Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Salah satu masalah abadi yang tidak pernah habis untuk dibicarakan adalah pengelolaan persediaan suku cadang. Persediaan suku cadang erat kaitannya dengan produktivitas, pemeliharaan, dan keandalan fasilitas manufaktur di dunia industri. Kurangnya suku cadang dapat mengakibatkan hilangnya produksi jika peralatan rusak, namun bila nilai stok terlalu tinggi juga dapat mengakibatkan hilangnya peluang. Berdasarkan fakta tersebut, salah satu tugas terpentingnya adalah mengklasifikasikan komponen cadangan untuk menentukan mana yang stok atau non stok. Klasifikasi suku cadang multi-kriteria akan dibuat dengan mempertimbangkan penggunaan, keandalan pabrik, dan ketersediaan barang. Dengan menggunakan 11 kriteria yang ditentukan, kami akan menggunakan AHP untuk menghitung bobot setiap kriteria. Kemudian bobot tersebut akan digabungkan dengan skor pilihan alternatif untuk menghasilkan skor keputusan dan menentukan keputusan saham/non saham. Kajian ini akan dilakukan di sektor pupuk di Indonesia yang memiliki sekitar 200.000 SKU suku cadang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AHP dapat menciptakan model klasifikasi suku cadang yang sederhana, konsisten, dan selaras dengan kebutuhan perusahaan.

---

One timeless problem that never gets old to talk about is the management of spare parts inventory. Spare part inventory is intimately related to manufacturing facilities' productivity, maintenance, and reliability in the industrial world. The lack of spare parts can lead to the loss of production when equipment fails, but when the value of the stock is too high, it can also lead to opportunity loss. Based on this fact, one of the most critical tasks is classifying spare components to determine which stock or non-stock. A multi-criteria classification of spare parts will be made considering usage, factory dependability, and availability of goods. Using the 11 defined criteria, we will employ AHP to calculate the weight of each criterion. Then the weight will be combined with the score of the alternative options to generate a decision score and determine the stock/non-stock decision. The study will be conducted in the fertilizer sector of Indonesia, which has approximately 200,000 SKUs of spare parts. The research results indicate that AHP can create a straightforward, consistent spare parts classification model that aligns with the company's needs."

"Karya akhir ini membahas manajemen persediaan suku cadang yang permintaannya cenderung bersifat intermitten pada salah satu perusahaan pupuk milik negara yang terletak di provinsi Aceh. Jumlah suku cadang pada perusahaan rekayasa kimia seperti perusahaan pupuk dapat berjumlah ratusan hingga ribuan, sehingga diperlukan klasifikasi untuk mempermudah pengelolaannya. Pada penelitian ini, pengelompokkan item suku cadang dilakukan menggunakan metode Multi-Criteria ABC dengan pembobotan Exponential Smoothing. Penentuan model peramalan juga dilakukan pada item suku cadang dengan klasifikasi A menggunakan tiga metode yaitu metode Single Exponential Smoothing, metode Croston, dan metode Syntetos-Boylan Approximation. Ketiga metode peramalan dibandingkan berdasarkan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percent Error (MAPE) untuk mendapatkan metode peramalan yang optimal.

---

This thesis discusses the management of spare parts inventory, which demand tends to be intermittent, in one of the state-owned fertilizer companies located in the province of Aceh. The number of spare parts in chemical engineering companies, such as fertilizer companies, can be in the hundreds to thousands, classification is needed to facilitate the management. In this study, the classification of spare parts is conducted using the MultiCriteria ABC method with Exponential Smoothing weighting. Demand forecasting is also carried out on class A using three forecasting models, namely the Single Exponential Smoothing method, the Croston method, and the Syntetos-Boylan Approximation method. The three forecasting models are compared based on Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Percent Error (MAPE) to obtain the appropriate model for the spare parts."