PREDIKSI PENJUALAN PRODUK LOKAL DI ARTLINX STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA XGBOOST

Zahragilna, Arba (2025) PREDIKSI PENJUALAN PRODUK LOKAL DI ARTLINX STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA XGBOOST. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (220kB)
	Text (BAB Ii) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (911kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (605kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (87kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (188kB)
	Archive (SOURCE CODE) Sourcecode - 21.11.4524.zip Restricted to Repository staff only Download (19MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan membangun sistem prediksi penjualan produk lokal di Artlinx Store menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Permasalahan utama yang dihadapi adalah belum optimalnya pemanfaatan data historis dalam merencanakan stok dan strategi penjualan. Data diambil dari Shopee Seller Center untuk penjualan daring dan database internal Artlinx Store untuk penjualan luring. Proses penelitian meliputi pengolahan data, pelatihan model, evaluasi performa dengan MAE, RMSE, R², dan MAPE, serta penyajian hasil dalam bentuk dashboard interaktif menggunakan Streamlit. Hasil tuning model XGBoost menghasilkan nilai MAE sebesar 0,7808, RMSE sebesar 0,9181, R² sebesar 0,4697, dan MAPE sebesar 36,92%. Nilai MAE dan RMSE yang relatif rendah menunjukkan kesalahan prediksi model berada dalam kisaran kecil, sedangkan nilai R² mengindikasikan model mampu menjelaskan hampir 47% variasi data penjualan. Meskipun nilai MAPE masih menunjukkan tingkat kesalahan persentase yang cukup besar, dashboard yang dibangun tetap dapat membantu pemilik usaha memahami tren penjualan, merencanakan stok, dan menyusun strategi promosi dengan lebih efektif.

Actions (login required)

View Item