<![CDATA[PT Resik Mitra Anugerah (RMA) merupakan perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur yang memiliki brand produk personal care bernama Zizi. Karena jumlah pesanan produk Zizi yang fluktuatif tiap bulannya, PT RMA kesulitan dalam menentukan jumlah produksi. Hal ini yang menyebabkan PT RMA pernah mengalami overstock pada gudang penyimpanan dikarenakan jumlah produksi yang berlebih daripada jumlah permintaan. Salah satu solusi dari masalah ini adalah dengan membuat prediksi jumlah permintaan konsumen yang dapat membantu dalam perencanaan jumlah produksi. Pembuatan prediksi dilakukan dengan membangun model yang dilatih menggunakan data penjualan historis selama tiga tahun terakhir. Model prediksi menggunakan metode Recurrent Neural Network (RNN). Proses pembuatan prediksi mengikuti alur kerja tidy forecasting. Optimasi hyperparameter dari model RNN dilakukan menggunakan metode grid search. Konfigurasi hyperparameter terbaik yang ditemukan mencakup penggunaan fungsi aktivasi relu, jumlah epoch sebanyak 100, dan jumlah neuron pada hidden layer sebanyak 100. Evaluasi model prediksi menggunakan metrik RMSE. Empat metode forecasting sederhana yaitu metode Mean, Naïve, Drift dan Simple exponential smoothing digunakan sebagai pembanding. Hasilnya, nilai RMSE dari model RNN sebesar 62,321, merupakan nilai RMSE terendah dan mengungguli keempat metode pembanding. Hasil prediksi disajikan dalam sebuah dashboard yang mencakup grafik historis penjualan tahunan dan grafik prediksi.]]>
Copyrights © 2023
