p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## Pendekatan Metode Economic Order Quantity dan Forecasting dalam Analisis Kontrol Persediaan Bahan Baku Kecap
Gustiandikha Saputri 1 , Ade Momon 2 , Dene Herwanto 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : gustiandikhasa@gmail.com
Diterima: 9 Februari 2023 Disetujui: 19 Februari 2023

## Abstract
Segi Tiga Company has been established in 1958 in producing soy sauce. So far, the control of palm sugar supplies as a raw material for soy sauce at the company is still using a simple method. For example, the activity of purchasing raw materials is only considered by looking at the remaining inventory. The use of this  method  makes  the  company  experience  less  stable  inventory  control  with  sub-optimal  costs.  The purpose of this study is to improve control of Palm Sugar inventory in order to minimize overstock and stock-out events, as well as obtain more economical inventory costs using the Economic Order Quantity and Forecasting method approaches. After calculating,  and forecasting the demand for palm sugar using the  Linear  Regression  method  obtained  optimal  forecasting  results  of  150,906  kg  for  the  next  year. Furthermore, based on the EOQ method, the optimal order quantity for palm sugar is 24,782 kg with an optimal purchase frequency of 6 times per year. The purchase is made when the inventory level has reached the reorder point of 1,986 kg. To avoid stockouts, the company needs to have a safety stock of 742 kg. The application of the EOQ method also results in a total inventory cost efficiency of up to 31% with savings of up to IDR 250,826.09.
Keywords:  economic  order  quantity,  forecasting,  raw  material  inventory,  inventory  costs,  safety  stock, reorder point

## Abstrak
Perusahaan Segi Tiga telah berdiri sejak tahun 1958 dalam memproduksi kecap. Sampai sejauh ini, kontrol persediaan  Gula  Aren  sebagai  bahan  baku  kecap  di  perusahaan  tersebut  masih  menggunakan  metode sederhana.  Sebagai  contoh, kegiatan  pembelian  bahan  baku hanya dipertimbangkan dengan  melihat  sisa persediaan yang ada. Penggunaan cara tersebut membuat perusahaan mengalami kontrol persediaan yang kurang  stabil  dengan  biaya  yang  tidak  optimal.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memperbaiki  kontrol persediaan Gula Aren agar dapat meminimalkan kejadian overstock dan stock out , serta memperoleh biaya persediaan  yang  lebih  ekonomis  menggunakan  pendekatan  metode Economic  Order  Quantity dan Forecasting .  Setelah  dilakukan  perhitungan,  peramalan  permintaan  Gula  Aren  menggunakan  metode Regresi  Linear  memperoleh  hasil forecasting optimal  sebesar  150.906  kg  untuk  satu  tahun  ke  depan. Selanjutnya berdasarkan metode EOQ, kuantitas pemesanan optimal Gula Aren memperoleh hasil sebesar 24.782 kg dengan frekuensi pembelian optimal sebanyak 6 kali per tahun. Pembelian tersebut dilakukan apabila tingkat persediaan telah mencapai reorder point sebesar 1.986 kg. Untuk menghindari stock out, perusahaan  perlu  memiliki  persediaan  pengaman  sebanyak  742  kg.  Penerapan  metode  EOQ  juga menghasilkan  efisiensi total  biaya  persediaan  sampai  dengan  31%  dengan  penghematan  hingga Rp250.826,09.
Kata Kunci: economic order quantity, peramalan, persediaan bahan baku, biaya persediaan, persediaan pengaman, titik pemesanan ulang

## 1. Pendahuluan
Kelebihan persediaan ( overstock ) dan kehabisan persediaan ( stock out ) adalah dua fenomena yang melekat sekaligus dapat menimbulkan kerugian pada sebuah sistem persediaan. Persediaan adalah aset dari suatu perusahaan yang harus dikelola secara tepat dan benar [1]. Pengendalian persediaan yang tidak tepat memungkinkan sebuah perusahaan mengalami kesulitan dalam memenuhi permintaan konsumen. Karena suatu  barang  yang  mengalami stock  out akan  memengaruhi  berlangsungnya  proses  produksi,  di  mana perusahaan tidak dapat mencapai target produksi yang berakhir pada timbulnya kerugian bagi perusahaan [2]. Sehingga perusahaan harus memastikan jumlah kebutuhan bahan baku dengan jelas agar tidak terjadi proses produksi yang macet atau penumpukan bahan baku di gudang [3].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pengendalian persediaan juga berkaitan erat pada upaya penghematan biaya yang dikeluarkan ( cost saving ). Karena ketika kondisi stock out dapat menunda atau menghambat proses produksi, maka kondisi overstock atau kelebihan persediaan dapat menyebabkan pembengkakan biaya persediaan. Maka dari itu, perusahaan  harus  bijak  dalam  memutuskan  berapa  kuantitas  persediaan  barang  yang  dibutuhkan  pada proses produksi, karena dengan manajemen yang tidak tepat perusahaan dapat merugi akibat pengeluaran biaya-biaya yang tak semestinya dialokasikan [4].
Perusahaan Segi Tiga merupakan salah satu perusahaan yang berdomisili di Majalengka, Jawa Barat, dengan  kegiatan utamanya yaitu  memproduksi  kecap  sejak  tahun 1958. Sistem  produksi Make  to Order (MTO), perusahaan ini dapat setiap hari memproduksi kecap dengan catatan Gula Aren sebagai bahan baku kecap  tersedia.  Selama  ini  Perusahaan  Segi  Tiga  dalam  mengelola  persediaan  bahan  baku  masih menggunakan  metode  konvensional  dengan  mengandalkan  hasil  perkiraan  sekilas.  Sederhananya perusahaan  akan  melakukan  pembelian  jika  persediaan  bahan  baku  telah  menipis  atau  bahkan  habis. Perusahaan  tidak  merencanakan  kebutuhan  maksimal  bahan  baku,  menentukan  persediaan  pengaman ataupun  menentukan  titik  pemesanan  ulang.  Penggunaan  cara  tersebut  membuat  perusahaan  mengalami persediaan yang kurang stabil dengan biaya yang tidak optimal. Contohnya adalah fenomena stock out yang sering menjadi faktor penyebab terhentinya proses produksi karena Gula Aren yang seharusnya digunakan setiap hari tidak tersedia. Akibatnya selama kegiatan produksi kecap berhenti, beberapa pekerja menjadi menganggur karena tidak bisa melakukan pekerjaanya.
Melihat  fenomena  yang  terjadi  di  Perusahaan  Segi  Tiga,  maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memperbaiki kontrol persediaan Gula Aren menjadi lebih terukur dan optimal. Sehingga perusahaan dapat meminimumkan kejadian overstock dan stock out serta memperoleh biaya persediaan yang lebih ekonomis. Pemecahan  masalah  yang  diusulkan  adalah  dengan  menggunakan  Metode Economic  Order  Quantity (EOQ)  dan Forecasting .  EOQ  adalah  kuantitas  persediaan  optimal  yang  harus  dipesan  perusahaan  pada suatu periode tertentu sehingga bisa meminimumkan biaya persediaan [5]. Sedangkan forecasting adalah suatu teknik yang digunakan organisasi untuk memprediksi kejadian di masa mendatang secara efektif dan tepat waktu[6]. Perencanaan persediaan dengan menggunakan EOQ akan mampu meminimumkan kejadian stock  out sehingga  proses  produksi  perusahaan  tidak  terhambat  dan  melakukan  penghematan  biaya  atas persediaan bahan baku yang dibutuhkan [7].
Penelitian  pengendalian  persediaan  menggunakan  Metode  EOQ  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti sebelumnya. Ref. [8] melakukan penelitian untuk mengetahui seberapa efisien pengendalian bahan baku menggunakan Metode EOQ di PT X. [9] melakukan penelitian untuk mengetahui perbandingan biaya persediaan yang optimal antara kebijakan persediaan PT. Tirta Mumbul Jaya Abadi dengan Metode EOQ . Fithri  &  Adinny  [2]  melakukan  penelitian  untuk  menemukan  metode  optimal  dalam  pengendalian persediaan batubara PT. Semen Padang antara Metode Min-Max dengan Metode EOQ.  Rahman dkk. [10] melakukan penelitian untuk membentuk model penjadwalan pengadaan bahan baku CV LKM yang efisien berdasarkan Metode EOQ.
Komparasi penelitian ini dari penelitian-penelitian terdahulu yaitu terletak pada penambahan metode pemecahan  masalah  menggunakan  pendekatan  Peramalan  ( Forecasting ).  Dengan  memilih  hasil  optimal dari dua metode yang digunakan yakni Metode Double Exponential Smoothing dan Regresi Linear dapat menentukan demand Gula Aren pada periode berikutnya agar mendekati nilai sebenarnya.  Penelitian ini juga berupaya untuk membandingkan efisiensi total biaya persediaan sebelum dan setelah digunakannya metode EOQ.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Perusahaan Segi Tiga yang beralamat di Jl. Raya Laswi No. 12 Kelurahan Tonjong  Kec.  Majalengka  Kab.  Majalengka,  Jawa  Barat.  Metode  dalam  penelitian  ini  menggunakan pendekatan kuantitatif, yaitu menganalisis perhitungan terhadap data numerik untuk menarik kesimpulan [11]. Unit yang dianalisis adalah peramalan kebutuhan persediaan, jumlah pemesanan optimal dan biaya persediaan  yang  efisien  terhadap  Gula  Aren  sebagai  bahan  baku  kecap  berdasarkan  metode Economic Order Quantity dan Forecasting .
Terdapat  dua  data  yang  dibutuhkan  untuk  penelitian  ini,  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  yang  berupa  kebijakan  perusahaan  dalam  mengelola  persediaan  bahan  baku,  biaya-biaya  terkait persediaan  dan lead  time pemesanan  diperoleh  melalui  wawancara  dengan  Kepala  Produksi  Perusahaan Segi Tiga. Sementara data sekunder diperoleh dari arsip perusahaan yang berupa profil perusahaan dan data pembelian  dan  pemakaian  Gula  Aren  selama  satu  tahun  sebelumnya,  yaitu  April  2021  –  Maret  2022. Adapun  alur  pemecahan  masalah  dalam  penelitian  ini  dijelaskan  secara  grafis  pada Gambar  1 sebagai berikut.
Gambar 1 . Alur pemecahan masalah Sumber: Data Penelitian (2022)

## 2.1 Peramalan
Peramalan  ( forecasting )  adalah  metode  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  oleh  sebuah perusahaan untuk memperkirakan suatu sistem di masa depan  [12]. Pada aspek pengendalian persediaan, teknik peramalan dapat digunakan untuk merencanakan perkiraan kebutuhan barang di waktu yang akan datang.  Metode yang dapat  dipilih yaitu  metode  kuantitatif.  Metode  kuantitatif  adalah  teknik  peramalan yang menggunakan angka-angka sebagai dasar dalam memperkirakan kondisi yang akan datang [12].

## 2.2 Metode Double Exponential Smoothing (DES)
DES  merupakan  sebuah  metode  peramalan  yang  digunakan  untuk  memperkirakan  deret  waktu dengan tren linear. Persamaan peramalan metode DES adalah sebagai berikut [6]:
𝑌 𝑡+𝑥 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑥 (1)
Keterangan: Y t+x : Peramalan untuk periode berikutnya a t : Perbedaan nilai S’t dan S”t b t : Nilai slop
x : Periode pengamatan untuk peramalan
2.3 Metode Regresi Linear Regresi Linear adalah metode peramalan dengan memperhitungkan nilai a dan β sedemikian rupa agar jumlah error yang dihasilkan nilainya rendah. Persamaan peramalan metode Regresi Linear adalah sebagai berikut [6]:
Mulai Studi Literatur Studi Lapangan Penelitian Pendahuluan: 1. Perumusan  Masalah 2. Penentuan  Metode Penelitian 3. Penetapan  Asumsi  dan Batasan 4. Penentuan  Tujuan  Penelitian Pengumpulan  Data Pengolahan  Data Melakukan Peramalan Demand Menghitung Kuantitas  Pemesanan Optimal  ( Q* )
Menghitung  Frekuensi  Pemesanan Menghitung Safety Stock Menghitung Reorder Point Menghitung  Total Biaya Persediaan Melakukan  Perbandingan  Total Biaya Persediaan Analisis dan Pembahasan Penarikan  Kesimpulan Selesai
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
𝑌 𝑖 = 𝑎 + 𝛽𝑋 𝑖 (2)
Keterangan: Yi : Peramalan untuk periode ke- i. a : Nilai a β : Nilai β X i : Periode pengamatan ke- i

## 2.4 Economic Order Quantity (EOQ)
EOQ adalah suatu besaran pembelian untuk persediaan yang dilakukan dengan efisien sehingga total biayanya  mencapai  titik  terendah  atau  minimum  [13].  Dalam  aspek  pengendalian  persediaan,  EOQ digunakan  untuk  menentukan  kuantitas  pesanan  pada  kebutuhan  barang  persediaan  sehingga  diperoleh jumlah pembelian optimal. Adapun untuk menghitung EOQ dapat digunakan rumus [14]:
𝑄 ∗ = √ 2𝑆𝐷 𝐻 (3)
Keterangan: Q * : Kuantitas pembelian optimal S : Biaya pesan per sekali pemesanan D : Demand yang diperkirakan H : Biaya simpan per unit per tahun

## 2.5 Frekuensi Pemesanan
Frekuensi  pemesanan  adalah  nilai  seberapa  banyak  pembelian  dilakukan  untuk  memenuhi  total kebutuhan  item  permintaan  persediaan  ( demand ).  Adapun  untuk  menghitung  frekuensi  pembelian  dapat digunakan rumus [14]:
𝐹 = 𝐷 𝑄∗ (4)
Keterangan: F : Frekuensi pembelian D : Demand yang diperkirakan Q * : Kuantitas pembelian optimal

## 2.6 Persediaan Pengaman
Persediaan pengaman atau safety stock adalah kuantitas persediaan tambahan yang menjadi sebuah cadangan dan memungkinkan permintaan menjadi tidak seragam  [15]. Adapun untuk menghitung safety stock dapat digunakan rumus [15]:
𝑆𝑆 = 𝑧 × 𝜎 (5)
Keterangan: SS : Safety stock
z : Nilai faktor pengaman
σ : Standar deviasi dari tingkat kebutuhan.

## 2.7 Titik Pemesanan Ulang
Titik pemesanan ulang atau reorder point adalah teknik pemesanan barang yang dilakukan jika suatu persediaan telah berada pada suatu titik tertentu.  Adapun untuk menentukan titik pemesanan ulang dapat digunakan rumus [8]:
𝑅𝑂𝑃 = (𝑑 × 𝐿) + 𝑆𝑆 (6)
Keterangan:
ROP : Titik pemesanan ulang d : Pemakaian item persediaan per hari L : Lead time SS : Safety stock
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 2.8 Total Biaya Persediaan
Total  Biaya  Persediaan atau  Total  Inventory  Cost (TIC)  adalah  akumulasi  seluruh  biaya  yang terkandung  dalam  suatu  persediaan  selama  satu  periode  [11].  Adapun  untuk  menghitung  total  biaya persediaan  dapat digunakan rumus [14]:
𝑇𝐼𝐶 = 𝐷 𝑄 ∗ 𝑆 + 𝐷 𝑄 ∗ 𝐻 (7)
Keterangan: TIC : Total inventory cost D : Demand yang diperkirakan Q * : Kuantitas pembelian optimal S : Biaya pesan per sekali pemesanan
H : Biaya simpan per unit per tahun

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dilaksanakan dengan teknik wawancara dan observasi secara langsung di Perusahaan Segi Tiga. Adapun data-data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Data pemakaian Gula Aren 1 tahun terakhir
Data ini merupakan kuantitas pemakaian Gula Aren dari Perusahaan Segi Tiga untuk memproduksi kecap  selama  satu  tahun  terakhir  terhitung  bulan  April  2021  –  Maret  2022. Tabel  1 menunjukkan  data pemakaian Gula Aren selama satu tahun terakhir.
Tabel 1 . Pemakaian Gula Aren 1 tahun terakhir No. Bulan Tahun Jumlah (kg) 1. April 2021 9.400 2. Mei 2021 9.300 3. Juni 2021 14.500 4. Juli 2021 9.250 5. Agustus 2021 11.000 6. September 2021 8.650 7. Oktober 2021 11.350 8. November 2021 8.750 9. Desember 2021 16.350 10. Januari 2022 13.189 11. Februari 2022 11.150 12. Maret 2022 9.250 Total 132.139 Sumber: Data Penelitian (2022)

## b. Data biaya pesan Gula Aren
Biaya  pesan  merupakan  keseluruhan  biaya  yang  ditanggung  perusahaan  akibat  melakukan pemesanan Gula Aren per satu kali pesan kepada pihak supplier . Tabel 2 menunjukkan biaya pesan Gula Aren yang dikeluarkan Perusahaan Segi Tiga.
Tabel 2 . Biaya pesan Gula Aren No. Komponen biaya Biaya (Rp/pesan) 1. Biaya telekomunikasi 12.000 2. Biaya administrasi 32.500 Total 44.500 Sumber: Data Penelitian (2022)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
c. Data biaya simpan Gula Aren
Biaya simpan adalah keseluruhan biaya yang ditanggung perusahaan akibat melakukan penyimpanan terhadap stok Gula Aren di gudang sebagai tempat penyimpanan. Tabel 3 menunjukkan biaya simpan Gula Aren yang dikeluarkan Perusahaan Segi Tiga per tahunnya.
Tabel 3 . Biaya simpan Gula Aren No. Komponen biaya Biaya (Rp/tahun) 1. Biaya listrik 900.000 2. Biaya tenaga kerja 2.400.000 Total 3.300.000 Sumber: Data Penelitian (2022)
d. Lead time pemesanan Gula Aren
Lead  Time adalah  waktu  menunggu  pesanan  bahan  baku  sejak  dilakukannya  pemesanan  hingga barang tiba di perusahaan. Berdasarkan hasil wawancara, waktu menunggu pesanan Gula Aren hingga tiba di perusahaan adalah ± 3 hari.

## 3.2 Perhitungan Peramalan Permintaan
Data  kuantitas  pemakaian  Gula  Aren  yang  telah  diperoleh  selanjutnya  dilakukan  peramalan ( forecasting) untuk menentukan demand Gula Aren satu tahun ke depan. Teknik peramalan dilakukan untuk memperoleh  ukuran demand yang  paling  mendekati  nilai  sebenarnya.  Adapun  metode  peramalan  yang dipilih  yaitu  metode Double  Exponential  Smoothing (DES) dan  Regresi  Linear. Tabel  4 menunjukkan pengolahan peramalan permintaan dengan menggunakan Metode DES dengan α = 0,1 .
Tabel 4 . Peramalan permintaan Gula Aren metode DES dengan α = 0,1 Bulan ( t ) Demand ( X ) S't S''t S't - S''t a b F MAD MSE MAPE 1 9.400 9.400 9.400 0 2 9.300 9.390 9.399 -9 9.381 -1 3 14.500 9.901 9.449 452 10.353 50 9.380 5.120 26.214.400 35,31% 4 9.250 9.836 9.488 348 10.184 39 10.403 1.153 1.329.409 12,46% 5 11.000 9.952 9.534 418 10.370 46 10.223 777 604.351 7,07% 6 8.650 9.822 9.563 259 10.081 29 10.417 1.767 3.121.406 20,42% 7 11.350 9.975 9.604 371 10.345 41 10.110 1.240 1.537.987 10,93% 8 8.750 9.852 9.629 223 10.076 25 10.387 1.637 2.678.629 18,70% 9 16.350 10.502 9.716 786 11.288 87 10.100 6.250 39.056.257 38,22% 10 13.189 10.771 9.822 949 11.720 105 11.375 1.814 3.289.830 13,75% 11 11.150 10.809 9.921 888 11.697 99 11.825 675 455.997 6,06% 12 9.250 10.653 9.994 659 11.312 73 11.796 2.546 6.480.409 27,52% Total 132.139 120.863 115.519 5.344 116.807 594 106.015 22.978 84.768.675 190% Rata-Rata 2297,819 8.476.867 19% Sumber: Data Penelitian (2022)
Dari Tabel  4 dapat  diketahui  bahwa  data  permintaan awal  berdasarkan  data  historis  perusahaan disajikan pada kolom “ Demand ( X )” dan data hasil peramalan permintaan pada kolom “ F ”. Adapun contoh perhitungan  peramalan permintaan  Gula  Aren pada Tabel  4 dapat  dijelaskan  pada  contoh  perhitungan peramalan bulan ke-3 dengan demand sebesar 14.500 kg sebagai berikut: 𝐹 𝑡 = 𝑎 𝑡−1 + 𝑏 𝑡−1 𝐹 3 = 𝑎 3−1 + 𝑏 3−1 = 𝑎 2 + 𝑏 2 = 9.381 + (−1) = 9.380
Sementara untuk mengetahui ukuran akurasi peramalan dihitung menggunakan tiga indikator, yaitu: MAD ( Mean Absolute Deviation ), MSE ( Mean Squared Error ) , dan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ). Ukuran akurasi peramalan merupakan nilai error yang diperoleh dari perbandingan hasil peramalan terhadap permintaan aktualnya. Adapun contoh perhitungan indikator tersebut dijelaskan pada perhitungan ukuran akurasi peramalan bulan ke-3 sebagai berikut:
a. Perhitungan MAD pada bulan ke-3: 𝑀𝐴𝐷  = |𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 𝑀𝐴𝐷 3 = |14.500 − 9.380| = 5.120 b. Perhitungan MSE pada bulan ke-3: 𝑀𝑆𝐸  = |𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 2 𝑀𝑆𝐸 3 = |14.500 − 9.380| 2 = 26.214.400
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
c. Perhitungan MAPE pada bulan ke-3:
𝑀𝐴𝑃𝐸  = | 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 | × 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 3 = | 14.500−9.380 14.500 | × 100% = 35,31%
Hasil  ketiga  ukuran  akurasi  peramalan  yang diperoleh pada  setiap  bulan  akan  dihitung keseluruhan dan  dicari  rata-ratanya  untuk  selanjutnya  dilakukan  perbandingan  dengan  metode  peramalan  lainnya. Sementara  itu  untuk  hasil  ukuran  akurasi  peramalan  permintaan  Gula  Aren  Metode  DES  pada α  = 0,2 sampai dengan α = 0,9 disajikan pada Tabel 6 .
Sebagai pembanding, peramalan permintaan Gula Aren juga dihitung menggunakan metode Regresi Linear. Tabel 5 menunjukkan pengolahan peramalan demand menggunakan Metode Regresi Linear.
Tabel 5 . Peramalan permintaan Gula Aren metode regresi linear Keterangan Bulan ( X ) Demand ( Y ) XY X 2 Y’ MAD MSE MAPE 1 9.400 9.400 1 10.294,79 895 800.658 9,52% 2 9.300 18.600 4 10.425,12 1.125 1.265.895 12,10% 3 14.500 43.500 9 10.555,45 3.945 15.559.512 27,20% 4 9.250 37.000 16 10.685,77 1.436 2.061.437 15,52% 5 11.000 55.000 25 10.816,10 184 33.821 1,67% 6 8.650 51.900 36 10.946,42 2.296 5.273.548 26,55% 7 11.350 79.450 49 11.076,75 273 74.668 2,41% 8 8.750 70.000 64 11.207,07 2.457 6.037.198 28,08% 9 16.350 147.150 81 11.337,40 5.013 25.126.196 30,66% 10 13.189 131.890 100 11.467,72 1.721 2.962.800 13,05% 11 11.150 122.650 121 11.598,05 448 200.746 4,02% 12 9.250 111.000 144 11.728,37 2.478 6.142.327 26,79% Total 78 132.139 877.540 650 132.139,00 22.271 65.538.806 197,57% Rata-rata 1.855,93 5.461.567 16,46% Sumber: Data Penelitian (2022)
Dari Tabel 5 dapat diketahui data permintaan awal berdasarkan data historis perusahaan disajikan pada  kolom  “ Demand ( Y )”  dan  data  hasil  pengolahan  peramalan permintaan  pada  kolom “ Y’ ”.  Adapun contoh perhitungan peramalan permintaan Gula Aren menggunakan Metode Regresi Linear pada Tabel 5 dapat dijelaskan pada contoh perhitungan bulan ke-1 dengan demand sebesar 9.400 kg sebagai berikut: a. Perhitungan nilai a :
𝑎 = (∑ 𝑌)(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋)(∑ 𝑋𝑌) 𝑛(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋) 2 = (132.139)(650)−(78)(877.540)
12(650)−(78) 2 = 10.164,47 𝑎
b. Perhitungan nilai β :
𝛽 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌)−(∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋) 2 = 12(877.540)−(78)(132.139)
12(650)−(78) 2 = 130,33
c. Perhitungan hasil peramalan demand pada bulan ke-1: 𝑌 𝑖 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 𝑖 ) 𝑌 1 = 10.164,47 + 130,33(1) = 10.294,79
Adapun  contoh  perhitungan  ukuran  akurasi  peramalan  MAD,  MSE,  dan  MAPE  pada  peramalan Metode Regresi Linear dijelaskan pada perhitungan peramalan bulan ke-1 sebagai berikut:
a. Perhitungan MAD pada bulan ke-1:
𝑀𝐴𝐷  = |𝑌 𝑡 − 𝑌 ′ 𝑡 | 𝑀𝐴𝐷 1 = |9.400 − 10.294,79| = 895 b. Perhitungan MSE pada bulan ke-1: 𝑀𝑆𝐸  = |𝑌 𝑡 − 𝑌 ′ 𝑡 | 2 𝑀𝑆𝐸 1 = |9.400 − 10.294,79| 2 = 800.658 c. Perhitungan MAPE pada bulan ke-1:
𝑀𝐴𝑃𝐸  = | 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 | × 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 1 = | 9.400−10.294,79 9.400 | × 100% = 9,52%
Hasil ketiga ukuran akurasi peramalan yang diperoleh pada peramalan metode Regresi Linear akan dihitung  keseluruhan  dan  dicari  rata-ratanya  untuk  selanjutnya  dilakukan  perbandingan  dengan  metode
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
peramalan DES. Tabel 6 menunjukkan rekapitulasi peramalan permintaan Gula Aren dari dua metode yang telah dilakukan.
Tabel 6 . Rekapitulasi peramalan permintaan Gula Aren Metode peramalan Ukuran akurasi peramalan MAD MSE MAPE DES dengan α = 0,1 2.298 8.476.867 19,05% DES dengan α = 0,2 2.523 9.726.963 21,72% DES dengan α = 0,3 2.761 11.399.843 24,05% DES dengan α = 0,4 3.107 13.259.289 27,00% DES dengan α = 0,5 3.440 15.410.584 29,81% DES dengan α = 0,6 3.772 18.139.963 32,61% DES dengan α = 0,7 4.124 21.905.519 35,62% DES dengan α = 0,8 4.530 27.357.573 39,19% DES dengan α = 0,9 5.049 35.455.647 43,90% Regresi Linear 1.856 5.461.567 16,46% Sumber: Data Penelitian (2022)
Berdasarkan hasil rekapitulasi pada Tabel 6 diketahui bahwa ukuran akurasi peramalan memperoleh nilai minimum pada peramalan metode Regresi Linear. Metode ini menghasilkan akurasi peramalan dengan MAD sebesar 1.856, MSE sebesar 5.461.567 dan MAPE sebesar 16,46%. Maka dari itu, metode Regresi Linear  akan  digunakan  untuk  peramalan demand Gula  Aren  satu  tahun  ke  depan.  Adapun  perhitungan peramalan permintaan Gula Aren untuk 12 bulan ke depan dijelaskan pada perhitungan sebagai berikut: a. Peramalan permintaan Bulan ke-13 𝑌 13 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 13 ) = 10.164,47 + 130,33(13) = 11.858,76 b. Peramalan permintaan Bulan ke-14 𝑌 14 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 14 ) = 10.164,47 + 130,33(14) = 11.989,09
c. Peramalan permintaan Bulan ke-15 𝑌 15 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 15 ) = 10.164,47 + 130,33(15) = 12.119,42 d. Peramalan permintaan Bulan ke-16 𝑌 16 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 16 ) = 10.164,47 + 130,33(16) = 12.249,75 e. Peramalan permintaan Bulan ke-17 𝑌 17 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 17 ) = 10.164,47 + 130,33(17) = 12.380,08
f. Peramalan permintaan Bulan ke-18
𝑌 18 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 18 ) = 10.164,47 + 130,33(18) = 12.510,41 g. Peramalan permintaan Bulan ke-19 𝑌 19 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 19 ) = 10.164,47 + 130,33(19) = 12.640,74 h. Peramalan permintaan Bulan ke-20 𝑌 20 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 20 ) = 10.164,47 + 130,33(20) = 12.771,07
i. Peramalan permintaan Bulan ke-21
𝑌 21 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 21 ) = 10.164,47 + 130,33(21) = 12.901,40
j. Peramalan permintaan Bulan ke-22 𝑌 22 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 22 ) = 10.164,47 + 130,33(22) = 13.031,73
l. Peramalan permintaan Bulan ke-23
𝑌 23 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 23 ) = 10.164,47 + 130,33(23) = 13.162,06 m. Peramalan permintaan Bulan ke-24 𝑌 24 = 𝑎 + 𝛽(𝑋 24 ) = 10.164,47 + 130,33(24) = 13.292,39
Tabel  7 menunjukkan detail  hasil  peramalan  permintaan  Gula  Aren  menggunakan  Metode  Regresi Linear selama satu tahun ke depan.
Tabel 7 . Peramalan permintaan Gula Aren dengan metode regresi linear Bulan ke- Bulan Tahun Peramalan 13 April 2022 11.859 14 Mei 2022 11.989 15 Juni 2022 12.119 16 Juli 2022 12.250 17 Agustus 2022 12.380
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Bulan ke- Bulan Tahun Peramalan 18 September 2022 12.510 19 Oktober 2022 12.641 20 November 2022 12.771 21 Desember 2022 12.901 22 Januari 2023 13.032 23 Februari 2023 13.162 24 Maret 2023 13.292 Total 150.906 Sumber: Data Penelitian (2022)

## 3.3 Perhitungan Kuantitas Pemesanan Optimal Metode EOQ
Setelah  dilakukan  peramalan  permintaan,  tahap  selanjutnya  pada  penelitian  ini  yaitu  menghitung kuantitas pemesanan optimal menggunakan metode EOQ. Adapun data yang diperlukan untuk perhitungan tersebut adalah:
a. Jumlah kebutuhan Gula Aren ( demand ) dalam satu tahun yang diperoleh dari total hasil peramalan pada Tabel 7 , yaitu D = 150.906.
b. Biaya pemesanan Gula Aren dalam satu kali pesan, yaitu S = Rp44.500,00.
c. Biaya penyimpanan Gula Aren per kg, yaitu H = Rp21,87.
d. Lead Time , yaitu L = 3 hari.
Maka, kuantitas pemesanan Gula Aren berdasarkan Metode EOQ dapat diselesaikan sebagai berikut:
Q ∗ =   √ 2DS H = √ 2×150.906×44.500
21,87 = 24.782 kg
Jadi,  kuantitas  pemesanan  Gula  Aren  optimal  yang  perlu  dilakukan  oleh  perusahaan  berdasarkan metode EOQ dalam satu kali pesan adalah sebesar 24.782 kg Gula Aren.

## 3.4 Menghitung Frekuensi Pemesanan Optimal
Frekuensi pemesanan optimal Gula Aren dapat diselesaikan dengan perhitungan sebagai berikut:
𝐹 = 𝐷 𝑄∗ = 150.906 24.782 = 6,089 = 6 𝑘𝑎𝑙𝑖/𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛
Jadi, frekuensi pemesanan Gula Aren optimal yang perlu dilakukan perusahaan adalah sebanyak 6 kali  dalam  satu  tahun  atau  satu  periodenya  dengan  satu  kali  pemesanan  sebanyak  24.782 kg  Gula  Aren sesuai perhitungan Q * .

## 3.5 Perhitungan Ukuran Persediaan Pengaman
Dalam penelitian ini diasumsikan Perusahaan Segi Tiga menggunakan batas toleransi ( α ) yang masih diterima sebesar 5% dan service ratio sebesar 95%, sehingga faktor pengamannya (z) adalah 1,65. Untuk menentukan safety  stock perlu  diketahui  standar  deviasi  terlebih  dahulu yang  dapat  diselesaikan  dengan perhitungan sebagai berikut:
Tabel 8 . Perhitungan standar deviasi permintaan Gula Aren
No. Bulan Peramalan ( x ) (𝑥̅) (𝑥 − 𝑥̅) (𝑥 − 𝑥̅) 2 1. April 11.859 12575,49 -716,79 513.785,70 2. Mei 11.989 12575,49 -586,46 343.939,19 3. Juni 12.119 12575,49 -456,14 208.061,98 4. Juli 12.250 12575,49 -325,81 106.154,07 5. Agustus 12.380 12575,49 -195,49 38.215,47 6. September 12.510 12575,49 -65,16 4.246,16 7. Oktober 12.641 12575,49 65,16 4.246,16 8. November 12.771 12575,49 195,49 38.215,47 9. Desember 12.901 12575,49 325,81 106.154,07 10. Januari 13.032 12575,49 456,14 208.061,98 11. Februari 13.162 12575,49 586,46 343.939,19 12. Maret 13.292 12575,49 716,79 513.785,70 Total 150.906 2.428.805,12 Sumber: Data Penelitian (2022)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Berdasarkan Tabel  8 di  atas  maka  perhitungan  standar  deviasi  dan  persediaan  pengaman  ( safety stock ) untuk stok Gula Aren di Perusahaan Segi Tiga dapat diselesaikan sebagai berikut:
a. Perhitungan standar deviasi
𝜎 = √ ∑(𝑥−𝑥̅) 2 𝑛 = √ 2.428.805,12 12 = 449,89
b. Perhitungan safety stock
𝑆𝑆 = 𝑧 × 𝜎 = 1,65 × 449,89 = 742 𝑘𝑔
Jadi,  dengan  standar  deviasi  sebesar  449,89,  maka  persediaan  pengaman  Gula  Aren  yang  perlu dimiliki oleh Perusahaan Segi Tiga adalah sebesar 742 kg.

## 3.6 Perhitungan Ukuran Titik Pemesanan Ulang
Jika diasumsikan bahwa  perusahaan memiliki 52 minggu waktu bekerja, maka untuk memperoleh ukuran titik pemesanan ulang ( reorder point ) yang tepat dapat diselesaikan sebagai berikut:
a. Menghitung rata-rata demand per bulan:
𝑑 = 𝐷 𝑛 = 150.906 12 = 12.575,49 𝑘𝑔 𝑑
b. Menghitung lead time pemesanan :
𝐿 = 3 ℎ𝑎𝑟𝑖 = 3 7 × 12 52 = 0,099 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 c. Menghitung titik pemesanan ulang (ROP):
𝑅𝑂𝑃 = 𝑑̅ × 𝐿 + 𝑆𝑆 = 12.575,49 × 0,099 + 742 =  1.986 𝑘𝑔
Jadi,  berdasarkan  hasil  perhitungan  titik  pemesanan  ulang  (ROP), Perusahaan  Segi  Tiga  perlu melakukan pemesanan ulang Gula Aren bila persediaan telah mencapai kuantitas persediaan 1.986 kg Gula Aren.

## 3.7 Perhitungan Total Biaya Persediaan (TIC)
Total Inventory Cost (TIC) adalah keseluruhan biaya yang ditanggung perusahaan akibat kegiatan persediaan  termasuk  biaya safety  stock jika  ada.  Pada  penelitian  ini  harga  dari  bahan  baku  tidak  ikut diperhitungkan untuk agar hasil perhitungan lebih sederhana. Adapun total biaya persediaan berdasarkan Metode EOQ dapat diselesaikan sebagai berikut:
𝑇𝐼𝐶 𝐸𝑂𝑄 = ( 𝑄∗ 2 × 𝐻) + ( 𝐷 𝑄∗ × 𝑆) + (𝑆𝑆 × 𝐻)
𝑇𝐼𝐶 𝐸𝑂𝑄 = ( 24.782 2 × 21,87) + ( 150.906 24.782 × 44.500 ) + (742 × 21,87)
𝑇𝐼𝐶 𝐸𝑂𝑄 = 270.970,48 + 270.970,48 + 16.232,96 =  𝑅𝑝558.173,91
Jadi, TIC berdasarkan perhitungan EOQ yang perlu dibayarkan Perusahaan Segi Tiga adalah sebesar Rp558.173,91 per tahun. Sementara itu, TIC yang dikeluarkan jika berdasarkan kebijakan lama Perusahaan Segi Tiga dapat dihitung sebagai berikut:

## 𝑇𝐼𝐶 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = (𝑑̅ × 𝐻) + (𝑛 × 𝑆)
𝑇𝐼𝐶 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = (12575,49 × 21,87) + (12 × 44.500) =  𝑅𝑝809.000,00
Jadi, jika berdasarkan kebijakan lama Perusahaan Segi Tiga di mana pemesanan Gula Aren dilakukan setiap bulan, maka biaya persediaan yang perlu dibayarkan adalah sebesar Rp809.000,00 per tahun.

## 3.8 Pembahasan
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan,  peramalan  permintaan  ( demand )  untuk kebutuhan Gula Aren sebagai bahan baku kecap satu tahun ke depan digunakan metode Regresi Linear. Metode ini dipilih karena menghasilkan ukuran akurasi peramalan paling rendah. Metode Regresi Linear menghasilkan akurasi peramalan dengan MAD sebesar 1.856, MSE sebesar 5.461.567 dan MAPE sebesar 16,46%.  Sehingga  setelah  dilakukan  perhitungan  peramalan  dengan  Metode  Regresi  Linear,  untuk  satu tahun ke depan (April 2022 – Maret 2023) Perusahaan Segi Tiga membutuhkan total permintaan Gula Aren sebanyak 150.906 kg.
Total permintaan Gula Aren untuk satu tahun ke depan yang telah diperoleh selanjutnya dilakukan perhitungan  kembali  menggunakan  metode  EOQ  untuk  menentukan  kebijakan  pembeliannya.  Dengan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
biaya  pemesanan  sebesar  Rp44.500/sekali  pesan,  biaya  penyimpanan  sebesar  Rp21,87/kg  dan lead  time selama ±3 hari, didapatkan kuantitas pemesanan optimal ( Q * ) berdasarkan metode EOQ sebesar 24.782 kg. Sementara frekuensi dalam pemesanannya dilakukan sebanyak 6 kali/tahun sepanjang April 2022 –Maret 2023.  Pemesanan  tersebut  dilakukan  apabila  stok  Gula  Aren  telah  mencapai  kuantitas  1.986  kg  sesuai dengan hasil perhitungan reorder point yang telah dilakukan. Untuk menghindari stock out, berdasarkan hasil perhitungan perusahaan juga perlu memiliki stok pengaman ( safety stock ) dengan ukuran kuantitas sebanyak 742 kg pada setiap persediaannya. Gambar 2 menunjukkan grafik hasil perhitungan metode EOQ terhadap persediaan Gula Aren di Perusahaan Segi Tiga.
Gambar 2 . Grafik EOQ persediaan Gula Aren Sumber: Data Penelitian (2022)
Adapun perbandingan total biaya persediaan berdasarkan Metode EOQ dan berdasarkan kebijakan perusahaan dapat dilihat pada Tabel 9 .
Tabel 9 . Perbandingan total biaya persediaan metode EOQ dan perusahaan
No. Metode persediaan Total biaya (Rp) 1. EOQ 558.173,91 2. Perusahaan 809.000,00 Selisih 250.826,09 Penghematan 31,00% Sumber: Data Penelitian (2022)
Berdasarkan Tabel  9 diketahui  bahwa  metode  EOQ memberikan  efisiensi  biaya  persediaan  Gula Aren sampai dengan 31% dibanding dengan biaya berdasarkan kebijakan perusahaan. Sehingga dalam satu tahunnya  Perusahaan  Segi  Tiga  dapat  menghemat  total  biaya  persediaan  hingga  Rp250.826,09.  Biaya tersebut  juga  sudah  termasuk biaya  untuk persediaan  pengaman  karena  kebijakan  lama  Perusahaan  Segi Tiga tidak memiliki kebijakan safety stock. Selain itu, dengan metode EOQ terdapat beberapa kebijakan baru  yang  lebih  terukur  yang  dapat  berpengaruh  terhadap  efisiensi  kebijakan  persediaan  Gula  Aren  di Perusahaan Segi Tiga, di antaranya:
a. Adanya kuantitas pemesanan optimal Gula Aren.
b. Adanya frekuensi pemesanan yang lebih sedikit yaitu 6 kali/tahun sehingga memberikan penghematan biaya pemesanan.
c. Adanya ukuran safety stock untuk menanggulangi kejadian stock out dan penundaan proses produksi akibat kekurangan persediaan Gula Aren.
d. Adanya  kebijakan  titik  pemesanan  ulang  sebagai  jadwal  pemesanan  bahan  baku untuk  menghindari overstock.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  dikaji  dapat  disimpulkan  bahwa pengendalian persediaan Gula Aren sebagai bahan baku kecap di Perusahaan Segi Tiga memperoleh hasil
T ing kat P erse di aan (Kg ) 742 1.986 25.524 Waktu Safety Stock Reorder Point EOQ (Q*) L= 3 hari 0
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
optimal  jika  menerapkan  metode  EOQ  dan Forecasting. Penelitian  ini  menghasilkan  total  peramalan permintaan Gula Aren untuk satu tahun ke depan sebesar 150.906 kg, kuantitas pemesanan Gula Aren yang optimal  sebesar  24.782  kg  dengan  frekuensi  pembelian  ideal  yakni  6  kali  per  tahun.  Pemesanan  dapat dilakukan  apabila  tingkat  persediaan  Gula  Aren  telah  mencapai  titik reorder  point pada  1.986  kg. Perusahaan  juga  memperoleh  ukuran safety  stock sebesar  742  kg  sebagai  cadangan  persediaan  agar meminimalkan kejadian stock out .
Metode  EOQ  juga  memberikan Total  Inventory  Cost (TIC)  yang  lebih  ekonomis  yaitu  sebesar Rp558.173,91  jika  dibandingkan  dengan  total  biaya  persediaan  berdasarkan  kebijakan  perusahaan  yaitu sebesar  Rp809.000,00.  Sehingga,  metode  EOQ  layak  untuk  diterapkan  sebagai  metode  pengendalian persediaan Gula Aren di Perusahaan Segi Tiga karena selain memberikan ukuran pemesanan optimal, safety stock dan reorder point juga memberikan efisiensi total biaya persediaan hingga 31%.

## 5. Referensi
[1] A. Nasution and C. Indriya, “Pembelian Bahan Baku Optimal Ready Mix Concrete dengan Metode Economic  Order  Quantity,” J.  Sist.  Tek.  Ind. ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  25–32,  2020,  doi: 10.32734/jsti.v22i2.3827.
[2] P. Fithri and R. Adinny, “Minimasi Biaya Persediaan Batubara dengan Pendekatan Economic Order Quantity (EOQ) di PT. Semen Padang,” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind. , vol. 6, no. 2, p. 79, 2020, doi: 10.24014/jti.v6i2.9548.
[3] R. Mujiastuti, P. Meilina, and M. Anwar, “Implementasi Metode Economic Order Quantity (EOQ) Pada Sistem Informasi Produksi Kopi,” J. Sist. Inf. Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 119–126, 2020.
[4] F. Sulaiman and N. Nanda, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Menggunakan Metode EOQ Pada UD. Adi Mabel,” Teknovasi , vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2015.
[5] D. Mayasari and Supriyanto, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Menggunakan Metode EOQ (Economic Order Quantity) Pada PT. Suryamas Lestari Prima,” J. Bisnis Adm. , vol. 05, pp. 26– 32, 2016, doi: 10.55445/bisa.v10i02.10.
[6] R. Yudaruddin, Forecasting untuk Kegiatan Ekonomi dan Bisnis . Samarinda: RV Pustaka Horizon, 2019.
[7] O.  E.  Andira,  “Analisis  Persediaan  Bahan  Baku  Tepung  Terigu  Menggunakan  Metode  EOQ (Economic Order Quantity) Pada Roti Puncak Masyarakat,” J. Ekon. Bisnis , vol. 21, pp. 201–208, 2016.
[8] M. Andiana and G. Pawitan, “Aplikasi Metode EOQ Dalam Pengendalian Persediaan Bahan Baku PT X,” J. Akunt. Maranatha , vol. 10, no. 1, pp. 30–40, 2018, doi: 10.28932/jam.v10i1.926.
[9] P. Dewi et al. , “Analisis Pengendalian Persediaan dengan Metode (EOQ) Economic Order Quantity guna Optimalisasi Persediaan Bahan Baku Pengemas Air Mineral,” J. Akunt. Profesi , vol. 10, no. 2, pp. 1–12, 2019, [Online]. Available: https://ejournal/undiksha.ac.id
[10]  E. A. Rahman, W. Wahyudin, and M. Rizal, “Pengendalian Pengadaan Bahan Baku Sambal Seafood Menggunakan Metode Economic Order Quantity,” Go-Integratif , vol. 03, no. 02, pp. 110–124, 2022.
[11]  L.  Safitri,  T.  P.  Utomo,  P.  S.  Anungputri,  and  H.  Al  Rasyid,  “Analisis  Pengendalian  Persediaan Bahan Baku Melte Vanana Dengan Menggunakan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Pada CV. Vanana Jaya Sinergi,” J. Agroindustri Berkelanjutan , vol. 1, no. 1, pp. 99–106, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.fp.unila.ac.id/index.php/JAB/article/view/5638
[12]  R.  E.  Utama,  N.  A.  Gani,  Jaharuddin,  and  A.  Priharta, Manajemen  Operasi ,  First  Edit.,  no. September. Tangerang Selatan: UM Jakarta Press, 2019.
[13]  V. A. Pradana and R. B. Jakaria, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Gula Menggunakan Metode EOQ Dan Just In Time,” Bina Tek. , vol. 16, no. 1, p. 43, 2020, doi: 10.54378/bt.v16i1.1816.
[14]  L. Lestari and A. F. Hadining, “Metode Economic Order Quantity (EOQ) Sebagai Analisis Kontrol Persediaan Bahan Baku pada PT. Metalindo Teknik Utama Method of Economic Order Quantity ( EOQ ) as an Analysis of Raw Material Inventory Control at PT Metalindo Main Engineering,” J. Rekayasa Sist. Dan Ind. , vol. 9, 2022.
[15]  H. I. Unsulangi, A. H. Jan, and F. Tumewu, “Analisis Economic Order Quantity (EOQ) Pengendalian Persediaan Bahan Baku Kopi Pada PT. Fortuna Inti Alam,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 7, no. 1, pp. 51–60, 2019, doi: 10.35794/emba.v7i1.22263.