PREDIKSI PENJUALAN CADEJA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE ARIMA

Jaudi, M Hatimi Al (2025) PREDIKSI PENJUALAN CADEJA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE ARIMA. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Download (283kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (697kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (270kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (594kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (74kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA - LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (464kB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code - 19.11.2652.zip - Published Version Restricted to Repository staff only Download (355kB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (862kB)

Abstract

Cadeja Digital adalah perusahaan penyedia layanan produk digital yang menghadapi fluktuasi penjualan dari tahun ke tahun, yang berdampak pada ketidakpastian dalam pengelolaan stok dan strategi pemasaran. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini menerapkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) guna memprediksi penjualan berdasarkan data historis tahun 2020 hingga 2025. Penelitian dilakukan dengan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) melalui tahapan seleksi data, preprocessing seperti normalisasi harga dan pengisian tanggal kosong, transformasi data, pemodelan ARIMA, serta evaluasi akurasi prediksi. Uji stasioneritas dilakukan menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF), sedangkan parameter model ditentukan dengan menganalisis grafik Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF). Evaluasi performa model dilakukan menggunakan tiga metrik, yaitu Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa model ARIMA mampu memberikan prediksi dengan nilai MAPE sebesar 14,08%, yang masih berada dalam batas akurasi yang dapat diterima, meskipun nilai RMSE yang tinggi mengindikasikan sensitivitas terhadap nilai ekstrem atau outlier.

Item Type:

Thesis (S1 - Sarjana)

Contributor:

Pembimbing
Wul, Irma Rofni

Uncontrolled Keywords:

ARIMA, Cadeja Digital, Peramalan, Deret Waktu, Prediksi Penjualan, Forecasting, Time Series, Sales Prediction.

Subjects:

000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

Divisions:

Fakultas Ilmu Komputer > Informatika

Depositing User:

RC Universitas AMIKOM Yogyakarta

Date Deposited:

03 Mar 2026 03:59

Last Modified:

03 Mar 2026 03:59

URI:

http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31734

Actions (login required)

View Item