Optimasi Perencanaan Kebutuhan Distribusi Produk Latoya Menggunakan Pendekatan Distribution Requirement Planning Berdasarkan Nilai Bullwhip Effect
Optimization of Planning Distribution for Latoya Product Using Distribution Requirement Planning Approact Based on the Value of Bullwhip Effect
Moh Rokib
Jurusan Teknik Industri Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta E-mail: mrokib@gmail.com
Cyrilla Indri Parwati*
Jurusan Teknik Industri Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta E-mail: cindriparwati@akprind.ac.id
Imam Sodikin
Jurusan Teknik Industri Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta E-mail: imam@akprind.ac.id

## ABSTRACT
PT KTS is a company in the beverage industry that has three product brands, namely Latoya, Daxu and Banew. The research focuses on Latoya products, because the largest contributor to assets is 70 percent. Inventory planning is done very simply by forecasting based on sales history data at PT KTS to retail, causing a buildup of finished goods in the central warehouse. PT KTS forecasts demand based on retail demand not based on final customer demand to retail. Inventories made are not based on sales to final consumers, resulting in a bullwhip effect. The method used is by applying the Distribution Requirement Planning (DRP), the goal is to calculate the value of BE at PT KTS, BE after DRP and make an order plan based on DRP. The calculation results give a value (BE) before DRP, namely 1,105 retail BJ Home, 4,36 retail Pak Anton, 0,745 retail Bu Ayu, 1,363 retail Depot S.R, 0,903 retail Bu Viska and 0,829 Dadi stores. While the BE value after DRP is 1.00 BJ Home retail, 1,00 Pak Anton retail, 0,84 Bu Ayu retail, 0,71 Sri Rejeki Depot retail, 0,72 Bu Viska retail and 0,88 Dadi shop. Lot Size using the LUC method for all variants in all retails except Latoya 600 ml at retail Pak Anton using EOQ lots with a total cost of Rp. 18.350.257,00.
Keywords : Bullwhip Effect , Distribution Requirement Planning , Latoya.

## ABSTRAK
PT KTS merupakan perusahaan di bidang industri minuman memiliki tiga merek produk, yaitu Latoya, Daxu dan Banew. Penelitian berfokus pada produk Latoya, karena penyumbang aset terbesar yaitu 70 persen. Perencanaan persediaan dilakukan sangat sederhana dengan melakukan peramalan berdasarkan data histori penjualan di PT KTS ke retail, sehingga menyebabkan terjadi penumpukan barang jadi di Gudang pusat. PT KTS   meramalkan permintaan berdasarkan  permintaan  retail  bukan  berdasar  permintaan  pelanggan  akhir  ke  retail.    Persediaan  yang  dilakukan tidak berdasarkan penjualan ke konsumen akhir sehingga mengakibatkan bullwhip effect. Metode yang dipakai dengan menerapkan Distribution Requirement Planning (DRP), tujuannya menghitung nilai BE di PT KTS, BE sesudah DRP dan membuat rencana pemesanan berdasarkan DRP. Hasil perhitungan memberikan nilai  (BE) sebelum DRP yaitu 1,105 retail BJ Home, 4,36 retail Pak Anton, 0,745 retail Bu Ayu, 1,363 retail Depot S.R, 0,903 retail Bu Viska dan 0,829 toko Dadi.  Sedangkan nilai BE sesudah DRP yaitu sebesar 1,00 retail BJ Home, 1,00 retail Pak Anton, 0,84 retail Bu Ayu, 0,71 retail Depot Sri Rejeki, 0,72 retail Bu Viska dan 0,88 toko Dadi. Lot Size menggunakan metode LUC untuk semua varian di semua retail kecuali Latoya 600 ml di retail Pak Anton menggunakan lot EOQ dengan total biaya keseluruhan sebesar Rp. 18.350.257,00.
Kata kunci : Bullwhip Effect , Distribution Requirement Planning , Latoya.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 3, September 2022, 271-280

## PENDAHULUAN
PT KTS merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang industri minuman yang memiliki tiga merek produk, yaitu Latoya, Daxu dan Banew. Produk yang dimiliki PT KTS itu sendiri  hanya  air  minum  yang  bermerek    Latoya,  sedangkan  merek  Daxu  kepunyaan  PDAM Sleman dan merek Banew kepunyaan PDAM Bantul akan tetapi bahan baku dan proses produksi air minum Daxu dan Banew dari PT KTS. Penelitian ini berfokus pada produk Latoya, hal ini dikarenakan  produk  Latoya  merupakan  produk  penyumbang  aset  terbesar  dari  keduanya  yaitu sebesar 70 persen. Tipe pendistribusian PT KTS yaitu PT KTS- retailer -konsumen dan dari PT KTS-konsumen.  PT  KTS  dalam  memenuhi  kebutuhan  konsumen  melakukan  perencanaan persediaan produk dengan sangat sederhana yaitu dengan melakukan peramalan berdasarkan data histori penjualan di PT KTS ke retail, sehingga dengan peramalan tersebut menyebabkan terjadi penumpukan  barang  jadi  di  Gudang  pusat.  PT  KTS  meramalkan  permintaan  berdasarkan permintaan retail bukan berdasar permintaan pelanggan  akhir ke retail. Sedangkan persediaan yang  dilakukan  tidak  berdasarkan  penjualan  ke  konsumen  akhir  sehingga  mengakibatkan terjadinya bullwhip effect karena dapat menimbulkan distorsi informasi antara penjualan aktual di konsumen akhir dengan data yang diramalkan. Bullwhip Effect (BE) akan terjadi dikarenakan terisolasinya  peramalan  pada  masing-masing  pemain  (Pujawan,  2017).  Metode  yang  dipakai dalam  mengatasi  kelebihan  dan  kekurangan  persediaan  di  gudang  yaitu  dengan  menerapkan Distribution Requirement Planning (DRP). Kegiatan ini bertujuan untuk menghitung nilai BE di PT KTS, BE sesudah DRP dan membuat rencana pemesanan berdasarkan DRP.
SCM merupakan suatu sistem tempat perusahaan menyalurkan barang hasil produksi dan jasanya  pada  pelangga.  Dengan  kata  lain  SCM  merupakan  suatu  sistem  pengelolaan  berbagai kegiatan  dalam  rangka  memperoleh  bahan  mentah, dilanjutkan  kegiatan  transformasi  sehingga menjadi produk dalam proses, kemudian menjadi produk jadi dan diteruskan dengan pengiriman kepada  konsumen  melalui  sistem  distribusi  (Parwati  &  Erfan,  2017).  Fungsi  SCM  pada hakikatnya ada dua fungsi, yaitu secara fisik mengkonversikan bahan baku dan mendistribusikan kepada  konsumen  akhir.  Fungsi  ini  berkaitan  dengan  biaya  fisik  yaitu  material,  biaya penyimpanan,  biaya  produksi,  biaya  transportasi  dan  lain-lain.  SCM  sebagai  media  pasar, berkaitan  dengan  biaya-biaya  survey  pasar,  perancangan  produk  serta  biaya-biaya  akibat tidak terpenuhinya aspirasi konsumen akan produk yang tersedia. Keuntungan SCM yaitu mengurangi inventory barang  sehingga  mengurangi  biaya  simpan,  menjamin  kelancaran  arus  barang  dan menjamin  mutu  (Wijiningsih,  2014).  Berkaitan  dengan  dengan  adanya  penjaminan  mutu diharapkan  distributor  bisa  memenuhi  kebutuhan  retailer  sesuai  dengan  data  yang  ada  di pelanggan  akhir  sehingga  mencegah  terjadinya Bullwhip  Effect (BE).  BE  merupakan  suatu permintaan  yang  cenderung  relatif  stabil  di  tingkat  pelanggan  akhir  akan  tetapi  mengalami perubahan  menjadi  fluktuatif  di  bagian  hulu supply  chain dan  semakin  ke  hulu  peningkatan permintaan  semakin  meningkat.  Adapun  rumus  untuk  mengukur  nilai  BE  sebagai  berikut (Pujawan, 2017):
BE = 𝐶𝑉 (𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟) 𝐶𝑉 (𝐷𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑) ……         (1)
CV ( order ) = σ (𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟) 𝜇 (𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟) ……         (2)
CV ( demand ) = σ (𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑) 𝜇 (𝐷𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑) ……       (3)
σ= √ ∑(𝑋1−𝜇)∗2 (𝑁−1) …….                  (4)
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 271-280
Dengan: BE = Bullwhip Effect CVo = Koefisien variansi order CVd = Koefisiensi demand σ = Standar deviasi 𝜇 o = Nilai rata-rata order 𝜇 d
= Nilai rata-rata demand
Perhitungan  BE  dibutuhkan  metode  peramalan  untuk  memprediksi  peristiwa-peristiwa masa depan (Parwati, 2009). Metode yang digunakan dalam meramalkan tiga periode yang akan datang yaitu Moving Average (MA), Single Exponential Smooting (SES) dan Double Exponential Smoothing (DES)  dengan  menggunakan  aplikasi  WinQSB.  Menghitung forecasting dengan menggunakan rumus berikut (Yudaruddin, 2019):
Ŷ t+1 = 𝛼 Y t + (1- 𝛼 ) Y t-1        ……… (5)
Dengan:
Ŷ t+1 = Peramalan untuk periode selanjutnya 𝛼 = Konstanta Smoothing (0 < 𝛼 < 1) Y t = Nilai aktual periode sekarang Y t-1 = Peramalan pada waktu sebelumnya
Tingkat  akurasi  peramalan  menjadi  parameter  pemilihan  teknik  atau  metode  peramalan (Wilson,  2002).  Pengukuran  akurasi  peramalan  dapat  dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai MAD, dan MSE terkecil. Semakin kecil nilai MAD atau MSE maka peramalan yang dihasilkan semakin akurat (Sugiyono, 2013).
Salah  satu  cara  dalam  menyelesaikan  pengendalian  persediaan  dengan  melakukan perencanaan  kebutuhan  distribusi  atau  dengan  istilah  DRP.  DRP  merupakan  suatu  rencana kebutuhan  distribusi  produk  yang  dilakukan  dari  pihak  produsen  kepada  konsumen  atau  juga pihak distributor kepada pengecer. Kunci keberhasilan sistem DRP bisa dilihat dari keberhasilan perusahaan melakukan peramalan permintaan yang akurat, penentuan lead time yang tepat serta penentuan jumlah produk yang dipesan dari perencanaan kebutuhan yang akan datang. Beberapa istilah dalam DRP meliputi (Suradi, 2019):
1) Gross  Requirement, adalah  total  kebutuhan  dari  semua  kebutuhan,  bisa  diperoleh  dari peramalan produk.
2) Schedule Receipts, merupakan jumlah produk yang diterima pada periode tertentu berdasarkan yang dibuat sebelumnya.
3) Project  on  Han, POH  merupakan projected  available  balance dan  tidak  termasuk planeed order . POH dapat dihitung dengan rumus : POH = On pada periode sebelumnya + SR – GR ………          (6)
4) Net Requirement, merupakan kekurangan material yang diproyeksikan untuk periode ini.  NR dapat dihitung dengan menggunakan rumus : NR = GR + safety stock – SR – POH sebelumnya ……….        (7)
5) Planned  Order  Receipts, adalah  kuantitas  pesanan  pengisian  kembali  yang  telah  dilakukan oleh DRP untuk diterima pada periode tertentu untuk memenuhi kebutuhan bersih.
6) Planned  Order  Release, adalah  kuantitas planned  orders yang  dikeluarkan  dalam  periode tertentusupaya produk yang dipesan tersedia pada saat yang dibutuhkan. PO Rel didapatkan dengan:
PO Rel = PO Rec   ……..    (8)
Safety stock merupakan persediaan tambahan yang akan diadakan untuk melindungi atau menjaga  kemungkinan  terjadinya  kekurangan  bahan. Safety  stock dalam  penentuannya  harus memperhatikan  biaya  penyimpanan  dan  proses  produksi  sehingga  dapat  diusahakan  terjadi kesetimbangan antara keduanya (Prakoso, 2018).
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 3, September 2022, 271-280
Lot  Sizing digunakan  untuk  menentukan  besarnya  jumlah  pesanan  pada  setiap  item berdasarkan kebutuhan bersih yang dihasilkan dari proses netting .  Ada beberapa metode untuk menentukan ukuran lot yaitu:
1. Lot for Lot (LFL), metode LFL atau dikenal sebagai persediaan minimal. Berdasarkan pada kebutuhan menyediakan persediaan atau memproduksi sesuai dengan jumlah yang diperlukan saja, jumlah persediaan diusahakan seminimal mungkin.
2. Economic Order Quantity (EOQ), model EOQ merupakan salah satu teknik yang paling sering digunakan sebagai teknik penentuan ukuran lot .
3. Least  Unit  Cost (LUC),  metode  ini  merupakan  metode  penentuan  pemesanan  dengan memilih biaya terkecil per unitnya.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan  diawali  dengan  melakukan  identifikasi permasalahan  yang  mendukung  latarbelakang  masalah  dilakukannya  penelitian  ini.  Kemudian akan ditentukan tujuan penelitian yang akan dilakukan. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini  menggunakan  data  primer  dan  data  sekunder.  Pengambilan  data  dengan  cara  melakukan wawancara secara langsung dalam bentuk pertanyaan kepada responden yang terlibat langsung yaitu,  manajer  pemasaran, accounting dan  manajer  produksi  serta staff yang  berkaitan  secara langsung  dengan  objek  penelitian.  Selain  itu  data  diperoleh  dari  studi  literature,  buku,  jurnal, publikasi maupun sumber lain yang berkaitan dengan permasalahan penelitian. Pengolahan data yang  dilakukan  disesuaikan  dengan  metode  yang  digunakan,  serta  dilakukan  analisis  data sehingga tujuan dapat tercapai. Langkah terakhir yang dilakukan penarikan kesimpulan dan saran.
Langkah  pertama  melakukan  studi  pendahuluan  bertujuan  untuk  melihat  kondisi  serta permasalahan  langsung  yang  terdapat  pada  objek  penelitian  yang  digunakan  sebagai  bahan penelitian  untuk  mendapatkan  solusi  dari  permasalahan  tersebut. Kemudian  mencari informasi yang berkaitan dengan permasalahan BE dalam meminimalkan terjadinya fluktuasi permintaan di periode selanjutnya dan peramalan permintaan menggunakan metode DRP yang terdapat dari literatur,  buku,  jurnal,  bacaan  dan  referensi  pendukung  yang  lain  guna  mencari  permasalahan yang  sesuai  serta  solusi  yang  efektif.  Melakukan  perumusan  masalah  berdasarkan  kajian pendahuluan  dan  studi  literature  serta  menentukan  tujuan  penelitian  yang  akan  dilakukan sehingga  memberikan  manfaat  bagi  perusahaan.  Setelah  data  pendukung  dikumpulkan  akan dilakukan pengolahan data sehingga bisa dihitung nilai BE sebelum dan sesudah DRP, melakukan peramalan dan perhitungan DRP nya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Bullwhip Effect Sebelum dan Sesudah DRP
Berdasarkan data yang didapat, semua retail melakukan pemesanan ke PT.  KTS dengan satuan per kardus untuk varian 120 ml, 240 ml, 330 ml dan 600 ml sedangkan varian 19 L dengan satuan gallon. Ada enam retail yang melakukan pemesanan ke PT.KTS yaitu BJ Home, Toko pak Anton, Retail Bu Ayu, Depot Sri Rejeki, Retail Bu Viska dan Toko Dadi. Masing masing retail melakukan  pemesanan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Kapasitas  produksi  PT.  KTS  diperoleh berdasarkan wawancara dan data dari pihak yang berkompeten sedangkan leat time untuk masing- masing retail adalah satu. PT. KTS mempunyai data persediaan sesuai dengan data persediaan akhir Januari 2021, yang berfungsi sebagai dasar dilakukannya peramalan untuk tiga periode yang akan  datang  serta  untuk  menghitung  BE  dengan  menerapkan  metode  DRP  terlebih  dahulu. Berikut retail yang diamati sesuai dengan Tabel 1.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 271-280
Tabel 1. Perhitungan BE sebelum DRP Produk Demand Order Nilai BE Amplifikasi Rata-rata STD CV d Rata-rata STD CV o (Yes/no) Retail Pak Anton 120 ml 41,5 13,1 0,315 42,83 11,98 0,280 0,89 No 240 ml 52,08 10,43 0,200 52,33 13,71 0,262 1,31 Yes 330 ml 95,58 3,09 0,032 95,92 28,4 0,296 9,25 Yes 600 ml 93 7,17 0,077 94,58 25,90 0,274 3,56 Yes 19 L 61,67 5,12 0,083 62,67 17,87 0,285 3,43 Yes Retail BJ. Home 120 ml 195,3 96,44 0,494 199,5 108,54 0,544 1,10 Yes 19 L 225,4 89,87 0,399 226,25 107,31 0,474 1,19 Yes Retail Bu Ayu 120 ml 25,67 4,78 0,171 25,92 4,78 0,187 1,08 Yes 240 ml 22,5 5,65 0,251 22,75 4,33 0,190 0,76 No 19 L 44,17 9,92 0,224 44,33 9,03 0,204 0,91 No Retail Depot Sri Rejeki 120 ml 40,5 8,73 0,21 41 12,65 0,308 1,47 Yes 240 ml 31,75 4,14 0,130 32,08 10,40 0,324 2,49 Yes Retail Bu Viska 120 ml 27,58 7,04 0,255 28,08 6,43 0,229 0,90 No 330 ml 23,42 7,75 0,331 23,67 7,44 0,314 0,95 No 600 ml 25,83 7,46 0,289 26,17 8,15 0,311 1,08 Yes 19 Ll 29,92 4,74 0,158 30,17 6,09 0,202 1,28 Yes Toko Dadi 240 ml 32 6,77 0,211 33,42 7,63 0,228 1,08 Yes 600 ml 31,17 12,78 0,410 30,67 10,17 0,331 0,81 No 19 L 17,42 3,94 0,226 17,5 3,15 0,18 0,80 No
Berdasarkan hasil perhitungan nilai Bullwhip Effect (BE) di Tabel 1 untuk masing-masing produk di setiap retail ada beberapa yang nilai BE nya masih tinggi sehingga untuk mengurangi terjadinya  BE  pada  suatu  produk  maka  terdapat  lima  pendekatan,  yaitu information  sharing , memperpendek  atau  mengubah  struktur supply  chain ,  mengurangi  ongkos  tetap,  menciptakan stabilitas harga dan pemendekan lead time (Pujawan, 2017).
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 3,
September 2022, 271-280

## Tabel 2. Perhitungan BE sesudah DRP
Produk Demand Order Nilai BE Amplifikasi Rata-rata STD CV d Rata-rata STD CV o (Yes/no) Retail Pak Anton 120 ml 41,5 13,09 0,31 43 12,60 0,29 0,93 No 240 ml 52,08 10,43 0,20 51,09 10,32 0,20 1,01 Yes 330 ml 95,58 3,08 0,03 95,45 3,20 0,03 1,04 Yes 600 ml 93 7,17 0,07 92,36 7,15 0,07 1 No 19 L 61,66 5,12 0,08 61,81 5,34 0,08 1,04 Yes Retai BJ. Home 120 ml 195,25 96,44 0,494 184,09 92,67 0,50 1,02 Yes 19 L 225,4 89,87 0,399 219,18 91,49 0,42 1,05 Yes Retail Bu Ayu 120 ml 25,67 4,37 0,171 26,45 3,58 0,135 0,79 No 240 ml 22,5 5,65 0,251 23,18 5,38 0,232 0,92 No 19 L 44,17 9,92 0,224 45,63 8,92 0,195 0,87 No Retail Depot Sri Rejeki 120 ml 40,5 8,73 0,21 42,09 7,10 0,168 0,78 No 240 ml 31,75 4,14 0,130 32,54 3,23 0,099 0,76 No Retail Bu Viska 120 ml 27,58 7,04 0,255 28,81 5,86 0,203 0,79 No 330 ml 23,42 7,75 0,331 24,81 6,33 0,255 0,77 No 600 ml 25,83 7,46 0,289 27 6,57 0,243 0,84 No 19 Ll 29,92 4,74 0,158 30,36 4,69 4,696 0,154 No Toko Dadi 240 ml 33 6,77 0,211 33,36 6,97 0,209 1,02 Yes 600 ml 17,41 3,94 0,226 17,72 3,97 0,224 0,99 No 19 L 31,16 12,77 0,409 32,64 12,29 0,376 0,92 No
Berdasarkan Tabel 1 dan Tabel 2 nilai BE sebelum diterapkan metode DRP dan sesudah DRP mengalami penurunan. Hal ini berarti penerapan metode DRP sangat efektif dalam menekan nilai  BE,  sehingga  kelebihan stock di  gudang  pusat  dapat  diminimalisir  dengan  menerapkan metode DRP.

## Safety Stock
Sesuai  hasil  peramalan  yang  telah  dilakukan  didapat  persediaan  yang  optimal  untuk keenam retail produk l di PT. KTS dengan nilai safety stock untuk masing-masing produk. Stok pengaman optimal sesuai dengan Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Safety Stock Retail Varian Latoya (kardus) 19 L 600 ml 330 ml 240 ml 120 ml BJ Home 60 - - - 75 Pak Anton 26 41 46 14 9 Bu Ayu 9 - - 6 8 Depot Sri - - - 22 19 Bu Viska 6 25 6 - 5 Dadi 3 10 - 9 -

## Metode Lot Size
Perhitungan  lot  sizing  dan  metode  DRP  dilakukan  untuk  produk  yang  masih  terjadi  BE yaitu ada di beberapa retail yaitu retail Pak Anton untuk produk 240 ml, 330 ml dan 19 L. Retail BJ Home untuk produk 120 ml dan 19 L serta untuk Retail dadi produk 240 ml. Data lain yang dibutuhkan seperti dalam Tabel 4 ada biaya pemesanan dan dalam Tabel 5 biaya simpan.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3,
September 2022, 271-280
Tabel 4. Biaya pemesanan
Nama pengeluaran Nilai Biaya berkas dan nota
Rp. 3.000,-/order
Biaya sopir dan helper
Rp. 30.000,-/pengiriman
Biaya trasnportasi
Rp. 350.655,41,-/pengiriman Total Rp. 383.655,41,-/pengiriman
Tabel 5 berikut ini terdapat biaya simpan yang diperuntukkan dalam menghitung nilai EOQ untuk setiap produk.
Tabel 5. Biaya simpan
Varian Produk Nilai 120 ml Rp. 719,06/minggu 240 ml Rp. 869,34/minggu 330 ml Rp. 992,63/minggu 19 L Rp. 287,90/minggu
Perhitungan EOQ dan LFL untuk produk 120 ml sebagai berikut:
1. EOQ untuk produk 120 ml
EOQ = √ 2 ×𝑆 ×𝐷 𝐻 = √ 2 ×383.655,415×16 719,06
= 130,67 = 131 kardus/minggu
2. EOQ untuk produk 240 ml EOQ = √ 2 ×𝑆 ×𝐷 𝐻 = √ 2 ×383.655,41×17 869,34 = 122,49 kardus/minggu
3. EOQ untuk produk 330 ml
EOQ= √ 2 ×𝑆 ×𝐷 𝐻 = √ 2 ×383.655,41×24 992,63 = 136 kardus/minggu
4. EOQ untuk produk 19 L
EOQ = √ 2 ×𝑆 ×𝐷 𝐻 = √ 2 ×383.655,41 ×51 287,90 = 369 kardus/minggu
Distribution Requirement Planning (DRP) 1. Gross Requirement , adalah total kebutuhan dari semua kebutuhan, bisa diperoleh dari hasil peramalan semua produk di semua retail dan dibagi empat untuk setiap periode untuk dijadikan nilai GR. Berikut Tabel 6 nilai hasil permalan selama tiga periode.

## Tabel 6. Hasil Peramalan Latoya
Periode Ritel Jenis Produk Februari Maret April BJ Home 120 ml 113 113 113 19 L 204 204 204 Pak Anton 240 ml 66 66 66 19 L 70 70 70 600 ml 85 85 85 330 ml 94 94 94 120 ml 64 64 64 Bu Ayu 240 ml 35 35 35 120 ml 32 32 32 19 L 62 62 62 Depot Sri Rejeki 120 ml 52 52 52 240 ml 34 34 34 Bu Viska 19 L 30 30 30 330 ml 34 34 34 600 ml 37 37 37 120 ml 37 37 37 Toko Dadi 240 ml 34 34 34 600 ml 32 32 32 19 L 21 21 21
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 3, September 2022, 271-280
2. Schedule Receipts , SR pada produk 120 ml sebesar 129 kardus. Dan untuk memperjelas hasil perhitungan DRP dapat melihat gambar 1 di bawah.

## Gambar 1. Perhitungan DRP
3. Project on Han , POH merupakan projected available balance dan tidak termasuk planed order. POH dapat dihitung dengan rumus Persamaan 6. POH = 8 + 129 – 16 = 121
4. Net  Requirement ,  merupakan  kekurangan  material  yang  diproyeksikan  untuk  periode  ini. Contoh NR pada periode 9 dapat dihitung dengan menggunakan rumus Persamaan 7, yaitu: NR = 16 + 9 – 0 – 9 = 16
5. Planned Order Receipts, adalah kuantitas pesanan pengisian kembali yang telah dilakukan oleh DRP untuk memenuhi kebutuhan bersih yaitu berdasarkan metode yang paling efektif, seperti pada  Latoya  120  ml  dengan  metode  LUC  dengan  mempertimbangkan  biaya  terkecil  yaitu sebesar 64 kardus
6. Planned  Order  Release,  adalah  kuantitas  planned  orders  yang  dikeluarkan  dalam  periode tertentu supaya produk yang dipesan tersedia pada saat yang dibutuhkan dengan Persamaan 8. PO Rel =64 kardus.
7. Biaya simpan
Biaya  simpan  merupakan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  menyimpan  produk  di  gudang. Adapun biaya simpan untuk produk Latoya 120 ml sebesar Rp.719,06/minggu.
8. Biaya pemesanan
Biaya pemesanan merupakan biaya yang dikeluarkan saat retail melakukan pemesanan sampai produk sampai ke tangan konsumen. Adapun biaya pemesanan setiap kali pesan sebesar Rp. 383.655,41/pengiriman.
Hasil  perhitungan  DRP  untuk  semua  produk  di  semua  retail  dengan  menggunakan  cara yang sama seperti perhitungan pada produk Latoya 120 ml. Setelah dilakukan perhitungan DRP dengan  menggunakan  metode  LFL,  EOQ  dan  LUC,  didapatkan  hasil  perhitungan  seperti  pada Tabel 7.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3,
September 2022, 271-280
7. Hasil perhitungan DRP menggunakan tiga metode Varian Produk LFL EOQ LUC Jumlah order (unit/minggu) Total pengeluaran Jumlah order (minggu) Total pengeluaran Jumlah order (minggu) Total pengeluaran BJ Home 120 ml 75 Rp.5.258.929,- 173 Rp.2.160.849,- 168 Rp.1.865.315,- 19 L 60 Rp.4.430.376,51 369 Rp.1.188.048,01 306 Rp.1.034.309,- Retail Pak Anton 120 ml 16 Rp.4.303.620,- 131 Rp.1.068.201,- 64 Rp.858.235,- 240 ml 17 Rp.4.752.522,- 122 Rp.1.173.885,- 85 Rp.990.454,7 19 L 18 Rp.4.311.474,- 219 Rp.817.808,6,- 18 Rp.759.940,7 600 ml 21 Rp.4.987.245,- 103 Rp.2.397.644,- 42 Rp.2.626.700,- 330 ml 24 Rp.4.773.104,- 136 Rp.2.213.573,- 144 Rp.1.844.314,- Retail Bu Ayu 240 ml 9 Rp.4.285.410,- 89 Rp.967.851,9 18 Rp.808.762,7 120 ml 8 Rp.4.291.396,- 92 Rp.889.154,6 8 Rp.771.228,8 19 L 16 Rp.4.251.879,- 207 Rp.363.329,8 199 Rp.335.691,4 Depot Sri Rejeki 120 ml 13 Rp.4.388.470,- 118 Rp.1.068.201,- 52 Rp.869.740,- 240 ml 9 Rp.4.453.193,- 89 Rp.1.133.026,- 36 Rp.882.656,6 Retail Bu Viska 19 L 8 Rp.4.242.090,- 146 Rp.339.722,- 98 Rp.173.891,6 330 ml 9 Rp.4.294.657,- 83 Rp.1.043.754,- 18 Rp.869.051,5 600 ml 9 Rp.4.684.709,- 67 Rp.1.335.574,- 54 Rp.1.260.704,- 120 ml 9 Rp.4.267.667,- 98 Rp.851.044,4 18 Rp.728.804,2 Toko Dadi 240 ml 9 Rp.4.318.445,- 89 Rp.990.454,7 18 Rp.841.797,6 600 ml 8 Rp.4.409.677,- 63 Rp.1.123.188,- 40 Rp.952.056,5 19 L 5 Rp.4.230.862,- 115 Rp.288.763,7 62 Rp.105.659,3
Berdasarkan Tabel 7 di atas pada retail BJ Home proses lotting untuk semua jenis produk berdasarkan biaya terkecil diketahui metode terbaik yaitu LUC dengan jumlah pemesanan optimal setiap kali pesan untuk ukuran 120 ml seperti pada Tabel 7 dengan total biaya yang dikeluarkan sebesar Rp. 1.865.315,- sedangkan untuk ukuran 19 L jumlah pemesanan optimal setiap kali pesan seperti pada Tabel 6 dengan total biaya yang dikeluarkan sebesar Rp. 1.034.309,-. Adapun untuk retail Pak Anton didapatkan metode terbaik yaitu LUC untuk semua jenis produk kecuali Latoya varian 600 ml. Produk tersebut menggunakan metode EOQ. Jumlah pemesanan setiap kali pesan untuk  peroduk  Latoya  ukuran  240  seperti  pada  Tabel  6  dengan  total  biaya  yang  dikeluarkan sebesar Rp. 990.454,7 sedangkan untuk ukuran 19 L jumlah pemesanan setiap kali pesan seperti pada Tabel 6 dengan total biaya yang dikeluarkan Rp. 759.940,7 dan untuk ukuran 600 ml jumlah pemesanan  setiap  kali  pesan  seperti  pada  Tabel  7  dengan  total  biaya  yang  dikeluarkan Rp. 2.397.644,- Jumlah pemesanan setiap kali pesan untuk ukuran 330 ml seperti pada Tabel 6 dengan total biaya yang dikeluarkan sebesar Rp. 1.844.314,- dan untuk ukuran 120 ml jumlah pemesanan setiap kali pesan seperti pada Tabel 6 dengan total biaya yang dikeluarkan sebesar Rp. 858.235,-
Semua  jenis  produk  pada  retail  Bu  Ayu  berdasarkan  biaya  pengeluaran  terkecil  yaitu dengan metode LUC dengan rincian untuk ukuran 240 ml jumlah pemesanan untuk setiap kali pesan seperti pada Tabel 7 dengan total biaya pengeluaran sbesar Rp. 808.762,7 sedangkan untuk ukuran  120  ml  jumlah  pemesanan  setiap  kali  pesan  seperti  pada  Tabel  6  dengan  total  biaya pengeluaran sebesar Rp. 771.228,8 dan untuk ukuran 19 L jumlah pemesanan setiap kali pesan seperti  pada  tabel  dengan  total  biaya  yang  dikeluarkan  sebesar  Rp.  335.691,4.  Adapun  untuk semua produk di depot Sri Rejeki didapatkan dengan metode terbaik yaitu LUC dengan rincian untuk ukuran 120 ml jumlah pemesanan setiap kali pesan seperti pada Tabel 7 dengan total biaya
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 271-280
pengeluaran sebesar Rp. 869.740,- dan untuk ukuran 240 ml jumlah pemesanan untuk setiap kali seperti pada Tabel 7 dengan total biaya pengeluaran sebesar Rp. 882.656,6.
Adapun  semua  produk  di  retail  Bu  Ayu  didapatkan  metode  terbaik  yaitu  LUC  dengan rincian untuk ukuran 19 L jumlah pemesanan setiap kali seperti pada Tabel 7 dengan total biaya yang dikeluarkan sebesar Rp. 173.891,6 sedangkan untuk ukuran 330 ml jumlah pemesanan untuk setiap kali pesan seperti pada Tabel 7 dengan total biaya yang dikeluarkan sebesar Rp. 869.051,5 Jumlah  pemesanan  untuk  setiap  kali  pesan  untuk  ukuran  600  ml  menggunakan  metode  LUC seperti pada Tabel 7 dengan total biaya pengeluaran sebesar Rp. 1.260.704,- dan untuk ukuran 120 ml jumlah pemesanan untuk setiap kali pesan dengan total biaya pengeluaran Rp.728.804,2.
Adapun  untuk  semua  jenis  produk  di  toko  Dadi  didapatkan  metode  terbaik  yaitu  LUC. Dengan rincian untuk ukuran 240 ml jumlah pemesanan untuk setiap kali pesan seperti pada Tabel 6 dengan total biaya sebesar Rp. 841.797,6 sedangkan untuk ukuran 600 ml jumlah pemesanan untuk  setiap  kali  pesan  seperti  pada  Tabel  7  dengan  total  biaya  yang  dikeluarkan  sebesar Rp.  952.056,5  dan untuk  ukuran  19  L jumlah  pemesanan  untuk  setiap  kali  pesan  dengan  total biaya sebesar Rp. 105.659,3.
Nilai BE berdasarkan perhitungan di atas dapat diketahui untuk masing-masing produk di retail BJ Home sebesar 1,101 untuk Latoya varian 120 ml dan 1,188 untuk Latoya varian 19 L. Nilai  BE  untuk  masing-masing  produk  di  retail  Pak  Anton  sebesar  1,31  untuk  Latoya  varian 240 ml, 3,434 untuk Latoya varian 19 L, 3,558 untuk Latoya varian 600 ml, 9,25 untuk Latoya varian 330 ml dan 0,889 untuk Latoya varian 120 ml. Nilai BE untuk masing-masing produk di retail Bu Ayu sebesar 0,76 untuk Latoya varian 240 ml, 0,91 untuk Latoya varian 19 L dan 1,08 untuk Latoya varian 120 ml. Nilai BE untuk masing-masing produk di retail Depot Sri Rejeki sebesar 1,47 untuk Latoya varian 120 ml dan 2,49 untuk Latoya varian 240 ml. Nilai BE untuk masing-masing  produk  di  retail  Bu  Viska  sebesar  1,28  untuk  Latoya  varian  19  L,  0,95  untuk Latoya varian 330 ml, 1,08 untuk Latoya varian 600 ml dan 0,90 untuk Latoya varian 120 ml. Nilai BE untuk masing-masing produk di toko Dadi sebesar 0,81 untuk Latoya varian 600 ml, 1,08 untuk Latoya varian 240 ml dan 0,80 untuk Latoya varian 19 L.
Adapun hasil perhitungan DRP yang paling efektif diterapkan untuk melakukan pemesanan dapat diketahui bahwa untuk Retail BJ Home menggunakan metode LUC, sedangkan untuk Retail Pak  Anton  menggunakan  metode  LUC  kecuali  Latoya  ukuran  600  ml  dengan  menggunakan metode EOQ. Metode pemesanan untuk Retail Bu Ayu menggunakan metode LUC di semua jenis produk,  dan  untuk  Retail  Depot  Sri  Rejeki  menggunakan  metode  LUC.  Adapun  metode pemesanan  untuk  Retail  Bu  Viska  menggunakan  metode  LUC  dan  untuk  Toko  Dadi menggunakan metode LUC.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang diperoleh maka dapat disimpulkan:
a. Bullwhip effect terjadi di sebagian retail dengan rincian yaitu nilai BE untuk setiap retail sebesar 1,105 untuk retail BJ Home, 4,36 untuk retail Pak Anton, 0,745 untuk retail Bu Ayu, 1,363 untuk retail Depot Sri Rejeki, 0,903 untuk retail Bu Viska dan 0,829 untuk toko Dadi. BE juga terjadi di semua varian Latoya dengan rincian nilai BE yaitu Nilai BE untuk setiap produk sebesar 1,76 untuk Latoya varian 600 ml, 1,29 untuk Latoya varian 240 ml, 1,24 untuk Latoya varian 19 L, 1,25 untuk Latoya varian 120 ml dan 4,30 untuk Latoya varian 330 ml.
b. Bullwhip effect sesudah DRP terjadi hanya pada dua retail yaitu di retail BJ Home dan retail Pak Anton dengan rincian nilai BE untuk setiap retail sebesar 1,03 untuk retail BJ Home, 1,05 untuk retail Pak Anton, 0,84 untuk retail Bu Ayu, 0,71 untuk retail Depot Sri Rejeki, 0,72  untuk  retail  Bu  Viska  dan  0,88  untuk  toko  Dadi.  BE  juga  terjadi  pada  tiga  varian produk  yaitu  varian  120  ml  dengan  nilai  BE  1,02,  sedangkan  1,04  untuk  Latoya  varian 19 L, nilai 1,03 untuk Latoya varian 240 ml,  sedangkan untuk dua produk lainnya tidak mengalami  BE  dengan  nilai  BE  0,9  untuk  Latoya  varian  600  ml  dan  0,78  untuk  Latoya varian 330 ml.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 3, September 2022, 271-280
c. Rencana pemesanan semua retail ke PT KTS yaitu pada minggu keempat ada permintaan 168 kardus Latoya varian 120 ml dan 144 kardus varian 330 ml, minggu keenam 306 galon Latoya varian 19 L dan 54 kardus Latoya varian 600 ml, minggu ketujuh 40 kardus varian 600  ml  dan  85  kardus  varian  240  ml,  minggu  kedelapan  116  kardus  varian  120  ml  dan 36  kardus  varian  240  ml,  minggu  kesepuluh  74  kardus  varian  120  ml,  42  kardus  varian 600 ml, 36 kardus varian 240 ml dan 66 kardus varian 330 ml, minggu kesebelas 8 kardus varian 120 ml dan 18 galon varian 19 L.

## DAFTAR PUSTAKA
Parwati,  C.  I.,  &  Prima.  (2009).  Metode  Supply  Chain  Management  Untuk  Menganalisis Bullwhip  Effect  Guna  Meningkatkan  Efektivitas  Sistem  Distribusi  Produk. Jurnal Teknologi, 1, 47-52.
Parwati, C. I., & Erfan, A. N. (2017). Identifikasi Bullwhip Effect Produk PT. Coca Cola Amatil Central Java Untuk Efektivitas Supply Chain Management. Seminar Nasional Waluyo Jadmiko 2017 , hal 43-51, ISBN 978-602-0856-52-0. Pujawan,  I.,  &  Mahendrawati.  (2017). Supply  Chain  Management ,  Edisi  ketiga.  Yogyakarta: Vandi Offset.
Prakoso.  (2018). Optimasi  Pendistribusian  Produk  AMDK  ARBAS  Dengan  Pendekatan Distribution  Requirement  Planning  Berdasarkan  Nilai  Bullwhip  Effect .  Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia.
Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta.
Suradi, et  al .    (2019).  Optimasi  Pendistribusian  Produk  Dengan  Menggunakan  Metode Distribution Requirement Planning (DRP) (Studi Kasus Di PT. Makassar Te’ne). Jurnal ILTEK , 14(1), 1992-1997. Wijiningsih, et al . (2014). Identifikasi Bullwhip Effect Produk PMI Pada Distributor Kalimantan Di PT as Purwosari. Jemis , 2(2).
Wilson, K. (2002). Business Forecasting with Accompanying Excel Based Forecast Software , 4 th edition . New York: McGraw-Hill. Yudaruddin. (2019). Forecasting untuk Kegiatan Ekonomi dan Bisnis . Samarinda: RV Pustaka Horizon.