## Peramalan Deret Waktu untuk Bisnis : Pendekatan algoritma LGBM Regressor
Fachrul Rozi Lubis 1* Eddy Rahman Syahputra 2 1, 2 Universitas Harapan Medan, Fakultas Teknik dan Komputer, Sistem Informasi, Medan
1* fachrul_rozi.unhar@harapan.ac.id Received: 15 Jan 2022 Accepted: 20 Jan 2022 Published: 25 Jan 2022 *Fachrul Rozi Lubis Abstrak  :  Peramalan  deret  waktu  adalah  topik  yang  cukup  umum  di bidang  data  science  (ilmu  data).  Perusahaan  menggunakan  model peramalan untuk mendapatkan pandangan yang lebih jelas tentang bisnis masa  depan.  Data  masa  lalu  dikumpulkan  dan  dianalisis  melalui  model kuantitatif  atau  kualitatif  sehingga  pola  dapat  diidentifikasi  dan  dapat mengarahkan  perencanaan  bisnis  di  masa  depan  akan  tetapi  memilih algoritme yang tepat merupakan salah satu  keputusan sulit ketika akan mengembangkan model peramalan deret waktu. Penelitian ini menyajikan hasil analisi data dengan mengadopsi kerangka kerja data science CRISP- DM dan membandingkan lima algoritma berbeda untuk memperkirakan penjualan  harian  selama  28  hari  ke  depan.  Berdasarkan  hasil  evaluasi kinerja RMSE, algoritma LGBM Regressor menghasilkan tingkat kesalahan 7.53  %,  paling  rendah  dibandingkan  algoritma  lain,  akan  tetapi  waktu pelatihan dan pengujian paling tinggi.
Keywords: Peramalan Deret Waktu, Data Science, Analisis Bisnis, LGBM Regressor, CRISP- DM
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a
Creative Commons
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Analisis deret waktu merupakan salah satu jenis data yang paling umum digunakan oleh perusahaan untuk membantu  mengembangkan  strategi  bisnis  [1].  Deret  waktu  adalah  urutan  titik  data  berbasis  waktu  yang dikumpulkan pada interval tertentu dari kumpulan data tertentu yang mengalami perubahan dari waktu ke waktu yang diindeks menurut waktu [2]. Analisis deret waktu digunakan untuk menentukan model yang baik untuk diterapkan dalam meramalkan metriks bisnis [3], seperti harga pasar saham [4]–[8], penjualan [9]–[11] dan  lainnya.  Hal  ini  memungkinkan  manajemen  dapat  memahami  pola  tepat  waktu  dalam  data  serta menganalisis  tren  dalam  metriks  bisnis.  Dengan  melacak  data  masa  lalu,  peramal  berharap  mendapatkan gambaran di masa dengan yang lebih baik.
Peramalan deret waktu adalah topik yang cukup umum di bidang data science  (ilmu data). Perusahaan menggunakan model peramalan untuk mendapatkan pandangan yang lebih jelas tentang bisnis masa depan [11]. Peramalan bisnis mengacu pada alat dan teknik yang digunakan untuk memprediksi perkembangan bisnis, seperti  penjualan,  pengeluaran,  dan  keuntungan  [10].  Tujuan  utama  dari  peramalan  bisnis  adalah  untuk mengembangkan strategi yang lebih baik berdasarkan prediksi informasi ini [9]. 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. Memilih algoritme yang tepat mungkin merupakan salah satu keputusan sulit ketika akan mengembangkan model peramalan deret waktu.
Pada artikel ini, kami membandingkan lima algoritma yang berbeda, yaitu Linear Regression (LR), Ridge Regressor (RR), XGBoost Classifer, LGBM dan Long short-term memory (LSTM), pada tipe dataset deret waktu M5 Forecasting sumber terbuka dari kompetisi kaggel. Metode yang diusulkan dalam penelitian menggunakan kerangka kerja ilmu data CRISP-DM mengikuti semua proses yang diperlukan yaitu analisis bisnis, pemahan data, analisis data eksplorasi dan pemodelan. Hasil peralaman dievaluasi dengan pendekatan RMSE (Root Mean Square Error)

## TINJAUAN LITERATUR
Peramalan  memberikan  pengetahuan  tentang  sifat  kondisi  masa  depan.  Peramalan  penjualan  membantu setiap bisnis membuat keputusan bisnis yang lebih baik secara keseluruhan, penganggaran, dan manajemen risiko. Memungkinkan perusahaan untuk secara efisien mengalokasikan sumber daya untuk pertumbuhan di masa depan dan mengelola arus kasnya. Kinerja penjualan masa lalu adalah indikator utama yang baik untuk kinerja penjualan di masa depan. Secara umum,  peramalan dilakukan secara berulang secara teratur untuk berbagai tujuan perencanaan. Seperti, permintaan produk dan jasa di masa depan dapat diramalkan untuk mendukung  perencanaan  produksi,  aktivitas  pemasaran,  penjadwalan  sumber  daya,  dan  perencanaan keuangan.  Peramal  sering  mengikuti  proses  iteratif  yang  sama  dengan  setiap  siklus  peramalan  dan perencanaan.  Dalam  bebera  tahun  terkahir,  metode  peramalan  deret  waktu  seperti  autoregressive  moving average (ARMA) dan autoregressive integrated moving average (ARIMA) merupakan salah satu metodologi yang sukses dan banyak diterapkan oleh peneliti [12], namun kemampuan prediksi model ini dibatasi pada perilaku linier, sehingga sulit diterima khususnya untuk diterapkan dalam kasus perkiraan deret waktu non-linier [13]. Kerangka  kerja  multi-seri  untuk  perkiraan  permintaan  diperkenalkan  oleh  Garnier  &  Belletoile,  2019  [14] dengan  memanfaatkan  korelasi  antar  rangkaian  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  pada  penjualan  e- commerce. Selanjutnya, M. Li et al., 2018 [15] melakukan perbandingan tiga model yaitu model Empiris ARIMA, Jaringan Saraf Tiruan Autoregresif Nonlinear, dan Model Gabungan ARIMA-NARNN untuk peramalan penjualan e-commerce  dimana  model  kombinasi  ARIMA-NARNN  adalah  yang  terbaik  dibandingkan  model  lainnya. Kemudian Khalil Zadeh et al., 2014 [13] mengusulkan tiga model peralaman berbeda untuk prediksi penjualan pada perusahaan distribusi obat berdasarkan pendekatan data mining. Penelitian ini membandingkan model ARIMA, Neural Network dan hybrid neural network selain itu juga mengamati penerapan analisis jaringan untuk pengelompokan  obat-obatan  dan  menggunakannya  sebagai  variabel  input.  Hasil  penelitian  melaporkan bahwa  penggabungan  model  linier  dan  nonlinier  dapat  meningkatkan  kinerja  peramalan.  Penerapan pembelajaran  mesin  disajikan  oleh  Pavlyshenko,  2019  [16]  untuk  analitik  prediktif  penjualan.  Penelitian  ini melaporkan bahwa pendekatan regresi untuk peramalan penjualan dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan  dengan  metode  deret  waktu.  Selain  itu  pendekatan  algoritma  LightGBM  [17],  [18]  maupun Prophet [19] merupakan salah algoritma yang perlu di pertimbangkan  dalam membangun peramalan yang optimal dalam bisnis [20]–[23].

## BAHAN DAN METODE
Metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  menggunakan  CRISP-DM  untuk  mengikuti  semua  proses  yang diperlukan selama mengerjakan proyek, yaitu:

## 1. Analisis Bisnis
Peramalan penjualan adalah proses memperkirakan penjualan masa depan baik jangka pendek atau jangka panjang  dengan  menggunakan  angka  penjualan  historis.  Peramalan  penjualan  sangat  penting  bagi perusahaan, misalnya, berinvestasi dalam metodologi baru untuk meningkatkan pendapatan produk mereka yang dapat menyebabkan penjualan rendah di masa depan melalui promosi/diskon, dll. Oleh karena itu, untuk bisnis yang sudah mapan, penting untuk memperkirakan penjualan di masa depan akurat. Dalam penelitian ini tujuan  utama  adalah  memperkirakan  penjualan  harian  selama  28  hari  ke  depan  dengan  menggunakan algoritma peramalan yang berbeda. Data penjualan yang disediakan mencakup data toko di tiga negara bagian AS (California, Texas, dan Wisconsin) dan mencakup tingkat barang, departemen, kategori produk, dan detail toko. Selain itu, data memiliki variabel penjelas seperti harga, promosi, hari dalam seminggu, dan acara khusus.

## 2. Deksripsi Data
Dataset M5 Forecasting terdiri dari riwayat penjualan 3049 produk unik pada 3 kategori berbeda di tiga negara bagian AS bersama dengan detail harga setiap produk dan acara yang diadakan setiap hari.  Data ini dibagi menjadi tiga file CSV, yaitu:
 Calendar.csv:  Ini  berisi  informasi  tentang  tanggal  penjualan  produk  dan  acara  serta  program  yang diadakan pada hari itu.
 Sales_train_evaluation: Ini berisi penjualan unit harian historis dari setiap produk di setiap toko dari hari 1 hingga hari 1941.
 Sell_prices: Ini berisi informasi tentang harga produk pada setiap minggu per toko.

## 3. Analisis Data Eksplorasi
Tahapan pertama dalam pendekatan untuk memecahkan masalah pembelajaran mesin adalah mendapatkan wawasan dari data. Dalam langkah ini, menganalisis data jika ada nilai yang hilang untuk diproses sebelumnya, sampai  pada  kesimpulan  yang  berarti  tentang  bagaimana  fitur  tertentu  memengaruhi  target  penjualan. langkah paling penting untuk memahami data dan membuat fitur yang akan digunakan. Berikut hasil analisis data pada langkah ini.

## 1. Analisis Data Penjualan
(a) (b) (c) (d)
Gambar 1 Analisis Data Penjualan berdasarkan (a) kategori, (b) departemen, (c) kota, (d) tren penjualan Berdasarkan gambar 1 dapat dilihat bahwa produk kebanyakan dijual di CA khususnya di toko CA_3, kemudian produk departemen Food_4 paling banyak terjual dibandingkan produk makanan lainnya dan kategori lainnya dan  terdapat  tren  peningkatan  pertumbuhan  penjualan  yang  mendorong  pendapatan  perusahaan.  Pada gambar 1(d) dengan rata-rata bergulir 7, tren musiman naik yang unik untuk setiap kategori dapat diamati di setiap negara bagian.

## 2. Analisis Transaksi Penjualan Harian dan Tahunan
Analisis tren transaksi penjualan harian dan tahunan merupakan salah bagian penting dalam analisis bisnis untuk membangun model peralaman.

## Gambar 2 Tren Penjualan harian dan Tahunan
Dari gambar 2 tren penjualan harian dapat diamati bahwa ada sedikit tren peningkatan total penjualan dari 2011 hingga 2016 dan pada 1 Januari setiap tahun, kami mengamati adanya penjualan nol yang kemungkinan toko tutup pada Malam Tahun Baru. Selanjutnya, pola yang sama dari keseluruhan penjualan sepanjang tahun dan  memiliki  musiman  tahunan.  Dari  2012  hingga  2015  penjualan  keseluruhan  kami  mengamati  setiap penjualan 2 bulan memiliki pola yang sama dari sini dapat mengasumsikan bahwa setiap tahun deret waktu 2012-2015 adalah deret waktu stasioner.

## 4. Metrik Kinerja
Kami akan menggunakan RMSE (Root Mean Square Error) untuk mengevaluasi model. RMSE adalah ukuran yang baik ketika kita lebih peduli tentang prediksi. Ini adalah akar kuadrat dari kesalahan kuadrat rata-rata.
(1)
RMSE  lebih  mementingkan  kesalahan  yang  paling  signifikan.  Jika  ada  sedikit  kesalahan  dalam  permintaan RMSE kami akan meningkat secara signifikan.

## 5. Permodelan
Pada tahapan ini diusulkan lima algoritma berbeda yaitu Linear Regression (LR), Ridge Regressor (RR), XGBoost Classifer, LGBM dan Long short-term memory (LSTM). Semua hasil peramalan algoritma yang diusulkan akan dievaluasi berdasarkan root mean squared error (RMSE).

## HASIL PENELITIAN
Pada penelitian ini bertujuan untuk memperikiraan Penjualan adalah faktor kunci dalam masalah ini, jadi kami hanya akan mengambil penjualan sebagai fitur yaitu kumpulan data yang memiliki penjualan d1 hingga d1941. Jadi,  kami  hanya  perlu  mengambil  1941  kolom  sebagai  data.  kemudian  memprediksi  penjualan  28  hari  ke depan dengan benar. Dalam model dasar, kami hanya mengambil penjualan sebagai fitur dan itu juga variabel output (y) berisi 28 variabel, jadi yang memprediksi penjualan 28 hari ke depan ketika diberikan produk dengan penjualan sebelum 28 hari, tetapi di sini kami tidak menggunakan data yang lain seperti fitur kalender, kolom harga jual. Jadi, salah satu cara efektif untuk menampilkan data deret waktu ini adalah membingkai ulang data yang diberikan ke dalam pembelajaran terawasi sebagai kumpulan data tunggal yaitu sebagai variabel keluaran hanya  berisi  penjualan  dan  sisanya  semua  fitur  sebagai  masukan,  jadi  di  sini  variabel  output  (y)  akan memprediksi hanya satu hari penjualan sehubungan dengan detail produk yang diberikan. Pertama membuat bingkai Data tunggal dengan menggabungkan data penjualan, data kalender, data harga. Ini dapat dilakukan dengan mengubah format data lebar menjadi format data panjang dan menggabungkan semua kumpulan data lainnya. Kemudian menangani nilai-nilai yang hilang karena berasal dari data harga jual, melalui teknik
imputasi  rata-rata.  Daripada  mengambil  rata-rata  sederhana,  kami  menggunakan  harga  rata-rata  barang sehubungan dengan tokonya karena harga dapat bervariasi berdasarkan toko.
Sebelum melatih model, perlu membagi data menjadi data latih, uji dan validasi yaitu data latih bersumber dari data  penjualan  hari  (1–1913),  validasi  (1914–1941)  penjualan,  dan  pengujian  (1942–1969).  Setelah  melatih model dan mengukur metrik kinerja, kami perlu memprediksi penjualan untuk  data yang tidak terlihat dan berikut hasil pengujian semua algoritma yang diusulkan.
Tabel 1. Evaluasi Hasil Peramalan Model RMSE Linear Regression 11.07 Ridge Regressor 12.8 LGBM Regressor 7.53 XGboost 11.07 LSTM 79.61
Berdasarkan tabel 1 evaluasi hasil evaluasi kinerja masing-masing algoritma menggunakan RMSE, algoritma LGBM Regressor menghasilkan tingkat kesalahan paling rendah dibandingkan algoritma lain sebesar 7.53 %, kemudian algoritma Ridge Regressor sebesar 12.8 % dan yang paling tinggi nilai kesalahan adalah algoritma LSTM  sebesar  79.61  %,  hal  ini  sesuai  yang  wajar  karena  algoritma  lebih  baik  digunakan  untuk  masalah peramalan dengan jumlah data yang lebih besar. Hasil evaluasi akurasi peramalan algorima LGBM Regressor membutuhkan waktu pelatihan sebesar 20.979 per detik dan pengujian sebesar 3.043 lebih rendah dari pada algoritma Linear Regression dan Ridge Regressor sebesar 0.005.
Tabel 2. Evaluasi Waktu Peramalan
Model Time (s) Train Test Linear Regression 0.652 0.005 Ridge Regressor 1.082 0.005 LGBM Regressor 49.6 3.043 XGboost 20.979 0.014 LSTM 1.689 0.891
Hasil analis data ketiga negara bagian tersebut memiliki penjualan akhir pekan yang tinggi dibandingkan dengan hari kerja. Di California dan Texas, penjualan hari Minggu lebih tinggi daripada hari Sabtu, tetapi di Wisconsin, penjualan hari Minggu lebih rendah daripada hari Sabtu. Di semua toko California dan Texas, penjualan akhir pekan tinggi dan penjualan hari Minggu lebih tinggi daripada penjualan hari Sabtu. Toko CA_3 memiliki penjualan akhir pekan yang tinggi seperti yang kita lihat CA_3 juga memiliki pendapatan tinggi  dan  proporsi  penjualan  tertinggi.  Di  semua  toko  Wisconsin,  penjualan  akhir  pekan  tinggi  dan penjualan  hari  Minggu  lebih  sedikit  daripada  penjualan  hari  Sabtu.  Sepanjang  tahun  penjualan  akhir pekan tinggi dibandingkan dengan penjualan hari kerja. Pada tahun 2011 dan 2013 penjualan hari Sabtu lebih tinggi dibandingkan hari Minggu

## Diskusi
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan pada dataset di seluruh negara bagian dan toko untuk semua hari  mulai  dari  29  Januari  2011  hingga  24  April  2016  dan  mengamati  bahwa  ada  peningkatan  pola penjualan selama bertahun-tahun yaitu, tren naik. Kami juga mengamati penjualan  pada hari pertama tahun  ini  adalah  nol  (karena  toko  tutup  pada  hari  tahun  baru).  Melakukan  analisis  tahun  penjualan, mengamati bahwa ada musiman tahunan dan deret waktu setiap tahun adalah deret waktu stasioner.
Secara keseluruhan penjualan bulanan tertinggi pada bulan Maret dan terendah pada bulan November, penjualan minggu tertinggi di akhir pekan dibandingkan dengan hari kerja (Senin sampai Kamis) dan penjualan Jumat sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan hari kerja lainnya. Negara bagian California memiliki  penjualan  tertinggi  dan  juga  pendapatan  tertinggi  yang  dihasilkan.  Padahal  penjualan  dan pendapatan Texas dan Wisconsin yang dihasilkan hampir sama. Kategori makanan menyumbang 70% penjualan  tetapi  hanya  menghasilkan  58%  pendapatan.  Penjualan  hari  SNAP  sedikit  lebih  tinggi dibandingkan dengan penjualan hari non-SNAP di ketiga negara bagian. Pola penjualan keseluruhan dari setiap kategori serupa dan produk Makanan karena jumlahnya lebih banyak, keseluruhan penjualan dan pendapatan yang dihasilkan lebih tinggi. Ada banyak pola penjualan harian non-periodik dari masing- masing produk. Acara olahraga dan budaya mengalami peningkatan penjualan dan hari libur nasional mengalami penurunan penjualan. Penjualan tinggi di awal bulan dan menurun secara bertahap menjelang akhir bulan. Penjualan harian tertinggi tertinggi adalah untuk produk Makanan dan berasal dari negara bagian California dan Texas.

## KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan beberapa lagoritma berbeda untuk memperkirakan penjualan harian selama 28 hari ke depan. Pendekatan algoritma LGBM Regressor menghasilkan nilai kesalahan terendah dibandingkan semua algoritma, namun membutuhkan waktu komputasi paling besar dibandingkan algoritm alainnya. Model LSTM juga bisa dipilih jika dataset cukup besar karena bisa mendapatkan pola dengan benar tetapi tentu saja akan membutuhkan perangkat yang kuat yang dilengkapi dengan GPU dan RAM yang tinggi juga. Penelitian di  masa  depan  Mencoba  dengan  teknik  deep  learning  seperti  model  Convolutional  neural  network  (CNN), Recurrent  Neural  Network  (RNN),  selain  itu  perlu  juga  mempertibangkan  menggunakan  data  keseluruhan dengan model berkinerja lebih baik mungkin ada peluang untuk mendapatkan hasil yang baik, lebih sedikit fitur yang digunakan dapat meningkatkan kinerja model.

## Supplementary Materials (optional)
Sumber dataset tersedia di https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-accuracy/data

## 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] O. B. Sezer, M. Ugur Gudelek, and A. M. Ozbayoglu, “Financial time series forecasting with deep learning: A systematic literature review: 2005-2019,” arXiv, pp. 2005–2019, 2019.
[2] V. Kuznetsov and M. Mohri, “Theory and algorithms for forecasting time series,” arXiv, no. 1994, pp. 1– 41, 2018.
[3] B. Lim and S. Zohren, “Time Series Forecasting With Deep Learning: A Survey,” arXiv, Apr. 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2004.13408.
[4] S.  Lahmiri,  “Minute-ahead  stock  price  forecasting  based  on  singular  spectrum  analysis  and  support vector regression,” Appl. Math. Comput., vol. 320, pp. 444–451, 2018, doi: 10.1016/j.amc.2017.09.049.
[5] M. Abe and H. Nakayama, “Deep learning for forecasting stock returns in the cross-section,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 10937 LNAI, pp.
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index
273–284, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-93034-3_22.
[6] M. Bin Shams, M. J. Hossain, and S. R. H. Noori, “A Time Series Analysis of Trends With Twitter Hashtags Using  LSTM,”  in  2020  11th  International  Conference  on  Computing,  Communication  and  Networking Technologies (ICCCNT), Jul. 2020, pp. 1–6, doi: 10.1109/ICCCNT49239.2020.9225349.
[7] J. Cao and J. Wang, “Stock price forecasting model based on modified convolution neural network and financial time series analysis,” Int. J. Commun. Syst., vol. 32, no. 12, pp. 1–13, 2019, doi: 10.1002/dac.3987.
[8] P. F. Procacci and T. Aste, “Forecasting market states,” Quant. Financ., vol. 19, no. 9, pp. 1491–1498, 2019, doi: 10.1080/14697688.2019.1622313.
[9] N. Ahmad, “Sale Forecasting of Merck Pharma Company using ARMA Model,” vol. 6, no. 21, pp. 30–36, 2015.
[10]  U. Ugurlu, O. Tas, and U. Gunduz, “Performance of Electricity Price Forecasting Models: Evidence from Turkey,”  Emerg.  Mark.  Financ.  Trade,  vol.  54,  no.  8,  pp.  1720–1739,  2018,  doi: 10.1080/1540496X.2017.1419955.
[11]  M. A. Khan et al., “Effective Demand Forecasting Model Using Business Intelligence Empowered with Machine Learning,” IEEE Access, vol. 8, pp. 116013–116023, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3003790.
[12]  M. Khashei and Z. Hajirahimi, “A comparative study of series arima/mlp hybrid models for stock price forecasting,”  Commun.  Stat.  Simul.  Comput.,  vol.  48,  no.  9,  pp.  2625–2640,  2019,  doi: 10.1080/03610918.2018.1458138.
[13]  N.  Khalil  Zadeh,  M.  M.  Sepehri,  and  H.  Farvaresh,  “Intelligent  sales  prediction  for  pharmaceutical distribution  companies:  A  data  mining  based  approach,”  Math.  Probl.  Eng.,  vol.  2014,  2014,  doi: 10.1155/2014/420310.
[14]  R. Garnier and A. Belletoile, “A multi-series framework for demand forecasts in E-commerce,” arXiv, 2019.
[15]  M. Li, S. Ji, and G. Liu, “Forecasting of Chinese E-Commerce Sales: An Empirical Comparison of ARIMA, Nonlinear Autoregressive Neural Network, and a Combined ARIMA-NARNN Model,” Math. Probl. Eng., vol. 2018, pp. 1–12, 2018, doi: 10.1155/2018/6924960.
[16]  B. M. Pavlyshenko, “Using bayesian regression for stacking time series predictive models,”  Proc. 2020 IEEE  3rd  Int.  Conf.  Data  Stream  Min.  Process.  DSMP  2020,  pp.  305–309,  2020,  doi: 10.1109/DSMP47368.2020.9204312.
[17]  T. Weng, W. Liu, and J. Xiao, “Supply chain sales forecasting based on lightGBM and LSTM combination model,” Ind. Manag. Data Syst., vol. 120, no. 2, pp. 265–279, 2019, doi: 10.1108/IMDS-03-2019-0170.
[18]  X.  Chen,  K.  Zhou,  H.  Pan,  and  X.  Chen,  “Anode  effect  prediction  based  on  Light  Gradient  Boosting Machine,” Proc. 2019 IEEE 8th Data Driven Control Learn. Syst. Conf. DDCLS 2019, pp. 499–503, 2019, doi: 10.1109/DDCLS.2019.8908974.
[19]  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.
[20]  I.  Kaipov  and  A.  Nedzved,  “Sales  forecasting  of  goods  in  shoe  retail,”  Cent.  Eur.  Res.  J.,  vol.  6,  no. September, pp. 10–17, 2020.
[21]  K. Bandara, P. Shi, C. Bergmeir, H. Hewamalage, Q. Tran, and B. Seaman, “Sales demand forecast in E- commerce using  a long short-term memory  neural network  methodology,”  Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 11955 LNCS, pp. 462–474, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-36718-3_39.
[22]  B. M. Pavlyshenko, “Machine-learning models for sales time series forecasting,” Data, vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2019, doi: 10.3390/data4010015.
[23]  H. Larsson, “Forecasting Daily Supermarkets Sales with Machine Learning,” 2020.