Abstrak—Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa persediaan  dengan  mempertimbangkan  tiga  klasifikasi  yaitu ABC,  FSN  dan  RCS  (Reliability  Centered  Spares).  Kebijakan persediaan  apa  yang  sesuai  akan  dibandingkan  antara (Continuous Review (s,S) dan Continuous Review (s,Q). Karena permintaan  spare  part  bersifat  probabilitik,  metode  simulasi Monte  Carlo  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa kebijakan persediaan yang dipilih mampu meningkatkan service level-nya hingga 10-15% dan menurunkan biaya persediaanya sekitar 10-12%.
Kata Kunci—Klasifikasi ABC-SN_RCS, Pengendalian Persediaan, Simulasi Monte Carlo.

## I. PENDAHULUAN
ENGENDALIAN persediaan pada spare part di industri pembangkit  listrik  merupakan  aktivitas  yang  penting untuk  agar  operasi  pembangkit  listriknya  berjalan  kontinu. Manajemen inventory yang  dilakukan  di  studi  kasus perusahaan  yang  bergerak  dalam  industry  pembangkit meliputi  pengendalian  persediaan  dan  usulan  pengadaan Barang dan Jasa. Pengendalian persediaan yakni memaksimumkan  tingkat  ketersediaan  ( service  level ) material dan meminimumkan nilai persediaan. Dalam upaya meningkatkan efisiensi dan efektifitas manajemen Inventory maka diperlukan adanya penyeragaman pengelolaan material persediaan dalam bentuk kebijakan pengendalian persediaan/ inventory control dan pengadaan untuk menetapkan kriteria material, setting ROP/ROQ, service level material, perputaran material, strategi pengendalian persediaan  dan  pengadaan.  dengan  klasifikasi/kriteria material  dan setting ROP/ROQ  secara  tepat  maka  akan dicapai  titik  seimbang  dalam  pengelolaan  persediaan  yakni nilai persediaan yang seminimum mungkin dan service level yang sesuai target dan juga klasifikasi spare parts yang tepat. Persediaan  merupakan  material  dan  perlengkapan  yang digunakan  oleh  perusahaan  atau  institusi  untuk  memenuhi penjualan atau untuk menyediakan input atau pasokan yang digunakan untuk proses produksi menurut Arnold (1994) [1]. Sedangkan menurut Tersine (1994), persediaan adalah stock on hand dari bahan baku  atau  aset tangible lain  yang dapat dilihat,  diukur,  dan  dihitung  pada  waktu  tertentu  dan Persediaan dapat mencapai persentase hingga melebihi 25% dari  total  nilai  keseluruhan  aset  perusahaan  [2-3].  Rata-rata sebuah  perusahaan  mengeluarkan  biaya  sebesar  15  sampai dengan 20 persen dari total biaya perawatan untuk spare part. Selain  itu,  ketersediaan spare part sangat  penting  untuk berjalannya  suatu  kegiatan  operasional  perusahaan  dimana ketika  terjadi shortage maka  akan  terjadi  kerugian  untuk
perusahaan.  Oleh  karena  itu,  pemakaian spare parts harus dilakukan pengontrolan untuk pengelolaannya [4].
Penting  bagi  perusahaan  dalam  memerhatikan  manajemen untuk  pengontrolan  material  atau  suku  cadang  yang dibutuhkan pada pekerjaan perawatan, dikarenakan pengontrolan  material  maupun spare  parts ditentukan berdasarkan  kebutuhan  usaha  dan  kondisi  pengoprasiannya yang  dimana  perubahan  dapat  terjadi  dan  memerlukan pengaturan setiap waktu. Sistem ERP yang memiliki fungsi secara akurat menghitung safety stock dan forecasting tidak dapat  digunakan  untuk  mengelola  material  slow  moving dengan permintaan yang tak terduga seperti suku cadang [5]. Penelitian sebelumnya pada industri pembangkit listrik sudah cukup  banyak  cukup  banyak  dilakukan  Arifin  dan  Vanany menganalisa energy loss pada operasional pembangkit listrik dengan  menggunakan  value  stream  mapping  (VSM)  [6]. Riskianto,  Vanany  dan  Arvitrida  Menganalisa  consumable material di industri penyaluran listrik dengan menggunakan kebijakan periodic review (R, S) dan metode Monte Carlo [7]. Pengklasifikasian spare parts juga sudah cukup banyak yang melakukan seperti Nugroho dan Vanany yang melakukanpengklasifikasian  spare  part  unuk  pemilihan vendor  di  industri  perminyakan  [8].  Kharisma  (2013) melakukan  pengklasifikasian  dan  peramalan  untuk  spare parts  di  industri  pupuk  [9].  Dinda  (2015)  menganalisa kebijakan  pengendalian  persediaan  berdasarkan  klasifikasi pada  consumable  item  di  industri  pembangkit  dan menentukan  kebijakan  pengendalian  spare  parts  untuk Pulverizer  pada  industri  pembangkit  [10].  Ade  (2016) mengendalikan persediaan material jenis MRO ( Maintenance, Repair, Operation ) pada industri perminyakan [11].
Penelitian  ini  berupaya  melakukan  analisa  kebijakan persediaan dengan  memperhatikan 3  klasifikasi yaitu  ABC, FSN (Fast, Slow and Non-moving), dan Reliability Centered Spares (RCS) classification. ABC classification mengelompokkan spare  parts berdasarkan  nilainya.  FSC classification membagi spare  parts berdasarkan  tingkat kekritisannya  ( criticality ).  Sedangkan  RCS classification mengkatagorikan spare parts berdasarkan empat faktor yang mempengaruhi tingkat kekritisan komponen yaitu consequences , anticipation , effect of stockout , dan cost . Jenis kebijakan  persediaan  yang  akan  dibandingkan  untuk dianalisa addalah ( Continuous Review (s,S) dan Continuous Review (s,Q)  dengan  menggunakan  simulasi Monte  Carlo . Peningkatan service level dan berkurangnya biaya persediaan menjadi dasar memilih jenis kebijakan persediaannya.

## Analisa Persediaan Spare Parts Berdasarkan Klasifikasi ABC-FSN dan Realibility Centered Spares pada Industri Pembangkit Listrik
Annisa Eviondra dan Iwan Vanany Departemen Teknik Sistem dan Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: iwanvanany@ie.its.ac.id
P

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Tahapan yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian adalah sebagai berikut:

## A. Studi Lapangan
Studi  lapangan  dilakukan  untuk  melakukan  observasi mengenai  permasalahan  yang  terjadi  pada  perusahaan tersebut.

## B. Pengumpulan Data
Data primer diperoleh dari dengan cara wawancara kepada pihak  terkait  dan  untuk  data  manajemen  persediaan didapatkan dari data historis perusahaan.

## C. Melakukan Klasifikasi ABC-FSN-RCS
Spare  parts  dikelompokkan  berdasrakan  analisis  ABC- FSN  dan  RCS.  Pemilihan  spare  parts  yang  dipilih  adalah spare parts yang yang memiliki tingkat frekuensi permintaan paling  tinggi,  jumlah  permintaan  paling  tinggi,  dan  spare parts yang mengalami stock out yang tinggi.

## D. Perhitungan Analisis ADI-CV
Perhitungan  ADI-CV  dilakukan  pada  setiap  spare  parts persediaan  Gudang  1  dalam  mengetahui  kebijakan pengendalian  persediaan  yang  tepat  untuk  perusahaan. Pola permintaan  erratic  dan  intermittent  strategi  kebijakan  yang lebih responsif  adalah  continuous  review.  Sedangkan untuk pola permintaan  lumpy strategi kebijakan yang  lebih  sesuai adalah periodic review.

## E. Penentuan Kebijakan Persediaan
Dilakukan dengan metode pendekatan Continuous review (s,Q) dan Continuous Review (s,S) kepada setiap spare parts persediaan. Perhitungan parameter dilakukan dengan metode pendekatan  Continuous  review  (s,Q),  nilai  pada  variabel reorder point (s) dan kuantitas pesanan (Q) pada setiap spare parts  digunakan  sebagai  input  ada  simulasi  Monte  Carlo.
Metode  ini  akan  menghasilkan  kebutuhan  produksi  untuk supplier dapat diprediksi.

## F. Melakukan Simulasi Monte Carlo
Simulasi  persediaan  untuk  memperoleh  kebijakan pengendalian persediaan perbaikan dilakukan menggunakan metode Monte Carlo. Dan Output dari sumalasi monte carlo yang diakukan adalah biaya persediaan dan service level.

## G. Uji Sensitivitas
Pengujian  sensitivitas  dilakukan  dengan  melakukan beberapa  perubahan  pada  tingkat  permintaan spare  parts. Output dari hasil uji sensitivitas adalah ketercapaian service level dan tota biaya persediaan.

## H. Hasil Analisis
Melakukan  perbandingan  dari  3  kondisi  setelah  simulasi monte carlo yaitu kondisi eksisteing, continuous review, dan continuous review.
I. Kesimpulan dan Saran
Tahapan  kesimpulan  dan  saran  yaitu  menampilakan kesimpulan  dari  hasil  penelitian  yang  dilakuakn  dan menjawan tujuan dari penilitian.

## III. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Analisis  yang  dilakukan  terkait  dengan  klasifikasi spare parts dan  strategi  kebijakan  pengendalian  persediaan spare parts berdasarkan  kebijakan  pengendalian  persediaan eksisting,  kebijakan  pengendalian  persediaan  perbaikan dengan  pendekatan continuous  review (s,S)  dan continuous review (s,Q),  perancangan  rekomendasi  skenario  kebijakan perbaikan,  dan  analisis  sensitivitas  kebijakan  pengendalian persediaan.

## A. Analisis Hasil dan Diskusi
Melakukan  proses  klasifikasi  spare  parts  yaitu  untuk mengetahui  spare parts mana yang harus diprioritaskan dan untuk  menspesifikan  tingkat  kekritisan  dari  spare  parts klasifikasi Reliability Centered Spares Worksheet mempertimbangkan  empat  faktor  yaitu  consequences, anticipation,  effect  of  stockout,  dan  cost.  Klasifikasi  ABC dapat  mengidentifikasikan  sparepart  yang  memiliki  jumlah kecil  namun  bernilai  tinggi,  dan  klasifikasi  FSN mengidentifikasikan  stok  yang  bernilai  rendah  dan  bernilai tinggi pada perusahaan . Dari ketiga kategori tersebut dibuat dalam matriks yang dimana didapatkan 27 klasifikasi seperti yang disajikan pada Tabel 1.
Perlakuan  pada  setiap  klasifikasi  dapat  dibedakan  yaitu pada  metode  continuous  review,  terdapat  klasifikasi  yang dapat menggunakan model continuous review (s,S) dan/atau continuous  review  (s,Q).  selain  itu  perlakuan  pada  setiap klasifikasi dapat dibedakan dengan penggunaan target service level  yang  berbeda  untuk  setiap  klasifikasi,  seperti  yang sudah ditetepkan dari perusahan target service level berbeda untuk setiap klasifikasi spare parts.
B. Analisis Kebijakan Pengendalian Persediaan Kondisi Eksisteng
Perhitungan  minimum stock dan  maksimum stock pada. kondisi  eksisting  didasarkan  pada  tingkat  permintaan spare parts dan lead time pengiriman spare parts oleh vendor.
Tabel 1.
Matriks klasifikasi RCS-ABC-FSN
RCS ABC
FSN Matriks
High Critical A F
AAA
S AAB N AAC
B F ABA S ABB N ABC C F ACA S ACB N ACC Medium Critical A F BAA S BAB N BAC B F BBA S BBB N BBC C F BCA S BCB N BCC Low Critical A F CAA S CAB N CAC B F CBA S CBB N CBC C F CCA S CCB N CCC
Dari  simulasi  yang  dilakukan,  dihasilkan  total  biaya persediaan sebesar Rp 98.486.326.596 serta dengan rata-rata ketercapain service level 81% dan dimana terdapat beberapa spare parts yang nilai service level b masih belum mencapai target untuk setiap kalisifikasi.
Rendahnya  ketercapaian service  level secara  keseluruhan pada kebijakan eksisting terjadi karena jumlah stockout yang tinggi  menyebabkan  nilai service  level yang  dicapai  tidak sesuai dengan target yang telah ditentukan oleh perusahaan. Sebab  jumlah stockout berkaitan  erat  dengan  nilai service level ,  semakin  tinggi  nilai service  level yang  dicapai  maka semakin rendah jumlah stockout yang dihasilkan. Kondisi ini lah  yang  menyebabkan  performansi  perusahaan  berkurang. sehingga  menyebabkan  tidak  dapat  memaksimalkan  jumlah profit yang didapat dan tingkat permintaan spare parts pada kebijakan eksisting banyak yang tidak dapat dipenuhi secara
tepat  waktu  karena  tingkat  persediaan  yang  cepat  habis sehingga ketercapaian service level cenderung rendah.
Kebijakan  pengendalian  persediaan  pada  perusahaan dihadapkan  pada  dua  kondisi,  yaitu  tingkat  ketercapaian service  level yang  tinggi  dan  total  biaya  persediaan  yang rendah. Kedua kondisi tersebut merupakan kondisi trade off . Jika  ingin  mencapai service  level yang  tinggi,  maka perusahaan  berisiko  mengeluarkan  biaya  yang  lebih  besar. Jika  ingin  meminimalisir  total  biaya  persediaan,  maka perusahaan berisiko menurunkan ketercapaian service level . Oleh  karena  itu,  perusahaan  harus  menggunakan  parameter persediaan  yang  tepat  agar  pengendalian  persediaan  yang dilakukan menghasilkan performansi yang baik ditinjau dari ketercapaian service  level yang  mencapai  target  dan  total biaya  persediaan  yang  optimal.  Maka  dari  itu  metode kebijakan  pengendalian  persediaan  perbaikan  yang  tepat
Tabel 2.
Perbandingan hasil simulasi kondisi eksisting dengan kondisi perbaikan continuous review (s,S) Kode Spare Parts Total Biaya Service Level Eksisting Continuous Review (s,S) Eksisting Continuous Review (s,S) AAB 420.010.110.220 Rp29.175.819.358 Rp9.528.029.745 90,57% 85,85% 420.030.050.001 Rp8.607.798.272 Rp4.943.825.641 96,86% 99,26% ABB 390.010.290.003 Rp1.016.726.880 Rp2.436.962.797 86,09% 100,00% 400.010.020.050 Rp836.402.188 Rp11.320.230.997 92,58% 92,87% BAA 250.010.100.057 Rp43.337.535.293 Rp45.335.142.365 59,10% 61,46% BAB 420.010.110.001 Rp3.025.774.839 Rp3.695.213.347 84,23% 100,00% 420.010.110.210 Rp1.131.909.360 Rp6.482.034.629 96,57% 98,43% BBA 500.070.010.117 Rp15.709.942 Rp494.990.809 89,68% 99,62% BCA 250.060.020.015 Rp22.025.195 Rp46.960.143 84,41% 92,99% 250.060.130.125 Rp14.463.716 Rp42.669.428 91,49% 95,90% CBB 390.020.030.001 Rp21.556.009 Rp32.633.450 77,45% 84,49% 390.050.010.042 Rp828.286.961 Rp149.020.542 56,27% 99,94% CCB 390.050.010.014 Rp9.135.217 Rp172.116.976 78,68% 99,94% 330.010.010.789 Rp10.443.183.367 Rp73.678.495.527 46,40% 76,45% Total dan Rata-rata Rp98.486.326.596 Rp158.358.326.396 81% 92%
Tabel 3.
Perbandingan hasil simulasi kondisi eksisting dengan kondisi perbaikan continuous review (s,Q) Kode Spare Parts Total Biaya Service Level Eksisting Continuous Review (s,Q) Eksisting Continuous Review (s,Q) AAB 420.010.110.220 Rp29.175.819.358 Rp381.821.997 90,57% 1,42% 420.030.050.001 Rp8.607.798.272 Rp43.313.958 96,86% 26,12% ABB 390.010.290.003 Rp1.016.726.880 Rp359.474.359 86,09% 100,00% 400.010.020.050 Rp836.402.188 Rp1.053.987.621 92,58% 92,79% BAA 250.010.100.057 Rp43.337.535.293 Rp3.841.125.792 59,10% 56,72% BAB 420.010.110.001 Rp3.025.774.839 Rp843.827.498 84,23% 99,90% 420.010.110.210 Rp1.131.909.360 Rp100.794.922 96,57% 96,57% BBA 500.070.010.117 Rp15.709.942 Rp66.522.620 89,68% 99,62% BCA 250.060.020.015 Rp22.025.195 Rp15.383.025 84,41% 82,62% 250.060.130.125 Rp14.463.716 Rp10.131.242 91,49% 89,58% CBB 390.020.030.001 Rp21.556.009 Rp19.700.439 77,45% 73,90% 390.050.010.042 Rp828.286.961 Rp511.774.733 56,27% 65,29% CCB 390.050.010.014 Rp9.135.217 Rp56.937.759 78,68% 99,04% 330.010.010.789 Rp10.443.183.367 Rp1.561.277.859 46,40% 64,32% Total dan Rata-rata Rp98.486.326.596 Rp8.866.073.824 81% 92%75%
adalah  dengan  menggunakan continuous  review (s,S)  dan continuous review (s,Q).
C. Analisis Kebijakan Pengendalian Persedian Kondisi

## Perbaikan
Dari  simulasi  kondisi  perbaikan continuous  review (s,S) yang dilakukan dihasilkan total biaya persediaan yang lebih tinggi dibanding kondisi eksisting yaitu dengan peningkatan biaya  persediaan  sebsar  61%  dari  biaya  kondisi  eksisting serta  dengan  ketercapain  rata-rata service  level 92%  yang dimana  mengalami  peningkatan  service  level  sebesar  11% dari  service  level  kondisi  eksisting.  Performansi  tersebut lebih  baik  dibandingkan  dengan  kebijakan  eksisting  karena ketercapaian rata-rata service level lebih tinggi dapat dilihat rata-rata  ketercapaian service  level pada  kondisi  eksisting yaitu sebsar 81% yang dimana lebih rendah disbanding kodisi
perbaikan continuous  review (s,S),  selain  itu  pada  kondisi perbaikan continuous  review (s,S)  setiap spare  parts dapat memenuhi  target  service  level  dari  setiap  klasifikasi. Perbandingan  hasil  simulasi  kondisi  perbaikan continuous review (s,S) dengan eksisting disajikan pada Tabel 2. Ketercapaian service  level yang  lebih  tinggi  secara keseluruhan  pada  kebijakan  perbaikan  continuous  review (s,S) terjadi karena adanya pertimbangan target service level untuk  setiap  kalsifikasi spare  parts pada  pengendalian persediaan  dan  jumlah  stock  out  yang  lebih  sedikit. Perusahaan  memperhitungkan  rata-rata  permintaan spare parts per  hari  dan  juga  memperhatikan  deviasi  tingkat permintaannya.  Oleh  karena  itu,  tingkat  permintaan  spare parts  pada  kebijakan  perbaikan  lebih  banyak  yang  dapat dipenuhi secara tepat waktu dibandingkan dengan kebijakan eksisting  sehingga  ketercapaian  service  level-nya  lebih
Tabel 4.
Perbandingan hasil simulasi kondisi eksisting dengan kondisi perbaikan
Kode Spare Parts Penghematan Total Biaya Service Level Eksisting Continuous Review (s,S) Continuous Review (s,Q) Eksisting Continuous Review (s,S) Continuous Review (s,Q) AAB 42.001.011.0220 Rp29.17819.358 -113% 30% 90,57% 85,85% 1,42% 42.003.005.0001 Rp8.607.798.272 -195% 30% 96,86% 99,26% 26,12% ABB 39.001.029.0003 Rp1.016.726.880 -140% 65% 86,09% 100,00% 100,00% 40.001.002.0050 Rp836.402.188 -1253% -26% 92,58% 92,87% 92,79% BAA 25.001.010.0057 Rp43.337.535.293 -22% 72% 59,10% 61,46% 56,72% BAB 42.001.011.0001 Rp3.025.774.839 -473% 91% 84,23% 100,00% 99,90% 42.001.011.0210 Rp1.131.909.360 67% 99% 96,57% 98,43% 96,57% BBA 50.007.001.0117 Rp15.709.942 43% 99% 89,68% 99,62% 99,62% BCA 25.006.002.0015 Rp22.025.195 -3051% -323% 84,41% 92,99% 82,62% 25.006.013.0125 Rp14.463.716 -51% 9% 91,49% 95,90% 89,58% CBB 39.002.003.0001 Rp21.556.009 82% 38% 77,45% 84,49% 73,90% 39.005.001.0042 Rp828.286.961 -1784% -523% 56,27% 99,94% 65,29% CCB 39.005.001.0014 Rp9.135.217 -606% 85% 78,68% 99,94% 99,04% 33.001.001.0789 Rp10.443.183.367 -5% 91% 46,40% 76,45% 64,32% Tabel 5. Perbandingan hasil skenario Kode Spare Parts Penghematan Total Biaya Service Level Eksisting Continuous Review (s,S) Continuous Review (s,Q) Eksisting Continuous Review (s,S) Continuous Review (s,Q) Target AAB 420.010.110.220 Rp29.175.819.358 71% 90,57% 100% 99% 420.030.050.001 Rp8.607.798.272 49% 96,86% 100% 99% ABB 390.010.290.003 Rp1.016.726.880 61% 86,09% 100% 97% 400.010.020.050 Rp836.402.188 32% 92,58% 98% 97% BAA 250.010.100.057 Rp43.337.535.293 50% 59,10% 94% 93% BAB 420.010.110.001 Rp3.025.774.839 70% 84,23% 100% 95% 420.010.110.210 Rp1.131.909.360 90% 96,57% 99% 95% BBA 500.070.010.117 Rp15.709.942 12% 89,68% 91% 90% BCA 250.060.020.015 Rp22.025.195 19% 84,41% 92% 83% 250.060.130.125 Rp14.463.716 29% 91,49% 92% 83% CBB 390.020.030.001 Rp21.556.009 11% 77,45% 81% 65% 390.050.010.042 Rp828.286.961 13% 56,27% 71% 65% CCB 390.050.010.014 Rp9.135.217 18% 78,68% 82% 65% 330.010.010.789 Rp10.443.183.367 89% 46,40% 76% 65% 390.050.010.014 Rp9.135.217 18% 78,68% 82% 65%
tinggi.
Dari  simulasi  kondisi  perbaikan  continuous  review  (s,Q) yang dilakukan dihasilkan total biaya persediaan yang lebih rendah dibanding kondisi eksisting yaitu dengan penghematan  biaya  persediaan  sebesar  91%  dari  biaya kondisi  eksisting  serta  dengan  ketercapain  rata-rata service level 75% yang dimana mengalami penurunan service level sebesar 6% dari service level kondisi eksisting. Performansi tersebut lebih baik dibandingkan dengan kebijakan eksisting karena  total  biaya  persediaan  yang  dihasilkan  lebih  rendah (ekonomis), dapat dilihat total biaya persediaan pada kondisi eksisting yaitu sebsar Rp 98.486.326.596 yang dimana lebih tinggi  (tidak  ekonomis)  dibanding  kodisi  perbaikan continuous review (s,Q). Perbandingan hasil simulasi kondisi perbaikan continuous review (s,Q) dengan eksisting disajikan pada Tabel 3.
Biaya  persediaan  dapat  lebih  optimal  (ekonomis)  pada kebijakan  perbaikan  continuous  review  (s,Q)  terjadi  karena kebijakan perbaikan continuous review (s,Q) mempertimbangkan faktor biaya ekonomis pada pengendalian  persediaan  spare  parts.  Pada  penentuan maksimum  stock,  faktor  biaya  ekonomis  dimasukkan  pada penentuan kuantitas pesanan optimal. Penentuan maksimum stock  pada  kebijakan  perbaikan  yang  mempertimbangkan biaya  ekonomis  pada  penentuan  kuantitas  pesanan  dapat berdampak pada tingkat pesanan yang lebih optimal sehingga tingkat persediaan juga lebih optimal. Total biaya persediaan yang  dihasilkan  pada  kebijakan  perbaikan  lebih  kecil dibandingkan kebijakan eksisting.
Dan  berikut  merupakan  perbandinganantara  kondisi eksisting pada Tabel 4 dengan kondisi perbaikan continuous review (s,S) dan dengan kondisi perbaikan continuous review (s,Q). perbandingan untuk total biaya persediaan ditampilkan dalam bentuk persen dari seberapa besar penghematan biaya persediaan pada kondisi tersebut terhadap total biaya kondisi eksisting,  yang  dimana  dapat  dilihat  bahwa  terdapat penghematan  dengan  nilai  minus  yang  dimana  terjadi peningkatan  biaya  persediaan  dari  kondisi  eksisting sedangkan  pada  nilai  yang  tidak  minus  merupakan pengehamatan biaya persediaan dari kondisi eksisiting.
Pengendalian persediaan pada kebijakan perbaikan secara keseluruhan  mengalami  peningkatan  performansi  dari kebijakan  eksisting  ditinjau  dari  ketercapaian  rata-rata service level terhadap target dan total biaya persediaan yang dihasilkan.  Performansi  pada  setiap spare  parts pada kebijakan eksisting diperbaiki pada kebijakan perbaikan.

## D. Analisis Hasil Perancangan Skenario
Hasil  skema  dari  proses  simulasi  kondisi continuous review (s,S) dan continuous review (s,Q)  akan dikembangkan menjadi rancangan skenario persediaan. Proses perancangan skenario pada kondisi  ini dengan  cara  mengubah parameter input yaitu persediaan maksimal, reorder point , dan kuantitas secara incremental . Parameter input diubah dengan cara men- generate  nilai  persediaan  maksimal, reorder  point ,  dan kuantitas bertambah satu satuan. Skenario terbaik didapatkan dengan  cara  membandingan  ke-10  skenario  pada  kondisi perbaikan continuous review (s,S) dengan kondisi perbaikan continuous  review  (s,Q)    yang  memiliki  nilai  service  level sesuai taget dan total cost yang paling optimal. Berikut adalah hasil  dari  perancangan  skenario  terhadap  dua  kondisi
perbaikan dan dilakukan perbandingan diantara dua kondisi tersebut  skenario  kondisi  perbaikan  yang  mana  yang memiliki  nilai service  level sesuai  taget  dan  total  biaya persediaan  yang  paling  optimal.  Berikut  hasil  rekapitulasi yang  didapat  dari  perancangan  dan  perbandingan  skenario untuk seluruh spare parts yang disajikan pada Tabel 5.
Setelah  dilakukannya  perubahan  nilai  parameter  pada setiap spare  parts didapatkan  komponen  dan  total  biaya persediaan  dengan  nilai  sebesar  Rp38.772.954.450  yang dimana  mengalami  penghematan  sebesar  61%  dari  kondisi eksisting yang dimana dapat dikatakan total biaya persediaan kondisi perbaikan optimal atau dapat dikatakan ekonomis dan didapatkan  juga  nilai service  level pada  kondisi  perbaikan sebesar 91% yang dimana mengalami peningkatan 10% dari kondisI  eksisting  dan  dapat  dikatakan service  level pada kondisi  perbaikan    memenuhi  target.  Dapat  dilihat  bahwa setiap  kalsifikasi  memiliki  metode  perbaikan  continuous review yang berbeda.

## E. Analisis Uji Sensitivitas
Pada  penelitian  ini  yang  mengandung  ketidakpastian adalah  permintaan spare  parts maka  dari  itu  pengujian sensitivitas  dilakukan  dengan  melakukan  perubahan  pada tingkat  permintaan spare  parts .  Perubahan  tingkat permintaan dibagi pada 7 kondisi, yaitu sebesar -15%, -10%, -5%, 0%, 5%, 10%, dan 15%.
Perubahan yang terjadi dapat menaikkan atau menurunkan jumlah  permintaan.  Penambahan  jumlah  demand  akan berpengaruh  terhadap  jumlah stockout yang  semakin meningkat  yang  dimana  akan  menyebabkan service  level menjadi rendah, hal teresebut dikarenakan jumlah permintaan dengan  service  level berbanding  terbalik,  yang  dimana semakin  besar  perubahan  permintaan  akan  menyebabkan service  level semakin  rendah  disebabkan  jumlah stockout yang  meningkat. Namun perubahan  nilai service  level yang terjadi  pada  7  kondisi  perubahan  permintaan  nilainya  tidak terlalu  signifikan  berkisar  antara  1%-5%  saja,  bahkan terdapat  nilai service level yang  dihasilkan  sama.  Karena antara  jumlah stockout dan service  level dengan  jumlah permintaan  persediaan  berbanding  terbalik.  Selain  itu perubahan permintaan juga berpengaruh terhadap total biaya persediaan.  Dimana  perubahan  permintaan  yang  semakin meningkat  menyebabkan  total  biaya  persediaan  yang dihasilkan  semakin  meningkat.  Karena  antara  total  biaya persediaan dengan jumlah permintaan berbanding lurus.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  maka  dapat ditarik  kesimpulan:  (1)  Klasifikasi spare  parts yang  lebih spesifik,  yang  dimana  sebelumnya  perusahaan  pembangkit listrik  belum  mengkalsifikasikan  tingkat  kekritisan spare parts secara spesifik yang dimana masih mengklasifikasikan tingkat kekritisan secara general. (2) Kebijakan pengendalian persediaan  eksisting  secara  keseluruhan  menghasilkan ketercapaian service  level yang  rendah  dan  total  biaya persediaan  yang  tinggi.  (3)  Dari  simulasi  yang  dilakukan, dihasilkan total biaya persediaan sebesar Rp 98.486.326.596 serta dengan rata-rata ketercapain service level 81%. (4) Dari simulasi  kondisi  perbaikan continuous  review (s,S)  yang dilakukan  dihasilkan  total  biaya  persediaan  mengalami
peningkatan sebesar 61% dari kondisi eksisiting serta dengan ketercapain  rata-rata service  level mengalami  peningkatan 11% dari kondisi eksisiting. Dari simulasi kondisi perbaikan continuous review (s,Q) yang dilakukan dihasilkan total biaya persediaan  mengalami  penghematan  sebesar  91%  dari kondisi eksisiting  serta dengan ketercapain rata-rata service level mengalami  penurunan  6%  dari  kondisi  eksisiting.  (5) Hasil skema dari proses simulasi kondisi continuous review (s,S)  dan continuous  review (s,Q)    akan  dikembangkan menjadi  rancangan  scenario.  Dari  hasil  scenario  didaptkan bahwa  total  biaya  persediaan  pada  kondisi  perbaikan mengalami penghematan sebesar 91% dari kondisi eksisting serta mengalami peningkatan service level 10% dan kondisi eksisting.  Persediaan.  setiap  spare  parts  didapatkan komponen  dan  total  biaya  persediaan  yang  optimal  dan didapatkan juga nilai service level yang memenuhi target dan setiap  klasifikasi  memiliki  metode  perbaikan  continuous review yang berbeda.
Saran  yang peneliti  berikan yaitu:  (1)  menggunakan  data lead  time eksisting  yang  bersifat  probabilistik  dan  melihat sensitivitas total biaya persediaan dan service level terhadap perubahan lead time . (2) Mengembangkan model perhitungan  dengan  mempertimbangkan  harga  per  unit material  berdasarkan  ukuran  lot  pemesanan  masing-masing spare part.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J. T. Arnold, S. N. Chapman and L. M. Clive, Introduction to Material Management Sixth Edition, 6th ed. New York: Pearson, 2008.
[2]  R. J. Tersine, Principles Of Inventory And Material Managemant, 4th ed. Englewood Cliffs: Prentice-Hall Internasional, 1994.
[3]  I.  N.  Pujawan  and  E.  Mahendrawathi,  Supply  Chain  Management, Surabaya: Guna Widya, 2010.
[4]  A.  S.  Santoso,  "Penentuan  Kebijakan  Pengendalian  Spare  Part  Pada Mesin  Pulverizer  (Studi  Kasus:  PLTU  PT  IPMOMI  PAITON)" Departemen  Teknik  Industri,  Fakultas  Teknologi  Industri,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.
[5]  M. A. Razi and J. M. Tarn, An applied model for improving inventory management in ERP systems. Logistic Information Management, vol. 16, pp. 114-124, 2003.
[6]  W. I. Arifin and I. Vanany, "Energy Loss Analysisi using Value Stream Mapping (VSM): A Power Plant Case Study," in Paper presented at the  2019  International  Confrence  on  Technologies  and  Policies  in Electric Power Energy , 2021.
[7]  W.  Riskianto,  I.  Vanany  and  N.  I.  Arvitrida,  "Consumable  Material Spare Part Management Control in Electricity Transmission System," IPTEK Journal of Proceedings Series, no. 7, pp. 66-70, 2020.
[8]  H.  W.  Nugroho  and  I.  Vanany,  "Pengklasifikasian  Spare  Part  dan Model  Pemilihan  Vendor-nya  pada Metering  Station  di  PT.  Chevron Pacific Indonesia," in Seminar Nasioanal Mnaajemen Teknologi XIX , 2013.
[9]  G. Kharisma, "Pengklasifikasian Dan Peramalan Spare Part di Industri Pupuk  (Studi  Kasus:  PT  PETROKIMIA  GRESIK),"Departemen Teknik  Industri,  Fakultas  Teknologi  Industri,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, 2013.
[10]  D.  Tiara,  "Analisis  Kebijakan  Pengendalian  Persediaan  Berdasarkan Klasifikasi  Pada  Consumable  Item  (Studi  Kasus:  PLTU  X), . Departemen  Teknik  Industri,  Fakultas  Teknologi  Industri,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2015.
[11]  A. Putra, "Pengendalian Persediaan Material Jenis MRO (Maintenance,
Repair,  Operation)  Berdasarkan  Kelompok  Material  Studi  Kasus Kangean  Energy  Indonesia  LTD," . Departemen  Teknik  Industri, Fakultas  Teknologi  Industri,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, 2016.