ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN PART CAM 2DP, CAM 2SX, dan CAM B74 DENGAN METODE FORECASTING DAN MIN MAX STOCK (STUDI KASUS PADA PT INDOMATSUMOTO DIES AND PRESS INDUSTRIES)

Abstract

Abstrak

PT Indomatsumoto Dies and Press Industries menghadapi masalah pengendalian persediaan untuk produk part CAM 2DP, CAM 2SX, dan CAM B74. Kebijakan perusahaan yang memproduksi untuk menghabiskan bahan baku coil tanpa menyesuaikan dengan permintaan pelanggan yang tidak menentu telah menyebabkan overstock (kelebihan stok) pada gudang produk jadi. Hal ini mengakibatkan produk berkarat, gudang menjadi penuh, dan inefisiensi dalam proses pengiriman. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode peramalan (forecasting) yang paling tepat dan menghitung tingkat persediaan yang optimal dengan metode Min-Max Stock untuk mengatasi masalah tersebut. Dengan menggunakan pendekatan kuantitatif, penelitian ini menganalisis data permintaan historis dari Januari 2022 hingga Desember 2023. Empat metode peramalan, yaitu Single Moving Average (SMA), Double Moving Average (DMA), Single Exponential Smoothing (SES), dan Double Exponential Smoothing (DES)—dibandingkan berdasarkan nilai error terkecil, terutama Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Dari hasil penelitian menunjukkan metode peramalan terbaik bervariasi untuk setiap produk berupa CAM 2DP dengan Double Moving Average (DMA) dengan MAPE 7,57%; CAM 2SX dengan Single Exponential Smoothing (SES) dengan MAPE 17,88%; dan CAM B74 dengan Double Exponential Smoothing (DES) dengan MAPE 19,80%. Berdasarkan metode terpilih, penelitian ini merekomendasikan jumlah safety stock, persediaan minimum, dan persediaan maksimum untuk setiap part. Kesimpulannya, perusahaan disarankan untuk mengubah strategi produksi agar sesuai dengan hasil peramalan dan menerapkan kebijakan Min-Max Stock untuk mengendalikan persediaan, menghindari kelebihan stok, dan meningkatkan efisiensi.

Kata kunci: Peramalan; Time series; Min-Max Stock

Abstract

PT Indomatsumoto Dies and Press Industries faces inventory control issues for its CAM 2DP, CAM 2SX, and CAM B74 parts. The company's manufacturing policy of using up raw coil materials without adjusting to volatile customer demand has led to overstock in the finished product warehouse. This results in product rust, overcrowding, and inefficiencies in the shipping process. This study aims to determine the most appropriate forecasting method and calculate optimal inventory levels using the Min-Max Stock method to address these issues. Using a quantitative approach, this study analyzes historical demand data from January 2022 to December 2023. Four forecasting methods—Single Moving Average (SMA), Double Moving Average (DMA), Single Exponential Smoothing (SES), and Double Exponential Smoothing (DES)— are compared based on their smallest error values, specifically the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results of the study show that the best forecasting method varies for each product in the form of CAM 2DP with Double Moving Average (DMA) with MAPE 7.57%; CAM 2SX with Single Exponential Smoothing (SES) with MAPE 17.88%; and CAM B74 with Double Exponential Smoothing (DES) with MAPE 19.80%. Based on the selected method, this study recommends the amount of safety stock, minimum inventory, and maximum inventory for each part. In conclusion, the company is advised to change its production strategy to suit the forecasting results and implement a Min-Max Stock policy to control inventory, avoid excess stock, and improve efficiency.

Keywords: Forecasting; Time series; Min-Max Stock