DETAIL KOLEKSI

Perbaikan peramalan permintaan dan penentuan persediaan pengaman untuk memininasi biaya simpan produk sosis sapi hemato di PT.Dagsap Endura Eatore


Oleh : Fahmi Mahammad Prasetyo

Info Katalog

Penerbit : FTI - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2014

Pembimbing 1 : Iveline anne marie

Pembimbing 2 : Nora Azmi

Subyek : Planning methods;Operation research;Supply and demand;Safety engineering;Distributed computer system

Kata Kunci : artificial neural network, demand forecasting, distrubance control model, safety stock, holding cost

Status Posting : Published

Status : Lengkap


File Repositori
No. Nama File Hal. Link
1. 2014_TA_TI_06309083_Bab-1.pdf
2. 2014_TA_TI_06309083_Bab-2.pdf
3. 2014_TA_TI_06309083_Bab-3.pdf
4. 2014_TA_TI_06309083_Bab-5.pdf
5. 2014_TA_TI_06309083_Bab-4.pdf
6. 2014_TA_TI_06309083_Bab-6.pdf
7. 2014_TA_TI_06309083_Halaman-Judul.pdf
8. 2014_TA_TI_06309083_Lampiran.pdf

P PT. Dagsap Endura Eatore merupakan perusahaan yang bergerak di dalam industri makanan beku. Produk yang dipilih untuk diteliti adalah sosis sapi hemato karena memiliki permintaan paling tinggi. Permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan adalah terjadinya periode yang kelebihan persediaan dan periode yang kekurangan persediaan yang disebabkan oleh ketidakpastian permintaan, supply dan gangguan sistem produksi. Hal ini dapat terjadi disebabkan oleh tidak akuratnya peramalan yang dilakukan dan tidak tepatnya penentuan persediaan pengaman yang dilakukan oleh perusahaan. Tujuan dari penelitian untuk menganalisis peramalan permintaan dan penentuan persediaan pengaman saat ini dan memberikan usulan perbaikan dengan menggunakan metode peramalan Artificial Neural Network dan Model Pengendalian Gangguan untuk menentukan persediaan pengaman. Penelitian ini dilakukan dengan membandingkan hasil peramalan perusahaan saat ini dengan hasil peramalan metode ANN yang dilanjutkan dengan membandingkan hasil penentuan persediaan pengaman saat ini dengan Model Pengendalian Gangguan terhadap penjualan aktual. Hasil perbandingan pengujian akurasi metode peramalan saat ini den4 an penjualan aktual bulan Juni — Agustus 2014 mendapatkan nilai MAPE sebesar 25,2 o. Hasil perbandingan pengujian akurasi metode peramalan Artifical Neural Networl dengan penjualan aktual bulan Juni — Agustus 2014 mendapatkan nilai MAPE sebesar 1,29%. Vilai persediaan pengaman perusahaan saat ini adalah 30% untuk produk d1 fl 15% untuktahan baku dari nilai hasil peramalan permintaan. Penentuan wan pengt .man usul n perbaikan dilakukan dengan mencari pengaruh variansi din gangguan yang terjadi tiap bulannya. Nilai persediaan pengaman dengan model pengfiLidaliwaiangguan untuk ahan baku adalah 14,68% untuk bulan Juni, 15,22% untuk bulan Jiili, dan 16,52% untukkbulan Agustus dan untuk produk jadi adalah 27,27% untuk bulan Juni, 27,91% untuk ben Juli dan 28,31% untuk bulan Agustus. Total biaya simpan periode Juni 2014 — Agustus 2014 perusahaan saat ini adalah Rp 13.959.120. Total biaya simpan dengan metode usulan perbaikan adalah Rp 7.669.725. Dari hasil perhitungan tersebut maka perusahaan menghemat biaya simpan sebesar 45%.

P PT . Dagsap Eatore Endura is a company engaged in the frozen food industry. The products chosen for the research is Hemato Beef Sausage because it has the highest demand. The problem faced by the company is the period of excess inventory and inventory shortages period due to uncertainty of demand , supply and production system disorders. This can be occur due to inaccurate forecasting and inaccurate determination of safety stock carried by the company. The purpose of the research to analyze the demand forecasting and determination of safety stock at current condition and propose improvements by using Artificial Neural Network forecasting method and Disturbance Control Model to determine the safety stock. This research was conducted by comparing the company\'s forecasting results with the results of ANN forecasting methods followed by comparing the results of current safety stock determination with the disturbance control model against actual sales. The results of comparison testing the accuracy of current forecasting method againts the actual sale of June — August 2014 get the value of MAPE by 25,26%. The results of comparison testing the accuracy of Artificial Neural Network forecasting method againts the actual sale of June — August 2014 get the value of MAPE by 11,29%. Safety stock value of the copany at this time was 30 % for finished products ii and 15% for the raw material of the val e of forecasting demand. Determination of safety stock proposed improvement is done b finding the effect of variance and disturbance of % for the month of June, 15.22 % for e each month. Values of safety stock of j turbance Control Model for raw material is 4.68 u th of July, and 16.52 % for the month of August and for the finishes ct 27.27 the month of June, 27.91 % for the month of July and 28,31% for he m th o P Augu t. T o \' 1 holding cost for the period June 2014 - August 2014 for company\'s c r t conditick is : e 13.959.120. Total holding cost with proposed improvet method is Rp 7.65. F the results of these calculations rm. , the company saves ho ing cost by 45 %

Bagaimana Anda menilai Koleksi ini ?