Penentuan Permintaan Produk Melalui Pendekatan Simulasi Monte Carlo dan Rantai Markov
Authors | ||
Issue | Vol 2 No 2 (2019): Talenta Conference Series: Energy and Engineering (EE) | |
Section | Articles | |
DOI: | https://doi.org/10.32734/ee.v2i2.433 | |
Keywords: | Simulasi Monte Carlo Rantai Markov Permintaan Produk | |
Published | 2019-05-31 |
Abstract
Salah satu faktor risiko yang sangat besar pengaruhnya terhadap keberlanjutan perusahaan adalah kemampuan untuk dapat menentukan keseimbangan antara jumlah persedian (investor) dengan jumlah permintaan pasar. Karakter pasar yang susah diprediksi menyebabkan jumlah permintaan juga sulit diprediksi. Metode peramalan permintaan menjadi salah satu solusi yang bisa ditempuh oleh perusahaan dalam mengantisipasi fluktuasi permintaan konsumen, sehingga jumlah ketersediaan safety stock dapat dikontrol dengan baik. Kelemahan metode peramalan adalah penentuan hasil yang bersifat parsial dari sisi internal perusahaan tanpa melihat faktor eksternal yang dapat memberikan gangguan (disruption) terhadap capaian hasil yang telah diperoleh. Simulasi monte carlo adalah salah satu metode peramalan yang dapat digunakan dalam memprediksi jumlah permintaan konsumen. Hasil peramalan yang telah diperoleh melalui metode simulasi monte carlo masih bersifat subjektif dari data penjualan perusahaan. Persaingan pasar yang sangat kompetitif dari kompetitor membutuhkan penyesuaian lanjut terhadao hasil peramalan yang didapatkan dengan ketersediaan market. Artikel ini bertujuan untuk menentukan jumlah permintaan pelanggan melalui pendekatan simulasi monte carlo dan rantai markov. Studi kasus dilaksanakan terhadap retail penjual notebook di Kabupaten Aceh Barat.
One of the most significant risk factors for the sustainability of the company is the ability to be able to determine the balance between the number of supplies (investors) and the amount of market demand. The unpredictable character of the market causes the number of requests to be difficult to predict. Demand forecasting method is one solution that can be taken by the company in anticipating fluctuations in consumer demand, so that the amount of safety stock availability can be controlled properly. The weakness of the forecasting method is the determination of the results that are partial from the internal side of the company without looking at external factors that can provide disruption (disruption) to the achievement of the results that have been obtained. Monte Carlo simulation is one of the forecasting methods that can be used in predicting the number of consumer requests. The forecasting results obtained through the Monte Carlo simulation method are still subjective from the company's sales data. Highly competitive market competition from competitors requires further adjustments to the forecasting results obtained with market availability. This article aims to determine the number of customer requests through the Monte Carlo simulation approach and the Markov chain. A case study was carried out on notebook seller retail in West Aceh Regency.