Sistem Klasifikasi ABC Untuk Menentukan Persediaan Kritis Pada Perusahaan Otomotif Spare Part Sepeda Motor
DOI:
https://doi.org/10.36805/w08j5c79Keywords:
biaya persediaan, efisiensi biaya, spare part sepeda motor, sistem klasifikasi ABCAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi persediaan spare part kritis di perusahaan otomotif spare part sepeda motor, sebuah perusahaan manufaktur sepeda motor terkemuka di Indonesia yang berlokasi di Karawang. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus dan pengumpulan data melalui wawancara manajer produksi dan admin persediaan. Data juga dikumpulkan melalui analisis dokumen dan laporan keuangan terkait biaya persediaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa biaya persediaan di perusahaan otomotif spare part sepeda motor terdiri dari beberapa komponen, termasuk biaya pembelian part-part dari pemasok, biaya penyimpanan, biaya pemesanan, dan risiko persediaan yang tidak terjual atau kadaluwarsa. Temuan pada penelitian ini adalah bahwa biaya persediaan merupakan faktor penting yang perlu diperhatikan dalam manajemen persediaan di perusahaan otomotif spare part sepeda motor. Berdasarkan sistem klasifikasi ABC pada persediaan spare part didapatkan hasil bahwa terdapat tiga spare part yang berada pada kelas A yaitu Muffler Assy Exhaust, Wire & Guide Harness Assy A , Wire & Guide Harness Assy B. Persediaan yang berada di kelas A dipertimbangkjan sebagai persediaan kritis yang harus dipantau dengan ketat. Perusahaan otomotif spare part sepeda motor perlu mengelola persediaan dengan baik untuk meningkatkan efisiensi. Selain itu, analisis permintaan secara teratur juga dianjurkan untuk memahami pola permintaan part-part dan mengoptimalkan tingkat persediaan.
References
Additive manufacturing scenario for automotive spare parts supply: A case study approach. (2025). International Journal of Production Economics, 282, 109552. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2025.109552
Ahlsell, L., Jalal, D., Khajavi, S. H., Jonsson, P., & Holmström, J. (2023). Additive manufacturing of slow-moving automotive spare parts: A supply chain cost assessment. Journal of Manufacturing and Materials Processing, 7(1), 8. https://doi.org/10.3390/jmmp7010008
Chatisa, I., Muslim, I., Shalih, RP (2019). "Memperkenalkan metode klasifikasi ABC ke sistem manajemen gudang PT. Chakrawala Tungal Sejatera." Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, 8(2), 123-134.
Chauhan, D. (2025). Sustainable supply chain: An optimization and resource perspective. Procedia CIRP, 127, 345–352. https://doi.org/10.1016/j.procir.2025.02.045
Fang, Y., Zhou, Q., Jiang, X., & Li, C. (2024). Unlocking the potential of inventory management: Integrating digital transformation with firm practices. Economic Modelling, 139, 106841. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2024.106841
Guslan, D., & Saputra, I. (2020). Analisis pengendalian inventori dengan klasifikasi ABC dan EOQ pada PT Nissan Motor Distributor Indonesia. Jurnal Logistik Bisnis, 10(1), 73–77.
How inventory flexibility affects productivity: The moderating roles of digital transformation and supply chain concentration. (2024). Journal of Manufacturing Technology Management. https://doi.org/10.1108/JMTM-03-2024-0110
Jindal, A., & Sangwan, K. S. (2021). Integration of ABC and XYZ classification for effective inventory management: A case study. Materials Today: Proceedings, 46(9), 3763–3768. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.09.231
Karim, R., & Nakade, K. (2025). An integrated location-inventory model for a spare part’s supply chain considering facility disruption risk and CO₂ emission. Journal of Industrial Engineering and Management, 18(1), 1–20. https://doi.org/10.3926/jiem.3250
Liu, F., & Ma, N. (2019). Multicriteria ABC inventory classification using the social choice theory. Sustainability, 12(1), 182. https://doi.org/10.3390/su12010182
Maitra, S. (2024). A system-dynamic based simulation and Bayesian optimization for inventory management. arXiv. https://arxiv.org/abs/2402.10975
Model optimization and dynamic analysis of inventory management in manufacturing enterprises. (2024). Information, 15(12), 785. https://doi.org/10.3390/info15120785
Mirae Asset Sekuritas Indonesia. (2025, January 23). Automotive sector — Indonesia motorcycle update FY24. Mirae Asset Sekuritas Indonesia Research Report.
Nguyen, H. T., Do, N. H., & Nguyen, T. M. (2022). Machine learning-based ABC analysis for inventory management in supply chains. Journal of Industrial & Production Engineering, 39(6), 399–411. https://doi.org/10.1080/21681015.2022.2067553
Prihandoko, D., & Alifah, N. N. (2022). Analysis of supply chain management on operational performance of automotive companies. International Journal of Organizational & Business Excellence, 5(2), 41–50. https://journal.binus.ac.id/index.php/ijobex/article/view/9437
Shokri, A., Toliyat, S. M. H., Hu, S., & Skoumpopoulou, D. (2024). Integrating spare part inventory management and predictive maintenance as a digital supply chain solution. Journal of Modelling in Management, 19(3), 1003–1029. https://doi.org/10.1108/JM2-05-2024-0131
Yang, Y. (2025). A comprehensive review of inventory management in automotive parts supply chains. International Journal of Global Economics and Management, 6(2), 107–115. https://doi.org/10.62051/ijgem.v6n2.12
Yildiz, B., & Akpinar, M. E. (2020). An ABC analysis application in inventory management: A case study in a manufacturing company. International Journal of Supply Chain Management, 9(3), 327–334.
Zhang, S. (2021). Spare parts inventory management: A literature review. Sustainability, 13(5), 2460. https://doi.org/10.3390/su13052460
