<mets:mets OBJID="eprint_31749" LABEL="Eprints Item" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/METS/ http://www.loc.gov/standards/mets/mets.xsd http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd" xmlns:mets="http://www.loc.gov/METS/" xmlns:mods="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><mets:metsHdr CREATEDATE="2026-07-05T22:22:07Z"><mets:agent ROLE="CUSTODIAN" TYPE="ORGANIZATION"><mets:name>EPrints Universitas Amikom Yogyakarta</mets:name></mets:agent></mets:metsHdr><mets:dmdSec ID="DMD_eprint_31749_mods"><mets:mdWrap MDTYPE="MODS"><mets:xmlData><mods:titleInfo><mods:title>ANALISIS PENENTUAN HARGA JUAL DENGAN &#13;
ALGORITMA GRADIENT BOOSTING DI TOKO PASAR&#13;
TRADISIONAL</mods:title></mods:titleInfo><mods:name type="personal"><mods:namePart type="given">Bagas Dwi</mods:namePart><mods:namePart type="family">Novianto</mods:namePart><mods:role><mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm></mods:role></mods:name><mods:abstract>Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan membandingkan algoritma&#13;
Gradient Boosting dan XGBoost dalam menentukan harga jual optimal di toko pasar&#13;
tradisional. Dalam penelitian ini digunakan dua skenario data, yaitu dataset skala&#13;
besar yang terdiri dari data penjualan tahun 2024 dan dataset kecil yang terdiri dari&#13;
data penjualan selama satu bulan di tahun yang sama. Penelitian ini memanfaatkan&#13;
algoritma Gradient Boosting dan XGBoost untuk membangun model prediksi&#13;
dalam penentuan harga jual yang optimal, dimana proses pelatihan model dilakukan&#13;
melalui optimasi hyperparameter menggunakan GridSearchCV dan evaluasi&#13;
kinerja menggunakan metrik regresi seperti R² dan MAPE. Selain itu, dilakukan&#13;
pula analisis interpretabilitas model menggunakan feature importance dan SHAP&#13;
(SHaple Additive Explanations) untuk mengidentifikasi faktor-faktor utama yang&#13;
mempengaruhi harga jual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma&#13;
memiliki kinerja prediksi yang sangat baik dengan nilai R² mencapai 0.9999 dan&#13;
MAPE dibawah 2% pada semua skenario pengujian. Pada dataset besar, Gradient&#13;
Boosting lebih unggul dengan nilai MAPE lebih rendah dibandingkan XGBoost,&#13;
sedangkan pada dataset kecil XGBoost menunjukkan kinerja yang lebih baik karena&#13;
mekanisme regularisasi yang mampu mencegah overfitting. Analisis feature&#13;
importance dan SHAP mengidentifikasi bahwa harga beli, harga kompetitor 1, dan&#13;
harga kompetitor 2 merupakan variabel yang paling berpengaruh dalam prediksi&#13;
harga jual. Temuan ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam pengembangan&#13;
sistem pendukung keputusan penentuan harga jual berbasis data di pasar tradisional,&#13;
guna meningkatkan efisiensi, akurasi, dan objektivitas dalam proses penetapan&#13;
harga.</mods:abstract><mods:classification authority="lcc">000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum</mods:classification><mods:originInfo><mods:dateIssued encoding="iso8061">2025-10-01</mods:dateIssued></mods:originInfo><mods:originInfo><mods:publisher>Universitas AMIKOM Yogyakarta;Pascasarjana Magister Informatika</mods:publisher></mods:originInfo><mods:genre>Thesis</mods:genre></mets:xmlData></mets:mdWrap></mets:dmdSec><mets:amdSec ID="TMD_eprint_31749"><mets:rightsMD ID="rights_eprint_31749_mods"><mets:mdWrap MDTYPE="MODS"><mets:xmlData><mods:useAndReproduction>
<p xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><strong>For work being deposited by its own author:</strong> 
In self-archiving this collection of files and associated bibliographic 
metadata, I grant EPrints Universitas Amikom Yogyakarta the right to store 
them and to make them permanently available publicly for free on-line. 
I declare that this material is my own intellectual property and I 
understand that EPrints Universitas Amikom Yogyakarta does not assume any 
responsibility if there is any breach of copyright in distributing these 
files or metadata. (All authors are urged to prominently assert their 
copyright on the title page of their work.)</p>

<p xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><strong>For work being deposited by someone other than its 
author:</strong> I hereby declare that the collection of files and 
associated bibliographic metadata that I am archiving at 
EPrints Universitas Amikom Yogyakarta) is in the public domain. If this is 
not the case, I accept full responsibility for any breach of copyright 
that distributing these files or metadata may entail.</p>

<p xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">Clicking on the deposit button indicates your agreement to these 
terms.</p>
    </mods:useAndReproduction></mets:xmlData></mets:mdWrap></mets:rightsMD></mets:amdSec><mets:fileSec><mets:fileGrp USE="reference"><mets:file ID="eprint_31749_319529_1" SIZE="3318328" OWNERID="https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31749/1/23.55.2509%20-%20Bagas%20Dwi%20Novianto.pdf" MIMETYPE="application/pdf"><mets:FLocat LOCTYPE="URL" xlink:type="simple" xlink:href="https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31749/1/23.55.2509%20-%20Bagas%20Dwi%20Novianto.pdf"></mets:FLocat></mets:file></mets:fileGrp></mets:fileSec><mets:structMap><mets:div DMDID="DMD_eprint_31749_mods" ADMID="TMD_eprint_31749"><mets:fptr FILEID="eprint_31749_document_319529_1"></mets:fptr></mets:div></mets:structMap></mets:mets>