## PENERAPAN EOQ PROBABILISTIK SEDERHANA DALAM PENGENDALIAN PERSEDIAAN SUKU CADANG DI GUDANG AUTO2000 CABANG BANDUNG SUCI
Fatayatul Fithriyah
Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Email: fatayatulf08@gmail.com , ekra@ulbi.ac.id , bisma@ulbi.ac.id

## ABSTRAK
Kata kunci: Pengendalian Persediaan, Overstock, Model Probabilistik Sederhana Auto2000  Bandung  Suci  merupakan  salah  satu  dealer  resmi  penjualan  produk Toyota  di  Kota  Bandung.  Salah  satu  aktivitas  utama  yang  sangat  berpengaruh dalam  kelancaran  proses  bisnis  perusahaan  adalah  pengendalian  persediaan terhadap stok barang di gudang. Di Auto2000 Bandung Suci, permasalahan yang paling menonjol di gudang adalah masalah pengendalian persediaan yang kurang maksimal  sehingga  menyebabkan  terjadinya  penumpukan  barang  (overstock). Penelitian ini menggunakan Model Probabilistik Sederhana yang bertujuan untuk mengendalikan persediaan dengan mengetahui jumlah pemesanan optimum, titik pemesanan kembali (reorder point), cadangan pengaman (safety stock), frekuensi pemesanan dalam setahun dan total biaya persediaan. Penelitian ini menghasilkan kebijakan  baru  yang  dapat  diterapkan  di  perusahaan  yaitu  untuk  Produk  DCS Super Engine Conditioner memiliki jumlah pemesanan optimum sebesar 123 unit dengan  total  Rp240.007.102.  Produk  OIG  Catalytic  System  Clean  memiliki jumlah  pemesanan  optimum  sebesar  101  unit  dengan  total  Rp137.591.933. Produk  Castrol  Magnetec  Stop-Start  memiliki  jumlah  pemesanan  optimum sebesar  103  unit,  dengan  total  Rp84.495.104.  Produk  Brake  Cleaner Ekatronic memiliki  jumlah  pemesanan  optimum  sebesar  292  unit  dengan  total Rp82.340.379.  Produk  Fuel  System  Cleaner  Kenjiro  250ml  memiliki  jumlah pemesanan  optimum  sebesar  68  unit  dengan  total  Rp68.100.414.  Produk Chamber  Clean  Diesel  memiliki  jumlah  pemesanan  optimum  sebesar  59  unit dengan  total  Rp29.165.522.  Produk  Castrol  Magnetec  5W-30  memiliki  jumlah pemesanan  optimum  sebesar  64  unit,  safety  stock  sebesar  8  unit  dengan  total Rp62.062.392.  Produk  Oil  Optimizer  Myber  Up  memiliki  jumlah  pemesanan optimum sebesar 88 unit dengan total Rp45.098.513. ABSTRACT Keywords: Inventory Control, Overstock, Simple Probabilistic Model Auto2000 Bandung Suci is one of the official dealers selling Toyota products in the  city  of  Bandung.  One  of  the  main  activities  that  is  very  influential  in  the smooth running of the company's business processes is inventory control of the stock of goods in the warehouse. At Auto2000 Bandung Suci, the most prominent problem in  the warehouse is the problem of  inventory control  that is less than optimal, causing overstock. This study uses a Simple Probabilistic Model which aims to control inventory by knowing the optimum order quantity, reorder point, safety  stock,  order  frequency  in  a  year  and  total inventory  cost.  This  research resulted in a new policy that can be implemented in the company, namely for the DCS Super Engine Conditioner Product which has an optimum number of orders of 123 units with a total of IDR 240,007,102. The OIG Catalytic System Clean product  has  an  optimum  number  of  orders  of  101  units  with  a  total  of  IDR 137,591,933.  Castrol  Magnetec  Stop-Start  products  have  an  optimal  order quantity  of  103  units,  totaling  IDR  84,495,104.  The  Ekatronic  Brake  Cleaner product  has  an  optimum  number  of  orders  of  292  units  with  a  total  of  IDR

## Penerapan Eoq Probabilistik Sederhana Dalam Pengendalian Persediaan Suku Cadang Di Gudang Auto2000 Cabang Bandung Suci
82,340,379.  The  Kenjiro  250ml  Fuel  System  Cleaner  product  has  an  optimum number of orders of 68 units with a total of IDR 68,100,414. The Chamber Clean Diesel product has an optimum number of orders of 59 units with a total of IDR 29,165,522. The Castrol Magnetec 5W-30 product has an optimal order quantity of  64  units,  safety  stock  of  8  units  with  a  total  of  IDR  62,062,392.  The  Oil Optimizer Myber Up product has an optimal number of orders of 88 units with a total of IDR 45,098,513.

## PENDAHULUAN
Perkembangan dunia industri yang sangat pesat dan dengan diikuti perkembangan teknologi yang  semakin  maju  menyebabkan  timbulnya  bermacam-macam  permasalahan  yang  ada  pada industri manufaktur semakin banyak dan kompleks. Salah satu permasalahan yang sering di jumpai didalam industri yaitu masalah permintaan konsumen yang semakin tinggi dan permintaan tentang produk baru dengan kualitas yang tinggi (Tersine, 1988). Pihak perusahaan otomotif akan dituntut untuk  perlu  bekerja  dengan  efektif  dan  efisien  agar  dapat  menyeimbangi  permintaan  dan kebutuhan konsumen itu sendiri. Apabila sebuah faktor produksi seperti bahan baku suku cadang, metode  dan  SDM  ini  terpenuhi,  maka  akan  tercipta  kepuasan  bagi  setiap  pelanggan.  Untuk memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan biaya-biaya yang ada, setiap perusahaan yang ada terkhusus  untuk  setiap  perusahaan  otomotif  harus  dapat  mengelola  bahan  baku  dengan  akurat untuk  kelancaran  setiap  proses,  termasuk  proses  operasional  dalam  bidang  bahan  baku.  Setiap perusahaan memerlukan suatu aliran rantai pasok yang efektif dan efisien untuk menjaga suatu bisnis perusahaan agar berjalan dengan baik (Cahyani et al., 2019). Menurut Turban dalam Urnika dan Zuriat (2020) Manajemen Supply Chain ini merupakan evolusi dalam manajemen distribusi sebuah barang untuk memenuhi sebuah permintaan pelanggan, konsep ini ditekankan pada pola integrasi yang meliputi sebuah sebuah proses aliran barang dari pemasok, produksi dan pengecer ke konsumen (Listiani & Wahyuningsih, 2019).
Dalam  bidang  industri  perusahaan  otomotif  memberikan  jasa  perawatan  dan  perbaikan kendaraan  kepada  pelanggan  dan  setiap kelancaran  operasional  akan  menghasilkan  keuntungan yang maksimal dengan biaya yang minimum. Dalam mengelola persediaan bahan baku, sebuah perusahaan membutuhkan salah satu kebutuhan terpenting dalam menjalankan proses pembuatan suatu produk (Rambitan et al., 2018). Oleh karena itu perlu adanya penyediaan sangat mendalam terhadap masalah inventory ini, khususnya masalah overstock terhadap bahan baku perusahaan, apabila  terjadi  overstock  terhadap  persediaan  bahan  baku  maka  akan  mengeluarkan  biaya  yang besar,  dana  menganggur  yang  tinggi  dan  juga  dapat  menimbulkan  kerusakan  barang  karena disimpan terlalu lama. Namun apabila dalam suatu keadaan dimana permintaan yang datang dari konsumen lebih tinggi dan persediaan di gudang habis/kosong dapat mengakibatkan kekurangan terhadap persediaan barang atau stockout. PT Astra Internasional Tbk cabang Bandung Suci atau lebih  dikenal  dengan  nama  Auto2000  Suci  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang otomotif di bawah naungan Astra Internasional yaitu sebagai main dealer bagi kendaraan merek Toyota  dan  beberapa  merk  lain  (Permatasari  et  al.,  2022).  Saat  ini  disamping  sebagai  tempat penjualan resmi untuk mobil merk Toyota, PT Astra Internasional juga memberikan layanan jasa perbaikan, penyediaan bahan baku dan perawatan kendaraan Toyota melalui Service Division serta menyediakan suku cadang asli Toyota melalui Part Shop. Dalam menunjang proses bisnis tersebut, Auto2000 Bandung Suci memiliki 2 gudang penyimpanan, yaitu gudang sparepart suku cadang
dan gudang bahan untuk menyimpan berbagai macam produk yang dibutuhkan untuk perbaikan ataupun perawatan kendaraan konsumen (As’ari, 2018).
Salah satu yang menjadi masalah dalam perencanaan dan pengendalian persediaan adalah bagaimana perusahaan dapat membuat persediaan yang paling tepat seperti berapa banyak bahan baku yang harus di pesan setiap bulannya, kapan harus memesan barang agar kegiatan perusahan tidak  terganggu  dan  merancang  biaya  persediaan  yang  akan  dikeluarkan  tidak  besar.  Karena adanya ketidakpastian permintaan dari pelanggan maka masalah ini semakin rumit karena akan mengakibatkan kekurangan persedian dan menumpuknya barang di gudang yang tentunya akan mengganggu kelancaran proses bisnis perusahaan, hal ini juga terjadi pada perusahaan Auto2000 cabang Bandung Suci dalam pengelolaan persediaan khususnya bahan-bahan penunjang perbaikan mobil. Sebagai dealer resmi penjualan produk Toyota Auto 2000 cabang Bandung Suci di Kota Bandung  membedakan  bahan-bahan  yang  akan  dimasukkan  pada  golongan  fast  moving, sebaliknya  bahan-bahan  yang  tidak  sering  diminta  akan  dikategorikan  dalam  slow  moving. Golongan  ini  membedakan  bahan-bahan dari  jumlah  permintaannya  dan  bukan  dari  harga  nilai barangnya. Produk yang dimiliki oleh Auto 2000 cabang Bandung Suci yaitu berupa suku cadang, aksesoris, oli dan lain lain yang mencakup bagian dari mobil-mobil seperti Avanza, Innova, Agya, Fortuner,  Rush,  Sienta,  Calya,  dan  Alphard.  Berdasarkan  data  yang  telah  di  dapat  dari  gudang Spare-part  Auto2000  Bandung  Suci,  pada  tahun  2022  terdapat  224  material  yang  yang  akan digunakan untuk perbaikan mobil (Efendi et al., 2019).
Informasi pada  data persedian stok gudang sampai tahun 2022  menunjukkan bahwasanya Auto2000  Bandung  Suci  belum  menerapkan  metode  persediaan  dalam  membeli  stok  material gudang  bahan  dan  oleh  karena  itu  terjadi  kelebihan  biaya  pembelian  yaitu;  DCS  Super  Engine Conditioner sebesar Rp81.231.850 pertahun, OIG Catalytic System Clean sebesar Rp66.846.340 pertahun, Castrol Magnetec Stop-Start sebesar Rp67.688.500 pertahun, Brake Cleaner Ekatronic sebesar  Rp12.777.450  pertahun,  Fuel  System  Cleaner  Kenjiro  250ml  sebesar  Rp75.229.000 pertahun,  Castrol  Magnetec  5W-30  sebesar  Rp28.385.500  pertahun,  Chamber  Clean  Diesel sebesar  Rp81.695.680  pertahun  dan,  Oil  Optimizer  Myber  Up  sebesar  Rp54.605.700  pertahun. Dengan total keseluruhan yaitu Rp468.460.020. informasi ini menunjukkan jumlah overstock di gudang bahan Auto2000 Bandung Suci pada tahun 2022 cukup banyak yang dapat menimbulkan biaya  persediaan  yang  tinggi  dan  efisiensi  penyimpanan  akan  terganggu.  Oleh  karena  itu  perlu adanya  upaya  dalam  pengendalian  persediaan  yang  tepat  agar  dapat  menekan  biaya  persediaan yang harus dikeluarkan Perusahaan (UMMIL, 2015).

## METODE
Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengendalian  persediaan  dan  mengoptimalkan total biaya persediaan yaitu model probabilistik sederhana yang didahului dengan melakukan Uji Distribusi Normal terhadap data historis dengan menggunakan metode Kolmogorov Smirnov yang kemudian  dilanjutkan  menggunakan  perhitungan  dengan  Model  Probabilistik  Sederhana  untuk mengetahui  jumlah  pemesanan,  ROP  (Reorder  Point),  dan  Safety  Stock  yang  optimal  sehingga dapat menekan total biaya persediaan (Sujarweni, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan untuk total biaya persediaan yang harus dikeluarkan dilakukan sesuai dengan kebijakan perusahaan dan dengan pendekatan simulasi menggunakan bantuan aplikasi Microsoft Excel, menghasilkan data sebagai berikut:

## 1. DCS SUPER ENGINE CONDITIONER
Tabel 1 Perhitungan Total Biaya Persediaan Produk DCS Super Engine Conditioner Berdasarkan Kebijakan Perusahaan
Sumber: Hasil Pengolahan Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.6 diatas dapat diketahui total biaya persediaan yang harus dikeluarkan sesuai  dengan  kebijakan  perusahaan,  yaitu  hasil  penjumlahan  dari  total  biaya  pesan,  biaya pembelian, biaya kekurangan, dan biaya simpan. Maka didapat total biaya persediaan sejumlah = Rp576.000 + Rp410.801.070 + Rp48.924.783 = Rp460.301.853.

## 2. OIG CATALYTIC SYSTEM CLEAN
Tabel 2 Perhitungan Total Biaya Persediaan Produk OIG Catalytic System Clean Berdasarkan Kebijakan Perusahaan
Sumber: Hasil Pengolahan Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.7 diatas dapat diketahui total biaya persediaan yang harus dikeluarkan sesuai  dengan  kebijakan  perusahaan,  yaitu  hasil  penjumlahan  dari  total  biaya  pesan,  biaya pembelian, biaya kekurangan, dan biaya simpan. Maka didapat total biaya persediaan sejumlah = Rp576.000 + Rp242.452.320 + Rp40.451.708 = Rp283.480.028.
3. CASTROL MAGNETEC STOP-START
Tabel 3 Perhitungan Total Biaya Persediaan Produk Castrol Magnetec Stop-Start Berdasarkan Kebijakan Perusahaan
Sumber: Hasil Pengolahan Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.8 diatas dapat diketahui total biaya persediaan yang harus dikeluarkan sesuai  dengan  kebijakan  perusahaan,  yaitu  hasil  penjumlahan  dari  total  biaya  pesan,  biaya pembelian, biaya kekurangan, dan biaya simpan. Maka didapat total biaya persediaan sejumlah = Rp480.000 + Rp219.144.000 + Rp41.565.900 = Rp261.189.900.

## 4. BRAKE CLEANER EKATRONIC
Tabel 4 Perhitungan Total Biaya Persediaan Produk Brake Cleaner Ekatronic Berdasarkan Kebijakan Perusahaan
Sumber: Hasil Pengolahan Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.9 diatas dapat diketahui total biaya persediaan yang harus dikeluarkan sesuai  dengan  kebijakan  perusahaan,  yaitu  hasil  penjumlahan  dari  total  biaya  pesan,  biaya pembelian, biaya kekurangan, dan biaya simpan. Maka didapat total biaya persediaan sejumlah = Rp576.000 + Rp149.763.600 + Rp8.361.801 = Rp158.701.40.

## 5. FUEL SYSTEM CLEANER KENJIRO 250ml
Tabel 5 Perhitungan Total Biaya Persediaan Produk Fuel System Cleaner Kenjiro 250ml Berdasarkan Kebijakan Perusahaan
Sumber: Hasil Pengolahan Penulis, 2023
Berdasarkan  Tabel  4.10  diatas  dapat  diketahui  total  biaya  persediaan  yang  harus dikeluarkan sesuai dengan kebijakan perusahaan, yaitu hasil penjumlahan dari total biaya pesan, biaya  pembelian,  biaya  kekurangan,  dan  biaya  simpan.  Maka  didapat  total  biaya  persediaan sejumlah = Rp336.000 + Rp92.854.080 + Rp45.406.075 = Rp138.596.155.

## 6. CHAMBER CLEAN DIESEL
Tabel 6 Perhitungan Total Biaya Persediaan Produk Chamber Clean Diesel Berdasarkan

## Kebijakan Perusahaan
Sumber: Hasil Pengolahan Penulis, 2023
Berdasarkan  Tabel  4.11  diatas  dapat  diketahui  total  biaya  persediaan  yang  harus dikeluarkan sesuai dengan kebijakan perusahaan, yaitu hasil penjumlahan dari total biaya pesan, biaya  pembelian,  biaya  kekurangan,  dan  biaya  simpan.  Maka  didapat  total  biaya  persediaan sejumlah = Rp528.000 + Rp83.552.400 + Rp51.349.913 = Rp135.430.313.

## 7. CASTROL MAGNETEC 5W-30
Tabel 7 Perhitungan Total Biaya Persediaan Produk Castrol Magnetec     5W-30 Berdasarkan Kebijakan Perusahaan
Sumber: Hasil Pengolahan Penulis, 2023
Berdasarkan  Tabel  4.12  diatas  dapat  diketahui  total  biaya  persediaan  yang  harus dikeluarkan sesuai dengan kebijakan perusahaan, yaitu hasil penjumlahan dari total biaya pesan, biaya  pembelian,  biaya  kekurangan,  dan  biaya  simpan.  Maka  didapat  total  biaya  persediaan sejumlah = Rp96.000 + Rp61.932.000 + Rp23.432.925 = Rp85.460.925.

## 8. OIL OPTIMIZER MYBER UP
Tabel 8 Perhitungan Total Biaya Persediaan Produk Oil Optimizer Myber Up Berdasarkan

## Kebijakan Perusahaan
Sumber: Hasil Pengolahan Penulis, 2023
Berdasarkan  Tabel  4.13  diatas  dapat  diketahui  total  biaya  persediaan  yang  harus dikeluarkan sesuai dengan kebijakan perusahaan, yaitu hasil penjumlahan dari total biaya pesan, biaya  pembelian,  biaya  kekurangan,  dan  biaya  simpan.  Maka  didapat  total  biaya  persediaan sejumlah = Rp432.000 + Rp64.002.960 + Rp32.338.004 = Rp96.772.964.

## Uji Distribusi Normal
Tabel 9 Uji Distribusi Data Produk DCS Super Engine Conditioner Penjualan  Frekuensi  Frek. Rel  Frek.Rel.Kum  CDF(X) D 100 1 0,08333 0,083333333  0,05713  0,02621 115 1 0,08333 0,166666667  0,13803  0,02864 119 1 0,08333 0,25 0,1689 0,0811 135 1 0,08333 0,333333333  0,33153 0,0018 136 1 0,08333 0,416666667  0,34347 0,0732 137 1 0,08333 0,5  0,35557  0,14443 138 1 0,08333 0,583333333  0,36781  0,21552 168 2 0,16667 0,75  0,73977  0,01023 174 1 0,08333 0,833333333  0,79918  0,03415 178 1 0,08333 0,916666667  0,83383  0,08284 212 1 0,08333 1  0,98126  0,01874 Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.14 dapat dilihat bahwa:
a) Wilayah kritis yaitu D Max = 0,21552188
b) D Max<=D Kritis = 0,21552188<=0,375
c) Disimpulkan bahwa H0 Diterima, data berdistribusi normal

## 1. OIG CATALYTIC SYSTEM CLEAN
Tabel 10 Uji Distribusi Data Produk OIG Catalytic System Clean
Penjualan  Frekuensi  Frek. Rel  Frek.Rel.Kum  CDF(X)  D 48 1 0,08333 0,083333333  0,04785  0,03549 55 1 0,08333 0,166666667  0,08053  0,08614 66 1 0,08333 0,25  0,16211  0,08789 80 1 0,08333 0,333333333  0,32395  0,00938 85 1 0,08333 0,416666667  0,39446  0,02221 92 1 0,08333 0,5  0,49874  0,00126 101 1 0,08333 0,583333333  0,63194  0,04861 102 1 0,08333 0,666666667  0,64609  0,02057 103 1 0,08333 0,75  0,66005  0,08995 110 1 0,08333 0,833333333  0,75084  0,08249 116 1 0,08333 0,916666667  0,81698  0,09969 147 1 0,08333 1  0,98103  0,01897 Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.15 dapat dilihat bahwa:
a) Wilayah kritis yaitu D Max = 0,099686715
b) D Max<=D Kritis = 0,099686715<=0,375
c) Disimpulkan bahwa H0 Diterima, data berdistribusi normal
2. CASTROL MAGNETEC STOP-START
Tabel 11 Uji Distribusi Data Produk Castrol Magnetec Stop-Start
Penjualan  Frekuensi  Frek. Rel  Frek.Rel.Kum  CDF(X)  D 0 3 0,25 0,25  0,07014  0,17986 64 1 0,08333 0,333333333  0,34565  0,01231 83 1 0,08333 0,416666667  0,46924  0,05258 92 1 0,08333 0,5  0,52964  0,02964 100 1 0,08333 0,583333333 0,5828  0,00053 106 1 0,08333 0,666666667  0,62176  0,04491 126 1 0,08333 0,75  0,74114  0,00886 147 2 0,16667 0,916666667  0,84146  0,07521 186 1 0,08333 1  0,95126  0,04874 Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.16 dapat dilihat bahwa:
a) Wilayah kritis yaitu D Max = 0,179858121
b) D Max<=D Kritis = 0,179858121<=0,375
c) Disimpulkan bahwa H0 Diterima, data berdistribusi normal

## 3. BRAKE CLEANER EKATRONIC
Tabel 12 Uji Distribusi Data Produk Brake Cleaner Ekatronic Penjualan  Frekuensi  Frek. Rel  Frek.Rel.Kum  CDF(X) D 76 1 0,08333 0,083333333  0,02015  0,06318 148 1 0,08333 0,166666667  0,16711  0,00044 172 1 0,08333 0,25  0,27292  0,02292 192 1 0,08333 0,333333333  0,38109  0,04775 196 1 0,08333 0,416666667  0,40425  0,01241 204 1 0,08333 0,5  0,45153  0,04847 208 1 0,08333 0,583333333  0,47547  0,10786 217 1 0,08333 0,666666667  0,52953  0,13714 240 1 0,08333 0,75 0,663 0,087 254 1 0,08333 0,833333333  0,73618  0,09715 284 1 0,08333 0,916666667  0,86075  0,05592 354 1 0,08333 1  0,98376  0,01624 Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.17 dapat dilihat bahwa:
a) Wilayah kritis yaitu D Max = 0,137137156
b) D Max<=D Kritis = 0,137137156<=0,375
c) Disimpulkan bahwa H0 Diterima, data berdistribusi normal.
4. FUEL SYSTEM CLEANER KENJIRO 250ml

## Tabel 13 Uji Distribusi Data Produk Fuel System Cleaner Kenjiro 250ml
Penjualan  Frekuensi  Frek. Rel  Frek.Rel.Kum  CDF(X) D 6 1 0,08333 0,083333333  0,01414 0,0692 26 1 0,08333 0,166666667  0,15806  0,00861 30 1 0,08333 0,25  0,22236  0,02764
34 1 0,08333 0,333333333  0,29943 0,0339 41 1 0,08333 0,416666667  0,45653  0,03986 44 1 0,08333 0,5 0,5277 0,0277 46 1 0,08333 0,583333333  0,57479  0,00854 47 1 0,08333 0,666666667  0,59798  0,06868 48 1 0,08333 0,75  0,62084  0,12916 56 1 0,08333 0,833333333  0,78351  0,04982 67 1 0,08333 0,916666667  0,92495  0,00828 69 1 0,08333 1  0,94042  0,05958 Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.18 dapat dilihat bahwa:
a) Wilayah kritis yaitu D Max = 0,12916076
b) D Max<=D Kritis = 0,12916076<=0,375
c) Disimpulkan bahwa H0 Diterima, data berdistribusi normal

## 5. CHAMBER CLEAN DIESEL

## Tabel 14 Uji Distribusi Data Produk Chamber Clean Diesel
Penjualan  Frekuensi  Frek. Rel  Frek.Rel.Kum  CDF(X) D 20 2 0,16667 0,166666667  0,10602  0,06064 22 1 0,08333 0,25 0,1553 0,0947 24 2 0,16667 0,416666667 0,2177  0,19896 31 1 0,08333 0,5  0,51555  0,01555 32 1 0,08333 0,583333333  0,56198  0,02135 33 1 0,08333 0,666666667  0,60757 0,0591 35 1 0,08333 0,75  0,69392  0,05608 37 1 0,08333 0,833333333  0,77065  0,06269 43 1 0,08333 0,916666667  0,92548  0,00882 47 1 0,08333 1  0,97199  0,02801 Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.19 dapat dilihat bahwa:
a) Wilayah kritis yaitu D Max = 0,19896463
b) D Max<=D Kritis = 0,19896463<=0,375
c) Disimpulkan bahwa H0 Diterima, data berdistribusi normal
6. CASTROL MAGNETEG 5W-30
Tabel 15 Uji Distribusi Data Produk Castrol Magneteg 5W-30 Penjualan  Frekuensi  Frek. Rel  Frek.Rel.Kum  CDF(X) D 1 1 0,08333 0,083333333  0,23853 0,1552 3 1 0,08333 0,166666667  0,25057  0,08391 4 2 0,16667 0,333333333  0,25671  0,07662 7 1 0,08333 0,416666667  0,27559  0,14107 8 2 0,16667 0,583333333  0,28203 0,3013 10 1 0,08333 0,666666667  0,29513  0,37154 50 1 0,08333 0,75  0,59037  0,15963
92 1 0,08333 0,833333333  0,84938  0,01605 101 1 0,08333 0,916666667  0,88616  0,03051 169 1 0,08333 1  0,99397  0,00603 Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.20 dapat dilihat bahwa:
a) Wilayah kritis yaitu D Max = 0,371538903
b) D Max<=D Kritis = 0,371538903<=0,375
c) Disimpulkan bahwa H0 Diterima, data berdistribusi normal.

## 7. OIL OPTIMIZER MYBER UP
Tabel 16 Uji Distribusi Data Produk Oil Optimizer Myber Up
Penjualan  Frekuensi  Frek. Rel  Frek.Rel.Kum  CDF(X) D 19 1 0,08333 0,083333333  0,01399  0,06934 31 1 0,08333 0,166666667  0,14475  0,02192 34 1 0,08333 0,25  0,21927  0,03073 38 1 0,08333 0,333333333  0,34633 0,013 40 1 0,08333 0,416666667  0,41858  0,00192 43 1 0,08333 0,5 0,5315 0,0315 44 1 0,08333 0,583333333  0,56903 0,0143 46 2 0,16667 0,75  0,64193  0,10807 49 1 0,08333 0,833333333  0,74157  0,09177 57 1 0,08333 0,916666667  0,92029  0,00363 59 1 0,08333 1  0,94484  0,05516 Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023
Berdasarkan Tabel 4.21 dapat dilihat bahwa:
a) Wilayah kritis yaitu D Max = 0,108072209
b) D Max<=D Kritis = 0,108072209<=0,375
c) Disimpulkan bahwa H0 Diterima, data berdistribusi normal

## Perhitungan Model Probabilistik Sederhana
Setelah melakukan uji Distribusi Data, selanjutnya dilakukan perhitungan dengan Model Probabilistik Sederhana. Berikut merupakan perhitungan untuk produk-produk pelumas kendaraan dengan menggunakan Model Probabilistik Sederhana.

## 1. DCS SUPER ENGINE CONDITIONER
Tabel 17 Data DCS Super Engine Conditioner Tahun 2022 No Data Symbol Jumlah 1 Penjualan D 1780 2 Harga Beli P 134.000 3 Biaya Pemesanan A 48.000 4 Asumsi Hari Kerja/Bulan 26 Hari/Bulan 5 Lead Time (3 Hari) L 0,00961538 6 Biaya Simpan h 11.605 7 Biaya Kekurangan Cu 7.000
8 Standar Deviasi SD 30,6031952
Sumber: Auto2000 Bandung Suci, 2023
Berdasarkan Tabel 4.22 diketahui data-data dari produk DCS Super Engine Conditioner yang akan digunakan dalam perhitungan dengan Model Probabilistik Sederhana. Diketahui untuk nilai α yang dikehendaki yaitu tidak lebih dari 5%, maka nilai Zα = 1,65 dengan ordinat f(zα) = 0,1023 dan nilai dari ekspektasi parsial Ψ(Zα) = 0,0206
1) Menghitung Niai Standar Deviasi Selama Waktu Ancang-ancang (Sʟ)
Sʟ = S√ʟ
Sʟ = 30,6031952√0,00961538
Sʟ = 3,000890181 2) Menghitung Nilai Ekspektasi Kekurangan Inventori (N) N = Sʟ[f(zα) − ZαΨ(zα)]
N = 3,000890181[0,1023 − 1,65(0,0206)] N = 0,204990808
3) Menghitung Jumlah Pemesanan Optimum (q)
q ∗= √ 2D[A+CuN] h q ∗= √ 2 x 1780[Rp48.000+Rp7000(0,204990808)]
Rp11.605
q ∗= 123,1481334 = 123 Unit
4) Menghitung Besarnya Safety Stock (SS)
SS =  ZαSʟ
SS =  1,65(3,000890181)
SS =  4,951468799 = 5
5) Menghitung ROP ( Reorder Point ) r =  DL + SS
r =  1780(0,00961538) + 5 r =  22,11538462 = 22
6) Menghitung Frekuensi Pemesanan (F)
r = D q r = 1780 123 r =  14,47154472 = 14
7) Menghitung Tingkat Pelayanan (η)
η = 1 − N DL
η = 1 − 0,204990808
(1780)(0,00961538)
η =  0,988023009 = 99%
8) Total Biaya Persediaan
TIC = DP − AD qo + h ( qo 2 + SS) + CuDN qo
TIC =  1780 x Rp134.000 − Rp48000 x 1780 123 + Rp11.605 ( 123 2 + 5) + Rp7000 x 1780 x 0,204990808 123

## TIC = Rp240.007.102

## 2. OIG CATALYTIC SYSTEM CLEAN

## Tabel 18 Data OIG Catalytic System Clean Tahun 2022
No  Data Symbol  Jumlah 1 Penjualan D 1105 2 Harga Beli P 123.500 3 Biaya Pemesanan A 48.000 4 Asumsi Hari Kerja/Bulan 26 Hari/Bulan 5 Lead Time (3 Hari) L 0,00961538 6 Biaya Simpan h 10.747 7 Biaya Kekurangan Cu 7.000 8 Standar Deviasi SD 26,4589567 Sumber: Auto2000 Bandung Suci, 2023
Berdasarkan Tabel 4.23 diketahui data-data dari produk OIG Catalytic System Clean yang akan digunakan dalam perhitungan dengan Model Probabilistik Sederhana. Diketahui untuk nilai α yang dikehendaki yaitu tidak lebih dari 5%, maka nilai Zα = 1,65 dengan ordinat f(zα) = 0,1023 dan nilai dari ekspektasi parsial Ψ(Zα) = 0,0206
1) Menghitung Niai Standar Deviasi Selama Waktu Ancang-ancang (Sʟ)
Sʟ = S√ʟ
Sʟ = 26,4589567√0,00961538
Sʟ = 2,594514162
2) Menghitung Nilai Ekspektasi Kekurangan Inventori (N) N = Sʟ[f(zα) − ZαΨ(zα)] N = 2,594514162[0,1023 − 1,65(0,0206)]
N = 0,177231262
3) Menghitung Jumlah Pemesanan Optimum (q)
q ∗= √ 2D[A+CuN] h q ∗= √ 2 x 1105[Rp48.000+Rp7000(0,177231262)]
Rp10.747
q ∗= 100,6369394 = 101 Unit
4) Menghitung Besarnya Safety Stock (SS)
SS =  ZαSʟ
SS =  1,65(2,594514162)
SS =  4,280948368 = 4
5) Menghitung ROP ( Reorder Point ) r =  DL + SS
r =  1105(0,00961538) + 4
r =  14,625 = 15
6) Menghitung Frekuensi Pemesanan (F)
r = D q r = 1105 101
r =  10,94059406 = 11
7) Menghitung Tingkat Pelayanan (η)
η = 1 − N DL η = 1 − 0,177231262
(1105)(0,00961538) η =  0,983319411 = 98%
8) Total Biaya Persediaan
TIC = DP − AD qo + h ( qo 2 + SS) + CuDN qo
TIC =  1105 x Rp123.500 − Rp48000 x 1105 101 + Rp10.747 ( 101 2 + 4)
+
Rp7000 x 1105 x 0,177231262 101
TIC = Rp137.591.933

## Analisis dan Pembahasan
Dari  hasil  pengolahan  data  yang  diawali  dengan  pengujian  pola  distribusi  data,  dapat diketahui  bahwa  seluruh  data  historis  memiliki  pola  distribusi  normal.  Selanjutnya  dilakukan perhitungan dengan Model Probabilistik Sederhana. Dari hasil perhitungan menggunakan Model Probabilistik  Sederhana  dapat  diketahui  jumlah  pemesanan  optimum,  titik  pemesanan  kembali ( Reorder Point ), jumlah cadangan pengaman ( Safety Stock ), dan total biaya persediaan pelumas kendaraan. Berikut merupakan hasil perhitungan menggunakan Model Probabilistik Sederhana.
1. Jumlah Pemesanan Optimum (q)
Jumlah pemesanan optimum yang harus dipesan setiap kali melakukan pemesanan masing- masing produk yaitu sebagai berikut:
Tabel 19 Jumlah Pemesanan Optimum (q) No Nama Produk Jumlah Pemesanan Optimum (q) 1 DCS SUPER ENGINE CONDITIONER 123 Unit 2 OIG CATALYTIC SYSTEM CLEAN 101 Unit 3 CASTROL MAGNETEC STOP -START 103 Unit 4 BRAKE CLEANER EKATRONIC 292 Unit 5 FUEL SYSTEM CLEANER KENJIRO 250ml 68 Unit 6 CASTROL MAGNETEC 5W-30 64 Unit 7 CHAMBER CLEAN DIESEL 59 Unit 8 OIL OPTIMIZER MYBER UP 88 Unit Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023
2. Cadangan Pengaman ( Safety Stock )
Jumlah cadangan pengaman untuk masing masing produk yang dibutuhkan agar perusahaan tidak mengalami kekurangan barang yaitu sebagai berikut:

## Tabel 20 Jumlah Cadangan Pengaman (Safety Stock)
No Nama Produk Jumlah Cadangan Pengaman ( Safety Stock ) 1 DCS SUPER ENGINE CONDITIONER 5 Unit 2 OIG CATALYTIC SYSTEM CLEAN 4 Unit 3 CASTROL MAGNETEC STOP -START 10 Unit 4 BRAKE CLEANER EKATRONIC 11 Unit 5 FUEL SYSTEM CLEANER KENJIRO 250ml 3 Unit 6 CASTROL MAGNETEC 5W-30 8 Unit 7 CHAMBER CLEAN DIESEL 2 Unit 8 OIL OPTIMIZER MYBER UP 2 Unit Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023 3. Reorder Point (ROP)
Titik pemesanan kembali ( Reorder Point ) untuk masing-masing produk, dimana perusahaan harus melakukan pemesanan agar tidak terjadi kekurangan produk, adalah sebagai berikut:

## Tabel 21 Data Titik Pemesanan Kembali (Reorder Point)
No Nama Produk Reorder Point (ROP) 1 DCS SUPER ENGINE CONDITIONER 22 Unit 2 OIG CATALYTIC SYSTEM CLEAN 15 Unit 3 CASTROL MAGNETEC STOP -START 20 Unit 4 BRAKE CLEANER EKATRONIC 35 Unit 5 FUEL SYSTEM CLEANER KENJIRO 250ml 8 Unit 6 CASTROL MAGNETEC 5W-30 12 Unit 7 CHAMBER CLEAN DIESEL 5 Unit 8 OIL OPTIMIZER MYBER UP 7 Unit Sumber: Pengolahan Data Penulis
4. Frekuensi Pemesanan (F)
Frekuensi pemesanan untuk masing-masing produk setiap tahunnya, adalah sebagai berikut:
Tabel 22 Data Frekuensi Pemesanan No Nama Produk Data Frekuensi Pemesanan 1 DCS SUPER ENGINE CONDITIONER 14 Unit 2 OIG CATALYTIC SYSTEM CLEAN 11 Unit 3 CASTROL MAGNETEC STOP -START 10 Unit 4 BRAKE CLEANER EKATRONIC 9 Unit 5 FUEL SYSTEM CLEANER KENJIRO 250ml 8 Unit 6 CASTROL MAGNETEC 5W-30 7 Unit 7 CHAMBER CLEAN DIESEL 6 Unit 8 OIL OPTIMIZER MYBER UP 6 Unit
Sumber: Pengolahan Data Penulis, 2023

## Penerapan Eoq Probabilistik Sederhana Dalam Pengendalian Persediaan Suku Cadang Di Gudang Auto2000 Cabang Bandung Suci

## 5. Total Biaya Persediaan
Berdasarkan  data-data  yang  diperoleh  dari  perhitungan,  diketahui  total  biaya  persediaan berdasarkan Model Probabilistik Sederhana, kemudian angka tersebut dibandingkan dengan total biaya persediaan sesuai dengan kebijakan perusahaan, menghasilkan angka-angka sebagai berikut:

## Tabel 23 Perbandingan Total Biaya Persediaan Berdasarkan Kebijakan Perusahaan dan
metode Model Probabilistik Sederhana N o Nama Produk TIC Perusahaan/ Tahun TIC EOQ Probabilistik / Tahun Penghemata n 1 DCS SUPER ENGINE CONDITIONER 460.301.853 240.007.102 220.294.750 2 OIG CATALYTIC SYSTEM CLEAN 283.480.028 137.591.933 145.888.095 3 CASTROL MAGNETEC STOP - START 261.189.900 84.495.104 176.694.796
Tabel 23 Perbandingan Total Biaya Persediaan Berdasarkan Kebijakan Perusahaan dan
metode Model Probabilistik Sederhana (Lanjutan) No Nama Produk TIC Perusahaan/ Tahun TIC EOQ Probabilistik/ Tahun Penghematan 4 BRAKE CLEANER EKATRONIC 158.701.401 82.340.379 76.361.022 5 FUEL SYSTEM CLEANER KENJIRO 250ml 138.596.155 68.100.414 70.495.741 6 CASTROL MAGNETEC 5W-30 85.460.925 62.062.392 23.398.533 7 CHAMBER CLEAN DIESEL 135.430.313 29.165.522 106.264.790 8 OIL OPTIMIZER MYBER UP 96.772.964 45.098.513 51.674.450 Jumlah 1.619.933.538 748.861.360 871.072.178

## Sumber: Pengolahan Penulis
Dari Tabel 4.34 dapat diketahui bahwa dengan menggunakan Model Probabilistik Sederhana terdapat  penurunan  total  biaya  persediaan  untuk  Produk  DCS Super  Engine  Conditioner, OIG Catalytic  System  Clean,  Castrol  Magnetec  Stop-Start,  Brake  Cleaner  Ekatronic,  Fuel  System Cleaner  Kenjiro 250ml ,  Castrol  Magnetec 5W-30 ,  Chamber  Clean  Diesel, dan Oil  Optimizer Myber Up.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  tujuan  dan  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  Model  Probabilistik Sederhana  yang  telah  peneliti  sampaikan  sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal sebagai  berikut.  Pertama,  produk  DCS  Super  Engine  Conditioner  diketahui  memiliki  jumlah pemesanan optimum sebesar 123 unit, safety stock sebesar 5 unit, reorder point (ROP) sebesar 67 unit,  frekuensi  pemesanan  sebanyak  14  kali  dalam  setahun,  dan  total  biaya  persediaan  sebesar Rp240.007.102,-.  Kedua,  produk  OIG  Catalytic  System  Clean  diketahui  memiliki  jumlah pemesanan optimum sebesar 101 unit, safety stock sebesar 4 unit, reorder point (ROP) sebesar 15 unit,  frekuensi  pemesanan  sebanyak  11  kali  dalam  setahun,  dan  total  biaya  persediaan  sebesar Rp137.591.933,-.  Ketiga,  Produk  Castrol  Magnetec  Stop-Start  diketahui  memiliki  jumlah pemesanan optimum sebesar 103 unit, safety stock sebesar 10 unit, reorder  point (ROP) sebesar 20 unit, frekuensi pemesanan sebanyak 10 kali dalam setahun, dan total biaya persediaan sebesar Rp84.495.104,-. Keempat, Produk Brake Cleaner Ekatronic diketahui memiliki jumlah pemesanan optimum  sebesar  292  unit,  safety  stock  sebesar  11  unit,  reorder  point  (ROP)  sebesar  35  unit, frekuensi  pemesanan  sebanyak  9  kali  dalam  setahun,  dan  total  biaya  persediaan  sebesar Rp82.340.379,-. Kelima, Produk Fuel System Cleaner Kenjiro 250ml diketahui memiliki jumlah pemesanan optimum sebesar 68 unit, safety stock sebesar 3 unit, reorder point (ROP) sebesar 8 unit,  frekuensi  pemesanan  sebanyak  8  kali  dalam  setahun,  dan  total  biaya  persediaan  sebesar Rp68.100.414,-. Keenam, Produk Chamber Clean Diesel diketahui memiliki jumlah pemesanan optimum sebesar 59 unit, safety stock sebesar 2 unit, reorder point (ROP) sebesar 5 unit, frekuensi pemesanan  sebanyak  6  kali  dalam  setahun,  dan  total  biaya  persediaan  sebesar  Rp29.165.522,-. Ketujuh, Produk Castrol Magnetec 5W-30 diketahui memiliki jumlah pemesanan optimum sebesar 64  unit,  safety  stock  sebesar  8  unit,  reorder  point  (ROP)  sebesar  12  unit,  frekuensi  pemesanan sebanyak  7  kali  dalam  setahun,  dan  total  biaya  persediaan  sebesar  Rp62.062.392,-.  Delepan, Produk Oil Optimizer Myber Up diketahui memiliki jumlah pemesanan optimum sebesar 88 unit, safety stock sebesar 2 unit, reorder point (ROP) sebesar 7 unit, frekuensi pemesanan sebanyak 6 kali dalam setahun, dan total biaya persediaan sebesar Rp45.098.513,-.

## DAFTAR PUSTAKA
As’ari,  R.  (2018).  Pengetahuan  dan  sikap  masyarakat  dalam  melestarikan  lingkungan hubungannya  dengan  perilaku  menjaga  kelestarian  kawasan  bukit  sepuluh  ribu  di  kota Tasikmalaya. GeoEco , 4 (1).
Cahyani, I. A. C., Pulawan, I. M., & Santini, N. M. (2019). Analisis Persediaan Bahan Baku Untuk Efektivitas  dan  Efesiensi  Biaya  Persediaan  Bahan  Baku  Terhadap  Kelancaran  Proses Produksi  pada  Usaha  Industri  Tempe  Murnisingaraja  di  Kabupaten  Badung. Wacana Ekonomi (Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Akuntansi) , 18 (2), 116–125.
Efendi,  S.,  Pratiknyo,  D., &  Sugiono,  E. (2019). Manajemen  operasional . Lembaga  Penerbitan Universitas UNAS.
Listiani, A., & Wahyuningsih, S. D. (2019). Analisis pengelolaan persedian barang dagang untuk mengoptimalkan  laba. Jurnal  Penelitian  Teori  Dan  Terapan  Akuntansi  (PETA) , 4 (1),  95– 103.
Permatasari,  D.,  Nurodin,  I.,  &  Martaseli,  E.  (2022).  Analisis  sistem  pengendalian  intern penerimaan dan pengeluaran kas pada PT. POU Yuen Indonesia. OPTIMA , 5 (2), 11–19.
Rambitan,  B.  F.,  Sumarauw,  J.  S.  B.,  &  Jan,  A.  H.  (2018).  Analisis  Penerapan  Manajemen Persediaan Pada CV. Indospice Manado. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 6 (3).
Sujarweni, V. W. (2015). Sistem Akuntansi/V. Wiratna Sujarweni .
Tersine, R. J. (1988). Principles of inventory and materials management. (No Title) .
UMMIL,  M.  (2015). Analisis  Pengendalian  Internal  atas  Persediaan  Barang  Dagang  (Studi Kasus di Distribution Centre Cabang Bekasi) . Universitas Darma Persada.

## This Work is licensed under a
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License