Analisis Optimasi Kebutuhan Abrasive Disc Menggunakan Metode Forecasting Dengan Pendekatan Time Series Pada Unit Kerja Dm5100

Authors

  • Alfred Komuna Telkom University
  • Murman Dwi Prasetio Telkom University
  • Nopendri Nopendri Telkom University

Abstract

DM5100 Standard Planning & Control
merupakan salah satu unit kerja yang bertanggung jawab
kepada DM5000 Tool Manufacturing & Services dan
Direktorat Produksi. Bidang ini berada pada yang
memproduksi pesawat terbang dan helikopter. Proses bisnis
yang diterapkan oleh perusahaan ini yaitu Job Order dimana
produksi dimulai ketika ada permintaan dari pelanggan. Dalam
memenuhi permintaan pelanggan, departemen produksi
perusahaan memiliki 2 jenis tool untuk membantu proses
produksi. Tool ini terdiri dari aset tetap dan consumable tool.
Berdasarkan data historis permintaan consumable tool pada
tahun 2019−2021 terdapat kesenjangan mengenai pengadaan
atau pembelian consumable tool yang salah satunya yaitu
Abrasive Disc. Pada penelitian ini, difokuskan untuk
merencanakan kebutuhan optimal pada consumable tool agar
dapat memenuhi permintaan departemen produksi. Usulan
yang diajukan dengan menerapkan forecasting dengan
pendekatan time series. Dalam perhitungan time series memiliki
beberapa metode yang digunakan yaitu Moving Average,
Weight Moving Average, Exponential Smoothing. Metode
terpilih berdasarkan pola data uji sampel serta nilai MSE
terkecil pada seluruh metode yang digunakan. Dari hasil
pengolahan data, diketahui metode terpilih yaitu Single Moving
Average ordo 2 dengan nilai MSE 4.991.209. Berdasarkan hasil
tersebut, metode ini memiliki hasil peramalan senilai 2200 unit
penggunaan abrasive disc setiap periode dalam 6 periode
selanjutnya dari tahun 2022−2024.

Kata Kunci - Permintaan, Abrasive Disc, Forecasting, Time
Series

References

N. Ortega, V. Martynenko, D. Perez, D. M. Krahmer,

L. N. L. De Lacalle, and E. Ukar,

performance in dry-cutting of medium-carbon steel,=

Metals (Basel), vol. 10, no. 4, 2020, doi:

3390/met10040538.

A. Mahfud Al et al.,

Seasonal Menggunakan Metode Analisis Spektral

Berdasarkan data yang tersedia diperoleh model

terbaik untuk peramalan penumpang pesawat di

Bandar Udara Raden Intan II adalah Seasonal

ARIMA (0,= 2020.

H. Sunandar and Pristiwanto,

Implementasi Algoritma Greedy dalam Fungsi

Penukaran Mata Uang Rupiah,= Jurnal Teknik

Informatika Unika St. Thomas (JTIUST), vol. 04, no.

, Dec. 2019.

D. R. Sule, Production Planning and Industrial

Scheduling. 2007. doi: 10.1201/9781420044218.

B. W. T. Roberta S.Russell, Operations

Management: Creating Value Along the Supply

Chain, Seventh Edition, vol. 7th editio, no.

December. 2010.

T. Baroto, Perencanaan dan Pengendalian Produksi.

Jakarta: Ghalia Indonesia, 2002.

C. Heizer, Jay; Render, Barry; Munson, Operation

Management Sustainability and Supply Chain

Management, vol. 12, no. 2. 2017.

W. J., Stevenson, Operations management, 11th ed.

New York: McGraw-Hill/Irwin, 2012.

P. Subagyo, Forecasting: Konsep dan Aplikasi, 2nd

ed. Yogyakarta: BPFE, 2002.

D. Gunawan and J. Kurniawan,

Informasi Purchase Order Menggunakan Metode

Single Exponential Smoothing,= Jurnal Mahasiswa

Aplikasi Teknologi Komputer dan Informasi, vol. 2,

no. 1, pp. 13-18, [Online]. Available:

-www.academia.edu/8309937/SDLC_Systems_Developm

Z. Mardhiyah1, R. Aurachman, P. Giri, and A.Kusuma,

Permintaan Terhadap Produk Aqua Dengan Metode

Peramalan Time Series (STUDI KASUS PADA PT

TIRTA INVESTAMA BANDUNG),= 2020

Published

2024-07-09

Issue

Section

Program Studi S1 Teknik Industri