• Tidak ada hasil yang ditemukan

Perencanaan Jadwal Induk Produksi pada Produk Nas Shoes dengan Menggunakan Metode Perencanaan Agregat di Perusahaan Furniture

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Perencanaan Jadwal Induk Produksi pada Produk Nas Shoes dengan Menggunakan Metode Perencanaan Agregat di Perusahaan Furniture"

Copied!
6
0
0

Teks penuh

Gambar

Tabel 2: Persamaan Garis Regresi Linier Untuk Nas Shoes  Produk  Nilai  Intersep (a)  Nilai  Slope (b)  Persamaan Garis Regresi  Nas  Shoes  221,6186  3,3633  Ŷ= 221,6186+ 3,3633 t
Tabel 9: Perhitungan perencanaan agregat dengan metode trial  and error.  Period e  Kebutuhan Produksi (Unit)  Kapasitas Produksi Reguler Time  (unit)
Tabel  10:  Perincian  Biaya  Produksi  sesudah  menggunakan  Trial And Error

Referensi

Dokumen terkait

Dalam penelitian ini terdapat 3 langkah pengerjaan, Langkah yang pertama peramalan permintaan untuk Periode yang akan datang,Yaitu dengan cara memilih MAPE terkecil dari 5 model

Dalam upaya menyelesaikan permasalahan tersebut digunakan metode linear programming atau program linier untuk mendapatkan perencanan produksi yang fisibel dan optimal, fisibel berarti

Penelitian dimulai dengan peramalan permintaan pada masing-masing supplier , perhitungan frekuensi dan jumlah pemesanan, penjadwalan kebutuhan bahan baku dan

Hasil dari penelitian ini adalah peramalan permintaan produk akan digunakan metode regresi linear dan metode perencanaan kebutuhan material yang efektif dengan

Dalam proses penelitian, perhitungan dilakukan dengan tahap awal yaitu peramalan permintaan, dilanjutkan dengan metode perencanaan agregat untuk mengetahui kapasitas produksi

Tujuan dalam penelitian adalah mengetahui hasil perhitungan perencanaan produksi agregat dengan menggunakan level strategy dan chase strategy, mengetahui hasil

TUGAS AKHIR ANALISIS PERAMALAN PERMINTAAN CASSIA BROKEN UNTUK MENYUSUN JADWAL INDUK PRODUKSI (JIP) PADA PT SUMATERA TROPICAL SPICES (PT STS) Diajukan Kepada Sekolah Tinggi

Setelah data yang diperlukan terkumpul, maka langkah selanjutnya dilakukan pengolahan data dengan menentukan peramalan permintaan, menghitung forecast error pada