PREDIKSI DATA TRANSAKSI PENJUALAN TIME SERIES MENGGUNAKAN REGRESI LSTM - Ashari, Marie Luthfi; Sadikin, Mujiono (Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha, 2020)
Sebagai upaya untuk memenangkan persaingan di pasar, perusahaan farmasi harus menghasilkan produk obat ? obatan yang berkualitas. Untuk menghasilkan produk yang berkualitas, diperlukan perencanaan produksi yang baik dan efisien. Salah satu dasar perencanaan produksi adalah prediksi penjualan. PT. Metiska Farma telah menerapkan metode prediksi dalam proses produksi, akan tetapi prediksi yang dihasilkan tidak akurat sehingga menyebabkan tidak optimal dalam memenuhi permintaan pasar. Untuk meminimalisir masalah kurang akuratnya proses prediksi tersebut, dalam penelitian yang disajikan pada makalah ini dilakukan uji coba prediksi menggunakan teknik Machine Learning dengan metode Regresi Long Short Term Memory (LSTM). Teknik yang diusulkan diuji coba menggunakan dataset penjualan produk ?X? dari PT. Metiska Farma dengan parameter kinerja Root Mean Squared Error (RMSE) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Hasil penelitian ini berupa nilai rata ? rata evaluasi error dari pemodelan data training dan data testing. Di mana hasil menunjukan bahwa Regresi LSTM memiliki nilai prediksi penjualan dengan evaluasi model melalui RMSE sebesar 286.465.424 untuk data training dan 187.013.430 untuk data testing. Untuk nilai MAPE sebesar 787% dan 309% untuk data training dan data testing secara berurut.