## PENGENDALIAN PERSEDIAAN SPARE PART BIDANG MEKANIKAL DAN ELEKTRIKAL DENGAN METODE ACTIVED BASED COASTING (ABC) DAN ECONOMIC ORDER
QUANTITY (EOQ) PADA PT. STP UNIT SOBO BANYUWANGI
Eritrian Bisma Primayanda 1 , Herdiana Dyah 2 , Harliwanti Prisilia 3 1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi email: 1 eritrianbisma031201@gmail.com, 2 herdianadyahs@gmail.com

## Abstract
PT.  Suri  Tani  Pemuka  (STP)  is  a  pond  company  in  Banyuwangi  that  has  various  departments according to their tasks and functions, one of which is the mechanical and electrical (ME) department. In carrying out its tasks, the ME department heavily relies on the need for spare parts in repairing machine breakdowns in the workshop. However, there is a constraint faced, namely the delay of spare parts in repairing water turbine machine breakdowns due to lack of inventory control, especially for water turbine machine spare parts. Therefore, the Active Based Coasting (ABC) and Economic Order Quantity (EOQ) methods are used to solve this problem. The aim of this research is to determine the level of spare parts inventory based on cost, the level of spare parts inventory based on forecasting results, and to determine the ideal economic ordering calculation in spare parts inventory. The results of implementing ABC still show delays in spare parts inventory. After being improved using EOQ, the EOQ calculation results are as follows: Gear box gear 13 units, Gear box bearing 41 units, Turbine fan 6 units, Electric motor bearing 19 units, Seal cover 19 units, Oil seal 38 units, Turbine clutch 4 units. The implementation of the EOQ method in the inventory system or application shows that its use can reduce the expenditure of ordering goods more efficiently and effectively than relying solely on the ABC method.
Keywords: Sparepare Part, Mekanikal and Elektrikal, ABC, EOQ.

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  baik  yang  bergerak  di bidang  manufaktur  ataupun  jasa  tidak  lepas kaitannya dengan persediaan. Dengan persediaan yang  optimal,  perusahaan  mampu  mengurangi risiko  dalam  memenuhi  permintaan  konsumen pada  waktu  tertentu.  (Basjir,  2022).  Persediaan barang  dagangan  adalah  barang  –  barang  yang disediakan produsen untuk dijual kembali kepada para  konsumen  dan  digunakan  untuk  mencatat harga  pokok  barang  dagang  selama  periode normal  kegiatan  perusahaan  (Meirizha,  2022). Pengendalian  persediaan  merupakan  proses mengumpulkan dan menyimpan komoditas untuk digunakan sebagai pemenuhan permintaan seiring  berjalannya  waktu,  persediaan  memiliki peran  yang  esensial  dalam  menjaga  kelancaran operasional perusahaan  (Indriastiningsih, 2019). Salah  satu  perusahaan  tambak  ternama  yang
berada di Kabupaten Banyuwangi yaitu PT. Suri Tani Pemuka (STP). Di dalam PT. STP terdapat  berbagai  bidang  sesuai  tugas  dan fungsinya,  salah  satu  bidang  yang  terdapat pada  PT.  STP  yaitu  bidang mekanikal dan elektrikal (ME). Pada pelaksanaan tugasnya bidang  ME  melaksanakan  menjamin  suplai kebutuhan  listrik  pada  tambak,  suplai  air tawar  dari  sumur  pompa  air  bawah  tanah, suplai  air  laut  dari  mesin  pompa  air  laut, merawat  serta  memperbaiki  komponen kincir air pada petak tambak.
Kendala  yang  dialami  oleh  bidang  ME yaitu  keterlambatan spare  part untuk perbaikan  mesin  kincir  air  karena  tidak adanya  pengendalian  persediaan  khususnya spare  part mesin  kincir  air.  Dengan  jumlah spare part yang banyak, perusahaan mengalami  kesulitan  dalam  menentukan
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
spare part mana yang harus di prioritaskan ketika ingin melakukan perencanaan pembelian kembali pada spare part, berdasarkan gejala adanya spare part  yang  cepat  rusak  dan  yang  lama  rusak (Sulfajrin,  2022).  Berikut  data  keterlambatan spare part pada tabel 1:
Tabel 1. Data Keterlambatan Spare Part
Nama Komponen Jumlah Yang Dibutuhkan Jumlah Yang Tersedia Gigi gear box 144 80 Bearing gear box 576 420 Bearing motor listrik 288 250 Oil seal 576 380 Cover seal 288 250 Kipas Kincir 60 40 Kopling Kincir  30 20 TOTAL 1.962 1.440
Diketahui  pada  tabel  tersebut  bahwa  jumlah yang  dibutuhkan  dan  jumlah  yang  tersedia memiliki  perbedaan  berjumlah  522  unit spare part.  Kendala  yang  dialami  tersebut  berdampak pada  hasil  budidaya  udang  karena  sirkulasi oksigen  dalam  petak  tambak  yang  tidak  optimal karena  kincir  air  yang  dibutuhkan  tidak  cukup, karena proses perbaikan kincir air yang terhambat dengan  adanya  keterlambatan spare  part yang dibutuhkan. Persediaan barang memiliki peranan penting  dalam  operasi  bisnis  suatu  perusahaan (Fahruliansyah, 2023).
Pada  metode  perhitungan  yang  digunakan, metode  yang  digunakan  berupa  metode Actived Based  Coasting (ABC), Singel  Exponential Smoothing (SES), Economic  Order  Quantity (EOQ).  Prinsip  EOQ  dimanfaatkan  untuk mengestimasi jumlah optimal yang harus dipesan dalam setiap pemesanan atau pembelian, dengan memerlukan perhitungan teliti terhadap kuantitas pembelian  yang  ekonomis.  EOQ  adalah  suatu pendekatan  dalam  manajemen  persediaan  guna mengoptimalkan pengurangan total biaya, khususnya  biaya  yang  timbul  akibat  proses pemesanan (Febrianti, 2022).
Diharapkan  bahwa  hasil  penelitian  akan menyederhanakan  pengelolaan  persediaan  yang rumit  dan  mengurangi  risiko  kecurangan  serta
ketidaksesuaian  prosedur  dalam  proses pengadaan barang (Yanti, 2021).

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  rancangan penelitian  kuantitatif  untuk  menentukan  tingkat ketersediaan spare part dan meminimalkan biaya setiap pemesanan spare part di bidang Mekanikal dan  Elektrikal.  Adapun  objek  penelitian  ini adalah PT. Suri Tani Pemuka yang berlokasi di Jalan  Ikanwijinongko  Lingkungan  Wonosari Kecamatan Banyuwangi, Kabupaten Banyuwangi.  Metode  pengumpulan  data  yang dilakukan berupa :

## Data Primer
Data  yang  dikumpulkan  langsung  oleh peneliti  dari  objek  penelitian  di  PT.  Suri  Tani Pemuka Unit Sobo dengan cara Studi lapang dan Observasi.

## Data Sekunder
Data  sekunder  merupakan  informasi yang  didapat  tanpa  keterlibatan  peneliti  secara langsung  dari  objek  penelitian,  data  yang digunakan  peneliti  ditinjau  dari  studi  literatur berupa artikel ilmiah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN ABC (Actived Based Coasting)
Dalam perhitungan ABC dibutuhkan data spare  part  pada  bidang  ME  serta  harga satuannya,  berikut  hasil  identifikasi  data kebutuhan  spare  part  PT.  Suri  Tani  Pemuka Bidang  Mekanikal  Elektrikal  selama  bulan Februari 2023 - April 2023:
Tabel 2. Kebutuhan Spare Part Bidang ME
Februari – April 2023
No Nama Materi al Satu an Bula n Total Harga Satuan Feb ruar i Mare t April 1 Gigi gear box Bh 44 60 40 144 Rp. 400.000 2 Bearin g gear box Bh 136 240 200 576 Rp. 30.000 3 Bearin g motor listrik Bh 78 110 100 288 Rp. 25.000
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
4 Oil seal Bh 230 200 146 576 Rp. 10.000 5 Cover seal Bh 78 120 90 288 Rp. 20.000 6 Kipas Kincir Bh 15 28 17 60 Rp. 250.000 7 Koplin g Kincir Bh 8 13 9 30 Rp. 150.000
Pada tabel diatas menunjukkan data kebutuhan spare  part serta  harga  per  unit  nya  pada  bulan Februari – April 2023. Tahapan berikutnya dalam metode  ABC  adalah  dengan  cara  mengurutkan nilai  uang  setiap  tipe  barang  dapat  ditemukan dalam tabel berikut:

## Tabel 3. Urutan Nilai Uang Setiap Tipe Barang
No Nama Material Nilai Uang 1 Gigi gear box Rp. 57.600.000 2 Bearing gear box Rp. 17.280.000 3 Kipas Kincir Rp. 15.000.000 4 Bearing motor listrik Rp. 7.200.000 5 Cover seal Rp. 5.760.000 6 Oil seal Rp. 5.760.000 7 Kopling Kincir Rp. 4.500.000 Total Penyerapan Dana Rp. 113.100.000
Pada tabel diatas menunjukkan bahwa urutan nilai  uang  setiap  tipe  barang  dengan  total penyerapan dana Rp. 113.100.000.
1. Persediaan  dengan  tingkat  pemakaian  dan investasinya tinggi dengan persen (%) kumulatifnya 0-70% yang disebut fast moving dengan bobot = 3, yaitu kategori kelompok A.
2. Persediaan  dengan  tingkat  pemakaian  dan investasinya  sedang  dengan  persen  (%) kumulatifnya  71-90%  yang  disebut moderate dengan bobot = 2, yaitu kategori kelompok B.
3. Persediaan  dengan  tingkat  pemakaian  dan investasinya  rendah  dengan  persen  (%) kumulatifnya  91-100%  yang  disebut slow
moving dengan  bobot  =  1,  yaitu  kategori kelompok C.
Rumus Perhitungan Presentase Kebutuhan 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑒𝑟𝑎𝑝𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑛𝑎 X 100%
Selanjutnya  menganalisis    dengan  cara presentase  tiap spare part ditunjukkan pada tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4. Analisis ABC Berdasarkan Presentase Jumlah Kebutuhan Spare Part
Februari – April 2023 No   Nama Materi al Nilai Uang Perse diaan Nilai Persediaan % Nilai komu latif 1 Gigi gear box Rp. 57.60 0.000 ( 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑒𝑟𝑎𝑝𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑛𝑎 𝑥 100%) 50,9 % 50,9 % 2 Bearin g gear box Rp. 17.28 0.000 15,3% 66,2 % 3 Kipas Kincir Rp. 15.00 0.000 13,2% 79,4 % 4 Bearin g motor listrik Rp. 7.200 .000 6,4% 85,8 % 5 Cover seal Rp. 5.760 .000 5,1% 90,9 % 6 Oil seal Rp. 5.760 .000 5,1% 96% 7 Koplin g Kincir Rp. 4.500 .000 4% 100%
Pada tabel diatas menunjukkan presentase jumlah kebutuhan tiap spare part hingga nilai komulatif hingga 100%.
Hasil  kebutuhan  persediaan  saparepart dengan menggunakan metode ABC diimplementasikan  pada  PT.  STP  selama bulan  Agustus  sampai  Oktober  2023  dan mendapatkan  hasil  yang  dapat  diamati  pada tabel  5  dan  hasil  perbandingan  persediaan sparepart  yang  dilakukan  oleh  PT.  STP  dan
metode  ABC  dapat  dilihat  pada  gambar  1  dan Selisih keterlambatan sparepart pada gambar 2 Tabel 5. Analisis ABC Berdasarkan Presentase Jumlah Kebutuhan Spare Part Agustus – Oktober
2023 No Nama Material Nilai Uang Persediaan Nilai Persediaan % Nilai Komulatif 1 Gigi gear box Rp 60.000.000 52,2 % 52,2 % 2 Bearing gear box Rp. 19.500.000 16,9% 69,1% 3 Kipas Kincir Rp. 10.000.000 8,7% 77,8% 4 Bearing motor listrik Rp. 7.250.000 6,3% 84,1% 5 Kopling Kincir Rp. 6.750.000 5,8% 89,9% 6 Cover seal Rp. 6.000.000 5,2% 95,1% 7 Oil  seal Rp. 5.700.000 4,9% 100%
Gambar 1. Presentase Perbandingan
Persediaan Spare Part
Dari  data  diatas  dapat  dilihat  bahwa data  yang  diperoleh  setelah  dilakukan perhitungan  menggunakan  metode  ABC pada  periode  Februari  –  April  dengan implementasi  pada  periode  Agustus  – Oktober  tidak  jauh  berbeda  dan  masih mengalami keterlambatan spare part maka dapat  dilanjutkan  perhitungan  dengan menggunakan metode peramalan SES dan EOQ. Data keterlambatan Februari – April menunjukkan  keterlambatan  522  unit dibandingkan  dengan  data  keterlambatan setelah implementasi pada bulan Agustus – Oktober  menunjukkan  keterlambatan  275 unit, dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini:
GI GI GE AR
BO
X
BE AR IN G GE AR BO X KI PA S KI NC IR BE AR IN G M OT OR LIS TR IK
KO PLI N G
KI NC
IR
OI L
SE AL
CO VE
R SE AL FEBRUARI - APRIL 50,9015,3013,206,40% 4% 5,10%5,10%
AGUSTUS - OKTOBER 52,2016,908,70%6,30%5,80%5,20%4,90% 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% P R ES ENTAS E KOMPONEN SPARE PART
PERBANDINGAN PRESENTASE PERSEDIAAN SPARE PART DENGAN METODE ABC FEBRUARI - APRIL
AGUSTUS - OKTOBER
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Gambar 2. Perbandingan data keterlambatan spare
part
Metode  (EOQ)  diartikan  sebagai  kuantitas bahan  baku  dan  suku  cadangnya  mampu didapatkan melalui pembelian dengan mengeluarkan biaya minimal tetapi tidak berdampak pada kekurangan dan kelebihan bahan baku  dan  suku  cadangnya.  Metode  (EOQ) merupakan sebuah teknik kontrol persediaan yang meminimalkan biaya  total  dari  penyimpanan dan pemesanan (Asih, 2023).

## Peramalan  Single  Exponential  Smoothing (SES)
Penggunaan  metode Single  Exponential Smoothing pada  penelitian  ini  melibatkan peramalan yang diperbarui terus-menerus dengan mempertimbangkan data terbaru untuk kebutuhan periode  berikutnya.  Berikut  rumus  peramalan SES:
F t+1 = α × Y t + (1 − α)F t−1 (1)
Keterangan:
F t+1 : Peramalan periode berikutnya Y t : Kebutuhan untuk periode t F t−1 : Nilai peramalan untuk periode t 𝛼 : Konstanta pemulusan antara 0 dan 1 (0 < α <1)
Guna  menentukan  nilai  α  yang  akurat, seringkali dilakukan eksperimen dan penyesuaian secara  iteratif  untuk  mencapai  nilai  kesalah
terendah. Parameter konstanta yang diterapkan  dalam  setiap  metode  peramalan memiliki  nilai  yang  berentang  0  hingga  1. Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  Akurasi dengan  menghitung error menggunakan rumus Mean  Squared  Error (MSE), Mean Absolute  Deviation (MAD),  dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
𝑀𝐴𝐷 = |𝑌𝑡−𝐹𝑡| 𝑛 (2) 𝑀𝑆𝐸 = |𝑌𝑡−𝐹𝑡| 2 𝑛 (3)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100% 𝑛 × |𝑌𝑡−𝐹𝑡| 1 𝑌𝑡 (4)
Dari  data  kebutuhan spare  part pada bulan  November  2022  –  Oktober  2023 dilakukan  perhitungan  peramalan  dengan membandingkan penggunaan α 0,1 dan 0,2.
Perhitungan dimulai dengan nilai forecast atau F1 sama dengan data aktual pada periode bulan  tersebut.  Berikutnya  untuk  data  F2 dilakukan  perhitungan  dengan  mengalikan konstanta 01 dengan data aktual periode bulan sebelumnya  yaitu  45  unit,  kemudian  nilai kontanta  0,9  dilkalikan  dengan forecast periode bulan sebelumnya atau F1. Perhitungan peramalan dilakukan pada semua spare  part, namun  yang  ditampilkan  penulis perhitungan  peramalan  Gigi  Gear  Box  yang merupakan spare  part dengan  tingkat  biaya paling tinggi, berikut tabel hasil perhitungan:
Tabel 6. Hasil Peramalan Gigi Gear Box Menggunakan SES α = 0,1
Bulan Data Aktual (Yt) Peramalan (𝑭 𝒕+𝟏 = 𝜶𝒀 𝒕 + (𝟏 − 𝜶)𝑭 𝒕−𝟏 ) Ft Nov- 22 45 F1 = 45 45 Des- 22 50 F2 = (0,1 x 45)+(0,9 x 45) 45 Jan- 23 48 F3 = (0,1 x 50)+(0,9 x 45) 46 Feb- 23 44 F4 = (0,1 x 48)+(0,9 x 46) 46 Mar- 23 60 F5 = (0,1 x 44)+(0,9 x 46) 46 Apr- 23 40 F6 = (0,1 x 60)+(0,9 x 46) 47 Mei- 23 44
F7 = (0,1 x 40)+(0,9 x 47) 46
0 100 200 300 400 500 600 Februari - April Agustus-
Oktober Data Keterlambatan 522 275 522 275

## Data Keterlambatan
Februari - April Agustus-Oktober
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Juni- 23 43 F8 = (0,1 x 44)+(0,9 x 46) 46 Juli- 23 42 F9 = (0,1 x 43)+(0,9 x 46) 46 Ags- 23 50 F10 = (0,1 x 42)+(0,9 x 46) 45 Sept- 23 60 F11 = (0,1 x 50)+(0,9 x 45) 46 Okt- 23 40 F12 = (0,1 x 60)+(0,9 x 46) 47 Langkah berikutnya adalah melakukan perhitungan  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana tingkat  kesalahan  dari  peramalan  yang  telah dibuat.  Beberapa  nilai error yang  akan  dihitung melibatkan Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Sebelum  itu,  perlu  dilakukan  perhitungan absolut  untuk  kebutuhan  perhitungan  nilai error. Dimulai dengan mencari nilai absolut data aktual Yt  dikurangi  dengan forecast atau  Ft.  Kemudian hasil  absolut  pengurangan  dipangkatkan  2  untuk kebutuhan  perhitungan Mean  Squared  Error (MSE). Dan perhitungan terakhir untuk kebutuhan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE),  nilai absolute  hasil  pengurangan  dibagi  dengan  data aktual. Untuk hasilnya adalah berikut.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Akurasi Gigi Gear Box SES α = 0,1 Bulan Data Aktual (Yt) Ft |Yt- Ft| |Yt- Ft|^2 |Yt-Ft|/Yt Nov-22 45 45 0 0 0,000 Des-22 50 45 5 25 0,100 Jan-23 48 46 3 9 0,063 Feb-23 44 46 2 4 0,045 Mar-23 60 46 14 196 0,233 Apr-23 40 47 7 49 0,175 Mei-23 44 46 2 4 0,045 Juni-23 43 46 3 9 0,070 Juli-23 42 46 4 16 0,095 Ags-23 50 45 5 25 0,100 Sept-23 60 46 14 196 0,233 Okt-23 40 47 7 49 0,175 Total 66 582 1,335 𝑀𝐴𝐷 = |𝑌𝑡 − 𝐹𝑡| 𝑛 = 66 12 = 5,5 𝑀𝑆𝐸 = |𝑌𝑡 − 𝐹𝑡| 2 𝑛 = 582 12 = 48,5
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100% 𝑛 × |𝑌𝑡 − 𝐹𝑡| 1 𝑌𝑡 = 100% 12 × 1,335 = 11%
Perhitungan  selanjutnya  sama  dengan cara yang dilakukan pada Tabel. 6, hanya saja konstanta  yang  digunakan  berbeda  yaitu menggunakan konstanta 0,2. Caranya konstanta  0,2  dikalikan  dengan  data  aktual bulan sebelumnya, lalu hasilnya dijumlahkan dengan  hasil  perkalian  dari  konstanta  0,8 dikali  dengan forecast bulan  sebelumnya. Hasil lebih lanjut  pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Peramalan Gigi Gear Box
Menggunakan SES α = 0,2
Bulan Data Aktual (Yt) Peramalan (𝑭 𝒕+𝟏 = 𝜶𝒀 𝒕 + (𝟏 − 𝜶)𝑭 𝒕−𝟏 ) Ft
Nov- 22 45 F1 = 45 45 Des- 22 50 F2 = (0,2 x 45)+(0,8 x 45) 45 Jan- 23 48 F3 = (0,2 x 50)+(0,8 x 45) 46 Feb- 23 44 F4 = (0,2 x 48)+(0,8 x 46) 46 Mar- 23 60 F5 = (0,2 x 44)+(0,8 x 46) 46 Apr- 23 40 F6 = (0,2 x 60)+(0,8 x 46) 49 Mei- 23 44 F7 = (0,2 x 40)+(0,8 x 49) 47 Juni- 23 43 F8 = (0,2 x 44)+(0,8 x 47) 46 Juli- 23 42 F9 = (0,2 x 43)+(0,8 x 46) 46 Ags- 23 50 F10 = (0,2 x 42)+(0,8 x 46) 45 Sept- 23 60 F11 = (0,2 x 50)+(0,8 x 45) 46 Okt- 23 40 F12 = (0,2 x 60)+(0,8 x 46) 49 Tahap  selanjutnya  masih  sama  dengan cara perhitungan sebelumnya dengan menghitung tingkat kesalahan dari peramalan dari forecast tabel  diatas.  Detail  perhitungan dilakukan  dengan  cara  mencari  nilai  absolut data aktual Yt dikurangi dengan forecast atau Ft.  Kemudian  hasil  absolut  pengurangan dipangkatkan 2 untuk kebutuhan perhitungan Mean Squared Error (MSE). Dan perhitungan  terakhir  untuk  kebutuhan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE),  nilai absolute  hasil  pengurangan  dibagi  dengan data aktual. Diperoleh hasil berikut.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Akurasi Gigi Gear Box SES α = 0,2
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Bulan Data Aktual (Yt) Ft |Yt- Ft| |Yt-Ft|^2 |Yt- Ft|/Yt Nov- 22 45 45 0 0 0,000 Des- 22 50 45 5 25 0,100 Jan- 23 48 46 2 4 0,042 Feb- 23 44 46 2 4 0,045 Mar- 23 60 46 14 196 0,233 Apr- 23 40 49 9 81 0,225 Mei- 23 44 47 3 9 0,068 Juni- 23 43 46 3 9 0,070 Juli- 23 42 46 4 16 0,095 Ags- 23 50 45 5 25 0,100 Sept- 23 60 46 14 196 0,233 Okt- 23 40 49 9 81 0,225 Total 70 646 1,437 𝑀𝐴𝐷 = |𝑌𝑡 − 𝐹𝑡| 𝑛 = 70 12 = 6 𝑀𝑆𝐸 = |𝑌𝑡 − 𝐹𝑡| 2 𝑛 = 646 12 = 54 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100% 𝑛 × |𝑌𝑡 − 𝐹𝑡| 1 𝑌𝑡 = 100% 12 × 1,437
= 12%
Berdasarkan hasil peramalan SES 0,1 dan 0,2 dengan menggunakan teknik Singgel Exponential Smoothing (SES) diatas, didapatkan hasil perbandingan nilai error MAD, MSE, dan MAPE untuk gigi gear box sebagai berikut.
Tabel 10. Hasil Perbandingan Nilai MAD, MSE,
dan MAPE Gigi Gear Box SES 0,1 SES 0,2 MAD 5,5 6 MSE 48,5 54 MAPE 11% 12%
Berdasarkan  evaluasi  akurasi  di  tabel  10 dengan  nilai  0,1  dan  0,2,  metode  Singel Exponential Smoothing menunjukkan nilai Mean Absolute Deviation (MAD) terendah, yaitu pada α
= 0,1 dengan MAD = 5,5 dan Mean Squared Error  (MSE)  =  49,  serta  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) = 11%. Metode ini dengan  konstanta  0,1  akan  digunakan  untuk peramalan  selanjutnya.  Untuk  peramalan berikutnya dapat diamati pada tabel berikut.
Tabel 11. Hasil Peramalan Gigi Gear Box dengan Akurasi Terbaik 0,1
Bulan Data Aktual (Yt) Peramalan (𝑭 𝒕+𝟏 = 𝜶𝒀 𝒕 + (𝟏 − 𝜶)𝑭 𝒕−𝟏 ) Ft
Nov- 22 45 F1 = 45 45 Des- 22 50 F2 = (0,1 x 45)+(0,9 x 45) 45 Jan- 23 48 F3 = (0,1 x 50)+(0,9 x 45) 46 Feb- 23 44 F4 = (0,1 x 48)+(0,9 x 46) 46 Mar- 23 60 F5 = (0,1 x 44)+(0,9 x 46) 46 Apr- 23 40 F6 = (0,1 x 60)+(0,9 x 46) 47 Mei- 23 44 F7 = (0,1 x 40)+(0,9 x 47) 46 Juni- 23 43 F8 = (0,1 x 44)+(0,9 x 46) 46 Juli- 23 42 F9 = (0,1 x 43)+(0,9 x 46) 46 Ags- 23 50 F10 = (0,1 x 42)+(0,9 x 46) 45 Sept- 23 60 F11 = (0,1 x 50)+(0,9 x 45) 46 Okt- 23 40 F12 = (0,1 x 60)+(0,9 x 46) 47 Jan- 24 - F13 = (0,1 x 40)+(0,9 x 47) 47
Maka,  hasil  perhitungan  menunjukkan bahwa metode Single Exponential Smoothing dengan  nilai  konstanta smoothing α  sebesar 0,1 memberikan tingkat akurasi yang optimal. Hal  ini  terlihat  dari  nilai Mean  Absolute Deviation (MAD) sebesar 5,5, Mean Squared Error (MSE)  49,  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 11%. Oleh karena  itu,  dalam  perhitungan Economic Order  Quantity (EOQ)  dengan  tingkat kebutuhan  Gigi  Gear  Box  sebesar  47  per periode, diputuskan untuk menggunakan nilai
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
α sebesar 0,1.

## Economic Order Quantity (EOQ)
Perhitungan Economic Order Quantity (EOQ) Gigi Gear Box
a. Biaya Pemesanan Biaya pemesanan
merupakan
biaya keseluruhan  dari  proses  pemesanan  barang sampai dengan tersedianya barang di gudang. Untuk  biaya  pemesanan  Gigi  Gear  Box berupa  biaya  transport  sebesar  Rp  100.000  / sekali pesan.
b. Biaya Penyimpanan
Biaya  penyimpanan  merupakan  biaya  yang harus dikeluarkan
untuk menangani penyimpanan spare  part di  gudang.  Rincian biaya penyimpanan sebagai berikut:
Biaya listrik  = Rp. 100.000
Biaya gaji = Rp. 2.500.000 Total h = Rp. 2.600.000 / bulan = total h / d = Rp. 2.600.000 / 47 = Rp. 55.319 / unit
𝑄 =   √ 2𝐷𝑆 𝐻 √ 2(47)(100.000) 55.319 = 13 unit
Dari  hasil  perhitungan  diatas  telah  diperoleh pemesanan  yang  optimal  (EOQ)  ialah  13  unit  / pemesanan c. Frekuensi pemesanan (F) / bulan = 47 / 13 = 3,6 = 4 kali pemesanan / bulan
d. Pada bulan Januari 2024 berjumlah 31 hari maka jangka waktu pemesanannya adalah 31 hari / 4 = 7,75 = 8 hari sekali
e. Jumlah kebutuhan per hari : 47/30 = 1,6 = 2 unit
f. Reorder point = 2 x 2 = 4 unit
Dari perhitungan yang telah dilakukan, maka pada bulan Januari 2024 persediaan gigi gear box berjumlah  47  unit  dengan  persediaan  optimalnya 13 unit dan pemesanan yag dilakukan dalam bulan tersebut  sebanyak  4  kali  pemesanan  serta  jangka waktu pemesanannya 8 hari sekali.
Pada perhitungan di atas menunjukkan bahwa EOQ  pada  Gigi  Gear  Box  yaitu  13  unit  dengan
frekeunsi  4  kali  pemesanan  dengan  titik pemesanan kembali pada 4 unit, dapat diamati dalam gambar 3 dibawah ini:
Gambar 3. Grafik EOQ

## Pembahasan
Activity  Based  Costing (ABC)  adalah suatu  sistem  informasi  biaya  yang  mampu mengubah cara yang diterapkan oleh manajemen pada pengelolaan bisnis,  analisis ABC membagi persediaan kedalam tiga kelas berdasarkan  atas  nilai  (volume)  dalam persediaan  (Rahmayani  &  Nasution,  2023). Menurut hasil perhitungan dan analisis dalam penelitian ini menggunakan metode ABC dan EOQ  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut. Hasil  perhitungan  persediaan spare  part menggunakan  ABC  yaitu  pada  kategori  A meliputi  Gigi gear  box,  Bearing  gear  box, kategori  B  meliputi  Kipas  Kincir, Bearing motor listrik, Cover seal, kategori C meliputi Oil  seal ,  Kopling  Kincir.  Prinsip  EOQ dimanfaatkan untuk mengidentifikasi jumlah pesanan  optimal  yang  harus  dilakukan, memastikan bahwa setiap pesanan memperhitungkan  kuantitas  pembelian  yang ekonomis  secara  matematis,  EOQ  adalah bentuk  manajemen  persediaan  yang  mampu meminimumkan jumlah biaya terutama biaya pesan  (Febrianti,  2022).  Hasil  perhitungan EOQ  diperoleh  pemesanan  optimal  pada periode Januari 2024 dengan komponen spare part dengan tingka biaya tertinggi yaitu Gigi Gear Box 13 unit

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dijelaskan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa:
1.  Penerapan  metode  ABC  dalam  sistem
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
persediaan  khususnya  spare  part  untuk  menjaga persediaan dengan mengukur tingkat biaya cukup efektif  namun  lebih  baik  dengan  menambahkan metode EOQ.
2.  Penerapan metode EOQ dalam sistem atau aplikasi inventory menunjukan bahwa metode EOQ dapat digunakan unutk meminimalisir pengeluaran biaya pemesanan barang secara efektif dan efisien.

## 5. REFERENSI
[1]  Adelia,  N.  M.  J.  “Analisis  Persediaan  Suku Cadang (Sparepart) pada  Bengkel  Piaggio Vespa  Nusa  Dua”. E-Jurnal  Manajemen Universitas  Udayana 10,  no.  9  (2021):  866- 886.
[2]  Asih,  P,  Iva  Mindhayani,  dan  Hendra,  K.  S. “Pengendalian  Persediaan  Mur  Baut  Untuk Perawatan Gerbong Kereta Api Menggunakan Metode Economic Order Quantity (EOQ) dan Just In Time (JIT)”. Jurnal Rekayasa Industri 5, no. 1 (2023): 43-52.
[3]  Basjir, M, dan Suhartini “Rancangan Persediaan Bahan Baku Produk Engsel Untuk
Mengefisienkan  Biaya  Proses  Produksi”.
Jurnal  Serambi  Engineering 7,  no.  3  (2022): 3345-3352. https://doi.org/10.32672/jse.v7i3.4265
[4] Fahruliansyah, I, dan Atik  Budi P. “Implementasi  Metode Economic  Order Quantity  (EOQ) dalam  Sistem  Pengendalian Inventory  di  PT.  Sinergi  Kreasi  Utama”. Jurnal  Ilmiah  M-Progress 13,  no.  2  (2023): 137-149.
[5]  Febrianti,  E.  L,  dan  Ihsan  Verdian.  “Sistem Informasi  Pendistribusian Sparepart Motor dan Laporan Keuangan Dengan Metode EOQ dan  ROP  (Studi  Kasus  PT.  Hayati  Pratama Mandiri). Jurnal Sains Informatika Terapan 1, no. 2 (2022): 75-82.
[6] Hutapea, T. S, Sri Agustina, R, dan Jimmy, F. N. “Sistem  Informasi  Inventory  Pada  PT.  MRS Dengan  Menerapkan  Metode  EOQ  &  ROP Berbasis  Web”. Jurnal Ilmiah Sistem Informasi 3, no. 1 (2023): 158-166.
[7] Indriastiningsih, E, dan Darmawan, S. “Analisa Pengendalian  Persediaan Sparepart Motor Honda Beat FI dengan Metode EOQ”. Jurnal
Dinamika Teknik 9, no.2 (2019): 24-43.
[8] Karuntu, M.M, Tinangon, C, dan Jan A.H. “Analisis  Manajemen  Persediaan  Pakan Ternak  untuk  Ayam  Petelur  pada  CV. Mulia  Jaya”. Jurnal  Riset  Ekonomi, Manajemen, Bisnis, dan Akuntansi 11, no.
2 (2023): 217-226.
[9]  Manta  F.  “Optimasi  Total  Inventory  Cost Pada  Persediaan Spare  Part Alat  Berat Dengan Menggunakan Metode Economic Order Quantity ”. Jurnal PENA 34, no. 1 (2020): 1-14.
[10]  Marlim,  Y.  N,  dan  Alyauma  Hajjah. “Analisis Kuantitatif
Penjualan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing ”. Jurnal  Of  Information System and Informatic Engineering 6, no.
2 (2022): 111-116.
[11]  Meirizha,  S.  N.  "Penerapan  Metode Economic  Order  Quantity (EOQ)  pada Persediaan Spare  Part Jenis  Oli  PT. Agung  Automall  Sutomo ”. Jurnal Surya
Teknika 9,  no.  2  (2022):  492-497. https://doi.org/10.37859/jst.v9i2.4392
[12]  Octaviani,  V.  I,  Hendra  Maulana,  dan Andreas  N.  S.  “Pembuatan  Sistem
Prediksi Penjualan dan Persediaan Barang Menggunakan Metode Double
Exponential  Smoothing dan Economic Order  Quantity  (EOQ) (Studi  Kasus  : Bengkel Ivan Jaya Motor”. Jurnal Sistem Informasi dan Informatika 2, no. 2 (2023):
102-111.
[13]  Pratama,  B.  “Perbandingan  Perhitungan Harga  Pokok  Produksi  Konvensional  Vs Abc”. Jurnal of Innovation Research and Knowledge 2, no. 2 (2022): 571-578.
[14]  Rahmayani,  C.,  Zafril  A,  N.,  dan
Kaharuddin, S. 2023. “Analisis
Pengendalian  Persediaan  Spare  Part Mobil  Dengan  Menggunakan  Metode ABC  pada  Toko  Surya  Baru  Sibolga”. Jurnal  Ekonomi  dan  Saintek 1,  no.  1 (2023):
71-86. https://stiealwashliyahsibolga.ac.id/jurnal /index.php/jes/article/view/1278%0Ahttp
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
s://stiealwashliyahsibolga.ac.id/jurnal/index.p hp/jes/article/download/1278/688
[15]  Ramadhani,  A.  A.,  dan  Susatyo  Nugroho. “Pengendalian  Persediaan Sparepart Mesin
Produksi  pada  PT  Semen  Gresik  Pabrik Rembang  Menggunakan  Metode  EOQ  dan POQ”. Prosiding  SENIATI 6,  no.  1  (2022):
199-206. https://doi.org/10.36040/seniati.v6i1.4944
[16] Sulfajrin, E, dan Dirgahayu Lantara. “Analisis Pengendalian  Persediaan  Spare  Part  Dengan Menggunakan Metode Analisis ABC Pada PT. Antam,  TBK.  UBPN.  SULTRA”. Jurnal Aplikasi dan Pengembangan Sistem Industri 1,
no. 2 (2023): 11-15.
[17] Yanti S. D, dan Andi Nugroho. “Analisis dan Perancangan Sistem Pengadaan dan Pengendalian  Persediaan  Ban  dan  Suku
Cadangan Dengan Metode EOQ (Studi Kasus PT.  Sempurna  Delta  Kirana)”. Jurnal
SIMETRIS 12, no. 1 (2021): 1-7.