Peramalan Jumlah Permintaan Spare Part LCV Bushing Struthbar Dengan Menggunakan Metode Croston dan Metode Syntetos Boylan Approximation (Jurnal EurekaMatika, 2019)
Increasing demand for motorized vehicles will affect the number of requests for spare parts. Inventory problems are often faced by decision makers, especially in terms of inventory management. On demand data for LCV BUSHING STRUTBAR spare part, it is known that there is not always a demand every month so that it forms an intermittent data pattern. Intermittent demand is a demand that has zero and non-zero values. Forecasting methods suitable for intermittent data patterns are Croston and Syntetos Boylan Approximation (SBA) methods. Based on the analysis that has been done, it turns out that the SBA method is a method that has a smaller variance than the Croston method, with a variance value of 0.906.ABSTRAKMeningkatnya permintaan kendaraan bermotor akan mempengaruhi jumlah permintaan akan spare parts. Permasalahan persediaan kerap kali dihadapi oleh para pengambil keputusan khususnya dalam hal manajemen persediaan. Pada data permintaan spare part LCV BUSHING STRUTHBAR diketahui bahwa tidak selalu terjadi permintaan setiap bulannya sehingga membentuk pola data intermittent. Intermittent demand adalah permintaan yang memiliki nilai zero dan non-zero. Metode peramalan yang cocok untuk pola data intermittent adalah metode Croston dan Syntetos Boylan Approximation (SBA). Berdasarkan analisis yang telah dilakukan ternyata metode SBA adalah metode yang memiliki varians lebih kecil daripada metode Croston, dengan nilai varians sebesar 0,906.
Keywords: Spare Part; Data Intermittent; Peramalan; Croston; Syntetos Boylan Approximation