Forecasting Konsumsi Barang-Barang Pada Storage Hotel Dengan Metode Autoreressive Integrated Moving Average

Chandra, Christopher (2021) Forecasting Konsumsi Barang-Barang Pada Storage Hotel Dengan Metode Autoreressive Integrated Moving Average. Skripsi thesis, Prodi Teknik Informatika.

	Text cover s.d bab III.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab IV & V.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Pada masa ini, hotel memiliki storage (gudang) sebagai tempat penyimpanan terhadap beraneka ragam barang. Barang-barang yang tersimpan di dalam storage adalah barang-barang yang dikonsumsi untuk memenuhi kebutuhan karyawan�karyawati, maupun untuk memenuhi kebutuhan operasional pada hotel. Konsumsi barang tersebut dapat berjalan lancar dengan adanya resupply. Akan tetapi, sering kali terdapat kesalahan dalam resupply terhadap barang. Untuk mencegah beberapa kesalahan tersebut, dibutuhkan sebuah acuan yang dapat digunakan untuk mengatur jumlah barang yang masuk (setiap bulannya) dengan memperhatikan jumlah minimal barang yang harus tersedia pada storage. Acuan yang digunakan adalah prediksi terhadap konsumsi barang pada setiap bulannya. Prediksi tersebut dilakukan dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), yang merupakan salah satu metode prediksi dengan deret waktu.Prediksi yang dilakukan adalah terhadap beberapa barang yang dianggap paling sering digunakan untuk kebutuhan hotel, dan penentuannya dibantu dengan Microsoft Excel. Pembangunan terhadap model ARIMA terbagi menjadi lima tahap, di antaranya adalah identifikasi plot, identifikasi model, estimasi model, pemilihan model terbaik, dan prediksi. Variabel input yang digunakan dalam penelitian ini adalah deret waktu yang diambil dari data konsumsi barang storage dari Januari 2018 hingga Oktober 2020, dan variabel outputnya adalah hasil prediksi terhadap konsumsi barang periode selanjutnya, yaitu pada bulan November hingga Desember 2020. Hasil prediksi tersebut dicari selisihnya terhadap jumlah barang tersisa di storage untuk memperoleh angka jumlah barang minimal yang harus masuk pada bulan tersebut.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Resupply, ARIMA, Prediksi, Konsumsi, Python, Forecast, Consumption
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 006.3 Kecerdasan Buatan 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan > 640-649 Kesejahteraan Rumah Tangga dan Kehidupan Keluarga > 647.94068 Manajemen Perhotelan
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Chrisna Sumbayak
Date Deposited:	03 May 2021 07:42
Last Modified:	03 May 2021 07:42
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/649

Actions (login required)

View Item