## Analisis  Pengendalian  Persediaan  Beras  Menggunakan  Metode  Economic  Order Quantity Pada Perum Bulog Subdivre Sidrap

## Andi Mariani
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, andi.marianidatu@gmail.com

## Risnawati Ibnas
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, risnawati.Ibnas@uin-alauddin.ac.id

## Rezki Eka Wulandani
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, 60600118067@uin-alauddin.ac.id
ABSTRAK , Penelitian  ini  membahas  mengenai pengoptimalan  pengendalian  persediaan  beras  dengan menggunakan  metode Economic  Order  Quantity (EOQ). Economic  Order  Quantity (EOQ)  merupakan  model persediaan yang menganalisis frekuensi pemesanan, biaya pemesanan  dan  waktu  pemesanan  yang  ekonomis. Penelitian  ini  menggunakan  metode  EOQ  karena  EOQ adalah  salah  satu  teknik  dalam  mengontrol  persediaan barang atau bahan untuk tiap pemesanan dan meminimalkan  biaya  total  dari  pemesanan  dan  biaya penyimpanan barang.  Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah  untuk  mengetahui  hasil  optimal  persediaan  beras dengan  menghitung  persediaan  pengaman  (safety  stock), penentuan titik kembali (reorder point) dan total persediaan bahan baku (TIC) di Perum Bulog Subdivre Sidrap. Hasil EOQ  pengendalian  persediaan  beras  di  Perum  Bulog Subdivre  Sidrap  berupa  jumlah  kebutuhan  beras  sebesar 9,63  ton  dalam  satu  kali  pemesanan  dengan  jumlah pemesanan  3752  kali  dalam  setahun.  Hasil  analisis  dari optimal  persediaan  beras  dengan  persediaan  pengaman (safety  stock)  sebesar  9.033,63  ton,  titik  pemesanan kembali  (reorder  point)  sebesar  9.726,56  ton  dan  biaya total persediaan (TIC) sebesar Rp. 240.087.074,7.
Kata Kunci: Beras, Economic Order Quantity, Pengoptimalan Persediaan

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  pangan  yang  pokok  bagi masyarakat  Indonesia  adalah  nasi  yang  berasal dari  beras.  Beras  yang  merupakan  sumber karbohidrat  tertinggi  yang  mencapai  360  kalori dari 78.9 gram dibanding bahan pangan lainnya. Sehingga  beras  termasuk  makanan  pokok  dari pengolahan  padi  yang  banyak  dikonsumsi  oleh masyarakat  Indonesia.  Ketersediaan  beras berkaitan  dengan  produksi  para  petani.  Faktor pendukung  terpenting  bagi  hasil  panen  para petani salah satunya adalah cuaca, akankah baik dan  berlimpah  atau  gagal  panen  dan  produksi padi tidak maksimal.
Petani  yang  memproduksi  padi  sawah membutuhkan kelembagaan untuk menjual hasil
panennya  baik  dalam  bentuk  gandum  maupun dalam  bentuk  beras.  Perum  BULOG  sebagai salah  satu  lembaga  terbesar  yang  mengolah ketahan  pangan,  juga  menjadi  penyeimbang harga  beras  di  pasaran  ketika  harga  beras mengalami kenaikan yang cukup signifikan dan sebagai  penentu  kebijakan  ketahanan  pangan, BULOG  memiliki  gudang  sebagai  penyimpan stok  beras  untuk  jangka  beberapa  waktu.  Agar tujuan  pemenuhan  beras  dapat  dicapai  maka diperlukan perencanaan dan manajemen persediaan yang terstruktur dan terorganisir agar persediaan  yang  dilakukan  dapat  memenuhi kebutuhan beras di Indonesia.
Persediaan  yang  tidak  dikendalikan  dengan baik akan mempengaruhi proses penyaluran dan penjualan.  Penyaluran  dan  penjualan  gudang akan  mengalami  penurunan  jika  beras  tidak tersedia  dalam  bentuk,  jenis,  mutu,  dan  jumlah yang  diinginkan  oleh  konsumen  bahkan  dapat terjadi Stockout  cost (biaya  penambahan  jika kehabisan stok), Shortage (kekurangan persediaan untuk memenuhi permintaan). Metode Economic  Order  Quantity sangat membantu untuk mengontrol persediaan sehingga jumlah barang atau bahan tertentu yang paling  ekonomis  untuk  setiap  kali  pemesanan. Metode  ini  dapat  menentukan  frekuensi pemesanan  yang  optimal,  sehingga  mengurangi biaya  produksi  tanpa  mencapai  tujuan  atau keuntungan[1].
Dengan  menggunakan  Metode Economic Order Quantity maka penelitian ini menghasilkan besar jumlah kebutuhan beras dan jumlah  optimal  persediaan  beras  dengan menghitung persediaan pengaman ( safety stock ), penentuan  titik  pesanan  kembali  (reorder  point) dan total biaya persediaan bahan baku (TIC).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Pengertian Persediaan
Persediaan didefenisikan sebagai barang, bahan, atau asset yang dimiliki oleh perusahaan untuk  digunakan  di  masa  depan.  Persediaan adalah  sumber  daya  tidak  aktif  ( ide  resoutce ) yang  menunggu  proses  lebih  lanjut.  Proses selanjutnya  berupa  kegiatan  produksi  pada sistem manufaktur [2].
Secara  umum  pada  persediaan  terdapat beberapa  biaya  yang  perlu  dimiliki  sebuah perusahaan, adalah sebagai berikut:
1. Biaya  Pembelian  ( Purchase  Cost )  harga  beli setiap  unit  elemen  berasal  dari  sumber eksternal, atau biaya produksi per unit apabila berasal  dari  internal  produksi  perusahaan sendiri.
2. Biaya  Pemesanan  ( Order  Cost/Setup  Cost ) ialah  biaya  yang  muncul  dari  pembelian persediaan dari penjualan atau biaya persiapan ( Setup Cost ) saat barang diproduksi di perusahaan.
3. Biaya  Penyimpanan  ( Carrying  Cost/Holding Cost ) ialah biaya yang timbul sebagai akibat dari penyimpanan suatu barang.
4. Biaya Kekurangan Persediaan ( Stockout Cost ) yaitu  biaya  yang  timbul  akibat  menipisnya bahan baku/barang yang menyebabkan perusahaan  berhenti  berproduksi/beroperasi [3].

## Pengendalian persediaan
Pada  dasarnya  pengendalian  persediaan ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan beberapa  metode  untuk  menentukan  jumlah persediaan yang optimal diantaranya:
1. Total Inventory Cost (TIC)
2. Jumlah Pesanan Optimal (EOQ)
3. Titik Pemesanan Kembali (ROP)
4. Jumlah Cadangan Pengaman (Safety Stock)

## Peramalan (Forecasting)
Forecasting atau biasa disebut peramalan merupakan  proses  menduga,  memperkirakan nilai  yang  ada  di  masa  depan  dengan menggunakan  data-data  yang  ada  di  masa lampau. Data-data yang terdapat di masa lampau dikumpulkan  dan  diolah  untuk  memperkirakan
nilai  dimasa  depan.  Terdapat  dua  pendekatan dalam melakukan peramalan, yaitu:
1. Metode peramalan kualitatif, yaitu mengumpulkan faktor-faktor berupa instuisi pengambilan keputusan, pengalaman pribadi serta emosi.
2. Metode peramalan kuantitatif, yaitu menggunakan  satu  dua  atau  lebih  model matematis  dengan  data-data  masa  lampau dan variabel sebab akibat. Model peramalan kuantitatif dapat juga dikelompokkan dalam dua  jenis,  yaitu  model  deret  waktu  ( time series ) dan model kausal ( explanatory ) [4].
Analisis Runtun Waktu Teori deret waktu ( time series ) diperkenalkan  oleh  George  E.P  Box  dan Gwilyam  M  pada  tahun  1970  pada  bukunya Series  Analysis:  Forecasting  and  Control . Analisis time series adalah kumpulan observasi pada  suatu  variabel  yang  diperoleh  secara berurutan  sesuai  dengan  interval  waktu  yang tetap.  Kumpulan  data  pengamatan time  series dinyatakan  dengan  variable  Z  dan  t  adalah indeks  waktu  dari  urutan-urutan  pengamatan. Analisis time  series bertujuan  untuk  dapat memahami dan menjelaskan mekanisme tertentu, meramalkan sesuatu nilai di masa akan datang dan mengoptimalkan system kendali [5].

## Arima  (Autoregressive  Integrated  Moving Average)
ARIMA  memiliki  tiga  bagian  penting yaitu: Autoregresivve, data  harus differencing dan  bagian moving  average.  Autoregresivve merupakan  penghubung  rangkaain  data  nilai masa lalu dengan nilai masa depan pada regresi linear.  Bagian  yang  menunjukkan  data  harus differencing perlu  agar  data  dalam  keadaan stationer. Bagian moving average yang memperkirakan kesalahan untuk nilai yang akan datang  dari  time  series  dan  ini  berhubungan dengan masa lalu.
Selanjutnya  ada  beberapa  tahapan  yang dilakukan untuk mengidentifikasi model, yaitu:
a. Membuat Plot Time Series
b. Identifikasi Model
c. Estimasi Model
d. Diagnotic Checking
e. Peramalan ( forecasting ) [6].

## Metode Economic Order Quantity
Metode  EOQ  ialah  metode  yang digunakan dalam mencari titik seimbang antara biaya  pemesanan  dengan  biaya  penyimpanan sehingga dapat ditemukan titik biaya minimumnya. Metode EOQ dapat dikelompokkan  menjadi  beberapa  model, sebagai berikut:
1. Model EOQ Deterministik Statik
2. Model EOQ Deterministik Dinamik
3. Model EOQ Probabilistik Statik
4. Model EOQ Probalistik Dinamik (Stokastik)
Model  EOQ  Deterministik  Statik  dibagi menjadi beberapa bagian, yaitu:
1. Model  EOQ  Klasik  (sederhana)  atau single item.
2. Model EOQ back order
3. Model EOQ fixed production rat
4. Model EOQ quanity discount.

## Model EOQ Klasik (Single Item)
Model  EOQ  klasik  sering  juga  disebut dengan  model  ukuran  tumpuk sederhana  atau metode ukuran lot size method berfungsi untuk menentukan jumlah barang dipesan untuk setiap kali  pemesanan  dan  jumlah  biaya pengadaan bahan agar biaya persediaan menjadi minimum dan  didasarkan  pada  asumsi-asumsi  sebagai berikut:
1. Kecepatan permintaan diketahui, tetap serta terus menerus
2. Waktu pemesanan dengan pesanan kembali ( lead  time )  selalu tetap.
3. Tidak pernah terjadi persediaan habis ( stock out ).
4. Barang  yang  dipesan  berukuran  paket  dan pesanan  datang bersamaan  dan  tetap  dalam bentuk paket.
5. Harga tetap meski pembelian dalam jumlah besar.
6. Besar carrying cost tergantung secara garis lurus  dengan  rata- rata jumlah persediaan.
7. Produk  semacam  dan  tidak  ada  hubungan dengan produk lain.
8. Tidak  menghitung stockout sebab leas time dan demand diketahui.
9. Barang pemesanan dan disimpan merupakan  barang  yang sejenis [8].

## Menghitung Persediaan Optimal
Adapun  persamaan  tersebut  dari  jumlah biaya  pemesanan  dengan  biaya  penyimpanan (total  biaya  persediaan  tahunan).  Maka  untuk perhitungan  EOQ  dapat  dirumuskan  sebagai berikut:
TIC = 𝑆 𝐷 𝑄 +  𝐻 𝑄 2 (2.1)
Selanjutnya mencari turunan dari persamaan diatas, karena yang cari ialah nilai Q optimal, maka Persamaan TIC = 𝑆 𝐷 𝑄 +  𝐻 𝑄 2 akan diturunkan terhadap Q.
𝑑(𝑇𝐼𝐶) 𝑑𝑄 = 𝑑 𝑑𝑄 ( 𝐷𝑆 𝑄 ) + 𝑑 𝑑𝑄 ( 𝑄𝐻 2 ) (2.2) 𝑑(𝑇𝐼𝐶) 𝑑𝑄 =   − 𝐷𝑆 𝑄 2 + 𝐻 2 (2.3)
Karena  syarat  minimum  dari  turunan harus  sama  dengan  nol,  sehingga  turunan pertama  dari  persamaan 𝑑(𝑇𝐼𝐶) 𝑑𝑄 =   − 𝐷𝑆 𝑄 2 + 𝐻 2 harus sama dengan nol. Maka syarat minimum turunan:
𝑑(𝑇𝐼𝐶) 𝑑𝑄 = 0 (2.4)
Sehingga turunan pertama harus sama nol
− 𝐷𝑆 𝑄 2 + 𝐻 2 = 0 𝐻 2 = 𝐷𝑆 𝑄 2 𝑄 2 × 𝐻 = 2 × 𝐷 × 𝑄 2 = 2𝐷𝑆 𝐻 𝑄 = √ 2𝐷𝑆 𝐻 (2.5)
Ket:
Q : Jumlah pemesanan optimal (EOQ).
S : Biaya pemesanan.
H : Biaya penyimpanan [9].

## Persediaan Pengaman (Safety Stock)
Persediaan pengaman pada Perum Bulog telah  ditentukan  yakni  tiga  bulan  penyaluran rutin, bertujuan agar apabila terjadi gagal panen maka  Perum  Bulog  masih  memiliki  persediaan beras  setiap  bulannya,  sehingga  rumus  yang digunakan yaitu:
Analisis Pengendalian Persediaan Beras Menggunakan Metode Economic Order Quantity Pada Perum Bulog Subdivre Sidrap • 98
SS = 3 × rata-rata penyaluran beras tiap bulan. (2.6)
Ket\: SS: Safety Stock atau persediaan pengaman [10].

## Titik Pemesanan Kembali (Reorder Point)
Reorder  Point atau  titik  pemesanan terakhir  disebut  Carter  bahwa  ketika  jumlah persediaan yang tersedia antara jumlah persediaan  yang  diterima  dengan  jumlah persediaan  yang  akan  dugunakan  itu  sama selama  waktu  tunggu  dan  jumlah  persediaan pengaman.
Adapun  rumus  yang  digunakan  dalam perhitungan ROP , yaitu: ROP = L + SS (2.7)
Ket:
ROP : Titik pemesanan kembali
L : Lama waktu tunggu ( lead time ) SS : Safety Stock [11].

## Total Biaya Persediaan (TIC)
Menghitung  total  biaya  persediaan dengan metode EOQ bertujuan agar membuktikan  bahwa  dengan  adanya  jumlah bahan  baku  yang  optimal dapat  mencapai  total biaya persediaan yang minimum.
Untuk  menghitung  biaya  persediaan tahunan ( TIC ) dapat dihitung dengan menjumlahkan  total biaya  penyimpanan  ( TH ) dengan  total  biaya  pemesanan  ( TS ),  sebagai berikut [12]:
TIC =  Biaya  pemesanan  +  Biaya penyimpana.
TIC = 𝑆 𝐷 𝑄 +  𝐻 𝑄 2 (2.8)

## 3. METODOLOGI
Jenis  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian  ini,  yaitu  penelitian  kuantitatif. Penelitian  ini  meneliti  mengenai  penggunaan model Economic  Order  Quantity (EOQ)  dalam menentukan  jumlah  bahan  baku  yang  optimal pada perum Bulog Subdivre Sidrap tahun 2022. Adapun  prosedur  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan  pengumpulan  data  berupa  data jumlah  permintaan  beras,  data  biaya
penyimpanan beras dan data biaya pemesanan  beras  dari  Januari  2017  – Desember 2021.
2. Meramalkan data permintaan beras menggunakan  metode  ARIMA  dengan Aplikasi Minitab.
3. Menghitung  jumlah  kebutuhan  persediaan beras  menggunakan  metode Economic
Order Quantity.
4. Menghitung banyaknya persediaan pengaman ( Safety Stock ).
5. Menentukan titik pesanan kembali ( Reorder Point ).
6. Menghitung  total  biaya  persediaan  bahan baku (TIC).

## 4. PEMBAHASAN

## Data
Terdapat  60  data  permintaan  beras  selama  5 tahun  terakhir,  mulai  Januari  2017  sampai dengan  Desember  2021.  Adapun  data  yang digunakan sebagai berikut:
Tabel 4.1 Data Permintaan Beras 2017-2021
Bulan Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 Jan 378,85  269,31 351,43 2654,9 5752,32 Feb 879,6  405,32 347,23 2587 1411,35 Mar 52,65  400,01 1186,2 2216,7 2096,19 Apr 737,37  189,04 551,41 2929 4363,55 Mei 248,58  191,67 347,68  3197,97 4043,7 Jun 931,06  133,73 569,26  4068,55 5024,35 Jul 782,72  155,53 683,63  2572,99 3460,74 Ags 152,39  173,46 900,61  3968,43 1471,8 Sep 407,62  142,83 445,62  1974,65 3403,7 Okt 389,47  162,49  1760,87  2427,15 963,6 Nov 308,72  159,05 647,83 2268,1 5193,35 Des 398,12  137,41 377,7 2794,7 1221,2
Sumber data: Perum Bulog Subdivre Sidrap

## Permalan

## 1. Identifikasi Model
Hasil  dari  data  jumlah  permintaan  beras pada  lampiran Tabel  4.1 diolah  pada  aplikasi minitab dan memperoleh plot data, grafik trend, grafik ACF dan grafik PACF untuk menentukan apakah  data  telah  stationer,  dapat  dilihat  pada gamabr 4.1.
Gambar  4.1 menunjukkan  bentuk  plot time series dari  plot  data,  dimana  kelonjakan permintaan beras terjadi pada bulan Januari 2020
dan  permintaan  tiap  bulannya  ridak  merata sehingga trend ini termasuk trend time series
Gambar 4.1 Plot Data Asli Permintaan Beras
yang  tidak  stasioner.  Menentukan  kestationer suatu data dapat diperiksa dalam varian maupun rata-rata.

## Gambar  4.2 Box-Cox Asli Jumlah Permintaan Beras
Gambar  4.2  menunjukkan  bahwa  nilai rounded value yang didapatkan adalah 0,00 dan dapat dikatakan belum stationer karena jika data stationer  dalam  varian  nilai  rounded  valuenya sebesar 1. Langka selanjutnya adalah transformasi data.
Gambar 4. 3 Box-Cox  Tranformasi Jumlah Permintaan Beras
Setelah data tranformasi didapatkan Gambar 4.3 selanjutnya  dapat  dilihat  nilai  rounded valuenya  kembali  dan  menghasilkan  nilai  1,00 sehingga  dikatakan  bahwa  data  tersebut  telah stationer. Langkah selanjutnya melihat stationer dalam rata-rata.
Gambar 4.4 Grafik Trend Data Permintaan Beras
Melihat  secara  eksploratif  grafik  trend data pada Gambar 4.4 menunjukkan bahwa data permintaan  beras  mengalami  kenaikan  seiring bertambahnya  waktu  dan  nila  aktualnya  masih jauh  dari  garis  linear  dan  juga  mempunyai varians  besar,  sehingga  trend  tersebut  belum stationer  dalam  rata-  rata,  langka  untuk melihatnya bisa menggunakan nilai ACF.
Gambar 4.5 ACF Data Permintaan Beras
Berdasarkan  Gambar 4 . 5 terlihat  bahwa terdapat lima lag yang melewati batas signifikan dan kemudian turun mendekati nol, maka dapat dikatakan  bahwa  data  belum  stationer  dalam rata-rata.  sehingga  perlu  diadakan  differencing pertama.
Gambar 4.6 Trend Data Differencing Pertama Permintaan Beras
Plot  dari  differencing  pertama  dapat dikatakan  telah  stationer  meski  ada  beberapa kenaikan  dan  penurunan  yang  cukup  tajam. Langkah  selanjutnya  untuk  mengetahui  model ARIMA  yang  akan  muncul  maka  perlu  dilihat dari gambar ACF dan gambar PACF.
Gambar 4.7 ACF Data Differencinng Pertama Permintaan Beras
Gambar  4.8 PACF Data Differencinng Pertama Permintaan Beras
Pada gambar ACF dan PACF terlihat data sudah stasioner maka dapat langsung
memperkirakan  model  ARIMA.  Gambar  ACF terlihat rk memotong garis white noise pada lag- 1. Gambar PACF ∅ 𝑘𝑘 juga memotong garis white noise pada  lag-2.  Sehingga  perkiraan  model ARIMA (2,1,1).

## 2. Estimasi Model
Tahapan  estimasi  model  yaitu  melakukan pemilihan model yang paling efesien atau yang terbaik.  Model  awal  ARIMA  adalah  (2,1,1) dengan  metode maximum  likelihood atau estimasi  kuadrat  terkecil.  Hasil  yang  diperoleh menggunakan  program  Minitab  dilihat  pada tabel berikut:
Tabel 4.2 . Estimasi Parameter Model  Koefisien P-Value AR 1 -1,344 0,000 AR 2 -0,629 0,008 MA 1  -0,617 0,115
Hasil yang diperoleh diatas bahwa model ARIMA  (2,1,1)  menunjukkan  P-Value  AR1 adalah  0,000,  AR2  adalah  0,008  dan  MA  1 adalah 0,115 dan untuk nilai eror atau MS ( mean square )  adalah  114135,  karna  MA  1  sebesar 0,115  atau  lebih  besar  dari  nilai ∝ (0,05)  maka model  tersebut  tidak  memenuhi  model  terbaik maka  tidak  bisa  untuk  digunakan  dalam peramlaan.  Pada  model  ARIMA  (2,1,1)  dapat muncul model-model lain yaitu model  ARIMA (2,1,0),  model  ARIMA  (1,1,1),  model  ARIMA (1,1,0)  dan  model  ARIMA  (0,1,1).  Setelah muncul  beberapa  model  langkah  selanjutnya Diagnotic  Checking untuk  menentukan  model terbaik yang akan digunakan .

## 3. Diagnostic Checking
Langkah  selanjutnya  setelah  melakukan estimasi  dan  mendapatkan  penduga  parameter maka perlu diuji kelayakan pada model tersebut dengan model ARIMA (2,1,1) dapat di peroleh model-model lain yaitu model  ARIMA (2,1,0), model  ARIMA  (1,1,1),  model  ARIMA  (1,1,0) dan model ARIMA (0,1,1).
1. Model ARIMA (2,1,1) Tabel 4.3 . Estimasi Parameter ARIMA (2,1.1) odel Koefisien P-Value AR 1 -1,344 0,000 AR 2 -0,629 0,008 MA 1  -0,617 0,115
2. ARIMA (2,1,0)
Tabel 4.4 . Estimasi Parameter ARIMA (2,1,0) Model  Koefisien P-Value AR 1 -0,804 0,000 AR 2 -0,296 0,046 3. ARIMA (1,1,1) Tabel 4.5 . Estimasi Parameter ARIMA (1,1,1) Model  Koefisien P-Value AR 1 -0,274 0,109 AR 2 -0,627 0,219 4. ARIMA (0,1,1) Tabel 4.6 . Estimasi Parameter ARIMA (0,1,1) Model Koefisien P-Value MA 1 0,7836 0,000 Konstanta  44,9 0,139
Pada parameter tersebut maka dapat diketahui uji signifikan T dan P (T-Value dan P-Value < 0,05) dan  uji white  noise (P-Value  >0,05),  sehingga dapat kita simpulkan:
Model  yang  memenuhi  syrat  adalah model  ARIMA  (2,1,0)  dan  model  ARIMA (1,1,0). Langkah selanjutnya untuk menentukan model  terbaik  melihat  pada  MS  ( mean  square eror )  yang  palimg  kecil,  yaitu  model  ARIMA (2,1,0)  dengan  MS  ( mean  square  eror )  adalah 1112409.

## 4. Peramalan
Hasil  pemodelan  data  yang  signifikan  dan memenuhi syarat adalah model ARIMA (2,1,0) maka  pada  model  tersebut  dapat  digunakan dalam meramalkan permintaan beras selama 12 bulan  kedepan,  sehingga  hasil  peramalan diperoleh sebagai berikut:
Tabel 4.7 . Hasil Peramalan Periode Peramalan 61 3234,38 62 2877,79 63 2644,77 64 3017,58 65 2866,72 66 2956,46 67 3008,65 68 3019,43 69 3074,66 70 3106,49 71 3143,91 72 3183,79
Menghitung Jumlah Pemesanan yang

## Ekonomis (EOQ)
Jumlah  peramalann  permintaan  beras selama  1  tahun  adalah  36.134,63866  ton,  dari jumlah tersebut maka dapat menghitung jumlah pemesanan ekonomis selama tahun 2022 dengan mengetahui bahwa biaya pemesanan terdiri dari biaya bongkar buruh digudang sebesar Rp. 13/kg dan  survey  kualitas  beras  sebesar  Rp.  19/kg, sedangkan  biaya  penyimpanan  terdiri  dari fumigasi  sebesar  Rp.400/ 𝑚 3 dan  Spraying Rp.7,27/ 𝑚 3 dan  untuk  biaya  beras  yaitu Rp.8300/kg  maka diketahui sebagai berikut:
(1) Permintaan beras selama setahun: D = 36.134,63866 ton
(2) Biaya pemesanan ( ordering cost )
S = Rp. 32/kg × 1000 = Rp. 32.000/ton
(3) Biaya penyimpanan ( carrying cost H = Rp. 407,27/ 𝑚 3
Karena  biaya  penyimpanan  dikalikan  dengan
volume ruangan gudang 10 x 17 x 6 maka H = 10 x 17 x 6 x 407,27 = Rp. 415.415,4 untuk  setiap  kali  perawatan,  dikalikan  dengan jumlah  perawatan  dalam  sebulan  dan  dikalikan dalam jumlah bulan dalam setahun, sehingga H = 415.415,4 x 5 x 12
Model Uji Signifikan
Uji
White Noise T P ARIMA (2,1,1)
Signifikan  Tidak
Signifikan Signifikan
ARIMA (2,1,0) Signifikan  Signifikan  Signifikan ARIMA (1,1,1) Tidak Signifikan Tidak Signifikan Signifikan ARIMA
(1,1,0) Signifikan  Signifikan  Signifikan ARIMA (0,1,1) Tidak
Signifikan Signifikan  Signifikan
= Rp. 24.924.924
Berdasarkan  data  diatas  maka  selanjutnya dapat menghitung
EOQ = √ 2 𝐷𝑆 𝐻 = √ 2 ×36.134,63866 ×32.000 24.924.924 = √92,783 EOQ = 9,63 ton
Frekuensi pemesanan selama 1 tahun
F = 𝐷 𝑄
= 36.134,63866 9,63
= 3752,29 atau 3752 kali
Menentukan Jumlah Safety Stock Perum  Bulog  menentukan  bahwa safety  stock / persediaan pengaman yang ditentukan yaitu tiga bulan selama penyaluran rutin, agar ketika terjadi gagal  panen  maka  Perum  Bulog  masih mempunyai  persediaan  beras  selama  tiga  bulan kedepan.  Menentukan  perhitungan  jumlah persediaan pengman maka terlebih dahulu mengetahui  jumlah  penyaluran  setiap  bulan, sebagai berikut:
Penyaluran/bulan = (𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑙𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛) (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑠𝑒𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛)
= 36.134,63866 12
= 3.011,21 ton/bulan
maka dapat dihitung persediaan pengaman  ( safety  stock )  sesuai  dengan  Perum Bulog  yakni  tiga  kali  penyaluran  dalam  setiap bulan, yaitu:
SS = 3 × Penyaluran setiap bulan = 3 × 3.011,21
= 9.033,63 ton

## Menentukan Titik Pesanan Kembali (Reorder
Point)
Perhitungan titik pesanan kembali memerlukan  beberapa  data,  yaitu  sebagai berikut:
1. Waktu tunggu ( lead time ) dari Perum Bulog selama  7  hari,  dari  hari  saat  pemesanan hingga barang tiba digudang.
2. Perkiranan rata-rata penyaluran perhari
= (𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑙𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛)
(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑠𝑒𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛)
= 36.134,63866
365
= 98,99 ton/hari
3. Penyaluran dalam waktu tunggu (L)
= 7 hari × rata-rata penyaluran perhari = 7 × 98,99 = 692,93 ton
Berdasarkan data tersebut maka perhitungan titik pemesanan kembali ( reorder point ) dengan menggunakan rumus (2.11) sebagai berikut:
ROP = SS + L = 9.033,63 + 692,93 = 9.726,56 ton Menentukan Total Biaya Persediaan (TIC) Perhitungan total biaya persediaan diperlukan beberapa data sebagai berikut:
1. Permintaan beras selama setahun: D = 36.134,63866 ton
2. Biaya pemesanan ( ordering cost ) S = Rp. 32.000
3. Biaya penyimpanan (carrying cost)
H = Rp. 24.924.924
4. Jumlah permintaan ekonomis Q =  9,63ton
Berdasarkan data diatas maka dapat dihitung biaya persediaan dalam satu tahun yaitu:
TIC = 𝑆 𝐷 𝑄 +  𝐻 𝑄 2 = 32.00 × 36.134,63866 9,63 + 24.924.924  × 9,63
2
= 120.073.565,64 + 120.013.509,06 = Rp. 240.087.074,7

## 5. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  penelitian  ini berdasarkan  rumusan  masalah  yang  telah dijelaskan adalah sebagai berikut:
1. Jumlah  kebutuhan  persediaan  beras  yang harus  diadakan  oleh  Perum  Bulog  dengan menghitung menggunakan metode Economi Order  Quantity adalah  sebesar  9,63  ton untuk setiap kali pesan.
2. Hasil analisis optimal persediaan beras pada Perum  Bulog  Subdivre  Sidrap  dengan persediaan  pengaman  ( safety  stock )  yaitu sebesar  9.033,63  ton,  penentuan  titik
pemesanan  kembali  ( reorder  point )  yaitu sebesar  9.726,56  ton  dan  untuk  total Persediaan  bahan  baku  ( TIC )  yaitu  sebesar Rp. 240.087.074,7

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Riyanto, Bambang.2001. Dasar-Dasar
Pembelajaran Perusahaan. Yogyakarta: BBFE.
[2] Hakim,  Arman.2003. Perencanaan  dan Pengendalian  Produksi .Surabaya:  Guna
Widya.
[3] Taha,  Hamdy  A.2017. Operations  Research an Introduction. Tent edition.England:
Pearson Education Limited.
[4] Kurniawan, Maria Cendanasari dan Wiwik. Penerapan Metode Campuran Autoregresivve Integrated Moving Average dan  Quantile  Regression  (ARIMA-QR) Pengendalian Persediaan Beras(Studi Kasus:  Perum  Bulog  Sibolga) ,  Skripsi. Universitas Sumatera Utara.Untuk Peramalan Harga Cabai Sebagai Komoditas Strategi Pertanian Indonesia. Jurnal Teknikits , 7, no. 1.
[5] Yunati,  Tasna.  2019.Peramalan  Jumlah Penggunaan  Kouta  Internet  Menggunakan Metode  ARIMA. Journal  of  Mathematisc: Theory and Application , 1, no. 2.
[6] Zulhamidi,  dan  Riski.2016.  Peramalan Penjualan  The  Hijau  dengan  Metode ARIMA (Studi Kasus pada PT.MK). Jurnal PASTI, XI, no. 3
[7] Aminudin.  2005. Prinsip-Prinsip  Riset Operasi . Jakarta: Erlangga.
[8] Haming, Murdifin dan Mahfud Nurnajamuddin. 2012. Manajemen Produksi Moddern .Edisi
kedua.
Jakarta: Bumi
Aksara.
[9] Yusuf,  Fitriani  dan  I.K.2014. Efesiensi Persediaan Beras Pada Perum Bulog Divisi Regional Daerah Istimewa Yogyakarta .Yogyakarta [10] Heizer,  Jay  dan  Barry  Render.  2000, Manajemen  Operasi.  J akarta:  Salemba Empat.