Mei 2024

## Forecasting Spare Part pada Commercial
Vehicle PT XYZ dengan Klasifikasi ADI-CV
MUHAMMAD IRFAN RIZKI 1 , YENNY MAYA DORA 2 , WAHIDIYAT SUYUDI 3 , YANTHY MARDIANA 4
1, 3, 4) Program Magister Manajemen Sekolah Pascasarjana Universitas Widyatama, Indonesia
2) Dosen Fakultas Bisnis dan Manajemen Universitas Widyatama, Indonesia e-mail: irfan.rizki@widyatama.ac.id

## ABSTRAK
After  Sales memiliki  kontribusi  positif  pada  pertumbuhan  profit  permintaan spare  part suatu perusahaan. PT. XYZ merupakan agen tunggal pemegang merek mobil kendaraan niaga di Indonesia dengan visi menjadi market share terbesar secara global dipasar internasional. Peranan penting yang dilakukan  PT.  XYZ  dalam  upaya  memenuhi  seluruh  kebutuhan  permintaan  domestik  atau  ekspor dengan langkah menerapkan rencana inventaris yang mencakup peramalan kebutuhan suku cadang setiap  bulan.  Pada  kondisi  saat  ini  metode  yang  digunakan  oleh  perusahaan  hanya  menggunakan metode  peramalan  dengan  rata-rata  6  bulan  terakhir  atau Moving  Average yang  digunakan  untuk menyiapkan seluruh suku cadang PT. XYZ. Metode ini dinilai kurang efektif karena ketika terjadinya bentuk  permintaan spare  part yang  memiliki  tingkat  variasi  tinggi  maka  penyimpangan  pada  hasil peramalan  menyebabkan back  order terhadap  pelanggan  dan loss  sales yang  dapat  mempengaruhi nilai suatu perusahaan yaitu fast and easy process . Berdasarkan permasalahan tersebut, maka PT. XYZ membutuhkan perbaikan terhadap mekanisme peramalan spare part -nya. Tujuan dari dilakukan penelitian yaitu menghasilkan metode klasifikasi spare part berdasarkan bentuk permintaannya dan memutuskan metode peramalan yang paling tepat untuk masing-masing kelompok spare part dengan langkah  membandingkan  enam  metode  peramalan  yaitu  metode Croston  Optimized,  TSB,  SESOpt, ADIDA, IMAPA, Moving Average . Semua metode peramalan akan dibandingkan atas dasar parameter nilai forecasting error . Pada hasil yang didapat menunjukkan metode Croston Optimized memiliki hasil yang lebih baik dari metode moving average dengan memperbaiki kesalahan sebesar 7%.
Kata Kunci: After Sales, Forecasting, Spare Part.

## ABSTRACT
After Sales has a positive contribution to the profit growth of a company's spare part demand. PT XYZ is the sole agent of commercial vehicle car brand holders in Indonesia with a vision to become the largest market share globally in the international market. An important role played by PT XYZ in an effort to meet all domestic or export  demand needs by implementing an  inventory plan that  includes forecasting  the need for spare parts on a monthly basis. In the current condition, the method used by the company only uses  a forecasting method  with  the average  of the last 6  months or Moving Average  which  is used  to prepare all spare parts of PT. XYZ. This method is considered less effective because when there is a form of spare part demand that has a high level of variation, deviations in forecasting results cause back orders to customers and loss of sales which can affect the value of a company, namely fast and easy process. Based  on  these  problems,  PT  XYZ  needs  improvements  to  its  spare  part  forecasting  mechanism.  The purpose of the research is to produce a spare part classification method based on the form of demand and  decide  the  most  appropriate  forecasting  method  for  each  spare  part  group  by  comparing  six forecasting  methods,  namely  the  Croston  Optimized  method,  TSB,  SESOpt,  ADIDA,  IMAPA,  Moving Average. All forecasting methods will be compared on the basis of the forecasting error value parameter. The results obtained show that the Croston Optimized method has better results than the moving average method by correcting an error of 7%.
Keywords: After Sales, Forecasting, Spare Part.
Muhammad Irfan Rizki, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3546
76

## 1.  PENDAHULUAN
Kebutuhan  kendaraan  dari  tahun  ke  tahun  khususnya  mobil  di  Indonesia  mengalami peningkatan,  Dari  tahun  2012-2022  pengguna  jumlah  mobil  penumpang  di  Indonesia  sudah meningkat sebesar 6,74 juta unit atau bertumbuh sekitar 65%. Hal ini dikarenakan Indonesia adalah  negara  yang  sedang  berkembang  dan  terus  meningkatkan  pembangunan  khusunya dalam  fasilitas  transportasi.  Kategori  kendaraan  yang  mayoritas  diminati  terutama  untuk menunjang proses bisnis masyarakat yaitu ketegori kendaraan niaga yang bisa dipakai untuk menunjang keperluan pribadi seseorang (Mardianto, 2021). Dengan meningkatnya permintaan kendaraan  niaga  mengakibatkan  tingginya  kebutuhan spare  part akan  kendaraan  tersebut, layanan  ketersediaan spare  part ini  perlu  diperhatikan  karena  mempengaruhi  tingkat kepercayaan  pelanggan  terhadap  brand  dan  keputusan  pelanggan  dalam  membeli  mobil khusunya  kendaraan  niaga  (Ramadhan,  2021).  Oleh  karena  itu,  konsep supply  chain management khusunya  dalam  i nventory  management  spare  part menjadi  landasan  dasar  bagi perusahaan untuk terus berkompetitif.
Mobil kategori commercial vehicle adalah jenis kendaraan yang sering digunkan dalam kegiatan angkut  menganggkut,  baik  mengangkut  manusia  ataupun  kebutuhan  logistik.  c ommercial vehicle memiliki part bervariasi lebih dari 15.000 part dan pada umumnya part tersebut dalam kondisi  tertentu  akan  rusak  sehingga  diperlukan  pengganti  yang  sama  dengan  jumlah  dan kualitas  yang  sesuai  dan  juga  cepat  (Budiningsih  &  Jauhari,  2017).  Berbagai  macam part , tingginya tingat fluktuasi permintaan dipasaran yang disebabkan oleh variasi faktor pemakaian dan kebutuhan ketersediaan di pasar, membuat spare part kendaraan menjadi permasalahan yang  unik.  Salah  satu  langkah  improvment  dari spare  part  management adalah  dengan mengetahui berapa permintaan pelanggan dengan metode forecasting yang sesuai (Jiang, et al ., 2017).
Peramalan  permintaan  berfungsi  untuk  memelihara  tersedianya stock dan  membuat perencanaan  untuk  suatu  proses  produksi  secara  bersama-sama  dengan  supplier,  dengan melakukan peramalan maka dari segi supplier lebih siap dalam menyiapkan materialnya untuk menunjang  tingkat  ketersediaan spare  part. Jika  semakin  presisi  dan  cepat  peramalan permintaan spare part yang  peroleh,  maka  akan  cepat  juga  proses lead  time dan  pemenuhan order  customer,  sehingga  dapat  meringankan  biaya  operational  yang  berkaitan  dengan penanganan spare part, seperti rework , space gudang, dan logistik (Klug, 2018). Rendahnya keakuratan hasil prediksi suku cadang dapat berdampak pada permasalahan lain yang  dihadapi  perusahaan,  seperti  kapasitas  penyimpanan  terbatas.  Semua  data  permintaan pelanggan perusahaan berisi beberapa jenis data deret waktu dengan pola dan komponen yang berbeda, yaitu tren, siklus, musiman, dan keacakan yang berbeda. Apalagi bentuk permintaan pelanggan terhadap suku cadang, khususnya kendaraan niaga, berfluktuasi secara signifikan dari periode ke periode bahkan mungkin nol di beberapa periode sehingga memerlukan persiapan lebih lanjut (Altay & Litteral, 2011).
Permintaan dari pelanggan tidak selalu terjadi disetiap bulan sehingga mengakibatkan pola data tidak beraturan. Produk seperti suku cadang mempunyai karakteristik data yang lebih kompleks dibandingkan  jenis  produk  lainnya  dikarenakan  pola  yang  diminta  tidak  teratur.  Permintaan intermiten adalah permintaan yang mempunyai nilai nol atau bukan nol. Dengan kata lain, nilai nol berarti  tidak ada permintaan  dari  pelanggan,  dan  nilai  selain nol  berarti  ada  permintaan. Permintaan suku cadang sulit diperamalan karena waktu permintaan yang tidak teratur. Oleh karena itu, perlu dilakukan klasifikasi pola permintaan suku cadang (Simamora, 2019).
Belum  ada  mekanisme  untuk  mengklasifikasikan  karakteristik  permintaan  suku  cadang.  Hal inilah yang menjadi salah satu penyebab tidak ditemukannya metode peramalan yang tepat dan tidak tercapainya keakuratan yang optimal dalam menangani permintaan suku cadang di PT. XYZ,  klasifikasi spare  part memudahkan  tugas  operasional,  terutama  bagi  manajer  saat mengumpulkan sampel yang "berharga", namun juga membantu dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, kami menggunakan metode peramalan sederhana yaitu rata-rata permintaan atau moving average (MA) enam bulan terakhir untuk meramalkan permintaan bulanan seluruh suku  cadang  PT.  XYZ.  Jika  semua  part  menggunakan moving  average maka  hasil  peramalan parameter  sensitif  terhadap  nilai outlier ,  yang  membuat  metode moving  average tidak  cocok untuk permintaan spare part yang memiliki nilai variasi yang tinggi. Akibatnya, kebanyakan hasil peramalannya memiliki akurasi yang belum optimal. Berdasarkan permasalahan tersebut maka sebagai evaluasi jenis permintaan material akan dipergunakan dua parameter yaitu ADI ( Average Inter-Demand  Interva l)  adalah  rata-rata  interval  antara  dua  permintaan spare  part dan  CV
Forecasting Spare Part pada Commercial Vehicle PT XYZ dengan Klasifikasi …
77
( Coefficient  of  Variation ).  Kaya  et  al.,  (2020)  membuat  batasan  karakteristik  mengenai  jenis permintaan  Model  ADI  meliputi: Intermittent,  Erratic,  slow  moving dan lumpy .  Penelitian  ini menggunakan data dari dari PT. XYZ yang bergerak dalam bisnis commercial vehicle salah satu agen tunggal pemegang merek di Indonesia yang berkantor pusat di Jakarta Utara. Data yang digunakan adalah data demand dan stock keeping unit (SKU) dari tahun 2022-2023. Sehingga, penelitian  ini  menggunakan  analisis Average  Demand  Interval (ADI).  Setelah  melakukan klasifikasi  model,  selanjutnya  akan  dilakukan  forecasting  untuk  setiap  klasifikasi  yang  telah didapat.

## 2.  METODE PENELITIAN
Data  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  pada  perusahaan  PT.  XYZ  yang  bergerak  dalam bisnis commercial vehicle, salah satu agen tunggal pemagang merek di Indonesia. Data terdiri dari 16000 stock keeping unit pada periode tahun 2021 s.d 2023. Pengolahan data dilakukan menggunakan software python . Berikut ini data yang digunakan:
Tabel 1. Variabel Penelitian No Stock keeping Unit  Description 01-01-2021 ⋮ 01-12-2023 1. IX-***** 514-X Oil Filter 10634 ⋮ 19698 2. IY-***** 328-X Gasket Cyl 1765 ⋮ 920 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 16000  IZ-***** 111-X Fan Belt 101 ⋮ 780
Metode klasifikasi yang sesuai dibutuhkan untuk mengetahui bagaimana klasifikasi pola data SKU.  Sehingga  akan  digunakan  metode Avarage  Demand  Interval (ADI)  dan Coefficient  of Variation (CV) untuk klasifikasi dan dilanjutkan dengan meramalkan kebutuhan stock keeping unit untuk  3  sampai  6  bulan  kedepan.  ADI-CV  adalah  analisa  yang  digunakan  dalam  dalam menentukan  jenis  pengendalian  part  berdasarkan  karakteristik  pola  pergerakan  permintaan masing – masing stock keeping unit . Berikut ini merupakan klasifikasi pola permintaan pada ADI – CV (Putri, 2022).
Muhammad Irfan Rizki, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3546
78
Gambar 1. Klasifikasi Pola Permintaan Penjelasan pola permintaan pada gambar 1 sebagai berikut (Spiliotis, 2022):
a. Intermittent
Permintaan customer memiliki ciri yaitu memuliki variasi secara signifikan dari waktu ke  waktu,  dan  seringkali  terjadi  dengan  sporadis  atau  pola  permintaan  yang  tidak teratur.
b. Lumpy
Permintaan pelanggan yang ada dalam skala besar ketika waktu-waktu tertentu, akan tetapi kemudian dapat berubah menjadi tidak teratur atau tidak ada permintaan.
c. Smooth Permintaan pola pelanggan ini yaitu relatif stabil dan dapat diperamalan dengan baik sepanjang waktu.
d. Erratic Permintaan pola klasifikasi pelanggan yang tidak dapat diperamalan dengan baik dan seringkali memiliki variasi secara acak tanpa pola yang jelas.
Adapun rumus Avarage Demand Interval (ADI) dan Coefficient of Variation (CV) sebagai berikut (Putri, 2022):
𝐴𝐷𝐼 = ∑ 𝑡 𝑖 𝑁 𝑖=1 … (1) 𝐶𝑉 = √ ∑ (𝜀𝑖 𝑀 𝑖=1 −𝜀)2 𝑁 𝜀
… (2)
dengan,
𝑡 𝑖 adalah interval antara dua permintaan yang berurutan 𝑁 adalah jumlah Periode Permintaan non-zero 𝑀 adalah jumlah Periode 𝜀 adalah rata – rata 𝜀 𝑖 adalah permintaan spare part (unit ke -i)
Berdasarkan  klasifikasi  data  permintaan  pada  gambar  1,  analisis  nilai  ADI-CV  dapat  dibagi menjadi:
a. Suatu nilai ADI < 1,32 dan Nilai 𝐶𝑉 2 >= 0,49 maka pola permintaanya adalah erratic b. Suatu nilai ADI < 1,32 dan Nilai 𝐶𝑉 2 > 0,49 maka pola permintaanya adalah Smooth
c. Suatu nilai ADI >= 1,32 dan Nilai 𝐶𝑉 2 >= 0,49 makapola permintaanya adalah Lumpy
d. Suatu nilai ADI >= 1,32 dan Nilai 𝐶𝑉 2 < 0,49 maka permintaanya adalah Intermittent
Forecasting Spare Part pada Commercial Vehicle PT XYZ dengan Klasifikasi …
79

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data stock keeping unit dari tahun 2021 s.d 2023 pada kasus spare part di PT. XYZ manufaktur Indonesia. Sebelum melakukan pemodelan menggunakan Avarage Demand Interval ( ADI) dan Coefficient of Variation (CV ) , tahapan awal dalam penelitian ini adalah melakukan  analisis  deskriptif  dalam  upaya  mengetahui  gambaran  karakteristik  pada  data. Karakteristik spare part disajikan dalam Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Statistika Deskriptif Stock Keeping Unit No SKU Description Max Min Rata-rata 1. IX-***** 514-X Oil Filter 24214 13031 19369 2. IY-***** 328-X Gasket Cyl 2502 202 1234 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 16000 IZ-***** 111-X Fan Belt 953 567 232
Sumber: Diolah Menggunakan Python
Apabila dilihat secara visual maka dapat diperoleh hasil sebagai berikut:
Gambar 2. Pola Permintaan
Pada  Gambar  2  menunjukan  bahwa  pola demand spare  part yang  memiliki  karakteristik berbeda-beda  dari  segi stock  keeping  unit (SKU)  sehingga  perlu  metode  yang  sesuai  untuk masing – masing SKU. Selanjutnya 16.000 spare part akan digunakan untuk membuat klasifikasi spare part berdasarkan pola permintaan dengan menggunakan software python . Hasil klasifikasi adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Category Berdasarkan Permintaan Demand Kategori Amount (Bio) Persentase Demand (%) Smooth 410.324 42.6 % Intermittent 221.120 23.0 %
Muhammad Irfan Rizki, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3546
80 Kategori Amount (Bio) Persentase Demand (%) Eratic 111.671 11.6 % Lumpy 98.324 10.2 % Non- Moving 121.341 12.6 % Sumber: Diolah Menggunakan Python
Berdasarkan  Tabel  3,  diketahui category  Smooth memiliki  permintaan demand yang  terbesar artinya category Smooth berkontribusi sebesar 42.6 % terhadap demand penjualan. Selanjutnya dengan tools python didapatkan nilai ADI terbesar yaitu 22,3 dan nilai ADI terkecil yaitu 0,93. Script phyton untuk melakukan klasifikasi spare part adalah sebagai berikut:
result = pd.DataFrame() testing = pd.DataFrame() for x in df['unique_id'].unique().tolist(): print(f"================SKU {x}==================") temp = df[df["unique_id"]==x].copy() train = temp[temp['ds']<"2023-08-01"] test = temp[temp['ds']>="2023-08-01"] model = [TSB(0.5,0.5),SESOpt(),ADIDA(),IMAPA(),CrostonOptimized(),HistoricAverage()] sf = StatsForecast( df = train, models = model, freq = "MS" ) sf.fit(train) df_cv = sf.cross_validation( df=train, h=1, step_size=1, n_windows=18 ) df_cv = df_cv[['ds',"y","TSB","SESOpt","ADIDA","CrostonOptimized","HistoricAverage","akurasi TSB","akurasi SESOpt","akurasi ADIDA","akurasi Crosston","akurasi HistoricAverage"]] result = pd.concat([result,df_cv]) result_testing = sf.predict(h=1).reset_index().merge(test,left_on=["unique_id","ds"],right_on=["unique_id","ds"]) testing = pd.concat([testing,result_testing]) testing["akurasi TSB"] = np.where( testing['y']>=testing['TSB'],testing["TSB"]/testing['y'],testing["y"]/testing['TSB']) testing["akurasi SESOpt"] = np.where( testing['y']>=testing['SESOpt'],testing["SESOpt"]/testing['y'],testing["y"]/testing['SESOpt']) testing["akurasi ADIDA"] = np.where( testing['y']>=testing['ADIDA'],testing["ADIDA"]/testing['y'],testing["y"]/testing['ADIDA']) testing["akurasi Crosston"] = np.where( testing['y']>=testing['CrostonOptimized'],testing["CrostonOptimized"]/testing['y'],testing["y"]/testin g['CrostonOptimized'] ) testing["akurasi HistoricAverage"] = np.where( testing['y']>=testing['HistoricAverage'],testing["HistoricAverage"]/testing['y'],testing["y"]/testing['H istoricAverage']) prediction=sf.predict(h=5) df_prediction=pd.concat([df_prediction, prediction])
Forecasting Spare Part pada Commercial Vehicle PT XYZ dengan Klasifikasi …
81 Tabel 4. Hasil Klasifikasi Spart Parts Kategori Line Spart Parts Persentase Line (%) Accuracy ADI (%) Smooth 2512 15,7 % 75.1 % Intermittent 6123 38,3 % 61.3 % Eratic 1532 9,6 % 62.2 % Lumpy 2890 18.1 % 51.6 % Non- Moving 2943 18.4 % 53.4 % Sumber: Diolah menggunakan Python
Berdasarkan Tabel 4 diperoleh pola klasifikasi demand terbesar berada pada kategori intermitten artinya  permintaan  pelanggan  memiliki  ciri  yaitu  bervariasi  secara  signifikan  dari  waktu  ke waktu,  dan  seringkali  terjadi  dengan sporadis atau  pola  permintaan  yang  tidak  teratur.  Hal tersebut tentunya membuat demand permintaan menjadi bervariasi. Selain itu accuracy secara kategori  pada intermittent masih  kurang  dari  70%,  sehingga  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  analisa forecast untuk  16.000  SKU  berdasarkan category  line  spare  part dengan metode  TSB  (Teunter-Syntetos-Babai),  SES  (Simple  Exponential  Smoothing),  ADIDA  (Adaptive Damped  Innovation  Diffusion  Model),  IMAPA  (Intermittent  Multiple  Aggregation  Prediction Algorithm), CrostonOptimized dan Historical Average . Tabel 5. Accuracy Rata-rata (%) Forecast Berdasarkan Metode Metode Accuracy Rata-rata (%) TSB (Teunter-Syntetos-Babai) 55.2 % SES (Simple Exponential Smoothing) 60.1 % ADIDA (Adaptive Damped Innovation Diffusion Model 59.4 % IMPA (Intermittent Multiple Aggregation Prediction Algorithm) 64.1 % Croston Optimized 65.2 % Historical Average 58.2 % Sumber: Diolah menggunakan Python
Berdasarkan Tabel 5 didapatkan nilai accuracy forecast tertinggi yaitu dengan metode Croston Optimized . Metode ini dapat meningkatkan akurasi dengan mengoptimalkan parameter model, seperti faktor pemulusan untuk permintaan dan interval waktu antara permintaan. Perbaikan bisa  dalam  bentuk  penyesuaian  otomatis  parameter  berdasarkan  historis  kinerja  peramalan. Sehingga  dalam  hal  ini  terjadi  peningkatan  sebesar  7%  apabila  model  yang  digunakan  tidak hanya  dengan  menggunakan  nilai  rata – ratanya.  Semua  model  tentunya  dilakukan  proses automodel  selection sehingga  mendapatkan  akurasi  yang  optimal  pada  masing-masing stock keeping unit.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan, yaitu klasifikasi dengan ADI-CV dan dilanjutkan dengan proses forecasting, dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan klasifikasi ADI – CV maka  setiap  material  dapat  diklasifikasikan  kedalam  bentuk  pola demand, sehingga  akan memudahkan proses analisa selanjutnya apabila dilakukan metode forecasting. Ketika dilakukan metode forecasting menggunakan beberapa model didapatkan hasil bahwa ketika menggunakan beberapa model selain rata-rata demand maka terjadi peningkatan akurasi sebesar 7%. Sehingga dapat  mengoptimalkan stock pada  masing-masing stock  keeping unit dimana  terdapat  16.000
Muhammad Irfan Rizki, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3546
82
material yang berada di PT. XYZ. Berdasarkan hasil penelitian yang telah diperoleh, diharapkan perusahaan dapat memperhatikan, mengendalikan, mengontrol, dan mempersiapkan stock yang optimal sehingga bisa mendukung core value perusahaan yaitu fast dan easy proses. Sehingga jika pelayanan spare part dengan akurasi yang baik maka produk akan lebih optimal tersedia.

## DAFTAR PUSTAKA
Altay, N., & Litteral, L. A. (2011). Service Parts Management . Demand Forecasting and Inventory Control, 1st Edition, XIV.
Budiningsih,  E.,  &  Jauhari,  W.  A.  (2017).  Analisis  Pengendalian Persediaan  Spare  Part  Mesin Produksi di PT. Prima Sejati Sejahtera dengan Metode Continuous Review. PERFORMA: Media Ilmiah Teknik Industri, 16(2).
F. Klug, (2018). Logistics Management in The Automotive Industry: Basics of Logistics in Automotive Engineering , 2nd ed. Heidelberg: SpringerVerlag.
Mardianto, T. (2021). Perhitungan Harga Pokok Produksi Sebagai Dasar Penentuan Harga Jual Pada Perusahaan Karoseri Kuda Terbang Malang.  JEA17: Jurnal Ekonomi Akuntansi, 6(2), 263-278.
Jiang, P., Liu, X., Huang, Y., & Yuan, Y. (2017). An Adaptive Data-Driven Model for Erratic Demand Forecasting . IFAC-PapersOnLine, 50(1), 9020-9025. Putri, N. H., Sukarno, I., & Dewabharata, A. (2022). Inventory Control Analysis of Flowline Pipe (Case Study: PT. Pertamina Hulu Rokan Field Limau). Journal of Emerging Supply Chain, Clean Energy, and Process Engineering, 1(2), 97-106.
Kaya, G. O., Sahin, M., & Demirel, O. F. (2020). Intermittent Demand Forecasting: A Guideline for Method Selection . Sādhanā, 45, 1 -7. Ramadhan, D. I., & Santosa, B. (2021). Analisis Kinerja Peramalan dan Klasifikasi Permintaan Auto Parts Berbasis Data Mining. Jurnal Teknik ITS, 9(2), A162-A169.
Simamora, Y. K., Puspita, E., & Herrhyanto, N. (2019). Peramalan Jumlah Permintaan Spare Part Lcv  Bushing  Struthbar  Dengan  Menggunakan  Metode  Croston  Dan  Metode  Syntetos Boylan Approximation. Jurnal Eurekamatika, 7(1), 47-57.
Spiliotis,  E.,  Makridakis,  S.,  Semenoglou,  A.  A.,  &  Assimakopoulos,  V.  (2022). Comparison  of
Statistical and Machine Learning Methods for Daily SKU Demand Forecasting . Operational Research, 22(3), 3037-3061.