View/Open

Author
FIKI MAULANA KURNIAWAN,

Date Published
13 Nov 2025

Advisor
Dian Fajarika, S.T.P., M.T.,
Sherin Ramadhania, M.T.,

Subject
Teknik Industri

Publisher

Pengendalian persediaan merupakan aspek penting dalam industri pergudangan karena memengaruhi kelancaran operasional dan distribusi. Seiring berjalannya proses, overstock dan understock menjadi masalah yang sering terjadi. Penelitian ini bertujuan meminimasi masalah tersebut melalui sistem peramalan berbasis machine learning menggunakan XGBoost yang dikombinasikan dengan Min-max Inventory untuk menentukan batas kendali persediaan yang optimal. Hasil evaluasi regresi menunjukkan akurasi peramalan tinggi dengan R² sebesar 96,35%. Hasil evaluasi klasifikasi kondisi persediaan menghasilkan precision 91,67%, recall 84,62%, F1-score 80%, dan akurasi 90%. Hasil ini menunjukkan bahwa model efektif memprediksi kebutuhan barang dan mengklasifikasikan risiko persediaan. Integrasi XGBoost dan Min-max mampu memberikan prediksi yang andal serta rekomendasi batas persediaan minimum dan maksimum.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2511250015

Keyword
pergudangan manajemen persediaan XGBoost min-max method