Forecasting Konsumsi Barang-Barang Pada Storage Hotel Dengan Metode Autoreressive Integrated Moving Average
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Putera Batam
Author
Chandra, Christopher
Subject
006.3 Kecerdasan Buatan
Datestamp
2021-05-03 07:42:05
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.
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.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
