Multivariate Time Series Forecasting pada Penjualan Barang Retail dengan Recurrent Neural Network
Robertus Bagaskara Radite Putra 1 , Hendry 2 Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga, Indonesia Email: 672018061@student.uksw.edu 1 , hendry@uksw.edu 2
Abstrack –  Indonesian  retail  market  is  growth  along  with  increasing  of  population  and  purchasing power. This opportunity needs to be utilized, but on retail business, sometimes there’s a situation in store where it happens Out of Stock or Over Stock. To handle this problem, we can make a forecast or a prediction about the sales on the future.  There are many methods on forecasting, but in general they are divide into statistical methods and computational intelligence methods. This research is aimed to forecast  retail  sales  on  each  day  using  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  as  part  of  computational intelligence method. From this research, we can get a result that on retail forecasting sales case, the accuration performance of RNN is better than statistical method.
Keywords – Forecasting, Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU).
I ntisari – Pasar ritel di Indonesia semakin berkembang seiring bertambahnya penduduk dan daya beli. Peluang  ini  harus  dimanfaatkan,  namun  dalam  bisnis  ritel,  kadangkala  terjadi  keadaan Out  of  Stock maupun over  stock di  dalam  toko.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  kita  bisa  mengatasinya  dengan melakukan  peramalan  atau  prediksi  penjualan  yang  akan  terjadi  di  masa  mendatang.  Ada  beberapa macam metode untuk melakukan peramalan, namun secara umum terbagi menjadi 2 jenis yaitu metode statistika  dan  juga computational  intelligence. Penelitian  ini  mencoba  untuk  melakukan  prediksi penjualan barang retail perhari menggunakan metode Recurrent Neural Network (RNN) sebagai bagian dari metode computational intelligence . Dari penelitian ini kita bisa dapatkan hasil bahwa dalam kasus prediksi penjualan ritel, performa akurasi RNN lebih baik dari metode statistika.
Kata Kunci - Forecasting, Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU).

## I. P ENDAHULUAN
Di  Indonesia,  industri  ritel  memiliki  kontribusi  yang  cukup  strategis  terhadap perekonomian, dan potensi pasar retail Indonesia sendiri termasuk cukup besar dalam konteks global  [1].  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Technavio,  pasar  retail  Indonesia diprediksi  akan  naik  sebesar  37.32  miliar  USD  dengan  CAGR  ( Compound  Annual  Growth Race )  sebesar  4%  dari  tahun  2021  hingga  2025  [2].  Melihat  potensi  seperti  ini,  sebuah perusahaan  ritel  terutama  perusahaan  ritel  yang  berskala  besar,  harus  secara  tepat memperkirakan  berapa  kebutuhan inventory barang  yang  ada  berdasarkan  kemungkinan penjualan yang terjadi.
Peramalan ( forecasting ) penjualan yang akurat sangat krusial terhadap keuntungan yang didapatkan perusahaan ritel karena berpengaruh terhadap manajemen stok barang perusahaan [3]. Manajemen stok barang yang baik akan meminimalisir adanya barang Out of Stock maupun Over Stock yang secara langsung akan berpengaruh terhadap keuntungan yang didapatkan oleh perusahaan. Untuk itu forecasting merupakan hal yang cukup penting terhadap jalanya proses bisnis ritel.
Dalam forecasting , umumnya data yang digunakan sebagai basis perhitungan adalah data masa lampau dalam range waktu tertentu atau biasa disebut dengan data runtun waktu atau Time Series . Secara garis besar, terdapat 2 jenis metode dalam forecasting time series , yaitu metode  statistik  ( statistical  time  series )  dan  metode machine  learning atau computational intelligence [4], [5]. Metode statistik yang umum digunakan seperti algoritma Moving Average dan Exponential Smoothing membutuhkan data yang sifatnya linier, namun dalam realitanya seringkali  data  yang  didapat  bersifat  non-linier  [5].  Metode deep  learning yang  merupakan subset  dari machine  learning memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam  menangkap  pola non-linier dalam data, selain itu apabila data yang dimiliki cukup besar, deep learning lebih mampu untuk meningkatkan performa apabila dibandingkan dengan metode statistik yang tidak meningkatkan hasil forecasting meski data yang tersedia lebih banyak [5], [6]. Salah satu algoritma yang termasuk dalam keluarga deep learning adalah RNN ( Recurrent Neural Network ). RNN adalah salah satu kelas dari ANN ( Artificial Neural Network ), dimana arsitektur hidden layer nya memperbolehkan output sebelumnya menjadi input saat ini dalam states [7].  RNN  dapat  memodelkan  ketergantungan  temporal  dan  cocok  untuk  melakukan prediksi terhadap data yang berurut [8]. Untuk itu RNN akan digunakan dalam penelitian ini karena  dirasa  cocok  digunakan  dalam  memprediksi  penjualan  barang  ritel  dikarenakan  data yang  dianalisis  merupakan  data  –  data  yang  terurut  berdasarkan  waktu  dan  sangat  mungkin untuk bersifat non-linear. Selain itu, dalam prakteknya, banyaknya penjualan juga disebabkan oleh beberapa faktor seperti ada tidaknya promo pada barang tertentu, hari – hari spesial dan juga harga barang. Untuk itu, perbedaan dalam penelitian ini adalah proses forecasting tidak hanya  menggunakan  satu  variabel  yaitu  penjualan  itu  sendiri  saja,  namun  juga mempertimbangkan  beberapa  faktor  lain  untuk  melakukan  prediksi  atau  disebut  juga multivariat.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
Penelitian  yang  berjudul  “Penerapan Long  Short-Term  Memory pada  Data Time  Series Untuk Memprediksi Penjualan Produk PT. Metiska Farma menggunakan Algoritma LSTM”, membahas tentang penerapan algoritma LSTM untuk memprediksi penjualan produk farmasi. Dari penelitian tersebut, didapat bahwa model LSTM dengan pembagian dataset sebesar 90% training dan 10% testing mendapatkan hasil paling optimal berdasarkan perhitungan RMSE dan MAPE dari data testing [8]. Pada penelitian berjudul “ Daily Retail Demand Forecasting using Machine Learning with Emphasis  on  calendric  special  days ”,  membahas  tentang  penerapan  beberapa  algoritma berbasis machine learning untuk memprediksi permintaan ( demand ) berdasarkan data transaksi pada  salah  satu  industri bakery ,  terutama  di  hari  spesial  ( special  days )  dengan  jumlah permintaan  yang  berbeda  dibandingkan  hari  biasa.  Dalam  penelitian,  didapatkan  bahwa performa RNN lebih unggul dari ANN(MLPs), GBRTs, Linear Regression based model , ETS based model , dan LGBM [9].
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “ Electricity  Price  Forecasting  Using  Recurrent  Neural Network ”,  dilakukan  penelitian  guna  memprediksi  harga  listrik  berdasarkan  data  univariat maupun  multivariat  menggunakan  algoritma  ANN,  LSTM,  dan  GRU.  Dalam  penelitian tersebut didapatkan hasil bahwa LSTM dan GRU memiliki hasil yang lebih akurat daripada ANN. Sedangkan jika dilihat dari sisi performa, algoritma GRU lebih baik jika dibandingkan dengan LSTM [10].
Forecasting Multivariate Time Series sendiri adalah peramalan yang menggunakan lebih dari satu kriteria atau variabel yang berubah dari waktu ke waktu [11]. Dengan penggunaan data  multivariat ini  diharapkan  hasil  prediksi  yang  didapat  akan  lebih  akurat  daripada menggunakan  data  univariat,  karena  model  multivariat  menyimpan  sifat  yang  berlaku  antar
variabel  [12].  Menurut  jangka  waktunya, forecasting dibedakan  menjadi forecasting jangka pendek,  menengah  dan  panjan. Forecasting jangka  pendek  adalah forecasting yang menggunakan periode waktu (harian, mingguan, bulanan) ke masa depan, jangka menengah menggunakan periode waktu 1-2 tahun, dan jangka panjang periode waktunya selama beberapa tahun [13]. Dalam penelitian ini, akan digunakan jenis forecasting jangka pendek. Jaringan  syaraf  tiruan  ( Artificial  Neural  Network /  ANN)  adalah  sistem  cerdas  yang terinspirasi dari sistem saraf manusia yang mengirimkan informasi dari satu neuron menuju ke neuron yang lain. Neural Network menghubungkan beberapa input nodes 𝑥 ! = (𝑥 " , 𝑥 # , … , 𝑥 $ ) dalam input  layer dengan  satu  atau  beberapa output  nodes 𝑦 ! = (𝑦 " , 𝑦 # , … , 𝑦 $ ) yang  berada pada output layer melewati hidden layer . Gambaran model ANN kurang lebih seperti berikut:
Gambar 1. Diagram Struktur Arsitektur Artificial Neural Network
Dalam penelitian ini, model akan belajar dari pengalaman yang pernah terjadi sebelumnya. Untuk  itu  kita  membutuhkan  data  masa  lalu  dimana output /prediksi  kita  nantinya  akan dipengaruhi oleh data yang dipelajari [14]–[16].
RNN atau disebut juga jaringan umpan balik merupakan pengembangan dari ANN, dimana didalamnya terdapat loop yang mengakomodasi output pada network untuk menjadi input pada network tersebut  yang  kemudian  akan  digunakan  untuk  menghasilkan output baru.  RNN mempertahankan memori internal yang memungkinkan mereka untuk mengenali pola/ pattern yang dinamis.
Gambar 2. Arsitektur Reccurent Neural Network
Dari  Gambar  2,  terlihat  pola looping yang  terkait  dalam sequences yang  menyebabkan RNN  dapat  menyimpan  ingatan  sementara,  dan  nanti  dipakai  dalam  pemrosesan  data berikutnya.  Algoritma RNN memiliki beberapa variasi pengembangan seperti LSTM ( Long Short Term Memory ) dan GRU ( Gated Recurrent Unit ) [9], [14], [17], [18]. LSTM dan GRU keduanya merupakan modifikasi dari RNN ( Recurrent Neural Network ). LSTM adalah sebuah algoritma pengembangan yang ada untuk mengatasi permasalahan pada RNN yaitu vanishing gradient . Hal ini sering terjadi pada data yang memiliki sequence yang besar sehingga RNN tidak dapat menangkap long term dependencies [19]. Permasalahan yang terdapat pada RNN ini dapat menyebabkan akurasi dari prediksi menggunakan RNN berkurang [20]. Arsitektur LSTM tertuang dalam gambar dibawah ini.

## Gambar 3. Arsitektur LSTM
LSTM  memiliki  3 gate didalamnya, gate yang  pertama  adalah Input  Gate yang memutuskan  nilai  mana  yang  akan  diperbarui.  Kedua  adalah Forget  Gate yaitu gate yang memutuskan  informasi  apa  yang  akan  dibuang.  Dan  terakhir  adalah Output  Gate yaitu gate yang memutuskan bagian mana saja yang akan dihasilkan.
GRU  juga  sebuah  pengembangan  dari  RNN,  konsep  komputasinya  lebih  sederhana daripada LSTM namun masih bisa menangani masalah vanishing gradient [20].

## Gambar 4. Arsitektur GRU
GRU memiliki 2 gate , yaitu reset gate r dan update gate z. Reset gate adalah gate yang menentukan bagaimana cara menggabungkan input yang baru kedalam memori sebelumnya, dan Update gate menentukan banyaknya memori sebelumnya yang harus disimpan [20]. Ide dasar penggunaan mekanisme gate yaitu untuk mempelajari long-term dependencies . Kedua algoritma ini dipiih dalam penelitian ini karena menjadi algoritma yang cukup populer sebagai bentuk pengembangan dari RNN dan dari berbagai penelitian memiliki tingkat akurasi yang baik. Selain itu kedua algoritma ini cukup mudah diaplikasikan kedalam program karena sudah terdapat library untuk memudahkan penggunaanya dalam bahasa pemrograman Python. Untuk membandingkan performa tiap model RNN, akan digunakan beberapa matriks yang sering dipakai sebagai indikator akurasi tiap model seperti MAE ( Mean Absolute Error ), MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error ),  dan  juga  MSE  ( Mean  Squared  Error ).  Berikut  ini ditampilkan rumus dari ketiga pengujian tersebut [9], [21].
MSE = " $ ∑(𝑌 % − 𝑌 & % ) # (1)
MAPE  = " $ ∑ |( ! )(& ! | ( ! $ %*" (2)
MAE = " $ ∑ |𝑌 % − 𝑌′ % | $ %*" (3)
Keterangan: Yt = Nilai aktual periode t
Y’t = Nilai peramalan periode t n
= Banyaknya periode

## B. Tahap Penelitian
Diagram berikut menggambarkan proses atau alur dalam penelitian ini:

## Gambar 5. Tahap Penelitian
Hal yang pertama dilakukan dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi masalah yang terdapat dalam industri ritel terkait dengan penyediaan barang dan perencanaan stok barang. Dilanjutkan dengan mengumpulkan dataset yang akan dijadikan sumber training untuk model. Data yang sudah didapatkan akan dilanjutkan ke dalam proses preprocessing data. Selanjutnya dilakukan proses pembuatan model menggunakan data training yang ada. Terakhir, dilakukan proses perbandingan dan evaluasi hasil forecasting untuk tiap model dan SKU yang ada.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dalam format .csv berisikan record data penjualan salah satu store milik PT. XYZ dari tanggal 01 Januari 2019 hingga 31 Desember 2020. Program Python dengan GUI menggunakan Jupyter Notebook digunakan untuk membaca dan mem-visualisasikan data yang ada. Python sendiri dipilih karena merupakan sebuah bahasa pemrograman  yang  fleksibel  dan  banyak  didukung  oleh library yang  sangat  berguna  dalam proses data analyst . Gambar 6 menunjukan gambaran data menjadi sumber penelitian ini.
Lalu  Gambar  7  menunjukan  grafik  ilustrasi  penjualan  produk  di  salah  satu  departemen yang ada pada PT. XYZ yaitu departemen embalasi.
Gambar 6. Gambaran Data yang digunakan
Terdapat 5.789 jenis produk yang berbeda dan terbagi di dalam 40 departemen produk. Dataset ini memiliki 12 kolom. Tabel 1 menunjukan tentang detail kolom yang terdapat dalam data.
T ABEL I
D ETAIL D ATA Nama Kolom Tipe Data Deskripsi SKU Integer ID Produk DATE# String Tanggal Transaksi STORE_CODE String Kode Toko QTY Integer Jumlah Penjualan PRICE Integer Harga FLAG_PROMO Integer ID Flag Promo CTGR Integer ID Kategori Produk DEPT Integer ID Departemen Produk FLAG_FESTIVE Integer ID Flag Festive DESCP String Nama Produk DESCP_KATAGORI String Nama Kategori DESC_DEPT String Nama Departemen
Data  ini  diolah  lebih  dahulu  serta  dikonversi  kedalam  bentuk dataframe menggunakan library Pandas  untuk  memudahkan  proses  eksplorasi  dan  juga  pemodelan  menggunakan Python .
Tidak setiap hari barang yang ada dalam toko terjual, sehingga jika diurutkan berdasarkan tanggal transaksi lalu data dikelompokan berdasarkan SKU, ada banyak record yang nilai null . Data yang bernilai null ini sebenarnya bisa ditangani dengan melakukan interpolasi data untuk memberikan  nilai  0  untuk  kolom  QTY  dalam  setiap  tanggal  yang  tidak  ada  dalam record . Namun  data  yang  sangat  bergantung  dengan  kebijakan  PT.  XYZ  sendiri  seperti  PRICE, FLAG_PROMO dan FLAG_FESTIVE tidak bisa kita lakukan interpolasi.
Sedangkan dalam penelitian multivariate forecasting , tidak diperbolehkan terdapat data bernilai null . Maka dari itu, kita hanya bisa menggunakan barang yang memiliki record dimana semua kolomnya tersedia secara lengkap dengan jumlah row yang juga lengkap yaitu sebanyak 731 hari. Gambar 8 adalah output dari program Python yang menunjukan daftar SKU dengan record yang lengkap.
Gambar 7. Grafik Penjualan Departemen Embalasi

## Gambar 8. Output Program Analisa SKU
Kelima  SKU  yaitu  8603,  8658,  103001,  103002  dan  154870  adalah  SKU  yang  akan digunakan dalam penelitian forecasting ini untuk menjadi data training maupun testing .
Beberapa variabel akan digunakan sebagai feature untuk memprediksi jumlah penjualan perharinya yaitu PRICE, FLAG_PROMO, dan FLAG_FESTIVES. Variabel CTGR dan DEPT tidak digunakan dalam penelitian ini karena model dibuat untuk perdiksi per-SKU, sehingga data training memiliki data dimensi SKU yang sama untuk setiap model. Tidak ada feature baku yang harus digunakan dalam forecasting , namun ada basic feature yang sering digunakan di dalam analisa forecasting time series berupa date-based feature . Dalam penelitian ini kita mengekstraksi feature berupa  tahun,  bulan,  hari  dalam  tahun,  hari  dalam  bulan,  hari  dalam minggu,  dan  minggu  dalam  tahun.  Proses  ini  dinamai feature  engineering.  Gambar 9 menunjukan hasil ekstraksi dari data tanggal ke dalam beberapa features tadi. Pembuatan time features ini sendiri memanfaatkan library Python Pandas .
Gambar 9. Date Feature Engineering
Proses training dalam penelitian ini dilakukan menggunakan resource CPU Intel Core i5- 8250U. Model ini sendiri dibuat menggunakan dukungan library Keras dari Tensorflow. Untuk konfigurasi kedua model yaitu Bidirectional GRU dan LSTM dituangkan dalam potongan kode berikut ini:
Dalam  proses training ini,  digunakan  konfigurasi epoch sebesar  50  dan  juga n_steps sebesar 7. Penggunaan epoch yang tidak terlalu besar bertujuan untuk mengantisipasi terjadinya overfiting yang mungkin terjadi dalam proses training .
Dilakukan pembagian dataset sebanyak 90% untuk training dan 10% untuk testing . Untuk menganalisa performa, kita perlu indikator pembanding dari algoritma lain terutama algoritma yang  berbasis  statistika.  Maka  dari  itu  dalam  penelitian  ini  digunakan  pula  sebuah library forecasting yang cukup terkenal yaitu Prophet yang memiliki dasar algoritma statistika additive model yang juga tersedia secara open source guna implementasi dengan bahasa pemrograman Python  [22].  Dalam penelitian  ini,  penulis  juga  menguji  coba  model  LSTM  dan  GRU  yang tidak  menggunakan time  features sebagai  data training dan testing .  Berikut  ini  disajikan perbandingan hasil forecasting setiap model yang diaplikasikan terhadap kelima SKU yang ada.
Gambar 10. Komparasi Prediksi tiap Model
Gambar 10 menunjukan grafik hasil forecasting untuk SKU 103001. Model – model yang disajikan  disini  secara  berurutan  adalah Multivariate  Bidirectional  LSTM baik  yang menggunakan time  features sebagai  data training dan testing maupun  tidak, Multivariate Bidirectional  GRU baik  yang  menggunakan time  features sebagai  data training dan testing maupun tidak, serta yang terakhir adalah Prophet .
1.  myModel = keras.Sequential() 2.  myModel.add( 3. keras.layers.Bidirectional( 4. keras.layers.GRU(  # ubah disini untuk mengganti model 5. units = 128, 6. input_shape = (XTrain.shape[1], XTrain.shape[2]) 7. ) 8. )
9.  )
10. myModel.add(keras.layers.Dropout(rate = 0.2))
11. myModel.add(keras.layers.Dense(units = 1))
12. myModel.compile(loss = "mean_squared_error", optimizer = "adam")
Kode Program 1 . Kode untuk Membuat tiap Layer Model
Rekapitulasi tiap indikator error disajikan dalam beberapa tabel berikut ini.

## T ABEL II
K OMPARASI MAE Algoritma SKU MAE (AVG) RANK 8603 8658  103001  103002  154870 Multivariate Bidirectional LSTM 11,2 15,55 21,52 10,73 3,68 12,536 1 Multivariate Bidirectional GRU 12,89 17,74 20,83 10,39 3,71 13,112 3 Multivariate Bidirectional LSTM-No TF 13,18 14,62 22,83 9,88 3,73 12,848 2 Multivariate Bidirectional GRU-No TF 20,3 16,45 23,05 9,83 4,23 14,772 4 Prophet 10,52 14,51 33,28 36,2 3,32 19,566 5
Tabel II merupakan hasil perhitungan MAE dari prediksi setiap model dari tiap – tiap SKU  yang  ada.  Model  LSTM  memiliki  MAE  paling  kecil  daripada  model  yang  lain  dan Prophet memiliki hasil terbesar untuk MAE.
T ABEL III K OMPARASI MSE Algoritma SKU MSE (AVG) RANK 8603 8658 103001 103002  154870 Multivariate Bidirectional LSTM 221,08 404,76 742,91 192,58 22,8 316,826 1 Multivariate Bidirectional GRU 296,29 674,53 695,05 179,12 22,53 373,504 3 Multivariate Bidirectional LSTM-No TF 265,97 366,17 794,53 178,39 23,97 325,806 2 Multivariate Bidirectional GRU-No TF 657,73 586,27 801,59 168,95 35,17 449,942 4 Prophet 188,23 312,3 1578,78  1595,33  21,9 739,308  5
Tabel III merupakan hasil perhitungan MSE dari prediksi setiap model dari tiap – tiap SKU yang ada. Model LSTM memiliki MAE paling kecil daripada model yang lain dan Prophet juga memiliki hasil terbesar untuk MSE.

## T ABEL IV K OMPARASI MAPE
Algoritma
SKU MAPE (AVG) RANK 8603 8658  103001  103002  154870 Multivariate Bidirectional LSTM 48,52 38,82 15,32 18,17 37,03 31,572 1 Multivariate Bidirectional GRU 60,16 47,17 14,97 17,44 37,44 35,436 2 Multivariate Bidirectional LSTM-No TF 63,47 39,75 17,26 16,88 40,41 35,554 3 Multivariate Bidirectional GRU-No TF 87,2 47,33 17,53 16,78 44,85 42,738 5 Prophet 53,17 44,55 22,58 62,17 28,7 42,234 4
Tabel III merupakan hasil perhitungan MAPE dari prediksi setiap model dari tiap – tiap SKU yang ada. Model LSTM memiliki MAPE paling kecil daripada model yang lain dan dalam perhitungan MAPE, GRU tanpa time features adalah model dengan tingkat MAPE paling besar, disusul dengan Prophet .
Dari ketiga tabel diatas, bisa kita dapatkan hasil bahwa model dengan tingkat error terkecil dalam penelitian ini adalah model dengan algoritma LSTM diikuti dengan model GRU dan selanjutnya model yang menggunakan algoritma Prophet apabila dilihat dari skor MAE, MSE dan juga MAPE nya. Semakin kecil tingkat error berarti semakin baik akurasi dari model, untuk itu algoritma RNN yang dalam kasus ini adalah LSTM dan GRU cukup mengungguli Prophet yang memiliki basis model statistika. Lebih spesifik lagi, algoritma terbaik ya didapat dari hasil penelitian ini adalah LSTM jika dilihat dari akurasi yang didapatkan.
Selain itu, dari penelitian ini, bisa kita peroleh kesimpulan bahwa penggunaan time features juga berpengaruh positif terhadap akurasi dari model yang dibuat untuk kasus model RNN.
Akan  tetapi  performa  sebuah  model forecasting juga  ditentukan  pula  dari  kecepatan eksekusi program. Tabel V menunjukan hasil lama eksekusi dalam satuan detik ( seconds ) dari tiap – tiap model yang ada menggunakan resource komputer yang sama.
T ABEL V

## K OMPARASI L AMA W AKTU E KSEKUSI
Algoritma SKU execution times (seconds) 8603 8658 103001 103002 154870 Multivariate Bidirectional LSTM 18,8 18,22 17,3 17,07 14,68 17,214 Multivariate Bidirectional GRU 15,12 16,15 15,23 16,8 14,35 15,53 Multivariate Bidirectional LSTM-No TF 15,96 15,82 18,22 16,22 14,62 16,168 Multivariate Bidirectional GRU-No TF 24,39 27,33 27,56 15,96 14,96 22,04 Prophet 0,86 1,34 1,11 1,2 1,36 1,174
Salah satu kekurangan dari metode dengan basis machine learning adalah proses training yang membutuhkan resource lebih besar daripada metode berbasis statistic dikarenakan proses komputasi yang lebih kompleks. Sehingga, apabila dilakukan proses training dengan resource yang  sama,  metode machine  learning yang  salah  satunya  adalah Recurrent  Neural  Network akan membutuhkan proses yang lebih lama daripada metode statistika.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  performa forecasting data  ritel menggunakan Recurrent Neural Network yang pada kasus ini adalah LSTM dan GRU, dari segi akurasi memiliki hasil yang lebih baik daripada metode statistika yang pada kasus ini adalah Prophet. Penggunaan variabel time features yang didapatkan dari proses feature engineering juga cukup berpengaruh positif terhadap performa akurasi model. Lalu terbukti bahwa performa LSTM merupakan algoritma dengan performa yang paling baik. Namun meski performa RNN lebih baik daripada metode statistika dalam segi akurasi, RNN membutuhkan waktu training yang  lebih  lama  daripada  metode  statistika.  Untuk  saran  penelitian  selanjutnya,  diharapkan sebelum melakukan proses pemodelan, dilakukan percobaan lebih lanjut terkait parameter yang diberikan  terhadap  model.  Serta  terlebih  dahulu  dilakukan  penelitian  untuk  memilih feature
mana yang paling cocok menjadi sumber prediksi terutama untuk data yang tidak linier sesuai dengan dataset dan use case masing – masing.

## R EFERENSI
[1] M. Yanto, E. Praja Wiyata Mandala, and D. Eka Putri, “Peramalan Penjualan Pada Toko Retail  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation  Neural  Network,” MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 2, no. 3, pp. 110–117, 2018.
[2] “Indonesia  Retail  Market  to  grow  at  a  CAGR  of  4%  |  CT  Corp.  and  PT  Erajaya Swasembada  Tbk  emerge  as  Some  Key  Contributors  to  growth  |  17000  +  Technavio Reports.” https://www.prnewswire.com/news-releases/indonesia-retail-market-to-grow- at-a-cagr-of-4--ct-corp-and-pt-erajaya-swasembada-tbk-emerge-as-some-key- contributors-to-growth--17000--technavio-reports-301399662.html  (accessed  Nov.  10, 2021).
[3] S.  Ren,  H.  L.  Chan,  and  T.  Siqin,  “Demand  forecasting  in  retail  operations  for fashionable  products:  methods,  practices,  and  real  case  study,” Annals  of  Operations Research , vol. 291, no. 1–2, pp. 761–777, Aug. 2020, doi: 0.1007/s10479-019-03148-8.
[4] T. Ma, C. Antoniou, and T. Toledo, “Hybrid machine learning algorithm and statistical time series model for network-wide traffic forecast,” Transportation Research Part C:
Emerging Technologies , vol. 111, pp. 352–372, Feb. 2020, doi:
0.1016/j.trc.2019.12.022.
[5] H.  Abbasimehr,  M.  Shabani,  and  M.  Yousefi,  “An  optimized  model  using  LSTM network for demand forecasting,” Computers and Industrial Engineering , vol. 143, May 2020, doi: 10.1016/j.cie.2020.106435.
[6] A.  Cecaj,  M.  Lippi,  M.  Mamei,  and  F.  Zambonelli,  “Comparing  Deep  Learning  and Statistical Methods in Forecasting Crowd Distribution from Aggregated Mobile Phone Data,” Applied Sciences , vol. 10, no. 18, p. 6580, Sep. 2020, doi: 10.3390/app10186580. [7] “CS 230 - Recurrent Neural Networks Cheatsheet.”
https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/cheatsheet-recurrent-neural-networks (accessed Nov. 16, 2021).
[8] L. Wiranda and M. Sadikin, “PENERAPAN LONG SHORT TERM MEMORY PADA DATA  TIME  SERIES  UNTUK  MEMPREDIKSI  PENJUALAN  PRODUK  PT. METISKA  FARMA,” Prodi  Pendidikan  Teknik  Informatika  Universitas  Pendidikan Ganesha ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  184–196,  2019,  [Online].  Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapati/article/view/19139
[9] J.  Huber  and  H.  Stuckenschmidt,  “Daily  retail  demand  forecasting  using  machine learning with emphasis on calendric special days,” International Journal of Forecasting , vol. 36, no. 4, pp. 1420–1438, Oct. 2020, doi: 10.1016/j.ijforecast.2020.02.005.
[10]  U. Ugurlu, I. Oksuz, and O. Tas, “Electricity Price Forecasting Using Recurrent Neural Networks,” Energies  (Basel) ,  vol.  11,  no.  5,  p.  1255,  May  2018,  doi: 10.3390/en11051255.
[11]  S. Zahara and Sugianto, “Peramalan Data Indeks Harga Konsumen Berbasis Time Series Multivariate  Menggunakan  Deep  Learning,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 24–30, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2562.
[12]  D.  A.  Lusia  and  A.  Ambarwati,  “PERBANDINGAN  PERAMALAN  UNIVARIAT DAN  MULTIVARIAT  ARIMA  PADA  INDEKS  HARGA  SAHAM  GABUNGAN,” Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang , vol. 6, no. 2, pp. 78–84, 2018,
[Online]. Available: http://finance.yahoo.com/q/hp?s=%5JKS
[13]  A.  Nurlifa  and  S.  Kusumadewi,  “Sistem  Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan Metode  Moving  Average  Pada  Rumah  Jilbab  Zaky,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri Informatika , vol. 2, no. 1, p. 18, Jun. 2017, doi: 10.35314/isi.v2i1.112.
[14]  M. Abdul Dwiyanto Suyudi, E. C. Djamal, A. Maspupah Jurusan Informatika, and F. Sains  dan  Informatika  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Cimahi,  “Prediksi  Harga Saham menggunakan Metode Recurrent Neural Network,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi) , pp. 1907–5022, 2019.
[15]  A. Chawla, A. Singh, A. Lamba, N. Gangwani, and U. Soni, “Demand forecasting using artificial neural networks—A case study of american retail corporation,” in Advances in Intelligent  Systems  and  Computing ,  vol.  697,  Springer  Verlag,  2019,  pp.  79–89.  doi: 10.1007/978-981-13-1822-1_8.
[16]  R.  Khaldi,  A.  el  Afia,  R.  Chiheb,  and  R.  Faizi,  “Artificial  Neural  Network  Based Approach for Blood Demand Forecasting: Fez Transfusion Blood Center Case Study,” in BDCA’17: Proceedings of the 2nd international Conference on Big Data, Cloud and Applications , Mar. 2017, vol. Part F129474. doi: 10.1145/3090354.3090415.
[17]  D. Tarkus, S. R. U. A. Sompie, and A. Jacobus, “Implementasi Metode Recurrent Neural Network pada Pengklasifikasian Kualitas Telur Puyuh,” Jurnal Teknik Informatika , vol. 15, no. 2, pp. 137–144, 2020.
[18]  S.  Alhirmizy  and  B.  Qader,  “Multivariate  Time  Series  Forecasting  with  LSTM  for Madrid,  Spain  pollution,”  in 2019  International  Conference  on  Computing  and Information Science and Technology and Their Applications (ICCISTA) , 2019, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICCISTA.2019.8830667.
[19]  A. Saxena and T. R. Sukumar, “Predicting bitcoin price using lstm And Compare its predictability  with  arima  model,” International  Journal  of  Pure  and  Applied Mathematics , vol. 119, no. 17, Feb. 2018, doi: 10.13140/RG.2.2.15847.57766.
[20]  A. Hanifa, S. A. Fauzan, M. Hikal, and M. B. Ashfiya, “PERBANDINGAN METODE LSTM  DAN  GRU  (RNN)  UNTUK  KLASIFIKASI  BERITA  PALSU  BERBAHASA INDONESIA,” Dinamika  Rekayasa ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  33–39,  2021,  doi: 10.20884/1.dr.2021.17.1.436.
[21]  G. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ,” Jurnal Telematika , vol. 14, no. 2, pp. 79–86, 2020, [Online]. Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/321
[22]  S. J. Taylor and B. Letham, “Forecasting at Scale,” The American Statistician , vol. 72, no. 1, pp. 37–45, Jan. 2018, doi: 10.1080/00031305.2017.1380080.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan kepada Tim Jurnal Informatika Polbeng yang telah meluangkan waktu untuk mengevaluasi jurnal ini dan juga kepada semua pihak yang ikut berperan dalam proses penelitian ini.