Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU POLYESTER FLEECE FABRICS DENGAN POLA DATA STATIK (STUDI KASUS : PT. ASIA PASIFIC FIBERS, TBK-KARAWANG) Michael Kelly Sawlani; Hendy Tannady
Jurnal PASTI (Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri) Vol 10, No 3 (2016): Jurnal PASTI
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (420.858 KB)

Abstract

ABSTRAKPT. Asia Pacific Fibers adalah perusahaan yang memproduksi bahan Polyester Fleece Fabrics yang memiliki masalah dalam hal pengendalian inventory. Perusahaan ini selalu mengalami over-inventory setelah melakukan proses produksi. Perencanaan kebutuhan ataupun pengendalian bahan baku diperlukan agar perusahaan dapat mengalokasikan bahan baku tepat dan sesuai dengan apa yang dibutuhkan tanpa adanya waste. Pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan peramalan dengan menggunakan 12 Months Simple Moving Average, kemudian menentukan karakteristik data permintaan sepanjang tahun 2015 dengan menggunakan metode Peterson-Silver Rule, dan kemudian menentukan perbandingan estimasi total biaya dengan menggunakan teknik lot sizing Lot for Lot dan teknik lot sizing Economic Order Quantity. Karakteristik data yang didapat dari hasil penelitian dengan menggunakan metode Peterson-Silver Rule merupakan data statik. Estimasi total biaya yang didapat dengan menggunakan teknik lot sizing Lot for Lot adalah Rp. 1.784.294.627, dan estimasi total biaya yang didapat dengan menggunakan metode Economic Order Quantity adalah Rp. 625.367.083. Berdasarkan hasil perhitungan dan analisa, maka lebih baik perusahaan mengganti strategi teknik lot sizing Lot for Lot dengan teknik lot sizing Economic Order Quantity dalam proses order bahan baku, karena hasil analisa estimasi total biaya pemesanan bahan baku yang didapat dengan menggunakan teknik lot sizing Economic Order Quantity jauh lebih murah. Kata Kunci: Forecasting, Inventory Control, MPS, MRP