Perpustakaan Digital ITB

Perusahaan yang bergerak dalam distribusi suku cadang di berbagai wilayah menghadapi tantangan besar dalam menjaga keseimbangan antara ketersediaan stok dan efisiensi biaya operasional. Rendahnya rasio perputaran persediaan (Inventory Turnover Ratio/ITR) pada kisaran 2,46–2,67 di tahun 2024 menunjukkan adanya ketidakefisienan dalam perencanaan dan pengendalian persediaan. Hal ini berdampak pada meningkatnya biaya penyimpanan, akumulasi barang slow-moving, serta pemanfaatan modal kerja yang kurang optimal. Analisis awal mengidentifikasi penyebab utama berupa akurasi peramalan permintaan yang rendah, kurangnya integrasi antara sistem persediaan dan data operasional lapangan, serta proses persetujuan yang lambat, sehingga menghambat kemampuan perusahaan dalam merespons fluktuasi permintaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan metode campuran (mixed method) yang menggabungkan wawancara semi-terstruktur dengan perencana permintaan dan kepala cabang untuk memperoleh pemahaman kualitatif, serta analisis data historis tahun 2024 untuk pendekatan kuantitatif. Analisis data dilakukan dengan Microsoft Excel untuk mengevaluasi metode peramalan seperti Moving Average, Weighted Moving Average, dan Exponential Smoothing. Current Reality Tree (CRT) digunakan untuk memetakan akar penyebab ketidakefisienan persediaan, sementara klasifikasi ABC membantu memprioritaskan analisis pada kelompok suku cadang dengan kontribusi nilai investasi tertinggi. Pengukuran akurasi peramalan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), Root Mean Square Error (RMSE), dan Tracking Signal (TS). Selain itu, model persediaan Fixed-Order Quantity (Q) dan Fixed-Time Period (P) dibandingkan untuk menemukan strategi pengisian ulang stok yang paling efektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode peramalan yang lebih baik, seperti Weighted Moving Average (7 bulan) dan Simple Exponential Smoothing (?=0.1), berhasil meningkatkan akurasi hingga 60.96%. Dari sisi manajemen persediaan, penerapan model Fixed-Order Quantity (Q) membantu mengelola stok secara lebih stabil dan mengurangi risiko kelebihan maupun kekurangan barang. Perubahan ini memberikan dampak penurunan biaya persediaan tahunan sebesar 0,33%, tanpa memengaruhi biaya pembelian. Temuan ini menegaskan pentingnya menggabungkan metode peramalan yang tepat dengan model manajemen persediaan yang sesuai untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengendalian biaya.