PREDIKSI PERMINTAAN PIPA BAJA SEGMEN NON-OIL & GAS MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES DAN MARKOV CHAIN: STUDI KASUS PADA PT. BAKRIE PIPE INDUSTRIES

Arthanugraha, Adam (2025) PREDIKSI PERMINTAAN PIPA BAJA SEGMEN NON-OIL & GAS MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES DAN MARKOV CHAIN: STUDI KASUS PADA PT. BAKRIE PIPE INDUSTRIES. Tesis (S2) - thesis, Universitas Bakrie.

	Text (COVER) 00.COVER.pdf - Accepted Version Download (1MB)
	Text (BAB I - BAB III) 01.BAB I-III.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 02.BAB IV.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 03.BAB V.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 04.DAFTAR PUSTAKA.pdf - Accepted Version Download (1MB)
	Text (05 Lampiran) 05 LAMPIRAN.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (81kB) | Request a copy

Abstract

PT. Bakrie Pipe Industries (BPI) merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dalam industri manufaktur pipa baja asal Indonesia. Secara umum, kategori konsumen BPI terbagi dua yaitu, kategori Oil & Gas dan Non-Oil & Gas. Untuk kategori Non-Oil & Gas permintaan atas kebutuhan pipa umumnya adalah pipa yang memiliki standar teknis yang umum, sehingga pipa-pipa yang termasuk kategori ini dapat dilakukan tanpa harus menunggu order diterima (buffer stock). Demand forecasting merupakan faktor yang sangat penting bagi suatu bisnis untuk dilakukan dengan cara yang tepat. Metode demand forecasting yang tepat akan memberikan dampak yang baik terhadap kinerja penjualan dan meningkatkan profitabilitas perusahaan. Jika terjadi kekurangan stok, maka hal itu dapat merugikan perusahaan karena adanya peluang kehilangan order dari konsumen, sedangkan jika terjadi kelebihan persediaan yang terlalu tinggi maka akan menjadi beban biaya bagi perusahaan. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisa perhitungan prediksi permintaan pada produk pipa baja segmen Non-Oil & Gas menggunakan metode time series. Metode time series terdiri atas simple moving average, weighted moving average, linear trend, exponential smoothing, dan adjusted exponential smoothing. Mean absolute deviation, mean square error, dan mean absolute percentage error akan digunakan untuk mengukur margin error atas hasil perhitungan yang diperoleh dari masing-masing metode time series tersebut. Pada proses lainnya dilakukan metode markov chain untuk menentukan probabilitas transisi perpindahan market share dari BPI ke kompetitor dan juga sebaliknya. Hasil dari prediksi permintaan pada metode time series akan dilakukan comparative analysis dengan hasil prediksi market share dari metode markov chain. Berdasarkan hasil perhitungan metode time series, didapatkan metode simple moving average yang memiliki nilai error terkecil yaitu 5,833 untuk MAD, 38,088,122 untuk MSE, dan 18% untuk MAPE dimana forecasting untuk tahun 2024 adalah 39,802 ton. Berdasarkan metode markov chain, diperoleh steady state pada periode ke-9, dengan hasil prediksi market share BPI sebesar 13.36%. Forecast kebutuhan BPI tahun 2024 yang nilainya tidak melebihi prediksi market share menunjukkan bahwa forecast tersebut relevan untuk digunakan sebagai referensi perusahaan dalam perencanaan produksi dan manajemen buffer stock bahan baku dan produk.

Item Type:	Thesis (Tesis (S2) - )
Uncontrolled Keywords:	manajemen supply chain, manajemen persediaan, demand forecasting, time series, markov chain
Subjects:	Industrial & Manufacturing Engineering > Supply Chain Management Thesis > Thesis (S2)
Divisions:	Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial > Program Studi Magister Management
Depositing User:	Adam Arthanugraha
Date Deposited:	29 Apr 2025 07:49
Last Modified:	29 Apr 2025 07:49
URI:	https://repository.bakrie.ac.id/id/eprint/11598

Actions (login required)

View Item