View/Open

Author
I Made Vivekananda Premasadhana ,

Advisor
M Zaky Hadi, S.T.P., M.Si,
Lina Aulia, S.T., M.T,

Koleksi
Teknik Industri

Publisher

Distribution Center (DC) Ritel PT XYZ Bandar Lampung merupakan fasilitas logistik yang bertanggung jawab atas pemenuhan permintaan barang untuk > 300 cabang ritel. Kinerja service level DC PT XYZ Bandar Lampung tidak mencapai target 85%, dengan rata – rata pencapaian sebesar 84,59% pada periode Januari 2024 – Mei 2024. Pendekatan big data analytics dilakukan untuk proses Service Resolution Analytics yang mengintegrasikan inventory analytics, customer analytics, dan supplier scoring analytics. Metode data mining yang digunakan berupa inventory classification, demand clustering & demand predicting, dan supplier clustering. Proses classification menggunakan algoritma Light Gradient Boosting Classifier, proses predicting menggunakan algoritma Light Gradient Boosting Regressor, dan proses clustering menggunakan algoritma K-Means Clustering. Proses inventory classification menghasilkan tiga kondisi barang (stok aman – action required, stok aman – no action needed, dan stok tidak aman) dengan akurasi model 96,15%. Proses demand clustering menghasilkan tiga klaster permintaan dengan nilai rata – rata permintaan rendah (Rp 18.603.061), sedang (Rp 265.414.047), dan tinggi (Rp 1.429.765.084) dengan silhouette score model sebesar 0,9009. Proses demand predicting menunjukkan lima fitur utama dalam model prediksi permintaan barang adalah Rp_Average_Sales, RP_Average_PO, Rp_Average_Hut_PB, Rp_Average_Hut_PO, dan PKM DC dengan MAPE sebesar 13,03%. Proses supplier clustering menghasilkan tiga klaster berdasarkan kinerja rata – rata hutang pre-order, yaitu kinerja baik (Rp 2.153.228), kinerja kurang baik (Rp 87.609.404), dan kinerja buruk (Rp 198.074.333) dengan silhouette score model sebesar 0,9511. Perancangan diagnostic dashboard dilakukan dengan software Microsoft Power BI dengan tujuan untuk memvisualisasikan data serta wawasan yang dihasilkan dari proses data mining untuk tujuan Service Resolution Analytics. Dashboard dirancang secara interaktif, di mana pengguna dapat berinterakasi dengan grafik untuk mengeksplorasi data secara mendalam guna menganalisis permasalahan service level pada distribution center. Diagnostic dashboard terdiri dari empat bagian berupa summary, inventory analytics, customer analytics, dan supplier scoring analytics. Jenis visualisasi yang digunakan secara keseluruhan pada dashboard diantaranya donut chart, clustered bar chart, line chart, gauge chart, card visual, dan tabel.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2411070014

Keyword
Service Level Distribution Center Service Resolution Analytics Inventory Analytics Customer Analytics Supplier Scoring Analytics Dashboard