## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
ISSN: 1412-6869  e-ISSN: 2460-4038 journalhomepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi: 10.23917/jiti.v18i1.7727

## Perbaikan Min-Max Distribusi Dengan
Multiple Criteria ABC Analysis NG-Model Untuk Pengoptimalan List Part Number
Zulhendra Hanif 1a , Muh Hisjam 1b , Wakhid Ahmad Jauhari 1c
Abstract. PT GMF Aeroasia Tbk. is the largest MRO company in Indonesia. This company has 67 plants worldwide. With the many plants that must be serviced, the complex process of repairing aircraft with spare parts that exceeds 15,000  types.  Part distribution  is  a  very  big challenge  and must  be  faced by  companies where  part  distribution  is done with multi-stage warehouses. At present the main warehouse has problems with the inefficiency of the min- max distribution system at each plant where the system aims to bond the parts that have the greatest frequency of demand to the sub-warehouse at the plant. This study discusses the improvement of Min-Max distribution with ABC Analysis NG-Model Multiple Criteria which aims to improve the efficiency of the list part number with the frequency of  order  transfer  requests  and  the  most  optimal  performance  at  9  internal  plants  with  the  largest  part  demand activity. The proposed method is known to be able to increase min-max accommodation including, Transfer Order frequency from 23% to 40.80% and weekly delivery performance from 22% to 62.69%. In addition, this method can also  reduce  the  amount  of  part  number  on  Min-max  with  the  results  of  Transfer  Order  accommodation  and increased performance from the methods currently used.
Keywords: internal distribution, ABC classification, NG-Model, multi-stage warehouse, MRO.
Abstrak. PT GMF Aeroasia Tbk. merupakan Perusahaan MRO terbesar di Indonesia. Perusahaan ini memiliki 67 plant di seluruh dunia. Dengan banyaknya plant yang harus dilayani dan kompleksnya proses perbaikan pesawat dengan suku cadang yang melebihi 15.000 jenis,distribusi part merupakan tantangan yang sangat besar dan harus dihadapi perusahaan  yang  dimana  pendistribusian  part  dilakukan  dengan  Gudang  bertingkat.  Saat  ini  Gudang  utama mengalami kendala tidak  efisiennya sistem distribusi min-max pada setiap plant  yang dimana sistem ini bertujuan untuk medekatkan part  yang  memiliki frekuensi permintaan  terbesar  ke  sub-gudang  di plant.  Pada   Penelitian  ini membahas mengenai perbaikan min-max distribusi dengan Multiple Criteria ABC Analysis NG-Model yang bertujuan untuk meningkatkan  efisiensi  list part  number  dengan  frekuensi  permintaan  transfer  order  dan  performansi  yang paling optimal  pada  9  plant internal  dengan  aktifitas permintaan part terbesar.  Metode yang  usulan  ini  diketahui mampu  meningkatkan  akomodasi  min-max  diantaranya,  frekuensi  Transfer  Order  dari  23%  menjadi  40,80%  serta performasi pengiriman mingguan dari 22% menjadi 62,69%. Selain itu, metode ini juga dapat mengurangi jumlah list part  pada  min-max  dengan  hasil  akomodasi  Transfer Order  serta  Performansi  yang  meningkat dari metode  yang digunakan sekarang.
Kata Kunci: distribusi internal, klasifikasi ABC, NG-model, gudang bertingkat, MRO.

## I. P ENDAHULUAN
1
Pengendalian  persediaan  / inventory  control yang  optimal  merupakan  salah  satu  tantangan terbesar  yang  dihadapi  perusahaan  dalam  rantai pasok  (Qu  dkk.,  2018).  Manajemen  persediaan
1
1 Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Jalan Ir. Sutami 36 A, Surakarta, 57126
a email: hendrahanif@gmail.com
b email: hisjam@gmail.com c email: wachid_aj@yahoo.com
Diajukan: 08-02-2019 Diperbaiki: 20-05-2019 Disetujui: 20-06-2019
merupakan bagian  dari  manajemen  rantai  pasok yang  merencanakan,  mengimplementsikan,  dan mengendalikan  aliran  dan  penyimpanan  barang, layanan  dan  informasi  terkait  agar inventory menjadi  efisien,  efektif,  antara  titik  asal  dan  titik konsumsi  untuk  memenuhi  kebutuhan  atau permintaan pelanggan (Singh & Verma, 2018).
PT. GMF Aero Asia, Tbk. merupakan perusahan bidang maintenance,  repair, and overhaul (MRO) pesawat  terbesar  di  Indonesia.  Perusahaan  ini memiliki sistem distribusi produk yang terdiri dari 67 plant atau  gudang  dengan  1  pusat  distribusi yang  disebut  GMF  Aeroasia  Distribution  Center (GADC).  Permasalahan yang  timbul adalah tidak efektifnya  sistem  persediaan  yang  terdapat  di
plant sehingga  meningkatkan  arus  permintaan barang  dari  GADC  ke plant .    Hal  ini  berakibat buruk  terhadap  pelayanan  permintaan  barang oleh  teknisi  kepada  GADC,  karena  produk  yang sering  dipakai  di  hangar  pesawat  masih  banyak dipasok  oleh  GADC  satu  persatu  setiap  produk dibutuhkan.  Umumnya hal ini dapat diminimalisir dengan mendekatkan produk yang sering dipakai terhadap hangar atau bagian produksi Saat  ini,  GADC  melayani  sekitar  600-800 permintaan part melalui  dokumen  TO  ( transfer order ).  Jumlah  permintaan  yang  datang  dari bagian produksi  ini  harus  dilayani  dalam  24  jam untuk  kepentingan  produksi  hangar  maupun workshop. GADC memiliki permasalahan kekurangan  tenaga  kerja  untuk  melayani  semua permintaan  TO,  sehingga  terdapat  permintaan yang  terselesaikan  lebih  dari  24  jam,  dimana terdapat  hingga  15%  permintaan  yang  tidak dapat  dilayani  pada  hari  yang  sama.  Hal  ini menjadi  catatan  buruk  untuk  bagian  GADC, dimana  solusi  penambahan  tenaga  kerja  baik tenaga kerja tetap maupun pihak ketiga tidak bisa dilaksanakan.  Keterbatasan kebijakan perusahaan untuk  tidak  membuka  lowongan,  sehingga diperlukan  alternatif  lain  untuk  menyelesaikan permasalahan ini.
Dalam  jaringan  yang  ada  di  MRO, perencanaan  rantai  pasok  suku  cadang  memiliki peran  yang  semakin  penting  dalam  perusahaan tersebut.    Semua  kegiatan  dalam  rantai  pasok suku  cadang  MRO  harus  dirancang  dan direncanakan  untuk  memastikan  ketersediaan suku  cadang,  serta  memenuhi  permintaan dengan  sumber  daya  terbatas.    Hal  itu  adalah tujuan  dari  masing-masing  dari  elemen  jaringan MRO (Li dkk., 2017), terlebih pada MRO dilakukan perawatan  pesawat  yang  memiliki  mesin kompleks.  Bagian logistic  control  planner dihadapkan  dengan  mempertahankan  kesediaan part dengan intensitas yang sangat tinggi (Wong dkk., 2006).
Manajemen  persediaan  adalah  salah  satu faktor  terpenting dalam MRO untuk  mengurangi turn around time (TAT). Penanganan produk pada manajemen  persediaan  pada  perusahaan  MRO terdapat  perbedaan  dengan  manufaktur  biasa. Salah  satu  perbedaannya  terdapat  pada
pengelompokan  sistem  persediaannya,  dimana pada  MRO  terdapat rotable  component inventories dan regular  inventory pada perusahaan yang ada pada MRO dan manufaktur pada umumnya (Erkoc & Ertogral, 2016).
Pada  MRO  umumnya,  tanggung  jawab penyimpanan  barang  berada  pada warehouse dan storeroom. Namun  masalah  yang  timbul adalah  pembagian  tanggung  jawab  perawatan dan kontrol produk (Peters, 2015).  Pada PT GMF Aeroasia,  penyimpanan part dibagi  menjadi  2 penanggung  jawab,  yaitu warehouse atau main store dengan nama lainnya adalah GMF Aeroasia Distribution  Cental  (GADC)  dan storeroom yang terletak  di  67  lokasi  di  seluruh  Indonesia  dan termasuk store pada hanggar dan workshop. Saat  ini,  sistem  distribusi  dan  penyimpanan barang  di plant sudah  dilakukan  oleh  pihak manajemen  dengan  sistem min-max .  Dalam aplikasinya,  sistem  ini  memiliki  masalah,  dimana produk  yang  dikategorikan  di  dalam  daftar persediaan  yang  harus  ada  di plant sebagian besar  bukan  lagi  produk  yang  sering  digunakan dan  tidak  memiliki  kuantitas  besar.    Sistem  ini tidak  memiliki  utilitas  dan  efisiensi  yang  tinggi untuk  mengurangi  aktivitas  di  GADC,  karena produk yang sering digunakan tetap dipasok dari GADC, bukan dari stok yang tersedia di plant atau berada didalam sistem min-max .
Pengembangkan model min-max pada sistem dual-echelon  inventory telah  dilakukan  oleh Bertazzi dkk. (2016) . Sedangkan penentuan daftar part  number pada  sistem min-max umumnya menggunakan  klasifikasi  ABC  dikembangkan pertama  kali  oleh  Flores  &  Whybark  (1986). Metode  klasifikasi  ini  juga  digunakan  untuk menemukan trade  off di  antara  tingkat  layanan, biaya  persediaan,  dan  laba  bersih  oleh  artikel yang dikembangkan oleh Millstein dkk. (2014)
Pada  penelitian  ini  diusulkan  perbaikan metode penetapan part  number yang dimasukkan  ke  dalam list  min-max dengan multiple  criteria  ABC  analysis, yaitu  NG-model yang  dikembangkan  oleh  Ng  (2007).  Model  ini telah  digunakan  oleh  Kampen  dkk.  (2012)  untuk mengklasifikasi  SKU  pada  sebuah  perusahaan. Bacchetti  &  Saccani  (2012),  Roda  dkk.  (2014), Chien  &  Chou  (2017),  Molenaers  dkk.  (2012),
menggunakan  model  ini  untuk  klasifikasi sparepart untuk  keperluan  kontrol  permintaan. Sarmah & Moharana (2015) dan Iraqi dkk. (2016) menggunakan model ini untuk kontrol persediaan spare  part .    Marichelvam  dkk.  (2017)  telah menggunakan  model  ini  untuk  mengurangi persediaan spare part yang ada di gudang.  Scala dkk. (2014), Sughayer dkk. (2017), Hu dkk. (2017), Wen  dkk.  (2018),  telah  menggunakan  dan mengembangkan  model  ini  untuk  klasifikasi sparepart berdasarkan  multi  variabel  pada industri manufaktur.  Wang  dkk.
(2015) menggunakan  model  ini  untuk  klasifikasi peralatan
untuk keperluan maintenance . Berdasarkan  studi  yang  telah  ada,  belum  ada paper  yang  membahas  penggunaan  dan pengembangan  model  ini  untuk  diterapkan  di perusahaan  MRO,  serta  distribusi  internal  di perusahaan.    Model  ini  menjadi  pembaruan dalam  pengaplikasian  metode  NG-Model  pada perusahaan  MRO  untuk  pengendalian  distribusi internal dengan cara penerapan pada sistem min- max distribusi internal.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian dilaksanakan selama 33 hari kerja di Divisi Logistic and Bonded PT. GMF Aero Asia Tbk. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan jumlah part  number yang  akan  didekatkan  ke hangar  melalui plant  store dari  GMF  Aeroasia Distribution  Center  berdasarkan  permintaan transfer  order dengan  frekuensi order jenis part terbanyak  dengan  performansi  permintaan mingguan yang tinggi dan stabil.
Data  yang  digunakan  adalah  permintaan transfer order yang diajukan oleh plant ke GADC selama 26  minggu yang  terhitung  dari  1  Januari hingga 1 Juli.  Penelitian ini difokuskan pada part non kimia dengan part yang dimasukan ke dalam list min-max usulan adalah part kelas A yang telah diolah dengan metode klasifikasi ABC konvensional.  Selanjutnya  dilakukan  pengolahan data berdasarkan multikriteria klasifikasi ABC NG- model  yang  dikembangkan  oleh  Ng  (2007). Penelitian ini tidak mempertimbangkan kapasitas dan  sumber  daya  manusia  pada  gudang  utama dan  sub-gudangnya.    Kriteria  performansi  pada
penelitian  ini  adalah  permintaan transfer  order dan performansi pengiriman mingguan.
a. Klasifikasi ABC Klasifikasi ABC atau analisis ABC adalah teknik yang  banyak  digunakan  untuk  klasifikasi persediaan  dalam  organisasi.    Teknik  ini didasarkan  pada  prinsip  Pareto  untuk  membagi item  persediaan  kedalam  tiga  kelas  yang  sesuai dengan kriteria tertentu.   Umumnya adalah item yang  sangat  banyak  tetapi  sedikit  dalam  jumlah part number dimasukan kedalam kelas A, kelas C memiliki  item  yang  sedikit  tetapi  jumlah part number sangat banyak, sedangkan kelas B berada diantara kelas A dan C (Silver dkk., 1998) Analisis  ABC sangat berguna  untuk memfokuskan  perhatian  manajemen  terhadap penentuan  jenis  barang  yang  paling  penting dalam sistem persediaan.  Konsep 80-20 berguna untuk merencanakan persediaan bilamana jumlah jenis  barang  mencapai  ratusan  bahkan  ribuan. Sejumlah  persediaan  akan  dibagi  menjadi  3 kelompok,  yaitu  kelompok  A  yang  mempunyai nilai  penjualan  60%  -  80%  dari  10%  -  20%  jenis part  number ;  kelompok B  yang  mempunyai  nilai penjualan sekitar  15%  - 25% dari 30%  jenis part number ,  dan  kelompok  C  yang  mempunyai  nilai penjualan sekitar 5% - 10% dari 50% - 60% jenis part number .  Konsep 80 - 20 memiliki arti bahwa 80%  dari  penjualan  suatu  perusahaan  yang dihasilkan oleh 20% dari item lini produk. b. Evaluasi list min-max yang digunakan saat ini Evaluasi list  min-max yang digunakan  saat ini meliputi  2  variabel  atau indicator ,  yaitu  variabel jumlah transfer  order dan delivery  performance. Transfer  order digunakan  memiliki  kesamaan definisi yaitu dokumen penyerahan material, part , komponen, yang memuat informasi tentang jenis, jumlah,  ukuran,  satuan,  dan  informasi  lainnya yang  penting  diserahkan  dari  satu  penanggung jawab gudang ( inventory holder ) ke penanggung jawab  gudang  lainnya  (Meyliawati  &  Suprianto, 2016). Maksud digunakannya dokumen ini adalah sebagai  media  (bukti)  penyerahan  material, part , komponen, dari satu gudang atau plant ke lokasi atau plant lainnya dengan tujuan untuk dijadikan stok maupun pengalokasian penyimpanan.
Delivery  performance merupakan  penilaian performansi  distribusi  atau  pengiriman,  yang
digunakan  dengan  pendekatan  performansi supply  chain .   Salah  satunya  adalah  pengukuran normalisasi  Snorm  De  Boer  yang  dikembangkan oleh Hvolby (2000). Model ini memiliki kemiripan dengan  model fuzzy yang  menjadi  salah  satu dasar  yang  digunakan  pada  NG-model.  Adapun model yang disajikan pada Persamaan (1).
= − ( − min ) 100 ... (1) Dimana
= performansi pengiriman = nilai capaian pengiriman pada item i
= nilai capaian pengiriman tertinggi
= nilai capaian pengiriman terendah Berdasarkan  persamaan  diatas, S norm memiliki satuan %, sedangkan S i , S max , dan S min merupakan frekuensi  pengiriman  dengan  satuan  mingguan selama periode yang di review.
c. NG-Model Klasifikasi item ke  dalam  grup  A,  B,  C  pada dasarnya  hanya  pada  satu  kriteria.  Oleh  karena itu, telah diakui secara umum bahwa analisis ABC konvensional  tidak  mungkin  tidak  dapat memberikan  klasifikasi  barang  persediaan  yang baik  dalam  pengimplementasian  di  dunia  nyata (Guvenir & Erel, 1998; Huiskonen, 2001; Chu dkk., 2008).
Literatur  penelitian  tentang  alat  keputusan untuk  klasifikasi  inventarisasi  multi-kriteria  telah dikembangkan  dalam  20  tahun  terakhir. Metodologi  matriks cross-tabulate oleh  Flores  & Whybark (1987) untuk klasifikasi inventarisasi dua kriteria.  Namun, metodologi menjadi rumit ketika memperluas  untuk  melibatkan  lebih  banyak kriteria.    Skala  masalah  ketika  melibatkan  tiga atau  lebih  kriteria  digunakan multi-variate technique  of  cluster  analysis adalah  pendekatan terhadap item - item kelompok  dengan  sifat-sifat yang sama (Partovi & Hopton, 1994).
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  NG- model yang merupakan metode yang dikembangkan  untuk  klasifikasi  inventarisasi multi-kriteria  (Ng,  2007).  Adapun  metode  NG- model  mempertimbangkan  inventaris  dengan i item dan barang-barang diklasifikasikan berdasarkan kriteria j .  Pengukuran item i dibawah kriteria j dilambangkan menjadi y ij . Tahapan yang
dilakukan  dalam  perhitungan  adalah  dalam  2 tahap.
1. Triangular fuzzy Metode  NG-model  menggunakan triangular fuzzy untuk  mengkonversi  nilai item i  pada kriteria j berdasarkan skor 0-1, dengan persamaan (Cheng, 1999):
Ã = 0,                     < 1 − 2 1− 2 1 < < 2 3−x 3− 2 2 < < 3
1                       x> 3 .... (2)
Sedangkan triangular  fuzzy digambarkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Triangular fuzzy
Berdasarkan persamaan (2), persamaan digunakan  pada  fungsi  maksimum  untuk mendapatkan  nilai  minimum.  Persamaan merupakan  fungsi  minimum  yang  digunakan untuk mendapatkan nilai maksimum.  Pada kasus ini  dunakan  tipe  maksimum  karena  pada  ng- model untuk kasus ini dibutuhkan nilai nimimum, sehingga  digunakan  persamaan triangular  fuzzy tipe  maksimum.    Adapun  pada  NG-model digunakan  untuk  mencari  nilai  transformasi x ij . Sehingga  pada  kasus  ini  digunakan  Persamaan (3).
= − =1,2,…, { }
=1,2,…, − =1,2,…, { } .... (3)
Dengan;
=  nilai  konversi  tiap  unit  pada  masing- masing kriteria.
=  nilai  tiap  unit  pada  masing-masing kriteria.
, ,…, =nilai unit terkecil pada kriteria j.
, ,…, =nilai unit terbesar pada kriteria j.
2. Perhitungan bobot dengan NG-model Untuk  menghitung  bobot  pada  masing- masing  kriteria j ,  digunakan  perhitungan  bobot dengan  hasil  dinotasikan  sebagai w ij .    Adapun rumus  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada persamaan (4) dan (5).
= ∑ =1 .... (4) = ∑ =1 .... (5)
Dimana,
w = bobot tiap unit pada kriteria j
w =bobot rata-rata pada tiap unit.
3. Perhitungan skor NG-model Setelah  didapatkan  bobot  pada  masing- masing  kriteria  ( j )  pada  tiap item produk  ( i ) dilakukan  perhitungan  skor  ( S i )  dengan menggunakan Persamaaan (6).
= ∑ .... (6)
Selanjutnya dilakukan perhitungan persentase skor  dengan  notasi p i dengan  menggunakan perhitungan pada Persamaan (7).
= ∑ =1
.... (7)
Sehingga  didapatkan  perhitungan  persentase skor dan dilakukan pengurutan dari skor terbesar hingga  terkecil.  Setelah  diurutkan,  dilakukan klasifikasi  ABC  dengan  cara  yang  sama  dengan cara  klasifikasi  ABC  konfensional  tetapi  variabel yang dihitung adalah persentase skor NG-model.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  yang  didapatkan  diolah  dengan tools software  Ms.  Excel. Adapun  hasil  perhitungan dan  pembahasannya  dibahas  pada  bagian berikut.
a. Analisis  pengelompokan plant berdasarkan klasifikasi ABC
Berdasarkan  hasil  Perhitungan  hasil  klasifikasi
plant dilakukan  pembuatann  diagram  pareto seperti yang ditunjukan  pada  Gambar 2. Kelas  A garis kumulatif % (cum%) memiliki gradient atau kemiringan  yang  lebih  curam  kenaikannya dibandingkan  kelas  lainnya.    Kelas  A  memiliki plant yang  sangat  mempengaruhi  kontribusi permintaan  TO,  karena  79,79%  permintaan transfer  order berada  di  9 plant pada  kelas  ini seperti yang ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi kelas plant
Gambar 2. Diagram Pareto pengelompokan kelas plant
Sehingga  pengendalian  distribusi  dengan menerapkan  dan  mengevaluasi  sistem min-max pada  9 plant kelas  A  lebih  efektif dengan  usaha yang  sangat  minim.  Serta  hasil  perhitungan  ini sesuai  dengan  landasan  teori  yang  dimana klasifikasi  ABC  dapat  membantu  mengeliminasi objek  yang  memiliki  kontribusi  tidak  besar  serta objek yang dipilih merupakan objek yang sangat berpengaruh  besar.  Adapun plant yang dimasukkan  ke  dalam  kelas  A  disajikan  pada Tabel  1.  Berdasarkan  Tabel  1  dapat  diketahui plant yang memiliki kontribusi permintaan.
No Kelas Plant Jumlah TO Persentase TO Kumulatif TO 1 A GAH4 31292 16.25% 16.25% 2 GAH2 20001 10.39% 26.64% 3 WSWB  19827 10.30% 36.93% 4 CGK3 18064 9.38% 46.31% 5 GAH1 14151 7.35% 53.66% 6 GAEM 14019 7.28% 60.94% 7 WSEM  13926 7.23% 68.17% 8 GAH3 11257 5.85% 74.02% 9 WSST 11083 5.76% 79.78% Total 153620 79.79%
TO terbesar adalah plant GAH4 atau Hangar 4, serta plant dengan  permintaan  TO  terkecil  di kelas A adalah plant Workshop WSST.
b. Perbandingan list  part number  min-max saat ini dan usulan Berdasarkan  hasil  perhitungan  didapatkan perbandingan  hasil list  min-max saat  ini  dan usulan yang disajikan  pada  Tabel  2.  Didapatkan pengurangan jumlah part number yang disimpan pada  hampir  semua plant .    Pengurangan  ini dikarenakan pada list part number saat ini terlalu banyak part  number yang  dimasukan  kedalam list. Pada plant GAH  4  didapatkan  peningkatan
jumlah part  number yang dikarenakan part yang disimpan  pada plant ini  terlalu  sedikit,  sehingga tidak akan terlalu membantu mengurangi aktifitas pelayanan pada GADC.
Berdasarkan  persentase  TO,  didapatkan kenaikan  pada  hampir  semua plant .    Hal  ini dikarenakan  temuan  masih  banyak  part  yang tidak  digunakan  atau  jarang  digunakan,  tetapi masuk kedalam list part number yang digunakan saat  ini.    Pada plant WSWB,  GAEM,  dan  WSEM didapati  penurunan  persentase  TO,  dikarenakan hampir  seluruh part yang  digunakan  pada plant ini,  baik  yang  sering  digunakan  maupun  jarang
Tabel 2. Perbandingan hasil perhitungan yang sudah ada dengan usulan
Perbandingan Periode  GAH4 GAH2  WSWB CGK3 GAH1  GAEM  WSEM  GAH3 WSST Jumlah part number Sekarang  201 273 551 476 67 763 1616 196 196 Usulan 158 56 44 84 81 103 142 91 26 Persentase TO Sekarang  7.89%  27.00%  92.43%  23.42%  5.88%  45.12%  76.50%  16.10%  44.91% Usulan  31.90%  29.26%  60.40%  56.13%  28.23%  29.71%  54.17%  27.89%  49.79% Performansi Sekarang  19.65%  33.30%  21.16%  3.73%  15.55%  18.95%  9.30%  15.73%  8.59% Usulan  63.26%  74.79%  97.29%  57.06%  52.76%  68.60%  87.12%  57.90%  59.23%
Gambar 3. Perbandingan jumlah part number terhadap transfer order
digunakan, dimasukkan ke list part number. Berdasar  performansi,  diperoleh  peningkatan performasi  pada  semua plant .  Peningkatan  yang didapatkan  sangat  signifikan.  Peningkatan performansi  terbesar  didapatkan  pada plant WSEM  dari  9,30%  menjadi  87,12%  atau peningkatan sebesar 77,82%. Sedangkan
peningkatan  performansi  terkecil  berada  pada plant GAH1 sebesar 37,21%.
c. Perbandingan  jumlah part  number terhadap transfer order Berdasarkan  hasil  perhitungan  didapatkan hasil  perbandingan Transfer  Order kumulatif terhadap  jumlah  part . berdasarkan  Gambar  3, hasil  akomodasi  TO  pada min-max usulan  lebih baik  dari  daripada  yang  digunakan  saat  ini.    Hal ini dapat dilihat pada sumbu x (jumlah part ) yang berada  pada min-max usulan  lebih  sedikit daripada min-max yang  digunakan  saat  ini dengan  nilai  sumbu  y  (komulatif  TO)  yang  lebih tinggi.  Sehingga dapat dilihat dengan part yang lebih sedikit, komulatif TO yang diakomodasi oleh min-max usulan  lebih  besar.    Hal  ini  dapat mengurangi  resiko  penyimpanan  di plant dikarenakan  resiko  kehilangan  dan  distorsi  data pada plant dapat  diminimalisir  atau  lebih terpantau.

## IV. S IMPULAN
Pengelompokan part number dengan metode NG-model didapatkan hasil pengelompokan yang mengakomodasi  kumulatif transfer  order yang tinggi  serta  mempertimbangkan  performansi yang tinggi pula, berbeda dengan klasifikasi ABC yang  konvensional  yang  dapat  memastikan persentase  TO  diatas  60%  karena  hanya mempertimbangkan  satu  variabel.  Pada  NG- model,  sebagian  besar  perbaikan  tidak  memiliki persentase  TO  diatas  60%.    Pada  kasus  ini, performansi pengiriman memiliki nilai yang lebih dari  55%  sehingga  efisiensi  dan  efektifitasnya dapat  ditingkatkan.    Pada  jumlah transfer  order yang  tidak  lebih  dari  60%,  tidak  seperti  pada metode konvensional yang performansi pengirimannya tidak dapat dipertimbangkan.
Perbandingan  antara list  existing dengan usulan yang lebih rendah di semua plant , kecuali
GAH1. Persentase transfer TO yang meningkat di semua plant ,  kecuali  pada  WSWB  dan  WSEM. Performansi  pengiriman  pada  semua  plant mengalami  peningkatan  secara  drastis.  Sehingga dapat dilihat list min-max usulan lebih efektif dan efisien  dibandingkan  pada list  min-max yang digunakan saat ini.

## D AFTAR P USTAKA
Bacchetti,  A.;  Saccani,  N.  (2012).  "Spare  parts classification  and  demand  forecasting  for  stock control: Investigating the gap between research and practice".
Omega, 40
(6), 722–737. https://doi.org/10.1016/j.omega.2011.06.008
Bertazzi,  L.;  Bosco,  A.;  Laganà,  D.  (2016).  "Min–Max exact  and  heuristic  policies  for  a  two-echelon supply  chain  with  inventory  and  transportation procurement  decisions". Transportation  Research Part E: Logistics and Transportation Review, 93 , 57– 70.
Chien, K.-C.; Chou, Y.-C. (2017). "An analytic method of service parts classification for inventory management".  In Proceedings  of  International Conference  on  Computers  and  Industrial Engineering, CIE . Cheng, C.-H. (1999). "Evaluating weapon systems using ranking  fuzzy  numbers". Fuzzy  Sets  and  Systems, 107 (1), 25–35. doi: 10.1016/S0165-0114(97)00348-5 Chu, C.-W.;  Liang,  G.-S.: Liao, C.-T.  (2008). "Controlling inventory  by  combining  ABC  analysis  and  fuzzy classification". Computers & Industrial Engineering,
55 (4), 841–851. doi: 10.1016/j.cie.2008.03.006 Erkoc,  M.;  Ertogral,  K.  (2016).  "Overhaul  planning  and exchange scheduling for maintenance services with rotable inventory and  limited processing  capacity". Computers & Industrial Engineering, 98 , 30–39. doi: 10.1016/j.cie.2016.05.021
Flores, B.E.; Whybark, D.C. (1986). "Multiple criteria ABC analysis". International  Journal  of  Operations  & Production  Management,  6 (3),  38–46.  doi: 10.1108/eb054765
Flores,  B.E.;  Whybark,  D.C.  (1987).  "Implementing multiple  criteria  ABC  analysis". Journal  of Operations  Management,  7 (1),  79–85.  doi: 10.1016/0272-6963(87)90008-8
Guvenir,  H.A.;  Erel,  E.  (1998).  "Multicriteria  inventory classification  using  a genetic  algorithm". European Journal of Operational Research, 105 (1), 29–37. Hu,  Q.;  Chakhar,  S.;  Siraj,  S.;  Labib,  A.  (2017).  "Spare parts classification in industrial manufacturing using the  dominance-based  rough  set  approach".
European Journal of Operational Research, 262 (3), 1136–1163. doi: 10.1016/j.ejor.2017.04.040 Huiskonen,  J.  (2001).  "Maintenance  spare  parts logistics:  Special  characteristics  and  strategic choices". International  Journal  of  Production Economics, 71 (1-3), 125-133.
Hvolby,  H.H.  (2000).  "Performance  measurement  and improvement in supply chains". Proceedings of the 3rd  (Euro)  CINet  Conference  CI2000  From Improvement  to  Innovation ,  (Aalborg  Universitet), 399–408.
Iraqi,  Z.;  Barkany,  A.E.;  Biyaali,  A.E.  (2016).  "Models  of spare  parts  inventories’  optimisation:  A  literature review". International Journal of Services, Economics and  Management,  7 (2–4),  95–110.  doi: 10.1504/IJSEM.2016.081845
Li, L.; Liu, M.; Shen, W.; Cheng, G. (2017). "An improved stochastic  programming  model  for  supply  chain planning  of  MRO  spare  parts". Applied Mathematical  Modelling,  47 ,  189–207.  doi: 10.1016/j.apm.2017.03.031
Ng, W.L. (2007). "A simple classifier for multiple criteria ABC  analysis". European  Journal  of  Operational Research, 177 (1), 344-353. doi:
10.1016/j.ejor.2005.11.018
Marichelvam, M.K.; Azhagurajan, A.; Geetha, M. (2017). "Reduction  of  spare  parts  inventory  through combined  analysis  technique  -  a  case  study  in  a public  sector  company  in  India". International Journal  of  Services  and  Operations  Management, 28 (4), 495–523. doi: 10.1504/IJSOM.2017.087851 Meyliawati,  M.;  Suprianto,  E.  (2016).  "Tinjauan  sistem prosedur  pengeluaran  material  C212  di  gudang manajemen persediaan PT. X". Indept, 6 , 17–23. Millstein,  M.A.; Yang, L.; Li,  H. (2014).  "Optimizing ABC inventory grouping decisions". International Journal of Production Economics, 148 , 71–80. Molenaers,  A.; Baets, H.;  Pintelon,  L.; Waeyenbergh,  G. (2012).  "Criticality  classification  of  spare  parts:  A case  study". International  Journal  of  Production Economics, 140 (2), 570–578.
Partovi,  F.Y.;  Hopton,  W.E.  (1994).  "The  analytic hierarchy  process  as  applied  to  two  types  of inventory  problems". Production  and  Inventory Management Journal, 26 (1), 13-19.
Peters,  R.W.  (2015). 17  -  Maintenance,  Repair,  and Operations  (MRO)  Material  Management:  The Missing  Link  in  Reliability .  In  R.  W.  B.  T.-R.  M.  P.
Peters    Estimating,  and  Scheduling  (Ed.)  (hal.  277– 283). Boston: Gulf Professional Publishing.
Qu, Z.; Raff, H.; Schmitt, N. (2018). "Incentives through inventory  control  in  supply  chains". International Journal of Industrial Organization, 59 , 486–513.
Roda, I.; Macchi, M.; Fumagalli, L.; Viveros, P. (2014). "A review of multi-criteria classification of spare parts: From  literature  analysis  to  industrial  evidences". Journal of Manufacturing Technology Management, 25 (4), 528–549. doi: 10.1108/JMTM-04-2013-0038 Sarmah,  S.P.;  Moharana,  U.C.  (2015).  "Multi-criteria classification  of  spare  parts  inventories  -  A  web based approach". Journal of Quality in Maintenance Engineering, 21 (4), 456–477. Scala, N.M.; Rajgopal, J.; Needy, K.L. (2014). "Managing nuclear  spare  parts  inventories:  A  data  driven methodology". IEEE  Transactions  on  Engineering Management, 61 (1), 28–37. Silver,  E.;  Pyke,  D.;  Peterson,  R.  (1998). Inventory Management and Production Scheduling . The John Wiley & Sons.
Singh, D.; Verma, A. (2018). "Inventory Management in Supply Chain". Materials Today: Proceedings, 5 (2), 3867–3872. doi: 10.1016/j.matpr.2017.11.641 Sughayer,  Z.A.;  Attia,  E.-A.;  El-Assal,  A.  (2017).  "Spare parts  classification  in  marine  rescue  and  fire services’  stores  with  case  study".  In ACM International  Conference  Proceeding  Series (hal. 100–106). doi: 10.1145/3178264.3178270 van Kampen, T.J.; Akkerman, R.;  van Donk,  D.P.  (2012). "SKU  classification:  A  literature  review  and conceptual  framework". International  Journal  of Operations  and  Production  Management,  32 (7),
850–876. doi: 10.1108/01443571211250112 Wang, X.; Shu, Z.; Bai, J. (2015). " An analysis of the ABC classification  method  for  equipment  maintenance materials  inventory  control  based  on  the  fuzzy theory ".  In  Electronics,  Communications  and Networks IV  - Proceedings of the 4th International Conference  on  Electronics,  Communications  and Networks, CECNet2014 (Vol. 2, hal. 1733–1736).
Wen,  M.;  Zu,  T.;  Guo,  M.;  Kang,  R.;  Yang,  Y.  (2018). "Optimization  of  Spare  Parts  Varieties  Based  on Stochastic  DEA  Model". IEEE  Access,  6 ,  22174– 22183. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2829480
Wong, H.; van Houtum, G.J.; Cattrysse, D.; Oudheusden, D.  (2006).  "Multi-item  spare  parts  systems  with lateral transshipments and waiting time constraints". European  Journal  of  Operational Research, 171 (3), 1071–1093.