Perbandingan Metode Deep Learning pada Peramalan Data Penjualan - Ida Bagus Nyoman Pascima; I Made Edy Listartha (Universitas Pendidikan Ganesha, 2025)
Peramalan merupakan elemen penting dalam operasi bisnis modern, terutama dalam penjualan produk. Proses ini memberikan perkiraan permintaan masa depan yang dapat diandalkan, menjadi dasar bagi keputusan strategis dan operasional perusahaan. Dengan memahami pola dan tren permintaan, perusahaan dapat mengoptimalkan persediaan, perencanaan produksi, alokasi sumber daya, dan strategi pemasaran dengan lebih efektif. Metode peramalan tradisional sering kali kesulitan menangkap kompleksitas data yang dipengaruhi oleh faktor seperti tren pasar, musim, dan promosi. Dalam konteks ini, deep learning, khususnya Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU), muncul sebagai solusi yang menjanjikan. Kedua metode ini mampu menangani data non-linear dan menangkap pola jangka panjang serta pendek, meskipun perbandingan langsung antara LSTM dan GRU dalam peramalan penjualan produk masih kurang dipahami. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa LSTM dan GRU dalam peramalan penjualan dengan melakukan akuisisi data, preprocessing, dan pelatihan model. Melalui analisis performa dari kedua model, penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran yang jelas dan setara, sehingga hasilnya dapat digunakan untuk peramalan