Perpustakaan Digital ITB

Kelebihan produksi merupakan masalah yang sering terjadi dalam sistem manufaktur make to stock (MTS), khususnya di perusahaan skala kecil seperti PT CPC, produsen pakaian profesi anak-anak di Indonesia. Ketergantungan perusahaan pada metode peramalan manual mengakibatkan tingkat kesalahan prediksi yang tinggi 51% pada tahun 2023 dan 67% pada tahun 2024 yang berdampak pada kelebihan persdiaan, inefisiensi penyimpanan, dan peningkatan biaya penahanan barang. Meskipun tingkat perputaran persediaan cukup tinggi (9,4 kali di 2023 dan 9,2 kali di 2024), ketidaksesuaian antara proyeksi dan permintaan aktual tetap signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengurangi overproduction dengan meningkatkan akurasi peramalan dan perencanaan produksi melalui metode DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control). Pada fase Define, analisis SIPOC dan CTQ mengidentifikasi kesenjangan kinerja utama. Pada fase Measure, MAPE dan perputaran inventaris dihitung, dan wawancara mengungkapkan bahwa peramalan didasarkan pada penjualan masa lalu dan tidak memiliki SOP atau pelacakan akurasi. Fase Analyze menggunakan Value Stream Mapping (CVSM) dan Current Reality Tree (CRT) untuk mengidentifikasi akar permasalahan seperti perencanaan yang bersifat push dan koordinasi yang buruk. Pada fase Improve, solusi yang diberikan meliputi Future VSM, Just in Time (JIT), FMEA, dan penerapan metode peramalan Simple Moving Average (SMA). Simulasi SMA menunjukkan penurunan MAPE yang signifikan dari 51% menjadi 24% pada tahun 2023, dan dari 67% menjadi 31% pada tahun 2024. Terakhir, fase Control mengimplementasikan SOP yang telah diperbarui, dashboard KPI, dan Statistical Process Control (SPC). Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan terstruktur berbasis data menggunakan DMAIC dan alat lean dapat meningkatkan akurasi peramalan, mengurangi pemborosan, dan menyelaraskan produksi dengan permintaan aktual secara lebih efektif.