Pengendalian persediaan produk garam dengan metode EPQ Multi Item (Studi kasus di PT.Garam (Persero) Indonesia)
SARI
Perencanaan dan pengendalian produksi merupakan bidang ilmu dengan mencoba memecahkan kendala atau persoalan yang dihadapi perusahaan dalam perencanaan dan pengendalian produksi. Pengendalian produksi beberapa produk garam pada PT. Garam (Persero) Indonesia direncanakan dengan menggunakan metode pengendalian persediaan EPQ Multi Item dengan tujuan untuk meminimalkan total biaya produksi dengan waktu siklus produksi yang optimal, dimana untuk menghitung jumlah permintaan produk selama 12 periode mendatang menggunakan pendekatan beberapa metode peramalan yaitu metode Regresi Linier, metode Single Eksponential Smoothing, metode Double Eksponential Smoothing (Metode Brown), metode Double Eksponential Smoothing (Metode Holt) dan metode Triple Exponential Smoothing (Winters) yang diolah dan disajikan dengan bantuan softwareSPSS 15 Time Series.
Dari perhitungan modelmodel peramalan dapat diketahui metode yang mempunyai ukuran statistik standart dengan nilai kesalahan terkecil atau MAPE-nya masing masing sebesar 1,052 untuk garam merk LOSOSA, 0,042 untuk merk ANAK SEHAT dan 0,475 untuk MADURO yaitu metode Triple Exponential Smoothing (Winters). Sehingga berdasarkan hasil peramalan permintaan tersebut dapat ditentukan volume produksi yang minimal dan jumlah siklus produksi yang paling singkat dari masingmasing produk garam yakni merk garam LOSOSA, ANAK SEHAT dan MADURO. Setelah melihat kondisi riil perusahaan, jumlah siklus produksi yang terjadi selama bulan Juli 2007 Juni 2008 adalah 60 kali dengan total biaya produksi sebesar Rp. 1.911.899.305,27. Sedangkan hasil analisis dengan metode Economic Production Quantity Multi Item didapat siklus produksi sebanyak 18 kali dengan total biaya produksi sebesar Rp. 1.900.984.904,38. Dengan demikian penghematan yang dapat dicapai oleh perusahaan adalah sebesar Rp. 10.914.400,89atau 0,57%.
Kata kunci: Pengendalian persediaan EPQ multi item, time series, metode peramalan, nilai kesalahan terkecil, waktu siklus produksi optimal, total biaya produksi minimum.
S07-2691 | 269 | Koleksi Skripsi | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain