## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2678

## Pengendalian Persediaan Kompresor Kaishan Kombina Metode TS dan EOQ di PT. Karya Teknik Semesta
Nia Kurniasih 1 , Soleh Sofyan 2 , Patria Adhistian 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Universitas Pamulang
E-mail: dosen02539@unpam.ac.id, dosen02283@unpam.ac.id, dosen01529@unpam.ac.id
Article History: Received: 15 Juli 2024 Revised: 27 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024
Abstract: The study entited anaysis of merchandise inventory control compressor product of Kaishan at PT. Karya Teknik Semesta in Jakarta 2023. This event will be based on research from compressor orders made with to little or too much quantity, and orders that are not properly scheduled. Which led to the company losing saes at the end of 2022, which resulted in a shortage of inventory in Januari 2023. The purpose of this research is to know how many demand for compressor products for the next period using the Time Series method, how many orders to be done each time (EOQ), the amount of safety stock (SS), and reordering point (ROP). The data obtained are then processed bt the comparing severa methods included in the Time Series method, namely; Moving Average (MA), Weight Moving Average (WMA), Exponentia Smoothing. To obtain the smalest Mean Absolute Deviation (MAD) which will be used to caculate demand forcasting for the next period. From the result of the anaysis the Time Series, EOQ, SS, and ROP, inventory costs are more efficient than the past two years (2021 and 2022).
Keywords: Inventory control, Time Series, EOQ, SS, ROP.
PENDAHULUAN Globaisasi menyebabkan perdagangan semakin bebas dan persaingan perusahaan untuk bertahan bahkan memenangkan pengsa pasar semakin kuat. Perusahaan dagang dapat melakukan efisiensi biaya daam pengadaan dan pengendaian persediaan. Pengendaian persediaan merupakan masaah yang sering dihadapi oleh sebuah perusahaan. Persediaan merupakan bagian utama daam sebuah perusahaan baik pada perusahaan manufaktur maupun perusahaan dagang. Pada perusahaan dagang dan industri, persediaan merupakan aktiva lancar yang relatif besar di neraca dan sebagian aktivitas utama perusahaan berhubungan dengan persediaan. Persediaan tidak boleh kurang dan tidak boleh berlebihan.
PT. Karya Teknik Semesta merupakan perusahaan dagang yang menjua peraatan-peraatan yang diperlukan oleh sebuah perusahaan manufaktur dengan produk serbuk seperti air compressor , air receiver tank , air dryer ( desiccant / refrigerant ) serta sparepart - spareparts yang dibutuhkan oleh ketiga barang utama tersebut.
Perusahaan harus memiliki persediaan untuk dapat memenuhi permintaan pelanggan pada waktu yang tepat. Manfaat persediaan bagi perusahaan diantaranya adaah: 1. Memenuhi kebutuhan pelanggan

## 2. Meminimakan resiko keterlambatan datangnya barang
3. Mengontrol stok persediaan Dengan besarnya tuntutan terhadap produk kompresor Kaishan, maka manajemen persediaan harus mampu membuat keputusan-keputusan yang berkaitan dengan proses, perencanaan, kapasitas, serta mengambil berbagai keputusan yang sifatnya terus menerus berkaitan dengan perencanaan dan penjadwaan persediaan. Untuk melakukan perencanaan tersebut maka diperlukan suatu tindakan peramaan ( forcasting ) terhadap permintaan produk. Daam perhitungan peramaan persediaan produk kompresor penulis menggunakan data persediaan bulan Desemeber 2021 sampai dengan November 2022, yaitu data selama dua tahun untuk di anaisis. Dibawah ini merupakan rincian masaah daam pengendaian persediaan kompresor dan data yang akan digunakan daam menghitung peramaan dan pembahasannya sebagai berikut:

## 1. Pemesanan dilakukan dengan jumlah yang terlau sedikit atau terlau banyak.

## Tabel 1 Stock Kompresor Kaishan tahun 2021
Keterangan Ja n Feb Ma r A pr Mei Jun Jul Ags Se p Tot a Stok akhir Des 2020 23 - - - - - - - - - Stok akhir bulan 30 46 62 95 90 122 106 12 3
Pembelian
38 52 64 56 10 42 - 40 - 344 Jumlah 61 82 110 11 8 105 132 122 146 12 3
Pengeluaran (31 ) (36) (48) (2 3) (15) (10) (16) (23) (14 ) 236 Stok Akhir 30 46 62 95 90 122 106 123 10 9
Tabel 2 Stock Kompresor Kaishan KHE tahun 2022 Keterangan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Tota Jan 23 Stok akhir Des 2021 69 - - - - - - Kehilang an penjuaa n 3 unit tahun 2022 Stok akhir bulan 71 88 71 83 68 108
Pembelian
28 41 10 32 - 40 - 181 Jumlah 97 112 98 103 83 108 108 Pengeluaran (26) (24) (27) (20) (15) - (16) 250 Stok Akhir 71 88 71 83 68
108 92 2. Pemesanan ulang yang tidak terjadwa dengan baik.
3. Tidak adanya persediaan pengaman yang ditetapkan perusahaan untuk memenuhi permintaan pelanggan selama lead time .
Metode Economi Order Quantity (EOQ) bertujuan untuk menentukan seberapa besar barang dagang yang akan dipesan dan kapan waktu pemesanan akan dilakukan sehingga dapat mengoptimakan biaya pemesanan dan biaya penyimpanan persediaan.
Dari pembahasan di atas, maka pernulis tertarik untuk menganaisi pengendaian persediaan barang dagang dengan metode EOQ ( economic order quantity ) dengan untuk meminimakan biaya tota persediaan, dan untuk menghitung jumlah permintaan barang selama 12 periode mendatang menggunakan pendekatan beberapa metode Time Series . PT. Karya Teknik Semesta adaah saah satu perusahaan perdagangan di Jakarta dengan jenis barang dangan aat teknik, mekanika dan elektrika. Barang dagang tersebut diantaranya adaah air compressor , air dryer dan spareparts dari kompresor itu sendiri. Daam pengadaan barangnya, PT. Karya Teknik Semesta memiliki beberapa pemasok atau supplier .

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2680

## LANDASAN TEORI
Menurut (Rangkuti 2017) mengemukakan bahwa persediaan ( inventory ) adalah suatu aktiva yang meliputi barang-barang milik perusahaan dengan maksud dijual dalam suatu periode usaha tertentu untuk memenuhi permintaan dari konsumen atau pelanggan setiap waktu. Sependapat dengan Rangkuti, menurut Handoko (2000) persediaan ( inventory ) adalah suatu istilah umum yang menunjukkan segala sesuatu atau sumber daya-sumber daya organisasi yang disimpan dalam antisipasinya terhadap pemenuhan permintaan baik internal maupun eksternal. Menurut (Heizer dan Rander 2010) persediaan adalah saah satu dari asset termahal dari banyak perusahaan, mewakili dari 50% dari keseluruhan modal yang diinvestasikan. (Djokopranoto 2003) lebih jauh mengemukakan bahwa setiap perusahaan pasti memiliki persediaan, baik itu perusahaan manufaktur maupun perusahaan dagang. Perusahaan manufaktur yang melakukan kegiatan produksi memiliki 3 jenis persediaan, perusahaan dagang akan memiliki paling tidak 1 jenis persediaan, yaitu persediaan barang dagang.
(Heizer dan Rander 2010) persediaan yang ada di perusahaan biasanya terdiri dari empat jenis yaitu: Persediaan bahan mentah ( Raw Material Inventory), Persediaan Barang Setengah Jadi ( Work In Process Inventory ), Persediaan MRO ( Maintenance, Repairing, Operating Inventory ) dan Persediaan Barang Jadi Menurut (Ristono 2009) dalam manajemen persediaan pembagian jenis persediaan berdasarkan tujuannya, terdiri dari : Persediaan Pengaman ( safety stock ), Persediaan antisipasi dan Persediaan dalam pengiriman ( transit stock ) Sofyan Assauari (1984:1) dalam buku manajemen operasi yang di tulis oleh (Rusdiana 2014) mendefinisikan peramalan sebagai perkiraan yang ilmiah, setiap pengambilan keputusan yang menyangkut keadaan pada masa yang akan datang pasti ada peramalan yang melandasi pengambilan keputusan tersebut.

## METODE PENELITIAN
1. Jenis Penelitian Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode deskriptif kuantitatif. Tujuan dari penelitian deskriptif ini adalah untuk membuat deskripsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, faktual dan akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat serta hubungan antar fenomena yang diselidiki.
Penelitian kuantitatif adalah penelitian dengan memperoleh data yang berbentuk amgka atau data kualitatif yang diangkakan. Menurut Sugiyono (2013), metode penelitian kuantitatif dapat diartikan sebagai metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivsme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu. Teknik pengambilan sampel pada umumnya dilakukan secara random, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif/statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan (Sugiyono,2013:7). Metode kuantutatif sering juga disebut metode tradisional, positivistik, ilmiah/scientific dan metode discovery. Metode kuantitatif dinamakan metode tradisional, karena metode ini sudah cukup lama digunakan sehingga sudah mentradisi sebagai metode untuk penelitian.

## 2. Data dan Sumber data
a. Stock Cardsa /Kartu Stok
b. Laporan Laba Rugi Perusahaan per 31 Desember 2021 & 31 Desember 2022

## c. Biaya-biaya persediaan
3. Teknik Pengumpulan Data
Cara pengumpulan data dengan menggunakan metode penelitian lapangan adalah sebagai berikut: a. Observasi

## b. Dokumentasi
4. Metode Anaisis Data Metode Economic Order Quantity (EOQ) russel dan Taylor (2003) dalam penelitian (Taryana, 2008:19) memyatakan bahwa model EOQ digunakan untuk mrnrntukan kuantitas pesanan persediaan yang meminimalkan biaya langsung, penyimpanan persediaan dan biaya pesanan persediaan.
5. Flowchart Penelitian Dibawah ini merupakan flowchart dari awal melakukan penelitian, proses melakukan penelitian hingga mendapatkan hasil akhirnya.

## Gambar 1 Flowchart Penelitian

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2682

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Gambaran Umum Perusahaan PT. Karya Teknik Semesta merupakan supplier bagi perusahaan yang lebih kecil yang menjual barang-barang yang sama.
Banyaknya jenis barang dagang yang beragam membuat perusahaan ini memiliki beberapa supplier atau pemasok, salah satunya contohnya adalah air compressor yang didatangkan dari dua negara yaitu China dan Jepang. Kedua jenis kompresor tersebut telah memiliki segmen pasarnya tersendiri. Kompresoe merk Kaishan yang didatangkan dari China adalah jenis peralatan yang diperlukan oleh berbagai industri dalam bidang produksi seperti industri minyak, kimia, elektronik, garmen, plastik, kaca, semen, gandum, dan lain-lain.
2. Siklus Pengiriman Pesanan
Pemesanan barang di PT. Karya Teknik Semesta dilakukan oleh bagian marketing berdasarkan pada asumsi yang telah dikemukakan dia atas. Bagian ini juga bertanggung jawab atas ketersediaan barang sampai pada pengirimannya kepada pelanggan. Siklus pengiriman barang dimulai dari terbitnya purchase order (PO) yang dikirimkan oleh pelanggan dan berakhir sampai pada barang terkirim pada alamat yang tertera di purchase order (PO). Lebih jelasnya bisa dilihat pada gambarlsebagai berikut:

## Gambar 2 Siklus Pengiriman Pesanan
3. Forcasting (Peramalan)
PT. Karya Teknik Semesta merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang
bisnis perdagangan, perusahaan dagang yang menjual peralatan-peralatan yang diperlukan perusahaan manufaktur seperti salah satunya adalah air compressor. Metode yang akan digunakan yaitu metode Simple Moving Average dan metode Economic Order Quantity (EOQ). Untuk mengetahui peramalan permintaan produk kompresor diperlukan data yang relevan. Adapun data yang digunakan untuk meramalkan permintaan kompresor dapat dilihat pada Tabel
3 Tabel 3 Permintaan Produk Kompresor Tahun 2022 NO Bulan Permintaan (Unit) 1 Januari 2021 31 2 Februari 2021 36 3 Maret 2021 48 4 April 2021 23 5 Mei 2021 15 6 Juni 2021 10 7 Juli 2021 16 8 Agustus 2021 23 9 September 2021 14
10 Oktober 2021 26
11 November 2021
24
12 Desember 2021
32
13 Januari 2022
26
14 Februari 2022
24
15 Maret 2022
27
16 April 2022
20
17 Mei 2022
15 18 Juni 2022 0
19 Juli 2022
16 20 Agustus 2022 26
21 September 2022
17 22 Oktober 2022 28
23 Novemebr 2022 35 24 Desember 2022 16 4. Moving Average
Adapun secara matematis persamaan yang digunakan metode moving Average adalah moving average 3 month dan moving average 4 month
Perhitungan metode MA menggunakan waktu 3 bulan dan 4 bulan yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Perhitungan Peramalan berdasarkan Metode MA (3) dan MA (4)

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Bulan
Inde ks Wak tu Akt ual Ramalan Berdasarkan MA (3) Ramalan Berdasar kan MA (4) Januari 2021 1 31 - - Februari 2021 2 36 - - Maret 2021 3 48 - - April 2021 4 23 (31 + 36 + 48) / 3 = 38,33 - Mei 2021 5 15 (36 + 48 + 23) / 3 = 35,67 34,50 Juni 2021 6 10 (48 + 23 + 15) / 3 = 28,67 30,50 Juli 2021 7 16 (23 + 15 + 10) / 3 = 16 24 Agustus 2021 8 23 (15 + 10 + 16) / 3 = 13,67 16 September 2021 9 14 (10 + 16 + 23) / 3 = 13,67 16 Oktober 2021 10 26 (16 + 23 + 14) / 3 = 17,67 15,75 November 2021 11 24 (23 + 14 + 26) /3 = 21 19,75 Desember 2021 12 32 (14 + 26 + 24) / 3 = 21,33 21,75 Januari 2022 13 26 (23 + 24 + 32) / 3 = 27,33 24 Februari 2022 14 24 (24 + 32 + 26) / 3 = 27,33 27 Maret 2022 15 27 (32 + 26 + 24) / 3 = 27,33 26,50 April 2022 16 20 (26 + 24 + 27) / 3 = 25,67 27,25 Mei 2022 17 15 (24 + 27 + 20) / 3 = 23,67 24,25 Juni 2022 18 0 (27 + 20 + 15) / 3 = 20,67 21,50 Juli 2022 19 16 (20 + 15 + 0) / 3 = 11,67 15,50 Agustus 2022 20 26 (15 + 0 + 16) / 3 = 10,33 12,75 September 2022 21 17 (0 + 16 + 26) / 3 = 14 14,25 Oktober 2022 22 28 (16 + 26 + 17) / 3 = 19,67 14,75 Novemebr 2022 23 35 (26 + 17 + 28) / 3 = 23,67 21,75 Desember 2022 24 16 (17 + 28 + 35) / 3 = 26,67 26,50 Januari 2023 25 ??? (28 + 35 + 16) / 3 = 26,33 24
Berdasarkan perhitungan pada Tabel 4 dapat disimpulkan hasil dari peramalan metode rata-rata bergerak (3) untuk bulan Januari 2023 adalah 26,33 unit dan metode rata-rata bergerak (4) untuk bulan Januari 2023 adalah 24 unit. Hasil perhitungan juga dapat dilihat pada grafik yang tersedia pada Gambar 3 dibawah ini:
Gambar 3 Grafik Peta Kontrol
Simple Moving Average
Adapun untuk memilih nilai MAD terkecil dari metode MA (3) dan MA (4), maka dilakukan perbandingan seperti pada Tabel 5
MAD untuk MA (3)
MAD untuk MA (4)
Tabel 5 Perbandingan Nilai MAD MA (3) dan MA (4) Bulan Indek s Wakt u Aktu al MA (3) Abs
Deviasion untuk MA (3) MA (4) Abs
Deviasion untuk MA
(4) Januari 2021 1 31 - - - - Februari 2021 2 36 - - - - Maret 2021 3 48 - - - - April 2021 4 23 38,33 15,33 - - Mei 2021 5 15 35,67 20,67 34,5 19,50
Juni 2021 6 10
28,67 18,67 30,5 20,50
Juli 2021 7 16 16,00 0,00 24 8,00 Agustus 2021 8 23 13,67 9,33 16 7,00 September 2021 9 14 16,33 2,33 16 2,00 Oktober 2021 10 26 17,67 8,33 15,75 10,25 November 2021 11 24 21,00 3,00 19,75 4,25 Desember 2021 12 32 21,33 10,67 21,75 10,25 Januari 2022 14 26 27,33 1,33 24 2,00 Februari 2022 15 24 27,33 3,33 27 3,00 Maret 2022 16 27 27,33 0,33 26,5 0,50 April 2022 17 20 25,67 5,67 27,25 7,25 Mei 2022 18 15 23,67 8,67 24,25 9,25 Juni 2022 19 0 20,67 20,67 21,5 21,50 Juli 2022 20 16 11,67 4,33 15,5 0,50 Agustus 2022 21 26 10,33
15,67 12,75 13,25 September 2022 22 17 14,00 3,00 14,25 2,75 Oktober 2022 23 28 19,67 8,33 14,75 13,25 Novemebr 2022 24 35 23,67 11,33 21,75 13,25 Desember 2022 25 16 26,67 10,67 26,5 10,50
MAD
8,65 8,94
Berdasarkan hasil perhitungan Tabel 5 nilai MAD untuk MA (3) lebih kecil yaitu: 8,65 unit

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2686
dibandingkan dengan nilai MAD untuk MA (4) sebesar 8,94 unit. Sehingga metode yang terpilih untuk dilakukan perhitungan berikutnya adalah metode MA (3) bulanan. Perhitungan berikutnya adalah mencari kesalahan error dari metode rata-rata bergerak 3 bulan dapat dilihat pada Tabel 6 Tabel 6 Hasil Pengukuran Error Pada Metode MA (3) Peri ode F A E [E] [E]²
Pct Error 1 38,33 23 -15,33 15,33
235,01
0,67 2 35,67 15 -20,67 20,67
427,25
1,38 3 28,67 10 -18,67 18,67 348,57 1,87 4 16 16 0 0
0
0 5 13,67 23 9,33 9,33 87,05
0,41 6 16,33 14 -2,33 2,33 5,43
0,17 7 17,67 26 8,33 8,33 69,39
0,32 8 21 24 3 3
9 0,13
9 21,33 32 10,67 10,67 113,85 0,33 10 27,33 26 -1,33 1,33 1,77 0,05 11 27,33 24 -3,33 3,33 11,09 0,14 12 27,33 27 -0,33 0,33 0,11 0,01 13 25,67 20 -5,67 5,67 32,15 0,28 14 23,67 15 -8,67 8,67 75,17 0,58 15 20,67 0 -20,67 20,67
427,25
0 16 11,67 16 4,33 4,33 18,75 0,27 17 10,33 26 15,67 15,67 245,55 0,60 18 14 17 3 3
9
0,18 19 19,67 28 8,33 8,33 69,39 0,30 20 23,67 35 11,33 11,33 128,37 0,32 21 26,67 16 -10,67 10,67 113,85 0,67 Σ 466,68
433 -33,68 181,66 2427,98 8,66
Rata- rata 22,22 20,62 -1,6 8,65 115,6 0,41
Berdasarkan Tabel 6. hasil pengukuran error pada metode rata-rata bergerak untuk nilai MAD sebesar 8,65, nilai MSE sebesar 115,6 dan nilai MAPE sebesar 0,41%. Adapun perhitungan secara matematisnya yaitu:
Adapun mencari nilai Tracking Signal untuk metode MA (3) dapat dilihat pada Ta bel 7
Tabel 7 Tracking Signal Metode Peramalan Pada Metode MA (3) Peri ode F A E= A - F RSFE [RSFE] Cum Abs Error MA D TS 1 38,33 23 -15,33 -15,33 15,33 15,33 15,33 -1 2 35,67 15 -20,67 -36,00 20,67 36,00 18 -2 3 28,67 10 -18,67 -54,67 18,67 54,67 18,22 -3 4 16 16 0 -54,67 0 54,67 13,67 -4 5 13,67 23 9,33 -45,34 9,33 64,00 12,8 - 3,5 6 16,33 14 -2,33 -47,67 2,33 66,33 11,06 - 4,3 7 17,67 26 8,33 -39,34 8,33 74,66
10,67 - 3,7 8 21 24 3 -36,34 3
77,66 9,71 - 3,7
9 21,33 32 10,67 -25,67 10,67
88,33 9,81 - 2,6 10 27,33 26 -1,33 -27,00 1,33 89,66 8,97 - 3,0 11 27,33 24 -3,33 -30,33 3,33 92,99 8,45 - 3,6 12 27,33 27 -0,33 -30,66 0,33 93,32 7,78 - 3,9 13 25,67 20 -5,67 -36,33 5,67 98,99 7,61 - 4,8 14 23,67 15 -8,67 -45,00 8,67
107,66 7,69 - 5,9 15 20,67 0 -20,67 -65,67
20,67 128,33 8,56 - 7,7
16 11,67 16 4,33 -61,34 4,33 132,66 8,29 - 7,4
17 10,33 26 15,67 -45,67 15,67 148,33 8,73 - 5,2
18 14 17 3 -42,67 3
151,33 8,41 - 5,1 19 19,67 28 8,33 -34,34 8,33 159,66 8,40 - 4,1
20 23,67 35 11,33 -23,01 11,33 170,99 8,55 - 2,7
21 26,67 16 -10,67 -33,68 10,67 181,66 8,65 - 3,9
Berdasarkan hasil dari Tabel 7 bahwa nilai tracking signal yaitu -3,89. Adapun hasil yang di dapatkan secara matematis menggunakan persamaan berikut:
Kemudian langkah selanjutnya ialah menentukan grafik kontrol UCL ( Upper Control Limit ) atau batas kontrol atas dan LCL ( Lower Control Limit (LCL) atau batas kontrol bawah di PT. Karya Teknik Semesta pada periode Januari 2021 sampai Desember 2022 seperti pada Gambar 4 dibawah ini:

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2688
Gambar 5 Peta Kontrol Tracking Signal Single Moving MA (3)
Adapun penempatan batas kontrol yang digunakan oleh penulis didapat berdasarkan buku referensi (Vincent Gaspers) yaitu +4 dan -4. Dari grafik diatas terlihat bahwa nilai tracking signal untuk model peramalan MA(3) berada di luar batas-batas yang dapat di terima, dimana nilai tracking signal itu bergerak dari-1 sampai -7,7.
5. Metode Rata-rata Bergerak Berbobot ( Weighted Moving Averange ) Adapun perhitungan secara matematis metode rata-rata bergerak n-perioder terbobot, weighted MA(n), dinyatakan sebagai berikut:
Perhitungan metode WMA menggunakan waktu 3 bulan dengan pemberian bobot untuk satu bulan yang lalu diberi bobot 3, dua bulan yang lalu diberi bobot 2, dan tiga bulan yang lalu diberi bobot 1 sehingga jumlah bobot menjadi 6, yang dapat dilihat pada Tabel 8
Tabel 8 Perhitungan Peramalan Berdasarkan Metode WMA (3)
Bulan Indeks Waktu Aktual Ramalan Berdasarkan WMA (3) Januari 2021 1 31 - Februari 2021 2 36 - Maret 2021 3 48 - April 2021 4 23 {(3)(48) + (2)(36) + (1)(31)} / 6 = 41,17 Mei 2021 5 15 {(3)(23) + (2)(48) + (1)(36)} / 6 = 33,50 Juni 2021 6 10 {(3)(15) + (2)(23) + (1)(48)} / 6 = 23,17 Juli 2021 7 16 {(3)(10) + (2)(15) + (1)(23)} / 6 = 13,83 Agustus 2021 8 23 {(3)(16) + (2)(10) + (1)(15)} / 6 = 13,83 September 2021 9 14 {(3)(23) + (2)(16) + (1)(10)} / 6 = 18,50 Oktober 2021 10 26 {(3)(14) + (2)(23) + (1)(16)} / 6 = 17,33 November 2021 11 24 {(3)(26) + (2)(14) + (1)(23)} / 6 = 21,50 Desember 2021 12 32 {(3)(24) + (2)(26) + (1)(14)} / 6 = 23 Januari 2022 13 26 {(3)(32) + (2)(24) + (1)(26)} / 6 = 28,33 Februari 2022 14 24 {(3)(26) + (2)(32) + (1)(24)} / 6 = 27,67 Maret 2022 15 27 {(3)(24) + (2)(26) + (1)(32)} / 6 = 26
April 2022 16 20 {(3)(27) + (2)(24) + (1)(26)} / 6 = 25,83 Mei 2022 17 15 {(3)(20) + (2)(27) + (1)(24)} / 6 = 23 Juni 2022 18 0 {(3)(15) + (2)(20) + (1)(27)} / 6 = 18,67 Juli 2022 19 16 {(3)(0) + (2)(15) + (1)(20)} / 6 = 8,33 Agustus 2022 20 26 {(3)(16) + (2)(0) + (1)(15)} / 6 = 10,50 September 2022 21 17 {(3)(26) + (2)(16) + (1)(0)} / 6 = 18,33 Oktober 2022 22 28 {(3)(17) + (2)(26) +(1)(16)} / 6 = 19,33 Novemebr 2022 23 35 {(3)(28) + (2)(17) + (1)(26)} / 6 = 24 Desember 2022 24 16 {(3)(35) + (2)(28) + (1)(17)} / 6 = 29,67 Januari 2023 25 ??? {(3)(16) + (2)(35) + (1)(28)} / 6 = 24,33
Berdasarkan perhitungan pada Tabel 8 dapat disimpulkan hasil dari peramalan metode rata-rata bergerat berbobot untuk bulan Januari 2023 adalah 24 unit. Adapun hasil yang didapatkan merupakan hasil pembulatan dengan syarat berikut :
a. 0,0 – 0,49 dibulatkan menjadi 0 b. 0,5 – 0,99 dibulatkan menjadi 1 Adapun untuk mencari kesalahan error dalam metode rata-rata bergerak dapat dilihat pada Tabel 9
Tabel 9 Hasil Perhitungan Error pada Metode WMA (3) Peri ode F A E [E] [E]²
Pct Error 1 41,17 23 -18,17 18,17 330,15 0,79 2 33,50 15 -18,50 18,50 342,25 1,23 3 23,17 10 -13,17 13,17 173,45 1,32 4 13,83 16
2,17 2,17 4,71 0 5 13,83 23 9,17 9,17 84,09 0,40 6 18,50 14 -4,50 4,50 20,25 0,32 7 17,33 26 8,67 8,67 75,17 0,33 8 21,50 24 2,50 2,50 6,25 0,10 9 23 32 9 9 81 0,28 10 28,33 26 -2,33 2,33 5,43 0,09 11 27,67 24 -3,67 3,67 13,47 0,15 12 26 27 1 1 1 0,04 13 25,83 20 -5,83 5,83 33,99 0,29 14 23 15 -8 8 64 0,53 15 18,67 0 -18,67 18,67 348,57 0 16 8,33 16 7,67 7,67 58,83 0,48 17 10,50 26 15,50 15,50 240,25 0,60 18 18,33 17 -1,33 1,33 1,77 0,08 19 19,83 28 8,17 8,17 66,75 0,29 20 24 35 11 11 121 0,31 21 29,67 16 -13,67 13,67 186,87 0,85 Σ 465,99 433 -33 182,69 2259,24
8,63
Rata- rata 22,19 20,62
-1,57
8,7 107,58
0,41
Berdasarkan Tabel 9 hasil pengukuran Error pada metode rata-rata bergerak berbobot untuk nilai MAD sebesar 8,7 unit, niali MSE 107,58 dan nilai MAPE sebesar 0,41%. Adapun secara matematisnya yaitu:

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2690
Adapun mencari nilai Tracking Signal untuk metode MA (3) dapat dilihat pada Ta bel 10
Tabel 10 Tracking Signal Metode Peramalan Pada Metode WMA (3) Peri ode F A E= A - F RSFE [RSF E] Cum Abs Error MAD TS 1 41,17 23 -18,17 -18,17 18,17 15,33 15,33 -1,2 2 33,50 15 -18,50 -36,67 18,50 33,83 16,92 -2,2 3 23,17 10 -13,17 -49,84 13,17 47,00 15,67 -3,2 4 13,83 16 2,17 -47,67 2,17 49,17 12,29 -3,9
5 13,83 23 9,17 -38,50 9,17 58,34 11,67 -3,3 6 18,50 14 -4,50 -43,00 4,50 62,84 10,47 -4,1 7 17,33 26 8,67 -34,33 8,67 71,51 10,22 -3,4 8 21,50 24 2,50 -31,83 2,50 74,01 9,25 -3,4
9 23 32 9 -22,83 9 83,01 9,22 -2,5 10 28,33 26 -2,33 -25,16 2,33 85,34 8,53 -2,9 11 27,67 24 -3,67 -28,83 3,67 89,01 8,09 -3,6 12 26 27 1 -27,83 1 90,01 7,50 -3,7 13 25,83 20 -5,83 -33,66 5,83 95,84 7,37 -4,6
14 23 15 -8 -41,66
8 103,84 7,42 -5,6 15 18,67 0 -18,67 -60,33 18,67 122,51 8,17 -7,4
16 8,33 16 7,67 -52,66 7,67 130,18 8,14 -6,5
17 10,50 26 15,50 -37,16 15,50 145,68 8,57 -4,3
18 18,33 17 -1,33 -38,49 1,33 147,01 8,17 -4,7 19 19,83 28 8,17 -30,32 8,17 155,18 8,17 -3,7
20 24 35 11 -19,32
11 166,18 8,31 -2,3
21 29,67 16 -13,67 -32,99 13,67 179,85 8,56 -3,9
Berdasarkan hasil dari Tabel 10 bahwa nilai tracking signal yaitu -3,89. Adapun hasil yang di dapatkan secara matematis menggunakan persamaan berikut:
Kemudian langkah selanjutnya ialah menentukan grafik kontrol UCL ( Upper Control Limit ) atau batas kontrol atas dan LCL ( Lower Control Limit (LCL) atau batas kontrol bawah di PT. Karya Teknik Semesta pada periode Januari 2021 sampai Desember 2022 seperti pada
2691
Gambar 6 dibawah ini:
Dari data diatas terlihat bahwa nilai-nilai tracking signal untuk model peramalan Weighted MA(3) masih berada diluar batas-batas yang dapat diterima (maksimum ±4 ), di mana nilai-nailai tracking sign al itu bergerak dari -1,2 sampai -7,4.
6. Metode Exponential Smoothing dengan α = 0,5 dan α = 0,9 Adapun secara matematis persamaan yang digunakan metode exponential smoothing adalah
F t+1 = F t-1 + α(A t-1 – F t-1 )
Perhitungan metode ES menggunakan α = 0,5 dan α = 0,9, dikarenakan historis dari data aktual permintaan tidak stabil dari waktu ke waktu, sehingga α mendekati angka satu. Adapun perhitungan peramalan dengan menggunakan metode ES dapat dilihat pada Tabel 11
Tabel 11 Perhitungan Berdasarkan Metode ES α = 0,5 dan α = 0,9
Bulan Indek s Wakt u Permint aan Aktual (Unit) Ramalan ES (α = 0,5) Rama lan ES (α = 0,9) Januari 2021 1 31
23 23 Februari 2021 2 36 23 + 0,5 (31 - 23) = 27 30,20 Maret 2021 3 48 27 + 0,5 (36 - 27) = 31,50 35,42 April 2021 4 23 31,50 + 0,5 (48 - 31,50) = 39,75 46,74 Mei 2021 5 15 39,75 + 0,5 (23 - 39,75) =31,38 25,37 Juni 2021 6 10 31,38 + 0,5 (15 - 31,38) = 23,19 16,04 Juli 2021 7 16 23,19+ 0,5 (10 - 23,19) = 16,59 10,60 Agustus 2021 8 23 16,59 + 0,5 (16 - 16,59) = 16,30 15,46 September 2021 9 14 16,30 + 0,5 (23 - 16,30) = 19,65 22,25 Oktober 2021 10 26 19,65 + 0,5 (14 - 19,65) = 16,82 14,82 November 2021 11 24 16,82 + 0,5 (26 - 16,82) = 21,41 24,88 Desember 2021 12 32 21,41 + 0,5 (24 - 21,41) = 22,71 24,09 Januari 2022 13 26 22,71 + 0,5 (32 - 22,71) = 27,35 31,21 Februari 2022 14 24 27,35 + 0,5 (26 - 27,35) = 26,68 26,52 Maret 2022 15 27 26,68 + 0,5 (24 - 26,68) = 25,34 24,25 April 2022 16 20 25,34 + 0,5 (27 - 25,34) = 26,17 26,73 Mei 2022 17 15 26,17 + 0,5 (20 - 26,17) = 23,08 20,67 Juni 2022 18 0 23,08 + 0,5 (15 - 23,08) = 19,04 15,57 Juli 2022 19 16 19,04 + 0,5 (0 - 19,04) = 9,52 1,56 Agustus 2022 20 26 9,52 + 0,5 (16 - 9,52) = 12,76 14,56 September 2022 21 17 12,76 + 0,5 (26 - 12,76) = 19,38 24,86 Oktober 2022 22 28 19,38 + 0,5 (17 - 19,38) = 18,19 17,79 Novemebr 2022 23 35 18,19 + 0,5 (28 - 18,19) = 23,10 26,98 Desember 2022 24 16 23,10 + 0,5 (35 - 23,10) = 29,05 34,20 Januari 2023 25 ??? 29,05 + 0,5 (16 - 29,05) = 22,52 17,82
Berdasarkan perhitungan pada Tabel 11 dapat disimpulkan hasil dari peramalan metode ES α = 0,5 untuk bulan Januari 2023 adalah 22,52 unit, sedangkan peramalan metode ES α = 0,9

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2692
untuk bulan Januari 2023 adalah 17,82 unit. Adapun untuk memilih metode dengan α berapa yang memiliki MAD terkecil dari metode ES α = 0,5 dan ES α = 0,9 dapat dilihat perhitungan perbandingan pada Tabel 12.
Tabel 12 Perbandingan Nilai MAD Metode ES α = 0,5 dan α = 0,9
Bulan Indeks Waktu Permi ntaan Aktual (Unit) Ramalan
ES (α = 0,5) ABS Deviasion untuk ES
(0,5) Ramalan ES (α = 0,9) ABS Deviasion untuk ES
(0,9) Januari 2021 1 31 23 8,00 23 8,00 Februari 2021 2 36 27,00 9,00 30,20 5,80 Maret 2021 3 48 31,50 17,75 35,42 23,75 April 2021 4 23 39,75 16,88 46,74 10,38 Mei 2021 5 15 31,38 13,44 25,37 6,04 Juni 2021 6 10 23,19 0,72 16,04 -6,04 Juli 2021 7 16 16,59 -0,59 10,60 5,40 Agustus 2021 8 23 16,30 5,68 15,46 8,25 September 2021 9 14 19,65 -5,65 22,25 -8,25 Oktober 2021 10 26 16,82 9,18 14,82 0,88 November 2021 11 24 21,41 2,59 24,88 -0,88 Desember 2021 12 32 22,71 1,35 24,09 5,21 Januari 2022 13 26 27,35 2,68 31,21 2,52 Februari 2022 14 24 26,68
-2,68 26,52 -2,52 Maret 2022 15 27 25,34 6,17 24,25 6,73 April 2022 16 20 26,17 8,08 26,73 5,67 Mei 2022 17 15 23,08 19,04 20,67 15,57 Juni 2022 18 0 19,04 -19,04
15,57 -15,57
Juli 2022 19 16
9,52 6,48 1,56 14,44 Agustus 2022 20 26 12,76 13,24 14,56 7,86 September 2022 21 17 19,38
-2,38 24,86 -7,86 Oktober 2022 22 28 18,19 9,81 17,79 10,21 Novemebr 2022 23 35 23,10 11,90 26,98 18,20 Desember 2022 24 16 29,05
-13,05 34,20 18,20
MAD
4,61 5,17
Berdasarkan hasil dari Tabel 12 nilai MAD dari metode ES α = 0,5 adalah 4.61, sedangkan nilai MAD dari Metode ES α = 0,9 lebih besar yaitu 5.17, sehingga metode yang terpilih untuk dilakukan perhitungan berikutnya adalah metode ES α = 0,5. Adapun untuk mecari kesalahan error dalam metode Exponential Smoothing ES α = 0,5 , dapat dilihat pada Tabel 13
Tabel 13 Hasil Perhitungan Error pada Metode Peramalan ES α = 0,5 Peri ode F A E [E] [E]² Pct Error 1 23 31 8,00 8,00 64,00 0,26 2 27,00 36 9,00 9,00 81,00 0,25 3 31,50 48 16,50 16,50 272,25 0,34 4 39,75 23 -16,75 16,75 280,56 0,73 5 31,38 15 -16,38 16,38 268,30 1,09 6 23,19 10 -13,19 13,19 173,98 1,32 7 16,59 16 -0,59 0,59 0,35 0,04 8 16,30 23 6,70 6,70 44,89 0,29 9 19,65 14 -5,65 5,65 31,92 0,40 10 16,82 26 9,18 9,18 84,27 0,35 11 21,41 24 2,59 2,59 6,71 0,11 12 22,71 32 9,29 9,29 86,30 0,29 13 27,35 26 -1,35 1,35 1,82 0,05 14 26,68
24 -2,68 2,68
7,18
0,11 15 25,34
27
1,66 1,66 2,76 0,06 16 26,17 20 -6,17 6,17 38,07 0,31 17 23,08 15 -8,08 8,08 65,29
0,54
18 19,04 0
-19,04 19,04 362,52 0,00 19 9,52 16 6,48 6,48 41,99 0,41 20 12,76 26 13,24 13,24
175,30 0,51
21 19,38 17 -2,38 2,38 5,66
0,14 22 18,19 28
9,81 9,81
96,24
0,35 23 23,10 35 11,90 11,90
141,61
0,34 24 29,05 16 -13,05 13,05
170,30
0,82 Σ
548,96 548 -0,96 196,61 2332,97 8,29 Rata- rata 22,87 22,83 -0,04 8,19 97,21
0,35
Berdasarkan Tabel 13 hasil pengukuran Error untuk nilai MAD sebesar 8.19, nilai MSE sebesar 97.21 dan nilai MAPE sebesar 0,35%. Adapun perhitungan secara matematisnya yaitu:
Sedangkan tracking signal dari metode peramalan ES α = 0,5 dapat dilihat pada Tabel 14
Tabel 14 Tracking Signal Metode Peramalan ES α = 0,5 Peri ode A E= A - F RSFE [RSF E] Cum Abs Error MAD TS 1 31 8,00 8,00 8,00 8,00 8 1,0 2 36 9,00 17,00 17,00 25,00 12,50 1,4 3 48 16,50 33,50 33,50 58,50 19,50 1,7 4 23 -16,75 16,75 16,75 75,25 18,81 0,9 5 15 -16,38 0,37 0,37 75,62 15,12 0,02 6 10 -13,19 -12,82 12,82 88,44 14,74 -0,9 7 16 -0,59 -13,41 13,41 101,85 14,55 -0,9 8 23 6,70 -6,71 6,71 108,56 13,57 -0,5 9 14 -5,65 -12,36 12,36 120,92 13,44 -0,9 10 26 9,18 -3,18 3,18 124,10 12,41 -0,3 11 24 2,59 -0,59 0,59 124,69 11,34 -0,1 12 32 9,29 8,70 8,70 133,39 11,12 0,8 13 26 -1,35 7,35 7,35 140,74 10,83 0,7 14 24 -2,68 4,67 4,67 145,41 10,39 0,4 15 27 1,66 6,33 6,33 151,74 10,12 0,6 16 20 -6,17 0,16 0,16 151,90 9,49 0,02 17 15 -8,08 -7,92 7,92 159,82 9,40 -0,8 18 0 -19,04 -26,96 26,96 186,78 10,38 -2,6 19 16 6,48 -20,48 20,48 207,26 10,91 -1,9 20 26 13,24 -7,24 7,24 214,50 10,73 -0,7 21 17 -2,38 -9,62 9,62 224,12 10,67 -0,9 22 28 9,81 0,19 0,19 224,31 10,20 0,02 23 35 11,90 12,09 12,09 236,40 10,28 1,2 24 16 -13,05 -0,96 0,96 237,36 9,89 -0,1
( Sumber:

## Diolah oleh Penulis)
Berdasarkan hasil dari Tabel 14 bahwa nilai tracking signal yaitu -0,10. Adapun hasil yang di dapatkan secara matematis menggunakan persamaan berikut:

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2694
Kemudian langkah selanjutnya ialah menentukan grafik kontrol UCL ( Upper Control Limit ) atau batas kontrol atas dan LCL ( Lower Control Limit (LCL) atau batas kontrol bawah di PT. Karya Teknik Semesta pada periode Januari 2021 sampai Desember 2022 seperti pada Gambar 7 dibawah ini:

## Gambar 7 Peta Kontrol Tracking Signal Exponential Smoothing
Dari data diatas tampak bahwa nilai-nilai tracking signal untuk model pemulusan eksponensial, ES (α = 0,5), berada dalam batas yang dapat di terima (maksimum ±4), dimana nilai-nilai tracking signal itu bergerak dari +1 sampai -2,6.

## 7. Perbandingan Nilai Error Pada Metode Time Series
Perbandingan metode time series digunakan untuk memilih metode yang paling tepat dari beberapa metode peramalan lainnya dalam meramalkan permintaan produk kompresor yang berdasarkan tingkat akurasi dari metode peramalan yang dinilai dengan MAD, MSE, dan MAPE.
Metode yang memiliki tingkat error yang lebih kecil menandakan bahwa metode tersebut merupakan metode peramalan yang lebih akurat. Kemudia setelah terpilih metode yang terpat maka akan dilakukan validasi dengan menggunakan tracking signal dan kesesuaian pola data historis. Berikut ini merupakan ringkasan hasil pengukuran tingkat error dari masing-masing metode peramalan yang telah diuji dapat dilihat pada Tabel 15
Tabel 15 Hasil Perbandingan Tingkat Error
Tiap Metode Metode MAD MSE
MAPE TS
Ma
8,65 115,6 0,41% -3,9
WMA 8,70 107,58 0,41%
-3,85 ES
8,19 97,21 0,35%
-0,10
Berdasarkan Tabel 15 hasil pengukuran tingkat error untuk masing-masing metode peramalan, hasil pengukuran diberi rangking antara satu sampai enam. Satu menjukkan bahwa nilai tingkat error yang dimiliki merupakan yang paling rendah. Sedangkan enam menunjukkan tingkat error yang paling tinggi atau paling tidak akurat. Adapun pemberian rangking dapat dilihat pada Tabel 16 .
Tabel 16 Rangking dari Tingkat Error Tiap Metode
Metode MAD MSE MAPE Total Rangking Rangking MA 5 6 6 17 5 WMA 6 5 6 17 6 ES 1 1 1 3 3
Berdasarkan hasil dari Tabel 16 metode yang memiliki tingkat error terkecil adalah metode Exponential Smoothing dengan nilai MAD = 8,19, nilai MSE = 97,21, nilai MAPE = 0,35%. Berdasarkan dari hasil rangking terdapat satu metode dengan total rangking terendah yaitu metode Exponential Smoothing dengan nilai 3. Maka metode peramalan time series yang tepat digunakan untuk meramalkan permintaan produk kompresor adalah metode Exponential Smoothing dengan α = 0,5.

## 8. Metode Economic Order Quantity
Permintaan Produk Kompresor
PT. Karya Teknik Semesta saat ini dalam perusahaan belum menggunakan EOQ sebagai metode pengendalian bahan baku dan hanya menggunakan perhitungan manual atau berdasarkan perkiraan.
Penerapan pada metode Economic Order Quantity (EOQ) akan coba diterapkan pada PT. Karya Teknik Semesta untuk mengendalikan persediaan produk Kompresor dan mengharapkan adanya hasil yang efisien, baik untuk tingkat pembelian produk kompresor, frekuensi pembelian, persediaan, titik pemesanan kembali.
Untuk menghitung EOQ pada PT. Karya Teknik Semesta terdapat beberapa data yang perlu dipersiapkan. Adapun permintaan tahunan yang di dapat dari kartu stock Kompresor tahun 2021 dan tanun 2022 sebagai berikut:
Tabel 17
Penjualan Kompresor Kaishan Tahun 2021 & 2022 Bulan Penjualan 2021 (Unit) Penjualan 2022 (Unit)
Januari 31 26 Februari 36 24 Maret 48 27 April 23 20 Mei 15 15 Juni 10 0
Juli 16
16
Bulan
Penjualan 2021 (Unit) Penjualan 2022 (Unit) Agustus 23 26 September 14 17 Oktober 26 28 November 24 35 Desember 32 16 Σ 298 250

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2696
Biaya Pemesanan Biaya pemesanan tidak tergantung dari jumlah yang dipesan tetapi tergantung dari berapa kali pesanan dilakukan. Biaya tetap yang terjadi setiap kali pesan. Biaya tetap rata-rata untuk impor kompresor Kaishan pada tahun 2021 Rp 8,500,144 ( Tabel 18 ) dan pada tahun 2022 Rp 9,754,380 ( Tabel 19 ).
Tabel 18 Biaya Pemesanan Kompresor Kaishan Tahun 2021 Tanggal Kedatangan Kompresor Unit Kompresor Biaya Setiap Kali Pesan 08/01/2021 38 8.025.254 03/02/2021 24 9.019.127 27/02/2021 28 8.124.590 20/03/2021 32 7.540.324 02/04/2021 32 7.822.745 15/04/2021 28 9.200.350 28/04/2021 28 7.846.392 22/05/2021 10 8.644.234 06/06/2021 21 7.593.005 24/06/2021 21 8.747.457 03/07/2021 20 9.643.455 20/07/2021 20 7.821.548 17/10/2021 21 8.647.524 29/10/2021 21 10.326.009 Σ 344 119.002.014 Rata-rata 25 8.500.144 Tabel 19 Biaya Pemesanan Kompresor Kaishan Tahun 2022 Tanggal Kedatangan Kompresor Unit Kompresor Biaya Setiap Kali Pesan 06/01/2022 38 9.751.647 11/02/2022 11 9.432.609 25/02/2022 30 10.092.342 31/03/2022 10 9.752.253 22/04/2022 32 9.909.721 10/06/2022 22 9.831.711 26/06/2022 18 9.875.189 12/10/2022 10 10.127.376 18/11/2022 20 9.016.573 Σ 191 87.789.421 Rata-rata 21 6.270.673
Selain data-data yang di Shipping diatas yang perlu diketahui lagi adalah biaya pemesanan internal tahun 2021 dan 2022. Untuk lebih jelasnya data tentang biaya pemesanan internal dapat dilihat pada Tabel 20
Tabel 20 Biaya Pemesanan Kompresor Kaishan No Jenis Biaya Tahun 2021 2022
1 Biaya
Internet 24.000.000 26.000.000 2 Biaya Telepon 12.000.000 12.000.000 3 Biaya Shipping 119.002.014 87.789.421 Jumlah 155.002.014 125.789.421 Rata-Rata Perbulan 12.916.835 10.482.452

## 9. Biaya Penyimpanan Persediaan
Selain biaya pemesanan kompresor biaya yang perlu diketahui yaitu biaya penyimpanan persediaan kompresor. Biaya penyimpanan merupakan biaya yang berkenaan dengan persediaan barang seperti biaya simpan, biaya administrasi, biaya kerusakan. Berikuit ini merupakan data biaya persediaan yang ada di PT. Karya Teknik Semesta.
Tabel 21 Biaya Persediaan PT. Karya Teknik Semesta Per Tahun No Keterangan Biaya 2021 Biaya 2022 1 Biaya sewa gudang per tahun 350.000.000 355.000.000 2 Biaya listrik 5.000.000 5.000.000 3 Biaya keamanan 3.000.000 3.250.000 Total biaya persediaan 1 tahun
358.000.000 363.250.000 Diketahui : Luas gudang
= 500m 2 Volume 1 unit Kompresor
= 0,93m 2 Biaya simpan per m 2 per tahun
= Rp 363,250,000 / 500 = Rp 762,500
Biaya simpan 1 ut kompresor per tahun = Rp 762,500 x 0,93 = Rp 675,645 Biaya simpan 1 ut kompresor per bulan = Rp 675,645 / 12 = Rp 56,304

## 10. Perhitungan Economic Order Quantity
Jumlah Permintaan Dapat diketahui permintaan produk kompresor untuk Bulan Januari 2023 yaitu sebanyak 22,52 unit atau dibulatkan menjadi 23 unit yang di dapat dari perhitungan peramalan dengan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
menggunkana metode exsponential smoothing dengan α = 0,5. Dapat di asumsikan bahwa persediaan yang harus di sediakan oleh PT. Karya teknik semesta yaitu 23 unit kompresor, Jika jumlah persekali pesan adalah 23 unit maka dalam satu tahun dapat dihitung dengan menggunakan persamaan rumus:
Jadi permintaan dalam 1 tahun pada tahun 2023 yaitu 276 unit. Dengan rata-rata pembelian 23 pcs per bulan (Q).
Biaya Pemesanan Jumlah biaya yang harus dikelurkan untuk persekali pesan produk kompresor dapat dihitung dengan menggunakan rumus:
Dari perhitungan diatas bahwa biaya pemesanan bahan baku dalam sekali pesan memerlukan biaya sebesar Rp. 10.482.452
Biaya Penyimpanan Biaya yang harus di kelurkan untuk penyimpanan kompresor dapat dihitung dengan rumus:
Dari perhitungan diatas bahwa biaya penyimpanan kompresor sebesar Rp. 15.539.904
Biaya Persediaan Jumlah cost kompresor yang harus di keluarkan perusahaan dapat dihitung dengan menggunakan rumus:
Jadi total persediaan produk kompresor sebesar Rp. 304.498.302 per pesanan.
Nilai EOQ Perhitungan Economic Order Quantity (EOQ) untuk menentukan kompresor yang harus di pesan. Dari peritungan yang telah dilakukan di atas dapat dihitung nilai kuantitas pembelian optimal (EOQ) dengan persamaan rumus:
Total kebutuhan (D) = 276 unit
Biaya tiap kali pesan (S) = 10.482.452 Biaya simpan per tahun (H) = 15.539.904

## = 19
Jumlah pembelian persediaan kompresor yang optimal setiap kali order untuk tahun 2023 yaitu sebesar 19 unit. Dengan frekuensi pembelian kompresor yang dibutuhkan oleh perusahaan yaitu:
Sehingga frekuensi pembelian kompresor sebanyak 15 kali pemesanan, dengan pemesanan ulang yaitu:

## hari
Sehingga pada tahun 2023 pemesanan optimal sekali pesan sebesar 19 unit dengan 12 kali dilakukan pemesanan dan dengan jarak pemesanan 24 hari. Dengan biaya persediaan setelah EOQ yaitu:

## 11. Persediaan Pengaman ( Safety Stock)
Safety stock adalah persediaan tambahan yang diadakan untuk melindungi dari kemungkinan terjadinya kekurangan produk kompresor. Kebijakan perusahaan memberikan toleransi 1 kali kehabisan stok dalam setahun untuk produk kompresor. Sehingga service level dapat dihitung dengan rumus: Annual Demand (D) = 276 / EOQ (Q*) = 19 Sehingga dapat dihitung frekuensi order per tahun dan service level nya: 1. Frekuensi order per tahun = 276 / 19 = 14,52 ~ 15 kali per tahun 2. Service level

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2700
Karena 1 kali kehabisan stock ditolelir,maka tidak kehabisan stok adalah (15 – 1) = 14 kali per tahun. Jadi service level = 14/15 x 100% = 93% Telah didapat hasil service level yaitu 93% maka safety factor (dari tabel Lampiran ) = 1,48. Jika service level atau pemenuhan permintaan sebanyak 93% dan persediaan cadangan 7%. Untuk perhitungan standar deviasi dapat dilihat pada Tabel 22 dibawah ini:
Tabel 22 Perhitungan Standar Deviasi
No
Bulan Permintaan 2022 (x) x bar x - xbar (x - xbar)^2 1 Januari 2022 26 21 5 25 2 Februari 2022 24 21 3 9 3 Maret 2022 27 21 6 36 4 April 2022 20 21 -1 1 5 Mei 2022 15 21 -6 36 6 Juni 2022 0 21 -21 441 7 Juli 2022 16 21 -5 25 8 Agustus 2022 26 21 5 25 9 September 2022
17
21 -4 16 10 Oktober 2022 28 21 7 49 11 Novemebr 2022 35 21 14 196 12 Desember 2022 16 21 -5 25 Total 250 252 -2 884 Rata-rata 21 21 0 73,67 (Sumber: Pengolahan Data Sendiri 2023)
= 8,58 ~ 9
Kemudian langkah untuk menentukan berapa banyak jumlah persediaan yang aman adalah sebagai berikut: Safety stock = Z x sd Safety stock =
1,48 x 9 Safey stock = 13,32 ~ 13 unit Sehingga safety stock yang harus tersedia pada tahun 2023 adalah sebesar 13 unit.
12. Penentuan Pemesanan Kembali ( Reorder Point ) Untuk menentukan waktu pemesanan kembali atau reorder point yaitu dimana perusahaan harus melakukan pesanan kompresor kembali, sehingga penerimaan produk kompresor bisa di terima dengan tepat waktu ( on time ). Dapat dihitung dengan rumus: Safety stock = 13
Lead time = 2 bulan
Kebutuhan per bulan = 19 unit
ROP = Safety stock + ( Lead Time x Kebutuhan per bulan) ROP = 13 + (2 x 19) ROP = 51 unit Jadi pada tahun 2023 perusahaan harus melakukan pemesanan kembali pada saat persediaan kompresor sebesar 51 unit.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus, Ristono. 2009. Manajemen Persediaan . Yogyakarta: Graha Ilmu. Assuari, Sofjan. 2004. Manajemen Pemasaran . Jakarta: Rajawali Press.
Candra, Adi. 2018. “Pengendalian Persediaan Material Pada Produksi Hot Mix Dengan Pendekatan Metode Economic Order Quantity (EOQ).” Jitmi 1: 145–53. Candra, Adi, Catur Kurniawan, Agus Syahabuddin, and Bekti Raharjo. 2020. “Analisis Pengendalian Persediaan Komponen Kap Lampu JS110 Tipe CA Dengan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Dan Time Value Of Money Di PT. Valensi Cahaya Persada.” Jurnal Ekonomi Dan Bisnis 6 (June): 938–41. Djokopranoto, R. E. 2003. Manajemen Persediaan . Jakarta: PT Gramedia Widiasarana Indonesia. Herjanto, Eddy. 2018. Manajemen Operasi . Edited by Djony Herfan. 3rd ed. Jakarta: PT Grasindo.
Jay, Heizer, and Rander Barry. 2010. Manajemen Operasi . Edisi 9. Jakarta: Salemba Empat. Maukar, Anastasia Lidya, and K Johan. 2019. “Peramalan Tepung Jeli Dengan Time Series Analysis Mempertimbangkan Pengaruh Special Event.” Seminar Nasional Cendekiawan , no. 1: 1–7.
Puspitasari, Yulia, Edi Supriyadi, and Sofian Bastuti. 2016. “Analisis Persediaan Reffil PPC- Natural Menggunakan Metode Economic Order Quantity (EOQ) DI PT. Kosmetikatama Super Indah.” Jurnal Ekonomi Dan Bisnis 3: 1–23.
Rangkuti, Freddy. 2007. Manajemen Persediaan : Aplikasi Di Bidang Bisnis . Jakarta: PT. Raja
Grafindo Persada.
Rusdiana.
2014. MANAJEMEN OPERASI . Bandung: Cv Pustaka Setia. http://digilib.uinsgd.ac.id/8788/1/Buku Manajemen Operasi.pdf. Syamsuddin. 2009. Manajemen Keuangan . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Taufik, Taufik. 2020. “Analisis Persediaan Bahan Baku Pvc Compound Dengan Metode Economic Order Quantity (Eoq) Untuk Mengetahui Nilai Frekwensi Nilai Pemesanan Pada Pt Xyz.” Teknologi : Jurnal Ilmiah Dan Teknologi 2 (2): 87. https://doi.org/10.32493/teknologi.v2i2.7897.
Wijayanti, Erik, and Khafidz Rosydi. 2019. “Peramalan Permintaan Dengan Pendekatan Time Series Dan Perencanaan Produksi Agregat.” Journal Knowledge Industrial Engineering (JKIE) , 75–80.