## Implementasi Metode Distribution Requirement Planning Pada Distributor Limbah Plastik Untuk Mengoptimalkan Biaya Distribusi
Kelvin Loisura Bimanggala *1 , Ribangun Bamban Jakaria 2 Kelvinlb08@gmail.com *1 , ribangunbz@umsida.ac.id 2 1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
I n f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel :
Received : 28 – Juli – 2023
Revised : 6 – November – 2023 Accepted : 27 – Maret – 2024
The  problem  of plastic waste  has  become  a  serious  global issue due to its negative impact on the environment. IKM K2 Recycle is a distributor of plastic waste, with an average sales volume of 50 tons per month and an average supply of raw materials of 80 tons per  month.  Companies  often  experience  buildup  in  warehouses due to lack of effective control and planning. The purpose of this study  is  to  optimize  distribution  costs  and  avoid  buildup  in warehouses  with  the  Distribution  Requirement  Planning  (DRP) method. Sales data carried out by forecasting is forwarded with distribution  calculations  by  the  DRP  method.  The  calculation results  with  DRP  were  able  to  reduce  distribution  costs  by  Rp. 154,318,512  from  the  Company's  previous  calculation  of  Rp. 193,890,000.  There  is  a  decrease  in  distribution  costs  by  a percentage  of  20%.  Thus,  the  company  managed  to  optimize distribution  costs  and  avoid  the  accumulation  of  goods  in warehouses, which is a positive step to overcome the problem of plastic waste and negative environmental impacts.
Kata kunci : Cost Reduction,
DRP,
Distribution  cost , Scheduling , Plastic waste

## A b s t r a k
Untuk  melakukan  sitasi  pada penelitian  ini  dengan  format :
K.  L.  Bimanggala  and  R.  B. Jakaria, “Implementasi Metode Distribution Requirement  Planning  Pada Distributor  Limbah  Plastik
Untuk Mengoptimalkan Biaya Distribusi,” JATI UNIK  J. Ilm. Tek.  dan  Manaj.  Ind. ,  vol.  7, no. 2, p. 95-110, 2024.
Masalah  limbah  plastik  telah  menjadi  isu  global  yang  serius karena dampak negatifnya terhadap lingkungan. IKM K2 Recycle adalah  distributor  limbah  plastik,  dengan  rata-rata  volume penjualan 50 ton per bulan dan pasokan bahan baku rata-rata 80 ton  per  bulan.  Perusahaan  sering  mengalami  penumpukan  di gudang  karena  kurangnya  pengendalian  dan  perencanaan  yang efektif. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan biaya distribusi  dan  menghindari  penumpukan  pada  gudang  dengan metode Distribution  Requirement  Planning (DRP).  Data penjualan  dilakukan  dengan  peramalan  diteruskan  dengan perhitungan  distribusi  dengan  metode  DRP.  Hasil  perhitungan dengan  DRP  mampu  menurunkan  biaya  distribusi  sebesar  Rp. 154.318.512 dari perhitungan Perusahaan sebelumnya sebesar Rp. 193.890.000.  terlihat  penurunan  biaya  distribusi  dengan persentase  20%.  Dengan  demikian,  perusahaan  berhasil mengoptimalkan  biaya  distribusi  dan  menghindari  penumpukan barang  di  gudang,  yang  merupakan  langkah  positif  untuk mengatasi masalah limbah plastik dan dampak negatif lingkungan.
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jatiunik/index

## JATI UNIK
Jurnal Ilmiah Teknik dan Manajemen Industri

## 1. Pendahuluan
Perkembangan pesat sektor industri di Indonesia telah menghasilkan persaingan sengit dalam  industri  manufaktur  dan  jasa.  Mulai  dari  pemasok  yang  menyediakan  bahan  baku hingga  produsen  yang  merakit  produk,  setiap  tahapan  dalam  rantai  pasokan  memainkan peran krusial dalam memastikan produk  sampai ke  konsumen akhir dengan efisien[1][2]. Dalam  pemasaran  produk,  distribusi  merupakan  strategi  pemasaran  utama  yang  menjadi pondasi untuk memfasilitasi aliran produk dari produsen hingga konsumen[3][4]. Namun, kesuksesan dalam dunia distribusi tidak semata-mata bergantung pada efisiensi, melainkan juga  pada  pelayanan  yang  berkualitas  sehingga  mampu  memenuhi  kebutuhan  konsumen dengan cepat dan responsif[5][6]. Oleh karena itu, upaya untuk mengoptimalkan distribusi menjadi esensial dalam menghadapi tantangan ekonomi yang terbatas namun menghasilkan keuntungan maksimal[7][8].
Sama halnya dengan Industri Kecil Menengah (IKM), K2 Recycle adalah perusahaan yang berfokus pada distribusi  limbah plastik dari Tempat Pembuangan Sampah (TPS) ke perusahaan  daur  ulang.  Namun  terdapat  ketidakseimbangan  antara  volume  penjualan  dan jumlah  pasokan  yang  dimiliki  perusahaan  ini.  Dimana  rata-rata  volume  penjualan perusahaan  ini  sekitar  50  ton  per  bulan.  Sementara  itu,  pasokan  bahan  baku  yang  masuk rata-rata sekitar 80 ton per bulan. Situasi ini mengindikasikan bahwa pengelolaan penjualan untuk seluruh jenis produk belum optimal[9][10]. Akibatnya, perusahaan sering mengalami akumulasi  stok  di  gudang  karena  kurangnya  pengendalian  dan  perencanaan  yang  efektif. Situasi  ini  dapat  divisualkan  dalam  gambar  1  jumlah  penjualan  dan  persediaan  selama  1 tahun berikut ini.
Gambar 1. Diagram Penjualan & Persediaan Selama 1 Tahun (Sumber: IKM 2 Recycle, 2022)
Dari  ilustrasi  diatas  terlihat  jelas  bahwa  jumlah  produk  yang  keluar  dari  gudang penyimpanan  tidak  seimbang  dengan  jumlah  barang  yang  masuk.  Jika  situasi  seperti  ini
636
637 577 583 566 557 611 2210 2305 2200 2845 2090 2185 2590 0 1000 2000 3000 PP putih PP sablon PP karung HD warna HD putih PE sablon PE putih Diagram Penjualan & Persediaan Selama 1 Tahun Penjualan Persediaan
tidak segera ditindak lanjuti, perusahaan akan menghadapi konsekuensi kerugian finansial bagi perusahaan[11][12].
Metode Distribution  Requirement  Planning (DRP)  merupakan  pendekatan perencanaan  distribusi  yang  memiliki  kemampuan  dalam  mengatur  persediaan,  terutama dalam  wilayah  pengiriman[13][14].  DRP  memungkinkan  untuk  mengoptimalkan pengiriman produk dan mengurangi biaya distribusi secara signifikan dengan merencanakan kapasitas transportasi secara keseluruhan serta mengatur pemesanan pengiriman.
Penerapan Distribution  Requirement  Planning (DRP)  oleh  CV.  Aidrat  berhasil menghasilkan  jadwal  pengiriman  yang  memungkinkan  memenuhi  permintaan  dari  semua agen  dengan  penghematan  sebesar  13,8%  [15].  DRP  dinilai  mampu  mengurangi  biaya sebesar  5%  jika  dibandingkan  dengan  metode  perhitungan  yang  biasa  digunakan  oleh perusahaan  [16].  Dalam  metode  DRP  yang  melibatkan  teknik  peramalan  ( forecasting ), regresi  linear, lot  sizing ,  dan safety  stock ,  biaya  distribusi  berhasil  diturunkan  sebesar 21,08%  dari  biaya  distribusi  yang  dilakukan  tanpa  menggunakan  metode  DRP  [17]. Penggunaan  metode lot  sizing yang  mendekati  biaya  minimum,  dengan  penerapan  DRP, berhasil  mengurangi  biaya  distribusi  sebesar  74%  dari  metode  yang  biasa  digunakan perusahaan dalam penjadwalan distribusi produk tepung terigu[13][18].  Metode DRP dapat mengurangi biaya simpan dan biaya pengiriman sebesar 73%[8]. Dengan penerapan metode DRP,  biaya  distribusi  berhasil  diminimalkan  dengan  membuat  penjadwalan  yang  lebih efisien[19][20]. Meskipun literatur telah menunjukkan keberhasilan penerapan DRP dalam berbagai  industri  seperti  distribusi  semen,  produk  tepung  terigu,  dan  cabai,  belum  ada penelitian  yang  secara  khusus  mengeksplorasi  penerapan  DRP  dalam  distribusi  limbah plastik.  Karena  itu,  penting  untuk  melakukan  penelitian  yang  mengkaji  konteks  industri yang  berbeda  untuk  mengetahui  apakah  DRP  juga  dapat  diterapkan  secara  efektif  dalam distribusi limbah plastik.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan biaya distribusi dan menghindari penumpukan pada gudang IKM K2 Recycle. Diharapkan penelitian ini dapat menghasilkan cara yang efisien dalam mengelola penjadwalan distribusi, sehingga dapat membantu dalam mengurangi  biaya  distribusi  dan  mencegah  akumulasi  barang  di  gudang  yang  dapat mengakibatkan kerugian bagi perusahaan.

## 2. Metode Penelitian
2.1     Desain Penelitian
Tahapan penelitian diawali dengan identifikasi masalah yang nantinya akan dijadikan
landasan  dalam  merumuskan  masalah  dan  tujuan  penelitian,  tahap  selanjutnya  yaitu kerangka  penelitian  yang  akan  melandasi  pengolahan  data  dengan  metode Distribution Requirement  Planning (DRP).  Setelah  pengolahan  dan  mendapatkan  hasil  perhitungan, maka akan dilakukan pengambilan kesimpulan.

## 2.2     Populasi dan Sampel
Penelitian ini dilakukan ada di IKM K2 Recycle yang berlokasi di Dsn. Bunut Selatan, Desa Pejangkungan, kec. Rembang, kab. Pasuruan.  Penelitian ini dilaksanakan selama 12 bulan,  yakni  Januari  2022  sampai  Desember  2022.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah seluruh limbah plastik yang didistribusikan oleh IKM K2 Recycle. Sedangkan sampel dalam penelitian  ini  adalah  limbah  plastik  yang  terbagi  7  jenis,  yaitu  PP  putih,  PP  sablon,  PP karung, HD warna, HD putih, PE sablon dan PE putih.

## 2.3     Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian ini terdiri dari dua metode utama, yaitu wawancara dan observasi.
Wawancara  dilakukan  dengan  manajer  pemasaran  dan  staf  di  bagian  distribusi.  Tujuan wawancara  adalah  untuk  mendapatkan  data  primer  yang  diperlukan  dalam  penelitian. Sementara  itu,  observasi  digunakan  untuk  mengamati  fenomena  yang  diteliti  secara langsung guna memperkuat data primer yang telah diperoleh .

## 2.4     Metode Pengumpulan Data dan Analisa data
Order  Quantity digunakan  dalam  pengendalian  persediaan  pada  metode  DRP  akan dihitung menggunakan teknik lot, yang dikenal sebagai Economic Order Quantity (EOQ).
Berikut rumus EOQ [21]:
EOQ = √ 2RmS H (1)
Keterangan:
Rm = Rata-rata tingkat permintaan S = Biaya pemesanan H = Biaya penyimpanan
Safety  stock (ss)  digunakan  untuk  mengurangi  risiko  kekurangan  persediaan  dan mencegah keterlambatan dalam penerimaan produk. Berikut rumus safety stock (ss) [17]:
S = Z α σ √L (2)
Keterangan:
L = Lead time
Z α = Tingkat service level
σ = Standar deviasi permintaan
Forecasting (peramalan) adalah input mendasar untuk proses pengambilan keputusan manajemen ketika melaporkan permintaan di masa depan [22]. Untuk mengukur perkiraan penjualan guna mengendalikan persediaan, digunakan perangkat lunak Qm For Windows, dan pengukuran relatif digunakan untuk mengevaluasi sejauh mana kesalahan dalam suatu peramalan [23]. Peramalan merupakan kombinasi antara seni dan ilmu dalam memprediksi hal-hal  yang  belum  terjadi,  dengan  tujuan  memperkirakan  peristiwa-peristiwa  yang  akan terjadi di masa depan, dan hal ini selalu memerlukan data dari masa lalu sebagai dasar [24].
Pada  dasarnya  metode  DRP  memiliki  tahapan  yang  hampir  mirip  dengan Material Requirements Planning (MRP) dan asumsi yang diambil diantara keduanya. Berikut adalah tahapan yang diambil [25]:
a. Requirement demand
b. Net  Requirement =  ( Gross  Requirement  +  Safety  stock ) – ( Scheduled  Receipt  + Project On Hand periode sebelumnya)
Nilai Net Requirement yang dicatat adalah yang bernilai positif.
c. Planned Order Release
( Periode Planned Order Receipt – Lead Time )
Planned Order Release adalah ditentukan hari dimana harus melakukan pemesanan.
d. Projected On Hand pada periode tersebut
Projected On Hand = ( Projected On Hand periode sebelumnya + Schedule Receipt +
Planned Order Receipt ) – ( Gross Requirement ).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1   Data Permintaan Produk
IKM K2 Recycle memiliki 7 jenis produk yang berbeda yaitu PP putih, PP sablon, PP karung, HD warna, HD putih, PE sablon, dan PE putih. Data permintaan limbah plastik tiap distribution center pada periode 2022, dapat dilihat pada tabel 1, tabel 2, dan tabel 3 berikut.
10.30737/jatiunik.v7i2.4909

## Tabel 1. Data permintaan produk pada DC PT. X
Bulan PP Putih PP Sablon PP karung HD Warna HD Putih PE Sablon PE Putih Jan 28 25 25 20 15 10 20 Feb 25 24 20 15 22 25 18 Mar 20 15 24 26 28 20 25 Apr 28 20 26 25 16 15 20 Mei 25 20 15 25 18 22 24 Juni 10 22 12 20 22 18 25 Juli 20 28 20 24 25 22 10 Agu 25 16 18 10 22 25 28 Sept 12 18 26 28 18 24 20 Okt 15 20 25 20 15 22 18 Nov 20 25 15 22 12 18 28 Des 28 25 16 25 20 10 18 Total 256 258 242 260 233 231 254 (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022)
Tabel 2. Data permintaan produk pada DC PT. Y
Bulan PP Putih PP Sablon PP karung HD Warna HD Putih PE Sablon PE Putih Jan 25 15 10 18 16 18 20 Feb 15 20 28 12 18 8 12 Mar 20 12 15 10 16 18 12 Apr 15 25 12 16 10 15 18 Mei 25 15 16 12 12 15 10 Juni 10 20 8 25 22 12 10 Juli 22 8 28 10 12 18 15 Agu 12 15 10 16 12 20 22 Sept 10 8 15 18 22 15 20 Okt 15 18 10 12 16 22 12 Nov 25 20 20 5 10 12 15 Des 15 8 16 8 20 20 25 Total 209 184 188 162 186 193 191 (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022)
Tabel 3. Data permintaan produk pada DC PT. Z
Bulan PP Putih PP Sablon PP karung HD Warna HD Putih PE Sablon PE Putih Jan 25 15 10 18 16 18 20 Feb 15 20 28 12 18 8 12 Mar 20 12 15 10 16 18 12 Apr 15 25 12 16 10 15 18 Mei 25 15 16 12 12 15 10 Juni 10 20 8 25 22 12 10 Juli 22 8 28 10 12 18 15 Agu 12 15 10 16 12 20 22 Sept 10 8 15 18 22 15 20 Okt 15 18 10 12 16 22 12 Nov 25 20 20 5 10 12 15 Des 15 8 16 8 20 20 25 Total 209 184 188 162 186 193 191 (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022)
Berikut data lead time untuk tiap DC dapat dilihat pada tabel 4 dan data inventory on hand seperti pada tabel 5.
Kemudian  untuk  data  harga  jual  tiap  produk  yang  ditetapkan  oleh  perusahaan  dan distributor seperti tampak pada tabel 6.
Selanjutnya  adalah  data  biaya  pemesanan  berupa  data  biaya  pengiriman  dan  biaya bongkar muat. Tabel 7 merupakan data biaya pemesanan tiap DC.
Persentase biaya penyimpanan per tahun meliputi beberapa kategori seperti tabel 8.
Tabel 4 . Data lead time Distribution Centre Lead time PT. X 1 minggu PT. Y 1 minggu PT. Z 1 minggu (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022) Tabel 5. Data inventory on hand Distribution centre On Hand (ton) PT. X 10 PT. Y 10 PT. Z 10 (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022)
Tabel 6. Data harga jual produk/ton
Produk Harga/ton (Rp) PP putih 4000000 PP sablon 2500000 PP karung 3000000 HD warna 1500000 HD putih 2800000 PE sablon 2800000 PE putih 4000000 (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022) Tabel 7 . Data biaya pemesanan Distribution Centre Biaya pengiriman (Rp) Biaya bongkar muat (Rp) Total (Rp) PT. X 100.000 50.000 150.000 PT. Y 100.000 50.000 150.000 PT. Z 100.000 50.000 150.000 (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022)
Dengan demikian, biaya penyimpanan setiap periode (dalam satu tahun terdiri dari 12 bulan) untuk setiap bulan adalah 0,33% dari harga produk.

## 3.2   Pengolahan Biaya Distribusi Perusahaan
Menentukan  biaya  penyimpanan  yaitu  berdasarkan  persentase  biaya  penyimpanan dikalikan harga jual produk sebagaimana tercantum dalam tabel 9.
Untuk biaya pengiriman, dilakukan dengan mengalikan frekuensi  kirim selama satu tahun dengan total biaya pemesanan, sesuai dengan yang dicontohkan dalam Tabel 10.
Pada sisi lain, biaya penyimpanan dihitung dengan mengalikan total persediaan dengan total biaya penyimpanan per bulan sebagaimana pada tabel 11.
Tabel 9. Nilai biaya penyimpanan/bulan Produk Harga/ton (Rp) (%) biaya/bln Biaya/bln (Rp) PP putih 4000000 0,33% 13.200 PP sablon 2500000 0,33% 8.250 PP karung 3000000 0,33% 9.900 HD warna 1500000 0,33% 4.950 HD putih 2800000 0,33% 9.240 PE sablon 2800000 0,33% 9.240 PE putih 4000000 0,33% 13.200 Total 67.980 (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022)
Tabel 10. Biaya pengiriman/tahun
Distribution Centre Frekuensi Biaya pemesanan (Rp) Biaya pengiriman (Rp) PT. X 85 150.000 12.750.000 PT. Y 80 150.000 12.300.000 PT. Z 70 150.000 11.100.000 Total 36.150.000 (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022) Tabel 8 . Data persentase biaya simpan Kategori Persentase biaya/tahun Administrasi 2% Asuransi 2% Total 4% (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022)
Maka, biaya distribusi  = biaya pengiriman + biaya penyimpanan = Rp. 36.150.000+ Rp. 157.740.000 = Rp. 193.890.000.

## 3.3   Perencanaan Penjadwalan dan Pengolahan Biaya Distribusi dengan DRP
Langkah  berikutnya  melibatkan  peramalan  menggunakan QM  For  Windows  V5 . Setelah  membandingkan  metode linier  regression , moving  average ,  dan eksponensial smoothing ,  didapati  bahwa  metode  peramalan  dengan  nilai  MAD  terendah  adalah linier regression . Berikut merupakan hasil peramalan dengan linier regression setiap produk dari DC PT. Z.
Langkah  berikutnya  melibatkan  perhitungan safety  stock .  Tingkat  layanan  yang ditetapkan  oleh  perusahaan  sebesar  95%,  sehingga  nilai  Zα  diambil  dari  tabel  distribusi normal  dengan  nilai  sekitar  1,64.  data lead  time di  setiap  pusat  distribusi  (DC)  adalah  1 minggu. Berikut perhitungan safety stock produk pp putih pada DC PT. Z.
Tabel 11. Data biaya simpan produk/tahun
Produk Total persediaan Nilai biaya simpan/bulan (Rp) Biaya penyimpanan (Rp) PP putih 2210 13.200 29.172.000 PP sablon 2305 8.250 19.016.250 PP karung 2200 9.900 21.780.000 HD warna 2845 4.950 14.082.750 HD putih 2090 9.240 19.311.600 PE sablon 2185 9.240 20.189.400 PE putih 2590 13.200 34.188.000 Total 157.740.000 (Sumber: IKM K2 Recycle , 2022)
Tabel 12. Hasil peramalan produk pada DC PT. Z
Bulan PP Putih PP Sablon PP karung HD Warna HD Putih PE Sablon PE Putih Jan 12,7 15,0 14,6 15,8 10,7 10,8 11,8 Feb 13,0 15,2 14,2 15,4 11,0 10,9 12,2 Mar 13,3 15,4 13,8 14,9 11,3 10,9 12,6 Apr 13,5 15,7 13,3 14,5 11,6 11,0 12,9 Mei 13,8 15,9 12,9 14,1 11,8 11,0 13,3 Juni 14,1 16,1 12,5 13,6 12,1 11,1 13,7 Juli 14,4 16,4 12,0 13,2 12,4 11,1 14,0 Agu 14,7 16,6 11,6 12,8 12,7 11,2 14,4 Sept 15,0 16,8 11,2 12,3 12,9 11,2 14,7 Okt 15,2 17,1 10,7 11,9 13,2 11,3 15,1 Nov 15,5 17,3 10,3 11,5 13,5 11,3 15,5 Des 15,8 17,5 9,9 11,1 13,8 11,4 15,8 Total 171 195 147 161 147 133 166
(Sumber: Olah Data, 2023)
10.30737/jatiunik.v7i2.4909
Maka, Ss = Z α σ √L = 1,64 x 1 x √1 = 2 ton
Untuk  mengendalikan  persediaan  menggunakan  teknik  penentuan  lot  pada order quantity yaitu metode EOQ ( Eqonomic Order Quantity ). Maka perhitungan dengan metode EOQ produk pp putih pada DC PT. Z adalah sebagai berikut:
Maka, EOQ = √ 2x14x150.000
13.200 = 18 ton

## 3.3.1 Jumlah Permintaan Setiap Minggu
Setiap bulan dalam permintaan dibagi menjadi 4 karena  dalam satu bulan terdapat 4 minggu. Berikut jumlah permintaan pada DC PT. Z seperti tampak pada tabel 13.

## 3.3.2  Perhitungan Distribution Requirement Planning
Perhitungan nilai biaya simpan dan biaya pengiriman dengan perhitungan DRP seperti pada tabel 14. Berikut perhitungan DRP DC PT. Z.
1. Menentukan gross requirement (GR)
2. Menentukan nilai POH. POH = POH t – GR = 10 – 3,2 = 6,8
Apabila nilai Projected On Hand (POH) lebih kecil daripada safety stock , maka akan ditentukan  nilai Net  Requirement (NR).  Sebaliknya,  jika  nilai  POH  lebih  besar  daripada safety stock, maka tidak diperlukan perhitungan Net Requirement (NR).
3. Menentukan Net requirement (NR). NR = (GR+SS)-(SR+POH) = (3,2 + 2)-(0 +3,6)
= 1,6
4. Planned Order Release (Periode Planned Order Receipt – Lead Time)
5. Menentukan POH = (POH t + POR) - GR = (3,6 + 18) - 3,2 = 18,4
Tabel 13. Permintaan setiap minggu pada DC PT. Z
Bulan PP Putih PP Sablon PP karung HD Warna HD Putih PE Sablon PE Putih Jan 3,2 3,7 3,7 3,9 2,7 2,7 3,0 Feb 3,2 3,8 3,5 3,8 2,8 2,7 3,1 Mar 3,3 3,9 3,4 3,7 2,8 2,7 3,1 Apr 3,4 3,9 3,3 3,6 2,9 2,7 3,2 Mei 3,5 4,0 3,2 3,5 3,0 2,8 3,3 Juni 3,5 4,0 3,1 3,4 3,0 2,8 3,4 Juli 3,6 4,1 3,0 3,3 3,1 2,8 3,5 Agu 3,7 4,2 2,9 3,2 3,2 2,8 3,6 Sept 3,7 4,2 2,8 3,1 3,2 2,8 3,7 Okt 3,8 4,3 2,7 3,0 3,3 2,8 3,8 Nov 3,9 4,3 2,6 2,9 3,4 2,8 3,9 Des 4,0 4,4 2,5 2,8 3,4 2,8 4,0 Total 43 49 37 40 37 33 42
(Sumber: Olah Data, 2023)
Tabel 14 . Perhitungan DRP produk pp putih pada DC PT. Z
PT. Z (PP putih) ss 2 PD Bulan EOQ 18 L 1 Januari Februari Maret 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Gross requirement (GR) 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2 3,3 3,3 3,3 3,3 Schedule receipts (SR) Project on hand (POH) 10 6,8 3,6 18,4 15,2 12 8,8 5,6 2,4 17,1 13,8 10,5 7,2 Net requirement (NR) 1,6 2,9 Planned order receipts (POR) 18 18 Planned order release (PORI) 18 18 PD April Mei Juni 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Gross requirement (GR) 3,4 3,4 3,4 3,4 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 Schedule receipts (SR) Project on hand (POH) 7,2 3,8 18,4 15 11,6 8,1 4,6 19,1 15,6 12,1 8,6 5,1 19,6 Net requirement (NR) 1,6 0,9 0,4 Planned order receipts (POR) 18 18 18 Planned order release (PORI) 18 18 18 PT. Z (PP putih) ss 2 PD Bulan EOQ 18 L 1 Juli Agustus September 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Gross requirement (GR) 3,6 3,6 3,6 3,6 3,7 3,7 3,7 3,7 3,7 3,7 3,7 3,7 Schedule receipts (SR) Project on hand (POH) 19,6 16 12,4 8,8 5,2 19,5 15,8 12,1 8,4 4,7 19 15,3 11,6 Net requirement (NR) 0,5 1 Planned order receipts (POR) 18 18 Planned order release (PORI) 18 18 PD Oktober November Desember 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 Gross requirement (GR) 3,8 3,8 3,8 3,8 3,90 3,90 3,90 3,90 4 4 4 4 Schedule receipts (SR) Project on hand (POH) 11,6 7,8 4 18,2 14,4 10,5 6,6 2,7 16,8 12,8 8,8 4,8 18,8 Net requirement (NR) 1,8 3,2 1,2 Planned order receipts (POR) 18 18 18 Planned order release (PORI) 18 18 18
(Sumber: Olah Data, 2023)
10.30737/jatiunik.v7i2.4909
Perhitungan  DRP  diperoleh  berdasarkan  permintaan  mingguan  untuk  setiap  tujuan distribusi. Berikut adalah hasil perhitungan biaya pengiriman untuk produk putih PP di pusat distribusi PT. Z
Tabel 14 . Perhitungan DRP produk pp putih pada DC PT. Z
PT. Z (PP putih) ss 2 PD Bulan EOQ 18 L 1 Januari Februari Maret 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Gross requirement (GR) 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2 3,2 3,3 3,3 3,3 3,3 Schedule receipts (SR) Project on hand (POH) 10 6,8 3,6 18,4 15,2 12 8,8 5,6 2,4 17,1 13,8 10,5 7,2 Net requirement (NR) 1,6 2,9 Planned order receipts (POR) 18 18 Planned order release (PORI) 18 18 PD April Mei Juni 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Gross requirement (GR) 3,4 3,4 3,4 3,4 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 Schedule receipts (SR) Project on hand (POH) 7,2 3,8 18,4 15 11,6 8,1 4,6 19,1 15,6 12,1 8,6 5,1 19,6 Net requirement (NR) 1,6 0,9 0,4 Planned order receipts (POR) 18 18 18 Planned order release (PORI) 18 18 18 PT. Z (PP putih) ss 2 PD Bulan EOQ 18 L 1 Juli Agustus September 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Gross requirement (GR) 3,6 3,6 3,6 3,6 3,7 3,7 3,7 3,7 3,7 3,7 3,7 3,7 Schedule receipts (SR) Project on hand (POH) 19,6 16 12,4 8,8 5,2 19,5 15,8 12,1 8,4 4,7 19 15,3 11,6 Net requirement (NR) 0,5 1 Planned order receipts (POR) 18 18 Planned order release (PORI) 18 18 PD Oktober November Desember 37 38 39 40 41 42 43 44
45 46 47 48 Gross requirement (GR) 3,8 3,8 3,8 3,8 3,90 3,90 3,90 3,90 4 4 4 4 Schedule receipts (SR) Project on hand (POH) 11,6 7,8 4 18,2 14,4 10,5 6,6 2,7 16,8 12,8 8,8 4,8 18,8 Net requirement (NR) 1,8 3,2 1,2 Planned order receipts (POR) 18 18 18 Planned order release (PORI) 18 18 18
(Sumber: Olah Data, 2023)
Biaya pengiriman = frekuensi x biaya pemesanan = 10 x Rp. 150.000 = Rp. 1.500.000 Berikut adalah rekapitulasi perhitungan biaya pengiriman pada tabel 15 untuk setiap produk pada setiap DC menggunakan metode DRP.
Sedangkan untuk biaya penyimpanan pada DC PT. Z produk pp putih sebagai berikut. Biaya penyimpanan = Total persediaan (POH) x biaya simpan/bulan = 538 x Rp.13.200 = Rp. 7.101.600. Berikut adalah hasil perhitungan biaya penyimpanan DC PT. Z pada tabel 16.
Jadi, total biaya distribusi yang dihasilkan menggunakan metode DRP adalah sebagai berikut, biaya distribusi = biaya pengiriman + biaya penyimpanan = Rp. 27.900.000 + Rp. 126.418.512 = Rp. 154.318.512.
Tabel 15 . Biaya pengiriman/tahun metode DRP Distribution Centre Frekuensi Biaya pemesanan (Rp) Biaya pengiriman (Rp) PT. X 69 150.000 10.350.000 PT. Y 62 150.000 9.300.000 PT. Z 55 150.000 8.250.000 Total 27.900.000 (Sumber: Olah Data, 2023) Tabel 16 . Data biaya penyimpanan DC PT. Z
DC Produk Total persediaan (ton) Biaya simpan/bulan (Rp) Biaya kirim (Rp) PT. Z PP putih 538 13.200 7.101.600 PP sablon 659,2 8.250 5.438.400 PP karung 597,8 9.900 5.918.220 HD warna 835,6 4.950 4.136.220 HD putih 547,2 9.240 5.056.128 PE sablon 482 9.240 4.453.680 PE putih 504 13.200 6.652.800 Total 38.757.048 Grand total 126.418.512 (Sumber: Olah Data, 2023)

## 3.4  Perbandingan Total Biaya Distribusi Perusahaan dengan Metode DRP
Hasil perbandingan biaya distribusi perusahaan dengan metode DRP pada tabel 17.
Terlihat  bahwa  penerapan  DRP  pada  perusahaan  telah  terbukti  dapat  menghasilkan penghematan  biaya  distribusi  sebesar  Rp.  39.571.488,  yang  setara  dengan  20%  dari  total biaya  distribusi  sebelumnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  implementasi  DRP  memiliki dampak  positif  yang  signifikan  dalam  mengoptimalkan  biaya  distribusi  perusahaan, membantu  meningkatkan  efisiensi  operasional,  dan  mengurangi  beban  finansial  yang dikeluarkan perusahaan dalam manajemen rantai pasokannya.

## 4. Kesimpulan
Dalam  penjadwalan  distribusi  limbah  plastik  menggunakan  metode  DRP memperlihatkan keuntungan besar. Frekuensi pengiriman yang direncanakan adalah 69 kali untuk  PT.  X,  62  kali  untuk  PT.  Y,  dan  55  kali  untuk  PT.  Z.  Dengan  metode  ini,  biaya distribusi  yang  awalnya  Rp.  193.980.000  turun  menjadi  Rp.  154.318.512.  Artinya,  ada penghematan sebesar Rp. 39.571.488 atau 20% dari biaya distribusi sebelumnya. Penerapan DRP  bukan  hanya  memberikan  manfaat  praktis  berupa  penghematan  biaya,  tetapi  juga memberikan  manfaat  teoritis  dalam  mengoptimalkan  perencanaan  distribusi,  mencegah penumpukan barang di gudang, serta memberikan langkah positif dalam menangani masalah limbah plastik dan dampak lingkungan yang serius di IKM K2 Recycle.

## Daftar Pustaka
[1] D. Guslan, G. Harvionita, and N. Indah, “Perencanaan Distribusi Semen Bag Dengan Distribution Requirement Planning ( Drp ) Pt Semen Padang,” J. Logistik Bisnis , vol. 12, no. 01, pp. 17–30, 2022.
[2] W. Zulkarnaen, I. D. Fitriani, and ..., “Pengembangan Supply Chain Management Dalam Pengelolaan Distribusi Logistik Pemilu Yang Lebih Tepat Jenis, Tepat Jumlah Dan Tepat Waktu Berbasis Human …,” … Ilm. MEA (Manajemen … , vol. 4, no. June, pp. 222– 243, 2020.
[3] N.  Arianto  and  B.  D.  A.  Octavia,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  dan  Distribusi
Tabel 17 . Perbandingan biaya distribusi Total biaya distribusi Selisih biaya (Rp) Efisiensi (%) Metode perusahaan (Rp) Metode DRP (Rp) 193.890.000 154.318.512 39.571.488 20% (Sumber: Olah data, 2023)
terhadap  Keputusan  Pembelian,” J.  Disrupsi  Bisnis ,  vol.  4,  no.  2,  p.  98,  2021,  doi: 10.32493/drb.v4i2.9867.
[4] E.  Fatma  and  S.  Manurung,  “Optimasi  Biaya  Transportasi  Komponen  dengan Batasan Jendela Waktu Layanan Sempit dan Kapasitas Kendaraan Beragam,” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 7, no. 1, p. 30, 2020.
[5] V.  A.  Perdana, Z.  F.  Hunusalela,  and  A. T.  Prasasty,  “Penerapan  Metode  Saving Matrix  Dan  Algoritma  Nearest  Neighbor  Dalam  Menentukan  Rute  Distribusi  Untuk Meminimalkan Biaya Transportasi Pada PT. XYZ,” JATI UNIK  J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. , vol. 4, no. 1, pp. 62–77, 2020, doi: 10.30737/jatiunik.v4i1.986.
[6] P. Purwati and S. Sari, “Analisis Penjadwalan Produksi Dengan Metode Campbell Dudek Smith (CDS), PT. ISM TBK. Divisi Bogasari Flour Mills Jakarta,” Opsi , vol. 13, no. 2, p. 87, 2020, doi: 10.31315/opsi.v13i2.3674.
[7] F. Adien Saputra and R. Artikel, “Impelementasi Distribution Requrement Planning Dan Saving Matrix Untuk Meminimalisasi Biaya Distribusi I n f o r m a s i A r t i k e l A b s t r a c t,” J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. Univ. Kadiri , vol. 4, no. 2, pp. 119–131, 2021.
[8] D. S. Hanifa, “Optimasi Keuntungan Produksi Olahan Salak Pondoh di Desa Wisata Pulesari dengan Metode Integer Linear Programming,” J. Math. , vol. 11, no. 1, pp. 69–79, 2022.
[9] E. Febrianto, Z. F. Hunusalela, and A. T. Prasasty, “Penerapan Metode Distribution Requirement Planning Untuk Meminimasi Biaya Distribusi PT. Sekeluarga,” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 6, no. 1, pp. 13–19, 2020.
[10] D. S. Mera and D. Ernawati, “Penerapan Metode Distribution Requirement Planning Sebagai  Upaya  untuk  Meminimumkan  Bullwhip  Effect  pada  Distributor  Minyak  Goreng (Studi kasus PT. Surya Mandiri Distribusi),” JURMATIS (Jurnal Manaj. Teknol. dan Tek. Ind. , vol. 5, no. 1, pp. 22–35, 2023.
[11] T.  S.  Hartayu,  Y.  Wijoyo,  and  D.  G.  Manik,  “Manajemen  Dan  Pelayanan Kefarmasian  Di  Apotek:  Dengan  Metode  Problem-Based  Learning  Dalam  Kerangka Paradigma Pedagogi Reflektif.,” 2020.
[12] N.  Anita  and  U.  Khairiah,  “Pengendalian  Persediaan  Barang  Dagang  Untuk Peningkatan  Kualitas  Operasional  Pada  Indomaret  Sudirman  Selat  Baru  Bengkalis.,” J. Ekon. Bisnis Dan Kewirausahaan , vol. 11, no. 2, pp. 14-24., 2022.
[13] N.  K.  Ningrat  and  E.  Aristriyana,  “Penerapan  Metode  Distribution  Requirement Planning (DRP) Dalam Penjadwalan Distribusi  Produk Di Ukm Sb Jaya Ciamis,” J.  Ind. Galuh , vol. 5, no. 2, pp. 92–105, 2023.
[14] P. E. Yuliana and S. Rahayu, “Analisis Pengaruh Penerapan Metode DRP Terhadap Bullwhip Effect Pada Rantai Suplai,” J. Inf. Syst. Hosp. Technol. , vol. 1, no. 02, pp. 42–46, 2019, doi: 10.37823/insight.v1i02.46.
[15] A. K. Garside and T. Z. Fauziah, “Implemetasi Distribution Requirement Planning Dan Saving Matriks Dalam Penjadwalan Dan Penentuan Rute Pengiriman,” Pros. Sentra, Semin. Teknol. dan Rekayasa , vol. 5, pp. 1–10, 2019.
[16] S.  Meutia  and  K.  Anshar,  “Penjadwalan  Distribusi  Dengan  Metode  Distribution Requirement Planning (Drp) Di Pt. Bina Usaha Bersama Sehati Lhokseumawe,” J. Ind. Eng.
Oper. Manag. , vol. 3, no. 2, pp. 1–5, 2020, doi: 10.31602/jieom.v3i2.3660.
[17] A. Hanafie, R. Syarifuddin, and A. D, “PENJADWALAN DISTRIBUSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE DISTRIBUTION RESOURCES PLANNING (DRP) (Studi kasus PT.Biota Laut Ganggang),” J. Ind. Eng. Manag. , vol. 1, no. 2, pp. 31–36, 2021, doi: 10.47398/just-me.v1i2.555.
[18] D.  B.  P.  Sumaria  La  Wajo,  Wilma  Latuny,  “PERENCANAAN PENDISTRIBUSIAN  PRODUK  TERIGU  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE DISTRIBUTION REQUIREMENT PLANNING (DRP) PADA FA BANDIL,” vol. 2, no. 1, 2022.
[19] S.  Suradi,  A.  Haslindah,  M.  A.  Buana  Putra,  and  N.  Ramadhani,  “OPTIMASI PENDISTRIBUSIAN PRODUK
DENGAN MENGGUNAKAN
METODE DISTRIBUTION  REQUIREMENT  PLANNING  (DRP)  (Studi  Kasus  di  PT.  Makassar Te’ne),” ILTEK    J.  Teknol. ,  vol.  14,  no.  01,  pp.  1992–1997,  2019,  doi: 10.47398/iltek.v14i01.355.
[20] N.  K.  Mansur,  S.  Bukhori,  and  O.  Juwita,  “Sistem  Informasi  Distribusi  Cabai Dengan  Metode  Distribution  Requirements  Planning  (DRP)  di  Provinsi  Jawa  Timur,” INFORMAL Informatics J. , vol. 4, no. 1, p. 19, 2019, doi: 10.19184/isj.v4i1.12288.
[21] M.  Level,  R.  Planning,  L.  Size,  and  S.  Stock,  “SISTEM  PENJADWALAN
DISTRIBUSI PRODUK

## SEPEDA MOTOR
MENGGUNAKAN METODE
DISTRIBUTION  REQUIREMENT  PLANNING  (  DRP  )  PADA  PT  .  NUSANTARA SURYA SAKTI ( NSS ) CABANG KEFAMENANU,” vol. 11, no. 1, pp. 27–39, 2019.
[22] M.  Ngantung,  A.  H.  Jan,  A.  Peramalan,  P.  Obat,  M.  Ngantung,  and  A.  H.  Jan, “Analisis Peramalan Permintaan Obat Antibiotik Pada Apotik Edelweis Tatelu,” J. EMBA J.  Ris.  Ekon.  Manajemen,  Bisnis  dan  Akunt. ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  4859–4867,  2019,  doi: 10.35794/emba.v7i4.25439.
[23] F.  Sulistiyanti,  M.  Prasetyawati,  and  R.  A.  M.  Puteri,  “Pengendalian  Persediaan Guna Mengoptimalkan Penjualan Berbasis Sistem Informasi Pada Outlet Griya Qurrota,” JISI J. Integr. Sist. Ind. , vol. 10, no. 1, p. 53, 2023, doi: 10.24853/jisi.10.1.53-66.
[24] A.  M.  Maricar,  “Analisa  Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving  Average  dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ,” J. Sist. dan Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 36–45, 2019.
[25] K.  Kulsum,  Y.  Muharni,  and  M.  R.  Mulyawan,  “Penjadwalan  distribusi  produk dengan  metode  distribution  requirement  planning  (Studi  kasus  produk  air  minum  dalam kemasan),” Tek.  J.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  16,  no.  1,  p.  45,  2020,  doi: 10.36055/tjst.v16i1.7800.