## Klasifikasi ABC dan Peramalan ARIMA
Inventory Usaha Kecil Menengah

## Stokis Pakaian Muslim
Alamanda Chatartica 1 , Kursehi Falgenti 2
12 Universitas Nusa Mandiri Jakarta, Cipinang Melayu, Jakarta Timur, Indonesia Email: alamandacha03@gmail.com 1 , falgenti.kfe@nusamandiri.ac.id 2
Abstrack - The problem faced by many SMEs is the imbalance between demand and supply. As one of the SMEs, Stockist C-Geulis often faces the problem of unavailable product stock while orders are not yet available. This research aims to identify high-value and high-demand products and predict minimum and  maximum  inventory  levels  for  the  following  month.  The  method  for  determining  high-value products  is  ABC  analysis,  while  the  minimum  and  maximum  inventory  predictions  use  the  ARIMA (Autoregressive  Integrated  Moving  Average)  method.  The  data  for  stock  forecasting  uses  sales  data from January 2019 to June 2021. The results show that ABC analysis based on sales value includes four class A products, three class B products, and eight class C products. The forecast results show that the inventory  forecast  data for  three  periods does not  meet  the  assumption  of  stationarity  to  the  average because a level 1 differentiation process is carried out so that the data becomes stationary. The ARIMA models produced are ARIMA (1,1,1) for Batik C-Geulis products and Busui C-Geulis Inner Gamis and ARIMA (1,0,0) for Inner Gamis Hijab products. The supplies provided for Batik C-Geulis products in July 2021 are 37 pcs, Busui C-Geulis robes are 45 pcs, and Inner Gamis C-Geulis are 49 pcs.
Keywords - ABC Classification, ARIMA, Forecasting, Inventory.
Intisari -  Masalah  yang  dihadapi  banyak  paelaku  UKM adalah  tidak  seimbangnya antara  permintaan dengan persediaan. Sebagai salah satu pelaku UKM Stokis C-geulis sering menghadapi masalah stok barang yang  laku  tidak  tersedia,  sementara  pesanan  belum  tersedia. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengidentifikasi  barang  bernilai  tinggi  seta  permintaan  tinggi  dan  memprediksi  tingkat persediaan minimum dan maksimum untuk bulan berikutnya. Metode untuk menentukan barang yang bernilai  tinggi  adalah  analisis  ABC,  sedangkan  prediksi  persediaan  minimum  dan  maksimum menggunakan metode ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ). Data untuk peramalan stok menggunakan  data  penjualan  dari  bulan  Januari  2019  sampai  dengan  Juni  2021.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa analisis ABC berdasarkan nilai penjualan meliputi produk yang memiliki empat produk kelas A, tiga produk kelas B  dan  8 produk. di kelas C. Hasil prakiraan menunjukkan bahwa data  perkiraan  persediaan  selama  3  periode  tidak  memenuhi  asumsi  stasioneritas  terhadap  rata-rata karena itu dilakukan proses diferensiasi level 1, sehingga data menjadi stasioner. Model ARIMA yang dihasilkan adalah ARIMA (1,1,1) untuk produk Batik C-Geulis dan Inner Gamis Busui C-Geulis dan ARIMA (1,0,0) untuk produk Inner Gamis Hijab. Persediaan yang akan disediakan untuk produk Batik C-Geulis pada bulan Juli 2021 sebanyak 37 pcs, Gamis Dalam Busui C-Geulis sebanyak 45 pcs, Inner Gamis C-Geulis sebanyak 49 pcs.
Kata Kunci - ARIMA, Klasifikasi ABC, Persediaan, Usaha kecil dan Menengah.

## I. P ENDAHULUAN
Di tengah persaingan bisnis yang makin ketat, pelaku Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dituntut  bekerja  lebih  efektif  dan  efisien.  Mereka  harus  bisa  mengelola  persediaan  barang dengan  baik.  Idealnya  permintaan  harus  dapat  dipenuhi  dan  stok  barang  sesuai  dengan
kebutuhan  pasar,  menghindari  barang  yang  menumpuk  menyebabkan  peningkatan  biaya penyimpanan. Masalah pengendalian stok ini juga dihadapai oleh pelaku UKM stokis C-Geulis, salah satu distributor pakaian muslim di Kab. Bekasi. Sering terjadi stok barang yang laku tidak mencukupi,  sebelum  pemasok  mengirimkan  barang.  Pelaku  UKM  Seperti  stokis  C-Geulis seharusnya mampu mengendalikan stok dengan mempririotaskan pemenuhan stok barang yang bernilai tinggi dan banyak dibeli pelanggan.
Analisis  ABC  adalah  metode  pengklasifikasian  barang  berdasarkan  peringkat  nilai  dari nilai tertinggi hingga terendah, dan dibagi menjadi tiga kelompok besar yang disebut kelompok A, B dan C. Analisis ABC dapat membantu manajemen menentukan pengendalian yang tepat untuk  masing-masing  klasifikasi  barang  dan  menentukan  barang  mana  yang  harus diprioritaskan untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya [1].
Setelah  barang  kategori  A  diketahui,  pemilik  usaha  bisa  memprioritaskan  menyediakan stok barang-barang di katergori A tersebut. Prediksi atau prakiraan kebutuhan stok merupakan salah  satu  cara  untuk  mengendalikan  inventory  barang. Metode  Autoregressive  Integrated Moving Average (ARIMA) adalah model yang sering digunakan untuk pemodelan data deret waktu. Model ARIMA adalah model prakiraan didasarkan pada sintesis pola data historis untuk menghasilkan  prakiraan.  Saat  melakukan  peramalan,  model  ARIMA  tidak  menggunakan variabel independen, tetapi menggunakan nilai sekarang dan masa lalu dari variabel dependen untuk menghasilkan perkiraan jangka pendek yang akurat [2].
Penelitian  tentang  pengendalian  persediaan  menggunakan  metode  analisis  ABC  banyak ditemukan  pada  system  inventory  di  berbagai  industri.    Beberapa  penelitian  analisa  stok ditemukan di industri menggunakan analisis klasifikasi ABC diantaranya; Analisa klasifikasi ABC spare part Mesin industry baja [3], pada Warehouse Management System PT Cakrawala Tunggal  Sejahtera  [4]  dan  Persediaan  Obat  Kemoterapi  [5].  Beberapa  penelitan  lain menggabungkan metode klasifikasi ABC dengan metode lain, seperti; menggabungkan metode klasifikasi ABC dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) pada persedaian suku cadang mobil di PT Nissan Motor Distributor Indonesia [6], metode klasifikasi ABC dengan Fuzzy [7] dan dengan teknik ensemble [8].
Penerapan  analisis  klasifikasi  ABC  tidak  hanya  pada  industri  besar,  pelaku  UKM  juga memanfaatkan  klasifikasi  ABC  untuk  mendukung  proses  bisnisnya,  beberapa  penelitian diantaranya menggunakan klasifikasi ABC pada UKM, seperti; pengendalian persediaan bahan baku  di  UKM  batik  sekar  jati  star  [9],  dan  pengendalian  persediaan  produk  kripik  singkong Qobhid [10]
Sama dengan klasifikasi ABC, metode peramalan banyak digunakan di berbagai indusrtri, seperti perkiraan jumalah produksi kelapa sawit [11]. Sedangkan pada pelaku UKM penerepan ARIMA  dalam  menunjang  bisnis  UKM  masih  jarang  ditemukan.  Dalam  literatur,  baru  satu UKM Usaha Kreatif Mandiri 99 di Indonesia yang menggunakan sistem informasi peramalan permintaan menggunakan ARIMA [12].
Pelaku  UKM  dengan  modal  yang  terbatas  seperti  stokis  C-Geulis  seharusnya  dapat mengendalikan  stok  dengan  melakukan  klasifikasai  prioritas  ketersedian  stok  barang  yang bernilai tinggi juga memberi keuntungan tinggi, kemudian meramalkan jumlah persediannya. Penelitian  ini  bertujaun  membantu  menyelesaikan  permasalahan  prioritas  ketersedian  stok menggunakan  klasifikasi  ABC  dan  peramalan  untuk  menentukan  jumlah  stok  menggunakan metode ARIMA di stokis C-Geulis. Analisi klasifikasi ABC dan Metode ARIMA membantu stokis dalam menentukan prioritas pengendalian persediaan produk dan peramalan jumlah stok barang. Dengan mengetahui nilai  investasi maka toko dapat menjaga persediaan dari produk tersebut [13]. Persedaian yang sesuai dengan jumlah permintaan akan membuat bisnis UKM berjalan dengan efektif dan efisien.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Objek penelitian
Penelitian dilakukan di stokis C-Geulis salah satu pelaku UKM yang dikelola oleh seorang Ibu  rumah  tangga  di  Bekasi.  Pembelian  barang,  iklan  melalui  media  social,  packaging  dan pengiriman ke pelanggan dibantu oleh anggota keluarga. Pesanan barang dilakukan pelanggan melalui  aplikasi whatapps .  Barang  dikirim  setelah  pembeli  mentransfer  uang.  Pengirimaan barang dilakukan setelah melalui pengecekan kualitas dan kuantitas barang memastikan barang dikirim sesuai dengan pesanan.

## B. Data Penelitian
Penelitian ini menggunakan data penjualan 15 produk Stokis Hijab C-Geulis tahun 2020 untuk  analisa  klasifikasi  ABC.  Peramalan  dengan  metode  ARIMA  menggunakan  data penjualan produk tahun 2019, 2020 dan data penjualan semester pertama (januari – juni) tahun 2021.
T

## ABEL I
DATA PENJUALAN PRODUK STOKIS C- GEULIS TAHUN 2020

## C. Tahapan Penelitian
NO Nama Produk Harga Penjualan 1 Antem non-pet C- GEULIS 35000 747 2 Bandana C-GEULIS 20000 2390 3 C-Batik C-GEULIS 221000 525 4 Ciput C-GEULIS 20000 3200 5 Daily Hijab Reguler C-GEULIS 35000 1525 6 Daily Hijab Rempel Reguler C-GEULIS 60000 888 7 Daily Hijab Syar’i Pet C-GEULIS 70000 1003 8 Handshock Ekslusif C-GEULIS 50000 662 8 Handshock Reguler C-GEULIS 35000 656 10 Inner Gamis Busui C-GEULIS 140000 648 11 Inner Gamis C- GEULIS 128000 540 12 Kaos Kaki Blaster C- GEULIS 20000 806 13 Kaos Kaki C- GEULIS 25000 839 14 Phasmina Instan 80000 527 15 Tunik C-GEULIS 120000 497
1) Identifikasi Masalah
Tahap pertama yang peneliti lakukan adalah mengidentifikasi masalah, tahapan ini sudah diuraikan di bagian pendahuluan.
2) Studi Literatur
Studi  Literatur  dengan  mempelajari  jurnal  maupun  buku  yang  berhubungan  dengan metode  pemecahan  masalah  yaitu  menggunakan  metode  analisa  klasifikasi  ABC  dan metode ARIMA. Tahapan ini juga sudah dijelskan di bagian pendahulaun arrtikel ini.
3) Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan data penjualan tahun 2019 dan 2021 terdiri 15 produk pakain muslim di stokis C-Geulis
4) Analisia Data
Pada  tahap  ini,  hasil  pembahasan  masalah  dianalisis,  dengan  fokus  pada  metode klasifikasi ABC produk kelas A dan metode ARIMA untuk peramalan penjualan bulan berikutnya. Secara umum pembahasan masalah meliputi tahapan menghitung data yang ada dengan menggunakan metode klasifikasi ABC dan metode ARIMA. Setiap tahapan akan  dibahas  semaksimal  mungkin  berdasarkan  langkah-langkah  yang  terdapat  pada metode  yang  digunakan.  Dari  hasil  pengolahan  data  tahap  sebelumnya,  digunakan sebagai bahan analisis lebih lanjut untuk mendapatkan solusi dari permasalahan tersebut. Diharapkan hasil pemecahan masalah ini dapat memberikan alternatif perhitungan yang lebih  baik  dalam  menentukan  persediaan  Kelas  A,  sehingga  dapat  lebih mempertimbangkan  dan  memprediksi  penjualan  Stockist  C-Geulis  Kab  bulan  depan. Bekasi.
5) Kesimpulan dan Saran Tahap  akhir  penelitan  adalah  merangkum  hasil  penelitian  yang  telah  diselesaikan berdasarkan hasil pengolahan data. Kesimpulan ini merupakan pernyataan yang ditarik dari perhitungan yang dihasilkan oleh metode penelitian.
Alat  yang  digunakan  untuk  membangun  model  peramalan  ARIMA  adalah  bahasa pemograman python yang dijlaankan di http://colab.google.com.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pembahasan terdiri dari dua bagian. Pertama pembahasan analisis klasifikasi ABC untuk menentukan produk peringkat tertinggi atau kelas A. Data untuk analisis klasifikasi adalah data penjualan produk stokis C-Geulis tahun 2020. Kedua pembahasan peramalan dengan Metode ARIMA stok produk yang berada di kelas A. menggunakan data penjulan tahun 2019-Semester pertama 2021.

## A. Analisis Klasifikasi ABC
Langkah pertama, menentukan produk, jumlah produk, dan penjualan per produk semua barang. Klasifikasi hanya pada dat penjualan produk tahun 2020. Langkah kedua, menentukan total nilai penjualandari masing-masing produk dengan cara mengalikan harga per unit dengan jumlah penjulan. Nilai penjulaan kemudian diranking dari yang paling besar (tabel II)
T ABEL II DATA RANKING NILAI PENJUALAN TAHUN 2020 No Nama Produk Harga Per Unit Jumlah Penjulan Nilai penjulan 1 C-Batik C-GEULIS 221000 525 116,025,000 2 Inner Gamis Busui C-GEULIS 140000 648 90,720,000 3 Daily Hijab Syar'i Pet C-GEULIS 70000 1003 70,210,000 4 Inner Gamis C-GEULIS 128000 540 69,120,000 5 Ciput C-GEULIS 20000 3200 64,000,000 6 Tunik C-GEULIS 120000 497 59,640,000
No Nama Produk Harga Per Unit Jumlah Penjulan Nilai penjulan 7 Daily Hijab Reguler C-GEULIS 35000 1525 53,375,000 8 Daily Hijab Rempel Reguler C-GEULIS 60000 888 53,280,000 9 Bandana C-GEULIS 20000 2390 47,800,000 10 Phasmina Instan 80000 527 42,160,000 11 Handshock Ekslusif C-GEULIS 50000 662 33,100,000 12 Antem non-pet C-GEULIS 35000 747 26,145,000 13 Handshock Reguler C-GEULIS 35000 656 22,960,000 14 Kaos Kaki C-GEULIS 25000 839 20,975,000 15 Kaos Kaki Blaster C-GEULIS 20000 806 16,120,000 Total 15453 785,630,000
Sealanjutnya,  mengubah  nilai  penjualan  per  produk  menjadi  presentase  menggunakan persamaan:
nilai penjulan produk
total nilai penjulan 𝑋 100%
Hasil  perhitungan  presentase  nilai  penjulan  dapat  dilihat  di  kolom  tiga  tabel  III.  Setelah presentasi  nilai  penjulan  ditemukan,  selanjutnya  menghitung  prersentasi  kumulatif  nilai penjualan per produk per total penjualan produk keseluruhan

## T ABEL III PRESENTASI NILAI PENJUJALAN DAN PRESENTASE KOMUTATIF PENJUALAN PER PRODUK
No Nama Produk Nilai Penjualan Presentase nilai penjualam Presentase kumulatif 1 C-Batik C-GEULIS 116,025,000 14.77% 14.77% 2 Inner Gamis Busui C-GEULIS 90,720,000 11.55% 26.32% 3 Daily Hijab Syar'i Pet C-GEULIS 70,210,000 8.94% 35.25% 4 Inner Gamis C-GEULIS 69,120,000 8.80% 44.05% 5 Ciput C-GEULIS 64,000,000 8.15% 52.20% 6 Tunik C-GEULIS 59,640,000 7.59% 59.79% 7 Daily Hijab Reguler C-GEULIS 53,375,000 6.79% 66.58% 8 Daily Hijab Rempel Reguler C-GEULIS 53,280,000 6.78% 73.37% 9 Bandana C-GEULIS 47,800,000 6.08% 79.45% 10 Phasmina Instan 42,160,000 5.37% 84.82% 11 Handshock Ekslusif C-GEULIS 33,100,000 4.21% 89.03% 12 Antem non-pet C-GEULIS 26,145,000 3.33% 92.36% 13 Handshock Reguler C-GEULIS 22,960,000 2.92% 95.28% 14 Kaos Kaki C-GEULIS 20,975,000 2.67% 97.95% 15 Kaos Kaki Blaster C-GEULIS 16,120,000 2.05% 100.00% 785,630,000
Perhitungan  selanutnya  adalha  menentukan  presentase  produk  terjual  dan  presentase kumulatifnya.  Hasil  perhitungan  presentase  produk  terjual  dapat  dilihat  di  kolom  ke-empat tabel  IV.  Setelah  presentasi  nilai  penjulan  ditemukan,  selanjutnya  menghitung  prersentasi kumulatif nilai jumlah produk terjuam per jumlah penjualan produk keseluruhan pada kolom 5.

## T ABEL IV PRESENTASE PRODUK TERJUAL DAN PRESENTASE KOMUTATIF PENJUALAN PER PRODUK
No Nama Produk Penjulan Presentasi produlk terjual Presentae kumulatif 1 C-Batik C-GEULIS 525 3.40% 3.40% 2 Inner Gamis Busui C-GEULIS 648 4.19% 7.59% 3 Daily Hijab Syar'i Pet C-GEULIS 1003 6.49% 14.08% 4 Inner Gamis C-GEULIS 540 3.49% 17.58%
No Nama Produk Penjulan Presentasi produlk terjual Presentae kumulatif 5 Ciput C-GEULIS 3200 20.71% 38.29% 6 Tunik C-GEULIS 497 3.22% 41.50% 7 Daily Hijab Reguler C-GEULIS 1525 9.87% 51.37% 8 Daily Hijab Rempel Reguler C-GEULIS 888 5.75% 57.12% 9 Bandana C-GEULIS 2390 15.47% 72.58% 10 Phasmina Instan 527 3.41% 75.99% 11 Handshock Ekslusif C-GEULIS 662 4.28% 80.28% 12 Antem non-pet C-GEULIS 747 4.83% 85.11% 13 Handshock Reguler C-GEULIS 656 4.25% 89.36% 14 Kaos Kaki C-GEULIS 839 5.43% 94.79% 15 Kaos Kaki Blaster C-GEULIS 806 5.22% 100.00% Total 15453
Langkah  selanjutnya,  menentukan  klasifikasi  produk  berdasarkan  presentase  nilai  penjualan dan presentase nilai produk terjual dengan aturan.
Kelas  A:  70%-80%  dari  total  nilai  penjualan  untuk  persediaan  20%  dari  total  produk  yang terjual.
Kelas  B:  15%-25%  dari  total  nilai  penjualan  untuk  persediaan  30%  dari  total  produk  yang terjual.
Kelas C: 5% dari total nilai penjualan untuk persediaan 50% dari total produk yang terjual.
T ABEL V

## ANALISI KLASIFIKASI ABC PRODUK STOKIS
C-G EULIS Nama Produk Presentase kumulatif nilai Penjualan Presentase kumulatif  produk terjual C-Batik C-GEULIS 14.77% A 3.40% A Inner Gamis Busui C-GEULIS 26.32% A 7.59% A Daily Hijab Syar'i Pet C-GEULIS 35.25% A 14.08% A Inner Gamis C-GEULIS 44.05% A 17.58% A Ciput C-GEULIS 52.20% A 38.29% B Tunik C-GEULIS 59.79% A 41.50% B Daily Hijab Reguler C-GEULIS 66.58% A 51.37% B Daily Hijab Rempel Reguler C-GEULIS 73.37% B 57.12% C Bandana C-GEULIS 79.45% B 72.58% C Phasmina Instan 84.82% B 75.99% C Handshock Ekslusif C-GEULIS 89.03% B 80.28% C Antem non-pet C-GEULIS 92.36% B 85.11% C Handshock Reguler C-GEULIS 95.28% C 89.36% C Kaos Kaki C-GEULIS 97.95% C 94.79% C Kaos Kaki Blaster C-GEULIS 100.00% C 100.00% C
Berdasarkan perhitungan dalam tabel 9 Hasil analisis ABC dapat diidentifikasi klasifikasi persediaan sebagai berikut:
1) Kelas A mempunyai nilai volume tahunan rupiah sebesar 17,58 % dari total persediaan, yang  terdiri  dari  4  item  (20%)  persediaan  yaitu:  Batik  C-Geulis,  Inner  Gamis  C-Geulis, Daily Pet Hijab Syar’I C-Geulis dan Inner Gamis C-Geulis.
2) Kelas B mempunyai nilai volume tahunan rupiah sebesar 33,79 % dari total persediaan, yang terdiri dari 3 item (30%) persediaan yaitu: Ciput C-Geulis, Tunik C-Geulis dan Daily Hijab Reguler C-Geulis.
3) Kelas C mempunyai nilai volume tahunan rupiah sebesar 48,63 % dari total persediaan, yang terdiri dari 8 item (50%) persediaan yaitu: Daily Hijab Rempel C-Geulis, Bandana C-
Geulis, Phasmina Instan, Handsock Ekslusif C-Geulis, Antem non-pet C-Geulis, Handsock Reguler C-Geulis, Kaos Kaki C-Geulis, Kaos Kaki Blaster C-Geulis. Dari  hasil  klasifikasi  diatas  maka,  kategori  A  berdasarkan  persamaan  kelas  antara presentase  kumulatif  nilai  penjualan  dengan  presentase  kumulatif  produk  terjual  terdapat  4 produk  yaitu Batik  C-Geulis,  Inner  Gamis  Busui,  Daily  Pet  Hijab  Syar’I  C-Geulis  dan Inner Gamis C-Geulis.

## B. Peramalan ARIMA
Setelah  produk  kategori  kelas  A  ditentukan,  kemudian  melakukan  peramalan  penjualan bulan juli 2021 terhadap 3 dari 4 produk tersebut menggunakan metode ARIMA. Ketiga produk yang diramal adalah batik C-Geulis, inner gamis busui dan inner gamis C-Geulis.
Model  peramalan  terbaik  dengan  tingkat  residu  ( error )  terkecil  untuk  produk  batik  C- Geulis adalah ARIMA (1,1,1) (gambar 2)
Gambar 2. Model Arima (1,1,1) untuk produk Batik C-Geulis
Data distribusi dan prediksi penjualan Batik C-Geulis dipresentasikan pada gambar 3. Data terlihat terdistribusi normal dan nilai residu 9.1.
(b)
Gambar 3 hasil peramalan Baik C-Geulis
Prediksi  penjualan  bulan  Juli  2021  adalah  47  pcs,  stok  minimal  yang  harus  disediakan stokis C-Geulis adalah 37 pcs, sedangkan stok maksimalnya adalah 56 pcs. Apabila dilihat dari stok  penjualan  tahun  sebelumnya  batik  C-Geulis  mengalami  penurunan,  maka  prediksi  stok untuk bulan Juli 2021 adalah stok minimal 37 pcs.
Sama dengan produk batik C-Geulis, model peramalan terbaik untuk produk Inner Gamis Busui adalah ARIMA (1,1,1) (Gambar 3)
Gambar 4. Model Arima (1,1,1) untuk prduk inner gamis busui
Data  distribusi  errror  dan  prediksi  penjualan  inner  gamis  busui  dipresentasikan  pada gambar 3. Data terlihat terdistribusi normal dan nilai error 6.5.
(a)
(b)
Gambar 5 Hasil Peramalan Inner Gamis Busui
Model  ARIMA  (1,1,1)  memiliki  rata-rata  residu  terendah  yaitu  6,527669  dibandingkan dengan  model  lainya.  Prediksi  untuk  stokInner  gamis  busui  bulan  Juli  2021  adalah  53  pcs. Berdasarakan hasil residu stok minimal yang disediakan oleh stokis 46 pcs, dan stok maksimal 59  pcs.    untuk  prediksi  bulan  selanjutnya  adalah  46  pcs.  Apabila  dilihat  dari  stok  penjualan tahun sebelumnya  inner gamis busui mengalami penurunan maka  stokis dapat menggunakan stok minimal 45 pcs.
Terkhir, model peramalan terbaik untuk produk inner gamis C-Geulis menggunakan model ARIMA (1,0,0).
Gambar 6 Model ARIMA (1,0,0) produk inner gamis C-Geulis
Data distribusi errror dan prediksi penjualan  inner  gamis C-Geulis dipresentasikan pada gambar 3. Pada diagram dapat dilihat distribusi data dan nilai error cukup tinggi sebesar 9.6
Gambar 7 Hasil Peramalan Inner Gamis C-Geulis
Model ARIMA (1,0,0)  memiliki rata-rata residu  terendah yaitu 9,5 dibandingkan model lainnya. Berdasarakan model ini prediksi stok yang disediakan oleh stokis pada bulan Juli 2021 adalah 40 pcs stok minimal yaitu 30 pcs, dan stok maksimal 49 pcs, Apabila dilihat dari stok penjualan tahun sebelumnya Inner Gamis Busui C-Geulis mengalami kenaikan maka perkiraan stok yang sebaiknya disedikan stokis dalah 49 pcs.
Klasifikasi  ABC  menghasilkan  produk  kelas  A  yang  bernilai  tinggi  dan  menghasilkan pendapatan  tinggi.  Informasi  ini  memudahkan  pelaku  UKM  Stokis  C-Geulis  fokus mengendalikan stok empat produk kelas. Klasifikasi ABC membantu pekerjaan pengendalian stok lebih efektif, fokus hanya pada produk teretentu. Metode peramalan ARIMA tidak hanya diterapkan pada industry tapi pada penelitian ini juga dapat membantu UKM mengendalikan stok. Menghindari situasi kekurangan atau kelebihan stok. Prediksi stok dan pengengendalian stok  dapat  menghindari  penumpukan  barang.  Stok  yang  selalu  tersedia  akan  meningkatkan kepercayaan pelanggan.

## IV. K ESIMPULAN
Penelittian ini mengenalkan kepada palaku UKM cara efektif mengelola persedian barang menggunakan  metode  klasifikasi  ABC  dan  peramalan  ARIMA.  Dengan  persedaian  yang dikelola dengan baik dapat meningkatkankan daya saing UKM Indonesia ditengah persaingan bisnis  yang  makin  ketat.    Langkah-langkah  klasifikasi  menggunakan  klasifikasi  ABC  dan peramalan dengan metode ARIMA cukup komplek bila dikerjakan sendiri oleh pelaku UKM, perlu dikembangkan program aplikasi klasifikasi ABC didukung dengan interface yang mudah dimengerti  oleh  pelaku  UKM,  dengan  demikian  pelaku  UKM  dapat  melakukan  klasifikasi sendiri.  Metode  ARIMA  yang  cukup  komplek  akan  lebih  mudah  bila  menggukan  metode AUTO-ARIMA, pemodelan dengan dukungan  teknologi Artificial Intelligence memudahkan pengguna yang tidak memiliki keterampilan pemograman melakukan peramalan dengan lebih cepat dan coding lebih singkat.

## R EFERENSI
[1] T. Wahyuni, “Penggunaan Analisis ABC Untuk Pengendalian Persediaan Barang Habis Pakai: Studi Kasus di Program Vokasi UI,” J. Vokasi Indones., vol. 3, no. Nomor 2. Juli- Desember 2015, p. 2, 2016.
[2] I.  S.  Nurjanah,  D.  Ruhiat,  and  D.  Andiani,  “Implementasi  ModelL  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api di Pulau Sumatra,” J. Teorema Teor. dan Ris. Mat., vol. 2, no. Vol 3 No 2, Hal 145-156
[3] M. Hudori, “Penentuan Kelompok Persediaan Sparepart Mesin pada Industri Baja dengan Menggunakan  Analisis  Klasifikasi  ABC,”  Penentuan  Kelompok  Persediaan  Sparepart Mesin Pada Ind. Baja Dengan Menggunakan Anal. Klasifikasi ABC, vol. IX, no. 2, pp. 153–162, 2017.
[4] I.  Chatisa,  I.  Muslim,  and  R.  P.  Sari,  “Implementasi  Metode  Klasifikasi  ABC  pada Warehouse Management System PT. Cakrawala Tunggal Sejahtera,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 2, p. 123, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i2.501.
[5] L. I. Khuriyati, “Pengendalian Persediaan Obat Kemoterapi Melalui Pendekatan Analisis ABC  Indeks  Kritis  di  Ruang  Pencampuran  Instalasi  Farmasi  RSUP  Dr.  Mohammad Hoesin Palembang Tahun 2015,” J. ARSI  Adm. Rumah Sakit Indones., vol. 3, no. Vol 3, No 1 (2016), 2016.
[6] D. Guslan and I. Saputra, “Analisis Pengendalian Inventori Dengan Klasifikasi ABC dan EOQ Pada PT Nissan Motor Distributor Indonesia,” J. Logistik Bisnis, vol. 10, no. 1, p. 73, 2020, doi: 10.46369/logistik.v10i1.700.
[7] K. L. Yung, G. T. S. Ho, Y. M. Tang, and W. H. Ip, “Inventory classification system in space mission component replenishment using multi-attribute fuzzy ABC classification,” Ind. Manag. Data Syst., vol. 121, no. 3, pp. 637–656, 2021, doi: 10.1108/IMDS-09-2020- 0518.
[8] W. Prachuabsupakij, “ABC Classification in Spare Parts for Inventory Management using Ensemble Techniques,” Proc. - APCCAS 2019 2019 IEEE Asia Pacific Conf. Circuits Syst.  Innov.  CAS  Towar.  Sustain.  Energy  Technol.  Disrupt.,  pp.  333–336,  2019,  doi: 10.1109/APCCAS47518.2019.8953154.
[9] F.  Jiroyah  and  Sumarsono,  “Analisis  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Di  UKM Batik Sekar Jati Star Dengan Menggunakan Metode ABC Analysis Dan Economic Order Quantity (EOQ),” J. Penelit. Bid. Inov. Pengelolaan Ind., vol. 1, no. 01, pp. 32–41, 2021, doi: 10.33752/invantri.v1i01.1829.
[10]  D. S. Handriani, “Penerapan Analisi ABC Dalam Pengendalian Persedian Produk (Studi Kasus  pada  Usaha  Kecil  Menengah  (UMKM)  Kripik  Singkong  Qobhid  di  Kota Tarakan),” UNiversitas Borneo Tarakan, 2021.
[11]  S.  P.  Elvani,  A.  R.  Utary,  and  R.  Yudaruddin,  “Peramalan  Jumlah  Produksi  Tanaman Kelapa  Sawit  Dengan  Menggunakan  Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated Moving Average),” J. Manaj., vol. 8, 2016.
[12]  P. D. Anggraini, “Perancangan Sistem Informasi Peramalan Permintaan Berbasis Website Pada UKM Usaha Kreatif Mandiri 99 Jombang,” Universitas Brawijaya, 2019.
[13]  A.  Sofiana  and  D.  A.  T.  Haq,  “Pengendalain  Persedian  Insert  Tools  dengan  Metode Economic Order Quantity dan Klasifikasi ABC,” J. INTECH, vol. 6, pp. 39–47, 2020, doi: http://dx.doi.org/10.30656/intech.v6i1.2174