English English
Abstrak
Abstrak: Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) merupakan pilar utama perekonomian Indonesia karena memiliki landasan yang kuat dalam menggerakkan roda perekonomian nasional. Persediaan merupakan faktor penting dalam biaya produksi UKM untuk meningkatkan keunggulan kompetitif. Secara konvensional, UKM Lokal dalam industri pengendalian hama belum memiliki metode atau sistem pengendalian persediaan bahan baku pengendalian hama. Penelitian ini mencoba melakukan penelitian mendalam terhadap UKM lokal dalam industri pengendalian hama untuk meminimalisir kekurangan bahan baku. Hasil observasi dari penelitian ini menemukan bahwa kekurangan material pada UKM lokal bisa terjadi setiap bulan yang menyebabkan terhentinya suplai ke pelanggan. Tujuan dari makalah ini adalah mengusulkan stok bahan pengendalian hama yang tepat dan efisien untuk mengatasi masalah kekurangan. Untuk mencapai tujuan penelitian, pendekatan yang digunakan adalah studi kasus persediaan material Nuvaq pada sebuah UKM di Jakarta, Indonesia. Teknik peramalan dengan kesalahan minimal adalah metode Regresi Linier yang memberikan hasil dengan kesalahan peramalan terkecil. Hal ini dapat dilihat dari MAD, MAPE, SEE, dan MSE terkecil. Kuantitas pesanan ekonomis adalah 100 Liter Bahan Nuvaq, titik pemesanan ulang dapat dibuat pada saat suplai 36 Liter, dan safety stock untuk bahan baku Nuvaq adalah 16 liter.
Referensi
Agung, D., & Hasbullah, H. (2019). Reducing the Product Changeover Time Using Smed & 5S Methods in the Injection Molding Industry. Sinergi, 23(3), 199. https://doi.org/10.22441/sinergi.2019.3.004
Attarian, F., Javanmard, H., Mardani, A., Kish, E., & Soltan, H. (2009). Production Planning in the Inventory Limited Capacity Setting Assuming Permissible Storage Shortage Using Dynamic Programming Model. Lecture Notes in Engineering and Computer Science, 2176(1), 640–644.
Bahagia, Senator Nur. ”Sistem Inventori”, Departemen Teknik Industri Institut Teknologi Bandung, 2003.
Gaspersz, Vincent. Production Planning and Inventory Control, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2003.
Godichaud, M., & Amodeo, L. (2019). EOQ models with stockouts for disassembly systems. IFAC-PapersOnLine, 52(13), 1681–1686. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.442
Hasbullah, H. (2021). Pricing of Medical Instrument Products for Domestic Production through Investment Feasibility Analysis Hasbullah1. 12(June), 9–18. https://doi.org/10.21512/comtech.v12i1.6605
Hasbullah, H., & Santoso, Y. (2020). Overstock Improvement by Combining Forecasting , EOQ , and ROP. Jurnal PASTI, XIV(3), 230–242.
Hartini, S. 2011. Teknik Mencapai Produksi Optimal. Bandung: Lubuk Agung
Heizer Jay, Render Barry. 2005. Operations Management. Jakarta: Salemba Empat.
Katarina Zita Anggriana. 2015. Analisa Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Produk Busbar Berdasarkan sistem MRP di PT. TIS. Jurnal PASTI, Vol.9, No.3 :320-337
Kore, E. L. R., & Septarini, D. F. (2018). ANALISIS KINERJA USAHA MIKRO KECIL DAN MENENGAH (UMKM) (Studi Kasus Pada UMKM Sektor Industri Kecil Formal Di Kabupaten Merauke). Jurnal Ilmu Ekonomi & Sosial, 9(1), 22–37. https://doi.org/10.35724/jies.v9i1.703
Indroprasto, Erma Suryani. 2012. Inventory Control Analysis of Products Using EOQ Method Using Genetic Algorithms To Streamline Inventory Costs. Engineering Journal ITS, Vol. 1
Lindawati. (2003). Perencanaan bahan baku di CV. Soloindo Tama. Universitas Kristen Petra. http://dewey.petra.ac.id_jiunkpe_3882_html
Maryani, E., Purba, H. H., & Sunadi, S. (2020). Process Capability Improvement Through DMAIC Method for Aluminium Alloy Wheels Casting. Journal of Industrial Engineering & Management Research, 1(4), 19-26. https://doi.org/10.7777/jiemar.v1i4.98
Purwanto, A. (2020). Design of Food Product Using Quality Function Deployment in Food Industry. Journal of Industrial Engineering & Management Research, 1(1), 1-16. https://doi.org/10.7777/jiemar.v1i1.20
Ptak, C. A., & Smith, C. (2011). Orlicky's material requirements planning. New York: McGraw-Hill.
Rossit, D. A., Tohmé, F., & Frutos, M. (2019). A data-driven scheduling approach to smart manufacturing. Journal of Industrial Information Integration, 15, 69–79. https://doi.org/10.1016/j.jii.2019.04.003
Nur, R., & Suyuti, M. A. (2020). Mini Press Tool as Learning Practical: Designing, Manufacturing, and Analysis. Journal of Industrial Engineering & Management Research, 1(2), 9-14. https://doi.org/10.7777/jiemar.v1i2.34
Shao, X. F., Liu, W., Li, Y., Chaudhry, H. R., & Yue, X. G. (2021). Multistage implementation framework for smart supply chain management under industry 4.0. Technological Forecasting and Social Change, 162(September 2020). https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120354
Sofjan, Assauri 2008. Manajemen Produksi Dan operasi. Jakarta : Lembaga Penerbit FEUI. hal. 237
Sofyan, Diana Khairani, ST.,MT. 2013. Perencanaan Dan Pengendalian Produksi. Yogyakarta : Graha Ilmu. hal.49
Sofyan, Diana Khairani, ST.,MT. 2013. Perencanaan Dan Pengendalian Produksi. Yogyakarta : Graha Ilmu. hal.49
Zhong, R. Y., Huang, G. Q., Lan, S., Dai, Q. Y., Chen, X., & Zhang, T. (2015). A big data approach for logistics trajectory discovery from RFID-enabled production data. International Journal of Production Economics, 165, 260–272. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.02.014
