Prediksi Jumlah Penjualan Melalui Live Stream dan Affiliate di TikTok Shop dengan Machine Learning - Putri, Nabila Agustina Cahyani; Patrisiane, Viena (Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak, 2024)
Teknik penjualan telah berkembang pesat dari cara konvensional ke metode online yang sering disebut sebagai e-commerce. Salah satu jenis e-commerce yang terdapat di Indonesia adalah TikTok Shop, pada TikTok Shop terdapat banyak faktor pendukung penjualan. Dua faktor pendukung penjualan yang ada pada TikTok Shop adalah live stream dan affiliate akan tetapi belum adanya penelitian yang membahas akan kedua faktor tersebut secara bersamaan terhadap jumlah penjualan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model untuk memprediksi jumlah penjualan dengan faktor live stream dan affiliate pada TikTok Shop. Metode yang dipakai dalam penelitian ini adalah dengan membandingkan hasil dari RMSE (Root Mean Squared Error) yang terbentuk dari penerapan model machine learning multiple linear regression dan random forest regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik berdasarkan RMSE (Root Mean Squared Error) terendah untuk memprediksi jumlah penjualan dengan faktor live stream dan affiliate pada TikTok Shop adalah algoritma multiple linear regression dengan RMSE (Root Mean Squared Error) sebesar 39.306882.