Aplikasi Algoritma Genetika pada Pengendalian Persediaan Tepung Terigu sebagai Bahan Baku Pia dengan Metode Periodic Review (Studi Kasus: CV Mesta Menggala Food, Malang, Jawa Timur)

Almeira Kriszyandian., Sanice and Wike Agustin Prima Dania, S.TP, M.Eng., Ph.D and Arif Hidayat,, S.TP, M.AIT, Ph.D. (2023) Aplikasi Algoritma Genetika pada Pengendalian Persediaan Tepung Terigu sebagai Bahan Baku Pia dengan Metode Periodic Review (Studi Kasus: CV Mesta Menggala Food, Malang, Jawa Timur). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

RINGKASAN Kota Malang adalah kota yang menopang sarana wisata seperti kuliner, penginapan, dan berbelanja di Malang Raya. Salah satu hal yang menarik perhatian pengunjung Kota Malang adalah oleh-oleh, misalnya pia. Contoh merek pia paling populer di Kota Malang adalah “Pia Cap Mangkok” dengan salah satu produsennya adalah CV Mesta Menggala Food (CV MMF). Sebagai bahan baku utama, perusahaan menerapkan pengendalian persediaan tepung terigu secara continuous review, yaitu memesan kembali jika persediaan di gudang mencapai 20 karung (reorder point) dengan kuantitas ekonomis (Q*) 120 karung/pesan. Namun, selama ini CV MMF belum pernah mempertimbangkan biaya persediaan menjadi seminimal mungkin. Oleh karena itu, tujuan penelitiannya adalah menganalisis pengendalian tepung terigu di perusahaan dan membandingkannya terhadap metode periodic review dan algoritma genetika (GA) untuk meminimalkan biaya persediaan tepung terigu di CV MMF. Penelitian ini menggunakan periodic review dan GA dengan software Jupyter Notebook dan bahasa pemrograman Python. Periodic review adalah pengendalian persediaan yang memesan bahan baku pada periode tetap dan ukuran pemesanannya tidak tetap. GA adalah teknik algoritma berdasarkan mekanisme seleksi alam. Solusi yang dihasilkan merupakan interval pemesanan (T) dan tingkat persediaan maksimal (Y) untuk meminimalkan total biaya persediaan. CV MMF mengeluarkan biaya persediaan tepung terigu Rp. 13.171.803,95/tahun secara continuous review. Apabila menggunakan periodic review dan GA, perusahaan menghemat total biaya persediaan +74,93% menjadi Rp. 3.294.231,876/tahun karena CV MMF memesan tepung terigu setiap 2 hari (T) dengan tingkat persediaan maksimal adalah 21 karung (Y). Solusi tersebut diperoleh melalui GA dalam 3 generasi dengan kombinasi parameter probabilitas crossover 0,6, probabilitas mutasi 0,4, ukuran populasi 900, dan elite size 90.

English Abstract

SUMMARY Malang City is a city that supports tourism facilities such as culinary, lodging, and shopping in Malang Raya. One of the things that attracts the attention of visitors to the city of Malang is food souvenirs, for example pia. An example of the most popular pia brand in Malang is “Pia Cap Mangkok” which one of the producers is CV Mesta Menggala Food (CV MMF). As the main raw material, the company implements a continuous review of wheat flour inventory control that reordering if the inventory in the warehouse reaches 20 sacks (reorder point) with an economic quantity (Q*) of 120 sacks/order. However, so far CV MMF has never considered inventory costs to be as minimal as possible. Therefore, the purpose of this research is to analyze the application of wheat flour inventory control in the company and to compare it with periodic review and genetic algorithms (GA) to minimize the total inventory cost of wheat flour at CV MMF. This research uses periodic review method and GA with Jupyter Notebook as software and Python as programming language. Periodic review is an inventory control method by ordering raw materials in the fixed period while the order order is not fixed. The genetic algorithm is an algorithm based on the mechanism of natural selection. The solutions are the order interval (T) and the maximum inventory level (Y) resulting in a minimum total inventory cost. CV MMF spent the wheat flour inventory cost as Rp. 13.171.803,95/year by continuous review. With periodic review and GA, the company saves the inventory cost up to +74,93% until Rp. 3.294.231,876/year because CV MMF needs to order the wheat flour once every 2 days (T) and the maximum inventory level is 21 sacks (Y). The solution is obtained from GA in 3 generations using combination of parameters such as crossover rate 0,6, mutation rate 0,4, population size 900, and elite size 90.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	052310
Uncontrolled Keywords:	Algoritma Genetika, Pengendalian Persediaan, Periodic Review, Tepung Terigu
Divisions:	Fakultas Teknologi Pertanian > Teknologi Industri Pertanian
Depositing User:	Unnamed user with username saputro
Date Deposited:	15 Jan 2024 04:41
Last Modified:	15 Jan 2024 04:41
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/210083

Text (DALAM MASA EMBARGO) Sanice Almeira Kriszyandian.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2025. Download (4MB)

Actions (login required)

View Item