Analisis Pengendalian Persediaan Spare Part Mesin Produksi di PT.

## Prima Sejati Sejahtera dengan Metode Continuous Review
Endah Budiningsih  1) dan Wakhid Ahmad Jauhari 2)
1,2) Program Studi S1 Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami No. 36A, Jebres, Surakarta, 57126, Indonesia

## Abstract
PT. Prima Sejati Sejahtera as one of the subsidiaries of PT. Pan Brothers Tbk. which is engaged in garment production. The  company's  mechanical  department  in  managing  spare  part  inventory  is  still  using  intuitive  method,  where  the number  of  spare  part  order  for  certain  periods  based  on  spare  part  demands  data  onto  the  previous  period.  The company’s  mechanical  department  often  stock  out  of  spare  parts.  Spare  part’s  inventory  management  becomes  a complex issue because of the need for fast response to handle the downtime of machines, and the risk of obsolescence of spare  parts.  So  in  this  research  will  discuss  about  spare  part  inventory  control  which  is  started  with  spare  parts grouping by using ABC analysis method to determine the appropriate inventory control method for each group. There are 23 spare parts which included in group A. The  forecast of spare part’s demands to use Croston, Syntetos-Boylan Approximation  (SBA)  and  Single  Exponential  Smoothing  (SES).  Comparison  of  each  forecasting  method  will  be determined by the value of forecasting errors (MAD). It is known that there are 12 spare parts with Croston method in the  best  forecasting  method,  6  spare  parts  in  Syntetos-Boylan  Approximation  (SBA)  method  and  5  spare  parts  with Single  Exponential  Smoothing  (SES)  method.  Based  on  the  best  forecasting  result,  it  will  be  calculated  the  value  of safety  stock  (SS),  reorder  point  (ROP)  and  the  optimal  number  of  ordering  (Q)  using  Continuous  Review  method  for each spare part.
Keywords : Inventory, Continuous Review, Spare Part

## 1. Pendahuluan
Availability (ketersediaan)  dan reliability (keandalan)  mesin  merupakan  aspek  penting  bagi perusahaan  yang  mengggunakan  mesin  dalam  melakukan  proses  bisnisnya.  Kedua  aspek  tersebut  menjaga mesin  agar  dalam  keadaan  yang  ideal. Availability dan reliability sangat  erat  kaitannya  dengan  kegiatan maintenance . Salah satu faktor lancarnya eksekusi kegiatan maintenance adalah tersedianya spare part (suku cadang)  mesin.  Untuk  eksekusi  kegiatan maintenance berjalan  dengan  baik  persediaan spare  part harus terjaga  dalam  jumlah  tertentu  agar  bisa  menyeimbangkan  dengan  permintaan spare  part yang  dibutuhkan (Kharisma,  2013).  Menurut  Bacchetti  dan  Saccani  (2011)  ada  beberapa  aspek  yang  membuat  permintaan spare  part dan  manajemen  persediaan spare  part menjadi  masalah  yang  kompleks,  yaitu  tingginya  jumlah spare  part yang  dikelola  dan  adanya  pola  permintaan  yang intermittent ataupun lumpy .  Permintaan intermittent adalah permintaan yang berlangsung dalam interval waktu yang tidak teratur dan kuantitas yang sangat bervariasi. Sedangkan permintaan lumpy adalah permintaan yang tidak  merata dalam hal waktu dan jumlah  yang  dibutuhkan  bervariasi,  selain  itu  memerlukan  lebih  banyak  investasi  dalam  persediaan  atau waktu respon yang lebih lama daripada yang telah diprediksi.
PT. Prima Sejati Sejahtera sebagai salah satu anak entitas perusahaan PT. Pan Brothers Tbk. bergerak dalam bidang garment memproduksi berbagai jenis style dari brand ternama seperti Adidas, The North Face, Uniqlo  dan  lain  sebagainya.  Di  perusahaan  ini  memiliki  departemen  mekanik  yang  mengelola  masalah maintenance mesin produksi maupun persediaan spare part . Berdasarkan wawancara dengan salah satu staff yang  menangani  masalah  persediaan spare  part ,  departemen  tersebut  belum  menggunakan  metode-metode tertentu  dalam  mengelola  persediaan spare  part nya.  Departemen  mekanik  dalam  mengelola  persediaan spare  part masih  menggunakan  metode  yang  intuitif,  dimana  jumlah  pemesanan spare  part pada  periode tertentu  berdasarkan  data  permintaan spare  part pada  periode  sebelumnya.  Sehingga  seringkali  mengalami stock out spare part di gudang. Manajemen persediaan spare part menjadi masalah yang kompleks karena perlunya respon yang cepat untuk menangani downtime mesin produksi, dan adanya resiko keusangan spare part .  Atas  dasar  permasalahan  tersebut,  maka  dalam  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai  pengendalian persediaan spare  part yaitu  diawali  dengan  pengelompokkan spare  part dengan  menggunakan  metode analisis ABC untuk menentukan cara pengendalian persediaan yang sesuai, kemudian melakukan peramalan permintaan spare  part menggunakan  metode Croston , Syntetos-Boylan  Approximation (SBA)  dan Single Exponential Smoothing (SES). Perbandingan setiap metode peramalan tersebut akan dilihat berdasarkan nilai error peramalan, sehingga  dapat ditentukan metode peramalan yang tepat untuk masing-masing spare part
 Correspondance : endahb@student.uns.ac.id
mesin produksi di PT. Prima Sejati Sejahtera. Berdasarkan hasil peramalan terbaik akan dihitung nilai safety stock , titik pemesanan ulang atau Reorder Point (ROP) dan jumlah pemesanan yang optimal menggunakan metode Continuous  Review untuk  masing-masing spare  part .  Selain  itu  juga  menghitung  total  biaya persediaan pada masing-masing spare part .

## 2. Metode Penelitian
Adapun  metodologi  penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  identifikasi  masalah,  perumusan masalah,  penentuan  batasan  masalah,  dan  penentuan  asumsi  yang  digunakan.  Kemudian  pada  tahap pengumpulan dan pengolahan data, data yang digunakan adalah data  permintaan dan harga spare part dari bulan  Januari  2016  sampai  Desember  2016.  Langkah-langkah  pengolahan  data  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
a. Merekapitulasi  permintaan spare  part dan  harga  pembelian spare  part .  Dari  data  tersebut dilakukan analisis ABC untuk menentukan spare part yang  masuk dalam kategori kelompok A. Untuk  menentukan  volume  analisis  ABC,  permintaan  tahunan  dari  setiap  barang  persediaan dihitung  dan  dikalikan  dengan  harga  per  unit.  Barang  kelas  A  adalah  barang-barang  dengan volume investasi tahunan tinggi.
b. Melakukan peramalan permintaan s pare part yang masuk dalam kategori kelompok A dengan 3 metode,  yaitu  Metode Croston,  Syntetos-Boylan Approximatio n  dan Single  Exponential Smoothing . Penentuan metode peramalan terbaik berdasarkan nilai MAD yang terkecil diantara 3 metode tersebut.
c. Melakukan  perhitungan  jumlah  pemesanan  optimal  (Q),  ROP  dan Safety  Stock spare  part kelompok A  dengan menggunakan metode Continuous Review. Adapun asumsi yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  permintaan spare  part berdistribusi  normal, lead  time diasumsikan tetap  yaitu  7  hari  untuk  semua spare  part ,  biaya  penyimpanan spare  part per  unit  sebesar  16% dari biaya pembelian nya, biaya backorder sebesar 20% dari biaya pembelian spare part per unit serta  tidak  ada minimum  order kepada supplier untuk  setiap spare  part .  Metode continuous review (model  Q)  merupakan  metode  persediaan  dimana  tingkat  persediaan  dimonitor  secara terus-menerus,  sehingga  bila  tingkat  persediaan  telah  mencapai  titik  ROP  ( reorder  point ) pemesanan  harus  segera  dilakukan.  ROP  ditetapkan  untuk  setiap  stock  keeping  unit  sebagai ramalan permintaan selama waktu tunggu pengisian (panjang waktu tunggu untuk resupply dari wholesale , atau area warehouse ditambah stock pengaman). ROP dan stock pengaman ditentukan secara konvensional.
d. Setelah  didapatkan  nilai  Q,  ROP  dan  SS  dari  setiap spare  part kelompok  A,  maka  dilakukan perhitungan total biaya persediaannya.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengelompokan Spare Part dengan Analisis ABC
Menurut  Assauri  (2004)  menyatakan  bahwa  dalam  penentuan  kebijaksanaan  pengawasan  persediaan yang  ketat dan agak longgar terhadap jenis-jenis bahan yang ada dalam persediaan, maka dapat digunakan metode analisis ABC. Dari hasil pengolahan data didapatkan pengelompokan spare part seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengelompokkan Spare Part dengan Analisis ABC
Kelompok Spare Part Jumlah Item Spare Part Persentase Nilai Investasi Persentase Kelompok A 23 15,07% Rp 477.618.150 70,19% Kelompok B 40 27,40% Rp 136.374.810 20,04% Kelompok C 83 57,53% Rp 66.496.000 9,77% Total 146 100% Rp 680.489.343 100%
Dengan adanya pengelompokkan ini maka perlu diterapkan kebijakan persediaan yang berbeda untuk ketiga kelompok ini. Kelompok A memiliki investasi yang tinggi sehingga pencatatan persediaan spare part ini  harus  diawasi  lebih  rutin  serta  penentuan  jumlah  kuantitas  pesanan  dan safety  stock  spare  part dalam kelompok  A  harus  lebih  hati-hati  dan  akurat  dibandingkan  dengan  kelompok  B  maupun  kelompok  C. Sedangkan penentuan jumlah pesanan spare part dalam kelompok B maupun C cukup berdasarkan rata-rata penggunaan spare part tersebut pada periode sebelumnya. Dalam  hal  keamanan,  keamanan spare  part pada  kelompok  A  dan  B  menjadi  prioritas  hal  ini  untuk menekan resiko kerugian yang bisa diakibatkan oleh adanya kehilangan, kerusakan dan pencurian spare part – spare  part tersebut.  Selain  itu, spare  part dalam  kelompok  A  memerlukan  peramalan  permintaan  yang lebih akurat dibandingkan spare part dalam kelompok B dan C.

## 3.2 Penentuan Metode Peramalan Terbaik untuk Masing-Masing Spare Part
Peramalan merupakan suatu dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis (Gasperzs, 2005). Hasil ramalan tidak selalu tepat  atau  sesuai  dengan  keadaan  yang  akan  terjadi  maka  perlu  dilihat  nilai  dari  kesalahan  peramalan  atau keakuratan peramalan dari hasil peramalan data historis tersebut, jika nilai kesalahan peramalan kecil maka hasil peramalan tersebut lebih akurat (Triani Rahayu Putri, 2011). Maka, setiap spare part dalam kelompok A  dilakukan  peramalan  permintaan  dengan  menggunakan  ketiga  metode  tersebut.  Kemudian  dilakukan pemilihan  metode  peramalan  terbaik  berdasarkan  nilai  MAD  nya.  Metode  peramalan  permintaan  dengan MAD terkecil merupakan metode terbaik.

## a. Metode Croston
Berdasarkan  penelitian  Willem,  et  al.  (1994), Croston’s  method menyediakan  hasil  peramalan yang  lebih  akurat  dibandingkan exponential  smoothing .  Metode  ini  digunakan  untuk  meramal permintaan  yang  bersifat lumpy ,  yaitu  permintaan  yang  kejadian  tidak  setiap  periode  dan mempunyai  variansi  yang  tinggi,  sehingga  metode  ini  ditujukan  untuk  menghitung  peramalan pada periode yang tidak terjadi permintaan atau nol permintaannya.
Pada  metode Croston ,  peramalan  permintaan  dilakukan  setelah  terjadinya  permintaan.  Sehingga pada spare part CL 1/16 NS ini peramalan permintaan mulai dilakukan pada periode ke 4. Pada periode  ke-4  permintaan  tidak  sama  dengan  nol  (X(t)  ≠0)  sehingga  digunakan  persamaan  yang kedua sebagai berikut :
1) Forecast Size (St)
S t X t S t 1 ) 1 (       (1)
) 8 , 12 )( 2 , 0 1 ( ) 10 ( 2 , 0    S t 24 , 12  S t
2) Forecast Interval (It)
I t q I t 1 ) 1 (       (2)
2 , 1 ) 2 , 0 1 ( ) 1 ( 2 , 0    I t
36 , 1  I t 3) Forecast (Mt)
I t S t M t  (3)
36 , 1 24 , 12  M t
9  M t 4) Forecast Error forecast Demand demand Actual E   (4)
9 10   E 1  E 5) MAD N N t Ft Xt
MAD     1 (5)
22 , 6  MAD
b. Metode Synthetos Boylan Approximation
Metode Syntetos-Boylan  Approximation (SBA)  merupakan  koreksi  terhadap  metode Croston . Syntetos  dan  Boylan  (2005)  menunjukkan  metode Croston yang  asli  adalah  bias.  Untuk memperbaiki  bias  tersebut  maka  Syntetos  dan  Boylan  mengusulkan  mengurangi  metode peramalan Croston dengan  sebuah  faktor  (1  –  α).  Sehingga  metode  SBA  tidak  jauh  berbeda dengan  metode Croston ,  yang  membedakan  hanya  paada  perhitungan  permalan  permintaan  nya dimana dikalikan dengan (1-α).
1) Forecast Size (St)
S t X t S t 1 ) 1 (       (1)
) 8 , 12 )( 2 , 0 1 ( ) 10 ( 2 , 0    S t 24 , 12  S t
2) Forecast Interval (It)
I t q I t 1 ) 1 (       (2)
2 , 1 ) 2 , 0 1 ( ) 1 ( 2 , 0    I t 36 , 1  I t 3) Forecast (Mt)
I t S t M t ) 1 (    (6)
36 , 1 24 , 12 ) 2 , 0 1 (   M t
1 , 8  M t 4) Forecast Error
forecast Demand demand Actual E   (4) 1 , 8 10   E
9 , 1  E 5) MAD N N t Ft Xt
MAD     1 (5) 32 , 6 
MAD
c. Metode Single Exponential Smoothing
Metode ini banyak digunakan karena sederhana, efisien dalam perhitungan, perubahan peramalan mudah  disesuaikan  dengan  perubahan  yang  ada,  dan  ketelitian  metode  ini  cukup  besar.  Berikut contoh perhitungan metode Single Exponential Smoothing pada periode 9:
1) Forecast Size (St)
FSES t At F SES 1 ) 1 ( 1        (7)
56 , 5 ) 2 , 0 1 ( ) 10 ( 2 , 0    F SES 44 , 6  F SES
2) Forecast Error forecast
Demand demand Actual E   (4)
44 , 6 10   E 56 , 3  E 3) MAD N N t Ft Xt
MAD     1 (5)
54 , 6  MAD
Dari  23 spare  part dalam  kelompok  A  yang  dilakukan  peramalan  permintaan  untuk  12  periode kedepan  diketahui  bahwa  terdapat  12 spare  part dengan  metode Croston sebagai  metode  peramalan permintaan terbaik. Kemudian terdapat 6 spare part dengan metode Syntetos-Boylan Approximation (SBA) sebagai  metode  peramalan  terbaik.  Sedangkan spare  part dengan  metode  peramalan  terbaik Single Exponential Smoothing (SES) terdapat 5 spare part .
3.3 Pengolahan Data Standar Devasi Demand Selama Lead Time (σDL)
Berikut merupakan contoh perhitungan standard deviasi permintaan selama lead time pada spare part Abrasive Belt:
MAD Leadtime DL    (8)
8 , 80 02 , 0   DL  19 , 11  DL  σDL merupakan standar deviasi dari permintaan selama lead time berlangsung. σDL digunakan untuk menganalisis  seberapa  besar  nilai  penyimpangan  permintaaan  yang  terjadi  saat  pemesanan spare  part ke supplier. Nilai  standar  deviasi  selama leadtime beragam  untuk  masing-masing spare  part. Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  permintaan  selama lead  time untuk  masing-masing spare  part bervariasi.  Nilai  σDL yang  besar  menunjukkan  penyimpangan  yang  besar  terhadap mean dari  data.  Semakin  besar  nilai  σDL menunjukkan hal yang kurang baik karena penyimpangan permintaan selama lead time akan menimbulkan kemungkinan terjadinya permintaan yang sangat besar sehingga apabila safety stock tidak  mencukupi akan terjadi stock out Tetapi  yang  perlu  digaris  bawahi  dalam  hal  ini adalah  standar deviasi  yang  telah dihitung
merupakan standar deviasi dari kesalahan peramalan permintaan bukan standar deviasi dari variansi jumlah permintaan spare part tersebut.
3.4 Penentuan Jumlah Pemesanan Optimal (Q), Reorder Point (ROP) dan Safety Stock (SS) Berikut  merupakan  contoh  perhitungan  tingkat  persediaan spare  part Lampu  LED  dengan  metode continuos  review .  Sebelum  melakukan  iterasi  perlu  ditentukan  beberapa  komponen  biaya  nya  yaitu  biaya pemesanan, biaya penyimpanan dan biaya backorder .
Perhitungan  biaya  pemesanan  dilakukan  dengan  mengambil  beberapa  komponen  biaya  pemesanan dari  Rangkuti  (2007)  antara  lain  biaya  telepon  dan  biaya  surat  menyurat.  Tetapi  di  perusahaan  ini  proses pemesanan sudah tidak menggunakan surat-menyurat melainkan melalui email ke supplier .
Biaya  telepon  sebesar  Rp  1.250,00  setiap  pemesanan.  Biaya  internet  sebesar  Rp  6.144,00  setiap pemesanan.Berdasarkan komponen biaya pemesanan  tersebut, maka total biaya pemesanan nya sebesar Rp 7.394,00  setiap  satu  kali  pesan.  Sedangkan  untuk  biaya  penyimpanan  nya  diasumikan  sebesar  16%  per tahunnya dari biaya pembelian per unit spare part . Kemudian untuk biaya back order diasumsikan sebesar 20% dari harga pembelian spare part per unit.
Biaya pemesanan  = Rp 6.144,00 + Rp 1.250,00 = Rp 7.394,00 Biaya penyimpanan= 16% x harga beli spare part per unit = 16% x Rp 70.000,00 = Rp 11.200,00 Biaya backorder = 20% x harga beli spare part per unit = 20% x Rp 70.000,00 = Rp 14.000,00 Dengan menggunakan algoritma pada metode continuos review maka dapat didapatkan  iterasi-iterasi sebagai berikut:
a. Iterasi 1 Menghitung q 01 h AD q 2 01  (9)
11200 ) 544 )( 7394 ( 2 01  q
80 , 26 01  q Berdasarkan q 01 , dapatkan nilai k 01 dengan persamaan
D qh k Fs    1 ) ( (10)
) 544 )( 14000 ( ) 11200 )( 80 , 26 ( 1 ) (   k Fs
9606 , 0 ) (  k Fs 76 , 1 01  k b. Iterasi 2 Gunakan k 01 untuk mendapatkan q 02 dengan persamaan     h k Fs k k fs L A D q ) ) ( 1 ) ( ( 2 02       (11)
    11200 ) ) 9606 , 0 1 76 , 1 0851 , 0 ) 49 , 3 )( 14000 ( 7394 )( 544 ( 2 02     q
17 , 28 02  q
Nilai fs (k) dan Fs(k) dapat dicari dengan menggunakan fungsi pada Ms. Excel fs (k) dapat dicari dengan    normdist(k,0,1,0)  sedangkan Fs(k) dapat  dicari  dengan  normdist(k,0,1,1).  Gunakan  q 02 , dapatkan nilai k 02 dengan persamaan:
D qh k Fs 
  1 ) ( (10)
) 544 )( 14000 ( ) 11200 )( 17 , 28 ( 1 ) (   k Fs
9586 , 0 ) (  k Fs
73 , 1 02  k c. Iterasi 3 Gunakan k 02 untuk mendapatkan q 03 dengan persamaan:     h k Fs k k fs L A D q ) ) ( 1 ) ( ( 2 03       (11)
    11200 ) ) 9586 , 0 1 36 , 1 0887 , 0 ) 49 , 3 )( 14000 ( 7394 )( 544 ( 2 03     q 25 , 28 03  q Gunakan q 03 , dapatkan nilai k 03 dengan persamaan:
D qh k Fs    1 ) ( (10)
) 544 )( 14000 ( ) 11200 )( 25 , 28 ( 1 ) (   k Fs
9586 , 0 ) (  k Fs 73 , 1 03  k
Pada iterasi ketiga diketahui bahwa nilai k03 sama dengan nilai k02 yaitu sebesar 1,73 sehingga dapat diketahui  q*  =  q03  yaitu  sebesar  29  unit  dan  k*  =  k03  yaitu  sebesar  1,73  serta  iterasi  selesai.  Untuk menentukan reorder point (ROP) dan safety stock (SS) dapat dihitung sebagai berikut: a. Reorder Point (ROP)
) ( ) ( DL k L D ROP      (12) ) 49 , 3 73 , 1 ( ) 02 , 0 544 (     ROP unit ROP 17 
b. Safety Stock (SS) ) ( DL k SS    (13)
) 49 , 3 73 , 1 (   SS unit SS 7 
Penentuan  jumlah  pemesanan  optimal  (Q)  masing-masing spare  part menggunakan  metode continuous  review dimana  dalam  mendapatkan  nilai  Q  dan safety  factor (k)  memerlukan  beberapa  kali iterasi. Sebagian besar spare part hanya memerlukan 3 kali iterasi dan sebagian kecil dari keseluruhan spare part memerlukan lebih dari 3 kali iterasi untuk mendapatkan nilai Q dan k yang optimal.
Spare part yang memiliki nilai Q terbesar diantara keseluruhan spare part adalah jarum DB X 1 65/9 yaitu  sebesar  1189  unit  karena  memang demand nya  dalam  satu  tahun  paling  besar  diantara  yang  lain. Sedangkan spare part yang  memiliki  nilai Q terkecil adalah scoci velcro juki yaitu sebesar 1 unit. Nilai Q untuk  sertiap spare  part dapat dilihat  pada  Gambar 1.  Grafik  pada  Gambar  2 dan  Gambar  3  menunjukkan nilai titik pemesanan kembali atau ROP dan safety stock untuk setiap spare part. Dari grafik tersebut terlihat bahwa spare  part yang  memiliki demand yang  kecil  dalam  setahun  dan  nilai  investasi  nya  cukup  besar memiliki nilai safety stock yang kecil hal ini dikarenakan permintaan nya cukup fluktuatif sehingga apabila safety  stock nya  cukup  tinggi  maka  resiko  perusahaan  menanggung  kerugian  yang  diakibatkan  oleh keusangan spare p art maupun pencurian semakin besar.
Gambar 1. Grafik Kuantitas Pemesanan Optimal (Q)  pada Spare Part Kelompok A .
Gambar 2. Grafik Reorder Point (ROP) pada Spare Part Kelompok A
Gambar 3. Grafik Safety Stock (ROP) pada Spare Part Kelompok A
Safety  stock  merupakan  jumlah  persediaan  yang  dijaga  kuantitas  nya  untuk  tetap  ada  agar  dapat digunakan untuk mengantisipasi permintaan selama lead time yang tidak menentu. Gambar 3 menunjukkan jumlah safety stock yang beragam untuk setiap spare part . Jumlah safety stock bergantung pada dua hal yaitu standar deviasi permintaan selama lead time (σDL) dan nilai z dari service level . Untuk σDL yang bernilai besar  maka  jumlah safety  stock nya  lebih  banyak  dibandingkan  nilai  σDL  yang  lebih  kecil.  Jumlah safety stock yang dipengaruhi oleh nilai z menunjukkan bahwa semakin besar nilai z maka semakin besar juga nilai safety  stock nya.  Hal  tersebut  bertujuan  agar  permintaan  yang  memiliki service  level tinggi  dapat  tetap terpenuhi  dan  dipertahankan  nilai service  level nya.  Sedangkan  untuk  nilai service level kecil,  tetapi  σDL besar  mempunyai safety  stock yang  besar.  Hal  tersebut  bertujuan  untuk  mengantisipasi  pergerakan permintaan  yang  tidak  stabil.  Tetapi  dalam  laporan  ini  perhitungan safety  stock bertujuan  untuk mengantisipasi error dari  peramalan  permintaan spare  part yang  telah  dilakukan  bukan  bertujuan  untuk mengantisipasi adanya fluktuasi permintaan spare part . Hal ini dikarenakan nilai safety stock didapatkan dari hasil perkalian antara nilai MAD peramalan permintaan dengan akar kuadrat dari lead time .
Sebelumnya  perusahaan  tersebut  tidak  menggunakan  perhitungan re-order  point (ROP)  dalam melakukan pemesanan kembali. Ketika spare part sudah habis maka dilakukan pemesanan kembali, hal ini berakibat penggantian spare part pada mesin produksi tertunda dan memperpanjang waktu downtime mesin produksi. Dengan adanya perhitungan jumlah pemesanan optimal (Q), safety stock dan re-order point (ROP) ini  dapat  mengurangi  risiko  terjadi  nya stock  out yang  dapat  berakibat  pada  semakin  lama  nya  waktu downtime mesin, sehingga proses produksi dapat berjalan dengan lancar.
3.5 Perhitungan Total Biaya Persediaan
Subbab ini menjelaskan mengenai perhitungan total biaya persediaan apabila pengendalian persediaan menggunakan EOQ, ROP dan Safety Stock yang telah dihitung pada subbab-subbab sebelumnya. Gambar 4
menunjukkan  variasi  dari  total  biaya  persediaan  untuk  setiap spare  part. Berikut  merupakan  contoh perhitungan total biaya persediaan pada Lampu LED dimana diketahui bahwa : Pemesanan optimal(Q)  = 29 unit Demand dalam 1 tahun  = 544 unit Biaya pesan (A) = Rp 7.394,00/pemesanan
Biaya penyimpanan (h)  = Rp 11.200,00/unit/tahun
Biaya backorder (π) = Rp 14.000,00
Safety factor (k)
= 1,73 Demand selama lead time = 3,49 unit Fs(k) = 0,9585 fs(k) = 0,0889
Maka, total biaya nya dapat dihitung sebagai berikut :
  ) ( 1 ( ) ( ) ( ) 2 ( k Fs k k fs L q D L k q h A q D
TC          (14)
  ) 9585 , 0 1 ( 73 , 1 0889 , 0 ) 49 , 3 )( 14000 )( 29 544 ( )) 94 , 3 ( 73 , 1 2 29 ( 11200 ) 7394 ( 29 544       TC 478 . 15 211 . 230 701 . 138 Rp Rp Rp TC
   400 . 384 Rp TC 
Gambar 4. Grafik Total Biaya Persediaan pada Spare Part Kelompok A
Biaya pesan dipengaruhi oleh besar nya permintaan dalam setahun maupun jumlah pemesanan optimal nya, dimana apabila dua jenis spare part memiliki jumlah permintaan dalam setahun hampir sama dan biaya pesan  yang  sama  maka spare  part dengan  jumlah  pemesanan  optimal  (q)  yang  lebih  kecil  akan  memiliki biaya  pesan  yang  lebih  besar.  Tetapi  apabila  dengan  jumlah  pemesanan  optimal  (q)  antara  dua spare  part hampir sama dan biaya pesan yang sama maka spare part yang memiliki jumlah permintaan dalam setahun yang lebih besar akan memiliki biaya pesan yang lebih besar karena akan menghasilkan frekuensi pemesanan yang lebih banyak.
Biaya  simpan  dipengaruhi  oleh  jumlah  pemesanan  optimal  (q), service  level dan  standar  deviasi selama lead time ,  dimana dengan  kondisi jika  semua  komponen  dalam  biaya  simpan  untuk  dua spare  part adalah sama maka spare part dengan nilai service level yang lebih tinggi akan memilki biaya simpan yang lebih  tinggi  karena  dengan service  level tinggi  maka  spare  part  tersebut  harus  memiliki safety  stock yang tinggi untuk menghindari terjadi nya stock out dan memenuhi nilai service level tersebut. Sedangkan biaya back order selain dipengaruhi oleh besarnya pemintaan dalam setahun dan jumlah pemesanan optimal juga dipengaruhi  oleh  besarnya  jumlah  ekpektasi  terjadinya shortage yaitu  terjadinya  kekurangan spare  part selama lead  time .  Sehingga  dengan  kondisi  dimana  semua  komponen  dalam  biaya back  order sama spare part yang  memiliki  nilai  ekspektasi  terjadinya shortage lebih  besar  maka  akan  memiliki  biaya back  order yang lebih besar karena semakin besar kemungkinan terjadinya pemesanan kembali.

## 4. Simpulan
Berikut  adalah  kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berdasarkan  analisis menggunakan  metode  ABC  diketahui  bahwa  23 spare  part termasuk  dalam  kelompok  A  sehingga  perlu kebijakan pengendalian persediaan yang ketat, 40 spare part termasuk dalam kelompok B, dan 83 spare part termasuk  dalam  kelompok  C  dimana  pengendalian  persediaan  yang  ketat  tidak  terlalu  dibutuhkan. Berdasarkan peramalan permintaan spare part kelompok A selama 12 periode dapat diketahui bahwa terdapat
12 spare  part dengan  metode Croston sebagai  metode  peramalan  terbaik,  6 spare  part dengan  metode Syntetos-Boylan Approximation (SBA) sebagai metode peramalan terbaik dan 5 spare part dengan metode Single  Exponential  Smoothing .  Berdasarkan  hasil  perrhitungan  dengan  metode continuous  review maka dapat ditentukan jumlah pemesanan yang optimal (Q), titik pemesanan kembali (ROP) dan safety stock untuk 23 spare part dalam kelompok A. Jumlah pemesanan optimal seluruh spare part bervariasi mulai dari 1 unit sampai  dengan  1806  unit.  Nilai  ROP  bervariasi  mulai  dari  1  unit  sampai  dengan  838  unit  dan  nilai safety stock bervariasi  mulai  dari  1  unit  hingga  216  unit.  Total  biaya  persediaan  terbesar  adalah  pada spare  part Abrasive  Belt  dengan  total  biaya  sebesar  Rp  514.435,00.  Sedangkan  total  biaya  persediaan  terkecil  adalah spare part rotary hook DN auto sebesar Rp 122.194,00. Total biaya persediaan dengan menggunakan metode continuos review ini dipengaruhi oleh tiga komponen biaya yaitu biaya pesan, biaya simpan dan biaya back order.

## Daftar Pustaka
Assauri, Sofjan. (2008). Manajemen Pemasaran. Jakarta : Rajawali Press Bacchetti,  A.  &  Saccani,  N.,  (2012).  Spare  parts  classification  and  demand  forecasting  for  stock  control:
Investigating the gap between research and practice. Omega , 40(6), pp.722–737. Gasperz, Vincent. (2005). Production Planning and Inventory Control. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta Kharisma,  G.,  Iwan  Vanany,  Dody  Hartnato.  (2011).  Pengklasifikasian  Dan  Peramalan Spare  Part Di Industri Pupuk (Studi Kasus: Pt . Petrokimia Gresik). Laporan Skripsi . Surabaya : Institut Teknologi Sepuluh November.
Putri, Triana Rahayu. (2011). Pengendaliaan Persediaan Suku Cadang pada Perusahaan Kontraktor Tambang PT  XYZ  dengan  Menggunakan  Metode  Quantity Exponential  Smoothing  dan  Economic  Order.
Laporan Skripsi. Depok: Universitas Indonesia.
Rangkuti,  Freddy.  (2007).  Manajemen  Persediaan  Aplikasi  di  Bidang  Bisnis.  Jakarta:  PT.  Raja  Grafindo Persada.
Syntetos,  A.,  Boylan,  J.  &  Croston,  J.,  (2005).  On  the  categorization  of  demand  patterns. Journal  of  the Operational Research Society , 56(5), pp.495–503.
Willemain,  T.R.,  Smart,  C.N.,  Shockor  J.  H.,  DeSautels  P.  A.,  (1994).  Forecasting  intermittent  demand  in manufacturing : a comparative evaluation of Croston’s method. International Journal of Forecasting 10 (4), 529-538.