## STRATEGI PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU DIGITAL PARKING SENSOR DENGAN METODE ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ)  MELALUI FORECASTING DI PT. WJI
Ratna Suminar S 1 ,  Helena Sitorus 2 , Denny Siregar 3 , Khoirul Umam 4 1,2,3,4 Teknik Industri, Teknik, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya Jl. Raya Perjuangan, Marga Mulya, Bekasi Utara, Jawa Barat Email: ratna.suminar@dsn.ubharajaya.ac.id 1 , helena.sitorus@dsn.ubharajaya.ac.id 2 , denny.siregar@dsn.ubharajaya.ac.id 3 , khoirulumam2095@gmail.com 4
Abstrak – Era  pandemi  Covid-19  mempengaruhi  hasil  produksi  dan  proses  kerja  seluruh  industri. Perusahaan  ditantang  untuk  beradaptasi  secara  cepat  terhadap  situasi  yang  tidak  terkendali,  seperti melakukan  efisiensi  pengendalian  pada  persediaan  bahan  baku.  Bagi  perusahaan  aksesoris elektronik  untuk  otomotif  dalam  kondisi  demikian  perlu  mengkaji  ulang  perencanaan  dan pengendalian  bahan  baku  agar  lebih  optimal.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  studi  perbandingan antara  metode Economic  Order  Quantity dan  metode  konvensional  perusahaan.  Tujuan  dari perbandingan  ini  yaitu  mendapatkan  metode  terbaik  dalam  melakukan  perencanaan  persediaan bahan  baku  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  untuk  meramalkan  permintaan  digunakan model  ARIMA  terbaiknya  yaitu  (0,1,0)  (0,1,0).  Metode  perencanaan  persediaan  bahan  baku  yang lebih baik adalah metode EOQ dibandingkan dengan metode konvensional. Hal in ditunjukkan dengan Total Inventory Cos t (TIC)  pada metode EOQ lebih kecil dibandingkan metode konvensioanl. Metode EOQ menurunkan Total Inventory Cos t  pada metode konvensional sebesar 89%.
Kata kunci: EOQ; Forecasting ; TIC; ROP.
Abstract – The era of the Covid-19 pandemic affected the production results and work processes of the  entire  industry.  Companies  are  challenged  to  adapt  quickly  to  uncontrollable  situations,  such  as controlling  the  efficiency  of  raw  material  inventory.  For  electronic  accessories  companies  for automotive  in  such  conditions,  it  is necessary  to review  the  planning  and  control  of  raw materials  so that  they  are  more  optimal.  This  research  was  conducted  with  a  comparative  study  between  the Economic  Order  Quantity  method  and  the  company's  conventional  method.  The  purpose  of  this comparison  is  to  get  the  best  method  for  planning  raw  material  inventory.  The  results  of  this  study indicate that the best ARIMA model is used to forecast demand, namely (0,1,0) (0,1,0). The better raw material inventory planning method is the EOQ method compared to the conventional method. This is indicated  by  the  Total  Inventory  Cost  (TIC)  in  the  EOQ  method  is  smaller  than  the  conventional method. The EOQ method reduces the Total Inventory Cost in the conventional method by 89%.
Keywords: EOQ; Forecasting ; TIC; ROP.

## PENDAHULUAN
Era  revolusi  industri  4.0  dan  akibat  adanya permasalahan global  pandemic Covid  19, menyebabkan perusahaan untuk melihat peluang  di  tengah  persaingan  pasar  yang semakin  berkembang.  Suasana  yang  kompetitif dan  tidak  terduga  membutuhkan  kemampuan perusahaan  untuk  menerapkan  perencanaan strategis.  Organisasi  membutuhkan  strategi perencanaan agar tata kelola lebih efisiensi dan efektivitas untuk keberlanjutan organisasi. Status masa depan perusahaan dapat diprediksi
dengan
perencanaan strategi yang memanfaatkan potensi perusahaan untuk
memandu  pencapaian  tujuan  (John-Eke  &  Eke, 2020).  Pengelolaan  persediaan  sebagai  salah satu  aktivitas  (Susanto,  2018)  ketersediaan produk  bahan  baku  yang  dibutuhkan  untuk proses  produksi  pada  perusahaan  menjadi bagian keberlanjutan  organisasi.  Perencanaan strategi pada pengelolaan persediaan dilakukan dengan  pengendalian  barang  yang  tersedia agar efektif, mempertahankan penjualan, mengantisipasi  permintaan  pelanggan  yang fluktuatif  (Fithri  et  al.,  2019)  dan  meningkatkan pengembalian asset (Agarwal, 2014).
Perencanaan persediaan membutuhkan kecermatan waktu untuk pemesanan,
Ratna Suminar S 1 ,  Helena Sitorus 2 , Denny Siregar 3 , Khoirul Umam 4
persediaan  maksimum  penyimpanan  agar  tidak terjadi  kekurangan  ataupun  kelebihan  (Adam  & Imaroh,  2019).  Pengendalian  persediaan  dan pemecahaan masalah persediaan untuk memperoleh kualitas dan kuantitas yang sesuai dengan kebutuhan untuk kepentingan keuntungan  perusahaan  dikarenakan  tidak  ada kegiatan  produksi  yang  terhenti  dan  terhindar dari  minimum  pembelian  (Adam  &  Imaroh, 2019;  Agarwal,  2014).  Strategi  perencanaan dalam  pengelolaan  persediaan  seperti  jumlah pemesanan barang, waktu pesan dan pengaturan penyimpanan bahan baku (Agarwal, 2014), serta berkaitan dengan transaksi penjualan  (Susanto,  2018). Economic  Order Quantity (EOQ)  merupakan  model  standar kuantitas  ekonomis  untuk  mengoptimalkan sumber daya dan meminimalkan biaya (Adam & Imaroh,  2019;  Agarwal,  2014),  selain  itu menghasilkan pemesanan yang maksimal dengan  biaya  yang  rendah  (Susanto,  2018). Pada metode ini memperhatikan biaya pemesanan,  tingkat  persediaan  serta  jumlah permintaan  (Susanto,  2018),  pesanan  terjadwal dan  cepat  serta  nilai  dan  biaya  tidak  terganggu (Nemtajela & Mbohwa, 2016).
Metode  peramalan  sebagai  suatu  kegiatan untuk  memprediksi  kondisi  yang  akan  datang melalui  pengujian  masa  lalu  (Fithri  et  al.,  2019) dan umumnya merupakan data historis berdasarkan  deret  waktu  (Benhamida  et  al., 2021).  Dasar  perencanaan  dan  pelaksanaan proses  rantai  pasok  seperti  untuk  pengadaan dan  pembuatan  produk  tergantung  adanya relevansi,  kualitas  dan  akurasi  prakiraan kebutuhan  yang  dibuat  (Benhamida  et  al., 2021). Pengambilan keputusan dapat dilakukan melalui  metode  ini,  dikarenakan  mencakup proses  pemilihan,  perencanaan  kapasitas,  tata letak  fasilitas,  penjadwalan  dan  inventaris. Peramalan permintaan berguna untuk mengetahui pola tren pelanggan (Goltsos et al., 2022), informasi tentang produk, mengantisipasi jumlah  produk  untuk  keperluan  penjadwalan produksi  serta  bagian  dari  pengendalian persediaan (Sgarbossa, 2021).
Metode  EOQ  yang  didukungm  forcasting  untuk meramalkan permintaan adalah metode strategi perencanaan perusahaan untuk memperkirakan
kebutuhan  ng  optimal  produksi.  Dalam  hal  ini diperlukan  kemampuan  perusahaan untuk melakukan  perencanaan  dan  perancangan yang  tepat  dalam  pembelian  bahan  baku  yang akan dibeli. Strategi yang tepat agar tidak terjadi kelebihan persediaan bahan baku pada periode tertentu,  penumpukan  persediaan  bahan  baku yang mengakibatkan tingginya biaya penyimpanan,  atau  kekurangan  persediaan bahan  baku  ( stock  out )  sehingga  perusahaan kehilangan  kesempatan  untuk  mendapatkan keuntungan. Kedua  metode  ini  digunakan  dan dibandingkan  dalam  pengukuran  persediaan bahan  baku  di  perusahaan  yang  bergerak  di industri  komponen  aksesoris  elektronik  untuk otomotif. Salah  satu  produk  yang  dihasilkan adalah digital parking sensor . Bahan baku untuk membuat digital  parking  sensor terdiri  dari sensor  body, rubber , PCBA, transducer, sponge,  retainer .    Batas  toleransi  perusahaan pada  penyediaan  bahan  baku  sebesar  2%. Namun,  rata-rata  penggunaan  bahan  baku selama satu tahun di atas 2% dengan nilai rata- rata  persentase  pemakaian  dan  ketersediaan seluruh  bahan  baku  di  tahun  2019  sebesar 6,6%. Over  stock yang  sangat  besar  terjadi  di bulan November dan Desember 2019. Sedangkan persediaan tahun 2020 dapat dilihat terdapat  kelebihan  serta  kekurangan  bahan baku. Kelebihan bahan baku terjadi pada bahan baku  PCBA  (16,3%)  dan transducer (16%), sedangkan kekurangan bahan baku terjadi pada body  sensor (-0,2%), rubber (0,4%), sponge (- 1%),  dan retainer (-0,4%).  Hal  ini  salah  satu penyebabnya yaitu terjadi issue global covid-19 yang menimbulkan penurunan permintaan mulai dari  bulan  April  hingga  Juni  yang  memaksa perusahaan harus mengurangi jumlah pembelian  bahan  baku.  Pasca  covid-19  terjadi peningkatan  permintaan  yang  cukup  drastis dimulai  pada  bulan  Juli    dengan  persentase kenaikan  sekitar  50%,  hal  ini  tidak  dapat diantisipasi oleh perusahaan hingga menimbulkan kekurangan bahan baku. Permasalahan  persediaan  yang  terjadi  pada semua bahan baku tentunya hal ini menimbulkan  banyak  biaya  yang  dikeluarkan seperti,  biaya  penyimpanan  barang,  biaya kadaluarsa barang, biaya kerusakan barang dan biaya kekurangan barang.
Tujuan penelitian ini untuk menganalisis strategi perencanaan  persediaan  bahan  baku  dengan membandingkan  metode  EOQ  dan  metode konvensional.  Tahapan  penyusunan  dengan pertama  melakukan  perhitungan forecasting, kedua  EOQ  dan  ketiga  membandingkan  hasil perhitungan tersebut.

## METODE
Model autoregressive integrated moving average (ARIMA)  merupakan  model  yang digunakan  dengan  deret  waktu musiman  yang memiliki  dua  bagian,  yaitu  tidak  musiman  dan musiman  (Rosihan  et  al.,  2021).  Pada  data faktor musiman didapatkan dengan menentukan identifikasi  koefisien  autokorelasi  terhadap  2 atau  3  time-lag  yang  mempunyai  kebedaan nyatanya  dari  0.  Autokorelasi  yang  secara signifikan  berbeda  terhadap  0  dinyatakan adanya  suatu  pola  dalam  data.  Penyelesaian faktor musiman, persamaan yaitu:
ARIMA = (p,d,q) (P,D,Q) S …(1)
(p,d,q) :  Bagian  yang  bukan  musiman  dari model
(P,D,Q)  : Bagian musiman dari model S
: jumlah periode per musim
Pengujian  nilai  koefisien  autokorelasi  dari error maka  penguji  harus  melihat  kerandoman  nilai error yang  dilakukan,  dengan  salah  satu  dari dua statistik berikut,
a. Uji Q Box dan Pierce:
𝑄 = 𝑛′ ∑ 𝑟 𝑘 2 𝑚 𝑘=1 … (2)
b. Uji Ljung-Box:
𝑄 =   𝑛 ′ (𝑛 ′ + 2) ∑ 𝑟 𝑘 2 (𝑛 ′−𝑘 ) 𝑚 𝑘=1 (3)
Menyebar  secara  Khi  Kuadrat  (2 𝑥 2 )  dengan derajat bebas (db)=(k-p-q-P-Q). n’  : n-(d+SD)
d  : ordo pembedaan bukan faktor musiman D  : ordo pembedaan faktor musiman S  : jumlah periode per musim m  : lag waktu maksimum r 2 : autokorelasi untuk time lag 1, 2, 3, 4,..., k
Metode  EOQ  ( Economic  Order  Quantity )  yang dikemukakan  oleh  Handoko  (2010)  bahwa dengan  adanya  kebutuhan  yang  tetap  dapat
diketahui  besaran  pembelian  pesanan  yang ekonomis.
Q* = √ 2𝐷𝑠 ℎ … (4)
Q*:  Jumlah  optimum  dari  persediaan  bahan baku yang dipesan (EOQ)
D  :  Pemakaian  persediaan  bahan  baku  dalam setahun
s  :  Biaya  yang  dikeluarkan  setiap  kali pemesanan
H  : h x C adalah biaya yang dikeluarkan untuk penyimpanan per unit per tahun
h  :  Biaya  penyimpanan  (5%  terhadap  nilai barang)
C  : Harga barang (rupiah/pcs)
EOQ pada frekuensi pemesanan:
f = 𝐷 𝑄 ∗ … (5)
f : Frekuaensi pembelian dalam  setahun
D  :  Pemakaian  persediaan  bahan  baku  dalam setahun
Q*  :  Jumlah  optimum  dari  persediaan  bahan baku yang dipesan (EOQ)
Persediaan pengaman persediaan untuk mencegah  kemungkinan  terjadinya  kekurangan barang  atau material  yang  disebabkan  adanya penggunaan  barang  yang  lebih  besar  karena adanya  kenaikan  permintaan  dari  perencanaan awal  atau  barang  yang  dipesan  mengalami keterlambatan.
Ss = (𝑃𝑚 − 𝑑)𝐿𝑡 …(5)
Pm  : Pemakaian terbanyak dalam satu tahun d :  Pemakaian  rata-rata  bahan  baku  per bulan
Lt : Waktu tunggu kedatangan bahan baku
Total Inventory Cost = √2 × 𝐷 × 𝑠 × ℎ … (6)
D : Pemakaian persediaan bahan baku dalam setahun
s :  Biaya  yang  dikeluarkan  setiap  kali pemesanan
h : Biaya penyimpanan per pcs
Titik pemesanan menurut Ruauw (2011) adalah saat  atau  waktu  tertentu  perusahaan  harus mengadakan pemesanan bahan dasar kembali, sehingga  datangnya  pesanan  tersebut  tepat dengan  habisnya  bahan  dasar  yang  dibeli, khususnya dengan metode EOQ.
Reorder Point = 𝑆𝑠 + (𝐿𝑡 x 𝑑) …(7) Ss  : Persediaan pengaman Lt : Waktu tunggu kedatangan bahan baku
d :  Rata-rata  penggunaan  bahan  baku  per bulan
Batas maksimum persediaan perusahaan untuk kuantitas persediaan di gudang tidak berlebihan Rumincap (2010):
Maximum Inventory = Ss + Q * … (8)
Ss : Persediaan pengaman Q * :  Jumlah  optimum  dari  bahan  baku  yang dipesan
Data  pendukung  untuk  perhitungan  EOQ  dan forecasting diperoleh  dari  data  perusahaan antara  lain:  data  persediaan  bahan  baku,  data permintaan  produk,  biaya  gudang  dan  data pemakaian produk. Sebelum melakukan peramalan  permintaan  ( forecasting )  terlebih dahulu menggunakan software RStudio.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembelian  bahan  baku digital  parking  sensor belum  memperhitungkan  jumlah  pembelian yang  optimal.  Dari  periode  waktu  yang  diteliti, diketahui  perusahaan  melakukan  pembelian bahan  baku  per  satu  bulan  sekali.  Kebijakan tersebut dilakukan untuk mengantisipasi kekurangan bahan baku selama proses produksi sehingga perusahaan dapat melakukan  produksi  secara  terus  menerus. Perusahaan  melakukan  pembelian  seluruh bahan  baku  sebanyak 12  kali  dalam  setahun dengan  total  pembelian  pada  Tabel  1.  Pada Tabel 1 menjelaskan bahwa perusahaan belum melakukan perhitungan jumlah pembelian secara optimal karena terjadi kelebihan pesediaan.  Kelebihan  persediaan    tertinggi pada bahan baku rubber .
Tabel 1. Persediaan dan Pemakaian Bahan Baku Dalam Satu Tahun 2019
Persediaan dan Pemakaian Bahan Baku Sensor Body (pcs) Rubber (pcs) PCBA (pcs) Transducer (pcs) Sponge (pcs) Retainer (pcs) Persediaan 2019 Jumlah 376,390 376,590 375,210 374,780 374,840 374,850 Rata- rata 31,366 31,383 31,268 31,232 31,237 31,238 Pemakaian 2019 Jumlah 351,388 351,388 351,388 351,388 351,388 351,388 Rata- rata 29,282 29,282 29,282 29,282 29,282 29,282 Forecasting Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Peramalan dilakukan untuk kebutuhan permintaan  untuk  periode  Juli  2021 –  Juni 2022  (1  Tahun)  dengan  metode time  series .
Hasil  uji  pola  data  permintaan digital  parking sensor pada  Januari  2019 –  Juni  2021 termasuk  ke  dalam  pola  musiman.  Pada Gambar  1.  dijelaskan  bahwa  tidak  adanya kepastian data karena data tersebut mengandung  pola  musiman.  Namun  terlihat pada  awal  tahun  2020  menghasilkan  grafik permintaan  yang  turun  drastis,  hal  itu  disebab karena  adanya  pandemi  covid-19  sehingga
permintaan produk menurun dan mempengaruhi  data  yang  dimiliki.  Hasil peramalan ARIMA diperoleh rata-rata permintaan produk pada setiap bulannya yaitu sebanyak 11.224 pcs dengan total permintaan dalam satu tahun sebanyak 134.682 pcs. Lalu kenaikan  permintaan  produk  tertinggi  untuk periode Juli 2021-Juni 2022 terjadi pada bulan Juni 2022 yaitu mengalami kenaikan sebanyak 14.000  pcs  atau  sekitar  21%,  sedangkan penurunan  permintaan  tertinggi  terjadi  pada bulan Januari 2022 dengan penurunan sebanyak  5.312  pcs  atau  sekitar  71%.  Model ARIMA  terbaiknya  yaitu  (0,1,0)  (0,1,0)  dengan jumlah  periodenya  yaitu  selama  12  bulan  ke
Ratna Suminar S 1 ,  Helena Sitorus 2 , Denny Siregar 3 , Khoirul Umam 4
depan  menghasilkan  nilai sigma^2  estimated as 44890189 : log likehood = -10.23, lalu hasil nilai dari AIC : 22.46, AICc : 18.46, BIC : 20.46 serta hasil nilai error mean absolute
percentage  error (MAPE)  :  4.1853.  Hasil tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  kemampuan
melakukan  prediksi  atau  prakiraan  persediaan bahan  baku  masih    sangat  baik  karena  masih di  bawah  10%.  Hal  ini  dapat  disebabkan  dari pengalaman yang dimiliki oleh perusahaan.
Gambar 1. Hasil Uji Pola Data
Hasil  F orecasting  Autoregressive  Integrated Moving  Average periode  Juli  2021-Juni  2022 ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Forecasting Autoregressive Integrated Moving Average Periode Juli 2021-Juni 2022

## Economic Order Quantity (EOQ)
Metode  EOQ memperhatikan  dalam  beberapa aspek  sehingga  dapat  menentukan  jumlah yang  terbaik  untuk  melakukan  penyediaan bahan baku. Tahap pertama dengan memperhatikan  biaya  pemesanan  dan  biaya penyimpanan bahan baku yang sudah dikeluarkan berdasarkan satu tahun
sebelumnya  sebagai  persiapan  untuk  satu tahun  berikutnya.  Selama  12  kali  pemesanan bahan  baku  komponen  biaya  terdiri  dari  lead time, biaya komunikasi terhitung biaya satu kali pemesanan untuk seluruh bahan baku sebesar Rp. 50.158.946. Total pemesanan bahan baku selama satu tahun dengan 12 kali pemesanan untuk  seluruh  bahan  baku  sebesar  Rp. 601.907.352. Pada perhitungan biaya
Ratna Suminar S 1 ,  Helena Sitorus 2 , Denny Siregar 3 , Khoirul Umam 4
diperoleh  biaya  penyimpanan  paling  tinggi untuk  satu  tahun  adalah  bahan  baku  PCBA yaitu sebesar
Rp. 31.223.328/tahun, sedangkan  biaya  penyimpanan  paling  rendah adalah  bahan  baku sponge sebesar  Rp. 390.578/tahun. Estimasi total biaya penyimpanan  dari  semua  bahan  baku digital parking  sensor selama  satu  tahun  ke  depan yaitu  sebesar  Rp.  62.190.760. Tahap  ke  dua dengan mencari jumlah pembelian bahan baku yang  ekonomis.  Tahap  ini  diperoleh  jumlah yang  optimal  untuk  digunakan  pada  produksi. Tahap  selanjutnya  frekuensi  pembelian  bahan baku  untuk  menentukan  jumlah  frekuensi pemesanan  yang  efesien.  Hasil  perhitungan diperoleh  untuk  seluruh  bahan  baku  di  bawah 12 kali. Tahap ke empat persediaan pengaman sangat dibutuhkan oleh perusahaan, persediaan pengaman berfungsi menjaga atau melindungi kemungkinan terjadinya kekurangan  bahan  baku  saat  terjadi  inflasi permintaan  sehingga  dapat  memperlancar kegiatan  produksi.  Perusahaan  mempunyai dua  macam  waktu  tunggu  ( lead  time ),  yaitu untuk pembelian bahan baku dari dalam negeri
( local  supplier )  waktu  tunggunya  selama  1 bulan  dan  untuk  pembelian  bahan  baku  dari luar  negeri  (impor)  maka  waktu  tunggunya selama  3  bulan.  Waktu  tunggu  terhitung  sejak production  order (PO)  dikirim  ke supplier .
Tahap  ke  lima  perhitungan  total  biaya persediaan  bahan  baku  dengan  metode economic  order  quantity untuk digital  parking sensor untuk  periode  Juli  2021 –  Juni  2022 yaitu sebesar Rp. 75.846.209. Tahap berikutnya  adalah  Jumlah  persediaan  yang menandai  saat  harus  melakukan  pemesanan kembali  ( Re  Order  Point )  bahan  baku  untuk digital  parking  sensor untuk  menggantikan persediaan  yang  telah  digunakan.    Tahap terakhir perusahaan wajib memiliki persediaan maksimum ( Maximum Inventory ) agar persediaan  yang  dimiliki  tidak  berlebihan sehingga  tidak  terjadi  pemborosan  biaya  yang dikeluarkan. Dari hasil seluruh tahap perhitungan  analisis  metode  EOQ  terangkum dalam  Tabel  3.  Hasilnya  yaitu  bahwa  metode konvensional  melakukan  pemesanan  lebih banyak  bila  dibandingkan  dengan  metode EOQ.

## Tabel 3. Rekapitulasi Perbandingan Metode Konvensional dengan Metode EOQ
Hasil perbandingan pada Tabel 3 menunjukan bahwa Total  Inventory  Cost (TIC)  metode konvensional  adalah  sebesar                          Rp 664.098.113  dan  dengan  metode  EOQ sebesar  Rp  75.846.209.  TIC  metode  EOQ
lebih  kecil  dimana  selisihnya  adalah  sebesar Rp  588.251.904  atau  sebesar  89%.  Metode EOQ  memperkecil  biaya  persediaan  yang dikeluarkan.  Dalam  hal  ini  perusahaan  dapat menyusun  strategi  perencanaan  terutama
Ratna Suminar S 1 ,  Helena Sitorus 2 , Denny Siregar 3 , Khoirul Umam 4
ketika  menghadapi  situasi  yang  tidak  terduga seperti  halnya  pandemi  Covid  19.  Beberapa strategi ditinjau dari hasil dan pengamatan dan wawancara,  antara  lain:  perusahaan  perlu menentukan safety  stock , maximum    stock dan re-order  point secara periodik agar tidak terjadi kekurangan atau kelebihan bahan  baku dan  menjaga  kemungkinan  keterlambatan kedatangan  bahan  baku  yang  dipesan,  tidak perlu  lagi  mengatur  waktu  order  setiap  bulan, dapat  direncanakan  per  kuartal  sehingga perusahaan  dapat  melakukan  aktivitas  yang berbeda  untuk  peningkatan  produksi.  Dengan menggunakan  metode  EOQ  akan  menjadi suatu  pembiasaan  diri  dan  pengalaman sehingga dapat mengurangi biaya.

## SIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  studi  komparatif  antara  metode konvensional    dengan  metode  EOQ  dalam pengupayaan  pengendalian  persediaan  di  PT. WJI, bahwa metode EOQ lebih baik. Nilai Total Inventory  Cost (TIC)  metode  konvensional adalah sebesar              Rp 664.098.113 dan dengan metode  EOQ  sebesar  Rp  75.846.209. TIC metode EOQ lebih kecil dimana selisihnya adalah  sebesar                                  Rp  588.251.904.
Metode  EOQ  dapat  mengurangi  biaya Total Inventory  Cost (TIC)    sebesar  89%  dari metode  konvensional.  Keterbatasan  penelitian ini dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya, antara lain: menambahkan perhitungan  biaya  lain  yang diperlukan  seperti biaya  modal  yang  diinvestasikan  dalam  biaya penyimpanan  sehingga  dalam  menganalisis persediaan  bahan  baku  dapat  diperoleh  hasil penelitian  yang  lebih  akurat,  melakukan perhitungan  dengan  menggunakan software- software lain yang lebih mendukung agar lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam, G., & Imaroh, T. S. (2019). Comparison of Effectiveness Inventory Control of EOQ Method  with  Company  Method  in  Steel Material  Fabrication  Krakatau  Posco.
Dinasti  International  Journal  of  Education Management And Social Science, Vol.1(2), 124-137
Agarwal,  S.  (2014).  Economic  Order  Quantity Model :  A  Review  in  VRSD. International Journal  of  Mechanical,  Civil,  Automobile and  Production  Engineering ,  Vol. IV (XII),
233 –236.
Benhamida,  F.  Z.,  Kaddouri,  O.,  Ouhrouche, T.,  Benaichouche,  M.,  Casado-Mansilla, D., & Diego, L. (2021). Demand Forecasting  Tool  for  Inventory  Control Smart Systems . Journal of
Communications  Software  and  Systems, Vol. 17(2), 185 –196.
Fithri,  P.,  Hasan,  A.,  &  Asri,  F.  M.  (2019).
Analysis  of  Inventory  Control  by  Using Economic Order Quantity Model – A Case Study  in  PT  Semen  Padang. Jurnal
Optimasi Sistem Industri, Vol. 18(2), 116 – 124.
Goltsos, T. E., Syntetos, A. A., Glock, C. H., & Ioannou, G. (2022). Inventory –
Forecasting :  Mind  The  Gap. European Journal  of  Operational  Research ,  Vol.
299 (2), 397 –419
John-Eke, E. C., & Eke, J. K. (2020). Strategic Planning  and  Crisis  Management  Styles in  Organizations:  A  Review  of  Related Literature.
Journal of Strategic Management , Vol. 5 (1), 36 –46.
Nemtajela, N., & Mbohwa, C. (2016). Inventory Management Models and Their Effects on Uncertain  Demand. Conference:    IEEE International  Conference  on  Industrial
Engineering and Engineering Management  (IEEM ), 978(1),  1 046-1049. ht tps://Doi.Org/10.1109/IEEM.2016.77980
37
Rosihan,  R.  I.,  Paduloh,  P.,  &  Sulaeman,  D.
(2021).  Implementation  of  Collaborative
Planning, Forecasting, and Replenishment (CPFR) to Reduce Bullwhip  Effect  in  PT.  XYZ. Prosiding  of SNAST , 2(1), 1 –8.
Ruauw,  E.  (2011).  Pengendalian  Persediaan Bahan  Baku  (Contoh  Pengendalian  pada Usaha  Grenda  Bakery  Lianli. ASE ,  Vol. 7(1), 1-11
Sgarbossa,  F.  (2021).  Advances  in  Spare Parts  Classification  and  Forecasting  for Inventory Control IFAC Papersonline , Vol.
54(1), 982 –987.
Ratna Suminar S 1 ,  Helena Sitorus 2 , Denny Siregar 3 , Khoirul Umam 4
Susanto,  R.  (2018).  Raw  Material  Inventory Control  Analysis  With  Economic  Order Quantity Method. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,
International  Conference  on  Informatics,
Engineering,  Science  and  Technology
(INCITEST ), 407(1)
https://Doi.Org/10.1088/1757- 899X/407/1/012070