How to cite: Yuni Erfianti, Arief. B. Suharko (2024) Judul, (06) 05, https://doi.org/10.36418/syntax- idea.v3i6.1227 E-ISSN: 2684-883X

## INTEGRASI  HASIL  MRP  DENGAN  KEDATANGAN  SUPPLIER  UNTUK  PART CATEGORY A MENGGUNAKAN METODE RCCP DAN SIMULASI
Yuni Erfianti, Arief. B. Suharko Universitas Bakri,  Indonesia Email: ikyunie@gmail.com, arief.suharko@bakrie.ac.id

## Abstrak
Supply  Chain  Management  (SCM)  atau  manajemen  rantai  pasok  merupakan  serangkaian kegiatan untuk  memproses  barang mentah sampai  siap digunakan oleh konsumen dimana di dalamnya terdapat alirab barang. Aliran barang terjadi sebagai dampak timbulnya kebutuhan belanja  material  sampai  dengan  proses  produksi  untuk  memenuhi  permintaan  konsumen. Setelah kebutuhan material dihitung dan ditentukan oleh perusahaan, maka perusahaan perlu mencari  dan  memerintahkan  suplier    untuk  mengirimkan  barang  ke  Gudang.  Pada kenyatannya  prosesnya  tidak  selalu  lancar,  Perusahaan  kesulitan  untuk  memperkirakan jumlah  barang  yang  dibutuhkan  untuk  produksi  yang  efisien  dan  maksimal  setiap  bulannya. Selalu ada stock d gudang bahakn sampai melebihi kapasitas gudang itu sendiri. Oleh karena itu,  penelitian  ini  berfokus  untuk  mengintegrasikan  hasil  MRP  (Material  requirement planning) dengan kedatangan supplier dimana berfokus pada part atau komponen kategory A yang ditentukan berdasarkan pengunaan space gudang dan nilai item part atau kompoenen itu sendiri.  Part  ini  kemudian  dihitung  menggunakan  metode  RCCP  dan  diverifikasi efektifitasnya  menggunakan  discrete  event  simulation  dalam  program  jaamsim.  Hasil penelitian pada PT XYZ menunjukkan terdapat 4 item part atau komponen kategory A yang berpengaruh  secara  signifikan.  Keempat  item  tersebut  adalah  Cover  L  Side,  Radiator  Assy, Case  Comp  Mission  dan  Pulley  Assy  Driven.  Setelah  dilakukan  perhitungan  RCCP  untuk keempat  item  part  ini,  ditemukan  bahwa  kedatangan  suplier  perlu  diitentukan  periode kedatangannya  untuk  menjamin  ketersediaan  barang  di  waktu  yang  tepat  dan  jumlah  yang tepat. Hasil ini didukung dengan simulasi jammsim yang menunjukkan bahwa antrian barang menjadi  lebih  pendek  dan  fluktuasi  stock  menjadi  lebih  rendah.  Selain  itu,  dengan perencanaan  kedatangan  yang  lebih  matang  terdapat  potensi  untuk  menurunkan  ritase perjalanan pengiriman barang dari supplier dimana truk supplier berpotensi dapat melakukan lebih dari 1 trip pengiriman, sehingga menghemat biaya sewa atau investasi truk.
Kata kunci : RCCP, Descrete Event simulation, Supply Chain Management, MRP

## Abstract
ready for use by consumers, which includes the flow of goods. The flow of goods occurs as a result  of  the  need  for  material  purchases  and  the  production  process  to  meet  consumer demand. After the material requirements are calculated and determined by the company, the company needs to find and order suppliers to send the goods to the warehouse. In reality, the process  is  not  always  smooth,  companies  have  difficulty  estimating  the  number  of  goods needed  for  efficient  and  maximum  production  each  month.  There  is  always  stock  in  the
JOURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 05, Mei 2024
warehouse,  even  more  than  the  capacity  of  the  warehouse  itself.  Therefore,  this  research focuses  on  integrating  the  results  of  MRP  (Material  requirements  planning)  with  supplier arrivals  which  focuses  on  category  A  parts  or  components  which  are  determined  based  on warehouse space usage and the value of the part or component item itself. This part is then calculated  using  the  RCCP  method  and  its  effectiveness  is  verified  using  discrete  event simulation in the Jaamsim program. The results of research at PT XYZ show that there are 4 category A part or component items that have a significant effect. The four items are Cover L Side, Radiator Assy, Case Comp Mission and Pulley Assy Driven. After calculating the RCCP for  these  four  part  items,  it  was  found  that  the  arrival  period  of  the  supplier  needed  to  be determined to ensure the availability of goods at the right time and in the right quantity. This result is supported by the Jammsim simulation which shows that the queue for goods becomes shorter and stock fluctuations become lower. In addition, with more careful arrival planning there is the potential to reduce the frequency of delivery trips from suppliers where supplier trucks can potentially make more than 1 trip per delivery, there by saving on truck rental or investment costs.
Keywords: RCCP, Descrete Event simulation, Supply Chain Management, MRP

## PENDAHULUAN
Analisis  ABC  merupakan  salah  satu  metode  dalam  manajemen  persediaan  (inventory management)  yang  digunakan  untuk  mengendalikan  sejumlah  kecil  barang,  tetapi  barang tersebut  mempunyai  nilai  investasi  yang  tinggi  (Megawati,  Pradesi,  Khabibah,  & Ekoanindiyo, 2021). Analisis ABC didasarkan pada sebuah konsep yang dikenal dengan nama Hukum Pareto (Ley de Pareto), dari nama ekonom dan sosiolog Italia, Vilfredo Pareto (1848- 1923)  (Tupan,  Camerling,  &  Amin,  2019).  Hukum  Pareto  menyatakan  bahwa  sebuah  grup selalu memiliki persentase terkecil (20%) yang bernilai atau memiliki dampak terbesar (80%) (Erfiansyah & Herliningsih, 2018). Ford Dickie dari General Electric telah  mengembangkan konsep Pareto ini untuk menciptakan konsep ABC yang digunakan untuk mengklasifikasikan barang / persediaan. Analisis ABC menggunakan hokum pareto untuk dapat menggolongkan barang  berdasarkan  peringkat  nilai  mulai  dari  nilai  tertinggi  hingga  terendah.  Nilai  tersebut kemudian akan dibagi menjadi kelas-kelas besar dalam urutan prioritas dimana biasanya kelas tesebut akan dibagi dan dinamai A, B, C, dan seterusnya secara berurutan dari peringkat nilai tertinggi  hingga  terendah.  Pada  umumnya  kelas  A  sebagai  prioritas  utama  memiliki  jumlah jenis barang yang sedikit, namun memiliki nilai yang sangat tinggi.
Dalam  hal  ini,  besaran  masing-masing  kelas  ditentukan  sebagai  berikut  (Sutarman, 2003)  Kelas  A,  merupakan  barang-barang  dalam  jumlah  unit  berkisar  15-20%  dari    total seluruh barang, tetapi merepresentasikan 75-80% dari total nilai uang.
1. Kelas B, merupakan barang-barang dalam  jumlah unit berkisar 20-25%  dari total  seluruh barang, tetapi merepresentasikan 10-15% dari total nilai uang.
2. Kelas C, merupakan barang-barang dalam  jumlah unit berkisar 60-65%  dari total  seluruh barang, tetapi merepresentasikan 5-10% dari total nilai uang.

## Capacity Planning
“Kapasitas merupakan suatu terobosan atau sejumlah unit yang mana tempat fasiliatas dapat  menyimpan,  menerima,  atau  memproduksi  dalam  suatu  periode  waktu  tertentu”
(Heizer,  Render,  &  Watson,  2009).  Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  perencanaan kapasitas  adalah  RCCP  (Rough  Cut  Capacity  Planning).  Pada  dasarnya  RCCP  dapat didefinisikan  sebagai  proses  konversi  dari  rencana  produksi  dan/atau  MPS  ke  dalam kebutuhan  kapasitas  yang  berkaitan  dengan  sumber  daya  kritis  seperti:  tenaga  kerja,  mesin dan  peralatan,  kapasitas  gudang,  kapasitas  pemasok  material,  dan  sumber  daya  keuangan (Yunatan,  Gaspersz,  &  Manafe,  2023).  Dalam  hal  ini  terdapat  3  macam  teknik  yang digunakan dalam perhitungan RCCP yaitu
1. Capacity Planning Using Overall Factor Approach (CPOF)
2. Bill of Labour Approach (BOLA)
3. Resource Profile Approach (RPA).
Perencanaan  kapasitas  tidak  hanya  meliputi  kapasitas  produksi,  tetapi  juga  fasilitas pendukung  lainnya  yakni  gudang.  Gudang  atau  warehouse  berperan  penting  untuk menyimpan  barang  baik  itu  bahan  baku,  Work  in  Process  (WIP)  maupun  produk  jadi.  Oleh karena  itu  diperlukan  manajemen  dan  pengelolaan  gudang  yang  baik  agar  barang  yang disimpan tetap dalam kondisi prima (Barro et al., 2013). Dalam penelitiannya menyimpulkan bahwa  2  faktor  utama  sebagai  penentu  dalam  warehouse  management  adalah  kompleksitas pekerjaan  dan  dinamika  pasar.  Menurut  ,  pada  aplikasinya,  WMS  dapat  dibedakan  menjadi dua yakni menggantikan yang sudah ada atau instalasi baru. Dengan demikian, pentuan layout gudang  berperan  penting.  Gudang  dapat  dikatakan  optimal  jika  memenuhi  kriteria  tertentu serta megakomodir kebutuhan perusahaan dan fleksible serta adaptif terhadap perusahaan di masa depan (Gwynne, 2014).
Tabel 1 Penelitian Terdahulu No Judul Penelitian Penulis Pendekatan Hasil 1 Inventory  Analysis Using  the  ABC- Ved Matrix - Applied  Research in  Al-Zawraa  State Company (Amer & Jawad, 2023) ABC -VED Analysis Penggunaan matriks ABC- VED  membantu  Perusahaan Umum Al-Zawraa untuk mengendalikannya inventarisasi bahan mentah dan suku  cadang,  mengaturnya, dan mengelolanya dengan cara yang lebih efisien 2 Shifts  in  drugs  use after  the  COVID- 19 pandemic  based  on the analysis of ABC, VEN and ABC-VEN matrix (Yulistiani, Hamidi,  Utomo, & Hamidah, 2023) ABC Analysis ABC analysis dapat digunakan untuk  memetakan  perubahan pola penggunaan obat di Universitas  Airlangga    yang diresepkan untuk pasien setelah  pandemi  COVID-19 dibandingkan sebelum pandemi. 3 Analysis  of  Raw Material  Inventory Control  using  the ABC Analysis Method  and  EOQ Method in the Fajar (Vanesa & Helma, 2023) ABC Analysis & EOQ Penelitian menunjukkan bahwa kombinasi antara ABC
analysis dan  EOQ lebih efektif dibandingkan  dengan  metode yang  diterapkan  pada  Fajar
Bawang Bisnis Kerupuk
No Judul Penelitian Penulis Pendekatan Hasil Onion Crackers Business 4 Interpretable  Multi- criteria ABC analysis based on semi- supervised clustering and Explainable Artiﬁcial Intelligence (Qaffas, Hajkacem,  Ncir, & Nasraoui, 2023) ABC Analysis & AHP Hasil  penelitian  menunjukkan efektivitas  pendekatan  yang diusulkan  dalam  memberikan informasi yang akurat, transparan,  melalui  kombinasi AHP untuk membangun decision  tree  sekecil  mungkin dengan  ABC  classification  di setiap cabangnya. 5 Designing of Inventory Management for Determining the Optimal Number of Objects at the Inventory Grouping Based on ABC Analysis (Rao,  Gopal,  & Siripurapu, 2022) ABC Analysis & TOPSIS Teknik TOPSIS dengan pendekatan langrangean adalah toll  yang  paling  tepat  untuk mengevaluasi  inventory    hasil dari ABC Analysis 6 Production Capacity Optimization  With Rough Cut Capacity  Planning (RCCP) (Sugarindra & Nurdiansyah, 2020) RCCP RCCP digunakan untuk merencanakan kapasitas melalui  redistribusi  beban  dan lembur didistribusikan kembali dengan  menambah  jam  kerja 90  menit  dan  120  menit  agar permintaan dapat terpenuhi. 7 Analisis  Kapasitas Produksi Menggunakan Metode Rought Cut Capacity  Planning (RCCP) (Sugiatna, 2021)  RCCP RCCP  menggunakan  metode Capacity Planning with Overall Factors (CPOF) dimana    kapasitas    yang dibutuhkan    perbulan    untuk semua    stasiun    kerja    sebesar 92356800    detik  lebih  besar dari  waktu  yang  tersedia, dipenuhi dengan cara * pertama    dengan  penambahan jam    kerja    dari    1  shift menjadi    3    shift,    sehingga waktu  tersedia    diperoleh sebesar  10368000  detik kedua * dengan  penambahan  tenaga kerja    dari    4    orang    menjadi 16  orang,  sehingga    waktu tersedia  bertambah  menjadi 13824000 detik. 8 Analisis (Syukriah, RCCP Metode    RCCP    digunakan
No Judul Penelitian Penulis Pendekatan Hasil Perencanaan Kapasitas  Produksi Menggunakan Metode  Rough  Cut Capacity  Planning Di Cv Family Bakery Fatimah, & Andriansyah, 2023) untuk merencanakan kapasitas    produksi    dengan melakukan penyesuaian dengan cara  pada work center I, II dan VII dengan melakukan  penambahan  jam kerja  lembur  (overtime)  sesuai dengan  jumlah  kekurangan kapasitas yang dibituhkan, sedangkan  pada  work  center IV  cara  mengatasi  kekurangan kapasitas  dengan  dilakukan penambahan mesin pemanggang (oven) pada work center  IV  sehingga  kapasitas pada    work    center    IV    dapat terpenuhi. 9 Analisis  Kapasitas Produksi VCO (Virgin Coconut Oil)  Menggunakan Metode RCCP (Rough Cut Capacity  Planning) Di  PT.  Millenium Agroindo Selebes (Bersabie, Lasalewo, & Machmoed, 2022) PCCP & Peramalan Moving Average Peneliti  menggunakan  metode peramalan      moving    average dan  exponential    smoothing untuk  meramalkan  Kapasitas Produksi VCO PT. Millenium  Agroindo    Selebes yang belum optimal dikarenakan  masih    terdapat beberapa    stasiun    kerja    yang kapasitas dibutuhkan melebihi    kapasitas    yang tersedia. 10  Rough Cut Capacity  Planning Based On Information System (Slameta, 2019) RCCP Web design Sistem Informasi RCCP Berbasis  Web  20%  lebih efektif dan efisien dibandingkan dengan penggunaan manual. 11  Safety Stock, Warehouse Capacity, and Return  of  Goods  in Inventory Model Development (Silitonga, Saputra, & Khan, 2022) Karush  Kuhn -Tucker metode  Karush  Kuhn-Tucker. Digunakan  untuk  menganalisis model dimana diketahui bahwa semakin  banyak  pertimbangan karakteristik dalam suatu sistem  persediaan,  maka  total biaya persediaan akan semakin besar. 12  Layout Improvement  with Dedicated  Storage Approach  in  Food and Baverage (Daissurur, Irawan, Astamanggala, Prastyo, & Village, 2021) Dedicated Storage Peneliti mengubah alokasi warehouse  dari  randomized storage menjadi Dedicated storage
No Judul Penelitian Penulis Pendekatan Hasil Product Warehouse 13  Research on finished product warehouse inventory  based  on spatial segmentation (Sun et al., 2022) Warehouse scheduling System Simulasi  penggunaan  elevated warehouse management system (WMS), finished product  elevated  warehouse scheduling system (WCS) untuk finished product 14  Solving a Production Lot- Sizing and Scheduling Problem  from  an Enhanced Inventory Management Perspective (Popović, Bjelić,  Vidović, & Ratković, 2023) Literatur review Parameter  yang  berpengaruh terhadap Inventory mangement adalah    biaya  waktu  produksi, kapasitas  dan  biaya  gudang, biaya  terkait  inventaris,  dan permintaan  produksi  terhadap total biaya 15  Logistic Warehouse Inventory System (Case Study: RSUD Pasar Minggu) (Maulana  et  al., 2023) Warehouse digitalisation Digitaliasi melalui sistem komputerisasi yang dapat digunakan  untuk mencatat, menyimpan,  dan  mengolah data  sehingga  memudahkan dalam pembuatan laporan persediaan

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  2  pendekatan  metode  yakni  studi  literatur  dan  studi lapangan.  Teori  yang  digunakan  dalam  studi  literatur  dapat  berasal  dari  buku,  jurnal  dan materi-materi perkuliahan yang berkaitan dengan topik penelitian yaitu ABC Analysis, Rough cut  capacity  planning  (RCCP)  dan  Warehouse  management.  Selain  ini,  peneliti  juga melakukan  studi  lapangan,  agar  dapat  mengetahui  bagaimana  kondisi  eksisting  yang  ada  di perusahaan  sehingga  dapat  memberikan  penyelesaian  masalah  yang  tepat.  Data  -data  yang dikumpulkan  antara  lain  adalah  data  luas  warehouse  per  jenis  komponen  dan  penggunaan komponen  untuk  masing  –  masing  tipe  produksi.  Setelah  itu  dilakukan  pengolahan  data dengan  beberapa  proses  pendekatan.  Tahap  ini  dilakukan  untuk  melakukan  pengukuran  dan pengolahan data yang telah didapatkan. Tahap ini terdiri dari beberapa langkah antara lain :
1. Perhitungan ABC Analisis untuk mengidentifikasi komponen mana yang mengambil porsi warehouse yang paling besar (kategori A)
2. Menghitung  RCCP  komponen  kategori  A  dengan  metode  RPA  karena  Metode  RPA perhitungannya  mempertimbangkan  urutan  proses  produksi.  Teknik  ini  merupakan perencanaan  kapasitas  kasar  paling  rinci  dan  membutuhkan  data  yang  lebih  rinci  pula sehingga  pendekatannya  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  (Eunike  et  al.,  2021). Teknik RPA memerlukan data lead time offset dimana :
a. Dalam merencanakan kebutuhan material, semua komponen yang dibutuhkan biasanya sudah siap sebelum due datenya
b. Seluruh  komponen  tidak  perlu  diproduksi  dari  awal  secara  bersamaan.  Misalkan  jika ada  komponen  yang  biaya  inventory-nya  tinggi  maka  sebaiknya  tidak  perlu  dipesan sebelum waktunya tepat.
Dengan kata lain lead time offset adalah jumlah waktu antara pemesanan dilakukan dan saat penerimaan produk jadi Secara umun, data yang diperlukan meliputi data MPS, lead time ofset dan waktu proses.
Setelah  mengumpulkan  dan  mengolah  data  yang  ada,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  analisis  dan  interpretasi  terhadap  hasil  tersebut.  Pada  tahap  ini  dilakukan  pula pemberian  rekomendasi  perbaikan  untuk  proses  improvement  perusahaan.  Sebelum rekomendasi  diberikan,  penulis  melakukan  verifikasi  validasi  model  menggunakan  discrete event simulaton menggunakan Jaamsim.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Analisis ABC XYZ
Setelah  pengolahan  data  menggunakan  teknik  ABC  Analysis  berdasarkan  datayang dikumpulkan dalam perusahaan, diperoleh matrix cluster seoerti di bawah ini :
Kategory X
Y Z High value High value High value Utilisasi area tinggi Utilisasi area menengah Utilisasi area rendah Medium value Medium value Medium value Utilisasi area tinggi Utilisasi area menengah Utilisasi area rendah Low value Low value Low value
Utilisasi area tinggi Utilisasi area menengah Utilisasi area rendah
A B

## C
Adapun  keempat  part  kompoenen  yang  masuk  ke  dalam  cluster  AX  adalah  Cover  L side,  Radiator  Assy,  Case  Comp  Mission  dan  Pulley  Assy  Driven.  Keempat  item  part komponen ini kemudian dihitung kebutuhannya berdasarkan hasil MRP :
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 6 7 7 7 8 8 8 08.00 08.30 09.00 10.00 10.30 11.00 11.30 13.00 13.30 14.00 14.30 15.00 17.00 17.30 18.00 19.30 20.00 20.30 21.00 21.30 22.00 22.30 23.00 23.30 COVER,L SIDE A1 1.191 2.400 100 100 100 100 100 100 - - 100 200 100 100 100 100 - 100 100 100 200 200 100 100 100 100 COVER,L SIDE A10 253 300 - - - - - - 100 100 - - - - - - 100 - - - - - - - - - COVER,L SIDE A78 1.190 1.400 100 100 100 100 100 100 100 100 100 - - - - - - - 100 - - - 100 100 100 100
RADIATOR ASSY A79 1.003 1.400 100 100 100 100 100 100 100 100 100 - - - - - - - 100 - - - 100 100 100 100 RADIATOR ASSY A3 1.200 1.850 100 50 - - 100 100 - 100 100 - 100 100 200 100 100 100 - 200 100 100 - 100 100 -
CASE COMP,MISSION A2 2.295 2.700 100 100 100 100 100 100 100 100 100 200 100 100 100 100 100 100 100 100 200 200 100 100 100 100 PULLEY ASSY,DRIVEN A12 542 650 100 50 - - - - - - - - 100 - 100 - - - - 100 - - - 100 100 - PULLEY ASSY,DRIVEN A4 1.291 2.200 - 100 100 100 100 100 - - 100 200 100 100 100 100 - 100 100 100 200 200 100 100 100 - PULLEY ASSY,DRIVEN A9 640 500 100 - - - - - 100 100 - - - - - - 100 - - - - - - - - 100 PULLEY ASSY,DRIVEN A11 1.749 1.200 - - - - 100 100 - 100 100 - - 100 100 100 100 100 - 100 100 100 - - - - PULLEY ASSY,DRIVEN A80 1.299 1.400 100 100 100 100 100 100 100 100 100 - - - - - - - 100 - - - 100 100 100 100 Total Kebutuhan Nama Part Nomor Part Stock Pagi KEBUTUHAN PRODUKSI Periode 7 Periode 8 SHIFT 1 SHIFT 2 Periode 1 Periode 2 Periode 3 Periode 4 Periode 5 Periode 6
Disis lain, kedatang supplier biasanya mengikuti tabel berikut :
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 6 7 7 7 8 8 8 08.00 08.30 09.00 10.00 10.30 11.00 11.30 13.00 13.30 14.00 14.30 15.00 17.00 17.30 18.00 19.30 20.00 20.30 21.00 21.30 22.00 22.30 23.00 23.30 COVER,L SIDE A1 1.191 2.100 700 - - 200 100 - - - - - - 700 - - 400 - - - - - - - - - COVER,L SIDE A10 253 300 - - - 200 - - - - - - - - - - 100 - - - - - - - - - COVER,L SIDE A78 1.190 1.300 - - - - - - - 600 - - - - - - - - - - 700 - - - - - RADIATOR ASSY A79 1.003 1.700 - - - - - - - - - - - - - - - 1.700 - - - - - - - - RADIATOR ASSY A3 1.200 2.200 800 - - - 1.000 - - - - - - - 400 - - - - - - - - - - -
CASE COMP,MISSION A2 2.295 2.400 - - - 400 700 - - - - - - 300 - 800 - - - - - - - - - 200 PULLEY ASSY,DRIVEN A12 542 200 200 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - PULLEY ASSY,DRIVEN A4 1.291 2.100 - - 900 - - - - - - - - 600 - 600 - - - - - - - - - - PULLEY ASSY,DRIVEN A9 640 400 - 400 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - PULLEY ASSY,DRIVEN A11 1.749 1.700 400 - 300 - - - - - - - - 400 - 600 - - - - - - - - - - PULLEY ASSY,DRIVEN A80 1.299 1.800 600 - - - 400 - - - - - - 200 - - - - - - 600 - - - - - Nama Part Nomor Part Stock Pagi Total Kebutuhan Periode 7 Periode 8 SHIFT 1 SHIFT 2 KEDATANGAN SUPPLIER Periode 1 Periode 2 Periode 3 Periode 4 Periode 5
Periode 6
Tabel  di  atas  menunjukkan  adanya  fluktuasi  kedatangan  vs  kebutuhan  produksi sehingga terdapat kemacetan di are warehouse dimana, supplier tidak dapat melakukan proses bongkar muat barang dikarenakan  area gudang masih penuh. Peneliti kemudian mengusulkan agar kedatangan supplier dapar diatur per periode dimana dalam satu hari terdapat 8 periode kedatangan yang bisa dipilih. Akan tetapi,  agar lebih  efisien, supplier tidak mengirim 8 kali akan tetapi mekasimalkan trck load factor. Adapun usulan yang dimaksud adalah :
Hasil  usulan  yang  disebar  merata,  memberikan  potensi  keuntungan  dimana  supplier dapat  mengatur  ritase  nya  kembali,  dan  kebutuhan  produksi  tetap  dapat  terpenuhi  sesuai jadwal.  Adapun  keuntungan  ritase    yang  dimaksud  dapat  dilihat  dalam  tabel  berikut.  Untuk Cover  L  ada  potensi  penuruna  ritase  sebanyak  total  3  Rit  delivery,  untuk  Radiator  assy terdapat  potensi  penurunan  ritase  sebanya  2  ri  delivery  truk.  Sedangkan  untuk  Case  comp mission terdapat potensi pengehematan sebanyak 1 rit,da untuk pulley assy driven berpotensi mengurangi 4 rit delivery.
COVER,L SIDE A1 5 3 2 COVER,L SIDE A10 2 1 1 COVER,L SIDE A78 2 2 - RADIATOR ASSY A79 1 2 1 - RADIATOR ASSY A3 3 4 1 - CASE COMP,MISSION A2 5 4 1 PULLEY ASSY,DRIVEN A12 1 1 - PULLEY ASSY,DRIVEN A4 3 4 1 - PULLEY ASSY,DRIVEN A9 1 4 3 - PULLEY ASSY,DRIVEN A11 4 4 - PULLEY ASSY,DRIVEN A80 4 4 - Penghematan Nama Part Nomor Part
Sesudah Sebelum
Peneliti  kemudian  melakukan  verifikasi  efektifitas  usulan  yang  diberikan  terhadap utilisasi  gudang,  Sebagai  contoh,  berikut  ini  adalah  midel  simulasi  jammsim  untuk  Pulley Assy Driven. Adpapun detail simulasinya adalah sebagai berikut :

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan  analisa  dengan  menggunakan  Rough  Cut Capacity  Planning  untuk  proses  kerja  di  area  gudang  di  PT  .  XYZ,  diperoleh  beberapa kesimpulan  bahwa  Perusahaan  sudah  mengatur  pola  produksinya  dengan  kapasitas  produksi yang  sudah  tersusun  rapi  dengan  kelipatan  lot  produksi  100  pcs  untuk  memudahkan pengaturan kedatangan supplier dimana masing – masing supplier harus mengirim item SKU dengan  kelipatan  100.  Kapasitas  area  gudang  tidak  flexible  sehingga  diperukan  pengaturan kedatangan  supplier.  Akan  tetapi  meskipun  sudah  diatur  denan  baik,  masih  terdapat  potensi kekurangan  area  di  waktu  –  wakt  tertentu  misalnya  ketika  supplier  datang  sementara  stock lama belum banyak berkurang. Hasil simulasi area menggunakan RCCP dengan metode RPA menunjukkan  perlunya  pengaturan  kedatangan  sesuai  kebutuhan  produksi  dan  periodenya, karena jika tidak  akan terjadi  “warehouse jam” yang berpengaruh terhadap utilitas area dan loading dock di gudang. Pengclusteran kedatangan dalam pecahan periode kebutuhan mampu menekan dan menyebar kedatangan sehingga area stock yang ada mencukupi..

## BIBLIOGRAFI
Amer,  Hamed  Yasser,  &  Jawad,  Maha  Kamel.  (2023).  Inventory  Analysis  Using  The  Abc- Ved  Matrix-Applied  Research  In  Al-Zawraa  State  Company.  International  Journal  Of Professional Business Review, 8(5), E01508–E01508.
Barro,  Guillermo,  Faber,  S.  M.,  Pérez-González,  Pablo  G.,  Koo,  David  C.,  Williams, Christina  C.,  Kocevski,  Dale  D.,  Trump,  Jonathan  R.,  Mozena,  Mark,  Mcgrath, Elizabeth,  &  Van  Der  Wel,  Arjen.  (2013).  Candels:  The  Progenitors  Of  Compact Quiescent Galaxies At Z ∼ 2. The Astrophysical Journal, 765(2), 104.
Bersabie,  Rolando,  Lasalewo,  Trifandi,  &  Machmoed,  Buyung  Rahmad.  (2022).  Analisis Kapasitas Produksi Vco (Virgin Coconut Oil) Menggunakan Metode Rccp (Rough Cut Capacity  Planning)  Di  Pt.  Millenium  Agroindo  Selebes.  Jurnal  Vokasi  Sains  Dan Teknologi, 2(1), 1–6.
Daissurur,  Muhamad  Linsyi,  Irawan,  Wakhit,  Astamanggala,  Fauzar,  Prastyo,  Yudi,  & Village,  South  Cikarang  District.  (2021).  A  Study  Off  Efficient  Spatial  Design  By Apllying Systematic Layout Design: A Structured.
Erfiansyah,  Erfiansyah,  &  Herliningsih,  Herliningsih.  (2018).  Analisis  Pareto  Sediaan  Solid Flu  Dan  Batuk  Di  Salah  Satu  Apotek  Di  Kuningan.  Jurnal  Farmaku  (Farmasi Muhammadiyah Kuningan), 3(2), 17–23.
Eunike, Agustina, Setyanto, Nasir Widha, Yuniarti, Rahmi, Hamdala, Ihwan, Lukodono, Rio Prasetyo,  &  Fanani,  Angga  Akbar.  (2021).  Perencanaan  Produksi  Dan  Pengendalian Persediaan: Edisi Revisi. Universitas Brawijaya Press.
Gwynne,  Richards.  (2014).  Warehouse  Management:  A  Complete  Guide  To  Improving Efficiency And Minimizing Costs In The Modern Warehouse. Kogan Page Limited.
Heizer,  Jay,  Render,  Barry,  &  Watson,  Kevin.  (2009).  Web-Based  Instruction  Improves Teaching. Decision Line, 40(1), 4–6.
Maulana,  Yana  Iqbal,  Afni,  Nurul,  Salim,  Agus,  Haidir,  Ali,  Yanto,  Andika  Bayu  Hasta,  & Komarudin,  Rachman.  (2023).  Logistic  Warehouse  Inventory  System  (Case  Study: Rsud  Pasar  Minggu).  Jisicom  (Journal  Of  Information  System,  Informatics  And Computing), 7(1), 117–126.
Megawati,  Ermayana,  Pradesi,  Jihan,  Khabibah,  Dewi  Zainul,  &  Ekoanindiyo,  Firman Ardiansyah.  (2021).  Pendekatan  Metode  Abc  Pada  Toko  X  Untuk  Pengendalian
Persediaan  Barang.  Jurnal  Teknik:  Media  Pengembangan  Ilmu  Dan  Aplikasi  Teknik, 20(2), 156–165.
Popović, Dražen, Bjelić, Nenad, Vidović, Milorad, & Ratković, Branislava. (2023). Solving A Production  Lot-Sizing  And  Scheduling  Problem  From  An  Enhanced  Inventory Management Perspective. Mathematics, 11(9), 2099.
Qaffas, Alaa Asim, Hajkacem, Mohamed Aymen Ben, Ncir, Chiheb Eddine Ben, & Nasraoui, Olfa.  (2023).  Interpretable  Multi-Criteria  Abc  Analysis  Based  On  Semi-Supervised Clustering And Explainable Artificial Intelligence. Ieee Access, 11, 43778–43792.
Rao,  K.  Srinivasa,  Gopal,  R.  Venu,  &  Siripurapu,  Adilakshmi.  (2022).  Designing  Of Inventory  Management  For  Determining  The  Optimal  Number  Of  Objects  At  The Inventory Grouping Based On Abc Analysis. Reliability: Theory & Applications, 17(4 (71)), 87–97.
Silitonga,  Roland  Y.  H.,  Saputra,  Valyn  Alanda,  &  Khan,  Aamir.  (2022).  Safety  Stock, Warehouse Capacity, And Return Of Goods In Inventory Model Development. Journal Of Novel Engineering Science And Technology, 1(02), 57–62.
Slameta, Sulung Rahmawan Wira Ghania Muhammad. (2019). Rough Cut Capacity Planning Based On Information System.
Sugarindra,  M.,  &  Nurdiansyah,  R.  (2020).  Production  Capacity  Optimization  With  Rough Cut  Capacity  Planning  (Rccp).  Iop  Conference  Series:  Materials  Science  And Engineering, 722(1), 12046. Iop Publishing.
Sugiatna,  Angling.  (2021).  Analisis  Perencanaan  Kapasitas  Produksi  Dengan  Menggunakan Metoda  Rought  Cut  Capacity  Planning  Pendekatan  Cpof  Di  Pt.  Xyz.  Sistemik:  Jurnal Ilmiah Nasional Bidang Ilmu Teknik, 9(2), 28–32.
Sun, Shunkai, Li, Jie, Xu, Qi, Chi, Yingxiao, Shen, Miaojie, & Lin, Yizhen. (2022). Research On Finished Product Warehouse Inventory Based On Spatial Segmentation. Highlights In Science, Engineering And Technology, 1, 138–143.
Sutarman,  Sutarman.  (2003).  Kom  “Membangun  Aplikasi  Web  Dengan  Php  Dan  Mysql.” Graha Ilmu, Yogyakarta.
Syukriah,  Syukriah,  Fatimah,  Fatimah,  &  Andriansyah,  Andriansyah.  (2023).  Analisis Perencanaan  Kapasitas  Produksi  Menggunakan  Metode  Rough  Cut  Capacity  Planning Di Cv Family Bakery. Industrial Engineering Journal, 12(1), 49–57.
Tupan,  J.  M.,  Camerling,  B.  J.,  &  Amin,  Maknun.  (2019).  Penentuan  Jadwal  Perawatan Komponen Kritis Pada Mesin Mtu 12v2000g65 Di Pltd Tersebar Pt Pln (Persero) Area Tual. Arika, 13(1), 33–48.
Vanesa, Ledy, & Helma, Helma. (2023). Analysis Of Raw Material Inventory Control Using The  Abc  Analysis  Method  And  Eoq  Method  In  The  Fajar  Onion  Crackers  Business. Mathematical Journal Of Modelling And Forecasting, 1(1), 1–9.
Yulistiani,  Yulistiani,  Hamidi,  Nur  Fauzi,  Utomo,  Febriansyah  Nur,  &  Hamidah,  Khusnul Fitri.  (2023).    Shifts  In  Drugs  Use  After  The  Covid-19  Pandemic  Based  On  The Analysis Of Abc, Ven And Abc-Ven Matrix. Pharmacia, 70(4), 1315–1322.
Yunatan,  Rikardus  Outniel,  Gaspersz,  Vincent,  &  Manafe,  Henny  A.  (2023).  Pengaruh Pendidikan  Terhadap  Kinerja  Karyawan  Di  Moderasi  Keterlibatan  Karyawan.  Public Policy; Jurnal Aplikasi Kebijakan Publik Dan Bisnis, 4(1), 14–30.

## Copyright holder:
Yuni Erfianti, Arief. B. Suharko (2024)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: