Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 49-58 E- ISSN 2503-2933 49
Prediksi Stok Obat pada Apotik Total Life Clinic Menggunakan Model Kombinasi Artificial Neural Network dan ARIMA
Nova Tampati 1 , Yuliana Melita Pranoto 2 , Gunawan 3
Teknologi Informasi
1,2,3 Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya
Jl. Ngagel Jaya Tengah No.73-77 Surabaya
e-mail: 1 nova.tampati@gmail.com, 2 ymp@stts.edu, 3 gunawan@stts.edu

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  kombinasi  antara  Autoregressive  Integrated Moving Average (ARIMA) dan Artificial Neural Network untuk memprediksi stok obat sehingga dapat membantu apotik Total Life Clinic untuk merencanakan persediaan stok obat. Data yang digunakan adalah data stok obat tahun 2015 sampai 2019 pada apatik Total Life Clinic yang berbentuk  time  series  stok  obat  perbulan.  Pada  proses  analisis  untuk  validasi  hasil  prediksi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sedangkan untuk melihat kinerja pada ANN  menggunakan  Mean  Squared  Error  (MSE).  Dimana  hasil  validasi  terdapat  error  yang kecil dengan nilai MAPE 0.041503 pada obat Tofedex dengan nilai akurasi rata-rata prediksi 99.95%.  dan  didapat  juga  error  yang  tinggi  dengan  nilai  MAPE  14.049  akurasi  rata-rata prediksi 85.95% pada obat Ferospat Effervescent
Kata kunci —ARIMA, ANN, Forecasting, Machine Learning.

## Abstract
In  this  study  using  a  combination  between  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) dan Artificial Neural Network method to predict drug stock so that it can help Total Life Clinic pharmacies to plan drug stock inventory.The data used is drug stock data from 2015 to 2019 at Total Life Clinic pharmacies in the form of a monthly drug stock time series.In the analysis  process  to  validate  the  prediction  results  usingMean  Absolute  Percentage  Error (MAPE),  while  to  see  the  performance  of  the  ANN  usingMean  Squared  Error  (MSE).the validation results have a small error with a MAPE value of 0.041503 on the drug Tofedex with an average predictive accuracy value of 99.95%. and also obtained a high error with a MAPE value of 14,049 with an average prediction accuracy of 85.95% on Ferospat Effervescent drug.
Keywords —ARIMA, ANN, Forecasting, Machine Learning.

## 1. PENDAHULUAN
RIMA atau Autoregressive  Integrated  Moving  Average merupakan  penggabungan  suatu proses Autoregressive (AR) dengan proses Moving Average (MA) pada model time series [1].  Yang  sudah  mengalami differencing (Integrated) ,  dikarenakan  data  runtun  waktu mengandung  pola  tren,  musiman  ataupun  siklis,  sehingga  menjadikan  data  tidak  stasioner  [2]. Untuk  menghasilkan  nilai  yang  baik,  model  ARIMA  biasanya  sering  menggunakan  data A
50 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 49-58 E-ISSN 2503-2933
sekarang dan data masa lalu. Pada proses perhitungan ARIMA meliputi gabungan perhitungan regresi dan metode pemulusan (smoothing) . Metode Artificial  Neural  Network atau  jaringan  syaraf  tiruan  maupun  buatan  yang selanjutnya  menggunakan  istilah  ANN.  Pada  awalnya  ANN  mendapat  inspirasi  dari system jaringan  syaraf  makhluk  hidup.  ANN  merupakan  sebuah  teknologi  komputasi  jika  digunakan dengan tepat akan menghasilkan hasil yang baik. Kemampuan ANN dalam menyelesaikan suatu masalah telah dibuktikan dalam berbagai penelitian, seperti prediksi harga saham, ekonomi dan bursa efek [3]. ANN akan dilatih menggunakan data training berlabel, sehingga setelah proses pelatihan  ( Training  Process )  dihasilkan  model  yang  dapat  mengenali  data-data  baru  dengan menggunakan data sebelumnya untuk pelatihan [4]. Artificial Neural Network termasuk metode yang menggunakan latihan dan pelatihan dalam proses pembelajarannya atau disebut Supervised Learning .
Apotik bertanggung jawab untuk menjamin dan memastikan ketersediaan obat pada saat dibutuhkan.  Banyak  usaha  terutama  dibidang  obat-obatan  seperti  apotik  mengeluarkan  modal yang cukup besar untuk investasi dalam pengelolaan obat dan juga persediaan obat. Pengelolaan dan persediaan obat dengan tepat pada apotik dapat menghasilkan pelayanan yang baik kepada pasien dan juga membantu dalam penjualan obat. Dengan pengolahan dan penyediaan obat yang baik  dan  tepat,  apotik  dapat  mengantispasi  permintaan  obat  pada  pasien  yang  kadang-kadang sulit untuk diprediksi. Jika stok pada obat yang disimpan di apotik melebihi jumlah obat yang dibutuhkan pasien, obat tersebut dapat kadaluarsa sehingga ini dapat merugikan apotik tersebut.
Persediaan  obat  pada  apotik Total  Life  Clinic masih  mengalami  kendala,  belum  adanya sistem yang  mendukung. Selama ini pencatatan rekap obat menggunakan Microsoft Excel dan untuk  melihat  stok  obat  hanya  pemantauan  sisa  obat  yang  ada.  Pembelian  obat  dilakukan berdasarkan  obat-obat  yang  sering  dibeli  pasien.  Namun  kendalanya  harus  menunggu  1  bulan setelah  direkap terlebih  dahulu.  Sehingga  masalah  yang  ada  pada tidak  bisa  memprediksi  stok obat bulan selanjutnya. Selain itu ketika dokter meresepkan obat tertentu sering kehabisan stok dan ada beberapa obat yang tidak dibutuhkan pasien yang masih banyak stoknya. Penelitian ini bertujuan  untuk  menganalisa  persediaan  stok  obat  pada  apotik Total  Life  Clinic yaitu  dengan memprediksi persedian obat dengan menggunakan Model kombinasi Artificial Neural Network dan ARIMA. Pada penelitian ini mempelajari model kombinasi Artificial Neural Network dan ARIMA  untuk  melakukan  prediksi  stok  obat  dan  membantu  apotik  dalam  merencanakan persediaan stok obat.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  data  diambil  dari  stok  obat  di  apotik Total  Life  Clinic pada  tahun 2015 sampai tahun 2019 kurang lebih ada 90 jenis obat yang  di jual di apotik Total Life Clinic . Data tesebut  diubah  menjadi  data time  series dengan runtun waktu bulan ada 60 data perobat. Untuk  inputan  pada  sistem  data  diinput  bersamaan  namun  untuk  pemrosesan  data  dilakukan permasing-masing nama obat.
Sebelum  data  diproses  ke  sistem,  data  harus  mengalami  tahapan  preprocessing  data. Dimana  preprocessing  data  berguna  dalam  memperbaiki  presisi  dan  kinerja  data  sehingga menghasilkan hasil analisa yang lebih akurat.

## 2.1   Autoregressive Integrated Moving Average
Salah  satu  model  untuk  menganalisa  data  runtun  waktu  yang  penting  dan  juga  sering digunakan  adalah  Model Autoregressive  Integrated  Moving  Averange (ARIMA)  [3]  dimana George  EP  Box  dan  Gwilym  M  Jenkins  mengembangkan  metode  ARIMA  tahun  1976  [4].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 49-58 E-ISSN 2503-2933 51
ARIMA  salah  satu  model  gabungan  dari  model Autoregressive (AR)  dan  model Moving Average (MA) biasanya dituliskan sebagai model ARIMA (p,d,q) [5]. Yang mana p merupakan istilah  dari Autoregressive (AR)  d  merupakan  proses  pembedaan  ( differencing ),  dan  q  istilah dari Moving Average (MA) [6].
Masalah paling mendasar untuk penggunaan pada model ARIMA adalah menentukan p,d dan  q.  Karena  untuk  mengetahui  apakah  model  data  membentuk  dan  mengikuti  pola  (AR ) , (MA),  (ARMA)  atau  (ARIMA)  yang  sudah  mengalami  pembedahan  data.  Terdapat  beberapa prosedur ARIMA yaitu identifikasi model, estimasi parameter, evaluasi dan Peramalan.
Gambar 1. Arsitektur ARIMA
tidak tidak Apakah data stasioner atau belum ? Data Identifikasi model Perkiraan dan uji parameter Evaluasi model (apakah mode sesuai ?) Peramalan Diffrencing Hasil ya ya
52 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 49-58 E-ISSN 2503-2933
Dalam beberapa kasus variabel yang diamati dapat memiliki karakteristik Autoregressive murni  maupun  karakteristik Moving  Average murni  pada  gambar  1  adalah  gambar  arsitektur ARIMA.

## 2.2   Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network (ANN)  adalah  model  yang  memiliki  karakteristik  belajar mandiri dan adaptasi diri, sangat cocok untuk menangani dengan beberapa masalah prediksi non linier yang kompleks. ANN mempunyai konsep dasar meniru proses cara berpikir manusia pada kemampuan otak yang diaplikasikan pada sebuah sistem yang ada atau sistem komputer [7].
Struktur  model  pada Artificial  Neural  Network dilihat  dari  hubungan  pola  antar  neuron, cara  menentukan  bobot  yang  ada  dari  setiap  jaringan  ke  fungsi  aktivasi.  Efektif  untuk memecahkan  masalah  seperti  pengambilan  keputusan,  peramalan,  atau  pemodelan.  ANN umumnya  dirancang  sebagai  model  untuk  menangani  masalah  matematika,  komputasi,  dan teknik [8]. Multilayer Perceptron (MLP) adalah salah satu generasi awal dari ANN. Multilayer Perceptron (MLP) merupakan jaringan interkoneksi antar neuron yang termodifikasi dan dapat menyelesaikan  permasalahan  regresi,  non  linier  dengan  fungsi  terdiferensiasi.  Pada Multilayer Perceptron (MLP) yang menghubungkan bobot-bobot penghubung dengan sejumlah neuron [9]. Algoritma yang sering digunakan pada MLP adalah Backpropagation . Back propagation merupakan  algoritma  untuk  mencari  kesalahan  minimum  pada output dengan  cara menyesuaikan bobot (weight) terhadap output yang diprediksi dan output real [10].

## Gambar 2. Contoh Gambar Arsitektur ANN(MLP)

## 2.3 Hybrid ARIMA-ANN (MLP)
Hybrid merupakan istilah untuk menggabungkan dua atau lebih model dalam satu sistem. Model kombinasi menggabungkan model yang berbeda, memberikan bobot tertentu pada setiap model  prediksi.  Dan  kemudian  memperoleh  hasil  peramalan  akhir.  Metode  ini  dapat memanfaatkan keuntungan dari model prediksi yang berbeda [11]. Dan dengan model hybrid ini proses time  series yang  murni linier maupun  murni non  linier dapat  saling  melengkapi.  [12] dapat dituliskan persamaan sebagai berikut:
Et Lt Yt + = (1)
Dengan
Lt : Komponen Linier Et
: Komponen Non Linier
X 1 X 2 X 3 H 2 H 2 H 2 H 2 Y Y Y H 1 H 1 H 1 H 1
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 49-58 E-ISSN 2503-2933 53
Pada penyelesaian proses kasus yang linier dapat menggunakan model ARIMA, dimana hubungan  non  linier  masih  terdapat  pada  nilai  residual  yang  dihasilkan  pada  model  ARIMA. sehingga proses non linier tersebut bisa diselesaikan dengan ANN.

## 2.4 Model Penelitian
Pada  desain  sistem  merupakan  penggabungan  metode Autoregresif  Integrated  Moving Averange dan Artificial Neural Network (ANN). Data yang di masukkan dalam ARIMA selama 5  tahun  yang  berarti  60  bulan  untuk  inputan  data  dari  tahun  Januari  2015  sampai  Desember 2019 dengan 90 jenis obat. Pada ANN (MLP) data akan dibagi 2 yaitu data latih atau training dan  data  uji  atau testing .  77  persen  dari  data  keseluruhan  digunakan  untuk  data training dan sisanya 23 persen dari data keseluruhan digunakan untuk data testing .
Gambar 3. Arsitektur ARIMA-ANN(MLP)
Pada tahap pemodelan dengan metode ARIMA-ANN dimana memodelkan residual hasil dari  proses  ARIMA  digunakan  untuk  inputan  pada  ANN.  Langkah–langkah  untuk penggabungan ARIMA-ANN (MLP) dapat dijelaskan berikut ini:
1. Melakukan  proses  pemodelan  dengan  model  ARIMA  sehingga  didapatkan  model  linear ARIMA yang terbaik.
2. Melakukan  peramalan  dengan  ARIMA  sehingga  mendapat  nilai  residual  dari  proses ARIMA.
3. melakuan  pemodelan  ANN  dari  nilai  residual  yang  dihasilkan  dari  proses  ARIMA  dan mendapatkan model non liniernya.
4. menggabungkan hasil dari ARIMA dan ANN sehingga didapat model hybrid ARIMA-ANN.
Dataset stok obat 2015 – 2019 (input) ARIMA Hasil Peramalan ANN Hasil Periode kedepan ( output )
Sistem
54 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 49-58 E-ISSN 2503-2933

## 2.5   Validasi
MAPE atau Mean Absolute Percentage Error digunakan untuk validasi prediksi. Validasi yaitu  membandingkan  hasil  prediksi  dengan  data  aktual.  Validasi  sangat  penting  dilakukan untuk mengevaluasi kinerja prediksi untuk menguji keakuratan prediksi.
MAPE sering dipergunakan mengukur kesalahan dengan menggunakan presentase, pada hasil  data  peramalan  dengan  data  asli  dalam  waktu  periode  tertentu  [13].  Perhitungan  MAPE dilakukan dengan mencari kesalahan error dari setiap periode setelah itu dibagi dengan jumlah data actual pada periode tersebut, lalu dibuat rata-rata dari absolute percentage error tersebut. Secara matematis, persamaannya ditulis sebagai berikut.
n x At Ft At MAPE % 100 | | ∑ − = (2)
Dengan:
At = Data Aktual periode t Ft = Peramalan data pada period ke t n  = Jumlah data Sedangkan Untuk validasi pada ANN(MLP) menggunakan MSE ( Mean Squared Error ). Untuk  menghitung  MSE  dengan  cara  setiap  kesalahan  akan  dikuadratkan  lau  dibagi  dengan dengan jumlah data observasi [14]. persamaannya ditulis berikut ini:
n Ft At MSE ∑ − = 2 | | (3)
Dengan :
At = Data Aktual periode t Ft = Peramalan data pada period ke t n  = Jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam proses analisis data spesifikasi komputer yang digunakan yaitu core i3, memory 4 GB,  dengan  CPU  2,20  GHz.  software  program  yang  digunakan  menggunakan  matlab  2017. Aplikasi matlab menyediakan fasilitas dalam pembuatan user interface sehingga tampilan yang dibuat menjadi lebih menarik dan interaktif.
Dataset yang digunakan 90 jenis obat tahun 2015 sampai 2019. Sedangkan untuk proses ANN(MLP) nilai residu dari 90 jenis obat dibagi yaitu untuk data pelatihan digunakan 77% dan untuk data uji digunakan 23%. Pada proses ANN(MLP) parameter yang digunakan 1000 epoch , 3 input  layer ,  2 hiden  layer yang  masing-masing hiden  layer terdapat  4  neuron  dan  1  output, sedangkan learning rate 0,01 dan error 0,001.
Supaya data mudah untuk proses pemanggilan data ke aplikasi maka file data obat yang akan diprediksi digabungkan menjadi satu dengan file data program. Tampilan interface sistem prediksi stok obat ditampilkan pada gambar 4.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 49-58 E-ISSN 2503-2933 55
Gambar 4. Tampilan Interface Sistem Prediksi Stok Obat
Pada  tabel  1  berikut  ini  adalah  hasil  dari  ujicoba  dengan  model  kombinasi  ( Hybrid ) ARIMA-ANN (MLP). Nilai yang dihasilkan pada kombinasi ARIMA-ANN (MLP) yang sudah divalidasi dari  stok obat yang sudah di prediksi. Pada hasil validasi penelitian Hybrid ARIMA- ANN(MLP)  pada  90  jenis  obat  terdapat  beberapa  obat  yang  masuk  dalam  kategori  memiliki error yang kecil dan error yang besar.
Tabel 1. Hasil Validasi Prediksi Semua Obat No Nama Obat MAPE No Nama Obat MAPE 1 Aclam 0.1453 46 Imunped Syrup 0.7515 2 Adalat Oros 20 Mg 0.2340 47 Imunvit syrup 0.4031 3 Aerius Tab 0.1711 48 Inflesco 0.3207 4 Afamed 0.1072 49 Kano 100 0.3027 5 Ambroxol 0.1676 50 Lapicef 0.1904 6 Apialys drop 0.1498 51 Lasgan 0.1190 7 Astar C 0.1544 52 Lasmalin 0.2092 8 Bionemi 3.6506 53 Mediamer B6 0.1332 9 Bonesco 0.3614 54 Mevilox 0.4320 10 Cal 95 0.2697 55 Moloco B12 0.2563 11 Calnic plus kaplet 0.3949 56 Nerva plus 0.2140 12 Canesten SD Vag 0.3552 57 Neuralgin RX 0.2165 13 Cardio Aspirin 0.1404 58 Novalgin 0.5625 14 Cervarix 0.1571 59 Novelas Lotion 0.3900 15 Cetop Zink 0.0730 60 Nutrimama 3 1.1154 16 Cialis 5 mg 0.8796 61 Nuvogin 0.2632 17 Codein 10 mg 0.1711 62 Obimin AF 0.6913
56 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 49-58 E-ISSN 2503-2933
18 Codikaf 10 mg 0.3992 63 Osfit DHA 0.5550 19 Codikaf 20 mg 0.3406 64 Ovidrel inj 0.2675 20 Cormega 0.1711 65 Oxan 0.3024 21 Crinone 0.2968 66 Primperan 0.2904 22 Cripsa 0.1600 67 Prohelic 0.3743 23 Cycloproginova 0.3691 68 Proris Supp 1,0573 24 Cygest 400 0.2494 69 Prosogan FD 30 mg 0.3861 25 Darya Zinc Drop 0.2960 70 Q 10 DS 0.0520 26 Dipthen 0.1684 71 Rantin 150 0.4362 27 Domesco 0.5851 72 Regumen 0.8593 28 Dopamet 0.5214 73 Rhinofed 0.0606 29 Dulcolax 0.3597 74 Rhinofed susp 0.5212 30 Dumin Tablet 0.4791 75 Rhinos SR 0.3193 31 Efomet 500 0.4471 76 Salticin Inj 0.4850 32 Erysanbe syrup 0.2831 77 Sangobion baby 0.2815 33 Esfolat 0.1390 78 Silex sirup 0.4033 34 FerLin drop 0.2023 79 Sirplus syrup 0.4729 35 Ferospat Effer 14.0490 80 Sodermix cr 1.3212 36 Flagystatin ovula 0.1181 81 Starmuno syrup 0.3076 37 Fluomizin tab 0.2946 82 Super bakrill oil 0.3076 38 Folacite 1000 mcg 0.1438 83 Tempra Forte Syr 0.2621 39 Folavit 1000 mcg 0.1835 84 Thrombo Aspilets 0.3170 40 Gardasil 0.7724 85 Tofedex 0.0415 41 Gonal F inj 0.5044 86 Velutine 0.5243 42 Grafola DHA 0.0762 87 Vit B12 0.0712 43 Histrin Drop 0.2004 88 Vitan 250 mg 0.1503 44 Histrin Syrup 0.5392 89 Vocefa 0.2388 45 Imunos plus kaplet 0.0633 90 Vometa syr 0.1550
Hasil error yang  kecil  terdapat  pada  beberapa  obat,  dikatakan error yang  kecil  karena nilai  akurasi  prediksi  yang  didapat  di  atas  99,5%  atau  mendekati  100%.  Sedangkan  terdapat nilai  error  yang  tinggi,  Dikatakan  error  tinggi  karena  nilai  validasinya  di  bawah  97%  dari lainnya. Pada tabel 2 hasil nilai error kecil dan tinggi.
Tabel 2. Hasil Nilai Error Kecil dan Tinggi No Nama Obat Nilai MAPE Akurasi Prediksi 1 Tofedex 0.0415 99.95% 2 Q 10 DS 0.0520 99.94% 3 Rhinofed 0.0606 99.93% 4 Imunos plus kaplet 0.0633 99.93% 5 Vit B12 0.0712 99.92% 6 Cetop Zink 0.0730 99.92% 7 Grafola DHA 0.0762 99.92% 8 Bionemi 3.6506 96.34% 9 Ferospat Effervescent 14.0490 85.95%
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 49-58 E-ISSN 2503-2933 57
Pada  tabel  2  kolom  nomor  1  sampai  nomor  7  adalah  nama  obat  yang  mempunyai  error yang  kecil  dari  lainnya.  Sedangkan  pada  kolom  nomer  8  dan  9  adalah  nama  obat  yang mempunyai error yang tinggi dari lainnya. Hasil prediksi semua obat nilai error tertinggi yaitu obat Ferospat Effervescent dengan nilai akurasi rata-rata 85,95%. itu berarti hasil dari 90 jenis obat mempunyai akurasi rata-rata di atas 80%.

## 4. KESIMPULAN
Jumlah node pada hidden  layer maupun  nilai  pada learning  rate dapat  mempengaruhi ketepatan dalam memprediksi pada neural network . Nilai Akurasi yang dihasilkan oleh Neural Network lebih  tinggi  dan  proses training mempengaruhi  tingkat  kesalahan  dimana  jika error semakin  kecil  maka  proses training semakin  akurat.  Pada  proses  analisis  metode  kombinasi ARIMA-ANN  (MLP)  terdapat  nilai  validasi  error  yang  kecil  dan  besar.  Nilai  validasi error yang  kecil  terdapat  pada  obat  Tofedex  dengan  nilai  MAPE  0.041503  atau  akurasi  rata-rata prediksi 99.95% sedangkan nilai error yang besar terdapat pada Ferospat Effervescent dengan nilai MAPE 14.049. Pada keseluruhan hasil prediksi obat dengan metode Kombinasi ARIMA- ANN (MLP) rata-rata akurasi nilai validasi yang didapat diatas 80%, itu mengasumsikan bahwa nilai akurasi yang didapat cukup baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nair,  K.  R.,  Vanitha,  V.  dan  Jisma,  M.  2018, Forecasting  of  Wind  Speed  Using  ANN, ARIMA  and  Hybrid  Models, 2017  Int.  Conf.  Intell.  Comput.  Instrum.  Control  Technol. ICICICT 2017 , Vol. 2018-Janua, Hal. 170–175,  doi: 10.1109/ICICICT1.2017.8342555.
[2] Nichiforov,  C.,  Stamatescu,  I.  Fagarasan,I.  dan  Stamatescu,G.    2017, Energy Consumption Forecasting Using ARIMA and Neural Network Models,” Proc. - 2017 5th Int.  Symp.  Electr.  Electron.  Eng.  ISEEE  2017 ,  Vol.  2017-Decem,  Hal..  1–4,  doi: 10.1109/ISEEE.2017.8170657.
[3] Zheng,  F.  dan  Zhong,  S.,  2011, Time  Series  Forecasting  Using  An  Ensemble  Model Incorporating  ARIMA  and  ANN  Based  On  Combined  Objectives , 2011  2nd  Int.  Conf. Artif. Intell. Manag. Sci. Electron. Commer. AIMSEC 2011 - Proc. , Hal. 2671–2674, doi: 10.1109/AIMSEC.2011.6011005.
[4] Azriat,  K.  F.,  Hoyyi,  A.dan  Mukid,M.  A.,  2014, Verifikas  Model  ARIMA  Musiman Menggunakan Peta Kendali Moving Range, Gaussian , Vol. 3, No. 4, Hal. 701–710.
[5] Tofani,  L.  A.  dan  Mauludiyanto,A.,  2012, Peramalan  Trafik  SMS  Area  Jabotabek Dengan Metode Arima, Vol. 1, No. 1, Hal. 3–8.
[6] Ekananda,M. 2014, Analisis Data Time Series , Ke-1, Mitra Wacana Media.
[7] Santoso, B. dan Umam, A. 2018, Data Mining dan Big Data Analytics , Pertama, Penebar Media Pustaka, Yogyakarta.
58 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 49-58 E-ISSN 2503-2933
[8]   Suryo  Putro,  B.  C.,  Mustika,S,  I.  W.,  dan  Nugroho,  L.  E.,  2018, Optimized  Back- Propagation  Artificial  Neural  Network  Algorithm  for  Smart  Agriculture  Applications , Proc.  -  2018  4th  Int.  Conf.  Sci.  Technol.  ICST  2018 ,  Vol.  1,  Hal.  1–5,  doi: 10.1109/ICSTC.2018.8528655.
[9]   Sodanil,  M.  dan  Chatthong,  P.,  2014, Artificial  Neural  Network-Based  Time  Series Analysis  Forecasting  For  The  Amount  of  Solid  Waste  In  Bangkok , 2014  9th  Int.  Conf. Digit. Inf. Manag. ICDIM 2014 , Hal. 16–20, doi: 10.1109/ICDIM.2014.6991427.
[10]   Adnan, R., Ruslan, F. A., Samad,A. M. dan Zain,Z. M., 2012, Artificial Neural Network Modelling  and  Flood  Water  Level  Prediction  Using  Extended  Kalman  Filter ,” Proc.  - 2012  IEEE  Int.  Conf.  Control  Syst.  Comput.  Eng.  ICCSCE  2012 ,  Hal.  535–538,  doi: 10.1109/ICCSCE.2012.6487204.
[11]   Cheng,  W.,  Zhou,Y.,    Guo,Y.,  Hui,Z.  dan  Cheng,W.,  2019, Research  on  Prediction Method Based on ARIMA-BP Combination Model,” 2019 IEEE 3rd Int. Conf. Electron. Inf.  Technol.  Comput.  Eng.  EITCE  2019 ,  No.  2016,  Hal.  663–666,  doi: 10.1109/EITCE47263.2019.9094776.
[12]   Yu, S., Dong, H., Chen, Y., He,Z. dan Shi, X. 2019, Clothing Sales Forecast Based on ARIMA-BP  Neural  Network  Combination  Model,” 2019  IEEE  Int.  Conf.  Power,  Intell. Comput. Syst. ICPICS 2019 , Hal. 367–372, doi: 10.1109/ICPICS47731.2019.8942427.
[13]   Nabillah,  I.  dan  Ranggadara,  I.  2020, Mean  Absolute  Percentage  Error  untuk  Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” Vol. 5, No. 2, Hal. 250–255, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[14]   Sukerti,N.  K.,  2015, Peramalan  Deret  Waktu  Menggunakan  S-Curve  dan  Quadratic Trend  Model,”  Konf.  Nas.  Sist.  Inform. ,  Hal.  592–597,  [Online].  Available: https://media.neliti.com/media/publications/169644-ID-peramalan-deret-waktu- menggunakan-s-curv.pdf.