skip to main content

USULAN PERENCANAAN FORECASTING BAHAN BAKU GULA PASIR PEMBUATAN MINUMAN SARSAPARILLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES DAN PERENCANAAN SAFETY STOCK (Studi Kasus : PT. Pabrik Es Siantar)

*Kristin Florens Purba  -  Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro,, Indonesia
Arfan Bakhtiar  -  Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro,, Indonesia

Citation Format:
Abstract

Abstrak

PT. Pabrik Es Siantar merupakan perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur yang memproduksi es batangan dan minuman berkarbornasi. Bahan baku pembuatan minuman sarsaparilla terdiri dari 2 komponen yaitu bahan baku utama dan bahan tambahan. Salah satu bahan baku terpenting dalam pembuatan badak sarsaparilla yang termasuk dalam minuman berkarbonasi adalah gula pasir. Gula pasir merupakan bahan baku tambahan yang paling banyak digunakan dalam proses pembuatan badak sarsaparilaa saat ini dikarenakan berfungsi untuk sebagai pemanis alami dan pengawet pada minuman botol Badak. Permintaan pada minuman badak sarsaparilla semakin meningkat dari waktu ke waktu. Hal ini jelas akan berdampak pada jumlah inventory bahan baku yang sangat sulit dikendalikan dan juga kejadian overstock maupun stockout sangat sering terjadi maka diperlukan pengendalian dari bahan baku seperti peramalan dan penentuan safety stock. Jumlah pemesanan didasarkan pada pola permintaan dari data masa lalu. Dari permasalahan tersebut maka diperlukan adanya perencanaan pemesanan bahan baku gula pasir yang sesuai. Untuk melakukan perencanaan pemesanan gula pasir yang sesuai diperlukan adanya peramalan kebutuhan gula pasir di masa yang akan datang dengan metode time series. Berdasarkan perbandingan nilai MAPE, maka metode yang terpilih ialah metode Holt Winter Multiplikatif dengan hasil peramalan sebesar 417286,5 ton dan MAPE sebesar 25. Usulan yang diberikan yaitu pemesanan bahan baku Gula Pasir kembali dilakukan ketika kuantitas persediaan telah mencapai level 8512 kg dengan service level 90% dan 13255 kg dengan service level 95% untuk menghindari kondisi bahan baku gula pasir tidak mencukupi kebutuhan produksi untuk periode kedepannya atau bahkan kelebihan stock.

Kata Kunci : Peramalan, pasir silika, time series, inventory, safety stock

Abstract

PT. Siantar Ice Factory is a company engaged in manufacturing that produces ice bars and carbonated drinks. The raw material for making Sarsaparilla drink consists of 2 components, namely the main raw material and additional ingredients. One of the most important raw materials in the manufacture of rhino sarsaparilla which is included in carbonated drinks is sugar. Granulated sugar is the most widely used additional raw material in the process of making rhino sarsaparilla at this time because it functions as a natural sweetener and preservative in Rhino bottled drinks. The demand for sarsaparilla rhino drinks is increasing from time to time. This will have an impact on the amount of raw material inventory which is very difficult to control also the occurrence of overstock and stockouts is very frequent, so it is necessary to control raw materials such as forecasting and determining safety stock. The number of orders is based on demand patterns from past data. From these problems, it is necessary to have an appropriate ordering plan for raw sugar. In order to plan an appropriate order of granulated sugar, it is necessary to forecast the demand for granulated sugar in the future using the time series method. Based on the comparison of MAPE values, the method chosen is the Holt Winter Multiplicative method with forecasting results of 417286.5 tons and MAPE of 25. The suggestion given is to order granulated sugar raw materials again when the inventory quantity has reached the level of 8512 kg with a service level 90 % and 13255 kg with a service level of 95% to avoid the condition that the raw material for granulated sugar is not sufficient for production needs for the future period or even excess stock.

Keywords: Forecasting, silica sand, time series, inventory, safety stock

Fulltext View|Download
Keywords: Forecasting, silica sand, time series, inventory, safety stock

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.