Analisis Pengendalian Persediaan Kendaraan Bermotor Jaringan M Menggunakan Fuzzy Economic Order Quantity (Studi Kasus: PT XYZ)

Koo, Reyner Nolan (2024) Analisis Pengendalian Persediaan Kendaraan Bermotor Jaringan M Menggunakan Fuzzy Economic Order Quantity (Studi Kasus: PT XYZ). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5003201135-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (3MB)

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara dengan penggunaan kendaraan bermotor yang cukup tinggi di dunia. Tentu hal ini membuka peluang bagi para produsen kendaraan bermotor untuk meningkatkan bisnis mereka, termasuk PT XYZ. Dimana, salah satu jaringan yang dimiliki oleh PT XYZ adalah Jaringan M. Pada Jaringan M, kondisi stockout (kehabisan stok) dan overstock (kelebihan stok) sering terjadi karena keadaan pasar yang tidak menentu, terutama pada series unit Y dan A. Oleh karena itu, penelitan ini akan menggunakan metode Fuzzy Economic Order Quantity untuk mengetahui persediaan optimal series unit Y dan A pada Jaringan M. Logika fuzzy digunakan karena sangat cocok dengan kondisi permintaan series unit Y dan A yang tidak menentu. Pada penelitian ini, data permintaan dilakukan peramalan terlebih dahulu menggunakan metode ARIMA. Lalu, hasil ramalan titik dan interval akan digunakan untuk membangun nilai fuzzy. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa Fuzzy EOQ dapat menghemat biaya hingga Rp5.210.876.972,34 atau 10,46% dari kebijakan perusahaan, dengan reorder point optimal saat series Y tersisa 3750 unit dan series A tersisa 100 unit.
====================================================================
Indonesia has one of the highest rates of motor vehicle usage in the world. This provides opportunities for motor vehicle manufacturers to expand their business, including PT XYZ. PT XYZ owns Network M, where stockout and overstock conditions frequently occur, especially for unit series Y and A, due to uncertain market conditions. To address this, a study will use the Fuzzy Economic Order Quantity method to determine the optimal inventory for unit series Y and A in Network M. Fuzzy logic is chosen as it is well-suited to the uncertain demand conditions of unit series Y and A. In this study demand data forecasted using the ARIMA method. Then, the point and interval forecast results are utilized to construct the fuzzy values. The results of this study indicate that the fuzzy EOQ can save costs up to IDR 5,210,876,972.34 or 10.46% compared to the company's policy, with an optimal reorder point when series Y has 3,750 units remaining and series A has 100 units remaining.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	ARIMA, EOQ, Fuzzy, Kendaraan Bermotor, Pengendalian Persediaan, ARIMA, EOQ, Fuzzy, Inventory Control, Motor Vehicle
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics > HA30.3 Time-series analysis H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD55 Inventory control Q Science > QA Mathematics > QA280 Box-Jenkins forecasting Q Science > QA Mathematics > QA9.64 Fuzzy logic
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	KOO REYNER NOLAN
Date Deposited:	09 Aug 2024 03:05
Last Modified:	09 Aug 2024 03:05
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/115088

Actions (login required)

View Item