SEMINAR IDSEMINAR ID
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)Produksi kendaraan bermotor di Indonesia setiap tahunnya mengalami peningkatan seiring dengan meningkatnya permintaan akan kebutuhan BBM sebagai bahan bakunya. Umumnya, SPBU melakukan proses pemesanan BBM ke pihak Dempo bersifat tidak tetap, frekuensi pemesanan tidak memiliki waktu tertentu, pemesanan tergantung transaksi penjualan dan jumlah persediaan BBM yang tersedia tergantung BBM dipenyimpanan. Berkaitan prediksi dan pengendalian persediaan BBM adapun resiko pada SPBU adalah volume BBM yang diterima berbeda dengan yang dipesan. Hal ini diduga bahwa truk tangki pengangkut BBM selama pengiriman dari Depot ke SPBU cenderung mengalami penguapan didalam tangki (Loses), sehingga BBM mengalami pengurangan kuantitas. Permintaan pengisian BBM hanya berdasarkan pemantauan tanpa adanya perhitungan khusus mengakibatkan stock yang dimiliki tidak terjaga dan tidak mencakupi permintaan konsumen. Penelitian ini untuk menganalisis algoritma Artificial Neural Network dalam memprediksi BBM, dan mengetahui pengendaliaan persediaan menggunakan Economic Order Quantity. Penelitian dilakukan menggunakan data November 2020 - Oktober 2023. Data dilakukan pengolahan algoritma ANN menggunakan Google Colab, dan dilanjutkan EOQ menggunakan Microsoft Excel. Parameter ANN yaitu 1 hidden layer dengan 100 unit, optimizer Adam, learning rate 0.001, batch size 8 dan epoch 200. Hasil pengujian ANN Pertalite yaitu MSE 248852593,81 dan MAE 12749,45, sedangkan Pertamax Turbo MSE 803842,94 dan MAE 672,74 memberikan prediksi November dan Desember sebesar 11.1436,82 L dan 11.1960,83 L serta Pertamax Turbo sebesar 3.782,46 L dan 3.660,70 L. Selanjutnya pada tahun 2023 BBM EOQ Pertalite dan Pertamax Turbo sebesar 8.445 L dan 5.261 L, Safety Stock 3.516 L dan 1.064 L, Maximum Inventory 6.042 L dan 5.153 L, Re order point 2.403 L dan 108 L, Frekuensi pemesanan sebanyak 149 kali dan 6 kali dengan Total Biaya Persediaan Rp. 178.830.302 dan Rp. 7.700.459.
Hasil pengujian algoritma Artificial Neural Network untuk Pertalite menghasilkan MSE sebesar 248852593,81 dan MAE 12749,45, serta memberikan prediksi penjualan bulan November dan Desember masing-masing sebesar 111.960,83 liter, sedangkan untuk Pertamax Turbo sebesar 3.Dalam penerapan metode Economic Order Quantity pada tahun 2023, diperoleh jumlah pesanan optimal (EOQ) sebesar 8.261 liter untuk Pertamax Turbo, dengan frekuensi pemesanan sebanyak 149 kali dan 6 kali setahun, serta total biaya persediaan sebesar Rp178.Disarankan untuk penelitian selanjutnya dilakukan perbandingan dengan metode peramalan lain dan implementasi sistem berbasis web untuk memudahkan prediksi persediaan BBM.
Pertama, perlu dikembangkan penelitian komparatif antara Artificial Neural Network dengan metode peramalan lain seperti ARIMA atau Long Short-Term Memory (LSTM) untuk mengetahui akurasi terbaik dalam memprediksi permintaan BBM di berbagai konteks wilayah dan jenis bahan bakar. Kedua, perlu dirancang penelitian tentang integrasi sistem prediksi dan pengendalian persediaan BBM ke dalam aplikasi berbasis web atau mobile yang dapat diakses langsung oleh pengelola SPBU, sehingga hasil prediksi dan rekomendasi pemesanan dapat dihasilkan secara real-time dan otomatis berdasarkan data harian. Ketiga, perlu dilakukan studi lanjutan yang menguji pengaruh faktor eksternal seperti hari libur, kebijakan pemerintah, atau kondisi cuaca terhadap akurasi prediksi, serta bagaimana faktor-faktor tersebut dapat dimasukkan sebagai variabel tambahan dalam model prediksi untuk meningkatkan ketepatan rekomendasi persediaan.
- Penerapan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Untuk Meningkatkan Efisiensi Pengendalian Persediaan Bahan... doi.org/10.31294/jp.v19i2.11342Penerapan Metode Economic Order Quantity EOQ Untuk Meningkatkan Efisiensi Pengendalian Persediaan Bahan doi 10 31294 jp v19i2 11342
- Prediksi Harga Minyak Mentah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan | MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika... doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1382Prediksi Harga Minyak Mentah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan MATRIK Jurnal Manajemen Teknik Informatika doi 10 30812 matrik v21i3 1382
- Penerapan Metode Algoritma Neural Network Untuk Memprediksi Penjualan Bahan Bakar Minyak | Journal of... doi.org/10.51519/journalita.volume3.isssue2.year2022.page235-243Penerapan Metode Algoritma Neural Network Untuk Memprediksi Penjualan Bahan Bakar Minyak Journal of doi 10 51519 journalita volume3 isssue2 year2022 page235 243
| File size | 1.3 MB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
UMPPUMPP Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja beberapa algoritma machine learning dalam memprediksi tingkat kesehatan mental dan burnout mahasiswa, yangPenelitian ini bertujuan membandingkan kinerja beberapa algoritma machine learning dalam memprediksi tingkat kesehatan mental dan burnout mahasiswa, yang
IVETIVET Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis. Penelitian ini merupakan jenis penelitian kualitatif dengan memanfaatkan data penelitian berupa tanggapanPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis. Penelitian ini merupakan jenis penelitian kualitatif dengan memanfaatkan data penelitian berupa tanggapan
IVETIVET Hasil pengujian menunjukkan peningkatan efisiensi energi yang signifikan, dengan penghematan listrik sebesar 25–30% di satu ruang kelas, yang jika diterapkanHasil pengujian menunjukkan peningkatan efisiensi energi yang signifikan, dengan penghematan listrik sebesar 25–30% di satu ruang kelas, yang jika diterapkan
IVETIVET 3. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan Rapid Miner 5. 3 terhadap data time series kedatangan wisatawan mancanegara sebanyak 145 dataset.3. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan Rapid Miner 5. 3 terhadap data time series kedatangan wisatawan mancanegara sebanyak 145 dataset.
IVETIVET Kestabilan koneksi jaringan sangat krusial agar data sensor dapat dikirim secara real-time, perintah pemberian pakan dijalankan tepat waktu, serta notifikasiKestabilan koneksi jaringan sangat krusial agar data sensor dapat dikirim secara real-time, perintah pemberian pakan dijalankan tepat waktu, serta notifikasi
IVETIVET Sistem dilengkapi dengan sensor LDR, MPU6050, dan RTC untuk mendeteksi arah cahaya matahari dan orientasi waktu, serta menggerakkan panel secara otomatisSistem dilengkapi dengan sensor LDR, MPU6050, dan RTC untuk mendeteksi arah cahaya matahari dan orientasi waktu, serta menggerakkan panel secara otomatis
IVETIVET Lebih jauh lagi, penggunaan aplikasi ini akan dapat meningkatkan kepuasan masyarakat dalam layanan di tingkat RT dan RW sehingga hal ini akan mempermudahLebih jauh lagi, penggunaan aplikasi ini akan dapat meningkatkan kepuasan masyarakat dalam layanan di tingkat RT dan RW sehingga hal ini akan mempermudah
SEMINAR IDSEMINAR ID Para peserta memiliki motivasi menjadi pemula bisnis menggunakan bisnis sendiri. Peserta ingin mengkombine dengan pengetahuan pemasaran yang dimiliki bangkuPara peserta memiliki motivasi menjadi pemula bisnis menggunakan bisnis sendiri. Peserta ingin mengkombine dengan pengetahuan pemasaran yang dimiliki bangku
Useful /
BAJANGJOURNALBAJANGJOURNAL Analisis univariate dan bivariate menggunakan uji chi‑square pada tingkat signifikansi 0,05. Hasil menunjukkan tidak adanya hubungan signifikan antaraAnalisis univariate dan bivariate menggunakan uji chi‑square pada tingkat signifikansi 0,05. Hasil menunjukkan tidak adanya hubungan signifikan antara
GOMITGOMIT Pelaksanaan kegiatan sebagai pengabdian masyarakat dalam bentuk pendidikan kesehatan dan konseling tentang pencegahan stunting melibatkan 10 dosen, 12Pelaksanaan kegiatan sebagai pengabdian masyarakat dalam bentuk pendidikan kesehatan dan konseling tentang pencegahan stunting melibatkan 10 dosen, 12
SEMINAR IDSEMINAR ID Oleh karena itu, sistem pakar berbasis web dibangun dengan metode Dempster-Shafer untuk digunakan sebagai deteksi pada mahasiswa dan memungkinkan penggunaOleh karena itu, sistem pakar berbasis web dibangun dengan metode Dempster-Shafer untuk digunakan sebagai deteksi pada mahasiswa dan memungkinkan pengguna
SEMINAR IDSEMINAR ID Pembahasan pada bagian hasil menunjukkan bahwa metode K-Means Clustering menghasilkan 5 cluster. Perhitungan Sillhoute Score mendapat 0,426 dan masuk kePembahasan pada bagian hasil menunjukkan bahwa metode K-Means Clustering menghasilkan 5 cluster. Perhitungan Sillhoute Score mendapat 0,426 dan masuk ke