PERAMALAN TARGET PERMINTAAN PELANGGAN UNTUK SPARE PART OIL FILTER DAN USULAN PERENCANAAN SAFETY STOCK PADA PT. XYZ DENGAN METODE TIME SERIES

Abstract

Abstrak

Target peramalan merupakan hal yang penting dalam membantu berkembangnya suatu perusahaan, baik dalam proses pengadaan, merancang sistem pergudangan, serta memenuhi permintaan pelanggan dengan tepat waktu. PT. XYZ merupakan perusahan yang bergerak di bidang otomotif dimana perusahaan ini merupakan anak perusahaan dari PT ABC. PT. XYZ merupakan perusahaan jaringan penjualan, perawatan, perbaikan, serta penyedia spare part untuk produk mobil pick up. Dalam melakukan pengadaan stok spare part di gudang, perusahaan masih belum dapat merancang stok yang ideal sehingga masih sering terjadi overstock pada gudang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang strategi perbaikan stok ideal yang dimiliki perusahaan dengan melakukan perhitungan target peramalan pada spare part yang memiliki banyak permintaan dan termasuk kategori fast moving berupa oil filter dengan menggunakan metode time series. Data permintaan selama periode 2022-2023 akan digunakan untuk melakukan perhitungan peramalan, yang kemudian akan dibuat plot data serta dihitung dengan beberapa metode forecasting untuk menghasilkan ramalan terkait spare part oil filter selama tahun 2024. Metode peramalan terbaik didapatkan dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan hasil peramalan permintaan akan spare part oil filter sebesar 9339 untuk setiap bulannya dengan safety stock sebesar 0 unit.

Kata kunci: peramalan, target permintaan, overstock, time series,

Abstract

[Title: FORECASTING TARGET CUSTOMER DEMAND FOR OIL FILTER SPARE PARTS AND PROPOSED SAFETY STOCK PLANNING AT PT. XYZ WITH TIME SERIES METHOD] Target forecasting is important in helping a company grow, both in the procurement process, designing warehousing systems, and meeting customer demand in a timely manner. PT XYZ is a company engaged in the automotive sector where this company is a subsidiary of PT ABC. PT XYZ is a sales, maintenance, repair, and spare part provider for pick-up car products. In procuring spare part stock in the warehouse, the company still cannot design the ideal stock so that overstock often occurs in the warehouse. This study aims to design an ideal stock improvement strategy owned by the company by calculating forecasting targets on spare parts that have a lot of demand and are included in the fast moving category in the form of oil filters using the time series method. Demand data for the period 2022-2023 will be used to perform forecasting calculations, which will then be plotted and calculated using several forecasting methods to produce forecasts related to oil filter spare parts for 2024. The best forecasting method is obtained using the Single Exponential Smoothing method with the results of forecasting demand for oil filter spare parts of 9339 for each month with a safety stock of 0 units.

Keywords: forecasting, demand target, overstock, time series