Analisis Penjualan Terhadap Durasi Live Dan Jumlah Penonton Aktif Melalui Metode Optimasi Dengan Algoritma Stochastic Gradient Descent (Sgd) - Ginda M. A. Siregar; Muhammad Farid Fitriansyah; Rizalul Akram; Irwanda Syahputra; Ade Zulkarnain Hasibuan (Universitas Sulawesi Barat, 2026)
Live streaming commerce menjadi strategi pemasaran digital yang memungkinkan interaksi langsung antara penjual dan konsumen secara real-time. Namun, peningkatan durasi siaran dan jumlah penonton aktif tidak selalu diikuti peningkatan jumlah produk terjual. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi jumlah produk terjual berdasarkan durasi live (X₁) dan jumlah penonton aktif (X₂) menggunakan regresi linear yang dioptimasi dengan algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD). Dataset historis aktivitas live streaming digunakan sebagai data pelatihan dan evaluasi model. Kinerja model diukur menggunakan metrik R², Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pengujian menunjukkan model memperoleh nilai R² sebesar 0,4995, MAE sebesar 10,0113, RMSE sebesar 14,0243, dan MAPE sebesar 66,94%. Model kemudian diimplementasikan dalam dashboard berbasis Streamlit untuk menyediakan simulasi prediksi penjualan secara real-time guna mendukung perencanaan strategi live streaming yang lebih efektif dan berbasis data.