PREDIKSI PERMINTAAN FROZEN FOOD MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO (STUDI KASUS: PT XYZ)

Abstract

Pengelolaan persediaan yang kurang efektif pada perusahaan Frozen Food berpotensi menimbulkan risiko kelebihan stok (overstock) maupun kekurangan stok (stockout) akibat fluktuasi permintaan yang tidak stabil. Penelitian ini bertujuan merancang perencanaan persediaan dengan menggunakan metode simulasi Monte Carlo serta mengevaluasi tingkat akurasi prediksi melalui Mean Absolute Error (MAE). Objek penelitian adalah PT XYZ yang berlokasi di Jakarta Pusat, dengan data penjualan periode Januari hingga Oktober 2025 pada dua varian produk, yaitu Fish merek Aruna dan Seafood merek Cedea. Metode Monte Carlo diterapkan untuk mensimulasikan kemungkinan permintaan di masa mendatang berdasarkan distribusi probabilitas dari data historis. Selanjutnya, hasil simulasi dianalisis menggunakan MAE guna mengukur tingkat keakuratan model dan memastikan reliabilitasnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa simulasi Monte Carlo mampu menghasilkan prediksi yang cukup akurat dan dapat dijadikan dasar dalam perencanaan persediaan. Untuk periode perencanaan tiga bulan mendatang, varian Fish memiliki rata-rata jumlah pemesanan sebesar 4,74 dengan rata-rata stok akhir 9,12, sedangkan varian Seafood menunjukkan rata-rata pemesanan 3,28 dengan rata-rata stok akhir 9,57. Nilai MAE yang masih berada dalam batas toleransi mengindikasikan bahwa perbedaan antara data aktual dan hasil simulasi relatif kecil. Dengan demikian, penerapan metode Monte Carlo terbukti efektif dalam membantu perusahaan mengoptimalkan jumlah persediaan, mengurangi biaya penyimpanan, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam manajemen persediaan.