Optimization  And  Analysis  Of  Copper  Wire  Raw  Material Inventory  For  Magnetic  Process  With  Dynamic  Programming Method
Optimasi  dan  Analisis  Persediaan  Bahan  Baku  Kawat  Tembaga Untuk Proses Magnetic Dengan Metode Pemrograman Dinamis
Annisa Indah Pratiwi 1 , Akda Zahrotul Wathoni 1 , Dewih Adetia 1 , Ahmad Ridho Nurohman 1 1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang Jl. HS. Ronggowaluyo Telukjambe Timur Karawang, 41361

## ABSTRACT
Inventory control is an important problem that is commonly faced by a company, because the presence of raw materials  is  very  important  for  companies;  therefore  it  is  necessary  to  carry  out  good  inventory  control management in managing raw material inventory. Raw materials are part of the finished product and can be identified  to  the  finished  product.  One  of  the  methods  used  to  plan  raw  material  control  is  to  use  dynamic programming methods. Before performing calculations with dynamic programming, it is necessary to forecast the use  of  raw  materials  for  the  next  one-year  period.  Dynamic  program  calculations  can  be  done  by  making mathematical models, and determining the objective, constraint, and recursive function of the problem. This study aims to determine the raw material requirements of copper wire needed for production in the 2021 period. To optimize the supply of copper wire raw materials in order to minimize ordering costs, purchasing costs, and raw material storage costs.
Keywords: : inventory management; forecasting; raw material inventory and dynamic program

## ABSTRAK
Pengendalian persediaan merupakan masalah penting yang umum  dihadapi oleh  sebuah perusahaan, karena keberadaan  material  bahan  baku  menjadi  hal  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan.  Maka  dari  itu  perlu melakukan manajemen pengendalian persediaan yang baik dalam mengelola persediaan bahan baku, bahan baku merupakan bahan yang menjadi bagian produk jadi dan dapat diidentifikasikan ke produk jadi. Salah satu metode yang  digunakan  untuk  merencanakan  pengendalian  bahan  baku  adalah  dengan  menggunakan  metode pemrograman  dinamis.  Sebelum  melakukan  perhitungan  dengan  pemrograman  dinamis  perlu  dilakukan peramalan pemakaian bahan baku untuk periode satu tahun ke depan, kemudian perhitungan program dinamis dapat dilakukan dengan membuat model matematis, menentukan fungsi tujuan, fungsi kendala, dan fungsi rekursif dari masalah yang dihadapi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kebutuhan bahan baku kawat tembaga yang diperlukan untuk produksi di periode 2021. Untuk mengoptimalkan persediaan bahan baku kawat tembaga agar dapat meminimalkan biaya pemesanan, biaya pembelian, dan biaya penyimpanan bahan baku.
Kata Kunci: : manajemen persediaan; peramalan; persediaan bahan baku dan program dinamis

## 1.  PENDAHULUAN
Menurut  Subagyo  dalam  (Pramita  & Tanuwijaya, 2010), menyatakan bahwa pengendalian  persediaan  merupakan  masalah penting  yang  umum  dihadapi  oleh  di  dalam
sebuah perusahaan, karena keberadaan material bahan  baku  menjadi  hal  yang  sangat  penting bagi perusahaan, maka dari itu perlu melakukan manajemen pengendalian persediaan yang baik dalam mengelola persediaan bahan baku, bahan
email : annisa.indah@ubpkarawang.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v14i2.5385
Received: 22 nd August 2021; Revised: 29 th October 2021; Accepted: 10 th November 2021; Available online: 2 1 st December 2021; Published regularly: December 2021
Vol 14 No 2 December 2021
baku  merupakan  bahan  yang  menjadi  bagian produk  jadi  dan  dapat  diidentifikasikan  ke produk jadi. Syamsuddin dalam (Hendratmiko, 2010).  Bahan  baku  adalah  persediaan  yang dibeli  oleh  perusahaan  untuk  diproses  menjadi barang  setengah  jadi  yang  nantinya  diubah kembali menjadi barang jadi atau produk akhir dari  perusahaan.  Ada  pula  yang  berpendapat bahwa persediaan adalah bahan baku atau bahan mentah,  komponen,  sub-rakitan  serta  pasokan (supplies) yang digunakan untuk menghasilkan barang-barang  ataupun  jasa.  Reksohsdiprodjo dalam  (Hendratmiko,  2010).  Persediaan  atau inventori  merupakan  suatu  aset  yang  sangat mahal dalam suatu perusahaan sekitar 40% dari total investasi.
Setiap  perusahaan  harus dapat  mengambil keputusan tentang kegiatan pengadaan persediaan  barang  pada  perusahaan  yang  akan menimbulkan  berbagai  macam  biaya,  seperti biaya  pembelian,  biaya  pemesanan,dan  biaya penyimpanan.  Dengan  adanya  biaya-biaya tersebut  diperlukan  adanya  pengendalian persediaan  yang  memiliki  fungsi  untuk menyediakan  persediaan  yang  sesuai  dengan biaya  yang  minimal.  Oleh  karena  itu  tingkat persediaan yang sesuai dapat dilakukan dengan menentukan  jumlah  pesanan  yang  ekonomis dengan  tujuan  untuk  menentukan  jumlah pesanan  yang  mampu  memperkecil  biaya pengadaan persediaan (Fajrin, 2016).
Menurut  Herjanto  dalam  jurnal  Indah (2018)  mengatakan  bahwa  pengendaliaan persediaan  adalah  serangkaian  kebijakan pengendalian  untuk  menentukan  tingkat persediaan  yang  harus  dijaga,  kapan  pesanan untuk  menambah  persediaan  harus  dilakukan dan  berapa  besar  pesanan  harus  diadakan, jumlah atau tingkat persediaan yang dibutuhkan berbeda-beda  untuk  setiap  perusahaan  pabrik, tergantung volume produksinya, jenis perusahaan dan prosesnya.
PT TIV sebuah perusahaan yang bergerak di  bidang sparepart otomotif  baik  roda  dua maupun  roda  empat.  Salah  satu  produk  yaitu magnetic  switch yang  menggunakan  material kawat tembaga dimana pemakaian perhariannya antara 110 Kg hingga 150 kg tergantung kondisi aktual  pesanan  dari  konsumen.  Dalam persediaan  bahan  baku  tersebut  mengalami kendala  banyaknya  stok  bahan  baku  Kawat tembaga  dalam  penyimpanan,  masalah  ini
mengakibatkan  tingginya  biaya  penyimpanan bahan  baku,  ditambah  kapasitas  gudang  yang terbatas  karena  harus  berbagi  tempat  dengan komponen-komponen lainnya, juga kekhawatiran  akan  berkurangnya  kualitas  dari bahan baku tersebut jika terlalu lama disimpan. Sehingga  diperlukan  suatu  langkah  strategi bagaimana  menentukan  kebutuhan  bahan  baku kawat tembaga secara optimal.
Menurut Taha dalam jurnal Sanjaya (2016), “Pemrograman dinamis (Dynamic Programming) adalah prosedur matematis yang dirancang untuk memperbaiki efisiensi perhitungan  masalah  pemrograman  matematis dengan menjabarkannya menjadi bagian-bagian masalah  yang  lebih  kecil,  dan  karena  itu  lebih sederhana dalam melakukan perhitungan”.

## 2.   METODE
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dengan  mengumpulkan  data  historis. Data  yang  dikumpulkan  antara  lain  data kebutuhan  dan  pembelian  bahan  baku  kawat tembaga  dari  periode  Januari  2020  sampai Desember  2020,  harga  bahan  baku  maupun ukuran  lot  yang  dapat  dibeli  oleh  perusahaan, dan  data-data  yang  terkait  dalam  perhitungan pemrograman  dinamis  diantaranya  data  harga pembelian,  biaya  penyimpanan  dan  biaya penyimpanan.
Jenis data yang digunakan terdiri dari:
1.  Data Primer Pengumpulan  data  primer  dilakukan dengan  cara  mengumpulkan  data  historis kebutuhan  produksi  antar  lokasi.  Data  tersebut diperoleh  dengan  cara  wawancara  dengan penanggung  jawab  pengendalian  stok.  Selain itu,  data  primer  yang  dibutuhkan  yaitu  biaya yang  dikeluarkan  untuk  pemesanan  dan penyimpanan barang tersebut
2.  Data Sekunder
Proses  pengumpulan  data  dimulai  dengan cara  mengidentifikasi  masalah-masalah  yang terjadi  di  proses  pengendalian  stok  komponen dalam  jangka  waktu  satu  tahun.  Data  yang digunakan  dalam  langkah awal  ini  adalah  data sekunder yaitu data permintaan tahun 2020.
Dalam  proses  pengolahan  data,  tahapan perhitungan  yang  dilakukan  yaitu  menghitung nilai forecast, menghitung safety  stock dan menghitung  persediaan  dengan  menggunakan metode  pemrograman  dinamis  (Soenandi,
2012).  Adapun  data  yang  digunakan  dalam setiap perhitungan tersebut yaitu data persediaan bahan baku, biaya pemesanan, biaya pembelian dan biaya inventori. Hasil yang didapatkan dari perhitungan forecast digunakan untuk peramalan persediaan bahan baku pada periode yang  akan  datang.  Adapun  untuk  metode peramalan  yang  digunakan  yaitu moving average dan exponential smoothing . Perhitungan safety stock dilakukan dengan tujuan untuk menentukan berapa banyak bahan baku pengaman yang harus dimiliki perusahaan untuk menghindari terjadinya kekurangan bahan baku  ketika  proses  produksi  berlangsung. Perhitungan persediaan dengan metode program dinamis  dilakukan  dengan  menggunakan software winqsb dengan  metode forward rekrusion. Sebelum  dilakukan  perhitungan dengan  program  dinamis,  tahapan  yang  harus dilakukan  adalah  membuat  model  matematik untuk  kasus  persediaan  bahan  baku  kawat. Dengan menggunakan metode program dinamis diharapkan  dapat  diperoleh  biaya  persediaan seperti pembelian, pemesanan dan penyimpanan bahan baku kawat yang minimum.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Menurut  Freddy  dalam  (Rusdiana,  et  al., 2014), Persediaan merupakan bahan atau barang yang  disimpan  untuk.dapat  memenuhi  suatu tujuan  tertentu,  misalnya  untuk  digunakan dalam  proses  produksi  suatu  barang  atau perakitan komponen, untuk dijual kembali, atau untuk suku cadang dari sebuah alat atau mesin. Persediaan  dapat  berupa  bahan  mentah,  bahan pembantu,  bahan  dalam  proses,  barang  jadi, ataupun  suku  cadang.  Dapat  dikatakan  bahwa persediaan  hanyalah  suatu  sumber  dana  yang membeku karena sebelum persediaan digunakan berarti  dana  terikat  di  dalamnya  tidak  dapat digunakan  untuk  keperluan  lain.  Peramalan merupakan suatu kegiatan memperkirakan atau memprediksi kejadian dimasa yang akan datang, tentunya  dengan  bantuan  penyusunan  rencana terlebih  dahulu,  dimana  rencana  ini  dibuat berdasarkan kapasitas dan kemampuan permintaan/  produksi  yang  telah  dilakukan perusahaan (Sofiyan, 2013). Keadaan masa yang akan  datang  yang  dimaksud  adalah  apa  yang diperlukan  (jenis),  berapa  banyak  yang diperlukan  (jumlah)  dan  kapan  dibutuhkannya (waktu). Persediaan pengaman atau Safety Stock merupakan persediaan yang penting dalam suatu
perusahaan,  karena  untuk  melindungi  atau menjaga  kemungkinan  terjadinya  kekurangan bahan baku atau material, agar proses produksi berjalan lancar  (Nissa & Siregar, 2017)
Data-data yang digunakan dalam penelitian ini  diperoleh  dengan  mengumpulkan  data historis. Data-data yang dikumpulkan antara lain data  Kebutuhan  dan  pembelian  bahan  baku kawat tembaga dari periode Januari 2020 sampai Desember 2020, data tentang harga bahan baku maupun  ukuran  lot  yang  dapat  dibeli  oleh perusahaan,  dan  data-data  yang  terkait  dalam perhitungan program dinamis.
Tabel 1 merupakan tabel pemakaian dan pembelian bahan baku kawat tembaga periode 2020
Tabel 1. Kebutuhan dan pembelian bahan baku periode 2020 Bulan Kebutuhan Bahan Baku (Kg)
Pembelian bahan baku (Kg) Januari 2,475 2,661 Februari 2,813 3,023 Maret 2,880 3,096 April 788 847 Mei 450 484 Juni 855 919 Juli 1,238 1,330 Agustus 1,418 1,524 September                    1,463 1,572 Oktober 1,800 1,935 November                    2,363 2,540 Desember 2,700 2,903 Total 21,240 22,833
Gambar 1. Kebutuhan dan pembelian bahan baku periode 2020
Dari  grafik  diatas  diketahui  kebutuhan bahan  baku  bersifat  fluktuatif  atau  selalu berubah-ubah di setiap bulannya, terutama saat
masa awal pandemik Covid-19 di bulan April- Juni  pesanan  konsumen  mengalami  penurunan yang  sangat  drastis,  sehingga  mempengaruhi juga pembelian bahan baku ke supplier.
Tabel  2  ini  merupakan  tabel  yang  berisi biaya-biaya  yang  diperlukan,  seperti  harga bahan  baku,  biaya  pemesanan  (biaya  surat menyurat  elektronik/email  dan  telefon),  dan biaya penyimpanan bahan baku per kg.
Tabel 2. Biaya yang di perlukan untuk pengadaan bahan baku Harga bahan baku/Kg
Biaya Pemesanan Biaya
Simpan/Kg Rp    135,000 Rp   20,000 Rp     7,500
Harga bahan baku tersebut didalamnya termasuk biaya  packing  dan  biaya  transportasi  dari supplier.
Dalam melakukan pemesanan bahan baku, perusahaan  mengeluarkan  biaya  pemesanan sebesar Rp 20,000,- yang meliputi biaya telepon atau  biaya  fax,  dan  biaya  pencetakan  surat permintaan  pembelian.  Untuk  membuat  satu produk magnetic switch dibutuhkan bahan baku sebanyak  22.5  gram.  Harga  untuk  bahan  baku adalah  Rp  135,000,-/kg.  Bahan  baku  dapat dipesan dalam ukuran lot 750 kg, 1250 kg, 1500 kg,  2000  kg,  2500  kg,  2750  kg  dan  3000  kg. Perusahaan memiliki gudang dengan kapasitas 3 Ton.
Tabel 3. Biaya pembelian bahan baku
Pemesanan (Kg) Harga (Rp) Biaya Total biaya (Rp) Pemesanan (ribuan Kg) 750 135,000 20,000 121,250 0.75 1250 188,750 1.25 1500 222,500 1.5 2000 290,000 2 2500 357,500 2.5 2750 391,250 2.75 3000 425,000 3
Hasil  pada  Tabel  diatas  akan  digunakan dalam  perhitungan  dengan  pemrograman dinamis  deterministik.  Dalam  hal  ini,  untuk menentukan jumlah bahan baku kawat tembaga yang  seharusnya dipesan oleh  perusahaan  agar diperoleh total biaya persediaan yang optimal.
Langkah selanjutnya yaitu mulai perhitungan,  dengan  langkah  awal  membuat forecast atau  peramalan  untuk  memperkirakan kebutuhan bahan baku untuk periode
berikutnya,  sebelum  melakukan  perhitungan dengan menggunakan program dinamis.
3.1 Melakukan peramalan ( Forecasting ) metode Moving Average 5 bulan Forecasting  atau  peramalan  digunakan untuk  memperkirakan  berapa  banyak  bahan baku yang akan digunakan diperiode selanjutnya dengan  menggunakan  data  dari  periode  yang ada. Dalam penelitian ini digunakan dua metode peramalan  yaitu  dengan  metode Moving Average dan Exponential  Smoothing ,  dan  dari kedua hasil peramalan nantinya akan dibandingkan dengan MSE.
Rumus perhitungan dengan metode Moving Average yaitu:
𝑌′ 𝑡+1 = 𝑇 𝑡−𝑛+1 + ⋯ . +𝑇 𝑡+1 + 𝑇 𝑡 𝑛
Keterangan: Tn= Data pada periode n n = Jumlah deret waktu yang digunakan Y’t+1 = Nilai peramalan periode t +1
Hasil  perhitungan Forecasting  Moving average periode  2020, Menggunakan Software Ms.Excel
Tabel 4. Hasil Forecast Moving Average 2020 Bulan Pemakaian Bahan Baku Moving Average (Kg)
Pemakaian Bahan Baku (Kg) (Y' - Y) 2 Januari 2,475 Februari 2,813 2,644 28,476.6 Maret 2,880 2,723 24,806.3 April 788 2,239 2,106,126.6 Mei 450 1,881 2,047,761.0 Juni 855 1,557 492,804.0 Juli 1,238 1,242 20.3 Agustus 1,418 950 219,024.0 September 1,463 1,085 142,884.0 Oktober 1,800 1,355 198,470.3 November 2,363 1,656 499,142.3 Desember 2,700 1,949 564,752.3 Januari 2,081 574,933.4
Gambar 2 Forecast Moving Average 2020

## 3.2 Peramalan menggunakan
Exponentials
Smoothing
Pada
peramalan dengan metode Exponential  Smoothing (penghalusan)  adalah teknik  peramalan  rata-rata  bergerak  dengan menggunakan pembobotan, metode ini menggunakan  nilai ɑ  sebagai  parameter pemulusan  yang  didapatkan  dengan  cara  trial dan error (mencoba-coba),  dengan interval smoothing 0  < ɑ<  1  (0.1  sampai  dengan  0.9) Fachrurrazi  (2015).  Dengan  alasan  tersebut maka dipilihlah dua alpha ( ɑ) yaitu ɑ = 0.1, dan ɑ = 0.9 dengan cara trial atau acak, dan hasil dari keduanya  nanti  akan  dibandingkan,  Rachman (2018).
a. Exponential Smoothing ɑ = 0.1 Dilihat dari nilai interval penghalusan yaitu 0 < ɑ < 1 atau (0.1 sampai dengan 0.9), maka 0.1 dipilih  dengan  alasan  sebagai  perwakilan  awal nilai pembobotan sebagai konstanta penghalus.
Tabel 5. Forecast Exponential Smoothing (α =0.1)
Bulan
Pemakaian Bahan
Baku
Exp. (Kg) Pemakaian Bahan Baku (Kg) (Y' - Y) 2
Januari
2,475 Februari 2,813 2,475 113,906.3 Maret 2,880 2,509 137,826.6 April 788 2,546 3,091,882.6 Mei 450 2,370 3,686,544.0 Juni 855 2,178 1,750,418.3 Juli 1,238 2,046 653,236.3 Agustus 1,418 1,965 299,654.8 September 1,463 1,910 200,405.4 Oktober 1,800 1,865 4,277.2 November 2,363 1,859 253,653.3 Desember 2,700 1,909 625,326.8 Januari 1,988 983,375.6
Gambar 3. Exponential Smoothing α 0.1
a. Exponential Smoothing ɑ = 0.5 Sama seperti penggunaan alpha 0.1, nilai ɑ = 0.5, dipilih untuk mewakili nilai pembobotan tengah antara 0.1 dan 0.9.
Gambar 4. Exponential Smoothing α 0.5
b. Exponential Smoothing ɑ = 0.9 Sama seperti penggunaan alpha 0.1 dan ɑ = 0.5, dengan nilai interval pembobotan 0.1 yang mewakili  nilai  pembobotan  awal,  0.5yang mewakili nilai tengah pembobotan, maka alpha ( ɑ) 0.9 digunakan untuk mewakili bagian akhir dari nilai interval pembobotan.
Tabel 6. Forecast Exponential Smoothing α =0.5
Bulan
Pemakaian Bahan Baku Exponential
(Kg)
Pemakaian Bahan Baku (Kg) (Y' - Y) 2 Januari 2,475 Februari 2,813 2,475 113,906.3 Maret 2,880 2,644 55,814.1 April 788 2,762 3,898,156.6 Mei 450 1,775 1,754,797.0 Juni 855 1,112 66,225.8 Juli 1,238 984 64,428.7 Agustus 1,418 1,111 94,196.2 September 1,463 1,264 39,385.2 Oktober 1,800 1,363 190,731.8 November 2,363 1,582 609,749.0 Desember 2,700 1,972 529,885.2 Januari 2,336 674,297.8
Tabel 7. Forecast Exponential Smoothing ( α = 0.9 ) Bulan Pemakaian Bahan Baku Exponential (Kg) Pemakaian Bahan Baku (Kg) (Y' - Y) 2 Januari 2,475 Februari 2,813 2,475 113,906.3 Maret 2,880 2,779 10,251.6 April 788 2,870 4,336,285.6 Mei 450 996 297,829.4 Juni 855 505 122,798.6 Juli 1,238 820 174,341.8 Agustus 1,418 1,196 49,175.0 September  1,463 1,395 4,512.5 Oktober 1,800 1,456 118,485.7 November 2,363 1,766 356,315.6 Desember 2,700 2,303 157,761.6 Januari 2,660 521,969.4

## 3.3 Perbandingan Kesalahan Peramalan
Tabel  8  merupakan  hasil  perbandingan peramalan  penggunaan  bahan  baku  dengan melihat  nilai  MSE  ( Main  Square  Error )  pada metode Forecasting  Moving  Average dan Exponential  Smoothing ɑ  =  (0.1),  (0.5),  (0.9) untuk mencari nilai kriteria MSE yang terkecil.
Dari  kesimpulan  keempat  perbandingan tersebut  maka  dalam  penelitian  ini  akan digunakan  data  hasil  peramalan  yang menggunakan  metode Exponential  Smoothing 0.9 dengan  karena  hasil  perhitungan  dengan menggunakan  metode  tersebut  memiliki  nilai kriteria MSE ( Mean Square Error ) yang paling
kecil  yaitu  521,969.43.  Karena  semakin  kecil nilai  kesalahan  maka  akan  semakin  tinggi tingkat ketelitian dari hasil peramalan tersebut, (Gofur & Widianti, 2015).
Tabel  9  merupakan  tabel forecast yang dihasilkan  dengan  menggunakan Exponential Smoothing  0.9 yang  akan  digunakan  untuk perhitungan program dinamis.

## 3.4 Perhitungan Program Dinamis
Identifikasi Variabel Unsur dasar pembentuk program dinamik yaitu:
1) Tahap (n) adalah jumlah bulan dalam satu tahun sehingga perhitungan terdiri dari 12 tahap ( n = 1,2,…..,12 ).
2) Variabel  status  (In)  adalah  jumlah persediaan bahan baku pada awal tahap n.
3) Variabel  keputusan  (Xn=  d*  n)  adalah jumlah pembelian bahan baku optimal pada tahap  n  yang  diperoleh  dari  beberapa alternatif kebijakan pemesanan pada tahap tersebut.
Dari masalah yang dihadapi dapat dibentuk suatu model matematik sesuai Gambar 6.
Tabel 8. Perbandingan Kesalahan Peramalan
Statistic Moving Average Exponential Smooting 0,1 Exponential Smooting 0,5 Exponential Smooting 0,9 Min MSE 574,933.40 983,375.59 674,297.80 521,969.43 521,969.43
Tabel 9. Hasil Exponential Smoothing α = 0.9 Bulan Forecast dengan ES 0.9 (kg) Ton Januari 2,599 2.60 Februari 2,475 2.48 Maret 2,779 2.78 April 2,870 2.87 Mei 996 1.00 Juni 505 0.50 Juli 820 0.82 Agustus 1,196 1.20 September                1,395 1.40 Oktober 1,456 1.46 November 1,766 1.77 Desember 2,303 2.30 Total 21,158 21.158
Gambar 5. Exponential Smoothing α 0.9
Gambar 6. Model matematik program dinamis untuk pembelian bahan baku.
Keterangan: 𝐹𝑛(𝐼𝑛, 𝑑𝑛) : fungsi biaya total persediaan bahan baku untuk tahap n.
Xn : jumlah bahan baku yang akan dibeli pada tahap n. In : jumlah persediaan bahan baku pada tahap n ( 0 – 30 ).
N
: jumlah bulan ( 1,2,….., 12 )
b. Formulasi Masalah Berdasarkan Program Dinamik
1) Fungsi  Tujuan  Meminimumkan: 𝐹(𝐼𝑛) = {𝐴(𝑑𝑛) + 𝐵 (𝐼𝑛 + 𝑑𝑛 − 𝑘𝑛)}
2) Fungsi Kendala Jumlah  persediaan  bahan  baku  di  gudang tidak  boleh  melebihi  kapasitas  gudang penyimpanan sehingga In + dn ≤ G.
Persediaan  bahan  baku  setiap  bulan  harus dapat  memenuhi  kebutuhan  bahan  baku pada bulan tersebut.
Pernyataan  tersebut  dapat  ditulis  sebagai sebu ah kendala: In + dn ≥ kn.
Jumlah  persediaan  dan  bahan  baku  yang dibeli  setiap  bulan  lebih  besar  atau  sama dengan  nol.  Pernyataan  ini  dapat  ditulis sebagai  fungsi  kendala  non  negativitas sebagai  berikut:  In  ≥  0  dan  dn  ≥  0,  n  = 1,2,…..12
3) Fungsi Transisi Fungsi  yang  menunjukkan  perubahan keadaan dalam setiap tahap. Fungsi tersebut dapat ditulis sebagai berikut:
𝐼𝑛 + 1 = 𝐼𝑛 + 𝑑𝑛 − 𝑘𝑛
4) Fungsi Rekursif
Meminimumkan
Keterangan:
𝑓𝑛 + 1 (𝐼𝑛 + 1) :Hasil optimum tahap n+1 𝑓 ∗ 𝑛(𝐼𝑛) : Hasil optimum tahap n n : Tahap B : Biaya simpan A
: harga bahan baku
Angka  1-12  menunjukkan  jumlah  bulan, huruf X1-X12 menunjukkan jumlah bahan baku yang  akan  dibeli,  dan  huruf  I1  sampai  I12 menunjukkan jumlah bahan baku yang tersedia di  gudang.  Setelah  menentukan  model matematik,  maka  langkah  selanjutnya  adalah membagi  masalah  dalam  bentuk  tahap  ( stage ). Tahap yang dimiliki adalah sama dengan jumlah bulan.
Perhitungan program dinamis dimulai dari tahap awal yaitu bulan Desember 2020 sampai Januari  2020  yang  merupakan  tahap  akhir. Berturut  turut  Tabel  10,  11,12  menjelaskan tahap 10, 11, dan 12.

## 3.5 Hasil Analisis
Berikut  ini  adalah  hasil  perbandingan analisa  menggunakan  perhitungan  program dinamis  dengan  sistem  pembelian  yang digunakan  oleh  perusahaan  untuk  menentukan jumlah  pemesanan  bahan  baku  kawat  tembaga diperiode  Januari  2020  hingga  periode Desember 2020.

## 3.5.1 Analisis dengan program dinamis
Tabel  13  merupakan  hasil  analisis pemesanan bahan baku Kawat tembaga dengan menggunakan  metode  pemrograman  dinamis periode Januari 2020 hingga Desember 2020.
Dari  tabel  13  dapat  diketahui  bahwa pemesanan bahan baku total cost yaitu sebesar Rp3,058,816   ribuan.

## 3.5.2 Analisis dengan sistem perusahaan dan program dinamis
Dalam  melakukan  pembelian  bahan  baku kawat  tembaga,  perusahaan  selalu  melebihkan jumlah pemakaian di setiap bulannya, dan sisa dari  pemakaian  bahan  baku  pada  periode tersebut akan disimpan di dalam gudang sebagai safety  stock ,  yang  kemudian  digunakan  pada periode  selanjutnya  dengan  sistem first  in frist out (bahan  baku  yang  disimpan  dari  periode sebelumnya, yang akan pertama kali digunakan).
Tabel 10 Perhitungan program dinamis stage 12
satuan dalam ribuan (000) Desember (Stage 12) F12 (I12)= min(A(d12)+7500(I12+d12-2.66) d12 0 0. 75 1. 25 1. 5 2 2. 5 2. 75 3 M in F 12*( I12) D12 I12 0 Rp - R p89, 604 R p160, 854 R p196, 479 R p267, 729 R p338, 979 R p374, 604 R p410, 229 R p374, 604 2. 75 1 Rp - R p97, 104 R p168, 354 R p203, 979 R p275, 229 R p346, 479 R p382, 104 R p417, 729 2 Rp - R p104, 604 R p175, 854 R p211, 479 R p282, 729 R p353, 979 R p389, 604 R p425, 229 3 Rp - R p112, 104 R p183, 354 R p218, 979 R p290, 229 R p361, 479 R p397, 104 R p432, 729 4 Rp - R p119, 604 R p190, 854 R p226, 479 R p297, 72 9 R p368, 979 R p404, 604 R p440, 229 5 Rp - R p127, 104 R p198, 354 R p233, 979 R p305, 229 R p376, 479 R p412, 104 R p447, 729 6 Rp - R p134, 604 R p205, 854 R p241, 479 R p312, 729 R p383, 979 R p419, 604 R p455, 229 7 Rp - R p142, 104 R p2 13, 354 R p248, 979 R p320, 229 R p391, 479 R p427, 104 R p462, 729 8 Rp - R p149, 604 R p220, 854 R p256, 479 R p327, 729 R p398, 979 R p434, 604 R p470, 229 9 Rp - R p157, 104 R p228, 354 R p263, 979 R p335, 229 R p406, 479 R p442, 104 R p477, 729 10 Rp - R p164, 604 R p235, 854 R p271, 479 R p342, 729 R p413, 979 R p449, 604 R p485, 229 11 Rp - R p172, 104 R p243, 354 R p278, 979 R p350, 229 R p421, 479 R p457, 104 R p492, 729 12 Rp - R p179, 604 R p250, 854 R p286, 479 R p357, 729 R p428, 979 R p464, 604 R p500, 229 13 Rp - R p187, 104 R p258, 354 R p293, 979 R p365, 229 R p436, 479 R p472, 104 R p507, 729 14 Rp - R p194, 604 R p265, 854 R p301, 479 R p372, 729 R p443, 979 R p479, 604 R p515, 229
Desember (Stage 12) F12 (I12)= min(A(d12)+7500(I12+d12-2.66) d12 0 0. 75 1. 25 1. 5 2 2. 5 2. 75 3 M in F 12*( I12) D12 I12 15 Rp - R p202, 104 R p273 ,354 R p308, 979 R p380, 229 R p451, 479 R p487, 104 R p522, 729 16 Rp - R p209, 604 R p280, 854 R p316, 479 R p387, 729 R p458, 979 R p494, 604 R p530, 229 17 Rp - R p217, 104 R p288, 354 R p323, 979 R p395, 229 R p466, 479 R p502, 104 R p537, 729 18 Rp - R p224, 604 R p295, 854 R p331, 479 R p402, 729 R p473, 979 R p509, 604 R p545, 229 19 Rp - R p232, 104 R p303, 354 R p338, 979 R p410, 229 R p481, 479 R p517, 104 R p552, 729 20 Rp - R p239, 604 R p310, 854 R p346, 479 R p417, 729 R p488, 979 R p524, 604 R p560, 229 21 Rp - R p247, 104 R p318, 354 R p353, 979 R p425, 229 R p496, 479 R p532, 104 R p567, 729 22 Rp - R p254, 604 R p325, 854 R p361, 479 R p432, 729 R p503, 979 R p539, 604 R p575, 229 23 Rp - R p262, 104 R p333 ,354 R p368, 979 R p440, 229 R p511, 479 R p547, 104 R p582, 729 24 Rp - R p269, 604 R p340, 854 R p376, 479 R p447, 729 R p518, 979 R p554, 604 R p590, 229 25 Rp - R p277, 104 R p348, 354 R p383, 979 R p455, 229 R p526, 479 R p562, 104 R p597, 729 26 Rp - R p284, 604 R p355, 854 R p391, 479 R p462, 729 R p533, 979 R p569, 604 R p605, 229 27 Rp - R p292, 104 R p363, 354 R p398, 979 R p470, 229 R p541, 479 R p577, 104 R p612, 729 28 Rp - R p299, 604 R p370, 854 R p406, 479 R p477, 729 R p548, 979 R p584, 604 R p620, 229 29 Rp - R p307, 104 R p378, 354 R p413, 979 R p485, 229 R p556, 479 R p592, 104 R p627, 729 30 Rp - R p314, 604 R p385, 854 R p421, 479 R p492, 729 R p563, 979 R p599, 604
R p635, 229
Pilih  2.75  karena  kebutuhan  2.66  maka dipilih lot pembelian yang mendekati lebih dari 2.66
Tabel 11 Perhitungan program dinamis stage 11 satuan dalam ribuan (000)
November (Stage 11) F11 (I11)= min(A(d11)+7500(I11+d11-2.3)+F12*(I12) d11 0 0. 75 1. 25 1. 5 2 2. 5 2. 75 3 M in F 11*( I11) D11 I11 0 R p468, 237 R p539, 487 R p575, 112 R p646, 362 R p717, 612 R p753, 237 R p788, 862 R p717, 612 2. 5 1 R p475, 737 R p546, 987 R p582, 612 R p653, 862 R p725, 112 R p760, 737 R p796, 362 2 R p483, 237 R p554, 487 R p59 0, 112 R p661, 362 R p732, 612 R p768, 237 R p803, 862 3 R p490, 737 R p561, 987 R p597, 612 R p668, 862 R p740, 112 R p775, 737 R p811, 362 4 R p498, 237 R p569, 487 R p605, 112 R p676, 362 R p747, 612 R p783, 237 R p818, 862 5 R p505, 737 R p576, 987 R p612, 612 R p683, 862 R p755, 112 Rp 790, 737 R p826, 362 6 R p513, 237 R p584, 487 R p620, 112 R p691, 362 R p762, 612 R p798, 237 R p833, 862 7 R p520, 737 R p591, 987 R p627, 612 R p698, 862 R p770, 112 R p805, 737 R p841, 362 8 R p528, 237 R p599, 487 R p635, 112 R p706, 362 R p777, 612 R p813, 237 R p848, 862 9 R p53 5, 737 R p606, 987 R p642, 612 R p713, 862 R p785, 112 R p820, 737 R p856, 362 10 R p543, 237 R p614, 487 R p650, 112 R p721, 362 R p792, 612 R p828, 237 R p863, 862 11 R p550, 737 R p621, 987 R p657, 612 R p728, 862 R p800, 112 R p835, 737 R p871, 362 12 R p558, 237 R p629, 487 R p665, 112 R p736, 362 R p807, 612 R p843, 237 R p878, 862 13 R p565, 737 R p636, 987 R p672, 612 R p743, 862 R p815, 112 R p850, 737 R
p886, 362 14 R p573, 237
R p644, 487 R p680, 112
R p751, 362
R p822, 612
R p858, 237 R p893, 862
November (Stage 11)
F11 (I11)= min(A(d11)+7500(I11+d11-2.3)+F12*(I12) d11 0 0. 75 1. 25 1. 5 2 2. 5 2. 75 3 M in F 11*( I11) D11 I11 15 R p580, 737 R p651, 987 R p687, 612 R p758, 862 R p830, 112 R p86 5, 737 R p901, 362 16 R p588, 237 R p659, 487 R p695, 112 R p766, 362 R p837, 612 R p873, 237 R p908, 862 17 R p595, 737 R p666, 987 R p702, 612 R p773, 862 R p845, 112 R p880, 737 R p916, 362 18 R p603, 237 R p674, 487 R p710, 112 R p781, 362 R p852, 612 R p888, 237 R p923, 862 19 Rp 610, 737 R p681, 987 R p717, 612 R p788, 862 R p860, 112 R p895, 737 R p931, 362 20 R p618, 237 R p689, 487 R p725, 112 R p796, 362 R p867, 612 R p903, 237 R p938, 862 21 R p625, 737 R p696, 987 R p732, 612 R p803, 862 R p875, 112 R p910, 737 R p946, 362 22 R p633, 237 R p704, 487 R p740, 112 R p811, 362 R p882, 612 R p918, 237 R p953, 862 23 R p640, 737 R p711, 987 R p747, 612 R p818, 862 R p890, 112 R p925, 737 R p961, 362 24 R p648, 237 R p719, 487 R p755, 112 R p826, 362 R p897, 612 R p933, 237 R p968, 862 25 R p655, 737 R p726, 987 R p762, 612 R p833, 862 R p905, 112 Rp 940, 737 R p976, 362 26 R p663, 237 R p734, 487 R p770, 112 R p841, 362 R p912, 612 R p948, 237 R p983, 862 27 R p670, 737 R p741, 987 R p777, 612 R p848, 862 R p920, 112 R p955, 737 R p991, 362 28 R p678, 237 R p749, 487 R p785, 112 R p856, 362 R p927, 612 R p963, 237 R p998, 862 29 R p685, 737 R p756, 987 R p792, 612 R p863, 862 R p935, 112 R p970, 737 R p 1, 006, 362 30 R p693, 237 R p764, 487 R p800, 112 R p871, 362 R p942, 612 R p978, 237 R p 1, 013, 862
Pilih 2.5 karena kebutuhan 2.3 ada sisa 0.09 maka dipilih lot pembelian yang mendekati lebih dari 2.3 Dilanjutkan sampai tahap 1.

## Tabel 12 Perhitungan program dinamis stage 1 satuan dalam ribuan (000)
Januari (Stage 1) F1 (I1)= min(A(d1)+7500(I1+d1- 2.6)+F12*(I12)+F11*(I11)+F10*(I10)+F9*(I9)+F8*(I8)+F7*(I 7)+F6*(I6)+F5*(I5)+F4*(I4)+F3*(I3)+F2*(I2)
d1 0 0. 75 1. 25 1. 5 2 2. 5 2. 75 3 M in F 1* (I 1) D1 I1 0 Rp - R p 2, 773, 816 R p 2, 845, 066 R p 2, 880, 691 R p 2, 951, 941 R p 3, 023, 191 R p 3, 058, 816 R p 3, 094, 441 R p 3, 058, 816 2. 75 1 Rp - R p 2, 781, 316 R p 2, 852, 566 R p 2, 888, 191 R p 2, 959, 441 R p 3, 030, 691 R p 3, 066, 316 R p 3, 101, 941 2 Rp - R p 2, 788, 816 R p 2, 860, 066 R p 2, 895, 691 R p 2, 966, 941 R p 3, 038, 191 R p 3, 073, 816 R p 3, 109, 441 3 Rp - R p 2, 796, 316 R p 2, 867, 566 R p 2, 903, 191 R p 2, 974, 441 R p 3, 045, 691 R p 3, 081, 316 R p 3, 116, 941 4 Rp - R p 2, 803, 816 R p 2, 875, 066 R p 2, 910, 691 R p 2, 981, 941 R p 3, 053, 191 R p 3, 088, 816 R p 3, 124, 441 5 Rp - R p 2, 811, 316 R p 2, 882, 566 R p 2, 918, 191 R p 2, 989, 441 R p 3, 060, 691 R p 3, 096, 316 R p 3, 131, 941 6 Rp - R p 2, 818, 816 R p 2, 890, 066 R p 2, 925, 691 R p 2, 996, 941 R p 3, 068, 191 R p 3, 103, 816 R p 3, 139, 441 7 Rp - R p 2, 826, 316 R p 2, 897, 566 R p 2, 933, 191 R p 3, 004, 441 R p 3, 075, 691 R p 3, 111, 316 R p 3, 146, 941 8 Rp - R p 2, 833, 816 R p 2, 905, 066 R p 2, 940, 691 R p 3, 011, 941 R p 3, 083, 191 R p 3, 118, 816 R p 3, 154, 441 9 Rp - R p 2, 841 ,316 R p 2, 912, 566 R p 2, 948, 191 R p 3, 019, 441 R p 3, 090, 691 R p 3, 126, 316 R p 3, 161, 941 10 Rp - R p 2, 848, 816 R p 2, 920, 066 R p 2, 955, 691 R p 3, 026, 941 R p 3, 098, 191 R p 3, 133, 816 R p 3, 169, 441 11 Rp - R p 2, 856, 316
R p 2, 927, 566 R p 2, 963, 191 R p 3, 034, 441
R p 3, 105, 691 R p 3, 141, 316 R p 3, 176, 941 12 Rp - R p 2, 863, 816 R p 2, 935, 066 R p 2, 970, 691 R p 3, 041, 941 R p 3, 113, 191
R p 3, 148, 816 R p 3, 184, 441 13 Rp - R p 2, 871, 316 R p 2, 942, 566 R p 2, 978, 191 R p 3, 049, 441 R p 3, 120, 691 R p 3, 156, 316 R p 3, 191, 941 14 Rp - R p 2, 878, 816 Rp 2, 950, 066
R p 2, 985, 691 R p 3, 056, 941 R p 3, 128, 191 R p 3, 163, 816 R p 3, 199, 441
Januari (Stage 1)
F1 (I1)= min(A(d1)+7500(I1+d1- 2.6)+F12*(I12)+F11*(I11)+F10*(I10)+F9*(I9)+F8*(I8)+F7*(I
7)+F6*(I6)+F5*(I5)+F4*(I4)+F3*(I3)+F2*(I2)
d1 0 0. 75 1. 25 1. 5 2 2. 5 2. 75 3 M in F 1* (I 1) D1 15 Rp - R p 2, 886, 316 R p 2, 957, 566 R p 2, 993, 191 R p 3, 064, 441 R p 3, 135, 691 R p 3, 171, 316 R p 3, 206, 941 16 Rp - R p 2, 893, 816 R p 2, 965, 066 R p 3, 000, 691 R p 3, 071, 941 R p 3, 143, 191 R p 3, 178, 816 R p 3, 214, 441 17 Rp - R p 2, 901, 316 R p 2, 972, 566 R p 3, 008, 191 R p 3, 079, 441 R p 3, 150, 691 R p 3, 186, 316 R p 3, 221, 941 18 Rp - R p 2, 908, 816 R p 2, 980, 066 R p 3, 015, 691 R p 3, 086, 941 R p 3, 158, 191 R p 3, 193, 816 R p 3, 229, 441 19 Rp - R p 2, 916, 316 R p 2, 987, 566 R p 3, 023, 191 R p 3, 094, 441 R p 3, 165, 691 R p 3, 201, 316 R p 3, 236, 941 20 Rp - R p 2, 923, 816 R p 2, 995, 066 R p 3, 030, 691 R p 3, 101, 941 R p 3, 173, 191 R p 3, 208, 816 R p 3, 244, 441 21 Rp - R p 2, 931, 316 R p 3, 002, 566 R p 3, 038, 191 R p 3, 109, 441 R p 3, 180, 691 R p 3, 216, 31 6 R p 3, 251, 941 22 Rp - R p 2, 938, 816 R p 3, 010, 066 R p 3, 045, 691 R p 3, 116, 941 R p 3, 188, 191 R p 3, 223, 816 R p 3, 259, 441 23 Rp - R p 2, 946, 316 R p 3, 017, 566 R p 3, 053, 191 R p 3, 124, 441 R p 3, 195, 691 R p 3, 231, 316 R p 3, 266, 941 24 Rp - R p 2, 953, 816 R p 3, 025, 066 R p 3, 060, 691 R p 3, 131, 941 R p 3, 203, 191 R p 3, 238, 816 R p 3, 274, 441 25 Rp - R p 2, 961, 316 R p 3, 032, 566 R p 3, 068, 191 R p 3, 139, 441 R p 3, 210, 691 R p 3, 246, 316 R p 3, 281, 941 26 Rp - R p 2, 968, 816 R p 3, 040, 066 R p 3, 075, 691 R p 3, 146, 941 R p 3, 218, 191 R p 3, 253, 816 R p 3, 289, 441 27 Rp - R p 2, 976, 316 R p 3, 047, 566 R p 3, 083, 191 R p 3, 154, 441 R p 3, 225, 691 R p 3, 261, 316 R p 3, 296, 941 28 Rp - R p 2, 983, 816 R p 3, 055, 066 R p 3, 090, 691 R p 3, 161, 941 R p 3, 233, 191 R p 3, 268, 816 R p 3, 304, 441 29 Rp - R p 2, 991, 316 R p 3, 062, 566 R p 3, 098, 191 R p 3, 169, 441 R p 3, 240, 691 R p 3, 276, 316 R p 3, 311, 941 30 Rp - R p 2, 998, 816 R p 3, 070, 066 R p 3, 105, 691 R p 3, 176, 941 R p 3, 248, 191 R p 3, 283, 816 R p 3, 319, 441
Vol 14 No 2 December 2021

## a) Sistem Perusahaan
Ta bel 13 Rangkuman hasil perhitungan program dinamis Bulan Jumlah pesan (ton) Stok (ton) Kebutuhan (ton) Sisa (ton) 1 2.75 0.00 2.60 0.15 2 2.75 0.15 2.78 0.12
3 2.75 0.12 2.87 0.00 4 1.25 0.00 1.00 0.26 5 0.75 0.26 0.50 0.50 6 0.75 0.50 0.82 0.43 7 1.25 0.43 1.20 0.49 8 1.5 0.49 1.40 0.59 9 1.5 0.59 1.46 0.64 10 1.5 0.64 1.77 0.37 11 2.5 0.37 2.30 0.57 12 2.75 0.57 2.66 0.66
Total 22,000
Kg
b) Program dinamis Seperti terlihat pada tabel 14 untuk program dinamis,  diketahui  bahwa  pemesanan  bahan baku total cost yaitu sebesar Rp3,058,815,882.
Tabel 14 Analisis sistem perusahaan Bulan Pemesanan (Kg) Harga bahan baku Total biaya pembelian Biaya Pemesanan 1 2,661 135,000 359,184,375 20,000 2 3,023 135,000 408,164,063 20,000 3 3,096 135,000 417,960,000 20,000 4 847 135,000 114,285,938 20,000 5 484 135,000 65,306,250 20,000 6 919 135,000 124,081,875 20,000 7 1,330 135,000 179,592,188 20,000 8 1,524 135,000 205,714,688 20,000 9 1,572 135,000 212,245,313 20,000 10 1,935 135,000 261,225,000 20,000 11 2,540 135,000 342,857,813 20,000 12 2,903 135,000 391,837,500 20,000 Total 22,833 135,000 3,082,455,000 240,000

## 3.5.3 Perbandingan biaya antara sistem perusahaan dengan program dinamis
Untuk  hasil  mempermudah  mengetahui hasil perbandingan biaya pemesanan bahan baku Kawat  tembaga  yang  digunakan  oleh  sistem perusahaan  saat  ini  dengan  biaya  pemesanan bahan  baku  kawat  tembaga  yang  dilakukan dengan menggunakan metode program dinamis rekrusif  mundur,  Perbandingan  ini  merupakan perbandingan  jika perusahaan tetap melakukan pemesanan  dengan  menggunakan  sistem  yang biasa  digunakan,  yaitu  terdapat  gap  biaya sebesar  1.15%  dalam  satu  bulan  dibandingkan dengan  pemesanan  menggunakan  metode pemrograman  dinamis,  yang  dituliskan  dalam tabel 15.
Tabel 15 Perbandingan biaya antara sistem perusahaan
dan program dinamis Komponen Sistem perusahaan Program dinamis Gap % Gap Biaya Pembelian Rp3,082,455, 000 Rp 3,058,815,88 2 Biaya Pemesanan Rp 240,000 Rp 240,000
Biaya simpan (stock akhir Dec) Rp17,010,00 0 Rp 4,926,276 Total Biaya Rp3,099,705, 000 Rp 3,063,982,15 7 Rp35,72 2,843 1.15%
Dari perbandingan antara pelaksanaan oleh pihak  perusahaan  dan  berdasarkan  analisis dengan  menggunakan  program  dinamis,  maka diketahui  dengan  menggunakan  program dinamis  terjadi  penghematan  biaya  sebesar  Rp 35,722,843 atau sekitar 1.15 % dari sistem yang digunakan oleh perusahaan. Sistem perusahaan saat  ini  dalam  menentukan  jumlah  pembelian bahan  baku  yaitu  masih  menggunakan  data update  forecast  dari  konsumen  yang  kemudian diolah dalam MRP sehingga diketahui estimasi kebutuhan produksi dalam masa depan.

## 4.   KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  dapat diambil kesimpulan bahwa sistem pengendalian persediaan  bahan  baku  kawat  tembaga  dengan pemrograman dinamis lebih efektif dan efisien. Dalam hal ini, pemesanan bahan baku dilakukan sebanyak  dua  kali  setiap  bulannya  yang  dapat menekan  biaya-biaya  yang  harus  dikeluarkan oleh  perusahaan  untuk  persediaan  bahan  baku tersebut  yang  meliputi  biaya  pembelian,  biaya pemesanan dan biaya penyimpanan .
Untuk meminimalkan biaya pemesanan dan penyimpanan  bahan  baku  perusahaan  dapat menggunakan  metode  pemrograman  dinamis, dikarenakan  hasil  dari  penelitian  ini  metode pemrograman  dinamis  dapat  mengoptimalkan (minimum)  biaya-biaya  yang  berhubungan dengan  persediaan  bahan  baku  seperti,  biaya pembelian  bahan  baku,  biaya  pemesanan,  dan biaya  penyimpanan.  Sehingga  dapat  dikatakan hasil  penelitian  dengan  metode  pemrograman dinamis  lebih  efisien  dan  efektif  dibandingkan dengan  sistem  pemesanan  yang  digunakan perusahaan saat ini.
Berdasarkan  cara  pemesanan  bahan  baku seperti  di  atas,  diperoleh total  cost untuk pemesanan bahan baku sebesar Rp
3,063,982,157,-  sedangkan  bila  menggunakan metode  perusahaan  saat  ini,  maka  biaya persediaan sebesar Rp 3,099,705,000,-. Dengan demikian,  bila  menggunakan  metode  program dinamis,  maka  dapat  menghemat  biaya persediaan  sebesar  Rp  35,722,843  atau  sekitar 1.21 % dari metode saat ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Rusdiana, H., Moh Ali Ramdhani, P. H., & Guru Besar  UIN  Sunan  Gunung  Djati Bandung,  M.  (2014).  Penerbit  CV
Pustaka Setia Bandung.
http://digilib.uinsgd.ac.id/8788/1/Buk u Manajemen Operasi.pdf Sofiyan. (2013). Perencanaan Dan Pengendalian Produksi. Edisi Pertama. Gofur, A. A., & Widianti, U. D. (2015). Sistem Peramalan Untuk Pengadaan Material Unit Injection Di Pt.  Xyz. Komputa:
Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika, 2 (2).
https://doi.org/10.34010/komputa.v2i 2.86
Nissa,  K.,  &  Siregar,  M.  T.  (2017).  Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Kain Kemeja Poloshirt Menggunakan Metode  Economic  Order  Quantity (Eoq)  Di  PT  Bina  Busana  Internusa. International  Journal  of  Social Science  and  Business, 1 (4) ,  271. https://doi.org/10.23887/ijssb.v1i4.12 169 Soenandi, I. A., Putren, P., & Dinamis, P. (n.d.). Optimalisasi Pemesanan Bahan Baku di PT XYZ. 162 – 174.
Pramita,  Wahyu,  &  Tanuwijaya,  Haryanto.
(2010). Penerapan Metode Exponential Smoothing Winter dalam Sistem Informasi Pengendalian
Persediaan  Produk  dan  Bahan  Baku Sebuah  Café. Seminar  Nasional Informatika 2010 .  Yogyakarta. Hendratmiko,  Yonasfiko.  (2010).  Analisis Pengendalian  Bahan  Baku  Pada Industri  Kecil  Menengah  Mebel  Di Kota  Kendal.  Skripsi.  Program Sarjana Ekonomi. Universitas Negeri Semarang: Semarang.
Sanjaya, Rosi Leo Sanjaya, Misbach Munir, & Hasan  Bashori.  (2016).  Penerapan Metode Dynamic Programming Untuk  Perencanaan  Jadwal  Induk Produksi  (JIP)  di  PT.XYZ. Journal Knowledge  Industrial  Engineering (JKIE) , 03 (02), 40-50.
Indah, Dewi Rosa, Linda Purwasih, & Zenitha Maulida. (2018). Pengendalian Persediaan  Bahan  Baku  pada  PT. Aceh  Rubber  Industries  Kabupaten Aceh  Tamiang. Jurnal  Manajemen Dan Keuangan, 7 (2), 157-172. Fajrin, Eldwidho Han Arista & Achmad Slamet. (2016). Analisis Pengendalian Persediaan  Bahan  Baku  Dengan Menggunakan  Metode  Economic Order Quantiti (Eoq) Pada Perusahaan Roti  Bonansa. Management  Analysis Journal 5 (4) , 289-298.