Journal of Industrial Engineering
Scientific Journal on Research and Application of Industrial System
Volume XX No X - XXXX 2021
http://e-journal.president.ac.id/presunivojs/index.php/journalofIndustrialEngineerin
ISSN 2527-4139 (online) – ISSN 2503-3670 (print)
Usulan Perbaikan Perancangan Dan Pengendalian Produksi
Pada Produksi Teh Serbuk Siap Seduh Dengan Menggunakan
Metode Forecasting, Economic Order Quantity (EOQ),
Safety Stock Dan Reorder Point (ROP)
(Studi Kasus Pabrik Teh “Abadi Jaya”)
Ester Mega Mutiara1, Teddy Rizki Saputra1, Yulia Ariyanti1*, Apriyanti Hidayat1, Ahmad Haris
Setiawan1
1)
Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik Industri, Universitas Pembangunan Nasional Veteran
Jakarta
RS Fatmawati Pondok Labu Jakarta Selatan, 12450, Indonesia
Email: yulia.ariyanti@upnvj.ac.id
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan usulan perbaikan terhadap perancangan dan
pengendalian produksi pada Pabrik Teh “ABADI JAYA” dengan menggunakan metode peramalan, EOQ,
safety stock, dan ROP. Pabrik Teh “ABADI JAYA” yang berlokasi di Tangerang Selatan memproduksi
dua jenis teh yaitu teh serbuk dan teh celup. Teh yang diproduksi disini bukan teh pada umumnya
melainkan teh herbal yang memiliki banyak khasiat. Data yang digunakan dalam penelitian
merupakan data demand dalam bulan Oktober dan September 2021 dan juga data biaya pemesanan
dan biaya penyimpanan. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui metode peramalan yang tepat dan
mengetahui jumlah peramalan pada periode selanjutnya, mengetahui jumlah kuantitas bahan baku
daun teh yang harus dipesan supaya efisien dan ekonomis, mengetahui jumlah safety stock, dan juga
mengetahui titik pemesanan ulang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode peramalan
yang paling tepat adalah metode peramalan seasonal multiplikatif dengan nilai MAPE 0,041 atau 4,1
yang artinya peluang keberhasilan hasil peramalan mencapai 95,9% dan untuk forecasting selama 8
minggu ke depan ialah 389.894, 491.771, 551.744, 505.919, 510.978, 522.299, 475.759, dan 484.940
dengan hasil total forecast selama 8 minggu ialah 3.933.300 gram. Setelah pengolahan data juga
diketahui jumlah kuantitas bahan baku daun teh yang harus dipesan adalah sekitar 492.888,53 gram
atau sebanyak 20 karung, jumlah safety stock yang harus dimiliki sebesar 112.500 gram atau sekitar
5 karung, dan titik pemesanan ulang sebesar 1.100.000 gram atau sekitar 44 karung.
Kata Kunci: forecasting, EOQ, safety stock, ROP, perancangan dan pengendalian produksi, pabrik teh.
ABSTRAK
This study aims to propose improvements to the design and control of production at the "Abdi Jaya"
Tea Factory using forecasting methods, EOQ, safety stock, and ROP. The "ABADI JAYA" Tea Factory,
located in South Tangerang, produces two types of tea, namely powdered tea and teabags. The tea
produced here is not tea in general, but herbal teas that have many benefits. The data used in this
study is demand data in October and September 2021, as well as data on ordering costs and storage
costs. The purpose of this study is to find the right forecasting method and determine the number
of forecasts in the next period, as well as the quantity of tea leaf raw materials that must be
ordered so that they are efficient and economical, know the amount of safety stock, and also know
the point of reordering. The results of this study indicate that the most appropriate forecasting
method is the multiplicative seasonal forecasting method with a MAPE value of 0.041 or 4.1, which
means that the probability of successful forecasting results reaches 95.9% and for forecasting for
the next 8 weeks is 389,894, 491,771, 551,744, 505,919, 510,978, 522,299, 475,759, and 484,940,
with a total forecast for 8 weeks of 3,933,300 grams. After processing the data, it is also known that
the quantity of tea leaf raw materials that must be ordered is around 492,888.53 grams, or as many
as 20 sacks, the amount of safety stock that must be owned is 112,500 grams, or about 5 sacks, and
the reorder point is 1,100,000 grams, or approximately 44 sacks.
Keywords: forecasting, EOQ, safety stock, ROP, production design and control, tea factory.
1. Pendahuluan
Di era sekarang, industri rumahan, industri rumah tangga atau home industry sudah lazim ditemui
pada ranah industri di Indonesia. Home Industry merupakan perusahan kecil yang dimiliki oleh
keluarga dan berpusat di rumah untuk berbagai jenis kegiatan produksi atau kegiatan ekonominya
(Muliawan, 2008). Jika ditinjau dari Badan Pusat Statistik, Industri Rumah Tangga memiliki arti bahwa
industri tersebut dalam pengoperasiannya terdiri dari 5-9 tenaga kerja. Pabrik Teh “ABADI JAYA”
adalah salah satu bentuk dari implementasi industri rumahan yang bergerak untuk memproduksi teh
herbal. Sistem merupakan interaksi antar elemen dalam melakukan pekerjaan untuk mendapatkan
tujuan atau kemauan tertentu (Jogianto, 2005).
Dalam kegiatan produksinya atau bisa disebut juga dengan sistem produksi, sebuah industri harus
mengelola sumber daya yang ada dengan manajemen perusahaan yang efektif dan efisien. Salah satu
bagian daripada manajemen perusahaan adalah manajemen persediaan. Terdapat beberapa tahapan
pokok dalam manajemen perusahaan mulai dari sistem produksi sampai dengan produk akhir dapat
dipasarkan. Yang dapat dijadikan perhatian lebih yaitu mempunyai bahan baku dan menyuplai agar
dapat melakukan proses produksi. Maka dari itu, pengendalian persediaan bahan baku merupakan hal
cukup krusial untuk perusahaan.
Menurut Sinulingga (2017), Perencanaan Produksi dan Pengendalian Produksi adalah kegiatan yang
dilakukan untuk mendapat keluatan berupa produk yang sesuai dengan rancangan sebelumnya. Untuk
mencapai hal tersebut tentunya kita membutuhkan data lalu untuk dijadikan bahan analisis perbaikan
terus menerus. Tujuan daripada Perencanaan Produksi dan Pengendalian Produksi di amtara lain
untuk meminimalkan biaya pada persediaan; mengolah dan menyimpan material atau bahan baku
secara tepat dan sebagainya. Pada Perencanaan Produksi dan Pengendalian Produksi terdapat
beberapa metode seperti Peramalan (Forecasting), Penjadwalan Produksi atau biasa disebut dengan
Master Production Schedule (MPS), Perencanaan Produksi atau Material Requirement Planning (MRP),
dan beberapa metode lainnya yang dapat mendukung kelancaran produksi.
Kunci penting dalam keberlansungan hidup perusajaan di antaranya dipengaruhi oleh persediaan
bahan baku. Dikutip dari Heizer dan Render (2014), semua perusahaan atau ornganisiasi pasti
memiliki sistem perancanaan dan sistem pengendalian persediaan. Namun, ada yang tepat, ada juga
yang kurang tepat dikarenakan kurangnya pemahaman manajemen. Berdasarkan hasil observasi,
permasalahan yang dialami adalah dalam merencanakan persediaannya Pabrik Teh “ABADI JAYA”
belum menerapkan sistem peramalan dalam merencanakan stok persediaan bahan baku yang harus
dimiliki untuk dapat memenuhi permintaan konsumen. Pabrik Teh “ABADI JAYA” melakukan
pembelian persediaan berdasarkan stok akhir di periode sebelumnya dengan perkiraan yang tidak
akurat. Dikarenakan Pabrik tidak mengetahui jumlah yang pasti sebagai persediaannya, Pabrik
cenderung lebih memilih menumpuk atau melebihkan pembelian bahan baku. Penumpukan tersebut
memiliki resiko untuk mengakibatkan biaya yang cukup besar dan juga resiko kerusakan bahan baku
yan cukup tinggi mengingat Pabrik Teh “ABADI JAYA” adalah industri rumahan yang menjual bahan
pangan dan mempunyai lingkup yang sempit.
Oktavia dan Natalia (2021), dalam penelitian terhadap pemakaian gula, Metode EOQ memiliki
pengaruh terhadap pengendalian persediaan, dan mendapatkan jumlah yang pemesanan yang
ekonomis dan optimal, selain itu untuk menghindari pemborosan digunakan juga metode lainnya
seperti Safety Stock dan Reorder Point. Menurut Gani dan Saputri (2015), penelitian terhadap bahan
baku kayu pada Perusahaan Purezento dengan memproyeksikan peramalan permintaan dan dihitung
kuntatitas ekonomis dengan metode EOQ maka didapatkan pula persediaan pengaman yang dapat
Pabrik terapkan guna menghindari kekosongan produksi dan juga titik pemesanan ulang atau Reoder
Point. Maka dari itu, untuk menyelesaikan permasalahan persediaan sehingga tidak terjadi
penumpukan, Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan metode peramalan permintaan
yang tepat, mengetahui jumlah kuantitas yang harus dipesan, mengetahui jumlah safety stock guna
mengantisipasi pelonjakan permintaan, dan mengetahui titik pemesanan ulang dengan menggunakan
metode Forecasting, Economic Order Quantity (EOQ), Safety Stock, dan Reopder Point (ROP).
2. Metodologi
Penelitian ini memiliki tahapan-tahapan kegiatan yang jika dirincikan, dimulai dari studi pustaka,
menentukan topik dan objek penelitian, mengidentifikasi masalah dan factor terkait, pengumpulan
data, pengolahan data, analisis hasil penelitian, usulan perbaikan, dan kesimpulan serta saran.
Metodologi penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dapat diperoleh dengan tahapan yaotu sebagai berikut (Sugiono, 2009).
(1) Studi Pustaka
Tahapan pertama yang dilakukan adalah menyiapkan studi pustaka beserta literatur dengan tujuan
untuk mencari dan mengumpulkan data dengan referensi topik yang berhubungan dengan masalah
yang diteliti dan di bahas dalam penelitian ini.
(2) Observasi
Dalam tahapan kedua ini adalah tahapan dimana peneliti melakukan pengamatan dan
mengumpulkan data secara langsung di tempat yang ingin diteliti. Pada kasus ini, tempat yang
ingin diteliti adalah Pabrik Teh “ABADI JAYA”.
(3) Wawancara
Tahapan ketiga, yaitu wawancara untuk menghimpun data yang dibutuhkan melalui sesi Tanya
jawab dengan pekerja Pabrik Teh “ABADI JAYA” secara langsung dalam memproduksi teh serbuk
siap seduh.
(4) Dokumentasi
Melakukan pendokumentasian adalah tahapan terakhir dengan mengumpulkan data melalaui foto
berdasarkan kondisi langsung lapangan sebagai bukti dan hasil dari bahan penelitian.
2.2 Pengolahan Data
Penelitian yang kami lakukan pada kesempatan kali ini ialah pabrik teh “ABADI JAYA” yang beralamat
di Jl. Cirendeu Indah 1 Kelurahan Cirendeu, Kecamatan Ciputat Timur, Tanggerang Selatan. Terdapat
dua jenis teh yang diproduksi pada pabrik teh “ABADI JAYA” yaitu, teh celup dan teh serbuk. Dalam
peneliitan ini dilakukan pengumpulan data terhadap kegiatan produksi teh serbuk siap seduh untuk
mendapatkan data primer berupa data terkait dengan pengendalian bahan baku seperti data
permintaan, biaya pemesanan, biaya penyimpanan, dan data pendukung lainnya.
Adapun Metode yang digunakan adalah sebagai berikut:
2.2.1
Forecasting
Forecasting atau peramalan sangat penting dilakukan dalam mengetahui kuantitas permintaan
produk dan jasa serta elemen yang terkait dengan waktu yang akan datang didalam
perencanaan serta pengawasan suatu produksi (Makridakis dkk, 2010).
Bla
Bla
Bla
Bla
2.2.2 Economic Order Quantity (EOQ)
EOQ atau Economic Order Quantity sering disebut sebagai kuantitas barang yang tersedia dengan
biaya terendah atau dengan kuantitas pembelian yang optimal. EOQ sendiri ditujukan dalam
menentukan kuantitas barang yang optimal didalam 1 periode dengan menggunakan biaya persediaan
terendah. Selain itu dalam model EOQ juga dibutuhkan total permintaam/ penggunaan bahan baku
yang hendak digunakan dalam 1 periode. Seperti pengertian EOQ, perhitungan EOQ digunakan dalam
menentukan kuantitas pemesanan bahan baku yang optimal dengan menggunakan biaya persediaan
terendah. Maka rumus yang digunakan dalam perhitungan EOQ ialah sebagai berikut :
2𝑋𝐷𝑋𝑆
EOQ = √
𝐻
(1)
Keterangan :
EOQ
= Kuantitas pembelian optimal
H
= Biaya penyimpanan per unit
D
= Total permintaan dalam 1 periode
S
= Biaya pemesanan per tiap kali pesan
EOQ dapat digunakan dalam melakukan penerapan kekurangan stock, sehingga dengan menggunakan
EOQ, pada setiap tahun mampu menentukan berapa banyak order yang akan dibuat agar mengatasi
kekurangan stock.
2.2.3 Safety Stock
Safety Stock merupakan persediaan yang secara sengaja disediakan sebagai cadangan untuk pengamanan suatu
proses produksi supaya tidak terjadi kekurangan bahan baku jika sewaktu-waktu terjadi pelonjakan
permintaan. Dalam perhitungan safety stock dibutuhkan data mengenai volume penjualan atau
penggunaan bahan baku. Setelah itu digunakan formula dalam menghitungan yang sesuai (Kusuman
dan Ayulia, 2016):
SS = (Pemakaian Maksimum – Pemakaian Rata-rata) x Lead Time.
Dengan keterangan :
SS
Pemakaian maksimum
Pemakaian rata-rata
Lead Time
2.2.4
=
=
=
=
(2)
Safety Stock
Jumlah pemakaian maksimum
Pemakaian rata-rata perbulan
Waktu tunggu dari bahan baku dipesan hingga bahan
Reorder Point (ROP)
ROP (reorder point) merupakan cara yang digunakan dalam membuat pemesanan kembali yang
ditujukan untuk menyeimbangkan permintaan dengan persediaan dan barang dapat terpesan dengan
waktu yang tepat, sedangkan safety stock merupakan persediaan tambahan dalam menghindari
terjadinya kemungkinan kekurangan barang maupun keterlambatan bahan yang dipesan. Lead time
merupakan jangka waktu antara pemesanandengan barang sampai ditempat produksi. Berikut rumus
yang digunakan untuk menghitung ROP digunakan rumus :
ROP = d x L + SS
(3)
Dengan keterangan :
ROP
= Reorder point
d
= Tingkat permintaan per unit waktu
L
= jangka waktu
SS
= stock pengaman
3. Hasil dan Pembahasan
Dalam proses produksi Teh sebuk siap seduh diperlukan bahan baku utama yaitu daun jati cina. Pada penelitian
ini digunakan satuan unit yang diperlihatkan pada tabel 1. Lalu, pada tabel 2 ditampilkan pula data permintaan
yang berlangsung pada periode Bulan September 2021 sampai dengan Oktober 2021 dengan satuan gram.
Terlihat bahwa data demand membentuk pola grafik yang dikategorikan ke dalam jenis pola data Seasonal
karena terdapat pola data yang berulang sesudah suatu periode tertentu, dengan kata lain, data demand
membentuk suatu siklus tertentu dengan interval yang konstan serta fluktuasi datanya dipengaruhi oleh
seasonal factor. Pola daripada grafik tersebut adalah Gambar 1.
Tabel 1. Data satuan unit Produk jadi dan Satuan Bahan Baku
Satuan Produk Jadi
1 karung
5 bal
1 bal
50 pcs
1 pcs
40 gram
Satuan Bahan Baku
1 karung
25 kg
25 kg
25000 gram
1 pcs
40 gr
1 karung
625 bungkus
1 kg
Rp17.000,00
Tabel 2. Data Demand dengan satuan gram
September
Demand
Oktober
1
2
3
4
1
2
3
4
400000
480000
520000
480000
540000
550000
470000
510000
Total
3950000
Gambar 1. Plot Data Demand
Dengan waktu lead time sebnayak 2 minggu atau 14 hari pada setiap pemesanan, maka pada tabel 3 akan
memberikan rincian untuk biaya pemesanannya yang dilakukan setiap kali bertransaksi. Dan setelah bahan
baku sampai di Pabrik Teh “ABADI JAYA”, sebagai produk pangan maka dibutuhkan perlakuan khusus sehingga
konsumen mandapatkan produk dengan kualitas prima dan juga layak konsumsi. Diperlukan penyimpana
dengan baik dan benar sehingga bahan baku terjaga dari kerusakan yang kasat mata maupun tidak kasat mata,
berikut tabel 4 menampilkan rincian biaya penyimpanan daun the jati cina per gram.
Tabel 3. Biaya Pemesanan
Biaya Pemesanan
Biaya transportasi
Rp
1.750.000
Biaya tenaga kerja
Rp
300.000
Biaya administrasi
Rp
50.000
Total
Rp 2.100.000
Tabel 4. Biaya Pemesanan
Biaya Penyimpanan
3.1 Forecasting
Biaya Kerusakan
Rp 43
Biaya Fasilitas Penyimpanan
Rp 25
Total
Rp 68
Berdasarkan pola data seasonal terdapat 2 metode yang digunakan yaitu metode Seasonal
Multiplikatif dan Seasonal Aditif dengan dengan melakukan perhitungan menggunakan software Ms.
Excel maka didapatkan masing-masing nilai MAPE sebagai berikut :
Tabel 5. Rekapitulasi Nilai MAPE Pola Data Seasonal
Metode
Seasonal Multiplikatif
Seasonal Aditif
Nilai
0,041
0,071
Maka dapat disimpulkan, nilai MAPE terkecil pada pola data Seasonal terdapat dalam metode Seasonal
Multiplikatif yakni 0,041 atau 4,1, yang artinya peluang keberhasilan hasil peramalan mencapai
95,9%.
Gambar 2. Grafik Metode Seasonal Multiplikatif
Selanjutnya didapatkan hasil peramalan selama 8 minggu ke depan dari metode terpilih yaitu metode
Seasonal Multiplikatif sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Forecast selama 8 minggu kedepan
HASIL FORECAST
Minggu ke-
Forecast
9
389894
10
491771
11
551744
12
505919
13
510978
14
522299
15
475759
16
484940
Pada analisis tabel hasil forecast selama 8 minggu ke depan menggunakan pola data seasonal, dapat
diketahui bahwa setiap minggunya mengalami kenaikan maupun penurunan secara konstan, seperti 2
periode pertama mengalami kenaikan, dan 2 periode berikutnya mengalami penurunan, dan
seterusnya.
3.2 Economic Order Quantity (EOQ)
Economic Order Quantity (EOQ) biasanya digunakan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan
dalam menentukan banyaknya jumlah optimal pemesanan sehingga dengan jumlah yang optimal
dapat meminimkan total biaya yang dikeluarkan.
Tabel 7. Rekapitulasi Demand Hasil Forecast
No
Periode
Hasil Forecast
1
9
389.894
2
10
491.770
3
11
551.743
4
12
505.918
5
13
510.978
6
14
522.299
7
15
475.759
8
16
484.939
Total
3.933.300
Berikut merupakan perhitungan jumlah optimal pemesanan menggunakan metode Economic Order
Quantity (EOQ) sebagai berikut :
Permintaan (D)
= 3.933.300 gram
Biaya Pemesanan (S)
= Rp. 2.100.000/pesanan
Biaya Penyimpanan (H) = Rp. 68/gram
 Economic Order Quantity (EOQ)
EOQ = √
2𝑋𝐷𝑋𝑆
EOQ = √
2 𝑋 (3.933.300) 𝑋 (2.100.000)
𝐻
68
EOQ = 492.888,53 gram = 19,715 karung = 20 karung/pesanan
 Total Biaya Persedian Bahan Baku
𝐷
𝑄
TCEOQ = (𝑆) + (𝐻)
𝑄
2
3.933.300
492.888,53
(2.100.000) +
TCEOQ =
(68)
492.888,53
2
TCEOQ = Rp 33.516.419.928,86 = Rp 33.516.419.929
Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan dengan menggunakan metode Economic Order
quantity (EOQ) diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 8. Rekapitulasi Hasil EOQ
Pemesanan Optimal
Biaya Pemesanan
(Rp/Pemesanan)
Biaya Penyimpanan
(Rp/Gram)
Total Biaya
Persediaan (Rp)
492.888,53 gram
Rp. 2.100.000
Rp. 68
Rp33.516.419.929
Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 5.4 diperoleh hasil jumlah optimal pemesanan daun teh
jati cina adalah 492.888,53 gram atau sebanyak 20 karung daun teh jati cina, dengan biaya
pemesanan setiap kali pesan sebesar Rp2.100.000, biaya penyimpanan setiap gramnya sebesar Rp68,
dan total biaya persediaan keseluruhan sebesar Rp33.516.419.929. Besarnya pemesanan optimal yang
telah dihitung merupakan hasil jumlah pemesanan yang paling optimal untuk setiap kali memesannya.
Dengan menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ) ini dapat meminimumkan total biaya
persediaan serta dapat memaksimalkan keuntungan, serta perusahaan dapat mengurangi resiko
kelebihan atau kekurangan bahan baku.
3.3 Safety Stock
Dengan hasil daripada penjualan demand daripada periode sebelumnya dilakukan perhitungan safety stock
atau persediaan yang seharusnya dimiliki oleh Pabrik Teh “ABADI JAYA” dikarenakan jumlah demand atau
permintaan yang masuk dalam produksi tidak selalu tepat dengan yang direncakan, memiliki factor-faktor yang
tidak terduga. Setelah mengetahui leadtime yaitu 2 minggu maka:
SS = (Pemakaian Maksimum – Pemakaian Rata-rata) x Lead Time.
Dimana,
Pemakaian Maksimum
= 550.000 gram
Pemakaian Rata-Rata
=
3.950.000 𝑔𝑟𝑎𝑚
8
=
∑ 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 1 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑎𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 8
8
= 493.750 gram.
Lead Time
= 2 minggu.
Jadi, perhitungannya adalah:
SS
= (Pemakaian Maksimum – Pemakaian Rata-rata) x Lead Time
= (550.000 gram - 493.750 gram) x 2
= 56.250 x 2
= 112.500 gram = 4,5 karung ~ 5 karung
Hal tersebut memiliki arti bahwa Pabrik Teh "ABADI JAYA" pada setiap hari produksinya pada penyimpanan
persediaan setidaknya memiliki 5 karung bahan baku daun teh dan tidak boleh berkurang untuk jumlah
minimalnya. Safety stock dengan jumlah 5 karung juga dapat berperan untuk mengantisipasi permintaan yang
kemungkinan melonjak secara tidak menentu. Selain itu, dengan adanya safety stock dapat mengurangi
ketidakefisiennya perusahaan dalan mengelola persediaan akibat terjadinya keterlambatan pengiriman.
3.4 Reorder Point (ROP)
Reorder Point bagi sebuah perusahaan perlu diperhitunganya guna dapat mementukan kapan seharusnya
perusahaan kembali memesan bahan baku agar tidak terjadi kekurangan ataupun kelebihan persediaan bahan
baku. Dari hasil pengamatan, Pabrik Teh “Jaya Abadi” belum memiliki jadwal kapan harus dilakukannya
pemesanan bahan baku kembali.
Dimana :
Safety Stock
= 112500 gram
Lead Time
= 14 hari
𝑃𝑒𝑚𝑎𝑘𝑎𝑖𝑎𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑔𝑔𝑢
Q (Pemakaian rata-rata per hari)
=
7
= 70535,7 gram
= 44 karung
Jadi, perhitungannya adalah:
ROP = Safety Stock + (Lead Time x Q)
= 112500 gram + (14 hari x 70535,7 gram)
= 1100000 gram
Diketahui bahwa reorder point dipengaruhi oleh lead time, safety stock, dan juga pemakaian rata-rata perhari.
Berdasarkan data yang ada yaitu lead time selama 14 hari, safety stock sebesar 112.500 gram, dan juga
pemakaian rata-rata perhari sebesar 70535,7 gram. Maka diperoleh hasil bahwa reorder point setiap persediaan
bahan baku tersisa 44 karung.
4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, terdapat beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode peramalan yang dapat digunakan pada Pabrik Teh “ABADI JAYA” ialah metode peramalan
seasonal multiplikatif dengan nilai MAPE yakni 0,041 atau 4,1, yang artinya peluang keberhasilan
hasil peramalan mencapai 95,9% dan untuk forecasting selama 8 minggu ke depan ialah 389.894,
491.771, 551.744, 505.919, 510.978, 522.299, 475.759, dan 484.940 dengan total hasil forecast
selama 8 minggu ialah 3.933.300 gram.
2. Jumlah kuantitas bahan baku daun teh yang harus dipesan agar pembelian dapat efisien dan
ekonomis adalah sekitar 492.888,53 gram atau sebanyak 20 karung daun teh jati cina, dengan
biaya pemesanan setiap kali pesan sebesar Rp2.100.000, biaya penyimpanan setiap gramnya
sebesar Rp68, dan total biaya persediaan keseluruhan sebesar Rp33.516.419.929.
3. Jumlah Safety Stock yang harus dimiliki oleh Pabrik Teh “ABADI JAYA” untuk mengantisipasi
permintaan yang dapat melonjak secara tidak menentu adalah sebesar 112.500 gram atau jika
dalam satuan karung adalah 4,5 karung, dan digenapkan menjadi 5 karung.
4. Titik pemesanan ulang atau ROP terhadap bahan baku bagi Pabrik Teh “ABADI JAYA” ialah pada
saat persediaan bahan baku hanya tersisa 1.100.000 gram atau sekitar 44 karung.
DAFTAR PUSTAKA
1. Andhika I. (2019). Usulan Perencanaan Safety stock dan Forecasting Demand dengan Metode Time
Series Produksi Keran Air di PT Kayu Perkasa Raya. Malang: Universitas Diponegoro.
2. Andira, O. (2016). Analisis Persediaan Bahan Baku Tepung Terigu. Jurnal Ekonomi Bisnis, Volume
21 No. 3, Desember.
3. Assauri, S. (1984). Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas
Indonesia.
4. Efendi, J., Hidayat, K., & Faridz, R. (2019). Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku. Media
Ilmiah Teknik Industri Vol. 18, No. 2, 125-134.
5. Gani, I., & Saputri, M. (2015). Analisis Peralaman dan Pengendalian Persediaan Bahan Baku
Dengan Metode EOQ Pada Optimalisasi Kayu di Perusahaan Purenzento. e-Proceeding of
Management, 2(2), 2029-2038.
6. Gaspersz, V. (2002). Production Planning and Inventory Control . Jakarta: PT. Gramedia Pustaka
Utama.
7. Graves, S. (1999). A Single-Item Inventory Model for a Nonstationary Demand Process.
Manufacturing & Service Operations Management, 50-61.
8. Heizer, J., & Render, B. (2015). Manajemen Operasi Edisi Ketujuh Buku Satu. Jakarta: Salemba
Empat.
9. Heizer, J., & Render, B. (2020). Operations Management: Management Operasi (Sembilan ed.).
Jakarta: Salemba Empat.
10. Herjanto, E. (2010). Manajemen Operasi, ed: Revisi. Jakarta: Gramedia.
11. Jogianto,
H.
(2005).
Retrieved
from
Sistem
Teknologi
Informasi:
http://www.sarjanaku.com/2012/11/pengertian-sistem-menurut-para-ahli.html
12. Kusuma, T., & Ayuliya, D. (2016). Analisis Persediaan Bahan Baku Kulit Jenis Sheep Cabretta
Leather dan Sheep Batting Leather dengan Metode EOQ (Economic Order Quantity) di PT. Adi
Satria Abadi. Integrated Lab Journal, 4(2), 167-180.
13. Kusumawati, A., & Wiguna, R. (2020). Analisis Pengendalian Persediaan Material Batu Bara di PT.
AAA dengan Teknik Lot Sizing. Prosiding Industrial Engineering Conference (IEC).
14. Muliawan.
(2008).
Retrieved
from
Kajian
Pustaka:
https://www.kajianpustaka.com/2019/11/home-industri-fungsi-manfaat-jenis keunggulan-dankelemahan.html
15. Nadhira, P., & Trimo, L. (2020). Pengendalian Persediaan Bahan Baku Teh Hijau di CV. XY Kota
Cimahi. Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis, 4(2), 277-287.
16. Nasution, A. (2006). Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Jakarta: Guna Wijaya.
17. Ngantung, M., & Jan, A. (2019). Analisis Peramalan Permintaan Obat Antibiotik pada Apotik
Edelweis Tatelu. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis, dan Akuntansi, 7(4).
18. Oktavia, C., & Natalia, C. (2021). Analisis Pengaruh Pendekatan Economic Order Quantity
Terhadap Penghematan Biaya Persediaan. Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem & Teknik Industri
(PASTI), 15(1), 103-117.
19. Ristono, A. (2009). Manajemen Persediaan Edisi 1. Yogyakarta: Graha Ilmu.
20. Robial, S. (2018). Perbandingan Model Statistik Pada Analisis Metode Peramalan Time Series
(Studi Kasus: PT. Telekomunikasi Indonesia, TBK Kandatel Sukabumi). Santika: Jurnal Ilmiah Sains
dan Teknologi, 8(2), 823-838.
21. Serena D. & F. Erika. (2018). Analisis Pengendalian Persediaan Menggunakan Metode Probabilistik
dengan Kebijakan Backorder dan Lost Sales. Vol.19, No.1. Jurnal Teknik Industri: Politeknik APP
Jakarta.
22. Sinulingga, S. (2009). Perencanaan Pengendalian & Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
23. Subagyo, P. (1986). Forecasting. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta.
24. Terry, & George, R. (2009). Prinsip - Prinsip Manajemen. Jakarta: PT. Bumi Aksara.
25. Unsulangi, H., Jan, A., & Tumewu, F. (2019). Analisis Economic Order Quantity (EOQ). Jurnal
EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis, dan Akuntansi, 7(1).
26. Wahyudi, R. (2015). Analisis Pengendalian Persediaan Barang. eJournal Ilmu Administrasi.
27. Wardah, S., & Iskandar, I. (2017). Analisis Peramalan Penjualan Produk Keripik Pisang Kemasan
Bungkus (Studi Kasus: Home Industry Arwana Food Tembilahan). Jurnal Teknik Industri, 11(3),
135-142.