Peramalan Penjualan Produk Pada Industri Retail Menggunakan Metode Extreme Gradien Boosting (Studi Kasus: Case88)

Napitupulu, Graha Yohanes (2026) Peramalan Penjualan Produk Pada Industri Retail Menggunakan Metode Extreme Gradien Boosting (Studi Kasus: Case88). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05211940000013-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Industri retail adalah industri yang bergerak pada bidang penjualan barang ataupun jasa yang berhubungan dengan konsumen akhir. Menurut data yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik pada tahun 2023, diketahui bahwa terdapat sebanyak 2.9 juta pelaku usaha retail di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa persaingan di industri retail Indonesia akan semakin meningkat. Daya saing pelaku usaha retail akan menurun jika manajemen persediaan tidak dikelola dengan baik. Manajemen persediaan yang tidak baik akan menimbulkan permasalahan yang dapat merugikan pelaku usaha. Permasalahan yang dapat timbul adalah seperti overstock dan understock. Tugas akhir ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penjualan produk tempered glass pada usaha retail (studi kasus: case88) dengan menggunakan metode peramalan Extreme Gradient Boosting. Metode Extreme Gradient Boosting adalah metode ensemble tree yang menggunakan iterasi decision tree hingga mendapatkan hasil yang paling akurat. Pada produk Oppo A9 2020, model terbaik yang dihasilkan adalah model dengan nilai paramater yang memiliki nilai MAPE sebesar 4.41% dan RMSE sebesar 2.646. Pada produk Redmi Note 9, model terbaik memiliki nilai MAPE sebesar 4.92% dan RMSE sebesar 3,385. Pada produk Redmi Note 9 Pro, model terbaik memiliki nilai akurasi MAPE sebesar 4.66% dan RMSE senilai 2,692
===============================================================================================================
The retail industry is an industry that operates in the sale of goods or services related to end consumers. According to data released by the Central Statistics Agency in 2023, it is known that there are as many as 2.9 million retail business actors in Indonesia. This indicates that competition in the Indonesian retail industry will increase. The competitiveness of retail business actors will decline if inventory management is not well managed. Poor inventory management can lead to problems that can be detrimental to business actors. Problems that may arise include overstock and understock. This final project aims to predict the sales quantity of tempered glass products in a retail business (case study: case88) using the Extreme Gradient Boosting forecasting method. Extreme Gradient Boosting is an ensemble tree method that utilizes iterative decision trees to obtain the most accurate results. For the Oppo A9 2020 product, the best-performing model produced a MAPE value of 4.41% and an RMSE value of 2.646563472. For the Redmi Note 9 product, the best model produced a MAPE value of 4.92% and an RMSE value of 3.38583598352194. For the Redmi Note 9 Pro product, the best model achieved a MAPE value of 4.66% and an RMSE value of 2.69261640518451.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Peramalan, Penjualan, Extreme Gradient Boosting, Retail. Forecasting, Sales, Extreme Gradient Boosting, Retail
Subjects:	H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD30.27 Business forecasting
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Graha Yohanes Napitupulu
Date Deposited:	14 Jan 2026 07:05
Last Modified:	14 Jan 2026 07:05
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/129610

Actions (login required)

View Item