## S I L I T E K
ISSN 2808-5825 (Online)

## Jurnal Teknik
Vol. 03 No.02 Oktober 2023 Page : 84-90
DEMAND FORECASTING PADA MANAJEMEN PERSEDIAAN SUKU CADANG : A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW
Oktaviana Putri 1
1 Departemen Teknik Mesin dan Industri, Universitas Gadjah Mada, oktavianaputri@mail.ugm.ac.id

## ABSTRAK
Saat ini manajemen persediaan suku cadang masih menarik perhatian bagi praktisi dan akademisi, karena salah satu akibat dengan tidak tersedianya suku cadang akan menyebabkan kerugian finansial yang besar. Peramalan atau  demand  forecasting  merupakan  faktor  penting  dalam  manajemen  suku  cadang.  Dengan  peramalan  maka akan  diketahui  permintaan  masa  depan,  sehingga  dapat  ditentukan  tingkat  persediaan  yang  tepat.  Artikel  ini membahas kajian literatur yang berfokus pada demand forecasting pada suku cadang. Artikel didapatkan dengan menggunakan  metode  PRISMA.  Sebelas  artikel  ilmiah  yang  didapatkan  ditelaah  dengan  penerapan  tahapan empathize  dan  define  pada  design  thinking.  Hasil  telaah  didapatkan  dua  problem  statement  yaitu  biaya persediaan  yang  tinggi  dikarenakan  persediaan  suku  cadang  yang  berlebihan  (over  stock)  serta  service  level yang rendah serta tingginya biaya kerugian (opportunity cost) yang disebabkan oleh kurangnya persediaan suku cadang  (stock  out).  Trend  metode  yang  digunakan  dalam  meramalkan  permintaan  suku  cadang  dalam  lima tahun  terakhir  adalah  metode  peramalan  dengan  pendekatan  parametrik,  non  parametrik  ,contextual,  serta kombinasinya.  Metode  contextual  yaitu  installed  based  forecasting  termasuk  metode  yang  banyak  digunakan dalam  5  tahun  terakhir.    Karena  potensinya  untuk  meningkatkan  peramalan  permintaan  suku  cadang,  metode peramalan kontekstual telah mendapat perhatian yang meningkat dari para peneliti.
Kata kunci : Spare Part, Forecasting, Intermittent Demand
@2021 Penerbit : Fakultas Teknik Universitas Pasifik Morotai

## 1 PENDAHULUAN
Saat ini manajemen persediaan suku cadang masih menarik perhatian bagi praktisi dan akademisi, karena salah satu  akibat  dengan  tidak  tersedianya  suku  cadang  akan  menyebabkan  kerugian  finansial  yang  besar.  Suku cadang adalah persediaan barang yang digunakan dalam kegiatan perawatan untuk menjaga agar peralatan atau produk  tetap  dalam  kondisi  beroperasi  (Kennedy  et  al.,  2002).  Dengan  tidak  tersedianya  suku  cadang  maka peralatan  atau  produk  tersebut  akan  mengalami downtime sehingga  menyebabkan  kerugian.  Pada  beberapa industri dimana produsen menyediakan layanan purna jual, manajemen persediaan suku cadang yang baik dapat meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dengan  mengurangi downtime produk  (Jin  dan  Tian,  2012).  Manajemen persediaan suku cadang bertujuan agar produk yang dibutuhkan tersedia dengan biaya yang minimum. Namun, dalam  pengelolaannya  perusahaan  mengalami  beberapa  kesulitan  antara  lain  jumlah  dan  variasi  suku  cadang biasanya  sangat  banyak,  pola  permintaan intermittent yang  sulit  diprediksi  serta  konsumsi  suku  cadang berkaitan dengan pemakaian, kerusakan, dan pemeliharaan produk (Hu et al., 2017).
Manajemen suku cadang merupakan suatu hal yang kompleks karena mempertimbangkan banyak aspek, seperti biaya  persediaan,  permintaan  suku  cadang, lead  time ,  kekritisan  suku  cadang  dan  lain  sebagainya.  Menurut Bacchetti  dan  Saccani  (2012),  kegiatan  dalam  manajemen  suku  cadang  adalah  klasifikasi,  peramalan  dan pengendalian  persediaan,  di  mana  pengendalian  persediaan  adalah  fokus  utama,  sedangkan  klasifikasi  dan peramalan  dapat  dianggap  sebagai  kegiatan  pendukung.  Bacchetti  dan  Saccani  (2012)  menyebut  gagasan  ini sebagai pendekatan terpadu untuk manajemen suku cadang.
Peramalan  atau demand  forecasting merupakan  faktor  penting  dalam  manajemen  suku  cadang.  Dengan peramalan  maka  akan  diketahui  permintaan  masa  depan,  sehingga  dapat  ditentukan  tingkat  persediaan  yang tepat. Metode peramalan yang tepat akan mengurangi biaya persediaan dengan tingkat layanan pelanggan yang tinggi.  Menurut  Şahin  et  al.  (2021),  hal  ini  diperlukan  untuk  menjaga  persediaan  pada  tingkat  tertentu  dengan memberikan keseimbangan antara biaya penyimpanan dan kehabisan persediaan. Kinerja biaya persediaan suatu produk  akan  tergantung  pada  keakuratan  metode  peramalan  yang  digunakan.  Şahin  et  al.  (2021),  berpendapat bahwa  peramalan  permintaan  suku  cadang  menantang  karena  permintaan  menggambarkan  pola  yang  tidak mulus dengan sebagian besar nilai nol dan permintaan acak non-nol. Masalah yang muncul saat menangani data permintaan  yang  tidak  lancar  harus  dipecahkan  untuk  mencapai  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  penanganan persediaan.  Satu-satunya  cara  untuk  mengurangi  efek  yang  tidak  menguntungkan  dari  fluktuasi  permintaan adalah dengan menjaga persediaan pada tingkat yang aman.
Artikel ini membahas kajian literatur yang berfokus pada demand forecasting pada suku cadang. Adapun pokok bahasan  dari  kajian  literatur  ini  terdiri  dari  permasalahan  yang  mendasari  penelitian  dari  artikel  ilmiah  yang ditelaah dengan menggunakan metode design thinking pada tahapan empathize dan define . Kemudian artikel ini akan  membahas trend metode  peramalan  yang  digunakan  untuk  meramalkan  permintaan  suku  cadang  pada  5 tahun terakhir.

## 2 METODE
Artikel  ini  adalah  sebuah systematic  literature  review yang  telah  dilakukan  dengan  mengikuti  kerangka  kerja PRISMA ( Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses ), yang tergambar di Gambar 1. PRISMA  adalah  seperangkat  pedoman  minimum  berdasarkan  bukti  yang  digunakan  untuk  melaporkan  hasil dari systematic  reviews dan meta-analyses .  Metode  ini  berfokus  pada  pelaporan  hasil  ulasan  yang  didasarkan pada  studi-studi  acak  yang  telah  dievaluasi.  Tetapi,  kerangka  kerja  ini  juga  digunakan  sebagai  landasan  untuk melaporkan tinjauan sistematis dalam berbagai jenis penelitian lainnya (Moher et al., 2009). Kerangka kerja ini terdiri dari  empat tahap, yaitu identifikasi, penyaringan, penilaian kelayakan, dan inklusi (Moher et al., 2009). Selain itu, setiap tahap melibatkan sejumlah item yang dianggap penting untuk melaporkan tinjauan  sistematis secara transparan.
Identifikasi  dilakukan  dengan  menelusuri database  sciencedirect menggunakan  kombinasi  kata  kunci  yaitu (" demand ") and (" forecast " or " forecasting ") and (" spare  part ").  Pencarian  awal  menghasilkan  558  makalah. Selanjutnya  dilakukan, screening berdasarkan  tahun  publikasi.  Kami  membatasi  tahun  publikasi  yaitu  2018-
2022 karena kami akan melihat trend metode peramalan yang digunakan pada 5 tahun terakhir. Dari screening tahun publikasi didapatkan 252 makalah.

## Gambar 1. Flowchart PRISMA
Kemudian, screening dilakukan terhadap tipe dokumen selain research article dikeluarkan, sehingga tersisa 204 makalah.  Kemudian, screening dilakukan  dengan  membatasi  hanya  pada  publikasi  jurnal  sehingga  tersisa  130 makalah. Judul dan abstrak dari  hasil  ini disaring  untuk mengidentifikasi dokumen yang  relevan. . Pada tahap penyaringan  ini,  dokumen  dikeluarkan  jika  topiknya  memiliki  fokus  yang  berbeda  dari  peramalan  permintaan suku  cadang,  Melalui  proses  penyaringan,  11  makalah  diidentifikasi  untuk  pembacaan,  ulasan,  dan  analisis konten  secara  mendetail.  Tahap  ketiga  melibatkan  pemeriksaan  kelayakan  makalah  dan  hasilnya  11  makalah tersebut layak untuk analisis akhir.
Sebelas  artikel  ilmiah    kemudian  dilakukan  analisis  terhadap  permasalahan  yang  mendasari  artikel  tersebut menggunakan metode design thinking pada tahap empathize dan define . Design thinking adalah proses di mana prinsip-prinsip  inti  desain  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  dan  mengidentifikasi  solusi  inovatif  yang meningkatkan  pengalaman  pengguna  (Adams  dan  Nash,  2016).  Menurut  Adams  dan  Nash  (2016)  tahapan
Rekam artikel relevan (n = 11) Rekam artikel relevan (n = 11)
Catatan awal teridentifikasi melalui sciencedirect (n =
558) Rekam setelah penyaringan tahun publikasi (n = 252) Rekam dikecualikan (n = 306) Rekam setelah membaca judul, abstrak, dan kata kunci (n = 130) Rekam dikecualikan (n = 48) Identification Screening Eligibility Inclusion Rekam setelah penyaringan tipe dokumen (n = 204) Rekam dikecualikan (n
=74)
empathize dan define dalam design  thinking merupakan  tahapan  untuk  memahami  kebutuhan  dan  pengalaman dari user .  Selanjutnya  analisis  akhir  memberikan  pengetahuan  mengenai trend metode  peramalan  yang digunakan untuk meramalkan permintaan suku cadang pada 5 tahun terakhir.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelas  artikel  ilmiah  yang  berkaitan  dengan demand  forecasting pada  suku  cadang  diidentifikasi  untuk  dapat diulas  pada  bagian  ini.    Sebelas  artikel  ilmiah  yang  didapatkan  ditelaah  dengan  penerapan  tahapan empathize dan define pada design thinking .
Pada design thinking , tahapan empathize merupakan tahapan  untuk memahami user atau empati terhadap user yaitu  dengan  mengumpulkan  apa  saja  permasalahan  yang  dihadapi user kemudian  pada  tahap define adalah menginterpretasikan  data-data  yang  sudah  dikumpulkan  mengenai  permasalahan user tersebut.  Dari  11  artikel ilmiah  tersebut  terdapat  dua  jenis user .  Pertama, user merupakan  perusahaan  yang  menggunakan  suku  cadang dalam produksi tetapi tidak menjadi produk jadi, yaitu suku cadang digunakan oleh produsen untuk memelihara peralatan produksi. Kedua, user merupakan  perusahaan yang menyediakan layanan perawatan,  perbaikan dan pemeliharaan terhadap suatu produk.
Dari 11 artikel ilmiah yang telah ditelaah tersebut, maka dapat disimpulkan terdapat dua masalah yang dialami user terkait  dengan  manajemen  persediaan  suku  cadang.  Permasalahan  pertama  yaitu,  biaya  persediaan  yang tinggi dikarenakan persediaan suku cadang yang berlebihan ( over stock ). Dengan persediaan suku cadang yang berlebihan maka diperlukan modal yang besar untuk biaya penyimpanan serta biaya kerugian yang besar dengan banyaknya suku cadang yang expired .
Permasalahan  kedua  yaitu, service  level yang  rendah  serta  tingginya  biaya  kerugian  ( opportunity  cost )  yang disebabkan  oleh  kurangnya  persediaan  suku  cadang  ( stock  out ).  Dengan  tidak  tersedianya  suku  cadang  maka akan  terjadi  kerugian  karena  produksi  perusahaan  tidak  bisa  memenuhi  target  produksi  serta  kepercayaan konsumen  akan  berkurang  pada  perusahaan  karena  perusahaan  tidak  dapat  memenuhi  permintaan  konsumen seperti yang dijanjikan.
Dari dua permasalahan tersebut terdapat beberapa faktor yang menjadi penyebab permasalahan tersebut. Namun dari  sebelas  artikel  ilmiah  yang  ditelaah  semua  fokus  pada  faktor  tidak  tepatnya  peramalan  permintaan  yang digunakan,  ini  dikarenakan  pemilihan  topik  artikel  adalah demand  forecasting untuk  suku  cadang  sehingga sebelas artikel tersebut membahas tentang peramalan permintaan suku cadang.
Tidak  tepatnya  peramalan  terhadap  peramalan  permintaan  suku  cadang  dikarenakan  karena  permintaan  suku cadang yang intermittent . Suku cadang menunjukkan pola permintaan yang tidak menentu, lumpy, atau terputus- putus  yaitu  terdapat  rangkaian  panjang  periode  tanpa  permintaan.  Oleh  karena  itu,  permintaan  terhadap  suku cadang sulit diprediksi.
Dengan  sulitnya dalam memprediksi permintaan suku cadang, maka topik penelitian ini  sampai saat  ini masih menjadi  minat  bagi  para  praktisi  dan  akademisi.  Dari  11  artikel  ilmiah  yang  ditelaah,  metode  yang  digunakan dalam meramalkan permintaan suku cadang berbeda-beda ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Review Artikel No.  Author Year  Metode 1 Zhuang et al. 2022  Intermittent Demand Combination Forecasting 2 Babai et al. 2021  Compound  Poisson  Bayesian method 3 Sareminia  dan Amini 2022  Ensemble and reliable forecasting model 4 Ye et al. 2022  Empirical  Bayesian  boot  strap approach (EBBA) 5 Hasni et al. 2019  Parametric approach dan bootstrapping approach 6 Van der Auweraer  and Boute 2019  Installed base forecasting 7 Dombi et al. 2018  Knowledge  discovery  and  the knowledge  application  phase method 8 Zhu et al. 2020  Installed base forecasting 9 Constantino  et al. 2018  ZIP-METRIC  (Zero  Inflated Poisson Multi Echelon Technique for Recoverable  Item Control) 10 Van der Auweraer et al. 2021  Installed base forecasting 11 Boutselis  dan McNaught 2018  Bayesian network
Dari  tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  metode  yang  digunakan  dalam  meramalkan  permintaan  suku  cadang  dalam lima tahun terakhir  adalah metode peramalan dengan pendekatan parametrik, non parametrik , contextual, serta kombinasinya.
Metode parametrik mengasumsikan permintaan mengikuti distribusi probabilitas yang dihipotesiskan (misalnya, normal  atau  poisson)  yang  parameternya  diperkirakan  menggunakan  metode  peramalan  (Ye  et  al.,  2022). Metode nonparametrik tidak bergantung pada asumsi distribusi tertentu sehingga lebih fleksibel dan kesalahan spesifikasi  model  kurang  menjadi  perhatian.  Dengan  demikian,  metode  nonparametrik  tampaknya  lebih  cocok untuk portofolio suku cadang yang memiliki pola permintaan yang sangat tidak teratur (Yu et al., 2022). Metode contextual yaitu  menggabungkan  secara  sistematis  semua  informasi  yang  tersedia,  yang  secara  luas dikategorikan  sebagai  penilaian  ahli  dan  informasi  dasar  yang  terpasang,  dengan  metode  statistik  untuk meningkatkan kinerja peramalan (Pince et al., 2021).
Dari 11 artikel ilmiah yang ditelaah, metode contextual yaitu installed based forecasting termasuk metode yang banyak digunakan dalam 5 tahun terakhir.  Karena potensinya untuk meningkatkan peramalan permintaan suku cadang,  metode  peramalan  kontekstual  telah  mendapat  perhatian  yang  meningkat  dari  para  peneliti.  Penelitian Van  der  Auweraer  et  al.  (2019)  meramalkan  permintaan  suku  cadang  menggunakan  infomasi service maintenance .  Penelitian  Zhu  et  al.  (2020),  meramalkan  permintaan  suku  cadang  menggunakan  informasi  dari rencana perawatan.

## 4 KESIMPULAN
Sebelas  artikel  ilmiah  yang  didapatkan  ditelaah  dengan  penerapan  tahapan  empathize  dan  define  pada  design thinking.  Hasil  telaah  didapatkan  dua  problem  statement.  Permasalahan  pertama  yaitu,  biaya  persediaan  yang tinggi  dikarenakan  persediaan  suku  cadang  yang  berlebihan  ( over  stock ).  Permasalahan  kedua  yaitu,    service level yang rendah serta tingginya biaya kerugian ( opportunity cost ) yang disebabkan oleh kurangnya persediaan suku cadang ( stock out ).
Selanjutnya  dari  hasil  telaah  didapatkan  bahwa  trend  metode  yang  digunakan  dalam  meramalkan  permintaan suku cadang dalam lima tahun terakhir adalah metode peramalan dengan pendekatan parametrik, non parametrik ,contextual,  serta  kombinasinya.  Metode  contextual  yaitu  installed  based  forecasting  termasuk  metode  yang banyak digunakan dalam 5 tahun terakhir.  Karena potensinya untuk meningkatkan peramalan permintaan suku cadang, metode peramalan kontekstual telah mendapat perhatian yang meningkat dari para peneliti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adams, Chithra, and John Nash. 2016. “Exploring Design  Thinking Practices in Evaluation.” Journal of MultiDisciplinary Evaluation 12 (26): 12–17.
[2] Babai, M.Z., H. Chen, A.A. Syntetos, and D. Lengu. 2021. “A Compound-Poisson Bayesian Approach for Spare  Parts  Inventory  Forecasting.” International  Journal  of  Production  Economics 232  (February): 107954. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107954.
[3] Bacchetti, Andrea, and Nicola Saccani. 2012. “Spare Parts Classification and Demand Forecasting for Stock Control:  Investigating  the  Gap  between  Research  and  Practice.” Omega 40  (6):  722–37. https://doi.org/10.1016/j.omega.2011.06.008.
[4] Boutselis, Petros, and Ken McNaught. 2019. “Using Bayesian Networks to Forecast Spares Demand from Equipment  Failures  in  a  Changing  Service  Logistics  Context.” International  Journal  of  Production Economics 209 (March): 325–33. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.06.017.
[5] Costantino,  Francesco,  Giulio  Di  Gravio,  Riccardo  Patriarca,  and  Lea  Petrella.  2018.  “Spare  Parts Management for Irregular Demand Items.” Omega 81 (December): 57–66.
https://doi.org/10.1016/j.omega.2017.09.009.
[6] Dombi,  József,  Tamás  Jónás,  and  Zsuzsanna  Eszter  Tóth.  2018.  “Modeling  and  Long-Term  Forecasting Demand in Spare Parts Logistics Businesses.” International  Journal  of  Production  Economics 201  (July): 1–17. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.04.015.
[7] Hasni,  M.,  M.Z.  Babai,  M.S.  Aguir,  and  Z.  Jemai.  2019.  “An  Investigation  on  Bootstrapping  Forecasting Methods for Intermittent Demands.” International  Journal of  Production Economics 209 (March):  20–29. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.03.001.
[8] Hu,  Qiwei,  Salem  Chakhar,  Sajid  Siraj,  and  Ashraf  Labib.  2017.  “Spare  Parts  Classification  in  Industrial Manufacturing  Using  the  Dominance-Based  Rough  Set  Approach.” European  Journal  of  Operational Research 262 (3): 1136–63. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.04.040.
[9] Jin, Tongdan, and Yu Tian. 2012. “Optimizing Reliability and Service Parts Logistics for a Time-Varying
Installed Base.” European Journal of Operational Research 218 (1): 152–62.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.10.026.
[10] Kennedy, W.J., J. Wayne Patterson, and Lawrence D. Fredendall. 2002. “An Overview of Recent Literature on  Spare  Parts  Inventories.” International  Journal  of  Production  Economics 76  (2):  201–15. https://doi.org/10.1016/S0925-5273(01)00174-8.
[11] Moher,  David,  Alessandro  Liberati,  Jennifer  Tetzlaff,  and  Douglas  G  Altman.  n.d.  “Preferred  Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: The PRISMA Statement.”
[12] Pinçe, Çerağ, Laura Turrini, and Joern Meissner. 2021. “Intermittent Demand Forecasting for Spare Parts: A Critical Review.” Omega 105 (December): 102513. https://doi.org/10.1016/j.omega.2021.102513.
[13] Şahin, Merve, Fahrettin Eldemir, and Ali Turkyilmaz. 2021. “Inventory Cost Minimization of Spare Parts in Aviation Industry.” Transportation Research Procedia 59: 29–37. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.11.094.
[14] Sareminia, Saba, and Maedeh Amini. 2023. “A Reliable and Ensemble Forecasting Model for Slow-Moving and  Repairable  Spare  Parts:  Data  Mining  Approach.” Computers  in  Industry 145  (February):  103827. https://doi.org/10.1016/j.compind.2022.103827.
[15] Van  der  Auweraer,  Sarah,  and  Robert  Boute.  2019.  “Forecasting  Spare  Part  Demand  Using  Service Maintenance  Information.” International  Journal  of  Production  Economics 213  (July):  138–49. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.03.015.
[16] Van der Auweraer, Sarah, Sha Zhu, and Robert N. Boute. 2021. “The Value of Installed Base Information for  Spare  Part  Inventory  Control.” International  Journal  of  Production  Economics 239  (September): 108186. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108186.
[17] Ye,  Yuan,  Yonggang  Lu,  Powell  Robinson,  and  Arunachalam  Narayanan.  2022.  “An  Empirical  Bayes Approach  to  Incorporating  Demand  Intermittency  and  Irregularity  into  Inventory  Control.” European Journal of Operational Research 303 (1): 255–72. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.02.033.
[18] Zhu,  Sha,  Willem  van  Jaarsveld,  and  Rommert  Dekker.  2020.  “Spare  Parts  Inventory  Control  Based  on Maintenance  Planning.” Reliability  Engineering  &  System  Safety 193  (January):  106600. https://doi.org/10.1016/j.ress.2019.106600.
[19] Zhuang,  Xiaotian,  Ying  Yu,  and  Aihui  Chen.  2022.  “A  Combined  Forecasting  Method  for  Intermittent Demand  Using  the  Automotive  Aftermarket  Data.” Data  Science  and  Management 5  (2):  43–56. https://doi.org/10.1016/j.dsm.2022.04.001.