?url_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rft.relation=https%3A%2F%2Frepository.unigoro.ac.id%2Fid%2Feprint%2F5170%2F&rft.title=Optimizing+Safety+Stock+Using+Ann-Based+Time+Series+Clustering&rft.creator=Rizky+Stighfarrinata%2C+Stighfarrinata&rft.creator=Eko+Wahyu+Abryandoko%2C+Abryandoko&rft.creator=Shofi+Zakiyatul+Maghfiroh%2C+Maghfiroh&rft.subject=Prodi+Teknik+Industri&rft.description=Penelitian+ini+bertujuan+untuk+mengoptimalkan+prediksi+permintaan+dan+perhitungan+safety+stock+dengan+menerapkan+metode+Artificial+Neural+Network+(ANN)+yang+dikombinasikan+dengan+klasterisasi+data+time+series.+Data+permintaan+historis+diklasifikasikan+ke+dalam+dua+klaster+berdasarkan+kemiripan+pola%2C+yaitu+jenis+produk+Inner+Clack+dan+Inner+Goint.+Setiap+klaster+kemudian+dilatih+menggunakan+model+ANN+secara+terpisah+untuk+meningkatkan+spesifisitas+dan+akurasi+prediksi.+Evaluasi+performa+model+dilakukan+menggunakan+metrik+Mean+Absolute+Percentage+Error+(MAPE)+terhadap+data+out-sample.+Hasilnya+menunjukkan+bahwa+model+ANN+mampu+memberikan+akurasi+yang+baik%2C+dengan+MAPE+terbaik+sebesar+10%2C55%25+untuk+klaster+pertama+dan+10%2C78%25+untuk+klaster+kedua.+Hasil+prediksi+dari+masing-masing+model+digunakan+dalam+perhitungan+safety+stock+berdasarkan+pendekatan+probabilistik%2C+yang+memperhitungkan+nilai+MAPE+dan+tingkat+layanan+(service+level)+sebesar+96%25+atau+setara+dengan+Z-score+1%2C75.+Perhitungan+safety+stock+dilakukan+untuk+masing-masing+bulan+dalam+satu+tahun+ke+depan%2C+sehingga+diperoleh+total+stok+disarankan+yang+mampu+mengantisipasi+ketidakpastian+permintaan.+Hasil+penelitian+menunjukkan+bahwa+integrasi+ANN+dan+klasterisasi+time+series+dapat+meningkatkan+ketepatan+prediksi+serta+efisiensi+dalam+pengelolaan+persediaan.+Pendekatan+ini+dapat+diterapkan+sebagai+sistem+pendukung+keputusan+dalam+perencanaan+persediaan+gudang+yang+lebih+adaptif+dan+responsif+terhadap+dinamika+permintaan&rft.publisher=LPPM+UNIVERSITAS+BOJONEGORO&rft.date=2026-01-01&rft.type=Other&rft.type=NonPeerReviewed&rft.format=text&rft.language=en&rft.identifier=https%3A%2F%2Frepository.unigoro.ac.id%2Fid%2Feprint%2F5170%2F1%2FRizky_Ganjil_2025.pdf&rft.identifier=++Rizky+Stighfarrinata%2C+Stighfarrinata+and+Eko+Wahyu+Abryandoko%2C+Abryandoko+and+Shofi+Zakiyatul+Maghfiroh%2C+Maghfiroh++(2026)+Optimizing+Safety+Stock+Using+Ann-Based+Time+Series+Clustering.++LPPM+UNIVERSITAS+BOJONEGORO.+++++