Penggunaan LSTM dalam Membangun Prediksi Penjualan untuk Aplikasi Laptop Lens - Ghufron Tamami; Arifin, Muhammad (JURNAL FASILKOM, 2024)
Laptop adalah alat penting yang mendukung fleksibilitas dan produktivitas dalam dunia bisnis, terutama pada bidang manajemen pengelolaan stok barang yang efektif. Peramalan penjualan menjadi aspek utama dalam melakukan manajemen stok barang, dan peramalan ini dapat membantu perusahaan untuk menentukan strategi masa depan agar tetap dapat bersaing. Pengelolaan stok barang yang efektif sangat penting untuk memastikan ketersedian produk sesuai dengan tren permintaan pasar, hal ini dapat membantu perusahaan untuk tetap mempertahankan keunggulan kompetitif mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menguji model Long Short-Term Memory (LSTM) dalam melakukan peramalan penjualan dengan memanfaatkan data dengan format time series. Hasil peramalan nantinya akan dikategorikan menjadi tiga kategori, yaitu low-end, mid-end dan high-end. Pembagian kategori ini akan membantu keputusan suatu perusahaan yang bersifat strategis. Hasil evaluasi menunjukkan performa yang cukup bervariasi di setiap kategori. Pada kategori low-end, model mencapai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 91.2161 dan R-squared (R2) sebesar 0.8247, menunjukkan tingkat loss 91 unit dengan variasi 82.47% dari data penjualan. Untuk kategori mid-end, model menunjukkan performa sangat baik dengan RMSE sebesar 22.3920 dan R2 sebesar 0.9890, menandakan tingkat loss 22 unit dan variasi 98.90%. Pada kategori high-end, model mencapai RMSE sebesar 96.8210 dan R2 sebesar 0.8432, dengan tingkat loss 96 unit dan variasi 84.32%. Penelitian ini menunjukkan bahwa model LSTM efektif dalam memprediksi tren penjualan di semua kategori harga, sehingga dapat membantu perusahaan dalam manajemen stok dan perencanaan pemasaran yang lebih strategis.