## Inventory Control Analysis of Plastic Raw Materials Using Monte Carlo Simulation Approach
Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Biji  Plastik Menggunakan Pendekatan Simulasi Monte Carlo
Lusi Mei Cahya Wulandari 1 , Laurensia Dilawati Indrianto P. 1 1 Program Studi Teknik Industri Universitas Katolik Darma Cendika, Jl.Dr.Ir.Soekarno 201, Surabaya 60117 email : lusi.mei@ukdc.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v14i1.4744
Received: 8 th May 2021; Revised: 2 nd June 2021; Accepted:22 nd June 2021; Available online: 24 th June 2021; Published regularly: June 2021

## ABSTRACT
Excess inventory of goods is one of the factors to increase production costs and can reduce the profits earned by the  company.  The  company's ability  to  control  the  supply of  raw  materials  is  the  key  to  the continuity  of  the production process. This research was conducted plastic-based packaging industry that focuses on injection and blows molding to determine an inventory control system that can minimize the cost of raw material inventory, especially  PET  (Polyethylene  Terephthalate)  type  plastic  seeds.  The  inventory  model  is  Economic  Order Quantity  (EOQ),  Economic  Order  Interval  (EOI),  and  Min-Max.  The  Monte  Carlo  simulation  approach determines  the  right  inventory  model  in  the  future,  with  Perpetual  Inventory  Simulation,  Periodic  Inventory Simulation, and Min-Max Simulation. Based on current demand, the EOQ method produces an economic order quantity  of  20,055  kilograms,  safety  stock  12,687  kilograms,  reorder  point  53,380  kilograms,  with  a  total inventory cost of Rp 116,237,173. On the other side, the Monte Carlo simulation approach for the next 34 weeks of  demand,  the  EOQ  method  also  produces  minimal  inventory  costs,  compared  to  other  models.  The  EOQ method can be a solution to companies in inventory policies.
Keywords: EOQ; EOI; Min-Max; Inventory; Monte Carlo Simulation

## ABSTRAK
Persediaan  barang  yang  berlebih  menjadi  salah  satu  faktor  meningkatnya  biaya  produksi  dan  mampu mengurangi  keuntungan  yang  diperoleh  perusahaan.  Kemampuan  perusahaan  dalam  mengendalikan persediaan bahan baku menjadi kunci keberlangsungan proses produksi. Penelitian ini dilakukan pada industri kemasan berbahan dasar plastik yang berfokus pada injection dan blow moulding dengan tujuan menentukan sistem  pengendalian  persediaan  yang  dapat    meminimalkan  biaya  persediaan  bahan  baku,  khususnya  biji plastik jenis  PET (Polyethylene Terephthalate) . Model persediaan yang digunakan adalah  Economic Order Qantity (EOQ), Economic Order  Interval (EOI)  dan Min-Max. Pendekatan simulasi Monte Carlo digunakan untuk menentukan model persediaan yang tepat di  masa mendatang, dengan Perpetual Inventory Simulation, Periodic  Inventory  Simulation  dan  Min-Max  Simulation  Berdasarkan  permintaan  saat  ini,  metode  EOQ menghasilkan  jumlah  pesanan  ekonomis  20.055  kg,  safety  stock  12.687  kg,  reorder  point  53.380  kg,  dengan total  biaya  persediaan  Rp  116.237.173.  Sedangkan  pendekatan  simulasi  Monte  Carlo  yang  dilakukan  untuk permintaan 34 minggu mendatang, metode EOQ juga menghasilkan biaya persediaan minimal, dibandingkan metode yang lain. Metode EOQ dapat diajukan kepada perusahaan dalam menetapkan kebijakan persediaan.
Kata Kunci: EOQ; EOI; Min-Max; Persediaan; Simulasi Monte Carlo
Vol 14 No 1 June 2021

## 1. PENDAHULUAN
Persediaaan  menjadi  salah  satu  aset penting bagi perusahaan dengan mewakili 50% dari  keseluruhan  modal  yang  diinvestasikan (Heizer,  2011).  Sebab  itu,  manajemen persediaan  memiliki  peranan  vital  bagi kelangsungan  perusahaan.  Dengan  memiliki manajemen  persediaan  yang  baik,  maka perusahaan  dapat  mengurangi  biaya  dengan mengurangi  persediaan.  Di  sisi  lain,  produksi dapat berhenti dan pelanggan merasa tidak puas ketika sebuah barang tidak tersedia. Sehubungan  dengan  itu,  tujuan  manajemen persediaan  menjadi  penentu  keseimbangan antara  investasi  persediaan  dengan  pelayanan pelanggan.
Obyek  amatan  merupakan  perusahaan manufaktur  yang  bergerak  di  bidang  industri kemasan berbahan dasar plastik yang berfokus pada injection dan blow  moulding. Produk yang  dihasilkan  perusahaan  di  antaranya; pallet  plastic  blow, keranjang  industri,  botol plastik,  jerigen,  galon  dan  bola  pelampung. Dalam  menentukan  kebijakan  persediaan bahan  baku,  perusahaan  mempertimbangkan keputusan bersama dengan pemilik perusahaan. Hasil dari keputusan itu membuat kebijakan  untuk  menghindari  kekurangan persediaan  ( stockout )  guna  mengalirkan  alur material  ke  tahap  produksi  secara  lancar sehingga produksi tetap dapat berjalan.
Dalam  hal  ini,  upaya  yang  dilakukan perusahaan  untuk  menghindari stockout adalah memesan  bahan  baku  dalam  jumlah  yang melimpah meski tidak dibutuhkan dalam waktu dekat.  Kebijakan  itu  membawa  dampak terjadinya overload sehingga  mengganggu jalannya  proses  produksi.  Efek  lain  dari overload juga  turut  menyebabkan  biaya penyimpanan  yang  dihasilkan  menjadi  kian besar  yang  berpengaruh  pada  membesarnya total biaya persediaan.
Adanya  pengendalian  persediaan  dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) akan menghasilkan  biaya  yang  lebih  rendah  dari biaya  persediaan  yang  dilakukan  perusahaan (Salesti, 2014) , (Renta et al., 2013) dan (Lahu et al., 2017). Perhitungan dengan metode EOQ dan Just  in  Time, memungkinkan  perusahaan dapat  mengurangi  mengurangi  total  biaya  jika dibandingkan  dengan  sistem  manajemen
perusahaan  yang  diterapkan  saat  ini  (Putra, 2015)
Selain itu, metode EOQ dapat menghemat total  biaya  persediaan  menjadi  lebih  rendah daripada  metode  persediaan  yang  telah diterapkan  oleh  perusahaan  dan  metode Kanban.
Sumiati  (2017)  menggunakan  metode simulasi  pengendalian  persediaan Monte  Carlo yang menghasilkan total biaya persediaan yang lebih  rendah  dari  total  biaya  persediaan  yang dihasilkan  perusahaan.  Selain  itu,  penggunaan metode  Monte  Carlo  mampu  membantu perusahaan  dalam  mengambil  keputusan untuk memprediksi  persediaan  darah  di  masa  datang (Darnis et al., 2020)
Penelitian menggunakan EOQ,POQ ( Periodic  Order  Quantity )  dan  Min-Max dilakukan oleh Careza et al., (2017) dan Prima Fithri  (2014)  menghasilkan  biaya  persediaan EOQ  yang  paling  rendah.  Penelitian  ini bertujuan untuk menentukan kebijakan pengendalian  persediaan  menggunakan  data yang telah berjalan dengan menggunakan EOQ, EOI  dan  MinMax,  serta  menentukan  prediksi kebijakan  persediaan  ke  depan  dengan pendekatan  simulasi    menggunakan Perpetual Simulation, Periodic Simulation serta Min-max Simulation

## 2. METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  perusahaan jerigen  plastik  yang  berlokasi  di  Rungkut Industri, Surabaya. Penelitian dilakukan selama bulan  Maret    -  Juni  2019  dengan  obyek penelitian  biji  plastik  jenis  PET  ( Polyethylen Terephtholate )  yang  akan  diproses  menjadi beberapa produk utama.
Adapun dalam penelitian ini menggunakan data yang meliputi:
2.1  Data Mengenai Pemakaian Bahan Baku
Data  bahan  baku  tersebut  merupakan bahan  baku  berupa  biji  plastik  PET ( Polyethylene  Terephthalate )  yang  nantinya akan menjadi produk botol PET.
Lead  time pengiriman  biji  plastik  PET  yaitu  1 bulan  (4  minggu).  Harga  bahan  baku  (biji plastik  PET)  dari  pemasok  adalah  Rp. 14.791,65,- per kg (sumber: Bagian Purchasing ).

## 2.2  Data Biaya
Terkait  dalam  perhitungan  pengendalian persediaan  data-data  biaya  yang  dibutuhkan ialah:

## 2.2.1 Biaya Penyimpanan
Biaya penyimpanan ( holding cost ) diperoleh dari perhitungan biaya asuransi bahan baku yang berada di gudang pemakaian (fraksi simpan).  Biaya itu  kemudian  dikalikan dengan harga beli bahan baku per kg. Sebagai catatan, biaya asuransi bahan baku fraksi simpan adalah 3% per bulan.
Cc = PF P = Harga bahan baku F = Fraksi simpan Cc = Rp. 14.791,65,- per kg x 3% per bln Biaya simpan  adalah Rp 443,75 per kg per bulan.

## 2.2.2 Biaya Pemesanan
Biaya  pemesanan  (order  cost)  diperoleh dari  biaya  untuk  fax  atau  telepon  serta  gaji semua operator yang berperan  dalam pemesanan  bahan  baku  antara  lain  operator gudang  dan  QC.  Ongkos  pengiriman  tidak termasuk  dalam  biaya  pesan  karena  ongkos tersebut ditanggung oleh supplier.
Biaya  pesan  ( Co )  =  biaya  sekali  pesan  x frekuensi pemesanan
Co = Rp. 258.000,- Selama  8  bulan  perusahaan  melakukan pemesanan  sebanyak  8  kali  dengan  jumlah pesan 374.000 kg Tahap pengolahan data meliputi
1. Perhitungan  pemesanan  yang  optimal dengan EOQ,EOI,Min-Max
2. Melakukan distribusi probabilitas demand
3. Simulasi demand dengan Monte Carlo
4. Analisis perhitungan
5. Perbandingan  antara  kondisi  existing dengan hasil simulasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan membahas mengenai perhitungan  pengendalian  persediaan  dengan metode EOQ, EOI dan Min-Max menggunakan data-data  yang  telah  terkumpul,  periode November  2018-Juni  2019.  Selanjutnya  akan dilakukan  simulasi  permintaan  menggunakan simulasi  Monte  Carlo,  dengan  melakukan generate  random  number melalui  program Microsoft  Excel  dengan  formula  =RAND().
Sebelum  simulasi  dijalankan,  terlebih  dahulu dibuat  distribusi  probabilitas  yang  diperoleh dari  data  historis  pemakaian  biji  plastik  PET periode November 2018 – Juni 2019.
Tahap  simulasi  akan  dilakukan  dengan pendekatan  tiga  metode  sebagai  pembanding. Tiga metode tersebut adalah metode EOQ yang menggunakan Perpetual  Inventory  Simulation, metode  EOI  yang  menggunakan Periodic Inventory  Simulation, dan  metode  Min-Max yang menggunakan Mix-Max Inventory Simulation. Setelah melalui tahap simulasi, data akan  dianalisis  dengan  membandingkan  ketiga metode  pengendalian  persediaan  dan  analisis hasil perbandingan simulasi. Dengan demikian, akan  mendapatkan  jumlah  pesanan  yang  dapat meminimalkan total biaya persediaan tahunan.

## 3.1  Perhitungan  Metode  EOQ,  EOI,  dan Min-Max Inventory
Data  yang  telah  dikumpulkan  akan  diolah sesuai  dengan  metode  yang  telah  ditetapkan. Guna  mendapatkan  total  biaya  yang  paling minim,  maka  metode  yang  akan  digunakan dalam  perhitungan  ini  adalah  metode  EOQ, EOI dan Min-Max. Adapun alasan lain dibalik pemilihan ketiga metode itu adalah kesesuaiannya dengan kondisi perusahaan yang tidak  dapat  melakukan back  order serta  tak adanya  diskon  pada  pemesanan  bahan  baku dalam jumlah tertentu.
Perhitungan Economic Order Quantity (EOQ)
Dalam  perhitungan  EOQ,  menggunakan reorder  point (titik  pemesanan  kembali)  untuk pemesanannya.  Prinsip  dari reorder  point adalah  pemesanan  akan  dilakukan  jika persediaan  telah  mencapai reorder  point serta kuantitas  pemesanan  memiliki  jumlah  yang sama.
Gambar 1 . Grafik Pemakaian biji plastik PET - 5.000 10.000 15.000 20.000 M in gg u 1 M in gg u 3 M in gg u 5 M in gg u 7 M in gg u 9 M in gg u 11
M in gg u 13
M in gg u 15 M in gg u 17
M in gg u 19 M in gg u 21 M in gg u 23
M in gg u 25
M in gg u 27 M in gg u 29 M in gg u 31 M in gg u 33

## Pemakaian Biji Plastik PET
Vol 14 No 1 June 2021
Dengan melihat data
permintaan kebutuhan  bahan  baku  pada  gambar  1  adalah data  rekapitulasi  selama  8  bulan  (November 2018  –  Juni  2019),  maka  diperlukan  data kebutuhan  baku  per  minggunya  yang  hasilnya didapat melalui :
𝑑 = (1) D = demand dalam kg n = periode dalam minggu
𝑑 = 345.893 kg
34 minggu
𝑑 = 10.173,32 kg

## minggu
Setelah  data-data  yang  diperlukan  telah terpenuhi, maka nilai EOQ dapat dicari dengan rumus sebagai berikut: (Tersine ,1994)
Q * = 2𝐶𝑜𝐷 Cc (2)
Q * = jumlah pesanan ekonomis Q * = 20.055 kg Kendati  jumlah  pesanan  ekonomis  telah diperoleh  datanya,  tetapi  dalam  prakteknya jumlah  permintaan  memiliki  sifat  yang  tidak pasti  dan  dinamis.  Di  samping  itu,  terdapat kemungkinan  lain  yang  dapat  terjadi  sehingga peluang  persediaan  habis  masih  dapat  terjadi. Data yang terkumpul sebelumnya menunjukkan bahwa service  level yang  ditargetkan  oleh perusahaan sebesar 95%.
Dengan  begitu,  hanya  5%  kemungkinan perusahaan  kehabisan  persediaan  bahan  baku. Guna  mengantisipasi  terjadinya  kehabisan persediaan,  penting  untuk  mempersiapkan persediaan  dalam  jumlah  tertentu  sebagai  stok pengaman ( safety  stock ).  Sementara itu, dalam menghitung safety  stock memerlukan  data standar deviasi dari kebutuhan biji plastik PET selama periode 8 bulan terakhir.
Standar  deviasi  ( s )  kebutuhan  biji  plastik PET per minggu  :
𝑠  = Ʃ( )
(3)
𝑠 = 3.844,264 kg
Persediaan Pengaman ( Safety Stock ) :
𝑆𝑆 = 𝑍𝑠√𝐿
(4)
SS = safety stock dalam kg Zs = standard deviasi permintaan L  =  waktu  tunggu  pesanan  dalam minggu SS = 12.686,07 kg
Jumlah pemesanan (m)
𝑚 = ∗ (5)
𝑚 = 17,25 ~ 17 kali pesanan Interval antar pemesanan (T)
𝑇 = 𝑊 𝑥 (6)
W = jumlah hari dalam 8 bulan
𝑇 = 14,23 hari Sedangkan,  titik  pemesanan  kembali  ( reorder point )  dapat  ditentukan  melalui lead  time pemesanan biji plastik PET 4 minggu. Dengan demikian, perhitungan reorder point ( R ) yang didapat adalah sebagai berikut:
R = SS + dL (7) R = 53.379,35 kg ≈ 53.380 kg Di  samping  itu,  rata-rata  tingkat  persediaan ( Average Inventory Level ) dan Turn Over Ratio (TOR)  dapat  ditentukan  melalui  persamaan sebagai berikut:
𝐼 = 𝑆𝑆 + 𝑥 𝑄 ∗ (8)
𝐼 = 22.713,57 kg
𝑇𝑂𝑅 = (9)
𝑇𝑂𝑅 = 15,23 Total biaya persediaan adalah sebagai berikut:
𝑇𝐶 𝑄 ∗ = 𝑄 ∗ 𝐶𝑜 + 𝑆𝑆 + 𝑥 𝑄 ∗ 𝐶𝑐 (10)
𝑇𝐶 𝑄 ∗ = Rp 116.237.173, −

## 3.2  Perhitungan  Economic  Order  Interval (EOI)
Perhitungan EOI dengan pemesanan bahan baku  memiliki  nilai  yang  seimbang  antara interval pemesanan dengan kuantitas pemesanan yang bersifat dinamis sesuai jumlah persediaan  yang  dimiliki.  Dengan  data-data tersebut,  maka  perhitungan  EOI  dapat dilakukan  dengan  formulasi  sebagai  berikut (Fadlillah, 2008):
𝑇 ∗ = (11) T * = interval pemesanan yang optimal
𝑇 ∗ = 0,058
Data historis memerlukan penyesuaian perhitungan  untuk  memberikan  kemudahan dalam  melakukan  inspeksi  secara  periodik dalam  jangka  waktu  mingguan.  Dengan pengambilan  data  selama  jangka  waktu  34 minggu, maka perhitungannya menjadi:
𝑇 ∗ = 0,058 x 34 minggu = 1,972 minggu
Vol 14 No 1 June 2021

## ~ 2 minggu
Persediaan  dalam  jumlah  tertentu  sebagai  stok pengaman ( safety stock ) menjadi sangat penting dalam  upaya  menghindari  risiko  kehabisan bahan baku.
𝑆𝑆 = 𝑍𝑠  𝐿 + 𝑇 ∗ (12) 𝑆𝑆 = 15.537,2 kg ~ 15,538 kg
Perbedaan  perhitungan  antara  EOI  dan  EOQ terlihat  dari Maximum  Inventory  Level yang dimiliki  oleh  EOI,  sedangkan  EOQ  tidak. Maximum Inventory Level merupakan tingkatan maksimum persediaan yang cukup besar dalam memenuhi  permintaan  selama  waktu  interval pesanan ( T *) dan lead time ( L ). E = SS + d(T * + L)                                 (13) E = 76.577,92 kg ~ 76.578 kg Di  satu  sisi,  rata-rata  tingkat  persediaan ( Average Inventory Level ) dan Turn Over Ratio (TOR) dapat diperoleh dari perhitungan: I = SS + ½(dT * )                                      (14)
I = 25.711,32 kg 𝑇𝑂𝑅 = 𝐷 𝐼 𝑇𝑂𝑅 = 13,45
Kuantitas pesanan untuk periode pesanan dapat dicari sebagai berikut:
Q = E-I (15) Q = 50.866,68kg ≈ 50.867 kg
Total  biaya  persediaan  dalam  8  bulan  (34 minggu) :
𝑇𝐶(𝑇 ∗ ) = ∗ + 𝑆𝑆 + 𝑥 𝑑𝑇 ∗ 𝐶𝑐 (16)
𝑇𝐶 𝑇 ∗ = Rp 126.861.393, −
3.3  Perhitungan Minimum-Maximum Inventory (Min- Max)
Reorder menjadi  sinyal  cara  kerja perhitungan  Min-Max  yang  akan  muncul  dan harus  segera  dilakukan  ketika  persediaan  telah melewati  batas-batas  minimum  dan  mendekati batas safety  stock. Dalam artian,  batas reorder level juga  sebagai stock  minimum, sedangkan batas  maksimum  stok  merupakan  batas investasi  perusahaan  dalam  bentuk  persediaan bahan baku.
Adapun  nilai safety  stock ditentukan melalui nilai kebutuhan bahan baku (biji plastik PET)  setiap  minggu  yang  dapat  dilihat  dari perhitungan berikut:
𝑆𝑆 = (𝑃𝑒𝑚𝑎𝑘𝑎𝑖𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙 −
𝑑 𝑟𝑎𝑡𝑎𝑟𝑎𝑡𝑎)𝑥𝐿
(17)
𝑆𝑆 = 20.236,2 kg ~ 20.236 kg
Metode  Min-Max  memiliki  2  parameter baru yaitu minimum stock yang merupakan titik pemesanan  kembali  dan maximum  stock yang merupakan  tingkat  persediaan  maximum  yang diizinkan.  Perhitungan  Min-Max  sebagai berikut:
Min Stock = (dL) + SS (18) Min Stock = 60.928 kg
Max Stock = 2(dL) + SS (19) Max Stock = 101.624 kg
Menentukan jumlah pesanan dari metode Min- Max  dihitung  dari  perbedaan  nilai maximum stock dengan minimum stock.
Q = Max stock - Min stock (20) Q = 101.624 – 60.928 Q = 40.696 kg
Total  pesanan  bahan  baku  ( m )  yang  dilakukan selama  8  bulan  dan  interval  antar  pesanan  ( T ) pada metode Min-Max adalah sebagai berikut:
𝑚 = (21)
𝑚 = 9 kali pesanan selama 8 bulan
𝑇 = 𝑊 𝑥
(22)

## 𝑊 = Jumlah hari dalam 8 bulan
𝑇 = 26  hari
Sedangkan  untuk  menentukan  rata-rata  tingkat persediaan ( Average Inventory Level ) dan Turn Over Ratio (TOR) dapat dihitung dengan:
I = SS + (½ Q) (23) I = 40.584 kg
𝑇𝑂𝑅 = 𝐷
𝐼

## 𝑇𝑂𝑅 = 8,52
Total  biaya  persediaan  dalam  8  bulan  adalah sebagai berikut:
𝑇𝐶(𝑀𝑖𝑛 − 𝑀𝑎𝑥) = 𝐶𝑜 + 𝐶𝑐𝐷 (24)
TC(Min-Max) = Rp 155.682.872
Dari  hasil  perhitungan  ketiga  metode pengendalian  persediaan,  yaitu  metode  EOQ, metode EOI, dan metode Min-Max mempunyai kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing. Hasil perbandingan metode EOQ, metode EOI, dan metode Min-Max terhadap bahan baku biji plastik PET dapat dilihat pada Tabel 1
Perbandingan  setiap  metode  pengendalian persediaan  akan  dilakukan  berdasarkan  5 kriteria  yaitu  jumlah  pesanan  ( order  quantity ), persediaan  pengaman  ( safety  stock ),  tingkat persediaan  rata-rata  ( inventory  level ),  rasio pengembalian  aset  ( turn  over  ratio ),  dan terakhir  yang  menjadi  tujuan  penelitian  ini adalah total biaya persediaannya.
Perbandingan yang pertama adalah jumlah pesanan  yang  dilakukan.  Pada    metode  EOQ jumlah  pesanan  yang  paling  optimal  yaitu 20.055  kg  setiap  pesan,  sedangkan  dengan metode  EOI  diperoleh  dari  pesanan  rata-rata yaitu 50.867 kg. Metode Min-Max mempunyai jumlah  pesanan  40.696  kg.  Metode  EOI memiliki  jumlah  pesanan  paling  tinggi  karena dasar  persediaan  yang  digunakan  adalah persediaan maksimum. Perbandingan yang  kedua  adalah safety  stock ,  dapat  terlihat bahwa  metode  EOI  membutuhkan safety  stock lebih  besar  yaitu  15.538  kg  jika  dibandingkan dengan metode EOQ yang hanya menyediakan safety  stock sebanyak  12.687  kg.    Sedangkan metode Min-Max memiliki persediaan pengaman paling besar yaitu 20.236 kg, hal ini disebabkan  karena  dasar  penggunaan  bahan baku maksimal cukup tinggi.
Selanjutnya adalah nilai tingkat persediaan.  Metode  Min-Max  memiliki  nilai tingkat persediaan yang paling besar dari kedua metode  yang  lain  karena  metode  ini  memiliki nilai safety  stock dan order  quantity yang cukup  besar.  Kemudian Turn  Over  Ratio (TOR), yaitu rasio pengembalian aset atau tolak ukur  keberhasilan  inventory,  maka  metode yang  mempunyai Turn  Over  Ratio (TOR) paling  besar  adalah  yang  lebih  baik.  Dapat
dilihat  pada  tabel  bahwa  metode  EOQ  adalah yang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dua  metode yang lain dengan nilai rasio sebesar 15,23.
Perbandingan yang terakhir adalah besarnya  total  biaya  persediaan  selama  34 minggu.  Dari  ketiga  metode  pengendalian terlihat  bahwa  metode  EOQ  memperoleh  total biaya paling rendah
3.4  Simulasi Persediaan
dengan

## Menggunakan Metode Monte Carlo
Dengan  menggunakan  simulasi  Monte Carlo  dapat  memprediksi  probabilitas  yang terjadi  di  masa  depan.  Selain  itu,  menjadi  alat untuk mengantisipasi permintaan yang melonjak.  Dengan  menggunakan  tiga  metode sebagai  pembanding,  yaitu  metode  EOQ  yang menggunakan Perpetual  Inventory  Simulation, metode  EOI  yang  menggunakan Periodic Inventory  Simulation ,  dan  metode  Min-Max dengan Min-Max Inventory Simulation.
Dari  ketiga  metode  tersebut  memiliki keunggulan dan kelemahan yang sesuai dengan situasi permintaan.
Selama  34  minggu,  simulasi  dilakukan untuk  masing-masing  metode.  Data-data  yang telah  terkumpul  kemudian  dilakukan generate random  number melalui  program  Microsoft Excel dengan formula =RAND(). Data random selanjutnya  akan  diolah  sesuai  dengan  range nya  berdasarkan  permintaan  masa  lalu  , sehingga memberikan data simulasi untuk data permintaan yang baru.
Tabel 2 . Distribusi Probabilitas Biji Plastik PET
Demand (kg) F Probability  Cumulative Probability Range Probability 3.501 3  0,0882 0,0882 0         -0,0882 5.848 2  0,0588 0,1471 0,0883-0,1471 8.195 5  0,1471 0,2941 0,1472-0,2941 10.542 4  0,1176 0,4118 0,2942-0,4118 12.889  13  0,3824 0,7941 0,4119-0,7941 15.236 7  0,2059 1,0000 0,7942-1,0000 34

## 3.5  Perpetual Inventory Simulation
Data unit balance periode 0 menggunakan data  aktual  rata  rata  persediaan  perusahaan sebesar 48.620 kg.
Tabel 1. Perbandingan Metode EOQ,EOI dan metode
Min-Max Kriteria EOQ EOI Min-Max Order Quantity (kg) 20.055 50.867 40.696 Safety Stock (kg) 12.687 15.538 20.236 Inventory Level (kg) 22.713 25.711 40.584 Turn Over Ratio 15,23 13,45 8,52 Total Inventory Cost (Rp) 116.237.173 126.861.393 155.682.872
Hasil  simulasi  metode  EOQ  (Tabel  3)
dengan
perpetual
inventory simulation dilakukan pesanan sebanyak 20 kali selama 34 minggu.  Kemudian total  holding  cost Rp. 237.241.418,04,-  dan total  order  cost Rp. 5.160.000,-  sehingga total  inventory  cost selama 34 minggu adalah Rp. 242.401.418,04 .
3.6  Periodic Inventory Simulation
Data on  hand ( unit  balance periode  0) menggunakan  rata  rata  persediaan  perusahaan. Pemesanan  dilakukan  dengan  selang  waktu  2 minggu dengan jumlah pesanan berubah sesuai dengan kebutuhan.
Tabel 3. Hasil Simulasi Kebutuhan Bahan Baku dengan EOQ
Simulasi Rand Numbers Simulated Activity Simulated Cost (Rp) week Demand  Demand(kg)  Order(kg) m Unit balance(kg) Holding Cost Order Cost Inventory Cost 0 48620 1 0.3438 10542 20055 1 58133 6449275 258000 6707275 2 0.4014 10542 20055 1 67646 7504647 258000 7762647 3 0.6634 12889 54757 6074742 6074742 4 0.6036 12889 20055 1 61923 6869738 258000 7127738 5 0.7525 12889 20055 1 69089 7664734 258000 7922734 6 0.0965 5848 63241 7015957 7015957 7 0.2824 8195 55046 6106803 6106803 8 0.235 8195 20055 1 66906 7422552 258000 7680552 9 0.9542 15236 20055 1 71725 7957172 258000 8215172 10 0.1927 8195 63530 7048018 7048018 11 0.2259 8195 55335 6138865 6138865 12 0.9916 15236 20055 1 60154 6673485 258000 6931485 13 0.6992 12889 20055 1 67320 7468481 258000 7726481 14 0.4722 12889 54431 6038575 6038575 15 0.1113 5848 20055 1 68638 7614700 258000 7872700 16 0.4048 10542 58096 6445170 6445170 17 0.2613 8195 20055 1 69956 7760919 258000 8018919 18 0.1098 5848 64108 7112142 7112142 19 0.9827 15236 20055 1 68927 7646761 258000 7904761 20 0.8288 15236 53691 5956480 5956480 21 0.908 15236 20055 1 58510 6491099 258000 6749099 22 0.4601 12889 20055 1 65676 7286095 258000 7544095 23 0.1456 5848 59828 6637318 6637318 24 0.7887 12889 20055 1 66994 7432314 258000 7690314 25 0.8631 15236 20055 1 71813 7966934 258000 8224934 26 0.912 15236 56577 6276652 6276652 27 0.8368 15236 20055 1 61396 6811272 258000 7069272 28 0.3486 10542 20055 1 70909 7866644 258000 8124644 29 0.8943 15236 55673 6176363 6176363 30 0.0575 3501 20055 1 72227 8012863 258000 8270863 31 0.8159 15236 56991 6322582 6322582 32 0.547 12889 20055 1 64157 7117578 258000 7375578 33 0.9705 15236 20055 1 68976 7652197 258000 7910197 34 0.5619 12889 56087 6222292 6222292 Total 393633 401100 20 2.37E+08  5160000  2.42E+08
Dari  tabel  4.  hasil  simulasi  metode  EOI dengan periodic inventory simulation dilakukan pesanan  sebanyak  17  kali  selama  34  minggu. Kemudian total holding cost Rp. 262.740.977,04,-  dan total  order  cost Rp. 4.386.000,-  sehingga total  inventory  cost selama 34 minggu adalah Rp. 267.126.977,04.
3.7  Min-Max Inventory Simulation
Data on  hand ( unit  balance periode  0) menggunakan  persediaan  sebesar  48620    kg. dimana  setiap  kali  melakukan  pesanan jumlahnya  tetap  yaitu  40.696  dengan  tetap menjaga persediaan minimal.
Tabel 4. Hasil Simulasi Kebutuhan Bahan Baku dengan EOI
Simulasi Rand Numbers Simulated Activity Simulated Cost (Rp) week Demand  Demand(kg)  Order(kg) m Unit balance(kg) Holding Cost Order Cost Inventory Cost 0 48620 1 0.3438 10542 38078 4224373 4224373 2 0.4014 10542 49042 1 76578 8495563 258000 8753563 3 0.6634 12889 63689 7065658 7065658 4 0.6036 12889 25778 1 76578 8495563 258000 8753563 5 0.7525 12889 63689 7065658 7065658 6 0.0965 5848 18737 1 76578 8495563 258000 8753563 7 0.2824 8195 68383 7586410 7586410 8 0.235 8195 16390 1 76578 8495563 258000 8753563 9 0.9542 15236 61342 6805281 6805281 10 0.1927 8195 23431 1 76578 8495563 258000 8753563 11 0.2259 8195 68383 7586410 7586410 12 0.9916 15236 23431 1 76578 8495563 258000 8753563 13 0.6992 12889 63689 7065658 7065658 14 0.4722 12889 25778 1 76578 8495563 258000 8753563 15 0.1113 5848 70730 7846786 7846786 16 0.4048 10542 16390 1 76578 8495563 258000 8753563 17 0.2613 8195 68383 7586410 7586410 18 0.1098 5848 14043 1 76578 8495563 258000 8753563 19 0.9827 15236 61342 6805281 6805281 20 0.8288 15236 30472 1 76578 8495563 258000 8753563 21 0.908 15236 61342 6805281 6805281 22 0.4601 12889 28125 1 76578 8495563 258000 8753563 23 0.1456 5848 70730 7846786 7846786 24 0.7887 12889 18737 1 76578 8495563 258000 8753563 25 0.8631 15236 61342 6805281 6805281 26 0.912 15236 30472 1 76578 8495563 258000 8753563 27 0.8368 15236 61342 6805281 6805281 28 0.3486 10542 25778 1 76578 8495563 258000 8753563 29 0.8943 15236 61342 6805281 6805281 30 0.0575 3501 18737 1 76578 8495563 258000 8753563 31 0.8159 15236 61342 6805281 6805281 32 0.547 12889 28125 1 76578 8495563 258000 8753563 33 0.9705 15236 61342 6805281 6805281 34 0.5619 12889 28125 1 76578 8495563 258000 8753563 Total 393633 421591 17 2.63E+08  4386000 2.67E+08
Hasil  simulasi  metode Min-Max dengan Min-Max  inventory  simulation dapat  dilihat pada  tabel  5,  dilakukan  pesanan  sebanyak  10 kali  selama  34  minggu.  Hal  ini  disebabkan persediaan di tangan adalah maximum stock.
Total holding cost adalah 300.636.195,06,- dan total  order  cost Rp.  2.580.000,-  sehingga
total  inventory  cost selama  34  minggu  adalah Rp. 303.216.195,06.

## 3.8  Analisis Perbandingan
Pada perpetual  inventory  simulation menggunakan reorder  point dalam  penentuan melakukan pesanan , periodic inventory simulation menggunakan  interval  secara
Tabel 5. Hasil Simulasi Kebutuhan Bahan Baku dengan Min-Max
Simulasi Rand Numbers Simulated Activity Simulated Cost (Rp) week Demand Demand(kg) Order(kg) m Unit balance(kg) Holding Cost Order Cost Inventory Cost 0 48620 1 0.3438 10542 40696 1 78774 8739188 258000 8997188 2 0.4014 10542 68232 7569658 7569658 3 0.6634 12889 40696 1 96039 10654567 258000 10912567 4 0.6036 12889 83150 9224661 9224661 5 0.7525 12889 70261 7794755 7794755 6 0.0965 5848 64413 7145978 7145978 7 0.2824 8195 40696 1 96914 10751639 258000 11009639 8 0.235 8195 88719 9842486 9842486 9 0.9542 15236 73483 8152204 8152204 10 0.1927 8195 65288 7243051 7243051 11 0.2259 8195 40696 1 97789 10848712 258000 11106712 12 0.9916 15236 82553 9158430 9158430 13 0.6992 12889 69664 7728524 7728524 14 0.4722 12889 40696 1 97471 10813433 258000 11071433 15 0.1113 5848 91623 10164656 10164656 16 0.4048 10542 81081 8995126 8995126 17 0.2613 8195 72886 8085973 8085973 18 0.1098 5848 67038 7437196 7437196 19 0.9827 15236 40696 1 92498 10261728 258000 10519728 20 0.8288 15236 77262 8571446 8571446 21 0.908 15236 62026 6881164 6881164 22 0.4601 12889 40696 1 89833 9966073 258000 10224073 23 0.1456 5848 83985 9317296 9317296 24 0.7887 12889 71096 7887390 7887390 25 0.8631 15236 40696 1 96556 10711923 258000 10969923 26 0.912 15236 81320 9021641 9021641 27 0.8368 15236 66084 7331359 7331359 28 0.3486 10542 40696 1 96238 10676644 258000 10934644 29 0.8943 15236 81002 8986362 8986362 30 0.0575 3501 77501 8597961 8597961 31 0.8159 15236 62265 6907679 6907679 32 0.547 12889 40696 1 90072 9992588 258000 10250588 33 0.9705 15236 74836 8302306 8302306 34 0.5619 12889 61947 6872400 6872400 Total 393633 10 3.01E+08  2580000 3.03E+08
Vol 14 No 1 June 2021
periodik  dalam  penentuan melakukan  pesanan, min-max  inventory  simulation menggunakan minimum  stock  dalam  penentuan  melakukan pesanan.
Terdapat  perbedaan  berapa  kali  dilakukan pemesanan  selama  34  minggu,  dapat  dilihat pada  tabel perpetual  inventory  simulation melakukan  pesanan  sebanyak  20  kali,  pada tabel periodic  inventory  simulation melakukan pesanan sebanyak 17 kali, dan pada tabel min- max inventory simulation dilakukan pemesanan sebanyak  10  kali  dengan  jumlah  pemesanan yang  lebih  besar  untuk  menjaga  stok persediaan.
Perbandingan  Total  Biaya  Persediaan dengan  demand  saat  ini  dan  simulasi,  seperti pada tabel 6.
Tabel 6 . Perbandingan biaya persediaan
Dari  segi  biaya  pesan, perpetual  inventory simulation melakukan  pesanan  paling  banyak, maka total order cost-nya menjadi yang paling besar  yaitu  Rp.  5.160.000,-.  Sedangkan  total order  cost  yang  paling  kecil  adalah  min-max inventory  simulation  yaitu  Rp.  2.580.000,- dengan jumlah pemesanan 10 kali.
Untuk  biaya  simpan  yang  paling  besar adalah min-max inventori simulation yaitu Rp. 300.636.195,-,  hal  ini  disebabkan  menjaga persediaan  minimal  sebesar  60.928  kg. Sedang  biaya  simpan  minimal  dengan menggunakan  kuantitas  pesan  tetap  sebesar 20.055 kg.
Perbandingan  total  biaya  persediaannya, hasil  dari  ketiga  metode  tersebut  baik perhitungan  sesuai  demand  saat  ini  maupun simulasi metode EOQ yang menghasilkan total biaya  persediaan  yang  paling  minimum, kemudian diikuti oleh metode EOI dan metode min-max inventory.
Perbandingan  total  biaya  persediaannya, hasil  dari  ketiga  metode  tersebut  baik perhitungan  sesuai  demand    maupun  simulasi metode  EOQ  yang  menghasilkan  total  biaya persediaan  yang  paling  minimum,  kemudian diikuti  oleh  metode  EOI  dan  metode  min-max inventory.  Hal  tersebut  menunjukkan  metode
EOQ  adalah  metode  yang  lebih  baik  daripada metode EOI dan metode Min-Max.

## 4. KESIMPULAN
Ketiga  metode  yang  telah  dibandingkan menunjukkan  bahwa  metode  EOQ  mampu menghasilkan  biaya  persediaan  terendah,  baik untuk  demand  saat  ini  maupun  yang  akan datang.  Atas dasar tersebut, metode EOQ dapat menjadi  salah  satu  usulan  dalam  menentukan kebijakan  persediaan  bahan  baku  yang  akan ditetapkan oleh pemilik perusahaan .

## DAFTAR PUSTAKA
Careza,  R.,  Sudarso,  Y.,  &  Sadriatwati,  S.  E. (2017).  Analisis  Perbandingan  Metode EOQ  dan  Metode  POQ  Dengan  Metode Min-Max Dalam Pengendalian
Persediaan  Bahan  Baku  Pada  PT Sidomuncul  Pupuk  Nusantara. Admisi Dan  Bisnis , 1 (ISSN  1411  –  4321),  11–
22.
Darnis,  R.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Yunus,  Y.
(2020).  Simulasi  Monte  Carlo  untuk Memprediksi  Persediaan  Darah. Jurnal Informasi  Dan  Teknologi , 2 (2019),  4–9. https://doi.org/10.37034/jidt.v2i4.98
Fadlillah,  S.  N.  (2008).  Metode  Pengendalian Persediaan  Bahan  Baku  Crude  Coconut Oil  Yang  Optimal  Pada  Pt.  Pse. Industrial  and  Systems  Engineering Assessment  Journal  (INASEA)  - 9 (2), 139–153.
Heizer,  J.  dan  B.  R.  (2011). Operations Management, 10th edition by Jay Heizer, Barry  Render  (z-lib.org).pdf (10th  ed.).
Pearson.
Lahu, E. P., Sumarauw, J. S. B., Ekonomi, F., Manajemen, J., Sam, U., Manado, R., &
Belakang, L. (2017). Analisis Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku Guna  Meminimalkan  Biaya  Persediaan Pada  Dunkin  Donuts  Manado. Jurnal EMBA:
Jurnal Riset Ekonomi,
Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 5 (3), 4175–4184. https://doi.org/10.35794/emba.v5i3.1839
4
Prima  Fithri,  A.  S.  (2014).  Pengendalian Persediaan  Pozzolan  di  PT.SEMEN PADANG. Jurnal  Optimasi  Sistem Industri , 13 (2), 665–686. EOQ EOI MinMax Demand saat ini 116.237.173  126.861.393 155.682.872 Simulasi 242.401.418  267.126.977 303.216.195
https://doi.org/10.31334/logistik.v3i2.61 5 Putra,  A.  .  (2015).  Analisis  Penerapan Manajemen  Persediaan  pada  Perusahaan Goodwill. Jurnal  Aplikasi  Manajemen ,
13 (3), 423–434.
Renta,  N.,  Djoko,  H.,  &  Nurseto,  S.  (2013). Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan Baku  Rokok  Pada  Pt  .  Gentong  Gotri Semarang  Guna  Meningkatkan  Efisiensi Biaya  Persediaan. Journal of  Social  and
Politic , 2 (4), 1–8. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ji ab/article/view/3478/3408 Salesti,  J.  (2014).  Analisa  Penerapan  Metode Economic Order Quantity pada Persediaan  bahan  Baku :  Studi  Kasus PT.IMECO BATAM TUBULAR.
Measurement , 8 (3), 21–31.
Sumiati,  &  Iriani.  (2017).  Pengendalian
Persediaan Bahan Baku Dengan
Menggunakan  Simulasi  Monte  Carlo  Di Ud.  Selebriti. Tekmapro:  Journal  of Industrial Engineering and Management ,
12 (02), 43–55.
Tersine,  Richard  J..  1994. Principles  of Inventory  and  Materials  Managemen.
Fourth  Edition.  New  Jersey:  Prentice Hall, Inc.