Perancangan Model Analytics Berbasis Artificial Neural Network (ANN) Machine Learning Untuk Prediksi Safety Stock Pada Produk Bumbu Masakan Di PT XYZ
Safety stock memainkan peran yang penting dalam proses produksi
suatu perusahaan. Penelitian ini berfokus pada perancangan model
matematika baru untuk menghitung safety stock material dan min-max
stock material pada PT XYZ. Perusahaan produksi bumbu masak yang
menggunakan 169 jenis material, dengan 22 material diantaranya
merupakan material kategori A sebagai objek utamanya. Permasalahan
muncul karena model min-max stock material yang digunakan belum
mampu beradaptasi secara optimal. Perlu adanya adaptasi terhadap
dinamika permintaan dan ketidakpastian pasokan, terutama karena
perlu adanya pertimbangan variabel Maximum Delivery Quantity
(MDQ). Penelitian ini merancang model matematika baru dengan
mempertimbangkan empat variabel utama, yaitu rata-rata penggunaan
material, lead time material, tingkat layanan (service level), dan MDQ.
Model ini kemudian diuji menggunakan pendekatan Artificial Neural
Network (ANN) untuk memprediksi penggunaan material berdasarkan
data historis. Evaluasi model menggunakan metrik Weighted Absolute
Percentage Error (WAPE) menunjukkan tingkat error antara 15% -
30
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2507240085
Keyword
Min-Max Stock Safety Stock Maximum Delivery Quantity (MDQ) Lead Time Artificial Neural Network (ANN) Inventory Management Dashboard