## USULAN KEBIJAKAN PERSEDIAAN PRODUK KATEGORI SUPLEMEN DAN KEBUTUHAN HARIAN DI BM PT XYZ UNTUK MENGURANGI TOTAL BIAYA PERSEDIAAN MENGGUNAKAN METODE PERIODIC REVIEW (R,s,S)
Dhaifansyah Caesarramzy 1 , Luciana Andrawina 2 , Murni Dwi Astuti 3
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu, Bandung 40257 Email: dhaifansyah@gmail.com 1 , lucianawina@gmail.com 2 , murni.dwiastuti@gmail.com 3
BM PT. XYZ merupakan pemasok tetap 27 apotek XYZ di kota Bandung. Produk yang dikelola terbagi atas  kategori  Obat  Keras,  Obat  Bebas,  Obat  Bebas  Terbatas,  Suplemen,  Kebutuhan  Harian,  dan  Alat Kesehatan. Pada kondisi aktual, BM PT XYZ memiliki kebijakan persediaan dengan menerapkan interval pemesanan  yang  tetap.  Namun  titik  pemesanan  ulang  dan  tingkat  persediaan  maksimal  belum  memiliki standar yang baku. Akibatnya proses pengisian ulang persediaan menjadi tidak efisien dan mengakibatkan terjadinya overstock pada  produk  kategori  suplemen  dan  kebutuhan  harian  yang  menimbulkan  ongkos total  persediaan  yang  tinggi.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memberikan  usulan  kebijakan  persediaan terhadap  produk  kategori  suplemen  dan  kebutuhan  harian.  Penelitian  dimulai  dengan  melakukan  uji distribusi  pada  data  permintaan.  Sebanyak  78  %  produk  berdistribusi  normal  dan  22  %    berdistribusi poisson . Kemudian akan dilakukan analisis ADI-CV untuk melihat pola permintaan dan didapat sebanyak 72% pola lumpy , 24% pola erratic , dan 4% pola slow moving . Hasil distribusi dan pola permintaan yang dimiliki menjadi bahan pertimbangan dilakukannya peramalan permintaan . Untuk melakukan peramalan permintaan  menggunakan  simulasi monte  carlo yang  hasil  perhitungannya  akan  dijadikan  masukkan untuk  melakukan  perhitungan  metode Periodic  Review (R,s,S).  Hasil  perhitungan  menunjukkan  kondisi usulan mampu menurunkan ongkos total biaya persediaan sebesar 46% lebih rendah dibandingkan biaya aktual dengan nilai penghematan sebesar Rp42,828,689.47.
Kata kunci : inventori, overstock , ADI-CV, monte carlo, periodic review (R,s,S).

## 1. PENDAHULUAN
PT XYZ adalah perusahaan yang bergerak di bidang farmasi terbesar di Indonesia. Di  beberapa  daerah  tertentu  khususnya  di  kota Bandung,  PT  XYZ  memiliki  Business  Manager (BM)  sebagai  pemasok  tetap  untuk  seluruh apotek  PT  XYZ  di  kota  Bandung.  Business Manager yang selanjutnya disebut BM PT XYZ inilah  yang  bertugas  untuk  mendistribusikan seluruh  produk  kebutuhan  apotek  baik  obat maupun  consumerable  goods  ke  29  Apotek  PT XYZ  yang  tersebar  di  seluruh  wilayah  kota Bandung. Sebagai sebuah pemasok (distributor), BM  PT  XYZ  diharuskan  untuk  menentukan kebutuhan  persediaan  dengan tepat agar kebutuhan  seluruh  apotek  dapat  terpenuhi namun  dengan  jumlah  persediaan  yang  optimal. BM  PT.  XYZ  memiliki  6  kategori  produk diantaranya Obat Keras (OK), Obat Bebas (OB), Obat  Bebas  Terbatas  (OBT),  Suplemen  dan
Vitamin  (Sup),  Kebutuhan  Harian  (KH),  dan Alat Kesehatan (AK).
Gambar 1. Perbandingan stock dan sales
Dari Gambar  1 dapat  dilihat  bahwa  terdapat selisih  antara  jumlah stock dan  jumlah permintaan. Gambar  1  memperlihatkan  kondisi persediaan  agregat  BM  PT.  XYZ  seluruh kategori  produk.    Untuk  melihat  jumlah stock
0 500000 1000000 1500000 2000000 U n i t
Sales
Stock
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
E-ISSN: 2550-083X
keeping  unit  yang  mengalami overstock dari setiap kategori dapat dilihat pada Gambar 2 .

## Gambar 2. Jumlah SKU Overstock Setiap Kategori
Dari Gambar  2 dapat  dilihat  bahwa  kategori kebutuhan  hariaan  (KH)  merupakan  kategori dengan  persentase  produk overstock tertinggi yaitu sebesar 45% dari jumlah produk overstock keseluruhan,  diikuti  dengan  kategori  suplemen (Sup) dengan persentase sebesar 36%. Kategori- kategori  produk  tersebut  merupakan  salah  satu penyebab  terjadinya overstock pada  persediaan BM  PT.  XYZ.  Jika  kondisi  dari  kedua  kategori tersebut diperbaiki dan dijadikan fokus penelitian,  maka  akan  memberikan  pengaruh yang  besar  terhadap  perbaikan  bagi  perusahaan. Kondisi overstock dapat dilihat dari posisi stock yang sering jauh melebihi jumlah permintaanya. Kondisi  ini  menimbulkan  banyaknya  nilai  dana yang  berlebih  yang  terjadi  akibat  terjadi kelebihan  persediaan.  Kondisi  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 3 .

## Gambar 3. Perbandingan Total Nilai Dana Berlebih
Kategori  suplemen  dan  vitamin  merupakan kategori  yang diutamakan karena memiliki  nilai yang  tinggi  sehingga  akan  menyerap  dana tertanam yang tinggi pula saat kondisi overstock
terjadi. Jika melihat pada kondisi persediaan BM PT.XYZ dapat dilihat bahwa parameter parameter  yang  berkaitan  dengan  kebijakan persediaan  produk  kategori  kebutuhan  harian dan suplemen yang meliputi interval pemeriksaan  (R),  titik  pemesanan  ulang  (s)  dan tingkat persediaan maksimal (S) perlu dilakukan perbaikan.  BM  PT.XYZ  perlu  menentukan kebijakan  persediaan  perbaikan  yang  meliputi beberapa parameter diantaranya interval pemeriksaan  (R),  titik  pemesanan  ulang  (s)  dan tingkat  persediaan  maksimal  (S)  bagi  produk kategori  kebutuhan  harian  dan  suplemen.  Pada kondisi  eksisting  BM  PT  XYZ  hanya  memiliki kebijakan  terhadap  interval  pemeriksaan  (R) yaitu  setiap  14  hari.  Parameter-parameter tersebut akan berpengaruh secara langsung pada kuantitas  persediaan  perusahaan.  Perbaikan tersebut  bertujuan  untuk  meminimasi  kelebihan persediaan  yang  terjadi  sehingga  persediaan yang  dimiliki  dapat  menimbulkan  ongkos  total persediaan  yang  lebih  rendah  namun  tetap sanggup memenuhi jumlah permintaan. Penelitian terdahulu yang pernah dilakukan oleh (Setyaningsih  &  Basri,  2013)  yang  melakukan penelitian  terhadap  manajemen  persediaan menggunakan  kebijakan periodic  review bagi produk  makanan  dan consumer  goods di  rumah sakit  di  Bandung.  Penelitian  akan  dilakukan dengan melakukan peramalan permintaan menggunakan  simulasi monte  carlo .  Hasil peramalan  yang  selanjutnya  akan  dihitung menggunakan  kebijakan  persediaan periodic review (R,s,S)  untuk  menghasilkan  parameter- parameter diantaranya interval pemeriksaan (R), titik pemesanan ulang (s) dan tingkat persediaan maksimal (S).

## 2. STUDI LITERATUR

## 2.1 Persediaan
Persediaan  adalah  suatu  sumber  daya menganggur (idle resources) yang keberadaanya menunggu proses lebih lanjut. Proses yang lebih lanjut  disini  dapat  berupa  kegiatan  produksi seperti  yang  dijumpai  pada  sistem  manufaktur, kegiatan  pemasaran  seperti  yang  dijumpai  pada sistem  distribusi,  ataupun  kegiatan  konsumsi seperti yang dijumpai pada sistem rumah tangga, perkantoran dan sebagainya (Bahagia, 2006).
Persediaan muncul akibat adanya perbedaan  antara  jumlah  permintaan  dan
11% 45% 2% 2% 4% 36% AK KH OB OBT OK Sup
Rp- Rp50.000.000.000,00 Rp100.000.000.000,00 Rp150.000.000.000,00 Rp200.000.000.000,00 AK KH Su p OBT OK OB
penawaran  atau  penjualan.  Perbedaan  ini disebabkan  oleh  banyak  faktor  dan  sifatnya berubah-ubah. Sehingga, pengendalian persediaan  yang  baik  sangat  dibutuhkan  agar dapat  mengantisipasi  fluktuasi  permintaan konsumen.  Tujuan  dari  manajemen  persediaan tersebut  adalah  untuk  memiliki  jumlah  barang yang  cukup  di  tempat  yang  tepat,  waktu  yang tepat, dan dengan biaya yang rendah (Tersine,1994).

## 2.2 Analisis ADI-CV
Analisis ADI-CV merupakan analisis
yangmengategorikan  material  berdasarkan  pola permintaannya. Kategori pertama yaitu continuous merupakan  kategori  yang  memiliki pola permintaan dan pemakaian yang sering atau biasa  disebut fast  moving .  Sedangkan  kategori kedua  yaitu intermittent merupakan  kategori yang  memiliki  pola  permintaan  dan  pemakaian lambat atau biasa disebut slow moving . Kategori intermitten t  terbagi  atas  beberapa  klasifikasi khusus sebagai berikut (A.A. Ghobbar, 2002) : a) Intermittent :Permintaan muncul secara  acak  dengan  sebagian  besar periode  memiliki  permintaan  sejumlah nol.
b) Lumpy Demand :  Permintaan  mendekati pola  acak  dengan  banyak  periode  waktu tanpa  permintaan.  Pada  saat  terjadi permintaan bersifat variatif
c) Erratic Demand :  Permintaan  bersifat variatif.  Pola  ini  lebih  berhubungan terhadap  permintaan  daripada  periode waktu.
d) Slow Moving :  Permintaan  sejumlah nol  secara  acak.  Permintaan  sewaktu- waktu  terjadi  hanya  untuk  jumlah  yang sedikit.

## 2.3 Simulasi Monte Carlo
Simulasi monte carlo adalah jenis simulasi pada model  probabilistik  yang  berfungsi  untuk mendekati suatu kondisi aktual dengan menggunakan  sampling  proses  secara  acak. Simulasi  ini  melibatkan  penentuan  distribusi probabilitas  pada  kondisi  aktual  lalu  melakukan sampling  secara  acak  dari  distribusi  tersebut untuk  menentuka  data  yang  baru.  Simulasi monte  carlo membentuk  suatu  model  stokastik
dari  kondisi  aktual  lalu  membuat  sampling percobaan  dari  model  tersebut.  Tedapat  4 langkah  utama  pada  simulasi monte  carlo sebagai berikut (Tersine : 1994):
1. Menentukan  distribusi  probabilitas  dari variabel kunci. Variabel ini dapat berdistribusi poisson,  exponential ,  atau distribusi empiris lainnya dari data historis.
2. Mengubah  distribusi  frekuensi  menjadi distribusi  probabilitas  kumulatif.  Langkah ini  dapat  memastikan  satu  nilai  variabel hanya akan yang akan berhubungan dengan setiap nilai acak yang diberikan.
3. Membuat  bilangan  acak  ( random )  dari distribusi  probabilitas  kumulatif  untuk menentukan  nilai  variabel  spesifik  yang akan digunakan pada simulasi.
4. Melakukan simulasi dengan frekuensi simulasi yang sudah diatur sebelumnya.

## 2.4 Pengendalian Persediaan Probabilistik
Periodic  Review  System merupakan  model persediaan produk dimana periode pemesanannya  tetap,  sedangkan  jumlah  produk yang  dipesan  berdasarkan  dari  perhitungan jumlah  produk  maksimum  yang  harus  dipenuhi (Silver, Pvke, & Peterson, 1998).
2.4.1 Periodic  Review,    Order  Point,  Order- Up-to-Level (R,s,S) System
Metode  ini  merupakan  perpaduan  antara  (s,S) dan  (R,S).  Pada  hakikatnya  metode  ini menerapkan  konsep  bahwa  pada  setiap  waktu (R)  tingkat  persediaan  akan  diperiksa.  Jika posisi  persediaan  berada  pada  atau  kurang  dari reorder  point (s)  maka  pemesanan  akan dilakukan hingga ke tingkat persediaan maksimalnya.  Jika  posisi  persediaan  berada diatas (s), maka pemesanan tidak akan dilakukan hingga  ke  waktu  pemeriksaan  selanjutnya. Asumsi yang digunakan dalam model ini adalah:
1. Interval  pemeriksaat  tingkat  persediaan konstan terhadap kurun waktu (R).
2. Harga  produk  dan  biaya  biaya  yang bersangkutan  bersifat  tetap  selama  periode penelitian
3. Data  permintaan  bersifat  normal  untuk  pola permintaan erratic dan poisson untuk  pola permintaan lumpy .  (Arismawati,  Ridwan,  & Santosa, 2015)
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
E-ISSN: 2550-083X
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan the revised  power  approximation .  Model  ini  dapat menentukan  nilai  dari  dua  parameter  utama yaitu (s) dan  (S). Notasi yang digunakan adalah sebagai  berikut  (Silver,  Pvke,  &  Peterson, 1998):
R = Interval Review (10 bulan) L = Lead Time D = Total permintaan A = Biaya pemesanan v = Harga produk r  = Biaya penyimpanan per periode B 3 = Shortage cost

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Model Konseptual merupakan rancangan terstruktur yang menggambarkan logika kerangka  pemikiran  yang  digunakan  peneliti untuk melakukan penelitian dalam memecahkan masalah  dari  permasalahan  yang  dihadapi. Model konseptual yang mendasari penelitian  ini adalah sebagai berikut.

## Gambar 4 Model Konseptual
Dari  Gambar  1  Langkah  langkah  yang akan dilakukan adalah sebagai berikut. Langkah pertama  adalah  menganalisa  data  produk  yang terdistribusi.  Langkah  ini  akan  mempermudah peneliti  dalam  menemukan  gejala  serta  akar masalah  dari  permasalahan  yang  terjadi. Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  uji normalitas  data  distribusi  produk  menggunakan uji Kolmogrov-Smirnov untuk melihat data yang digunakan merupakan data deterministik, probabilistik, atau stokastik yang akan mempengaruhi  pemilihan  metode  yang  akan digunakan untuk penyelesaian masalah.
Langkah  selanjutnya  adalah  mengelompokkan produk  dari  kategori  kebutuhan  harian  dan suplemen  menggunakan  analisis  ADI-CV  untuk mengetahui  pol  apermintaan  dari  setiap  data permintaan produk yang diteliti Hasil analisis ini akan  dijadikan  salah  satu  masukkan  alasan pemilihan  metode  yang  digunakan.  Selain  itu terdapat  data-data  lain  yang  menjadi  masukkan dalam penelitian ini diantaranya yaitu lead time, harga  produk,  biaya  simpan,  biaya  pesan,  dan biaya kekurangan.

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1 Tahap Pengumpulan Data
Pada penelitian ini data yang dibutuhkan berupa data  permintaan,  data  pembelian,  lead  time, biaya pesan, biaya simpan, dan biaya kekurangan  produk  kategori  kebutuhan  harian dan  suplemen  akan  dikumpulkan.  Data-data tersebut  akan  diolah  sebagai  masukkan  untuk perhitungan  kebijakan  persediaan  menggunakan metode  Periodic  Review  (R,s,S).  Melalui perhitungan  tersebut  akan  didapatkan  hasil kebijakan  persediaan  usulan  yang  meliputi beberapa  parameter  diantaranya  review  interval (R),  titik  pemesanan  ulang  (s)  dan  tingkat persediaan  maksimal  (S).  Hasil  perhitungan tersebut  yang  akan  meminimumkan  biaya  total persediaan.
1. Data Permintaan/Produk Terdistribusi Data  ini  dibutuhkan  untuk  mengetahui jumlah  permintaan  apotek  serta  barang yang  didistribusikan  oleh  BM  PT.  XYZ  ke seluruh apotek di kota Bandung.

## Gambar 5 Data Permintaan Produk
2. Data Persediaan Produk Data  ini  dibutuhkan  untuk  mengetahui jumlah  persediaan  yang  dimiliki  oleh  BM PT.  XYZ.  Data  ini  dapat  dijadikan indikator  apakah  persediaan  yang  dimiliki sesuai  dengan  permintaan,  kurang  dari permintaan, atau melebihi permintaan.
3. Data Harga Produk
Data ini dibutuhkan untuk sebagai parameter dalam perhitungan menggunakan
periodic  review .  Selain  itu  data  ini  juga dapat  dijadikan  acuan  nilai  penyerapan dana dari setiap produk.

## Gambar 6. Data Harga Produk
4. Data Biaya Pesan
Data  ini  merupakan  data  yang  memuat biaya-biaya yang dibutuhkan untuk melakukan aktivitas pemesanan barang.

## Gambar 7. Data Biaya Pesan
5. Data Biaya Simpan
Data  ini  merupakan  data  yang  memuat biaya-biaya yang dihabiskan untuk melakukan aktivitas penyimpanan barang.

## Gambar 8. Data Biaya Simpan
6. Data Biaya Kekurangan Persediaan
Data  ini  merupakan  data  yang  memuat biaya-biaya  yang  dihabiskan  ketika  terjadi kekurangan  persediaan  di  gudang  sehingga permintaan tidak dapat terpenuhi.

## Gambar 9. Data Biaya Kekurangan Persediaan
7. Lead Time
Data inimerupakan data yang menunjukkan waktu  yang  dihabiskan  saat  dilakukan pemesanan barang. Waktu ini berlaku sejak pemesanan  dilakukan  sampai  barang  yang dipesan datang.
Gambar 10. Data Lead Time

## 4.2 Uji Distribusi Data
Uji  distribusi  data  merupakan  tahapan yang dilakukan untuk mengetahui pola distribusi dari  data  yang  digunakan  dalam  penelitian. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  apakah data  mengikuti  pola  distribusi  normal  atau distribusi  lainnya.  Pada  pengujian  ini  akan menggunakan  jenis  uji kolmogrov-smirnov dengan  menggunakan  perangkat  lunak IBM SPSS  Statistics 2.0.  Dari  hasil  pengujian  ini didapatkan  sebanyak  Sebanyak  78  %  produk berdistribusi  normal  dan  22  %    berdistribusi poisson.

## 4.3 Analisis ADI-CV
Analisis  ADI-CV  merupakan  sebuah  analisis yang  dilakukan  untuk  melihat  pola  dan karakteristik  permintaan.  Terdapat  2  parameter yang  diukur  dalam  analisis  ini  yaitu average demand  interval (ADI)  dan coefficient  of variance (CV).  Parameter  pertama  berfungsi untuk  mengetahui  rentang  ukuran  permintaan rata  rata  periode  tertentu.  Analisis  ini  akan membagi  produk  kedalam  2  kategori  yaitu continuous dan intermittent. Dimana  produk kategori  pertama  memiliki  karakteristik fast moving karena adanya permintaan atau pemakaian pada setiap periode waktu. Sedangkan  untuk  kategori  kedua  merupakan produk  yang  memiliki  permintaan  yang  jrang setiap  bulannya.  Kategori  ini  selanjutnya  akan diklasifikasikan  kedalam  4  kelompok  yaitu lumpy  demand,  erratic  demand,  intermittent demand, dan slow  moving. Sebagai  contoh perhitungan  untuk  produk  NOURISH-E  400IU CAP@30 dengan permintaan sebagai berikut.
Maka  nilai  ADI  dari  produk  NOURISH-E 400IU CAP@30 adalah:
ADI = 1+1+1 4 = 0.75
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
Untuk melihat perhitungan dan
pengelompokkan  dari  produk  akan  dihitung sebagai berikut.
ε = 4 8 = 0.5
maka, nilai dari CV adalah
CV = √(1−0)2+(1−0)2(1−0)2
8 0.5 = 1.534453
Dari  hasil  perhitungan  diatas  maka  dapat disimpulkan bahwa produk NOURISH-E 400IU CAP@30 memiliki kategori intermittent dengan pola erratic  demand karena  memiliki  nilai  ADI <1.32 dan CV > 0.49. Dari seluruh produk yang dilakukan  analisis,  sebanyak  72%  produk memiliki  pola lumpy  demand .  Lalu  sebanyak 24% memiliki pola erratic demand dan 4% pola slow moving

## 4.4 Simulasi Monte Carlo
Simulasi monte carlo merupakan salah satu jenis simulasi  yang  yang  melibatkan  penggunaan angka  acak dan probabilitas untuk memecahkan masalah. Pada umumnya langkah-langkah dalam melakukan simulasi ini adalah sebagai berikut. 1. Menentukan  distribusi  probabilitas  dari variabel kunci. Variabel ini dapat berdistribusi  poisson,  exponential,  atau distribusi empiris lainnya dari data historis.
Tabel 1. Data Permintaan
TREELAINS CO -Q-10 100MG@30 Januari 3 Februari 0 Maret 6 April 0 Mei 0 Juni 0 Juli 0 Agustus 0 September 0 Oktober 0 Terdapat  3  nilai  permintaan  pada  data  tersebut, yaitu permintaan dengan nilai 0,3, dan 6. Tabel 2. Frekuensi Permintaan Frekuensi (0) 8 Frekuensi (3) 1
Frekuensi (6) 1 Tabel 3. Distribusi Probabilitas Distribusi Probabilitas 0.8 Distribusi Probabilitas 0.1 Distribusi Probabilitas 0.1 5 Mengubah  distribusi  frekuensi  menjadi distribusi  probabilitas  kumulatif.  Langkah ini  dapat  memastikan  satu  nilai  variabel hanya  akan  yang  akan  berhubungan  dengan setiap nilai acak yang diberikan.
Tabel 4. Distribusi Probabilitas Kumulatif
DP Kumulatif 0.8 DP Kumulatif 0.9 DP Kumulatif 1 6 Membuat bilangan acak (random)dari distribusi  probabilitas  kumulatif  untuk menentukan  nilai  variabel  spesifik  yang akan digunakan pada simulasi.
Tabel 5. Interval Angka Random
Interval angka random (0) 0-0.8 Interval angka random (3) 0.81-0.9 Interval angka random (6) 0.91-1
4.  Melakukan  simulasi  dengan  frekuensi simulasi yang sudah diatur sebelumnya.

## Tabel 6 Data Permintaan Hasil Simulasi
Bulan Angka Acak TREELAINS CO -Q-10 100MG@30 Januari  0.553888883 0 Feb 0.307535162 0 Mar 0.368739982 0 Apr 0.058380414 0 Mei 0.065416936 0 Jun 0.455187269 0 Jul 0.614214063 0 Agst 0.233289763 0 Sept 0.558044489 0 Okt 0.253165319 0

## 4.5 Perhitungan Biaya Aktual
Kebijakan  persediaan  pada  BM  PT  XYZ dimulai dari interval pemeriksaan serta pemesanan  yang  konstan  namun  tidak  diiringi dengan  penetapan  titik  pemesanan  ulang  dan tingkat  persediaan  maksimal  yang  baku.  Pada kondisi  aktual,  ketika  tiba  pada  interval  waktu pemeriksaan  dan  pemesanan,  keputusan  untuk melakukan  pemesanan  masih  didasarkan  secara subjektif  dan  intuisi  staf  gudang.  Staf  gudang dianggap  dapat  menentukan  apakah  kuantitas persediaan yang tersedia saat waktu pemeriksaan  masih  cukup  atau  perlu  dilakukan pengisian  ulang.  Sehingga  seringkali  jumlah persediaan  yang  dimiliki  tidak  maksimal  baik dalam  ongkos  total  persediaan  yang  dihasilkan. Seringkalinya  tingkat  persediaan  yang  dimiliki tidak  berdasarkan  permintaan  mengakibatkan ongkos  persediaan  yang  semakin  tinggi  dan semakin  lamanya  aset  perusahaan  yang  tidak mencair karena barang tidak bergerak.
Perhitungan  kondisi  aktual  pada  perusahaan  ini akan  meliputi  komponen  biaya  simpan,  biaya pesan,  dan  biaya  kekurangan  serta  ongkos  total persediaan aktual. Berikut ini merupakan contoh perhitungan untuk produk NATUR E SOFTCAP@160.

## Tabel 7. Ongkos Persediaan Kondisi Aktual
Produk Ongkos Simpan Ongkos Pesan Ongkos
Kekuran gan Ongkos Total NATUR E SOFTCAP@ 160
Rp 2,574,677 .06 Rp 28,216. 78
Rp
- Rp 2,602,893.
84 NATUR-E ADVANCE CAP@32 Rp
334,698.5
8
Rp 35,270. 98 Rp
- Rp
369,969.55 NEXCARE BANDAGE TATTOO WP COOL Rp 41,699.63
Rp 24,689.
68
Rp - Rp
66,389.32 … … … … … … … … … … Total Rp 93,614,214 .48

## 4.6 Perhitungan Kondisi Usulan
Pada kondisi usulan akan dihitung menggunakan metode Periodic  Review (R,s,S).  Metode  ini merupakan model persediaan yang memerhatikan  tiga  parameter  yaitu  interval pemesanan  (R),  titik  pemesanan  ulang  (s),  dan tingkat  persediaan  maksimum  (S).  Berikut  ini merupakan  perhitungan  untuk  produk  NATUR E SOFTCAP@160 sebagai berikut.
1. Data Produk: D = 45802 Unit s = 7362.163 L =  0.004166667  (I  hari/  10 bulan) h/r = Rp78.68 A = Rp1,763.55 B 3 =  Rp104.00 v =  Rp860.00 R = 0.046667 (14 hari/10 bulan) 2. Perhitungan langkah 1, menghitung nilai
Q p dan Sp
Q p = 1,30 x (B 3 0,494 ) x( 𝐴 𝑣.𝑟 ) 0,506 x (1+ 𝑠𝑅+𝐿^2) 𝑋 𝑅 ^2 ) 0,016
Q p = 1,30 x ((104) 0,494 ) x( 1763.55
860 𝑥78.68 ) 0,506 x
(1+ (7362.163)(0.046667)+(0.0041667) 2 2137.427 2 ) 0,016
Q p = 390 z = √ 𝑄𝑝𝑟 𝜎 𝑅+𝐿 𝐵3 z = √ (390)(78.68) (374.24)(104)
z = 0.191809546
S p = (0,973 𝑋̂ R+L ) + (S R+L x ( 0,183 𝑧 + 1,603 – 2,192z)
S p = (0973 (2328.268) + (374.24 x ( 0,183 0.191809546 + 1.603 – 2.192
(0.191809546)
S p = 2863
3. Langkah 2,
𝑄 𝑝
𝑋̂ 𝑅 >1.5
390 2137.427 < 1.5
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
Karena 𝑄 𝑝 𝑋̂ 𝑅 >1.5  tidak  terpenuhi  maka akan dilanjutkan ke Langkah 3.
4. Langkah 3, hitung S 0
P u> (k) = 𝑟 𝐵 3+𝑟 P u> (k) = 78.68 104+78.68
= 1.83
S 0 = 𝑋̂ R+L + 𝑘𝜎 𝑅+𝐿 S 0 = 2328.268 + (1.83) (374.24)
S 0 = 3014 5. Sehingga  s  dan  S  dapat  dinyatakan dengan,
s = minimum {s p ,S 0} s = minimum {2863,3014} s = 2863 S = minimum {s p + Q p , S 0 )
S = minimum {2863 + 390 , 3014} S = 3014 Tabel 8 Parameter Persediaan Kondisi Usulan Produk R s S NATUR E SOFTCAP@160 14 2863 3014 NATUR-E ADVANCE CAP@32 14 366 395 NEXCARE BANDAGE TATTOO WP COOL 14 29 33

## 4.7 Perhitungan Rencana Pemesanan Dengan TPOP
Setelah  parameter  usulan  diketahui,  selanjutnya akan  dibuat  perencanaan  pemesanan  produk dengan  menggunakan  TPOP.  TPOP  dapat memberikan  gambaran  untuk  jumlah  inventori awal, inventori akhir, dan kebutuhan bersih, dan kebutuhan  yang  harus  di  pesan  pada  setiap periode .

## Gambar 11. Time Phased Order Point (TPOP)

## 4.8 Perhitungan Biaya Usulan
Biaya usulan akan dihitung berdasarkan parameter parameter  yang  dihasilkan  dari  metode Periodic Review (R,s,S)  serta  kuantitas  yang  dihasilkan dari perhitungan TPOP.
Tabel 9. Ongkos Persediaan Kondisi Usulan Produk Ongkos Simpan Ongkos Pesan Ongkos
Kekurang an Ongkos Total NATUR E SOFTCAP@ 160 Rp 2,489,940.
26 Rp 15,871. 94 Rp -
Rp 2,505,812.2
0 NATUR-E ADVANCE CAP@32 Rp 326,358.6 5 Rp 17,635. 49 Rp - Rp 343,994.14 NEXCARE BANDAGE TATTOO WP COOL Rp 27,301.46 Rp 14,108. 39 Rp - Rp 41,409.85 … … … … … … … … … … Total Rp
50,785,525.
02 5.     ANALISIS

## 5.1      Analisis  Perbandingan  Biaya  Persediaan Aktual dan Usulan
Ongkos  simpan  merupakan  sejumlah  nilai  yang harus  dibayarkan  dalam  aktivitas  penyimpanan suatu  barang.  Ongkos  simpan  ini  akan  sangat bergantung  terhadap  jumlah  persediaan  yang disimpan  dan  biaya  simpan  setiap  produknya. Pada  penelitian  ini  ongkos  simpan  dihitung  pada kondisi  aktual.  Kemudian  ongkos  simpan  akan dihitung kembali setelah perhitungan menggunakan  metode periodic  review (R,s,S) sehingga  menghasilkan  ongkos  simpan  usulan. Pada  kondisi  usulan  terjadi  penurunan  ongkos simpan  sebesar  46  %.  Ongkos  simpan  aktual sebesar  Rp77,100,342.65  sedangkan  pada  kondisi usulan berkurang menjadi Rp41,856,676.97.

## Gambar 12. Perbandingan Biaya Simpan
Sedangkan  ongkos  pesan  merupakan  sejumlah nilai  yang  harus  dibayarkan  untuk  melakukan aktivitas  pemesanan.  Ongkos  pesan  ini  akan sangat  bergantung  terhadap  frekuensi  pemesanan dan  fasilitas  yang  digunakan  dalam  melakukan pemesanan.  Pada  penelitian  ini  ongkos  pesan dihitung  pada  kondisi  aktual.  Kemudian  ongkos pesan  akan  dihitung  kembali  setelah  perhitungan menggunakan  metode periodic  review (R,s,S) sehingga menghasilkan ongkos pesan usulan. Pada  kondisi  usulan  terjadi  penurunan  ongkos pesan  sebesar  46%.  ongkos  pesan  aktual  sebesar Rp16,513,871.84  sedangkan  pada  kondisi  usulan berkurang menjadi Rp8,928,848.05.
Gambar 13. Perbandingan Biaya Pesan
Ongkos  kekurangan  merupakan  nilai  yang dihabiskan  saat  jumlah  persediaan  tidak  mampu memenuhi  permintaan.  Pada  kondisi  aktual ongkos  kekurangan  yang  terjadi  diambil  dari keuntungan yang hilang disaat adanya permintaan yang  tidak  terpenuhi.  Pada  penelitian  ini  ongkos kekurangan dihitung pada kondisi aktual. Kemudian  ongkos  kekurangan  akan  dihitung kembali setelah perhitungan menggunakan metode periodic review (R,s,S) sehingga menghasilkan ongkos kekurangan usulan.

## Gambar 14. Perbandingan Biaya Kekurangan
Ongkos  kekurangan  ini  terjadi  saat  persediaan barang  tidak  mencukupi  jumlah  permintaan  pada saat waktu ancang ancang pengisian barang. Pada kondisi  aktual,  terjadi  kondisi overstock sehingga persediaan yang dimiliki melebihi jumlah permintaan  sehingga  tidak  menimbulkan  biaya kekurangan.  Begitupun  pada  kondisi  usulan  tidak timbul  ongkos  kekurangan  karena  setiap  produk telah  dihitung reorder  point (s)  dan maximum inventory  level (S)  sehingga  jumlah  produk  yang dimiliki  berada  pada  kuantitas  yang  tepat  untuk memenuhi  permintaan  namun  tetap  menimbulkan ongkos persediaan yang lebih rendah dari kondisi aktual. Dari ketiga komponen biaya tersebut maka dapat  dihitung  ongkos  total  persediaan  usulan. Ongkos  total  persediaan  merupakan  semua  biaya biaya yang dihasilkan dari pengelolaan persediaan.  Pada  kondisi  aktual  ongkos  total persediaan  didapatkan  dari  penjumlahan  ongkos simpan,  ongkos  pesan,  dan  ongkos  kekurangan. Kemudian  ongkos  total  persediaan  akan  dihitung kembali setelah perhitungan menggunakan metode periodic review (R,s,S) sehingga menghasilkan  ongkos  simpan,  ongkos  pesan,  dan ongkos kekurangan usulan. Rp- Rp50.000.000,00 Rp100.000.000,00 Existing Usulan Existing Usulan Rp- Rp5.000.000,00 Rp10.000.000,00 Rp15.000.000,00 Rp20.000.000,00 Existing Usulan Existing Usulan Rp- Rp0,50 Rp1,00 Existing Usulan
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi

## Gambar 15. Perbandingan Ongkos Total Persediaan
Dapat dilihat bahwa ongkos total persediaan yang ditimbulkan  menjadi  lebih  rendah.  Penurunan ongkos  total  persediaan  aktual  ke  ongkos  total persediaan  usulan  sebesar  46%.  Penurunan  ini disebabkan  oleh  turunnya  ketiga  komponen ongkos  yang  menjadi  penjumlahan  untuk  ongkos total  persediaan  yaitu  ongkos  simpan,  ongkos pesan  dan  ongkos  kekurangan.  Pada  ongkos simpan  usulan  terjadi  penghematan  sebesar  46% dari  kondisi  aktual.  Pada  ongkos  pesan  usulan terjadi  penghematan  sebesar  46%  dari  kondisi usulan.  Selain  itu  pada  ongkos  kekurangan mengalami penurunan sebesar 100%.
Penghematan ini terjadi karena salah satu manfaat dari pengendalian persediaan menggunakan periodic  review (R,s,S)  adalah  membuat  tingkat persediaan  barang  terkendali  pada  setiap  interval pemeriksaan. Selain  itu metode ini  juga membuat proses  pengisian  ulang  lebih  efektif  dan  efisien karena hanya dilakukan dalam interval pemeriksaan  dan  ketika  posisi  persediaan  berada pada  titik  pemesanan  ulang  (s)  atau  dibawahnya sehingga  biaya  pesan  dapat  ditekan  lebih  rendah. Penghematan  ketiga  komponen  biaya  tersebut secara  langsung  mempengaruhi  ongkos  total persediaan usulan. Maka hasil penelitian ini dapat dijadikan  pertimbangan  oleh  perusahaan  yang bersangkutan  untuk  diterapkan.  Penghematan  ini merupakan perubahan yang positif bagi perusahaan  karena  dapat  menghemat  biaya  yang perlu  dikeluarkan  untuk  mengelola  persediaan yang dimiliki untuk memenuhi permintaan.

## 6. KESIMPULAN
Berdasarkan tujuan penelitian dan hasil perhitungan  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari  hasil  perhitungan,  didapatkan  usulan kebijakan  persediaan  perbaikan  dengan menggunakan metode periodic review (R,s,S)
yang meliputi 3 buah parameter yaitu review interval (R), reorder poin t (s), dan maximum level  inventory (S).  Hasil  penelitian  yang diberikan  berlaku  untuk  1036 stock  keeping unit (SKU)  produk  kategori  suplemen  dan kebutuhan  harian  yang  dmenjadi  objek penelitian.
2. Usulan  kebijakan  persediaan  usulan  hasil penelitian ini dapat memberikan ongkos total persediaan  sebesar      Rp50,785,525.02.
Dengan ini maka usulan kebijakan persediaan usulan dapat memberikan penghematan sebesar   Rp44,312,425.47 atau 47  %  dari  ongkos  total  persediaan  pada kondisi aktual.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
A.A.  Ghobbar,  C.  F.  (2002).  Sources  of Intermittent  Demand  for  Aircraft  Spare Parts  Within  Airline  Operations. Journal of Air Transport Management , 221-231.
Adhi Putra Mahardika, M. N. (2015). Pengendalian Persediaan untuk
Mengurangi  Biaya  Total  Persediaan dengan  Pendekatan  Metode  Periodic Review  (R,s,S)  Power  Approximation pada  Suku  Cadang  Consumable  (Studi Kasus  :  Job  Pertamina  Talisman  Jambi Merang). Jurnal rekayasa Sistem Industri , Vol.4, No.1.
Arismawati,  P.,  Ridwan,  A.  Y.,  &  Santosa,  B.
(2015). Perencanaan Kebijakan Persediaan  Untuk  Meminimasi  Total Biaya  Persediaan  dengan  Pendekatan Metode Periodic Review (R,s,S) pada Part Aksesoris. Jurnal Rekayasa Sistem
Industri . Bahagia, S. N. (2006). Sistem Inventori. Bandung: ITB.
M.  Zied  Babai,  A.  A.  (2010).  On  The  Empirical
Performance of (T,s,S) Heuristics. European Journal of Operational Research , 466-472. Merdalina,  Y.,  Ridwan,  A.  Y.,  &  Santosa,  B. (2016).  Penentuan  Kebijakan  Persediaan Untuk Mengurangi Biaya Total Persediaan  dengan  Menggunakan  Metode Periodic  Review  (R,s,S)  System  dan Periodic  Review  (R,S)  System  Terhadap Stock Pelumas pada PT. NYZ Ujungberung.
Pulungan,  M.  H.,  Sukardi,  &  Rofida,  S.  (2001).
Pengendalian  Persediaan  Bahan  dengan Model  P  dan  Q  Pada  Kegiatan  Produksi
Rp- Rp20.000.000,00 Rp40.000.000,00 Rp60.000.000,00 Rp80.000.000,00 Rp100.000.000,00 Existing Usulan Existing Usulan
Camilan Di Perusahaan Camilan
Tradisional  Malang. Jurnal  Teknologi Pertanian , 58-73.
Sanni,  S.  S.,  &  Chigbu,  P.  E.  (2017).  Optimal Replenishment  Policy  For  Items  With Three-Parameter  Weibull  Deterioration,
Stock-Level  Dependent  Demand  And Partial  Backlogging. Yugoslav  Journal  of Operational Research , 1-15.
Setyaningsih,  S.,  &  Basri,  M.  H.  (2013).
Comparison  Continuous  and  Periodic Review  Policy. International  Journal  of Innovation, Management and Technology , Vol 2 No 4.
Silver,  E.,  Pvke,  D.,  &  Peterson,  R.  (1998).
Inventory  Management  and  Production Planning  and  Scheduling. United  States: John Wiley & Sons. Tersine,  R.  J.  (1994). Principle  of  Inventory  and Materials  Management. New  Jersey: Prentice-Hall International, Inc .
Wang,  F.,  &  Xia,  L.  X.  (2015).  Evaluation  and Selection  of  Periodic  Inventory  Review Policy  for  Irregular  Demand:  A  Case Study. IEEE .
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi