## INTEGRASI MODEL INVENTORI EOQ DAN TIME SERIES FORECASTING
UNTUK SISTEM INVENTORI OPTIMAL

## INTEGRATION OF EOQ INVENTORY MODEL AND TIME SERIES FORECASTING FOR OPTIMAL INVENTORY SYSTEM
Rizka Britania 1) , Amir Tjolleng 2) , Salma Ardiana Putri 3) 1,2,3 Fakultas Teknik, Universitas Bina Nusantara Corresponding Author : rizka.britania@binus.ac.id

## ABSTRACT
This research aims to evaluate the existing inventory system and determine the optimal inventory system for the future at PT XYZ. The methods used are Economic Order Quantity (EOQ) integrated with time series forecasting. The selection of products studied is based on inbound and outbound volumes in the warehouse. The application of the EOQ method to the five study products resulted in an optimal order quantity for the existing conditions of 925 drums, 737 drums, 612 drums, 705 drums, and 729 drums for products A, B, C, D, and E. There is a potential saving in total inventory costs of 24% generated by the EOQ model compared to the current inventory system in the company. Historical demand data shows a seasonal stationary pattern. Forecast for the coming year was conducted and used in calculating the optimal order quantity for the coming year, which are 775 drums, 891 drums, 611 drums, and 728 drums for products A, B, C, and E. This research can enrich the literature related to EOQ and provide input for companies regarding the potential savings that can be made, and information on inventory system needs for the future.
Keywords: EOQ Model; Forecast; Inventory

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  mengevaluasi  sistem  inventori  eksisting  dan  menentukan  sistem  inventori optimal  untuk  masa  mendatang  pada  PT  XYZ.  Metode  yang  digunakan  adalah  Economic  Order Quantity  (EOQ)  yang  diintegrasikan  dengan  time  series  forecasting.  Pemilihan  produk  yang  dikaji didasarkan pada volume inbound dan outbound di gudang. Penerapan metode EOQ pada lima produk kajian memberikan hasil kuantitas pemesanan optimal untuk kondisi eksisting sejumlah 925 drum, 737 drum,  612  drum,  705  drum,  dan  729  drum  untuk  produk  A,  B,  C,  D,  dan  E.  Terdapat  potensi penghematan total ongkos inventori sebesar 24% yang dihasilkan model EOQ dibandingkan dengan sistem inventori yang saat ini berlangsung di perusahaan. Data historis demand menunjukkan adanya pola  seasonal  stationer.  Forecast  untuk  satu  tahun  mendatang  dilakukan  dan  digunakan  dalam menghitung kuantitas order optimal untuk tahun mendatang, yaitu sebesar 775 drum, 891 drum, 611 drum, dan 728 drum untuk produk A, B, C, dan E. Penelitian ini dapat memperkaya literatur terkait EOQ, dan memberikan masukan bagi perusahaan terkait potensi penghematan yang dapat dilakukan, dan informasi kebutuhan sistem inventori untuk masa mendatang.
Kata Kunci: EOQ Model; Forecast; Inventory

## PENDAHULUAN
Inventori  dapat  diartikan  sebagai  stok yang  disimpan  untuk  memenuhi demand .
Inventori  dapat  diterjemahkan  sebagai sumber  daya  yang  disimpan  untuk memenuhi demand di  masa  kini  dan mendatang (Render et al., 2018). Inventori
dapat didefinisikan sebagai komponen part, bahan baku, work in process product , dan produk  akhir  yang  disimpan  pada  lokasi spesifik  di  rangkaian supply  chain (Vrat, 2014)
Inventori  merupakan  salah  satu  aset penting  yang  dimiliki  perusahaan  yang merepresentasikan  hampir  setengah  dari pengeluaran  perusahaan,  bahkan  hampir setengah  dari  modal  yang  dimiliki perusahaan  (Baraka  &  Yadavalli,  2022)
Walaupun keberadaan
inventori memerlukan  biaya,  namun  inventori  yang cukup  tetap  diperlukan  untuk  dapat memenuhi customer service yang berkualitas  tinggi.  Level  inventori  yang tepat dapat menjamin keseimbangan antara minimasi  biaya  dan  service  level  yang diberikan  kepada customer (Nemtajela  & Mbohwa, 2017), sehingga service level dan biaya  merupakan trade  off yang  harus dipertimbangkan dalam manajemen inventori.  Penentuan  level  inventori  yang optimal dapat dijawab melalui manajemen inventori.
Manajemen  inventori  dapat  diartikan sebagai  kegiatan  mengatur,  menjaga, menyimpan, dan mendistribusikan material yang  tepat,  pada  kuantitas,  waktu,  dan tempat  yang  tepat  (Khobragade  et  al., 2018).  Manajemen  inventori  berkaitan dengan  mempertahankan  stok  pada  level tertentu pada biaya yang minimum, namun tetap  meningkatkan  kepuasan  pelanggan (Hamisi,  2011;  Nemtajela  &  Mbohwa, 2017;  Sople,  2012).  Penelitian  terkait
manajemen  inventori  telah  mendapat banyak  perhatian  yang  dibuktikan  dengan semakin  meningkatnya  publikasi  pada bidang  tersebut.  Penelitian  yang  ada kebanyakan berfokus pada evaluasi sistem inventori  untuk  kondisi  eksisting  saja. Manajemen inventori sebaiknya juga dikaji untuk  kondisi  masa  mendatang  karena adanya  kemungkinan  perubahan  nilai variabel seperti perubahan demand . Hal ini merupakan salah satu gap penelitian terkait manajemen inventori yang ingin diselesaikan pada penelitian ini.
PT  XYZ  merupakan  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  energi.  Sebagaimana perusahaan  manufaktur  lain,  PT  XYZ memiliki  inventori  yang  disimpan  pada gudangnya. Permasalahan yang terjadi pada gudang  PT  XYZ  adalah  terjadinya over capacity pada  tahun  2023,  khususnya  di bulan Agustus 2023. Gambar 1 menunjukkan grafik penggunaan kapasitas gudang  selama  bulan  Agustus  2023.  Pada gudang  tersebut,  tersimpan  bahan  baku yang  diletakkan  dalam  pallet.    Terjadinya over  capacity pada  beberapa  hari  tersebut dapat  memberikan  dampak  negatif  pada perusahaan  seperti  meningkatnya  biaya penyimpanan,  membahayakan  operasional gudang, dan menurunkan efisiensi operasional  gudang.  Perusahaan  perlu menilai apakah level inventori yang saat ini dimiliki oleh produk-produk yang disimpan telah optimal atau tidak untuk menghindari over capacity gudang di masa mendatang.
Gambar 1. Penggunaan Gudang PT XYZ
Penentuan level inventori yang optimal untuk  setiap  jenis  item  yang  disimpan  di gudang  perlu  dimiliki  oleh  perusahaan. Inventori yang tidak tepat dapat menimbulkan biaya tambahan. Kekurangan inventori bahan baku dapat mengakibatkan produksi  terganggu.  Kekurangan  inventori produk akhir dapat mengakibatkan ketidakmampuan perusahaan dalam memenuhi demand ,  hingga  menurunkan customer service level perusahaan. Sebaliknya,  kelebihan  inventori  dalam bentuk apapun dapat berdampak pada over capacity pada gudang yang tentunya dapat meningkatkan
biaya penyimpanan, mengurangi  efisiensi  operasional  di gudang,  dan  membahayakan  aktivitas operasional  di  gudang.  Selain  itu, penyimpanan produk yang terlalu lama juga dapat menurunkan kualitas produk tersimpan.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk dapat  menentukan  level  inventori  yang optimal  pada  produk  yang  tersimpan. Penentuan  level  inventori  dapat  dijawab oleh  sistem  inventori  yang  sesuai. Perhitungan yang digunakan salah satunya adalah  dengan  model  inventori Economic Order  Quantity  (EOQ). Model  EOQ merupakan  model  yang  dapat  digunakan pada sistem inventori dengan karakteristik produk  yang  memiliki demand pasti  dan sistem review kontinu.
Forecasting demand produk  perlu dilakukan  sebagai  acuan  dalam  beberapa keputusan  yang  harus  dibuat  perusahaan, salah  satunya  adalah  keputusan  terkait sistem  inventori  di  masa  mendatang. Dengan  diketahuinya forecast demand , perusahaan  dapat  menghitung  level inventori  yang  tepat,  kuantitas  pemesanan optimal,  dan  frekuensi  pembelian  yang sesuai  untuk  masa  mendatang.  Hal  ini tentunya  dapat  menjadi  informasi  bagi perusahaan untuk penyediaan sumber daya seperti  modal,  pekerja, space gudang,  dll untuk  mencapai  level  inventori  yang optimal tersebut.
Penelitian ini bertujuan menggabungkan  model  EOQ  dan time series  forecasting dalam  mengevaluasi
sistem inventori eksisting dan mempersiapkan  sistem  inventori  untuk masa  mendatang.  Model  EOQ  digunakan untuk  mengevaluasi  sistem  inventori  yang saat ini berlangsung di perusahaan dengan cara membandingkan total ongkos inventori  pada  kondisi  eksisting  dan  total ongkos  inventori  yang  dihasilkan  dari model  EOQ. Time  series  forecasting dilakukan  untuk  mengetahui demand produk  di  masa  mendatang  sebagai  dasar dalam  penentuan  sistem  inventori  optimal untuk masa mendatang. Pemilihan metode time  series  forecasting didasarkan  pada sifat demand yang berfluktuasi berdasarkan waktu.  Oleh  karena  itu,  metode  ini  lebih cocok  digunakan  dibandingkan  metode causal  forecasting maupun nonlinear forecasting .  Secara  teoritis,  penelitian  ini memiliki  kontribusi  memperkaya  literatur terkait EOQ. Secara praktikal, penelitian ini memberikan  masukan  bagi  perusahaan terkait  potensi  penghematan  yang  dapat dilakukan, dan informasi kebutuhan sistem inventori untuk masa mendatang.

## MATERI DAN METODE
Penelitian  ini  bertujuan  mengevaluasi sistem inventori yang saat ini berlangsung di  perusahaan,  dengan  sistem  inventori yang dihasilkan oleh model EOQ. Evaluasi dilakukan  dengan  membandingkan  total ongkos  inventori  yang  ditimbulkan. Prediksi demand untuk  tahun  depan  juga dilakukan  dengan  menggunakan  metode time  series  forecasting .  Berdasarkan forecast tersebut,  dihitung  juga  nilai kuantitas  pemesanan  optimal  untuk  tahun depan sebagai informasi untuk perusahaan untuk persiapannya.
Gambar 2
menunjukkan  diagram  alir  metodologi penelitian.

## Penelitian Terdahulu
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang  mengkaji  penerapan  model  EOQ dalam menganalisis level inventori produk. (Darmadi, 2020) menggunakan model EOQ untuk  melakukan  pengendalian  persediaan bahan baku produksi dengan output berupa
kuantitas pemesanan optimal, safety stock , dan
frekuensi pemesanan. Pada penelitiannya,  model  EOQ  terbukti  dapat memberikan  keputusan  inventori  yang meminimalkan  total  ongkos  inventori. (Susanti & Kalalo, 2023) melakukan kajian serupa dengan tujuan mengevaluasi sistem inventori  yang  saat  ini  berlangsung  di perusahaan. Hasil penelitiannya menunjukkan  terdapat  perbedaan  yang cukup  signifikan  pada  sistem  inventori yang  saat  ini  berlangsung  dengan  sistem inventori optimal.  (Ritawiyati et al., 2018) juga melakukan kajian serupa pada sistem inventori  bahan  baku  di  suatu  UMKM. Hasil  penelitiannya  menunjukkan  adanya potensi  penghematan  jika  perusahaan menerapkan sistem inventori optimal yang dihasilkan  oleh  model  EOQ.  (Sohail  & Sheikh,
2018) melakukan kajian manajemen  inventori  pada  suatu  UMKM industri baja. Dengan menggunakan model EOQ,  penelitiannya  mengungkap  bahwa terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara return  on  asset (ROA)  dengan  lamanya
inventori tersimpan. (Oktaviani et al., 2017) menggunakan  integrasi  antara  metode klasifikasi  ABC  dan  model  EOQ  untuk mengetahui  sistem  inventori  yang  sesuai untuk  barang-barang  yang  disimpan  pada perusahaan  travel  agent  yang  dijadikan kajian.
(Inasari et al., 2023) mengaplikasikan  model  EOQ  untuk mengetahui total ongkos inventori optimal yang harus dikeluarkan sebuah perusahaan untuk bahan baku yang disimpannya dalam memproduksi makanan hewan. Berdasarkan penelitiannya, terdapat penghematan  total  ongkos  inventori  yang dapat diperoleh sebesar 11.6%. Berdasarkan beberapa penelitian ini, dapat dilihat  bahwa  model  EOQ  terbukti  dapat memberikan  informasi  terkait  sistem inventori yang optimal digunakan perusahaan.  Dengan  menggunakan  model EOQ,  perusahaan  dapat  mengetahui  level inventori yang tepat sehingga terhindar dari dampak  negatif  yang  diakibatkan  oleh kelebihan maupun kekurangan inventori.
Gambar 2. Diagram Alir Metodologi Penelitian
Pada  penelitian  terkait time  series forecasting ,  (Panda  &  Mohanty,  2016) melakukan time  series  forecasting untuk memprediksi kebutuhan permintaan makanan  pada  jasa  pengantaran  makanan. Penelitiannya  membandingkan  performa beberapa metode machine learning dengan hasil LSTM sebagai metode terbaik. (Liu et al.,  2024)  menggunakan  model  ARIMA dalam  memprediksi demand produk- produk  yang  disimpan  pada  sebuah platform  e-commerce .  (Shang,  2012) menggunakan time series forecasting untuk memprediksi  kebutuhan  listrik  harian  di suatu  wilayah.  Pada  penelitiannya,  ia mengintegrasikan principal  component analysis dan  teknik  regresi.  (Wang,  2023) melakukan  kajian  untuk  membandingkan performa  beberapa  jenis  metode forecast dalam  prediksi demand ,  yaitu single traditional  forecasting  method,  single intelligent  forecasting  method,  combined forecasting method , dan mixed forecasting method . Pada penelitiannya, ia menganalisis  kelebihan  dan  kekurangan dari  setiap  jenis  metode  tersebut. Berdasarkan  beberapa  penelitian  ini  dapat dilihat  bahwa  metode time  series forecasting cukup sering digunakan dalam memprediksi berbagai jenis demand .

## Economic Order Quantity (EOQ)
Keputusan  penting  yang  ada  pada manajemen inventori adalah kapan melakukan pembelian, dan berapa kuantitas pembelian.  Penentuan  keputusan  tersebut melibatkan  model  dan  teknik  inventori yang  sesuai  (Render  et  al.,  2018).  Kedua keputusan tersebut dapat membantu dalam penentuan  variabel  keputusan  lain  seperti lot  size ,  dan reorder  point .  Keputusan tersebut  juga  berkaitan  dengan  parameter lain seperti sifat demand yang dimiliki, lead time ,  kendala tertentu,  skema  diskon  yang ditawarkan,  dan  lain-lain  (Baraka  & Yadavalli, 2022).
Demand merupakan  variabel  penting dalam  manajemen  inventori. Forecast demand yang  memiliki  akurasi  baik  dapat
membantu  dalam  penentukan  keputusan pada  manajemen  inventori  dengan  tepat, sehingga  dapat  meningkatkan  penjualan dan  keuntungan  (Baraka  &  Yadavalli, 2022).  Terdapat dua karakteristik demand yang mempengaruhi model inventori yang sesuai; demand yang  deterministik  dan stokastik.
Pada demand yang bersifat deterministik,  sistem  inventori  didasarkan pada  informasi demand yang  telah diketahui secara pasti. Model deterministik menghasilkan  output  yang  sama  karena kepastian  dari  parameter-parameter  yang berikaitan. Model inventori dengan demand deterministik  bertujuan  meminimalkan total ongkos yang berkaitan dengan waktu produksi,  dan  biaya  lain  yang  berkaitan dengan inventori seperti ongkos pemesanan,  ongkos  simpan,  dan  ongkos kelebihan  atau  kekurangan.  Pada  sistem review  inventori  kontinu,  kuantitas  stok selalu dimonitor. Pemesanan dilakukan jika posisi  stok  mencapai  suatu  level  tertentu, reorder  point .  Salah  satu  model  inventori yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan sistem  inventori  dengan  karakteristik demand yang  deterministik  dan  sistem review  kontinu  adalah  model Economic Order Quantity (EOQ).
Model EOQ memberikan output berupa kuantitas  pembelian  yang  optimal,  yang meminimasi  total  ongkos  inventori  yang terdiri dari ongkos pemesanan dan ongkos simpan.  Terdapat  beberapa  variasi  pada model  EOQ,  seperti  EOQ  dengan  skema diskon,  dan  EOQ  dengan  kuantitas produksi. Gambar 3 menunjukkan perilaku inventori  yang  pada  model  basic  EOQ. Model EOQ dasar harus memenuhi asumsi sebagai berikut (Russel & Taylor, 2011):
• Demand diketahui  secara  pasti  dan bersifat konstan sepanjang waktu;
•  Tidak diizinkan terjadi shortage ;
• Lead  time diketahui  secara  pasti  dan bersifat konstan;
•  Kuantitas order diterima secara sekaligus.
Gambar 3. Perilaku Inventori pada Model Dasar EOQ (Russel & Taylor, 2011)
Pada  model  EOQ,  terdapat  dua  jenis ongkos  yang  dipertimbangkan,  yaitu ongkos  pemesanan  dan  ongkos  simpan. Kedua  ongkos  ini  memiliki  perilaku  yang berkebalikan. Seiring meningkatnya kuantitas  order,  maka  ongkos  pemesanan akan menurun, namun ongkos simpan akan meningkat.  Kuantitas  order  yang  optimal adalah kuantitas order
yang menyeimbangkan kedua ongkos ini.
1.  Ongkos pemesanan
Merupakan  ongkos  yang  dikeluarkan setiap  kali  pemesanan  dilakukan,  tidak memperhatikan  kuantitas  yang  diorder. Total  ongkos  pemesanan  tahunan dirumuskan ongkos setiap kali pemesanan ( 𝐶 ! ) dikali dengan frekuensi pembelian. Frekuensi pembelian diperoleh  dari  total demand (D)  yang harus dipenuhi, dibagi dengan kuantitas setiap kali pelakukan pembelian (Q). Total ongkos pemesanan tahunan =
𝐶 ! 𝑥 " # (1)
2.  Ongkos simpan Merupakan  ongkos  yang  dikeluarkan akibat melakukan penyimpanan produk. Total
ongkos simpan tahunan dirumuskan sebagai ongkos simpan per satuan waktu ( 𝐶 $ ) dikali dengan rata-rata inventori tersimpan (Q/2). Total ongkos simpan tahunan =
𝐶 $ 𝑥 # % (2)
Total ongkos inventori Merupakan penjumlahan dari total ongkos pemesanan dan ongkos simpan.
𝐶 ! 𝑥 " # + 𝐶 $ 𝑥 # % (3)
Total  ongkos  inventori  membentu  kurva konveks, dimana terdapat satu titik optimal yang  menghasilkan  total  ongkos  inventori terendah.  Kuantitas  pemesanan  pada  titik optimal tersebut diperoleh dengan membuat  turunan  pertama  total  ongkos inventori  =  0,  sehingga  dapat  diperoleh formula untuk kuantitas pemesanan optimal adalah sebagai berikut:
𝑄 ∗ = ' %'( ! '" ( " (4)
Safety  stock dapat  diketahui  dengan mengalikan  standard  deviasi demand (σ) dengan  service  level  yang  ditetapkan  (α). Service  level  tersebut  menunjukkan probabilitas  tidak  terjadi shortage .  Pada perhitungan, service level tersebut direpresentasikan  pada  nilai 𝑧 ) yang diperoleh dari tabel distribusi normal.
Safety stock = SS = 𝜎 𝑥 𝑧 ) (5)
Reorder  point (ROP)  menujukkan  posisi inventori  dimana  pemesanan  ulang  sudah harus  dilakukan.  Nilai  ROP  dipengaruhi oleh safety stock yang ditetapkan dan lead time pengiriman produk.
ROP = 𝑆𝑆 + 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 𝑠𝑒𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑙𝑒𝑎𝑑 𝑡𝑖𝑚𝑒 = 𝑆𝑆 + " *!+,-./ 1234 𝑥 𝑙𝑒𝑎𝑑 𝑡𝑖𝑚𝑒 (6)
Frekuensi  pembelian  (f)  merupakan frekuensi pembelian produk selama horizon yang  dikaji.  Nilai  ini  diperoleh  dari  total demand yang  harus  dipenuhi  (D)  dengan kuantitas pemesanan optimal (Q*).
𝑓 = " # ∗ (7)
Waktu  antar  pembelian  (T)  menunjukkan interval waktu pemesanan dilakukan. Nilai ini  diperoleh  dengan  membagi  total  hari dalam horizon yang dikaji dengan frekuensi pembelian.
𝑇 = 5!+,-./ 1234
6 (8)
Time Series Forecasting Forecast merupakan  suatu  prediksi untuk  apa  yang  akan  terjadi  di  masa mendatang. Forecast berifat  tidak  pasti, oleh karena itu setiap forecast hampir pasti memiliki degree  of  error (Nahmias  & Olsen,  2015)  .  Penentuan  metode forecast yang  tepat  dapat  membantu  dalam meminimalkan error yang terjadi.
Secara general forecast dibagi ke dalam metode kualitatif dan kuantitatif (Heizer et al.,  2017).  Salah  satu  metode  kuantitatif pada forecasting adalah  time  series.  Pada metode  ini, forecasting didasarkan  pada nilai  data  tersebut  di  periode  waktu  yang telah  lampau.  Metode  ini  mencoba memahami  pola  data  yang  dimiliki  dan mengasumsikan  pola  data  tersebut  akan terjadi lagi di masa mendatang.
Terdapat beberapa pola data pada time series forecasting (Arnold  et  al.,  2008; Nahmias & Olsen, 2015; Russel & Taylor, 2011):
1.  Stationer,  merupakan  pola  data  yang relatif  stabil,  hanya  memiliki random movement yang tidak signifikan;
2. Trend ,  merupakan  pola  data  yang menunjukkan  adanya  kecenderungan naik atau turun secara gradual;
3. Seasonality , merupakan pola data yang memiliki  perilaku  berulang  pada  interval yang tetap;
4. Cycles ,  merupakan  pola  data  yang memiliki perolaku berulang namun pada interval yang tidak pasti, dan waktu yang panjang;
5. Random variation , merupakan pola data yang  bersifat  acak,  yang  terjadi  karena adanya beberapa faktor yang mempengaruhi demand selama  periode tertentu  dan  terjadi  secara random . Variasi yang terjadi dapat bersifat kecil maupun besar.
Setiap  jenis  pola  data  memiliki  metode yang  sesuai  untuk  digunakan  agar  tingkat error yang dimiliki rendah.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Permasalahan overstock yang  terjadi pada  gudang  PT  XYZ  dapat  dilihat  pada Gambar  1  di  atas.  Berdasarkan  gambar tersebut,  diketahui  bahwa  pada  bulan Agustus  2023  terjadi  penyimpanan  pallet yang melebihi kapasitas hariannya, yaitu 11 Agustus  23  –  25  Agustus  23.  Dilakukan perbandingan  antara quantity  inbound dan outbound untuk  setiap  produk  yang disimpan  di  gudang  tersebut.  Tabel  1 menunjukkan lima material teratas dengan quantity  inbound dan quantity  outbound terbesar. Penelitian difokuskan pada kelima material tersebut.
Untuk  mengevaluasi  sistem  inventori yang saat ini digunakan PT XYZ, dilakukan perbandingan  antara  kuantitas  pemesanan yang  saat  ini  dilakukan  dengan  hasil perhitungan  optimal  melalui  model  EOQ. Digunakan  data  tahun  2022  untuk menganalisis  hal  tersebut.  Tabel  2 menunjukkan aktual pembelian pada tahun 2022,  dan  Tabel  3  menunjukkan demand tahun  2022  untuk  kelima  produk  yang dijadikan fokus penelitian.
Tabel 1. Lima Material dengan Quantity Inbound dan Outbound Terbesar Produk Inbound (pallet) Outbound (pallet) A 3.379 2.957 B 2.108 2.101 C 1.270 1.191 D 876 1.099 E 804 839 Total 8.437 8.187 Tabel 2. Aktual Pembelian Tahun 2022 Produk Kuantitas Pembelian A 10.115 B 5.872 C 4.452 D 3.504 E 3.117 Tabel 3. Demand Tahun 2022 Bulan A B C D E Jan-22 0 352 239 1232 203 Feb-22 0 378 272 664 146 Mar-22 21 457 339 697 172 Apr-22 479 729 404 697 207 Mei-22  596 188 426 2 123 Jun-22  1.481  970 218 0 347 Jul-22 688 249 107 0 101 Aug-22  1.210  500 178 0 524 Sep-22 886 537 156 74 181 Okt-22  1.054  223 161 0 434 Nov-22  612 498 394 77 460 Des-22 905 370 339 10 95 Total 7.932  5.451  3.233  3.453  2.993 St Dev 463 213 105 403 145
Pada  perhitungan  EOQ,  dibutuhkan biaya pemesanan dan biaya simpan sebagai dasar dalam menetapkan angka pemesanan optimal. Biaya pemesanan terdiri dari biaya handling produk saat penerimaan, dan biaya transportasi.  Diasumsikan  untuk  kelima produk tersebut memiliki biaya pemesanan yang  sama  karena  memiliki  jenis  dan ukuran yang relatif sama, yaitu sebesar Rp.
550.000 dengan rincian Rp. 150.000 untuk handling produk,  dan  Rp.  400.000  untuk biaya transportasi.
Biaya simpan didasarkan pada persentase terhadap value dari  produk  yang  disimpan.  Tabel  4 menunjukkan biaya simpan per tahun untuk kelima jenis produk.

## Tabel 4 Biaya Simpan
Produk  % Product value (Rp) Biaya simpan (Rp) A 17 60.000 10.200 B 17 65.000 11.050 C 17 56.000 9.520 D 17 45.000 7.650 E 17 36.500 6.205 Evaluasi sistem inventori pada kondisi eksisting dilakukan dengan
membandingkan  total  ongkos  inventori yang  timbul  pada  pembelian  aktual  tahun 2022  dengan  total  ongkos  inventori  jika pembelian  dilakukan  berdasarkan  model EOQ.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  tersebut, dapat  dinilai  apakah  sistem  pemesanan yang  dilakukan  oleh  perusahaan  saat  ini sudah  tepat  atau  belum.  Selain  itu, dilakukan  juga forecasting permintaan untuk satu tahun ke depan dan perhitungan kuantitas  pemesanan  atas forecast yang dibangkitkan tersebut.

## Perhitungan  Total  Ongkos  Inventori untuk Kondisi Eksisting
Berikut  merupakan  perhitungan  untuk produk A berdasarkan kuantitas pembelian aktual di tahun 2022 sebesar 10.115 drum:
• Ongkos pemesanan Ongkos  pemesanan  diperoleh  dengan mengalikan  ongkos  pesan/pemesanan  x frekuensi  pemesanan.  Diasumsikan  pada tahun  2022  pemesanan  dilakukan  setiap bulan,  sehingga  frekuensi  pemesanan adalah  12  kali.  Ongkos  pemesanan  yang timbul adalah:
𝐶𝑜 = 12 𝑥 𝑅𝑝. 550.000 = 𝑅𝑝. 6.600.000
• Ongkos simpan Ongkos  simpan  diperoleh  dengan mengalikan rata-rata kuantitas tersimpan x ongkos  simpan  per  periode.  Diasumsikan kuantitas  pemesanan  bulanan  adalah  rata- rata  selama  12  bulan  dari  kuantitas pemesanan  setahun,  sehingga  ongkos simpan yang timbul adalah:
𝐶 $ = 10.115 12 2 𝑥 𝑅𝑝. 10.200 = 𝑅𝑝. 4.298.875
• Total ongkos inventori Total ongkos inventori dihitung dengan menjumlahkan  ongkos  pesan  dan  ongkos simpan.
𝑇𝐶 7 = 𝑅𝑝. 6.600.000 + 𝑅𝑝. 4.298.875 =  10.898.875
Perhitungan  untuk  ongkos  pemesanan, ongkos simpan, dan total ongkos inventori dilakukan  untuk  keempat  jenis  produk lainnya.  Tabel  5  menunjukkan  hasil perhitungan tersebut.
Tabel 5. Total Ongkos Inventori untuk Kondisi Eksisting
Produk 𝑪 𝒐 𝑪 𝒄 TIC A 6.600.000  4.298.875  10.898.875 B 6.600.000  2.703.567  9.303.567 C 6.600.000  1.765.960  8.365.960 D 6.600.000  1.116.900  7.716.900 E 6.600.000  805.874 7.405.874
Perhitungan  Total  Ongkos  Inventori dengan Model EOQ
Perhitungan  EOQ  dilakukan  untuk mengetahui  kuantitas  pemesanan  yang optimal  (Q*)  pada  kelima  produk  yang dikaji. Selain itu, juga dihitung safety stock yang  dibutuhkan  karena demand produk yang  berfluktuasi.  Perhitungan  titik pemesanan kembali (ROP) juga dilakukan untuk  mengetahui  posisi  inventori  dimana perusahaan  sudah  harus  melakukan pemesanan  ulang.  Frekuensi  dan  waktu antar pembelian juga turut dihitung. Berikut adalah contoh perhitungan untuk Produk A:

## • EOQ produk A
𝐸𝑂𝑄 =  𝑄 ∗ =   F 2 𝑥 𝐶 ! 𝑥 𝐷 7 𝐶 $ = 2 𝑥 𝑅𝑝 550.000 𝑥 7932
𝑅𝑝 10.200
= 925 𝑑𝑟𝑢𝑚
• Safety stock produk A Safety  stock dihitung  dengan  mengalikan standard  deviasi demand dengan  nilai  Z pada  level  α  yang  dilihat  pada  tabel distribusi  normal.  Diasumsikan  nilai  α adalah 95%.
𝑆𝑆 7 =   𝜎 7 𝑥 𝑍 ) = 463 𝑥 1.64 = 762 𝑑𝑟𝑢𝑚

## •
ROP produk A ROP  diperoleh  dengan  menjumlahkan safety stock dan demand selama lead time . Diketahui lead  time untuk  setiap  jenis produk adalah 3 hari, dan terdapat 260 hari kerja dalam satu tahun. Demand harian (d) dihitung dengan membagi total demand (D) dengan total hari dalam setahun (260).
𝑅𝑂𝑃 7 = 𝑆𝑆 7 + 𝑑 7 𝑥 𝐿𝑇 = 762 + 7932 260 𝑥 3
= 855 𝑑𝑟𝑢𝑚
• Frekuensi pembelian
Frekuensi  pembelian  dihitung  dengan membagi  total demand setahun  dengan quantitas pemesanan optimal (Q*).
𝑓 7 = 𝐷 7 𝑄 ∗ 7 = 7932 925
= 9 𝑘𝑎𝑙𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑠𝑒𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛
• Waktu antar pembelian
Waktu  antar  pembelian  dihitung  dengan membagi  total  hari  dalam  setahun  dengan frekuensi pembelian.
𝑇 7 = 𝑊𝑜𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑑𝑎𝑦𝑠 𝑓 7 = 260

## 9 = 29 ℎ𝑎𝑟𝑖
Perhitungan  ini  dilakukan  untuk  keempat produk lainnya. Tabel 6 menunjukkan hasil perhitungan tersebut.

## Tabel 6. Hasil Perhitungan Sistem Inventori Optimal
Produk Demand EOQ Standard Deviasi Safety Stock ROP  Frekuensi pembelian Waktu antar pembelian (hari) A 7.932 925 463 762 855 9 29 B 5.451 737 213 351 414 7 37 C 3.233 612 105 173 212 5 52 D 3.453 705 403 663 705 5 52 E 2.993 729 145 239 275 4 65 Sumber: Data Perhitungan Peneliti, 2024 Untuk  menguji  optimalitas  sistem inventori yang dihasilkan oleh perhitungan EOQ, dibandingkan total ongkos inventori yang ditimbulkan model EOQ dengan total ongkos  inventori  pada  kondisi  eksisting. Berikut  adalah  perhitungan  total  ongkos
inventori  berdasarkan  model  EOQ  untuk produk A. • Ongkos pemesanan = 9 𝑥 𝑅𝑝. 550.000 = 𝑅𝑝. 4.950.000 • Ongkos simpan =
925
2 𝑥 𝑅𝑝. 10.200 = 𝑅𝑝. 4.715.500 • Total ongkos inventori =
𝑅𝑝. 4.950.000 + 𝑅𝑝. 4.715.500 = 𝑅𝑝. 9.667.500
Perhitungan  ini  dilakukan  untuk  keempat produk lainnya. Tabel 7 menunjukkan hasil perhitungan tersebut.

## Evaluasi Perbandingan Sistem Inventori Kondisi Eksisting dan Optimal
Terdapat perbedaan total ongkos inventori yang  ditimbulkan  oleh  sistem  inventori
pada  kondisi  eksisting  dengan  kondisi optimal.
Gambar 4 menunjukkan perbandingan keduanya. Berdasarkan gambar  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  total ongkos inventori yang diberikan oleh hasil perhitungan  model  EOQ  memiliki  nilai lebih  rendah  untuk  semua  produk.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  adanya  penghematan yang  dapat  diperoleh  perusahaan  jika melakukan  pemesanan  sesuai  sistem inventori yang diberikan oleh model EOQ. Tabel  8  menunjukkan  penghematan  yang dimaksud.  Total  penghematan  yang  dapat diperoleh  adalah  lebih  dari  10  juta  untuk lima jenis produk.

## Tabel 7. Total Ongkos Inventori dengan Model EOQ
Produk  EOQ 𝑪 𝒐 𝑪 𝒄 TIC A 925  4.950.000  4.717.500  9.667.500 B 737  3.850.000  4.071.925  7.921.925 C 612  2.750.000  2.913.120  5.663.120 D 705  2.750.000  2.696.625  5.446.625 E 729  2.200.000  2.261.723  4.461.723 Sumber: Data Perhitungan Peneliti, 2024
Gambar 4. Perbandingan Total Ongkos Inventori
Tabel 8. Penghematan Total Ongkos Inventori Produk  TIC Eksisting  TIC dengan EOQ  Penghematan % A 10,898,875 9,667,500 1,231,375 11% B 9,303,567 7,921,925 1,381,642 15% C 8,365,960 5,663,120 2,702,840 32% D 7,716,900 5,446,625 2,270,275 29% E 7,405,874 4,461,723 2,944,152 40% Total 43,691,176 33,160,893 10,530,284 24% Sumber: Data Perhitungan Peneliti, 2024
Forecast Demand dan Kuantitas Pemesanan Optimal berdasarkan Forecast Forecast permintaan dilakukan dengan menggunakan
metode
time series forecasting .  Pada  metode  ini,  perlu
diketahui  terlebih  dahulu  pola  data  yang dimiliki  oleh  setiap  produk.  Gambar  5 menunjukkan plotting pada line chart untuk pergerakan demand kelima produk tersebut.
Gambar 5. Pergerakan Demand Tahun 2022
Berdasarkan  Gambar  5,  dapat  dilihat bahwa  semua  produk  memiliki  pola seasonal stationer , kecuali untuk produk D. Identifikasi pola permintaan sulit dilakukan pada  produk  D  pola demand relatif memiliki variabilitas yang tinggi. Terdapat beberapa  periode  yang  tidak  memiliki permintaan,  namun  terdapat  beberapa periode  dengan  permintaan  yang  cukup tinggi.  Oleh  karena  itu, forecasting permintaan untuk produk D tidak dilakukan karena keterbatasan data historis yang ada sehingga  tidak  dapat  diketahui  pola  data yang  dimiliki. Forecasting permintaan untuk  produk  lain  dilakukan  sesuai  pola
datanya; seasonal stationer . Berikut adalah perhitungan forecast untuk produk A:
• Perhitungan panjang season Pada  produk  A,  dapat  dilihat  bahwa pola berulang setiap 2 periode, oleh karena itu panjang season yang dimiliki adalah n =
2.
• Perhitungan seasonality dan forecast
Perhitungan seasonality diperoleh dengan  mencari  rata-rata  keseluruhan, dan seasonality factor yang dapat dilihat pada Tabel 9 dan Tabel 10. Perhitungan forecast dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 9. Pembagian Season Demand produk A Season Demand I 596 688 886  612 II 1.481  1.210  1.054  905 Grand mean = (596+1.481+688+ ⋯ +905)/8 = 929
Tabel 10. Perhitungan Seasonality Factor untuk Demand Produk A Season Demand I 596/ 929 = 0,64  0,74  0,95 0,66 0,75 II 1,59 1,30  1,13 0,97 1,25
Tabel 11. Forecast Produk A Bulan Demand Bulan Demand Jan 696 Jul 696 Feb 1.163 Aug 1.163 Mar 696 Sep 696 Apr 1.163 Oct 1.163 Mei 696 Nov 696 Jun 1.163 Des 1.163 Total 5.574 • Perhitungan Sistem inventori 𝐸𝑂𝑄
=   F 2 𝑥 𝐶 ! 𝑥 𝐷 7%:%;
𝐶
$ = 2 𝑥 𝑅𝑝 550.000 𝑥 5574
𝑅𝑝 10.200
= 775 𝑑𝑟𝑢𝑚
Frekuensi pembelian =
𝑓 7%:%; = 𝐷 7%:%; 𝑄 ∗ 7%:%; = 5574 775 = 7 𝑘𝑎𝑙𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑠𝑒𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 Waktu antar pembelian =
𝑇 7%:%; = 𝑊𝑜𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑑𝑎𝑦𝑠 𝑓 7%:%; = 260 7 = 36 ℎ𝑎𝑟𝑖
Perhitungan  ini  dilakukan  untuk  ketiga produk  lainnya.  Tabel  12  menunjukkan hasil total forecast demand dan perhitungan kuantitas  pemesanan  optimal,  frekuensi pembelian,  dan  waktu  antar  pembelian untuk satu tahun mendatang.
Tabel 12. Forecast dan Sistem Inventori Tahun Mendatang Produk Demand EOQ f T A 5.574 775  7  36 B 5.521 891  6  42 C 3.233 611  5  49 E 2.993 728  4  63
Hasil yang diperoleh pada penelitian ini sesuai  dengan  penelitian  (Darmadi,  2020) dan  (Susanti  &  Kalalo,  2023)  yang membuktikan bahwa model inventori EOQ dapat meminimalkan total ongkos inventori pada  perusahaan.  Potensi  penghematan yang dapat diperoleh berdasarkan penelitian  ini  adalah  24,10%,  tidak  jauh berbeda dengan penghematan pada penelitian  (Susanti  &  Kalalo,  2023)  yaitu sebesar  27,9%,  namun  cukup  berbeda dengan penelitian (Inasari et al., 2023) yang sebesar  11,6%.  Metode time  series forecasting yang digunakan pada penelitian ini cukup berbeda dengan penelitian (Liu et al., 2024; Shang, 2012; Wang, 2023). Hal ini  dikarenakan  metode time  series
forecasting didasarkan pada pola data yang terbentuk oleh data historis. Pada penelitian ini,  pola  data  yang  terbentuk  adalah seasonal  stationer ,  berbeda  dengan  pola data  yang  muncul  pada  penelitian- penelitian sebelumnya tersebut. Kelemahan dari penelitian ini antara lain terletak pada minimnya  data  historis  untuk  memahami pola  data  yang  dimiliki.  Jika  data  historis yang dimiliki dapat lebih banyak, forecast demand produk  untuk  masa  mendatang dapat lebih akurat.

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Permasalahan  overstok  yang  terjadi pada  gudang  PT  XYZ  disebabkan  karena
penentuan  level  inventori  yang  kurang tepat.  Berdasarkan  data  keluar  dan  masuk produk  di  gudang,  terdapat  lima  produk dengan  volume inbound dan outbound terbesar, yaitu Produk A, Produk B, Produk C,  Produk  D,  dan  Produk  D.  Sistem inventori  dengan  model  EOQ  yang diaplikasikan  pada  kelima  produk  ini memberikan  kuantitas  pemesanan  optimal sejumlah  925  drum  untuk  produk  A,  737 drum  untuk  produk  B,  612  drum  untuk produk C, 705 drum untuk produk D, dan 729  drum  untuk  produk  E.  Total  ongkos inventori yang dihasilkan dari model EOQ memiliki  selisih  sebesar  24%  jika dibandingkan dengan total ongkos inventori pada sistem inventori yang saat ini digunakan perusahaan. Data historis untuk kelima  produk  menunjukkan  adanya  pola seasonal stationer , kecuali untuk Produk D. Pola data untuk Produk D tidak membentuk seasonal  stationer ,  dan  masih  sulit diidentifikasi  berdasarkan  data  yang  ada, sehingga membutuhkan data histroris yang lebih  banyak. Forecasting dengan  metode sesuai dilakukan, dan dilakukan perhitungan  EOQ  untuk  satu  tahun mendatang  menggunakan  data forecast demand yang  dihasilkan.  Kuantitas pemesanan  optimal  untuk  tahun  2023 adalah sejumlah 775 drum, 891 drum, 611 drum, dan 728 drum untuk produk A, B, C, dan E.
Secara  praktikal,  penelitian  ini  dapat digunakan perusahaan dalam mengevaluasi sistem  inventori  yang  saat  ini  berlangung, dan  membuat  keputusan  terkait  sistem inventori  untuk  masa  mendatang.  Terkait evaluasi,  perusahaan  dapat  menggunakan model EOQ ini untuk membandingkan total ongkos  inventori  yang  dihasilkan  model dan  yang  saat  ini  berlangsung  di perusahaan.  Selain  itu,  perusahaan  dapat mengaplikasikan  metode time  series forecasting menggunakan  data  historis yang dimiliki untuk memprediksi kebutuhan  produk  tersebut  di  masa mendatang.  Hasil  prediksi  dapat  dijadikan input ke dalam model inventori EOQ untuk menentukan waktu dan kuantitas
pemesanan  produk  yang  optimal  di  masa mendatang.  Secara  lebih  luas,  kedua keputusan  tersebut  dapat  memberikan proyeksi bagi perusahaan untuk mempersiapkan  beberapa  hal  terkait pengadaan produk tersebut, seperti memastikan kapasitas supply, dan memastikan ketersediaan tempat penyimpanan dan modal.
Secara  teoritis,  penelitian  ini  dapat memperkaya  literatur  terkait  model inventori EOQ dan time series forecasting . Penelitian  ini  mengintegrasikan  kedua metode tersebut untuk evaluasi dan prediksi sistem  inventori.  Penggunaan  metode forecasting pada penelitian ini membuktikan bahwa model inventori EOQ yang sederhana dapat digabungkan dengan model  lain  sehingga  dapat  memberikan manfaat  yang  lebih  luas,  seperti  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  untuk mengevaluasi  sistem  inventori  yang berlangsung  dan  melakukan  perencanaan untuk sistem inventori di masa mendatang.
Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut  untuk  memperkaya  literatur  dan menyediakan  model  yang  sesuai  dengan kondisi aktual di perusahaan. Pengembangan  dapat  dilakukan  dari  sisi penggunaan metode time series forecasting lain  yang  sesuai  dengan  pola  data  yang dimiliki  seperti Winter’s  method,  time series  decomposition, maupun  ARIMA. Metode causal forecasting seperti multiple regression ,  dan decision  tree juga  dapat dilakukan jika demand produk dipengaruhi oleh  variabel-variabel  lain.  Penambahan kendala-kendala  pembelian  bahan  baku pada  model  inventori  yang  sesuai  dengan kondisi  perusahaan  juga  dapat  dilakukan untuk membuat model lebih merepresentasikan  kondisi  perusahaan, seperti  kendala lead  time yang  bervariasi, demand yang  bervariasi,  dan  penerimaan produk yang tidak dapat dilakukan di satu waktu.

## DAFTAR PUSTAKA
Arnold, J. R. T., Chapman, S. N., & Clive,
L. M. (2008). Introduction to Materials Management (6th ed.).
New Jersey: Pearson Prentice Hall. Baraka, J. M., & Yadavalli, S. V. (2022). Inventory management concepts and implementations : a systematic review. South African Journal of Industrial Engineering , 32 (2), 15–36. https://doi.org/10.7166/33-2-2527 Darmadi. (2020). Penerapan Pengendalian Persediaan Metode Economic Order Quantity (EOQ) di PT Wijaya Metalindo Work. Kaizen : Management Systems & Industrial Engineering Journal , 3 (1), 16–24. https://doi.org/10.25273/kaizen.v3i1.6 647 Hamisi, S. (2011). Challenges and opportunities of Tanzanian SMEs in adapting supply chain management. African Journal of Business Management , 5 (4), 1266–1276. https://doi.org/10.5897/AJBM10.704 Heizer, J., Render, B., & Munson, C.
(2017). Principles of Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management (10th ed.). Harlow: Pearson Education.
Inasari, F., Korawijayanti, L., & Farizi, M. A. L. (2023). Implementation of The Economic Order Quantity (EOQ) Method on CV Anugrah Sakti. Applied Accounting and Management Review , 2 (1), 43–50. https://doi.org/10.32497/aamar.v2i1.4 412 Khobragade, P., Selokar, R., Maraskolhe, R., & Talmale, M. (2018). Research paper on Inventory management system. International Research Journal of Engineering and Technology , 5 (4), 252–254.
Liu, Z., Zhao, Y., Yang, S., Ju, J., Yang,
L., Li, R., Zhang, J., & Lu, W. (2024). Time Series Analysis of Product Demand Forecasting and Inventory Optimization on E- commerce Platforms. Journal of
Electronics and Information Science ,
9 (1), 49–54.
https://doi.org/10.23977/jeis.2024.090 108
Nahmias, S., & Olsen, T. L. (2015).
Production and Operation Analysis (7th ed.). Illinois: Waveland Press. Nemtajela, N., & Mbohwa, C. (2017). Relationship between inventory management and uncertain demand for fast moving consumer goods organisations. Procedia Manufacturing , 8 , 699–706. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017 .02.090 Oktaviani, A., Subawanto, H., & Purba, H. H. (2017). The Implementation of ABC Classification and (Q,R) with Economic Order Quantity (EOQ) Model on the Travel Agency. Comtech , 8 (1), 45–54. https://doi.org/10.21512/comtech.v8i 1.3778 Panda, S. K., & Mohanty, S. N. (2016). Time Series Forecasting and Modelling of Food Demand Supply Chain based on Regressors Analysis. IEEE Access , 4 , 1. https://doi.org/10.1109/ACCESS.202 3.3266275 Render, B., Stair, R. M., Hanna, M. E., & Hale, T. S. (2018). Quantitative Analysis for Management (13th ed.). Harlow: Pearson Education. Ritawiyati, Maryanti, S., & Thamrin, M.
(2018). Metode Economic Order Quantity (EOQ) sebagai Dasar Pengendalian Bahan Baku Tepung Terigu (Studi Kasus Home Industry Roti Sekarsari Kampar). Jurnal Ilmu Komputer Dan Bisnis , 9 (2), 2059– 2069. Russel, R. S., & Taylor, B. W. (2011). Operation Management: Creating Value along the Supply Chain (7th ed.). New Jersey: John Wiley & Sons. Shang, H. L. (2012). Functional time series approach for forecasting very short- term electricity demand. Journal of Applied Statistics , 40 (1), 152–168.
https://doi.org/10.1080/02664763.201 2.740619
Sohail, N., & Sheikh, T. H. (2018). A Study of Inventory Management System Case Study. Jour of Adv Research in Dynamical & Control Systems , 10 (September), 1176–1190. Sople, V. V. (2012). Logistics Management: The Supply Chain Imperative (3rd ed.). Uttar Pradesh: Pearson India Education. Susanti, & Kalalo, M. Y. B. (2023).
Analisis penerapan metode economic order quantity sebagai upaya pengendalian persediaan bahan baku
pada UD Imanuel Tompaso Baru Susanti. Manajemen Bisnis Dan Keuangan Korporat , 1 (2), 112–127. https://doi.org/10.58784/mbkk.66 Vrat, P. (2014). Materials Management: An Integrated Systems Approach . New Delhi: Springer. Wang, Y. (2023). Overview of Logistics Demand Forecasting Methods. Frontiers in Business, Economics and Management , 9 (2). https://doi.org/10.54097/fbem.v9i2.92 93