Christifan, Andre Jonathan (2021) Perencanaan Produksi dan Pengendalian Inventory dengan Peramalan Permintaan Menggunakan Artificial Neural Network (Studi Kasus PT. Skala Maxima Griya Workshop 1). Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.
Text
545170002_Andre Jonathan Christifan_01 Cover.pdf Download (232kB) |
|
Text
545170002_Andre Jonathan Christifan_02 Lembar Pengesahan.pdf Download (26kB) |
|
Text
545170002_Andre Jonathan Christifan_03 Abstrak.pdf Download (7kB) |
|
Text
545170002_Andre Jonathan Christifan_04 Daftar Isi.pdf Download (425kB) |
Abstract
Bahan baku yang disimpan di Gudang PT. Skala Maxima Griya Workshop 1 terlalu banyak. Oleh karena itu, sangat penting untuk menghitung ulang kebutuhan bahan baku menggunakan metode PPIC agar bahan baku tidak menumpuk dan rusak di gudang. Penelitian ini membutuhkan data permintaan dari Januari 2017 hingga 2019 dan data pendukung lainnya untuk melakukan metode peramalan SMA, DMA, WMA, SES, DES, Siklik, Linear, Kuadratik, Dekomposisi, dan ANN, kemudian dilanjutkan dengan metode agregat Shift, lembur, dan campuran. Perencanaan Kapasitas Rough Cut CPOF, BOLA, dan RPA, perencanaan kebutuhan safety stock material EOQ, POQ, LFL, LUC, AWW, dan Silver Meal, diakhiri dengan perencanaan kebutuhan kapasitas. Perhitungan peramalan terbaik menggunakan ANN, perencanaan agregat dalam bentuk pergeseran campuran. Alternatif penjadwalan Lembur dengan total total Rp 1.297.061.500 dengan kapasitas rata-rata 9.655 menit, kapasitas RCCP rata-rata 251.030 menit. Tidak ada kekurangan sumber daya dalam perencanaan kebutuhan material dengan metode Silver Meal sebesar Rp 17.484.000 untuk sepuluh material selama periode tahun 2020. Terdapat kapasitas CRP yang lebih kecil dari RCCP yaitu 226.555 menit, namun tetap memenuhi kebutuhan produksi. Penghematan yang dapat dilakukan oleh PT. Skala Maxima Griya sebesar 68%.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknik |
Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Industri |
Depositing User: | TDI Family perpus |
Date Deposited: | 03 May 2021 04:37 |
Last Modified: | 23 Jun 2021 09:53 |
URI: | http://repository.untar.ac.id/id/eprint/27074 |
Actions (login required)
View Item |