PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK PERTALITE DENGAN METODE FORECASTING TIME SERIES DAN MIN-MAX STOCK (STUDI KASUS: TRANSIT TERMINAL MANGGIS, BALI)

Abstract

Abstrak

PT Pertamina Patraniaga merupakan salah satu perusahaan BUMN yang berfokus pada bisnis hilir minyak dan gas. Dalam keberlangsungannya, tentunya PT Pertamina Patraniaga menemukan banyak tantangan terutama dalam memenuhi permintaan pelanggan yang tersebar di seluruh penjuru negeri. Salah satu masalah yang kerap ditemui adalah persediaan yang kurang dan berlebih di terminal regional. Objek penelitian kali ini adalah Transit Terminal Manggis, Bali yang berdasarkan wawancara dengan ahli di PT Pertamina Patraniaga merupakan salah satu Transit Terminal yang masih beradaptasi pasca pandemi dan sering mengalami permasalahan berupa keterbatasan persediaan. Adapun penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi persediaan produk Pertalite di Transit Terminal Manggis, Bali selama 12 bulan di tahun 2024. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Realisasi Penjualan di Transit Terminal Manggis selama tahun 2023. Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk merekomendasikan stok pengaman, minimum stok, maksimum stok, jumlah pemesanan, serta frekuensi pemesanan Transit Terminal Manggis selama 2024. Penelitian ini menggunakan 5 (lima) metode peramalan yang nantinya akan dipilih metode terbaik. Adapun 5 (lima) metode tersebut adalah Single Moving Average, Double Moving Average, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan Holt’s Winters. Hasil dari kelima metode terpilih dilakukan uji verifikasi dengan 3 (tiga) metode yaitu Mean Square Error, Mean Absolute Deviation, dan Mean Absolute Percentage Error. Adapun metode terpilih adalah Double Moving Average yang hasilnya dilakukan uji validasi dengan menggunakan Peta Moving Range dan didapatkan hasil dapat diterima. Hasil peramalan tersebutlah yang dijadikan dasar dalam penentuan stok pengaman, minimum stok, maksimum stok, jumlah pemesanan, serta frekuensi pemesanan. Hasil dari persediaan pengaman adalah sebesar 1.574 KL, persediaan minimum sebesar 21.044 KL, persediaan maksimum sebesar 40.513 KL, jumlah sekali pemesanan sebesar 19.470 KL, dan frekuensi pemesanan sebanyak 45 kali dalam 2024.

Kata kunci: Peramalan, Persediaan Pengaman, Uji Validasi, Uji Verifikasi, Frekuensi Pemesanan

Abstract

[Title: INVENTORY CONTROL OF PERTALITE PRODUCTS USING TIME SERIES FORECASTING AND MIN-MAX STOCK METHOD (CASE STUDY: MANGGIS TRANSIT TERMINAL, BALI)] PT Pertamina Patraniaga is one of the state-owned enterprises focusing on downstream oil and gas business. Throughout its operation, PT Pertamina Patraniaga undoubtedly encounters numerous challenges, especially in meeting customer demands scattered across the country. One of the common issues faced is the insufficient and excessive inventory at regional terminals. The research object this time is the Manggis Transit Terminal, Bali, which, based on interviews with experts at PT Pertamina Patraniaga, is one of the Transit Terminals still adapting post-pandemic and often experiencing inventory limitations. This study aims to provide inventory recommendations for Pertalite products at the Manggis Transit Terminal, Bali, for 12 months in 2024. The data used in this research is the Sales Realization data at the Manggis Transit Terminal during the year 2023. Additionally, this research also aims to recommend safety stock, minimum stock, maximum stock, order quantity, and ordering frequency for the Manggis Transit Terminal throughout 2024. This study employs 5 (five) forecasting methods, from which the best method will be chosen. The 5 (five) methods are Single Moving Average, Double Moving Average, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, and Holt’s Winters. The results of the selected five methods are subjected to verification testing using 3 (three) methods, namely Mean Square Error, Mean Absolute Deviation, and Mean Absolute Percentage Error. The selected method is Double Moving Average, the results of which are validated using the Moving Range Map and obtained acceptable results. These forecasting results serve as the basis for determining safety stock, minimum stock, maximum stock, order quantity, and ordering frequency. The results of the safety stock are 1,574 KL, the minimum stock is 21,044 KL, the maximum stock is 40,513 KL, the order quantity is 19,470 KL, and the ordering frequency is 45 times in 2024.

Keywords: Forecasting, Safety Stock, Validation Test, Verification Test, Ordering Frequency