PENERAPAN METODE FORECASTING PENGADAAN MATERIAL KWH METER DAN MCB PADA ULP SEMARANG - Pratiwi, Novena Yora; Hapsari, Chaterine Alvina Prima (Industrial Engineering Online Journal, 2024)
AbstrakPT PLN merupakan BUMN yang menyelenggarakan usaha penyediaan tenaga listrik untuk kepentinganumum serta memupuk keuntungan pemerintah. PT PLN UP3 Semarang memiliki fokus dalam pemenuhankebutuhan pasang baru, penambahan daya, serta distribusi material listrik untuk tujuh Unit LayananPengadaan (ULP) di Semarang. Dua material listrik yaitu KWH meter dan MCB merupakan material yangpaling banyak digunakan dan sering kekurangan stok karena merupakan material yang wajib digunakanketika akan melakukan pemasangan baru maupun penambahan daya listrik. Permasalahan yang terjadiyaitu kebutuhan konsumen setiap bulan yang cenderung sulit untuk diprediksi dan fluktuatif sehinggapengadaan material juga sulit diperkirakan. Hal ini menimbulkan permasalahan yaitu ketika adapermintaan material dari ULP, tetapi persediaan material pada gudang PT PLN UP3 kurang, makakonsumen perlu menunggu lebih lama untuk pemasangan listrik. Hal ini akan berpengaruh kepadapendapatan perusahaan yang besarnya dipengaruhi jumlah listrik yang didistribukan ke pelanggan.Sedangkan, listrik tidak dapat didistribusikan apabila material listrik belum terpasang. Saat ini belum adametode forecasting yang diterapkan untuk memperkiraan pengadaan material. Oleh karena itu, penelitianini bertujuan untuk memberikan usulan metode forecasting yang tepat untuk diterapkan pada masingmasingmaterial agar pengadaan material KWH meter dan MCB pada tujuh ULP dapat diperkirakandengan lebih baik untuk periode 2023. Data yang digunakan yaitu data pengadaan material listrik untuktujuh ULP Semarang tahun 2021 dan 2022. Metode forecasting yang digunakan yaitu metode DoubleExponential Smoothing, Holts Winter Multiplikatif, dan Dekomposisi Multiplikatif. Dilakukan juga metodeperhitungan error menggunakan metode MAD, MAPE, dan MSD serta validasi moving range dan uji Tuntuk menentukan metode forecasting terbaik. Didapatkan hasil yaitu metode forecasting terbaik untukmaterial KWH meter, MCB 4A, MCB 6A, dan MCB 10A berdasarkan nilai error terkecil dan telah lolos ujivalidasi adalah metode Dekomposisi Multiplikatif.Kata kunci: peramalan; material listrik; pengadaan Abstract[IMPLEMENTATION OF FORECASTING METHOD FOR PROCUREMENT OF KWH METERSAND MCB MATERIALS AT ULP SEMARANG] The PT PLN is a state-owned enterprise that provideselectricity for public purposes and generates profits for the government. PT PLN UP3 Semarang focuseson meeting the needs of new installations, power additions, and distributing electrical materials for sevenUnit Layanan Pengadaan (ULP) in Semarang. Two electrical materials, KWH meters and MCBs, are mostcommonly used and often face stock shortages because they are mandatory for new installations and poweradditions. The problem lies in monthly consumer demand, which is difficult to predict and fluctuate, makingit challenging to estimate material procurement. This issue leads to situations where there is a demand formaterials from the ULP, but the stock at the PT PLN UP3 warehouse is insufficient, causing customers towait longer for electrical installations. This, in turn, affects the company's revenue, which is influenced bythe amount of electricity distributed to the customers. However, electricity cannot be distributed if theelectrical materials are not installed. Currently, there is no applied forecasting method for estimatingmaterial procurement. Therefore, this study aims to propose an appropriate forecasting method to beimplemented for each material, enabling better estimation of the KWH meter and MCB materialprocurement for the seven ULPs for the period of 2023. The data used consisted of electrical materialprocurement data for the seven ULPs in Semarang for 2021 and 2022. The forecasting methods employedwere Double Exponential Smoothing, Holt's Winter Multiplicative, and Multiplicative Decomposition. Error calculations were performed using the MAD, MAPE, and MSD methods along with moving rangevalidation and t-tests to determine the best forecasting method. The results show that the best forecastingmethod for the KWH meters, MCB 4A, MCB 6A, and MCB 10A, based on the smallest error values andpassing the validation test, is the Multiplicative Decomposition method.Keywords: forecasting; electrical materials; procurement