## Analisis dan Prediksi Data Penjualan Menggunakan Machine Learning dengan Pendekatan Ilmu Data
Ferdy Riza 1*
1 Universitas Muhamadiyah Sumatera Utara, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi

## 1* ferdydna89@gmail.com
Received: 29 Desember 2021 Accepted: 9 Januari 2022 Published: 12 Januari 2022 * Ferdy Riza Abstrak : Pendekatan Data Science (ilmu data) memberi peluang  besar untuk  menggunakan  data  history  dan  mengubahnya  menjadi  wawasan yang berguna untuk membangun model prediksi penjualan masa depan. akan  tetapi,  model  prediksi  membutuhkan  analisis  data  tertentu  untuk menghasilkan  model  yang  kuat,  termasuk  jumlah  pelanggan,  jumlah pelanggan yang hilang, tingkat penjualan rata-rata serta kecenderungan musiman.  Makalah  ini  menganalisis  data  penjualan  menggunakan kerangka  kerja  ilmu  data  dengan  desain  sesuai  prinsip  CRIS-DM  yang terdiri  dari  tahapan  pemahaman  bisnis,  pemahaman  data,  persiapan data,  pemodelan,  evaluasi,  dan  penerapan.  Pemodelan  digunakan algoritma Machine Learning untuk memprediksi penjualan di masa depan yang  hasil  kinerjanya  dievaluasi  dengan  RMSE,  MEA  dan  R^2. Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma  XGBoost dan LightGBM menghasilkan nilai R^2 mencapai 60% dengan tingkat kesalahan deteksi terendah dibandingkan algoritma lainnya..
Keywords: Analisis Data
Penjualan, CRIS-DM, Prediksi Penjualan, XGBoost, LightGBM
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a
Creative Commons Attribution-NonCommercial
4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Dalam beberapa tahun terakhir ini, analisis bisnis dengan menggunakan data science (Ilmu data) memiliki peran  penting  dalam  menentukan  kebijakan  strategi  bisnis  khususnya  meningkatkan  pendapatan.  Setiap industri dapat mengambil manfaat dari keputusan berbasis data, terstruktur dengan baik. Industri penjualan secara aktif menerapkan solusi ilmu data untuk keuntungannya [1]. Inovasi yang dibawa oleh Ilmu Data ke penjualan  sebagian  besar  meningkatkan  pengalaman  pelanggan  dan  sebagai  hasilnya  meningkatkan penjualan.  KPI  ( Key  Performance  Indicators )  penjualan  dan  ROI  ( Return  on  Investment )  dapat  ditingkatkan dengan  upaya  yang  lebih  sedikit  juga.  Tentu  saja,  untuk  mencapai  tujuan  ini  banyak  pengumpulan  data, pemrosesan, pembersihan akan dibutuhkan.
Pendekatan  ilmu  data  memberi  peluang  besar  untuk  menggunakan  data  history  dan  mengubahnya menjadi wawasan yang berguna untuk meningkatkan pendapatan. Prediksi penjualan masa depan membawa kelegaan  besar  bagi  perusahaan  yang  bekerja  dengan  penjualan.  Pengelolaan  manajemen  stok  yang  baik dapat  mengoptimalkan  kerugian  atau  kelebihan  stok  [2],  karena  jika  terlalu  banyak  stok  item  dari  satu produk  dapat berisiko tidak memiliki ruang penyimpanan untuk item lainya atau terpaksa menjual dengan harga  diskon  [3].  Jika  sebaliknya,  penjualan  akan  menurun  apabila  jumlah  barang  yang  terlalu  sedikit  dan tentu  akan  berdampak  pada  pelayanan  maupun  pendapatan[4].  Prediksi  penjualan  masa  depan memungkinkan untuk menghindari masalah ini dan membuat keputusan yang lebih baik.
Model  prediksi  membutuhkan  data  tertentu  termasuk  jumlah  pelanggan  yang  diperoleh,  jumlah pelanggan  yang  hilang,  tingkat  penjualan  rata-rata  serta  kecenderungan  musiman  [5].  Selain  itu,  asumsi penjualan  keadaan  yang  berubah  yang  dapat  mempengaruhi  penjualan  secara  signifikan  harus  ditentukan sebelumnya [6]. Algoritme perkiraan penjualan mencari pola dalam data ini. Pola yang terdeteksi selanjutnya digunakan  untuk  menilai  kecenderungan  umum  dari  transaksi  dalam  alur  untuk  membangun  prediksi
dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  [7].  Sangat  penting  memami  data  yang  akan  memberikan  informasi berharga dalam membangun algoritma perkiraan. Berbagai pendekatan telah banyak diusulkan oleh peneliti, seperti Adaptive Neuro Fuzzy Inference System [6], Recurrent Neural Networks [8], Fuzzy Inferences System [9], Deep  Learning [10], Prophet [11], Generative  Adversarial  Networks [12].  Akan  tetapi,  hasil  evaluasi  kinerja algoritma machine  learning memberikan  hasil  yang  perlu  di  pertimbangkan  untuk  membangun  model peramalan  yang  kuat,  selain  itu  algoritma  ini  juga  dapat  diterapkan  untuk  peramalan  kuantitatif  maupun kualitatif [13].
Dalam makalah ini fokus menganalisis  data penjualan dengan menggunakan kerangka kerja ilmu data untuk memahami dan menemukan wawasan yang berharga dari kumpulan data transaksi penjualan sehingga menghasilkan  fitur  yang  optimal  diterapkan  pada  algoritma  perkiraan  penjualan.  Selanjutnya,  hasil  analisis data  penjualan  ini  akan  diterapkan  pada  algoritma machine  learning untuk  menemukan  algoritma  yang paling akurat memprediksi penjualan di masa depan.

## TINJAUAN LITERATUR
Peramalan bisnis adalah proses memprediksi perkembangan bisnis di masa depan berdasarkan analisis tren pada data masa lalu dan sekarang. Perusahaan melakukan prakiraan bisnis untuk menentukan tujuan, target, dan rencana proyek mereka untuk setiap periode baru, baik perencanaan triwulanan, tahunan, atau bahkan 2–5  tahun.  Peramalan  bisnis  mengacu  pada  alat  dan  teknik  yang  digunakan  untuk  memprediksi perkembangan  dalam  bisnis,  seperti  penjualan,  pengeluaran,  dan  keuntungan  [14].  Tujuan  dari  peramalan bisnis  untuk  mengembangkan  strategi  yang  lebih  baik  berdasarkan  prediksi  informasi.  Data  masa  lalu dikumpulkan  dan  dianalisis  melalui  model  kuantitatif  atau  kualitatif  sehingga  pola  dapat  diidentifikasi  dan dapat  mengarahkan  perencanaan  permintaan,  operasi  keuangan,  produksi  masa  depan,  dan  operasi pemasaran. Ketika dilakukan dengan benar, peramalan menambah keunggulan kompetitif dan dapat menjadi perbedaan antara perusahaan yang sukses dan tidak berhasil [13].
Peramalan  bisnis  yang  baik  memungkinkan  organisasi  untuk  mendapatkan  wawasan  unik  dan  eksklusif tentang kemungkinan peristiwa di masa depan, memanfaatkan sumber daya mereka, mengatur tim produk OKR, dan menjadi pemimpin pasar. Peran bisnis yang paling signifikan adalah memperkirakan penjualan di masa depan, sehingga prediksi masa lalu harus akurat untuk  pengembangan dan peningkatan perusahaan dengan  melakukan  prakiraan  bisnis  yang  cermat  dan  terperinci  untuk  menjamin  pengambilan  keputusan yang baik berdasarkan data dan logika, bukan emosi atau firasat. Peramalan dan perencanaan bisnis dapat dilakukan dengan dua pendekatan utama, yaitu peramalan kuantitatif dan kualitatif [15].
Peramalan  kuantitatif  adalah  metode  peramalan  bisnis  jangka  panjang  yang  hanya  berkaitan  dengan  data terukur  seperti  statistik  dan  data  historis.  Kinerja  masa  lalu  digunakan  untuk  mengidentifikasi  tren  atau tingkat perubahan. Jenis peramalan bisnis ini sangat berguna untuk peramalan jangka panjang dalam bisnis [14].  Peramalan  kuantitatif  diterapkan  ketika  ada  data  masa  lalu  yang  akurat  yang  tersedia  untuk menganalisis  pola  dan  memprediksi  kemungkinan  kejadian  di  masa  depan  dalam  bisnis  atau  industri. Peramalan kuantitatif mengekstrak tren dari data yang ada untuk menentukan hasil yang lebih mungkin. Ini menghubungkan  dan  menganalisis  variabel  yang  berbeda  untuk  menetapkan  sebab  dan  akibat  antara peristiwa,  elemen,  dan  hasil.  Contoh  data  yang  digunakan  dalam  peramalan  kuantitatif  adalah  angka penjualan  masa  lalu.  Model  kuantitatif  bekerja  dengan  data,  angka,  dan  rumus,  sedikit  campur  tangan manusia dalam analisis ini [13].
Peramalan  bisnis  kualitatif  adalah  prediksi  dan  proyeksi  berdasarkan  pendapat  para  ahli  dan  pelanggan. Metode ini paling baik bila ada data masa lalu yang tidak cukup untuk dianalisis untuk mencapai perkiraan kuantitatif. Peramalan kualitatif bergantung pada pakar industri atau "pakar pasar" untuk membuat prediksi jangka pendek. Teknik-teknik ini sangat berguna dalam meramalkan pasar yang data historisnya tidak cukup untuk  membuat  kesimpulan  yang  relevan  secara  statistik.  Dalam  kasus  ini,  pakar  industri  dan  peramal mengumpulkan  data  yang  tersedia  untuk  membuat  prediksi  kualitatif.  Model  kualitatif  paling  berhasil dengan proyeksi jangka pendek [16].
Sangat  penting  untuk  di  perhatikan  bahwa  perubahan  signifikan  dalam  perusahaan,  seperti  fokus  produk
baru,  pesaing  baru  atau  strategi  bersaing,  atau  perubahan  persyaratan  kepatuhan  mengurangi  hubungan antara tren masa lalu dan masa depan. Ini membuat pemilihan metode peramalan yang tepat menjadi lebih penting [17].

## BAHAN DAN METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan ilmu data dengan  desain sesuai  prinsip  data mining yang disebut CRISP-DM  [18].  Metodologi  Ini  terdiri  dari  enam  langkah:  Pemahaman  Bisnis,  Pemahaman  Data,  Persiapan Data, Pemodelan, Evaluasi, dan Penerapan.

## 1. Pemahaman Bisnis
Memahami  pernyataan  masalah  adalah  langkah  pertama  dan  terpenting  untuk  membantu  dalam memberikan  intuisi  tentang  apa  yang  akan  dilakukan  sebelumnya.  Berdasarkan  informasi  data  sumber dataset, kumpulan data ini  bertujuan membangun  model prediktif  untuk  mencari tahu setiap toko, faktor- faktor kunci yang dapat meningkatkan penjualan dan perubahan apa yang dapat dilakukan pada karakteristik produk  atau  toko.  Dalam  masalah  ini  akan  ditentukan  empat  level  hipotesis  yaitu    Tingkat  Toko,  Tingkat Produk, Tingkat Pelanggan, dan Tingkat Makro.

## 2. Pemahaman Data
Data yang dikumpulkan dan diakses untuk penelitian dalam penelitian ini adalah dataset Big Mart Sales Data. Dataset  ini  merupakan  kumpulan  data  penjualan  dari  10  toko  yang  terletak  di  lokasi  berbeda  dengan masing-masing  toko  memiliki  1559  produk  berbeda  sesuai  pengumpulan  data  tahun  2013  dengan  atribut tertentu dari setiap produk dan toko telah ditentukan.

## 3. Persiapan Data
Data mentah dapat berisi berbagai jenis pola yang mendasarinya. Hal Ini merupakan bagian penting dalam penelitian ini sebelum menerapkannya pada algoritma, karena dapat berisi nilai null, nilai yang terlalu tinggi, atau berbagai jenis ambiguitas yang juga memerlukan pra-pemrosesan data. Oleh karena itu, dataset harus diselidiki sebanyak mungkin.

## 4. Pemodelan Data
Pengembangan model prediktif, terdiri dari Lasso Regressor, Linear Regression, Random Forest (RF), LightGBM (LG) dan XGBoost.
5. Evaluasi
Pada  bagian  ini  akan  eilakukan  evaluasi  kinerja  keseluruhan  model  terdiri  dari  MAE  ( Mean  Absolute  Error ), RMSE ( Root Mean Square Error ) dan R-Square 6. Penerapan
Keseluruhan  aplikasi  dibangun  pada  lingkungan  kerja  Jupyter  Notebook  dengan  python  3  dan  beberapa pustakan  yang  digunakan  untuk  manipulasi  dan  visualisasi  data  seperti  numpy,  pandas,  sklearn,  seaborn, matplotlib dan lainnya.

## HASIL PENELITIAN
Pada bagian ini diuraikan hasil pengamatan dan akurasi pemodelan yang diusulkan. Pustaka numpy, pandas, matplotlib, seaborn digunakan untuk  pemrosesan  data termasuk  dalam  perhitungan ilmiah, visualisasi  dan analisis data. Semua kode sumber menggunakan bahasa pemrograman python versi 3 pada lingkungan kerja jupyter notebook yang terbukti bekerja dengan baik karena keunggulannya dalam 'pemrograman literate', di mana kode mudah diterapkan diselingi dalam blok kode.

## Analisis Data
Sebelum menerapkan model, pertama dilakukan analisis korelasi antar variabel  dengan memeriksa korelasi antara  variabel  dependen  dan  variabel  target.  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  menemukan  fitur  yang  akan digunakan  pada  model.  Hasil  korelasi  dapat  dilihat  pada  gambar  1,  dimana  Item_MRP  memiliki  korelasi paling positif dan Item_Visibility memiliki korelasi terendah dengan variabel target.

## Gambar 1 Korelasi Variabel
Pada  gambar  1  terlihat  bahwa  hasilnya  sangat  berbeda  dengan  hipotesis  awal,  variabel-variabel  ini diperkirakan  akan  berdampak  tinggi  pada  peningkatan  penjualan.  Namun  demikian,  karena  ini  bukan perilaku  yang  diharapkan.  Oleh  karena  itu,  langkah  selanjutnya  dianalisis  variabel  kategori  dan  melihat variabel yang mengandung beberapa wawasan tentang hipotesis yang telah  dibuat sebelumnya. Visualisasi distribusi variabel kategori dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Analisis Variabel Kategori
Pada  gambar  2  merupakan  visualisasi  variabel  kategori  dan  dapat  dilihat  bahwa  realisasi  kolom  kategoris Item_Fat_Content sebagian besar item yang dijual rendah dan Produk Low Fat tampaknya memiliki penjualan yang  lebih  tinggi  daripada  produk  Reguler.  Item_Type  merupakan  Jenis  item  yang  sangat  populer  adalah vegetables dan snack foods. Outlet_Identifier merupakan barang yang terjual didistribusikan secara merata di antara  outlet  tidak  termasuk  OUT010  dan  OUT019  yang  jauh  lebih  rendah.  Outlet_Size  -  Outlet  Bigmart sebagian besar berukuran sedang dalam data dan Outlet_Location_Type merupakan jenis yang paling umum adalah  Tier3.  Outlet_type  adalah  Tipe  Supermarket1.  Sebagian  besar  toko  Supermarket  Type1  berukuran Tinggi dan tidak memiliki hasil terbaik. sedangkan Supermarket Type3 (OUT027) adalah toko ukuran Medium dan memiliki hasil terbaik.
Berdasarkan hasil analisis ini maka dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat perbedaan jenis barang menurut penjualan sangat kecil. Outlet 27 adalah yang paling menguntungkan dan ada perbedaan besar antara setiap penjualan outlet tertentu. Anehnya supermarket tipe 3 adalah yang paling menguntungkan dan bukan tipe 1. Ukuran outlet menengah dan tinggi cukup banyak bahkan dalam penjualan. Tingkat 2 dan 3 hampir menjadi penjualan tertinggi (2 sedikit lebih besar). Dari hasil ini, Kolom Outlet_Establishment_Year, Item_Identifier dan Outlet_Identifier  tidak  memiliki  nilai  signifikan  sehingga  akan  dihapus.  Semua  variabel  Ordinal Item_Fat_Content, Outlet_Size, Outlet_Location_Type akan dikodekan Label sebagai fitur. Kolom Outlet_Type dan Item_Type akan di encode nilai antara 0 dan n_classes-1 di mana n adalah jumlah label yang berbeda. Jika label berulang, itu memberikan nilai yang sama seperti yang ditetapkan sebelumnya.

## Membangun Model
Pembelajaran  yang  diawasi  menunjukkan  hubungan  antara  dua  kumpulan  data.  Data  yang  diamati  X  dan variabel eksternal y yang kita coba prediksi, biasanya disebut "target" atau "label". Semua fitur yang diawasi dalam scikit-learn menerapkan metode fit(X, y) agar sesuai dengan model dan metode prediksi(X), dengan pengamatan tak berlabel X, mengembalikan label prediksi y. Nilai target Item_Outlet_Sales ditetapkan ke y, variabel X sebagai fitur yang kita definisikan sebelumnya. Selanjutnya, data dibagi dengan rasio 80:20 yang artinya  80%  data  untuk  pelatihan  dan  20%  data  untuk  pengujian.  Proses  pembagian  data  menggunakan fungsi train_test_split  pada pustaka  scikit-learn  untuk  membagi  array data menjadi dua subset: untuk  data pelatihan  dan  untuk  data  pengujian  sehingga,  tidak  perlu  membagi  dataset  secara  manual.  Hasil  kelima model yang diusulkan dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1. Hasil akurasi model Algoritma MAE RSME R^2 Lasso Regressor 838.07 1128.81 0.5594 Linear Regression 838.19 1285.72 0.5593 Random Forest 1084.52 1125.61 0.3268 LightGBM 754.28 1075.89 0.6094 XGBoost 755.61 1084.49 0.6142
Pada tabel 1 merupakan hasil pengujian terhadap lima model yang digunakan yaitu Lasso Regressor, Linear
Regression, Random  Forest (RF),  LightGBM  (LG)  dan  XGBoost.  Berdasarkan  hasil  tersebut  model  XGBoost menghasilkan  nilai  r2  tertinggi  dengan  nilai  skor  0.61  (61%),  kemudian  LightGBM  0.60  (60%)  dan  Random Forest  paling  rendah  sebesar  0.32  (32%)  dengan  nilai  akurasi  tingkat  kesalahan  evaluasi  prediksi  terbesar berdasarkan MAE 1084.52, namun berbeda dengan evaluasi kesalahan berdasarkan RSME algoritma Linear
Regression  menghasikan  tingkat  kesalahan  tertingi  sebesar  1285.72  dan  terendah  adalah  algoritma LightGBM dengan tingkat rata-rata kesalahan sebesar 1075.89.

## Diskusi
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dimana l okasi  terbesar  tidak  menghasilkan  penjualan  tertinggi.  Lokasi  yang menghasilkan  penjualan  tertinggi  adalah  lokasi  OUT027,  yang  pada  gilirannya  merupakan  Supermarket Type3,  memiliki  ukurannya  dicatat  sebagai  media  dalam  dataset.  Dapat  dikatakan  bahwa  kinerja  outlet  ini jauh lebih baik daripada lokasi outlet lainnya dengan ukuran apa pun yang disediakan dalam dataset yang dipertimbangkan. Median variabel target Item_Outlet_Sales dihitung menjadi 3364,95 untuk lokasi OUT027. Lokasi dengan skor median tertinggi kedua (OUT035) memiliki nilai median 2109,25 dan untuk Nilai kuadrat R  yang  disesuaikan  lebih  tinggi  untuk  model  XGBoost  daripada  yang  lain.  Oleh  karena  itu,  model  yang digunakan  lebih  cocok  dan  menunjukkan  akurasi.  terakhir,  nilai  skor  model  XGBoost  dan  LightGBM  dapat mencapai  60  %,  jika  dibangun  dengan  lebih  banyak  pertimbangan  dan  analisis  hipotesis,  dapat meningkatkan akurasi.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menyajikan  analis  data  penjualan  dan  dasar-dasar supervised  machine  learning untuk  tugas prediksi penjualan di pusat perbelanjaan Big Mart di lokasi yang berbeda. Berdasarkan hasil evalusi tingkat kesalahan  deteksi  berdasarkan  MAE  dan  RMSE,  algoritma  XGBoost  dan  LightGBM  manghasilkan  tingkat kesalahan paling rendah dibandingkan algoritma lainnya. Sedangkan hasil evaluasi skor R^2 kedua algoritma ini  mencapai  nilai  tertinggi  0.61  (61%)  XGBoost  dan  LightGBM  0.60  (60%).  Selain  itu  juga,  hasil  prediksi menunjukkan  kegembiraan  corr  di  antara  atribut  yang  berbeda  dipertimbangkan  dan  bagaimana  lokasi tertentu  dari  ukuran  menengah  mencatat  penjualan  tertinggi,  menunjukkan  bahwa  lokasi  belanja  lainnya harus mengikuti pola yang sama untuk peningkatan penjualan. Namun, dari hasil pengujian ini masih perlu mempertimbangkan  beberapa  paremeter  instans  untuk  membuat  prediksi  penjualan  ini  lebih  inovatif  dan sukses seperti penerapan hyper parameter Gridsearch, Random Search, Bayesian optimization akan menjadi pertimbangan untuk meningkatkan akurasi pada algoritma XGBoost dan LightGBM di penelitian selanjutnya.

## Supplementary Materials (optional)
Sumber dataset tersedia di https://www.kaggle.com/devashish0507/big-mart-sales-prediction

## Konstribusi Penulis
Semua  Penulis  memiliki  konstribusi  yang  sama  dalam  makalah  ini  Semua  penulis  telah  membaca  dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.

## Konflik kepentingan
Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## REFERENCES
[1] N. Calixto and J. Ferreira, “Salespeople performance evaluation with predictive analytics in B2B,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 11, p. 4036, Jun. 2020, doi: 10.3390/app10114036.
[2] A. M. Husein, A. M. Simarmata, M. Harahap, S. Aisyah, and A. Dharma, “Implementation ANFIS Method for Prediction Needs Drug-based Population Diseases and Patient,” in 2019 International Conference of Computer Science and Information Technology (ICoSNIKOM) , 2019, pp. 1–5.
[3] J. Kang, H. J. Lee, S. H. Jeong, H. S. Lee, and K. J. Oh, “Developing a forecasting model for real estate auction  prices  using  artificial  intelligence,” Sustain. ,  vol.  12,  no.  7,  p.  2899,  Apr.  2020,  doi:
10.3390/su12072899.
[4] M. Harahap, A. M. Husein, S. Aisyah, F. R. Lubis, and B. A. Wijaya, “Mining association rule based on the diseases population for recommendation of medicine need,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12017, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1007/1/012017.
[5] H.  Alimohammadi,  H.  Rahmanifard,  and  N.  Chen,  “Multivariate  time  series  modelling  approach  for production forecasting in unconventional resources,” Proc. - SPE Annu. Tech. Conf. Exhib. , vol. 2020- Octob, pp. 1–13, 2020, doi: 10.2118/201571-ms.
[6] A.  M.  Husein  and  A.  M.  Simarmata,  “Drug  Demand  Prediction  Model  Using  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference System (ANFIS),” SinkrOn , vol. 4, no. 1, p. 136, 2019, doi: 10.33395/sinkron.v4i1.10238.
[7] A. M. Husein, M. Harahap, S. Aisyah, W. Purba, and A. Muhazir, “The implementation of two stages clustering (k-means clustering and adaptive neuro fuzzy inference system) for prediction of medicine need based on medical data,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 978, no. 1, p. 12019, 2018, doi: 10.1088/1742- 6596/978/1/012019.
[8] H. Hewamalage, C. Bergmeir, and K. Bandara, “Recurrent Neural Networks for Time Series Forecasting: Current  status  and  future  directions,” Int.  J.  Forecast. ,  vol.  37,  no.  1,  pp.  388–427,  2021,  doi: 10.1016/j.ijforecast.2020.06.008.
[9] C. P. P. Maibang, A. M. Husein, and others, “Prediksi Jumlah Produksi Palm Oil Menggunakan Fuzzy Inference  System  Mamdani,” J.  Teknol.  dan  Ilmu  Komput.  Prima ,  vol.  2,  no.  2,  p.  19,  2019,  doi: 10.34012/jutikomp.v2i2.528.
[10]  P. Hähnel, J. Mareček, J. Monteil, and F. O’Donncha, “Using deep learning to extend the range of air pollution  monitoring  and  forecasting,” J.  Comput.  Phys. ,  vol.  408,  pp.  1–13,  2020,  doi: 10.1016/j.jcp.2020.109278.
[11]  A. M. Husein, J. P. Hutabarat, J. E. Sitorus, T. Giawa,  and M.  Harahap, “Predicting the Spread of the Corona Virus (COVID-19) in Indonesia: Approach Visual Data Analysis and Prophet Forecasting,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 4, no. 2, p. 151, 2020, doi: 10.29099/ijair.v5i1.192.
[12]  A.  M.  Husein,  M.  Arsyal,  S.  Sinaga,  and  H.  Syahputa,  “Generative  Adversarial  Networks  Time  Series Models  to  Forecast  Medicine  Daily  Sales  in  Hospital,” SinkrOn ,  vol.  3,  no.  2,  p.  112,  2019,  doi: 10.33395/sinkron.v3i2.10044.
[13]  M.  Seyedan  and  F.  Mafakheri,  “Predictive  big  data  analytics  for  supply  chain  demand  forecasting: methods, applications, and research opportunities,” J. Big Data , vol. 7, no. 1, pp. 1–22, Jul. 2020, doi: 10.1186/s40537-020-00329-2.
[14]  W.  Kratsch,  J.  Manderscheid,  M.  Röglinger,  and  J.  Seyfried,  “Machine  Learning  in  Business  Process Monitoring: A Comparison of Deep Learning and Classical Approaches Used for Outcome Prediction,” Bus. Inf. Syst. Eng. , vol. 63, no. 3, pp. 261–276, Apr. 2021, doi: 10.1007/s12599-020-00645-0.
[15]  J.  Huikku,  T.  Hyvönen,  and  J.  Järvinen,  “The  role  of  a  predictive  analytics  project  initiator  in  the integration  of  financial  and  operational  forecasts,” Balt.  J.  Manag. ,  vol.  12,  no.  4,  pp.  427–446,  Sep. 2017, doi: 10.1108/BJM-05-2017-0164.
[16]  J. Babcock, Mastering predictive analytics with Python : exploit the power of data in your business by building advanced predictive modeling applications with Python . .
[17]  I. Raeesi Vanani and S. Majidian, “Literature Review on Big Data Analytics Methods,” in Social Media and Machine Learning , IntechOpen, 2020.
[18]  R. Wirth and J. Hipp, “CRISP-DM: towards a standard process model for data mining. Proceedings of the  Fourth  International  Conference  on  the  Practical  Application  of  Knowledge  Discovery  and  Data Mining,  29-39,” Proc.  Fourth  Int.  Conf.  Pract.  Appl.  Knowl.  Discov.  Data  Min. ,  no.  24959,  pp.  29–39, 2000, [Online].
Available: https://www.researchgate.net/publication/239585378_CRISP-
DM_Towards_a_standard_process_model_for_data_mining.