## PENGENDALIAN PERSEDIAN PRODUK DENGAN METODE EOQ MELALUI KONSEP SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

## CONTROL OF PRODUCT INVENTORY USING EOQ METHOD THROUGH THE CONCEPT OF SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
M Aldi Wijaya 1 , Suwaryo Nugroho 2 , M Ali Pahmi 3 , Miftahul Imtihan 4 *
1,2,3,4* Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi *Koresponden Email: miftahul@sttmcileungsi.ac.id

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Histori Artikel - Artikel dikirim 03/04/2021 - Artikel diperbaiki 01/05/2021 - Artikel diterima 02/05/2021 Pengendalian  persediaan  produk  merupakan  bagian  dari  model  yang mengintegrasikan  biaya  pemesanan,  penggunaan  bahan  baku  per-tahun, biaya  penyimpanan  per-unit. Stock  out menjadi  persoalan  krusial  yang terjadi  terkait  tidak  terpenuhi  permintaan  konsumen  dan  berakibat menurunnya  penjualan.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengatasi stock  out pengendalian  persediaan.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah economic order quantity dengan strategi supply chain managament. Hasil  penelitian  bahwa  total  biaya  mencapai  Rp  113.946.970,00  dengan kuantitas  produk  agar  optimal  adalah  165  box , dengan reorder  point sebesar  119  box.  Hal  ini  berarti  perusahaan  harus  memesan  kembali produk sebanyak nilai reorder point dalam memenuhi permintaan branch main  warehouse atau  gudang-gudang  cabang  agar  tidak  menjadi  hutang kirim yang berdampak pada penurunan penjualan perusahaan.
Kata kunci: Persediaan, EOQ, Supply Chain Management, Stock Out .

## ABSTRACT
Product inventory control is part of a model that integrates ordering costs, raw  material  usage  per  year,  and  storage  costs  per  unit.  Stock  out  is  a crucial  problem  that  occurs  due  to  unfulfilled  consumer  demand  which results in decreased sales. The purpose of this research is to overcome the stock out of inventory control. The method used in this research is economic order  quantity  with  a  supply  chain  management  strategy.  The  results showed that the total cost reached Rp. 113,946,970.00 with the quantity of the  product  for  optimal  order  was  165  boxes,  with  re-order  points  of  119 boxes. This means that the company must reorder the product as much as the  value  of  the  reorder  point  in  fulfilling  the  demand  for  the  main warehouse branch or branch warehouses so that it does not become a debt to send, which has an impact on decreasing company sales.
Keywords: Inventory, EOQ, Supply Chain Management, Stock Out

## 1. Pendahuluan
Beberapa  faktor  yang  membutuhkan  sejumlah  biaya  dalam  memasarkan  produk mendorong  adanya  sistem  manajemen  logistik[1]  yang  terdiri  dari  perencanaan  proses produksi,  peramalan  kebutuhan (forecast), pengadaan  material,  sistem  pengendalian persediaan[2], penyimpanan, distribusi-transportasi ke gudang cabang, gudang kecil, distributor, dan customer.  Supply chain management merupakan serangkaian pendekatan yang diterapkan untuk mengintegrasikan pelanggan dan agennya dalam mendukung proses bisnis perusahaan,
Volume 2, Nomor 1, Mei 2021, hlm 1-12 Jurnal Terapan Teknik Industri ISSN [print] 2722 3469 | ISSN [Online] 2722 4740

## 2 M Aldi Wijaya, Suwaryo Nugroho, M Ali Pahmi, Miftahul Imtihan

## PENGENDALIAN PERSEDIAN PRODUK DENGAN METODE EOQ MELALUI KONSEP SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
sehingga  informasi  antara  pemasok  dan  pelanggan  menjadi  terintegrasi  dengan  baik[3]. Permasalahan  yang  muncul  di  perusahaan  yakni  terkait  pengendalian  stok  barang[4], ketidakpastian  permintaan  menyebabkan stok  out produk  sehingga  menyebabkan  jumlah persediaan produk menjadi tidak efektif dan efisien.
Pengendalian  persediaan  produk  ini  didasari  dengan  konsep  SCM (Supply  Chain Management) [5]  yang berfokus  pada  bagian main  warehouse  logistic yaitu tentang  persediaan produk  yang  dikirim  ke  gudang  cabang  dan  gudang  kecil  yang  masih  mengalami stock  out produk. Sehingga dapat diketahui jumlah penyimpanan persediaan dengan jumlah yang optimal sehingga terciptanya aliran rantai suplai yang efisien dan efektif.
Suatu  perusahaan  sering  kali  mengalami  kesulitan  dalam  pengendalian  bahan  baku,  di antaranya  adalah  persediaan  yang  terlalu  banyak  atau  terlalu  sedikit[6].  Pada  model  klasik Economic  Ordering  Quantity ( EOQ ),  diasumsikan  bahwa  produk  tidak  memiliki  tanggal kadaluarsa. Beberapa vendor berusaha mengurangi kerugian mereka dengan memperkenalkan diskon unit kuantitas[7].
Dalam merencanakan bahan baku ini digunakan 4 metode peramalan yaitu Simple Moving Average ( SMA ), Weight Moving Average ( WMA ), Exponential Smoothing, dan Linear Regression [8]. Metode EOQ memberikan kuantitas pemesanan yang paling optimal dengan mengeluarkan biaya per  periode  pada  bahan  baku  produk[9].  Salah  satu  cara  penekanan  biaya  produksi  adalah dengan  menekan  persediaan  bahan  baku  seminimal  mungkin.  Upaya  meminimumkan  biaya persediaan tersebut dengan cara menggunakan analisis EOQ[10]. Dengan Metode EOQ ini dapat menghindari terjadinya keterlambatan penyediaan bahan baku, karena penyediaan bahan baku dapat dipastikan konstan dan sesuai lead time [11].
Perbandingan antara biaya persediaan minimum metode Lot for Lot sebesar Rp.60.000 dan Part  period  balancing sebesar  Rp.  44.733.750,-.[12].  Pengendalian  persediaan  dengan  metode periodic  review dapat  menurunkan  biaya  pesan  sebesar  14,16%  dibandingkan  dengan pembelian[13].  Metode  EOQ (Economic  Order  Quantity) merupakan  salah  satu  teknik  yang digunakan secara luas untuk pengendalian persediaan[14]. Hal ini juga didukung hasil penelitian yang berbeda  yaitu  analisis EOQ menunjukkan bahwa metode EOQ lebih  efisien dibandingkan kebijakan perusahaan dengan selisih  rata-rata TIC bahan baku  kentang yaitu  Rp. 856.124 dan bahan baku kentang keriting yaitu Rp. 1.065.989[15].
Pada dasarnya pengendalian persediaan memiliki tujuan yaitu untuk meminimumkan biaya persediaan,  interval  waktu  antar  pemesanan  yang  tidak  terlalu  lambat  maupun  tidak  terlalu cepat,  jumlah  lot  pemesanan, safety  stock,  reorder  point optimum,  dan  jumlah  inventori maksimum yang ada pada gudang penyimpanan[16].

## 2. Metode Penelitian
Metodologi yang diterapkan pada penelitian ini mencakup:
a) Observasi  yaitu  tahap  pengumpulan  data  yang  berkaitan  dengan  data  di  perusahaan terkait informasi supply chain management, data permintaan, persediaan barang,  serta pendukung lain yang terkait biaya-biaya.
b) Wawancara yaitu kegiatan yang dilakukan untuk mendapatkan informasi-informasi dan data-data secara langsung mengenai konsep supply chain management di PT X melalui beberapa pertanyaan langsung.
c) Studi  pustaka  yaitu  berupa  kajian  utama  berbasis  teori  terkait,  jurnal  ilmiah  nasional serta jurnal internasional sebagai pembanding.
d) Data-data  untuk  menunjang  analisis  yang  dilakukan,  diantaranya  permintaan  produk, dan trending penjualan dan permintaan.
e) Verifikasi data sesuai point d, jika ada data yang tidak valid dalam analisis.
f) Pengolahan data dibutuhkan untuk menentukan analisis yang dilakukan.
g) Analisis terhadap hasil pengolahan data.
h) Kesimpulan dalam melakukan analisis .
Pada gambar 1 menunjukkan flow chart metodologi penelitian yang dilakukan dalam penelitian.
Mulai Studi Literatur Jurnal
Studi
Lapangan Wawancara
Data-Data 1. Permintaan Produk 2. Trend Penjualan- Permintaan Verifikasi data
Pengelolahan data 1. Perhitungan EOQ 2. Forecasting (metode moving average & holt winters 3. Biaya Pemesanan-penyimpanan dengan teknik lot for lot
4. ROP (reorder point)
Analisis Hasil Kesimpulan

## Selesai
Gambar 1. Flowchart penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Permintaan produk
Berikut grafik fluktuasi pengiriman atas permintaan produk yang digunakan sebagai acuan untuk melakukan peramalan (forecast).

## 4 M Aldi Wijaya, Suwaryo Nugroho, M Ali Pahmi, Miftahul Imtihan

## PENGENDALIAN PERSEDIAN PRODUK DENGAN METODE EOQ MELALUI KONSEP SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

## Gambar 2. Histogram permintaan produk
Gambar 2 menunjukkan fluktuasi permintaan produk di bulan September-Desember yang disebabkan secara situasional oleh bulan puasa, hari raya dan dilanjutkan dengan tahun baru.

## 3.2 Peramalan permintaan produk
Mengacu  pada  data  permintaan  produk  yang  dimiliki  perusahaan,  kemudian  dilakukan peramalan permintaan produk untuk kepentingan produksi yang diminta oleh konsumen agar memiliki jumlah produk yang aman sesuai permintaan konsumen.
Gambar 3. Trend penjualan- forecast produk
Gambar  3 menunjukkan adanya  pola  musiman  ditandai  fluktuasi  dan  deviasi  antara  hasil penjualan  dengan forecast yang  dilakukan  oleh  perusahaan  yang  esensinya  adalah  terjadi penyimpangan terhadap forecast itu sendiri sehingga perlu dilakukan improving continuous .
3.3 Pemilihan metode forecast produk
a. Moving average
Moving average bertujuan untuk melibatkan periode permintaan yang sesuai dengan faktor acak  dapat  dikurangi,  dan  informasi  yang  tidak  relevan  dari  permintaan  dimasa  lalu  dapat terabaikan.  Perhitungan moving  average berubah  seiring  dengan  perubahan  waktu,  data  baru ditambahkan dan data lama dihapus. Berikut adalah perhitungan peramalan permintaan dengan
0 100 200 300 400 500 600 700 800 JA N UA R Y FE BR UA R Y MA R CH A PR IL MA Y JUN E JUL Y
A U GUS T SE PT EMBE R OCT OB ER N O V EMBE R D ECE M B ER JA N UA R Y FE BR U A RY
MA R CH A PR IL MA Y JU N E JUL Y A U G US T

## SE PT EMBE R
OCT OB
ER N O V EMBE R DE CE M B ER 2018 2019 Qu an tit y (U n it ) PENJUALAN FORECAST
menggunakan  data  aktual  permintaan  pada  produk  dengan  menggunakan  metode moving average.
𝑌𝑡 = Yt−1+Yt−2+⋯+Yt−n n = ∑ =1𝑌𝑡−𝑖 𝑛 𝑖 𝑛 (1) Keterangan : Yt : Peramalan permintaan periode t Yt-I : Permintaan aktual n periode terbaru t : Periode terbaru n : Jumlah periode moving average
Selanjutnya  akan  dicari  nilai forecast errornya  dengan  menggunakan  metode  sebagai  berikut:
𝑀𝐴𝐷 = ∑ =|Yi - Ŷi| 𝑛 𝑖 n (2)
𝑀𝑆𝐸 = ∑ =(Yi - Ŷi)² 𝑛 𝑖 n (3)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 ∑ = |Yi - Y i|/Yi 𝑛 𝑖 n (4)
Keterangan:
Yi = Permintaan aktual periode i
Ŷ i = Nilai forecast periode i i = Periode ke – I (1,2,3,…,n) n
= Jumlah periode yang dibandingkan.
Tabel 1. Moving average n2 BULAN PENGIRIMAN  FORECAST ERROR ABS ERROR ^2 MPE MAPE Januari 348 Februari 299 Maret 275 323.5 48.5 48.5 2352.25 0.176364 17.63636 April 178 287 109 109 11881 0.61236 61.23596 Mei 100 226.5 126.5 126.5 16002.25 1.265 126.5 Juni 69 139 70 70 4900 1.014493 101.4493 Juli 267 84.5 -182.5 182.5 33306.25 -0.68352 68.35206 Agustus 293 168 -125 125 15625 -0.42662 42.66212 September 338 280 -58 58 3364 -0.1716 17.15976 Oktober 400 315.5 -84.5 84.5 7140.25 -0.21125 21.125 November 454 369 -85 85 7225 -0.18722 18.72247 Desember 568 427 -141 141 19881 -0.24824 24.82394 Januari 334 511 177 177 31329 0.52994 52.99401 Februari 296 451 155 155 24025 0.523649 52.36486 Maret 267 315 48 48 2304 0.179775 17.97753 April 178 281.5 103.5 103.5 10712.25 0.581461 58.14607 Mei 100 222.5 122.5 122.5 15006.25 1.225 122.5 Juni 67 139 72 72 5184 1.074627 107.4627 Juli 206 83.5 -122.5 122.5 15006.25 -0.59466 59.46602 Agustus 236 136.5 -99.5 99.5 9900.25 -0.42161 42.16102 September 297 221 -76 76 5776 -0.25589 25.58923 Oktober 350 266.5 -83.5 83.5 6972.25 -0.23857 23.85714 November 480 323.5 -156.5 156.5 24492.25 -0.32604 32.60417 Desember 498 415 -83 83 6889 -0.16667 16.66667 TOTAL -182 2246 272384.50 3.42 1111.46 RATA-RATA -12.04 105.86 12694.25 0.15 50.52 ERROR ME MAD MSE MPE MAPE %

## 6 M Aldi Wijaya, Suwaryo Nugroho, M Ali Pahmi, Miftahul Imtihan

## PENGENDALIAN PERSEDIAN PRODUK DENGAN METODE EOQ MELALUI KONSEP SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
Tabel  1  menunjukkan  peramalan  permintaan  dengan  metode moving  average dengan menggunakan data real pengiriman selama 2 tahun dengan nilai mean absolute percentage error (MAPE) yang  diperoleh  50.52%,  sehingga  metode  ini  memiliki  simpangan  ±50.52%  dari permintaan  sebenarnya.  Gambar  4  menunjukkan  grafik  dari  metode moving  average dengan menggunakan software minitab.
Gambar 4. Grafik moving average real pengiriman
b. Holt Winters
Dengan  memperhitungkan forecast error seperti  pada  metode moving  average dengan menggunakan  bantuan minitab maka  didapat  hasil  grafik  untuk  metode holt  winters sebagai berikut:
Gambar 5. Grafik aktual pengiriman metode Holt Winters
Pada  gambar  5  nilai mean  absolute  percentage  error (MAPE) dengan software  minitab diperoleh nilai 50.5  sedang pada gambar 4 nilai MAPE berbeda  yaitu 17.36 artinya  nilai error
yang  cukup  kecil  dibandingkan  metode moving  average karena  memperhatikan  berbagai komponen  dalam  data,  yakni random , trend ,  dan seasonality .  Berdasarkan  pengolahan  data dengan  menggunakan  metode moving  average dan  metode Holt  Winters pengolahan  data peramalan diatas. Maka diperoleh hasil forecast error .
Tabel  2. Forecast error METODE FORECAST ERROR MAD MSE/MSD MAPE Exist 131.71 29363.46 58.09 Moving Average 105.90 12694.30 50.52 Holt Winters 55.15 5493.01 17.36 Pada  tabel  2 menunjukkan forecast  error dengan nilai MAPE existing 58.09%  dan metode Moving Average diperoleh 50.52% sedangkan metode Holt Winters adalah terkecil yaitu 17.36%. Hal  ini  terjadi  karena  pada  metode Holt  Winters melibatkan  perhitungan  komponen trend , seasonality,  dan  random di  dalamnya.  Jika  dibandingkan  dengan  metode  yang  telah  dilakukan saat ini yaitu 58.09% maka mengalami penurunan forecast error sebesar 40.73%.

## 3.4 Perhitungan EOQ (Economic Order Quantity)
Model  EOQ  digunakan  untuk  menentukan  kuantitas  pemesanan  persediaan  dengan meminimalkan  biaya  penyimpanan  dan  biaya  pemesanan.  Pada  penelitian  kali  ini,  data  yang digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  EOQ  untuk  kebutuhan  produk  di main  warehouse pusat.  Produk  tersebut  untuk  selanjutnya  akan  didistribusikan  ke  gudang  cabang  atau  depo sesuai dengan kebutuhan atau forecast gudang cabang dan depo tersebut guna dapat memenuhi permintaan  atau  kebutuhan customer .  Berikut  beberapa  variabel  biaya  yang  perlu diperhitungkan untuk menentukan EOQ.
Tabel 3. Biaya pemesanan ORDERING Cost (Rp) 1 Kertas Delivery 1.000,00 2 Transportasi 1.073.000,00 3 Bongkar - Muat 1.426.000,00 Jumlah Biaya Pemesanan  2.500.000,00 Tabel 4. Biaya Penyimpanan Bunga atas modal yang tertanam :   10% Biaya Sewa Gudang : 7% Biaya pemeliharaan produk :   2% Biaya kerusakan Produk :   1% Total biaya penyimpanan/ tahun :  20% Tabel 5. Harga Pokok Produk Nama Harga (Rp) Produk per-10 kg 3.500.000,00
Perhitungan  biaya penyimpanan /dus / tahun main warehouse sebagai berikut: 3.500.000,00 x 20% = 700.000 per- box .

## 8 M Aldi Wijaya, Suwaryo Nugroho, M Ali Pahmi, Miftahul Imtihan

## PENGENDALIAN PERSEDIAN PRODUK DENGAN METODE EOQ MELALUI KONSEP SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
𝑄 = √2C˳D H (5) 𝑄 = √2(2.500.000 x 3.709 700.000 = 165 𝑏𝑜𝑥
Selanjutnya menghitung total biaya pemesanan dan penyimpanan dengan rumus.
𝑇𝐶 = 𝐷 𝑄 𝐶˳ + 𝑄 2 ℎ (6)
𝑇𝐶 = 3709 165 2500000 + 165 2 700000 =   113.946.970
Dari perhitungan diatas maka dapat diketahui total cost minimum order untuk 165 box yaitu Rp 113.946.970.
Tabel 6. EOQ (Economic Order Quantity) QUANTITY ORDERING COST HOLDING COST TOTAL COST 10 927,250,000.00 3,500,000.00 930,750,000.00 20 463,625,000.00 7,000,000.00 470,625,000.00 30 309,083,333.00  10,500,000.00  319,583,333.00 40 231,812,500.00  14,000,000.00  245,812,500.00 50 185,450,000.00  17,500,000.00  202,950,000.00 60 154,541,667.00  21,000,000.00  175,541,667.00 70 132,464,286.00  24,500,000.00  156,964,286.00 80 115,906,250.00  28,000,000.00  143,906,250.00 90 103,027,778.00  31,500,000.00  134,527,778.00 100 92,725,000.00 35,000,000.00  127,725,000.00 110 84,295,455.00 38,500,000.00  122,795,455.00 120 77,270,833.00 42,000,000.00  119,270,833.00 130 71,326,923.00 45,500,000.00  116,826,923.00 140 66,232,143.00 49,000,000.00  115,232,143.00 150 61,816,667.00 52,500,000.00  114,316,667.00 160 57,953,125.00 56,000,000.00  113,953,125.00 165 56,196,970.00  57,750,000.00  113,946,970.00 170 54,544,118.00 59,500,000.00  114,044,118.00 180 51,513,889.00 63,000,000.00  114,513,889.00 190 48,802,632.00 66,500,000.00  115,302,632.00 200 46,362,500.00 70,000,000.00  116,362,500.00
Tabel 6 menunjukkan data historis permintaan produk selama satu tahun yaitu 3709 box. Pemesanan Q yaitu dilakukan sebanyak 22 kali pemesanan per-tahun. Harga per 1 box yaitu Rp 3.500.000.  Biaya  penyimpanan  ( holding  cost) 20%  dari  harga  satu  box  produk  dengan  biaya pemesanan Rp 2.500.000.
Gambar 6. Grafik EOQ
3.5 Teknik lot for lot
Teknik lot for lot teknik paling sederhana untuk menetapkan lot pemesanan sama dengan besarnya net  requirement .  Fungsinya  untuk  meminimasi  biaya  penyimpanan  per  unit  sampai dengan  nol,  karena  ukuran lot disesuaikan  dengan  kebutuhan.  Teknik  ini  memiliki  kelebihan yaitu  tidak  ada  persediaan  yang  berarti  bahwa  tidak  ada  biaya  penyimpanan.  Akan  tetapi kekurangan  teknik  ini  jika  ada  pesanan  yang  datang  tiba-tiba,  dan  melebihi demand yang diperkirakan, perusahaan akan mengalami kesulitan dalam memenuhi demand- nya.
Tabel 7. Matrik biaya pemesanan dan penyimpanan Lot For Lot PERIODE Januari Febuari Maret LOT FOR LOT 1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11 12 Gross Requirement (GR) 98 73 62 60 76 76 50 40 148 132  134 94 Scheduled Receipt (SR) On-hand Inventory (OI) 44 44 44 44 44 44 44 44 4 44 44 44 44 Net Requirement (NR) 98 73 62 60 76 76 50 188 132  134 94 Planned Order Receipt (PORec) 98 73 62 60 76 76 50 40 148 132 134 94 200 Planned Order Release (PORel) 98 73 62 60 76 76 50 40 148 132 134 94 200 PERIODE April Mei Juni LOT FOR LOT 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Gross Requirement (GR) 200 178  165  146 84 70 43 10 43 24 20 16 Scheduled Receipt (SR) On-hand Inventory (OI) 44 44 44 44 44 44 1 44 1 44 24 8 Net Requirement (NR) 200 178  165  146 84 70 53 67 Planned Order Receipt (PORec) 178 165  146 84 70 53 67 121 Planned Order Release (PORel) 178 165  146 84 70 53 67 121 PERIODE Juli Agustus September LOT FOR LOT 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Gross Requirement (GR) 85 76 64 55 56 36 28 27 89 65 47 28 Scheduled Receipt (SR) On-hand Inventory (OI) 44 44 44 44 44 8 44 17 44 44 44 16 Net Requirement (NR) 121 76 64 55 56
64 116 65 47 Planned Order Receipt (PORec) 76 64 55 56 64 116 65 47 117 Planned Order Release (PORel) 76 64 55 56 64 116 65 47 117 PERIODE Oktober November Desember LOT FOR LOT 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 Gross Requirement (GR) 89 76 58 5 110 89 82 52 168 123 98 61 Scheduled Receipt (SR) On-hand Inventory (OI) 44 44 44 39 44 44 44 44
44 44 44 44 Net Requirement (NR) 117 76 58 115 89 82 52 168 123 98 61 Planned Order Receipt (PORec) 76 58 115 89 82 52 168 123 98 61 Planned Order Release (PORel) 76 58 115 89 82 52 168 123 98 61
Perhitungan Total Biaya.

## PENGENDALIAN PERSEDIAN PRODUK DENGAN METODE EOQ MELALUI KONSEP SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
A. Total biaya dengan metode lot for lot :
Biaya pesan (RC) untuk setiap kali pesan adalah Rp 2.500.000. Sedangkan biaya simpan (HC) Rp 700.000/ unit, dengan lead time selama 5 hari, maka:
OI(1) = OI(0) − GR(1) + POREC(0) = 44 − 98 + 98 = 44
(7) NR(3) = GR(3) − OI(2) + SS = 62 − 44 + 44 = 62 (8) Total Biaya = Biaya pesan + Biaya simpan (9) = (39 𝑥 2.500.000) + (1.790 𝑥 700.000) = Rp. 1,350.500.000, −
B. Total biaya dengan metode lot for lot existing :
Biaya pesan (RC) untuk setiap kali pesan adalah Rp 2.500.000. Sedangkan biaya simpan (HC) Rp 700.000/unit, dengan lead time selama 5 hari, maka:
OI(1) = OI(0) − GR(1) + POREC(0) = 44 − 98 + 54 = 0 (10) NR(3) = GR(3) − OI(2) = 62 − 0 = 62 Total Biaya = Biaya pesan + Biaya simpan (11) = (48 𝑥 2.500.000) + (0 𝑥 700.000) = Rp. 120.900.000
Untuk  jumlah safety  stock periode  tahun  2019  dengan  menggunakan  data  historis  satu bulan  dengan  kebijakan perusahaan memberikan service  level sebesar  95%  maka  nilai  Z  yang berkorelasi  dengan service  level 95%  adalah  1,645.  Dengan  menggunakan  sumber  dari  kartu stok selama satu bulan N= 22. Besarnya safety stock secara umum dapat dirumuskan.
𝑆𝑆 = 𝑍 X 𝑆𝑑𝑙 X √𝐿𝑡 (12) 𝑆𝑆 = 1,645 X 12 X √5 = 44 Keterangan:
SS
: Safety stock Z : Suatu nilai dari tabel distribusi normal Sdl : Standar deviasi √Lt
: Lead time

## 3.6 ROP (reorder point)
ROP dihitung dengan menggunakan data rata-rata permintaan D selama 1 bulan (22 hari) maka N = 22 dan didapatkan hasil rata rata demand sebesar 119 box, lead time selama 5 hari dan safety stock sebesar 44 box, maka dapat dihitung nilai ROPnya:
ROP = dlt + SS
(13)
ROP = 15 x 5 + 44 = 119 Box Tabel 8. Rata-rata demand per-hari Tanggal 02-Jan 03-Jan 04-Jan 07-Jan 08-Jan 09-Jan 10-Jan Total DEMAND 10-box 37-box 35-box 8-box 24-box 18-box 0 box 132-box Tanggal 11-Jan 14-Jan 15-Jan 16-Jan 17-Jan 18-Jan 21-Jan DEMAND 30-box 5-box 20-box 10-box 24-box 21-box 24-box 134-box Tanggal 22-Jan 23-Jan 24-Jan 25-Jan 28-Jan 29-Jan 30-Jan 31-Jan DEMAND 24-box 0 box 26-box 28-box 0 box 0 box 2-box 4-box 84-box Total 350-box Rata-rata Demand / Hari 15-box
Gambar 7. ROP ( reorder paint )
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  perusahaan  harus  memesan  barang  sebanyak  nilai  Q optimal sejumlah 165 box , dan setiap persediaan produk akan mencapai ROP (Reorder Point) = 119 box sehingga  perusahaan  harus  memesan  kembali  produk  sesuai  ROP  agar  memenuhi permintaan branch  main  warehouse dan  gudang  pada  cabang  yang  dimiliki  perusahaan.  Hasil penelitian sejenis terkait persediaan bahan baku potato dan kentang kering diperoleh nilai EOQ rata-rata pada bahan baku potato ialah 344 kg sedangkan kentang keriting 234 kg. Selanjutnya nilai SS rata-rata pada bahan baku potato ialah  75 kg sedangkan kentang keriting 35 kg, ROP rata-rata pada bahan baku potato ialah 123 kg sedangkan kentang keriting 58 kg [17], artinya perusahaan harus memesan kembali bahan baku potato 123 kg dan kentang kering 58 kg agar terpenuhi kebutuhan bahan baku potato 344 kg  dan kentang kering 234 kg.

## 4. Simpulan
Penerapan metode EOQ (Economic Order Quantity) secara manajerial mampu memudahkan perusahaan dalam perencanaan produk, proses produksi dan pengendalian persediaan produk sehingga  tercapai  pemenuhan  kebutuhan  konsumen.  Total  biaya  yang  diperoleh  Rp 113.946.970,00 dengan kuantitas produk yang diperoleh 165 box , dan nilai ROP (Reorder Point) sebesar 119 box. Artinya perusahaan harus memesan kembali produk sebanyak nilai ROP untuk memenuhi  permintaan branch  main  warehouse atau  gudang-gudang  cabang  sehingga  tidak menjadi  hutang  kirim  yang  berdampak  pada  penurunan  penjualan,  dan  setiap  kali  produk mencapai  titik  ROP  119  box  maka  pihak main  warehouse pusat  harus  melakukan  pemesanan kembali.  Disarankan  pada  penelitian  berikutnya  agar  menggunakan  algoritma (machine learning-data mining) guna memprediksi perencanaan produknya.

## Referensi
[1] R. Hidayat, “Rancang Bangun Sistem Informasi Logistik,” J. Optimasi Sist. Ind. , 2016, doi: 10.25077/josi.v13.n2.p707-724.2014.
[2] I. Amri, Masniar, dan J. B. E. Laos, “Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) 2013 ISSN 2339- 028X,” Simp. Nas. Teknol. Ter. , 2017.
[3] H.  Ang,  “Model  Supplay  Chain  Management  dan  Perancangan  Aplikasi  E -SCM  pada  PT Indofood  Sukses  Makmur  Tbk  Bogasari  Flour  Mills  Division,” The  Winners ,  2014,  doi: 10.21512/tw.v15i1.637.
[4] M.  B.  S.  Ir.Zefriyenni,  “SISTEM  INFORMASI  PENJUALAN  D AN  PENGENDALIAN PERSEDIAAN  BARANG  MENGGUNAKAN  METODE  ECONOMIC  ORDER  QUANTITY

## PENGENDALIAN PERSEDIAN PRODUK DENGAN METODE EOQ MELALUI KONSEP SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
MENGGUNAKAN  BAHASA  PEMOGRAMAN  JAVA DATABASE  MYSQL  PADA  TOKO  KANSA ELPIJI,” KomTekInfo Ilmu Komput. , 2015.
[5] I.  Putri  dan  D.  Surjasa,  “Pengukuran  Kinerja  Supply  Chain  Management Menggunakan Metode  Scor  (Supply  Chain  Operation  Reference),  Ahp  (Analytical  Hierarchy  Process), Dan Omax (Objective Matrix) Di Pt. X,” J. Tek. Ind. , 2018.
[6] M.  A.  Sungkono  dan  W.  Sulistiyowati,  “PERENCANAAN  DAN  PENGENDALIAN  BAHAN BAKU  UNTUK  MENINGKATKAN  EFISIENSI  PRODUKSI  DENGAN  METODE  MATERIAL REQUIREMENT  PLANNING  DAN  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  DI  PT.  XYZ,” SPEKTRUM Ind. , 2016, doi: 10.12928/si.v14i1.3684.
[7] S. S. Jaya, T. Octavia, dan I. G. A. Widyadana, “Model Persediaan Bahan Baku Multi Item dengan Mempertimbangkan Masa Kadaluwarsa, Unit Diskon dan Permintaanyang Tidak Konstan,” J. Tek. Ind. , 2011, doi: 10.9744/jti.14.2.97-106.
[8] K.  Anggriana,  “ANALIS IS  PERENCANAAN  DAN  PENGENDALIAN  PERSEDIAAN  BUSBAR BERDASARKAN  SISTEM  MRP  (MATERIAL  REQUIREMENT  PLANNING)  DI  PT.  TIS,” Penelit. dan Apl. Sist. dan Tek. Ind. , 2015.
[9] N.  Apriyani  dan  A.  Muhsin,  “ANALISIS  PENGENDALIAN  PERSEDIAAN  BAHAN  BAKU DENGAN METODE ECONOMIC ORDER QUANTITY DAN KANBAN PADA PT ADYAWINSA STAMPING INDUSTRIES,” OPSI , 2017, doi: 10.31315/opsi.v10i2.2108.
[10] P. S. Wardhani, “Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Dengan Metode EOQ,” Media Mahardika , 2015.
[11] Y.  Surnedi,  “Analisis  Manajemen Persediaan  Dengan  Metode  EOQ  Pada  Optimalisasi Persediaan Bahan Baku Kain di PT. New Suburtex,” Progr. Stud. DIII Manaj. Ind. Fak. Ekon. Univ. Sebel. Maret Surakarta , 2010.
[12] G.  Wibisono,  S.  Rahayuningsih,  dan  H.  Santoso,  “Analisis  Penerapan  MRP  Terhad ap Perencanaan  Dan  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Pada  PT.  Latif  Di  Kediri,” JATI UNIK  J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. , 2017, doi: 10.30737/jatiunik.v1i1.70.
[13] M.  N.  F.  Nazil  Fikram,  “Optimasi  Persediaan  Bahan  Baku  Dengan  Analisis  ABC  dan Periodic Rev iew PT XYZ,” J. Optimasi Tek. Ind. , 2019.
[14] H.  Ruslan,  “ANALISA  PENGENDALIAN  MANAJEMEN  PERSEDIAAN  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  ECONOMIC  ORDER QUANTTY  (STUDI  KASUS  DI  PT. XYZ),” J. Tek. , 2018, doi: 10.31000/jt.v7i1.935.
[15]  K.  Hidayat,  J.  Efendi,  dan  R.  Fa ridz,  “Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku Kerupuk  Mentah  Potato  Dan  Kentang  Keriting  Menggunakan  Metode  Economic  Order
Quantity (EOQ),” Performa Media Ilm. Tek. Ind. , 2020, doi:
10.20961/performa.18.2.35418.
[16]  P.  Denny  Sentia,  D.  Asmadi,  dan  D. Ramadhan,  “Pengendalian  Persediaan  Suku  Cadang Mobil  Menggunakan  Pendekatan  Inventori  Probabilistik  (Studi  Kasus  PT.  XYZ),”  in SEMINAR NASIONAL TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS GADJAH MADA 2016 , 2016.
[17] K.  Hidayat,  J.  Efendi,  dan  R.  Faridz,  “Analisis  Pengen dalian  Persediaan  Bahan  Baku Kerupuk  Mentah  Potato  Dan  Kentang  Keriting  Menggunakan  Metode  Economic  Order Quantity  (EOQ),” Performa  Media  Ilm.  Tek.  Ind. ,  vol.  18,  no.  2,  hal.  125 – 134,  2020,  doi: 10.20961/performa.18.2.35418.