## Analisis Prediktif untuk Keputusan Bisnis : Peramalan Penjualan
Fachrul Rozi Lubis 1 , Muhammad Khoiruddin Harahap 2* , Amir Mahmud Husein 3
1 Universitas Harapan Medan, Fakultas Teknik dan Komputer, Sistem Informasi, Medan 2* Politeknik Ganesha Medan, Medan
3 Universitas Prima Indonesia, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Medan
1* fachrul_rozi.unhar@harapan.ac.id
Received: xx xx xxxx Accepted: 9 May 2019 Published: 14 May 2019 *Muhammad Khoiruddin Harahap Abstrak  :  Peramalan  penjualan  produk  adalah  aspek  utama  dari manajemen  pembelian,  persediaan  yang  melebihi  permintaan  atau kekurangan akan berdampak pada manajemen pelayanan maupun secara ekominis.  Makalah  ini  fokus  mencoba  menyajikan  penerapan  analisis prediktif  dengan  mengadopsi  kerangka  kerja  Data  Science  (ilmu  data) untuk menemukan wawasan yang berguna dalam pengambilan keputusan bisnis  khususnya  tentang  peramalan  penjualan  produk  di  masa  depan. Kerangka  CRISP-DM  diusulkan  dengan  tahapan  pemahasan  bisnis, pemahaman  dan  persiapan  data,  exploratory  data  analysis  (EDA)  dan pemodelan. Berdasarkan hasil pengujian data penjualan yang dievaluasi berdasarkan  RMSE  dan  MAE,  algoritma XGBoost menghasilkan  prediksi berada  dalam  1,3%  kemudian  ARIMA  sebesar  1.6%,  masih  lebih  baik dibandingkan LinearRegression, RandomForestdan LSTM dengan tingkat kesalahan  sebesar  1.81%,  1.97%,  2.21%  pada  masing-masing  algoritma dari data aktual.
Keywords: Peramalan
Penjualan, Analisis Preditif, Data Science, CRISP-DM, Exploratory Data Analysis, XGBoost.

## DSI: Jurnal Data Science
Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Analisis prediktif adalah penggunaan analisis data, pemodelan statistik, dan teknologi pembelajaran mesin untuk  memprediksi  kemungkinan  hasil  [1].  Analisis  ini  mencakup  berbagai  macam  teknik  dan  teknologi statistik. Dua jenis model analitik prediktif yang paling umum adalah model klasifikasi dan regresi [2]. Model klasifikasi  membantu  memprediksi  hasil  seperti  ketika  komponen  akan  gagal  [3].  Model  regresi  yang membantu memprediksi angka, seperti waktu rata-rata sebelum kerusakan. Analisis prediktif semakin banyak digunakan oleh berbagai organisasi di banyak sektor, seperti rumah sakit [4]–[7], ritel [8], [9], manufaktur [10], layanan keuangan dan lainnya [11].
Pada umumnya, perusahaan retail memiliki banyak data transaksi. Melalui penggunaan data historis dan pola data transaksional, risiko diidentifikasi selain mengeksplorasi peluang untuk kebutuhan masa depan [12]. penggunaan  analisis  prediktif,  bisnis  dapat  secara  efektif  menginterpretasikan  tanggal  yang  tersedia  bagi mereka untuk keuntungan mereka. Membangun model peramalan yang berguna untuk produk permintaan yang jarang adalah suatu tantangan. Jika perkiraan lebih rendah dari permintaan sebenarnya, hal itu dapat menyebabkan  keputusan  pemilihan  dan  pengisian  ulang  yang  buruk,  dan  pelanggan  tidak  akan  bisa mendapatkan produk yang mereka inginkan saat mereka membutuhkannya [13]. Jika perkiraan lebih tinggi dari permintaan aktual, produk yang tidak terjual akan menempati rak inventaris, dan jika produk mudah rusak, produk tersebut harus dilikuidasi dengan biaya rendah untuk mencegah pembusukan [14].
Peramalan penjualan produk adalah aspek utama dari manajemen pembelian. Prakiraan sangat penting dalam menentukan tingkat persediaan dan secara akurat memperkirakan permintaan barang di masa depan telah menjadi tantangan yang berkelanjutan, terutama di industri retail [15]. Jika barang tidak tersedia atau
ketersediaan  barang  lebih  dari  permintaan,  keuntungan  keseluruhan  dapat  dikompromikan.  Akibatnya, peramalan  penjualan  barang  dapat  menjadi  signifikan  untuk  meminimalkan  tingkat  kerugian.  Selain  itu, memastikan persediaan sesuai dengan kebutuhan dan lokasi yang tersedia memerlukan beberapa tahapan analisis yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis di masa depan.
Dalam makalah ini, analisis prediktif diusulkan untuk membuat model peramalan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk membantu dalam menentukan keputusan bisnis dalam  meningkatkan perkiraan penjualan produk yang akurat. Model yang diusulkan secara khusus ditargetkan untuk mendukung pembelian di masa depan. Sebuah model berdasarkan data toko nyata dikembangkan untuk memvalidasi penggunaan berbagai algoritma pembelajaran mesin. Dalam studi kasus, metode regresi berganda dibandingkan. Metode berdampak  pada  perkiraan  ketersediaan  produk  di  toko  untuk  memastikan  mereka  memiliki  produk  yang cukup pada waktu yang tepat. Hasil temuan ini berguna untuk menciptakan proses pengambilan keputusan yang berjalan lancar bagi pengguna dan menghasilkan wawasan baru yang mengarah pada tindakan yang lebih baik.

## TINJAUAN LITERATUR
Peramalan  memiliki  dampak  yang  signifikan  pada  proses  pengambilan  keputusan  bisnis,  memberikan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  posisi  keuangan  untuk  mengelola  tenaga  kerja,  meningkatkan manajemen  rantai  pasokan  di  masa  depan.  Peramalan  memungkinkan  membantu  perencanaan  inventaris, harga  kompetitif, dan strategi promosi tepat waktu [16], [17]. Peramalan penjualan dapat membantu proses memahami  siklus  hidup  bisnis  dalam  hal  penjualan  dan  dampak  sasaran  produk  jangka  pendek  seperti pertumbuhan, stabilitas, penurunan, promosi maupun harga [18].
Menurut penelitian yang dilakukan oleh [17], mereka mengusulkan pendekatan Convolutional Neural Network (CNN)  untuk  melakukan  peramalan  penjualan  di  e-commerce.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memecahkan masalah yang teridentifikasi batasan yang merupakan metode yang memerlukan rekayasa fitur manual kasus per kasus untuk skenario tertentu yang sulit, memakan waktu dan membutuhkan banyak pengetahuan ahli. Dari  hasil  pengujian,  model  ARIMA  memiliki  nilai  rata-rata  tertinggi,  namun  algoritma  CNN  dapat  secara otomatis  mengekstrak  fitur  yang  efektif  dan  melakukan  peramalan  penjualan  menggunakan  fitur  yang diekstraksi. Selanjutnya, Penggunaan pendekatan regresi untuk peramalan penjualan lebih baik dibandingkan dengan metode deret waktu [11].

## BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  ini,  kami  uraikan  bahan  dan  metode  yang  digunakan  untuk  membangun  model  peramalan penjualan produk, yaitu:

## 1. Himpunan Data
Dalam penelitian ini, kami  fokus mempelajari analisis prediktif dalam pengambilan keputusan binis dengan menggunakan model pembelajaran mesin untuk peramalan deret waktu penjualan. Untuk kebutuhan analisis ini,  maka  kami  menggunakan  kumpulan  dataset  penjualan  toko  yang  bersumber  dari  kompetisi  ilmu  data kaggel yang dapat dilihat pada lampiran. Kumpulan dataset ini memiliki data catatan transaksi penjualan toko selama 5 tahun dari tahun 2013 sampai dengan 2018. Data ini memiliki 913.000 bari data transaksi penjualan, 10 toko berbeda dan 50 jenis item produk berbeda. Lebih rinci statistik data terlihat pada tabel 1 dan grafik distribusi data.

## 2. Metode yang diusulkan
Metode yang diusulkan dalam penelitian  kami gunakan teknik dan kerangka kerja ilmu data yang berbeda untuk membuat perkiraan permintaan yang akurat. Dalam setiap tugas ilmu data, saya menggunakan CRISP- DM untuk mengikuti semua proses yang diperlukan selama mengerjakan proyek, yaitu:

## a) Pemahaman bisnis
Analisis bisnis dalam pembahasan makalah ini adalah bagimana memprediksi volume penjualan semua item  di  semua  toko  pada  kuartal  pertama  tahun  2018.  Semua  model  diprediksi  dalam  2%  dari penjualan rata-rata bulanan untuk prediksi 12 bulan ke depan. Jadi, masalah peramalan deret waktu cenderung  tidak  stasioner  dimana  data  penjualan  mungkin  memiliki  tren  dan  pola  musiman.  Tren, musim dan bahkan seluruh distribusi data dapat berubah, tergantung pada periode waktu. Selain itu, kami juga berurusan dengan deret waktu multivariat. Penjualan barang di satu toko atau satu barang di toko yang berbeda dapat dikorelasikan. Dalam masalah ini kami harus menggunakannya agar sesuai dengan model yang diterapkan agar menghasilkan peramalan yang akurat.
b) Pemahaman dan Persiapan Data
Data diberikan dalam format csv. Dan kumpulan dataset latih memiliki kurang dari satu juta baris dan ukuran lebih kecil, jadi tidak diperlukan teknologi data besar yang canggih untuk pengolahan data. Kami juga  menggunakan prediksi model yang  telah dilatih sebelumnya  untuk  keperluan pengujian model dengan tujuan mempercepat waktu eksekusi.
Nilai  penjualan  diberikan  sebagai  bilangan  bulat,  jadi  satu  unit  mungkin  sesuai  dengan  satu  item. Untuk  menghindari  pembulatan  angka  yang  tidak  disengaja  di  masa  mendatang,  kami  mengubah penjualan menjadi menjadi type data float. Untuk pengujian, kami membulatkan nilai penjualan yang diprediksi.  Semua  fitur  data  tidak  memiliki  data  yang  hilang  sehingga  tidak  memerlukan  proses pembersihan data dan terdapat 3 fitur penting untuk kebutuhan peralaman yaitu: store, item dan sales.
Tabel 1 Statistik Data
Gambar 1 (a) Grafik distribusi fitur, (b) Perbandingan distribusi penjualan vs distribusi normal data, (c) distribusi terbaik berdasarkan sum of square error (SSE)
Pada gambar 1 plot (b) di atas, garis hijau mewakili distribusi penjualan, sedangkan garis hitam adalah distribusi normal terbaik yang dapat di sesuaikan dengan data. Nilai p menunjukkan bahwa hipotesis nol  dapat  ditolak  dan  oleh  karena  itu  data  ini  tidak  sesuai  dengan  distribusi  normal,  maka  kami melakukan distribusi normal data dengan pendekatan sum of square error (SSE) yang ditunjukkan pada plot (c) dimana data sudah berhasil di distribusikan dengan baik.
c) Exploratory Data Analysis
Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan salah satu tahapan untuk memberikan pemahanan data dalam bentuk visualiasi sebelum dilakukan pemodelan data.  Dalam tahapan ini, kami mengusulkan analisis  prediktif  untuk  lebih  memahami  kumpulan  data  transaksi  penjualan  yang  disajikan  dalam bentuk visualiasi dan hasilnya di tunjukkan pada gambar 2.
Analisis  prediktif  dapat  membantu  untuk  memahami  parameter  input  utama  dari  kumpulan  data. Dalam kumpulan data, analisis nilai transaksi penjualan untuk masing-masing toko merupakan bagian penting yang perlu dilakukan dalam pekerjaan ini mulai dari nilai rata-rata transaksi setiap bulan, rata- rata  total  transaksi  untuk  masing-masing  toko.  Berdasarkan  hasil  pengamatan  bahwa  deret  waktu memiliki pola musiman, seperti penjualan selalu rendah di awal tahun dan tinggi di tengah tahun dan sekali lagi rendah di puncak tahun. Setelah memplot penjualan untuk setiap toko, kami melihat bahwa jumlah penjualan maksimum diamati oleh Toko 1, diikuti oleh Toko 8. Jumlah penjualan terkecil diamati oleh Toko 7
(a)
(b)
Gambar 2 Distribusi transaksi penjualan (a) rata-rata bulan, (b) rata-rata per toko
(b)
Gambar 3 Distribusi Nilai Penjualan (a) Total Per toko, (b) Box Plot

## d) Peramalan Penjualan
Pada tahapan ini diusulkan lima algoritma berbeda yaitu ARIMA, Random Forest (RF), Linear Regression (LR), XGBoost Classifer dan Long short-term memory (LSTM). Semua hasil peramalan algoritma yang diusulkan akan dievaluasi berdasarkan root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MEA).

## HASIL PENELITIAN
Hasil penelitian ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman python 3 dengan Jupyter Notebook dan beberapa  pustaka  untuk  visualisasi  maupun  pengolahan  data  seperti  numpy,  pandas,  matplotlib,  seaborn. Berdasarkan hasil pengujian terhadap lima model yang diusulkan, algoritma  XGBoost menghasilkan tingkat kesalahan paling rendah dengan nilai MAE sebesar 1.3% dari nilai transaksi penjualan aktual. Lebih rinci dapat dilihat pada tabel 1 dan gambar 4 hasil prediksi dari masing-masing algoritma.
Tabel 2 Hasil Prediksi Algoritma RMSE MAE R2 LSTM 18979.7381 15327.16667 0.987289068 RandomForest 17648.48278 14621.75 0.989009645 LinearRegression 16221.04079 12433 0.990715588 XGBoost 15701.00336 13342.66667 0.991301351 ARIMA 14959.89347 11265.33575 0.983564288
(a) (b)
(c)
(d)
(e)
Gambar 4 Hasil Prediksi (a) LinearRegression, (b) Random Forest, (c) XGBoost, (d) ARIMA, (e) Komprasi Kesalahan Metode

## Diskusi
Penelitian  ini  mencoba  menyajikan  penerapan  analisis  prediktif  untuk  meramalkan  data  transaksi penjualan untuk bulan berikutnya. Dari hasil pengamatan kami, algoritma XGBoost menghasilkan 1.3% hasil prediksi dari data aktual. Algoritma XGBoost merupakan kerangka Gradient Boosting yang dirancang khusus agar selalu efesien, fleksibel dan kuat, namun metode ini tidak dapat menangani fitur kategoris dengan sendirinya, dan hanya menerima nilai numerik yang mirip dengan Random Forest sehingga perlu beberapa  tahapan  yang  dilakukan  agar  menghasilkan  akurasi  yang  baik  seperti  pelabelan.  XGboost terbagi hingga max_depth yang ditentukan hyperparameter. Selanjutnya pengaturan hyper-parameter untuk meningkatkan hasil prediksi sangat di perlukan untuk penelitian di masa depan..

## KESIMPULAN
Penelitian ini fokus menyajikan penerapan analis prediktif untuk  membuat model peramalan menggunakan algoritma  pembelajaran  mesin  berbeda  yaitu  ARIMA,  Random  Forest  (RF),  Linear  Regression  (LR),  XGBoost Classifer dan Long short-term memory (LSTM). Semua hasil peramalan model yang diusulkan berguna untuk membantu  dalam  menentukan  keputusan  bisnis.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  algoritma  XGBoost menghasilkan  prediksi  berada  dalam  1,3%  dari  yang  sebenarnya.  ARIMA  sebesar  1.6%  masih  lebih  baik dibandingkan RandomForest, LinearRegression dan LSTM. Hasil penelitian masih dapat ditingkatkan dengan
menggunakan metode Rolling Mean untuk mengurangi kesalahan peramalan akan dipertimbangkan di masa depan.

## Supplementary Materials (optional)
Sumber dataset tersedia di https://www.kaggle.com/blacktile/starbucks-app-customer-reward-program-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] J. P. U. Cadavid, S. Lamouri, and B. Grabot, “Trends in machine learning applied  to demand &  sales forecasting: A review,” ILS 2018 - Inf. Syst. Logist. Supply Chain. Proc., pp. 307–316, 2018.
[2] 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.
[3] J. Li, Y. W. Liu, Y. Jia, Y. Ren, and J. Nanduri, “Predictive modeling with delayed information: A case study in e-commerce transaction fraud control,” arXiv, pp. 1–12, 2018.
[4] D. S. Siringo-Ringo, R. B. D. Tambunan, D. Yulizar, T. A. Daulay, and A. M. Husein, “Application of Data Mining  for  Optimal  Drug  Inventory  in  a  Hospital,”  SinkrOn,  vol.  4,  no.  1,  p.  207,  2019,  doi: 10.33395/sinkron.v4i1.10236.
[5] 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.
[6] 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.
[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] A. Krishna, V. Akhilesh, A. Aich, and C. Hegde, “Sales-forecasting of Retail Stores using Machine Learning Techniques,” Proc. 2018 3rd Int. Conf. Comput. Syst. Inf. Technol. Sustain. Solut. CSITSS 2018, pp. 160–166, 2018, doi: 10.1109/CSITSS.2018.8768765.
[9] R. K. Vashishtha, S. Sethuraman, V. Burman, A. R. Sekar, R. Kumar, and S. Ramanan, “Product age based demand forecast model for fashion retail,” arXiv, 2020.
[10]  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.
[11]  B. M. Pavlyshenko, “Machine-learning models for sales time series forecasting,” Data, vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2019, doi: 10.3390/data4010015.
[12]  S. Hanumanthsastry and Prasadababu, “Analysis & Prediction of Sales Data in Sap-Erp System Using Clustering  Algorithms,”  Int.  J.  Comput.  Sci.  Inf.  Technol.,  vol.  1,  no.  4,  pp.  95–109,  2013,  doi: 10.5121/ijcsity.2013.1407.
[13]  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.
[14]  R. Fildes, S. Ma, and S. Kolassa, “Retail forecasting: Research and practice,” Int. J. Forecast., no. xxxx, 2019, doi: 10.1016/j.ijforecast.2019.06.004.
[15]  Y. Lingxian, K. Jiaqing, and W. Shihuai, “Online retail sales prediction with integrated framework of K- mean  and  neural  network,”  ACM  Int.  Conf.  Proceeding  Ser.,  pp.  115–118,  2019,  doi: 10.1145/3345035.3345048.
[16]  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.
[17]  K. Zhao and C. Wang, “Sales forecast in E-commerce using convolutional neural network,” arXiv, 2017.
[18]  S.  Ma  and  R.  Fildes,  “Forecasting  third-party  mobile  payments  with  implications  for  customer  flow prediction,” Int. J. Forecast., vol. 36, no. 3, pp. 739–760, 2020, doi: 10.1016/j.ijforecast.2019.08.012.