## PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKAR MINYAK PT X
Fitra 1 , Mirza 2 , Surya Indrawan 3 1,2,3) Program Studi Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknologi Dumai Jl. Utama Karya Bukit Batrem II Email: Famukhtyfitra@gmail.com

## ABSTRAK
Semakin  berkembangnya  dunia  industri,  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang manufaktur  maupun  jasa  dituntut  untuk  bisa  bersaing  dan  tetap  bertahan  dengan industri  sejenis.  Agar  dapat  bersaing  dengan  industri  lainnya  perusahaan  harus mampu  mempertahankan  dan  meningkatkan  kelangsungan  perusahaan  dimasa yang  akan  datang  dengan  cara  meramalkan  kebutuhan  dimasa  yang  akan  datang. Karena  penjualan  BBM  di  PT  X  berfluktuasi  selama  dua  tahun  dari  Juli  2016 sampai  Juni 2018, membuat  perusahaan  sulit  menentukan  persediaan  BBM  dalam jangka  waktu  pendek  maupun  jangka  waktu  panjang,  untuk  itu  perusahaan melakukan  perencanaan  persediaan  BBM  dengan  menggunakan  peramalan  untuk melihat  persediaan  BBM  dimasa  yang  akan  datang.  Penelitian  dilakukan  dengan mengunakan beberapa metode peramalan yaitu metode rata-rata bergerak, rata-rata bergerak terbobot dan pemulusan eksponensial untuk mengetahui metode apa yang cocok  untuk  meramalkan  perencanaan  permintaan  BBM  periode  Juli  2018.  Hasil peramalan jumlah persediaan BBM untuk bulan Juli 2018 berdasarkan periode Juli 2016  sampai  dengan  Juni  2018 dengan  metode  rata-rata  bergerak  197  KL,  295 KL dengan menggunakan metode rata-rata bergerak terbobot dan 160 KL menggunakan metode pemulusan eksponensial. Maka dapat disimpulkan bahwa metode yang tepat digunakan  untuk  menentukan  persediaan  BBM  di  periode  Juli  2018  adalah pemulusan eksponensial.
Kata  kunci : Peramalan,  Bahan  bakar  minyak,  Rata-rata  bergerak, Rata-rata bergerak terbobot, Pemulusan eksponensial.

## ABSTRACT
The  more  developed  the  industrial  world, companies  engaged  in  manufacturing  and services are required to be able to compete and stay with similar industries. To be able to  compete  with  other  sectors,  companies  must  be  able  to  maintain  and  improve  the continuity of the company in the future by forecasting future needs. Because the sales of  BBM  at  PT  X  fluctuate  for  two  years  from  July  2016  to  June  2018,  it  makes  it difficult for companies to determine BBM inventories in the short term and long term, for which companies plan BBM inventories using forecasting to see the BBM inventory in  the  future  which  will  come.  Based  on  these  problems,  the  authors  conducted research  using  single  moving  averages,  weighted  moving  averages  and  exponential smoothing to find out which method is suitable for forecasting fuel demand planning for July 2018. The results of forecasting the amount of BBM inventory for July 2018
are based on the period July 2016 to June 2018 with 197 KL single moving averages method,  295  KL  using  the  weighted  moving  averages  method  and  160  KL  using  the exponential  smoothing  method.  Then  it  can  be  concluded  that  the  right  way  used  to determine the BBM inventory in the July 2018 period is exponential smoothing.
Keywords : Forecasting, Fuel Oil, Single moving averages, Weighted moving averages, Exponential smoothing.

## Pendahuluan
Melakukan  strategi  erat  kaitannya  dengan  pengambilan  keputusan  yang  tepat. Oleh  karena  itu  perusahaan  harus  memiliki  kemampuan  untuk  meramalkan kebutuhan  dimasa yang  akan  datang.  Perencanaan  yang  efektif  baik untuk  jangka panjang  maupun  jangka  pendek  tergantung  pada  peramalan  permintaan  produk perusahaan tersebut. Peramalan yang dilakukan biasanya terdapat pada data yang terdapat  pada  masa  lampau  dan  dianalisis  dengan  metode-metode  tertentu. Peramalan menjadi dasar bagi perencanaan jangka panjang perusahaan. Ketepatan hasil  peramalan  bisnis  akan  meningkatkan  peluang  tercapainya  investasi  yang menguntungkan bagi perusahaan.
PT  X  merupakan  suatu  perusahaan  di  kota  Dumai  yang  bergerak  di  bidang penyalur BBM, karena penjualan BBM di PT X befluktuasi dari periode ke periode, membuat  perusahaan  sulit  menentukan  persediaan  BBM  dalam  jangka  waktu panjang  mapun  jangka  waktu  pendek.  Untuk  itu  perusahaan  perlu  melakukan perencanaan  persediaan  BBM  dengan  menggunakan  peramalan,  untuk  melihat persediaan  BBM  dimasa  yang  akan  datang.  Dalam  menentukan  peramalan  ada beberapa  metode  yang  digunakan  yaitu,  metode single  moving  averages , weighted moving  averages ,  dan exponential  smoothing ,  sehingga  perusahaan  harus mengetahui  metode  apa  yang  cocok  digunakan  untuk  meramalkan  perencanaan persediaan BBM di PT X.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  PT  X.  Penelitian  ini  berlangsung  pada  bulan  Juni sampai dengan bulan Juli 2018. Populasi dalam penelitian ini adalah data pesediaan BBM di perusahaan PT X. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah persediaan BBM selama 24 bulan dari bulan Juli 2016 sampai dengan Juni 2018  di  PT  X.  Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data Kuantitatif.  Data  didapat  berdasarkan  data  persediaan  terdahulu.  Data  sekunder dikumpulkan secara langsung pada PT X dengan melakukan penelusuran dokumen- dokumen  yang  berkaitan  dengan  jumlah  persediaan  BBM.  Di  samping  itu  diikuti dengan  serangkaian study literatur  yang  dilakukan  penulis  terhadap  beberapa literatur  yang  relevan.  Pengumpulan  data  ini  ditentukan  dalam  bentuk  periode bulanan  yakni  persediaan  BBM  selama  2  tahun  terakhir  dari  Juli  2016-Juni  2018.
Adapun  teknik  pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara  dokumentasi  dan wawancara
Ada  dua  hal  yang  harus  diperhatikan  dalam  peramalan  yang  akurat  dan  tepat. Pertama  adalah  pengumpulan  data,  data  harus  relevan  agar  peramalan  yang dihasilkan bisa memberikan informasi yang akurat. Kedua adalah pemilihan teknik yang  tepat.  Metode  rata-rata bergerak,  rata-rata bergerak  terbobot  dan exponential smoothing ,  merupakan  metode  dengan  teknik  peramalan  kuantitatif  statistik  yang pada  umumnya  menggunakan  data  historis  yag  menitik  beratkan  pada  perubahan pola. Berdasarkan  uraian  di atas  teknik analisis  data yang  digunakan  oleh  penulis mengenai  peramalan  perencanaan  persediaan  pada  BBM  yaitu  dengan  metode exponensial  smoothing Untuk  menghitung  kesalahan  peramalan  dengan menggunakan MAD ( Mean Absolute Devition ). Penjualan BBM yang berubah secara signifikan dari waktu ke waktu, ramalan harus cukup agresif dalam mengantisipasi perubahan  tersebut,  sehingga  nilai  n  yang  kecil  akan  lebih  cocok  dipakai.  Adapun langkah-langkah  yang  digunakan  sebelum  menentukan  metode forecast yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi pola historis dari data aktual penjualan
2. Memilih  metode forecast yang  sesuai  dengan  pola  historis  dari  data  aktual penjualan.
3. Melakukan analisis data berdasarkan model forecast yang dipilih.
4. Memilih model forecasting yang tepat berdasarkan kesalahan terkecil.
5. Memeriksa  keandalan  model forecast yang  dipilih  berdasarkan  peta  kontrol tracking signal .

## Hasil Dan Pembahasan

## Pengumpulan Data
Kegiatan penelitian terhadap suatu perusahaan diperlukan analisa data dengan tujuan  untuk  memberikan  jawaban  atas  masalah  dalam  penelitian.  Untuk mengetahui  peramalan  persediaan  BBM  diperlukan  data  yang  cukup  relevan. Adapun  data  yang  digunakan  untuk  meramalkan  persediaan  BBM  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Persediaan BBM PT X Juli 2016-Juni 2018 No Bulan Th 2016 (KL) Th 2017 (KL) Th 2018 (KL) 1 Januari 181 279 2 Februari 268 163 3 Maret 249 234 4 April 343 188 5 Mei 405 249 6 Juni 393 151 7 Juli 162 215
8 Agustus 248 262 9 September 299 439 10 Oktober 297 290 11 Nopember 421 243 12 Desember 521 293
Sumber: Laporan Persediaan BBM PT X Juni 2016-Juli 2018
Untuk  dapat  terus  mengembangkan  persediaan  BBM  tentunya  memerlukan peramalan-peramalan  ke  depan  yang  diambil  berdasarkan  data  penjualan  bulan lalu.  Adapun  grafik  periode  juni  2016-juli  2018  dapat  dilihat  pada  Gambar  2. Gambar  2  menunjukkan  bahwa  persediaan  BBM  mengalami  fluktuasi.  Berikut  ini adalah grafik gabungan persedian BBM bulan Juli 2016 sampai dengan Juni 2018.
Gambar 2 . Grafik persediaan BBM Juli 2016-Juni 2018
Gambar 2 menunjukkan bahwa dimana dapat dilihat bahwa persediaan BBM di PT X terdapat ketidakstabilan dari periode ke periode berikutnya.

## Pengolahan Data
Kegiatan penelitian terhadap suatu perusahaan diperlukan tindakan atau analisa data  dengan  tujuan  untuk  memberikan  jawaban  atas  masalah  dalam  penelitian serta  memberikan  argumen  terhadap  perusahaan  yang  diteliti.  Alat  analisis  yang penulis  gunakan  dalam  menganalisis  data  adalah  dengan  menggunakan  metode peramalan.
Metode Pemulusan Eksponensial ( Exponential Smoothing Model )
Metode exponential smoothing yaitu merupakan teknik rata-rata bergerak terhadap data  masa  lalu  dengan  memberi  penimbang  terhadap  data  terakhir.  Analisis  yang dipilih  dengan  menggunakan  pemulusan  eksponensial  menggunakan  pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan (α) 0,9 karena bobot yang lebih kecil dari pada  peramalan  sebelumnya.    Perhitungan    metode  pemulusan  eksponensial  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Perhitungan Forecast Model Pemulusan Eksponensial dengan Konstanta Pemulusan (α) 0,9 Bulan Indeks Waktu (t) penjualan Aktual (A) Ramalan berdasarkan ES ( α = 0,9) (F, ES  α = 0,9) Juli 1 162 283 Agustus 2 248 283 + 0,9 (162 - 283) = 174 Tabel 3 . Perhitungan Forecast Model Pemulusan Eksponensial dengan  Konstanta Pemulusan (α) 0,9 (lanjutan) Bulan Indeks Waktu (t) penjualan Aktual (A) Ramalan berdasarkan ES ( α = 0,9) (F, ES  α = 0,9) September 3 299 174 + 0,9 (248 - 174) = 241 Oktober 4 297 241 + 0,9 (299 - 241) = 293 November 5 421 293 + 0,9 (297 - 293) = 297 Desember 6 521 297 + 0,9 (421 - 297) = 409 Januari 7 181 409 + 0,9 (521 - 409) = 510 Februari 8 268 510 + 0,9 (181 - 510) = 214 Maret 9 249 214 + 0,9 (268 - 214) = 263 April 10 243 263 + 0,9 (249 - 263) = 250 Mei 11 405 250 + 0,9 (343 - 250) = 334 Juni 12 393 334 + 0,9 (405 – 334) = 398 Juli 13 215 398 + 0,9 (393 – 398) = 393 Agustus 14 262 393 + 0,9 (215 – 393) = 233 September 15 439 233 + 0,9 (262 – 233) = 259 Oktober 16 290 259 + 0,9 (439 – 259) = 421 November 17 243 421 + 0,9 (290 – 421) = 303 Desember 18 293 303 + 0,9 (243 – 303) = 249 Januari 19 279 249 + 0,9 (293 – 249) = 289 Februari 20 163 289 + 0,9 (280 – 289) = 280 Maret 21 234 280 + 0,9 (164 – 280) = 175 April 22 188 175 + 0,9 (234 – 175) = 228 Mei 23 249 228 + 0,9 (188 – 228) = 192 Juni 24 151 192 + 0,9 (249 – 192) = 243 Juli 25 243 + 0,9 (152 – 243) = 160 Berdasarkan  analisis forecast dengan  menggunakan  metode  pemulusan eksponensial pada  Tabel 3. kita dapat mengetahui hasil forecast dimasa yang akan datang.  Langkah  selanjutnya  adalah  menguji  keandalan forecast atau  peramalan menggunakan  peta  kontrol tracking  signal .  Untuk  mengetahui  sejauh  mana keandalan  dari  model forecast yang  digunakan,  langkah  selanjutnya  adalah membangun  peta  kontrol tracking  signal. Perhitungan  nilai-nilai tracking  signal untuk  model  pemulusan  eksponensial  dengan  konstanta  pemulusan  (a)  0.9 ditunjukkan  pada  Tabel  4  dan  apabila  ditebarkan  dalam  peta  kontrol,  maka  akan terlihat seperti dalam Gambar 3.
Tabel 4. Nilai Racking SignalExponential Smoothing Periode n Forecast F Aktual A Error , E = A - F RSFE (Kumula tif dari 4) Absolut Error (Absolut dari 4) Kumulatif Absolut Error kumulatif MAD Tracking Signal 1 2 3 4 = 3-2 5 6 7 8 = 7 / 1 9 = 5 / 8 1 283 162 -121 -121 121 121 121 -1 2 174 248 73 -47 73 194 97 0 3 241 299 58 11 58 252 84 0 4 293 297 4 15 4 256 64 0 5 297 421 124 139 124 380 76 2 6 409 521 112 251 112 492 82 3 7 510 181 -329 -78 329 821 117 -1 8 214 268 54 -24 54 875 109 0 9 263 249 -14 -38 14 888 99 0 10 250 343 93 55 93 980 98 1 11 334 405 71 126 71 1051 96 1 12 398 393 -5 121 5 1056 88 1 13 393 215 -178 -57 178 1234 95 -1 14 233 262 29 -28 29 1263 90 0 15 259 439 180 152 180 1442 96 2 16 421 290 -131 21 131 1573 98 0 17 303 243 -60 -39 60 1634 96 0 18 249 293 44 5 44 1678 93 0 19 289 279 -10 -5 10 1688 89 0 20 280 163 -117 -122 117 1805 90 -1 21 175 234 59 -63 59 1864 89 -1 22 228 188 -40 -103 40 1904 87 -1 23 192 249 57 -46 57 1960 85 -1 24 243 151 -92 -138 92 2052 86 -2 Keterangan: a. Nilai Error (kolom 4)
Error = Aktual – Forecast = 163-283= -121
b. Nilai  RSFE (kolom 5) RFSE = Kumulatif nilai Error RFSE =-121
c. Absolut Error (kolom 6)
Absolut Error = nilai mutlak dari Error = 121
d. Kumulatif Absolut Error (kolom 7) Kumulatif Absolut Error = 121
e. Nilai Mean Absolute Deviation (MAD) (kolom 8)
MAD = Kumulatif Absolut Error (kumulatif) / Periode
MAD = 121/1= 121
f. Tracking Signal (kolom 9) Tracking Signal = RSFE / MAD = (-121)/121= -1
Grafik tracking signal dari model pemulusan dapat dilihat pada Gambar  3.
Gambar 3 Peta Kontrol Tracking Signal Peramalan a= 0,9
Gambar  3  menunjukkan  bahwa tracking  signal exponential  smoothing bisa digunakan  untuk  peramalan  persediaan  BBM  karena  berada  di  batas-batas pengendalian tracking  signal (maksimum  +4).  Berikut  ini  grafik  nilai  aktual  dan ramalan persediaan dapat dilihat dari Gambar 4.
Gambar 4 . Grafik nilai aktual dan ramalan persediaan
Gambar 4 memperlihatkan bahwa nilai-nilai tracking signal untuk model forecast dengan  menggunakan  metode  pemulusan  eksponensial  ( exponensial smoothing) dengan  mengunakan  konstanta  pemulusan  α  =  0,9  berada  dalam  batas-batas  yang dapat diterima (maksimum ± 4), dimana nilai-nilai tracking signal itu bergerak dari –  1  sampai  +4.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  akurasi  dari  model  pemulusan eksponensial ( exponensial smoothing) dapat diandalkan karena berada dalam batas- batas pengendalian tracking signal (maksimum ± 4). Suatu tracking signal yang baik memiliki RSFE yang rendah dan mempunyai positif error yang sama banyak dengan
negatif  error ,  sehingga  pusat tracking signal mendekati  nol.  Hal  ini  telah  mampu dipenuhi  oleh  model forecast pemulusan  eksponensial  ( Exponensial  Smoothing) dengan nilai  konstanta  α  =  0,9.  Berdasarkan  pengujian  kehandalan  dari  model pemulusan  eksponensial (Exponensial  Smoothing) menggunakan tracking  signal , penulis  memutuskan  untuk  menggunakan  model  pemulusan  eksponensial (Exponensial Smoothing) sebagai metode forecasting yang tepat untuk memprediksi persediaan BBM untuk periode kedepannya dengan nilai ramalan 160 KL.
Tabel 5 . Perbandingan hasil peramalan perencanaan persediaan bbm berdasarkan tiga model peramalan No Deskripsi Model MA (5) Model WMA (5) Model ES (α = 0,9) 1 Nilai ramalan untuk periode bulan Juli 2017 197 KL 295 KL 160 KL 2 Nilai-nilai tracking signal Bervariasi dari -5 sampai dengan + 1 Bervariasi dari +1 sampai dengan + 2 Bervariasi dari - 1 sampai dengan + 4 3 Tebaran nilai- nilai tracking signal dalam peta kontrol Semua nilai tracking signal berada di atas dan bawahgaris tengah ( central line = CL) dari peta kontrol, dan ada nilai tracking signal yang berada di luar batas kontrol bawah ( low control limit = LCL) Semua nilai tracking signal berada di atas garis tengah ( central line = CL) dari peta kontrol, dan ada nilai tracking signal yang berada di dalam batas kontrol bawah ( low control limit = LCL) Semua nilai tracking signal berada dalam batas-batas pengendalian peta kontrol. Banyaknya nilai tracking signal positif seimbang dengan nilai-nilai tracking signal negatif. 4 Nilai RSFE - 381 +163 - 138
Keterangan:
Suatu tracking  signal mempunyai positive  error yang  sama  banyak  atau  seimbang dengan negative  error ,  dan  berada  dalam  batas-batas  pengendalian  peta  kontrol tracking signal (maksimum ± 4).

## Simpulan
Berdasarkan analisis dan pembahasan yang telah penulis lakukan maka dapat diambil kesimpulan dari pembahasan dalam penelitian pada PT X di Dumai adalah sebagai berikut:
1. Ramalan  jumlah  persediaan  BBM  untuk  bulan  Juli  tahun  2018  berdasarkan periode Juli 2016 sampai dengan Juni 2018  untuk metode rata-rata bergerak adalah 197 KL, metode rata-rata bergerak terbobot adalah 295 KL ,dan metode exponential smoothing adalah 160 KL.
2. Metode yang tepat digunakan untuk menentukan persediaan BBM di periode yang akan datang adalah exponential smoothing .

## Daftar Pustaka
Gaspersz. (2008). Production Planning and Inventory Control . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
Nasution, A, H., & Prasetyawan, Y. (2008). Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Surabaya: Graha Ilmu.
Sinulingga. (2015). Metode Penelitian . Medan: USU Press.
Sugiono. (2012). Metode Penelitian Bisnis . Bandung: Alfabeta.