Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## APLIKASI FORECASTING PENJUALAN PELUMAS MESIN MENGGUNAKAN METODE ARIMA (STUDI KASUS: LIQUID OIL SHOP)

## MACHINE LUBRICANT SALES FORECASTING APPLICATION USING THE ARIMA METHOD (CASE STUDY: LIQUID OIL SHOP)
Rakha Zaqi Amrulloh 1 , Jati Sasongko Wibowo 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia rakha.zaqi@mhs.unisbank.ac.id, jatisw@gmail.com

## ABSTRACT
The increase in motor vehicle ownership affects the sales of engine lubricants. The high frequency of sales and the diversity of sales system services at this store result in inefficient restock of goods. Forecasting displayed in the form of applications can help sellers of engine lubricants in determining product restocks because they know the goods that will be sold in the coming period. In this research, forecasting uses the ARIMA method because it has the advantage of being flexible in its use, which follows existing data patterns and has a fairly high level of forecast accuracy. The data used consists of 4 kinds of engine lubricant products at the Liquid Oil Shop store, from January 2020 to June 2023 which are then used for the forecasting process for a maximum of 1 year ahead. ARIMA shows the (2,1,2), and (0,1,2) models produce an average MAPE value percentage of 41.25%

## Keywords: Forecasting, Engine Lubricants, Streamlit, ARIMA

## ABSTRAK
Peningkatan  jumlah  kepemilikan  kendaraan  bermotor  mempengaruhi  penjualan  pelumas  mesin.  Tingginya frekuensi penjualan dan keberagaman layanan sistem penjualan pada toko ini berakibat restock barang yang tidak efisien.  Peramalan  yang  ditampilkan  dalam  bentuk  aplikasi  dapat  membantu  penjual  pelumas  mesin  dalam menentukan restock produk karena mengetahui barang yang akan terjual pada periode mendatang. Pada penelitian ini,  peramalan  menggunakan  metode  ARIMA  karena  memiliki  keunggulan  sifat  yang  fleksibel  dalam penggunaannya, yaitu mengikuti pola data yang ada serta memiliki tingkat  akurasi prakiraan yang cukup tinggi. Data yang digunakan terdiri dari 4 macam produk pelumas mesin di toko Liquid Oil Shop, periode Januari 2020 sampai  Juni  2023  yang  selanjutnya  digunakan  untuk  proses  peramalan  maksimal  1  tahun  ke  depan.  ARIMA menunjukkan model (2,1,2), dan (0,1,2) menghasilkan presentase nilai MAPE rata-rata 41,25%.
Kata Kunci : Peramalan, Pelumas Mesin, Streamlit, ARIMA

## PENDAHULUAN
Kendaraan bermotor saat ini merupakan  kebutuhan  sekunder  yang menjelma  menjadi  sebuah  kebutuhan pokok. Hal ini berdasar pada sebuah fakta bahwa setidaknya setiap keluarga memiliki dua buah kendaraan bermotor, baik sepeda motor maupun mobil. Situasi tersebut juga didukung  oleh  data  yang  dikeluarkan  oleh Kementerian Perhubungan(Kemenhub), bahwa pada tahun 2021 jumlah kepemilikan kendaraan bermotor sebanyak 141,99 juta unit. Jumlah tersebut mengalami peningkatan sebesar 7,4% pada tahun 2022 yang mencatatkan kepemilikan kendaraan  bermotor  sebanyak  152,51  juta unit.
Peningkatan  jumlah  kepemilikan kendaraan  bermotor  yang  sangat  besar tersebut  tentunya  akan  mempengaruhi penjualan  pelumas  mesin(Mardyaningsih &  Leki,  2018),  karena  sebuah  kendaraan bermotor pasti membutuhkan pelumas yang berperan penting dalam proses pembakaran.  Proses  pembakaran  akan menghasilkan  gesekan  antar  komponen mesin dan menghasilkan panas yang dapat menyebabkan aus dan kerusakan komponen. Pelumas mesin berfungsi untuk mengurangi  gesekan  antar  komponen  dan meredam panas yang dihasilkan dari sebuah proses  pembakaran.  Untuk  menjalankan fungsi tersebut, setiap kendaraan memiliki rekomendasi  tingkat  kekentalan  pelumas
yang  dianjurkan  oleh  pabrik  kendaraan tersebut diproduksi. Selain itu, bahan dasar untuk  memproduksi  pelumas  memiliki jenis  tersendiri,  mulai  dari  bahan  mineral, semi-synthetic, dan yang full- synthetic(Liang et al., 2018).
Merujuk  pada  keberagaman  tingkat kekentalan  dan  jenis  bahan  dasar,      tentu berakibat  pada  jumlah  industri  pelumas mesin  yang  terus  berkembang  untuk memproduksi  variasi  pelumas  sesuai dengan  spesifikasi  yang  dibutuhkan  dan tentunya memenuhi price to value penjualan.  Di  satu  sisi,  variasi  produk pelumas  mesin  memberikan  opsi  bagi pelanggan,  disisi  lain,  keberagaman  ini dapat membuat pelanggan merasa bingung akan  kualitas  dan  orisinalitas  produk pelumas  mesin.  Untuk  mengatasi  hal semacam ini, Liquid Oil Shop memberikan solusi  untuk  konsumen  yang  ingin melakukan pembelian pelumas mesin untuk kendaraan  bermotor  dengan  jaminan origsnalitas dan harga yang terjangkau.
Liquid Oil Shop yang didirikan pada tahun  2021  merupakan  sebuah  toko  yang menyediakan  berbagai  varian  produk pelumas mesin mulai dari produk lokal dan internasional.  Toko  ini  beroperasi  secara offline(COD,  dan  ditoko),  serta  online  di berbagai marketplace. Tingginya frekuensi penjualan dan keberagaman layanan sistem penjualan  pada  toko  ini  berakibat  pada tidak  efisiennya  dalam  melakukan  restock barang  yang  biasanya  dilakukan  secara borongan  sehingga  terkadang  stok  di gudang  menjadi  menumpuk  (Arifin  & Helilintar,  2022).  Selain  itu  promosi  yang dilakukan baik potongan harga, online ads dirasa masih perlu dilakukan “perampingan”  agar  tidak  terjadi  promosi secara  membabi  buta  dengan  tepatnya sasaran produk yang dipromosikan. Sejalan dengan  permasalahan  tersebut,  diperlukan sebuah sistem yang dapat meramal/memprediksi  produk  pelumas mesin  yang  akan  terjual  pada  periode kedepan.
Forecasting  (peramalan)  penjualan adalah salah satu cara untuk dapat bersaing
atau  bahkan  dapat  meningkatkan  laba perusahaan  sehingga  prediksi  diperlukan untuk  menyetarakan  antara  perbedaan waktu yang sekarang dan yang akan datang terhadap  kebutuhan  (Sugiraharjo  &  Santi, 2021).  Salah  satu  metode  yang  cocok  di gunakan untuk forecasting adalah
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) karena pada umumnya memberikan  output  yang  lebih  baik dibandingkan dengan metode-metode peramalan  yang  lainnya  dan  metode  ini didasarkan pada model regresi deret waktu stasioner  (Wahyuni  et  al.,  2022).  Metode ARIMA  menggunakan  variabel  dependen yaitu  data  pada  masa  lampau  sedangkan variabel independen diabaikan. Metode ini memiliki beberapa keuntungan seperti tidak membutuhkan pola data yang stasioner dan dapat digunakan pada data yang mengandung  pola  musiman.  Metode  Box- Jenkins  tediri  dari  AR  (Autoregressive), MA (Moving Average), ARMA (untuk data stasioner), ARIMA (untuk data yang tidak stasioner)  dan  ARIMA  musiman  atau SARIMA (untuk data yang tidak stasioner dan  musiman)  (Pamungkas  &  Wibowo, 2019).
Untuk  lebih  memahami  tentang prakiraan  forecasting  hasil  penelitian beberapa peneliti yang memiliki keterkaitan dengan hal tersebut diantaranya (Wahyuni  et  al.,  2022)yang  menggunakan ARIMA  dengan  model  (2,  1,  0)  untuk menentukan permintaan produk Teh Botol Sosro  kemasan  350ml  yang  berhasil mendapatkan nilai MAPE yang lebih kecil dibanding  metode  yang  digunakan  oleh perusahaan  2,7%  berbanding  8,6%.  Pada tahun yang sama, penelitian untuk memprediksi  stok  90  jenis  obat  yang dilakukan oleh (Tampati, 2022)
mendapatkan  akurasi  diatas  80%.  Hasil akurasi  tersebut  sejalan  dengan  penelitian (Ziliwu & Verina, 2023) yang menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  81% pada  prediksi  jumlah  produksi  keramik  di PT.  Jui  Shin.  Dari  beberapa  referensi penelitian  di  masa  lalu,  menunjukkan
keunggulan metode ARIMA untuk forecasting.
Metode ARIMA memiliki
keunggulan  sifat  yang  fleksibel  dalam penggunaannya, yaitu mengikuti pola data yang  ada  serta  memiliki  tingkat  akurasi prakiraan  yang  cukup  tinggi  sehingga cocok digunakan untuk teknik forecasting, sejumlah  variabel  dengan  cepat  karena hanya  membutuhkan  data  historis  untuk melakukan prakiraan Selain itu, metode ini dapat  menerima  semua  jenis  model  data walaupun  dalam  proses  pengolahan  harus dibuat ke bentuk stationer terlebih dahulu. Untuk  alasan  terakhir,  metode  ini  lebih akurat  jika  digunakan  untuk  prakiraan jangka  pendek.  Dengan  diterapkannya metode  ini,  diharapkan  hasil  peramalan yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi sehingga  dapat  dijadikan  pedoman  untuk restok  produk  pelumas  mesin  secara  lebih efisien sesuai dengan permintaan konsumen.
Dalam
penyusunan menggunakan metode ini, tahap awal  yang harus dilakukan adalah membuat plot data, setelah  itu  menganalisis  data  sehingga dapat  ditentukan  model  ARIMA  yang sesuai  untuk  prakiraan  penjualan  produk pelumas mesin dimasa mendatang

## METODE Forecasting
Peramalan ( forecasting )  merupakan suatu bentuk seni sekaligus ilmu pengetahuan yang digunakan untuk membuat prediksi peristiwa maupun kejadian pada periode mendatang (Petropoulos et al., 2020). Sedangkan untuk tahapan forecasting yaitu:
1. Analisis  dan  penetapan  tujuan  tentang objek yang akan diramal.
2. Pengembangan  model.  Model  adalah suatu  kerangka  analitik  yang  apabila
dimasukkan data masukan menghasilkan estimasi penjualan diwaktu mendatang. 3. Pengujian  model.  Model  biasanya  diuji untuk  menentukan  tingkat  akurasi, validitas, dan reliabilitas yang diharapkan
4. Penerapan model. Model akan diterapkan dalam tahap ini, data historis dimasukkan dalam model untuk menghasilkan satu ramalan.
5. Revisi dan evaluasi.

## Metode ARIMA
Model ARIMA terdiri dari tiga proses yaitu  autoregressive,  integrated,  moving average dengan order (p. d. q) dinotasikan sebagai  ARIMA  (p.  d.  q).  Order  p  untuk menunjukkan adanya proses autoregressive pada  model,  order  d  untuk  menunjukkan proses  integrated  yang  harus  dilakukan terlebih  dahulu  pada  data,  dan  order  q menunjukkan  proses  moving  average (Djami  &  Nanlohy,  2022).  Apabila  d  =  0 dan  q=0,  maka  model  autoregressive dinotasikan  sebagai  AR(p)  dan  bila  d  =  0 dan  p=0,  maka  model  moving  average dinotasikan sebagai MA(q) sedangkan bila dalam  model  tersebut  ada  ketiga  proses maka  model  dinamakan  autoregressive integrated  moving  average  dinotasikan sebagai  ARIMA  (p,  d,  q).  Berikut  skema untuk  sampai  pada  penetapan  model ARIMA:

## Gambar 1. Skema Penetapan Model ARIMA
Langkah  penentuan  model  ARIMA secara  garis  besar  akan  dideskripsikan dibawah ini:
1. Menetapkan  data  latih,  dan  data  tes sebagai dasar pengujian.
2. Melakukan  uji Augmented  Dickey- Fuller untuk  menentukan  apakah  data stasioner.
3. Jika  data  memiliki  tren(non-stasioner)
maka
harus dilakukan proses
differencing agar data menjadi stasioner.
4. Data  yang  telah  stasioner  digunakan untuk uji plot Autocorrelation Function (ACF)  dan  Partial  Autocorrelation Function PACF.
5. Penetapan  model  ARIMA  dengan mencari nilai AIC terkecil: 𝑨𝑰𝑪 = 𝟐𝑲 − 𝟐𝒍𝒏(𝑳)
Keterangan: K  = Jumlah parameter yang digunakan L  = LogLikehood pada model/probabilitas.

## Analisis Kebutuhan Sistem
Kebutuhan  perangkat  lunak  yang digunakan pada proses perancangan meliputi  Microsoft  Windows  11  sebagai sistem  operasi,  Jupyter  Notebook  untuk melakukan  analisis  data,  dan  pembuatan model  ARIMA  dibantu  dengan  Visual Studio  Code  untuk  tools  editor  website. Selanjutnya  untuk  menyimpan  data  user, menggunakan  database  Sqlite3.  Untuk menampilkan program web, menggunakan browser bawaan Microsoft yaitu Edge Bahasa  pemrograman  yang  akan digunakan untuk melakukan proses peramalan atau perhitungan adalah Phyton. Selanjutnya,  proses  visualisasi  dalam bentuk  aplikasi  web  akan  menggunakan framework Streamlit.

## Rancangan Sistem
Rancangan  sistem  untuk  forecasting dengan  Metode  ARIMA  menggunakan Unified  Modeling  Language (UML)  yang merupakan  rancang  bangun  berbentuk diagram.
Activity Diagram

## Gambar 2. Activity Diagram User

## Rancangan Database
Pada  rancangan  database,  terdapat satu buah query dengan judul user.db yang akan  menampung  username  dan  password yang telah dibuat.
Tabel 1. Database Info User
No Field Name Type Keterangan 1 username TEXT Nama username 2 password TEXT Password untuk login

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk memastikan apakah program dapat bekerja dengan  baik.  Uji  sistem  yang  telah dilakukan mendapatkan hasil positif.

## Pembahasan
Untuk mendapatkan hasil forecasting,  maka  dilakukan  perhitungan dengan menggunakan metode
ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)    sehingga  didapatkan  hasil  yang diperlukan. Metode ARIMA sendiri memerlukan  beberapa  proses  sebelumnya agar  dapat  digunakan,  seperti  menentukan Time Series, melakukan test data stasioner atau  tidak,  dan  penentuan  model  ARIMA yang akan digunakan.
Metode ARIMA sendiri memerlukan data  training  dan  data  test  agar  dapat dilakukan pengujian. Data training mengambil  sampel  penjualan  dari  Januari 2020  sampai  Februari  2023.  Sedangkan data  tes  menggunakan  periode  penjualan dari Februari 2023 sampai Juni 2023.
Tes ADF
Tes Augmented Dicky-Fuller merupakan pengujian yang dilakukan untuk melihat  apakah  data  bersifat  stasioner. Dalam  penelitian  ini,  tes  ADF  yang dilakukan  menggunakan  nilai  α  sebesar 0.01  (1%).  Nilai  p-value  harus  lebih  kecil dari 0.01.
Tabel 2. Hasil ADF Pertama Produk p-value α Hasil Adnoc Voyager Silver 0.8251 0.01 H0 diterima Eneos Molybdenum 0.7480 0.01 H0 diterima Shell Rimula R5E 0.2270 0.01 H0 diterima Total Quartz 7000 0.0885 0.01 H0 diterima Setelah melakukan uji ADF, keempat produk  memiliki  p-value  >  α.  Maka  H0 menjadi  diterima  sehingga  data  bersifat tidak stasioner.

## Differencing
Proses  differencing  dilakukan  ketika terdapat data yang bersifat tidak stasioner. Rumus  yang  digunakan  untuk  melakukan differencing adalah  W 𝑡 = 𝑍𝑡 − 𝑍𝑡 −1 atau, pada kasus ini menggunakan label rumus: 𝒇𝒅𝒁 = 𝒁𝒕 − 𝒁𝒕 − 𝟏
Keterangan: fdZ = First differencing data Selling(Z) Z t = Data Selling ke-t Z t-1
= Data Selling ke-t dikurangi 1 Tabel 3. Proses Differencing Date Selling(Z) fdZ 2020-01-01 21 N.a 2020-02-01 20 -1 2020-03-01 21 1 .... 19 -2 2023-02-01 9 -1 2023-03-01 11 2
Selanjutnya  kembali  lakukan  tes ADF  untuk  mengetahui  apakah  data  telah
stasioner
Tabel 4. Hasil ADF Kedua
Produk p-value α Hasil Adnoc Voyager Silver 0.000016 0.01 H0 ditolak, H1 diterima Eneos Molybdenum 0.001013 0.01 H0 ditolak, H1 diterima Shell Rimula R5E 1,95E-07 0.01 H0 ditolak, H1 diterima Total Quartz 7000 0.338654 0.01 H0 ditolak, H1 diterima
Setelah  proses  diferencing  pertama, hasil  dari  tes  Augmented  Dickey-Fuller mendapatkan  hasil  p-value  <  α.  Dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  H0  ditolak,  dan H1 sebagai simbol stasioner telah diterima

## Plot ACF dan PACF
ACF(Autocorrelation  Function)  dan PACF(Partial  Autocorrelation  Function) merupakan  salah  satu  cara  untuk  melihat apakah  data  memiliki  bentuk  tren.  Pada Metode ARIMA sendiri tidak diperbolehkan  adanya  data  yang  memiliki tren,  harus  memiliki  fluktuasi  pada  nilai tertentu.  Pada  proses  plotting  inilah  dapat diketahui apakah data differencing sebelumnya masih memiliki tren.
Dalam  model  ARIMA  memiliki  3 bagian yaitu AR(p), I(d), dan MA(q). Maka dari  itu,  plotting  ACF  digunakan  untuk melihat  I(d)  apakah  masih  memiliki  tren. Sedangkan  untuk  ARMA(p,  dan  q) menggunakan plotting PACF.
Gambar 3. PACF AR Adnoc
Gambar 4. ACF I Adnoc

## Gambar 5. PACF MA Adnoc
Dari hasil plot pada Gambar 3, 4, dan 5  untuk  produk  Adnoc  Voyager  Silver, komponen ARIMA tidak memiliki data tren yang  brarti  Model  ARIMA  telah  dapat dicari  atau  bisa  perjelas  bahwa  data  telah stasioner.

## Model ARIMA
Menentukkan model dari nilai Akaike  information  criterion(AIC)  yang terkecil.
Pada  produk  Eneos  Molybdenum dengan model ARIMA(2,1,2) memiliki L =
-73,4. Berikut perbandingan dengan model
ARIMA lain.
Tabel 5. Perbandingan Nilai AIC Model AIC ARIMA(0,1,0) 2K-2ln(L) = 152,805 ARIMA(1,1,0) 2K-2ln(L) = 154,754 ARIMA(0,1,1) 2K-2ln(L) = 154,124 ARIMA(2,1,2) 2K-2ln(L) = 152,24
Dari  hasil  perbandingan  model dengan  AIC,  terbukti  bahwa  model ARIMA(2,1,2)  cocok  untuk forecast pelumas mesin Eneos.

## Proses Forecasting
Proses forecast pada produk pelumas mesin  Eneos  Molybdenum  dilakukan dengan menggunakan
model ARIMA(2,1,2). Pertama cari nilai koefisien untuk  ARMA(2,2)  dengan  menggunakan python.
Gambar 6. Deskripsi Nilai ARIMA (2,1,2)
Nilai koefisien ARMA θ1 = -0.9281, θ2 = -0,8732, θ3 = 1.1911, dan θ4 = 1.7150. Rumus  yang  digunakan  untuk  mencari forecast adalah:
Hasil perhitungan 12 bulan kedepan:
Tabel 6. Perhitungan Forecasting Date Selling Forecast 2020-01 5 2020-02 6 2020-03 6 ... 2023-07 19 19 2023-08 18 18 2023-09 18 18 2023-10 19 19 2023-11 18 18 2023-12 18 18 2024-01 19 19 2024-02 18 18 2024-03 18 18 2024-04 19 19 2024-05 18 18 2024-06 18 18 Hasil forecasting dari keempat produk pelumas mesin periode Juli 2023 sampai Juni 2024 Tabel 7. Hasil Akhir Forecasting Date Adnoc Voyager Eneos Moly Rimula R5E Total Quartz July 2023 12 19 6 20 August 2023 10 18 6 20 September 2023 9 18 6 20 October 2023 12 19 6 20 November 2023 15 18 6 20 December 2023 16 18 6 20 January 2024 15 19 6 20 February 2024 11 18 6 20 March 2024 9 18 6 20 April 2024 10 19 6 20 May 2024 13 18 6 20 June 2024 16 18 6 20

## SIMPULAN
Berdasarkan peramalan dengan metode  Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA) yang dilakukan
terhadap  4  dataset  produk  pelumas  mesin, didapatkan 2 model ARIMA. Model (2,1,2) untuk  produk  Adnoc,  Eneos,  dan  Rimula dan  model  (0,1,2)  untuk  produk  Total Quartz  7000.  Nilai  rata-rata  kesalahan peramalan  atau  MAPE  sebesar  41,25%, yang  menandakan  bahwa  forecasting dengan metode ARIMA ini tergolong baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin,  S.,  &  Helilintar,  R.  (2022).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan Restock  Barang  Dengan  Metode Naive  Bayes. Prosiding  SEMNAS INOTEK  (Seminar  Nasional  Inovasi Teknologi) , 6 (2), 259–264.
Djami, R. J., & Nanlohy, Y. W. A. (2022).
Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen di Kota Ambon Menggunakan Autoregressive  Integrated  Moving
Average  (ARIMA)  dan  Double Exponential Smoothing. VARIANCE:
Journal of Statistics and Its Applications , 4 (1), 1–14.
Liang, Z., Chen, L., Alam, M. S., Rezaei, S. Z., Stark, C., Xu, H., & Harrison, R. M. (2018). Comprehensive chemical characterization  of  lubricating  oils used  in  modern  vehicular  engines utilizing  GC×  GC-TOFMS. Fuel ,
220 , 792–799.
Mardyaningsih,  M.,  &  Leki,  A.  (2018). Analisis base oil hasil proses adsorpsi dan  pirolisis  pada  oli  mesin  bekas.
Jurnal Teknik Mesin , 1 (1), 64–71. Pamungkas, M. B., & Wibowo, A. (2019).
Aplikasi  metode  arima  box-jenkins untuk  meramalkan  kasus  DBD  di Provinsi Jawa Timur. The Indonesian
Journal of Public Health , 13 (2), 183. Petropoulos, F., Apiletti, D.,
Assimakopoulos,  V.,  Babai,  M.  Z., Barrow,  D.  K.,  Bergmeir,  C.,  Bessa, R.  J.,  Boylan,  J.  E.,  Browell,  J.,
Carnevale,  C.,  Castle,  J.  L.,  Cirillo, P.,  Clements,  M.  P.,  Cordeiro,  C., Oliveira,  F.  L.  C.,  Baets,  S.  De,
Dokumentov, A., Fiszeder, P., Franses,  P.  H.,  …  Ziel,  F.  (2020).
Forecasting:  theory  and  practice. International Journal of Forecasting . Sugiraharjo,  S.,  &  Santi,  R.  C.  N.  (2021).
TOPSIS  dan  Double  Exponential Smoothing  untuk  Perangkingan  dan Peramalan  Penjualan  Laptop. Jurnal Informatika Upgris , 7 (1).
Tampati,  N.  (2022).  Prediksi  Stok  Obat pada  Apotik  Total  Life  Clinic Menggunakan  Model  Kombinasi Artificial Neural Network dan ARIMA. JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika  Dan  Sistem  Informasi) ,
9 (1), 49–58.
Wahyuni,  I.  D.,  Yuniarti,  T.,  &  Rapi,  A. (2022).  Penerapan  Model  ARIMA Dalam Memprediksi Penjualan
Produk  Minuman  Teh  Botol  Sosro Ukuran  350  mL. INVENTORY| Industrial  Vocational  E-Journal  On Agroindustry , 3 (2), 69–82.
Ziliwu,  D.  A.,  &  Verina,  W.  (2023). Implementasi  Metode  Arima  Untuk Prediksi  Jumlah  Produksi  Keramik (Studi  Kasus:  PT.  Jui  Shin). SISITI: Seminar Ilmiah Sistem Informasi Dan Teknologi  Informasi , 12 (1),  303– 313.