Penentuan Reorder Point dan Safety Stock pada Consumable Material Berdasarkan Peramalan Menggunakan Artificial Neural Network

Abstract

Ketersedian material guna mendukung kegiatan operasional sangatlah penting, salah satunya adalah kegiatan pemeliharaan pada PT. XYZ. Material-material consumable seperti oxygen, acetylene, elektroda las, dan lain-lain harus selalu tersedia demi menjaga keberlangsungan kegiatan pemeliharaan dan mencegah downtime yang lama. Namun dalam kenyataannya, sering kali material-material yang dibutuhkan mengalami stock out atau stok habis akibat tidak adanya penentuan nilai titik pemesanan kembali atau reorder point (ROP) dan stok pengaman atau safety stock (SS) berdasarkan peramalan permintaan. Material yang stock out akan menghambat pekerjaan pemeliharaan dan berpotensi membuat durasi downtime yang lebih lama. Untuk mengatasi hal tersebut, dibutuhkan analisis untuk meramalkan kebutuhan jumlah material dengan menggunakan metode peramalan deret waktu yaitu, ANN (Artificial Neural Network). Peramalan dari arsitektur terbaik akan menentukan jumlah masing-masing reorder point dan safety stock dari masing-masing material. Hasil yang didapat adalah pada material acetylene menggunakan arsitektur 12-2-1 dengan MSE sebesar 74.79, MAPE sebesar 18.37%, ROP sebesar 39 pcs, dan safety stock sebesar 24 pcs. Kemudian pada material oxygen menggunakan arsitektur 12-4-1 dengan MSE sebesar 224.11, MAPE sebesar 16.51%, ROP sebesar 181 pcs, dan safety stock sebesar 115 pcs.