Vol. 16, No. 2, Juni 2023, pp. 88~97 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i2.13803  88

## Analisa Perbandingan Penerapan Metode SARIMA dan Prophet dalam Memprediksi Persediaan Barang PT XYZ
Wawan Gunawan 1 , Misbah Ramadani 2 1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana
1 wawan.gunawan@mercubuana.ac.id, 2 misbahramadhani1@gmail.com
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received July 21, 2022 Revised Oct 06, 2022 Accepted Mar 29, 2023
Determining the right level of inventory is very important because it relates  to  the  flow  of  money  and  can  affect  the  performance  of  an organization. Too much inventory of goods can cause accumulation of storage space (warehouse) and reduce capital. The research will use data on sales of tires and wheels to be predicted using the SARIMA and Prophet methods, then the results will be compared for accuracy using RMSE. Based on the research results, it can be concluded that SARIMA (0, 0, 0)x(0, 1, 1, 12) with an RMSE evaluation result of 3.61 is  superior  to  Prophet  in  predicting  Dunlop  product  sales  with  an RMSE  evaluation  result  of  4.02.  SARIMA  has  the  advantage  in prediction  because  in  the  process  there  are  features  to  find  the  best parameters to be implemented in the model.
Keywords: Inventory Prediction
SARIMA Prophet RMSE
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Wawan Gunawan, Department of Informatic, Universitas Mercu Buana, Jl. Meruya Selatan No. 01 Kembangan. Email: wawan.gunawan@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Manajemen persediaan barang merupakan proses pemantauan dan pengendalian tingkat persediaan barang untuk memastikan terpenuhinya permintaan dari pembeli [1]. Menentukan tingkat persediaan barang yang  tepat  sangatlah  penting  dilakukan  karena  hal  tersebut  berhubungan  dengan  arus  uang  dan  dapat mempengaruhi  kinerja  dari  sebuah  organisasi.  Persediaan  barang  yang  terlalu  banyak  dapat  menyebabkan penumpukan tempat penyimpanan (gudang) dan mengurangi modal. Sebaliknya, apabila terlalu sedikit dapat menyebabkan kehabisan barang yang tersedia sehingga penjualan yang seharusnya terjadi, menjadi terlewatkan dan keuntungan organisasi menjadi berkurang.  Jelas bahwa manajemen persediaan barang yang baik sangatlah dibutuhkan  dengan  berfokuskan  dua  hal,  berjuang  untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan  menjaga persediaan barang agar tidak terjadinya kekosongan atau penumpukan sambil menjaga biaya untuk persediaan serendah mungkin.
Prediksi persediaan barang  merupakan bagian penting dari manajemen proses bisnis. Terlepas dari kerumitan dan pelaksanaan proses peramalan di berbagai bisnis, tujuan yang dimaksudkan tetap  sama yaitu untuk memperoleh perkiraan hasil prediksi yang cukup akurat dari permintaan pembeli di masa depan untuk produk atau layanan dengan menggunakan data deret waktu dan keadaan lingkungan saat ini (misalnya, politik, sosial,  ekonomi)  untuk  merencanakan  dan  mengatur  bisnis  yang  sesuai  [2].  Sistem  manajemen  persediaan barang  yang  terkomputerisasi  memberikan  hasil  yang  lebih  efisien  dan  stabil  dengan  sedikit  usaha dibandingkan dengan sistem manual yang seringkali dapat terjadi human error (kesalahan manusia) sehingga pemanfaatan Gudang menjadi kurang efisien [3].
Prediksi  deret  waktu  telah  banyak  diterapkan  di  berbagai  bidang,  seperti  alam,  energi,  keuangan, perawatan  kesehatan,  transportasi,  dan  supply  chain  management  (manajemen  rantai  pasokan)[4][5][6]. Musiman adalah karakteristik dasar dan umum dari sebagian besar metode prediksi deret waktu [7]. Musiman mengartikan  bahwa  data  memiliki  kecendrungan  mengulangi  pola  tingkah  gerak  dalam  periode  musim. Biasanya dapat berupa mingguan, bulanan, triwulan, semesteran dan tahunan . Faktor-faktor seperti hari libur dan  musim  liburan  secara  signifikan  mempengaruhi  kepekaan  pembeli  terhadap  harga  dan  keputusan pembelian[8].
Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (SARIMA)  dan  Prophet  merupakan  metode prediksi yang dikhususkan untuk prediksi deret waktu yang berpola musiman. SARIMA merupakan perluasan dari  metode  ARIMA.  Metode  ARIMA  dan  turunannya  adalah  sebuah  metode  yang  dapat  menangani  deret waktu non-stasioner. Pada SARIMA, digunakan differencing musiman untuk menghapus data non-stasioner [9].  Sedangkan  Prophet  melakukan  prediksi  berdasarkan model  aditif  dimana  trend  yang bersifat  non-linier dicocokan dengan deret waktu secara tahunan, mingguan, dan harian, dengan efek liburan[10].
Penelitian  menggunakan  metode  Prophet  untuk  memprediksi  data  penjualan  yang  didapat  dari perusahaan retail terbesar di Bosnia dan Herzegovina. Mean absolute percentage error (MAPE) digunakan untuk mengevaluasi hasil prediksi. Hasilnya metode PROPHET dapat memprediksi dengan baik untuk jangka waktu 3 bulan dengan MAPE < 15%. [11]
Penelitian mengenai metode ARIMA dan Prophet dengan menggunakan data bitcoin pada May 2016 sampai  Maret  2018,  menambahkan  variable  yang  dipilih  berdasarkan  perbedaan  korelasi  antara  mata  uang crypto dan mata uang asli. Data tersebut lalu di proses menggunakan metode ARIMA dan PROPHET melalui 3 tahapan : pelatihan, validasi, dan testing. Berdasarkan hasil testing, diperoleh hasil untuk PROPHET sebesar 94% sedangkan ARIMA sebesar 68%. [12]
Penelitian dengan metode Prophet dilakukan dengan menggunakan data penjualan supermarket tahun 2014-17  yang  didapat  dari  Kaggel.  Dilakukan  4  tahapan  metodologi,  yaitu  :  Data  Collection,  Data Preprocessing,  Exploratory  Data  Analysis,  dan  Performance  Matrices.  Berdasarkan  hasil  evaluasi,  Prophet mendapatkan %MAPE terendah (8.3%) dibandingkan ARIMA (14.3%) dan Holt-Winter’s (11.8%).[13]
Penelitian  merekomendasikan  model  SARIMA  sebagai  model  untuk  memprediksi  sistem  jaringan listrik.  Penelitian  tersebut  membandingkan 4  algoritma,  diantaranya  adalah  SARIMA,  Prophet, holt-winter, dan GM. Dari keempat algoritma tersebut, evaluasi Root Mean Squarred Error (RMSE) SARIMA merupakan yang terendah dengan hasil 258.85. Prophet  dan holt-winter masing-masing mendapatkan hasil 749.288 dan 809.89. sedangkan GM mencapai 1710.95, yang mana 6x lebih besar dibandingkan SARIMA.[14]
Berdasarkan  studi  diatas,  peneliti  akan  menggunakan  data  penjualan  ban  dan  velg  PT  XYZ  untuk diprediksi  menggunakan  metode  SARIMA  dan  Prophet  yang  kemudian  hasilnya  akan  dibandingkan keakuratannya menggunakan RMSE.

## 2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dan  merupakan  penelitian  terapan  atau applied research karena  hasil  penelitian  dapat  secara  langsung  diterapkan  untuk  memecahkan  permasalahan  yang terjadi, yaitu dalam kasus ini adalah mengenai manajemen persediaan barang. Pada penelitian ini menggunakan bahasa  program python  untuk  mengolah  data.  Peneliti  menjabarkan  tahapan-tahapan yang  dilakukan  dalam bentuk diagram alir seperti yang nampak pada Gambar 1.
90

## 2.1.  Data Collection
Dataset didapat dari PT XYZ yang berisikan data penjualan ban dan velg pada tahun 2021 selama 5 bulan, yaitu Juni, Juli, Agustus, September, dan Oktober. Data yang berjumah 854 tersebut memiliki 4 kolom, yaitu Tanggal, Nama, Kategori, dan Jumlah seperti yang ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset Penjualan tanggal nama kategori jumlah 0  2021-06-01 Achilles 235-3539 ban 12 1  2021-06-01 Achilles 245-3539 ban 14 2  2021-06-01 Hankook 30-9535 ban 15 3  2021-06-01 Toyo 235-7036 ban 16 4  2021-06-01 pirelli 265-45-20 ban 18 ….. ….. ….. ….. ….. 848  2021-10-31 dunlop 215-6536 ban 4 849  2021-10-31 sav 3332.535 ban 4 850  2021-10-31 falken 185-6535 ban 4 851  2021-10-31 maxxis 3332.535 ban 2 852  2021-10-31 dunlop 215-5537 ban 1 2.2.  Preprocessing
a. Data Cleaning
Proses ini dilakukan untuk menghapus data yang tidak digunakan, sehingga data menjadi lebih siap untuk selanjutnya dilakukan normalisasi.
b. Normalisasi Data
Data dikelompokan menjadi nama merk nya, contohnya “Dunlop LM705 185/55 R16” diubah menjadi “Dunlop” seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Normalisasi Dataset Penjualan tanggal nama kategori jumlah 0  2021-06-01 Achilles ban 6 1  2021-06-01 Achilles ban 2 2  2021-06-01 Hankook ban 4 3  2021-06-01 Toyo ban 4 4  2021-06-01 pirelli ban 4 ….. ….. ….. ….. ….. 848  2021-10-31 dunlop ban 4 849  2021-10-31 sav ban 4 850  2021-10-31 falken ban 4 851  2021-10-31 maxxis ban 2 852  2021-10-31 dunlop ban 1
c. Transformasi Data
Data yang telah dilakukan normalisasi selanjutnya ditransformasi menjadi berisikan variable tanggal dan nama nama dari tiap produk. Sehingga data akhir berjumlah 136 dengan  berbagai kolom produk yang siap untuk diprediksi seperti tampak pada gambar 2.
Gambar 2. Transformasi Dataset
d. Data latih dan data uji
Setelah  semua  data  telah  diproses  dan  mendapatkan  data  dengan  berisikan  nama  produk  dan  tanggal, maka selanjutnya dipilih produk dunlop sebagai perwakilan produk untuk diprediksi seperti terlihat pada tabel 3. Kolom dunlop dibuat menjadi dataset terpisah yang berisikan 2 variable yaitu tanggal dan jumlah, yang kemudian variable jumlah diganti namanya menjadi y. Data latih digunakan untuk membuat model yang kita gunakan, sedangkan data uji digunakan untuk menguji performa dan juga mengetahui kebenaran terhadap model yang sudah kita buat.
Tabel 3. Data Produk Dunlop date y 2021-06-01 3 2021-06-02 11 2021-06-03 2 2021-06-04 2 2021-06-05 10 ….. ….. 2021-10-27 8 2021-10-28 12 2021-10-29 2 2021-10-30 4 2021-10-31 2
Data  produk  dunlop  tersebut  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan  rasio  80:20  seperti  pada Gambar 3.

## ‘
Gambar 3. Data Latih dan Data Uji
2.3.  Implementasi Algoritma SARIMA dan Prophet
diimplementasikan menggunakan 2 algoritma, yaitu algoritma SARIMA dan Prophet. Tahapan implementasi:
a. SARIMA
92
Data  diproses  untuk  dites  kestasioneritasannya  dan  dilakukan  deferensiasi  apabila  data  tersebut  tidak stasioner.  Setelah  data  stasioner  kemudian  dilakukan  pencarian  parameter  terbaik  untuk diimplementasikan pada model SARIMA untuk mendapatkan hasil prediksi.
Berikut adalah rumus dari SARIMA :
ARIMA (𝑝, 𝑑, 𝑞) × (𝑃, 𝐷, 𝑄)𝑆
(1)
p = AR non-musiman d = diferensiasi non-musiman q = MA non-musiman P = AR musiman D = diferensiasi musiman Q = MA musiman S = rentang waktu pengulangan pola musiman
b. Prophet
Melakukan  perubahan  nama  kolom  tanggal  menjadi  ds  pada  data  latih  produk  dunlop,  karena  model Prophet  hanya  bisa  diimplementasikan  pada  data  yang  memiliki  variabel  ‘ds’  dan  ‘y’.  Setelah  data diimplementasikan, dihasilkan hasil prediksi yang kemudian akan di evaluasi.
Berikut adalah rumus dari Prophet :
𝑦(𝑡) = 𝑔(𝑡) + 𝑠(𝑡) + ℎ(𝑡) +  𝜀(𝑡)
(2)
Keterangan : y = peramalan g = faktor pertumbuhan/trend s = komponen trend seasonalitas h = komponen trend liburan ε = kesalahan
Dimana :
𝑔(𝑡) = 𝐶 1+exp (−𝑘(𝑡−𝑚)) (3)
Keterangan : C = daya dukung k = laju pertumbuhan m = parameter penawaran
𝑠(𝑡) = ∑ (𝑎 𝑛 𝑐𝑜𝑠 ( 2𝜋𝑛𝑡 𝑃 ) + 𝑏 𝑛 𝑠𝑖𝑛 ( 2𝜋𝑛𝑡 𝑃 )) 𝑁 𝑛=1 (4)
Keterangan : P = periode waktu
ℎ(𝑡) =   [1(𝑡  ∈   𝐷 1 ), … , 1(𝑡  ∈   𝐷 𝐿 )] κ
(5)
Keterangan : D = set dari tanggal liburan di masa lalu dan masa depan t = waktu saat sedang liburan κ = perubahan hari libur saat prediksi

## 2.4.  Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan  RMSE  ( Root  Mean  Squared  Error ).  Hasil  evaluasi digunakan sebagai acuan untuk menganalisa perbandingan antara kedua metode tersebut.
93
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝐹𝑡−𝐴𝑡)2 𝑁 𝑖=1 𝑁
(6)
Keterangan : 𝑁 = banyak data 𝐴 𝑡 = ukuran data asli 𝐹 𝑡 = nilai prediksi ∑ =summation (Jumlahkan keseluruhan  nilai)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini, kami menyajikan prediksi deret waktu dengan menggunakan riwayat data penjualan produk PT XYZ. Data yang di analisis merupakan data penjualan produk brand Dunlop dari bulan Juni sampai Oktober 2022. Dataset berisi jumlah penjualan produk perhari dari awal sampai akhir periode. Data kemudian diproses menyesuaikan persyaratan dari model prediksi dan data yang kosong diisi dengan metode pendekatan void fill, yaitu dengan pengisian maju dan pengisian mundur apabila cocok dan pendekatan tersebut diperlukan. Pengisian maju berarti mengisi nilai yang kosong dengan data sebelumnya. Pengisian mundur berarti mengisi nilai yang kosong dengan data berikutnya. Plot deret waktu mengilustrasikan adanya penjualan produk yang tidak konstan. Selain itu juga terdapat juga tingkat fluktuasi musiman dan fluktuasi acak yang tidak konstan dari waktu ke waktu. Jika tingkat fluktuasi mean dan variansnya tidak konstan, maka data deret waktu dapat dikatakan tidak stasioner. Proses differencing dilakukan untuk menangani situasi seperti ini sebelum menuju ke proses peramalan. Parameter yang diperlukan juga dimasukan ke model untuk perkiraan yang lebih tepat. Ada tiga langkah utama yaitu uji stasioner, identifikasi model, dan evaluasi hasil prediksi.

## 3.1.  Uji Stasioner
Proses pertama yang dilakukan adalah uji stasioner. Dilakukan visualisasi data latih dari penjualan produk  Dunlop  selama  periode  Juni  sampai  Oktober  2022,  sehingga  lebih  mudah  untuk  melihat  alur  dari pergerakannya. Hal itu dapat membantu menentukan perlakuan selanjutnya terhadap data tersebut.
Gambar 4. Visualisasi Data Dunlop
Berdasarkan hasil visualisasi data penjualan produk Dunlop, dapat diasumsikan bahwa terjadi penurunan dan kenaikan  yang  cukup  signifikan  pada  data  tersebut  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  4,  selanjutnya  untuk memvalidasi  asumsi  tersebut,  dilakukan  analisa  lanjutan  dengan  menggunakan seasonal  decompose untuk mengetahui tren dan pola musiman.

## Gambar 5. Seasonal Decomposition
Dapat dilihat dengan jelas pada Gambar 5 bahwa terdapat pola musiman dan terjadi tren pembelian turun dan naik  pada  data  yang  digunakan.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa  data  tersebut  tidak  stasioner.  Untuk mengkonfirmasi observasi visual tersebut, selanjutnya dilakukan percobaan hipotesis menggunakan Dickey- Fuller. Terdapat 2 hipotesis, yaitu hipotesis nol dan hipotesis alternatif. Hipotesis nol adalah data tidak stasioner apabila p-value > 0.05 dan hipotesis alternatif apabila p-value < 0.05. [15]

## Gambar 6. Tes Stasioneritas Dickey-Fuller
Berdasarkan  hasil  tes  stasioneritas  dengan  Dickey-Fuller  pada  Gambar  6,  didapatkan  hasil  yaitu  p-value sebesar 2.94, lebih besar daripada 0.05, yang artinya gagal dalam menolak hipotesis 0 dan mengkonfirmasi bahwa data tidak stasioner. Diperkuat dengan mean dan varian, garis merah dan kuning pada grafik, yang tidak konstan. Garis biru (original) pada grafik adalah data penjualan produk Dunlop.
Setelah terkonfirmasi bahwa data tidak stasioner, langkah selanjutnya yaitu menghapus tren dan membuat data menjadi stasioner. Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu dengan diferensiasi. Angka dari berapa kali dilakukannya diferensiasi adalah nilai d pada arima. Apabila dengan diferensiasi pertama grafik sudah konstan dan mean sudah stasioner maka tidak perlu melakukan diferensiasi kedua.

## Gambar 7. Data Stasioner
Pada Gambar 7 menunjukkan mean dan varian yang hampir konstan cukup dengan satu kali diferensiasi, yang berarti data sudah stasioner dan siap untuk selanjutnya diimplementasikan pada masing-masing model prediksi, yaitu SARIMA dan Prophet.

## 3.2.  Identifikasi Model
Hasil aktual peramalan model SARIMA dan Prophet ditampilkan pada gambar 9 dan 10.

## SARIMA
Dicari parameter sarima menggunakan gridsearch untuk diterapkan pada rumus 1,  didapatkan hasil berdasarkan Akaike  Information  Criterion (AIC)  and Bayesian  Information  Criterion (BIC)  bahwa SARIMA(0, 0, 0)x(0, 1, 1, 12) merupakan model terbaik. Nilai AIC dan  BIC yang mencerminkan seberapa baik model cocok dengan data. Semakin rendah nilai AIC dan BIC, semakin cocok model dengan data yang digunakan. Hasil ditampilkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil AIC dan BIC
Parameter  tersebut  lalu  diimplementasikan  pada  model  SARIMA  dengan  hasil  prediksi  ditampilkan  pada Gambar 9.
96
Hasil dari prediksi di visualisasikan kedalam bentuk grafik, garis hijau (Fitted values) adalah nilai prediksi, sedangkan garis biru merupakan data penjualan produk Dunlop. Garis hitam (Forecasts) merupakan nilai prediksi selama 1 bulan kedepan yang dibandingkan dengan data historis yang berwarna oren (Held-out data) dari penjualan yang digunakan untuk memvalidasi model.

## Prophet
Data latih yang telah diproses juga diimplementasikan pada metode Prophet sesuai dengan rumus 2, hasil implementasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Prediksi Prophet

## 3.3. Evaluasi RMSE
Setelah hasil prediksi didapat, selanjutnya dilakukan evaluasi dengan RMSE menggunakan Rumus 6 seperti yang ditampilkan pada Gambar 11.
Gambar 11. RMSE
Evaluasi hasil  prediksi metode SARIMA dan Prophet dalam memprediksi persediaan barang menggunakan data produk Dunlop disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Evaluasi Model Model RMSE SARIMA(0,0,0)x(0,1,1,12) 3.61 Prophet 4.02
Berdasrkan tabel di atas, dapat dilihat bahwa hasil prediksi penjualan produk Dunlop SARIMA(0, 0, 0)(0, 1, 1, 12)  mendapatkan evaluasi RMSE sebesar 3,61 dan Prophet mendapatkan evaluasi RMSE sebesar 4.02.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa SARIMA (0, 0, 0)x(0, 1, 1, 12) dengan hasil evaluasi RMSE 3,61 lebih unggul dibanding Prophet dalam meprediksi penjualan produk Dunlop dengan hasil evaluasi RMSE 4,02. SARIMA memiliki keunggulan dalam memprediksi karena pada prosesnya terdapat fitur untuk mencari parameter terbaik untuk diimplementasikan pada modelnya. Dengan mengetahui penjualan pada periode  selanjutnya  berdasarkan  hasil  prediksi  dengan  metode  terbaik,  PT  XYZ  dapat  mengatur  alokasi persediaan barangnya dengan lebih baik 4.2. Saran
Dalam  proses  preprocessing  data,  dilakukan  pengelompokkan  data  menjadi  perproduct  sehingga membuat data menjadi semakin sedikit. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan data yang lebih besar agar hasil prediksi dapat semakin akurat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu kelancaran pembuatan jurnal ini, terutama kepada Universitas Mercu Buana.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. Priniotakis and P. Argyropoulos, “Inventory management concepts and techniques,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 459, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/459/1/012060.
[2] G. Merkuryeva, A. Valberga, and A. Smirnov, “Demand forecasting in pharmaceutical supply chains: A case study,” Procedia Comput. Sci. , vol. 149, pp. 3–10, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.01.100.
[3] B. S. S. Tejesh and S. Neeraja, “Warehouse inventory management system using IoT and open source framework,” Alexandria Eng. J. , vol. 57, no. 4, pp. 3817–3823, 2018, doi: 10.1016/j.aej.2018.02.003.
[4] M. Abolghasemi, E. Beh, G. Tarr, and R. Gerlach, “Demand forecasting in supply chain: The impact of  demand  volatility  in  the  presence  of  promotion,” Comput.  Ind.  Eng. ,  vol.  142,  no.  July  2019,  p. 106380, 2020, doi: 10.1016/j.cie.2020.106380.
[5] T. T. H. Phan and X. H. Nguyen, “Combining statistical machine learning models with ARIMA for water level forecasting: The case of the Red river,” Adv. Water Resour. , vol. 142, no. June, 2020, doi: 10.1016/j.advwatres.2020.103656.
[6] F. Petropoulos, S. Makridakis, and N. Stylianou, “COVID-19: Forecasting confirmed cases and deaths with a simple time series model,” Int. J. ofForecasting , vol. 38, pp. 439–452, 2022.
[7] W.  Zhou,  Y.  Cheng,  S.  Ding,  L.  Chen,  and  R.  Li,  “A  grey  seasonal  least  square  support  vector regression  model  for  time  series  forecasting,” ISA  Trans. ,  vol.  114,  pp.  82–98,  2021,  doi: 10.1016/j.isatra.2020.12.024.
[8] L.  Guo,  W.  Fang,  Q.  Zhao,  and  X.  Wang,  “The  hybrid  PROPHET-SVR  approach  for  forecasting product time series demand with seasonality,” Comput. Ind. Eng. , vol. 161, no. February, p. 107598, 2021, doi: 10.1016/j.cie.2021.107598.
[9] G.  Box,  “Box  and  Jenkins:  Time  Series  Analysis,  Forecasting  and  Control,” A  Very  Br.  Aff. ,  no. October 1919, pp. 161–215, 2013, doi: 10.1057/9781137291264_6.
[10] S. J. Taylor and B. Letham, “Business Time Series Forecasting at Scale,” PeerJ Prepr. 5e3190v2 , vol. 35, no. 8, pp. 48–90, 2017.
[11] I. Yenidogan, A. Cayir, O. Kozan, T. Dag, and C. Arslan, “Bitcoin Forecasting Using ARIMA and PROPHET,” UBMK 2018 - 3rd Int. Conf. Comput. Sci. Eng. , no. February 2019, pp. 621–624, 2018, doi: 10.1109/UBMK.2018.8566476.
[12] E. Žunić, K. Korjenić, K. Hodžić, and D. Đonko, “Application of Facebook’s Prophet Algorithm for Successful Sales Forecasting Based on Real-world Data,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 12, no. 2, pp. 23–36, 2020, doi: 10.5121/ijcsit.2020.12203.
[13] B.  Kumar  Jha  and  S.  Pande,  “Time  Series  Forecasting  Model  for  Supermarket  Sales  using  FB- Prophet,” Proc. - 5th Int. Conf. Comput. Methodol. Commun. ICCMC 2021 , no. Iccmc, pp. 547–554, 2021, doi: 10.1109/ICCMC51019.2021.9418033.
[14] Y. Yan, B. Li, J. Xiao, Y. Liang, Y. Shang, and K. Zhou, “Comparative Study on Prediction Algorithms for Power Grid System Access Failure Times,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 252, no. 3, 2019, doi: 10.1088/1755-1315/252/3/032183.
[15] F. X. ;G. D. R. Diebold, “On the power of Dickey-Fuller tests against fractional alternatives,” Econ. Lett. , vol. 35, pp. 155–160, 1990.