Perpustakaan Digital ITB

Dalam distribusi silinder gas industri, ketidakakuratan dalam peramalan permintaan sering menyebabkan ketidakseimbangan persediaan, termasuk kondisi kelebihan dan kekurangan stok, serta terjadinya pesanan yang belum dapat dipenuhi yang berulang. PT. X sebagai salah satu penyedia utama gas industri menghadapi tantangan ini yang berdampak pada penurunan tingkat layanan dan efisiensi operasional. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dalam kurun waktu terbatas untuk meningkatkan akurasi peramalan permintaan dan mengoptimalkan pengelolaan inventori. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi metode forecasting yang saat ini digunakan, serta menerapkan model time series seperti ARIMA dan SARIMA untuk mengurangi tingkat kesalahan peramalan. Selain itu, dilakukan analisis ABC–XYZ untuk mengklasifikasikan produk berdasarkan kontribusi penjualan dan variabilitas permintaannya, sehingga dapat digunakan sebagai dasar prioritas pengendalian persediaan. Berdasarkan hasil evaluasi, metode forecasting yang ada menunjukkan tingkat error yang tinggi, dengan nilai MAPE yang melebihi 20% pada beberapa produk utama. Model ARIMA/SARIMA menunjukkan peningkatan akurasi pada produk dengan pola permintaan tertentu. Analisis ABC–XYZ juga menunjukkan bahwa sebagian produk memerlukan siklus peramalan yang lebih sering karena volatilitas permintaan yang tinggi. Hasil studi ini menunjukkan bahwa integrasi antara forecasting permintaan dan klasifikasi produk dapat meningkatkan perencanaan inventori dan mengurangi potensi backorder. Sebuah alur kerja forecasting baru diusulkan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data dan meningkatkan keandalan distribusi silinder gas secara keseluruhan.