p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pengendalian Stok Spareparts Mobil Dengan Metode EOQ dan Min-Max Inventory

## Mia Juliana Siregar
Jurusan Teknik Industri, Universitas Universal, Sungai Panas, Batam, Kepulauan Riau Koresponden email: mia_juliana.1988@yahoo.com
Diterima: 7 Juli 2021 Disetujui: 16 Juli 2021

## Abstract
This research was conducted in the distributor of car spare parts and the object studied was car glass glue. This item is a product that experiences a stacking stock in the warehouse, so it needs inventory control to reduce the stacking stock. The character of the product which does not have expired date as long as it is not used and small size, the company never make an optimal estimate of the order, so the activity of ordering goods is only based on its own estimates. The method used in this research is EOQ to obtain the economical amount of the product to be ordered. The calculation process using EOQ method is done against 2019 sales data predicted to 2021 using Trend Linear forecasting method, with function form is Y=1,8776x+256,21. Furthermore, the minimum and maximum stock quantity is determined using the Min-Max Inventory method. From the result of the study found that the economic Q per ordered is 386 pcs with the frequency of bookings 8 times a year. The minimum inventory is 108 pcs and the maximum is 144 pcs with the amount of safety stock is 72 pcs and ROP is 108 pcs. By using EOQ method, the company can make savings of Rp3,939,330 per year and reduce storage cost by Rp10,119,635 per year.
Keywords : inventory, safety stock, EOQ, ROP, Min-max method

## Abstrak
Penelitian ini dilakukan di distributor spare part mobil dengan objek yang diteliti adalah lem kaca mobil. Item ini  merupakan  produk  yang  mengalami  penumpukan  stok  di  gudang  penyimpanan,  sehingga  dibutuhkan pengendalian  persediaan  untuk  mengurangi  penumpukan  stok.  Karakter  produk  yang  tidak  memiliki kadaluwarsa selama tidak dipakai, ukurannya yang kecil membuat perusahaan tidak pernah melakukan estimasi pemesanan yang optimal, sehingga kegiatan pemesanan barang hanya berdasarkan perkiraan sendiri. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode EOQ untuk mendapatkan jumlah ekonomis dari produk yang harus dipesan. Proses perhitungan dengan menggunakan metode EOQ dilakukan terhadap data penjualan 2019 yang diramalkan ke tahun 2021 dengan menggunakan metode peramalan kuantitatif trend linear dengan persamaan Y=1,8776x+256,21.  Selanjutnya  ditentukan  kuantitas  stok  minimum  dan  maksimum  menggunakan  metode Min-Max Inventory . Dari hasil penelitian ditemukan bahwa Q yang yang ekonomi sekali pesan adalah sebesar 386 pcs dengan frekuensi pemesanan 8 kali dalam setahun. Inventory minimum adalah sebaiknya 108 pcs dan maksimum adalah 144 pcs dengan jumlah safety  stock adalah sebesar 72 pcs dengan ROP 108 pcs. Dengan menggunakan metode EOQ, perusahaan dapat melakukan penghematan sebesar Rp3.939.330 dalam setahun dan mengurangi baya penyimpanan sebesar Rp10.119.635 per tahun.
Kata kunci : inventory, safetystock, EOQ, ROP, Min-max method

## 1. Pendahuluan
Dalam  menjalankan  sebuah  badan  usaha,  perusahaan  memerlukan  produk  yang  harus  selalu  tersedia ketika konsumen membutuhkannya. Ketersediaan produk tentu akan berkaitan dengan bagaimana perusahaan mengendalikan dan mengatur stok barang di gudang penyimpanan. Pengaturan atau controlling yang baik akan menghasilkan  loyalitas  konsumen  yang  merupakan  keuntungan  bagi  perusahaan.  Selain  itu  perencanaan persediaan juga akan mempengaruhi aktivitas sehari – hari perusahaan tersebut.
Persediaan  perlu  dikendalikan  agar  memberikan  stok  yang  selalu  tersedia  kapanpun  dibutuhkan.  Jika persediaan  tidak  dapat  dikendalikan  maka  akan  menghasilkan  kondisi  dimana  perusahaan  akan  kekurangan stok  sehingga  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan  konsumen  atau  kelebihan  stok  yang  mengakibatkan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
penumpukan digudang penyimpanan. Penumpukan barang baik produk jadi atau bahan baku akan mengurangi ketersediaan  ruang  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  perusahaan.  Penumpukan  produk  atau  barang  juga  akan membuat perusahaan harus menumpuk modal bisnis yang seharusnya dapat dipergunakan.
Distributor  mobil  yang  dibahas  dalam  penelitian  ini  memiliki  masalah  dalam  mengendalikan  stok barang,  salah  satu  diantaranya  adalah  lem  kaca  mobil.  Satu  jenis  produk  ini  memiliki  stok  yang  selalu berlebihan, sehingga menumpuk digudang. Akan tetapi, perusahaan juga masih tetap melakukan pemesanan kembali ( reorder ) barang jenis ini tanpa mengetahui sebaiknya berapa banyak kuantitas lem yang harus dipesan dalam satu kali pemesanan.
Penelitian ini dilakukan untuk menemukan berapa jumlah atau kuantitas lem yang harus dipesan dalam satu  kali  pemesanan  dan  berapa  banyak  stok  minimum  dan  maksimum  lem  kaca  mobil  yang  sebaiknya  di simpan di gudang penyimpanan. Persediaan merupakan tempat menyimpan material baik bahan mentah, barang sedang diproses ( work in process ), dan barang jadi yang menunjang kelancaran aktivitas perusahaan [1]. Bagi perusahaan  persediaan  merupakan  bagian  yang  sangat  penting karena  menjadi  kunci  keberhasilan,  sehingga perlu  melakukan  pengawasan  dalam  pengendalian  persediaan  agar  tidak  terjadi  kelalaian  stok  [2]  dan mempengaruhi kelancaran kegiatan produksi [3].
Pengendalian  persediaan  merupakan  metode dalam  menganalisis  persediaan  yang mencakup  aktivitas pelaksanaan,  pengawasan,  perencanaan  kebutuhan  bahan  baku  yang  harus  dipenuhi  ketika  dibutuhkan  [4]. Aktivitas  pengendalian  persediaan  bukanlah  hal  yang  mudah,  karena  mempengaruhi cost yang  harus ditanggung akibat adanya inventory [5]. Apabila persediaan terlalu besar akan menimbulkan penumpukan dana yang menganggur (meningkatkan biaya penyimpanan), namun bila kekurangan persediaan akan menyebabkan terhentinya proses produksi, tertundanya penjualan dan dampak terburuk adalah kehilangan pelanggan [6].
Metode  pengendalian  persediaan  terdiri  dari  beberapa,  diantaranya Economic  Order  Quantity (EOQ) yang merupakan teknik pengadaan bahan baku dengan menentukan berapa jumlah pesanan ekonomis setiap kali pemesanan dengan frekuensi yang sudah ditentukan serta kapan dilakukan pemesanan kembali [7].  Model ini menggunakan asumsi sederhana, yaitu (1) tingkat permintaan konstan, (2) tidak ada perubahan biaya ketika melakukan pemesanan, (3) kapasitas produksi dan persediaan tidak terbatas, (4) tidak terjadi kekurangan stok [8]. Metode ini berusaha memperkecil biaya-biaya pemesanan ( ordering cost ) dan biaya-biaya penyimpanan ( carrying cost ) [5].
Selain model EOQ dikenal juga metode lain, yaitu metode Min-Max. Metode ini didasarkan atas asumsi bahwa  persediaan  bahan  baku  berada  ditingkat  maksimum  dan  minimum  [9].  Jika  tingkat  maksimum  dan minimum  persediaan  sudah  ditetapkan,  maka  pemesanan  dapat  dilakukan  dengan  terkontrol.  Hal  ini menghindari  persediaan  yang  terlalu  besar  atau  terlalu  kecil  di  gudang  agar  tidak  terjadi  pemborosan  biaya persediaan [10]. Beberapa tahapan dalam model metode ini adalah (1) menentukan safety stock , (2) menentukan persediaan minimum ( minimum inventory ), (3) menentukan persediaan maksimum ( maximum inventory ) yang diperbolehkan untuk disimpan [9].
Inventory perusahaan akan mempengaruhi dan atau dipengaruhi oleh jumlah output yang akan dihasilkan oleh perusahaan. Oleh sebab itu, dalam menentukan berapa banyak pcs atau unit produk yang harus disimpan, perusahaan perlu mengetahui permintaan output selama beberapa periode. Aktivitas peramalan juga diperlukan dalam menentukan jumlah output . Peramalan berarti memperkirakan jumlah permintaan satu atau lebih produk dalam beberapa periode [11].  Metode peramalan terdiri dari kualitatif yang didasarkan ada data kualitatif masa lalu dan kuantitatif yang menggunakan perumusan matematis atau statistika [12]. Peramalan kuantitatif sendiri dibedakan  menjadi  beberapa  kelompok  diantaranya  pola  hubungan  variabel  dengan  deret  waktu  atau time series, yang terdiri dari rata-rata bergerak ( single moving average ) dan rata-rata bergerak tertimbang ( weighted moving average ) [12] dan peramalan berdasarkan hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel lain  yang  mempengaruhinya  (metode  korelasi),  diantaranya  pola  siklis,  pola  musiman,  pola  horizontal,  dan pola trend [13].

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan tool forecasting untuk memprediksi kebutuhan lem kaca mobil ke depannya. Model forecasting yang  digunakan  adalah  metode  korelasi trend  linear .  Setelah  dilakukan forecasting , selanjutnya  hasil forecasting akan  divalidasi  dengan  metode tracking  signal . Tracking  signal yang  positif menunjukkan nilai aktual lebih besar dibanding hasil proyeksi, dan tracking signal negatif menunjukkan hasil peramalan lebih besar dibanding aktual.

## 𝑅𝑆𝐹𝐸 = 𝛴(𝐴𝑐𝑡. 𝐷𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 − 𝐹𝑜𝑟𝑐𝑠𝑡 𝐷𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑)

## 𝑇𝑆 = 𝑅𝑆𝐹𝐸 𝑀𝐴𝐷
Penelitian ini  juga akan menghitung besar penyimpangan yang terjadi pada saat pemesanan lem kaca menggunakan Standar Deviasi (STD) [14].
𝜎 𝐿= 𝜎 𝑑 √𝐿
Dimana: 𝜎 𝐿= standar deviasi   L = leadtime 𝜎 𝑑= standar deviasi per hari
Setelah itu akan menghitung jumlah pesanan ekonomis dengan menggunakan model EOQ [14].

## 𝐸𝑂𝑄 = √ 2𝐷𝑆
𝐻
Dimana:
D =Permintaan tahunan     S = Biaya pemesanan

## H = Biaya penyimpanan
Selanjutnya  akan  ditentukan Reorder  Point untuk  mengetahui  kapan  harus  melakukan pemesanan kembali. [14]
𝑆𝑆 = 𝜎 𝐿 𝑥 𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑒 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑅𝑂𝑃 = 𝑆𝑆 + (𝐿 𝑥 𝑄)
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  min-max inventory ,  untuk  mengetahui  berapa  minimum  stok sehingga dilakukan pemesanan kembali dan maksimum stok yang dapat disimpan di gudang [9].
𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 = (𝑇𝑥𝐿) 30 + 𝑆𝑆
Dimana: T = Pemakaian barang rata-rata per periode C = Leadtime
𝑀𝑎𝑥𝑖𝑚𝑢𝑚 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 = 2(𝑇𝑥𝐿)

## 30 + 𝑆𝑆
Data yang digunakan adalah data pemesanan dan penjualan tahun 2019 karena data pada tahun ini lebih lengkap  ( Tabel 1 ). Persediaan  awal  lem  kaca  ini  adalah 2.500  pcs.  Aktivitas  pemesanan  lem  kaca  biasanya dilakukan tiga kali dalam setahun, yaitu di bulan Januari 2019= 859 pcs, Mei 2019= 1.019 pcs, dan Oktober = 1.111  pcs.  Lem  kaca  mobil  ini  memiliki  kondisi  aktual  yang  menumpuk  di  gudang. Leadtime atau  masa tenggang untuk lem kaca yaitu 4 hari.
Tabel 1. Data penjualan tahun 2019 Bulan Penjualan Bulan Penjualan Jan 301 Jul 260 Feb 372 Aug 299 Mar 232 Sep 269 Apr 173 Okt 280 Mei Jun 160 281 Nov Des 275 319 Sumber: [15]
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sebelum  melakukan  perhitungan  peramalan  dan  pengendalian  persediaan,  penelitian  ini  mencari  akar masalah  mengapa  stok  lem  kaca  mobil  ini  bisa  menumpuk.  Proses  analisa  akar  masalah  dilakukan  dengan menggunakan fishbone diagram ( Gambar 1 ).

## Gambar 1 . Fishbone Diagram
Sumber: [16]
Dari  diagram  tulang  ikan  dapat  diketahui  bahwa  perusahaan  tidak  mempunya  kebijakan  dalam menentukan jumlah pesanan, sehingga kuantitas pemesanan dilakukan hanya berdasarkan tebak estimasi oleh pihak  yang  bertanggung  jawab  terhadap  pemesanan  barang.  Jenis  sparepart  yang  tidak  memiliki  masa kadaluwarsa ini juga membuat perusahaan tidak mempermasalahkan kuantitas pesanan yang diakibatkan oleh anggapan  bahwa  lem  tidak  akan  kadaluwarsa  jika  tidak  dibuka.  Hal  inilah  yang  membuat  perusahaan beranggapan untuk memesan dalam jumlah besar untuk menghemat biaya.
Tabel 2. Forecasting penjualan Tahun 2021 Bulan Actual Demand Forcasting Demand MAD RESFE TS Jan 301 258 3,576 43 12 Feb 372 260 9,336 112 12 Mar 232 262 2,487 -30 -12 Apr 173 264 7,560 -91 -12 Mei 160 266 8,800 -106 -12 Jun 281 267 1,127 14 12 Jul 260 269 0,779 -9 -12 Aug 299 271 2,314 28 12 Sep 269 273 0,342 -4 -12 Okt 280 275 0,418 5 12 Nov 275 277 0,155 -2 -12 Des 319 279 3,355 40 12 Sumber: [16]
Dari fishbone diagram , selanjutnya akan dilakukan prediksi atau forecasting penjualan lem kaca, yaitu tahun 2021 dengan metode Trend Linear dihasilkan bentuk fungsi Y=1,8776x+256,21. Hasil forecasting yang diperoleh terlihat pada Tabel 2 . Nilai Tracking Signal (TS) adalah 12 dan -12 memiliki jumlah yang seimbang (12 sebanyak 6 bulan dan -12 sebanyak 6 bulan). Dari nilai TS ini dinyatakan bahwa ada 6 bulan nilai aktual permintaan  lebih  besar  daripada  ramalan  dan  ada  sebanyak  6  bulan  nilai  aktual  permintaan  lebih  kecil  dari peramalan.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Besarnya  nilai  penyimpangan  (Standar  Deviasi)  permintaan  yang  terjadi  ketika  pemesanan  lem  kaca mobil ada sebesar 56 pcs. Sehingga dari sini dapat ditentukan nilai Safety Stock dengan service level diestimasi di  level  90%, service  factor =  1,2816  sebaiknya  sebesar  =  72  pcs.  Pemesanan  bahan  baku  yang  ekonomis dihitung dengan menggunakan metode EOQ. Rata-rata permintaan per bulan adalah sebesar 268 pcs lem kaca dan  biaya  pemesanan  yang  dikeluarkan  setiap  kali  memesan  adalah  sebesar  Rp  300.000.  Biaya  simpan diasumsikan 20% dari harga unit lem kaca Rp 65.000. Sehingga jumlah quantity ekonomis = 386 pcs lem kaca mobil.
Dengan jumlah pesanan ekonomis sebanyak 386 pcs, total biaya persediaan perusahaan menjadi sebesar Rp 3.341.576 per tahun. Dari nilai EOQ dapat ditentukan sebaiknya frekuensi pemesanan dilakukan sebanyak 8  kali  (D/EOQ)  dalam  1  tahun.  Pemesanan  produk  lem  kaca  dapat  dilakukan  oleh  perusahaan  pada  titik kuantitas tertentu. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan diperoleh ROP perusahaan adalah sebesar 108 pcs. Dengan menggunakan metode min-max inventory akan ditemukan berapa persediaan minimal dan persediaan maksimal perusahaan.
Persediaan minimum = 108 pcs dan persediaan maksimum = 144 pcs
Dari  hasil  perhitungan  dapat  dibandingkan  antara  biaya  tanpa  menggunakan  metode  EOQ  dan menggunakan EOQ seperti pada ( Tabel 3 ).
Tabel 3. Perbandingan biaya Penjelasan Sebelum EOQ Sesudah EOQ Frekuensi 3 kali 8 kali Quantity 1.164 pcs 386 pcs SS - 72 pcs ROP - 108 pcs B.persediaan Rp 7.280.907 Rp 3.341.576 B.simpan Rp15.132.000 Rp5.012.365 Inv. min - 108 pcs Inv. maks - 144 pcs Sumber: [16]

## 4. Kesimpulan
Kebijakan yang dijalankan selama ini di perusahaan menunjukkan pengeluaran yang sangat besar dalam manajemen inventory . Dari hasil analisis fishbone diagram ditunjukkan penumpukan jenis item lem kaca dapat diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi penumpukan barang, yaitu: man : estimasi dilakukan atas persepsi sendiri; method : belum ada kebijakan yang mengatur jumlah pemesanan dalam sekali pesan, dan material: sifat dari sparepart yang tidak kadaluwarsa. Dengan penerapan metode EOQ melalui proses peramalan permintaan dalam  setahun  ke  depan,  maka  perusahaan  mampu  menghemat  Rp3.939.330  dalam  pengadaan  produk  per tahun dan mampu mengurangi biaya penyimpanan barang sebesar Rp10.119.635 per tahun.

## 5. Referensi
[1]   A.  Wijaya,  M.  Arifin  and  T.  Soebijono,  "Sistem  Informasi  Perencanaan  Persediaan  Barang," Sistem Informasi, vol. 2, pp. 14-20, 2013.
[2]   R. Noviani, Y. N. Nasution and A. Rizki, "Klasifikasi Persediaan Barang Menggunakan Analisis Always Better Control (ABC) dan Prediksi Permintaan Dengan Metode Monte Carlo (Studi Kasus : Persediaan Obat Pada Apotek Mega Rizki Tahun 2016)," J. Eksponensial, vol. 8, no. 2, pp. 103-110, 2017.
[3]   S. Suryani and D. Can, "Analisis Pengendalian Persediaan Sistem Manajemen Persediaan Bahan Baku Kemasan," Intech Teknik Industri, vol. 4, no. 2, p. 65, 2018.
[4]   H.  Al-Khazraji,  C.  Cole  and  W.  Guo,  "Dynamics  Analysis  of  a  Production  Inventory  Control  System With Two Pipelines Feedback," Emerald Insight, vol. 46, pp. 1632-1653, 2017.
[5]   D. Niarto, A. L. and Heriyanto, "Manajemen Persediaan Suku Cadang Alat Berat PT United Tractors, Tbk. Cabang Samarinda," J. Eonomia, vol. 5, no. 3, pp. 10-17, 2016.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[6]   E. Herjanto, Manajemen Operasi. Edisi Ketiga, Jakarta: Grasindo, 2015.
[7]   N. Apriyani and A. Muhsin, "Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku dengan Metode Economic Order Quantity dan Kanban Pada PT Adyawinsa Stamping Industries," J. Opsi, vol. 10, no. 2, p. 128, 2017.
[8]   A. Eunike, Perencanaan Produksi dan Pengendalian Persediaan, Malang: Universitas Brawijaya Press, 2018.
[9]   A.  P.  Kinanthi,  D.  Herlina  and  F.  A.  Mahardika,  "Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku Menggunakan Metode Min-Max (Studi Kasus PT Djitoe Indonesia Tobacco)," Performa, vol. 15, no. 2, pp. 87-92, 2016.
[10]  F. Prima and A. Sindikia, "Pengendalian Persediaan Pozzolan di PT Semen Padang," J. Optimasi Sistem Industri, vol. 13, no. 2, 2014.
[11]  A.  Nurlifa  and  S.  Kusumadewi,  "Sistem  Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan  Metode  Moving Average Pada Rumah Jilbab Zaky," JURNAL INOVTEK POLBENG - SERI INFORMATIKA, Vols. VOL. 2, NO. 1 , no. Juni 2017, pp. 18-26, 2017 .
[12]  D.  Pianda,  Optimasi  Perencanaan  Produksi  pada  Kombinasi  Produk  dengan  Metode  Linear Programming, CV Jejak, 2018.
[13]  A. Ishak, Manajemen Operasi (Edisi Kedua), Medan: USU Press, 2015.
[14]  J.  Puspika  and  D.  Anita,  "Inventory  Control  Dan  Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  Produksi  Roti Pada Pabrik Roti Bobo Pekanbaru," Jurnal Ekonomi, Vols. Volume 21, Nomor 3 , no. September 2013, pp. 1-15, 2013.
[15]  Hendy, Pengendalian Persediaan Pada Sukucadang Sikatitan Dengan Metode Economic Order Quantity (EOQ) (Studi Kasus PT.Asuki Batam), Batam, Kepulauan Riau: Universitas Universal, 2019.
[16]  M. Juliana, Pengendalian Stok Sparepart dengan Metode EOQ dan Min Max Inventory, Batam, 2021.
[17]  Haizer, Jay and R. Bary, Operation Management: Manajemen Operasi, Jakarta: Salemba Empat, 2005.