## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 20, No. 2, Mei 2021, pp. 343~354
ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020 DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1052

## Sistem Peramalan Persediaan Sparepart Menggunakan Metode Weight Moving Average dan Reorder Point
Forecasting System for Spare Parts Inventory Using the Weight Moving Average and Reorder Point Methods
Cindy Ameilia Suhendra 1 , Marsani Asfi 2 , Widya Jati Lestari 3 , Ilwan Syafrinal 4
Universitas Catur Insan Cendekia, Indonesia
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 25 Januari 2021 Revised, 24 Maret 2021 Accepted, 14 April 2021 SM Teknik menjual sparepart sepeda motor, perkakas teknik, perkayuan serta jasa perbaikan mesin  pertukangan  dan  mesin  bubut  corer.  SM  Teknik  mengalami  kesulitan  dalam mempredikasi jumlah persediaan sparepart untuk pengadaan kembali. Data historis penjualan SM  Teknik  selama  ini  masih  terdata  dengan  pencatatan  manual.  Oleh  karena  itu  perlu dikembangkan  suatu  sistem  berbasis  komputer.  Pengembangan  sistem  berbasis  komputer menggunakan metode waterfall dengan tahapan analisis sistem, desain sistem, implementasi sistem  dan  pengujian  sistem.  Sistem  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan DBMS mySQL. Metode peramalan menggunakan metode weighted moving average (WMA) untuk prediksi jumlah stok sparepart yang harus dibeli untuk periode selanjutnya. Penentuan batas  aman  persediaan  menggunakan  metode Reorder  Point  (ROP). Data  historis  dalam penelitian  ini  adalah  data  aktual  penjualan  sparepart  dari  bulan  Januari  sampai  dengan Desember 2018. Hasil peramalan sparepart untuk produk KLEP SET HGLPRO NEOTECH untuk  bulan  Januari  2019  adalah  sebanyak  24.  Sedangakan  untuk  validasi  hasil  peramalan diperoleh nilai Mean Absolute Deviation sebesar 4.11 dan nilai tracking signal -0.81 artinya nilai data aktual permintaan lebih kecil dari nilai hasil peramalan, ditunjukkan dengan nilai negatif.  Sehingga  disimpulkan  bahwa  sistem  peramalan  ini  telah  teruji  dengan  data  dan diperoleh nilai ramalan yang baik.
Kata Kunci:

## Peramalan
Rata Rata Begerak Terbobot
Pemesanan Kembali WMA ROP

## ABSTRACT
Keywords: Forecasting Weight Moving Average Reorder Point WMA ROP SM Teknik is a company that sells bike sparepart, engineering tools, craft tools and provides repair  services  for  carpentry  machines.  SM  Teknik  still  using  a  manual  system  for  daily operational. The forecasting technique uses the weighted moving average (WMA) method to predict the amount of spare parts stock that has to be purchased for consequent period. The safety  limit  for  inventory  uses  the  Reorder  Point  (ROP)  method.  System  development  uses waterfall system with the stages of system analysis, system design, system implementation and testing. The system is made with the PHP language and the mySQL DBMS. The historical data in this  study is the actual  data  from  January to December  2018.  The  results  of  forecasting spare  parts  for  the  KLEP  SET  HGLPRO  NEOTECH  product  for  January  2019  are  24. Meanwhile, for the validation of the forecast results, the Mean Absolute Deviation  is 4.11 and therefore the value of tracking signal is -0.81 means that the particular knowledge value of the request is smaller than the worth of the forecast, indicated by a negative value. therefore, it may be finished that this forecasting system has been tested with data and obtained a decent forecast value.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Marsani Asfi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Catur Insan Cendekia, Email: marsani.asfi@cic.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Persediaan merupakan barang yang tersimpan dan dapat digunakan kembali untuk proses produksi ataupun dijual kembali. Persediaan juga merupakan salah satu aset penting bagi perusahaan, sehingga diperlukan suatu kegiatan pengendalian terhadap persediaan  tersebut.  Pengendalian  persediaan  perlu  dilakukan  untuk  menjaga  ketersediaan  persediaan  suatu  barang  ditingkat optimal [1].
SM Teknik merupakan usaha dagang yang bergerak menjual sparepart motor, alat teknik, alat perkayuan serta memberikan jasa perbaikan mesin pengolahan kayu dan korter bubut. SM Teknik selama ini mengontrol persediaan sparepart melalui aplikasi Microsoft  Excel.  Pengelolaan  persediaan sparepart masuk  dan  keluar  sering  terjadi  ketidaksesuaian  data  yang  ada  dengan persediaan sparepart yang  sebenarnya,  sehingga  sering  mengalami  penumpukan  dan  kehabisan  persediaan.  Oleh  karena  itu diperlukan  suatu  sistem  peramalan  persediaan  tentang  permintaan  pemesanan  dan  peramalan  berapa  jumlah  yang  dipesan. Metode Weight  Moving  Average (WMA)  merupakan  metode  untuk  meramalkan  persediaan  sehingga  kedatangan  atau penerimaan  barang  yang  dipesan  tepat  waktu.  Sedangkan  metode Reorder  Point  (ROP) sebagai  titik  dimana  harus  diadakan pemesanan kembali  sehingga persediaan sparepart berada pada status safety  stock dan dapat  dimanfaatkan untuk  menangani ketidakakuratan ketika terjadinya penumpukan dan kekurangan persediaan setiap periodenya.
Beberapa penelitian terkait persediaan, yaitu perhitungan harga pokok produksi atas pemakaian bahan baku dengan metode moving average. Metode ini mengambil nilai harga pokok produksi bahan baku dengan cara membagi saldo terhadap jumlah persediaan[2].  Penelitian[2]  fokus  pada  perhitungan  akuntansi  persediaan.  Selain  itu  penelitian  lainnya  adalah  dengan membangun  aplikasi  penentuan  harga  pokok  persediaan  Barang  dagang  dengan  metode  pencatatan  FIFO  [3]. Penelitian  [3], fokus pada pergerakan data secara FIFO. Penelitian lainnya dengan penggunaan metode Weight Moving Average (WMA) untuk meramal  jumlah  kebutuhan  obat  serta  menentukan  batas  aman  persediaan  dengan  metode Reorder  Point (ROP).  Hasil penelitian[4] menunjukkan nilai ramalan yang baik dengan akurasi sebesar 70%. Dalam [5], metode weighted moving average digunakan  untuk  prediksi  jumlah  stok  barang  yang  harus  dibeli  untuk  periode  berikutnya.  Dalam  [6],  dibahas  aplikasi perhitungan  harga  pokok  persediaan  bahan  baku  menggunakan  metode  rata-rata  bergerak.  Hasil  penelitian  berupa  sistem informasi akuntansi persediaan bahan baku untuk perhitungan harga pokok persediaan dengan prosedur pembelian, pengeluaran, dan pelaporan bahan baku.
Penelitian [7] melakukan penggabungan metode weighted moving average dan metode double exponential smoothing .  Data yang  digunakan  adalah  data  penjualan  selama  satu  tahun  2016.  Hasil  peramalan  persediaan  dengan  WMA  untuk  periode selanjutnya adalah 52 dan 60 dengan Double Exponential Smoothing . Kedua metode memiliki error Weighted Moving Average yaitu  0,114  sedangkan  nilai Mean  Square  Error 6,12  yang  merupakan  nilai  error  terkecil.  Dalam  penelitian  [8],  dilakukan identifikasi  dan  analisis  hasil  peramalan  untuk  produksi  garment.  Metode  peramalan Moving  Average dan Exponential Smoothing digunakan dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem peramalan produksi garment berhasil dibuat.
Dari penelitian-penelitian diatas, diperoleh bahwa metode Weight Moving Average (WMA) cukup baik untuk diterapkan dalam peramalan persediaan serta dapat dikombinasikan dengan metode Reorder point untuk penentuan batas aman persediaan. Keterbaruan dari penelitian ini selain penggunaan metode WMA dan ROP yang dikombinasikan, dibuat juga suatu sistem yang sumber  data  untuk  perhitungan  WMA  dan  ROP  diperoleh  dari  proses import data  langsung  dari  transaksi  secara  periodik. Penelitian ini dikembangkan bertujuan untuk melakukan analisa serta membangun sistem yang digunakan melakukan prediksi terhadap nilai  persediaan sparepart untuk  penjualan periode berikutnya.  Metode Weight Moving Average (WMA)  digunakan karena  banyak  digunakan  dalam  penentuan  trend  dari  suatu  deret  waktu  [9].  Pemilihan  metode  ini  juga  karena  data  yang digunakan bukan data dengan perubahan yang tidak terlalu cepat. Sedangkan pemilihan metode Reorder Point (ROP) digunakan untuk memudahkan dalam melakukan perhitungan waktu yang tepat bagi manajemen untuk melakukan pemesanan sparepart kembali. Diharapkan dengan adanya sistem ini, perusahaan dapat merencanakan persediaan sehingga ketersediaan persediaan tetap terjaga, tepat waktu, dan dapat selalu memenuhi permintaan ketika dibutuhkan.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  pengembangan  perangkat  lunak    menggunakan  metode waterfall [10].  Model waterfall digunakan  karena kemudahan  dalam  analisa,  perancangan  serta  implementasi.  Seperti  Gambar  1.  merupakan  model waterfall yang  digunakan untuk pengembangan sistem. Metode waterfall adalah model pengembangan sistem informasi secara sistematik dan sekuensial [10].

## REQUIREMENT ANALYSIS

## DESIGN

## DEVELOPMENT

## TESTING
MAINTENANCE
Gambar 1. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan [10]
Metode Waterfall memiliki tahapan-tahapan sebagai berikut [10]:

## 2.1. Requirement Analysis
SUMBER DATA Mean Absolute Deviasi Tracking Signal Hasil Peramalan WMA
Safety Stock
ROP
Gambar 2. Tahapan Requirement Analysis untuk metode WMA dan ROP
Tahapan requirement  analysis dilakukan  seperti  pada  Gambar  2.  terdiri  dari  persiapan  sumber  data  sparepart  yang digunakan, setelah di olah kemudian dijadikan dasar untuk perhitungan Weight Moving Average (WMA). Di tahapan WMA ini terdapat  dua  proses  yang  dilakukan  yaitu  perhitungan Mean Absolute  Deviasi dan Tracking  Signal. Hasil  WMA  selanjutnya digunakan untuk perhitungan Safety Stock dengan metode Reorder Point (ROP).
1. Weight Moving Average (WMA)
Weight  Moving  Average (WMA)  atau  metode  rata-rata  bergerak  dapat  digunakan  dalam  penentuan  trend  dari  deret waktu  suatu  transaksi  [5]  [9]. Metode  WMA menggunakan data yang  memiliki  perubahan  data yang  tidak cepat. Rumus  (1) adalah rumus Weighted Moving Average :
( ) ( ) ( ) data bobot WMA n bobot  =   (1)
Data merupakan permintaan aktual dalam periode n, sedangkan bobot merupakan nilai yang berupa pembobotan terhadap data.

## 2. Reorder Point
Reorder point merupakan suatu nilai atau titik perhitungan untuk dilakukan pemesanan kembali persediaan. Tujuan adanya reorder point adalah agar jumlah  persediaan barang yang dipesan datang tepat waktu ketika persediaan berada pada safety stock atau  sama  dengan  nol  [11].  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perhitungan reorder  point ,  yaitu  adanya  masa  tunggu  ketika persediaan mulai dipesan sampai  persediaan tersebut  sampai di perusahaan.Selain itu  faktor  adanya safety stock dan rata-rata penggunaan  persediaan  dalam  satu  periode  [4].  Jumlah  persediaan  pengaman  ( safety  stock )  merupakan  jumlah  persediaan minimum  pada  setiap  periode.  Jumlah  persediaan  minimum  ini  digunakan  untuk  menjaga  kestabilan  permintaan  ataupun fluktuasi permintaan persediaan ketika terjadi keterlambatan kedatangan persediaan [4].  Persamaan (2) merupakan persamaan yang digunakan untuk menghitung Safety Stock.
ss Z d L =  
(2)
SS merupakan nilai Safety stock/buffer stock atau jumlah persediaan minimum pada setiap periode, Z merupakan variabel Service level. Sedangkan d merupakan nilai rata-rata pemakaian dan variabel L merupakan Lead time. Service level merupakan nilai yang ditetapkan perusahaan dan akan digunakan untuk perhitungan persediaan. Selanjutnya berdasarkan nilai safety stock maka perhitungan reorder point atau titik pemesanan kembali dihitung dengan persamaan (3).
( )
ROP d L SS =  +
(3)
ROP merupakan merupakan nilai atau titik Reorder point atau diadakan pemesanan kembali. Adapun d merupakan  jumlah permintaan harian. Variabel L merupakan titik Lead Time atau waktu tunggu, sedangkan SS merupakan nilai Safety Stock atau batas aman suatu persediaan sebelum diadakan pengadaan kembali.

## 2.2. Design
Tahapan ini dilakukan untuk menghasilkan arsitektur perangkat lunak. Alat bantu yang digunakan adalah menggunakan alat Context Diagram , Diagram Arus data serta Entity Relationship Diagram .
2.3. Development
Dalam proses pengembangan atau development sistem menggunakan Microsoft excel dalam pengolahan data. Sedangkan aplikasi dikembangkan berbasis web. DBMS yang digunakan adalah mysql.

## 2.4. Testing
Pada tahapan testing atau pengujian terdiri dari pengujian terhadap program menggunakan blackbox testing serta pengujian terhadap  nilai  error  yang  dihasilkan  dalam  perhitungan,  yaitu  melalui  perhitungan  MAD  ( Mean  Absolute  Deviation )  dan Tracking Signal . MAD dilakukan dengan ketentuan untuk memperoleh nilai MAD yang semakin kecil agar diperoleh error yang semakin sedikit [12] [13].

## 2.5. Maintenance
Tahapan ini merupakan tahapan  kesiapan sistem  secara nyata. Kesalahan-kesalahan yang tidak ditemukan pada tahapan sebelumnya selanjutnya diperbaiki untuk dapat terus diperbaiki.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Sumber Data
Data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  adalah  di  perusahaan  SM  Teknik.  Persediaan  yang  digunakan  adalah  data sparepart yang terjual periode Januari sampai dengan Desember 2018. Data sparepart yang dimabil sebanyak 206 sparepart . Dari 206 sparepart tersebut kemudian di ambil 10 data sparepart yang mempunyai rata-rata penjualan tertinggi.
Tabel  1.  merupakan  data  rekapitulasi  10  (sepuluh)  data  aktual  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan  peramalan selanjutnya.
Tabel 1. Data sumber persediaan Januari sd Desember 2018
No Nama Sparepart Data Barang Keluar Periode Januari - Desember 2018 1 2 3 4 5 6 7 8 9 19 11 12 1 Klep Set H. Glpro Neotech 25 30 24 74 30 47 35 24 122 35 74 32 2 Ban Luar 60/80-17   Street Racing S- King 20 47 35 19 36 64 38 122 40 31 24 55 3 Ban Luar 70/90-14 Nf59/Nf67/Nr91 10 88 28 25 46 68 134 19 24 23 32 25 4 Ban Dalam 2,50/2,75-17 55 56 30 24 49 76 37 95 32 31 4 32 5 Ban Luar 2,50-17 Nr72/Nf47 20 58 32 46 36 45 105 47 32 24 42 32 6 Ban Dalam 3,00/3,25-17 65 122 40 23 25 74 29 21 41 24 13 31 7 Piston+Ring Set H. Pro Neotech/Megapro/Tiger 0,50 40 33 23 68 23 23 135 23 32 35 68 3
8
Ban Luar 2,25-17 Nr72/Nr21 35 47 32 35 25 65 105 26 60 4 21 45 9 Piston+Ring Set H. Karisma /Supra X 125 0,25
31 19 35 76 35 35 89 9 48
21 76 26
10 Ban Dalam 2,75/3,00-18
20 110 31 35 36 75 34 29 35 35 19
40
Sumber: SM Teknik
3.2. Perhitungan Weight Moving Average (WMA)
Weight Moving Average diambil dari data penjualan aktual sparepart pada laporan Sparepart per periode. Data yang diambil dari  bulan  Januari  sampai  Desember  2018.  Data  pada  Tabel  1,  selanjutnya  digunakan  untuk  melakukan  proses  perhitungan WMA. Tabel 2 merupakan hasil dari perhitungan WMA untuk KLEP SET HGLPRO NEOTECH periode tahun 2018. Nilai bobot ditentukan 3 bulan berdasarkan nilai indeks waktu yang diramalkan. Tabel 2 merupakan tabel perhitungan peramalan Weight Moving Average untuk sparepart KLEP SET HGLPRO NEOTECH.
Tabel 2. Data sumber KLEP SET HGLPRO NEOTECH N Bulan Data Aktual WMA 1 Januari 25 - 2 Februari 30 - 3 Maret 24 - 4 April 74 26 5 Mei 30 50 6 Juni 47 44 7 Juli 35 46 8 Agustus 24 38 9 September 122 32 10 Oktober 35 75 11 Nopember 74 63 12 Desember 32 69
Perhitungan peramalan Weight Moving Average (WMA) untuk KLEP SET HGLPRO NEOTECH pada bulan Desember 2018.
(74 *3) (35* 2) (35*1)
(3 2 1)
222 70 122 414 69 6 6 Ft Ft + + = + + + + = = =
Selanjutnya  perhitungan  seperti  pada  Tabel  2  dilakukan  juga  untuk  9(sembilan)  data sparepart lainnya.  Tabel  3. merupakan  salah  satu  hasil  rekapitulasi  perhitungan weight  moving  average dan  kehandalan  peramalan  meliputi  nilai error, absolute error, RSFE (Running sum of the forecast errors), mean absolute deviation, dan tracking signal untuk persediaan KLEP SET HGLPRO NEOTECH.
Tabel 3. Tabel Weight Moving Average* No Bulan Data Aktual WMA Error Abs Error RSFE MAD Tracking Signal 1 Januari 25 - - - - - 2 Febuari 25 - - - - - 3 Maret 24 - - - - - 4 April 74 26 48 48 48 48 1 5 Mei 30 50 -20 20 28 34 0.82 6 Juni 47 44 3 3 23 24 0.96 7 Juli 35 46 -11 11 -8 21 -0.38 8 Agustus 24 38 -14 14 -3 19 -0.16 9 September 122 32 90 90 104 31 3.35 10 Oktober 35 75 -40 40 50 32 1.56 11 November 74 62 12 12 52 30 1.73 12 Desember 32 69 -37 37 -25 31 -0.81 *Untuk KLEP SET HGLPRO NEOTECH

## 3.3. Reorder Point
Hasil  peramalan  penjualan  selanjutnya  menjadi  dasar  penentuan  pemesanan  kembali  produk.  Peramalan  penjualan untuk periode 2018. Nilai pemesanan ulang ( Reorder Point ) dihitung dengan terlebih dahulu menghitung stok aman ( Safety Stock ) untuk sparepart KLEP SET HGLPRO NEOTECH. Dengan menggunakan persamaan (2) dan (3) ditentukan lamanya lead time misalnya empat hari, nilai service level sama dengan 1,64. Sehingga penjualan dapat dikonversi sebagai berikut :
Hasil Peramalan WMA 15 0,5 dibulatkan jadi 1 jumlah hari kerja dalam satu bulan 30 d = = =
Hasil rata-rata pemakaian adalah 1.
1.64 1 4 6.56 dibulatkan menjadi 7 SS z d L
=   =   =
Hasil perhitungan menunjukkan stok aman ( Safety Stock ) sejumlah 7, artinya jumlah persediaan sparepart minimum yang harus disediakan SM Teknik sejumlah 7 pcs. Selanjutnya menghitung Reorder Point, dengan menggunakan persamaan (3) :
( ) = (1 4) 7 11 ROP d L SS =  +
 + =
Berdasarkan hasil perhitungan Reorder Point diperoleh nilai 11 artinya Jika jumlah sparepart dibawah 11 maka harus dilakukan pemesanan kembali. Proses selanjutnya dilakukan untuk 9 sparepart lainnya.

## 3.4. Rancangan Sistem Komputerisasi
Bagian Penjualan 1.0 Transfer Data Data Penjualan Tbl_Penjualan Data Penjualan Data Penjualan Bagian Gudang Data Stok Data Stok Data Stok Tbl_Stok Sparepart 2.0 Perhitungan WMA Data Penjualan Data Stok 3.0 Perhitungan ROP Perhitungan Peramalan WMA Tbl_Perhitungan WMA Hasil Perhitungan WMA Lap. Reorder Point Hasil Perhitungan WMA Laporan Perhitungan WMA Hasil Perhitungan WMA
Gambar 3. Diagram Alir Data untuk perancangan Sistem
Diagram alir pada Gambar 3, merupakan diagram perancangan sistem yang dilakukan. Ada 3 proses utama dalam perencanangan system, yaitu:
1. Proses transfer data. Data-data awal yang diperoleh selanjutnya dalam proses preprocessing dalam format xls akan ditransfer ke dalam database mysql.
2. Proses perhitungan WMA. Data-data yang telah tersimpan dalam database selanjutnya akan digunakan sebagai  data awal perhitungan WMA.
3. Proses Perhitungan ROP. Data-data perhitungan WMA selanjutnya digunakan untuk proses perhitungan ROP.

## 3.5. Implementasi Sistem
Berikut beberapa tampilan hasil implementasi perancangan sistem. Gambar 4. merupakan implementasi dari transfer data.

## Gambar 4. Menu transfer Data
Gambar  5.  merupakan  tempilan  data  peramalan  penjualan.  Halaman  ini  memilik button pdf  digunakan  untuk  mencetak laporan  peramalan weight  moving  average . Button  detail peramalan  berwarna  hijau  pada  menu  aksi  digunakan  untuk
menampilkan detail peramalan penjualan. Detail peramalan berisikan data sparepart, tabel history penjualan dalam satu periode, grafik data penjualan, tabel hasil peramalan dan kehandalan metode weight moving average dan grafik peramalan weight moving average dan Text box untuk pencarian nama sparepart atau merek sparepart .

## Gambar 5. Implementasi Proses Peramalan
Gambar  6.  menampilkan  detail  perhitungan  peramalan.  Halaman  ini  memiliki button PDF  untuk  mencetak  laporan peramalan weight moving average .
Gambar 6. Detail Peramalan per sparepart
Gambar 7 merupakan halaman yang  menampilkan hasil perhitungan reorder point . Halaman ini memilik button import data reorder point dan cetak laporan untuk mencetak laporan reorder point .
Gambar 7. Implementasi perhitungan Reorder point
Gambar 8 merupakan laporan hasil peramalan Weight Moving Average , berisi tentang detail peramalan berupa tabel data history penjualan
Gambar 8. Hasil perhitungan peramalan di system
Gambar 9. Merupakan grafik data penjualan dan data peramalan weight moving average yang dihasilkan oleh system yang telah dibuat.
Gambar 9. Grafik Penjualan dan Peramalan hasil implementasi dari sistem

## 3.6.  Pengujian Sistem dan Data
Pengujian dibagi menjadi 2 bagian, yaitu :
1. Pengujian Sistem
Metode  pengujian  mengunakan  metode blackbox testing,  yaitu  menguji  secara  langsung  terhadap  program  melalui penginputan  data.  Program  berfungsi  baik,  jika  data  berhasil  disimpan.  Program  akan  dilakukan  perbaikan  secara  terus menerus jika ditemukan error .
2. Pengujian data
Pengujian data dilakukan dengan melihat nilai error pada proses peramalan. Metode yang yang digunakan Mean Absolute Deviation (MAD) dan Tracking Signal [14]. MAD merupakan perhitungan nilai absolut dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode data (n) [14] [15]. Tracking Signal merupakan merupakan salah satu bentuk ukuran hasil peramalan agar dapat memperkirakan nilai-nilai aktual [16]. Persamaan (4) digunakan untuk menguji data hasil peramalan dengan menggunakan Mean  Absolute  Deviation (MAD),  sedangkan  persamaan  (5)  merupakan  perhitungan  tracking  signal  yang  digunakan  untuk menguji data aktual terhadap nilai peramalan.
| | aktual peramalan MAD n − =  (4) RSFE Tracking Signal MAD = (5) Tabel 4. Tabel Weight Moving Average dan MAD
n Bulan Data Aktual Ramalan Weight Moving Average Error Abs Error RSFE MAD Tracking Signal 1 Januari 25 - - - - - 2 Febuari 25 - - - - - 3 Maret 24 - - - - - 4 April 74 26 48
48 48 48 1 5 Mei 30 50 -20
20 28 34 0.82 6 Juni 47 44 3
3 23 24 0.96 7 Juli 35 46 -11
11 -8 21 -0.38 8 Agustus 24 38 -14
14 -3 19 -0.16 9 September 122
32 90
90 104 31 3.35 10 Oktober 35 75 -40
40 50 32 1.56 11 November 74 62 12
12 52 30 1.73 12 Desember 32 69 -37 37 -25 31
-0.81
Catatan: Peramalan untuk produk satu produk KLEP SET HGLPRO NEOTECH
Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 20, No. 2, Mei 2021:  343~354
Dari Tabel 4, untuk pengujian data diperoleh hasil perhitungan MAD yaitu 37/9 =4.11. Sedangkan untuk tracking signal diperoleh =-25/31=-0,81. Terlihat bahwa nilai tracking signal yang diperoleh adalah bernilai negatif (bulan Juli, Agustus dan Desember) yang berarti bahwa nilai data aktual permintaan lebih kecil dari nilai hasil peramalan. Sedangkan hasil tracking signal bernilai positif (bulan April, Mei, Juni, September, Oktober dan November) yang menunjukkan bahwa di bulan-bulan tersebut terjadi aktual permintaanlebih besar dari nilai peramalan. Hasil track signal diatas cukup baik karena nilai RSFE yang rendah, sehingga pusat dari tracking signal ini mendekati nol.

## 3.7. Analisa Hasil
Tabel 5 merupakan rekapitulasi hasil perhitungan peramalan dan titik ROP untuk 10 data yang diuji. Dari 10 data terlihat perbandingan hasil rata-rata penjualan di tahun 2018 dibandingkan terhadap hasil peramalan untuk bulan Januari 2019 terlihat.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Peramalan dan ROP untuk 10 Data persediaan
No Nama Sparepart Rata-Rata Hasil Peramalan ROP Error Abs Error RSFE MAD Tracking Signal Per Tahun 1 Klep Set H.Glpro Neotech 46.00 47 8.3 -1 1.0 1 1 1.0 2 Ban Luar 60/80-17   Street Racing S-King 44.25 41 7.2 3 3.3 4 2 2.0 3 Ban Luar 70/90-14 Nf59/Nf67/Nr91 43.50 27 4.8 17 16.5 20 10 2.0 4 Ban Dalam 2,50/2,75-17 43.42 23 4.0 20 20.4 37 18 2.0 5 Ban Luar 2,50-17 Nr72/Nf47 43.25 34 6.0 9 9.3 30 15 2.0 6 Ban Dalam 3,00/3,25-17 42.33 24 4.2 18 18.3 28 14 2.0 7 Piston+Ring Set H.Pro Neotech/Megapro/Tiger 0,50 42.17 30 5.3 12 12.2 31 15 2.0 8 Ban Luar 2,25-17 Nr72/Nr21 41.67 30 5.3 12 11.7 24 12 2.0 9 Piston+Ring Set H.Karisma/Supra X 125 0,25 41.67 42 7.4 0 0.3 11 6 1.9 10 Ban Dalam 2,75/3,00-18 41.58 32 5.6 10 9.6 10 5 2.0
Dari  Tabel  5,  diperoleh  validasi  terhadap  hasil  peramalan  berdasarkan Tracking  Signal diperoleh  nilai  untuk  10  data persediaan yang diuji. Validasi peramalan dengan tracking signal ini dilakukan untuk mendapatkan ukuran baik atau tidaknya suatu peramalan berdasarkan perkiraan dari nilai-nilai persediaan aktual. Nilai tracking signal terlihat dengan trend positif yang menunjukkan bahwa nilai aktual permintaan lebih besar dari hasil peramalan.
Dari  Tabel  5,  untuk  analisa  nilai  ROP  sebagai  titik  untuk  pemesanan  kembali  dengan  nilai  minimum  4,0  banyaknya persediaan dan nilai maksimum adalah sebesar 8 banyaknya data persediaan. Nilai ini menjadi acuan titik ketika ketersediaan barang harus terpenuhi sampai datangnya kembali persediaan hasil pemesanan. Rata-rata nilai ROP ada di nilai 5.8 banyaknya persediaan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan masalah dan pembahasan analisis yang telah diuraikan oleh penulis diatas maka dapat diambil kesimpulan terhadap sistem peramalan persediaan di SM Teknik menggunakan Weight Moving Average dan Reorder Point :
1. Penerapan  metode Weight  Moving  Average dan Reorder  Point dengan  menghasilkan  peramalan  bulan  Januari  2019 diperoleh persediaan sparepart dengan data aktual Januari sampai dengan Desember 2018 dengan nilai 33  dibandingkan terhadap rata-rata 10 item persediaan aktual sebesar 43.
2. Nilai titik pemesanan kembali atau reorder point rata-rata untuk 10 item persediaan diperoleh diangka 5.8 persediaan.
3. Adanya  system  ini  diharapkan  dapat  membantu  perencanaan  persedian  untuk  periode  satu  bulan  berikutnya  sehingga terhindar dari kekurangan stock dan kelebihan stock .
4. Kehandalan  peramalan  dilakukan  dengan  detail  perhitungan  peramalan  terlihat  dari  nilai error,  absolute  error,  RSFE (Running sum of the forecast errors), mean absolute deviation, tracking signal dan dapat mengetahui batas aman persediaan.
5. Penelitian  selanjutnya  menggunakan  metode  peramalan  lain,  sehingga  diperoleh  nilai  akurasi  yang  mendekati  dari  nilai aktual.

## REFERENSI
[1] E. Herjanto, Manajemen Operasi Edisi ke-3 . Jakarta: Grasindo, 2008.
[2] V. Firlisia and M. Asfi, “Aplikasi Sistem Perhitungan HArga Pokok Produksi atas Pemakaian Bahan Baku menggunakan Metode Moving Average,” Jurnal Digit , vol. 9, no. 1, pp. 110–121, 2019.
[3] T. Feviyanti and M. Asfi, “Aplikasi Penentuan Harga Pokok Persediaan Barang Dagang dengan Metode Pencatatan FIFO di Perusahanan Dagang Kun Giok Cirebon,” Jurnal Digit , vol. 4, no. 2, pp. 191–200, 2014.
[4] T. Hendriani, M. Yamin, and A. P. Dewi, “Sistem Peramalan Persediaan Obat Dengan Metode Weight Moving Average Dan Reorder Point (Studi Kasus: Puskesmas Soropia),” semanTIK , vol. 2, no. 2, pp. 207–214, 2017.
[5] Z.  Silvya,  A.  Zakir,  and  D.  Irwan,  “Penerapan  Metode  Weighted  Moving  Average  Untuk  Peramalan  Persediaan  Produk  Farmasi,” JITEKH (Jurnal Ilmiah Teknologi Harapan) , vol. 8, no. 2, pp. 69–74, 2020.
[6] Suwandi, F. Wicaksono, and T. Ramadani, “Sistem Akuntansi Pencatatan Persediaan Bahan Baku Dengan Metode Rata-Rata Bergerak,” Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi) , vol. 3, no. 2, pp. 58–72, 2019.
[7] R.  Y.  Hayuningtyas,  “Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average  Dan  Metode  Double Exponential,” pilar , vol. 13, no. 2, pp. 217–222, 2017.
[8] R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” Jurnal Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, Sep. 2018.
[9] M. Sahli and N. Susanti, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Dalam Sistem Informasi Pengendalian Persediaan Bahan Baku (Studi Kasus Toko Tirta Harum),” Jurnal SIMETRIS , vol. 3, no. 1, pp. 59–70, 2013.
[10]  S. P. Roger, Software engineering: a practitioner’s approach . McGraw-Hill Education, 2005.
[11]  B. Riyanto, Dasar-dasar Pembelanjaan Perusahaan , 4th ed. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta, 2001.
[12]  W. Wulandari, “Implementasi Sistem Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Moving Average,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 707, Jul. 2020.
[13]  D. P. Y. Ardiana and L. H. Loekito, “Sistem Informasi Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer , vol. 4, no. 1, Sep. 2018.
[14]  C. Baktiar, A. Wibowo, and R. Adipranata, “Pembuatan Sistem Peramalan Penjualan Dengan Metode Weighted Moving Average dan Double Exponential Smoothing Pada UD Y,” Jurnal Ilmiah , vol. 7, no. global, pp. 1–5, 2013.
[15]  L. A. Herlambang and W. Sugianto, “Analisis Peramalan Penjualan Sepeda dan Motor Listrik di PT XYZ,” Jurnal Comasie , vol. 1, no. 1, pp. 130–138, 2021.
[16]  S. Sudiman, “Peramalan Untuk Perencanaan Produksi Stop Valve Tipe Tx277s Menggunakan Metode Peramalan Deret Waktu (Time Series) di PT. XYZ,” JITMI (Jurnal Ilmiah Teknik dan Manajemen Industri) , vol. 3, no. 1, p. 7, Mar. 2020.
Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 20, No. 2, Mei 2021:  343~354