ANALISIS PERBANDINGAN MODEL SARIMA DAN XGBOOST DALAM PERAMALAN KEBUTUHAN KEMASAN PLASTIK PE (STUDI KASUS PT XYZ)

Kemasan plastik Polyethylene (PE) merupakan komponen penting dalam proses produksi di PT XYZ, khususnya untuk produk Bumbu Ayam Marinasi yang menyumbang 72% dari total pemakaian kemasan PE perusahaan. Selama ini penentuan kebutuhan kemasan masih dilakukan secara konvensional berdasarkan estimasi pemakaian tahun sebelumnya tanpa metode peramalan yang terstruktur, sehingga rawan menimbulkan risiko kekurangan maupun kelebihan persediaan akibat fluktuasi permintaan yang meningkat menjelang Hari Raya Idul Fitri dan periode akhir tahun. Penelitian ini bertujuan membandingkan dua metode peramalan, yaitu Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) sebagai pendekatan statistik klasik dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) sebagai pendekatan machine learning, dalam memprediksi kebutuhan kemasan plastik PE Bumbu Ayam Marinasi berdasarkan data historis harian periode Januari 2024 hingga April 2026 sebanyak 849 observasi. Model SARIMA dibangun dengan konfigurasi terbaik (0,0,3)(1,1,1)30 berdasarkan nilai AIC terendah, sedangkan model XGBoost dioptimalkan melalui hyperparameter tuning menggunakan RandomizedSearchCV dengan parameter n_estimators 500, learning_rate 0,01, dan max_depth 3. Hasil evaluasi menggunakan metrik RMSE, MAE, dan MAPE menunjukkan bahwa XGBoost memberikan performa lebih baik dibandingkan SARIMA, dengan nilai RMSE 560, MAE 409, dan MAPE 13,84%, sementara SARIMA menghasilkan RMSE 924, MAE 719, dan MAPE 23,06%. Model XGBoost selanjutnya digunakan untuk meramalkan kebutuhan kemasan periode Mei 2026 hingga April 2027, dengan hasil yang menunjukkan kenaikan signifikan pada bulan November dan Desember sesuai pola musiman historis. Seluruh hasil peramalan diimplementasikan dalam dashboard interaktif berbasis web untuk mempermudah pihak manajemen PT XYZ dalam memantau pemakaian kemasan dan mengambil keputusan terkait pengadaan secara lebih cepat dan akurat.

Kata kunci: peramalan, SARIMA, XGBoost, kemasan plastik PE, dashboard