<![CDATA[Sinar Megartha Perkasa menghadapi tantangan dalam meningkatkan akurasi prediksi penjualan, yang sangat penting untuk mendukung perencanaan strategis dan pengambilan keputusan yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan PyCaret, sebuah pustaka machine learning open-source berbasis Python yang dirancang dengan pendekatan low-code, guna mengembangkan model prediksi penjualan yang lebih tepat. Metodologi yang digunakan mencakup pengumpulan data penjualan historis, pra-pemrosesan data, dan penerapan algoritma regresi melalui PyCaret. Untuk mengevaluasi kinerja model, digunakan metrik seperti Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan PyCaret secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi penjualan jika dibandingkan dengan metode tradisional, dengan penurunan yang signifikan pada nilai MAE dan RMSE. Penelitian ini memberikan solusi praktis untuk pengembangan model prediksi penjualan yang efisien, yang dapat diintegrasikan ke dalam sistem manajemen PT. Sinar Megartha Perkasa. Dengan adanya prediksi yang lebih akurat, perusahaan dapat membuat keputusan strategis berbasis data untuk mempertahankan keunggulan kompetitif di pasar.]]>
Copyrights © 2025
