Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan sistem manajemen persediaan dan pengadaan bahan baku PA dan PTA pada PT Petronika Gresik untuk produksi plasticizer berupa DOP dan DOTP guna mendukung efisiensi industri dan efisiensi sumber daya yang berkelanjutan. Permasalahan utama yang diangkat adalah ketidakpastian permintaan konsumen serta perubahan harga bahan baku utama PA dan PTA. Ketidakpastian tersebut menyebabkan sistem pengendalian dan pengadaan persediaan sering mengalami inefisiensi biaya, risiko over capacity, serta pemanfaatan kapasitas gudang yang belum optimal. Penelitian ini menggunakan metode EOQ Probabilistik untuk menentukan kuantitas pemesanan optimal dan safety stock pada kondisi permintaan stok yang tidak pasti. Inovasi penelitian dilakukan dengan memodifikasi sistem Total Inventory Cost (TIC) agar mampu mengakomodasi perubahan harga bahan baku secara dinamis sehingga menghasilkan sistem pengendalian persediaan yang lebih adaptif, efisien, dan mendukung produksi yang bertanggung jawab. Hasil optimasi kemudian diintegrasikan ke dalam sistem pengaturan pemesanan dan persediaan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan kapasitas gudang, serta mendukung keberlanjutan proses industri. Hasil penelitian diharapkan menunjukkan bahwa model EOQ Probabilistik mampu menurunkan total biaya persediaan secara signifikan dibandingkan metode yang diterapkan perusahaan sekaligus berkontribusi terhadap industri yang inovatif dan berkelanjutan.


Deskripsi Lain

This research aims to optimize the inventory management and raw material procurement system for PA and PTA at PT Petronika Gresik for producing plasticizers such DOP and DOTP, in order to support industrial efficiency and sustainable resource management. The main issues addressed are uncertainty in consumer demand and changes in the prices of key raw materials, PA and PTA. This uncertainty often causes inefficiencies in inventory control and procurement, risks of overcapacity, and suboptimal use of warehouse space. This study uses the Probabilistic EOQ method to determine the optimal order quantity and safety stock under uncertain stock demand conditions. The research innovation involves modifying the Total Inventory Cost (TIC) system to dynamically accommodate raw material price changes, resulting in a more adaptive, efficient inventory control system that supports production those responsible. The optimization results are then integrated into the company's ordering and inventory management system to improve operational efficiency, optimize warehouse capacity, and support the sustainability of industrial processes. The research results are expected to show that the Probabilistic EOQ model can significantly reduce total inventory costs compared to the methods currently used by the company, while also contributing to an innovative and sustainable industry.