Laoh, Faldo Julian Joshua Laoh (2026) Prediksi Permintaan Stok Harian Menggunakan SARIMA dan Prophet Dengan Optimasi Stacking Ensemble Untuk Minimasi Stockout (Studi Kasus Depot XYZ). Undergraduate thesis, UPN "Veteran" Jawa Timur.
![[img]](https://repository.upnjatim.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Cover)
22082010256_Cover.pdf Download (576kB) |
|
Text (Bab 1)
22082010256_Bab 1.pdf Download (245kB) |
|
Text (Bab 2)
22082010256_Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only until 30 June 2029. Download (424kB) | Request a copy |
|
Text (Bab 3)
22082010256_Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only until 30 June 2029. Download (523kB) | Request a copy |
|
Text (Bab 4)
22082010256_Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only until 30 June 2029. Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (Bab 5)
22082010256_Bab 5.pdf Download (218kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
22082010256_Daftar Pustaka.pdf Download (172kB) |
|
Text (Lampiran)
22082010256_Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only until 30 June 2029. Download (804kB) | Request a copy |
Abstract
Depot XYZ merupakan depot air minum isi ulang di Balikpapan yang mengalami permasalahan stockout akibat proses pengisian ulang stok yang masih bersifat reaktif. Kondisi tersebut menyebabkan keterlambatan pemenuhan pesanan, terutama ketika terjadi lonjakan permintaan harian. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model peramalan permintaan galon harian menggunakan SARIMA dan Prophet, kemudian mengoptimalkan hasil prediksi melalui stacking ensemble berbasis XGBoost sebagai meta-learner. Data yang digunakan merupakan data historis permintaan galon harian Depot XYZ pada periode 01 Oktober 2023 sampai 22 Januari 2026. Proses penelitian mengikuti tahapan CRISP-DM, meliputi business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Pada tahap pemodelan, SARIMA dan Prophet digunakan sebagai base learner, sedangkan XGBoost digunakan untuk mempelajari kombinasi hasil prediksi dari kedua model tersebut melalui prediksi out-of-fold berbasis validasi deret waktu. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SARIMA memperoleh RMSE sebesar 74,200307 dan MAPE sebesar 18,49%, Prophet memperoleh RMSE sebesar 92,954735 dan MAPE sebesar 25,89%, sedangkan stacking ensemble berbasis XGBoost menghasilkan performa terbaik dengan RMSE sebesar 73,648907 dan MAPE sebesar 18,32%. Hasil peramalan kemudian diterapkan pada dashboard admin berbasis website yang menampilkan forecast permintaan, stok saat ini, safety stock, reorder point, status operasional, dan data order harian. Dengan demikian, hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pendukung keputusan refill stok yang lebih terukur untuk membantu meminimalkan risiko stockout pada Depot XYZ
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Subjects: | Q Science > Q Science (General) T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Computer Science > Departemen of Information Systems |
| Depositing User: | Faldo Joshua Laoh |
| Date Deposited: | 30 Jun 2026 07:52 |
| Last Modified: | 30 Jun 2026 08:09 |
| URI: | https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/54033 |
Actions (login required)
 |
View Item |