Prediksi Kebutuhan Stok Bahan Bakar Pada SPBU Dengan Algoritma Recurrent Neural Network (RNN)
DOI:
https://doi.org/10.59696/prinsip.v3i2.181Keywords:
Sistem Informasi, Prediksi, Bahan Bakar, RNNAbstract
Kebutuhan bahan bakar pada Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) cenderung mengalami fluktuasi yang dipengaruhi oleh faktor waktu, pola konsumsi masyarakat, dan tren permintaan. Perencanaan persediaan yang tepat menjadi penting untuk menghindari kekurangan maupun kelebihan stok. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi prediksi kebutuhan bahan bakar menggunakan algoritma Recurrent Neural Network (RNN) yang mampu memproses data historis penjualan bahan bakar untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Data yang digunakan berasal dari catatan penjualan harian SPBU Letda Sujono, yang diolah melalui tahapan normalisasi, pembentukan data sequence, pelatihan model, serta evaluasi kinerja prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat memberikan estimasi kebutuhan bahan bakar untuk periode berikutnya dengan tingkat akurasi yang baik. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu pihak SPBU dalam merencanakan distribusi bahan bakar secara lebih efektif dan efisien.
References
Alter, S. (2002). Information Systems: Foundation of E-Business. Prentice Hall.
Bisono, A.T., & Zulherry, A. (2025). Analisis Sentimen Game Genshin Impact untuk Mengetahui Reaksi dan Harapan Pemain Menggunakan Metode Naïve Bayes. sudo Jurnal Teknik Informatika 4 (2), 183-193
Bodnar, G. H., & Hopwood, W. S. (2010). Sistem Informasi Akuntansi. Salemba Empat.
Davis, G. B. (1991). Management Information Systems: Conceptual Foundations, Structure, and Development. McGraw-Hill.
Engels, G., Hausmann, J. H., Heckel, R., & Sauer, S. (2000). Testing UML models for structural correctness. Proceedings of the 5th International Conference on the Unified Modeling Language.
Basri,M., & Zulherry, A. (2025). Analysis of the Impact of Gambling and Online Loans in the Perspective of Informatics, Islam, and Kemuhammadiyahan. AR-RASYID: Jurnal Pendidikan Agama Islam 5 (1)
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Haykin, S. (2009). Neural Networks and Learning Machines (3rd ed.). Prentice Hall.
Ichsan, A., Zulherry, A., Lubis, T.A., & Shahnaz, B.A.Z. (2025). Utilization of Mobile Applications to Speed Up The Search for Android-Based Index Places. IJATCoS: Indonesian Journal of Applied Technology, Computer and Science 2 (1)
Sari, I.P., Hariani, P.P., Al-Khowarizmi, A., Ramadhani, F., Sulaiman, O.K., Satria, A, & Manurung, A.A. (2024). CLUSTERING HIV/AIDS DISEASE USING K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM. Proceeding International Seminar on Islamic Studies 5 (1), 1668-1676
Sari, I.P., Ramadhani, F., Satria, A., & Sulaiman, O.K. Leukocoria Identification: A 5-Fold Cross Validation CNN and Adaboost Hybrid Approach. 2023 6th International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI), 486-491
Manurung, A.A., Nasution, M.D., & Sari, I.P. (2023). Implementation of Fuzzy K-Nearest Neighbor Method in Dengue Disease Classification. 2023 11th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), 1-4
Jain, A. K., Mao, J., & Mohiuddin, K. M. (1996). Artificial neural networks: A tutorial. Computer, 29(3), 31–44.
Sari, I.P., Ramadhani, F., Satria, A., & Apdilah, D. (2023). Implementasi Pengolahan Citra Digital dalam Pengenalan Wajah menggunakan Algoritma PCA dan Viola Jones. Hello World Jurnal Ilmu Komputer 2 (3), 146-157
Sari, I.P., Al-Khowarizmi, A, Sulaiman, O.K., & Apdilah, D. (2023). Implementation of Data Classification Using K-Means Algorithm in Clustering Stunting Cases. Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering 4 (2), 402-412
Sulaiman, O.K & Batubara, I.H. (2021). Implementation Data Mining For Level Analysis Traffic Violation By Algorithm Association Rule. Al'adzkiya International of Computer Science and Information Technology (AIoCSIT) Journal 2 (2), 128-135
Jogiyanto, H. M. (2005). Analisis dan Desain Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Andi.
Zulherry, A. (2023) Decision making for network security with simple additive weighting method. Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) 6 (3), 155-159
Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2018). Statistical and Machine Learning forecasting methods: Concerns and ways forward. PLOS ONE, 13(3).
Sari, I.P., Batubara, I.H., & Al-Khowarizmi, A. (2021). Sensitivity Of Obtaining Errors In The Combination Of Fuzzy And Neural Networks For Conducting Student Assessment On E-Learning. International Journal of Economic, Technology and Social Sciences (Injects) 2 (1), 331-338
Sari, I.P., Al-Khowarizmi, A., & Batubara, I.H. (2021). Cluster Analysis Using K-Means Algorithm and Fuzzy C-Means Clustering For Grouping Students' Abilities In Online Learning Process. Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering 2 (1), 139-144
Apdilah, D., & Sari, I.P. (2021). Optimization Of The Fuzzy C-Means Cluster Center For Credit Data Grouping Using Genetic Algorithms. Al'adzkiya International of Computer Science and Information Technology (AIoCSIT) Journal 2 (2), 156-163
Pandolfi, R., & Adinolfi, V. (2023). Prediksi konsumsi bahan bakar secara Real-Time melalui Recurrent Neural Network. Journal of Transportation AI.
Polverino, P., & Cesare, A. (2023). Fuel Consumption Forecasting with RNNs for Fleet Optimization and CO2 Reduction. Transportation Engineering Reports.
Zulherry, A., Siregar,F.A., Gultom, Z.A., & Raihan, E.A. (2023). Optimalisasi Website untuk Monitoring Jaringan OPD di Dinas Kominfo Kota Medan dengan Metode Triangulasi. Bulletin of Computer Science Research 3 (5), 357-363
Rifais, A. (2019). Prediksi Konsumsi Energi Listrik Menggunakan Recurrent Neural Network (RNN) di PLN APJ Salatiga. Universitas Negeri Semarang.
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323, 533–536.
Sahi, S. (2020). Pemrograman Web Dinamis dengan PHP dan MySQL. Informatika.
Setiawan, H., Dewi, R. P., & Putri, A. D. (2022). Pengujian Perangkat Lunak Menggunakan Metode Black Box. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi.
Sudaria, T., Wijaya, A. S., & Putra, D. (2021). Belajar HTML & CSS Untuk Pemula. Deepublish.
Uminingsih, E., Kurniawan, D., & Rahmah, M. (2022). Pengujian White Box dan Black Box pada Aplikasi Berbasis Web. Jurnal Teknik Informatika.
Zulherry, A., Gunawan, T.S., & Wanayumini, W. (2021). Analisis Hasil Pendukung Keputusan Mendapatkan Rumah Dinas Perusahaan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 2021
Wahyuni, R., & Irawan, A. (2020). Pemanfaatan Web sebagai Media Informasi Digital. Jurnal Sistem Informasi dan Informatika.
Wang, Y., Wang, J., & Zhang, Y. (2019). A Review of Smart Energy Forecasting Using Artificial Neural Networks. Energy Reports, 5, 435–450.
Wiradiputra, A. (2021). Rekayasa Perangkat Lunak. Universitas Terbuka.
Indah Purnama Sari. Algoritma dan Pemrograman. Medan: UMSU Press, 2023, pp. 290.
Andi Zulherry, Muhammad Basri, Muhammad Haris, Ferdy Riza, Zuli Agustina Gultom, Farid Akbar Siregar, Okvi Nugroho, Mahardika Abdi Prawira Tanjung. Komunikasi Data dan Jaringan Komputer. Medan: UMSU Press, 2025, pp. 202.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Fauzan Ilhamdi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
