## Optimalisasi Pengendalian Persediaan Bahan Baku Gandum Dengan Metode Economic Order Quantity di PT.XYZ
Firman Kurniawan 1* , Dzakiyah Widyaningrum 2
12 Program studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur Indonesia * Koresponden email : kfirman987@gmail.com*, dzakiyah@umg.ac.id
Diterima: 10 Mei 2023 Disetujui: 15 Mei 2023

## Abstract
PT.  XYZ  is  a  company  that  produces  wheat  flour  in  Gresik,  whose  production  process  uses  wheat  raw materials  purchased  from  Australia,  Russia,  Argentina,  etc.  Due  to  the  relatively  large  amount  of  raw material  inventory,  the  Company  controls  wheat  raw  material  inventory. Argentina  wheat and Russian wheat is the most widely purchased wheat in large quantities. The purpose of this study is to determine the supply of raw materials according to production needs by calculation safety stock, re-order point , and the optimal number of orders in order to obtain a minimum total inventory cost (TIC). From the research results, the total cost of raw material supplies according to the company for Argentina Wheat and Russian Wheat are IDR 44,756,302,760 and IDR 23,212,114,036. Meanwhile, according to the EOQ method the total cost of  inventory Argentina  Wheat and Russian  Wheat are  IDR  36,082,263,441  and  IDR  20,044,898,966. Savings  of  IDR  8,674,039,319  and  IDR  3,167,215,070  for  types Argentina  Wheat and Russian  Wheat proving  with  the  EOQ  method  obtained  the  optimum  total  cost. Economical  order  quantity  Argentina Wheat and Russian  Wheat with  the  EOQ  method  is  58636mt  and  32574mt  with  an  economical  order frequency of 4 and 3 times. With a safety stock of 6984mt and 6014mt of grain types Argentina Wheat and Russian Wheat had to reorder wheat when supplies were 58194mt and 29324mt. Keywords: EOQ, control, raw materials, safety stock, reorder point, total inventory cost

## Abstrak
PT.XYZ adalah perusahaan yang memproduksi tepung terigu di Gresik menggunakan bahan dasar gandum yang  dibeli  dari  Australia,  Rusia,  Argentina  dan  lain-lain.  Karena  jumlah  persediaan  bahan  baku  yang cukup besar, perusahaan ini melakukan pengendalian persediaan bahan baku gandum. Gandum Argentina wheat dan Russian  wheat merupakan  gandum  yang  paling  banyak  dibeli  dengan  kuantitas  yang  besar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui persediaan bahan baku yang sesuai kebutuhan produksi dengan perhitungan safety stock, re-order point , dan jumlah pemesanan yang optimum agar diperoleh total biaya persediaan (TIC) yang minimum. Dari hasil penelitian, total biaya  persediaan bahan baku menurut perusahaan untuk Argentina Wheat dan Russian Wheat adalah Rp 44.756.302.760 dan Rp 23.212.114.036. Sedangkan menurut metode EOQ total biaya persediaan Argentina Wheat dan Russian Wheat adalah Rp 36.082.263.441  dan  Rp  20.044.898.966.  Penghematan  sebesar  Rp  8.674.039.319  dan  Rp  3.167.215.070 untuk  jenis Argentina Wheat dan Russian  Wheat membuktikan  dengan  metode EOQ  didapat  total  biaya yang optimum. Kuantitas pemesanan ekonomis Argentina Wheat dan Russian Wheat dengan metode EOQ adalah 58636mt dan 32574mt dengan frekuensi pemesanan yang ekonomis 4 dan 3kali. Dengan safety stok 6984mt dan 6014mt gandum jenis Argentina Wheat dan Russian Wheat harus memesan ulang gandum saat persediaan 58194mt dan 29324mt.
Kata kunci: EOQ, pengendalian, bahan baku, safety stock, reorder point, total biaya persediaan

## 1. Pendahuluan
Kemajuan dalam ilmu pengetahuan dan teknologi yang pesat, persaingan antara perusahaan yang beroperasi di industri makanan meningkat, salah satu cara perusahaan mengatasi masalah adalah dengan lebih efektif mengatur persediaan[1].  Manajemen  persediaan  menjadi  salah  satu  aspek  yang  paling  penting  dari  kegiatan  operasional disemua  perusahaan,  terutama  perusahaan  manufaktur  [2] . Model  yang  menggabungkan  biaya  pemesanan, penggunaan bahan baku per tahun, dan biaya penyimpanan per unit termasuk pengendalian persediaan itu sendiri [3]. Mengendalikan persediaan, terutama bahan baku dasar sangat penting untuk memaksimalkan keuntungan. Namun tidak  semua  perusahaan  memiliki  pemahaman  yang  akurat  tentang  pengendalian  bahan  baku,  yang  dapat menyebabkan pemborosan dan kekurangan bahan baku jika tidak dilakukan dengan benar [4]. Selain itu dengan pengendalian  persediaan  bahan  baku,  perusahaan  dapat  mencukupi  permintaan  konsumen  dengan  tepat  waktu sehingga perusahaan dapat tetap konsisten dalam mencapai tujuannya. Jika sebuah perusahaan tidak dapat mengelola
persediaan bahan bakunya secara efektif, maka akan timbul biaya yang sangat besar [5]. Memesan terlalu banyak bahan  baku  akan  mengakibatkan  pemborosan,  sementara  memesan  terlalu  sedikit  akan  menyebabkan  hilangnya keuntungan karena perusahaan tidak akan dapat memenuhi tuntutan pelanggan. Kenyataannya adalah seringkali ada masalah yang tidak terduga dengan persediaan bahan baku, seperti kekurangan bahan baku dan kelebihan bahan baku yang  mengganggu  proses  produksi.  Kelemahan  dari  masalah  ini  adalah  bahwa  keuntungan  perusahaan  akan menurun. Optimalisasi pengendalian persediaan dilakukan perusahaan untuk mengurangi biaya [6].
PT.XYZ  adalah  perusahaan  yang  memproduksi  jenis  bahan  baku  makanan  yang  berlokasi  di  Gresik, Indonesia.  Perusahaan  ini  memproduksi  berbagai  produk  tepung  terigu.  Total  kapasitas  pabrik  untuk  proses penggilingan bahan baku pokok berupa gandum sebesar 1050-1500 ton/hari. Dengan produksinya memakai bahan baku  dasar  yaitu  gandum,  gandum  didatangkan  dari  berbagai  negara  seperti  Kanada,  Australia,  Rusia,  Amerika Serikat  dan  Argentina  tergantung kondisi yang  kemudian disimpan dalam  silo  milik pribadi.  Gandum Argentina wheat dan Russian wheat merupakan gandum yang paling banyak dibeli dengan kuantitas yang besar oleh PT XYZ. Ketika bahan baku tiba, kelebihan bahan baku adalah masalah umum dalam perencanaan dan pengendalian bahan baku di perusahaan. Dengan jumlah yang besar dan tempat penyimpanan yang terbatas, perusahaan harus menyewa fasilitas eksternal yaitu gudang eksternal. Oleh karena itu perusahaan memiliki biaya persediaan yang lebih tinggi karena biaya persediaan termasuk biaya pemesanan, biaya transportasi dan biaya penyimpanan merupakan biaya diluar gudang perusahaan[7]. Untuk pengoptimalan biaya ini, perlu untuk menerapkan kebijakan yang benar mengenai  jumlah  dan  waktu  pemesanan  bahan  baku  [8].  Perusahaan  membuat  rencana  berdasarkan  permintaan tahunan dan posisi stok digudang. Secara aktual, tidak disarankan bagi perusahaan untuk menyimpan sejumlah besar bahan baku karena dapat menyebabkan pemborosan. Menentukan berapa banyak bahan baku yang harus dipesan, kapan pesanan harus disimpan, dan berapa banyak persediaan yang harus disimpan untuk menghindari kekurangan atau kelebihan persediaan membutuhkan pengendalian yang efektif atas persediaan bahan baku.
EOQ ( Economic Order Quantity) adalah metode yang menentukan keputusan jumlah satu kali pesan dengan biaya tetap dan jumlah bahan baku yang tetap dan jumlah pemesanan optimal[9]. EOQ bertujuan meminimumkan jumlah pemesanan dan persediaan agar menghasilkan biaya minimum dan menetapkan biaya dan jumlah bahan[10]. Metode ini bertujuan untuk menemukan tingkat pasokan seminimum mungkin dengan biaya terendah dan kualitas terbaik kemudian memberikan jumlah pesanan yang tepat sehingga tidak ada kekurangan pasokan yang nantinya akan  mengganggu  keberlangsungan  proses  produksi  di  perusahaan,  serta  mengendalikan  persediaan  untuk mengurangi risk karena terjadinya persediaan berlebih, dan untuk memangkas biaya yang tidak diperlukan dandan untuk mengurangi biaya yang tidak perlu dan dapat menghemat biaya cadang yang dikeluarkan oleh perusahaan[11].
Penelitian  yang  ditulis  oleh  [12]  bahwasanya  terdapat  masalah  yaitu  perencanaan  persediaan  bahan  baku plywood belum direncanakan dengan baik sehingga biaya yang digunakan untuk mendatangkan bahan baku ataupun biaya penyimpanannya yang dihasilkan sangat tinggi. Berdasarkan penelitian yang dilakukan dengan metode EOQ didapat hasil yang lebih ekonomis atau didapat penghematan dalam total biaya persediaan.
Dalam penelitian yang dilakukan [13] di CV. Harapan Jaya Mebel bahwasanya dalam melakukan produksi perusahaan ini mengalami kesulitan dalam mendapatkan bahan baku kayu karena harus menunggu lama bahan baku dari penyedia sehingga biaya persediaan menjadi lebih besar. Dalam penanganannya masalah peneliti menggunakan pendekatan  dengan  metode  EOQ untuk  sistem  perencanaan  persediaan  di  perusahaan  ini.  Dengan  EOQ didapat pembelian yang lebih ekonomis dan frekuensi pembelian yang lebih sedikit dibanding kebijakan perusahaan.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh [14], inventarisasi adalah komponen penting dari proses manufaktur. Hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  ketersediaan  bahan  baku  dimaksimalkan  setiap  saat;  khususnya,  ini dicapai dengan memastikan bahwa jumlah bahan baku yang disimpan dalam inventaris tidak terlalu besar (berlebihan) maupun tidak mencukupi (di bawah stok). Pendekatan EOQ digunakan untuk memberikan hasil TIC ( Total Inventory Cost ) yang lebih rendah dari hasil yang dihasilkan menggunakan analisis perusahaan dengan selisih biaya bahan baku tepung terigu pada produksi kue lapis sebesar Rp 853.598.
Selanjutnya  penelitian  yang ditulis  Adi  Candra[15]  juga  menerangkan  bahwa  dengan  metode EOQ  dapat mengatasi masalah dalam perencanaan persediaan bahan baku Hotmix. Menggunakan metode EOQ persediaan bahan baku  mengalami  penurunan,  didapatkan safety  stock selama    satu  periode  yaitu  satu  tahun  sebanyak  lima  kali. Kemudian  dengan  metode  EOQ  total  persediaan  bahan  baku  mengalami  penurunan  dibanding  melakukan perhitungan perusahaan sehingga terjadi penghematan.
Berdasarkan penelitian yang diperoleh maka dibuat penelitian ini untuk menganalisis pengendalian persediaan bahan baku gandum  jenis Argentina Wheat dan Russian Wheat dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) di PT XYZ. Penelitian ini berupaya mengoptimalisasi total biaya persediaan yang sebelumnya menurut perhitungan perusahaan dengan metode EOQ di PT.XYZ selama satu tahun. Selain itu dengan metode EOQ juga dapat melihat berapa frekuensi pemesanan yang optimal, safety stock dan titik pemesanan ulang di PT XYZ yang sesuai.

## 2. Metode Penelitian
Objek  yang  diteliti  adalah  di  PT.XYZ  dimana  data  diperoleh  melalui  akumulasi  dalam  bentuk dokumen, arsip yang sesuai dengan penelitian ini. Selain itu data yang diperoleh dari pengamatan langsung untuk  menentukan  produksi  yang  sebenarnya.  Data  pembelian  bahan  baku,  jumlah  bahan  baku  yang diperlukan per periode, data biaya pembelian, dan data biaya penyimpanan dikumpulkan. Data kemudian diolah  untuk  mengetahui  data  sesuai  dengan  formula  yang  didapat  yang  terdapat  perhitungan  untuk menentukan  kuantitas  order  optimal  dan  ekonomis  menggunakan  pendekatan  EOQ, safety  stock ,  ROP, frekuensi pembelian serta total  biaya produksi. Kemudian data akan  dianalisis dan dibandingkan dengan metode EOQ. Dari hasil analisis kemudian didapatkan kesimpulan pada penelitian tersebut. Adapun alur penyelesaian masalah pada penelitian tersebut sebagai berikut seperti Gambar 1.
Gambar 1 . Alur penyelesaian [16]

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan data
Dalam penelitian ini, data yang diperlukan adalah data tentang pengembangan persediaan bahan baku termasuk pembelian dan penggunaan baku gandum yaitu Argentina wheat dan Russian wheat , data tentang biaya penyimpanan termasuk biaya pemesanan dan penyimpanannya selama satu tahun, yaitu satu periode produksi selama Januari 2022 – Desember 2022. Pemakaian gandum sebagai bahan baku didasarkan pada planning produksi yaitu rencana dalam setiap kali proses produksi. Perkembangan persediaan bahan baku gandum tipe Argentina Wheat disajikan di Tabel 1.
Table 1 . Perkembangan stok bahan baku Argentina wheat tahun 2022 dalam satuan metrik ton Periode Stok awal Pembelian Total stok awal Pemakaian Total stok akhir Stok rata-rata Jan 15061.8 21798.8 36860.5 13379.3 23481.2 30170.9 Feb 23481.2 60362.9 83844.1 23234.7 60609.4 72226.8 Maret 60609.5 32166 92775.4 16007.1 76768.3 84771.9 Aprl 76768.4 23000 99768.3 11663.1 88105.1 93936.7 Mei 88105.2 0 88105.1 18731.8 69373.3 78739.2 Jun 69373.4 0 69373.3 16698.1 52675.2 61024.3 Jul 52675.2 34796.9 87472.2 18460.9 69011.3 78241.7 Agust 69011.3 0 69011.3 19080.5 49930.7 59471.0 Sept 49930.8 0 49930.7 20170.4 29760.3 39845.5 Okt 29760.4 0 29760.3 16008.5 16751.8 21756.0 Nov 13751.8 35793.1 49544.9 15014.7 34530.1 42037.5 Des 34530.2 0 34530.0 16310.4 18219.7 26374.9 Total 583059.1 227159.9 790976.0 204759.9 58621.0 688597.0 Rata rata 48588.3 29702.5 65914.7 17063.9 48851.2 57383.0 Sumber : PT.XYZ, 2022
Sedangkan perkembangan persediaan bahan baku gandum jenis Russian wheat disajikan pada Tabel 2.
Studi Pendahuluan Pengumpulan data Analisa dan pembahasan Penarikan kesimpulan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Table2 . Perkembangan stok bahan baku Russian wheat tahun 2022 dalam satuan metrik ton Periode Stok awal Pembelian Total stok awal Pemakaian Total stok akhir Stok rata-rata Jan 2153.3 55462.6 57615.9 7142.8 50473.0 54044.4 Feb 50473.0 0 50473.0 8088.5 42384.4 46428.7 Maret 42384.4 31870.0 74254.4 8416.4 65838.0 70046.2 April 65838.0 0 65838.0 9700.8 56137.1 60987.6 Mei 56137.1 0 56137.1 9470.0 46667.1 51402.2 Jun 46667.1 0 46667.1 9360.9 37306.2 41986.7 Jul 37306.2 0 37306.2 9867.8 27438.5 32372.3 Agust 27438.4 0 27438.4 10119.5 17318.9 22378.7 Sept 17318.9 5879.0 23197.9 9696.5 13501.5 18349.7 Okt 13501.9 0 13501.5 5606.2 7895.3 10698.4 Nov 7895.3 0 7895.4 4476.9 3418.4 5656.8 Des 3418.4 0 3418.4 1387.6 2030.89 2724.9 Total 370532.1 99211.6 463743.8 93334.1 370409.6 417076.7 Rata rata 30877.7 37284.7 38645.3 7777.8 30867.5 34756.3 Sumber : PT.XYZ, 2022

## 3.2. Penentuan total biaya persediaan aktual perusahaan
Nilai  total  persediaan  awal  dan  akhir  gandum  Argentina  dan  gandum  Rusia  berbeda.  Hal  ini dikarenakan  oleh  penggunaan  sejumlah  bahan  dasar  biji  gandum.  Pada  tahun  2022,  rata-rata  persediaan Argentina Wheat adalah 57383,0 mt, sedangkan persentase pasokan Russian  Wheat adalah 34756,3 mt. Biaya  penyimpanan  bahan  baku  gandum  dihitung  dengan  menambahkan  biaya  pembelian  ke  biaya penyimpanannya.  Biaya  pemesanan  tahunan  dihitung  dengan  mengalikan  banyaknya  pemesanan perusahaan  yang  aktual  dengan  biaya  perpesanan,  dan  biaya  order  ditentukan  sebagai  5%  dari  harga pembelian. Biaya pemesanan gandum Argentina Wheat diasumsikan 5% dari harga belinya yaitu : Harga Argentina Wheat USD 250.65 atau Rp 3.479.022,-/mt = Rp 3.479.022 x 5%= Rp. 173.951/mt Rata-rata pemesanan untuk satu kali kedatangan yaitu 29700 mt Argentina Wheat maka : = Rp. 173.951/mt x 29700 = Rp. 5.166.344.700/pemesanan Total biaya pemesanan = Rp35.618.206.760
Biaya pemesanan Russian  Wheat diasumsikan 5% dari harga belinya yaitu: Harga Russian  Wheat USD 269.53 atau Rp 3.741.076,-/mt = Rp. 3.741.076 x 5%= Rp. 187.054/mt Total pemesanan untuk satu kali kedatangan yaitu 18700mt Russian  Wheat maka: = Rp. 187.054/mt x 18700 = Rp. 3.497.909.800/pemesanan Total biaya pemesanan = Rp17.458.498.036
Biaya  penyimpanan  tahunan dihitung  dengan  mengalikan  tingkat  rata-rata  persediaan  bahan  baku dengan  biaya  per  unit  per  tahun  untuk  penyimpanannya.  Biaya  penyimpanan  gandum,  sebagaimana ditentukan oleh perusahaan adalah sebesar Rp 51.280/mt/bulan. Jadi, biaya penyimpanan tahunan adalah Rp 615.360/mt.
Biaya penyimpanan Argentina Wheat = Rp 615.360/mt/tahun x rata-rata persediaan =Rp.9.138.096.000 Biaya penyimpanan Russian wheat= Rp 615.360/mt/tahun x rata-rata persediaan = Rp.5.753.616.000
Tabel 3 . Total biaya persediaan gandum jenis Argentina Wheat dan Russian Wheat aktual perusahaan
Nama gandum Biaya pesanan Biaya penyimpanan Total biaya persediaan Argentina wheat Rp35.618.206.760 Rp.9.138.096.000 Rp 44.756.302.760 Russian wheat Rp17.458.498.036 Rp.5.753.616.000 Rp 23.212.114.036 Total Rp 67.968.416.796 Sumber : Diolah penulis, 2022
Tabel 3 menunjukkan secara rinci perkiraan aktual perhitungan perusahaan terhadap total biaya persediaan bahan baku pada tahun 2022.

## 3.3 Economic Order Quantity
Untuk  menghitung  kuantitas  pemesanan  yang  optimal,  data  yang  diperlukan  antara  lain  biaya pemesanan, biaya penyimpanan dan total permintaan. Dengan menerapkan metode EOQ, total bahan baku yang  dipesan  diharapkan  optimal  dalam  satu  kali  pemesanan.  Data  yang  diperlukan  untuk  menghitung jumlah pemesanan optimal, termasuk permintaan (D), biaya pesanan (S), dan biaya penyimpanan (h). Pada tahun  2022,  permintaan  terhadap Russian  wheat adalah  93334,14  mt,  sedangkan  permintaan  terhadap Argentina  wheat adalah  204759,9mt.  Biaya  memesan Argentina  wheat dan Russian  wheat adalah  Rp 5.166.344.700,-  dan  Rp  3.497.909.800,-  dengan  Rp  615.360mt/tahun  untuk  biaya  penyimpanannya. Perhitungan  kuantitas  pesanan  bahan  baku  yang  optimal  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  rumus sebagai berikut:
𝑄 ∗ = √ 2𝐷𝑆 ℎ (1)
Dimana : D : Jumlah permintaan S : Biaya pesan h : Biaya penyimpanan
EOQ bahan baku gandum Argentina
= √ 2 𝑥 204759.9 x 5.166.344.700
615.360 =58636 mt
EOQbahan baku gandum Russian
= √ 2 𝑥 93334.14 𝑥 3.497.909.800.700
615.360 = 32574 mt
Frekuensi pemesanan dihitung dengan membagi permintaan tahunan (D) dengan jumlah pesanan optimal bahan baku (Q*)[17]. Frekuensi pemesanan dapat dihitung dengan rumus :
𝐷 𝑄 ∗ (2)
Frekuensi pemesanan gandum jenis Argentina wheat 204759.9 58636 = 3.5 atau 4 kali
Frekuensi pemesanan gandum jenis Russianwheat 93334.1 32571 = 3 kali
Biaya persediaan total (TIC) dapat dihitung dengan adanya persamaan antara biaya pesan dan biaya pemesanan, biaya persediaan total = biaya pemesanan + biaya penyimpanan :
TIC = 𝑄 2 x h + 𝐷 𝑄 x S (3)
Dimana : Q : Jumlah persediaan optimum (EOQ) D : Jumlah permintaan S : Biaya pemesanan h : Biaya penyimpanan
TIC Argentina wheat = 58636 2 𝑥 Rp 615.360 + 204759.9 58636 𝑥 Rp. 5.166.344.700 = 36.082.263.441
TIC Russian wheat = 32574 2 𝑥 Rp 615.360 + 93334.1 32574 𝑥 Rp . 3.497.909.800= 20.044.898.966
Persediaan  pengaman  atau safety  stock merupakan  persediaan  lebih  yang  bertujuan  untuk meminimkan  masalah  s tockout atau  tidak  ada  persediaan  dan  mengurangi  tambahan  biaya penyimpanan ataupun s tockout cost [18] . Selain itu safety stock juga memiliki tujuan agar suatu perusahaan melakukan pemesanan ulang dan dapat menentukan jumlah persediaan yang seharusnya disimpan dan ada harus ada sebelumnya, hal ini disebut Pre-Order Point [19]. Keuntungan dengan adanya safety stock, agar pada suatu waktu kuantitas permintaan mengalami lonjakan, persediaan dapat digunakan untuk menutup permintaan tersebut[20]. Rumus safety stock :
SS  =  SD x Z (4)
Dimana : SS  = Persediaan Pengaman SD= Standar deviasi permintaan selama waktu pemesanan Z = Faktor jumlah deviasi kepercayaan terhadap pelayanan atau faktor keamanan yang besarnya ditentukan oleh tingkat service level
Nilai safety stock didasarkan dari jumlah penggunaan bahan baku dan rata-rata penggunaan bahan baku  per  bulan  untuk  menentukan standart  deviasi serta  standart  penyimpangan  sebesar  2.33  yang diperoleh  dari service  level perusahaan  yang  mencapai  99%.  Gandum  jenis Argentina  Wheat memiliki standar deviasi sebesar  2997.8 dan standar deviasi 2581.3 Russian wheat yang didapat dari:
SD = √ ∑(x− x̅ )² N (5)
Standar deviasi Argentina Wheat
Tabel 4 . Perhitungan standar deviasi Argentina Wheat Periode   Pemakaian Aktual (x)  Rata Pemakaian  ( x ̅  ) (x- x ̅  ) (x- x ̅  )² Jan 13379.3 17063.3 -3684 13571856 Feb 23234.7 17063.3 6171.4 38086178 Mar 16007.1 17063.3 -1056.2 1115558.4 Aprl 11663.1 17063.3 -5400.2 29162160 Mei 18731.8 17063.3 1668.5 2783892.3 Jun 16698.1 17063.3 -365.2 133371.04 Jul 18460.9 17063.3 1397.6 1953285.8 Agst 19080.5 17063.3 2017.2 4069095.8 Sep 20170.4 17063.3 3107.1 9654070.4 Okt 16008.5 17063.3 -1054.8 1112603 Nov 15014.7 17063.3 -2048.6 4196762 Des 16310.4 17063.3 -752.9 566858.41 Total 106405691 Sumber : Diolah penulis, 2022 SD = √ 106405691 12 SD = 2997.8
Standar deviasi Russian Wheat
Tabel 5 . Perhitungan standar deviasi Russian Wheat Periode   Pemakaian Aktual (x)  Rata Pemakaian  ( x
̅  ) (x- x ̅  ) (x- x ̅  )² Jan 7142.8 7777.8 -635 403225 Feb 8088.5 7777.8 310.7 96534.49 Mar 8416.4 7777.8 638.6 407810 April 9700.8 7777.8 1923 3697929 Mei 9470 7777.8 1692.2 2863541
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Periode   Pemakaian Aktual (x)  Rata Pemakaian  ( x ̅  ) (x- x ̅  ) (x- x ̅  )² Jun 9360.9 7777.8 1583.1 2506206 Jul 9867.8 7777.8 2090 4368100 Agst 10119.5 7777.8 2341.7 5483559 Sep 9696.5 7777.8 1918.7 3681410 Okt 5606.2 7777.8 -2171.6 4715847 Nov 4476.9 7777.8 -3300.9 10895941 Des 1387.6 7777.8 -6390.2 40834656 Total 79954757 Sumber : Diolah penulis, 2022 SD = √ 79954757 12
SD =  2581.3
Safety stock  Argentina wheat= 2997.8 x 2.33 = 6984 Safety stock  Russian wheat= 2581.3x 2.33 = 6014
Reorder point atau titik pemesanan ulang didapat dengan mengalikan antara permintaan per hari (d) dengan lead time (L) lalu dijumlahkan nilai safety stock (SS)[21]. Diketahui rata-rata permintaan perhari 569 mt Argentina wheat dan 259mt Russian wheat dengan lead time 90 hari maka :
ROP = d × L + SS (6)
ROP Argentina wheat= (569 x 90) x 6984 = 58194
ROP Russian wheat= (569 x 90) x 6984 = 29324
Jadi ketika stok Argentina wheat berada di penyimpanan sebesar 58194 mt dan Russian wheat 29324 mt,  harus  dilakukan  pemesanan  ulang  untuk masing-masing.  Analisis  dan  penentuan  metode  persediaan bahan  baku  mana  yang  paling  efektif  adalah  bertujuan  membandingkan  total  biaya  pasokan  dengan kebijakan perhitungan oleh perusahaan dengan hasil perhitungan menggunakan metode EOQ [7]. Ketika total  atau  jumlah  biaya  pasokan  bahan  baku  berdasarkan  analisis  metode  EOQ  kurang  dari  total  biaya persediaan  menurut  kebijakan  perusahaan,  itu  menunjukkan  bahwa  manajemen  persediaan  perusahaan sudah efektif, demikian pula sebaliknya.
Tabel 6. Analisis TIC perusahaan dengan perhitungan metode EOQ Tahun 2022.
Tipe gandum Total Inventory Cost Penghematan/selisih Perusahaan EOQ Argentina wheat Rp 44.756.302.760 Rp 36.082.263.441 Rp 8.674.039.319 Russian wheat Rp 23.212.114.036 Rp 20.044.898.966 Rp 3.167.215.070 Total Rp 67.968.416.796 Rp 56.127.162.407 Rp 11.841.254.389 Sumber : Diolah penulis, 2022
Dari Tabel 6 dapat diketahui bahwa menurut perhitungan perusahaan total biaya persediaan untuk dua  tipe gandum  adalah  Rp 67.968.416.796  .  Sedangkan  menurut  perhitungan  metode  EOQ, TIC bahan baku  sebesar  Rp  56.127.162.407.  Ada  selisih  biaya  antara  metode  EOQ  dengan  perhitungan  aktual perusahaan sebesar Rp 11.841.254.389 dimana total biaya persediaan  dengan metode EOQ lebih kecil atau bisa dikatakan terjadi penghematan jika menggunakan metode EOQ.

## 4. Kesimpulan
Sistem pengendalian bahan baku gandum jenis Argentina Wheat dan Russian  Wheat yang diterapkan oleh PT. XYZ  belum keseluruhan efisien jika dibandingkan dengan perhitungan metode Economic Order Quantity (EOQ). Hal ini terbukti dari hasil total persediaan aktual perusahaan, total biaya persediaan untuk dua  tipe  gandum  adalah  Rp 67.968.416.796.  Sedangkan  biaya  total  persediaan  bahan  baku  untuk kedua
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
gandum  menurut  perhitungan  metode Economic  Order  Quantity (EOQ)  sebesar  Rp  56.127.162.407 menyebabkan penghematan sebesar Rp Rp 11.841.254.389.
Kuantitas  pemesanan  ekonomis  gandum Argentina  Wheat  dan  Russian    Wheat dengan  metode Economic  Order  Quantity di  PT.XYZ  masing-masing  adalah  58636  mt  dan  32574 mt  dengan  frekuensi pemesanan yang ekonomis 4 dan 3 kali. Dengan safety stok 6984 mt dan 6014 mt gandum jenis Argentina Wheat  dan  Russian  Wheat harus  memesan  ulang  gandum  saat  persediaan  58194  mt  untuk  gandum Argentina Wheat dan 29324 mt untuk gandum Russian Wheat .

## 5. Referensi
[1] K.  Hidayat,  J.  Efendi,  and  R.  Faridz,  “Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Kerupuk Mentah  Potato Dan Kentang  Keriting  Menggunakan  Metode Economic  Order  Quantity  (EOQ),” Performa Media Ilm. Tek. Ind. , vol. 18, no. 2, pp. 125–134, 2020, doi: 10.20961/performa.18.2.35418.
[2] Erik Suyanto, Andhika Mayasari, and Nur Kholis, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Tumpi Menggunakan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Dan Metode Period Order Quantity (POQ) di UD. Jaya Abadi Solution,” Reaktom  Rekayasa Keteknikan dan Optimasi , vol. 4, no. 2, pp. 68– 75, 2019, doi: 10.33752/reaktom.v4i2.1250.
[3] M. A. Wijaya, S. Nugroho, M. Ali Pahmi, and Miftahul Imtihan, “Pengendalian Persedian Produk Dengan Metode Eoq Melalui Konsep Supply Chain Management,” JENIUS    J. Terap.  Tek.  Ind. , vol. 2, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.37373/jenius.v2i1.92.
[4] Kinanthi, Ade Putri, Durkes Herlina, and Finda Arwi Mahardika. "Analisis pengendalian persediaan bahan  baku  menggunakan  metode  min-max  (studi  kasus  PT.  Djitoe  Indonesia  Tobacco)." PERFORMA: Media Ilmiah Teknik Industri 15.2 (2016).
[5] L. Lestari and A. F. Hadining, “Metode Economic Order Quantity (EOQ) Sebagai Analisis Kontrol Persediaan Bahan Baku pada PT Metalindo Teknik Utama,” J. Rekayasa Sist. Dan Ind. , vol. 9, 2022.
[6] N.  L.  Rachmawati  and  M.  Lentari,  “Penerapan  Metode  Min-Max  untuk  Minimasi  Stockout  dan Overstock Persediaan Bahan Baku,” vol. 8, no. 2, pp. 143–148, 2022.
[7] Annisa Purbasari, Hery Irwan, and Wulandari Apostolic, “Analisis Perbandingan Metode Economic Order Quantity (Eoq),” J. Profisiensi , vol. Vol. 10 No, no. 1, pp. 1–16, 2022.
[8] G.  L.  Saragi  and  R.  Setyorini,  “Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Dengan  Metode Economic Order Quantity (EOQ) Pada Restoran Steak,” ISSN  2355-9357 e-Proceeding Manag. , vol. 1, no. 3, pp. 542–553, 2014.
[9] C. Yuliana, N. Sudjana, F. I. Administrasi, and U. Brawijaya, “Penerapan Model EOQ (Economic Order  Quantity) Dalam  Rangka  Meminimumkan Biaya  Persediaan  Bahan  Baku  (Studi Pada  UD. Sumber Rejo Kandangan-Kediri),” J. Adm. Bisnis , vol. 36, no. 1, pp. 1–9, 2016.
[10] A. Sofiana and D. Ahmad Tasdiqul Haq, “Pengendalian Persediaan Insert Tools dengan Metode Economic Order Quantity dan Klasifikasi ABC,” J. INTECH Tek. Ind. Univ. Serang Raya , vol. 6, no. 1, pp. 39–47, 2020, doi: 10.30656/intech.v6i1.2174.
[11] Y. Evitha and F. M. HS, “Pengaruh Penerapan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Terhadap Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Produksi  di  PT.  Omron  Manufacturing  Of  Indonesia,” J. Logistik Indones. , vol. 3, no. 2, 2019, doi: 10.31334/logistik.v3i2.615.
[12] M. . Riduan and R. Patradhiani, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Plywood 4 Mm Menggunakan Metode Economic Order Quantity di PT. X,” J. Integr. , vol. 3, no. 2, pp. 10–13, 2018.
[13] A. Zulfikar, L. Parinduri, and A. Hasibuan, “Analisa Persediaan Kayu Dengan Metode Economic Order Quantity (EOQ),” Bul. Utama Tek. , vol. 15, no. 3, pp. 234–240, 2020.
[14] Wagiyo and L. B. Yanti, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Metode Economic Order Quantity (Eoq) Pada Produksi Kue Lapis Legit Kota Indah …,” J. Ilm. Ekon. Manaj. , vol. 08, no.
02, pp. 1–15, 2017, [Online]. Available:
https://ejournal.umpri.ac.id/index.php/JIEM/article/view/1240.
[15] A. Candra, “Pengendalian Persediaan Material Pada Produksi Hot Mix Dengan Pendekatan Metode Economic Order Quantity (EOQ),” Jitmi , vol. 1, pp. 145–153, 2018.
[16] E. Persediaan and B. Baku, “Penerapan Economic Order Quantity untuk Meningkatkan,” J. Serambi Eng. , vol. VIII, no. 2, 2023.
[17] N.  Apriyani  and  A.  Muhsin,  “Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Dengan  Metode Economic Order Quantity Dan Kanban Pada  PT Adyawinsa Stamping Industries,” Opsi , vol. 10, no. 2, p. 128, 2017, doi: 10.31315/opsi.v10i2.2108.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[18] M.  Agung,  B. Prasetiyo,  P.  Studi,  T.  Industri,  F.  Teknik,  and  U.  M.  Gresik,  “Penerapan  Metode EOQ  Model  Lagrange  Multiplier  Untuk  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Fried  Chicken Dengan Kendala Tempat Penyimpanan Dan Budget," JUSTI (Jurnal Sistem Dan Teknik Industri), Vol. 2, no. 2, pp. 204–213.
[19] F. Farhan and Sutrisno, “Penerapan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Dalam Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pada Industri Rumahan Tahu Susu XYZ,” J. Ilm. , vol. 8, no. 1, p. 137, 2022, doi: 10.5281/zenodo.6408880.
[20] R. R. Enru, H. Moektibowo, and E. Meladiyani, “Analisis Pengendalian Persediaan Ayam Broiler Hidup Dengan Pendekatan Metode Economic Order Quantity (EOQ),” Jurnal Tek. Ind. , vol. 9, no. 1, pp. 21–38, 2020.
[21] P.  Paduloh,  “Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Plat  Besi  Industri  Karoseri Menggunakan Metode EOQ (Studi Kasus Pada PT.  Misitama),” J. Ind. Manuf. , vol. 3, no. 1, pp. 37–44, 2018, doi: 10.31000/jim.v3i1.618.