<![CDATA[Penentuan jumlah persediaan part warranty merupakan salah satu permasalahan yang dialami oleh PT Indomobil Trada Nasional. Untuk membantu perusahaan dalam menentukan jumlah persediaan part warranty yang optimal, diperlukan sistem pengendalian persediaan yang dapat meramalkan volume permintaan part warranty pada periode yang akan datang. Berdasarkan hasil analisis pola data time series, volume permintaan part warranty pada periode November 2014 sampai dengan Februari 2016 diketahui memiliki pola data stasioner dan tidak memiliki trend. Metode peramalan yang paling sesuai untuk pola data tersebut adalah metode single exponential smoothing (SES) dan adaptive response rate single exponential smoothing (ARRSES). Model peramalan terbaik untuk meramalkan volume permintaan Shock Absorber RR Kit adalah metode SES dengan alpha 0.3 yang menghasilkan mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 10.73%. Metode SES dengan alpha 0.1 terpilih sebagai model peramalan terbaik untuk meramalkan volume permintaan Insulator Strut Mtg LH dengan MAPE sebesar 9.16%. Model peramalan terbaik untuk meramalkan volume permintaan Link Assy Transv LH adalah metode SES dengan alpha 0.5 yang menghasilkan MAPE sebesar 10.37%, sedangkan metode SES dengan alpha 0.9 terpilih sebagai model peramalan terbaik untuk meramalkan volume permintaan Bush Stabilizer dengan MAPE 15.28%.]]>
Copyrights © 2017
