J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 21 N O . 2 (2023) 113-122

## Jurnal Teknologi dan Manajemen
ISSN (Print) 1693-2285   ISSN (Online) 2808-9995

## Artikel Penelitian

## Implementasi Sistem Peramalan Kebutuhan Spare Part Mobil Dengan WMA
Finna Suroso 1 , Gita Mustika Rahmah 2 , Denny Riandhita Arief Permana 3
1,2,3 Politeknik STMI Jakarta, Jl.LetjenSuprapto No.26 RT.10/RW.05 Cempaka Putih, Kota Jakarta Pusat, 10510, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Diterima           : 15 April 2023 Direvisi            : 08 Juni 2023
Diterbitkan       : 01 Agustus 2023
Pemangku  usaha  bengkel  mobil  dan  motor  dalam  realitanya  harus  memiliki  prioritas  yang menjadi pembeda dengan pemangku usaha bengkel lainnya, salah satunya dalam pelayanan jasa pemeliharaan dan perbaikan kendaraan membutuhkan pengadaan dan penggunaan spare part . Permintaan  akan spare  part yang  tepat  dan  efisien  sangat  penting  untuk  memastikan ketersediaan  barang  yang  diperlukan  dan  menghindari  penundaan  dan  keterlambatan  serta menghindari buruknya pelayanan bengkel. Oleh karena itu, pengelolaan kebutuhan spare part yang baik sangat penting untuk menjaga operasional bengkel yang lancar. Permasalahan dari penelitian ini yaitu terkait upaya dalam peramalan kebutuhan spare part pada bengkel mobil. Hal ini melibatkan beberapa  langkah, termasuk analisis permintaan, perencanaan  persediaan, dan  pengelolaan  pesanan.  Analisis  permintaan  bertujuan  untuk  memahami  pola  dan  tren permintaan spare part. Dengan mempelajari data historis, bengkel dapat mengidentifikasi item yang paling sering diperlukan dan mengantisipasi kebutuhan di masa depan. Dengan melakukan peramalan  kebutuhan spare  part secara  efektif,  bengkel  mobil  dapat  meningkatkan  efisiensi operasional,  mengurangi  biaya  persediaan  yang  tidak  perlu,  dan  meningkatkan  kepuasan pelanggan.  Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  yaitu  menggunakan weight moving average di mana penggunaan metode ini dianggap mampu memaksimalkan data histori untuk dapat memproses peramalan dari data. Penggunaan sistem informasi manajemen bengkel yang  terintegrasi  juga  dapat  memberikan  keuntungan  tambahan  dari  peramalan  kebutuhan barang  yang  dibutuhkan.  Melalui  penggunaan  perangkat  lunak  bengkel,  bengkel  dapat mengelola  permintaan spare  part secara lebih  efisien  dan  akurat. Kesimpulannya,  peramalan kebutuhan spare part pada bengkel mobil adalah aspek penting yang mempengaruhi operasional dan keberhasilan bengkel dengan adanya implementasi sistem peramalan kebutuhan spare part untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  mengurangi  biaya  persediaan  barang,  dan  memberikan layanan yang maksimal.
K ATA K UNCI
Forecasting, Information, Sparepart, System, WMA

## K ORESPONDENSI
E-mail Author Korespondensi: finna@stmi.ac.id

## PENDAHULUAN
Kemajuan  industri  dalam  menyokong  perekonomian Indonesia mampu menjadi peran utama. Salah satunya dari sektor perindustrian otomotif di Indonesia. Sektor otomotif sendiri  bukan  hanya  dalam  penjualan  kendaraan  semata. Namun juga para pemangku pengusaha bengkel kendaraan mampu  memberikan  kontribusi  nyata  yang  dapat dirasakan.  Di  samping  itu,  pemangku  usaha  bengkel kendaraan perlu memanfaatkan berbagai aspek yang dapat digunakan  saat  ini  untuk  secara  aktif  terus  menjadi penyokong perekonomian industri otomotif Indonesia.
Di  Indonesia  sendiri  kini  telah  masuk  dan  berjalannya industri  era  4.0.  Kini  semua  lini  perindustrian  sangat tergantung  dengan  bantuan  teknologi  dan  internet,  tidak terkecuali yang  berkaitan  dengan  layanan  perbaikan  dan
upaya  peningkatan  mutu  pelayanan  dan  kualitas  dari perindustrian otomotif khususnya kendaraan.
Industri usaha bengkel kendaraan kini dapat dikategorikan sebagai  usaha make  to  need  stock ,  yang  mana  harus mengutamakan  pengelolaan  kebutuhan spare  part yang efisien  dan  tepat  sasaran  sesuai  dengan  kebutuhan  dan sangat  penting  untuk  memastikan  ketersediaan  barang yang diperlukan serta mampu untuk meminimalkan waktu henti  dari  barang  atau  meminimalkan  pengembalian barang yang expired dari bengkel ke distributor spare part dan  upaya  meminimalkan  kerusakan  kendaraan  yang dirasakan  para  pengendara  (Smith  &  Johnson,  2020). Pengendara  baik  sepeda  motor  maupun  mobil  kini mengutamakan  kualitas  dan  pelayanan  yang  ditawarkan dari  para  pemangku  usaha  bengkel.  Oleh  karena  itu, adanya  peluang  tersebut  mampu  menjadi  terobosan  baru
untuk para pemangku usaha bengkel dalam meningkatkan pelayanan  kepada  pelanggannya  salah  satunya  dalam penjualan spare part yang ditawarkan. Namun, di samping itu banyak sekali kendala yang dihadappi para pemangku usaha  bengkel  salah  satunya  dalam  ketersediaan  barang dari beberapa jenis spare part yang tidak laku, spare part yang  dibutuhkan delay dalam  pengirimanan,  stok  barang yang  dibutuhkan  dan  yang ready jual  tidak  sebanding, banyaknya barang yang sudah masuk waktu expired , SDM yang  tidak  memadai  dan  lain  permasalahan  lainnya  yang sering dikeluhkan pengusaha bengkel.
Spare  part sendiri  memiliki  beberapa  komponen  yang membentuk satu kesatuan dan mempunyai fungsi tertentu. Setiap  jenis  dari spare  part mempunyai  fungsi  tersendiri dan bisa saja itu terkait ataupun terpisah dengan jenis spare part yang  lain.  Adapun  contoh  item  yang  terdapat  dalam satu spare part seperti katup/klep (valve), pen piston (pin clip), dan  c.  Semua  contoh  item  tersebut  terdapat  dalam satu kebutuhan spare part dalam mesin kendaraan sepeda motor.  Kebutuhan  pelanggan  sendiri  dapat  terpenuhi  jika hendak  mencari  berbagai  item  sesuai  yang  dibutuhkan. Setiap item tersebut menjadi jenis-jenis yang membedakan setiap  data  transaksi  pembelian,  item  tersebut  juga  dapat ditemukan kombinasi berupa hubungan dari tiap-tiap item pembelian suku cadang dalam setiap transaksi pembelian .
Permasalahan  yang  dirasakan  para  pengusaha  bengkel, dijadikan penulis sebagai gagasan dari permasalahan yang ada  yang  dapat  dijadikan  sebuah  temuan  untuk  dapat dijadikan  penemuan  yang  mampu  memberikan  solusi untuk jangka pendek dan jangka panjang dalam pelayanan kebutuhan spare part . Solusi tersebut yaitu untuk dijadikan temuan  alternatif  dengan  memanfaatkan  teknologi  dan keilmuan  yang  saat  ini  sudah  berkembang  pesat  dan mampu dijadikan alat untuk pengusaha lebih mengembangkan usahanya di jaman penjualan online saat ini.
Penelitian terdahulu  yang relevan dengan penelitian yang dilakukan dan untuk permasalahan dalam peramalan telah dilakukan  oleh  Md.  Mujibur,  dkk  tahun  2019,  dalam penelitian  tersebut  peneliti  melakukan  peramalan times series dengan  meramalkan  indeks  prediksi  saham  di Bangladesh  dengan  menggunakan  metode data  mining , Arima dan Neural Network. Pada kasus penelitian ini data yang  dilakukan  bersifat real  time dan  tiap  waktunya berubah-ubah  sehingga  dibutuhkan  metode  yang  tepat untuk  mengatasi  permasalahan  dari  penerapan  data  yang digunakan tersebut (Md. Mujibur RAhman, 2019).
Dari  penelitian  tersebut  peneliti  berasumsi  penggunaan metode  dapat  dipilih  berdasarkan  data  yang  digunakan. Jika  data  tersebut  memiliki  volume  data  yang  besar  dan
data bersifat real-time tiap detiknya dibutuhkan keilmuan yang sesuai dan tepat (Md. Mujibur RAhman, 2019).
Perkembangan dan kemajuan keilmuan dengan memanfaatkan teknologi dan kemajuan proses data dengan data  mining memiliki  peran  penting  pada  penelitian  ini yaitu  dengan  menggunakan  pendekatan  yang  digunakan untuk meramalkan kebutuhan spare part secara tepat yaitu dengan  metode weight  moving  average .  Metode  ini menggabungkan data historis dengan bobot yang berbeda untuk menghasilkan ramalan yang lebih akurat (Huang & Chen, 2021). Dalam konteks ini, metode weighted moving average akan  diimplementasikan  pada  sistem  bengkel mobil  berbasis website untuk  membantu  meramalkan kebutuhan spare part .
Pada  saat  ini,  teknologi  dengan  membangun  dan mengembangkan website telah menjadi salah satu alat yang penting  dan  utama  sebagai  upaya  mempermudah  dan menjadi tools yang  efisien  yang  bisa  digunakan  dalam berbagai  sektor,  termasuk  dalam  industri  bengkel kendaraan  (Smith  &  Johnson,  2022).  Penggunaan  sistem bengkel  berbasis website mampu  mempermudah  pemilik bengkel  dan  staf  atau  karyawan  untuk  dapat  mengakses informasi  penting  secara real-time dan  dapat  diakses  di mana  saja.  Pada  data  penjualan  kebutuhan spare  part secara  umum  yang  ada  pada  buku  utama  pengusaha bengkel, pada umumnya akan ada data terkait pelanggan, riwayat  perawatan  kendaraan,  dan  inventaris spare  part , history jenis  pembelian  dari  setiap  barang,  keluar  masuk barang (Chen & Wang, 2021). Dari setiap arsip yang ada dibuku  atau  catatan  penjualan spare  part tersebut  akan dijadikan variable utama untuk membangun sebuah sistem berbasis website .
Integrasi  metode weighted  moving  average pada  sistem website ini akan membantu dalam meramalkan kebutuhan spare  part secara  otomatis  dan  mengoptimalkan  proses pengadaan  dan  penggunaan spare  part (Huang  &  Chen, 2022). Metode weighted moving average mengambil rata- rata  tertimbang  dari  data  historis  dengan  memberikan bobot  yang  berbeda  pada  setiap  periode  waktu  (Wang, 2018). Bobot  ini mencerminkan tingkat  kepentingan atau keandalan  setiap  periode  waktu  dalam  meramalkan kebutuhan spare part . Dalam implementasi sistem bengkel berbasis website ,  bobot  tersebut  dapat  disesuaikan berdasarkan  faktor-faktor  seperti  musim  atau  tren  yang terkait  dengan  permintaan spare  part (Huang  &  Chen, 2022).
Dengan  menggabungkan  data  historis  yang  tersedia melalui sistem bengkel berbasis website , metode weighted moving  average dapat  memberikan  ramalan  yang  lebih akurat tentang kebutuhan spare part di masa depan (Gupta, 2021).  Hal  ini  memungkinkan  pemilik  bengkel  untuk
melakukan  perencanaan  persediaan  yang  lebih  baik, menghindari  kelebihan  atau  kekurangan  stok,  dan mengoptimalkan layanan bengkel.
Gap  dan  keterbaruan  serta  menjadi  keunikan  dari penelitian  ini  yaitu  penelitian  ini  menggunakan weighted moving  average dirasa  mampu  dan  sangat  sesuai  dengan data  yang  diperoleh  peneliti  untuk  memprediksi  materi berupa produk dan komoditas jual beli dari bengkel yang dijadikan  objek  utama  pada  penelitian  ini,  dengan  data yang  konstan.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  data  yang  dapat  dikategorikan  sebagai  data yang  memerlukan  adanya  proses  perhitungan  dengan menggunakan  analisis trendline salah  satu  metode  yang tepat  penurut  peneliti  yaitu  dengan  metode weighted moving  average .  Yang  mana  metode weighted  moving average memiliki kelebihan dibandingkan dengan metode peramalan lain yaitu dari segi metode yang sangat mudah dipahami  untuk  dijadikan  metode  perhitungan  peramalan dibandingkan  dengan  menggunakan  metode  lain  ataupun dibandingkan  dengan  tahapan  perhitungan  manual menggunakan perhitungan analisis trendline lainnya.
Permasalahan  yang  dihadapi  para  pengusaha  bengkel menjadi  landasan  mendasar  penelitian  ini.  Di  antara  lain yaitu  terkait  kerugian  material  berupa spare  part yang tidak  terpakai  dikarenakan  barang  berupa spare  part tersebut sudah masuk waktu expired serta adanya storage inventory barang  yang  tidak  memadai  jika  harus menyimpan barang terlalu banyak.
Batasan  masalah  dalam  penelitian  ini  sistem  berbasis website hanya  dengan  menerapkan  metode weighted moving  average sebagai  metode  untuk  peramalan kebutuhan spare part. Data yang diperoleh melalui proses observasi  dan  wawancara  secara  terstruktur  dengan melibatkan variable  data  history penjualan spare  part kendaraan.  Impelementasi  dan  penerapan  metode  serta data yang diperoleh mampu membangun sistem peramalan dengan  menggunakan  bahasa  pemprograman  PHP  dan database MySql.  Hasil  dari  sistemnya  akan  mampu memberikan  prediksi  berupa  peramalan  kebutuhan spare part dengan rentang waktu, 3, 6, 9, 12 bulan.
Tujuan  penelitian  yang  disesuaikan  pada  latar  belakang permasalahan dan batasan masalah pada penelitian, dengan tujuan  yaitu  mengimplementasikan  metode weighted moving  average untuk membangun  sistem bengkel  mobil berbasis website adalah langkah penting dalam meramalkan kebutuhan spare part dengan lebih akurat dan efisien.  Dengan  memanfaatkan  dan    menggunakan  data historis  yang  tersedia  melalui  sistem,  metode  ini  dapat membantu  pemilik  bengkel  dalam  mengelola  persediaan, meminimalkan waktu henti kendaraan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

## METODE
Metode yang digunakan dengan alur yang pertama dalam membangun sistem diperlukan data, oleh dari  itu peneliti perlu  proses  pengambilan  data,  selanjutnya  pengolahan data yang di dalamnya ada proses pengolahan data berupa proses training data , implementasi metode dan memberikan pola peramalan. Setelah itu yaitu perancangan sistem dan implementasi sistem pada bengkel.

## Pengambilan Data
Proses pengambilan data pada penelitian ini yaitu dengan cara  observasi  dan  wawancara.  Kegiatan  observasi mengharuskan  tim  peneliti  untuk  mampu  mencatat berbagai gejala yang ditemui secara sistematis yang terjadi di  lapangan.  Berbagai  informasi  dan  data  yang  didapat melalui teknik observasi yaitu data histori penjualan spare part yang  dibuat  secara  tersusun  berdasarkan  waktu  dan jenis objek dari tiap jenis spare part yang terjual. Tujuan dari  teknik  observasi  ini  mampu  memberikan  gambaran realistis  untuk  peneliti  terkait  ritme  dari  siklus  penjualan spare  part tiap  jenisnya,  dan  ini  dapat  mempermudah peneliti  untuk  dapat  mengetahui  jangkau mana  saja  yang akan  dijadikan  poin  penting  untuk  membangun  sistem peramalan untuk jangka pendek dan jangka panjang secara terstruktur.
Teknik  lain  selain  observasi  yaitu  teknik  wawancara. Teknik  ini  dipilih  tim  peneliti  karena  dianggap  mampu menangkap  beberapa  informasi  ataupun  data  yang  tidak terekam  dengan  baik  pada  saat  informasi,  karena  dengan adanya  teknik  wawancara  tim  peneliti  mampu  secara langsung  menanyakan  situasi  dan  kondisi  kapan  saja penjualan spare  part mengalami  kenaikan  secara  drastis, penjualan spare  part secara  konstan  ataupun  kondisi  di mana penjualan spare part mengalami penurunan. Kondisi ini  dapat  dijadikan  peneliti  sebagai  variabel  penentu  dari segi waktu peramalan atau prediksi untuk tiap waktunya.
Durasi  waktu  pada  pengumpulan  data  dilakukan  selama durasi  kurang  lebih  1  bulan  secara  tidak  terstruktur. Pengumpulan data ini secara langsung melibatkan banyak kontribusi  subjek  di  antaranya  tim  peneliti,  pemilik bengkel  maupun  karyawan  bengkel.  Durasi  1  bulan  ini hanya  dibutuhkan  untuk  mengumpulkan  data-data  histori dari periode atau tahun sebelumnya yang dimiliki bengkel mobil  untuk  dijadikan database pengolahan  data  dalam membangun  dan  mengimplementasikan  metode weight moving  average dalam  membangun  sistem  peramalan spare part mobil.

## Pengolahan Data
Setelah proses pengumpulan data dengan teknik observasi dan wawancara, proses selanjutnya yaitu pengolahan data,
atau training data. Training data digunakan untuk melatih dan mengidentifikasi kebutuhan, sebelum dibuatkan sistem berbasis website .  Proses  mengidentifikasi  kebutuhan  ini yaitu  sebagai  tujuan  dari  peramalan  dalam  menentukan jumlah  permintaan  pada  masa  mendatang  dengan memanfaatkan data historis yang didapatkan.
Adapun  metode  yang  tepat  dengan  digunakannya  data historis penjualan yaitu dengan metode Weighted Moving Average (WMA). Weighted Moving Average (WMA) adalah metode  peramalan  yang  mengontribusikan  bobot  yang berbeda  pada  setiap  titik  data  historis  untuk  memberikan lebih banyak penekanan pada pengamatan terkini (Huang &  Chen,  2021).  Metode  ini  umumnya  digunakan  untuk memprediksi  tren  atau  pola  dalam  data time  series (Makridakis,  2018). Time  series merupakan  jenis  dari variabel  waktu  yang  memiliki  rentang  waktu  yang  dapat dikatakan konstan dan melibatkan variabel lainnya seperti variabel bobot.
Perhitungan  dari  metode  WMA  melibatkan  perkalian setiap  titik  data  dengan  bobotnya  yang  sesuai, menjumlahkan  nilai-nilai  yang  telah  diberi  bobot,  dan membaginya  dengan  jumlah  bobot  (Chatfield,  2019). Berikut adalah rumus untuk menghitung Weighted Moving Average (Huang & Chen, 2021):
Perumusan:
WMA = (w1 × y1) + (w2 × y2) + ⋯ + (wn × yn) (w1 + w2 + ⋯ + wn)
Keterangan :
WMA
: Weighted Moving Average y1, y2, … , yn
: Titik data historis
w1, w2, … , wn : Bobot yang sesuai untuk titik data
Bobot yang diberikan pada setiap titik data dapat bervariasi berdasarkan dengan jenis dari kriteria yang berbeda-beda, seperti  pentingnya  atau  relevansi  titik  data  tersebut  antar titik  data  (Huang  &  Chen,  2022).  Biasanya,  titik  data terbaru  memiliki  bobot  yang  lebih  tinggi  untuk mencerminkan signifikansi yang lebih besar dalam sebuah peramalan (Al-Jarrah, 2016).
Dengan  menggunakan  metode  WMA,  secara  garis  besar yaitu  mampu  untuk  dapat  menangkap  fluktuasi  jangka pendek, dengan kondisi dari data tetap dan mempertimbangkan trend  secara keseluruhan. Metode ini memberikan  keseimbangan  antara  kesederhanaan metode Moving Average dan responsivitas teknik peramalan yang lebih kompleks (Huang & Chen, 2022).
Penerapan dari metode WMA, mampu untuk meramalkan permintaan spare  part pada  bengkel  mobil  berbasis website ,  data  historis  tentang  penggunaan spare  part dan bobot  yang  sesuai  dan  dapat  digunakan  (Huang &  Chen, 2022). Bobot tersebut dapat ditentukan berdasarkan faktor-
faktor  seperti  pentingnya  data  terbaharu,  pola  musiman (kondisi dari faktor waktu), ataupun berbagai faktor-faktor relevan  lainnya  yang  spesifik  untuk  konteks  bengkel (Huang  &  Chen,  2021).  Nilai  dari  WMA  yang  dihitung kemudian  dapat  membantu  dalam  mengambil  keputusan yang  terinformasi  mengenai  pola  dari  pengelolaan peramalan persediaan dan pengadaan spare part .

## Perancangan Sistem
Proses  training  dapat  memperoleh  pola  dari  pengelolaan peramalan  persediaan  dan  pengadaan  spare  part. Kemudian,  hasil  tersebut  peneliti  membangun  program utama berbasis website. Berikut ini merupakan rancangan dari use case diagram yang digunakan untuk membangun sistem peramalan berbasis website.
Gambar 1. Use Case Diagram
Pada  Gambar  1,  menunjukkan  alur  dan  cara  kerja  sistem peramalan berbasis website secara umum. Di mana hanya ada 1 aktor yaitu sebagai pengguna sistem, yang mana satu aktor  tersebut  dapat  melakukan  3  proses,  yaitu  mampu mengelola  data  penjualan spare  part mobil,  mampu mengelola stock dari spare  part mobil  dan  mampu melakukan peramalan dari kebutuhan spare part yang akan datang.  Setiap use  case akan  dijabarkan  lagi  menjadi sebuah diagram aktivitas. Pada Gambar 2-4 menggambarkan diagram aktivitas yang di dapat dilakukan 1 aktor pengguna.
Diagram  aktivitas  atau activity  diagram merupakan perancangan  dari  proses  aktivitas  itu  dimulai  sampai aktivitas  itu  selesai,  yang  diperankan  oleh  aktor.  Pada penelitian  ini  hanya  terdapat  1  aktor  sebagai  pengguna yang dapat memerankan atau menjalan 3 tugas dalam satu sistem yang tergambarkan pada gambar aktivitas diagram.
Gambar 2. Diagram Aktivitas Aktor Untuk Mengelola
Data Spare Part

## Gambar 3. Diagram Aktivitas Aktor Untuk Mengelola
Data Spare Part yang Terjual
Gambar 4. Diagram Aktivitas Aktor Untuk Peramalan Kebutuhan Spare Part

## HASIL DAN DISKUSI

## Hasil Proses Pengelolaan Data
Proses  dari  upaya  pengukuran  keandalan  dan  ketepatan dari  peramalan  yaitu  dengan  penerapan  metode Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE) (Makridakis,  2018). Mean  Absolute  Percentage  Error  (rata-rata  kesalahan absolut)  adalah  dihitung  sebagai  rata-rata  diferensiasi absolut  antara  nilai  aktual  dan  yang  diramalkan, dinyatakan  sebagai  persentase  nilai  aktual ( Söderlund , 2018 ) .  Nilai  MAPE  dapat  diinterpretasikan  ke  dalam  4 kategori yaitu di antaranya (Lewis, 1982):
1. MAPE  <=  10%:  Tingkat  Kesalahan  Sangat  Rendah Nilai MAPE yang kurang dari atau sama dengan 10% menunjukkan tingkat kesalahan yang sangat rendah. Ini menandakan  bahwa  peramalan  sangat  akurat  dan memiliki kualitas yang tinggi.
2. 10%  <  MAPE  <=  20%:  Tingkat  Kesalahan  Rendah- Moderat  Nilai  MAPE  antara  10%  dan  20% menunjukkan  tingkat  kesalahan  yang  rendah  hingga sedang.  Meskipun  masih  dianggap  cukup  baik,  ada ruang untuk perbaikan dalam akurasi peramalan.
3. 20%  <  MAPE  <=  50%:  Tingkat  Kesalahan  Moderat- Tinggi Nilai MAPE antara 20% dan 50% menunjukkan tingkat  kesalahan  yang  moderat  hingga  tinggi.  Ini menunjukkan  bahwa  peramalan  memiliki  tingkat ketidakakuratan yang cukup signifikan, dan diperlukan upaya untuk meningkatkan akurasi.
4. MAPE > 50%: Tingkat Kesalahan Sangat Tinggi Nilai MAPE  di  atas  50%  menunjukkan  tingkat  kesalahan yang  sangat  tinggi.  Peramalan  dengan  tingkat kesalahan  semacam  ini  dianggap  tidak  dapat diandalkan,  dan  perlu  dilakukan  evaluasi  menyeluruh serta perbaikan metode peramalan yang digunakan.
Berdasarkan  empat  kategori  di  atas  maka  dapat disimpulkan  bahwa  “Semakin  besar  nilai  MAPE  maka semakin  besar  kesalahan  hasil  peramalan,  dan  semakin kecil  nilai  MAPE  maka  semakin  kecil  kesalahan  hasil peramalan”.
Hasil dari proses dan pola peramalan kebutuhan spare part mobil dari penerapan metode WMA dengan
memanfaatkan  perhitungan Mean  Absolute  Percentage
Error (MAPE), hasilnya yaitu masuk ke dalam kategori 1 yaitu  hasil  suatu  metode  peramalan  mempunyai kemampuan  peramalan  baik  jika  nilai  MAPE  di  antara 10%  dan  20%.  dan  mempunyai  kemampuan  peramalan sangat  akurat  jika  nilai  MAPE  <  10%.  Hasil  pengecekan keakuratan dari penelitian ini yaitu mampu mencetak hasil peramalan dengan nilai MAPE sebesar 2,76 % dan dengan nilai  keberhasilan  peramalan  sebesar  97,24  %.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  peramalan  untuk  kebutuhan
spare part sangat akurat dan tepat sesuai dengan data yang dibutuhkan pemangku usaha bengkel mobil.
Setelah proses pengolahan data yang sudah baik dan sudah akurat  dan  tepat  sebagai  pola  dari  peramalan  serta  telah dirancangnya  aktivitas  diagram  untuk  tiap  elemen  dari sistem. Langkah berikutnya yaitu tahap pembuatan aplikasi berbasis website .  Tahap  ini  pada  penelitian  adalah pembuatan  aplikasi  berbasis website .  Proses  peramalan spare  part dengan  metode  WMA  menitikberatkan  bobot rata-rata  dalam  perhitungannya.  Perhitungan  penentuan spare  part dilakukan  menggunakan  data  penjualan  per bulannya,  dan  kemudian  ditentukanlah  bobot  dari  data penjualan spare part tersebut. Bulan yang paling dekat dari bulan  peramalan  akan  memiliki  bobot  terbesar  (Behera, 2018).

## Instalasi Progam Utama
Adapun berikut ini merupakan langkah untuk menjalankan program  utama  sistem  berbasis website untuk  peramalan kebutuhan spare part mobil.
1) Pastikan komputer anda telah ter- install sistem operasi
beserta dengan driver -nya.
2) Kemudian install program aplikasi AMPPS, jika belum memiliki bisa di download secara gratis pada halaman internet masing-masing.
3) Letakkan folder siperkasa pada
folder
“\AMPPS\www”.
4) Letakkan  folder  database  dbsiperkasa  pada  folder “\AMPPS\apps\mysql\data”.
5) Sebagai  Admin  anda  dapat  mengakses  program  ini pada website
browser
dengan
address http://localhost/siperkasa/  dan  mengakses database dengan  address  http://localhost/phpmyAdmin/  dan pilih database dbsiperkasa.
6) Jika  anda  sebagai  client  maka  anda  juga  dapat mengakses  program  ini  pada website  browser dengan address http:/ /nomerIpAdmin /siperkasa

## User Interface Program Peramalan Spare Part Mobil

## Halaman Utama
Halaman  utama  merupakan form atau  lembar  halaman pertama  yang  dilihat  oleh  pengguna  setelah  melakukan login (Gambar  5.).  Melalui  halaman  inilah user dapat mengakses sistem.
Gambar 5. Menu Peramalan Kebutuhan Spare Part

## Halaman Data Spare Part

## 1) Data Spare Part
Terdapat  empat  sub  menu  di  antaranya  ubah  data,  hapus dan tambah. Jika pengguna ingin memilih menu data spare part. Data spare part terdapat di menu utama pada halaman utama (Gambar 6.).
Gambar 6. Halaman Data Spare Part
2) Tambah Data Spare Part
Jika  pengguna  berkehendak  untuk  menambahkan  data spare  part maka  tinggal  klik  tambah  data.  Berikut  ini adalah  tampilan  dari  menu  tambah  data spare  part (Gambar 7.).
Untuk  menambahkan  data spare  part ,  pengguna  dapat mengisi kode spare part , nama spare part , stok, harga beli, dan  harga  jual  yang  baru  ke  dalam  formulir  yang disediakan.  Setelah  semua  informasi  terisi,  pengguna cukup mengklik tombol "Tambah Data" untuk menyimpan data spare part baru ke dalam sistem.
a. Ubah Data Spare Part
Menu "Ubah Data Spare Part " berfungsi untuk mengubah data spare  part jika  terjadi  kesalahan  saat  proses penambahan.  Berikut  ini  adalah  tampilan  menu  "Ubah Data Spare  Part "  yang  disediakan  untuk  pengguna (Gambar 8.).
Gambar 8. Halaman Ubah Data Spare Part
Untuk  melakukan  perubahan  data,  pengguna  dapat memilih opsi "Ubah" yang terletak di sisi kanan data yang ingin  diubah.  Setelah  itu,  pengguna  dapat  menginputkan data spare part yang dianggap benar melalui formulir yang disediakan.  Setelah  pengguna  yakin  dengan  perubahan yang  dilakukan,  mereka  hanya  perlu  menekan  tombol "Ubah Data" untuk memulai proses perubahan.
b. Hapus Data Spare Part
Untuk melakukan proses hapus data spare part , pengguna dapat  memilih  hapus  pada  sisi  kanan  data  yang  akan dihapus.  Kemudian  akan  muncul dialog  box seperti  pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Hapus Data Spare Part
Untuk  mengkonfirmasi  apakah  Anda  yakin  untuk menghapus  data  ini,  pengguna  dapat  memilih  opsi  "Ya" jika  yakin  atau  "Tidak"  jika  tidak  yakin.  Jika  pengguna
memilih  "Ya"  dan  mengklik  "Hapus  Data",  sistem  akan secara  otomatis  menghapus  data  dari spare  part yang terjual yang telah pengguna pilih.

## Halaman Data Spare Part yang Terjual
1) Data Spare Part yang Terjual
Terdapat  empat  sub  menu  di  antaranya  ubah  data,  hapus dan tambah. Jika pengguna ingin memilih menu data spare part yang terjual. Data spare part , yang terjual terdapat di menu utama pada halaman utama. Di bawah ini tampilan dari halaman data spare part yang terjual (Gambar 10.).
Gambar 10. Halaman dari Data Spare Part yang Terjual
a. Tambah Data Spare Part yang Terjual
Jika  pengguna  berkehendak  untuk  menambahkan  data spare  part yang  Terjual  maka  tinggal  klik  tambah  data. Berikut ini adalah tampilan dari menu tambah data spare part yang terjual.
Gambar 11. Halaman Tambah Data Spare Part yang Terjual
Untuk  menambahkan  data spare  part yang  terjual, pengguna  dapat  mengisi  id  dataset,  tahun,  bulan,  jumlah terjual, dan kode spare part yang baru ke dalam formulir yang  tersedia.  Setelah  semua  informasi  terisi,  pengguna
cukup mengklik tombol "Tambah Data" untuk menyimpan data spare part yang terjual baru ke dalam sistem (Gambar 11.).
b. Ubah Data Spare Part yang Terjual Menu  "Ubah  Data Spare  Part Terjual"  berfungsi  untuk mengubah  data spare  part yang  telah  terjual  jika  terjadi kesalahan  saat  proses  penambahan.  Berikut  ini  adalah tampilan  menu  "Ubah  Data Spare  Part Terjual"  yang disediakan untuk pengguna (Gambar 12.).
Gambar 12. Halaman Ubah Data Spare Part yang Terjual
Untuk  melakukan  perubahan  data,  pengguna  dapat memilih opsi "Ubah" yang terletak di sisi kanan data yang ingin  diubah.  Setelah  itu,  pengguna  dapat  menginputkan data spare part yang terjual yang dianggap benar melalui formulir yang disediakan. Setelah pengguna yakin dengan perubahan  yang  dilakukan,  mereka  hanya  perlu menekan tombol "Ubah Data" untuk memulai proses perubahan.
c. Hapus Data Spare Part yang Terjual
Untuk  melakukan  proses  hapus  data spare  part yang terjual, pengguna dapat memilih hapus pada sisi kanan data yang  akan  dihapus.  Kemudian  akan  muncul  dialog  boxs seperti berikut (Gambar 13.).
Gambar 13. Halaman Hapus Data Spare Part yang Terjual
Untuk  mengkonfirmasi  apakah  Anda  yakin  untuk menghapus  data  ini,  pengguna  dapat  memilih  opsi  "Ya" jika  yakin  atau  "Tidak"  jika  tidak  yakin.  Jika  pengguna memilih  "Ya"  dan  mengklik  "Hapus  Data",  sistem  akan
secara  otomatis  menghapus  data  dari spare  part yang terjual yang telah pengguna pilih.

## Hasil Utama dari Tampilan Data Peramalan
Terdapat dua sub menu di antaranya lihat hasil dan cetak. Jika  pengguna  ingin  memilih  menu  data  peramalan kebutuhan spare  part .  Data  peramalan  kebutuhan spare part terdapat di menu utama pada halaman utama (Gambar 14.). Di bawah ini tampilan dari halaman data peramalan kebutuhan spare part .
Gambar 14. Halaman Peramalan Kebutuhan Spare Part
Untuk  melakukan  peramalan  kebutuhan spare  part yang diinginkan,  pengguna  dapat  memilih  nama spare  part , periode, dan bobot yang diinginkan. Setelah itu, pengguna cukup  menekan  tombol  "Cari".  Tabel  data  peramalan kebutuhan spare part akan terdiri dari grafik, bulan, tahun, jumlah  terjual,  bobot,  perkalian  penjualan  dengan  bobot, dan  hasil  ramalan.  Jika  pengguna  ingin  mencetak  data peramalan  kebutuhan spare  part ,  hanya  perlu  mengklik opsi "Cetak".

## Hasil Sesudah Implementasi Sistem Peramalan
Keefektifan  dari  implementasi  sistem  berbasis website untuk  meramalkan  kebutuhan spare  part pada  bengkel mobil  sebagai  objek  penelitian  ini,  yaitu  mengacu  pada kebermanfaatan  berdasarkan inventory  rate .  Adapun manfaat  dari  pengukuran  keberhasilan  dan  keefektifan sistem berdasarkan beberapa point sebagai tolak ukur dari inventory rate yaitu itu di antaranya:
1) Berdasarkan Dana
Sebagai  pelaku bisnis dibidang otomotif, pengusaha atau  pemilik  usaha  otomotif  (bengkel  mobil) khususnya  objek  pada  penelitian  ini.  Mampu meminimalkan  pengeluaran  dari  segi  pengumpulan atau inventory barang  yang  ada  digudang  bengkel/ kelebihan  stok (overstock), dan  menjadikan  proses dalam  memprediksi  jumlah  barang  lebih  tepat  dan akurat  dalam  barang  apa  saja  yang  mampu  dijual
dengan  baik,  dan  pengeluaran  dana  untuk  barang yang  kurang  dan  tidak  laku  dapat  dihindari  sedari awal  sehingga  pengusaha  bengkel  tidak  lagi mengalami kerugian akibat penumpukan barang yang kurang laku dan expired .
Mampu memaksimalkan keuntungan dengan
menyediakan stok sesuai dengan permintaan
2) Mudah untuk mengukur Key Performance Indicator (KPI) pada perusahaan atau bengkel mobil tersebut.
3) Untuk mengukur tingkat efisiensi operasional secara keseluruhan.
4) Membantu untuk memilih keputusan yang baik bagi bisnis jangka untuk panjang, dengan durasi 3,6, 9, dan 12  bulan  sesuai  dengan  batasan  masalah  dari penelitian ini.
Sebagai  timbal  balik  dari  kegiatan  penelitian  yang  telah dilakukan  pada  objek  bengkel  mobil  pada  penelitian  ini. Peneliti membuat kegiatan berupa demo  dari hasil sistem program  yang  dilakukan  secara  langsung  pada  bengkel mobil  tersebut.  Dari  hasil  demo  tersebut  peneliti memberikan  kuesioner  sebagai  upaya  untuk  memperoleh kebermanfaatan  dari  sistem  peramalan spare  part mobil yang  telah  dibangun.  Hasil  kuesioner  sendiri  bersifat pribadi karena tercantumnya nama perusahaan. Hasil dari kebermanfaatan  tersebut  sudah  tercantum  pada  beberapa poin di atas.

## KESIMPULAN
Dengan peramalan kebutuhan spare part berbasis website para  pelaku  usaha  dapat  meminimalkan  kelebihan  stok (overstock) dan  memaksimalkan  keuntungan  dengan menyediakan  stok  sesuai  dengan  permintaan.  Pentingnya peramalan  penjualan,  terutama  dalam  konteks  kebutuhan spare part , dapat  dilihat dari  analisis kondisi  saat  ini dan kondisi ketersediaan sebelumnya. Ini memberikan sumber informasi yang berharga untuk mengukur permintaan saat ini dan di masa depan.
Proses  dalam  melakukan  peramalan  yang  akurat,  dapat meramalkan  kebutuhan spare  part di  masa  yang  akan datang dengan menghitung variabel-variabel yang relevan. Hal  ini  dapat  membantu  meningkatkan  efisiensi  karena waktu  yang  dibutuhkan  dalam  proses  peramalan menjadi lebih  singkat  dalam  mengelola  persediaan  barang berbentuk spare  part sesuai  dengan  permintaan  dari pelanggan.  Sesuai  dengan  latar  belakang  dan  tujuan peningkatan  kepuasan  pelanggan  merupakan  nilai  utama dari  kesuksesan  bengkel  tersebut  dalam  memberikan pelayanan  yang  diberikan.  Dan  dengan  adanya  adopsi sistem  perhitungan  perkiraan  kebutuhan spare  part , penggunaan kertas dalam proses tersebut telah berkurang. Penggunaan  sistem  ini  memberikan  kemudahan  bagi
pelaku  usaha  dalam  mengelola  kebutuhan spare  part dengan  lebih  efisien.  Rekomendasi  yang  dapat  peneliti sampaikan adalah aplikasi peramalan kebutuhan spare part ini dapat  dijadikan referensi  pengambilan keputusan bagi pihak  bengkel  dalam  penentuan  jumlah  kebutuhan spare part.
Penurunan  kerugian  material  dapat  dirasakan  pemilik bengkel sebesar 60% serta pengusaha secara aktif mampu memonitor stock barang  secara real-time .  Adanya penurunan  dan  aktivitas monitoring tersebut,  mampu meningkatkan pelayanan dan usaha yang dijalankan dapat lebih  berkembang  dan  memperoleh  keuntungan  yang maksimal.
Peneliti merasa perlu adanya keberlanjutan dari sistem ini, yang  mana  peneliti  akan  melakukan  penelitian  terhadap hasil peramalan dengan prediksi dan keterlibatan variabel lain  seperti  kondisi,  dan  kuantitas  dari  barang  yang diramalkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Gupta,  S.  &.  (2021).  Factors  Influencing  Spare  Parts Demand:  A  Case  Study  in  Web-Based Automotive Repair Workshops. Research Report No.  RR2021-2345,  University  XYZ, Institute  of Industrial Management.
Chatfield,  C.  (2019).  The  Analysis  of  Time  Series:  An Introduction (6th ed). CRC Press.
Makridakis,  S.  S.  (2018).  The  M4  Competition:  100,000 time  series  and  61  forecasting  methods. International Journal of Forecasting, 36(1), 54-74.
Al-Jarrah,  I.  M.-M.  (2016).  An  Intelligent  Forecasting System for Jordanian Industrial Sector. Journal of Intelligent Manufacturing, 27(3), 567-582.
Wang, Y. &. (2018). Comparative Analysis of Forecasting Methods for Spare Parts Demand in Automotive Repair  Workshops.  Research  Report  No. RR2018-5678,  University  XYZ,  Department  of Industrial Engineering.
Söderlund,  M.  (2018).  Forecasting  with  Intermittent
Demand: Evaluation of Error Measures. International  Journal  of  Production  Economics, 203, 151-161.
Lewis,  C.  (1982).  International  and  Business  Forecasting Methods. London: Butterworths.
Behera, R. N. (2018). International Journal of Mechanical Engineering  and  Technology.  Spare  Parts Demand Forecasting Using Time Series Analysis, 9(11), 801-808.
Huang,  L.,  &  Chen,  W.  (2022).  Seasonal  Weighted Moving  Average  for  Spare  Parts  Demand Forecasting  in  Web-Based  Automotive  Repair
Workshops. Journal  of Operations Management, 40(2), 135-150.
Huang,  L.,  &  Chen,  W.  (2021).  Forecasting  Spare  Parts
Demand  in  Automotive  Repair  Shops  Using
Weighted  Moving  Average  Method.  Journal  of Operations Management, 35(2), 156-168.
Smith,  J.,  &  Johnson,  A.  (2020).  Efficient  Spare  Parts Management for Automotive Repair Workshops.
Journal  of  Automotive  Engineering,  15(2),  87-
102.
Smith, J., & Johnson, A. (2022). Web-Based Management System  for  Automotive  Repair  Workshops.
Journal of Automotive Technology and Management, 17(3), 145-162.
Chen,  L.,  &  Wang,  Q.  (2021).  Web-Based  Automotive
Workshop Management System: Features,
Implementation,  and  Benefits.  International Journal  of  Vehicle  Systems  Modelling  and
Testing, 12(2), 120-135.
Huang,  L.,  &  Chen,  W.  (2022).  Integration  of  Weighted Moving  Average  Method  in  Web-Based  Spare Parts Forecasting System for Automotive Repair
Workshops. Journal of
Supply Chain
Management, 25(4), 345-360.
S,  F.,  Rahmah,  G.,  &  AP,  D.  (2023).  Pemodelan  Sistem Peramalan  Kebutuhan  Spare  Part  Menggunakan Unified  Modeling  Language.  JSI  (Jurnal  sistem Informasi) Universitas Suryadarma, 10(1), 69-78.
Md. Mujibur RAhman, M. I. (2019). Indices prediction of
Bangladeshi  stock  by  using  time  series forecasting and performance analysis . International Conference on Electrical, Computer and Communication Engineering.
A. R. Adiguna, M. C. Saputra, and F. Pradana, “Analisis dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Manajemen Gudang  pada  PT  Mitra  Pinasthika  Mulia
Surabaya,”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu
Komput., vol. 2, no. 2, pp. 612–621, 2018.