PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU MENGGUNAKAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) PADA PT PARDIC JAYA CHEMICALS
Agil Handoko 1 , Nia Budi Puspitasari 2
1,2) Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl.Prof.H.Soedarto, S.H.Tembalang, Tembalang, Kota Semarang Email: 1) agilhan23@gmail.com, 2) niabudipuspitasari@gmail.com

## Abstrak
PT  Pardic  Jaya  Chemicals  merupakan  salah  satu  perusahaan  penghasil  resin  sintetis terbesar  di  Indonesia.  Dalam  menghadapi  persaingan  yang  ketat,  perusahaan  harus menyediakan  produk  dalam  waktu  dan  jumlah  yang  tepat.Untuk    menyediakan  produk yang cepat dan tepat, peramalan dan perencanaan kebutuhan material sangat penting bagi perusahaan untuk menghindari stockout dan overstock yang merugikan perusahaan. Dalam merencanakan material DK0230_POLYLITE TA-131 digunakan empat metode peramalan yaitu Single Exponential  Smoothing (SES), 3 Center Moving  Average (3  CMA), 5 Single Moving  Average (5  SMA),  dan  3 Single  Moving  Average (3  SMA).  Setelah membandingkan  keempat  metode  didapatkan  metode  terbaik  yaitu  3  CMA  dengan  nilai error terkecil  50,2%  (MAPE).  Untuk  perencanaan  kebutuhan  material  menggunakan  5 metode lot sizing dalam MRP, yaitu Lot for Lot , Economic Order Quantity , Periodic Order Quantity , Fix  Period  Requirement ,  dan Least  Unit  Cost .  Dari  kelima  metode,  didapatkan metode  terbaik  dan  yang  dapat  diterapkan  perusahaan  yaitu Periodic  Order  Quantity dengan biaya sebesar Rp 18.321.229.800.
Kata Kunci: Peramalan, Lot Sizing , MRP, PT Pardic Jaya Chemicals, Resin Sintetis

## Abstract
PT  Pardic  Jaya  Chemicals  is  one  of  most  substantial  synthetic-resin  producer  in Indonesia. In competitive purpose, the company needs to supply their products in the right time  and  right  amount.  To  make  this  possible,  forecasting  and  material  requirement planning plays a vital role in the production process to avoid stockout and overstock that causes  loss  for  the  company.  DK0230_POLYLITE  TA-131  material  planning  uses  four method of forecasting: Single Exponential Smoothing (SES), 3 Center Moving Average (3 CMA), 5 Single Moving Average (5 SMA), and 3 Single Moving Average (3 SMA). After a comparative calculation being done, the best method is 3 CMA within smallest error value of 50,2% (MAPE). In Material Requirement Planning (MRP), 5 methods of lot-sizing used are  Lot  for  Lot,  Economic  Order  Quantity,  Periodic  Order  Quantity,  Fix  Period Requirement,  and  Least  Unit  Cost.  From  those  methods,  the  best  applicable  method acquired is Periodic Order Quantity with cost of Rp18.321.229.800.
Keywords: Forecasting, Lot Sizing, MRP, PT Pardic Jaya Chemicals, Synthetic-resin

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  salah  satu  negara  yang  memiliki  penduduk  terbesar  di dunia. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) jumlah penduduk Indonesia pada tahun 2010 mencapai 237 juta jiwa dengan rata-rata laju pertumbuhan penduduk 1,49% per tahun. Hal tersebut  merupakan  kondisi  yang  ideal  bagi  perusahaan-perusahaan  untuk  mendapatkan keuntungan  dengan  memenuhi  kebutuhan  manusia  yang  terdiri  dari  primer,  sekunder, maupun tersier. Dengan berkembangnya teknologi  yang meng-global persaingan di  dunia bisnis semakin ketat, permintaan pelangganpun semakin tinggi. Pelanggan mulai menuntut aspek kecepatan respon,  inovasi,  dan fleksibilitas, pelaku industri pun mulai  sadar bahwa untuk menyediakan produk yang murah, berkualitas, dan cepat dengan perbaikan internal perusahaan tidaklah cukup, dibutuhkan koordinasi dan kerja sama antar perusahaan karena perusahaan tidak akan bisa memenuhi kebutuhan perusahaan itu sendiri. Menurut Chaffey (2009)  tipe-tipe  bisnis  yang  dilihat  dari  hubungannya  yaitu Business  to  Business (B2B), Business to Customer (B2C), Business to Government (B2G), Customer to Business (C2B), Customer to  Customer (C2C), Customer to  Government (C2G), Government  to  Business (G2B), Government to Customer (G2C), dan Government to Government (G2G).
PT  Pardic  Jaya  Chemicals  merupakan  perusahaan  B2B  yang  memproduksi berbagai  jenis  resin  sintetis  di  Indonesia  yang  berdiri  pada  tanggal  12  Mei  1976,  produk yang dihasilkan merupakan produk setengah jadi. Resin sintetis yang dihasilkan digunakan untuk  perusahaan  lain  sebagai  bahan  baku  kancing,  bahan  baku  cat  kayu,  cat  mobil, reflektor  lampu  mobil,  dan  lain-lain.  Dengan  visi  “Memberikan  kontribusi  dan kesejahteraan  kepada  seluruh  masyarakat  sebagai  bagian  dari  anggota  DIC”,  PT.  Pardic Jaya Chemicals senantiasa berusaha untuk menyediakan produk dengan waktu dan jumlah yang  tepat  serta  kualitas  yang  unggul  kepada  pelanggannya  dengan  biaya  yang  minimal. Salah  satu  cara  untuk  mencapai  tujuan  tersebut  ialah  dengan  mengendalikan  persediaan yang ada pada warehouse perusahaan berupa bahan baku untuk kegiatan produksi.
Departemen  PPIC  merupakan  departemen  yang  bertanggung  jawab  dalam mengendalikan persediaan pada warehouse perusahaan. Pada kenyataannya PT Pardic Jaya Chemical  masih  sering  menemukan  masalah  dalam  pengendalian  persediaan  yang disebabkan  oleh  besarnya error pada  saat  meramalkan  permintaan  pasar.  Dari  data  yang didapat  dari  perusahaan  terdapat error yang  cukup  besar  dalam  meramalkan  permintaan pasar, karena error hasil peramalan yang cukup tinggi yang menyebabkan overstock . Untuk  mendapatkan  rencana  persediaan  dengan  tingkat  kepercayaan  yang  tinggi, teknik peramalan dengan perhitungan error serta Material Requirement (MRP) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan. Peramalan digunakan untuk menduga banyaknya permintaan di masa yang akan datang dan MRP digunakan untuk perencanaan persediaan dengan  biaya  yang  optimum  untuk  diterapkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi sistem perencanaan persediaan material pada PT. Pardic Jaya Chemicals mengetahui  metode  perencanaan  kebutuhan  material  yang  tepat  pada  produk DK0230_POLYLITE TA-131 yang dapat diterapkan oleh PT Pardic Jaya Chemicals, serta memberikan  usulan  perbaikan  kepada  perusahaan  mengenai  perencanaan  persediaan material.

## TINJAUAN PUSTAKA Peramalan
Peramalan merupakan suatu metode yang digunakan untuk menduga suatu nilai di masa  depan  dengan  menggunakan  data  masa  lalu,  yang  pada  kali  ini  peramalan  yang dimaksud  ialah  peramalan  permintaan.  Menurut  Gaspersz  (1998),  peramalan  dapat diartikan  sebagai  seni  dan  ilmu  untuk  memperkirakan  kejadian  pada  masa  yang  akan
datang,  sedangkan  aktivitas  peramalan  merupakan  suatu  fungsi  bisnis  yang  berusaha memperkirakan penjualan dan penggunaan suatu produk sehingga produk-produk tersebut dapat dibuat dalam jumlah yang tepat. Suatu peramalan dibuat agar dapat:
 Meminimumkan pengaruh ketidakpastian terhadap perusahaan
 Mendapatkan  peramalan  permintaan  yang  tingkat  kesalahannya  minimum  yang diukur dengan Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), dan lain sebagainya (Subagyo, 1986).
 Meminimumkan  biaya-biaya  yang  mempengaruhi  proses  produksi  seperti  biaya simpan, biaya transportasi, dan lain sebagainya.

## Jenis-Jenis Peramalan
Menurut Taylor (2004) peramalan diklasifikasikan berdasarkan horizon waktu masa depan yang dicakupnya, yaitu:
 Ramalan  jangka  pendek  ( short  range  forecast )  yang  mencakup  masa  depan  yang dekat dan memperhatikan kegiatan harian suatu perusahaan bisnis.
 Ramalan jangka menengah ( medium range forecast ) mencakup jangka waktu  satu atau  dua  bulan  sampai  dengan  satu  tahun.  Ramalan  jangka  waktu  ini  berkaitan dengan rencana produksi tahunan.
 Ramalan jangka panjang ( long-range forecast ) mencakup periode yang lebih lama dari  satu  atau  dua  tahun.  Ramalan  ini  berkaitan  dengan  usaha  manajemen  untuk merencanakan  produk  baru  untuk  pasar  yang  berubah,  membangun  fasilitas  baru, atau menjamin adanya pembiayaan jangka panjang.
Berdasarkan  teknik  yang  digunakan,  peramalan  secara  garis  besar  dapat  dikelompokkan menjadi dua teknik, yaitu:
 Teknik  kualitatif,  metode  ini  bersifat  subjektif  yang  lebih  menekankan  pada keputusan hasil diskusi, pendapat pribadi seseorang, intuisi yang meskipun  terlihat kurang ilmiah tetapi dapat memberikan hasil yang baik.
 Teknik kuantitatif, menurut Heizer dan Render (2004) metode ini dilakukan dengan menggunakan  model  matematis  yang  beragam  dengan  data  historis  yang  terkait dengan  peramalan  dan  variabel  sebab  akibat  untuk  meramalkan  permintaan. Metode  peramalan  kuantitatif  juga  dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  (Heizer  dan Render, 2004):
a. Time Series Forecasting Time  series  method merupakan  analisis  deret  angka  atau  permintaan  yang terurut  berupa  data  permintaan  masa  lalu/historis  yang  terdiri  dari trend, seasonal,  cycle, dan random  variation .  Metode time  series sangat  tepat dipakai  untuk  meramalkan  permintaan  yang  pola  permintaan  di  masa lalunya cukup konsisten dan akurat dalam periode waktu yang lama
b. Associative Forecasting Method ( Causal )
Metode  peramalan  asosiatif  atau  kausal  menggunakan  informasi  atas  satu atau  beberapa  variabel  untuk  memprediksi  variabel  lainnya  dengan memanfaatkan pengetahuan atas hubungan antara variabel-variabel tersebut. Teknik utama dalam metode kausal yakni multiple regression , ekonometrik, cyclical , dan sebagainya (Sri Hartini, 2010).

## Tahapan dalam Peramalan
Terdapat tahap-tahap yang harus dilakukan dalam suatu permalan yaitu ( Sri Hartini,2010 ):
1. Plot data dilakukan sebelum melakukan metode peramalan untuk menentukan pola data yang terjadi.
2. Memilih alternatif metode yang sesuai dengan pola data masa lalu. Dengan asumsi, pola akan berulang pada periode yang akan datang.
3. Melakukan  uji  verifikasi  dengan  menghitung error dari  metode  –  metode  yang digunakan.
4. Memilih metode  yang terbaik,  yang dipilih adalah 2 metode  yang memiliki error terkecil.

## Uji Kesalahan Peramalan
Melakukan  uji  verifikasi  dengan  menghitung error dari  metode-metode  yang digunakan,  kemudian  pilih  metode  dengan  nilai error terkecil  (Hartini,2011).  Berikut adalah metode uji kesalahan peramalan yang akan digunakan dalam laporan ini:
1. Mean Squared Error (MSE) MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua error pada setiap periode dan membaginya  dengan  jumlah  periode  peramalan. Error merupakan  selisih  antara data aktual dengan hasil ramalan.
2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  merupakan  ukuran  kesalahan  relatif,  MAPE  biasanya  lebih  berarti dibandingkan  MAD  karena  MAPE  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil peramalan  terhadap  permintaan  aktual  selama  periode  tertentu  yang  akan memberikan informasi persentase kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah.
3. Mean Forecast Error (MFE) Merupakan teknik perhitungan error dengan mencari rata – rata dari error tersebut, dengan  menjumlah  seluruh  nilai error kemudian  dibagi  dengan  jumlah  periode peramalan.
Metode  sangat  efektif  untuk  mengetahui  apakah  hasil  peramalan  selama  periode tertentu  terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah.  Kekurangannya  adalah  bila  hasil peramalan tidak bias, maka nilainya akan mendekati nol.
4. Mean Absolute Deviation (MAD) Merupakan teknik perhitungan error dengan menjumlah seluruh nilai error mutlak kemudian dibagi dengan jumlah periode peramalan.
5. U-Theil dan Batting
Memungkinkan suatu perbandingan relatif antara metode peramalan formal dengan pendekatan  naif  dan  juga  mengkuadratkan  kesalahan  yang  terjadi  sehingga kesalahan yang besar diberikan lebih banyak bobot daripada kesalahan yang kecil. Karakteristik  yang ditimbulkan dalam menggunakan statistik-U dari Theil sebagai ukuran ketepatan adalah mengenai interpretasi yang intuitif.

## Material Requirement Planning (MRP)
Menurut Nasution (2003) MRP adalah prosedur logis, aturan keputusan dan teknik pencatatan  terkomputerisasi  yang    dirancang  untuk  menterjemahkan  Jadwal  Induk Produksi  atau  MPS  ( Master  Production  Scheduling )  menjadi  kebutuhan  bersih  atau  NR ( Net  Requirement )  untuk  semua  item.  Sistem  MRP  juga  dikenal  sebagai  perencanaan kebutuhan berdasarkan tahapan waktu ( time phases requirements planning ).

## Teknik Penetapan Ukuran Lot
Menurut  Sri  Hartini  (2011)  teknik  penetapan  ukuran  lot  dapat  dibagi  menjadi  empat bagian, yaitu:
1. Teknik ukuran lot untuk satu tingkat ( single level ) dengan kapasitas tak terbatas
a. Lot  for  Lot (LFL)  merupakan  teknik sizing yang  paling  sederhana  yaitu berdasar  pada  ide  menyediakan  persediaan  sesuai  dengan  yang  diperlukan saja,  jumlah  persediaan  diusahakan  seminimal  mungkin,  sehingga  sifatnya dinamis. Jadi,  metode ini bertujuan untuk meminimalkan biaya penyimpanan perunit sampai nol, karena ukuran lot disesuaikan dengan kebutuhan.
b. Economic Order Quantity (EOQ)
Metode  ini  didasarkan  pada  asumsi  bahwa  persediaan  bersifat  kontinyu dengan permintaan yang stabil.
c. Periode Order Quantity (POQ)
Metode  ini  sering  disebut  juga  dengan  metode Uniform  Order  Cycle , merupakan  pengembangan  dari  metode  EOQ  untuk  permintaan  yang  tidak seragam  dalam  beberapa  periode.  Rata-rata  permintaan  digunakan  dalam model EOQ untuk mendapatkan rata-rata jumlah barang dalam sekali pesan.
d. Least Unit Cost (LUC)
Metode ini memilih ongkos unit terkecil selama periode berurutan. Rumus ini dihitung  pada  setiap  periode,    dan  ketika  mengalami  kenaikana  pada  suatu periode maka periode tersebut kita harus memesan kembali.
e. Fix Period Requirement (FPR) Metode  ini  melakukan  pemesanan  secara  periodic  sesuai  dengan  besarnya kebutuhan selama periode tersebut. Misalnya metode yang ditetapkan adalah 2  maka  setiap  2  periode,  perusahaan  akan  melakukan  pemesanan  dengan besar pemesanan disesuaikan besar demand pada 2 periode tersebut.
2. Teknik ukuran lot untuk satu tingkat (singlelevel) dengan kapasitas terbatas Teknik  yang  digunakan  umumnya  bersifat  heuristik  tetapi  dapat  juga  digunakan metode  optimasi  dengan  memasukkan  kendala-kendala  yang  ada  kedalam formulasi  permasalahan.  Metode  lain  yang  digunakan  adalah  metode  Newton dengan logika mencari jalan terpendek -(shortest path) dalam sebuah jaringan.
3. Teknik  ukuran lot untuk  banyak  tingkat (multiple  level) dengan  kapasitas  tak terbatas
Berbagai  macam  pendekatan  yang    telah  digunakan  dalam  teknik  ukuran lot ini adalah sebagai berikut :
a. Programa integer
b. Metode McLaren
c. Metode Blackburn&Miilen
d. Metode Carlson & Kropp e. Metoda Graves

## METODE PENELITIAN Pengumpulan Data
Dari  hasil  pengamatan,  studi  literatur  dan  perumusan  masalah  lalu  penulis melakukan pengumpulan data  yang dibutuhkan untuk melakukan pengolahan data. Untuk permasalahan inventory metode  yang  akan  digunakan  adalah  metode Material Requirement  Planning yang  berfungsi  untuk  menentukan  biaya  optimum  yang  akan dikeluarkan  sesuai  dengan  teknik  yang  akan  dipakai.  Metode forecasting juga  akan digunakan  untuk  meramalkan  permintaan  DK0230_POLYLITE  TA-131  di  tahun  2018. Dari  metode  yang  akan  digunakan,  maka  data-data  yang  diperlukan  meliputi  Data
Permintaan DK0230_POLYLITE TA-131 tahun 2017, komposisi penyusun DK0230_POLYLITE  TA-131,  data  harga  bahan  baku,  data  daftar  bahan  baku,  daftar pembelian  bahan  baku  2017,  dan  daftar  biaya  pesan  bahan  baku  yang  didapat  dari  data perusahaan.

## Pengolahan Data
Data yang telah dikumpulkan kemudia diolah dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:
1. Forecasting
Untuk  meramalkan  permintaan  DK0230_POLYLITE  TA-131  pada  tahun  2018, adapun langkah-langkah dalam melakukan forecasting adalah sebagai berikut:
 Membuat plot atau set data masa lalu, berikut merupakan plot data permintaan masa lalu yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Plot Data Permintaan Aktual DK0230_POLYLITE TA-131
 Menentukan metode peramalan menggunakan empat metode peramalan,  yaitu 3 CMA, 3 SMA, 5 SMA, dan SES.
 Menghitung error di  setiap  metode  peramalan  menggunakan  4  metode perhitungan error dalam  peramalan,  yaitu  ME,  SSE,  MAPE,  dan  U-Theil.
Berikut adalah rumus yang digunakan dalam peritungan error
𝑀𝐸 = ∑ (𝑋 𝑖 −𝐹 𝑖 ) 𝑛 = ∑ 𝑒 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖=1 (1)
𝑆𝑆𝐸 = ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (2)
𝑃𝐸 𝑖 = (𝑋 𝑖 −𝐹 𝑖 ) 𝑋 𝑖 𝑥100% (3)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑃𝐸 𝑖 𝑛 (4)
𝑈 − 𝑇ℎ𝑒𝑖𝑙 = √ ( 𝐹𝑖+1−𝑋𝑖+1 𝑋𝑖 ) 2 ( 𝑋𝑖+1−𝑋𝑖 𝑋𝑖 ) 2 (5)
 Memilih metode terbaik berdasarkan nilai error terkecil.
- 1.000 2.000 3.000 4.000 P er m inta a n (t o n) Periode
2. Material Requirement Planning (MRP)
Dari  data  hasil  peramalan,  kemudian  diolah  dengan  metode  MRP  untuk mengetahui  metode lot  sizing .  Berikut  merupakan  langkah-langkah  dalam  metode MRP:
 Netting
Menentukan  kebutuhan  bersih  yang  dibutuhkan  dengan  mengurangkan  antara Kebutuhan Kotor dengan Persediaan yang ada di tangan.
𝑁𝑅 = 𝐺𝑅 − 𝑆𝑅 − 𝑂𝐻 (5)

##  Lotting
Menentukan  besarnya  pesanan  individu  yang  optimal  berdasarkan  hasil  dari perhitungan kebutuhan bersih. Dalam penelitian kali ini, penulis menggunakan empat metode lot sizing , yaitu Lot-for Lot , Economic Order Quantity , Periodic Order Quantit y, Least Unit Cost , dan Fix Period Order Quantity .
1) Lot  for  Lot ,  menentukan  besar lot yang  dibeli  sama  dengan  kebutuhan bersih
2) Economic  Order  Quantity ,  menentukan  besar lot yang  dibeli menggunakan rumus
𝑄 ∗ = √ 2𝐷𝑆 𝐻 (6)
3) Periodic Order Quantity , menentukan besar lot yang dibeli berdasarkan jumlah kebutuhan bersih dalam T Periode, dengan T ditentukan dengan
𝑇 ∗ = √ 2𝑆 𝐷𝐻 (7)
4) Least Unit Cost , menentukan besar lot berdasarkan total ongkos per unit terkecil. Dalam perhitungannya menggunakan incremental holding cost . 𝐼𝑛𝑐𝑟𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑜𝑙𝑑𝑖𝑛𝑔 𝐶𝑜𝑠𝑡 = 𝐻𝑥(𝑇 − 1)𝑥𝐷 (8) 𝑇𝑅𝐶(𝑇) = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑃𝑒𝑠𝑎𝑛 + 𝐶𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝐻𝑜𝑙𝑑𝑖𝑛𝑔 𝐶𝑜𝑠𝑡 (9)
Total Ongkos/unit = 𝑂𝑛𝑔𝑘𝑜𝑠 𝑝𝑒𝑠𝑎𝑛 + 𝑜𝑛𝑔𝑘𝑜𝑠 𝑠𝑖𝑚𝑝𝑎𝑛𝐾𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐽𝑚𝑙_𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑_𝑘𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 (10)

## Analisis dan Pembahasan
Analisis  dilakukan  berdasarkan  pengolahan  data  yang  dilakukan.  Analisis  ini mencakup pembahasan faktor-faktor yang mempengaruhi sistem pengendalian persediaan, analisis perbandingan teknik lotting yang lebih efisien.

## Kesimpulan dan Saran
Setelah  melakukan  analisis  penulis  memberikan  kesimpulan  yang  berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan dan disesuaikan dengan tujuan penelitian. Selain itu juga penulis memberikan saran-saran bagi perusahaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Data Permintaan dan Pembelian Material
DK0230_POLYLITE  TA-131  merupakan  produk  yang  menjadi  objek  penelitian, data  permintaan  tahun  2017  dapat  dilihat  pada  tabel  1.  Data  pada  tabel  1  akan  dilakukan peramalan  untuk  mengetahui  jumlah  permintaan  di  tahun  2018.  Dari  data  yang  diambil dengan  melakukan  wawancara  dengan  manager  PPIC,  didapat  biaya  pesan  sebesar  Rp 700.000 dan biaya simpan sebesar Rp. 50/kg  Tabel 2 merupakan data pembelian material pada  tahun  2017  yang  pada  akhirnya  akan  dibandingkan  dengan  rencana  pembelian material 2018, pada tahun 2017 pembelian material menggunakan metode Lot for Lot .
Tabel 1. Data Permintaan DK0230_POLYLITE TA-131 Tahun 2017 No Periode Permintaan DK0230_POLYLITE TA-131 (Kg) 1 Januari 5.250 2 Februari 5.250 3 Maret 6.160 4 April 2.010 5 Mei 2.010 6 Juni 2.010 7 Juli 1.010 8 Agustus 2.000 9 September 1.010 10 Oktober 2.000 11 November 2.010 12 Desember 1.000 Total 31.720 Tabel 2. Data Pembelian Material Tahun 2017
Nama Material  Qty (Kg) Biaya Material Biaya Pesan MEG 657 Rp 987.636.678 Rp 8.400.000 PGI 3483 Rp 9.366.847.043 Rp 8.400.000 PA 5400 Rp 10.947.537.391 Rp 8.400.000 MA 1500 Rp 3.434.034.783 Rp 8.400.000 STM 4925 Rp 12.158.069.130 Rp 8.400.000 Total Biaya Rp 36.936.125.026 Peramalan Tabel 3. PerhitunganPeramalan Metode SES 3 CMA  3 SMA  5 SMA Periode X(t) F(t) F(t) F(t) F(t) Jan-18 22 964,934 1.310 1.310 1.474 Feb-18 23 964,934 1.310 1.310 1.474 Mar-18 24 964,934 1.310 1.310 1.474 Apr-18 25 964,934 1.310 1.310 1.474 Mei-18 26 964,934 1.310 1.310 1.474 Jun-18 27 964,934 1.310 1.310 1.474 Jul-18 28 964,934 1.310 1.310 1.474 Agu-18 29 964,934 1.310 1.310 1.474 Sep-18 30 964,934 1.310 1.310 1.474
Okt-18 31 964,934 1.310 1.310 1.474 Nov-18 32 964,934 1.310 1.310 1.474 Des-18 33 964,934 1.310 1.310 1.474
Dalam  menentukan  metode  peramalan  terbaik,  dilakukan  perhitungan error pada kelima  metode  permalan,  kelima  metode  perhitungan error yang  digunakan  yaitu  ME, SSE, MAPE, NF1, dan U-Theil. Berikut adalah rekap perhitungan error pada tabel 4.
Tabel 4. Rekap Hasil Perhitungan Error Semua Metode Peramalan Metode SES 3 CMA 5 SMA 3 SMA ME 711,119 41,270 387,886 166,032 SSE 29138155  8173866  48112838,640  39312665,333 MAPE 0,532 0,502 0,996 0,979 NF1 0,774 0,774 0,774 0,774 U-Theil 0,838 0,477 0,954 1,104
Dari  rekap  perhitungan error di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  3  CMA  adalah peramalan  terbaik  yang  selanjutnya  digunakan  untuk  perhitungan  perencanaan  kebutuhan material.

## Material Requirement Planning
Dari  hasil  peramalan  yang  telah  didapatkan  menggunakan  metode  3 centered moving  average sebagai  metode  peramalan  terbaik  untuk  jadwal  produksi  di  tahun  2018. Untuk  menentukan  jumlah  material  yang  dibutuhkan  untuk  membuat  suatu  produk  maka diperlukan bill of material (BOM). Berikut merupakan data struktur produk untuk produksi DK0230_POLYLITE TA-131, data didapat dari Departemen PPIC:
Tabel 5. Bill of Material DK0230_POLYLITE TA-131 No Level Komponen Qty (Kg) 1 1 MEG 657,00 2 1 PGI 3483,00 3 1 PA 5400,00 4 1 MA 1500,00 5 1 STM 4925,00

## Berikut adalah harga material penyusun DK0230_POLYLITE TA-131
Tabel 6. Daftar Harga Bahan Baku

## No  Nama Material  Price (IDR/ Kg)
1 MEG 10.900 2 PGI 19.500 3 PA 14.700 4 MA 16.600 5 STM 17.900
Dengan menggunakan lima metode lot sizing yang terdiri dari LFL, EOQ, POQ, FPR, dan LUC,  didapakan  rekap  total  biaya  pembelian  material  dari  kelima  metode  seperti  pada Tabel 7.
Tabel 7. Rekap Total Biaya Pembelian Material Metode Total Biaya LFL Rp       18.326.221.500 EOQ Rp       20.560.374.950 POQ Rp       18.321.229.800 FPR Rp       18.376.559.500 LUC Rp       18.321.229.800
Dari tabel 12, terpilih 2 metode terbaik dengan parameter biaya yang paling efisien adalah metode POQ dan metoode  LUC. Dari kedua metode tersebut  dipilih metode POQ dikarenakan  karakteristik  permintaan  yang  tidak  seragam  dan  jenis  material  yang  tidak tepat  untuk  metode  LUC.  Jika  dibandingkan  dengan  metode  pembelian  material  yang dilakukan  oleh  perusahaan  sebelumnya,  metode  POQ  jauh  lebih  efisien  dibandingkan dengan  metode  pembelian  material  oleh  perusahaan,  sehingga  penulis  memberikan rekomendasi  kepada  perusahaan  dengan  menggunakan  metode  peramalam  3  CMA  dan menggunakan meode POQ dalam perencanaan pembelian material.

## PENUTUP Kesimpulan
Dari hasil pengolahan data serta analisis yang dilakukan sebelumnya, maka didapat kesimpulan  bahwa  peramalan  menggunakan  metode  3 Centered  Moving  Average dan Material  Requirement  Plannin g  (MRP)  dapat  diterapkan  pada  perusahaan.  Untuk  teknik lotting  sendiri  dapat  dilakukan  menggunakan  metode Periodic  Order  Quantity (POQ) karena  biaya  yang  paling  minimal  sebesar  Rp.18.321.229.800  dan  yang  dapat  diterapkan oleh  perusahaan.  Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  bahwa  biaya  yang  dikeluarkan  untuk pengadaan bahan baku dengan teknik lotting Periode Order Quantity (POQ) dengan nilai sebesar  Rp  18.321.229.800  yang  jauh  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  biaya pengeluaran dari sistem pengadaan bahan baku  yang diterapkan tahun 2017 yaitu sebesar Rp 36.936.125.026.

## Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diharapkan  saran  berikut  dapat dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan  perusahaan  dan  para  pembaca,  yaitu  Dari  hasil pengolahan  data  penulis,  teknik lotting  Material  Requirement  Planning (MRP)  dapat meminimalisir  biaya  pengeluaran  dari  pengadaan  bahan  baku.  Hal  ini  dapat dipertimbangkan  oleh  perusahaan  untuk  menerapkan  metode  MRP  dalam  merencanakan kebutuhan  material.  Selain  itu  MRP  menjadikan  sistem  penyediaan  bahan  baku  menjadi lebih mudah karena telah terjadwal dengan baik yang dapat menghindarkan stock out , dan over stock sehingga tidak akan menghambat proses produksi, sehingga metode MRP lebih efektif  dari  pada  metode  yang  sedang  berjalan.  Dan  yang  terakhir  Untuk  memudahkan perhitungan,  perusahaan  sebaiknya  menggunakan software komputer  sehingga  lebih sistematis  dan  memudahkan  perusahaan  dalam  melakukan  perencanaan,  dan  apabila  ada perubahan  mendadak  dapat  diatisipasi  lebih  awal. Software yang  dapat  digunakan  ialah POM QM

## DAFTAR PUSTAKA
Chandreadevi,  A.,  &  Puspitasari  N.B.  2016.  Penerapan  Material  Requirement  Planning (MRP)  dengan  Mempertimbangkan  Lot  Sizing  dalam  Pengendalian  Bahan  Baku pada PT Phapros, Tbk. Performa (2016) , Vol. 15, 77-86. Hadiguna,  R.  2009. Manajemen  Pabrik  :  Pendekatan  Sistem  untuk  Efisiensi  dan Efektivitas . Jakarta: Bumi Aksara. Hartini, S. 2011. Teknik Mencapai Produksi Optimal . CV. Lubuk Agung: Bandung. Gasperz,  Vincent.  2004. Production  Planning  and  Inventor y  Control.  Jakarta:  PT Gramedia Pustaka Utama.
Nasution, Arman Hakim. 2003. Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Surabaya: Guna Widya.
Render, B. & Heizer, J. 2004. Manajemen Operasi . Jakarta : Salemba Empat. Stevenson, W. 2002. Operation Managemen 7th Edition . New York: Mc Graw Hill Subagyo, P. 1986. Forecasting Konsep dan Aplikasi . Yogyakarta: BPPE UGM. Taylor, B.W. 2004. Management Science Edisi Delapan . Jakarta : Salemba Empat. Tersine,  R.J.  1994. Principle  of  Inventory  and  Materials  Management .  New  Jersey:  PTR Prentice-Hall.