## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133

## Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Kertas Menggunakan Metode Material Requirement Planning (MRP) di Perusahaan Manufaktur
Thalita Assyifa Dwi Priyatna, Resista Vikaliana *
Fakultas Teknologi Industri, Program Studi Teknik Logistik, Universitas Pertamina, Jakarta, Indonesia Email: 1 102419035@student.universitaspertamina.ac.id, 2,* resista.vikaliana@universitaspertamina.ac.id Email Penulis Korespondensi: resista.vikaliana@universitaspertamina.ac.id
Abstrak−PT  ABC  merupakan  perusahaan  manufaktur  yang  sudah  bergerak  lebih  dari  30  tahun  di  industri  kemasan  seperti paper bags,  inner  box,  corrugated  carton boxes,  rigid  boxes dan pulp mold .  Berdasarkan  beberapa  bahan  yang  dibutuhkan dalam  proses memproduksi,  kertas duplex menjadi  yang  paling  sering  bermasalah  dikarenakan  sifat  bahannya  yang  mudah  rusak  dan  juga pemesanannya  yang  lebih  sering  dilakukan  dibandingkan  bahan  lainnya.  Adanya  keterlambatan  pengiriman  dari  pemasok,  kualitas bahan baku yang di bawah standar sehingga tidak dapat digunakan untuk produksi, dan lonjakan permintaan pelanggan yang tidak terduga  merupakan  permasalahan  utama  yang  dihadapi  oleh PT  ABC.  Hal  ini  acap  kali  mengakibatkan  kelebihan  dan  kekurangan bahan  baku  dalam  perusahaan  dan  membuat  total  biaya  persediaan  menjadi  tidak  stabil.  Agar  tidak  terjadi  pemborosan  biaya persediaan  dan  dapat  mengoptimalkan  jumlah  persediaan  maka  dibutuhkan  pengendalian  persediaan  bahan  baku  yang  tepat.  Salah satu  metode  yang  efektif  untuk  menerapkan  pengendalian  persediaan  bahan  baku  adalah Material  Requirement  Planning (MRP) dengan  teknik Economic  Order  Quantity (EOQ), Point  Order  Quantity (POQ)  dan Lot  for  Lot (LFL).    Selain  itu  dibutuhkan  juga peramalan untuk mengurangi tingkat ketidakpastian di masa depan dengan memberikan estimasi mengenai apa yang mungkin terjadi. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode peramalan terbaik dan teknik lot sizing paling optimal agar total biaya persediaan  perusahaan  lebih  efisien.  Dari  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  metode Moving  Average menjadi  metode  yang terbaik  karena  memperoleh  nilai error terkecil  sedangkan  teknik lot  sizing LFL  menjadi  yang  paling  efisien  dengan  total  biaya persediaan  paling  kecil  sebesar  Rp  5.040.000  per  tahunnya  dibandingkan  dengan  teknik  EOQ  sebesar  Rp  31.185.794  dan  POQ sebesar Rp 23.042.365.
Kata Kunci: Pengendalian Persediaan; MRP; EOQ; LFL, POQ
Abstract−PT  ABC  is  a  manufacturing  company  that  has  been  operating  for  more  than  30  years  in  the  packaging  industry  such  as paper bags, inner boxes, corrugated carton boxes, rigid boxes, and pulp molds. Based on several materials needed in the production process, duplex paper is the one that has the most problems due to the nature of the material being easily damaged and also orders being  made  more  frequently  than  other  materials.  Delays  in  deliveries  from  suppliers,  the  quality  of  raw  materials  being  below standard so they cannot be used for production, and unexpected spikes in customer demand are the main problems faced by PT ABC. This often results in excesses  and shortages of raw  materials in the company  and makes total inventory costs unstable. In order to avoid wasteful inventory costs and optimize the amount of inventory, proper raw material inventory control is needed. One effective method for implementing raw material inventory control is Material Requirement Planning (MRP) using Economic Order Quantity (EOQ), Point Order Quantity (POQ) and Lot for Lot (LFL) techniques. Apart from that, forecasting is also needed to reduce the level of  uncertainty  in  the  future  by  providing  estimates  of  what  might  happen.  So,  this  research  aims  to  determine  the  best  forecasting method  and  the  most  optimal  lot  sizing  technique  so  that  the  company's  total  inventory  costs  are  more  efficient.  From  the  data processing that has been carried out, the Moving Average method is the best method because it obtains the smallest error value, while the LFL lot sizing technique is the most efficient with the smallest total inventory costs of IDR 5,040,000 per year compared to the EOQ technique of IDR 31,185,794 and POQ amounting to IDR 23,042,365.
Keywords: Inventory Control; MRP; EOQ; LFL; POQ

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  perusahaan  manufaktur  tidak  diragukan  lagi  sejalan  dengan  meningkatnya  persaingan  di  antara  para pelaku bisnis, yang mengharuskan setiap perusahaan untuk meningkatkan efisiensi di semua bidang untuk mengurangi potensi risiko (Assauri, 2016; Satmoko et al., 2020). Pengendalian persediaan merupakan salah satu strategi yang dapat digunakan untuk mendongkrak produktivitas (Rangkuti, 2007; Vikaliana et al., 2020).  Tidak adanya kontrol membuat bisnis terekspos pada risiko tidak dapat memenuhi permintaan atau  keinginan pelanggan  melalui produksi  yang tepat, yang dapat menyebabkan kerugian finansial.   Menurut (Handoko, 2014) persediaan merujuk pada sesuatu atau sumber daya  yang  disimpan  oleh  suatu  organisasi  dengan  harapan  dapat  memenuhi  permintaan  dari  pelanggan.  Persediaan menjadi  faktor  utama  dalam  mendukung  suatu  proses  produksi  sedangkan  salah  satu  dari  tujuan  pengendalian persediaan adalah untuk mencegah kehabisan dan kelebihan stok yang dapat mengganggu proses produksi (Satmoko et al., 2020; Sisca et al., 2020). Selain itu dapat mencegah terjadinya stok yang berlebih agar biaya terkait persediaan dapat diminimalkan  (Handoko, 2011; Satmoko et al., 2020).
PT ABC merupakan perusahaan manufaktur yang sudah bergerak lebih dari 30 tahun di industri kemasan seperti paper  bags,  inner  box,  corrugated  carton  boxes,  rigid  boxes  dan  pulp  mold yang  terletak  di  Kabupaten  Tangerang. Untuk  memproduksi  produk-produknya  PT  ABC  membutuhkan  beberapa  bahan  baku  dan  bahan  pendukung.  Untuk bahan  bakunya  terdapat  2  jenis  kertas  yaitu  kertas duplex dalam  bentuk  lembaran  untuk  inner  box  dan brown  craft paper dalam  bentuk  roll  besar  untuk  sejenis carton  box serta  tepung  tapioka  yang  digunakan  sebagai  lem  sedangkan untuk  bahan  pendukung  berupa  borax  yang  digunakan  untuk  mengawetkan  lem  tersebut  dan  tinta  untuk  memuat informasi  terkait produknya.  Berdasarkan beberapa bahan yang dibutuhkan dalam proses  memproduksi, kertas duplex

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
menjadi  yang  paling  sering  bermasalah  dikarenakan  sifat  bahannya  yang  mudah  rusak  dan  juga  pemesanannya  yang lebih  sering  dilakukan  dibandingkan  bahan  lainnya.    Pada  tabel  1  berikut  merupakan  data  perbandingan  antara persediaan bahan baku dan demand dari pelanggan selama 12 bulan pada bulan Juli 2022-Juni 2023:
Tabel 1. Data Selisih Stok Bahan Baku
No. Bulan Tahun
Nama Produk
Persediaan Bahan Baku
Demand Selisish Stock 1 Juli 2022 Kertas Duplex 18085 21387 -3302 2 Agustus 2022 Kertas Duplex 22665 22665 0 3 September 2022 Kertas Duplex 14244 19098 -4854 4 Oktober 2022 Kertas Duplex 23338 12161 11177 5 November 2022 Kertas Duplex 13661 13661 0 6 Desember 2022 Kertas Duplex 13104 35217 -22113 7 Januari 2023 Kertas Duplex 15188 25683 -10495 8 Februari 2023 Kertas Duplex 22758 16004 6754 9 Maret 2023 Kertas Duplex 18384 18384 0 10 April 2023 Kertas Duplex 15646 15646 0 11 Mei 2023 Kertas Duplex 16333 25636 -9303 12 Juni 2023 Kertas Duplex 12750 16696 -3946
Berdasarkan data di atas dapat dilihat bahwa kebutuhan bahan baku mempunyai tren naik turun yang mengikuti permintaan produksi. Tahap penting dalam analisis rangkaian waktu adalah uji stasioneritas, yang menentukan apakah ada  atau  tidak  unit root di  antara  variabel,  yang  memastikan  bahwa  hubungan  antar  variabel  dalam  persamaan  tetap valid.  Jika  tidak  ada  kecenderungan  untuk  peningkatan  atau  penurunan  yang  cukup  lama  pada  data,  suatu  rangkaian waktu  dianggap  stasioner.  Dengan  kata  lain,  fluktuasi  tersebut  tetap  konstan  sepanjang  waktu  (Makridakis,  1999). Berdasarkan data di atas dapat disimpulkan bahwa data tersebut bersifat stasioner yang terbukti dari pengujian stasioner menggunakan software EViews yang menampilkan grafik pada Gambar 1 di bawah ini:

## Gambar 1. Grafik Hasil Uji Stasioner
Dapat  dilihat  pada  gambar  1  tersebut,  persediaan  bahan  baku  di  perusahaan  ini  menjadi  sulit  dikendalikan. Adanya  keterlambatan  pengiriman  dari  pemasok,  kualitas  bahan  baku  yang  di  bawah  standar  sehingga  tidak  dapat digunakan  untuk  produksi,  dan  lonjakan  permintaan  pelanggan  yang  tidak  terduga  merupakan  permasalahan  utama yang  dihadapi  oleh  PT  ABC.  Hal  ini  seringkali  mengakibatkan  kelebihan  dan  kekurangan  bahan  baku  dalam perusahaan.  Kekurangan  bahan  baku  mengakibatkan  proses  produksi  menjadi  mundur  tidak  sesuai  dengan  jadwal karena diharuskan melakukan pemesanan ulang dan perusahaan juga tidak jarang akan memesan bahan baku lebih dari kebutuhan  produksi  yang  menyebabkan  kelebihan  stok.  Selain  harus  menunggu  bahan  baku  kertas  yang  dipesan  ke pemasok  untuk  mengatasi  kurangnya  bahan  baku,  solusi  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  saat  ini  adalah  dengan melakukan pengiriman kepada customer secara parsial atau setengah dari jumlah permintaan customer . Namun hal ini berisiko menyebabkan berkurangnya kepercayaan customer kepada perusahaan karena tidak sesuai dengan kesepakatan awal  dan  kemungkinan  menyebabkan customer mengalami  kerugian  karena  pesanan  produk  jadi  tidak  datang  sesuai target pada bulan itu. Sedangkan untuk bahan baku yang kelebihan akan diletakkan ke dalam gudang bahan baku untuk diproduksi dikemudian hari yang membuat total biaya persediaan meningkat. Permasalahan yang diuraikan di atas dapat dikerucutkan menjadi diagram keterkaitan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2 di bawah ini:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
Gambar 2 , Diagram Keterkaitan
Biaya-biaya  yang  dikeluarkan  perusahaan  akibat  kehabisan  persediaan  masih  berlaku  dalam  situasi  seperti  ini. Oleh karena itu, perusahaan perlu mengelola stok bahan baku ini untuk memastikan bahwa  pengeluaran dapat ditekan seminimal  mungkin  dan  tersedia  cukup  untuk  menyelesaikan  setiap  tahap  produksi  dan  memenuhi  permintaan pelanggan (Assauri, 2016; Sisca et al., 2020).   Untuk memaksimalkan jumlah persediaan dan mencegah pemborosan, pengendalian persediaan bahan baku sangat penting. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mendapatkan peramalan pada periode  mendatang  dengan  metode  peramalan  yaitu  metode Exponential  Smoothing dan Moving  Average dan menentukan lot  sizing paling  optimal  dengan  menggunakan  metode MRP  yaitu  LFL,  POQ  dan  EOQ  yang  bertujuan sebagai pengendalian persediaan bahan baku kertas pada PT ABC.
Material  Requirement  Planning (MRP)  adalah  salah  satu  cara  yang  efisien  untuk  mengimplementasikan pengendalian persediaan bahan baku. MRP   adalah  teknik  untuk  mengetahui  apa,  kapan,  dan  banyaknya  material  dan komponen yang diperlukan untuk memenuhi permintaan rencana produksi, menurut  (Chandra, 2001). MRP digunakan untuk  melakukan  perencanaan  material  secara  rinci.  MRP  adalah  kumpulan  aktivitas  yang  memengaruhi  cara  bisnis dikoordinasikan dalam organisasi. Permintaan yang dependent atau permintaan yang dipengaruhi oleh struktur produk, merupakan landasan dari MRP ini. Sebagian besar penggunaan MRP dilakukan oleh industri manufaktur dan fabrikasi karena harus memperkirakan jumlah produk bersamaan dengan jumlah bahan baku untuk produksi. Pada penelitian ini, metode MRP  yang digunakan adalah Economic Order Quantity (EOQ), Point Order  Quantity (POQ) dan Lot for  Lot (LFL).  Dibandingkan  dengan  metode  pengendalian  persediaan  lain  seperti Just-In-Time (JIT),  analisis  ABC  dan Kanban, MRP memiliki keunggulan yaitu dapat mengelola persediaan menjadi lebih efisien dalam skala yang besar dan lebih  kompleks  sedangkan  untuk  kedua  metode  tersebut  cenderung  lebih  fleksibel  dan  berskala  kecil.  Namun, penggunaan  MRP  cukup  rentan  terhadap  kesalahan  perencanaan  karena  membutuhkan  data  yang  akurat.  Selain  itu untuk  melakukan  pengendalian  persediaan  dapat  juga  menggunakan software Anylogic,  namun  Anylogic  merupakan alat simulasi umum yang mungkin tidak memberikan tingkat detail yang sama dalam pengelolaan persediaan, sehingga metode MRP lebih banyak digunakan di industri manufaktur karena kecenderungan otomatisasi yang tinggi dan fokus pada manajemen persediaan yang terinci.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  juga  sebuah  peramalan  yang  digunakan  untuk  membantu  perusahaan  melakukan perencanaan  dalam  periode  tertentu  sehingga  perusahaan  dapat  memenuhi  permintaan  pelanggan.  (Heizer  &  Render, 2015)  Peramalan  merupakan  pemahaman  bahwa  masa  depan  selalu  tidak  pasti,  perencanaan  dan  pengambilan keputusan sering kali harus dilakukan dengan pengetahuan yang terbatas tentang perkembangan di masa depan. Dalam hal  ini,  peramalan  membantu  mengurangi  tingkat  ketidakpastian  ini  dengan  memberikan  estimasi  mengenai  apa  yang mungkin  terjadi.  Pendekatan times  series ,  khususnya moving  averages dan exponential  smoothing merupakan  dua teknik  peramalan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  karena  dapat  dilihat  dari  pola  data  yang  digunakan  merupakan stasioner dimana nilai rata-rata datanya akan terlihat naik turun atau berada pada kesetimbangan disekitar nilai konstan dalam  waktu tertentu. Selain  itu, pemilihan  metode peramalan dilihat dari jumlah ketersediaan data  dan jangka  waktu peramalan yang akan dilakukan (Satyarini, 2007).
Penulis  melakukan benchmarking dan  referensi  terhadap  penelitian-penelitian  terdahulu  guna  menunjang penelitian ini. Pada penelitian (Pambudi, 2020) dengan judul “Usulan Penerapan Material Requement Planning (MRP) Dalam Perencanaan Persediaan Bahan Baku Pada UKM Garmen”. Terdapat persamaan pada penelitian ini yang terletak pada metode yang digunakan yaitu MRP berupa metode Lot for Lot (LFL) , Eqonomic Order Quantity (EOQ) dan Point Order Quantity (POQ). Selain itu, terdapat juga metode peramalan Moving Average yang digunakan untuk mengetahui permintaan  diperiode  berikutnya,  dimana  hasil  peramalan  tersebut  akan  diproses  untuk  membuat  perencanaan pengendalian bahan baku dengan menggunakan MRP dengan tujuan menentukan nilai lot size yang optimal. Sedangkan perbedaannya  terletak  pada  produk  penelitian,  dimana  pada  penelitian  terdahulu  penulis  meneliti  bahan  baku  kain sedangkan  pada  penelitian  ini  adalah  bahan  baku  kertas.  Penelitian  (Nomianta  &  Yoga,  2023)  yang  berjudul “Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  Dengan  Metode  MRP  ( Material  Requirment  Planning )  Pada  Produk  Keripik Kentang  (Studi  Kasus  CV.  Cita  Mandiri  Kota  Batu,  Jawa  Timur)”  memiliki  kendala  kekurangan  bahan  baku  umbi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
kentang  yang  diakibatkan  dari  beberapa  faktor  sehingga  perlu  adanya  manajemen  yang  baik  seperti  perencanaan produksi.  Penelitian  terdahulu  ini  menggunakan  metode Exponential  Smoothing,  Moving  Average dan  Regresi  Linear dengan software POM  QM for Windows  3  untuk  menentukan  peramalan  sedangkan  metode  untuk  menganalisis rencana  kebutuhan  bahan  baku  dalam  penelitian  ini  menggunakan  tahapan  teknik  LFL  dan  EOQ,  berbeda  dengan penelitian ini yang menggunakan software Excel untuk peramalan dan tiga metode untuk perencanaan bahan baku yaitu LFL, EOQ dan POQ. Selain itu, penelitian terdahulu merujuk pada objek penelitian berupa kentang. Penelitian (Susmita &  Cahyana,  2018)  memiliki  permasalahan  terkait  dengan  bahan-bahan  yang  dilakukan  untuk  pemeliharaan  badan pesawat tidak terkoordinasi dengan baik  sehingga  membutuhkan perencanaan persediaan bahan  yang tepat. Diperoleh bahwa metode yang menghasilkan jumlah biaya dengan total terendah dan menjadi yang terbaik adalah metode Period Order Quantity dengan total biaya selama satu periode sebesar Rp. 314,328,000.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Jenis  penelitian  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  yang  dapat  diukur  dengan  data  atau  persentase dan biasanya data yang didapatkan akan diolah menggunakan model atau teori matematika (Nurhasanah & Vikaliana, 2021; Santosa, 2018). PT ABC merupakan perusahaan yang bergerak di industri manufaktur dan terletak di Kabupaten Tangerang.  Untuk  penelitian  ini,  data  yang  diperlukan  adalah  data  primer  dan  sekunder.  Data  sekunder  terdiri  atas informasi  yang  diperoleh  dari  studi  literatur  dan  data  historis  dari  perusahaan  itu  sendiri,  sedangkan  data  primer dikumpulkan  langsung  dari  perusahaan  melalui  observasi  dan  wawancara  mengenai  topik  penelitian  (Tamalanrea  & Makassar, 2018; Vikaliana & Irwansyah, 2019). Data yang digunakan adalah data historis permintaan dan pemesanan bahan  baku  selama  12  bulan  dalam  periode  Juli  2022  sampai  Juni  2023,  serta  biaya  pemesanan  bahan  baku  kertas duplex per lembar, biaya persediaan dan biaya penyimpanan.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini,  metodologi  penelitian  diuraikan  menjadi  beberapa  tahap  yaitu  identifikasi  masalah,  pengumpulan data, pengolahan data, analisis dan pembahasan serta kesimpulan dan saran yang dapat dilihat pada Gambar 3 berikut

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
Gambar 4. Diagram Alir Penelitian (Lanjutan)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan berupa data permintaan periode Juli 2022 hingga Juni 2023 serta data seperti biaya pemesanan, biaya persediaan, harga bahan baku, lead time , Bill of Material (BOM) dan data lain yang mendukung dalam penelitian ini.  Data  tersebut  akan  diproses  untuk  menentukan  peramalan  jumlah  permintaan  selama  satu  tahun  ke  depan menggunakan  metode Moving  Average dan Exponential  Smoothing yang  kemudian  akan  diproses  untuk  menentukan ukuran lot size yang optimal menggunakan MRP. Tabel 2 berikut merupakan data permintaan bahan baku kertas duplex selama 12 periode yaitu dari bulan Juli 2022 hingga Juni 2023 berdasarkan data historis perusahaan.
Tabel 2. Data Permintaan Kertas Duplex No. Bulan Tahun Demand 1 Juli 2022 21387 2 Agustus 2022 22665 3 September 2022 19098 4 Oktober 2022 12161 5 November 2022 13661 6 Desember 2022 35217 7 Januari 2023 25683 8 Februari 2023 16004 9 Maret 2023 18384 10 April 2023 15646 11 Mei 2023 25635 12 Juni 2023 16696
Untuk memenuhi kebutuhan bisnis, daftar barang yang diperlukan dalam proses manufaktur dikenal sebagai Bill of Material . Daftar barang ini dapat disesuaikan dengan jumlah produksi yang diperlukan untuk menghasilkan produk jadi  atau  setengah  jadi,  sesuai  dengan  kebutuhan  bisnis.  BOM  digunakan  untuk  menghitung  jumlah  material  yang dibutuhkan dalam jangka waktu tertentu untuk menghindari kehabisan bahan baku.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
Gambar 5. Bill of Material Inner Box
Untuk dapat  menganalisis data MRP dibutuhkan beberapa data seperti biaya pesan, biaya simpan, harga bahan baku lead time yang diperoleh berdasarkan hasil wawancara dengan pihak terkait. a. Biaya pemesanan (S) meliputi biaya pengiriman dan biaya komunikasi sebesar Rp 420.000 per bulan
b. Biaya penyimpanan (H) meliputi biaya listrik dan biaya pemeliharaan. Biaya simpan bahan baku kain kertas sebesar Rp 1.800.000 per bulan sehingga dapat disimpulkan per tahunnya adalah sebesar Rp 89 per lembar.
c. Harga bahan baku per bulan sebesar Rp 320 per lembar
d. Lead time 1 bulan
Dalam  melakukan  penghitungan  peramalan  untuk  12  bulan  berikutnya  yaitu  pada  bulan  Juli  2023  hingga  Juni 2024 yang digunakan sebagai Jadwal Induk Produksi ( Master Production Schedule ) tentunya  harus diketahui terlebih dahulu  pola  permintaan  pada  periode  sebelumnya  yaitu  bulan  Juli  2022  hingga  Juni  2023.  Dari  data  pola  permintaan pada  periode  sebelumnya  akan  dijadikan  pertimbangan  dalam  memilih  metode  peramalan  yang  akan  diproses  untuk menentukan  hasil  peramalan  permintaan  menggunakan software Microsoft  office.  Peramalan  diperlukan  berdasarkan penelitian (Latifah, 2016) agar pelaku usaha dapat menggunakannya sebagai pedoman pada periode produksi yang akan datang.  Pola  data  tersebut  menginformasikan  teknik  peramalan  yang  dipilih  yaitu  metode Moving  Average dan Exponential Smoothing . Selanjutnya data peramalan tersebut digunakan peneliti untuk merencanakan kebutuhan bahan baku  selama  12  bulan  ke  depan  yaitu  pada  bulan  Juli  2023  sampai  dengan  Juni  2024.  Setelah  itu  data  tersebut  akan diproses menggunakan metode MRP ( Material Requirement Planning ) menggunakan tiga teknik pengolahan data yaitu Economic  Order  Quantity (EOQ), Point  Order  Quantity (POQ)  dan Lot  for  Lot (LFL).  Kemudian  hasil  dari penghitungan  MRP  akan  dicari  untuk  menentukan lot  size paling  optimal  dengan  membandingkan  total  biaya persediaan untuk setiap Teknik dimana total biaya terkecil merupakan teknik MRP yang terpilih.

## 3.2 Pengolahan Data
3.2.1 Moving Average dengan n=3
Salah satu jenis indikator tren adalah Moving Average , yang dihitung dengan membuat rata-rata sekumpulan data dan kemudian  memproyeksikan  periode  mendatang  menggunakan  rata-rata  tersebut.  Hal  ini  dikenal  sebagai  rata-rata bergerak  karena  nilai  rata-rata  baru  ditentukan  dan  dialokasikan  untuk  digunakan  di  masa  depan  setiap  kali  data pengamatan baru tersedia. Tujuan dari teknik moving average ini adalah untuk mengurangi fluktuasi permintaan yang tidak menentu dari waktu ke waktu. Tujuan ini dicapai dengan merata-ratakan sejumlah nilai sekaligus. Penghitungan ini menggunakan n = 3 bulan.
∑ (1)
Keterangan: MA : Moving Average d : Permintaan aktual pada periode t n
: Jumlah deret waktu yang digunakan
Dikarenakan  penghitungan  ini  menggunakan  n=3,  maka  diperlukan  data  permintaan  2  bulan  sebelumnya  yaitu bulan  Mei  dan  Juni  2022  untuk  mencari  jumlah  peramalan  pada  bulan  Juli  2023.  Berikut  merupakan  contoh penghitungan metode moving average untuk bulan Juli 2023:
lembar Untuk hasil penghitungan pada bulan lainnya dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3 . Hasil Penghitungan Peramalan Metode Moving Average n = 3 Bulan
Bulan T Demand Y(t) = d  MA = d' (d-d') |d-d'| |d-d'|^2 |d-d'|^2/n Mei 1 12981 Juni 2 24566 Juli 3 21387 19645 1742,333333 1742,333  3035725,444  1011908,481 Agustus 4 22665 22873 -207,6666667  207,6667  43125,44444  14375,14815 September 5 19098 21050 -1952 1952 3810304 1270101,333

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
Bulan T Demand Y(t) = d  MA = d' (d-d') |d-d'| |d-d'|^2 |d-d'|^2/n Oktober 6 12161 17975 -5813,666667  5813,667  33798720,11  11266240,04 November 7 13661 14973 -1312,333333  1312,333  1722218,778  574072,9259 Desember 8 35217 20346 14870,66667 14870,67  221136727,1  73712242,37 Januari 9 25683 24854 829,3333333 829,3333  687793,7778  229264,5926 Februari 10 16004 25635 -9630,666667  9630,667  92749740,44  30916580,15 Maret 11 18384 20024 -1639,666667  1639,667  2688506,778  896168,9259 April 12 15646 16678 -1032 1032 1065024 355008 Mei 13 25635 19888 5746,666667 5746,667  33024177,78  11008059,26 Juni 14 16696 19326 -2629,666667  2629,667  6915146,778  2305048,926 TOTAL 242237 243266 -1028,666667  47406,67  400677210,4  133559070,1

## 3.2.2 Exponential Smoothing
Untuk  peramalan  jangka  panjang  dan  menengah,  khususnya  pada  tingkat  operasional  suatu  bisnis,  metode  peramalan exponential  smoothing merupakan  teknik  yang  terus  menerus  mengulang  penghitungan  menggunakan  data  terkini. Salah  satu jenis analisis deret  waktu, analisis penghalusan exponential digunakan  untuk  memprediksi  nilai pada  masa depan dengan memberi nilai penghalusan pada kumpulan pengamatan sebelumnya. Rumus untuk penghitungan metode exponential smoothing adalah sebagai berikut:
(2)
Keterangan: F t+1
: Perkiraan baru (untuk periode waktu t + 1) F t
: Ramalan sebelumnya (Untuk periode waktu t ) a
: Konstanta perataan (0 ≤ a ≤ 1) Y t : Permintaan aktual periode sebelumnya
Angka  data  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  tidak  stabil  dari  waktu  ke  waktu,  sehingga  dipilih  nilai  a  =  0,8 (Tabel 4).
Tabel 4 . Penghitungan Peramalan Metode Exponensial Smoothing a = 0,8
Bulan T Demand Y(t) = d Y'(t) = d' (d-d') |d-d'| (d-d')^2 Juni 1 24566 Juli 2 21387 24566 -3179 3179 10106041 Agustus 3 22665 23930,2 -1265,2 1265,2 1600731 September 4 19098 23677,16 -4579,16 4579,16 20968706 Oktober 5 12161 22761,33 -10600,3 10600,33  1,12E+08 November 6 13661 20641,26 -6980,26 6980,262  48724063 Desember 7 35217 19245,21  15971,79  15971,79  2,55E+08 Januari 8 25683 22439,57  3243,432  3243,432  10519852 Februari 9 16004 23088,25 -7084,25 7084,254  50186660 Maret 10 18384 21671,4 -3287,4 3287,403  10807022 April 11 15646 21013,92 -5367,92 5367,923  28814595 Mei 12 25635 19940,34  5694,662  5694,662  32429173 Juni 13 16696 21079,27 -4383,27 4383,271  19213061 TOTAL 242237 264053,9 -21816,9 71636,69  6,01E+08

## 3.2.3 Analisis Hasil Uji Error
Dari hasil peramalan permintaan dari 2 metode terpilih, pemilihan metode akan dibandingkan melalui uji performansi (error) . Ada 4 macam metode uji performansi dalam peramalan antara lain Mean Forecast Error (MFE), Mean Absolut Percent  Error (MAPE), Mean  Square  Error (MSE)  dan Mean  Absolut  Deviation (MAD).  Dari  2  metode  peramalan yang  diuji error ,  metode  dengan  nilai error terkecil  paling  banyak  adalah  metode  yang  dipilih.  Berikut  merupakan penghitungan untuk nilai error kedua metode peramalan:
1. Nilai error moving average : Mean Forecast Error (MFE)
∑

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
Mean Square Error (MSE)
∑
88179,59
Mean Absolut Percent Error (MAPE)
∑|
| ( )
0,0000808
Mean Absolut Deviation (MAD)
∑
3950,56
2. Nilai error exponential smoothing
Mean Forecast Error (MFE)
∑
- 1818,0765
Mean Square Error (MSE)
∑
50069577,9
Mean Absolut Percent Error (MAPE)
∑|
|
( )

## 0,00012208
Mean Absolut Deviation (MAD)
∑
5969,72
Berdasarkan dari penghitungan di atas, Tabel 5 berikut merupakan rekapitulasi dari hasil uji performansi ( error ) untuk masing-masing metode peramalan:
Tabel 5 . Rekapitulasi Penghitungan Nilai Error Metode Nilai Error MFE MSE MAPE MAD Moving Average -85,7222  88179,5926 0,00008079 3950,556

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
Metode Nilai Error MFE MSE MAPE MAD Exponential Smoothing -1818,08  50069577,9  0,000122083  5969,724
Berdasarkan tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa metode peramalan terbaik untuk PT ABC merupakan metode Moving Average karena memiliki nilai error terkecil.

## 3.2.4 Validasi Data
Setelah  ditemukannya  metode  peramalan  terbaik  yang  dilihat  berdasarkan  nilai  error  terkecil  yaitu Moving  Average (Tabel  6)  ,  tahap  selanjutnya  adalah  memvalidasi  data  yang  bertujuan  untuk  melihat  apakah  metode  tersebut representatif  terhadap  data  dengan  menggunakan  metode Moving  Range  Chart (MRC). Moving  Range  Chart (MRC) digunakan  untuk  validasi  apakah  nilai  masih  dalam  kontrol  atau  sudah  di  luar  kontrol.  Jika  sebaran  di  luar  kontrol, fungsi atau teknik peramalan tidak sesuai, yang berarti pola peramalan terhadap data tidak representatif (Ginting, 2007).
(3)
Keterangan: MR = Moving range
= Peramalan permintaan pada periode ke-t = Data permintaan pada periode ke-t
Tabel 6. Penghitungan Moving Range Juli 2023 – Juni 2024 Bulan T Demand Y(t) = d  MA = d' MR MR ̅̅̅̅̅ BKA BKB Juli 1 21387 19645 Agustus 2 22665 22873 1950 1950 6954,121  18498 -18498 September 3 19098 21050 1744,333  1744,333  6954,121  18498 -18498 Oktober 4 12161 17975 3861,667  3861,667  6954,121  18498 -18498 November 5 13661 14973 -4501,33 4501,333  6954,121  18498 -18498 Desember 6 35217 20346 -16183 16183 6954,121  18498 -18498 Januari 7 25683 24854 14041,33  14041,33  6954,121  18498 -18498 Februari 8 16004 25635 10460 10460 6954,121  18498 -18498 Maret 9 18384 20024 -7991 7991 6954,121  18498 -18498 April 10 15646 16678 -607,667 607,6667  6954,121  18498 -18498 Mei 11 25635 19888 -6778,67 6778,667  6954,121  18498 -18498 Juni 12 16696 19326 8376,333  8376,333  6954,121  18498 -18498 TOTAL 4372 76495
Karena rumus membutuhkan data permintaan dan peramalan  pada bulan sebelumnya. Maka MR dihitung pada bulan ke 2, berikut penghitungan MR pada bulan Agustus:
Setelah mendapatkan nilai MR setiap bulannya, selanjutnya adalah mencari rata-rata MR dengan rumus:
̅̅̅̅̅   ∑ (4)
Dengan penghitungan sebagai berikut:
̅̅̅̅̅   ∑
̅̅̅̅̅

## ̅̅̅̅̅
Selanjutnya adalah menghitung batas kendali atas (BKA) dan batas kendali bawah (BKB) dari data MR, dilanjut dengan  pembuatan  peta  MR  berdasarkan  MR,  BKA  dan  BKB.  Nilai  BKA  dan  BKB  memiliki  nilai  yang  sama  untuk masing-masing bulan. Penghitungan BKA dan BKB dapat dilihat sebagai berikut:
Batas kendali atas (BKA)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
̅̅̅̅̅
Batas kendali bawah (BKB)
̅̅̅̅̅
Gambar 6. Peta Moving Range
Gambar 6 di atas menunjukkan angka Moving Range tidak melebihi angka batas atas (BKA) yang bernilai 18498 dan batas kendali bawah (BKB) yang bernilai -18498. Hasil data tersebut dapat diartikan bahwa data permintaan bahan baku kertas pada periode Juli 2022 sampai Juni 2023 berada dalam batas kendali atau representatif pada data yang ada.

## 3.2.5 Penghitungan Lot Sizing
Berdasarkan dari penghitungan peramalan sebelumnya, hasil pada periode selanjutnya yaitu bulan Juli 2023 hingga Juni 2024  akan  diolah  kembali  menggunakan  metode  MRP  untuk  melakukan  perencanaan  kebutuhan  material  yang ditentukan  berdasarkan  teknik lot  sizing terbaik  dari  ketiga  teknik  MRP  yang  telah  dipilih  yaitu Economic  Order Quantity (EOQ), Period Order Quantity (POQ), dan Lot for Lot (LFL) yang dibandingkan dengan metode perusahaan saat ini.
a. Economic Order Quantity (EOQ)
Teknik ini menjaga ukuran lot tetap. Namun, jika jumlah persediaan tidak memenuhi kebutuhan bersih, pemesanan akan dilakukan. Berikut merupakan rumusnya:
√ (5) Keterangan:
D = Jumlah kebutuhan bahan baku per pesanan selama setahun
S = Biaya pesan per sekali pesan
H = Biaya simpan per unit per tahun Berikut merupakan penghitungannya:
√

## √
Secara terperinci, tabel 7 berikut menunjukkan penghitungan EOQ.
Tabel 7. Penghitungan EOQ Jadwal Bulanan (Lembar) Total -1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Kebutuh 1964 2287 2105 1797 1497 2034 2485 2034 2002 1667 1988 1932 23797

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
Jadwal Bulanan (Lembar) Total -1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 an bruto 5 3 0 5 3 6 4 6 4 8 8 6 7 Proyeksi persedia an ditangan 1808 5 4621 0 2333 7 2287 3208 3 1710 9 4453 3 1967 9 4710 2 2707 9 1040 1 3828 2 32618 8 Kebutuh an neto 1560 0 0 1568 7 0 3237 0 667 0 0 9488 0 Rencana penerima an pesanan 4777 0 0 0 4777 0 0 4777 0 0 4777 0 0 0 4777 0 0 Rencana pemesan an 4777 0 4777 0 4777 0 4777 0
4777 0
b. Period Order Quantity (POQ)
Teknik  ini  berbasis  pada  metode  EOQ,  yang  menghitung  jumlah  pesanan  yang  harus  dilakukan  untuk  interval periode pesanan dalam satu periode. Yang membedakan metode EOQ dengan metode POQ adalah bahwa kebutuhan bersih untuk setiap pesanan selalu ada dan bahwa release plant order selalu ada atau tidak ada. POQ menggunakan data dari bulan sebelumnya untuk menentukan interval pesanan yang optimal. Agar lebih terpola, metode ini dapat menghitung kuantitas pemesanan yang ekonomis dengan satuan dan interval pemesanan tetap, atau dengan bilangan dan menekankan frekuensi pemesanan.  Metode POQ menggunakan rumus:
(6)
Keterangan: P = Interval pemesanan ekonomis dalam satu periode
Q = EOQ Berikut merupakan penghitungan interval pemesanan dalam setahun:
(dibulatkan ke atas)
per tahun
c. Lot for Lot (LFL)
Teknik lot sizing yang paling mudah digunakan adalah Lot for Lot (LFL). Menurut (Ardika et al., 2022), teknik ini melakukan pemesanan dengan mempertimbangkan minimisasi biaya simpan per unit sampai nol sehingga tidak ada bahan  baku  yang  disimpan.  Teknik  LFL  digunakan  karena  pemesanan  bahan  baku  dapat  disesuaikan  dengan kebutuhan tanpa meninggalkan sisa barang untuk waktu yang lama sehingga bahan baku yang dipesan harus selalu terproduksi  setiap  bulannya.  Jumlah  kebutuhan  bersih  yang  harus  dipenuhi  setiap  waktu  sesuai  yang  diperlukan, sedangkan ukuran lotnya atau kuantitas pesanan adalah sama dengan jumlah kebutuhan bersih yang harus dipenuhi pada waktu yang diperlukan.  Berikut ini merupakan penghitungan LFL.  Pada  tabel 8, dapat dilihat penghitungan LFL secara terperinci.
– (7) Tabel 8. Penghitungan LFL Jadwal Bulanan Total 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Kebutuhan 19645  22873  21050  17975  14973  20346  24854  20346  20024  16678  19888  19326  237977

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
Jadwal Bulanan Total 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 bruto Proyeksi persediaan ditangan 19645 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kebutuhan neto 0 22873  21050  17975  14973  20346  24854  20346  20024  16678  19888  19326 Rencana penerimaan pesanan 22873  21050  17975  14973  20346  24854  20346  20024  16678  19888  19326 Rencana pemesanan 22873  21050  17975  14973  20346  24854  20346  20024  16678  19888  19326 0
per tahun
d. Metode Perusahaan
Proses  penghitungan  biaya  persediaan  bahan  baku  yang  saat  ini  digunakan  oleh  perusahaan  ini  dilakukan  secara manual  sehingga  penghitungan  dianggap  belum  cukup  efektif  karena  pemesanan  dilakukan  berulang  kali  selama setahun  yang  menyebabkan  biaya  simpannya  besar.  Permintaan  bahan  baku  yang  digunakan  berdasarkan  hasil peramalan  dari  data  historis  perusahaan  dimana  total  permintaan  bahan  baku  selama  12  periode  tersebut membutuhkan  sebanyak  243.266  lembar  dengan  rata-rata  kebutuhan  bahan  baku  per  bulannya  sebesar  20.272 lembar. Selain mengetahui jumlah permintaan bahan baku yang dibutuhkan, diperlukan juga data mengenai jumlah frekuensi pembelian bahan baku  setiap bulannya  yang dihitung berdasarkan jumlah permintaan bahan baku dibagi dengan jumlah bahan baku per sekali pesan  sebanyak 5.000 lembar. Untuk rekapitulasi datanya dapat dilihat pada Tabel 9 berikut:
Tabel 9 . Demand dan Frekuensi Pemesanan Bahan Baku No. Bulan Tahun Demand Frekuensi Pemesanan 1 Juli 2023 19645 4 2 Agustus 2023 22873 5 3 September 2023 21050 4 4 Oktober 2023 17975 4 5 November 2023 14973 3 6 Desember 2023 20346 4 7 Januari 2024 24854 5 8 Februari 2024 25635 5 9 Maret 2024 20024 4 10 April 2024 16678 3 11 Mei 2024 19888 4 12 Juni 2024 19326 4 TOTAL 243266 49
Berdasarkan Tabel 8 di atas, dapat dihitung total biaya persediaan perusahaan ini adalah sebagai berikut:

## per tahun
Maka  dengan  metode  perusahaan  saat  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  total cost per  tahunnya  adalah  sebesar  Rp 25.920.000 yang diperoleh berdasarkan total biaya simpan sebesar Rp 5.340.000 dan total biaya pesan sebesar Rp 20.580.000.

## 3.3 Pembahasan
Dari penghitungan MRP sebelumnya, berikut merupakan hasil perbandingan total biaya persediaan untuk setiap teknik MRP. Dalam penelitian ini digunakan beberapa metode teknik lot sizing untuk mencari nilai lot size yang optimal yaitu

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
dengan  menggunakan Economic  Order  Quantity (EOQ), Period  Order  Quantity (POQ)  dan Lot  for  Lot (LFL)  yang dibandingkan dengan metode perusahaan. Tabel 10 berikut merupakan rekapitulasi untuk setiap total biaya persediaan.
Tabel 10. Rekapitulasi Total Biaya Persediaan
Metode Lot Sizing Total Biaya Simpan  Total Biaya Pesan Total Cost EOQ Rp 29.085.794 Rp 2.100.000 Rp 31.185.794 POQ Rp 21.362.365 Rp 1.680.000 Rp 23.042.365 LFL 0 Rp 5.040.000 Rp 5.040.000 Perusahaan Rp 5.340.000 Rp 20.580.000 Rp 25.920.000
Dengan menggunakan teknik EOQ pemesanan dilakukan sebanyak 5 kali dalam periode satu tahun untuk bahan baku  kertas duplex dengan  kuantitas  pemesanan  sebanyak  47770  sehingga  memiliki  total  biaya  simpan  sebesar  Rp 29.085.794  dengan  total  biaya  pesan  sebesar  Rp  2.100.000  dan  menghasilkan  total  cost  sebesar  Rp  31.185.794  per tahun.  Pada  teknik  POQ  pemesanan  dilakukan  sebanyak  4  kali  dalam  satu  tahun    dengan  jumlah  bahan  baku  yang disimpan  sebanyak  239.572  dengan  total  biaya  simpan  sebesar  Rp  21.362.365  dan  total  biaya  pesan  sebesar  Rp 1.680.000 yang menghasilkan total cost sebesar Rp 23.042.365 per tahun, teknik LFL melakukan pemesanan sebanyak 12 kali dalam satu tahun,  pemesanan dilakukan pada setiap bulan periode untuk kebutuhan bahan baku berikutnya yang disesuaikan dengan lead time yang ada sehingga tidak menghasilkan biaya simpan sehingga teknik ini hanya memiliki total  biaya  pesan  sebesar  Rp  5.040.000  dan  total cost sebesar  Rp  5.040.000  per  tahun.  Sedangkan  dengan  metode perusahaan diperoleh total biaya simpan sebesar Rp 5.340.000 dengan total biaya pesan sebesar Rp 20.580.000 karena dilakukan 49 kali pemesanan, maka dengan metode ini perusahaan memiliki total cost sebesar Rp 25.920.000 per tahun. Berdasarkan hasil dari biaya simpan yang ditunjukkan pada grafik di atas, teknik lot size LFL sama sekali tidak memiliki biaya simpan karena bahan baku yang dipesan di setiap periode sama dengan jumlah yang ditentukan setiap periodenya.  Sedangkan  teknik lot  size tertinggi  dihasilkan  dari  teknik  EOQ  dengan  teknik lot  size sebesar  Rp 29.085.794  dan  teknik lot  size dengan  metode  perusahaan  mempunyai  biaya  simpan  terendah  sebesar  Rp  5.340.000 diikuti  oleh  teknik  POQ  sebesar  Rp  21.362.365  per  tahun.  Berdasarkan  pada  grafik  di  atas  menunjukkan  biaya  pesan tertinggi  dari  ketiga  teknik lot  size adalah  LFL  yaitu  sebesar  Rp  5.040.000  karena  terjadi  12  kali  pemesanan  untuk bahan  baku  kertas  yang  menyebabkan  biaya  pesan  teknik  LFL  menjadi  tinggi.  Dari  ketiga  teknik  tersebut  dapat dibandingkan bahwa LFL menjadi yang paling efisien karena memiliki biaya persediaan paling kecil yaitu sebesar Rp 5.040.000  dibandingkan  dengan  teknik  MRP  lain  yaitu  EOQ  dan  POQ  serta  terbukti  memiliki  biaya  persediaan  lebih kecil dibandingkan dengan metode yang perusahaan saat ini gunakan.
Berdasarkan  penelitian terdahulu  (Pambudi, 2020) dari tiga teknik l ot  sizing MRP  yang  digunakan  yaitu EOQ, POQ dan LFL mendapatkan hasil penghitungan akhir yang menunjukkan bahwa teknik LFL menjadi yang paling baik dikarenakan  memiliki  total  biaya  persediaannya  menjadi  yang  paling  minimum  jika  dibandingkan  dengan  nilai  EOQ dan  POQ.  Hal  ini  disebabkan  karena  metode  LFL  merupakan  teknik  yang  sederhana  dan  sering  kali  digunakan  saat produk atau bahan baku yang mempunyai harga yang cukup mahal karena tidak membutuhkan biaya penyimpanan. Hal ini pun dijelaskan pada penelitian (Deri et al., 2023) yang menyatakan bahwa LFL adalah teknik lot sizing paling efisien yang disebabkan karena tidak adanya penyimpanan dan bahan baku yang dipesan di setiap periode sama dengan jumlah yang  ditentukan  setiap  periodenya.  Dengan  demikian,  perusahaan  dapat  melakukan  pertimbangan  terhadap  metode pengendalian persediaan menggunakan MRP teknik LFL.
Penelitian ini juga dapat dilakukan sebagai referensi dengan  melakukan perbandingan antara metode MRP dan metode persediaan lainnya.  Metode lainnya seperti Min-Max, ARIMA, SARIMA,  dapat dijadikan pembanding dalam pengendalian  persediaan  perusahaan.  Penelitian  selanjutnya  disarankan  dapat  memperluas  ruang  lingkup  penelitian, seperti  materi yang dibahas, batasan masalah yang digunakan, luas tempat penelitian, , jumlah subjek yang diteliti dan lain sebagainya.(Silalahi, 2015).

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan penghitungan menggunakan dua metode peramalan yang telah ditentukan yaitu moving average dan exponential smoothing dapat disimpulkan bahwa  metode peramalan terbaik  untuk PT ABC untuk periode selanjutnya yaitu bulan Juli 2023 hingga  Juni 2024 merupakan  metode Moving Average karena semua nilai error nya paling  kecil dibandingkan Exponential  Smoothing .  Dimana  metode  ini  memperoleh  nilai  MFE  sebesar  -85,7222,  MSE  sebesar 88179,59, MAPE sebesar 0,00008079 dan MAD sebesar 3950, 556. Kemudian data diuji validasi menggunakan metode Moving Range Chart (MRC). Data peramalan yang diperoleh pada penelitian ini diproses dengan mencari nilai Moving Range (MR),  batas  kendali  bawah  (BKB)  dan  batas  kendali  atas  (BKA).  Hasilnya  adalah  angka Moving  Range tidak melebihi angka batas atas (BKA) yang bernilai 18498 dan batas kendali bawah (BKB) yang bernilai  -18498. Hasil data tersebut  dapat  diartikan  bahwa  data  permintaan  bahan  baku  kertas  pada  periode  Juli  2023  sampai  Juni  2024  berada dalam  batas  kendali  atau  representatif  pada  data  yang  ada.  Berdasarkan  penghitungan  dengan  metode  MRP  yang melibatkan 3 teknik yaitu EOQ, POQ dan LFL dapat disimpulkan bahwa teknik LFL adalah metode lot sizing terbaik yang  dapat  diterapkan  di  perusahaan  karena  membutuhkan  total  biaya  persediaannya  yang  paling  kecil  sebesar  Rp 5.040.000  per  tahunnya  dibandingkan  dengan  teknik  EOQ  sebesar  Rp  31.185.794  dan  POQ  sebesar  Rp  23.042.365. Dimana pada total biaya simpan tertinggi dihasilkan dari teknik EOQ sebesar Rp 29.085.794 dan teknik lot sizing yang

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 32-45 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5133
mempunyai biaya simpan terendah adalah teknik POQ sebesar Rp 21.362.365 per tahun. Sedangkan teknik LFL tidak membutuhkan  biaya  simpan  karena  bahan  baku  tidak  membutuhkan  penyimpanan.  Untuk  biaya  pesan  tertinggi  dari ketiga teknik lot size adalah LFL yaitu sebesar Rp 5.040.000 karena terjadi 12 kali pemesanan untuk bahan baku kertas yang menyebabkan biaya pesan teknik LFL menjadi tinggi.

## REFERENCES
Ardika,  D.  A.  P.,  Maria,  E.,  &  Isbandi,  T.  (2022). Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  Dengan  Metode  MRP (Material Requirement Planning) Menggunakan Pendekatan Teknik Lotsizing (Studi Kasus Ziidan Wood) . Assauri, S. (2016). Manajemen Operasi Produksi (Pencapaian Sasaran. Organisasi Berkesinambungan) (3rd ed.). PT Raja Grafindo. Persada. Chandra, H. P. (2001). Material Requirement Planning .
Deri,  R.  R.,  Maulani,  W.,  &  Gunawan,  P.  (2023).  Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  Untuk  Menghindari  Resiko Keterlambatan Produksi Produk Karet Compound Menggunakan Metode Material Requirement Planning (MRP). In Jurnal Teknik Industri (Vol. 9, Issue 1). Handoko, T. H. (2014). Dasar-dasar Manajemen Produksi dan Operasi . Handoko, T. Hani. (2011). Dasar – dasar Manajemen Produksi dan Operasi (1st ed.). BPFE. Heizer, J., & Render, B. (2015). Manajemen Operasi: Manajemen Keberlangsungan dan Rantai Pasokan . 11 . Latifah,  K.  (2016). PERENCANAAN  PENGENDALIAN  PERSEDIAAN  BAHAN  BAKU   MENGGUNAKAN  METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) (Studi Kasus: CV. SOGAN BATIK REJODANI) . Nomianta,  B.,  &  Yoga,  T.  (2023). PERENCANAAN  PERSEDIAAN  BAHAN  BAKU  DENGAN  METODE  MRP (MATERIAL  REQUIRMENT  PLANNING)  PADA  PRODUK  KERIPIK  KENTANG  (STUDI  KASUS  CV.  CITA MANDIRI KOTA BATU, JAWA TIMUR) (Vol. 6, Issue 2). Nurhasanah, S., & Vikaliana, R. (2021). Statistika Sosial (1st ed.). Salemba Empat. Pambudi,  N.  A.  (2020). Usulan  Penerapan  Material  Requement  Planning  (MRP)  Dalam  Perencanaan  Persediaan Bahan Baku Pada UKM Garmen . Rangkuti, F. (2007). Manajemen Persediaan . PT. Raja Grafindo Persada. Santosa,  P.  I.  (2018). Metode  Penelitian  Kuantitatif  (Pengembangan  Hipotesis  dan  Pengujiannya  Menggunakan SmartPLS) . Penerbit Andi.
Satmoko,  N.  D.,  Rosmayati,  S.,  Vikaliana,  R.,  Arum,  L.  P.  I.,  Manggabaraini,  A.  S.,  Utomo,  K.  P.,  Ramadhani,  I., Zulfikar, R., Ganika, G., Agustina, T., & Maknunah, L. U. (2020). Manajemen Operasi . Widina.
Satyarini, R. (2007). Menentukan Metode Peramalan Yang Tepat . Silalahi, U. (2015). Metode Penelitian Sosial . PT Refika Aditama.
Sisca, S., Julyanthry, J., Ervina, N., Andy, W., Ambarita, M. H., Susanti, E., Arshandy, E., Vikaliana, R., Butarbutar,
N.,  Butarbutar,  M.,  Grace,  E.,  Pulungan,  K.  P.  Z.,  &  Sianipar,  R.  T.  S.  (2020). Manajemen  Operasional .  Widina
Bhakti Persada. https://scholar.google.com/citations?hl=id&user=VWBjbtgAAAAJ&view_op=list_works&authuser=1&sortby=pu bdate#d=gs_md_cita- d&u=%2Fcitations%3Fview_op%3Dview_citation%26hl%3Did%26user%3DVWBjbtgAAAAJ%26sortby%3Dpu bdate%26authuser%3D1%26citation_for_view%3DVWBjb Susmita, A., & Cahyana, B. J. (2018). PEMILIHAN METODE PERMINTAAN DAN PERENCANAAN  KEBUTUHAN BAHAN BAKU DENGAN METODE MRP  DI PT. XYZ . Tamalanrea, K., & Makassar, K. (2018). Manajemen Logistik Obat (Studi Kuantitatif Di Puskesmas Tamalanrea Jaya, Kecamatan Tamalanrea, Kota Makassar) . November . Vikaliana, R., & Irwansyah. (2019). Pengolahan Data dengan SPSS . CV AA RIZKY. https://ideas.repec.org/p/osf/thesis/zhym7.html
Vikaliana,  R.,  Sopian,  Y.,  Solihati,  N.,  Adji,  D.  B.,  &  Mulia,  S.  S.  (2020). Manajemen  Persediaan .  Media  Sains. https://scholar.google.com/citations?hl=id&user=VWBjbtgAAAAJ&view_op=list_works&authuser=1&sortby=pu bdate#d=gs_md_cita-
d&u=%2Fcitations%3Fview_op%3Dview_citation%26hl%3Did%26user%3DVWBjbtgAAAAJ%26sortby%3Dpu bdate%26authuser%3D1%26citation_for_view%3DVWBjb