## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916

## Penerapan Algoritma Artificial Neural Network dan Economic Order Quantity dalam Memprediksi Persediaan Pengendalian BBM
Walid Alma Ula * , M Afdal, Zarnelly, Inggih Permana
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950315054@students.uin-suska.ac.id, 2 m.afdal@uin-suska.ac.id, 3 zarnelly@uin-suska.ac.id,
4 inggihpermana@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950315054@students.uin-suska.ac.id Submitted: 05/02/2024; Accepted: 23/02/2024; Published: 28/02/2024
Abstrak −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.
Kata Kunci: Artificial Neural Network; BBM; Economic Order Quantity; Prediksi
Abstract −Motor  vehicle  production  in  Indonesia  increases  every  year  along  with  increasing  demand  for  fuel  as  a  raw material.  Generally,  gas stations carry out the process of ordering fuel  from Dempo on an irregular basis, the frequency of orders does not have a certain time, orders depend on sales transactions and the amount of fuel inventory available depends on  the  fuel  in  storage.  Regarding  prediction  and  control  of  fuel  supplies,  the  risk  at  gas  stations  is  that  the  volume  of  fuel received  is  different  from  that  ordered.  It  is  suspected  that  tank  trucks  carrying  fuel  during  delivery  from  the  depot  to  gas stations  tend  to  experience  evaporation  in  the  tank  (loses),  so  that  the  fuel  quantity  decreases.  Requests  for  fuel  filling  are only  based  on  monitoring  without  any  special  calculations  resulting  in  stock  being  maintained  and  not  covering  consumer demand.  This  research  is  to  analyze  the  Artificial  Neural  Network  algorithm  in  predicting  fuel,  and  determine  inventory control using Economic Order Quantity. The research was conducted using data from November 2020  - October 2023. The data  was  processed  using  the  ANN  algorithm  using  Google  Colab,  and  continued  with  EOQ  using  Microsoft  Excel.  The ANN  parameters  are  1  hidden  layer  with  100  units,  Adam  optimizer,  learning  rate  0.001,  batch  size  8  and  epoch  200. Pertalite  ANN  test  results  are  MSE  248852593.81  and  MAE  12749.45,  while  Pertamax  Turbo  MSE  803842.94  and  MAE 672,  74  provides  predictions  for  November  and  December  of  11,1436.82  L  and  11,1960.83  L  and  Pertamax  Turbo  of 3,782.46 L and 3,660.70 L. Furthermore, in 2023 the fuel EOQ of Pertalite and Pertamax Turbo will be 8,445 L and 5,261 L, Safety  Stock  3,516  L  and  1,064  L,  Maximum  Inventory  6,042  L  and  5,153  L,  Re  order  point  2,403  L  and  108  L,  Order frequency 149 times and 6 times with Total Inventory Cost Rp. 178,830,302 and Rp. 7,700,459.
Keywords : Algoritma Artificial Neural Network; BBM; Economic Order Quantity; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan  kebutuhan  dan  permintaan  akan  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  merupakan  komoditas  yang  cukup penting. Kebutuhan akan BBM memiliki variasi berbeda pada setiap waktu dan daerahnya, tergantung dari jenis kendaraan bermotor yang digunakan. Jumlah kendaraan bermotor yang meningkat di Indonesia berbanding lurus dengan  peningkatan  kebutuhan  BBM  atau  bahan  bakar  fosil  yang  digunakan  sebagai  sumber  tenaga  bagi kendaraan bermotor  [1]. Untuk dapat  memenuhi  kebutuhan BBM, umumnya pihak SPBU Modular  melakukan proses  pemesanan  ke  pihak  dempo  atau  terminal,  namun  pemesanan  yang  dilakukan  bersifat  tidak  tetap,  tidak memiliki waktu tertentu, tergantung transaksi penjualan dan persediaan persediaan yang tersedia dipenyimpanan.
Berkaitan  dengan  prediksi  dan  pengendalian  persediaan  BBM,  adapun  resiko  yang  terkait  pada  SPBU Modular  adalah  volume  BBM  yang  diterima  berbeda  dengan  yang  dipesan.  Hal  ini  diduga  bahwa  truk  tangki pengangkut  BBM  selama  pengiriman  dari  Terminal  Pertamina  ke  SPBU  cenderung  mengalami  penguapan didalam tangki (Loses), sehingga membuat BBM yang dikirim mengalami pengurangan kuantitas. Selanjutnya, permintaan  pengisian  BBM  jika  hanya  berdasarkan  pemantauan  tanpa  adanya  perhitungan  khusus mengakibatkan  stock  yang  dimiliki  tidak  terjaga  sehingga  tidak  bisa  memenuhi  permintaan  konsumen. Kebijakan  persediaan  yang  tidak  baik  dalam  perusahaan,  akan  mengakibatkan  persediaan  yang  tidak  terjaga

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916
menjadi  kerugian,  hal  ini  disebabkan  karena  jumlah  permintaan  pelanggan  tidak  pasti  sehingga  perusahaan memiliki  kesulitan  dalam  menentukan  stok  minimal  setiap  item,  menentukan  setiap  penataan  kembali  dan menentukan berapa banyak pesan barang sesuai.
Memprediksi  penjualan  BBM  sangat  penting  baik  dari  perspektif  bisnis  maupun  akademis  karena  akan memungkinkan  para  praktisi  perusahaan  retail  yang  bergerak  dibidang  migas  untuk  memprediksi  situasi penjualan  dimasa  mendatang.  Metode  prediksi  adalah  proses  dengan  mengukur  kesalahan  atau  selisih  antara sesuatu yang terjadi dan hasil terkaan atau perkiraan [2]. Algoritma Neural Network merupakan salah satu sistem pemrosesan  informasi  yang  di  design  dengan  meniru  cara  kerja  otak  manusia  dalam  menyelesaikan  suatu masalah  yang  dapat  di  gunakan  untuk  memprediksi  penjualan  terhadap  BBM.  Berdasarkan  hasil  penelitian Pamungkas et al., pada tahun 2023 diperoleh 106 data penulusuan yang telah melalui proses penyaringan jumlah penelitian  yang  diambil  dan  dibahas  yaitu  sejumlah  13  data.  Predictive  analytics  merupakan  sebuah  metode dalam  analisis  yang  digunakan  untuk  menilai  risiko,  tren  bisnis  di  masa  depan,  hingga  prediksi  kapan maintenance  akan  dilakukan[3].  Penggunaan  Algoritma  Neural  Network  untuk  memprediksi  jumlah  penjualan BBM  kedepannya  sangat  diperlukan  sehingga  pihak  SPBU  dapat  merancang  dan  melakukan  pengendalian jumlah  BBM  dengan  hasil  prediksi  tersebut.  Pada  dasarnya  ANN  merupakan  sistem  yang  menerima  input, proses  informasi,  serta  setelah  itu  membagikan  output  yang  berhubungan  dengan  input.  Keuntungan  dari jaringan  syaraf  tiruan  tersebut  merupakan  data  masa  depan  yang  bisa  digunakan  buat  mengambil  informasi, mengetahui tren, serta pula bisa memprediksi pola yang tidak diberikan sepanjang pelatihan yang diucap dengan generalisasi[4].
Teknik  yang  sering  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  yakni  algoritma  Artificial  Neural  Network (ANN), karena algoritma ini mampu memprediksi data dengan menggunakan aturan pembelajaran berdasarkan data-data  yang  sudah  pernah  terjadi  sebelumnya  dan  sangat  baik  akurasinya  meskipun  digunakan  untuk peramalan  jangka  panjang.  Algoritma  Neural  Network  adalah  paradigma  pemrosesan  suatu  informasi  yang terinspirasi  oleh  sistem  sel  saraf  biologi.  Penerapan  algoritma  ANN  dalam  memprediksi  total  penjualan  sangat penting,  sehingga  pihak  SPBU  dapat  merencanakan  jumlah  BBM  berdasarkan  hasil  prediksi  tersebut.  Secara dasar, ANN adalah sistem yang menerima input, memproses informasi, dan kemudian menghasilkan output yang terkait  dengan  input  tersebut.  Salah  satu  kelebihan  dari  jaringan  syaraf  tiruan  adalah  kemampuannya  untuk menggunakan  data  masa  depan  untuk  mengumpulkan  informasi,  mengidentifikasi  tren,  dan  juga  dapat memprediksi  pola  yang  tidak  diajarkan  selama  proses  pelatihan,  yang  disebut  dengan  generalisasi[5]. Berdasarkan  hasil  penelitian  Enggari  et  al.,  pada  tahun  2022  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  telah  terbukti mampu  merepresentasikan  input  dari  contoh  gambar  yang  diberikan,  sehingga  dapat  melatih  jaringan  hingga mendapatkan  bobot  yang  diinginkan  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  80%.  Artificial  Neural  Network  secara umum  telah  digunakan  secara  luas  di  berbagai  bidang  ilmu  karena  mampu  menyelesaikan  masalah  yang terstruktur maupun tidak terstruktur dan juga dapat mengikuti perkembangan teknologi[6].
Berbagai upaya penelitian telah dilakukan dalam rangka  mencari solusi untuk  masalah prediksi. Namun banyak  penelitian  hanya  berfokus  pada  melakukan  peramalan/prediksi  penjualaan  BBM  dan  kurangnya memperhatikan  dalam  pengendalian  persediaan  BBM,  oleh  karena  itu  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Artificial  Neural  Network  dan  metode  economic  order  quantity.  Penelitiaan  ini  diharpkan  dapat  memberikan pemahaman tentang integrasi  kedua  metode ini dapat memberikan keuntungan  yang lebih besar dalam  konteks pengendalian persediaan BBM. Serta dapat memberikan gambaran biaya dalam pengendalian persediaan.  Salah satu  penelitian  yang  berhasil  adalah  penelitian  Bobsaid  pada  tahun  2020  yang  melaporkan  bahwa  hasil peramalan  permintaan  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dan  merencanakan  persediaan  spare  part dengan  metode  economic  order  quantity.  Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  spare  part  yang  menjadi komponen  produk  dengan  replacement  ratio  antara  1-99%  berdasarkan  data  historis  perusahaan.  Dengan klasifikasi ABC, ditemukan 64 spare part termasuk dalam klasifikasi A dan 52 spare part lainnya yang memiliki peluang  pembelian  new  spare  part  terbesar  dengan  prioritas  tertinggi.  Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung model  sistem persediaan dengan  metode EOQ probabilistik. Hasilnya, frekuensi pemesanan  spare part 561-15- 52961 adalah sebanyak 4 kali dengan jeda waktu antar pemesanan selama 20 hari untuk memenuhi permintaan periode Januari 2020 hingga Maret 2020. Totalnya adalah 43 unit Torq Flow Assy Unit HD785-7 dengan ukuran lot pemesanan optimal sejumlah 94 unit spare part dan safety stock sebesar 2 unit. Total biaya persediaan adalah $87,47 yang dapat menghemat biaya perusahaan sebesar 57,7% [7]. Studi penelitian Veri et al., pada tahun 2022 menunjukkan  bahwa  nilai  Mean  Square  Error  (MSE)  yang  diperoleh  dari  hasil  pelatihan  adalah  0,00099762 dengan  135  Epoch,  dan  nilai  MSE  yang  diperoleh  dari  pengujian  jaringan  adalah  0,093336.  Ini  menunjukkan bahwa jaringan syaraf tiruan propagasi balik sangat efektif dalam memprediksi informasi harga minyak mentah berdasarkan nilai koefisien korelasi dan nilai MSE yang dihasilkan[8]. Selanjutnya laporan penelitian Veronika dan Andri pada tahun 2022 menunjukkan bahwa penjualan Biosolar di tahun 2022 diperkirakan akan meningkat berdasarkan hasil pengolahan menggunakan ANN. Hal ini didasarkan pada perbandingan data 60:40, 70:30, dan 80:20 yang menunjukkan peningkatan penjualan BBM biosolar dengan tingkat akurasi sebesar 99,77%, 99,60%, dan 99,83%[9]. Hasil penelitian Yuniarti et al., pada tahun 2023 memperlihatkan bahwa jaringan terbaik dengan jumlah  hidden  layer  sebanyak  2,  layer  1  berjumlah  25  neuron  dan  layer  2  berjumlah  5  neuron,  serta menggunakan fungsi aktivasi sigmoid dengan 18 data digunakan sebagai pelatihan dan 8 data digunakan sebagai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916
pengujian.Model  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  memiliki  nilai  Mean  Average  Percentage  Error  (MAPE) sebesar 23,7% pada data pelatihan dan 6,9% pada data pengujian[10].
Penelitian  Andriani  et  al.,  pada  tahun  2018  menunjukkan  bahwa  model  terbaik  untuk  memprediksi volume  ekspor  dan  impor  migas  di  Indonesia  adalah  12-5-1,  dengan  tingkat  akurasi  83%  dan  MSE 0,0281641257  dengan  tingkat  error  0,001-0,05.  Model  ini  sangat  baik  untuk  memprediksi  volume  ekspor  dan impor migas di Indonesia karena tingkat akurasinya antara 80% hingga 90% [11].
Selain  itu,  strategi  perusahaan  sangat  penting  dalam  mengendalikan  persediaan  untuk  memenuhi kebutuhan  penjualan  secara  optimal.  Model  pengendalian  persediaan  biasanya  digunakan  untuk  mengatasi masalah  yang  berkaitan  dengan  pengendalian  bahan  baku  atau  produk  jadi  dalam  kegiatan  perusahaan. Karakteristik utama dari model persediaan adalah solusi optimalnya yang berfokus pada penjaminan persediaan dengan  biaya  serendah  mungkin[12].  Data  penjualan  yang  telah  diprediksi  dapat  memfasilitasi  perhitungan pengendalian  persediaan  dan  penjualan  yang  diperlukan  dalam  periode  waktu  tertentu.  Tujuan  dari  metode pengendalian  persediaan  adalah  untuk  menentukan  jumlah  pesanan  yang  dapat  meminimalkan  biaya penyimpanan  dan  biaya  pemesanan  persediaan[13].  Penggunaan  perhitungan  EOQ  dapat  menghasilkan persediaan  dalam  gudang  dengan  kuantitas  yang  tidak  terlalu  banyak  atau  terlalu  sedikit,  sehingga  aktivitas penjualan tidak terhambat. EOQ adalah salah satu metode perbandingan data yang membandingkan data dalam satu  atau  lebih  bentuk.  Setiap  data  akan  dibandingkan  [14].  Pada  umumnya,  perhitungan  metode  EOQ dipengaruhi  oleh  biaya  pemesanan,  biaya  penyimpanan,  dan  biaya  pembelian.  Biaya  penyimpanan  diestimasi berdasarkan rata-rata penyimpanan barang selama setahun. Dengan menggunakan metode ini, dapat mengurangi biaya  penyimpanan,  meningkatkan  efisiensi  penyimpanan,  dan  mencapai  jumlah  unit  yang  dipesan  secara optimal sekaligus menjaga biaya serendah mungkin.
Penggunaan  algoritma  ANN  dalam  memprediksi  penjualan  berikutnya,  diikuti  dengan  metode  EOQ dalam manajemen pengendalian persediaan BBM, dapat memberikan perencanaan inventaris sebagai informasi dan  upaya  yang  dapat  dilakukan  dalam  menentukan  persediaan  minimum,  merencanakan  kembali  waktu  dan jumlah  reservasi  optimal  dalam  menggunakan  jumlah  pemesanan  yang  ekonomis  [15].  Data  penjualan  BBM yang  sudah  diprediksikan  dengan  algoritma  ANN  selanjutnya  dapat  digunakaan  untuk  mempermudah  dalam perhitungan pengendalian persediaan BBM dan penjualan yang dibutuhkan dalam periode waktu tertentu.
Adapun pengunaaan  metode  EOQ  yang bertujuan untuk dapat  mengetahui jumlah barang, jumlah biaya pemesanan (ordering cost) dan biaya penyimpanan (holding cost) dalam periode tertentu yang dihasilkan sama besarnya.  Metode  Economic  Order  Quantity  (EOQ)  merupakan  teknik  manajemen  persediaan  yang mempertimbangkan  biaya  penyimpanan  serta  biaya  pemesanan.  Apabila  total  biaya  penyimpanan  dapat dikurangi,  maka  jumlah  pesanan  yang  optimal  akan  tercapai  (Mardiyanto,  2008)[16].    Dengan  menggunakan metode  EOQ  juga  dimungkinkan  untuk  menghitung  safety  stock,  maximum  stock  dan  reorder  point  untuk perusahaan  guna  menghindari  terjadinya  kekurangan  atau  kelebihan  persediaan.  Dengan  EOQ  dapat mengoptimalkan pengendalian persediaan yang pada akhirnya akan meningkatkan efisiensi baik dari segi biaya maupun waktu[17].
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Setiawan dan Niswatin 2020 menunjukkan bahwa pembelian bahan baku optimal berdasarkan kebijakan perusahaan adalah sebesar 113.631 kg dengan frekuensi pemesanan 48  kali  dalam  setahun,  sementara  berdasarkan  metode  EOQ  adalah  sebesar  346.588  kg  dengan  frekuensi pemesanan  16  kali  dalam  setahun.  Total  biaya  persediaan  berdasarkan  EOQ  adalah  Rp  2.426.466.  Persediaan pengaman (Safety Stock) dan Titik pemesanan ulang (Re Order Point) menurut EOQ adalah sebesar 200.693 kg dan 323.067 kg[18]. Kebijakan persediaan yang kurang baik dalam perusahaan dapat menyebabkan kekurangan atau  kelebihan  persediaan  yang  berakibat  kerugian,  hal  ini  disebabkan  oleh  ketidakpastian  jumlah  permintaan pelanggan sehingga perusahaan mengalami kesulitan dalam menentukan stok minimal setiap item, menentukan penataan  kembali  dan  menentukan  jumlah  pesanan  barang  yang  sesuai.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  perusahaan memerlukan  investasi  dalam  perencanaan  sebagai  upaya  untuk  menentukan  persediaan  minimal,  menyusun ulang  waktu  dan  jumlah  reservasi  optimal[19].  Solusinya  adalah  melakukan  perencanaan  inventaris  sebagai informasi  menggunakan jumlah pemesanan ekonomis EOQ.  Metode EOQ berfungsi  untuk  menentukan jumlah pemesanan  guna  memperoleh  biaya  total  persediaan  paling  ekonomis,  EOQ  juga  dapat  menentukan  kuantitas persediaan  dengan  cara  meminimumkan  biaya  pemesanan  serta  biaya  penyimpanan.  Penggunaan  metode  EOQ dalam  manajemen  persediaan  dapat  ditentukan  dengan  baik.  Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  penelitian  yang berkaitan  dengan  prediksi  dan  pengendalian  persediaan  BBM  perlu  dilakukan  untuk  meningkatkan  efisiensi biaya penjualan di masa mendatang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan.  Tahapan  pertama  dilakukan  pengujian  algoritma  Artificial Neural  Network.  Penelitian  ini  dilakukan  secara  bertahap  dengan  menggunakan  teknik  tertentu.  Memprediksi penjualan  BBM  melibatkan  langkah-langkah  berikut:  implementasi  algoritma  Artificial  Neural  Network  untuk prediksi  BBM  melalui  input  data  penjualaan  BBM,  data  prepocessing,  dilakukan  transformasi  data,  spilt  data,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916
training  dan  testing,  serta  pengujiaan.  Tahapan  terakhir  dari  algoritma  Artificial  Neural  Network  melakukan analisis hasil prediksi.
Start
Perumusan Masalah
Studi Literatur
Pengumpulan Data Input Data Proses Training Proses Testing Data Hasil Prediksi ANN (Penjualaan BBM) Hasil EOQ Analisis Kebutuhan Data Hasil Prediksi Analisa Algoritma ANN Analisa Metode EOQ Hasil Akhir Prediksi Selesai
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 menunjukkan tahapan-tahapan metodologi yang dilakukan dalam penelitian. Dalam melakukan sebuah    penelitian,  diperlukan  tahpan-tahapan  yang  sistematis  dan  tersusun  dengan  baik  agar  mencapai  tujuan yang diharapkan.

## 2.2 Algoritma Artificial Neural Network (ANN)
Artificial  Neural  Network  (ANN)  merupakan  suatu  teknik  atau  pendekatan  pengolahan  informasi  yang terinspirasi dari sistem saraf biologis, khususnya fungsi sel otak manusia dalam pengolahan informasi[20]. a. Pengumpulan Data
Mengumpulkan  data  arus  minyak  BBM  jenis  Pertalite  dan Pertamax  Turbo per  hari  berupa  data penjualan, persediaan, pemesanan dan penyimpanan ke dalam Ms.Excel.
b. Penginputan Data
Penginputan data arus minyak BBM jenis Pertalite dan Pertamax Turbo dilakukan dengan menginput data ke dalam software phyton.
c. Visualisasi Data
Proses  visualisasi  data  dilakukan  dengan  memperhatikan  plot  sebaran  pada  data  arus  minyak  BBM  jenis Pertalite dan Pertamax Turbo terhadap Prediksi penjualan BBM.
d. Proses Analisis Data
Data  akan  dianalisis.  Hasil  analisis  data  dapat  memahami  pola  dalam  data.  Pemahaman  ini  menjadi  dasar dalam  memilih  metode  peramalan.  Peneliti  juga  menata  ulang  datanya  agar  lebih  mudah  digunakan  dalam prediksi  menggunakan Google Colab. Melakukan preprocessing data, termasuk: Meninjau data  yang  hilang dari  data  arus  minyak  BBM  jenis  Pertalite  dan  Pertamax  Turbo  untuk  Prediksi  penjualan  BBM.  Kemudian outlier  atau  data  pencilan  pada  data  arus  minyak  untuk  Prediksi  penjualan  BBM  boxplot.  Melakukan  data Slicing atau penentuan variabel, melakukan data Scaling atau normalisasi data menggunakan StrandardScaler berdasarkan  variabel  yang  telah  ditentukan,  Pembagian  data  menjadi  data  pelatihan  dan  data  pengujian. Proses pembagian data pelatihan dan data pengujian pada setiap variabel dilakukan dengan skema 80% data pelatihan dan 20% data pengujian. Data akan dipisahkan berdasarkan fungsinya, 80% data digunakan sebagai data  pelatihan,  sedangkan  20%  data  lainnya  digunakan  sebagai  data  pengujian  akurasi  peramalan.  Pada proses  membangun  model  Artificial  Neural  Network  (ANN)  dapat  dilakukan  dengan  menetukan  parameter terbaik  bedasarkan  jumlah  nodes  pada  hidden  layer,  dropout,  batch  size,  epoch  menggunakan  hypertuning. Selanjutnya  parameter  prediksi.  Tahapan  ini  melakukan  prediksi  menggunakan  parameter  terbaik  serta perbandingan nilai hasil prediksi terhadap data aktual.
e. Analisa Hasil Prediksi
Selanjutnya hasil prediksi didapatkan dari evaluasi model prediksi dengan melihat nilai dari MSE dan MAE yang telah diperoleh. Tahapan ini untuk menguji tingkat keakuratan dari hasil prediksi dengan melihat nilai MAE,  yaitu  dengan  membandingkan  hasil  peramalan  dengan  data  aktual  sehingga  akan  didapatkan keakuratan dari hasil peramalan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916
Mulai DATA PE NJUALAAN BBM DATA PREPOCE SSING TRANSFORMASI DATA SPILT  DATA DATA TRAINING PROSES ANN DATA T ESTING PE NGUJIAN SE LESAI DATA HASIL PREDIKSI
Gambar 2. Flowchart Penelitian Algoritma ANN
Gambar 2 menunjukkan flowchart dalam melakukan penelitian, dengan menggunakan algoritma Artificial Neural Network.

## 2.3 Metode Economic Order Quantity (EOQ)
Setelah  diketahui  dan  didapatkan  data  yang  sudah  diprediksi  dengan  algoritma  ANN,  tahap  selanjutnya  adalah menentukan  jumlah  barang  yang  akan  dipesan  pada  periode  berikutnya  dengan  melakukan  perhitungan menggunakan EOQ. Alur proses metode EOQ akan dijelaskan dengan flowchart yang dapat dilihat pada Gambar berikut ini:
Gambar 3. Flowchart Metode Penelitian EOQ
Gambar  3  menunjukkan  secara  sederhana  alur  proses  dalam  menerapkan  metode  EOQ  yang  digunakan dalam penelitian.
a. Penghitungan EOQ
Penghitungan  menggunakan  metode  EOQ  adalah  jumlah  bahan  yang  diperlukan  untuk  setiap  pembelian dengan  biaya  paling  hemat.  Rumus  yang  digunakan  dalam  perhitungan  EOQ.  Menurut  (Wignjosoebroto, 2006), perhitungan Economic Order Quantity (EOQ) dapat diuraikan sebagai berikut:
(1)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916
F       = (2) T       = (3)
Keterangan: EOQ (Economic Order Quantity),D  merupakan  Jumlah BBM yang diminta tiap periode waktu tertentu/tahun (L),S merupakan Biaya pemesanan BBM (Rp), H merupakan Biaya penyimpanan (Rp), F merupakan Frekuensi pemesanan, T merupakan Waktu jarak pemesanan (Hari)
b. Total Inventory Cost (TIC)/ Biaya Persedian
Total  inventory  cost  adalah  perhitungan  keseluruhan  bahan  baku  untuk  mengetahui  perhitungan  pembelian persediaan dengan metode EOQ. Rumus yang digunakan untuk menghitung TIC adalah:
( )   ( ) (4)
Keterangan:  TIC  (Total  Cost  Inventory),  D  merupakan  Jumlah  kebutuhan  BBM/tahun  (L),  Q  merupakan Jumlah  pemesanan  unit  (L),  S  merupakan  Biaya  pemesanan  BBM  (Rp),  H  merupakan  biaya  penyimpanan (Rp) c. Safety Stock
Safety stock memiliki peran penting untuk melindungi dari kesalahan dalam memprediksi permintaan selama Lead  Time.  Magnitudo  nilai  Safety  stock  sangat  bergantung  pada  ketidakpastian  pasokan  dan  permintaan. Nilai safety stock dihitung dengan menggunakan rumus berikut ini:
( )   ( ) (5)
d. Maximum Inventory
Adapun rumus maximum inventory adalah sebagai berikut:
–
(6)
e. Reorder Point (ROP)
ROP merupakaan titik melakukan pemesanan adalah sebagai berikut:
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan dua metode yakni metode Artificial Neural Network dan Economic Order Quantity. Pada  Pembagian  data  menggunakan  hold-out  validation  80:20%.  Jumlah  data  masa  lalu  yang  dipelajari  untuk memprediksi keadaan masa mendatang adalah 5 bulan terakhir. Parameter yang digunakan yaitu 1 hidden layer dengan  100  unit,  optimizer  Adam,  learning  rate  0.001,  batch  size  8  dan  epoch  200.  Dalam  penelitian  ini permasalahan  yang  dibahas  bagaimana  memprediksi  penjualan  dalam  pengendalian  persediaan  BBM  untuk mengefisiensi  ketersediaan,  waktu  frekuensi  pemesanan  menggunakan  algoritma  ANN  dan  EOQ  pada  SPBU Modular.

## 3.1 Import Data
Import  dataset  adalah  melakukan  import  data  ke  google  colab.  Syntax  untuk  mengupload  Dataset  ke  Google Drive lalu memuat dataset ke Google Collab.
Pada  gambar  4  menunjukkan  import  data  pada  penelitian.  Adapun  tipe  data  dari  masing-masing  field yang ada pada data training adalah bulan, begin stock, delivery, do delivery, loss, loses, dan sold.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916
3.2 Prepocessing data a. Tipe data Pada data peneltian yang dilakukan pre-processing data arus minyak adalah mengetahui type data.
Gambar 5. Tipe data arus minyak yang digunakan dalam penelitian
Pada  gambar  5  menunjukkan  tipe  data  dari  dataset.  Adapun  keterangan  pada  gambar  digunakan  untuk menampilkan data training mulai dari jumlah kolom dan baris, nama field dan tipe data field.
b. Membuat data frame baru
Selanjutnya membuat data frame yang baru, tipe data sebelumnya dilakukan preprocessing data dengan cara membuat data frame baru serta melakukan lagged pada kolom atribut SOLD menjadi lima kolom.

## Gambar 6. Tampilan data frame baru
Pada gambar 6 menunjukkan tampilan data frame baru yang digunakan pada penelitiaan dan diproses dalam google colab.

## 3.3 Split Data
Proses selanjutnya dilakukan dengan tahapan split data. split data adalah membagi dataset menjadi dua subset: satu untuk pelatihan (training set) dan satu untuk pengujian (testing set).

## Gambar 7. Tampilan Spilt data
Pada gambar 7 menunjukan pembagian data dalam penelitian menggunakan hold-out validation 80:20%.

## 3.4 Pemodelaan Artificial Neural Network
Pemodelaan  algoritma  ANN  pada  penelitian  ini  menggunakan  jumlah  data  arus  minyak  pada  masa  lalu,  data yang  dipelajari  untuk  memprediksi  keadaan  masa  mendatang  adalah  waktu  5  bulan  terakhir.  Parameter  yang digunakan  yaitu  1  hidden  layer  dengan  100  unit,  optimizer  Adam,  learning  rate  0,001  batch  size  8  dan  epoch 200. Kemudian didapatkan hasil evaluasi model pada data testing pertalite yaitu MSE sebesar 248852593,81 dan MAE sebesar 12749,45.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 8. Perbandingan data Aktual dan Prediksi penjualan Pertalite
Pada  Gambar  8  Visualisasi  perbandingan  data  aktual  dan  prediksi  penjualan  Pertalite  pada  tahun  2023 dapat  diketahui  bahwa  data  aktual  bulan  ke  4,  6  dan  7  berada  dibawah  rata-rata  daripada  prediksi  yang seharusnya  dilakukan.  Sedangkan  pada  bulan  ke  5,  9  dan  10  perusahaan  melakukan  penjualan  BBM  diatas daripada rata-rata prediksi.
Tahap  selanjutnya  dilakukan  prediksi  penjualan  Pertalite  untuk  waktu  2  bulan  kedepan.  Penjualan Pertalite yakni pada bulan November dan Desember diprediksi sebesar 111436,82 L dan sebesar 111960,83 L.
Gambar 9. Prediksi Penjualan Pertalite pada waktu 2 bulan berikutnya
Pada Gambar 9 Hasil evaluasi pengujian dengan MSE dan MAE untuk memprediksi penjualan Pertalite dalam  kurun  waktu  2  bulan  kedepan  bahwa  akan  terjadi  penurunan  penjualan  pada  bulan  November  dan Desember tidak signifikan.
Tahap  selanjutnya  dilakukan  prediksi  penjualan  Pertamax  Turbo  untuk  waktu  periode  2  bulan  kedepan. Penjualan Pertamax Turbo yakni pada bulan November dan Desember diprediksi sebesar 3782,46 L dan sebesar 3660,70 L.
Pada gambar 10 Hasil evaluasi pengujian dengan MSE dan MAE untuk memprediksi penjualan Pertamax Turbo dalam kurun waktu 2 bulan kedepan bahwa akan terjadi peningkatan penjualan pada bulan November dan Desember mengalami penuruan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916
Selanjutnya dilakukan  evaluasi pengujian dengan MSE dan MAE  Pertamax Turbo untuk  waktu periode pada 2 bulan kedepan. Penjualan Pertamax Turbo yakni pada bulan November dan Desember diprediksi sebesar 3782,46 L dan sebesar 3660,70 L.
Gambar 11. Perbandingan data Aktual dan Prediksi penjualan Pertamax Turbo
Pada gambar 11 didapatkan hasil pengujian pada Pertamax Turbo dengan hasil evaluasi model pada data testing yaitu MSE sebesar 803842,94 dan MAE sebesar 672,74.

## 3.5 Analisis Data Menggunakan Metode Economic Order Quantity (EOQ)
Setelah dilakukan perhitungan  menggunakan algoritma  ANN  maka selanjutnya  melakukan perhitungan dengan metode  Economy  Order  Quantity  (EOQ).  Jumlah  pesanan  barang  yang  dilakukan  pada  periode  sebelumnya selama setahun pada Pertalite dan Pertamax Turbo.
Tabel 1. Jumlah pemesanan Pertalite dan Pertamax Turbo periode tahun 2023
No   Nama Item Jumlah dipesan selama setahun (L) 1 Pertalite 1.258.463 2
Pertamax Turbo   33.763
Jumlah pemesana BBM pertalite selama setahun sebesar 1.258.463 L dan Pertamax Turbo 33.763 L.
Tabel 2. Jumlah Delivery dan Sold Pertalite dan Pertamax Turbo dalam periode tahun 2023
Tahun 2023 Pertalite Pertamax Turbo Delivery (L) Sold (L)  Delivery (L)  Sold (L) Jan 192000 90406 8000 2643 Feb 104000 103252 0 3606 Mar 112000 111151 4000 2512 April 72000 74830 8000 1884 Mei 112000 107483 0 4756 Juni 104000 102521 8000 3913 Juli 88000 87621 0 3847 Agst 104000 107063 8000 3906 Sept 120000 122.146 0 3440 Okt 128000 128.596 0 3252 Nov 104000 111.436 8000 3782 Des 112000 111.960 0 3660 Total 1352000 1258463 44000 33763
Tabel 2 menunjukan bahwa perhitungan terhadap delivery dan sold, pada BBM Pertalite dan Pertamax Turbo.
Tabel 3. Biaya pemesanaan Pertalite dan Pertamax Turbo (Biaya Transportasi, Komunikasi dan Biaya Bongkar
Muat) No   Jenis BBM Jumlah biaya (Rp) 1 Pertalite 600.000., 2 Pertamax Turbo 600.000.,
Tabel 3 menunjukan biaya pemesanan untuk jenis BBM Pertalite dan Pertamax yakni sebesar Rp.600.000.,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916
Tabel 4. Biaya penyimpanan BBM periode tahun 2023
No   Keterangan Biaya Pertalite  Biaya Pertamax Turbo 1 Harga Satuan Rp.10.000 Rp.16.050 2 Jumlah Kebutuhan BBM 1.258.463 (L) 33.763 (L) 3 Biaya Penyusutan Rp.59.426.497 Rp.59.426.497 Jumlah 211% 9%
Tabel  4  menunjukan  biaya  penyimpanan  BBM  pada  tahun  2023.  BBM  Pertalite  menghasilkan  harga satuan  Rp.10.000,  dengan  jumlah  kebutuhan  BBM  1.258.463  L,  dengan  biaya  penyusutan  Rp.59.426.497  dan hasil  biaya  penyimpanan  sebesar  211%.  Sedangkan  BBM  Pertamax  Turbo  menghasilkan  harga  satuan  Rp. 16.050,  dengan  jumlah  kebutuhan  BBM  33.763  L,  dengan  biaya  penyusutan  Rp.59.426.497  dan  hasil  biaya penyimpanan sebesar 9%. Dari tabel 4 maka didapatkan biaya penyimpanan sebagai berikut:
=
= 211% 10.000 = Rp. 21.177,00
= = 9% 16.050   = Rp. 1.464,00
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  pemesanan  BBM  yang  optimal  dan  ekonomis terhadap perhitungan EOQ, Safety Stock, Maximum inventory dan Reorder point.

## Gambar 12. Grafik Pengendalian persediaan BBM metode EOQ
Dari  Gambar  12.  Dapat  dihasilkan  bahwa  pemesanan  BBM  yang  disarankan  untuk  dilakukan  pada periode selanjutnya BBM Pertalite sebesar 8.445 L dan Pertamax Turbo sebesar 5.261. Setelah diketahui jumlah pemesanan  BBM  yang  akan  dilakukan  secara  optimal  dan  ekonomis,  proses  selanjutnya  ialah  mencari  tahu berapa kali pemesanan BBM yang akan dilakukan selama 1 tahun. Jadi, dapat diketahui bahwa pemesanan BBM yang akan dilakukan dalam periode berikutnya pada Pertalite sebanyak 149 kali dan Pertamax Turbo sebanyak 6 kali  pemesanan.  Setelah  diketahui  frekuensi  pemesanan  BBM,  proses  selanjutnya  ialah  mencari  tahu  berapa jarak  pemesanan  BBM  kembali  yang  akan  dilakukan  dalam  1  bulan,  Diketahui  bahwa  jarak  pemesanan  BBM kembali  yang  akan  dilakukan  dalam  periode  berikutnya  pada  BBM  Pertalite  dilakukan  setiap  2  hari  dari pemesanan  BBM  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dan  Pertamax  Turbo  Turbo  setiap  57  hari  pada  periode berikutnya.
Dalam  menghitung  kebutuhan  terhadap  total  biaya  persediaan  (Total  Inventory  Cost)  atau  TIC,  maka sebagaimana diketahui bahwa:
TIC = ( )   ( )
= (
)   ( )
= Rp. 178.830.302 pada Pertalite
TIC = ( )   ( )
= Rp. 7.700.459 pada Pertamax Turbo
Hasil  perhitungan  TIC  menunjukkan  bahwa  biaya  persediaan  yang  harus  disiapkan  oleh  perusahaan adalah Rp.178.830.302,00 untuk Pertalte dan Rp.7.700.459,00 untuk Pertamax Turbo. Selanjutnya, perhitungan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916
Safety  Stock  atau  persediaan  pengaman  dilakukan,  yang  merupakan  jumlah  persediaan  yang  harus  disimpan sebagai  cadangan  untuk  menjaga  proses  produksi  dan  mencegah  kekurangan  bahan  baku.  Hampir  semua perusahaan biasanya memiliki safety stock. Dikarenakan safety stock digunakan untuk mencegah kemungkinan kekurangan bahan baku dan terganggunya penjualan. Oleh karena itu, dari perhitungan safety stock, ditemukan bahwa persediaan pengaman yang harus disiapkan oleh perusahaan adalah 3.516 Liter untuk Pertalte dan 1.064 Liter  untuk  Pertamax  Turbo.  Tujuannya  adalah  agar  perusahaan  sebaiknya  menyiapkan  kebutuhan  persediaan tersebut dalam waktu sehari, sehingga tidak mengalami kekurangan persediaan.
Persediaan  maksimum  diperlukan  oleh  perusahaan  agar  jumlah  persediaan  yang  ada  di  penyimpanan tidak  berlebihan,  sehingga  tidak  terjadi  pemborosan  modal  kerja.  Oleh  karena  itu,  persediaan  maksimum (Maximum  Inventory)  yang  harus  dilakukan  oleh  perusahaan  untuk  dapat  meminimalkan  biaya  penyimpanan dan  mengurangi  penumpukan  barang  adalah  6.042  Liter  untuk  Pertalte  dan  5.153  Liter  untuk  Pertamax  Turbo Turbo.
Re order point (ROP) digunakan untuk memantau persediaan BBM, sehingga saat melakukan pemesanan BBM kembali, BBM yang dipesan tepat waktu. Oleh karena itu, perusahaan harus melakukan pemesanan  ulang saat bahan baku berada pada jumlah 2.403 Liter untuk Pertalite dan 108 Liter untuk Pertamax Turbo.

## Gambar 13. Diagram Pemesanan BBM sebelum dan sesudah dengan perhitungan EOQ
Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  13.  Dapat  diketahui  bahwa  pemesanan  BBM  sebelum  dan sesudah dengan menggunakan perhitungan EOQ, pada BBM Pertalite menggunakan metode EOQ menghasilkan 8.445  Liter.  Namun  diketahui  bahwa  Frekuensi  Pemesanan  dengan  frekuensi  sebanyak  149  kali,  lebih  minim dibandingankan  dengan  sistem  kebijakan  yang  digunakan  oleh  perusahaan,  hal  ini  berarti  jumlah  pemesanan bahan baku dapat memenuhi permintaan konsumen secara optimal menggunakan metode EOQ.
Pemesanan BBM Pertamax Turbo sebelum menggunakan metode EOQ menghasilkan 8.000 Liter untuk setiap kali pemesanan, namun sebaiknya dengan menggunakan metode EOQ perusahaan dapat memesan BBM sebanyak 5.261 Liter dengan frekuensi pemesanan sebanyak 6 kali yang dapat dilakukan untuk menghemat biaya pemesanan dan mengoptimalakan biaya penyimpanan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian dan analisis  yang telah dilakukan pada penelitian,  maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut: Hasil pengujian  ANN Pertalite  yaitu MSE  sebesar 248852593,81 dan MAE sebesar 12749,45, memberikan  prediksi  bulan  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  Pertalite  dan  Pertamax  Turbo menghasilkan EOQ sebesar 8.445 dan 5.261 L, Safety Stock 3.516 dan 1.064 L, Maximum Inventory 6.042 dan 5.153 L, Re order point 2.403 dan 108 L, serta Frekuensi pemesanan sebanyak 149 kali dan 6 kali dengan Total Biaya Persediaan Rp. 178.830.302 dan Rp. 7.700.459. Adapun hasil dari penelitian dapat disarankan bahwa pada penelitian  yang  mendatang  perlu  dilakukan  pembanding  dengan  metode  peramalan  lainnya.  Serta  perlu mengimplementasikan  penelitian  ini  kedalam  sebuah  aplikasi  sistem  WEB  agar  dapat  mempermudah  dalam forcasting.

## REFERENCES
[1]  I.  R.  Mahartika  and  A.  Wibowo,  “Data  Mining  Klasterisasi  dengan  Algoritme  K-Means  untuk Pengelompokkan  Provinsi  Berdasarkan  Konsumsi  Bahan  Bakar  Minyak  Nasional,” Pros.  Semin.  Nas. SISFOTEK (Sistem Inf. dan Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 87–91, 2019.
[2]  M. Kafil, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbors,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 59–66, 2019.
[3]  S.  F.  Sabbeh,  “Machine-learning  techniques  for  customer  retention:  A  comparative  study,” Int.  J.  Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 9, no. 2, 2018.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 404-415 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4916
[4]  C.  Dewi  and  M.  Muslikh,  “Perbandingan  Akurasi  Backpropagation  Neural  Network  dan  ANFIS  Untuk Memprediksi Cuaca,” J. Sci. Model. Comput. , vol. 1, no. 1, p. 7, 2013.
[5]  T. S. N. P. putri Septiana,  mohamad al Fikih, and N. Setyawan, “FACE MASK DETECTION COVID-19 USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),” Semin. Nas. Teknol. dan Rekayasa , 2020.
[6]  S. Enggari,  R.  Agung, and H. Marfalino,  “PENINGKATAN DIGITAL IMAGE PROCESSING DALAM MENDESKRIPSIKAN  TUMBUHAN  JAMUR  DENGAN  SEGMENTASI  WARNA,  DETEKSI  TEPI DAN KONTUR,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 1, pp. 70–75, 2022.
[7]  F.  A.  Bobsaid,  “Peramalan  permintaan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dan  usulan  perencanaan persediaan  spare  part  dengan  economic  order  quantity  probabilistik  untuk  memenuhi  permintaan  produk remanufaktur torq flow assy unit hd 785-7 di PT. XYZ,” SKRIPSI-2020 , 2020.
[8]  J. Veri, S. Surmayanti, and G. Guslendra, “Prediksi Harga Minyak Mentah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 3, pp. 503–512, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1382.
[9]  J. Veronika and  A.  Andri,  “Penerapan Metode  Algoritma  Neural Network Untuk Memprediksi Penjualan Bahan  Bakar  Minyak,” J.  Inf.  Technol.  Ampera ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  235–243,  2022,  doi: 10.51519/journalita.volume3.isssue2.year2022.page235-243.
[10]  T.  Yuniarti,  I.  Rusmar,  T.  Rachmi  Hidayani,  M.  Mirnandaulia,  and  P.  Teknologi  Kimia  Industri, “Penggunaan Artificial Neural Network (Ann) Untuk Memodelkan Volume Ekspor Crude Palm Oil (Cpo) Di Indonesia,” Ready Star 2 , vol. 2, no. 1, pp. 247–255, 2019.
[11]  Y. Andriani, H. Silitonga, and A. Wanto, “Analisis jaringan syaraf tiruan untuk prediksi volume ekspor dan impor  migas  di  indonesia,” Regist.  J.  Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  30–40,  2018,  doi: 10.26594/register.v4i1.1157.
[12]  L. D. Simbolon, PENGENDALIAN PERSEDIAAN . Nusa Tenggara Barat, 2021.
[13]  S.  S.  Iandini,  “ANALISIS  PENGENDALIAN  PERSEDIAAN  BARANG  JADI  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  ABC  DAN  METODE  EOQ  PADA  SUPERMARKET  PT  RAMAYANA LESTARI SENTOSA TBK CABANG CIBINONG,” skripsi , 2022.
[14]  N.  S.  Dongoran,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Dan  Economic  Order  Quantity  Untuk  Pengendalian Persedian Produk Di Almira Kids,” Repos. UIN SUSKA RIAU , 2019, [Online]. Available:
[15]  F. S. Lubis, A. N. Luthfi, and L. Surayya, “Analisis Pengendalian Jumlah Crude Oil Sebelum Dan Sesudah Pandemi Covid-19 Dengan Pendekatan Economic Order Quantity,” J. Rekavasi , vol. 10, no. 1, pp. 56–63, 2022, doi: 10.34151/rekavasi.v10i1.3873.
[16]  H. Mardiyanto, Inti sari manajemen keuangan . Grasindo, 2009.
[17]  R.  Ratningsih,  “Penerapan  Metode  Economic  Order  Quantity  (EOQ)  Untuk  Meningkatkan  Efisiensi Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pada CV Syahdika,” J. Perspekt. , vol. 19, no. 2, pp. 158–164, 2021, doi: 10.31294/jp.v19i2.11342.
[18]  B. A. P. Setiawan and R. K. Niswatin, “Sistem Kebutuhan Prioritas Stok Tanaman Hias Toko Rachel Jaya Menggunakan Algoritma K-Means dan EOQ (Economic Order Quantity),” Prosiding SEMNAS … , vol. 4, no. 1. 2020.
[19]  D.  rosa  Indah  and  Z.  Maulida,  “Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Pada  PT.  Aceh  Rubber  Industries Kabupaten  Aceh  Tamiang,” J.  Manaj.  dan  Keuang. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  157,  2018,  doi: 10.33059/jmk.v7i2.814.
[20]  I.  Kurniati,  H.  Winarno,  and  D.  Yuliyanti,  “PEMANFAATAN  ALGORITMA  NEURAL  NETWORK UNTUK  PREDICTIVE  ANALYTIC  ANGKA  BUTA  HURUF  DI  INDONESIA,” J.  ELEKTRO NFORMATIKA SWADHARMA , vol. 03, 2023.