ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v9i1.8279

## Pemodelan Prediksi Kuantitas Penjualan Mainan Menggunakan Light Gradient Boosting Machine
Erfan Febriantoro a* , Endang Setyati b , Joan Santoso c abc Pascasarjana Teknologi Informasi Institut Sains Dan Teknologi Terpadu Surabaya, Indonesia correspondence authors : *erfan.febriant@gmail.com
Abstract— The main characteristic of the toy industry is its fast-changing and unpredictable nature. Demand, influenced by certain trends, can suddenly shift and disappear as the next viral product takes over the market. Short product life cycles, constant product innovation, and high levels of competitive demand can potentially result in relatively higher costs compared to other industries in terms of obsolete inventory, lost sales, and price declines. Based on these issues, a research was conducted to predict toy sales using the LightGBM algorithm model in a time-series format with a sales dataset of 460 toy items classified into 14 categories over a period of 1,353 days with a prediction period of 1, 3, and 6 months. The results of this study presented 42 models based on product categories and prediction periods, with the best RMSE value of 0.0042 for the KARTU toy model, and 3 models for all categories based on prediction periods, with the best RMSE value of 0.0380 for a 1-month prediction period.

## Index Terms— LightGBM; Prediction; Sales; Toys.
Abstrak–- Ciri khas utama industri mainan adalah perubahan dan ketidakpastiannya yang cepat. Permintaan yang dipengaruhi oleh tren tertentu, dapat berubah  secara mendadak dan tiba-tiba menghilang saat produk viral  berikutnya  menguasai  pasar.  Siklus  hidup  yang  pendek,  inovasi  produk  yang  konstan,  dan  tingkat kanibalisasi yang tinggi berpotensi mengeluarkan biaya relatif lebih tinggi dibandingkan dengan industri lain dalam hal persediaan usang, kehilangan penjualan, dan penurunan harga. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dilakukan penelitian untuk memprediksi penjualan mainan menggunakan model algoritma LightGBM dalam bentuk time-series dengan dataset penjualan 460 item mainan yang diklasifikasikan menjadi 14 kategori dalam rentang waktu 1.353 hari dengan periode prediksi 1, 3, dan 6 bulan. Penelitian ini menghasilkan 42 model berdasarkan  kategori  produk  dan  periode  prediksi,  dengan  nilai  RMSE  terbaik  0.0042  pada  model  mainan KARTU, dan 3 model untuk semua kategori berdasarkan periode prediksi dengan nilai RMSE terbaik 0.0380 pada periode prediksi 1 bulan.
Kata Kunci— Mainan; LightGBM; Penjualan; Prediksi.

## I. PENDAHULUAN
Mainan  adalah  salah  satu  produk  konsumsi  tertua  di  dunia.  Selama  empat  dekade  terakhir,  industri mainan terus mengalami perkembangan dari industri rumah tangga menjadi sebuah industri besar dengan omzet  penjualan  mencapai  USD  5  miliar  [1].  Ciri  khas  utama  bisnis  mainan  adalah  perubahan  dan ketidakpastiannya yang cepat. Permintaan yang dipengaruhi  oleh tren tertentu, dapat  berubah mendadak dalam  semalam  dan  kemudian  tiba-tiba  menguap  saat  produk  viral  berikutnya  menyapu  pasar.  Inovasi produk  yang  konstan,  siklus  hidup  yang  pendek,  dan  tingkat  kanibalisasi  yang  tinggi  adalah  ciri  khas industri mainan [1].
Industri  mainan  berpotensi  mengeluarkan  biaya  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  industri  lain dalam hal persediaan usang, kehilangan penjualan dan penurunan harga. Hal ini merupakan konsekuensi unik pada supply chain mainan, mirip dengan industri pakaian [2]. Untuk bertahan, industri ini menghadapi tantangan yang sangat unik, yaitu menyediakan mainan yang tepat dengan jumlah yang tepat di toko yang tepat selama periode tertentu dan agar dapat menyediakan mainan yang kreatif namun dengan harga yang kompetitif.
Saat  ini,  arus  informasi  sama  pentingnya  dengan  arus  barang,  sehingga  perusahaan  perlu  beradaptasi dengan kecepatan dan keakuratan data yang sangat penting untuk mencapai tujuan bisnis [3]. Transformasi Digital telah menjadi perhatian khusus dan masalah strategis pada semua jenis organisasi [4]. Teknologi digital menawarkan solusi berbeda yang memenuhi tantangan supply chain perusahaan dan ekspektasi pasar [5]. Faktanya, pengambilan keputusan supply chain umumnya didasarkan pada prediksi penjualan [3].
Machine learning menawarkan kemampuan untuk membuat model dari volume besar data internal dan eksternal. Setelah model-model ini dilatih dan diuji, sistem akan dapat mengantisipasi evolusi sistem, dan akan mengkonfigurasi ulang diri mereka sendiri sesuai dengan model yang terbentuk tersebut. Selain itu, pengambil  keputusan  melalui  machine  learning  dapat  mengidentifikasi  variabel  baru  dan  relevan  untuk proses operasional mereka [3].
LightGBM adalah framework peningkatan gradien berdasarkan pohon  keputusan untuk meningkatkan efisiensi model dan mengurangi penggunaan memori. Dengan mengimplementasikan dua teknik baru yaitu Gradient-based  One  Side  Sampling  (GOSS)  dan  Exclusive  Feature  Bundling  (EFB)  yang  memenuhi batasan algoritma berbasis histogram yang terutama digunakan di semua kerangka kerja GBDT (Gradient Boosting  Decision  Tree)  [6][14].  Sebagai  salah  satu  dari  tiga  implementasi  GBDT  yang  populer, LightGBM tidak hanya memiliki keunggulan training speed yang lebih baik, tetapi juga memiliki akurasi prediksi yang tinggi dan lebih hemat memori [7][14][15].
Pada  penelitian  terdahulu  [8],  [9],  LightGBM  terbukti  lebih  baik  dalam  penanganan  data time-series sehingga sesuai dengan ciri khas utama bisnis mainan dengan perubahan dan ketidakpastian yang cepat.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menemukan  model  yang  tepat  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah penjualan mainan dengan menggunakan metode machine learning dalam menganalisis jumlah penjualan mainan dalam bentuk time series . Penelitian ini akan membuat model setiap kategori mainan yang terjual menggunakan metode LightGBM dengan periode prediksi dalam 1 bulan, 3 bulan, dan 6 bulan ke depan. Peneliti  tertarik  menggunakan  metode  ini  karena  terbukti  lebih  baik  dalam  membuat  model  prediksi penjualan pada penelitian sebelumnya [8].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Pada tahun 2021, [8] melakukan penelitian untuk membuat peramalan penjualan Wal-Mart menggunakan kombinasi metode LSTM dan LightGBM. Dataset yang digunakan adalah data transaksi penjualan dalam bentuk time-series selama  1913  hari  untuk  memprediksi  penjualan  28  hari  ke  depan.  Hasil  perhitungan RMSSE, menunjukkan bahwa model berbasis LSTM dan LightGBM memiliki kemampuan prediksi yang lebih baik (0,812) dibanding Linear Regression (1,46) dan SVM (1,12).
Di  periode  yang  sama,  [9]  melakukan  penelitian  menggunakan  dataset  yang  sama  dengan  [8]  namun hanya  menggunakan  metode  LightGBM.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  akurasi  LightGBM  dengan perhitungan RMSE lebih baik (0,641) dibanding dengan Logistic Regression (0,803) dan SVM (0,732). Pada  tahun  2020,  [10]  melakukan  penelitian  pada  perusahaan  farmasi  untuk  mendapatkan  model peramalan penjualan terbaik dengan membandingkan antara model yang dihasilkan dari kombinasi metode ARIMA-LSTM  dengan  model  tunggal  ARIMA  dan  LSTM.  Dataset  berasal  dari  kumpulan  data  kontes Kaggle yang menyajikan data penjualan harian dari tanggal 2 Januari 2014 hingga 8 Oktober 2019, yang diperoleh dari sistem penjualan farmasi, dengan mengelompokkan data time-series menjadi 3 (tiga) bagian berdasarkan sifat penjualannya yaitu N02BA (bersifat menurun), N02BE (musiman/ tahunan), dan N05B (fluktuatif).  RMSE  dan  MAPE  dipilih  untuk  mengevaluasi  kinerja  prediksi  model  selama  20  minggu kedepan, keduanya menunjukkan bahwa prediksi menggunakan model kombinatorial pada dasarnya lebih baik daripada model tunggal, baik untuk data temporal dengan keacakan yang lebih besar maupun untuk data temporal yang lebih stabil.
Pada  tahun  2020,  [11]  melakukan  penelitian  pada  perusahaan  e-commerce  skala  ritel  online  dengan membandingkan antara model yang dihasilkan dari kombinasi metode AGA-LSTM dengan model tunggal LSTM  tradisional  dan  Deep  BP.  Dataset  ritel  online  yang  dipilih  sebagai  data  penelitian  berasal  dari database  UCI,  yang  mencatat  semua  informasi  pesanan  transaksi  online  ritel  online  di  Inggris  dari  1 Desember 2010 hingga 9 Desember 2011. Hasil nilai MSE menunjukkan bahwa nilai error prediksi pada model  AGA-LSTM  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  model  BP  dan  LSTM  tradisional.  Namun,  dengan bertambahnya tahapan (step) prediksi, errornya makin besar atau akurasinya makin menurun. Oleh karena itu, peneliti menyarankan untuk lebih fokus pada penelitian prediksi multi-step pada penelitian berikutnya. Pada  tahun  2019,  [12]  melakukan  penelitian  untuk  menemukan  model  yang  tepat  digunakan  untuk memprediksi  jumlah  penjualan  obat  dengan  membandingkan  metode  kombinasi  CNN-LSTM  dengan metode  tunggal  MLP  dan  LSTM  dengan  menganalisis  jumlah  penjualan  obat  dalam  bentuk time-series , periode 1 bulan, 3 bulan dan 6 bulan. Dataset berasal dari RS Singburi tercatat sebanyak 1.651 data obat dan  terdapat  72  record  setiap  obat  mulai  Oktober  2009  sampai  September  2015.  Obat-obatan diklasifikasikan  menggunakan  analisis  ABC/VEN.  “ABC”  adalah  klasifikasi  obat  berdasarkan  jumlah penggunaan obat dan “VEN” mengklasifikasikan obat menurut kepentingannya dalam pengobatan. Peneliti menggunakan teknik Rolling Window dalam mengekstrak fitur dari data time-series , dengan mengulangi regresi menggunakan subsampel dari total data dengan menggeser titik awal dan akhir dengan jendela tetap.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  CNN-LSTM  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik,  hasil  juga menunjukkan  bahwa  periode  peramalan  1  bulan  cocok  untuk  obat-obatan  yang  spesifik  untuk  penyakit. Periode peramalan 3 bulan cocok untuk obat-obatan yang umum digunakan. Periode ramalan 6 bulan cocok untuk obat-obatan untuk penyakit kronis.

## III. METODE PENELITIAN
LightGBM  adalah  algoritma Machine  Learning yang  dikembangkan  oleh  Microsoft,  yang  digunakan untuk masalah pembelajaran mesin berbasis klasifikasi dan regresi. LightGBM mengoptimalkan algoritma Gradient  Boosting  Decision  Tree  (GBDT)  dengan  menggunakan  teknik  pemotongan  yang  efisien  dan pengelompokan  fitur  untuk  meningkatkan  performa  dan  mengurangi  waktu  pelatihan.  Dengan mengimplementasikan  dua  teknik  baru  yaitu  Gradient-based  One  Side  Sampling (GOSS)  dan  Exclusive Feature Bundling (EFB) yang memenuhi batasan algoritma berbasis histogram yang terutama digunakan di semua  kerangka  kerja  GBDT  [6].  Sebagai  salah  satu  dari  tiga  implementasi  GBDT  yang  populer, LightGBM tidak hanya memiliki keunggulan training speed yang lebih baik, tetapi juga memiliki akurasi prediksi yang tinggi dan lebih hemat memori [7].
LightGBM  menggunakan  teknik  pembelahan  yang  dinamakan  leaf-wise  growth  strategy  [9].  Teknik inilah yang akan membatasi kedalaman dari suatu model LightGBM, dan mencari leaf-node yang memiliki splitting  gains  terbesar,  memecah  node  tersebut,  lalu  meneruskan  proses  untuk  node  yang  baru.  Level tambahan  tidak  lagi  diperlukan  untuk  meningkatkan purity  level atau  tingkat  kemurniaan  dari  model, sehingga  mencegah  model  LightGBM  tumbuh  terlalu  dalam.  Sebagai  hasilnya,  sistem  akan  jauh  lebih sedikit mengkonsumsi daya komputasi, dan juga menghindari overfitting [13].
Gradient-based One-Side Sampling (GOSS) merupakan teknik optimalisasi pada algoritma LightGBM untuk mengurangi biaya komputasi dari Gradient Descent yang digunakan pada Gradient Boosting. Teknik ini dikembangkan untuk mengurangi waktu komputasi dan penggunaan memori pada model yang terlalu besar [6]. Cara kerja GOSS adalah dengan mempertahankan semua data pelatihan yang memiliki gradien kuat  (strong  gradient)  dan  hanya  mempertahankan  sebagian  kecil  data  pelatihan  yang  memiliki  gradien lemah (weak gradient). Data pelatihan dengan gradien lemah akan dihapus sebagian secara acak sehingga jumlah data pelatihan dapat berkurang secara signifikan tanpa mengurangi performa model. Dengan cara ini, GOSS memungkinkan model untuk lebih fokus pada data pelatihan yang penting, mengurangi waktu komputasi, dan menghasilkan model yang lebih cepat dan lebih efisien khususnya pada data dengan jumlah fitur yang besar dan jumlah data yang sangat banyak.
Adapun algoritma GOSS adalah sebagai berikut: Input: Dataset D = {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)} Learning rate α, number of leaves L, maximum depth of trees max_depth, and other parameters Subsample ratio of the training instances subsample_ratio Ratio of the number of selected instances in subsample S to the total number of instances k_s
1. Melatih model dengan menggunakan subset sampel D dengan ukuran yang lebih kecil : S = D.sample(subsample_ratio)
F_S = LightGBM(S, α, L, max_depth, ...) 2. Menghitung gradien pada seluruh data D : Grad = ∇ y(F_D) 3. Mengurutkan gradien mulai dari yang terbesar : Grad_sort = sort(Grad, key=abs(Grad), reverse=True) 4. Menghitung ukuran subset data yang akan diambil : size_keep = int(k_s * len(D))
5. Menghitung subset data dengan ukuran sesuai hasil perhitungan sebelumnya, yang terdiri dari instans-instans dengan gradien tertinggi:
S_k = Grad_sort[:size_keep]
6. Sisa data diambil secara acak berdasarkan proporsi gradien setiap instans:
S_ks = random_sample(Grad_sort[size_keep:], k=len(D)-size_keep, p=|Grad|/∑|Grad|) 7. Model akhir dilatih menggunakan subset data yang telah terpilih:
F_Sk = LightGBM(S_k ∪ S_ks, α, L, max_depth, ...)
Exclusive  Feature  Bundling  (EFB)  adalah  teknik  pengoptimalan  pada  algoritma  LightGBM  untuk mengurangi  biaya  komputasi  dan memori pada model  yang memiliki banyak fitur. EFB bertujuan untuk menemukan kelompok fitur yang berkorelasi tinggi dan membangun fitur baru yang merupakan gabungan atau  bundling  dari  fitur-fitur  tersebut.  Cara  kerja  EFB  adalah  dengan  melakukan  eksplorasi  untuk menemukan  pasangan-pasangan  fitur  yang  memiliki  korelasi  tinggi  menggunakan  Correlation-based
10
Feature Selection (CFS). Setelah ditemukan, pasangan-pasangan fitur tersebut digabungkan menjadi satu fitur baru dengan menggunakan teknik binning . Teknik binning dilakukan dengan mengubah setiap nilai pada pasangan-pasangan fitur menjadi label bin. Selanjutnya, fitur baru yang merupakan gabungan dari pasangan-pasangan fitur tersebut dibangun dengan menggunakan  pengkodean  label  bin  menjadi  variabel  baru  dalam  model.  Fitur  baru  ini  selanjutnya digunakan sebagai input pada algoritma LightGBM. Dengan cara ini, EFB dapat mengurangi dimensi data yang  besar,  menghilangkan  fitur-fitur  yang  tidak  penting  atau  memiliki  korelasi  yang  rendah,  serta membangun fitur baru yang lebih berkualitas dan berdampak pada peningkatan performa model. EFB dapat membantu meningkatkan kecepatan dan efisiensi dari algoritma LightGBM, khususnya pada data dengan jumlah fitur yang sangat banyak.
Adapun algoritma EFB adalah sebagai berikut: Input: Dataset D dengan n sampel dan p fitur Jumlah group g untuk EFB
1. Bagi dataset D menjadi g grup acak yang tidak tumpang tindih, masing-masing berisi : k = p/g fitur
2. Untuk  setiap  grup,  hitung  average  absolute  correlation  (AAC)  antara  semua  pasang fitur. Correlation matrix harus dihitung terlebih dahulu.
3. Dalam setiap grup, gabungkan pasangan fitur yang memiliki AAC tertinggi hingga jumlah fitur dalam grup menjadi k/2.
4. Gabungkan  semua  pasangan  fitur  dari  setiap  grup  yang  memiliki  AAC  tertinggi  hingga jumlah fitur menjadi k.
5. Buat dataset baru dengan fitur-fitur gabungan tersebut dan lakukan pemodelan dengan algoritma Machine Learning.
Output: Dataset baru yang berisi fitur-fitur gabungan hasil dari EFB
Dataset yang digunakan pada penelitian ini berasal dari data penjualan produk mainan CV. Kawi yang beralamat  di  Kabupaten  Jember,  yang  merupakan  perusahaan  distributor  makanan  ringan  dan  mainan dengan wilayah kerja di kabupaten Jember, Bondowoso, Situbondo, Banyuwangi, Lumajang, Probolinggo, Pasuruan dan Malang. Dataset penjualan mainan yang dipilih sebagai data penelitian adalah data transaksi selama 1.353 hari, sebanyak 115.244 baris data transaksi yaitu mulai tanggal 20 Mei 2018 hingga 31 Januari 2022. Data harian ini diberikan label dengan D_0001 sampai dengan D_1353. Adapun skenario pengujian penggunaan data training dan data tes didasarkan pada periode harian transaksi penjualan adalah sebagai berikut:
Tabel 1 Periode Data Training & Data Tes Penelitian Periode prediksi Data Training Data Test 1 Bulan (30 hari) D_0001 s.d D_1323 D_1324 s.d D_1353 3 Bulan (90 hari) D_0001 s.d D_1263 D_1264 s.d D_1353 6 Bulan (180 hari) D_0001 s.d D_1173 D_1174 s.d D_1353
Dari  segi  jumlah  item  barang,  terdapat  460  item  yang  diklasifikasikan  menjadi  14  kategori  produk berdasarkan  pengelompokan  yang  digunakan  pada  database  perusahaan,  dengan  kuantiti  transaksi penjualan dikonversikan menjadi satuan terkecil.
Pada penelitian ini, setiap kategori tersebut akan dibuatkan 3 (tiga) model berdasarkan periode prediksi pada tabel 1, sehingga secara keseluruhan akan terbentuk 42 model. Secara global juga akan dibuatkan 3 (tiga) model untuk semua kategori berdasarkan periode prediksinya.
Dari  uraian  data  di  atas,  maka  setiap  kategori  mainan  memiliki  1.353  deret  data time-series ,  adapun struktur dataset tersebut dapat diilustrasikan pada tabel berikut:
Tabel 2 Struktur Dataset Penjualan Mainan No Kategori Atribut Time Series D_0001 D_0002 D_0003 D_0004 … D_1353 1 KARTU 0 0 0 12 …  12 2 BUKU & KOMIK 0 0 0 0 …  0 3 BONEKA & ANIMAL 0 0 0 0 …  200 4 PUZZLE 0 360 72 792 …  0 5 MAINAN TRADISIONAL 1 1720 1420 1720 …  600 … … … … … … …  … 14 SENJATA MAINAN 144 320 0 1160 …  1472
Setiap atribut time series memiliki 14 (empat belas) fitur yang digunakan sebagai variabel input, yaitu:
1) One Third Month (OT), terdiri dari 3 (tiga) kategori yaitu bernilai 1 untuk 10 hari pertama, 2 untuk 10 hari kedua, dan 3 untuk hari ketiga dalam suatu bulan;
2) Pekan Rute  (PR), terdiri dari 4 (empat) kategori yaitu bernilai 1 untuk pekan pertama, 2 untuk pekan kedua, 3 untuk pekan ketiga, dan 4 untuk pekan keempat/ kelima dalam suatu bulan;
3) Libur Sekolah SD (LD) sesuai kalender pendidikan, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
4) Libur Sekolah SMP (LP) sesuai kalender pendidikan, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
5) Libur Sekolah SMA (LA) sesuai kalender pendidikan, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
6) Ujian Sekolah SD (UD) sesuai kalender pendidikan, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
7) Ujian Sekolah SMP (UP) sesuai kalender pendidikan, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
8) Ujian Sekolah SMA (UA) sesuai kalender pendidikan, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
9) Libur Hari Besar Keagamaan (HA) sesuai kalender pemerintah, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
10) Libur Hari Besar Nasional (HN) sesuai kalender pemerintah, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
11) Puasa Ramadhan (PU) sesuai kalender pemerintah, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
12) Libur Idul Fitri/ lebaran (LF) sesuai kalender pemerintah, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
13) Libur Natal & Tahun Baru  (LT) sesuai kalender pemerintah, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan;
14) PPKM/ PSBB (PM) sesuai kalender pemerintah, yaitu bernilai 1 jika ya, 0 jika bukan.
Adapun  fitur time-series yang  menjelaskan  karakter  masing-masing  atribut  atau  label  mingguan, dijabarkan seperti pada tabel berikut:
Tabel 3 Fitur Time Series Time Series OT PR LD LP LA UD UP UA HA HN PU LF LT PM D_0001 2 4 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 D_0002 3 4 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 D_0003 3 4 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 D_0004 3 4 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 … … … … …
… … … … … …
… … … … D_1353 3 4 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0
Berikut adalah diagram dari arsitektur sistem mengenai penelitian yang akan dilakukan :
Sebelum  training  dataset  dilakukan,  terlebih  dahulu  harus  dilakukan  proses preprocessing data,  agar model yang dihasilkan lebaih  baik  dan akurat. Pada  penelitian ini teknik preprocessing yang digunakan adalah data transformation, yaitu melakukan normalisasi data kuantiti dengan mengubah data menjadi skala yang sama.
Dataset yang telah dilakukan preprocessing akan digunakan sebagai data input sesuai dengan skenario pada tabel 1, yaitu dibedakan menjadi data training dan data test sesuai periode prediksi yang diharapkan. Data training inilah yang digunakan untuk melatih model pada algoritma LightGBM, agar menghasilkan model dengan performa atau akurasi  yang  baik  pada data training itu sendiri  dan pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya (data test).
Evaluasi akurasi model dihitung menggunakan rumus RMSE (Root Mean Squared Error) dan R-squared (R2). RMSE berfungsi untuk menghitung tingkat kesalahan dalam memprediksi nilai sebenarnya ( actual value ),  semakin  kecil  nilai  RMSE,  semakin  dekat  prediksi  dengan  nilai  sebenarnya.  Sedangkan  R2 berfungsi  untuk  menjelaskan  seberapa  baik  model  dapat  menjelaskan  variasi  ( variance )  dalam  data,  R2
Gambar 1. Alur Penelitian
12
menghasilkan  nilai  antara  0  dan  1,  dengan  nilai  1  menunjukkan  bahwa  model  sepenuhnya  menjelaskan variasi dalam data, sementara nilai 0 menunjukkan bahwa model tidak menjelaskan variasi sama sekali.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian model sebagaimana skenario pada tabel 1, menghasilkan model yang dapat dilihat pada tabel 4,  dengan  akurasi  terbaik  yaitu  pada  kategori  “ BUKU  &  KOMIK ”  dengan  nilai  RMSE 0,0048 pada periode  prediksi  1  bulan,  yang  juga  terbaik  pada  periode  prediksi  6  bulan  dengan  nilai  RMSE 0,0096 . Sedangkan pada periode prediksi 3 bulan, kategori “ KARTU ” menjadi model terbaik dengan nilai RMSE 0,0094 .
Tabel 4 Hasil Uji Coba Berdasarkan Periode Prediksi No Kategori Mainan Periode Prediksi 1 Bulan (30 Hari) 3 Bulan (90 Hari) 6 Bulan (180 Hari) R2 RMSE R2 RMSE R2 RMSE 1 KARTU -39.3933 0.0072 -0.0525 0.0094 -0.1503 0.0132 2 BUKU & KOMIK -1.1430 0.0048 -4.2576 0.0123 -1.8855 0.0096 3 BONEKA & ANIMAL 0.1939 0.0630 -0.1407 0.0799 0.0145 0.1271 4 PUZZLE -0.8042 0.0228 -0.2194 0.0268 0.0096 0.0694 5 MAINAN TRADISIONAL 0.0748 0.0809 0.0070 0.0894 0.1125 0.0976 6 MAINAN TERBANG 0.0959 0.1123 0.0622 0.1558 0.0776 0.1308 7 AKSESORIS 0.1330 0.0486 0.1779 0.0568 0.1381 0.0818 8 MAINAN EDUKASI 0.2905 0.1123 0.2121 0.1183 0.1763 0.1016 9 BOLA DAN BALON 0.0255 0.1017 0.1288 0.1653 0.2506 0.1169 10 ALAT SEKOLAH -0.3937 0.0435 -0.0253 0.0542 0.0648 0.0520 11 ROBOT -0.7056 0.0385 0.1254 0.0767 0.1621 0.0613 12 ALAT MUSIK -0.7206 0.0400 0.0773 0.0822 0.0207 0.0793 13 MOBIL & SEPEDA MOTOR 0.2138 0.1655 0.1975 0.1193 0.1260 0.1223 14 SENJATA MAINAN 0.1136 0.1349 0.1209 0.1534 0.0525 0.1327 # SEMUA KATEGORI -0.8342 0.0384 0.2304 0.0474 0.3967 0.0660
Hasil akurasi terbaik untuk model “ SEMUA KATEGORI ” adalah pada periode prediksi 1 bulan dengan nilai  RMSE 0,0384 ,  dengan  tren  akurasi  model makin  menurun jika  rentang  waktu  periode  prediksinya diperpanjang, hal ini ditunjukkan makin besar nilai RMSE pada periode prediksi 3 bulan dan 6 bulan secara berturut-turut.
Hasil perhitungan R-Squared (R2) secara umum menunjukkan bahwa performa model yang dihasilkan kurang baik dalam menjelaskan variasi data ( variance ), artinya model menghasilkan prediksi yang lebih buruk  dibanding  model baseline .  Model  baseline  adalah  model  yang  hanya  memprediksi  nilai  rata-rata target untuk semua sampel. Hal ini bisa terjadi jika model yang dibangun terlalu sederhana atau data yang digunakan tidak berkorelasi secara baik.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan ujicoba yang telah dilakukan, menghasilkan kesimpulan bahwa metode LightGBM dapat menghasilkan  model  yang  baik  untuk  memprediksi  kuantiti  penjualan  mainan  dalam  bentuk  data time- series ,  hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai  RMSE  yang  baik  pada  semua  periode  prediksi,  baik  secara  per kategori  produk, maupun secara global. Hasil perhitungan RMSE lebih baik  dibanding R-Squared (R2), artinya  model  cenderung  lebih  baik  dalam  memprediksi  nilai  sebenarnya  ( actual  value )  daripada  dalam menjelaskan variasi data ( variance ).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. E. Johnson, “Learning from Toys: Lessons in Managing Supply Chain Risk from the Toy Industry,” California Management Review , vol. 43, no. 3, pp. 106–124, Apr. 2001, doi: 10.2307/41166091.
[2] M. Christopher, R. Lowson, and H. Peck, “Creating agile supply chains in the fashion industry,” Intl J of Retail & Distrib Mgt , vol. 32, no. 8, pp. 367–376, Aug. 2004, doi: 10.1108/09590550410546188.
[3] M. Mohamed-Iliasse, B. Loubna, and B. Abdelaziz, “Is Machine Learning Revolutionizing Supply Chain?,” in 2020 5th
International Conference on Logistics Operations Management (GOL) , Rabat, Morocco, Oct. 2020, pp. 1–10. doi: 10.1109/GOL49479.2020.9314713.
[4] V. Arribas and J. A. Alfaro, “3D technology in fashion: from concept to consumer,” JFMM , vol. 22, no. 2, pp. 240–251, May 2018, doi: 10.1108/JFMM-10-2017-0114.
[5] F. Kache and S. Seuring, “Challenges and opportunities of digital information at the intersection of Big Data Analytics and supply chain management,” IJOPM , vol. 37, no. 1, pp. 10–36, Jan. 2017, doi: 10.1108/IJOPM-02-2015-0078.
[6] G. Ke et al. , “LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree,” Dec. 2017. [Online]. Available: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree/
[7] F. Ye, J. Wang, Z. Li, Z. Jihan, and C. Yang, “Jane Street Stock prediction model based on LightGBM,” in 2021 6th
International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing (ICSP) , Xi’an, China, Apr. 2021, pp. 385–388. doi: 10.1109/ICSP51882.2021.9408851.
[8] H. H. Xie, C. Li, N. Ding, and C. Gong, “Walmart Sale Forecasting Model Based On LSTM And LightGBM,” in 2021 2nd International Conference on Education, Knowledge and Information Management (ICEKIM) , Xiamen, China, Jan. 2021, pp. 366–369. doi: 10.1109/ICEKIM52309.2021.00087.
[9] T. Deng, Y. Zhao, S. Wang, and H. Yu, “Sales Forecasting Based on LightGBM,” in 2021 IEEE International Conference on Consumer Electronics and Computer Engineering (ICCECE) , Guangzhou, China, Jan. 2021, pp. 383–386. doi:
10.1109/ICCECE51280.2021.9342445.
[10]  Y. Han, “A forecasting method of pharmaceutical sales based on ARIMA-LSTM model,” in 2020 5th International Conference on Information Science, Computer Technology and Transportation (ISCTT) , Shenyang, China, Nov. 2020, pp. 336–339. doi: 10.1109/ISCTT51595.2020.00064.
[11]  K. Chen, “An Online Retail Prediction Model Based on AGA-LSTM Neural Network,” in 2020 2nd International Conference on Machine Learning, Big Data and Business Intelligence (MLBDBI) , Taiyuan, China, Oct. 2020, pp. 145–149. doi:
10.1109/MLBDBI51377.2020.00032.
[12]  W. Saena and V. Suttichaya, “Predicting Drug Sale Quantity Using Machine Learning,” in 2019 14th International Joint Symposium on Artificial Intelligence and Natural Language Processing (iSAI-NLP) , Chiang Mai, Thailand, Oct. 2019, pp. 1– 6. doi: 10.1109/iSAI-NLP48611.2019.9045222.
[13]  D. Ge, J. Gu, S. Chang, and J. Cai, “Credit Card Fraud Detection Using Lightgbm Model,” in 2020 International Conference on E-Commerce and Internet Technology (ECIT) , Zhangjiajie, China, Apr. 2020, pp. 232–236. doi: 10.1109/ECIT50008.2020.00060.
[14]  D. Wang, L. Li, and D. Zhao, “Corporate finance risk prediction based on LightGBM,” in 2022 Information Sciences , China, Jul. 2022, pp. 259–268. doi: 10.1016/j.ins.2022.04.058.
[15]  L. M. John, R. Shinde, S. Shaikh, and D. Ashar, “Predicting House Prices using Machine Learning and LightGBM.” in 2022
SSRN Electronic Journal , India, Apr. 2022. doi: 10.2139/ssrn.4108744.
Erfan Febriantoro , meraih gelar Sarjana Komputer (S.Kom) dari Universitas Muhammadiyah Jember pada tahun 2016. Saat ini penulis melanjutkan studi Pascasarjana Teknologi Informasi Institut Sains Dan Teknologi Terpadu Surabaya (ISTTS).
Endang Setyati, meraih gelar Insinyur Matematika (Ir.) dari Institut Teknologi Bandung (ITB) pada tahun 1992. Kemudian meraih gelar Master (MT) dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) di Surabaya pada tahun 1998. Dan meraih gelar Doktor (Dr) dari Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS)  di  Surabaya  pada  tahun  2016.  Saat  ini  penulis  menjadi  dosen  di  Institut  Sains  Dan Teknologi Terpadu Surabaya (ISTTS), bidang peminatan computer vision , logika matematika, digital image processing . Joan Santoso, meraih gelar sarjana komputer (S.Kom) dari Sekolah Tinggi Teknik Surabaya (STTS) pada tahun 2011. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari  Sekolah Tinggi Teknik Surabaya (STTS) pada tahun 2013. Dan meraih gelar Doktor (Dr) dari Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS)  di  Surabaya  pada  tahun  2020.  Saat  ini  penulis  menjadi  dosen  di  Institut  Sains  Dan Teknologi  Terpadu  Surabaya  (ISTTS),  bidang  peminatan web  mining,  natural  language  processing,  data  mining,  artificial intelligence, big data analytics .