Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak
Ilhamdi, Fauzan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Kebutuhan Stok Bahan Bakar Pada SPBU Dengan Algoritma Recurrent Neural Network (RNN) Ilhamdi, Fauzan
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i2.181

Abstract

Kebutuhan bahan bakar pada Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) cenderung mengalami fluktuasi yang dipengaruhi oleh faktor waktu, pola konsumsi masyarakat, dan tren permintaan. Perencanaan persediaan yang tepat menjadi penting untuk menghindari kekurangan maupun kelebihan stok. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi prediksi kebutuhan bahan bakar menggunakan algoritma Recurrent Neural Network (RNN) yang mampu memproses data historis penjualan bahan bakar untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Data yang digunakan berasal dari catatan penjualan harian SPBU Letda Sujono, yang diolah melalui tahapan normalisasi, pembentukan data sequence, pelatihan model, serta evaluasi kinerja prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat memberikan estimasi kebutuhan bahan bakar untuk periode berikutnya dengan tingkat akurasi yang baik. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu pihak SPBU dalam merencanakan distribusi bahan bakar secara lebih efektif dan efisien.
Co-Authors