DETAIL KOLEKSI

Sistem pendukung keputusan pemesanan bahan baku PT. Jago Tas dan Koper untuk meminimimasi keterlambatan tenggang waktu pesanan


Oleh : Adiel Pratapa Handoko

Info Katalog

Penerbit : FTI - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2020

Pembimbing 1 : Parwadi Moengin

Subyek : Materials handling

Kata Kunci : decision support system, raw material procurement, order deadline


File Repositori
No. Nama File Ukuran (KB) Status
1. 2020_TA_STI_063001500132_Halaman-Judul.pdf 1500.98
2. 2020_TA_STI_063001500132_Lembar-Pengesahan.pdf 1048.44
3. 2020_TA_STI_063001500132_Bab-1_Pendahuluan.pdf 996.31
4. 2020_TA_STI_063001500132_Bab-2_Tinjauan-Pustaka.pdf 1034.25
5. 2020_TA_STI_063001500132_Bab-3_Metodologi-Penelitian.pdf 993.16
6. 2020_TA_STI_063001500132_Bab-4_Analisis-dan-Pembahasan.pdf 1604.19
7. 2020_TA_STI_063001500132_Bab-5_Kesimpulan.pdf 867.1
8. 2020_TA_STI_063001500132_Daftar-Pustaka.pdf 1093.42
9. 2020_TA_STI_063001500132_Lampiran.pdf 2835.48

P PT. Jago Tas dan Koper adalah perusahaan manufaktur yang bergerak dalam pembuatan tas dan koper kanvas. Produk utama yang diproduksi perusahaan ini adalah koper kanvas yang diproduksi dengan pendekatan make-to-order sesuaidengan spesifikasi permintaan pelanggan. Basis pelanggan dari perusahaan inimencakup penyedia jasa tur dan perusahaan-perusahaan yang akan melakukan perjalanan bersama. PT. Jago Tas dan Koper sering mengalami kegagalan dalam memenuhi tenggang waktu pesanan. Alasan yang disebutkan adalah keterlambatanmemulai produksi karena kedatangan bahan baku yang juga terlambat. Tujuandari penelitian ini adalah melakukan evaluasi sistem pemesanan bahan baku dariPT. Jago Tas dan Koper dan merancang sistem pendukung keputusan berdasarkanrancangan perbaikan sistem pemesanan bahan baku. Penelitian menggunakan 3metode peramalan time series, yaitu moving average decomposition, weightedmoving average decomposition, dan Holt-Winters Exponential Smoothing, di manametode terbaik akan terpilih berdasarkan nilai MAPE terbaik dan divalidasimenggunakan tracking signal. Dalam pengolahan data manual, ditemukan bahwametode valid dengan error terkecil adalah metode Holt-Winters ExponentialSmoothing. Penelitian juga menggunakan perhitungan safety stock untukmenentukan besar pemesanan bahan baku yang dibutuhkan perusahan untukmemastikan pemenuhan permintaan berjalan dengan baik, di mana berdasarkandata historis periode Januari 2017-Desember 2018 ditemukan bahwa perusahaanmembutuhkan safety stock bahan baku untuk memproduksi sebanyak 48 unit produkkoper untuk memastikan tidak adanya keterlambatan. Hasil penelitian ini adalahsistem pendukung keputusan untuk menentukan kebutuhan pemesanan bahan bakuyang didasarkan data pesanan historis, dengan ketentuan sistem harus mampumeramalkan kebutuhan bahan baku untuk meminimasi atau menghilangkanketerlambatan, memiliki database yang relevan dan dapat terus diperbarui,membutuhkan investasi finansial tambahan dalam bentuk biaya pesan dan simpan,menyimpan informasi dalam bentuk tabel-tabel yang mudah diakses pihak-pihakrelevan, memakan waktu yang lebih rendah dalam pendataan dan akses informasi,serta mudah digunakan dengan pelatihan minim dan memiliki hasil tepat. Hasildari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan untuk user divisiprocurement dan PPIC yang menentukan kebutuhan bahan baku untuk meminimasiketerlambatan tenggang waktu mendekati 0

P PT. Jago Tas dan Koper is a manufacturing company specializing in the productionof bags and suitcases. The main products manufactured by this company are canvassuitcases produced made to order according to customer specifications. Thecompany’s customer base includes tour companies and companies planning to goon outings. PT. Jago Tas dan Koper often experiences failure in fulfilling customerorder deadlines, the reason cited being the late arrival of raw materials. The mainpurpose of this study is to evaluate the raw material procurement system used byPT. Jago Tas dan Koper and to design a decision support system based onimprovements to the current system. This study utilizes 3 different time-seriesforecasting methods, being Moving Averages Decomposition, Weighted MovingAverages Decomposition, and Holt-Winters Exponential Smoothing, followingwhich the ideal forecasting method would be decided by finding the method withthe lowest MAPE score that has been validated through their tracking signal.Through manual data processing, it has been found that the best-validatedforecasting method is the Holt-Winters Exponential Smoothing. This study alsoused the calculation of safety stocks to determine how large of a raw material ordershould be made to ensure no lateness, hence by the data provided from January2017 to December 2018 has led to the conclusion that the ideal safety stock toeliminate lateness for production is 48 suitcase units per week. This study proposesthat a decision support system based on historical demand data is a solution,provided the system could forecast the need for raw materials to minimize oreliminate lateness, contain a relevant and continuously updatable database,require financial investment in the form of extra operational and maintenancecosts, store information in easily accessible tables for relevant parties, require lesstime for data collection and access, as well as be easy to use with minimal to notraining. The result of this study is a decision support system for the procurementas well as PPIC divisions capable of determining raw material needs to reducelateness to near null.

Bagaimana Anda menilai Koleksi ini ?