PREDIKSI KEBERHASILAN PENYELESAIAN PESANAN TEPAT WAKTU DALAM E-COMERCE MENGGUNAKAN MODEL XGBOOST DAN CATBOOST

Rahman, Muhamad Nur Aulia (2025) PREDIKSI KEBERHASILAN PENYELESAIAN PESANAN TEPAT WAKTU DALAM E-COMERCE MENGGUNAKAN MODEL XGBOOST DAN CATBOOST. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text Cover.pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (229kB)
	Text BAB II.pdf Download (261kB)
	Text BAB III.pdf Download (379kB)
	Text BAB IV.pdf Download (754kB)
	Text BAB V.pdf Download (238kB)
	Text Lampiran.pdf Download (898kB)

Abstract

Keberhasilan penyelesaian pesanan tepat waktu merupakan aspek krusial dalam meningkatkan
kepuasan pelanggan dalam e-commerce. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi
faktor-faktor utama yang mempengaruhi ketepatan waktu pengiriman serta mengevaluasi
efektivitas model XGBoost dan CatBoost dalam melakukan prediksi. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa faktor dominan yang mempengaruhi keberhasilan pengiriman meliputi
product_length_cm, product_weight_g, dan order_purchase_timestamp. Model CatBoost lebih
sensitif terhadap karakteristik fisik produk, sementara XGBoost lebih menekankan pola waktu
pemesanan bulanan. Selain itu, tuning hyperparameter menggunakan framework Optuna
terbukti meningkatkan akurasi prediksi kedua model. Implikasi dari hasil ini dapat membantu
platform e-commerce dalam mengoptimalkan manajemen stok, strategi logistik, serta
penjadwalan pengiriman berdasarkan fitur yang paling berpengaruh. Disarankan agar
penelitian selanjutnya mempertimbangkan faktor eksternal lain, seperti kondisi cuaca dan
tingkat kepadatan pengiriman, guna meningkatkan akurasi prediksi dan efisiensi operasional
layanan e-commerce.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Uncontrolled Keywords:	e-commerce, prediksi pengiriman, XGBoost, CatBoost, Optuna
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User:	Users 30 not found.
Date Deposited:	04 Jul 2025 03:35
Last Modified:	09 Jul 2025 06:06
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/13369

Actions (login required)

View Item