan  lokasi  yang dibutuhkan  dalam  rangka  memenuhi  permintaan  barang ataupun  jasa.  Dalam  kondisi  pasar  bebas  yang  kompleks dan  dinamis,  peramalan  permintaan  sangat  diperlukan sebagai  salah  satu  acuan  dalam  membuat  perencanaan produksi yang baik dan akurat. Oleh karena itu, peramalan yang akurat merupakan informasi yang sangat dibutuhkan dalam pembuatan perencanan produksi [4].
Metode Exponential  Smoothing (ES)  menghitung  data permintaan rata-rata (perkiraan). Metodologi ES mengingat perkiraan terakhir rata-rata nilai permintaan dan menggabungkannya  dengan  nilai  aktual  yang  diamati terbaru untuk membentuk perkiraan rata-rata baru [5].
3. Menentukan  biaya  minimum  dengan  menggunakan Metode Algoritma Wagner-Within Menurut Sadjadi, Algoritma Wagner and Within adalah metode  yang  menggunakan  prosedur  optimasi  yang didasari  model program dinamis,  yaitu suatu model  yang matematis  yang  solusinya  menjamin  hasil  perhitungan tersebut  merupakan  hasil  yang  optimum.  Tujuan  metode
ini  untuk  mendapatkan  strategi  pemesanan  optimum dengan jalan meminimasi ongkos pemesanan dan ongkos simpan  [1].  Menurut  Tersine  langkah-langkah  AWW sebagai berikut [6] :
a. Hitung  matriks  biaya  total  (biaya  pesan  dan  biaya simpan), selanjutnya didefinisikan O en . Rumusan O en tersebut dinyatakan sebagai berikut :
𝑶 𝒆𝒏 = 𝑨 + 𝒉 ∑(𝒒 𝒆𝒏 −   𝒒 𝒆𝒕 ) 𝒏 𝒕=𝒆 untuk 1≤ e ≤ n ≤ N
Keterangan :
A : Biaya pesan (Rp/pesan)
h : Biaya simpan per unit per periode
(Rp/uni t/periode)
𝑞 𝑒𝑡 : ∑ = 𝐷 𝑡 𝑛 𝑡=𝑒
Dt : Permintaan pada periode t
e : Batas awal periode yang dicakup pada n q pemesanan q et
n : Batas maksimum periode yang dicakup pada pemesanan q et b. Nilai f n adalah  nilai  Biaya  total  dan  pemesanan optimal  yang  dihitung  dengan  menggunakan formula sebagai berikut:
𝒇 𝒏 = 𝑴𝒊𝒏 [𝑶 𝒆𝒏 + 𝒇 𝒆−𝟏 ] untuk e = 1, 2,., n dan n = 1, 2,., N
c. Solusi  optimal 𝑓𝑇 diperoleh  dari  perhitungan rekursif mundur seperti berikut :
𝒇 𝑵 = 𝑶 𝒆𝒏 + 𝒇 𝒆−𝟏
Pemesanan-terakhir dilakukan pada periode e untuk memenuhi  permintaan  dari  periode e sampai periode N . 𝒇 𝒆−𝟏 = 𝑶 𝒗𝒆−𝟏 + 𝒇 𝒗−𝟏
Pemesanan  sebelum  pemesanan-terakhir  harus dilakukan  pada  periode v untuk  memenuhi permintaan dari periode v sampai periode e-1 .
𝒇 𝒆−𝟏 = 𝑶 𝒖 + 𝒇 𝟎
Pemesanan  yang  pertama  harus  dilakukan  pada periode  1  untuk  memenuhi  permintaan  dari periode1 sampai periode u-1 .
4. Menentukan biaya minimum dengan menggunakan dan Metode Heuristik Silver Meal
Metode Silver Meal atau sering pula disebut metode SM yang dikembangkan oleh Edward Silver dan Harlan Meal berdasarkan pada periode biaya. Penentuan rata-rata biaya per  periode  adalah  jumlah  periode  dalam  penambahan pesanan yang meningkat. Penambahan pesanan dilakukan ketika  rata-rata  biaya  periode  pertama  meningkat.  Jika pesanan  datang  pada  awal  periode  pertama  dan  dapat
mencukupi kebutuhan hingga akhir periode T (Tersine,1994) [7].
Secara  matematis  biaya  satuan  inventori  per  periode dinyatakan sebagai berikut [8] :
𝑻𝑹𝑪 (𝑻)
𝑻

## 𝑪 + 𝒕𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂 𝒔𝒊𝒎𝒑𝒂𝒏 𝒂𝒌𝒉𝒊𝒓 𝒑𝒆𝒓𝒊𝒐𝒅𝒆 𝑻
𝑻
𝑪 + 𝒉  ∑ (𝒌 − 𝟏)𝑹 𝒌 𝑻 𝒌=𝟏

## 𝑻
Keterangan :biaya pemesanan per periode
h : biaya simpan per periode
TRC (T) : total biaya relevan pada periode T T : waktu penambahan dalam periode
R k : rata-rata permintaan dalam periode k Tujuannya adalah menentukan T untuk meminimumkan total  biaya  relevan  per  periode.  Berikut  ini  langkah- langkah dari Metode Silver Meal [8] :
a. Tentukan  ukuran lot tentatif  dimulai  dari  periode  T.
Ukuran lot tentatif  =  kebutuhan  ( net  requirement ) pada periode T. Hitung ongkos total per periodenya.
b. Tambahkan kebutuhan pada periode berikutnya pada lot tersebut.  Kemudian  hitung  ongkos  total  per periodenya.
c. Bandingkan ongkos total per periode sekarang dengan yang sebelumnya, jika TRC(L) ≤ TRC(L-1) kembali ke  langkah  2  dan  TRC(L)  >  TRC(L-1)  lanjutkan  ke langkah 4.
d. Ukuran lot pada periode.
𝑻 =   ∑ 𝒅𝒕

## 𝑳−𝒕 𝒕−𝑻
Sekarang  T  =  L,  jika  akhir  dari  horizon  perencanaan telah dicapai,  hentikan algoritma,  jika belum, kembali ke langkah  1.  Dalam  pengaplikasiannya  nanti  yang  menjadi bahan  pertimbangan  untuk  menentukan lot  size adalah biaya rata-rata minimal tiap periode serta kapasitas gudang yang ada.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Data  persediaan  PT  Masada  Organik  Indonesia didapatkan selama setahun terakhir, data persediaan adalah data barang  yang tersedia di gudang. Data persediaan  ini kan  digunakan  untuk  FSN analysis .Data  permintaan  PT Masada  Organik  Indonesia  didapatkan  selama  setahun terakhir, data permintaan digunakan sebagai  acuan untuk meramalkan  data  permintaaan  pada  periode  yang  akan datang  dan  FSN analysis .Berikut  ini  merupakan  data persediaan dan permintaan untuk bulan juni dan juli 2020.
T ABEL II DATA PERMINTAAN DAN PERSEDIAAN SAYUR ORGANIK
No. Nama Produk Permintaan (Kg) Persediaan (Kg) Juni Juli Juni Juli 1 Bayam Hijau 1586,00 1488,50 1638,87 1538,12 2 Bayam Merah 464,75 530,50 480,24 548,18
3 Beetroot 752,63 677,38 777,71 699,95 4 Brokoli 7340,88 7027,43 7585,58 7261,68 5 Buncis 1333,00 1162,75 1377,43 1201,51 6 Cabe Merah Keriting 281,00 279,25 290,37 288,56 7 Caisim 828,50 826,00 856,12 853,53 8 Daun Bawang 1127,25 1004,25 1164,83 1037,73 9 Horenzo 543,50 469,00 561,62 484,63 10 Jagung Acar 855,25 773,75 883,76 799,54 11 Jagung Manis Kulit 3273,00 2711,04 3382,10 2801,41 12 Jagung Manis Kupas 1808,50 1774,00 1868,78 1833,13 13 Kacang Merah 914,40 674,93 944,88 697,42 14 Kacang Panjang 820,38 542,00 847,72 560,07 15 Kangkung 839,00 771,75 866,97 797,48 16 Kailan 504,88 518,00 521,70 535,27 17 Kentang 2156,00 2121,65 2227,87 2192,37 18 Kembang Kol 1948,55 2045,93 2013,50 2114,13 19 Ketimun 3474,98 3250,46 3590,81 3358,81 20 Kol Putih 2988,82 2639,09 3088,45 2727,06 21 Kyuri 545,19 488,15 563,37 504,42 22 Labu Siam 921,00 882,68 951,70 912,10 23 Lettuce Head 1917,50 1950,50 1981,42 2015,52 24 Lidah Buaya 1880,13 1521,35 1942,80 1572,06 25 Lobak 1421,59 1342,50 1468,98 1387,25 26 Oyong 1828,02 1832,69 1888,95 1893,78 27 Pakcoy 1201,63 1047,88 1241,68 1082,80 28 Paprika Hijau 666,00 834,50 688,20 862,32 29 Paprika Merah 420,00 486,00 434,00 502,20 30 Paprika Kuning 482,00 543,50 498,07 561,62 31 Pare Hijau 1536,06 1290,20 1587,26 1333,21 32 Sawi Putih 3989,00 3504,18 4121,97 3620,99 33 Selada Keriting 788,81 776,56 815,11 802,45 34 Seledri 432,39 495,38 446,80 511,89 35 Terung Ungu 1965,59 1552,16 2031,11 1603,90 36 Tomat 3995,55 3516,94 4128,74 3634,17 37 Wortel 2297,82 2232,90 2374,41 2307,32 38 Zukini 1578,62 1495,19 1631,24 1545,03 39 Butternut Pumpkin 757,00 1056,00 782,23 1091,20 40 Kale 479,50 502,50 495,48 519,25
Pada  tabel  II  terlihat  bahwa  persediaan  komoditas sayur organik di  PT Masada Organik Indonesia berubah- ubah atau  fluktuatif setiap bulannya. Biaya penyimpanan perusahaan  terdiri  dari  beberapa  biaya  yang  digunakan dalam menyimpan persediaan. Biaya-biaya yang dipertimbangkan  dalam  penelitian  ini  adalah  biaya pemakaian  listrik  dan  biaya  tenaga  kerja  gudang.  Biaya penyimpanan  komoditas  sayur  organik  per  kilogram adalah Rp. 1.137,59,-. Biaya pemesanan adalah biaya yang digunakan dalam aktivitas pemesanan sayur di PT Masada Organik  Indonesia.  Biaya-biaya  yang  dipertimbangkan dalam penelitian ini adalah biaya pemakaian listrik, biaya internet,  biaya  administrasi  dan  perkantoran,  serta  biaya transportasi. Biaya penyimpanan komoditas sayur organik dalam satu periode (1 bulan) adalah Rp. 4.000.000,-.

## A. Menentukan Klasifikasi FSN
Berdasarkan  analisis  FSN  didapatkan  hasil  klasifikasi akhir komoditas sayur organik pada tabel berikut ini :
T ABEL III HASIL AKHIR KLASIFIKASI FSN
Nama Produk Averag e Stay Consumptio n Rate Final FSN Classificatio n Bayam Hijau N F S
Bayam Merah N N N Beetroot N S N Brokoli N F S Buncis N S N
Butternut Pumpkin
N S N
Cabe Merah Keriting F N S Caisim S S S Daun Bawang S S S Horenzo N
N N Jagung Acar S S S Jagung Manis Kulit F F
F
Jagung Manis Kupas N S N Kacang Merah N S N Kacang Panjang N N N Kailan F
N
S Kale N
N N Kangkung N
S N Kembang Kol N F S Kentang N
F
S
Ketimun N F S Kol Putih S F F Kyuri N N N Labu Siam N S N Lettuce Head N F S Lidah Buaya N F S Lobak N F S Oyong N F S Pakcoy N S N Paprika Hijau S N N Paprika Kuning S N N
Paprika Merah
F N S Pare Hijau F S S Sawi Putih N F S Selada Keriting S N N Seledri N N N Terong Ungu S F F Tomat N F S Wortel N F S Zukini N F S
Setelah dilakukan analisis FSN dapat diketahui bahwa ada  3  (tiga)  produk  komoditas  sayur  organik  yang diprioritaskan  dan selanjutnya  masuk ke pengolahan data untuk  dianalisis  yaitu  jagung  manis  kulit,  kol  putih,  dan terong  ungu  dengan  hasil  akhir  klasifikasi  ( Final  FSN Classification )  berkategori  F  ( fast  moving )  atau  bergerak cepat.

## B. Peramalan (Forecasting)
Peramalan  dilakukan  dengan  menggunakan  data permintaan komoditas sayur organik yang telah di analisis menggunakan  FSN analysis yaitu  pada  data  permintaan komoditas jagung manis kulit, kol putih, dan terong ungu bulan  Agustus  2019  -  Juli  2020.  Peramalan  permintaan dilakukan  untuk  bulan  Agustus  2020  -  Juli  2021 menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing dengan trial and error nilai  0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; dan 0,9 agar mendapatkan hasil peramalan terbaik menggunakan software Statistix 10. Berikut ini merupkan hasil  peramalan  untuk  komoditas  agung  manis  kulit
menggunakan software Statistix 10. T ABEL IV HA SIL PERAMALAN JAGUNG MANIS KULIT Metode
SES MAD MSE MAPE  0,1 737,05 926507 25,75  0,2 653,22 892799 22,09  0,3 597,86 850241 19,92  0,4 579,30 815067 19,06  0,5 598,05 788006 19,75  0,6 602,76 767805 20,00  0,7 592,32 754033 19,72  0,8 572,45 746967 19,12  0,9 544,37 747252 18,24
Dari hasil perbandingan nilai kesalahan nilai kesalahan hasil peramalan dari 3 komoditas sayur organik ketiganya menunjukan nilai kesalahan  terkecil pada  hasil peramalan Single  Exponential  Smoothing  0,9.  Sehingga,  hasil peramalan Single  Exponential  Smoothing dengan  0,9 dipilih sebagai metode terbaik pada peramalan yang telah dilakukan.
Hasil rekapitulasi peramalan  komoditas  jagung  manis kupas, kol putih, dan terong ungu menggunakan software Statistix 10 disajikan pada tabel berikut ini.
T ABEL V
HASIL PERAMALAN JAGUNG MANIS KULIT
Periode Hasil Forecasting (dalam Kg) Jagung Manis Kulit Kol Putih Terong Ungu Agustus 2020 2737,68 2680,20 1765,64 September 2020 1988,09 2356,92 1437,64 Oktober 2020 1755,81 1983,54 1370,64 November 2020 2113,28 2156,30 1463,17 Desember 2020 2129,68 2199,91 1614,98 Januari 2021 2112,87 2150,49 1273,00 Februari 2021 2295,22 2352,10 1343,20 Maret 2021 2021,51 2261,72 1406,47 April 2021 4335,62 3637,17 2610,45 Mei 2021 4421,29 3871,92 2740,57 Juni 2021 3599,06 3475,99 2345,42 Juli 2021 3305,61 3037,54 2003,57 Total 30794,21 32163,80 21374,75 C. Menentukan  biaya  minimum  dengan  menggunakan Metode Algoritma Wagner-Within
1. Biaya Persediaan Jagung Manis Kulit
O 11 = 4.000.000 + 1.137,59 ((2.737,68 - 2.737,68))
= 4.000.000 O 12 = 4.000.000  +  1.137,59  ((4.725,77  -  2.737,68)  +
(4.725,77 - 4.725,77))
= 6.261.631
.
O 1212 = 4.000.000 + 1.137,59 ((32.815,72 – 32.815,72)) = 4.000.000 Hasil  dari  perhitungan  biaya  minimum  kemudian  di sajikan pada tabel VI berikut ini.
T ABEL IV M ATRIKS JAGUNG MANIS KULIT n
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11 12
1 400000 0 626163 1 1025641 5 1746855 4 2715936 4 3917726 3 5484337 9 7094092 6 11039819 0 15566472 7 19660727 4 23797199 2 2 400000 0 5997392 1080548 4 1807359 2 2768791 1 4074300 8 5454090 5 89066011 12930293 3 16615122 5 20375551 4 3 4000000 6404046 1124945 2 1846019 1 2890426 8 4040251 6 69995464 10520277 1 13795680 8 17180066 8 4 4000000 6422703 1122986 2 1906292 0 2826151 8 52922308 83100000 11175978 3 14184321 4 5 4000000 6403580 1162561 8 1852456 7 38253199 63401275 87966803 11428980 6 6 4000000 6611019 1121031 8 26006792 46125253 66596527 89159100 7 4000000 6299650 16163965 31252811 47629830 66431974 8 4000000 8932158 18991389 31274153 46315868 9 4000000 9029615 17218125 28499411 10 4000000 8094255 15615112 11 4000000 7760429 12 4000000 2. Biaya Minimum Jagung Manis Kulit ƒ 0 = 0 ƒ 1 = Min [(O 11 + ƒ 0 )] = 4.000.000 untuk O 11 + ƒ .
. . ƒ 12 = Min [(O 111 + ƒ 0 )] ; (O 211 + ƒ 1 ) ; (O 311 + ƒ 2 ) ; (O 411 + ƒ 3 ) ; (O 511 + ƒ 4 ) ; (O 611 + ƒ 5 ) ; (O 711 + ƒ 6 ) ; (O 811 + ƒ 7 ) ; (O 911 + ƒ 8 )  ;  (O 1011  + ƒ 9 )  ;  (O 1111  + ƒ 10 )] = 41.129.336  untuk  O 1112 + ƒ 10
Hasil  perhitungan  biaya  minimum  kemudian disajikan dalam rekapitulasi sebagai berikut.
T ABEL VII HASIL REKAPITULASI BIAYA JAGUNG MANIS KULIT
n
1 2 3
4 5 6
7 8 9 10 11 12
1 400000
0 626163
1 1025641 5 1746855
4 2715936
4 3917726
3 5484337
9 7094092
6 11039819
0 15566472 7 19660727 4 237971992 2 800000 0 9997392 1480548 4 2207359 2 3168791 1 4474300 8 5854090 5 93066011 13330293 3 17015122 5 207755514 3 1026163
1 1266567
7 1751108
3 2472182
2 3516589 9 4666414 7 76257095 11146440 2 14421843 9 178062299
4
1399739
2 1642009 5 2122725
4 2906031 2 3825891 0 62919700 93097392 12175717 5 154508891 5
1666567
7 1906925 7 2429129 6 3119024 5 50918876 76066953 10063248 1 130709900 6
2042009
5 2303111 4 2763041 3 42426887 62545348 83016621 108228357 7 2306925 7 2536890 7 35233223 50322069 66699087 89463088 8 2703111 4 31963272 42022502 54305266 71684775
9
29368907 34398522 42587031 57868318
e
e
10 33368907 37463162 44984019 11 37368907 41129336* ) 12 41368907
Langkah  terakhir  dari  Metode  Algoritma Wagner- Within adalah menentukan Plan Order Release . Dilakukan pula  perhitungan  yang  sama  dalam  menentukan  biaya persediaan dan biaya minimum untuk komoditas kol putih dan terong ungu. Nilai optimal pada langkah sebelumnya dijabarkan  dalam  ukuran  lot  pemesanan  dan  periode pemesanannya,  sehingga  didapatkan plan  order  release untuk  jagung  manis  kulit  dengan  menggunakan  metode heuristik  Silver-Meal  untuk  12  periode  seperti  di  berikut ini.
T ABEL VIII PLAN ORDER RELEASE JAGUNG MANIS KULIT T 0 1 2 3 4 5 D t 2737,68 1988,09 1755,81 2113,28 2129,68 Q op 2737,68 1988,09 1755,81 2113,28 2129,68 POR 4725,77 1755,81 2113,28 2129,68 2112,87 2295,22 6 7 8 9 10 11 12 2112,87 2295,22 2021,51 4335,62 4421,29 3599,06 3305,61 2112,87 2295,22 2021,51 4335,62 4421,29 3599,06 3305,61 2021,51 4335,62 4421,29 6904,67 T : Periode (mingguan) D t : Permintaan Q op : Ukuran lot pemesanan optimal
POR : Plan Order Release (Saat pemesanan)
D. Menentukan  biaya  minimum  dengan  menggunakan Metode Heuristik Silver-Meal
1. Menghitung  Rata-Rata  Biaya  Persediaan  Per  Unit Waktu Jagung Manis Kulit
Periode 1
TRC 1 = 4.000.000 + (1.137,59 ((1 − 1) × 2737,68))
1 = 4.000.000 . . .
Periode 11,12
= 4.000.000 + (1.137,59 ((1 − 1) × 3.599,06 + (2 − 1) × 3.305,61)) 2
= 3.880.214*
*) : Optimum
2. Rekapitulasi Kombinasi Periode untuk Jagung Manis Kulit
T ABEL IX REKAPITULASI KOMBINASI PERIODE BIAYA JAGUNG MANIS KULIT Kombinasi Periode TRC Biaya Kumulatif 1 Rp4.000.000 Rp4.000.000 1,2* Rp3.418.805 Rp6.837.610 1,2,3 Rp3.703.046 Rp11.109.138 3 Rp4.000.000 Rp4.000.000 3,4* Rp3.202.023 Rp6.404.046 3,4,5 Rp3.749.817 Rp11.249.451 5 Rp4.000.000 Rp4.000.000 5,6* Rp3.201.789 Rp6.403.578 5,6,7 Rp3.875.206 Rp11.625.618 7 Rp4.000.000 Rp4.000.000
7,8* Rp3.149.824 Rp6.299.648 7,8,9 Rp5.387.988 Rp16.163.964 9* Rp4.000.000 Rp4.000.000 9,10 Rp4.514.807 Rp4.514.807 10* Rp4.000.000 Rp4.000.000 10,11 Rp4.047.127 Rp8.094.254 11 Rp4.000.000 Rp4.000.000 11,12* Rp3.880.214 Rp7.760.428

## 3. Ukuran Lot Pemesanan Jagung Manis Kulit
T ABEL X
UKURAN LOT PEMESANAN JAGUNG MANIS KULIT
T 0 1 2 3 4
5 D t 2737,68 1988,09 1755,81 2113,28 2129,68 Q op 2737,68 1988,09 1755,81 2113,28 2129,68 POR 4725,77 3869,09 4242,55 6 7 8 9 10 11
12 2112,87 2295,22 2021,51 4335,62 4421,29 3599,06 3305,61 2112,87 2295,22 2021,51 4335,62 4421,29 3599,06 3305,61 4316,73 4335,62 4421,29 6904,67
Perhitungan yang sama juga dilakukan pada komoditas kol putih dan terong ungu  dengan  melakukanperhitungan rata-rata  biaya  persediaan  per  unit  waktu  dan  ukuran  lot pemesanannya.
Dari seluruh pengolahan data untuk mencari total biaya persediaan yang paling optimum dengan metode Heuristik Silver  Meal dan  Algoritma Wagner-Within ,  langkah selanjutnya  adalah  menentukan  biaya  persediaan  akhir sesuai  dengan plan  order  release yang  sudah  diketahui untuk  2  metode  usulan  dan  membandingkannya  dengan metode  yang  diterapkan  oleh  perusahaan.  Berdasarkan hasil  pengolahan  data  dengan  metode  yang  diterapkan
perusahaan  dan  2  metode  usulan,  maka  didapatkan  hasil sebagai berikut.
T ABEL XI
PERBANDINGAN METODE PERUSAHAAN DENGAN ALGORITMA WAGNER - WITHIN Nama Produk Perusahaan Algoritma Wagner- Within Efisiensi Jagung Manis Kulit Rp85.330.835 Rp77.330.835 9% Kol Putih Rp84.589.217 Rp76.589.217 9% Terong Ungu Rp72.315.702 Rp56.315.702 22% Total Rp242.235.754 Rp210.235.754 13%
T ABEL XII PERBANDINGAN METODE PERUSAHAAN DENGAN HEURISTIK
SILVER - MEAL Nama Produk Perusahaan Heuristik Silver-Meal Efisiensi Jagung Manis Kulit Rp85.330.835 Rp65.330.835 23% Kol Putih Rp84.589.217 Rp64.589.217 24% Terong Ungu Rp72.315.702 Rp48.315.702 33% Total Rp242.235.754 Rp178.235.754 26%
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan  untuk biaya  persediaan  berdasarkan  metode  perusahaan  dan metode  usulan,  didapatkan  nilai  efisiensi  untuk  metode Algoritma Wagner-Within yaitu 13% dengan penghematan sebesar Rp. 32.000.000,- sedangkan dengan menggunakan metode  Heuristik Silver  Meal didapatkan  nilai  efisiensi 26% dengan penghematan sebesar Rp. 64.000.000,-.

## IV. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  analisis  data,  maka dapat diambil kesimpulan dalam pengendalian persediaan komoditas sayur organik, sebagai berikut : 1. Metode Heuristik Silver Meal dan  Algoritma Wagner- Within dapat  menghasilkan  pengendalian  persediaan yang optimal, karena memberikan solusi terbaik dengan menghasilkan  total  biaya  persediaan  yang  minimum dibandingkan dengan total biaya persediaan perusahaan ( existing ).
2. Dari  hasil  pengolahan  data  didapatkan  metode  usulan yang  terbaik  adalah  biaya  persediaan  menggunakan metode Heuristik Silver Meal karena dapat menghasilkan  biaya  yang  paling  rendah  dibandingkan dengan metode Algoritma Wagner-Within yaitu dengan penghematan  sebesar  Rp.  64.000.000,-  dan  efisiensi 26%  dari  metode  yang  diterapkan  oleh  perusahaan dengan total biaya persediaan yaitu Rp. 178.235.754,-.
3. Berdasarkan  pada  pengendalian  persediaan  dengan metode  Heuristik Silver  Meal ,  ukuran  pemesanan lot yang  optimal  untuk  jagung  manis  kulit  dengan  7  kali pemesanan, ukuran lot pemesanan yang optimum untuk
kol  putih  dengan  7  kali  pemesanan,  dan  ukuran  lot pemesanan  yang optimum untuk terong ungu adalah 6 kali pemesanan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada orang tua saya  yang  selalu  memberikan dukungannya di segala kesempatan, dosen pembimbing materi Ibu Ririn Regiana Dwi Satya, S.ST., M.T. dan dosen pembimbing teknik Ibu Zeny Fatimah Hunusalela, S.ST., M.T., atas bimbingannya sehingga  penulis  dapat  menyelesaikan  penelitian  dengan baik, teman-teman yang selalu memberikan dukungan dan semangatnya  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini,  beserta semua  pihak  yang  turut  andil  dan  membantu  penulis selama melakukan penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] H.  Nasution  and  M.  I.  F.  Situmorang,  “Analisis Pengendalian Persediaan Produk Untuk Meminimumkan Biaya Persediaan Dengan Algoritma Wagner-Within,” vol. 1, no. 3, 2015.
[2] Y.  Kartika,  E.  Yuliza,  and  F.  M.  Puspita, “Pengendalian  Persediaan  Obat  di  PT.  Pratapa Nirmala  Palembang  dengan  Metode  Heuristik Silver Meal (HSM),” vol. 21, 2019.
[3] M. Hudori and N. T. B. Tarigan, “Pengelompokan Persediaan Barang dengan Metode FSN Analysis ( Fast,  Slow  and  Non-moving  )  Berdasarkan  Turn Over Ratio (TOR),” vol. XI, no. 2, pp. 205–215, 2019.
[4] R.  Indiyanto, Perencanaan  Dan  Pengendalian Produksi . Klaten: Yayasan Humaniora, 2008.
[5] G. Sushil and M. Starr, Production and operations management  systems .  New  York:  CRC  Press, 2014.
[6] Basuki,  “Optimasi  Ukuran  Pemesanan  Lot  Yang Ekonomis pada Permintaan Deterministik
Dinamis Menggunakan Algoritma Wagner- Within,” vol. 5, no. 1, pp. 29–34, 2016.
[7] Gerry  and  Nofirza,  “Optimalisasi  Biaya Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Menggunakan Metode Silver-Meal,” vol. 3, no. 1, pp. 17–25, 2017.
[8] V.  Delia,  A.  Y.  Ridwan,  and  Budi  Santosa, “Usulan  Inventory  Control  Bahan  Baku  Material Menggunakan  Material  Requirement  Planning Dengan Teknik Lot Sizing EOQ, LFL, LUC, POQ, Silver Meal Dan AWW Untuk Meminimasi Total Biaya Persediaan Pada PT Mescomitra Aditama,” vol. 4, no. 3, pp. 4269–4277, 2017.