5. ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN SUKU CADANG MAIN TIRE PESAWAT C-130 HERCULES SKADRON UDARA 31 MENGGUNAKAN METODE ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini dilakukan di Skadron Udara 31 Lanud Halim Perdanakusuma padasalah satu Skadron Udara yang dimiliki oleh TNI Angkatan Udara yang mengawaki pesawatangkut berat yaitu C-130 Hercules. Pesawat C-130 Hercules adalah pesawat buatanLockheed Martin, Amerika Serikat. Tujuan penelitian adalah untuk menentukan metodeperamalan yang sesuai untuk memenuhi kebutuhan suku cadang Main Tire pesawat yangoptimal. Selanjutnya menghitung jumlah persediaan pengaman (safety stock) suku cadangMain Tire yang seharusnya disediakan perusahaan. Dan yang terakhir menghitung tingkatbiaya persediaan suku cadang Main Tire pesawat yang optimum berdasarkan EconomicOrder Quantity (EOQ). Pesawat C-130 Hercules sering digunakan untuk mendukungoperasional TNI Angkatan Udara, namun sempat terjadi kekosongan Main Tire maka dariitu perlu adanya penanganan persediaan agar kegiatan operasional menjadi optimal. Untukmenjaga persediaan suku cadang Main Tire pesawat. Metode penelitian yang digunakanuntuk Pengendalian Persediaan Main Tire pesawat ini menggunakan metode peramalanMoving Average, Exponential Smoothing, dan Seasonal Indeks. Selanjutnya Menghitungpersediaan Main Tire pesawat, dengan menggunakan metode Ecconomic Order Quanitity.Agar dapat mengetahui berapa persediaan Main Tire pesawat yang optimal, mengetahuiberapa Safety Stock dan titi Re-Order Point nya. Hasil perhitungan MSE, didapatkan hasilyang paling terkecil yaitu 50 dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing.Economic Order Quantity (EOQ) yang mendapatkan hasil sebesar 30, Frekuensi Pemesanan(I) sebesar 2 Kali. Total Biaya Persediaan (TIC) sebesar Rp.16.280.000, safety stock (SS)sebesar 8, dan Reorder Point (ROP) sebesar 11.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».