Penerapan Metode ARIMA dengan Variabel Eksogen (ARIMAX) untuk Peramalan Penjualan Edamame Berbasis Mobile (Studi Kasus: PT Agrapana Food Jaya)

AJI, TEGAR SATRIA (2026) Penerapan Metode ARIMA dengan Variabel Eksogen (ARIMAX) untuk Peramalan Penjualan Edamame Berbasis Mobile (Studi Kasus: PT Agrapana Food Jaya). ["eprint_fieldopt_thesis_type_skripsi" not defined] thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

Text 218030.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem forecasting penjualan edamame berbasis web dan mobile di PT Agrapana Food Jaya menggunakan metode Auto-regressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (ARIMAX) dengan memanfaatkan data historis penjualan periode 2022-2025 serta variabel eksogen berupa hari libur dan frekuensi pengiriman. Sistem yang dikembangkan mampu melakukan proses impor data, preprocessing, forecasting, visualisasi grafik, evaluasi model, dan pembuatan laporan secara otomatis. Model terbaik yang diperoleh adalah ARIMAX (1,0,1) dengan hasil evaluasi MAE sebesar 840,16, RMSE sebesar 1.065,51, dan MAPE sebesar 11,01% yang termasuk kategori good forecasting, sehingga menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang baik dalam memprediksi penjualan edamame. Pengujian Black Box menunjukkan seluruh fitur sistem berjalan sesuai kebutuhan fungsional, sedangkan hasil perhi-tungan forecasting, MAE, RMSE, dan MAPE pada sistem sesuai dengan hasil perhitungan Microsoft Excel, sehingga implementasi metode ARIMAX telah ber-jalan dengan benar. Sistem ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam melakukan monitoring penjualan, analisis data historis, serta perencanaan stok secara lebih efektif, dan masih dapat dikembangkan melalui penambahan variabel eksogen, penggunaan data historis yang lebih panjang, penerapan metode forecast-ing lain, serta integrasi dengan sistem manajemen persediaan.

Item Type:	Thesis (["eprint_fieldopt_thesis_type_skripsi" not defined])
Additional Information:	TEGAR SATRIA AJI (2218030)
Uncontrolled Keywords:	Forecasting ,Penjualan, ARIMAX, Time Series, Edamame, Sistem Berbasis Web dan Mobile
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Tegar Satria Aji
Date Deposited:	12 Aug 2026 03:32
Last Modified:	12 Aug 2026 03:32
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/16390

Actions (login required)

View Item