MODEL PREDIKSI PRODUK OVERSTOCK DAN TIDAK OVERSTOCK DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST - Alfarizki, Maulana Putra; Hadinata, Novri (Journal Transformation of Mandalika, e-ISSN: 2745-5882, p-ISSN: 2962-2956, 2021)
Situs Pakaian E-Commerce Fiktif The Look yang dikembangkan oleh Tim Looker sampai saat ini tidak memiliki model yang dapat memprediksi produk mana yang overstock dan produk mana yang tidak overstock. Tidak adanya model ini akan menjadi masalah karena Tim Looker akan kesulitan jika harus mencari tau secara manual produk mana yang overstock dan produk mana yang tidak overstock. Dengan begitu, penulis tertarik untuk merancang model yang dapat memprediksi produk mana yang overstock dan produk mana yang tidak overstock yang diuraikan ke dalam jurnal ini. Penulis menggunakan algoritma machine learning random forest untuk merancang model prediksi produk overstock dan tidak overstock pada final project di studi independen Ruangguru. Selain algoritma random forest, penulis juga menggunakan tools seperti SQL, PostgreSQL, Python, dan Tableau untuk merancang model prediksi produk overstock dan tidak overstock pada final project di studi independen Ruangguru. Model prediksi produk overstock dan tidak overstock dengan algoritma random forest yang berhasil dirancang pada checkpoint 4 serta insight-insight menarik yang ditemukan penulis pada checkpoint 5 dapat digunakan oleh Tim Looker untuk membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan dan optimasi.