Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PENGENDALIAN PERSEDIAAN SPARE PARTS MESIN D3E DENGAN PENDEKATAN INVENTORY PROBABILISTIC MODELS Primantari, Novita Ratna; Rahman, Arif; Darmawan, Zefry
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (452.316 KB)

Abstract

Abstrak PT Essentra merupakan perusahaan yang memproduksi filter rokok berlokasi di Sidoarjo. Saat ini, PT Essentra hanya melakukan pengadaan spare parts apabila kebutuhan spare parts sudah menipis bahkan sudah kosong. Dari data 2 tahun terakhir yaitu tahun 2012 dan tahun 2013 menunjukkan bahwa kebutuhan Pusher Pins #BLE1156, Knife Shaft #98017.198, Bearing #38 KTT, Suction Band 12.7X1546, Center Pusher #98018.509A, Center Pusher 500687 #98018-509 dan Grip Tape 2.0 MM membutuhkan biaya yang besar untuk proses pengadaan spare parts tersebut. Untuk itu dilakukan perhitungan nilai quantity order, reorder point, service level, dan stock level expected spare parts tersebut dengan metode inventory probabilistic models. Dari perhitungan yang didapatkan bahwa service level ketujuh spare parts berkisar di angka 0,70 sampai 0,90. Nilai total cost dipengaruhi oleh nilai quantity order dan backorder karena ketika kedua nilai tersebut besar maka jumlah biaya yang dikeluarkan untuk memenuhi kebutuhan permintaan tahunan spare parts tersebut dapat terpenuhi sesuai harapan dari perhitungan yang dilakukan. Hasil perhitungan, total cost terbesar adalah untuk spare parts jenis Center Pusher 500687#98018-509 dengan nilai Rp 35.953.553,57 dengan quantity order sebanyak 28 buah dan reorder point sebanyak 27 buah. Sedangkan total cost terkecil adalah untuk spare parts jenis Knife Shaft #98017.198 dengan nilai Rp 18.042.148,44 dengan quantity order sejumlah 2 buah dan reorder point sebanyak 2 buah. Kata kunci : Spare Parts Inventory, Backorder Case Stockout Per Unit, Inventory Probabilistic Models.