INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 15223-15238 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Pengendalian Persediaan Barang pada PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain System dengan Menggunakan Metode Material Requirement

## Planning (MRP)
Nikita Anju Triana Manurung Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Email: manurungnikita912@gmail.com

## Abstrak
PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain  Systems,  sebuah  perusahaan  manufaktur  di  industri  otomotif, memproduksi berbagai komponen sepeda motor seperti Throttle Body, Electronic Control Unit, Injector, Spool Valve, In Pipe Fuel Pipe, Fuel Pump, Intake Manifold, dan Electronic TH Body untuk sepeda motor. Tujuan  penelitian  penulis  adalah  untuk  menentukan  kebutuhan  material  untuk  setiap  produk  dan membentuk  sistem  pengendalian  persediaan  menggunakan  metode Material  Requirement  Planning (MRP) untuk jumlah produksi yang optimal. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, dengan memanfaatkan data primer yang diperoleh melalui wawancara selama Internship II penulis di PT Hitachi Astemo  Bekasi  Powertrain  Systems.  Dengan  menggunakan  metode  MRP,  analisis  ini  mengatasi  isu pemesanan persediaan, menyarankan agar perusahaan mempertimbangkan MRP untuk  mengontrol persediaan  bahan  baku  di  gudang  barang  jadi.  Rekomendasi  penelitian  mendatang  termasuk mempertimbangkan biaya dalam perhitungan MRP dan mengeksplorasi perbedaan yang timbul dari penggunaan MRP, serta membandingkan dengan metode lain seperti EOQ dan POQ untuk  analisis pengendalian persediaan.
Kata Kunci: Pengendalian Persediaan, Material Requirement Planning (MRP)

## Abstract
PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain Systems is a manufacturing company specializing in automotive components production for two-wheelers. The study aims to determine material requirements for each product  and  establish  an  inventory  control  system  using  the  Material  Requirement  Planning  (MRP) method to achieve optimal production quantities. The research adopts a quantitative approach, utilizing primary data obtained through interviews during the author's Internship II at PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain Systems. The analysis employs the MRP method to address inventory ordering issues. The findings  suggest  that  the  company  may  consider  implementing  MRP  for  controlling  raw  material inventory in the finished goods warehouse. Future research is recommended to consider costs in MRP calculations, explore differences arising from MRP usage, and compare with other methods such as EOQ and POQ for inventory control analysis.
Keywords: Inventory Ordering, Material Requirement Planning (MRP)

## PENDAHULUAN
Perusahaan manufaktur merupakan sebuah perusahaan yang memproduksi barang jadi  dari  bahan baku  dengan menggunakan peralatan permesinan  yang besar. Menurut Prawirosentono  (2005),  pada  perusahaan  manufaktur  inventory  merupakan  simpanan bahan baku dan barang jadi (finished goods) yang mempunyai nilai tambah lebih besar secara  ekonomis,  untuk  selanjutnya  dijual  kepada  pihak  ketiga  (konsumen).  Inventory barang pada perusahaan sangatlah penting karena dengan inventory tersebut perusahaan dapat mengelola stok barang dan memonitor barang masuk dan barang keluar agar suatu perusahaan  tidak  mengalami  kelebihan  dan  kekurangan  barang  yang  akan  berdampak buruk pada perusahaan.  Ada beberapa macam metode dalam inventory seperti First-In First-Out  (FIFO),  Last-In  First-Out  (LIFO),  Metode  rata-rata  tertimbang  Weight  Average Inventory Method dan First-Expired First-Out (FEFO)
PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain  Systems  perusahaan  yang  bergerak  dalam bidang industri manufaktur yang menghasilkan komponen otomotif motor berupa Throttle Body, Electronic Control Unit, Injector, Spool Valve, In Pipe Fuel Pipe, Fuel Pump, Intake Manifold,  Electronic  TH  Body,  untuk  roda  dua  yang  bekerjasama  dengan  perusahaan Honda,  Suzuki,  Kawasaki,  Yamaha  dan  Toyota,  yang  juga  di  dalamnya  menawarkan pengangkutan udara, laut dan darat, pergudangan, distribusi dan layanan khusus.
PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain Systems memiliki 2 jenis gudang yaitu gudang inventory  yang  menyimpan  material  yang  akan  diproduksi  dan  gudang  finished  goods memiliki fungsi untuk menerima atau menyimpan produk komponen otomotif yang telah diproduksi.  Seperti  yang  diutarakan  oleh  kebutuhan  akan  adanya  gudang  sebagai
penunjang aktivitas logistik atau aktivitas perusahaan  perlu didukung oleh sistem yang baik. Pergudangan memiliki peranan penting dimana berfungsi sebagai tempat penyimpanan barang untuk produksi atau hasil produksi dalam kurun waktu yang ditentukan.
Dalam  menjalankan  kegiatan  produksinya,  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain Systems  mengalami  kendala  seperti  yang  ditunjukkan  terdapat  beberapa  produk  yang mengalami overstock, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1
Tabel 1. Persediaan dan Penjualan Electronik Control Unit (ECU) No Bulan Persediaan Penjualan Persediaan Akhir 1 Oktober 186.418 158.900 27.518 2  November 208.507 189.636 18.871 3  Desember 191.523 133.541 57.982 4 Januari 262.505 252.000 10.505 5 Februari 234.566 216.000 18.566 6 Maret 238.409 204.000 34.409 7 April 140.356 171.592 -31.236 Jumlah 1.462.284 1.325.669 136.615 Jumlah Overstock 35.815
Sumber: PT. PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain Systems (2023)
Dari Tabel, sisa stock akhir produk Electronic Control Unit (ECU) sebanyak 13.6615 ECU sementara untuk kapasitas penyimpanan produk ini adalah 4 rak penyimpanan dengan 1 rak dapat menyimpan 21 pallets, kemudian 1 pallets terdapat 50 dus yang berisikan 1.200 produk ECU. Dapat diketahui bahwa kapasitas penyimpanan untuk unit ini adalah 84 pallets atau 100.800 unit ECU. Informasi ini menyebabkan terdapat overstock sebanyak 35.815 unit ECU.    Kecenderungan  ini  juga  terjadi  pda  komponen  Body  Assy,  Pipe  Assy,  Fuel  Pump (FPM), dan Throttle Body Assy (THB).
Terdapat  beberapa  penulis  yang  telah  melakukan  kegiatan  analisis  pengendalian persediaan bahan baku. Menurut Heru Pradiko (2018) bahwa permasalahan yang terjadi adalah  bagaimana  sistem  penyediaan  bahan  baku  yang  dapat  meminimalisasi  biaya persediaan  dengan  menggunakan  metode  MRP  yang  tepat  dan  sesuai  dengan  kondisi perusahaan.  Menurut Rizkiyah dan Fadhlurrahman (2019), permasalahan  yang diangkat adalah bagaimana hasil peramalan untuk kertas IT 170 80gsm pada bulan November 2017 – Oktober 2018 dengan menggunakan Metode Material Requirement Planning (MRP) dan teknik lot sizing yang digunakan adalah Fixed Order Quantity (FOQ), bisa meminimumkan total persediaan perusahaan dan mendapatkan hasil Peramalan dengan menggunakan 3
metode peramalan nilai kesalahan (error) yang telah diuji validasi menggunakan Peta MR, didapatkan hasil metode peramalan terpilih yaitu metode holt winter multiplicative.
penelitian  tersebut  sudah  membuktikan  bahwa  penggunaan  metode  MRP  dapat menghasilkan pengendalian persediaan paling minimum. Berdasarkan latar belakang diatas maka  Penulis  melakukan  riset  dengan  judul  “Analisis  Pengendaliaan  Persediaan  Barang Pada Pt Hitachi Astemo Bekasi Powertrain System Dengan Menggunakan Metode Material Requirement  Planning  (MRP)”.    Adapun  tujuan  yang  hendak  dicapai  penulis  dalam melakukan penelitian ini adalah dapat mengetahui berapa jumlah kebutuhan material untuk setiap produk dan memperoleh sistem pengendalian persediaan dengan metode MRP yang dapat memberikan jumlah produksi yang optimal.  Batasan-batasan masalah dan asumsi yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian  hanya  dilakukan  pada  sistem  persedian  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi Powertrain Systems.
2. Penelitian ini tidak membahas secara mendalam tentang hal-hal yang bersifat teknis operasional produksi supplier, dan hanya menitikberatkan pada sistem persediaan PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain Systems.
3. Data persediaan yang digunakan di PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain Systems dari bulan Oktober 2022 – April 2023.
4. Data produk yang digunakan hanya lima produk saja.
5. Diasumsikan jumlah permintaan produk per bulannya tidak tetap.
6. Perhitungan  jumlah  barang  yang  dipesan  menggunakan  metode  Material Requirement Planning (MRP).

## METODE PENELITIAN

## Rancangan Penelitian
Metode penelitian dibagi menjadi dua yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif. Secara  umum,  pendekatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  pendekatan kuantitatif.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  pengendalian  persediaan  bahan baku  terhadap  kelancaran  proses  produksi  pada  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain Systems dengan metode Material Requirement Planning (MRP).
Pendekatan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Penelitian kuantitatif berfokus pada pengumpulan data yang berbentuk angka hasil dari pengukuran. Oleh  karena  itu,  dalam  jenis  penelitian  ini,  statistik  memiliki  peran  yang  sangat  penting sebagai alat untuk menganalisis solusi dari permasalahan yang diajukan. Menurut Suharsimi
Arikunto  yang  dikutip  Yesika  (2022)  menjelaskan  bahwa  penelitian  kuantitatif  adalah pendekatan yang banyak melibatkan penggunaan angka, mulai dari mengumpulkan data, menafsirkan data tersebut, hingga menyajikan hasilnya.

## Variabel dan Pengukuran
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  pengendalian  persediaan  bahan  baku terhadap kelancaran proses produksi pada PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain Systems dengan metode Material Requirement Planning (MRP).  Data primer adalah sumber data yang langsung diberikan kepada penulis saat melakukan Internship II di PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain Systems yang diperoleh melalui wawancara dengan pihak staf gudang penyimpanan  yang  mana  informasi  yang  diperoleh  akan  diolah  menjadi  objek  analisis penulis.    Data  sekunder  adalah  sumber  data  yang  tidak  langsung  diberikan  kepada pengumpul  data,  contohnya  antara  lain  buku,  jurnal  penelitian,  artikel  ilmiah  dan  lain sebagainya.
Berikut  adalah  rancangan  analisis  metode  Material  Requirement  Planning  (MRP). Rancangan  analisis  dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  Material Requirement Planning (MRP) dalam memecahkan permasalahan  persediaan  pemesanan barang  pada  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain  Systems.  Berikut  adalah  rancangan analisis metode Material Requirement Planning (MRP).  perhitungan dengan menggunakan tiga macam metode lotting dalam Material Requirement Planning (MRP) yaitu Lot For Lot (LFL) Economic Order Quantity (EOQ) dan Period Order Quantity (POQ).

## Teknik Pengambilan Sampel
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  data primer, yaitu data yang dikumpulkan secara langsung oleh peneliti. Cara penentuan data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:
1. Data yang diambil merupakan data persediaan barang pada PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain Systems
2. Data yang diambil yaitu data dari  bulan Oktober 2022 sampai  dengan bulan April 2023.
3. Jumlah sampel yang diambil adalah lima data produk yang diproduksi oleh PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain Systems dan cukup untuk melakukan penelitian.
Teknik pengumpulan data yang digunakan yang digunakan untuk memperoleh data dalam pembuatan skripsi ini, adalah penelitian lapangan (field research), yaitu penelitian
untuk  memperoleh  data  primer  melalui  kegiatan    Peninjauan  atau  Pengamatan (observation) dan Wawancara (interview).

## Kerangka Konseptual
Kerangka  berpikir  merupakan  sebuah  model  konseptual  tentang  bagaimana  teori berhubungan  dengan  berbagai  faktor  yang  telah  diidentifikasi  sebagai  masalah  yang penting  (Sugiyono,  2017:60).  Peneliti  harus  menguasai  teori-teori  ilmiah  sebagai  acuan dasar  untuk  argumentasi  dalam  menyusun  kerangka  pemikiran  yang  membuahkan hipotesis.  Berdasarkan  data  yang  telah  dijelaskan,  maka  dapat  dibentuk  suatu  kerangka pemikiran untuk penelitian sebagai berikut:

## Gambar 1 Kerangka Konseptual
Gambar diatas merupakan kerangka pemikiran atau penelitian yang dilakukan oleh penulis  untuk  melengkapi  data  saat  dilakukannya  penelitian.  Kerangka  pemikiran merupakan struktur teoritis  dan  konseptual yang mengarahkan proses penelitian  secara terstruktur  dan  sistematis.  Penelitian  pengendalian  persediaan  dengan  menggunakan metode  Material  Requirement  Planning  (MRP)  tentunya  memerlukan  beberapa  tahapan yang sesuai untuk mencapai tujuan penelitian dari berbagai tahap yang dilalui.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data periode bulan Oktober 2022 – April 2023 yang terdiri dari data persediaan, penjualan, kapasitas penyimpanan per produk dan jumlah overstock dari lima jenis produk, antara lain sebagai berikut.

## 1. Produk Electronic Control Unit
Tabel 2. Data Produk Electronic Control Unit No Bulan Persediaan Penjualan Persediaan Akhir 1 Oktober 186.003418 158.900 27.518 2 November 208.507 189.636 18.871 3 Desember 191.523 133.541 57.982 4 Januari 262.505 252.000 10.505 5 Februari 234.566 216.000 18.566 6 Maret 238.409 204.000 34.409 7 April 140.356 171.592 -31.236 Jumlah 1.462.284 1.325.669 136.615 Kapasitas Penyimpanan 100.800 Jumlah Overstock 35.815

## Sumber: PT Hitachi, 2023
Dari data pada Tabel 2 diatas diketahui bahwa untuk produk Electronic Control Unit dalam  waktu  7  bulan  mengalami  penjualan  sebesar  1.325.669  unit  dan  menyisakan persediaan  sebesar  136.615  unit  di  akhir  periode,  dimana  dari  jumlah  persediaan  akhir tersebut ternyata mengalami kelebihan stok dalam penyimpanan di gudang sebesar 35.815 unit.

## 2. Produk Body Assy
Tabel 3. Data Produk Body Assy No Bulan Persediaan  Penjualan  Persediaan Akhir 1 Oktober 65.295 32.214 33.081 2 November 65.522 55.533 9.989 3 Desember 39.917 35.200 4.717 4 Januari 33.840 34.100 -260 5 Februari 31.210 29.020 2.190 6 Maret 11.786 10.802 984 7 April 6.931 22.130 -15.199 Jumlah 254.501 218.999 35.502 Kapasitas penyimpanan 25.200 Jumlah Overstock 10.302 Sumber: PT Hitachi, 2023
Dari  data  diatas  diketahui  bahwa  untuk  produk  Body  Assy  dalam  waktu  7  bulan mengalami penjualan sebesar 218.999 unit dan menyisakan persediaan sebesar 35.502 unit di  akhir  periode,  dimana  dari  jumlah  persediaan  akhir  tersebut  ternyata  mengalami kelebihan stok dalam penyimpanan di gudang sebesar 10.302 unit.

## 3. Produk Pipe Assy
Tabel 4. Data Produk Pipe Assy No Bulan Persediaan Penjualan Persediaan Akhir 1 Oktober 552.337 516.220 36.117 2 November 590.672 549.140 41.532 3 Desember 465.665 516.060 -50.395 4 Januari 639.483 608.770 30.713 5 Februari 581.079 495.870 85.209 6 Maret 603.998 584.550 19.448 7 April 369.945 428.200 -58.255 Jumlah 3.803.179 3.698.810 104.369 Kapasitas Penyimpanan 80.640 Jumlah Overstock 23.729

## Sumber: PT Hitachi, 2023
Dari data pada Tabel 4 diatas diketahui bahwa untuk produk Pipe Assy dalam waktu 7 bulan mengalami penjualan sebesar 3.698.810 unit dan menyisakan persediaan sebesar 104.369  unit  di  akhir  periode,  dimana  dari  jumlah  persediaan  akhir  tersebut  ternyata mengalami kelebihan stok dalam penyimpanan di gudang sebesar 23.729 unit.

## 4. Produk Fuel Pump
Tabel 5. Data Produk Fuel Pump No Bulan Persediaan Penjualan Persediaan Akhir 1 Oktober 67.602 59.870 7.732 2 November 70.185 43.120 27.065 3 Desember 47.632 41.900 5.732 4 Januari 38.120 48.890 -10.770 5 Februari 34.070 14.430 19.640 6 Maret 38.400 13.870 24.530 7 April 22.170 20.870 1.300
Jumlah 318.179 242.950 75.229 Kapasitas Penyimpanan 42.336 Jumlah Overstock 32.893

## Sumber: PT Hitachi, 2023
Dari data pada Tabel 5 diatas diketahui bahwa untuk produk Fuel Pump dalam waktu 7 bulan mengalami penjualan sebesar 242.950 unit dan menyisakan persediaan sebesar 75.229  unit  di  akhir  periode,  dimana  dari  jumlah  persediaan  akhir  tersebut  ternyata mengalami kelebihan stok dalam penyimpanan di gudang sebesar 32.893 unit.

## 5. Produk Throttle Body Assy
Tabel 6. Data Produk Throttle Body Assy No Bulan Persediaan  Penjualan  Persediaan Akhir 1 Oktober 534.630 519.408 15.222 2  November 622.187 637.867 -15.680 3 Desember 484.149 471.522 12.627 4 Januari 747.910 669.352 78.558 5 Februari 577.513 578.415 -902 6 Maret 633.118 559.758 73.360 7 April 418529 510.431 -91.902 Jumlah 4.018.036  3.946.753 71.283 Kapasitas Penyimpanan 43.336 Jumlah Overstock 28.947

## Sumber: PT Hitachi, 2023
Dari data pada Tabel 6 diatas diketahui bahwa untuk produk Throttle Body Assy dalam waktu 7 bulan mengalami penjualan sebesar 3.946.753 unit dan menyisakan persediaan sebesar 71.283 unit di akhir periode, dimana dari jumlah persediaan akhir tersebut ternyata mengalami kelebihan stok dalam penyimpanan di gudang sebesar 28.947 unit.

## Peramalan
Peramalan adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang, dimana pada penlitian ini menggunakan metode Simple Moving Average 2 bulan dan 3 bulan serta metode Weighted Moving Average. Untuk perhitungan peramalan tiap produk dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## 1. Produk Electronic Unit Control
Tabel 7. Peramalan Produk Electronic Unit Control Periode Waktu Aktual SMA (2 Periode) SMA (3 Periode) WMA (3 Periode) (30:70) 1 158900 2 189636 3 133541 174.268 4 252000 161.588 160.692 162.049 5 216000 192.770 191.725 188.711 6 204000 234.000 200.513 199.739 7 171592 210.000 224.000 225.000 8 187.796 197.197 198.477

## Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Dari hasil perhitungan peramalan diatas kemudian dilakukan penentuan peramalan terbaik  dengan  melakukan  perhitungan  error  dengan  menggunakan  empat  metode perhitungan yaitu MFE, MAD, TS, RSFE. Hasil dari perhitungan error dapat dilihat pada Tabel 7 dibawah ini
Tabel 8. Perhitungan Error Peramalan Electronic Unit Control Metode 2 SMA 3 SMA 3 WMA MFE 11.308 16.665,083  17.022,7 MAD 45.512 42.869.08  43.726.70 TS 0,9938643  1,5549745  1,5571905 RSFE 45.233 66.660.33  68.090.80 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Dari rekap hasil perhitungan error di atas, dapat disimpulkan bahwa metode Simple Moving Average 2 periode adalah peramalan terbaik yang selanjutnya digunakan untuk perhitungan perencanaan kebutuhan material.

## 2. Produk Body Assy
Tabel 9. Peramalan Produk Body Assy Periode Waktu Aktual SMA (2 Periode) SMA (3 Periode) WMA (3 Periode) (30:70) 1 32214
2 55533 3 35200 43.873,50 4 34100 45.366,50 40.982,33 41.271,45 5 29020 34.650 41.611 41.986,55 6 10802 31.560 32.773,33 32.961,00 7 22130 19.911 24.640,67 25.332,60 8 16.466 20.650,67 20.576,70
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Dari hasil perhitungan peramalan diatas kemudian dilakukan penentuan peramalan terbaik  dengan  melakukan  perhitungan  error  dengan  menggunakan  empat  metode perhitungan yaitu MFE, MAD, TS, RSFE. Hasil dari perhitungan error dapat dilihat pada Tabel 9 dibawah ini
Tabel 10. Perhitungan Error Peramalan Body Assy Metode 2 SMA 3 SMA 3 WMA MFE -8.858,88 -10.988,83 -11.374,9 MAD 410,63 -9.733,50 -9.773,60 TS -86,2965 4,5158816 4,6553573 RSFE -35.435,50 -43.955,33 -45.499,60
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Dari rekap hasil perhitungan error di atas, dapat disimpulkan bahwa metode Simple Moving Average 2 periode adalah peramalan terbaik yang selanjutnya digunakan untuk perhitungan perencanaan kebutuhan material.

## 3. Produk Pipe Assy

## Tabel 11. Peramalan Produk Pipe Assy
Periode Waktu  Aktual  SMA (2 Periode)  SMA (3 Periode)  WMA (3 Periode) (30:70) 1 516.220 2 549.140 3 516.060 532.680 4 608.770 532.600 527.140 527.694 5 495.870 562.415 557.990 555.451 6 584.550 552.320 540.233 542.451 7 428.200 540.210 563.063 561.989
8 506.375 502.873

## Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Dari hasil perhitungan peramalan diatas kemudian dilakukan penentuan peramalan terbaik  dengan  melakukan  perhitungan  error  dengan  menggunakan  empat  metode perhitungan yaitu MFE, MAD, TS, RSFE. Hasil dari perhitungan error dapat dilihat pada Tabel 11 dibawah ini
Tabel 12. Perhitungan Error Peramalan Pipe Assy Metode 2 SMA 3 SMA 3 WMA MFE -17.538,75 -17.59,17 -17.548,88 MAD 22.351,25 49.672,50 49.345,63 TS -3,138751 -1,4301 -1,422527 RSFE -70.155 -71.036,67 -70.195,50
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Dari rekap hasil perhitungan error di atas, dapat disimpulkan bahwa metode Simple Moving Average 2 periode adalah peramalan terbaik yang selanjutnya digunakan untuk perhitungan perencanaan kebutuhan material.

## 4. Produk Fuel Pump
Tabel 13. Peramalan Produk Fuel Pump Periode Waktu Aktual SMA (2 Periode) SMA (3 Periode) WMA (3 Periode) (30:70) 1 59.870 2 43.120 3 41.900 51.495 4 48.890 42.510 48.296,67 48.616,50 5 14.430 45.395 44.636,67 44.424,00 6 13.870 31.660 35.073,33 36.105,50 7 20.870 14.150 25.730 26.323,00 8 17.370 16.390 16.166,00

## Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Dari hasil perhitungan peramalan diatas kemudian dilakukan penentuan peramalan terbaik  dengan  melakukan  perhitungan  error  dengan  menggunakan  empat  metode
perhitungan yaitu MFE, MAD, TS, RSFE. Hasil dari perhitungan error dapat dilihat pada Tabel dibawah ini
Tabel 14.  Perhitungan Error Peramalan Fuel Pump Metode 2 SMA 3 SMA 3 WMA MFE -8.913,75 -13.919,17 -14.352,25 MAD -3.378,75 -11.489,17 -11.625,75 TS 10,552719 4,8460144 4,93809 RSFE -35.655 -55.676,67 -57.409
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Dari rekap hasil perhitungan error di atas, dapat disimpulkan bahwa metode Simple Moving Average 2 periode adalah peramalan terbaik yang selanjutnya digunakan untuk perhitungan perencanaan kebutuhan material.

## 5. Produk Throttle Body Assy

## Tabel 15. Peramalan Produk Throttle Body Assy
Periode Waktu Aktual SMA (2 Periode)  SMA (3 Periode)  WMA (3 Periode) (30:70) 1 519.408 2 637.867 3 471.522 578.637,50 4 669.352 554.694,50 542.932,33 546.502,85 5 578.415 570.437 592.913,67 589.091,75 6 559.758 623.883,50 573.096,33 572.830,40 7 510.431 569.086,50 602.508,33 604.645,85 8 535.094,50 549.534,67 551.489,85
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Dari hasil perhitungan peramalan diatas kemudian dilakukan penentuan peramalan terbaik  dengan  melakukan  perhitungan  error  dengan  menggunakan  empat  metode perhitungan yaitu MFE, MAD, TS, RSFE. Hasil dari perhitungan error dapat dilihat pada Tabel 15 dibawah ini
Tabel 16. Perhitungan Error Peramalan Throttle Body Assy Metode 2 SMA 3 SMA 3 WMA MFE -36,38 1.626,3333 1.221.2875
MAD 61.354,13 47,665 48.328,71 TS -0,002371 0,1364803 0,1010817 RSFE -145,50 6.505,33 4.885,15
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Dari rekap hasil perhitungan error di atas, dapat disimpulkan bahwa metode Simple Moving Average 2 periode adalah peramalan terbaik yang selanjutnya digunakan untuk perhitungan perencanaan kebutuhan material.
Sebelum menjalankan proses MRP membutuhkan Master Production Schedule (MPS) sehingga  diketahui  berapa  jumlah  yg  akan  diproduksi  pada  setiap  periode.  Berikut merupakan tabel MPS
Tabel 17. Master Production Schedule Product Name Product Code Gross Requirement 1 2 3 4 Throttle Body Assy 16400-K1Y-J610-M1 554695 570437 623884 569087 Fuel Pump 30MF-K030-0002 1/2 (JAI) 42510 45395 31660 14150 Electronic Control Unit 4401-K1Y0-0000 (JAI) 24973 192770 234000 210000 Body Assy 17100-K0J-N000 9864 34650 31560 19911 Pipe Assy 17100-K0J-N000 532600 562415 552320 540210
Sumber: PT Hitachi, 2023

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pengolahan data mengenai pengendalian persediaan dengan menggunakan  metode  Material  Requirement  Planning  (MRP),  didapatlah  jumlah kebutuhan yang diproduksi perusahaan adalah:

## Tabel 18. Master Production Schedule
Product Name Product Code Gross Requirement 1 2 3 4 Throttle Body Assy 16400-K1Y-J610-M1 554695  570437  623884  569087 Fuel Pump 30MF-K030-0002 1/2 (JAI) 42510 45395 31660 14150 Electronic Control Unit 4401-K1Y0-0000 (JAI) 24973  192770  234000  210000 Body Assy 17100-K0J-N000 9864 34650 31560 19911 Pipe Assy 17100-K0J-N000 532600  562415  552320  540210
Berdasarkan  kesimpulan  diatas,  terdapat  beberapa  saran  yang  dapat  dijadikan
masukan dalam pengendalian persediaan bahan baku di PT Hitachi yaitu:
1. Perusahaan dapat mempertimbangkan penggunaan metode Material Requirement Planning  (MRP)  dalam  pengendalian  persediaan  bahan  baku  di  gudang  finished goods.
2. Sebaiknya  pada  penelitian  selanjutnya  dapat  mempertimbangkan  biaya  dalam perhitungan  MRP  agar  lebih  dapat  mengetahui  bagaimana  perbedaan  yang ditimbulkan dari penggunaan metode MRP serta dapat menggunakan metode lain seperti EOQ dan POQ untuk mendapatkan pembanding pengendalian persediaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Astana, I. N. Y. (2007). Perencanaan Persediaan Bahan Baku Berdasarkan Metode MRP.
Jurnal Ilmiah Teknik Sipil, 11(2), 1 – 11. https://ojs.unud.ac.id/index.php/jits/article/view/3468
Lestari, R. D. (2021). Pengendalian Persediaan Bahan Baku Terhadap Kelancaran Proses Produksi Pada UMKM RR Sport. November.
Lizamza, M. R. (2019). Analisis Perencanaan Persediaan Bahan Baku Batu Bata Dengan Metode Material Requirement Planning (MRP) (Studi Kasus UKM Batu Bata Wisnu Dasjak). Universitas  Muhammadiyah  Palembang,  1 – 71.  http://repository.um- palembang.ac.id/id/eprint/5264/
Mukrimaa, S. S., Nurdyansyah, Fahyuni, E. F., YULIA CITRA, A., Schulz, N. D., Taniredja, T., Faridli,  E.  M.,  &  Harmianto,  S.  (2016).  Jurnal  Penelitian  Pendidikan  Guru  Sekolah Dasar, 6(August), 128.
Pradiko, H. (2018). Analisa Pemilihan Metode Mrp Untuk Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pada PT . X Diajukan guna melengkapi sebagian syarat dalam mencapai gelar Sarjana Strata Satu ( S1 ) Nama NIM Disusun Oleh : : Heru Pradiko.
Rizkiyah, N. D., & Fadhlurrahman, R. (2020). Analisis Pengendalian Persediaan Dengan Metode Material Requirement Planning (Mrp) Pada Produk Kertas It170-80Gsm Di Pt  Indah  Kiat  Pulp  &  Paper  Tbk. Jurnal  PASTI,  13(3),  311. https://doi.org/10.22441/pasti.2019.v13i3.008
Upaya, D., Persediaan, M., & Baku, B. (2009). Analisis Material Requirement Planning.
Veithzal Rivai. (2020). Bab ii kajian pustaka bab ii kajian pustaka 2.1. Bab Ii Kajian Pustaka
2.1, 12(2004), 6 – 25.
Wahyu  Purnama  Alam.  (2018).  Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  Wajan  Dengan Metode  Mrp  (Material  Requirement  Planning)  Pada  Perusahaan  Cor  Alumunium
Bintang Dua Di Kec. Cikoneng Kab. Ciamis. Jurnal Media Teknologi , Vol. 5 No. 1, 41 – 62.
Wicaksana,  A.,  &  Rachman,  T.  (2018).  No  Title  No  Title  No  Title. Angewandte  Chemie International Edition, 6(11), 951 – 952., 3(1), 10 – 27.
https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case-a7e576e1b6bf