Optimalisasi Pengendalian Persediaan Bahan Baku Gandum Dengan Metode Economic Order Quantity di PT.XYZ
Firman Kurniawan1*, Dzakiyah Widyaningrum2
12Program studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur Indonesia
*Koresponden email: [email protected]*, [email protected]
Diterima: 10 Mei 2023 Disetujui: 15 Mei 2023
Abstract
PT. XYZ is a company that produces wheat flour in Gresik, whose production process uses wheat raw materials purchased from Australia, Russia, Argentina, etc. Due to the relatively large amount of raw material inventory, the Company controls wheat raw material inventory. Argentina wheat and Russian wheat is the most widely purchased wheat in large quantities. The purpose of this study is to determine the supply of raw materials according to production needs by calculation safety stock, re-order point, and the optimal number of orders in order to obtain a minimum total inventory cost (TIC). From the research results, the total cost of raw material supplies according to the company for Argentina Wheat and Russian Wheat are IDR 44,756,302,760 and IDR 23,212,114,036. Meanwhile, according to the EOQ method the total cost of inventory Argentina Wheat and Russian Wheat are IDR 36,082,263,441 and IDR 20,044,898,966.
Savings of IDR 8,674,039,319 and IDR 3,167,215,070 for types Argentina Wheat and Russian Wheat proving with the EOQ method obtained the optimum total cost. Economical order quantity Argentina Wheat and Russian Wheat with the EOQ method is 58636mt and 32574mt with an economical order frequency of 4 and 3 times. With a safety stock of 6984mt and 6014mt of grain types Argentina Wheat and Russian Wheat had to reorder wheat when supplies were 58194mt and 29324mt.
Keywords: EOQ, control, raw materials, safety stock, reorder point, total inventory cost Abstrak
PT.XYZ adalah perusahaan yang memproduksi tepung terigu di Gresik menggunakan bahan dasar gandum yang dibeli dari Australia, Rusia, Argentina dan lain-lain. Karena jumlah persediaan bahan baku yang cukup besar, perusahaan ini melakukan pengendalian persediaan bahan baku gandum. Gandum Argentina wheat dan Russian wheat merupakan gandum yang paling banyak dibeli dengan kuantitas yang besar.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui persediaan bahan baku yang sesuai kebutuhan produksi dengan perhitungan safety stock, re-order point, dan jumlah pemesanan yang optimum agar diperoleh total biaya persediaan (TIC) yang minimum. Dari hasil penelitian, total biaya persediaan bahan baku menurut perusahaan untuk Argentina Wheat dan Russian Wheat adalah Rp 44.756.302.760 dan Rp 23.212.114.036.
Sedangkan menurut metode EOQ total biaya persediaan Argentina Wheat dan Russian Wheat adalah Rp 36.082.263.441 dan Rp 20.044.898.966. Penghematan sebesar Rp 8.674.039.319 dan Rp 3.167.215.070 untuk jenis Argentina Wheat dan Russian Wheat membuktikan dengan metode EOQ didapat total biaya yang optimum. Kuantitas pemesanan ekonomis Argentina Wheat dan Russian Wheat dengan metode EOQ adalah 58636mt dan 32574mt dengan frekuensi pemesanan yang ekonomis 4 dan 3kali. Dengan safety stok 6984mt dan 6014mt gandum jenis Argentina Wheat dan Russian Wheat harus memesan ulang gandum saat persediaan 58194mt dan 29324mt.
Kata kunci: EOQ, pengendalian, bahan baku, safety stock, reorder point, total biaya persediaan 1. Pendahuluan
Kemajuan dalam ilmu pengetahuan dan teknologi yang pesat, persaingan antara perusahaan yang beroperasi di industri makanan meningkat, salah satu cara perusahaan mengatasi masalah adalah dengan lebih efektif mengatur persediaan[1]. Manajemen persediaan menjadi salah satu aspek yang paling penting dari kegiatan operasional disemua perusahaan, terutama perusahaan manufaktur [2]. Model yang menggabungkan biaya pemesanan, penggunaan bahan baku per tahun, dan biaya penyimpanan per unit termasuk pengendalian persediaan itu sendiri [3].
Mengendalikan persediaan, terutama bahan baku dasar sangat penting untuk memaksimalkan keuntungan. Namun tidak semua perusahaan memiliki pemahaman yang akurat tentang pengendalian bahan baku, yang dapat menyebabkan pemborosan dan kekurangan bahan baku jika tidak dilakukan dengan benar [4]. Selain itu dengan pengendalian persediaan bahan baku, perusahaan dapat mencukupi permintaan konsumen dengan tepat waktu sehingga perusahaan dapat tetap konsisten dalam mencapai tujuannya. Jika sebuah perusahaan tidak dapat mengelola
persediaan bahan bakunya secara efektif, maka akan timbul biaya yang sangat besar [5]. Memesan terlalu banyak bahan baku akan mengakibatkan pemborosan, sementara memesan terlalu sedikit akan menyebabkan hilangnya keuntungan karena perusahaan tidak akan dapat memenuhi tuntutan pelanggan. Kenyataannya adalah seringkali ada masalah yang tidak terduga dengan persediaan bahan baku, seperti kekurangan bahan baku dan kelebihan bahan baku yang mengganggu proses produksi. Kelemahan dari masalah ini adalah bahwa keuntungan perusahaan akan menurun. Optimalisasi pengendalian persediaan dilakukan perusahaan untuk mengurangi biaya [6].
PT.XYZ adalah perusahaan yang memproduksi jenis bahan baku makanan yang berlokasi di Gresik, Indonesia. Perusahaan ini memproduksi berbagai produk tepung terigu. Total kapasitas pabrik untuk proses penggilingan bahan baku pokok berupa gandum sebesar 1050-1500 ton/hari. Dengan produksinya memakai bahan baku dasar yaitu gandum, gandum didatangkan dari berbagai negara seperti Kanada, Australia, Rusia, Amerika Serikat dan Argentina tergantung kondisi yang kemudian disimpan dalam silo milik pribadi. Gandum Argentina wheat dan Russian wheat merupakan gandum yang paling banyak dibeli dengan kuantitas yang besar oleh PT XYZ.
Ketika bahan baku tiba, kelebihan bahan baku adalah masalah umum dalam perencanaan dan pengendalian bahan baku di perusahaan. Dengan jumlah yang besar dan tempat penyimpanan yang terbatas, perusahaan harus menyewa fasilitas eksternal yaitu gudang eksternal. Oleh karena itu perusahaan memiliki biaya persediaan yang lebih tinggi karena biaya persediaan termasuk biaya pemesanan, biaya transportasi dan biaya penyimpanan merupakan biaya diluar gudang perusahaan[7]. Untuk pengoptimalan biaya ini, perlu untuk menerapkan kebijakan yang benar mengenai jumlah dan waktu pemesanan bahan baku [8]. Perusahaan membuat rencana berdasarkan permintaan tahunan dan posisi stok digudang. Secara aktual, tidak disarankan bagi perusahaan untuk menyimpan sejumlah besar bahan baku karena dapat menyebabkan pemborosan. Menentukan berapa banyak bahan baku yang harus dipesan, kapan pesanan harus disimpan, dan berapa banyak persediaan yang harus disimpan untuk menghindari kekurangan atau kelebihan persediaan membutuhkan pengendalian yang efektif atas persediaan bahan baku.
EOQ (Economic Order Quantity) adalah metode yang menentukan keputusan jumlah satu kali pesan dengan biaya tetap dan jumlah bahan baku yang tetap dan jumlah pemesanan optimal[9]. EOQ bertujuan meminimumkan jumlah pemesanan dan persediaan agar menghasilkan biaya minimum dan menetapkan biaya dan jumlah bahan[10].
Metode ini bertujuan untuk menemukan tingkat pasokan seminimum mungkin dengan biaya terendah dan kualitas terbaik kemudian memberikan jumlah pesanan yang tepat sehingga tidak ada kekurangan pasokan yang nantinya akan mengganggu keberlangsungan proses produksi di perusahaan, serta mengendalikan persediaan untuk mengurangi risk karena terjadinya persediaan berlebih, dan untuk memangkas biaya yang tidak diperlukan dandan untuk mengurangi biaya yang tidak perlu dan dapat menghemat biaya cadang yang dikeluarkan oleh perusahaan[11].
Penelitian yang ditulis oleh [12] bahwasanya terdapat masalah yaitu perencanaan persediaan bahan baku plywood belum direncanakan dengan baik sehingga biaya yang digunakan untuk mendatangkan bahan baku ataupun biaya penyimpanannya yang dihasilkan sangat tinggi. Berdasarkan penelitian yang dilakukan dengan metode EOQ didapat hasil yang lebih ekonomis atau didapat penghematan dalam total biaya persediaan.
Dalam penelitian yang dilakukan [13] di CV. Harapan Jaya Mebel bahwasanya dalam melakukan produksi perusahaan ini mengalami kesulitan dalam mendapatkan bahan baku kayu karena harus menunggu lama bahan baku dari penyedia sehingga biaya persediaan menjadi lebih besar. Dalam penanganannya masalah peneliti menggunakan pendekatan dengan metode EOQ untuk sistem perencanaan persediaan di perusahaan ini. Dengan EOQ didapat pembelian yang lebih ekonomis dan frekuensi pembelian yang lebih sedikit dibanding kebijakan perusahaan.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh [14], inventarisasi adalah komponen penting dari proses manufaktur.
Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa ketersediaan bahan baku dimaksimalkan setiap saat; khususnya, ini dicapai dengan memastikan bahwa jumlah bahan baku yang disimpan dalam inventaris tidak terlalu besar (berlebihan) maupun tidak mencukupi (di bawah stok). Pendekatan EOQ digunakan untuk memberikan hasil TIC (Total Inventory Cost) yang lebih rendah dari hasil yang dihasilkan menggunakan analisis perusahaan dengan selisih biaya bahan baku tepung terigu pada produksi kue lapis sebesar Rp 853.598.
Selanjutnya penelitian yang ditulis Adi Candra[15] juga menerangkan bahwa dengan metode EOQ dapat mengatasi masalah dalam perencanaan persediaan bahan baku Hotmix. Menggunakan metode EOQ persediaan bahan baku mengalami penurunan, didapatkan safety stock selama satu periode yaitu satu tahun sebanyak lima kali.
Kemudian dengan metode EOQ total persediaan bahan baku mengalami penurunan dibanding melakukan perhitungan perusahaan sehingga terjadi penghematan.
Berdasarkan penelitian yang diperoleh maka dibuat penelitian ini untuk menganalisis pengendalian persediaan bahan baku gandum jenis Argentina Wheat dan Russian Wheat dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) di PT XYZ. Penelitian ini berupaya mengoptimalisasi total biaya persediaan yang sebelumnya menurut perhitungan perusahaan dengan metode EOQ di PT.XYZ selama satu tahun. Selain itu dengan metode EOQ juga dapat melihat berapa frekuensi pemesanan yang optimal, safety stock dan titik pemesanan ulang di PT XYZ yang sesuai.
2. Metode Penelitian
Objek yang diteliti adalah di PT.XYZ dimana data diperoleh melalui akumulasi dalam bentuk dokumen, arsip yang sesuai dengan penelitian ini. Selain itu data yang diperoleh dari pengamatan langsung untuk menentukan produksi yang sebenarnya. Data pembelian bahan baku, jumlah bahan baku yang diperlukan per periode, data biaya pembelian, dan data biaya penyimpanan dikumpulkan. Data kemudian diolah untuk mengetahui data sesuai dengan formula yang didapat yang terdapat perhitungan untuk menentukan kuantitas order optimal dan ekonomis menggunakan pendekatan EOQ, safety stock, ROP, frekuensi pembelian serta total biaya produksi. Kemudian data akan dianalisis dan dibandingkan dengan metode EOQ. Dari hasil analisis kemudian didapatkan kesimpulan pada penelitian tersebut. Adapun alur penyelesaian masalah pada penelitian tersebut sebagai berikut seperti Gambar 1.
Gambar 1. Alur penyelesaian [16]
3. Hasil dan Pembahasan 3.1 Pengumpulan data
Dalam penelitian ini, data yang diperlukan adalah data tentang pengembangan persediaan bahan baku termasuk pembelian dan penggunaan baku gandum yaitu Argentina wheat dan Russian wheat, data tentang biaya penyimpanan termasuk biaya pemesanan dan penyimpanannya selama satu tahun, yaitu satu periode produksi selama Januari 2022 – Desember 2022. Pemakaian gandum sebagai bahan baku didasarkan pada planning produksi yaitu rencana dalam setiap kali proses produksi. Perkembangan persediaan bahan baku gandum tipe Argentina Wheat disajikan di Tabel 1.
Table 1. Perkembangan stok bahan baku Argentina wheat tahun 2022 dalam satuan metrik ton Periode Stok awal Pembelian Total stok awal Pemakaian Total stok akhir Stok rata-rata
Jan 15061.8 21798.8 36860.5 13379.3 23481.2 30170.9
Feb 23481.2 60362.9 83844.1 23234.7 60609.4 72226.8
Maret 60609.5 32166 92775.4 16007.1 76768.3 84771.9
Aprl 76768.4 23000 99768.3 11663.1 88105.1 93936.7
Mei 88105.2 0 88105.1 18731.8 69373.3 78739.2
Jun 69373.4 0 69373.3 16698.1 52675.2 61024.3
Jul 52675.2 34796.9 87472.2 18460.9 69011.3 78241.7
Agust 69011.3 0 69011.3 19080.5 49930.7 59471.0
Sept 49930.8 0 49930.7 20170.4 29760.3 39845.5
Okt 29760.4 0 29760.3 16008.5 16751.8 21756.0
Nov 13751.8 35793.1 49544.9 15014.7 34530.1 42037.5
Des 34530.2 0 34530.0 16310.4 18219.7 26374.9
Total 583059.1 227159.9 790976.0 204759.9 58621.0 688597.0
Rata rata 48588.3 29702.5 65914.7 17063.9 48851.2 57383.0
Sumber : PT.XYZ, 2022
Sedangkan perkembangan persediaan bahan baku gandum jenis Russian wheat disajikan pada Tabel 2.
Studi Pendahuluan
Pengumpulan data
Analisa dan pembahasan
Penarikan kesimpulan
Table2. Perkembangan stok bahan baku Russian wheat tahun 2022 dalam satuan metrik ton
Periode Stok awal Pembelian Total stok awal Pemakaian Total stok akhir Stok rata-rata
Jan 2153.3 55462.6 57615.9 7142.8 50473.0 54044.4
Feb 50473.0 0 50473.0 8088.5 42384.4 46428.7
Maret 42384.4 31870.0 74254.4 8416.4 65838.0 70046.2
April 65838.0 0 65838.0 9700.8 56137.1 60987.6
Mei 56137.1 0 56137.1 9470.0 46667.1 51402.2
Jun 46667.1 0 46667.1 9360.9 37306.2 41986.7
Jul 37306.2 0 37306.2 9867.8 27438.5 32372.3
Agust 27438.4 0 27438.4 10119.5 17318.9 22378.7
Sept 17318.9 5879.0 23197.9 9696.5 13501.5 18349.7
Okt 13501.9 0 13501.5 5606.2 7895.3 10698.4
Nov 7895.3 0 7895.4 4476.9 3418.4 5656.8
Des 3418.4 0 3418.4 1387.6 2030.89 2724.9
Total 370532.1 99211.6 463743.8 93334.1 370409.6 417076.7
Rata rata 30877.7 37284.7 38645.3 7777.8 30867.5 34756.3
Sumber : PT.XYZ, 2022 3.2. Penentuan total biaya persediaan aktual perusahaan
Nilai total persediaan awal dan akhir gandum Argentina dan gandum Rusia berbeda. Hal ini dikarenakan oleh penggunaan sejumlah bahan dasar biji gandum. Pada tahun 2022, rata-rata persediaan Argentina Wheat adalah 57383,0 mt, sedangkan persentase pasokan Russian Wheat adalah 34756,3 mt.
Biaya penyimpanan bahan baku gandum dihitung dengan menambahkan biaya pembelian ke biaya penyimpanannya. Biaya pemesanan tahunan dihitung dengan mengalikan banyaknya pemesanan perusahaan yang aktual dengan biaya perpesanan, dan biaya order ditentukan sebagai 5% dari harga pembelian. Biaya pemesanan gandum Argentina Wheat diasumsikan 5% dari harga belinya yaitu : Harga Argentina Wheat USD 250.65 atau Rp 3.479.022,-/mt
= Rp 3.479.022 x 5%= Rp. 173.951/mt
Rata-rata pemesanan untuk satu kali kedatangan yaitu 29700 mt Argentina Wheat maka :
= Rp. 173.951/mt x 29700
= Rp. 5.166.344.700/pemesanan
Total biaya pemesanan = Rp35.618.206.760
Biaya pemesanan Russian Wheat diasumsikan 5% dari harga belinya yaitu:
Harga Russian WheatUSD 269.53 atau Rp 3.741.076,-/mt
= Rp. 3.741.076 x 5%= Rp. 187.054/mt
Total pemesanan untuk satu kali kedatangan yaitu 18700mt Russian Wheat maka:
= Rp. 187.054/mt x 18700
= Rp. 3.497.909.800/pemesanan
Total biaya pemesanan = Rp17.458.498.036
Biaya penyimpanan tahunan dihitung dengan mengalikan tingkat rata-rata persediaan bahan baku dengan biaya per unit per tahun untuk penyimpanannya. Biaya penyimpanan gandum, sebagaimana ditentukan oleh perusahaan adalah sebesar Rp 51.280/mt/bulan. Jadi, biaya penyimpanan tahunan adalah Rp 615.360/mt.
Biaya penyimpanan Argentina Wheat =Rp 615.360/mt/tahun x rata-rata persediaan
=Rp.9.138.096.000
Biaya penyimpanan Russian wheat= Rp 615.360/mt/tahun x rata-rata persediaan
=Rp.5.753.616.000
Tabel 3. Total biaya persediaan gandum jenis Argentina Wheat dan Russian Wheat aktual perusahaan Nama gandum Biaya pesanan Biaya penyimpanan Total biaya persediaan Argentina wheat Rp35.618.206.760 Rp.9.138.096.000 Rp 44.756.302.760
Russian wheat Rp17.458.498.036 Rp.5.753.616.000 Rp 23.212.114.036
Total Rp 67.968.416.796
Sumber : Diolah penulis, 2022
Tabel 3 menunjukkan secara rinci perkiraan aktual perhitungan perusahaan terhadap total biaya persediaan bahan baku pada tahun 2022.
3.3 Economic Order Quantity
Untuk menghitung kuantitas pemesanan yang optimal, data yang diperlukan antara lain biaya pemesanan, biaya penyimpanan dan total permintaan. Dengan menerapkan metode EOQ, total bahan baku yang dipesan diharapkan optimal dalam satu kali pemesanan. Data yang diperlukan untuk menghitung jumlah pemesanan optimal, termasuk permintaan (D), biaya pesanan (S), dan biaya penyimpanan (h). Pada tahun 2022, permintaan terhadap Russian wheat adalah 93334,14 mt, sedangkan permintaan terhadap Argentina wheat adalah 204759,9mt. Biaya memesan Argentina wheat dan Russian wheat adalah Rp 5.166.344.700,- dan Rp 3.497.909.800,- dengan Rp 615.360mt/tahun untuk biaya penyimpanannya.
Perhitungan kuantitas pesanan bahan baku yang optimal dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑄∗= √2𝐷𝑆ℎ (1)
Dimana :
D : Jumlah permintaan S : Biaya pesan h : Biaya penyimpanan
EOQ bahan baku gandum Argentina
=√ 2 𝑥 204759.9 x 5.166.344.700
615.360 =58636 mt EOQbahan baku gandum Russian
=√2 𝑥 93334.14 𝑥 3.497.909.800.700
615.360 =32574 mt
Frekuensi pemesanan dihitung dengan membagi permintaan tahunan (D) dengan jumlah pesanan optimal bahan baku (Q*)[17]. Frekuensi pemesanan dapat dihitung dengan rumus :
𝐷
𝑄∗ (2)
Frekuensi pemesanan gandum jenis Argentina wheat 204759.9
58636 = 3.5 atau 4 kali Frekuensi pemesanan gandum jenis Russianwheat 93334.1
32571 = 3 kali
Biaya persediaan total (TIC) dapat dihitung dengan adanya persamaan antara biaya pesan dan biaya pemesanan, biaya persediaan total = biaya pemesanan + biaya penyimpanan :
TIC = 𝑄
2 x h + 𝐷
𝑄 x S (3)
Dimana :
Q : Jumlah persediaan optimum (EOQ) D : Jumlah permintaan
S : Biaya pemesanan h : Biaya penyimpanan TIC Argentina wheat = 58636
2 𝑥 Rp 615.360 + 204759.9
58636 𝑥 Rp. 5.166.344.700 = 36.082.263.441
TICRussian wheat = 32574
2 𝑥 Rp 615.360 + 93334.1
32574 𝑥 Rp. 3.497.909.800= 20.044.898.966
Persediaan pengaman atau safety stock merupakan persediaan lebih yang bertujuan untuk meminimkan masalah stockout atau tidak ada persediaan dan mengurangi tambahan biaya penyimpanan ataupun stockout cost [18]. Selain itu safety stock juga memiliki tujuan agar suatu perusahaan melakukan pemesanan ulang dan dapat menentukan jumlah persediaan yang seharusnya disimpan dan ada harus ada sebelumnya, hal ini disebut Pre-Order Point [19]. Keuntungan dengan adanya safety stock, agar pada suatu waktu kuantitas permintaan mengalami lonjakan, persediaan dapat digunakan untuk menutup permintaan tersebut[20]. Rumus safety stock :
SS = SD x Z (4)
Dimana :
SS = Persediaan Pengaman
SD= Standar deviasi permintaan selama waktu pemesanan
Z = Faktor jumlah deviasi kepercayaan terhadap pelayanan atau faktor keamanan yang besarnya ditentukan oleh tingkat service level
Nilai safety stock didasarkan dari jumlah penggunaan bahan baku dan rata-rata penggunaan bahan baku per bulan untuk menentukan standart deviasi serta standart penyimpangan sebesar 2.33 yang diperoleh dari service level perusahaan yang mencapai 99%. Gandum jenis Argentina Wheat memiliki standar deviasi sebesar 2997.8 dan standar deviasi 2581.3 Russian wheat yang didapat dari:
SD =√∑(x− x̅ )²
N (5)
Standar deviasi Argentina Wheat
Tabel 4. Perhitungan standar deviasi Argentina Wheat
Periode Pemakaian Aktual (x) Rata Pemakaian ( x̅ ) (x- x̅ ) (x- x̅ )²
Jan 13379.3 17063.3 -3684 13571856
Feb 23234.7 17063.3 6171.4 38086178
Mar 16007.1 17063.3 -1056.2 1115558.4
Aprl 11663.1 17063.3 -5400.2 29162160
Mei 18731.8 17063.3 1668.5 2783892.3
Jun 16698.1 17063.3 -365.2 133371.04
Jul 18460.9 17063.3 1397.6 1953285.8
Agst 19080.5 17063.3 2017.2 4069095.8
Sep 20170.4 17063.3 3107.1 9654070.4
Okt 16008.5 17063.3 -1054.8 1112603
Nov 15014.7 17063.3 -2048.6 4196762
Des 16310.4 17063.3 -752.9 566858.41
Total 106405691
Sumber : Diolah penulis, 2022
SD = √106405691
12
SD = 2997.8
Standar deviasi Russian Wheat
Tabel 5. Perhitungan standar deviasi Russian Wheat
Periode Pemakaian Aktual (x) Rata Pemakaian ( x̅ ) (x- x̅ ) (x- x̅ )²
Jan 7142.8 7777.8 -635 403225
Feb 8088.5 7777.8 310.7 96534.49
Mar 8416.4 7777.8 638.6 407810
April 9700.8 7777.8 1923 3697929
Mei 9470 7777.8 1692.2 2863541
Periode Pemakaian Aktual (x) Rata Pemakaian ( x̅ ) (x- x̅ ) (x- x̅ )²
Jun 9360.9 7777.8 1583.1 2506206
Jul 9867.8 7777.8 2090 4368100
Agst 10119.5 7777.8 2341.7 5483559
Sep 9696.5 7777.8 1918.7 3681410
Okt 5606.2 7777.8 -2171.6 4715847
Nov 4476.9 7777.8 -3300.9 10895941
Des 1387.6 7777.8 -6390.2 40834656
Total 79954757
Sumber : Diolah penulis, 2022
SD = √79954757
12
SD = 2581.3
Safety stock Argentina wheat= 2997.8 x 2.33 = 6984 Safety stock Russian wheat= 2581.3x 2.33 = 6014
Reorder point atau titik pemesanan ulang didapat dengan mengalikan antara permintaan per hari (d) dengan lead time (L) lalu dijumlahkan nilai safety stock (SS)[21]. Diketahui rata-rata permintaan perhari 569 mt Argentina wheat dan 259mt Russian wheat dengan lead time 90 hari maka :
ROP = d × L + SS (6)
ROP Argentina wheat=(569 x 90) x 6984 = 58194 ROP Russian wheat=(569 x 90) x 6984 = 29324
Jadi ketika stok Argentina wheat berada di penyimpanan sebesar 58194 mt dan Russian wheat 29324 mt, harus dilakukan pemesanan ulang untuk masing-masing. Analisis dan penentuan metode persediaan bahan baku mana yang paling efektif adalah bertujuan membandingkan total biaya pasokan dengan kebijakan perhitungan oleh perusahaan dengan hasil perhitungan menggunakan metode EOQ [7]. Ketika total atau jumlah biaya pasokan bahan baku berdasarkan analisis metode EOQ kurang dari total biaya persediaan menurut kebijakan perusahaan, itu menunjukkan bahwa manajemen persediaan perusahaan sudah efektif, demikian pula sebaliknya.
Tabel 6. Analisis TIC perusahaan dengan perhitungan metode EOQ Tahun 2022.
Tipe gandum Total Inventory Cost Penghematan/selisih
Perusahaan EOQ
Argentina wheat Rp 44.756.302.760 Rp 36.082.263.441 Rp 8.674.039.319 Russian wheat Rp 23.212.114.036 Rp 20.044.898.966 Rp 3.167.215.070 Total Rp 67.968.416.796 Rp 56.127.162.407 Rp 11.841.254.389
Sumber : Diolah penulis, 2022
Dari Tabel 6 dapat diketahui bahwa menurut perhitungan perusahaan total biaya persediaan untuk dua tipe gandum adalah Rp 67.968.416.796 . Sedangkan menurut perhitungan metode EOQ, TIC bahan baku sebesar Rp 56.127.162.407. Ada selisih biaya antara metode EOQ dengan perhitungan aktual perusahaan sebesar Rp 11.841.254.389 dimana total biaya persediaan dengan metode EOQ lebih kecil atau bisa dikatakan terjadi penghematan jika menggunakan metode EOQ.
4. Kesimpulan
Sistem pengendalian bahan baku gandum jenis Argentina Wheat dan Russian Wheat yang diterapkan oleh PT. XYZ belum keseluruhan efisien jika dibandingkan dengan perhitungan metode Economic Order Quantity (EOQ). Hal ini terbukti dari hasil total persediaan aktual perusahaan, total biaya persediaan untuk dua tipe gandum adalah Rp 67.968.416.796. Sedangkan biaya total persediaan bahan baku untuk kedua
gandum menurut perhitungan metode Economic Order Quantity (EOQ) sebesar Rp 56.127.162.407 menyebabkan penghematan sebesar Rp Rp 11.841.254.389.
Kuantitas pemesanan ekonomis gandum Argentina Wheat dan Russian Wheat dengan metode Economic Order Quantity di PT.XYZ masing-masing adalah 58636 mt dan 32574 mt dengan frekuensi pemesanan yang ekonomis 4 dan 3 kali. Dengan safety stok 6984 mt dan 6014 mt gandum jenis Argentina Wheat dan Russian Wheat harus memesan ulang gandum saat persediaan 58194 mt untuk gandum Argentina Wheatdan 29324 mt untuk gandum Russian Wheat.
5. Referensi
[1] K. Hidayat, J. Efendi, and R. Faridz, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Kerupuk Mentah Potato Dan Kentang Keriting Menggunakan Metode Economic Order Quantity (EOQ),”
Performa Media Ilm. Tek. Ind., vol. 18, no. 2, pp. 125–134, 2020, doi:
10.20961/performa.18.2.35418.
[2] Erik Suyanto, Andhika Mayasari, and Nur Kholis, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Tumpi Menggunakan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Dan Metode Period Order Quantity (POQ) di UD. Jaya Abadi Solution,” Reaktom Rekayasa Keteknikan dan Optimasi, vol. 4, no. 2, pp. 68–
75, 2019, doi: 10.33752/reaktom.v4i2.1250.
[3] M. A. Wijaya, S. Nugroho, M. Ali Pahmi, and Miftahul Imtihan, “Pengendalian Persedian Produk Dengan Metode Eoq Melalui Konsep Supply Chain Management,” JENIUS J. Terap. Tek. Ind., vol. 2, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.37373/jenius.v2i1.92.
[4] Kinanthi, Ade Putri, Durkes Herlina, and Finda Arwi Mahardika. "Analisis pengendalian persediaan bahan baku menggunakan metode min-max (studi kasus PT. Djitoe Indonesia Tobacco)."
PERFORMA: Media Ilmiah Teknik Industri 15.2 (2016).
[5] L. Lestari and A. F. Hadining, “Metode Economic Order Quantity (EOQ) Sebagai Analisis Kontrol Persediaan Bahan Baku pada PT Metalindo Teknik Utama,” J. Rekayasa Sist. Dan Ind., vol. 9, 2022.
[6] N. L. Rachmawati and M. Lentari, “Penerapan Metode Min-Max untuk Minimasi Stockout dan Overstock Persediaan Bahan Baku,” vol. 8, no. 2, pp. 143–148, 2022.
[7] Annisa Purbasari, Hery Irwan, and Wulandari Apostolic, “Analisis Perbandingan Metode Economic Order Quantity (Eoq),” J. Profisiensi, vol. Vol. 10 No, no. 1, pp. 1–16, 2022.
[8] G. L. Saragi and R. Setyorini, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Pada Restoran Steak,” ISSN 2355-9357 e-Proceeding Manag. , vol. 1, no. 3, pp. 542–553, 2014.
[9] C. Yuliana, N. Sudjana, F. I. Administrasi, and U. Brawijaya, “Penerapan Model EOQ (Economic Order Quantity) Dalam Rangka Meminimumkan Biaya Persediaan Bahan Baku (Studi Pada UD.
Sumber Rejo Kandangan-Kediri),” J. Adm. Bisnis, vol. 36, no. 1, pp. 1–9, 2016.
[10] A. Sofiana and D. Ahmad Tasdiqul Haq, “Pengendalian Persediaan Insert Tools dengan Metode Economic Order Quantity dan Klasifikasi ABC,” J. INTECH Tek. Ind. Univ. Serang Raya, vol. 6, no. 1, pp. 39–47, 2020, doi: 10.30656/intech.v6i1.2174.
[11] Y. Evitha and F. M. HS, “Pengaruh Penerapan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Terhadap Pengendalian Persediaan Bahan Baku Produksi di PT. Omron Manufacturing Of Indonesia,” J.
Logistik Indones., vol. 3, no. 2, 2019, doi: 10.31334/logistik.v3i2.615.
[12] M. . Riduan and R. Patradhiani, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Plywood 4 Mm Menggunakan Metode Economic Order Quantity di PT. X,” J. Integr., vol. 3, no. 2, pp. 10–13, 2018.
[13] A. Zulfikar, L. Parinduri, and A. Hasibuan, “Analisa Persediaan Kayu Dengan Metode Economic Order Quantity (EOQ),” Bul. Utama Tek., vol. 15, no. 3, pp. 234–240, 2020.
[14] Wagiyo and L. B. Yanti, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Metode Economic Order Quantity (Eoq) Pada Produksi Kue Lapis Legit Kota Indah …,” J. Ilm. Ekon. Manaj., vol. 08, no.
02, pp. 1–15, 2017, [Online]. Available:
https://ejournal.umpri.ac.id/index.php/JIEM/article/view/1240.
[15] A. Candra, “Pengendalian Persediaan Material Pada Produksi Hot Mix Dengan Pendekatan Metode Economic Order Quantity (EOQ),” Jitmi, vol. 1, pp. 145–153, 2018.
[16] E. Persediaan and B. Baku, “Penerapan Economic Order Quantity untuk Meningkatkan,” J. Serambi Eng., vol. VIII, no. 2, 2023.
[17] N. Apriyani and A. Muhsin, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Metode Economic Order Quantity Dan Kanban Pada PT Adyawinsa Stamping Industries,” Opsi, vol. 10, no. 2, p. 128, 2017, doi: 10.31315/opsi.v10i2.2108.
[18] M. Agung, B. Prasetiyo, P. Studi, T. Industri, F. Teknik, and U. M. Gresik, “Penerapan Metode EOQ Model Lagrange Multiplier Untuk Pengendalian Persediaan Bahan Baku Fried Chicken Dengan Kendala Tempat Penyimpanan Dan Budget," JUSTI (Jurnal Sistem Dan Teknik Industri), Vol. 2, no. 2, pp. 204–213.
[19] F. Farhan and Sutrisno, “Penerapan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Dalam Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pada Industri Rumahan Tahu Susu XYZ,” J. Ilm., vol. 8, no. 1, p. 137, 2022, doi: 10.5281/zenodo.6408880.
[20] R. R. Enru, H. Moektibowo, and E. Meladiyani, “Analisis Pengendalian Persediaan Ayam Broiler Hidup Dengan Pendekatan Metode Economic Order Quantity (EOQ),” Jurnal Tek. Ind., vol. 9, no.
1, pp. 21–38, 2020.
[21] P. Paduloh, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Plat Besi Industri Karoseri Menggunakan Metode EOQ (Studi Kasus Pada PT. Misitama),” J. Ind. Manuf., vol. 3, no. 1, pp.
37–44, 2018, doi: 10.31000/jim.v3i1.618.
