Profisiensi, Vol.6 No.2; 58-65
Desember 2018 P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987

## PENGENDALIAN PERSEDIAAN CELL BATERAI LITHIUM POLYMER
REVOLECTRIX UNTUK MENGHILANGKAN KEKOSONGAN STOK ( OUT OF STOCK ) DENGAN METODE MRP (Studi Kasus DI PT. LEO ENERGY)
Choirul Anwar 1 , Hery Irwan 2 , Dadang Redantan 3
1, 2, 3 Program Studi Teknik Industri Universitas Riau Kepulauan Batam Jl. Batu Aji baru, Batam, Kepulauan Riau Email: aan.choirulanwar@yahoo.com 1 ; hery04@gmail.com 2 ; dadang.redantan@yahoo.co.id 3

## ABSTRAK
Pengendalian   bahan   baku   pada   sistem   produksi Make   To   Stock (MTS)   untuk   memenuhi kebutuhan produksi di PT.Leo Energy masih terjadi kekosongan stok ( out of stock ) sebanyak 6 kali kekosongan selama tahun 2016 yaitu dibulan April, Mei, Juni, Juli, November dan Desember, yang menyebabkan beberapa customers membatalkan pesanannya sebanyak lebih dari 300 unit dan perusahaan mengalami   kerugian   karena   harus   melakukan refund terhadap   pesanan   yang   di cancel .  Penelitian dilakukan   dengan   menggunakan   data   histori   permintaan   2016.   Untuk   menentukan demand 2017, dilakukan   peramalan   kebutuhan   untuk   menentukan   MPS   dengan Moving   Average,   Exponential Smoothing dan Trend dan kemudian dilakukan uji ketelitian menggunakan MAD dan Tracking Signal. Hasil pengujian ketelitian yang memiliki RSFE yang rendah, dan mempunyai positive error yang sama banyak   atau   seimbang   dengan negative   error ,   sehingga   pusat tracking   signal mendekati   nol,   hasil peramalannya   ( forcast )   akan   digunakan   sebagai   MPS.   Perhitungan   dengan   metode   MRP   ( Material Requerments Planning ) teknik Lot For Lot (LFL)  dilakukan  untuk mendapatkan kuantitas pemesanan. Dari   hasil   peramalan   didapatkan   hasil   terbaik   yaitu   Exponential Smoothing dengan   α   (0,9)   karena memiliki nilai RSFE yang paling rendah.  Hasil menunjukkan bahwa dengan  metode MRP-LFL dalam menentukan  kuantitas  pemesanan,  biaya   pemesanan  lebih  tinggi   dibandingkan  peramalan  perusahaan dengan selisih biaya  pemesanan Rp450.000 dan total biaya  pembelian selisih  Rp52.884.793.  Namun peramalan yang dilakukan oleh perusahaan mempunyai biaya penyimpanan lebih tinggi, dengan selisih Rp28.283.904. Berdasarkan data inventory, peramalan perusahaan  mengakibatkan 95 pesanan dibatalkan dan mengakibatkan kerugian sebanyak  380 cell  (95 pack  baterai cancel  order ) X harga  jual  baterai Rp397.911,15   =   Rp37.801.559,25.   Jadi,   peramalan   dengan   metode   MRP-LFL   lebih   efisien Rp12.750.670,25 dibandingkan peramalan yang dilakukan oleh perusahaan.
Kata Kunci: MRP, Lot For Lot, Make To Stock, Peramalan, Persediaan.

## ABSTRACT
Raw material control in the Make To Stock (MTS) of production system to meet production needs at PT. Energy Energy is still an out of stock with 6 times in 2016, in April, May, June, July, November and December, which caused some customers cancel their orders by more than 300 units and the company suffered losses because they had to refund the canceled orders. The study was conducted using 2016 demand history data. It  need to do forecasting to determine demand in 2017 by MPS with Moving Average, Exponential Smoothing and Trend is forecasted and did test using MAD and Signal Tracking. The results showed that accuracy testing have a low RSFE, and have a positive error that is equal or balanced with a negative error, so the tracking signal center is close to zero, the forecasting result (forcast)   will   be   used   as   MPS.   Calculation   is   done   using   the   Lot   For   Lot   (LFL)   MRP   (Material Requerments Planning) technique to get the order quantity. From forecasting result, the best value are obtained, that is Exponential Smoothing with α (0.9) because it has the lowest RSFE value. The results showed that with the MRP-LFL method in determining the order quantity, the ordering cost is higher than the company's forecasting with the difference in the order cost of Rp.450,000 and the total purchase cost of the difference of Rp52,884,793. But the forecasting carried out by the company has a higher storage cost, with a difference of Rp28,283,904. Based on inventory data, the company's forecasting resulted in 95 orders being canceled and resulting in losses of 380 cells (95 cancel order battery packs) X the selling price of the battery was Rp397,911.15 = Rp37,801,559.25. So, forecasting with the MRP-LFL method is more efficient at IDR 12,750,670.25 compared to the forecasting done by the company. Keywords: MRP, Lot For Lot, Make To Stock, Forecasting, Inventory.
Profisiensi, Vol.6 No.2; 58-65

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang Masalah
Bahan baku merupakan komponen utama   dalam memenuhi   kebutuhan  proses produksi  untuk menghasilkan output yang diharapkan. Salah satu masalah penting dan sering   dihadapi   dalam   memenuhi kebutuhan   bahan   baku   adalah   proses pengendalian   persediaan   yang   tidak   tepat dan   tidak   benar.   Semuanya   hal   harus diperhitungkan   dengan   benar   agar   tidak terjadi   kekurangan   bahan   baku   ( out   of stock )   yang   dapat   menghambat   proses produksi   dan   proses   pengiriman finish goods kepada konsumen.
PT. LEO Energy adalah perusahan yang bergerak dibidang RC ( Radio Control ) atau   mainan   yang   digerakkan   dari   jarak jauh dengan media remote control sebagai pusat kendali. Produk yang dihasilkan dari PT. LEO Energy berlabel REVOLECTRIX , dan   dipasarkan   secara   global   diseluruh dunia baik untuk retail maupun wholesales customer dan dijual dengan sistem online melalui situs resmi di www.revolectrix.com .   Salah   satu   produk unggulannya   adalah   baterai   RC Lithium Polymer , yang kompenen utamanya adalah cell baterai   dan   material   pendukung lainnya. Sistem produksi pembuatan baterai RC   ini   adalah   menggunakan   sistem produksi   MTS   ( Make   To   Stock )   yaitu memproduksi   barang   jadi   untuk   dijadikan persediaan   sebelum   adanya   pesanan   yang masuk,   jadi   untuk   memenuhi   kebutuhan pelanggan   agar   tidak   terjadi   kekosongan stok   ( out   of   stock ),   maka   dilakukan pengendalian   persediaan   material khususnya   pada   bahan   baku cell baterai. Akan tetapi didalam melakukan pemesanan bahan   baku   dalam   upaya   pengendalian persediaan   masih   terjadi   kekosongan   stok ( out of stock ) sebanyak 6 kali kekosongan selama tahun 2016 yaitu dibulan April, Mei, Juni, Juli, November dan Desember, yang menyebabkan   beberapa   kustomer membatalkan   pesanannya   sebanyak   lebih dari 300 unit dan mengharuskan perusahaan melakukan refund terhadap   pesanan   yang di cancel akibat   dari   tidak   tepatnya   waktu
dan   kuantitas   pemesanan   bahan   baku disetiap periode pemesanannya.
Dari   uraian   latar   belakang   diatas, maka   untuk   mengatasi   masalah   tersebut akan   dilakukan   penelitian   dengan menggunakan   metode   MRP   ( Material Requerment Planning ).

## STUDI LITERATUR

## Pengendalian Persediaan
Pengendalian   persediaan   menurut Herjanto   (2015)   dapat   diartikan   sebagai serangkaian   kebijakan   pengedalian   untuk menentukan tingkat persediaan yang harus dijaga,   kapan   harus   diadakan   persediaan dan   berapa   kuantitas   persediaan   harus diadakan.   Sistem   ini   menjamin   dan menentukan   tersedianya   bahan   baku   yang tepat   dalam   kwantitas   dan   waktu   yang tepat.
Peramalan ( Forecasting )
Adalah   suatu   motode   yang digunakan   untuk   mengukur   dan   menaksir keadaan   dimasa   yang   akan   datang   untuk membantu   tercapainya   suatu   keputusan yang   optimal,   tepat,   cepat,   sistematis   dan dapat dipertanggung jawabkan.

## Model-model Peramalan
Menurut   Gaspersz   (2008) penggunaan   model   peramalan   dapat memberikan   hasil   ramalan   yang   berbeda dan   derajad   dari   galat   ramalan   ( forecast error )   berbeda.   Salah   satu   seni   dalam melakukan   proses   peramalan   adalah menentukan model peramalan yang mampu mengidentifikasi   dan   menanggapi   pola aktivitaas historis dari data.
Secara   umum,   model   peramalan dapat diklasifikasikan menjadi dua metode utama, yaitu:
1. Metode Kualitatif a. Dugaan manajemen ( management estimate )
b. Riset pasar ( market research )
c. Meode   kelompok   terstruktur   ( structured group methods ) d. Analog historis ( historical analogy ) 2. Model Kuantitatif
Profisiensi, Vol.6 No.2; 58-65
Desember 2018 P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
a. Intrinsik / model serial waktu ( time series ) 1. Rata-rata   bergerak   ( moving averages )
a. Rata-rata   bergerak   sederhana (simple moving averages ) b. Rata-rata   bergerak   tertimbang ( weighted moving averages )
2. Pemulusan   ekponensial   ( exponential smoothing ) a. Pemulusan eksponensial tunggal   (single exponential smoothing )
b. Pemulusan eksponensial linear ( linear exponential smoothing ) c. Pemulusan eksponensial musiman   ( trend   exponential smoothing )
3. Proyek kecenderungan ( trend projection ) b. Ekstrinsik / model kausal Model   regresi   kausal   ( regression casual model )
Model Kuantitatif a. Rata-rata bergerak ( moving averages ) Mengasumsikan   bahwa   permintaan pasar tetap stabil sepanajang waktu. Secara matematis dirumuskan:

## Moving average
¿ ∑ Data n periode sebelumnya
n (1)
n : jumlah periode dalam rata-rata bergerak
b.   Pemulusan   ekponensial   ( exponential smoothing )
Adalah   metode   peramalan   yang mudah   digunakan   dan   efisien   bila dilakukan   dengan   komputer.   Teknik   ini mencakup   pemeliharaan   data   masa   lalu yang   sangat   sedikit,   rumusnya   sebagai berikut:
F t = F t − 1 + α ( A t − 1 − F t − 1 ) (2)
Keterangan:
- F t = Ramalan baru
- F t − 1 = Ramalan sebelumnya
- Α
=   Konstanta penghalusan
- A t − 1 =   Permintaan   aktual   periode sebelumnya
Menurut   Gaspersz   (2008),   apabila pola   historis   dari   data   aktual   permintaan sangat   bergejolak   /   tidak   stabil,   dapat menggunakan nilai kontanta α mendekati 1 (biasanya nilai α = 0.9). Dan apabila pola historis   dari   data   aktual   permintaan   tidak berfluktasi   /   relatif   stabil,   dapat menggunakan nilai kontanta α mendekati 0 (biasanya nilai α = 0.1).
c. Proyek kecenderungan ( trend projection )
Teknik   ini   mencocokkan   garis trend ke   rangkaian   titik   data   histori   dan kemudian   memproyeksikan   garis   itu kedalam ramalan jangaka menegah hingga jangga panjang, rumusnya sebagai berikut:
F t = a + bt   (3) b = ∑ x − n ´ x ´ y ∑ x 2 − n ´ x 2 (4) a = ´ y − b ´ x (5)
Keterangan:
- b = Kelandaian garis regresi - ∑ = Tanda penjumlahan - x = Nilai variabel bebas
- y = Nilai variabel tidak bebas - ´ x = Rata-rata nilai x - ´ y = Rata-rata nilai y
- n = Jumlah titik data atau observasi
d. Rata-rata   bergerak   terbobot   ( weighted moving averages )
Metode   ini   lebih   responsif terhadapa   perubahan   karena     data   dari periode yang baru diberi bobot lebih besar dari   data   sebelumnya,   rumusnya   sebagai beriku:
Profisiensi, Vol.6 No.2; 58-65
Desember 2018 P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
MA ( n )= ∑ ( pembobot n )( permintaan aktual n ) ∑ ( pembobot )
(6)
Keterangan: - MA (n) = Weighted moving average Dalam   menggunakan   model peramalan,   untuk   mengetahi   sejauh   mana keandalan   suatu   model,   maka   dibutuhkan perhitungan tracking signal dengan rumus sebagai berikut:
MAD
¿ ∑ ( absolut dari forecast errors ) n (7)
Tracking Signal ¿ RSFE MAD (8)
Menurut   Gaspersz   (2008),   bahwa nilai-nilai tracking   signal yang   berada dalam   batas-batas   yang   dapat   diterima (maksimum   ±   4),   menunjukkan   bahwa akurasi model peramalan dapat diandalkan. Dan   suatu tracking   signal yang   memiliki RSFE yang   rendah,   dan   mempunyai positive   error yang   sama   banyak   atau seimbang dengan negative error , sehingga pusat tracking signal mendekati nol. Maka peramalan   dengan   model   tersebut   adalah peramalah   yang   terbaik   dan   dapat digunakan.
MRP ( Material   Requerments   Planning ) Menurut   Gazpersz   (2008) perencanaan   kebutuhan   material   ( material requirement   planning   =   MRP )   adalah metode penjadwalan yang digunakan untuk purchased   planned   orders dan manufactured   planned   orders. Metode MRP  merupakan   motode   yang   digunakan untuk   merencanakan   dan   mengendalikan pesanan   dan   inventori   untuk   item-item dependent   demand yang   cenderung discontinous dan lumpy.
Item-item   yang   termasuk   dalam kategori dependent   demand atau   yang sering   disebut   dengan manufacturing inventories adalah:
1. Bahan baku ( raw material ) 2. Komponen-komponen ( parts )
3. Subassemblies
4. assemblies

## Komponen MRP
Adapun komponen-komponen dari metode   MRP   menurut   Rangkuti   (2002) terdiri dari:
a. Data persediaan ( Inventory Record File ) Data   persediaan   ini   merupakaan landasan utama dalam pembuatan MRP, karena   didalamnya   terdapat   informasi mengenai   persediaaan   bahan   baku   dan bahan   pembatu,   serta   informasi penerimaan   material,   jangka   waktu pemesanan   ( lead   time )   dan   kelipatan jumlah pesanan barang ( lot size ). b. Jadwal  induk produksi /  MPS ( Master Production Schedule )

## Tabel 1 Format MRP
Item Name : Stock On Hand : Lot Size : Lead Time :
Time Periods 1 2 3 4 5 Gross Requirements Scheduled Receipts Projected On Hand Inventory Net Requirements Planned Order Receipts Planed Order Release
c. Waktu tunggu ( Lead Time ) Waktu   yang   dibutuhkan   untuk mendapatkan   berbagai   komponen- koponen mulai dari pertama kali barang dipesan   sampai   diterima   didalam gudang.
d. Daftar   material   /   BOM   ( Bill   Of Material )
Adalah   daftar   dari   jumlah   dan jenis-jenis   material   yang   digunakan untuk membuat suatu produk jadi yang didalamnya   terdapat   bahan   baku   dan bahan   pendukung   lainnya.   Berikut adalah contoh struktur BOM:
Profisiensi, Vol.6 No.2; 58-65
Gambar 1 Contoh struktur BOM
Didalam   contoh   struktur   diatas mempunyai   empat   tingkatan   ( level ), yaitu: 0, 1, 2, dan 3. Ada empat “induk” yaitu: A, B, C dan F. Pada struktur ini, B, F dan C merupakan induk sekaligus komponen / anak. Angka dalam kurung mengisyaratkan jumlah unit dari produk yang diperlukan untuk membuat produk yang   tepat   berada   diatasnya.   Oleh karena itu, C(3) berarti diperlukan 3 unit C untuk setiap unit A, dan F(2) berarti bahwa diperlukan 2 unit F untuk setiap unit C.
e. Data   pembelian   ( Purchased   Record
File ) Merupakan   data   pembelian   bahan baku   yang   dilakukan   oleh   perusahaan untuk   memenuhi   kebutuhan   bahan material   produksi.   Informasi-informasi yang   ada   didalam   data   pemebelian meliputi   kuantitas   item   yang   dibeli, harga   unit   bahan   baku     dan   waktu pembembelian bahan baku.
Teknik Penentuan Ukuran Lot ( lot sizing decision ) Menurut Heizer (2015)   sistem peramalan   dengan   menggunakan   sistem MRP adalah metode yang paling baik untuk menentukan jadwal produksi dan kebutuhan neto.   Bagaimanapun   juga,   ketika   terdapat kebutuhan   neto,   keputusan   banyaknya pesanan harus dibuat. Keputusan ini disebut keputusan   penentuan   ukuran   lot ( lot sizing decision ).
Lot For Lot (LFL) / Lot untuk Lot Metode Lot   For   Lot (LFL)   /   Lot untuk Lot atau juga dikenal sebagai metode peramalan minimal, berdasarakan pada ide penyedeiaan persediaan (atau
memproduksi)   sesuai   dengan   yang diperlukan   saja,   jumlah   persediaan diusahakan   seminimal   mungkin.   Jumlah pesanan   sesuai   dengan   jumlah   kebutuhan yang   sesungguhnya   yang   diperlukan   (lot untuk   lot)   sehingga   menghasilakn   tidak adanya   persediaan   yang   disimpan,   akan tetapi   dalam   metode   ini   berdapak   kepada bisaya pemesanan saja.
Biaya total persediaan dapat dihitung dengan   menggunakan   rumus   sebagai berikut:
Biaya   persediaan   =   biaya   pemesanan   + biaya penyimpanan  (9)

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di PT. LEO Energy. Objek penelitian yang akan diambil oleh   penulis   adalah   pengendalian persediaan bahan baku  baterai RC Polymer 1500mAh.
Gambar 2 Cell baterai Polymer 1500mAh

## Jenis dan Model Pengumpulan Data
Jenis   dan   cara   pengumpuan   data dalam   penelitian   ini   adalah   dengan menggunakan   data   primer   dan   data sekunder. Untuk lebih jelasnya dapat diihat dalam tabel dibawah ini:
Tabel 2 Jenis dan metode pengumpulan data penelitian
Jenis data Data
Cara pengumpulan Sumber data
Pr im er
Produk yang dihasilkan Pengamatan secara langsung Perusahaan / Warehouse Lead Time pemesanan Wawancara Perusahaan / Warehouse Frekuensi pemesanan bahan baku Wawancara Perusahaan / Warehouse Jumlah aktual persediaan barang digudang Wawancara dan pengamatan secara langsung Perusahaan / Warehouse
Se ku nd er Biaya persediaan bahan baku (biaya pesan dan biaya Diambil dari sistem database Database perusahaan
Profisiensi, Vol.6 No.2; 58-65
simpan)
Jumlah pesanan yang masuk / SO ( Sales Order ) Diambil dari sistem database
Database perusahaan Jumlah pesanan yang terkirim / terpenuhi ( Fulfilled ) Diambil dari sistem database Database perusahaan
BOM ( Bill Of Material ) Diambil dari sistem database Database perusahaan

## Pengolahan dan analisa data
Tahapan-tahapan   pengolahan   data yang   akan   dilakukan   adalah   sebagai berikut:
1. Forecasting / Peramalan kebutuhan
Forecast ditentukan   dari   data perusahaan yaitu data pesanan yang masuk dari   konsumen   /   SO   ( Sales   Order )   dan dihitung   dengan   menggunakan   metode Kuantitatif,   yaitu   dengan   membandingkan pengujian:
a. Rata-rata bergerak ( moving averages ), dengan rumus (1) b. Pemulusan ekponensial ( exponential smoothing ), dengan rumus (2)
c. Proyek   kecenderungan   ( trend projection ), dengan rumus (3) - (5)
Untuk menguji ketelitian dari hasil peramalan,   maka   akan   diuji kesalahannya   /   uji   eror   dengan menggunakan pengujian:
 MAD ( Mean Absolute Deviation ) / rata-rata   penyimpangan   absolut, dengan memakai rumus (7)
 Tracking Signal , dengan memakai
Dari   hasil   uji error ,   maka   yang memiliki RSFE yang   rendah,   dan mempunyai positive   error yang   sama banyak atau seimbang dengan negative error ,   sehingga   pusat tracking   signal mendekati nol. Maka peramalan dengan model tersebut adalah peramalah yang terbaik   dan   dapat   digunakan   sebagai MPS   ( Master   Production   Schedule )   / jadwal induk produksi.
2. Perhitungan kebutuhan material Kebutuhan material didapatkan dari hasil   perhitungan   peramalan   kebutuhan ( forecast )   yang   dikalikan   dengan   jumlah
tiap item dari daftar material / BOM ( Bill Of Material ).
3. Perhitungan   kuantitas   material   yang harus dipesan Setelah didapatkannya perhitungan kebutuhan   material,   tahap   selanjutnya adalah memperhitungkan kuantitas material yang   harus   dipesan.   Perhitungan   untuk mendapatkan kuantitas material yang harus dipesan   adalah   stok   awal   bahan   baku   / material ( on hand stock ) dikurangi dengan jumlah   kebutuhan   material.   Maka   akan didapatkan kuantitas material    yang harus dipesan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa Perhitungan Forecasting
Untuk   membuat   suatu   MPS ( Master   Production   Schedule )   /   jadwal induk   produksi,   terlebih   dahulu   dilakukan suatu perencanaan ( forecast ). Seperti yang sudah   dijelaskan   sebelumnya   bahwa PT.LEO   Energy   mempunyai   sistem produksi   MTS   ( Make   To   Stock )   yang artinya   untuk   menentukan   /   membuat forecast kebutuhan bahan baku berdasarkan data   histori   permintaan   periode sebelumnya.
Berdasarkan   data   pesanan   yang masuk   dari   kosumen   ditahun   2016,   maka grafik   /   pola   datanya   dapat   digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3 Grafik Sales Order (SO) Baterai LiPo B435 1500-4S-XS Tahun 2016
Dari   hasil   pengolahan   data,   telah didapatkan forecast yang   terbaik   untuk dijadikan sebagai MPS ( Master Production Schedule )   yaitu   metode exponential
Profisiensi, Vol.6 No.2; 58-65
Desember 2018 P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
smoothing dengan nilai konstanta α = 0.9, karena   memiliki   nilai RSFE terendah  dan pola peramalan sesuai dengan pola histori dari   permintaan   aktual   tahun   2016.   Peta kontrol tracking   signal dari   model exponential   smoothing (α   =   0.9) menunjukkan   bahwa   nilai tracking   signal berada dalam batas-batas pengendalian.
Gambar 4 Grafik permintaan dan exponential smoothing (α = 0.9)
Tabel 3 Forecast terbaik periode 2017
Periode (n) Permintaan Aktual (A) Forecast ES (α = 0.9) Roundup ES (α = 0.9) Jan-17 161 225 226 Feb-17 115 167 168 Mar-17 71 120 121 Apr-17 636 76 76 May-17 156 580 580 Jun-17 642 198 199 Jul-17 493 598 598 Aug-17 137 503 504 Sep-17 96 174 174 Oct-17 44 104 104 Nov-17 129 50 50 Dec-17 24 121 122 Total 2704 2917 2922 Rata-rata 225 243 244

## Analisa   Perencanaan   Kebutuhan Material
Dalam   menganalisa   kebutuhan bahan baku, pada penelitian ini dilakukan secara   manual   dengan   menggunakan metode   MRP   teknik Lot   For   Lot yaitu menentukan   kuantitas   pemesanan   sesuai dengan kuantitas kebutuhan, sehingga tidak ada persediaan yang tersimpan.
Profisiensi, Vol.6 No.2; 58-65
Tabel 4 MRP dengan Teknik LFL
Dari   hasil   pengolahan   data didapatkan   total forcast order   2922 pack baterai   sehingga   akan   membutuhkan   total bahan baku cell sebanyak 2922 x 4 cell = 11.688 cell baterai   dan   pemesanan   akan dilakukan   sebanyak   12   kali   pemesanan selama satu tahun dengan tanpa adanya sisa stok   bahan   baku   ( zero   inventory ). Penentuan   teknik Lot   For   Lot ini mengacu   pada   hasil forecast untuk melakukan sistem produksi MTS ( Make To Stock ) yaitu melalukan produksi barang jadi untuk   dijadikan   persediaan   sesuai   dengan hasil   peramalan.   Maka   sistem   pemesanan bahan baku dipesan sesuai dengan jumlah kebutuhan berdasarkan hasil forecasting.
Tabel  Perbandingan metode MRP-LFL dan sistem pemesanan perusahaan
Uraian MRP-LFL Perusahaan Selisih Kuantitas pembelian 11688 Cell 10436 Cell 1252 Cell Kebutuhan bahan baku 11688 Cell 10816 Cell 872 Cell Frekuensi Pemesanan 12 Kali 9 Kali 3 Kali Biaya Pemesanan Rp1.800.000 Rp1.350.000 Rp450.000 Biaya Penyimpanan Rp0 Rp28.283.904 Rp28.283.904 Biaya Pembelian Rp493.704.042 Rp440.819.249 Rp52.884.793 Refund / Cancel Order 0 Cell 380 Cell 380 Cell Total   biaya persediaan Rp495.504.042 Rp470.453.153 Rp25.050.889
Dari hasil pengolahan data, bahwa peramalan dengan metode MRP-LFL biaya pemesanan lebih tinggi tinggi dibandingkan peramalan yang dilakukan oleh perusahaan dengan   selisih   biaya   pemesanan Rp450.000,   serta   total   biaya   pembelian selisih  Rp52.884.793.   Tetapi   peramalan yang   dilakukan   oleh   perusahaan   yang
mempunyai   biaya   penyimpanan   lebih tinggi, dengan selisih Rp28.283.904.
Berdasarkan dari data inventory, teknik peramalan yang dilakukan oleh perusahaan mengakibatkan  95 pesanan dibatalkan oleh pelanggan   karena   tidak   tersedinya   bahan baku   yang   mengakibatkan   kerugian   bagi perusahaan   sebanyak   380   cell   (95   pack baterai cancel order ) X harga jual baterai Rp397.911,15 = Rp37.801.559,25. Jadi,  peramalan dengan metode MRP- LFL lebih   efisien   Rp12.750.670,25 dibandingkan   peramalan   yang   dilakukan oleh perusahaan.
Berdasarkan hasil dari pengolahan data penelitian, didapatkan hasil  peramalan dengan   MRP   teknik   LFL   ( Lot   For   Lot ) dapat   digunakan   dalam   melakukan pengendalian   persediaan   bahan   baku ditahun   2017   untuk   menghilangkan kekosongan stok yang dapat mengakibatkan pelangan membatalkan pesanannya, karena dengan   menggunakan   MRP   teknik   LFL tidak   terjadi   kekosongan   stok   disetiap periode   dan   tidak   ada   pesanan   yang dibatalkan   oleh   pelanggan,   akan   tetapi dampak dari penerapan metode ini adalah tidak adanya safety stock karena kuantitas bahan baku dipesan sesuai dengan kuantitas hasil forecasting.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Dari   hasil   penelitian   yang dilakukan   oleh   penulis,   dapat   ditarik kesimpulan bahwa kekosongan bahan baku terjadi   bukan   hanya   kesalahan   dalam melakukan   peramalan   dalam   melakukan
Profisiensi, Vol.6 No.2; 58-65
Desember 2018 P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
pemesanan bahan baku ke pemasok, tetapi juga   karena   tidak   adanya demand yang pasti dimasa depan karena sistem produksi perusahaan  secara   MTS  ( Make   To  Stock ), sehingga   sulit   untuk   menentukan   berapa kuantitas   dan   kapan   waktu   untuk melakukan pengadaan bahan baku dengan tepat.
Untuk   menghindari   kekosongan bahan   baku,   metode   MRP   dengan   teknik LFL ( Lot For Lot ) dapat digunakan sebagai salah   satu   solusi   untuk   mengendalikan ketersediaan bahan baku agar tidak terjadi kekosongan   stok   ditahun   2017,   karena dengan teknik LFL ( Lot For Lot ) kuantitas bahan   baku   dapat   dipesan   sesuai   dengan kuantitas   kebutuhan   berdasarkan   hasil forecast. Dari penelitian ini didapatkan total forcast   order   2922   pack   baterai   sehingga akan   membutuhkan   total   bahan   baku   cell sebanyak 2922 x 4 cell = 11.688 cell baterai dan pemesanan akan dilakukan sebanyak 12 kali pemesanan selama  satu tahun dengan tanpa   adanya   sisa   stok   bahan   baku   ( zero inventory ).
Saran Berdasarkan   kesimpulan   diatas, maka   saran-saran   yang   dapat   diperikan kepada perusahaan adalah:
1. Dalam   melakukan   peramalan kebutuhan   bahan   baku,   perusahaan dapat   menggunakan   metode   MRP dengan   teknik   LFL   ( Lot   For   Lot ) mengingat   tidak   adanya   minum   order dari supplier.
2. Menentukan safety   stock bahan   baku dan melakukan pemesanan bahan baku ketika sudah mencapai level limit.
3. Untuk   penenelitian   kedepannya,   agar mencoba   menggunakan   teknik   MRP yang lain sebagai alternatif lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Gaspersz, V. (2008). Production Planning And   Inventory   Control   Berdasarkan Pendekatan Sistem Terintegrasi MRP II dan   JIT   Menuju   Manufacturing   21. Jakarta: PT.Gramedia Indonesia. Ginting,   R.   (2007). Sistem   Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu Gitosudarmono,   I.   (2007). Manajemen Operasi. Edisi   3.   Yogyakarta:   BPFE- YOGYAKARTA. Handoko,   T.   H.   (2012). Dasar-dasar Manajemen   Produksi   Dan   Operasi. Yogyakarta: BPFE-YOGYAKARTA. Heizer,   J   &   Render,   B.   (2001). Prinsip- prinsip   Manajemen   Operasi. Jakarta: Salemba Empat. Heizer, J & Render, B. (2011). Manajemen Operasi. Buku   2   Edisi   9.  Jakarta: Salemba Empat. Herjanto,   E.   (2015). Manajemen   Operasi. Edisi Ketiga. Jakarta: Grasindo. Ristono,   A.   (2009). Manajemen Persediaan. Yogyakarta: Graha Ilmu.