BibTex Citation Data :
@article{IEOJ40326, author = {Indah Ananda Putri Hamzah and Purnawan Adi Wicaksono}, title = {PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PLASTIK DENGAN METODE TIME SERIES DAN PENDEKATAN MIN-MAX PADA PT THE UNIVENUS SERANG}, journal = {Industrial Engineering Online Journal}, volume = {12}, number = {3}, year = {2023}, keywords = {Forecasting, Time Series, Safety Stock, Metode Min-Max}, abstract = { Abstrak PT The Univenus merupakan salah satu bagian dari perusahaan Asia Pulp and Paper (APP) Sinarmas yang bergerak dalam bidang converting tisu. Pada praktiknya, diketahui bahwa masalah demand yang tidak sesuai forecast kerap mengganggu persediaan yang telah direncanakan untuk periode selanjutnya. Terutama pada raw material plastic karena memiliki lead time yang paling lama akibat adanya custom desain. Oleh karena itu, Penelitian ini bertujuan untuk merancang peramalan bahan baku sesuai metode time series serta memberi usulan kuantitas setiap kali pemesanan dengan pendekatan Min-Max. Berdasarjan permasalah tersebut maka dilakukan perhitungan menggunakan beberapa metode peramalan yaitu metode 3 Double Moving Average, Double Exponential Smoothing, dan Winter’s Method untuk mengetahui seberapa besar pemakaian pada periode selanjutnya. Berdasarkan hasil pengolahan data didaptkan bahwa metode peramalan terbaik menggunakan metode Double Exponential Smoothing dan didapatkan minimum inventory bahan baku plastik untuk periode Januari-Desember 2022 pada nomor material 69918585, 69917089, 69917532, dan 69917085 berturut-turut adalah sebesar 47090 kg, 33656 kg, 14029 kg, dan 8736 kg untuk service level 98%, serta maksimum inventory berturut-turut adalah sebesar 88526 kg, 63611 kg, 26575 kg, dan 16549 kg untuk service level 98%. Kata kunci: Forecasting, Time Series, Safety Stock, Metode Min-Max Abstract PT The Univenus is part of the Sinarmas Asia Pulp and Paper (APP) company which is engaged in converting tissue. In practice, it is known that demand problems that do not match forecasts often interfere with inventories that have been planned for the next period. Especially on plastic raw materials because it has the longest lead time due to custom designs. Therefore, this study aims to design raw material forecasting according to the time series method and provide quantity suggestions for each order using the Min-Max approach. Based on these problems, calculations were carried out using several forecasting methods, namely the 3 Double Moving Average, Double Exponential Smoothing, and Winter's Method methods to find out how much usage in the next period. Based on the results of data processing, it was found that the best forecasting method used the Double Exponential Smoothing method and obtained a minimum inventory of plastic raw materials for the period January-December 2022 at material numbers 69918585, 69917089, 69917532, and 69917085, respectively, amounting to 47090 kg, 33656 kg, 14029 kg, and 8736 kg for 98% service level, and the maximum inventory is 88526 kg, 63611 kg, 26575 kg, and 16549 kg for 98% service level. Keyword: Forecasting, Time Series, Safety Stock, Metode Min-Max }, url = {https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ieoj/article/view/40326} }
Refworks Citation Data :
Abstrak
PT The Univenus merupakan salah satu bagian dari perusahaan Asia Pulp and Paper (APP) Sinarmas yang bergerak dalam bidang converting tisu. Pada praktiknya, diketahui bahwa masalah demand yang tidak sesuai forecast kerap mengganggu persediaan yang telah direncanakan untuk periode selanjutnya. Terutama pada raw material plastic karena memiliki lead time yang paling lama akibat adanya custom desain. Oleh karena itu, Penelitian ini bertujuan untuk merancang peramalan bahan baku sesuai metode time series serta memberi usulan kuantitas setiap kali pemesanan dengan pendekatan Min-Max. Berdasarjan permasalah tersebut maka dilakukan perhitungan menggunakan beberapa metode peramalan yaitu metode 3 Double Moving Average, Double Exponential Smoothing, dan Winter’s Method untuk mengetahui seberapa besar pemakaian pada periode selanjutnya. Berdasarkan hasil pengolahan data didaptkan bahwa metode peramalan terbaik menggunakan metode Double Exponential Smoothing dan didapatkan minimum inventory bahan baku plastik untuk periode Januari-Desember 2022 pada nomor material 69918585, 69917089, 69917532, dan 69917085 berturut-turut adalah sebesar 47090 kg, 33656 kg, 14029 kg, dan 8736 kg untuk service level 98%, serta maksimum inventory berturut-turut adalah sebesar 88526 kg, 63611 kg, 26575 kg, dan 16549 kg untuk service level 98%.
Kata kunci: Forecasting, Time Series, Safety Stock, Metode Min-Max
Abstract
PT The Univenus is part of the Sinarmas Asia Pulp and Paper (APP) company which is engaged in converting tissue. In practice, it is known that demand problems that do not match forecasts often interfere with inventories that have been planned for the next period. Especially on plastic raw materials because it has the longest lead time due to custom designs. Therefore, this study aims to design raw material forecasting according to the time series method and provide quantity suggestions for each order using the Min-Max approach. Based on these problems, calculations were carried out using several forecasting methods, namely the 3 Double Moving Average, Double Exponential Smoothing, and Winter's Method methods to find out how much usage in the next period. Based on the results of data processing, it was found that the best forecasting method used the Double Exponential Smoothing method and obtained a minimum inventory of plastic raw materials for the period January-December 2022 at material numbers 69918585, 69917089, 69917532, and 69917085, respectively, amounting to 47090 kg, 33656 kg, 14029 kg, and 8736 kg for 98% service level, and the maximum inventory is 88526 kg, 63611 kg, 26575 kg, and 16549 kg for 98% service level.
Keyword: Forecasting, Time Series, Safety Stock, Metode Min-Max
Last update:
Program Studi Teknik Industri
Fakultas Teknik - Universitas Diponegoro
Jl. Prof. Soedarto, SH Tembalang Semarang 50239
Telp / Fax : (024) 7460052
Email : i_engineering@ymail.com