TL;DR
Perputaran persediaan atau inventory turnover adalah jumlah berapa kali stok barang habis terjual dan diisi ulang dalam satu periode. Rumusnya harga pokok penjualan dibagi rata-rata persediaan, dan hasilnya bisa diubah jadi lama simpan barang dengan membagi 365 dengan angka perputaran itu. Di Excel kamu cukup butuh dua kolom angka plus fungsi AVERAGE dan SUMIFS buat pecah hasilnya per kategori barang.
Perputaran persediaan adalah jumlah berapa kali stok barangmu habis terjual dan diisi ulang dalam satu periode. Rumusnya harga pokok penjualan dibagi rata-rata persediaan.
Angka ini yang bilang apakah modal kamu muter atau ngendon di rak. Toko bisa kelihatan ramai tapi kasnya seret gara-gara barang lambat kejual numpuk diam-diam.
Di bawah ini cara ngitungnya di spreadsheet, dari data mentah sampai pecah per kategori barang, plus contoh angka toko sembako yang nemu 29 persen modal nyangkut di kategori yang paling lambat.
Perputaran persediaan atau inventory turnover adalah rasio yang nunjukin berapa kali stok barang habis terjual lalu diisi ulang dalam satu periode, biasanya setahun. Angka 10 artinya sepanjang tahun stokmu terjual habis dan diisi ulang sekitar 10 kali. Makin tinggi angkanya, makin cepat modal yang kamu taruh di barang balik jadi uang.
Rasio ini kepakai buat dua keputusan sehari-hari: barang mana yang perlu dikurangi jumlah belinya, dan barang mana yang justru sering kehabisan.
Buat UMKM, ini salah satu angka paling jujur soal kesehatan usaha. Omzet bisa naik sambil kas makin sempit, dan persediaan yang lambat muter sering jadi penyebabnya.
Rumusnya harga pokok penjualan dibagi rata-rata persediaan selama periode yang sama. Rata-rata persediaan dihitung dari persediaan awal ditambah persediaan akhir, lalu dibagi dua. Dua angka itu harus sama-sama pakai nilai harga beli, bukan harga jual.
Perputaran persediaan = HPP / Rata-rata persediaan
Rata-rata persediaan = (Persediaan awal + Persediaan akhir) / 2Kenapa HPP, bukan omzet? Soalnya nilai persediaan di catatanmu pakai harga beli. Kalau pembilangnya harga jual dan penyebutnya harga beli, angkanya membengkak karena margin ikut kehitung.
Contoh cepat. HPP setahun Rp 1.842.000.000, persediaan awal Rp 158.000.000, akhir Rp 194.000.000.
Rata-rata persediaan = (158.000.000 + 194.000.000) / 2 = 176.000.000
Perputaran = 1.842.000.000 / 176.000.000 = 10,47 kaliStok toko itu habis dan diisi ulang sekitar 10,5 kali setahun.
Butuh tiga angka aja: HPP periode, persediaan awal, dan persediaan akhir. Susun di satu sheet kecil, lalu biarkan rumus yang ngitung. Lima langkah di bawah ini bisa kamu selesaikan dalam sepuluh menit.
=AVERAGE(B2:B3)=B1/B4=365/B5Hasil di B5 dibaca sebagai jumlah kali per tahun. Hasil di B6 dibaca sebagai jumlah hari rata-rata satu barang nginep sebelum kejual.
Kalau kamu punya catatan stok opname bulanan, ganti langkah 3 pakai rata-rata dari 12 titik itu:
=AVERAGE(C2:C13)Cara ini lebih stabil. Rata-rata dari dua titik gampang meleset kalau kebetulan kamu opname pas baru terima kiriman besar. Penjelasan fungsinya ada di panduan fungsi AVERAGE.
Bagi 365 dengan angka perputaran. Hasilnya days inventory outstanding, yaitu rata-rata jumlah hari satu barang nginep di rak sebelum kejual. Perputaran 10,5 kali per tahun sama artinya dengan barang nginep sekitar 35 hari.
Angka hari lebih gampang dipakai buat keputusan harian ketimbang angka rasio. Pemilik toko lebih ngerti kalimat "stok minyak nginep 23 hari" daripada "rasio perputaran minyak 15,8".
| Perputaran per tahun | Lama simpan | Yang biasanya terjadi |
|---|---|---|
| 24 kali | 15 hari | Barang cepat laku, risiko kehabisan tinggi |
| 12 kali | 30 hari | Ritme normal buat kebutuhan harian |
| 6 kali | 61 hari | Modal mulai lama nyangkut |
| 3 kali | 122 hari | Perlu dicek, kemungkinan salah beli |
Kalau kamu jual barang yang punya tanggal kedaluwarsa, bandingin lama simpan ini sama masa simpan produknya. Lama simpan 61 hari buat roti jelas masalah.
Nggak ada satu angka yang cocok buat semua jenis usaha. Toko sembako dengan barang harian wajar di angka belasan sampai puluhan kali per tahun. Toko furnitur atau elektronik bisa sehat di angka 3 sampai 5 kali karena barangnya mahal dan siklus belinya panjang.
Dua pembanding yang lebih berguna daripada tolok ukur industri:
Bandingin sama dirimu sendiri. Perputaran kuartal ini versus kuartal lalu. Tren turun berarti stok mulai numpuk lebih cepat dari kecepatan jual.
Bandingin antar kategori di toko yang sama. Ini yang biasanya nemu masalah, dan aku tunjukin contohnya di bagian berikutnya.
Perputaran yang kelewat tinggi juga bukan berarti bagus. Angka 40 kali per tahun di kategori yang sering kosong artinya kamu kehilangan penjualan, bukan lagi efisien.
Aku pakai data toko_berkah dari dataset ngulikdata, warung sembako dengan 142 jenis barang. Data setahun: HPP Rp 1.842.000.000 dan rata-rata persediaan Rp 176.000.000. Perputaran totalnya 10,5 kali, atau barang nginep sekitar 35 hari.
Angka total itu kelihatan wajar. Yang menarik muncul waktu dipecah per kategori.
| Kategori | HPP setahun | Rata-rata persediaan | Perputaran | Lama simpan |
|---|---|---|---|---|
| Sembako | Rp 980 juta | Rp 62 juta | 15,8 kali | 23 hari |
| Minuman | Rp 412 juta | Rp 38 juta | 10,8 kali | 34 hari |
| Snack | Rp 182 juta | Rp 25 juta | 7,3 kali | 50 hari |
| Perlengkapan rumah | Rp 268 juta | Rp 51 juta | 5,3 kali | 69 hari |
Ini temuan yang paling bikin kaget pemiliknya. Perlengkapan rumah cuma nyumbang 15 persen dari HPP setahun, tapi nyerap 29 persen dari modal persediaan. Barangnya nginep rata-rata 69 hari, tiga kali lebih lama dari sembako.
Uang sekitar Rp 51 juta duduk di kategori yang paling lambat muter. Kalau lama simpannya bisa ditekan ke 45 hari, ada sekitar Rp 18 juta yang bebas buat nambah stok sembako yang muter 15,8 kali setahun.
Keputusan yang diambil sederhana: jumlah beli untuk lima item perlengkapan rumah paling lambat dipotong setengah selama dua bulan, tanpa nambah modal baru sama sekali.
Pakai SUMIFS buat narik HPP dan nilai persediaan per kategori, lalu hitung rasionya di kolom sebelahnya. Cara ini jalan selama data transaksimu punya kolom kategori.
Anggap sheet transaksi punya kolom kategori di B dan HPP di D, sementara daftar kategori kamu tulis di kolom G sheet ringkasan:
=SUMIFS(Transaksi!$D:$D, Transaksi!$B:$B, $G2)Lakukan hal yang sama buat nilai persediaan awal dan akhir dari sheet stok opname. Setelah dua kolom itu terisi, rasionya tinggal pembagian biasa:
=H2/AVERAGE(I2:J2)Kolom lama simpan pakai =365/K2. Sekarang kamu punya satu tabel kecil yang langsung nunjukin kategori mana yang paling lambat.
Cara lain yang lebih cepat kalau datamu udah rapi: pakai pivot table dengan kategori di baris, HPP dan nilai persediaan di area nilai. Langkahnya ada di panduan pivot table Excel.
Struktur kolom yang bikin dua cara ini gampang aku bahas di template stok barang Excel.
Pakai omzet, bukan HPP. Ini kesalahan nomor satu. Omzet udah termasuk margin, jadi angka perputaranmu kelihatan jauh lebih bagus dari kenyataan.
Ambil persediaan dari satu titik waktu doang. Nilai stok di 31 Desember sering nggak mewakili kondisi setahun. Pakai rata-rata, minimal dari awal dan akhir periode.
Nyampur periode. HPP setahun dibagi persediaan rata-rata bulanan bikin hasilnya nggak berarti. Samain dulu jendela waktunya.
Berhenti di angka total. Perputaran total nyembunyiin kategori bermasalah. Contoh toko_berkah di atas kelihatan sehat sampai dipecah per kategori.
Ngejar angka setinggi mungkin. Perputaran naik gara-gara sering kehabisan stok itu bukan perbaikan. Cek juga berapa kali barang kosong waktu ada pembeli.
Harga pokok penjualan dibagi rata-rata persediaan. Rata-rata persediaan didapat dari persediaan awal ditambah persediaan akhir lalu dibagi dua. Pakai HPP, bukan omzet, soalnya nilai persediaan dicatat pakai harga beli. Kalau dicampur, angka perputaranmu bakal kelihatan lebih tinggi dari kondisi sebenernya.
Tergantung jenis barangnya. Toko sembako wajar di angka belasan sampai puluhan kali per tahun, sementara toko furnitur sehat di angka 3 sampai 5 kali. Yang lebih berguna adalah bandingin angkamu dengan periode sebelumnya dan antar kategori di toko yang sama. Tren yang turun itu sinyal stok mulai numpuk.
Dua-duanya ngukur hal yang sama dari sisi berbeda. Turnover ngasih tahu berapa kali stok habis dalam setahun, sementara DIO ngasih tahu berapa hari rata-rata satu barang nginep sebelum kejual. Konversinya tinggal bagi 365 dengan angka turnover. Turnover 10,5 kali sama dengan nginep sekitar 35 hari.
Pisahkan HPP dan nilai persediaan per kategori pakai SUMIFS, baru hitung rasionya di tiap baris kategori. Cara ini yang paling sering nemu masalah tersembunyi, soalnya angka total sering nutupin kategori yang lambat. Alternatifnya pakai pivot table dengan kategori di baris dan dua kolom nilai di area values.
Cukup tiga angka: HPP selama periode, nilai persediaan awal, dan nilai persediaan akhir. Semuanya pakai harga beli. Kalau kamu punya catatan stok opname bulanan, pakai rata-rata dari 12 titik itu supaya hasilnya nggak ketarik kondisi satu hari tertentu.
Tiga hal yang perlu kamu bawa:
Buka catatan stokmu, ambil tiga angka itu, dan hitung perputaran tokomu sore ini. Kalau ketemu kategori dengan lama simpan dua kali lipat dari yang lain, kamu baru nemu modal yang selama ini nganggur.
Buat referensi rumus resmi, cek dokumentasi fungsi AVERAGE dari Microsoft. Lanjut baca rumus SUMPRODUCT kalau kamu mau hitung nilai persediaan langsung dari kolom jumlah dan harga.
Mau praktek langsung? Mulai latihan SQL gratis
Latihan interaktif, langsung di browser.
Punya ratusan angka dan mau tau sebarannya masuk ke rentang mana aja? FREQUENCY ngitung distribusi frekuensi sekali jalan, tanpa nulis COUNTIFS berkali-kali.
SUMIFS ribet kalau kriterianya banyak dan sering ganti. Rumus database Excel kayak DSUM baca kriteria dari sel terpisah, jadi kamu tinggal ubah tabel kecil tanpa nyentuh rumus.
DATEDIF ngasih umur bulat, tapi kadang kamu butuh angka desimal kayak 27,6 tahun buat hitung masa kerja atau bunga. YEARFRAC ngasih pecahan tahun dengan presisi.