## Analisis Persediaan Bahan Baku Roti Menggunakan Inventori Probabilistik Back Order dan Lost Sales
Okti Wardani 1 , Fitriani Surayya Lubis 2* , Suherman 3 , Muhammad Nur 4 , Rika Taslim 5
Teknik Industri, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,2,3,4,5
Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau 28293, Indonesia E-mail: okti.wardani123@gmail.com, fitriani.surayya.l@uin-suska.ac.id *

## Abstract
UMKM  Richard  Bakery  is  an  UMKM  that  produces  bread,  original  donuts,  sugar  donuts,  banana donuts, meses donuts, godok donuts and jumbo donuts. UMKM Richard Bakery has a weakness in the supply of raw materials. Among them there was a delay in meeting the demand for raw materials  caused by the uncertainty of market demand for the product. So that in providing raw material stocks it becomes hampered in carrying out distribution and experiencing difficulties in meeting uncertain market demand for donut bread products. Probabilistic Inventory Method with Backorder Policy and Lost sales is used to optimize service levels and minimize inventory costs. In forecasting flour usage, the Moving Average method  with a period  of n = 10 was chosen as the best  method  with a MAPE value of 10.657%. The forecasting results show a total demand for flour of 2,919.41 Kg in 2022. Meanwhile, in forecasting egg use,  the  Moving  Average  method  with  a  period of n = 8 was chosen as the best method with a MAPE value  of  10.2%. Forecasting  results  show  a  total  demand  for  eggs  of  13,693.41  eggs  in  2022.  After forecasting, raw material costs are calculated using the probabilistic inventory method according to the company's  situation.  The  results  of  the  analysis  show  that  the  P  back  order  system  inventory  model provides  the  most  optimum  inventory  costs,  namely  Rp.  43,930,885  for  flour  with  a  service  level  of 99.96%, and Rp. 28,289,892 for eggs with a service level of 85.57%.
Keywords: Inventory, Probabilistic, Forecasting, Backorder, Lost sales

## Abstrak
UMKM Richard Bakery merupakan UMKM yang memproduksi roti, donat original, donat gula, donat pisang, donat meses, donat godok dan donat jumbo. UMKM Richard Bakery memiliki kelemahan dalam penyediaan  bahan  baku.  Diantaranya  terjadi  keterlambatan  dalam  memenuhi  permintaan  bahan  baku yang diakibatkan oleh ketidakpastian permintaan pasar terhadap produk. Sehingga dalam menyediakan stok bahan baku menjadi terhambat dalam melakukan pendistribusian dan mengalami kesulitan dalam memenuhi permintaan pasar yang tidak pasti terhadap produk roti donat. Metode Inventori Probabilistik dengan Kebijakan Backorder dan Lost sales digunakan untuk mengoptimalkan tingkat pelayanan dan meminimalkan biaya persediaan. Dalam peramalan pemakaian tepung, metode Moving Average dengan periode  n  =  10  terpilih sebagai  metode  terbaik  dengan  nilai  MAPE  10,657%.  Hasil  peramalan menunjukkan  permintaan  total  tepung  sebesar  2.919,41  Kg  pada  tahun  2022.  Sedangkan  dalam peramalan  pemakaian  telur,  metode Moving  Average dengan  periode  n  =  8  terpilih  sebagai  metode terbaik  dengan  nilai  MAPE  10,2%.  Hasil  peramalan  menunjukkan  permintaan  total  telur  sebesar 13.693,41  butir  pada  tahun  2022.  Setelah  melakukan  peramalan,  dilakukan  perhitungan  biaya  bahan baku  menggunakan  metode  inventory  probabilistik  sesuai  dengan  situasi  perusahaan.  Hasil  analisis menunjukkan bahwa model persediaan sistem P back order memberikan biaya persediaan yang paling optimum, yaitu Rp 43.930.885 untuk tepung dengan tingkat pelayanan 99,96%, dan Rp 28.289.892 untuk telur dengan tingkat pelayanan 85,57%.
Kata Kunci: Persediaan, Probabilistik, Peramalan, Backorder, Lost sales

## 1. Pendahuluan
Dalam era pertumbuhan ekonomi yang cepat saat  ini,  persaingan  di  antara  UMKM  semakin sengit.  Oleh  karena  itu,  setiap  UMKM  perlu secara  efektif  mengendalikan  persediaan  bahan baku  mereka  agar  tetap  bersaing  dan  mencapai tujuan yang diinginkan. Meskipun setiap UMKM memiliki tujuan yang serupa, yaitu mencapai laba atau  keuntungan,  mereka  harus  menghadapi berbagai  faktor  yang  berpengaruh  dan  harus mampu  mengelolanya.  Salah  satu  faktor  yang sangat  penting  adalah  kelancaran  produksi. Kelancaran  produksi  memiliki  dampak  besar terhadap  laba  yang  diperoleh  oleh  UMKM. Ketika  proses  produksi  berjalan  dengan  baik, tujuan UMKM dapat tercapai. Namun, jika proses produksi  terhambat,  tujuan  UMKM  tidak  akan tercapai. Kelancaran produksi sangat dipengaruhi oleh  ketersediaan  bahan  baku  yang  digunakan dalam produksi.
Mengelola persediaan bahan baku merupakan hal yang vital dalam proses produksi. Kekurangan atau  kelebihan  bahan  baku  dapat  menimbulkan berbagai masalah. Dengan melakukan pengendalian  yang  efektif,  usaha  mikro,  kecil, dan menengah (UMKM) dapat mengurangi biaya persediaan dan memastikan pesanan bahan baku yang tepat dalam jumlah yang sesuai [10].
UMKM Richard Bakery adalah UMKM yang menghasilkan  berbagai  jenis  donat  seperti donat original,  donat  gula,  donat  pisang,  donat  meses, donat godok, donat jumbo, dan lain-lain. UMKM ini  mampu  memproduksi  3000  donat  per  hari dengan  batas kapasitas  pengadukan  tepung  dan telur sebesar 50 kg/hari. Namun, UMKM Richard Bakery  menghadapi  kendala  dalam  penyediaan bahan baku. Salah satunya adalah keterlambatan dalam  memenuhi  permintaan  bahan  baku  akibat ketidakpastian permintaan pasar terhadap produk. Akibatnya,  ketersediaan  stok  bahan  baku terhambat  dalam  melakukan  distribusi.  Hal  ini disebabkan karena UMKM tidak dapat memperkirakan  dengan  pasti  jumlah  hari permintaan  dan  jumlah  yang  harus  dipesan, sehingga  UMKM  mengalami  kehabisan  stok ( Stock Out ) dan kelebihan  stok ( Overstock ). UMKM Richard Bakery menggunakan beberapa  kilogram  tepung  sebagai  bahan  baku dalam  pembuatan  roti.  Mereka  cenderung menyimpan  tepung  berlebih  sebagai  cadangan untuk  bulan  berikutnya.  Tepung  memiliki  masa simpan  yang  cukup  lama, yaitu  1  tahun  jika disimpan dengan benar [6]. Telur konsumsi yang disimpan pada suhu ruang hanya dapat  bertahan selama 7 hingga 10 hari [1].
Penentuan jumlah stok bahan baku sering kali dilakukan  berdasarkan  estimasi  atau  prediksi
yang  dibuat  oleh  pemilik,  yang  pada  akhirnya dapat  menghasilkan  akumulasi  atau  kekurangan bahan  baku.  Tanpa  memperhatikan  permintaan yang  sebenarnya,  pemilik  cenderung  memesan jumlah  b a h a n   baku  yang  sama  setiap minggunya.  Dalam  situasi  ini,  terdapat  potensi kekurangan  bahan  baku  ketika  permintaan meningkat, sehingga pemilik kehilangan peluang untuk  mencapai  keuntungan  maksimal.  Di  sisi lain,  kelebihan  bahan  baku  dapat  menyebabkan penurunan kualitas produk yang dihasilkan.
Permasalahan  di  UMKM  Richard  Bakery diatasi  dengan  menggunakan  metode inventory probabilistik  dengan  kebijakan  back  order  dan lost sales. Metode ini bertujuan  untuk m e n g o p t i m a l k a n   tingkat  pelayanan  dan meminimalkan  biaya  persediaan.  Metode  back order  digunakan  ketika  terjadi  kekurangan persediaan  akibat  permintaan  yang  lebih besar dari  persediaan  yang  tersedia.  UMKM  akan menggantikan  kekurangan  barang  pada  waktu yang lain [4].

## 2. Methodologi
Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Proses pengolahan
data dilakukan dengan memperbandingkan  biaya  total  persediaan  yang dikeluarkan oleh perusahaan berdasarkan penentuan  persediaan  pengaman  ( safety  stock ) yang  ditentukan  oleh  perusahaan  dengan menggunakan  metode  probabilistik  lainnya. Untuk  menghitung  biaya  total  persediaan, digunakan  beberapa  metode,  yaitu  Probabilistik Sederhana,  Probabilistik  P  ( backorder dan Lost sales ),  dan  Model  Probabilistik  Q  ( Back  order and Lost  sales ).  Perhitungan  biaya  total persediaan dari setiap metode tersebut dibandingkan  guna  menentukan  pengendalian persediaan  yang  paling  tepat  dan  dapat mengurangi biaya persediaan perusahaan, sambil tetap  memperhatikan  tingkat  pelayanan  kepada pelanggan.
Mulai Studi Pendahuluan Studi Literatur Identifikasi Masalah Rumusan Masalah Penetapan Tujuan Batasan Masalah 1. Data Primer - Observasi - Wawancara 2. Data Sekunder
- Profil Perusahaan
- Data Permintaan Bahan Roti - Data Biaya Pemesanan - Data Biaya Penyimpanan - Data Harga Bahan Roti - lead time bahan roti Pengolahan Data
1. Identifikasi Pola Data Permintaan
2. Peramalan 3. Pengukuran Akurasi Peramalan - MAD (Mean Absolute Deviation) - MSE (Mean Squared Error) - MAPE (Mean Absolute Percentage Error 4. Menentukan Metode Terpilih Dengan Error Terendah 5. Perhitungan Metode EOQ Probabilistik - Menentukan Persamaan Ongkos Inventory (Ot) - Menghitung Nilai Kekurangan Permintaan (N) - Menentukan Ukuran Lot Ekonomis (Q0) - Menghitung Safety Stock (SS) - Menghitung ROP (r) - Menghitung Tingkat Pelayanan () - Menghitung Ongkos Total (OT) - Probabilistik Model P - Probabilistik Model Q - Perbandingan Probabilistik Model Pengumpulan Data Analisa Kesimpulan dan Saran Selesai
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Istilah "persediaan" mengacu pada segala hal atau  sumber  daya  yang  disimpan  oleh  suatu organisasi  sebagai  persiapan  untuk  memenuhi permintaan,  baik  itu  berasal  dari  dalam  maupun luar organisasi [2].
Persediaan  merujuk  pada  bahan  atau  barang yang  disimpan  untuk  digunakan  dalam  berbagai tujuan.  Contohnya,  persediaan  dapat  digunakan dalam  proses  produksi  atau  perakitan,  dijual kembali,  atau  sebagai  suku  cadang  untuk peralatan  atau  mesin  tertentu.  Persediaan  dapat berupa  bahan  mentah,  bahan  pembantu,  barang
dalam  proses,  barang  jadi,  atau  suku  cadang. Persediaan  juga  merupakan  salah  satu  jenis  aset yang mencakup berbagai barang.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  model inventori probabilistic yaitu Model yang memiliki dua kondisi yang dapat dijadikan sebagai usulan kebijakan perusahaan yaitu Back Order dan Lost Sales. Kasus Back Order tidak terjadi kehilangan penjualan,  tetapi  konsumen  menunggu  pesanan mendatang  karena  persediaan  tidak  tersedia, sedangkan  kasus  Lost  Sales  pada  semua kekurangan persediaan hilang dan tidak terpenuhi [5].
2.1 Forecasting (Peramalan)
Peramalan adalah metode untuk  meramalkan dampak  kondisi  dan  situasi  saat  ini  terhadap perkembangan  di  masa  depan.  Dalam  kata  lain, peramalan  adalah  menyatakan  nilai  yang diperkirakan untuk periode berikutnya dari suatu variabel. Dengan menggunakan berbagai informasi,  prediksi  yang  lebih  akurat  dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan.
[8].
Pada  peramalan  memiliki  beberapa  metode pendekatan, diantaranya sebagai berikut :
1. Moving Average Metode ini dilakukan berdasarkan periode mulai dari periode 2 hingga periode 10.
2. Weighted Moving Average
Metode  ini  dilakukan  berdasarkan  periode mulai dari periode 1 sampai periode 9 dengan bobot  terbesar  dalam  periode  terakhir  untuk masing-masing perhitungan.
3. Linear Regression Metode  ini  dilakukan  dengan  menghitung menurut  rumus  yang  ada  dengan  variabel 𝑋 menunjukkan  urutan  waktu  dari  November sampai  Oktober,  sementara  variabel 𝑌 menunjukkan bahan baku tepung dan telur.
Ada beberapa alat ukur yang dapat digunakan untuk mengevaluasi hasil peramalan terhadap data observasi.  Beberapa  diantaranya  adalah  sebagai berikut [9]:
1. Mean Square Error (MSE)
MSE  digunakan  untuk  mengevaluasi  sejauh mana  model  memperkirakan  nilai  dengan akurat. Ini diukur dengan menghitung rata-rata kuadrat dari selisih antara nilai yang diprediksi oleh  model  dan  nilai  yang  sebenarnya.  MSE juga  berguna  untuk  membandingkan  tingkat akurasi  prediksi  antara  metode  peramalan yang  berbeda.  Secara  matematis,  MSE  dapat dinyatakan sebagai berikut [7]:
MSE = ∑(At - Ft ) 2 (1)
2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Penggunaan MAPE bertujuan untuk
mengukur  akurasi  prediksi  model  dengan mengevaluasi rata-rata persentase kesalahan absolut,  terutama  ketika  membandingkan data dengan skala waktu yang berbeda [7]:
MAPE= 100 n ∑ [ At - Ft At ] (2)
3. Mean Absolute Error (MAE)
MAE  dipergunakan  untuk  mengevaluasi
keakuratan prediksi model dengan menghitung rata-rata kesalahan absolut, serta membandingkan  keakuratan  prediksi  antara metode  peramalan  yang  berbeda.  Oleh karena itu, secara matematis dapat dinyatakan sebagai berikut: [7]:
MAE = ∑ x ̅ t-xt n (3)
Keterangan:
At  : Data pengamatan periode t Ft  : Ramalan periode t x̅ t  : Nilai aktual periode t
Xt  : Nilai peramalan periode t
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi Pola Data Permintaan Dalam tahap awal, dilakukan pengenalan pola data  permintaan  berdasarkan  informasi  yang diperoleh untuk menentukan metode peramalan  yang  sesuai  guna  melakukan prediksi  permintaan.  Terdapat  empat  jenis pola  data  yang  umum  dikenal,  yaitu Horizontal, Musiman, Siklus, dan Trend.
2. Peramalan ( Forecasting ) Selanjutnya,  langkah  berikutnya  adalah melaksanakan  proses  peramalan  yang  akurat untuk  mencapai  prediksi  terbaik.  Pendekatan kuantitatif  digunakan  dalam  peramalan  ini, dimana tujuannya adalah untuk memproyeksikan  kebutuhan  bahan  baku  roti guna merencanakan penjualan di masa depan. 3. Pengukuran Akurasi Peramalan Ukuran akurasi peramalan merupakan ukuran kesalahan peramalan tentang tingkat perbedaan  antara  hasil  peramalan  dengan permintaan  yang  sebenarnya  terjadi.  Salah satu  cara  yang  dapat  dilakukan  adalah membandingkan nilai error pada ramalan. Ada 3  ukuran  yang  digunakan  yaitu,  MSE ( Mean Squared  Error ),  MAPE  ( Mean  Absolute Percentage ),  dan  MAD  ( Mean  Absolute Deviation ).
4. Menentukan  Metode  Terpilih  dengan  Error Terendah Peramalan  terbaik  adalah  yang  memiliki tingkat  kesalahan  terendah  saat  memprediksi dengan akurasi tinggi untuk periode mendatang. Setelah mengukur akurasi peramalan,  metode  peramalan  yang  terpilih akan ditentukan.

## 2.2 Model Pengendalian Persediaan Probabilistik
Ada dua jenis metode probabilistik yang dapat dibedakan,  yaitu  model  P  dan  model  Q.  Model persediaan Q menggunakan ukuran pesanan yang tetap untuk setiap pesanan yang diterima. Di sisi lain,  metode  P  menggunakan  periode  pesanan yang  konsisten  dalam  sistem  persediaan.  Ketika persediaan  tidak  dapat  memenuhi  permintaan pelanggan,  ada  dua  kebijakan  yang  dapat diterapkan  dalam  sistem  persediaan,  yaitu backorder (pengiriman  tertunda)  atau lost  sales (kehilangan penjualan). [1].
Dalam  kasus backorder ,  perusahaan  harus melakukan  pemesanan  darurat  untuk  memenuhi kekurangan stok, yang umumnya mengakibatkan biaya  yang  lebih  tinggi  daripada  pemesanan normal. Parameter yang digunakan dalam metode probabilistik P meliputi harga barang per unit (p), biaya  setiap  kali  pemesanan  (A),  biaya penyimpanan per unit per tahun (h), dan biaya per unit  kekurangan  inventori  (c u ).  Biaya  total inventori (OT) [4].
2.3 Perhitungan EOQ Probabilistik
EOQ Probabilistik digunakan untuk meningkatkan efisiensi persediaan dan
mengurangi  kerugian biaya dan waktu  sebanyak mungkin.  Dalam  metode  EOQ  Probabilistik, digunakan  model  persediaan  bahan  baku  yang memiliki  parameter  yang  tidak  dapat  diprediksi dengan  pasti,  tetapi  tujuannya  tetap  sama,  yaitu meminimalkan  biaya  persediaan.  Metode  ini digunakan untuk mengatasi masalah perencanaan persediaan dalam kondisi ketidakpastian permintaan  dengan  tujuan  mengurangi  biaya persediaan  selama  periode  waktu  tertentu. Metode ini mampu mengurangi tingkat persediaan  dengan  mengontrolnya  secara  terus menerus,  sehingga  terhindar  dari  kondisi persediaan  berlebih  ( overstock )  atau  kehabisan persediaan  ( stockout ).  Terdapat  beberapa  teknik yang dapat digunakan:
1. Menentukan persamaan ongkos inventori total (OT)  yang  terdiri  dari  empat  elemen  biaya yaitu: Biaya Pembelian (Ob), Biaya
Pengadaan  (Op),  Biaya  Penyimpanan  (Os), dan Biaya Kekurangan (Ok).
2. Menghitung  nilai  dari  ekspektasi  kekurangan permintaan  yang  tidak  terpenuhi  (N)  untuk digunakan  pada  tingkat  permintaan  yang berfluktuasi dan tidak dapat diprediksi.
3. Menentukan ukuran lot pemesanan ekonomis (qo)  merupakan  proses  perhitungan  besarnya pesanan  optimum  suatu  bahan  berdasarkan kebutuhan  bersih  hasil  perhitungan.  Proses perhitungan erat hubungannya dengan penentuan  jumlah  bahan  yang  harus  dipesan atau disediakan.
4. Menghitung Safety Stock (SS) bertujuan untuk untuk  mencegah  kekurangan  persediaan  saat permintan tidak pasti.
5. Menghitung ROP ( Reorder Point ), mengetahui  titik  pemesanan  kembali  yang optimal (r).
6. Menghitung  Tingkat  Pelayanan  (Ƞ)  yaitu konsep  penilaian  kepuasan  pelanggan  atas terkirimnya pesanan tepat pada waktunya dan dengan jumlah sesuai pesanan.
7. Menghitung  ongkos  total  (OT)  yang  paling optimal.
8. Menghitung  probabilistik  model  P,  model  P memecahkan tiga permasalahan, yaitu: Jumlah  barang  untuk  setiap  kali  pemesanan (Q):  Waktu  pemesanan  dilakukan  (T)  dan besarnya cadangan pengaman (Ss).
9. Menghitung  probabilistik  model  Q,  model  Q ini merupakan pengembangan model probabilistik sederhana, namun tidak
menetapkan terlebih
dahulu tingkat
pelayanannya.  Dalam  Model  P  tingkat pelayanannya  ditentukan  bersamaan  dengan optimasi ongkos.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah dilakukan,  maka  didapatkan  hasil forecasting pada permintaan kebutuhan tepung.
Tabel 1. Rekapitulasi Nilai Error Kebutuhan Tepung
Metode Periode /Alpha MA D MSE MAPE Rati ng
Moving Averag e
Periode 2 58,7 5 5234, 375 26,151 % 18 Periode 3 54,6 3 3742, 284 22,836 % 9 Periode 4 52,3 44 3422, 852 22,332 % 7 Periode 5 50 3185, 714 22,629 % 8 Periode 6 47,2 22 3298, 611 20,931 % 4 Periode 7 51,4 29 3153, 062 22,942 % 10 Periode 8 55,4 69 3679, 199 24,073 % 14 Periode 9 42,5 93 2649, 178 21,784 % 6
Periode 10 26,2 5 690,6 25 10,657 % 1
Weight Moving
Average Periode 2 69,1 67 6423, 612 31,025 % 19 Periode 3 57,8 7 4415, 51 24,315 % 16 Periode 4 56,5 63 4182, 031 24,073 % 15 Periode 5 52,8 57 3723, 016 23,76% 12 Periode 6 48,4 13 3331, 916 21,216 % 5 Periode 7 55,7 14 3761, 799 24,544 % 17 Periode 8 56,0 7 3909, 26 24,004 % 13 Periode 9 46,1 1 2841, 66 23,123 % 11 Periode 10 27,2 7 764,4 6 10,836 % 2 Linear Regress ion - 45,3 67 2823, 427 19,311 % 3
(Sumber: Pengolahan Data)
Berdasarkan  Tabel  1.  yaitu  rekapitulasi nilai error kebutuhan  tepung,  maka  didapatkan hasil nilai error terkecil dengan berdasarkan nilai MAPE terkecil yaitu  di metode Moving Average dengan nilai 10,657% dengan periode n = 10.
Setelah  didapatkan  metode  terpilih  dari peramalan  kebutuhan  tepung  yaitu moving average periode  ke-10,  peramalan  dilakukan untuk periode berikutnya. Tabel 2. Menunjukkan hasil ramalan hasil ramalan periode berikutnya.

## Tabel 2.
Rekapitulasi Peramalan Kebutuhan Tepung Periode Berikutnya Periode (Bulan) Kebutuhan Tepung November 242,50 Desember 249,25 Januari 246,68 Februari 238,84 Maret 242,73 April 242,00 Mei 246,20 Juni 238,32 Juli 244,65 Agustus 241,62 September 243,28 Oktober 243,36 Total 2.919,41 (Sumber: Pengolahan Data) Berdasarkan tabel 2. maka total kebutuhan  tepung  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan  adalah  2.919,41  Kg,  dimana kebutuhan  tepung  perbulannya  antara  230  kg hingga 250 kg.
Permintaan kebutuhan telur berdasarkan hasil forecasting terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Rekapitulasi Nilai Error Kebutuhan Telur Metod e Periode/ Alpha MA D MSE MAP E Rati ng Moving Averag e Periode 2 349, 5 19847 0,7 40,06 % 19 Periode 3 310, 4 13533 7,7 29,7 % 15 Periode 4 268, 6 10861 1,7 25,3 % 9 Periode 5 286, 8 14113 3,8 26,4 % 10 Periode 6 310, 1 14864
0 30,3 % 16
Periode 7 242, 1 11011 7,5 16,8 % 5 Periode 8 140 51214 ,41 10,2 % 1 Periode 9 211, 1 85223 ,5
15,9 % 4
Periode 10 269 10337
2, 19,9 % 8
Weight
Moving Averag e
Periode 2 348, 9 21255 8,2 39,7 % 18 Periode 3 291, 6 13422 2,4
27,5 % 13
Periode 4 288, 6 12849 6,5 27,1 % 11 Periode 5 298, 9 14000 5,5 27,4 % 12 Periode 6 309, 8 15069 1,1
29,1 % 14 Periode 7 275, 8 13625 1,8 19,6 % 7 Periode 8 161, 6 47416 ,5 12,6 % 2 Periode 9 189, 9 64911 ,5 14,5 % 3 Periode 10 251, 4 96101 ,12 18,3 % 6 Linear Regres sion - 289, 823 11321 0,9 31,17 8% 17

## (Sumber: Pengolahan Data)
Berdasarkan  Tabel  3.  yaitu  rekapitulasi nilai error kebutuhan  telur,  maka  didapatkan hasil  nilai  error  terkecil  dengan  berdasarkan nilai  MAPE  terkecil  yaitu  di  metode  Moving Average  dengan  nilai  10,2%  dengan  periode  n = 8.
Setelah  didapatkan  metode  terpilih  dari peramalan kebutuhan telur yaitu moving average periode ke-8, peramalan dilakukan untuk periode berikutnya. Tabel  3. Menunjukkan hasil ramalan hasil ramalan periode berikutnya.

## Tabel 4.
Rekapitulasi Peramalan Kebutuhan Telur Periode Berikutnya Periode (Bulan) Kebutuhan Telur November 1087,25 Desember 1122,28
Januari 1117,94 Februari 1185,18 Maret 1134,71 April 1134,55 Mei 1152,99 Juni 1174,86 Juli 1138,72 Agustus 1145,15 September 1148,01 Oktober 1151,77 Total 13693,41 (Sumber: Pengolahan Data) Berdasarkan tabel 4. maka total kebutuhan telur yang dibutuhkan oleh perusahaan  adalah  13.693,41  butir,  dimana kebutuhan  tepung  perbulannya  antara  1.080 butir hingga 1.152 butir. Perhitungan
selanjutnya adalah perhitungan  inventory  probabilistik.  Tabel  5. Dan  tabel  6.  Menjelaskan  tentang  komponen yang dibutuhkan dalam perhitungan persediaan adalah D, σ D , L, D L , σ DL, A, C u , H, dan P. Data- data tersebut diperoleh dari hasil perhitungan serta didukung hasil observasi dan wawancara dengan pihak  perusahaan.  Setelah  semua  komponen perhitungan diketahui, langkah selanjutnya adalah menghitung ukuran lot pemesanan ekonomis (Q 0 ), tingkat safety stock (ss), reorder point (r), tingkat pelayanan (  ) dan perhitungan ongkos total (OT).

## Tabel 5.
Komponen Pendukung Perhitungan Persediaan Kebutuhan Tepung No Nama Data Jumlah 1 Permintaan Tahunan (D) 2919,41  Kg  / Tahun 2 Standar Deviasi Permintaan ( σ (D) ) 3,12 Kg 3 Lead  Time  Rata-rata (L) 0,038  Bulan atau 0,003 Tahun 4 Permintaan Selama Lead Time (D L ) 8,76 kg 5 Standar Deviasi Permintaan Selama Lead Time ( σ DL ) 0,61 kg 6 Biaya Setiap Kali Pemesanan (A) Rp.  9.866  / Pesan 7 Biaya Kekurangan Persediaan  Per  Unit (C u ) Rp. 2.000 / kg 8 Biaya  Simpan  per  Unit (h) Rp.  588,87  / kg / tahun 9 Harga  Barang  per  Unit (P) Rp.  15.000  / kg (Sumber : Pengolahan Data)
Tabel 6. Komponen Pendukung Perhitungan Persediaan Kebutuhan Telur No Nama Data Jumlah 1 Permintaan  Tahunan (D) 13.693,41 Butir / Tahun 2 Standar Deviasi Permintaan ( σ (D) ) 25,72927 Butir 3 Lead  Time  Rata-rata (L) 0,076 Bulan atau 0,006 Tahun 4 Permintaan Selama Lead Time (D L ) 82,16 butir 5 Standar Deviasi Permintaan Selama Lead Time ( σ DL ) 1044 Butir 6 Biaya Setiap Kali Pemesanan (A) Rp.  14.800  / Pesan 7 Biaya Kekurangan Persediaan  Per  Unit (C u ) Rp. 300 / kg
8 Biaya Simpan per Unit (h) Rp. 587 / butir / tahun 9 Harga Barang per Unit
(P) Rp. 2.000 / kg

## (Sumber : Pengolahan Data)

## Tabel 7.
Hasil Perbandingan Kebijakan Persediaan Metode
Probabilistik Sederhana Tepung Kebija kan Q0 ss R  OT Perusa haan 318,6 9 1,1 25 115,1 25 99, 97 Rp. 45.187. 456 Usulan 314,3 8 1,1 25 112,0 63 99, 97 Rp. 43.976. 076 Telur Kebija kan Q0 ss R  OT Perusa haan 1681, 48 8,1 57 1062, 43 85, 76 Rp. 28.733. 709 Usulan 1670, 621 8,1 57 1048, 86 85, 57 Rp. 28.370. 153
(Sumber : Pengolahan Data)
Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 7. Terlihat perbedaan pada Q0 dan reorder point yang berdampak pada ongkos total  persediaan. Perbedaan  yang  signifikan  terdapat  pada reorder  point ,  pada  tepung  nilai reorder  point perusahaan berada pada nilai 115,125 sedangkan  pada  perhitungan  usulan, reorder point berada  pada  nilai  112,063.  Sedangkan pada  telur,  nilai reorder  point perusahaan
berada  pada  nilai  1062,43  sedangkan  pada perhitungan  usulan, reorder  point berada  pada nilai  1048,86.  Perbedaan  nilai reorder  point berpengaruh pada biaya ongkos total. Akibatnya,  ongkos  total  usulan  lebih  optimal jika dibandingkan dengan ongkos total kebijakan perusahaan .

## Tabel 8.
Rekapitulasi Perbandingan Kebijakan Inventory Model P - Backorder
Tepung Kebija kan Q0 Ss R  OT Perusa haan 318,6 9 1,1 3 115,1 3 99, 97 Rp.45.18 7.459 Usulan 314,3 8 1,1 31 112.0 68 99, 97 Rp. 43.930.8 85 Telur Kebija kan Q0 Ss R  OT Perusa haan 1.681 ,48 8,4 06 1062, 678 85, 76 Rp.28.73 3.782 Usulan 1670, 621 8,3 78 1049, 078 85, 57 Rp.28.28 9.892
(Sumber : Pengolahan Data)

## Tabel 9.
Rekapitulasi Perbandingan Kebijakan Inventory Model P -
Lostsales Tepung Kebija kan Q0 ss R  OT Perusa haan 318,6 917 1,14 27 115,1 427 99, 96 Rp. 45.187.4 62 Usulan 314,3 819 1,13 9 112,0 77 99, 96 Rp.43.93 0.887 Telur Kebija kan Q0 ss R  OT Perusa haan 1681, 48 8,87 1 1063, 143 85, 76 Rp. 28.733.3 19 Usulan 1670, 621 8,84 7 1049, 546 85, 57 Rp. 28.290.0 29
(Sumber : Pengolahan Data)

## Tabel 10.
Rekapitulasi Perbandingan Kebijakan Inventory Model Q - Backorder
Tepung Kebija kan Q0 ss R  OT Perusa haan 320,4 43 0,6 88 114,6 88 99,9 2 Rp. 45.797. 064
Usulan 316,1 1 0,6 83 111,6 2 99,9 18 Rp. 44.566. 510 Telur Kebija kan Q0 ss R  OT Perusa haan 1.478, 21 1,7 2 1055, 992 90,0 6 Rp. 30.273. 384 Usulan 1468, 665 2,7 43 1042, 49 89,9 2 Rp. 29.867. 932 (Sumber : Pengolahan Data)

## Tabel 11.
Rekapitulasi Perbandingan Kebijakan Inventory Model Q - Lostsales Tepung Kebija kan Q0 ss r  OT Perusa haan 320,2 23 0,73 3 114,7 328 99, 92 Rp. 45.796. 131 Usulan 315,8 93 0,72 8 111,6 66 99, 92 Rp. 44.565. 577 Telur Kebija kan Q0 ss r  OT Perusa haan 1478, 211 1,71 57 1055, 988 90, 06 Rp. 30.273. 381 Usulan 1468, 665 1,78 6 1042, 486 89, 92 Rp. 29.867. 929
(Sumber : Pengolahan Data)
Perbandingan  dari  seluruh  metode  yang digunakan, disajikan pada Tabel 8, Tabel 9, Tabel 10 dan Tabel 11. Pada kebutuhan tepung, Model yang dapat  memberikan ongkos persediaan yang paling optimum adalah jika perusahaan menggunakan  sistem  P back  order ,  berdasarkan perhitungan  dalam  penelitian  ini.  Selain  dapat memberikan  biaya  minimum  dibandingkan dengan  yang  diterapkan  oleh  perusahaan,  model ini juga dapat memberikan tingkat pelayanan yang lebih  tinggi  dibandingkan  model  lainnya.  Yaitu sebesar 99,96%. Sedangkan pada kebutuhan telur, Perbandingan dari seluruh metode yang digunakan,  disajikan  pada  Tabel  diatas.  Model yang dapat  memberikan ongkos persediaan yang paling optimum adalah jika perusahaan menggunakan  sistem  persediaan  P back  order , berdasarkan  perhitungan  dalam  penelitian  ini. Selain  dapat  memberikan  biaya  minimum dibandingkan  dengan  yang  diterapkan  oleh
perusahaan,  model  ini  juga  dapat  memberikan tingkat pelayanan yang lebih tinggi dibandingkan model lainnya  yaitu sebesar 85,57%.

## 4. Simpulan
Penelitian ini menggunakan model inventori sederhana,  model  P-lost  sales,  model  P- backorder,  model  Q-lost  sales  dan  model  Q- backorder.  Perbandingan  kebijakan  inventori yang  dilakukan  adalah  berdasarkan  kebijakan inventori  dan  kebijakan  perusahaan.  Dari pengolahan  dan  analisis  yang  telah  dilakukan maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Model  yang  dapat  memberikan  ongkos persediaan yang paling optimum adalah jika perusahaan menggunakan sistem persediaan Model  sistem  P  back  order.  Selain  dapat memberikan  biaya  minimum  untuk  bahan baku  tepung  yaitu  sebesar  Rp  43.930.885 dengan  tingkat  pelayanan  sebesar  99,96% dan biaya minimum untuk bahan baku telur sebesar  Rp  28.289.892  dengan  tingkat pelayanan  sebesar  85,57%,  model  ini  juga dapat  memberikan  tingkat  pelayanan  yang lebih tinggi dibandingkan model lainnya.

## Daftar Pustaka
[1] Fatma, E., & Pulungan, D. S. (2018). Analisis pengendalian persediaan menggunakan metode probabilistik dengan kebijakan backorder  dan  lost  sales.  Jurnal  Teknik Industri, 19(1), 38-48
[2]  Irawan, A. (2018). Analisa Persediaan Kapas Sintetik  Dalam  Proses  Produksi  Benang RHTO65Q12  47,  2  Dengan  Menggunakan Metode  Economic  Order  Quantity  (Studi Kasus  PT.  Kurabo  Manunggal  Textile Industries). JITMI (Jurnal Ilmiah Teknik dan
Manajemen Industri), 1(1), 8-21
[3]   Mangalisu, A., Armayanti, A. K., Faridah, R., & Amran, A. (2021). Kualitas Interior Telur Ayam  Konsumsi  Dengan  Maserasi  Ekstrak Buah  Mangrove  Selama  Penyimpanan  18 Hari. Jurnal Agriovet, 4(1), 81-94
[4]   Novianti, N. P., Agustina, F., & Marwati, R. (2019).  Peramalan  inventori  optimal  untuk bahan baku menggunakan metode probabilistik  P  kasus  back  order.  J. EurekaMatika, 7(1), 34-46.
[5]   Nurmutia,  S  &  Ruspendi.  (2020).  Analisis Kebutuhan Bahan Baku Air Minum Kemasan Dengan  Menggunakan  Model  Probabilistik. JITMI (Jurnal Ilmiah Teknik dan Manajemen Industri), 4(1).
[6]   Nurhidayati,  V.  A.,  Rizkiriani,  A.,  Nuraeni, A., Maulana, C. A., Delyani, N. W., Nailina, N., & Syefani, T. A. (2022).
Pengembangan  Mochi  Tinggi  Serat  Dan
Rendah  Lemak  Berbahan  DasarTepung Beras  Merah  Dan  Aneka  Sayuran:  The development of high fiber low fat mochi from brown rice flour and various vegetables.  Jurnal  Pangan  Kesehatan  dan Gizi Universitas Binawan, 2(2), 55-64.
[7]   Robial,  S.  M.  (2018).  Perbandingan  Model Statistik  Pada  Analisis  Metode  Peramalan Time Series : (Studi Kasus: PT.
Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk  Kandatel
Sukabumi). SANTIKA is a scientific journal of science and technology, 8(2), 823-838.
[8]   Solikin,  I.,  &  Hardini,  S.  (2019).  Aplikasi Forecasting  Stok  Barang  Menggunakan
Metode Weighted Moving  Average (WMA)
pada Metrojaya Komputer. Jurnal
Informatika, 4(02).
[9]   Sylvia, S. (2022). Implementasi dan Analisa Metode  Peramalan  Exponential  Smoothing dan  Weighted  Moving  Average  Untuk Permintaan Produk Minuman Kopi K di CV Fajar  Timur  Lestari.  Journal  of  Industrial Engineering  & Management Research, 3(4), 139-147.
[10] Unsulangi, H. I., Jan, A. H., & Tumewu, F. J. (2019).  Analisis  Economic  Order  Quantity (Eoq)  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku Kopi  Pada  Pt.  Fortuna  Inti  Alam.  Jurnal EMBA:  Jurnal  Riset  Ekonomi,  Manajemen,
Bisnis Dan Akuntansi, 7(1).