Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Arunika, Ketut
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan

 1 
PERBANDINGAN MODEL SARIMA, EXPONENTIAL SMOOTHING, DAN XGBOOST UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SUPER STORE Arunika, Ketut; Dewi, Luh Joni Erawati
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3S1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3S1.8173

Abstract

Prediksi penjualan merupakan aspek penting dalam mendukung pengambilan keputusan strategis pada industri ritel, terutama dalam perencanaan stok dan manajemen rantai pasok. Seiring meningkatnya kompleksitas pola pembelian konsumen, diperlukan model prediksi yang mampu menangkap pola tren dan musiman secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas tiga metode prediksi, yaitu SARIMA, Exponential smoothing, dan XGBoost, dalam memprediksi jumlah produk yang terjual pada dataset Super Store periode 2014–2017. Data harian dikonversi menjadi data bulanan, kemudian melalui proses preprocessing seperti pembersihan data, pengecekan duplikasi, pemilihan atribut dan pembagian train–test. Model SARIMA dibangun dengan optimasi parameter melalui grid search, Exponential smoothing menggunakan konfigurasi tren dan musiman aditif, sedangkan XGBoost menerapkan feature engineering berbasis lag dan musiman. Evaluasi dilakukan dengan metrik MAE, MSE, RMSE, dan R². Hasil menunjukkan bahwa SARIMA memberikan performa terbaik dengan R² = 0,932, diikuti oleh Exponential smoothing dan XGBoost. Temuan ini menunjukkan bahwa metode time series tradisional lebih sesuai untuk data berpola musiman stabil dibandingkan pendekatan machine learning.
Co-Authors Luh Joni Erawati Dewi