PENERAPAN LONG SHORT TERM MEMORY PADA DATA TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN PRODUK PT. METISKA FARMA - Wiranda, Laras; Sadikin, Mujiono (Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI, 2019)
Persaingan penjualan produk antar industri farmasi di Indonesia semakin ketat. Keadaan dan permintaan pasar juga menjadi semakin kompleks dan sulit diprediksi. Oleh karena itu, industri farmasi harus memiliki perencanaan strategis di bidang pemasaran, diantaranya melalui prediksi permintaan atau penjualan. Sejauh ini PT. Metiska Farma sudah menerapkan metode prediksi untuk kebutuhan rencana produksi. Namun, hasil dari metode peramalan yang telah dilakukan tidak akurat, selain kurang efektif karena dilakukan secara manual. Pada studi yang disajikan pada makalah, dilakukan uji coba prediksi berbasis teknik Machine Learning yaitu metode Long Short Term Memory (LSTM). Untuk menguji coba teknik yang diusulkan digunakan dataset produk ?X? dengan parameter kinerja Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian melalui evaluasi kinerja model data training terhadap data testing, menunjukkan bahwa nilai LSTM dalam memprediksi penjualan sebesar 13,762,154.00 untuk RMSE dalam nilai rupiah dan MAPE sebesar 12%.