## IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology
Volume 5 No. 2 Juli 2024 E-ISSN: 2774-342X

## Analisis Peramalan Ketersediaan

## Sparepart Menggunakan Metode Moving Average s Pada PT United Tractors Tbk Jakarta
Ade Suryanto 1* , Valiza Sevtian Dwiputra 2 , Bayu Nur Kuncoro 3 , Diah Andianingsari 4 , Sigit Adi Pratama 5
1,2,3,4,5 Universitas Bina Sarana Informatika e-mail:
1* ade.ayo@bsi.ac.id , 2 valizasevtiandwiputra@gmail.com ,
3 kuncorobayu79@yahoo.com , 4 diah.dhn@bsi.ac.id, 5 sigit.sgp@bsi.ac.id Diterima 07-06-2024 Direvisi 28-06-2024 Disetujui 22-07-2024
Abstrak - Untuk memenuhi kebutuhan pemeliharaan kendaraan, suku cadang adalah elemen stok persediaan umum. Bisnis dapat menghemat uang dengan memiliki manajemen persediaan barang yang baik. Penjualan alat berat merek Komatsu dari Januari hingga November 2022 mencapai 5.457 unit, tumbuh 84,98 persen dari 2.950 unit pada periode yang sama tahun sebelumnya. Laporan bulanan yang dirilis Jumat (23/12/2022) menunjukkan bahwa ketidaktersediaan sparepart menyebabkan penundaan perawatan, yang berdampak pada produktivitas alat berat dan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, peramalan ketersediaan sparepart yang tepat dan efektif sangat penting untuk menghindari ketidaktersediaan sparepart yang dapat mengganggu operasi bisnis. Setelah melakukan perancangan, metode yang digunakan untuk meramalkan ketersediaan sparepart adalah metode moving average yang sering digunakan dalam peramalan, yang dihitung berdasarkan nilai rata-rata dari data historis. ukuran kinerja yang disarankan dalam literatur adalah kesalahan rata-rata absolut (MAPE), kesalahan rata-rata skuad (MSE), dan kesalahan rata-rata absolut (MAD). Berdasarkan tersebut dapat dijadikan acuan atau tolak ukur melakukan analisis. Kesimpulan analisis peramalan dengan metode Moving average periode 10 telah dipilih untuk menentukan peramalan ketersediaan sparepart terbaik dengan hasil perhitungan tingkat eror paling kecil yaitu 18%. Hasil peramalan ketersediaan sparepart Alat Berat bulan januari 2023 sebesar 32 unit.
Kata Kunci: Peramalan, Persediaan, Metode Moving average
Abstract - To meet vehicle maintenance needs, spare parts are a common inventory stock element. Businesses can save money by having good inventory management. Sales of Komatsu brand heavy equipment from January to November 2022 reached 5,457 units, growing 84.98 percent from 2,950 units in the same period a year earlier. The monthly report released on Friday (23/12/2022) showed that the unavailability of spare parts caused maintenance delays, which impacted machine productivity and customer satisfaction. Therefore, precise and effective forecasting of spare parts availability is essential to avoid spare parts unavailability that can disrupt business operations. After designing, the method used to forecast spare parts availability is the moving averages method which is often used in forecasting, which is calculated based on the average value of historical data. The method used to select the best forecasting method is based on error calculations to see its performance, the performance measures suggested in the literature are absolute average error (MAPE), squad average error (MSE), and absolute average error (MAD). Based on this, it can be used as a reference or benchmark for analysis. The conclusion of the forecasting analysis with the Moving average method period 10 has been chosen to determine the best spare parts availability forecasting with the results of the calculation of the smallest error rate of 18%. The results of forecasting the availability of Heavy Equipment spare parts for January 2023 amounted to 32 units.
Keywords : Forecast, Inventory, Metode Moving average

## PENDAHULUAN
Stok persediaan suku cadang selaku elemen universal yang terdapat buat penuhi kebutuhan pemelihara suatu kendaraan. Suku cadang dengan manajemen persediaan barang yang baik memungkinkan bisnis buat menggapai tingkat pelayana yang optimal serta dapat mengurangi
bahkan menyingkirkan anggaran persediaan ekstra. Tidak terdapatnya kontrol persediaan yang tepat menuju pada tingkatan pelayanan yang rendah serta jumlah suku cadang yang melampaui batas dalam persediaan serta berdampak pada bayaran operasional yang terus menjadi besar. Dikala ini masih banyak industri hadapin kerugian dikarenakan persediaan barang yang berlebih (Suyunova, 2018)
ataupun juga kekurangan stok berdampak tidak terpenuhinya permintaan konsumen dikarenakan ketidak mampuan dalam mengadakan perdiksi jumlah stock yang mesti ada (Ryando & Susanti, 2019) efisiensi kontrol dan manajemen suku cadang merupakan hal yang krusial di sebagaian besar industri, terutama di sektor pertambangan. ketepatan dalam menentukan peramalan permintaan merupakan salah satu bentuk manajemen suku cadang yang baik. metode time series merupakan metode yang paling umum digunakan dan dianggap dapat diandalkan.(Nadiyah, 2019).
Penjualan alat berat PT United Tractors Tbk. perkembangan hingga akhir November 2022. memberi tahu penjualan alat berat merk Komatsu sebanyak 5. 457 unit di bulan November 2022, berkembang 84, 98 persen dibanding dengan periode Januari—November 2021 sebanyak 2. 950 unit. (Timorria, 2022). PT United Tractors Tbk (United Tractors) merupakan distributor formal Komatsu di Indonesia, alat berat terkemuka dari merk ternama dunia. PT.United Tractors Tbk. Jakarta tidak cuma sediakan alat berat bermutu, tetapi pula sampai penyediaan suku cadang asli Komatsu (PT United Tractros tbk, 2020), industri yang bergerak di bidang distribusi alat berat, perlengkapan pertambangan, konstruksi, dan industri di Indonesia. PT United Tractors Tbk memiliki cabang di berbagai wilayah, termasuk di Jakarta sebagai pusat operasional perusahaan. Salah satu tantangan dalam operasional perusahaan adalah ketersediaan sparepart yang cukup untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang memerlukan perawatan atau perbaikan alat berat.
ketersediaan sparepart yang cukup merupakan faktor kritis dalam menjaga kepuasan pelanggan. Ketidaktersediaan sparepart dapat mengakibatkan penundaan dalam perbaikan atau perawatan alat berat, yang pada gilirannya dapat mempengaruhi produktivitas dan kinerja alat berat, serta kepuasan pelanggan. peramalan ketersediaan sparepart yang akurat dan efisien sangat penting untuk menghindari ketidaktersediaan sparepart yang dapat mengganggu operasional perusahaan. Ketersediaan sparepart yang efisien sangat penting untuk memastikan kelancaran operasional alat berat serta kepuasan pelanggan. Salah satu metode peramalan ketersediaan suku cadangan adalah moving
average . Metode
moving average merupakan metode sederhana yang sering digunakan dalam peramalan, di mana nilai peramalan dihitung berdasarkan nilai rata-rata dari data historis. salah satu pendekatan yang digunakan dalam memilih metode peramalan terbaik adalah berdasarkan perhitungan kesalahan untuk melihat kinerjanya, beberapa ukuran kinerja yang telah disarankan dalam literatur adalah : Mean error (ME), Mean Squad error (MSE), mean absolute deviation (MAD) dan Tracking Signal (TS) (Nadiyah, 2019).

## METODE PENELITIAN
Metode Moving Average
Metode Moving average menghitung nilai peramalan untuk jumlah produksi di masa depan dari data produksi yang baru. Salah satu karakteristik unik dari metode ini adalah bahwa untuk membuat prakiraan data, metode ini membutuhkan data historis dari periode waktu tertentu; prakiraan data yang lebih akurat diperoleh dengan jangka waktu historis yang lebih panjang. Secara umum, rumus moving average adalah: Ft = At-1 + At-2 + At-3 / n (1) Nilai peramalan akan dicari selama periode
Ft. Nilai peramalan adalah At-1 + At-2 + At-3 +, dan n adalah jumlah periode yang digunakan untuk menghitung peramalan pada periode tertentu
Bisnis dapat menggunakan metode peramalan moving average untuk memprediksi data dalam jangka waktu yang singkat. Teknik peramalan ini mudah digunakan dan memudahkan pengguna untuk menganalisis dan memodelkan pola data yang berfluktuasi. Teknik perhitungan moving average sederhana ini menggunakan penjumlahan data dari periode sebelumnya dan kemudian menghitung rata- rata dari data tersebut. Pola perhitungan yang digunakan adalah mengikuti. Dengan waktu yang lebih panjang, pola data yang dihasilkan akan lebih halus dalam bentuk grafiknya. Dalam analisis teknikal, metode Moving Average , yang juga dikenal sebagai model moving average , menunjukkan rata- rata data selama periode tertentu. Kemudian, tingkat kesalahan diuji dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error atau MAPE.

## Error Analysis
Karena hasil peramalan mengandung unsur ketidakpastian, maka hasil peramalan yang diperoleh setiap metode biasanya berbeda. Untuk mendapatkan data peramalan yang lebih akurat, diperlukan beberapa perhitungan untuk menentukan seberapa baik kecocokan antara data aktual dengan peramalan. Mean absolute error (MAD), mean squared error (MSE), dan mean absolute percentage error (MAPE) adalah beberapa perhitungan yang sering digunakan untuk menghitung total kesalahan peramalan.

## Perhitungan Nilai Akurasi Peramalan
Peramalan dapat dilakukan dengan berbagai cara, tetapi beberapa di antaranya tidak sesuai dengan keadaan saat ini. Ada tiga kategori perhitungan yang biasa digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan dalam peramalan, yaitu:
a. MAD ( Mean Absolute Deviation )
Ini adalah rumus yang digunakan untuk menghitung kesalahan absolut rata-rata:
MAD = ∑ ��−�� �
(2)
Keterangan:
Σ = Simbol sigma, yang berarti penjumlahan atau sum |x - f| = Bagian dalam nilai absolut, n = Jumlah total observasi atau ukuran sampel
Ada kemungkinan bahwa ∑ | Aktual- Perkiraan | adalah hasil pengurangan antara nilai aktual dan prediksi dari setiap periode, yang kemudian diabsolutkan dan kemudian dijumlahkan. Jumlah periode yang digunakan untuk perhitungan adalah n.
b. MSE ( Mean Square Error)
Ini adalah rumus yang digunakan untuk menghitung kesalahan kuadrat rata-rata:
MSE = ∑ (��−��) 2 � (3)
Keterangan:
Σ = Simbol sigma, yang berarti penjumlahan atau sum at = nilai actual ft = nilai prediksi n = Jumlah total observasi atau ukuran sampel
Menurut rumus, ∑ ( Actual - Forecast ) 2 adalah hasil pengurangan antara nilai aktual dan perkiraan yang telah dikuadratkan, dan kemudian dijumlahkan atas hasil tersebut. Jumlah periode yang digunakan untuk perhitungan adalah n.
c. MAPE ( Mean Absolute Percent Error ) Ini adalah rumus untuk menghitung persentase kesalahan absolut rata-rata:
MAPE = ∑ ��−�� �� � 100%
�
(4)
Keterangan: Σ = Simbol sigma, yang berarti penjumlahan atau sum at = nilai actual ft = nilai prediksi n = Jumlah total observasi atau ukuran sampel
Bisa jadi ∑ (|Aktual - Ramalan |/Aktual) adalah hasil pengurangan nilai aktual dan prediksi yang diabsolutkan, dibagi dengan nilai aktual untuk setiap periode, lalu dijumlahkan. Dan jumlah periode yang digunakan untuk perhitungan adalah n. Nilai MAPE yang lebih rendah menunjukkan bahwa kemampuan model peramalan yang digunakan semakin baik. Rentang nilai MAPE ini dapat digunakan sebagai ukuran kemampuan model peramalan, dan rentang nilai ini ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 1 Nilai MAPE Rentang Pengukuran
Range MAPE Meaning <10% Kemampuan model peramalan sangat baik 10 - 20 % Kemampuan model peramalan baik 20 - 50 % Kemampuan model peramalan cukup baik >50 % Kemampuan model peramalan buruk Sumber : data olahan Penelitian ini harus menggunakan MAD ( Mean Absolute Error ) jika ingin mengukur kesalahan peramalan dalam satuan ukuran yang sama dengan data asli. Mean square error (MSE) digunakan karena menghasilkan kesalahan moderat yang lebih disukai oleh peramal, yang biasanya menghasilkan kesalahan yang lebih kecil namun terkadang menghasilkan kesalahan yang sangat besar. MAPE ( Mean Absolute Percent Error ) digunakan ketika ukuran variabel peramalan merupakan faktor penting dalam mengevaluasi keakuratan peramalan.

## Tahapan Penelitian
Sumber: Penelitian 2024
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini adalah data Permintaan Suku Cadang Oli Komatsu dengan keterangan PN To-30- Dm/P20 dari KGO TO30 Pail Campaign periode Januari 2022 - Desember 2022.
Tabel 2 Data Permintaan Suku Cadang PN To-30-DM/20
Deskripsi KGO TO30 Pail Campaign Periode Data Januari 19 Februari 3 Maret 33 April 59 Mei 22
Juni 16 Juli 40 Agustus 61 September 25 Oktober 9 November 24 Desember Total 35 346 Sumber: PT United Tractors Dari jumlah permintaan diatas akan dilakukan analisis peramalan untuk mengetahui ketersediaan sparepart pada bulan Januari 2023 dengan metode moving average (n=periode 3, periode 6, periode 10) dan uji kesalahan dengan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

## Proses Data
Periode perhitungan yang digunakan dengan menggunakan moving average ini menggunakan periode tiga bulan, enam bulan, dan sepuluh bulan untuk part number To-30-Dm/20 Description of the KGO TO30 Pail Campaign. perhitungan peramalan dengan menggunakan (n=periode 3, periode 6, periode 10) dan Rumus perhitungan metode ini dijelaskan sebagai berikut:
Ft = (Dt-1+ Dt-2 + Dt-3 + ……+ Dt-n) / n Keterangan: Ft = Perkiraan pada periode t n = Jumlah Data (periode) Dt = Permintaan Aktual pada periode t Berikut ini adalah perhitungan ramalan dengan menggunakan periode tiga bulan.
Tabel 3 Perhitungan rinci dan
Error Analysis periode 3 Bln jml forec ast err or abs olut e square d %erro r Jan 19 Feb 3 Mar 33 Apr 59 18 41 41 1654 68.93 % May 22 32 -10 10 93 43.94 % Jun 16 38 -22 22 484 137.50 % Jul 40 32 8 8 59 19.17 % Ags
61 26 35 35 1225 57.38 % Sep 25 39 -14 14 196 56.00 % Okt 9 42 -33 33 1089 366.67 % Nov 24 32 -8 8 59 31.94 % Des 35 19 16 16 245 44.76 % Total 346 29.5 13 185 5104 826% Rata- rata 28.83 3333 3 1.4 07 21 567 91.81 % Forecast berikutnya Bia s MA D MSE MAPE Sumber: Data Olahan, 2024 Selanjutnya, nilai MAD ( Moving Average Demand ), MSE ( Moving Squared Error ) dan MAPE ( Moving Absolute Percentage Error ) dihitung, ambil contoh perhitungan dengan periode 3:
MAD = ∑ ��−�� �
MAD = ∑ 186 9 MAD = 21
MSE = ∑ (��−��)2 � MSE = ∑ 5104 9 MSE = 567
MAPE = ∑ ��−�� �� � 100%
�
MAPE = ∑ 826 9
MAPE = 92%

## Sumber: Data Olahan, 2024
Gambar 2 Grafik Moving Average Periode (3)
Tabel 4 Perhitungan rinci dan
Error Analysis periode 6
Bln Jml forec ast error absol ute squar ed %erro r Jan 19 Feb 3 Mar 33 Apr 59
May 22 Jun 16 Jul 40 25.33 3 14.667 14.66 7 215.1 11 36.67 % Ags 61 28.83 3 32.167 32.16 7 1034. 694 52.73 % Sep 25 38.50 0 - 13.500 13.50 0 182.2 50 54.00 % Okt 9 37.16 7 - 28.167 28.16 7 793.3 61 312.9 6% Nov 24 28.83 3 -4.833 4.833 23.36 1 20.14 % Des 35 29.16 7 5.833 5.833 34.02 8 16.67 % Total 346 6.167 99.16 7 2282. 806 493.1 7% Rata- rata 28. 833 333 3 1.028 16.52 8 380.4 68 82.19 % Forecast berikutnya 32.33 3 Bias MAD MSE MAP E Sumber: Data Olahan, 2024 Selanjutnya, nilai MAD ( Moving Average Demand ), MSE ( Moving Squared Error ) dan MAPE ( Moving Absolute Percentage Error ) dihitung, ambil contoh perhitungan dengan periode 6:
MAD = ∑ ��−�� �
MAD = ∑ 99.167 6 MAD = 16 MSE = ∑ (��−��)2 �
MSE = ∑ 2282 6 MSE = 380
MAPE = ∑ ��−�� �� � 100% �
MAPE = ∑ 493.17 6
MAPE = 82%

## Sumber: Data Olahan, 2024
Gambar 3 Grafik Moving Average Periode (6 )
Tabel 5 Perhitungan rinci dan Error Analysis Periode 10 Bln Jml Fore cast err or abso lute squa red %er ror Jan 19 Feb 3 Mar 33 Apr 59 May 22 Jun 16 Jul 40 Ags 61 Sep 25 Okt 9 Nov 24 28.7 - 4.7 4.7 22.0 9 19.5 8% Des 35 29.2 5.8 5.8 33.6 4 16.5 7% Total 346 1.1 10.5 55.7 3 36% Rata- rata 28.833 3333 0.5 5 5.25 27.8 65 18% Forecast berikutnya 32.4 Bi as MA D MSE MA PE Sumber: Data Olahan, 2024 Selanjutnya, nilai MAD ( Moving Average Demand ), MSE ( Moving Squared Error ) dan MAPE ( Moving Absolute Percentage Error ) dihitung, ambil contoh perhitungan dengan periode 10:
MAD = ∑ ��−�� �
MAD = ∑ 10.5 2
MAD = 5.25
MSE = ∑ (��−��)2 � MSE = ∑ 55.73 2
MSE = 27.856 MAPE = ∑ ��−�� �� � 100% � MAPE = ∑ 36 2 MAPE = 18%
Sumber: Data Olahan, 2024 Gambar 4 Grafik Moving Average Periode (10)
Setelah dilakukan peramalan dengan metode moving average dan dilakukan pengujian kesalahan dengan mean absolute percentage error yang dikenal dengan MAPE, kesalahan peramalan yang dihasilkan lebih besar dari 50%, yaitu 92% untuk periode 3 bulan dan 82,19% untuk periode 6 bulan. Kesalahan peramalan yang dihasilkan hanya sebesar 18% untuk periode 10 bulan. Dengan demikian, hal ini dapat dijadikan tolak ukur atau acuan untuk melakukan analisis.

## KESIMPULAN
Hasil analisis yang dilakukan menunjukkan bahwa metode rata-rata dapat digunakan untuk menentukan periode berikutnya. Nilai MAPE untuk periode 3 sebesar 92% dan periode 82.19%, masing- masing lebih tinggi dari nilai MAPE periode 10 yang menghasilkan nilai yang rendah yaitu 18%. Dengan demikian, metode Moving Average periode 10 sebagai hasil analisis peramalan telah digunakan untuk menentukan peramalan terbaik untuk ketersediaan suku cadang. Dengan perhitungan tingkat kesalahan yang paling kecil yaitu 18%, peramalan ini menghasilkan peramalan ketersediaan suku cadang Alat Berat sebanyak 32 unit pada bulan Januari 2023.

## REFERENSI
Adnan, F. N., Komputer, F. I., Nuswantoro, U. D., Average, W. M., Bobot, A. P., & Peramalan,
A. (2020). Optimasi Analisis Peramalan dengan Metode Regresi Weighted Moving Average. 4(2), 119–128. https://doi.org/10.33633/joins.v4i2.2265 Ardiansah, I., Adiarsa, I. F., Putri, S. H., & Pujianto, T. (2021). Penerapan Analisis Runtun Waktu pada Peramalan Penjualan Produk Organik menggunakan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing. Jurnal Teknik Pertanian Lampung (Journal of Agricultural Engineering), 10(4), 548.
https://doi.org/10.23960/jtep-l.v10i4.548-559
Hajjah, A., & Nora Marlim, Y. (2021). Analisis
Error Terhadap Peramalan Data Penjualan Error Analysis Toward Sales Data Forecasting.
Februari, 20(1), 1–9. Nadiyah, K. (2019). An Analysis of Spare parts Demand Forecasting Case Study: PT. Riung Mitra Lestari, Indonesia. OISAA Journal of Indonesia Emas, 2(2), 52–58. Nolza, A. S., Syahril, M., Mubarak, F., & Muzakkir,
M. F. (2021). Analisis Peramalan Penjualan Produk Ban ( Studi Kasus : Pt . Goodyear Indonesia ). Jurnal Teknik Mesin …, 9(Juni),
25–29.
Part Analyst Training. (2020). Refresh UT way of inventory managemnt. Jakarta.
Prakoso, L. D., Darmansah, D., Widia, T., & Hanifah, H. S. (2022). Implementasi Metode Moving Average dalam Analisis Rantai Pasok Daging Sapi di Indonesia. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(3), 623. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i3.4223 Ryando, D., & Susanti, W. (2019). Penerapan Metode Economic Order Quantity (EOQ) untuk menentukan Safety Stock dan Reorder Point (Studi Kasus : PT. Sinar Glassindo Jaya). Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer Dan Informasi, 1(1), 76–84. Suyunova, M. (2018). The use of demand forecasting techniques for the improvement of spare part management. Lecture Notes in Engineering and Computer Science, 2235, 2–6. syahrial aman, hanin fitria, cikita berlian hakim.
(2023). ANALISA PERAMALAN PENJUALAN TAS KERAJINAN EKSPOR DENGAN METODE MOVING AVERAGE DI CV. SINDOCRAFT.
Timorria, I. F. (2022). Penjualan Alat Berat United Tractors (UNTR) Capai 5.457 Unit per November 2022.