Home › Projects › Juara 1 DQLab Excel Hackathon

Juara 1 DQLab Excel Hackathon — Inventory Replenishment & Capacity Planning

Simulasi end-to-end supply chain management: proyeksi permintaan 12 bulan (168 baris), formulasi Min-Max level, evaluasi reorder point 64 transaksi, dan monitoring utilisasi kapasitas gudang bersama bebas hardcode.

🏆 JUARA 1 NASIONAL Automation Excel 365 Advanced INDEX & MATCH SUMIFS & MINIFS/MAXIFS Autograder 100% Valid
Juara 1 DQLab Excel Hackathon — Inventory Replenishment

1 Latar Belakang & Tantangan Hackathon

Studi kasus kompetisi nasional Hackathon Excel yang diselenggarakan oleh DQLab.id bersama UjiKompetensi.com mensimulasikan manajemen rantai pasok (supply chain management) distributor multi-produk (PT DQLab Distributor Sehari-hari). Tantangan utama adalah merancang arsitektur spreadsheet yang mengotomasi perhitungan replenishment persediaan untuk 5 SKU produk sepanjang 12 bulan penuh, menghitung titik pemesanan ulang (reorder point), serta memonitor rasio keterisian kapasitas gudang bersama (shared warehouse capacity).

Solusi dinilai secara ketat oleh sistem autograder headless Linux yang menuntut akurasi perhitungan 100%, konsistensi formula dinamis di seluruh sel, integritas struktur OpenXML tanpa error #NAME? atau popup perbaikan berkas.

2 Struktur Data & Pemodelan Multi-Sheet

Sistem dimodelkan menggunakan arsitektur 4 lembar kerja (multi-sheet) yang terpisah secara modular guna menjamin audit lineage yang transparan:

  • Demand Projection: Proyeksi transaksi permintaan 12 bulan (168 baris data) untuk SKU PROD A s.d. PROD E dengan logika tanggal berulang dan persentase kenaikan bulanan bersyarat.
  • Capacity: Parameter kapasitas penuh (Full Capacity: 10.000 s.d. 25.000 unit), lead time (3 hari), serta ambang batas Min dan Max Inventory Level untuk masing-masing 5 SKU.
  • Helper (Calculation Engine): Lembar kerja audit kalkulasi linier yang melacak akumulasi barang masuk (inbound), barang keluar (outbound), sisa stok terkini (current stock), evaluasi pemicu reorder, dan indeks penomoran kronologis.
  • Warehouse: Ringkasan transaksi aktual dan log reorder (64 event pemesanan ulang), estimasi kedatangan barang (Arrival Date), serta utilisasi kapasitas gudang gabungan.

3 Metodologi & Formulasi Dinamis

  1. Formulasi Tanggal Presisi: Menghindari anomali fungsi EDATE pada akhir bulan Februari (28 Feb → 31 Mar) dengan menerapkan formula eksplisit =DATE(YEAR(C2), MONTH(C2) + 1, DAY(C2)) sehingga tanggal order jatuh secara konsisten di tanggal yang sama setiap bulannya.
  2. Kuantitas Demand Bersyarat: Mengimplementasikan struktur ROUNDUP berjenjang berdasarkan cut-off tanggal bulanan untuk menghitung proyeksi kenaikan/penurunan kuantitas pesanan.
  3. Rolling Demand 6 Hari Lead Time: Menggunakan SUMIFS dinamis pada rentang tanggal [>=C2, <=C2+5] guna menangkap total kebutuhan produk selama siklus 6 hari (3 hari pengantaran toko + 3 hari pemesanan supplier).
  4. Penetapan Min & Max Level Dinamis: Memanfaatkan MINIFS dan MAXIFS untuk menarik batas bawah dan batas atas persediaan secara otomatis dari data rolling demand tanpa konstanta statis.
  5. Simulasi Reorder Point & Arrival Date: Mengintegrasikan formula INDEX-MATCH relasional untuk mengekstrak 64 transaksi reorder secara kronologis ke sheet Warehouse serta kalkulasi tanggal kedatangan (Order Date + 3 hari).
  6. Kalkulasi Ruang Gudang Bersama (Shared Capacity): Menyusun formula agregasi SUMIFS proporsional 5 SKU terhadap kapasitas masing-masing produk dengan pembulatan 2 desimal (ROUND(..., 2)), membuktikan tingkat utilisasi awal 1.21 (overcapacity 21% pada 01-Jan-2026).
  7. Optimasi OpenXML & Kompatibilitas Mobile: Mempertahankan konfigurasi fullCalcOnLoad='0' dan menginjeksi pre-calculated value (<v>) agar berkas spreadsheet terbuka instan dan bebas error di Excel Mobile (Android/iOS) maupun autograder Linux.

4 Hasil & Insight Kunci

  • Akurasi Mutlak 100%: Seluruh 64 baris event reorder dan persentase kapasitas gudang terverifikasi cocok sempurna dengan ground-truth kunci jawaban kompetisi.
  • Deteksi Overcapacity Terstruktur: Berhasil mengidentifikasi kondisi kelebihan kapasitas gudang sebesar 21% pada stok awal dan memodelkan normalisasi kapasitas pasca-distribusi demand.
  • Auditability Sempurna: Tidak ada sel perhitungan yang diisi nilai statis (hardcoded); seluruh baris terhubung melalui referensi formula relatif yang dapat diaudit oleh tim supply chain.

5 Pencapaian & Nilai Solusi

Melalui penerapan rekayasa spreadsheet yang disiplin dan kepatuhan standar formula modern, solusi ini berhasil meraih Juara 1 Nasional pada ajang Hackathon Excel September 2026 (EXCEL-DQLAB-HACK02). Model ini siap diadopsi oleh pelaku industri logistik dan distribusi ritel untuk mengotomasi perencanaan inventaris dengan akurasi tinggi.

6 Tautan Repositori GitHub & Berkas

Lihat Repositori GitHub → ← Kembali ke Proyek