IMPLEMENTASI METODE ARIMA MENGGUNAKAN GRID SEARCH UNTUK PREDIKSI BAHAN BAKAR KAPAL (Studi Kasus: PT. Pelindo Marine Service)

Andini, Annisa Agusti (2025) IMPLEMENTASI METODE ARIMA MENGGUNAKAN GRID SEARCH UNTUK PREDIKSI BAHAN BAKAR KAPAL (Studi Kasus: PT. Pelindo Marine Service). Other thesis, UPN Veteran Yogyakarta.

	Text 2. Cover_123200049_Annisa Agusti Andini.pdf Download (166kB)
	Text 3. Abstrak_123200049_Annisa Agusti Andini.pdf Download (228kB)
	Text 4. Lembar Pengesahan_123200049_Annisa Agusti Andini.pdf Download (607kB)
	Text 5. Daftar Isi_123200049_Annisa Agusti Andini.pdf Download (272kB)
	Text 6. Daftar Pustaka_123200049_Annisa Agusti Andini.pdf Download (189kB)
	Text 1. Skripsi Fulltext_123200049_Annisa Agusti Andini.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB)

Abstract

Pengelolaan pengajuan BBM dalam layanan jasa pemanduan kapal yang masih
dilakukan secara manual sangat rentan terhadap keterlambatan dan human error. Minimnya
prediksi yang akurat dalam perencanaan BBM kapal menyebabkan permintaan BBM yang
tidak tepat waktu atau kurang presisi, yang dapat mengganggu jadwal operasional kapal dan
meningkatkan biaya. Sistem prediksi menggunakan metode ARIMA dapat menjadi solusi
karena metode tersebut dapat mengakomodasi tren jangka pendek, serta memprediksi pola
yang lebih kompleks berdasarkan data historis non-seasonal dengan fluktuasi acak. Meski
demikian, penggunaan model ARIMA dalam sistem prediksi memiliki tantangan tersendiri,
di mana hasil akurasi bergantung pada nilai parameter utama dalam model ini. Dalam hal
ini, hyperparameter optimization menggunakan Grid Search akan diterapkan untuk
meningkatkan akurasi model.
Penelitian ini dengan tujuan untuk menerapkan metode ARIMA dengan Grid Search
untuk memprediksi BBM kapal serta mengetahui pengaruh penerapan Grid Search dalam
sistem prediksi menggunakan model ARIMA. Data yang digunakan adalah data histori BBM
kapal tunda dari PT. Pelindo Marine Service dalam kurun waktu 1 Juni s.d. 7 Oktober 2024.
Penelitian dilakukan dengan memprediksi konsumsi harian bahan bakar kapal dengan data
window 30, 45, 60, dan 90 hari dan jarak prediksi 30, 14, dan 7 hari menggunakan model
ARIMA standar dengan parameter yang ditentukan berdasarkan hasil plot ACF
(Autocorrelation Function) dan PACF (Partial Autocorrelation Function) serta menerapkan
optimasi parameter Grid Search dalam model ARIMA. Model evaluation dilakukan dengan
perhitungan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) untuk mengetahui tingkat kesalahan
prediksi yang menjadi tolak ukur performa model.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Grid Search dalam model ARIMA
dapat meningkatkan akurasi model. Untuk data window 90 hari dengan jarak prediksi 30
hari, model ARIMA dengan Grid Search, yakni ARIMA (4, 0, 0) dengan nilai MAPE 5,74%,
memiliki performa yang lebih baik dibandingkan model ARIMA standar, yakni ARIMA (2,
0, 21) dengan nilai MAPE 7,07%. Dari percobaan hasil yang dilakukan, sistem prediksi telah
berjalan dengan baik menggunakan model ARIMA (4, 0, 0) dan mendapatkan prediksi
tanggal permintaan bahan bakar kapal beserta besaran kebutuhannya.
Kata Kunci: ARIMA, Grid Search, Prediksi BBM Kapal

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	ARIMA, Grid Search, Prediksi BBM Kapal
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	A.Md Eko Suprapti
Date Deposited:	07 Mar 2025 01:11
Last Modified:	07 Mar 2025 01:11
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/42201

Actions (login required)

View Item