Treffer: Prediksi Omset Penjualan Toko Mbak Ning Pasar Cinderamata Menggunakan Long Short Term Memory

Title:
Prediksi Omset Penjualan Toko Mbak Ning Pasar Cinderamata Menggunakan Long Short Term Memory
Source:
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer; Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025; 160-167 ; 2715-906X ; 2581-1614 ; 10.51717/simkom.v10i1
Publisher Information:
STIMIK Bina Bangsa Kendari
Publication Year:
2025
Document Type:
Fachzeitschrift article in journal/newspaper
File Description:
application/pdf
Language:
English
DOI:
10.51717/simkom.v10i1.580
Rights:
Copyright (c) 2025 Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer ; https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Accession Number:
edsbas.30290230
Database:
BASE

Weitere Informationen

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memainkan peran penting dalam perekonomian Indonesia, namun sering menghadapi tantangan dalam mengelola penjualan. Penelitian ini berfokus pada Toko Mbak Ning di Pasar Cinderamata, yang menjual kebutuhan sandang. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model prediksi omset penjualan yang akurat menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) dengan hyperparameter tuning. Data yang digunakan berjumlah 89 baris, dari Januari 2017 hingga Mei 2024. Metode penelitian meliputi business understanding, pengumpulan data, exploratory data analysis, persiapan data, implementasi model LSTM, dan evaluasi kinerja model menggunakan RMSE dan MAPE. Model menghasilkan akurasi prediksi dengan RMSE 0.1484 dan MAPE 24.8%. Prediksi untuk 7 bulan ke depan menunjukkan tren penjualan yang sedikit menurun. ; Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memainkan peran penting dalam perekonomian Indonesia, namun sering menghadapi tantangan dalam mengelola penjualan. Penelitian ini berfokus pada Toko Mbak Ning di Pasar Cinderamata, yang menjual kebutuhan sandang. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model prediksi omset penjualan yang akurat menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) dengan hyperparameter tuning. Data yang digunakan berjumlah 89 baris, dari Januari 2017 hingga Mei 2024. Metode penelitian meliputi business understanding, pengumpulan data, exploratory data analysis, persiapan data, implementasi model LSTM, dan evaluasi kinerja model menggunakan RMSE dan MAPE. Model menghasilkan akurasi prediksi dengan RMSE 0.1484 dan MAPE 24.8%. Prediksi untuk 7 bulan ke depan menunjukkan tren penjualan yang sedikit menurun.