Lembaga Penellitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol 24, No 2 (2024): Juli, 1347-1356 DOI: 10.33087/jiubj.v24i2.4898
Pengaplikasian Metode Peramalan untuk Mengoptimalkan Perencanaan Persediaan Suku Cadang (Studi Kasus: Suku Cadang Contactor di PT. Semen Padang)
Reza Kharisma Anshari, Iwan Sukarno Program Studi Teknik Logistik Universitas Pertamina Correspondence: rezakharisma10@gmail.com, iwansukarno@universitaspertamina.ac.id
Abstrak. Berdasarkan  data  penerimaan  dan pengeluaran  barang,  contactor  merupakan  salah  satu  suku  cadang jenis listrik yang memiliki tingkat throughput yang tinggi dibandingkan dengan jenis lainnya. Selain harganya yang  tinggi,  contactor  juga  perlu  disimpan  dengan  perlakuan  khusus  dalam  proses  penyimpanannya.  Saat  ini perusahaan  belum  menggunakan  metode  khusus  dalam  penentuan  kebutuhan  suku  cadang,  sehingga  dalam penelitian ini diusulkan penggunaan metode peramalan untuk membantu dalam proses perencanaan kebutuhan suku  cadang  jenis  contactor  agar  lebih  akurat  dan  menghindari  terjadinya  kerugian.  Metode  peramalan kuantitatif  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu,  Metode  linier,  kuadratis,  siklis  dan  trend  siklis.  Metode peramalan  terbaik  ditentukan  berdasarkan  nilai  galat  yang  terkecil  dari  keempat  metode  yang  dibandingkan. Perencanaan  kebutuhan  suku  cadang  contactor  dilakukan  dengan  meramalkan  kebutuhan  untuk  24  periode  ke depan.  Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  bahwa  metode  yang  memiliki  galat  MAPE  terkecil  (45%)  adalah metode  siklis.  Hasil  peramalan  yang  didapatkan  menunjukkan  kesamaan  trend  dengan  data  historis  yang digunakan,  sehingga  metode  peramalan  ini  dapat  dipertimbangkan  digunakan  dalam  perencanaan  kebutuhan suku cadang di PT. Semen Padang.
Kata kunci: contactor , perencanaan kebutuhan material, peramalan, suku cadang
Abstract. Based on data in-out of spare parts at PT. Semen Padang, contactor type is one of the electrical spare part that have a high throughput rate compare the other sparepart type. In addition, contactors also have a high price and also needs to be stored with special treatment in the spare part warehouse. Furthermore, currently the company has not used a specific methods in determine the material requirement planning for the spare parts. Therefore  in  this  study  it  is  purposed  to  use  a  forecasting  methods  to  determine  the  contactor  requirement planning  to  avoid  losses.  Quantitaive  forecasting  methods  was  used  in  this  study  such  as  quadratic,  cyclical, and cyclical methods. The best forecasting method is determined based on the smallest error value of the four compared methods. Contactor requirement planning is carried out by forcasting for the next 24 periods. Based on the results, it is found the best methods that has the smalles MAPE error (45%) is the Cyclic Method. The forecasting  results  obtained  show  the  similarity  of  the  trend  with  the  historical  data  used,  so  that  this forecasting  method  can  be  considered  for  use  in  material  requirement  planning  of  spare  parts  specially  for contactor types at PT. Semen Padang.
Keywords: contactors, material requirement planning, forecasting, spare parts.

## PENDAHULUAN
Persediaan  merupakan  bagian  penting didalam menjalankan proses bisnis dan operasional suatu perusahaan untuk memastikan ketersediaan  seperti  produk,  bahan  baku, maupun  suku  cadang  yang  dimiliki  (Ahyadi  & Khodijah,  2017;  Sentia  et  al.,  2016;  Fithri  & Sindikia, 2014). Perencanaan yang baik terhadap persediaan  yang  dimiliki  perusahaan  dapat meminimalkan  pengeluaran  biaya  (Sentia  et  al., 2016; Fithri & Sindikia, 2014; Mahardika et al., 2015)  serta  mengurangi  pemakaian  ruang  yang berlebihan (Kennedy, 2002); Waters (2003).
Barang  suku  cadang  di  PT.  Semen Padang  dapat  dikelompokkan  menjadi  barang
listrik,  mekanik, bearing ,  dan casting .  Semua jenis barang suku cadang tersebut berguna untuk pemakaian  terhadap  mesin-mesin  produksi pabrik. Suku cadang yang termasuk jenis barang listrik yaitu suku cadang seperti contactor, idler, breaker,  relay ,  dan  lain-lain.  Kemudian,  jenis suku  cadang  yang  termasuk  suku  cadang mekanik yaitu suku cadang yang dignakan untuk mesin-mesin  produksi.  Sedangkan  jenis  suku cadang  yang  termasuk bearing yaitu  suku cadang  yang  bersifat consumable yang  tidak dapat diperbaiki lagi jika terjadi kerusakan. Jenis yang  terakhir  yaitu  suku  cadang casting yaitu suku  cadang  yang  berguna  dalam  kegiatan pengecoran.
Sumber: data olahan
Gambar 1 Persentase Jenis Suku Cadang PT. Semen

## Padang
Gambar  1  terlihat  bahwa  barang-barang listrik  memiliki  persentase  jumlah  yang  tinggi jika  dibandingkan  dengan  jenis  suku  cadang lainnya.  Salah  satu  jenis  barang  listrik  yang disimpan  adalah contactor . Contactor adalah jenis  barang  listrik  yang  berfungsi  sebagai penyambung dan pemutus arus listrik yang biasa digunakan  pada  motor,  heater,  penerangan, ataupun  distribusi  daya  listrik  pada  pabrik. Gambar 2 menjelaskan data transaksi di Gudang PT. Semen Padang tahun 2017-2019 memperlihatkan  bahwa contactor menjadi  jenis suku  cadang  listrik  yang  paling  sering  diminta oleh  user  di  pabrik,  karena  termasuk  jenis  fast moving,  maka  perlu  direncanakan  berapa kebutuhan  setiap  periodenya  agar  permintaan user /konsumen  selalu  terpenuhi.  Salah  satu metode yang dapat digunakan untuk memperkirakan  kebutuhan  masa  depan  adalah dengan  melakukan  peramalan.  Peramalan  dapat digunakan oleh perusahaan untuk memperkirakan  jumlah  pemakaian  berdasarkan data-data  pemakaian  pada  periode  sebelumnya sehingga perusahaan dapat memperoleh gambaran  mengenai  perkiraan  jumlah  barang yang  harus  dibeli  atau  yang  harus  disediakan pada  gudang  secara  efektif  dan  efisien  agar dapat mencukupi kebutuhan pabrik (produksi).
Sumber: data olahan Gambar 2 Persentase Pengambilan Jenis Barang Listrik Tahun 2017 s.d. 2019
Metode  peramalan  kuantitatif  maupun kualitatif  banyak  digunakan  praktisi  untuk meramalkan  kebutuhan  suku  cadang  di  masa depan tergantung kepada ketersediaan data yang dimiliki (Usman et al., 2022). Metode peramalan kualitatif  membutuhkan  kemampuan  pakar  atau para  ahli  untuk  meramalkan  kebutuhan  masa depan, sedangkan peramalan kuantitatif memerlukan  data  masa  lalu  sebagai  dasar melakukan  peramalan  dan  salah  satu  tekniknya adalah  Teknik  deret  berkala.  Teknik  deret berkala  ( time  series )  menjadi  teknik  peramalan yang  paling  banyak  digunakan  (Fithri  & Sindikia,  2014)  seperti  regresi  sederhana  dan regresi  berganda.  Tujuan  yang  ingin  dicapai dalam  penelitian  ini  adalah  mendapatkan  hasil peramalan terhadap suku cadang jenis contactor untuk 24 periode ke depan. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, maka dalam pemilihan metode peramalan  akan  menggunakan  pertimbangan nilai  galat  terkecil  dari  beberapa  metode peramalan  yang  digunakan. Mean  Absolute Percent  Error (MAPE)  akan  digunakan  untuk mengetahui  galat error peramalan  (Fithri  & Sindikia,  2014).  Selain  itu,  untuk  mengetahui hasil  dari  peramalan  yang  didapatkan  juga dilakukan pemetaan sebaran data hasil peramalan  apakah  masih  berada  didalam  batas kontrol  dengan  menggunakan  peta moving range .

## METODE
Penelitian ini dilakukan di Gudang Suku Cadang  PT.  Semen  Padang.  Data  yang digunakan  adalah  data  pemakain  suku  cadang jenis contactor dari  bulan  Mei  2017  hingga April  2020  yang  didapatkan  dari  pencatatan master  item di  Gudang  Suku  Cadang.  Tahapan pengolahan  data  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:

## Peramalan
Metode  Peramalan  kuantitatif  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut (Fithri & Sindikia, 2014):
Metode Linier Peramalan dengan metode linear digunakan  jika  data  historis/masa  lalu  memiliki fluktuasi  berupa  garis  lurus  atau  konstan sepanjang  periode  waktu  tertentu.  Persamaan yang digunakan dalam metode linear adalah;
𝑦′ = 𝑎 + 𝑏𝑡
Parameter  a  dan  b  dapat  dicari  dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑡.𝑦−∑ 𝑡 ∑ 𝑦 𝑛 ∑ 𝑡 2 −(∑ 𝑡) 2
𝑎 = ∑ 𝑦 𝑛 − 𝑏 ∑ 𝑡 𝑛 Dimana:  y’  =  nilai  yang  diramalkan;  a  = konstanta  ( intercept );  b  =  koefisien  regresi ( slope ); n = jumlah data

## Metode Kuadratis
Metode kuadratis adalah metode peramalan  kuantitatif  yang  menggunakan  data secara acak dengan berfluktuasi untuk membentuk  kurva  kuadratik.  Persamaan  yang digunakan dalam metode dalam metode kuadratis tersebut adalah:
y′ = a + bt + ct 2
Dimana  nilai  a,  b,  dan  c  dapat  dicari  dengan menggunakan persamaan berikut;
𝑎 = ∑ 𝑦−𝑏 ∑ 𝑡−𝑐 ∑ 𝑡 2 𝑛 𝑏 = 𝛾.𝛿−𝜃.𝛼
𝛾.𝛽−𝛼 2
𝑐 = 𝜃−𝑏.𝛼 𝛾 Sedangkan  nilai  α,  β,  γ,  δ,  dan  θ  dapat  didekati dengan persamaan berikut;
α = ∑ t ∑ t 2 − n ∑ t 3 β = (∑ t) 2 − n ∑ t 2 γ = (∑ t 2 ) 2 − n ∑ t 4 δ = ∑ t ∑ y − n ∑ yt θ = ∑ t 2 ∑ y − n ∑ t 2 y

## Metode Siklis
Peramalan dengan menggunakan metode ini dilakukan dengan melihat pola data masa lalu yang  sifatnya  trigonometris  sepanjang  periode yang  merupakan  fungsi  dari  sinus  dan  cosinus. Persamaan yang digunakan dalam metode dalam metode Siklis adalah;
𝑦′ = 𝑎 + 𝑏 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑐 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 `
Nilai  parameter  a,  b  dan  c  pada  persamaan tersebut  dapat  dihitung  dengan  mengeliminasi tiga persamaan berikut:
∑ 𝑦 = 𝑛𝑎 + 𝑏 ∑ 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑐 ∑ 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 ∑ 𝑦 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 = 𝑎 ∑ 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑏 ∑ 𝑐𝑜𝑠 2 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑐 ∑ 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 ∑ 𝑦 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 = 𝑎 ∑ 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑏 ∑ 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑐 ∑ 𝑠𝑖𝑛 2 2𝜋𝑡 𝑛
Fungsi peramalan dengan metode ini adalah:
𝑦′ = 𝑎 + 𝑏 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑁 + 𝑐 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑁

## Metode Trend Siklis
Metode trend siklis  memiliki  pola  data yang  bersifat  trigonometris  dan  memiliki  rata- rata  kenaikan  atau  penurunan  untuk  perubahan data  yang  jangka  waktunya  lebih  panjang daripada metode siklis. Persamaan  yang digunakan pada metode trend siklis, yaitu:
∑ 𝑦 = 𝑎 +  𝑏𝑡  +  𝑐 ∑ 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 +  𝑑 ∑ 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 Persamaan tersebut dapat dikonversikan menjadi sebagai berikut:
y’ = a + bt + c cos 2𝜋𝑡 𝑛 + d sin 2𝜋𝑡 𝑛
Dapat  ditentukan  determinan  dari  masing- masing  variabel,  Berdasarkan  rumus  matriks sebagai berikut untuk mendapatkan nilai a, b, c, dan d.
𝑎 = 𝑑𝑒𝑡 𝐴 𝑑𝑒𝑡 𝑋
𝑏 = 𝑑𝑒𝑡 𝐵 𝑑𝑒𝑡 𝑋
𝑐 = 𝑑𝑒𝑡 𝐶 𝑑𝑒𝑡 𝑋
𝑑 = 𝑑𝑒𝑡 𝐷 𝑑𝑒𝑡 𝑋

## Perhitungan Galat Error Peramalan
MAPE (Mean  Absolute  Percentage Error) merupakan  perhitungan  yang  digunakan untuk menghitung rata-rata persentase kesalahan mutlak. Adapun rumus MAPE sebagai berikut;
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 × ∑|𝑃𝐸|
Dimana,  Nilai  PE  dapat  dihitung  menggunakan persamaan;
𝑃𝐸 = |𝑦(𝑡)−𝑦′(𝑡)|
𝑦(𝑡) × 100 % Semakin rendah
nilai MAPE, kemampuan  dari  model  peramalan  yang digunakan  dapat  dikatakan  baik,  dan  untuk MAPE terdapat range nilai yang dapat dijadikan bahan  pengukuran  mengenai  kemampuan  dari suatu model peramalan (Fithri & Sindikia, 2014)

## Tabel 1
Range Nilai MAPE Range MAPE Arti < 10 % kemampuan model peramalan sangat baik 10% - 20% kemampuan model peramalan baik 20% - 50% kemampuan model peramalan layak > 50% kemapuan model peramalan buruk
Sumber: data olahan

## Verifikasi Hasil Peramalan Metode
Verifikasi  hasil  peramalan  dilakukan untuk  melihat  apakah  hasil  yang  didapatkan masih  berada  pada  batas  yang  diizinkan. Verifikasi  hasil  peramalan  menggunakan  peta moving range untuk membandingkan data aktual dengan  hasil  peramalan  (Fithri  &  Sindikia, 2014)  Untuk  membuat  peta moving  range digunakan persamaan berikut;
MR rata-rata = ∑ 𝑀𝑅 𝑡 𝑛−1 Dimana: 𝑀𝑅 𝑡 = |(𝑦 ′ 𝑡 − 𝑦 𝑡 ) − (𝑦 ′ 𝑡−1 − 𝑦 𝑡−1 )|
Untuk mendapatkan  batas atas  dan  batas  bawah dari  peta moving  range digunakan  persamaan berikut;
BKA = 2,66 × MR rata-rata
BKB = -2,66 × MR rata-rata
HASIL

## Pengumpulan data
Pengumpulan data ini dilakukan terhadap  salah  satu  barang  suku  cadang  di Gudang  Suku  Cadang  PT.  Semen  Padang  yaitu contactor .  Pengumpulan  data  historis contactor dilakukan  untuk  36  periode,  yaitu  bulan  Mei 2017  s.d.  April  2020.  Data  permintaan  tersebut akan  digunakan  untuk  melakukan  peramalan kebutuhan suku cadang jenis contactor untuk 24 periode  ke  depan.  Metode  peramalan  yang digunakan adalah metode linier, kuadratis, siklis dan  tren  siklis  sebagaimana  yang  telah dijelaskan sebelumnya.
Tabel 2

## Hasil Agregasi Permintaan Seluruh Jenis Contactor
Periode Tahun Bulan Kuantitas Periode Tahun Bulan Kuantitas 1 2017 Mei 66 21 2019 Januari 18 2 Juni 105 22 Februari 43 3 Juli 103 23 Maret 28 4 Agustus 33 24 April 32 5 September 30 25 Mei 26 6 Oktober 33 26 Juni 40 7 November 84 27 Juli 37 8 Desember 59 28 Agustus 42 9 2018 Januari 150 29 September 44 10 Februari 86 30 Oktober 34 11 Maret 53 31 November 40 12 April 75 32 Desember 60 13 Mei 30 33 2020 Januari 95 14 Juni 51 34 Februari 130 15 Juli 61 35 Maret 124 16 Agustus 45 36 April 60 17 September 20 18 Oktober 27 19 November 23 20 Desember 60
Sumber: data olahan

## Peramalan Permintaan
Metode Linier
Tabel 3

## Rekapitulasi Perhitungan Peramalan Contactor dengan Metode Linier
Bulan t y t*y t^2 y' Bulan t y t*y t^2 y' 1 1 66 66a 1 57.701 19 19 23 437 361 58.975 2 2 105 210 4 57.772 20 20 60 1200 400 59.046 3 3 103 309 9 57.842 21 21 18 378 441 59.117 4 4 33 132 16 57.913 22 22 43 946 484 59.187 5 5 30 150 25 57.984 23 23 28 644 529 59.258 6 6 33 198 36 58.055 24 24 32 768 576 59.329 7 7 84 588 49 58.126 25 25 26 650 625 59.400 8 8 59 472 64 58.196 26 26 40 1040 676 59.471 9 9 150 1350 81 58.267 27 27 37 999 729 59.541 10 10 86 860 100 58.338 28 28 42 1176 784 59.612 11 11 53 583 121 58.409 29 29 44 1276 841 59.683 12 12 75 900 144 58.479 30 30 34 1020 900 59.754 13 13 30 390 169 58.550 31 31 40 1240 961 59.824 14 14 51 714 196 58.621 32 32 135 4320 1024 59.895
15 15 61 915 225 58.692 33 33 95 3135 1089 59.966 16 16 45 720 256 58.763 34 34 130 4420 1156 60.037 17 17 20 340 289 58.833 35 35 124 4340 1225 60.108 18 18 27 486 324 58.904 36 36 60 2160 1296 60.178 Jumlah 666 2122 39532 16206
Sumber: data olahan
Sumber: data olahan
Gambar 3
Peramalan Metode Linier

## Metode Kuadratis
Tabel 4 Rekapitulasi Perhitungan Peramalan Contactor dengan Metode Kuadratis Bulan t y t^2 t^3 t^4 t*y t^2*y y' 1 1 66 1 1 1 66 66 54 2 2 105 4 8 16 210 420 54 3 3 103 9 27 81 309 927 54 4 4 33 16 64 256 132 528 54 5 5 30 25 125 625 150 750 54 6 6 33 36 216 1296 198 1188 54 7 7 84 49 343 2401 588 4116 54 8 8 59 64 512 4096 472 3776 54 9 9 150 81 729 6561 1350 12150 55 10 10 86 100 1000 10000 860 8600 55 11 11 53 121 1331 14641 583 6413 55 12 12 75 144 1728 20736 900 10800 55 13 13 30 169 2197 28561 390 5070 56 14 14 51 196 2744 38416 714 9996 56 15 15 61 225 3375 50625 915 13725 56 16 16 45 256 4096 65536 720 11520 57 17 17 20 289 4913 83521 340 5780 57 18 18 27 324 5832 104976 486 8748 58 19 19 23 361 6859 130321 437 8303 58 20 20 60 400 8000 160000 1200 24000 59 21 21 18 441 9261 194481 378 7938 59 22 22 43 484 10648 234256 946 20812 60 23 23 28 529 12167 279841 644 14812 60 24 24 32 576 13824 331776 768 18432 61 25 25 26 625 15625 390625 650 16250 62 26 26 40 676 17576 456976 1040 27040 62 27 27 37 729 19683 531441 999 26973 63 28 28 42 784 21952 614656 1176 32928 64 29 29 44 841 24389 707281 1276 37004 65 30 30 34 900 27000 810000 1020 30600 65 31 31 40 961 29791 923521 1240 38440 66 32 32 135 1024 32768 1048576 4320 138240 67 33 33 95 1089 35937 1185921 3135 103455 68 34 34 130 1156 39304 1336336 4420 150280 69 35 35 124 1225 42875 1500625 4340 151900 70 36 36 60 1296 46656 1679616 2160 77760 71 Jumlah 666 2122 16206 443556 12948594 39532 1029740 Sumber: data olahan
Sumber: data olahan
Gambar 4 Peramalan Metode Kuadratis

## Metode Siklis
Tabel 5

## Rekapitulasi Perhitungan Peramalan dengan Metode Siklis
Bulan t y Sin ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) Cos ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) y sin( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) y cos( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 )
sin² ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 )
cos² ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) sin( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 )cos ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) y' 1 1 66 0.174 0.985 11.461 64.997 0.030 0.970 0.171 87 2 2 105 0.342 0.940 35.912 98.668 0.117 0.883 0.321 87 3 3 103 0.500 0.866 51.500 89.201 0.250 0.750 0.433 87 4 4 33 0.643 0.766 21.212 25.279 0.413 0.587 0.492 86 5 5 30 0.766 0.643 22.981 19.284 0.587 0.413 0.492 85 6 6 33 0.866 0.500 28.579 16.500 0.750 0.250 0.433 82 7 7 84 0.940 0.342 78.934 28.730 0.883 0.117 0.321 79 8 8 59 0.985 0.174 58.104 10.245 0.970 0.030 0.171 75 9 9 150 1.000 0.000 150.000 0.000 1.000 0.000 0.000 71 10 10 86 0.985 -0.174 84.693 -14.934 0.970 0.030 -0.171 66 11 11 53 0.940 -0.342 49.804 -18.127 0.883 0.117 -0.321 62 12 12 75 0.866 -0.500 64.952 -37.500 0.750 0.250 -0.433 57 13 13 30 0.766 -0.643 22.981 -19.284 0.587 0.413 -0.492 52 14 14 51 0.643 -0.766 32.782 -39.068 0.413 0.587 -0.492 47 15 15 61 0.500 -0.866 30.500 -52.828 0.250 0.750 -0.433 43 16 16 45 0.342 -0.940 15.391 -42.286 0.117 0.883 -0.321 39 17 17 20 0.174 -0.985 3.473 -19.696 0.030 0.970 -0.171 36 18 18 27 0.000 -1.000 0.000 -27.000 0.000 1.000 0.000 34 19 19 23 -0.174 -0.985 -3.994 -22.651 0.030 0.970 0.171 32 20 20 60 -0.342 -0.940 -20.521 -56.382 0.117 0.883 0.321 31 21 21 18 -0.500 -0.866 -9.000 -15.588 0.250 0.750 0.433 32 22 22 43 -0.643 -0.766 -27.640 -32.940 0.413 0.587 0.492 32 23 23 28 -0.766 -0.643 -21.449 -17.998 0.587 0.413 0.492 34 24 24 32 -0.866 -0.500 -27.713 -16.000 0.750 0.250 0.433 37 25 25 26 -0.940 -0.342 -24.432 -8.893 0.883 0.117 0.321 40 26 26 40 -0.985 -0.174 -39.392 -6.946 0.970 0.030 0.171 44 27 27 37 -1.000 0.000 -37.000 0.000 1.000 0.000 0.000 48 28 28 42 -0.985 0.174 -41.362 7.293 0.970 0.030 -0.171 52 29 29 44 -0.940 0.342 -41.346 15.049 0.883 0.117 -0.321 57 30 30 34 -0.866 0.500 -29.445 17.000 0.750 0.250 -0.433 62 31 31 40 -0.766 0.643 -30.642 25.712 0.587 0.413 -0.492 67 32 32 135 -0.643 0.766 -86.776 103.416 0.413 0.587 -0.492 72 33 33 95 -0.500 0.866 -47.500 82.272 0.250 0.750 -0.433 76 34 34 130 -0.342 0.940 -44.463 122.160 0.117 0.883 -0.321 79 35 35 124 -0.174 0.985 -21.532 122.116 0.030 0.970 -0.171 83 36 36 60 0.000 1.000 0.000 60.000 0.000 1.000 0.000 85
Sumber: data olahan
Sumber: data olahan
Gambar 5 Metode Peramalan Siklis

## Metode Trend Siklis
Tabel 6

## Rekapitulasi Perhitungan Peramalan dengan Metode Trend Siklis
Bulan t t^2 y yt Sin ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) Cos ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) t sin ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) t cos ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) y sin ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) y cos ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) sin² ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) cos² ( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) Sin( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) cos( 𝟐𝝅𝒕 / 𝒏 ) y' 1 1 1 66 66 0.174 0.985 0.1736 0.985 11.461 64.997 0.030 0.970 0.171 66 2 2 4 105 210 0.342 0.940 0.6840 1.879 35.912 98.668 0.117 0.883 0.321 73 3 3 9 103 309 0.500 0.866 1.5000 2.598 51.500 89.201 0.250 0.750 0.433 78 4 4 16 33 132 0.643 0.766 2.5712 3.064 21.212 25.279 0.413 0.587 0.492 83 5 5 25 30 150 0.766 0.643 3.8302 3.214 22.981 19.284 0.587 0.413 0.492 86 6 6 36 33 198 0.866 0.500 5.1962 3.000 28.579 16.500 0.750 0.250 0.433 88 7 7 49 84 588 0.940 0.342 6.5778 2.394 78.934 28.730 0.883 0.117 0.321 89 8 8 64 59 472 0.985 0.174 7.8785 1.389 58.104 10.245 0.970 0.030 0.171 88 9 9 81 150 1350 1.000 0.000 9.0000 0.000 150.000 0.000 1.000 0.000 0.000 86 10 10 100 86 860 0.985 -0.174 9.8481 -1.736 84.693 -14.934 0.970 0.030 -0.171 83 11 11 121 53 583 0.940 -0.342 10.3366 -3.762 49.804 -18.127 0.883 0.117 -0.321 79 12 12 144 75 900 0.866 -0.500 10.3923 -6.000 64.952 -37.500 0.750 0.250 -0.433 74 13 13 169 30 390 0.766 -0.643 9.9586 -8.356 22.981 -19.284 0.587 0.413 -0.492 69 14 14 196 51 714 0.643 -0.766 8.9990 -10.725 32.782 -39.068 0.413 0.587 -0.492 63 15 15 225 61 915 0.500 -0.866 7.5000 -12.990 30.500 -52.828 0.250 0.750 -0.433 57 16 16 256 45 720 0.342 -0.940 5.4723 -15.035 15.391 -42.286 0.117 0.883 -0.321 52 17 17 289 20 340 0.174 -0.985 2.9520 -16.742 3.473 -19.696 0.030 0.970 -0.171 46 18 18 324 27 486 0.000 -1.000 0.0000 -18.000 0.000 -27.000 0.000 1.000 0.000 41 19 19 361 23 437 -0.174 -0.985 -3.2993 -18.711 -3.994 -22.651 0.030 0.970 0.171 37 20 20 400 60 1200 -0.342 -0.940 -6.8404 -18.794 -20.521 -56.382 0.117 0.883 0.321 34 21 21 441 18 378 -0.500 -0.866 -10.5000 -18.187 -9.000 -15.588 0.250 0.750 0.433 32 22 22 484 43 946 -0.643 -0.766 -14.1413 -16.853 -27.640 -32.940 0.413 0.587 0.492 31 23 23 529 28 644 -0.766 -0.643 -17.6190 -14.784 -21.449 -17.998 0.587 0.413 0.492 31 24 24 576 32 768 -0.866 -0.500 -20.7846 -12.000 -27.713 -16.000 0.750 0.250 0.433 33 25 25 625 26 650 -0.940 -0.342 -23.4923 -8.551 -24.432 -8.893 0.883 0.117 0.321 36 26 26 676 40 1040 -0.985 -0.174 -25.6050 -4.515 -39.392 -6.946 0.970 0.030 0.171 40 27 27 729 37 999 -1.000 0.000 -27.0000 0.000 -37.000 0.000 1.000 0.000 0.000 46 28 28 784 42 1176 -0.985 0.174 -27.5746 4.862 -41.362 7.293 0.970 0.030 -0.171 53 29 29 841 44 1276 -0.940 0.342 -27.2511 9.919 -41.346 15.049 0.883 0.117 -0.321 61 30 30 900 34 1020 -0.866 0.500 -25.9808 15.000 -29.445 17.000 0.750 0.250 -0.433 69 31 31 961 40 1240 -0.766 0.643 -23.7474 19.926 -30.642 25.712 0.587 0.413 -0.492 79 32 32 1024 135 4320 -0.643 0.766 -20.5692 24.513 -86.776 103.416 0.413 0.587 -0.492 88 33 33 1089 95 3135 -0.500 0.866 -16.5000 28.579 -47.500 82.272 0.250 0.750 -0.433 98 34 34 1156 130 4420 -0.342 0.940 -11.6287 31.950 -44.463 122.160 0.117 0.883 -0.321 107 35 35 1225 124 4340 -0.174 0.985 -6.0777 34.468 -21.532 122.116 0.030 0.970 -0.171 117 36 36 1296 60 2160 0.000 1.000 0.0000 36.000 0.000 60.000 0.000 1.000 0.000 125
Sumber: data olahan
Sumber: data olahan
Gambar 6
Metode Peramalan Trend Siklis

## Reza  Kharisma  Anshari  dan  Iwan  Sukarno,  Pengaplikasian  Metode  Peramalan  untuk  Mengoptimalkan
Perencanaan Persediaan Suku Cadang (Studi Kasus: Suku Cadang Contactor di PT. Semen Padang)

## Perhitungan Galat Error Peramalan
Setelah  melakukan  peramalan  dengan menggunakan metode peramalan yang digunakan,  dilakukan  rekapitulasi  nilai  galat masing-masing  metode  tersebut  dengan  nilai MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) yang telah  dihitung  sebelumnya  untuk  menentukan metode peramalan yang terbaik. Semakin rendah nilai MAPE, kemampuan dari metode peramalan yang digunakan dapat dikatakan baik. Berdasarkan  Tabel  7  dengan  hasil  perhitungan nilai  MAPE  yang  didapatkan,  maka  metode yang  dikategorikan  sebagai  kemampuan  model peramalan  yang  layak  karena  memiliki  nilai MAPE berkisar 20 – 50 % yaitu metode siklis.
Tabel 7

## Perbandingan hasil MAPE
No Metode MAPE MAPE Terkecil 1 Linier 62.248% 45.615% 2 Kuadratis 62.790% 3 Siklis 45.615% 4 Trend Siklis 49.727%

## Sumber: data olahan

## Verifikasi Metode Peramalan Terpilih
Setelah  dipilih  metode  peramalan  yang akan  digunakan  yaitu  metode  galat  terkecil  dari ukuran  kesalahan  MAPE  maka  dilakukan verifikasi menggunakan peta moving range .
Tabel 8 Perhitungan Verifikasi Moving Range Periode (t) Aktual (y) Forecast (y') Z  =(y- y') Moving Range MR  Rata- Rata BK A BKB 2/3 BKA 1/3 BKA 2/3 BKB 1/3 BKB 1 66 87 -21 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 2 105 87 18 39 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 3 103 87 16 2 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 4 33 86 -53 69 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 5 30 85 -55 2 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 6 33 82 -49 6 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 7 84 79 5 54 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 8 59 75 -16 21 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 9 150 71 79 95 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 10 86 66 20 59 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 11 53 62 -9 29 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 12 75 57 18 27 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 13 30 52 -22 40 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 14 51 47 4 26 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 15 61 43 18 14 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 16 45 39 6 12 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 17 20 36 -16 22 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 18 27 34 -7 9 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 19 23 32 -9 2 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 20 60 31 29 38 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 21 18 32 -14 43 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 22 43 32 11 25 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 23 28 34 -6 17 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 24 32 37 -5 1 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 25 26 40 -14 9 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 26 40 44 -4 10 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 27 37 48 -11 7 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 28 42 52 -10 1 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 29 44 57 -13 3 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 30 34 62 -28 15 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 31 40 67 -27 1 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 32 135 72 63 90 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 33 95 76 19 44 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 34 130 79 51 32 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 35 124 83 41 10 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81 36 60 85 -25 66 26.857 71.4 -71.4 47.62 23.81 -47.63 -23.81
Sumber: data olahan

## Sumber: data olahan
Gambar 8 Peta Moving Range
Berdasarkan  dari  data moving  range Gambar 8 terlihat bahwa dari 36 data hanya ada 2  yang out  of  control .  Sehingga  secara  umum metode  siklis  yang  terpilih  dapat  digunakan untuk meramalkan kebutuhan contactor berikutnya.

## Peramalan  Contactor  untuk  24  Periode Kedepan
Berdasarkan hasil peramalan 24 periode ke  depan  (bulan  Mei  2020  hingga  bulan  April 2022)  terhadap  suku  cadang contactor dengan Metode Siklis.
Tabel 9 Hasil Peramalan contactor 24 periode ke depan Tahun Bulan Periode Forecast (Aggregate) 2020 Mei 37 32 Juni 38 32 Juli 39 33 Agustus 40 37 September 41 42 Oktober 42 48 November 43 55 Desember 44 62 2021 Januari 45 69 Februari 46 76 Maret 47 81 April 48 85 Mei 49 87 Juni 50 87 Juli 51 86 Agustus 52 82 September 53 77 Oktober 54 71 November 55 64 Desember 56 57 2022 Januari 57 50 Februari 58 43 Maret 59 38 April 60 34 Sumber: data olahan

## SIMPULAN
Perencanaan  persediaan  suku  cadang perlu
dilakukan untuk mengurangi ketidakefisienan jumlah barang yang disediakan
dengan pemakaian produksi. Pada penelitian ini, telah  dilakukan  peramalan  kebutuhan  suku cadang  khususnya  unutk  jenis contractor . Berdasarkan  perhitungan  dan  analisis  data  yang
telah  dilakukan,  didapatkan  bahwa  peramalan kebutuhan contactor menggunakan  metode linier,  kuadratis,  siklis  dan  trend  siklis menggunakan data historis 36 periode memperlihatkan  bahwa  metode  siklis  layak digunakan  karena  menghasilkan  nilai  MAPE terkecil  dan  berada  pada  range  20-50%.  Selain itu,  hasil  peramalan contactor untuk  24  periode ke depan menggunakan metode siklis memperlihatkan  hasil  yang  cukup  baik,  dengan sebaran  nilai  peramalan  berada  di  dalam  batas control  pada  peta moving  range .  Sehingga,  dari penelitian  ini  bahwa  penggunaan  metode  siklis dapat dipertimbangkan sebagai metode peramalan  untuk  jenis  suku  cadang  lain  yang memiliki  karakteristik  yang  sama  dengan contactor .

## DAFTAR PUSTAKA
Ahyadi,  H.,  &  Khadijah,  S.  2017.  Analisis pengendalian  persediaan  suku  cadang pesawat  B737-NG  dengan  pendekatan model  periodic  review  di  PT.  X. Bina Teknika, 13 (1), 47-58.
Fithri,  P.,  &  Sindikia,  A.  2014.  Pengendalian
Persediaan  Pozzolan  di  PT  Semen Padang. Jurnal
Optimasi
Sistem Industri , 665-686. Mahardika, A. P., Ardiansyah, M. N., & Yunus, E.  D.  2015.  Pengendalian  Persediaan untuk Mengurangi Biaya Total Persediaan  dengan  Pendekatan  Metode Periodic Review (R,s,S) Power Approximation  pada  Suku  Cadang Consumable (Studi Kasus : Job Pertamina  Talisman  Jambi  Merang). Jurnal  Rekayasa  Sistem  Industri,  4 (1), 8-19.
Sentia,  P.  D.,  Asmadi,  D.,  &  Ramadhan,  D. 2016..  Pengendalian  Persediaan  Suku Cadang Mobil Menggunakan Pendekatan Inventori Probabilistik
(Sebuah Studi Kasus). Seminar Nasional Teknik  Industri  Universitas  Gadjah Mada. Yogyakarta.
Usman, S., Jeffry, & Aziz, F. 2022.  Forecasting pengendalian  persediaan  suku  cadang menggunakan  metode  naive. Al  Ulum: Jurnal  Sains  dan  Teknologi,,  8 (1),  47- 52. W.J.  Kennedy,  J.  W.  2002.  An  overview  of recent literature on spare parts inventories. International  Journal  of Production Economics, 76 (2), 201-215.
Waters,  D.  2003. Inventory  Control  and Management. England:  John  Wiley  & Sons Ltd.