Peramalan Kebutuhan Spare Part Untuk Barang Dengan Karakteristik High-Usage Value, Vital, Dan Pola Lumpy Di Sebuah Perusahaan Semen Di Indonesia

Spare part merupakan komponen pendukung yang dibutuhkan dalam pemeliharaan mesin dan peralatan yang digunakan. Kelancaran proses produksi bergantung pada ketersediaan spare part di gudang. Persediaan spare part yang berlebihan dapat menimbulkan biaya persediaan menjadi tinggi, namun kekurangan persediaan spare part di gudang dapat menghambat kelancaran proses produksi dan berdampak pada kehilangan profit. Oleh karena itu perlu dilakukan forecast (peramalan) kebutuhan spare part untuk menghindari terjadinya kelebihan ataupun kekurangan persediaan. Untuk menentukan metode peramalan yang tepat, perlu dilakukan identifikasi karakteristik spare part dengan menggunakan konsep yang terdapat pada klasifikasi persediaan. Tugas Akhir ini mengadopsi beberapa teknik analisis berbasis klasifikasi, yaitu analisis ABC-VED, dan analisis ADI-CV. Proses analisis tersebut digunakan untuk mengidentifikasi spare part yang membutuhkan prioritas manajemen lebih besar serta memiliki pola permintaan intermittent atau lumpy. Tidak mudah untuk melakukan peramalan pada spare part yang memiliki pola permintaan intermittent atau lumpy dikarenakan pola tersebut memiliki permintaan yang tidak menentu serta adanya interval waktu dengan nol permintaan. Peramalan kebutuhan spare part dapat dilakukan dengan menggunakan tiga metode, antara lain metode Croston, Syntetos Boylan Approximation (SBA), dan reliability-based design. Pemilihan metode peramalan berdasarkan tingkat error terkecil, semakin kecil tingkat error maka hasil peramalan semakin akurat. Berdasarkan hasil perhitungan error yang dilakukan, metode yang tepat untuk peramalan kebutuhan spare part Cylinder Vacuum Pump adalah menggunakan metode SBA. Sedangkan untuk spare part Bearing, 6209-2Z, Support, DWG-No. PT-411-M-032, Plate, Slide Plate Valve Assy, dan Pin, F/ Breaker Plate DWG PT-303-M-040 menggunakan model age replacement. ======================================================================================================================== Spare part is one of the supporting components that required in the machines and equipment maintenance. The production process depends on availability spare parts in warehouse. Excessive stock of spare part in warehouse can cause inventory cost become higher, but if occur shortage can hamper the production process which can cause loss of profit. Therefore it is necessary to do forecast the need for spare part to avoid excess or lack inventory. To determine the best forecasting method, it is necessary to identify the characteristics of spare parts by using inventory classification concept. This final project adopts several classification-based analysis techniques, such as ABC-VED analysis, dan ADI-CV analysis. The classification process is used to identify spare parts that require greater management priority and have intermittent or lumpy demand pattern. It is not easy to forecast spare parts that have intermittent or lumpy pattern because that pattern has an uncertain demand and a time interval with zero demand. Forecasting for spare part can be done by using Croston method, Syntetos Boylan Approximation (SBA), and reliability-based design. Forecast method that chosen is based on smallest error rate, the smaller error rate the more accurate forecasting calculation. Based on the results of calculation error, the best method for Cylinder Vacuum Pump is using SBA method. While for Bearing, 6209-2Z, Support, DWG-No. PT-411-M-032, Plate, Slide Plate Valve Assy, and Pin, F/ Breaker Plate DWG PT-303-M-040 are using age replacement model