Peramalan Kebutuhan Bahan Bakar Premium di Depot Ampenan dengan Metode Hibrida Arima-Neural Network untuk Optimasi Persediaan - Oktivianis Kusumaningrum; Suhartono Suhartono; Haryono Haryono (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS, 2012)
Pemasaran serta pendistribusian BBM berkaitan erat dengan seberapa besar kebutuhan setiap wilayah, dan permintaan yang cenderung tidak konstan, sehingga sangat perlu dilakukan peramalan kebutuhan bahan bakar. Peramalan terhadap permintaan bahan bakar merupakan awal dari semua perencanaan dari kegiatan supply chain. Hasil peramalan bahan bakar Premium di Depot Ampenan menunjukkan bahwa metode hibrida dapat memprediksi lebih baik dibandingkan dengan metode tunggal. Kombinasi metode ARIMA dan Neural Network ternyata dapat bekerja sama dengan baik untuk menghasilkan peramalan yang lebih baik dengan nilai RMSE yang kecil dibandingkan dengan model ARIMA dan NN secara individu. Hasil uji linieritas dengan Terasvirta menunjukkan bahwa ada hubungan non-linier, sehingga model non-linier cocok digunakan untuk kasus ini. Hasil peramalan dari model yang terbaik digunakan untuk membuat perencanaan persediaan. Model persediaan yang optimal terjadi ketika jumlah pemesanan (Q) mencapai nilai 2518 Kl, backorder (B) sebesar 1667 Kl dan safety stock yang ada dalam persediaan adalah 86 Kl. Dari hasil tersebut, maka dapat dihitung biaya total yang dibutuhkan untuk pengadaan persediaan untuk bulan Januari 2012 yaitu sebesar Rp 96.135.699.392,-.