Perancangan ramalan permintaan pelanggan dengan metode artificial neural network dan perencanaan kebutuhan bahan baku dengan metode Cover-Time Planning pada PT. Ecobliss Kemasindo

DETAIL KOLEKSI

Perancangan ramalan permintaan pelanggan dengan metode artificial neural network dan perencanaan kebutuhan bahan baku dengan metode Cover-Time Planning pada PT. Ecobliss Kemasindo

Oleh : Kirei Mita Manik

Info Katalog

Penerbit : FTI - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2020

Pembimbing 1 : Iveline Anne Marie

Subyek : Raw material;Customer demand

Kata Kunci : artificial neural network, management coefficient approach, material requirement planning, material

Status Posting : Published

Status : Lengkap

File Repositori

No.	Nama File	Hal.
1.	2020_TA_STI_063001600084_Halaman-Judul.pdf
2.	2020_TA_STI_063001600084_Lembar-Pengesahan.pdf	3
3.	2020_TA_STI_063001600084_Bab-1_Pendahuluan.pdf
4.	2020_TA_STI_063001600084_Bab-2_Tinjauan-Pustaka.pdf
5.	2020_TA_STI_063001600084_Bab-3_Metodologi-Penelitian.pdf
6.	2020_TA_STI_063001600084_Bab-4_Analisis-dan-Pembahasan.pdf
7.	2020_TA_STI_063001600084_Bab-5_Kesimpulan.pdf
8.	2020_TA_STI_063001600084_Daftar-Pustaka.pdf
9.	2020_TA_STI_063001600084_Lampiran.pdf

Abstrak
Abstract

P PT. Ecobliss Kemasindo adalah perusahaan packaging yang menyediakan proses contract packing selain memproduksi kemasan produk. Perusahaan menghadapi permasalahan dimana forecast dan purchase order (PO) yang diberikan oleh pelanggan sangat berbeda sehingga berpengaruh terhadap perencanaan produksi dan perencanaan kebutuhan material, selain itu permintaan pelanggan sering berubah-ubah. Forecast yang diberikan oleh pelanggan digunakan perusahaan untuk melakukan perencanaan kebutuhan bahan baku selain bulk dan sticker yang diproduksi sendiri oleh pelanggan. Hasil forecasting selama ini sering lebih besar dari PO yang menyebabkan overload inventory material. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan perancangan perbaikan forecasting mengunakan Artificial Neural Network (ANN), melakukan perencanaan produksi dengan menggunakan metode Management Coefficient Approach, dan perencanaan bahan baku menggunakan metode Cover-Time Planning (CTP) untuk produk Glade AD yang diproduksi setiap bulan. Perancangan perbaikan forecasting demand dilakukan berdasarkan 14 data permintaan masa lalu untuk melakukan peramalan 6 bulan mendatang. Tingkat error berdasarkan perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk metode peramalan permintaan yang dilakukan oleh perusahaan pelanggan adalah sebesar 67.85%, sedangkan MAPE dari ANN adalah sebesar 13.63% dengan hasil selama 6 bulan adalah 2259, 1487, 876, 1822, 1398, 1351 produk. Hasil perencanaan produksi dengan metode Management Coefficient Approach selama 6 bulan kedepan adalah 2116, 894, 742, 1152, 1057, 1327 unit. Dalam perencanaan material bahan baku dilakukan perhitungan CTP yang dilanjutkan dengan perhitungan MRP untuk ketiga bahan baku. Total biaya persediaan dengan metode CTP adalah sebesar Rp3.813.891, sedangkan total biaya persediaan perusahaan sebesar Rp4.603.083. Terjadi penurunan total biaya persediaan hingga 17%.

P PT. Ecobliss Kemasindo is a packaging company that provides a contract packing process in addition to producing product packaging. The company faces a problem where the forecast and purchase order (PO) given by the customer are very different so that it affectsproduction planning and material requirements planning, besides that customer demand often changes. The forecast provided by the customer is used by the company to plan raw material requirements other than bulk and stickers that are produced by the customer. So far, forecasting results are often greater than PO which causes an overload of inventory material.The purpose of this study is to design forecasting improvements using Artificial Neural Network (ANN), to plan production using the Management Coefficient Approach method, and to plan raw materials using the Cover-Time Planning (CTP) method for Glade AD products that are produced every month. Forecasting demand improvement design is based on 14 past demand data to forecast the next 6 months. The error rate based on the calculation of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) for the demand forecasting method carried out by the customer company is 67.85%, while the MAPE from ANN is 13.63% with results for 6 months are 2259, 1487, 876, 1822, 1398, 1351 product. The results of production planning using the Management Coefficient Approach method for the next 6 months are 2116, 894, 742, 1152, 1057, 1327 units. In the raw material planning, the CTP calculation is carried out followed by the MRP calculation for the three raw materials. The total inventory cost usingn the CTP method was Rp3,813,891, while the company's total inventory cost was Rp4,603,083. There was a decrease in total inventory costs by 17%.