## Prediksi Stok Produk Sari Roti untuk Penjualan Online Melalui Whatsapp Menggunakan Metode Lightgbm dan LSTM
Adithya Marhaendra Kusuma 1 , Reddy Alexandro Harianto 2 , Edwin Pramana 3
1,2 Program Studi Pascasarjana Teknologi Informasi, Institut Sains Dan Teknologi Terpadu Surabaya Jl. Ngagel Jaya Tengah No.73-77, Baratajaya, Kec. Gubeng, Surabaya, Jawa Timur 60284 E-mail: 1 adit.marhaendra@gmail.com , 2 reddy@stts.edu , 3 epramana@stts.edu

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  akurasi  dari  metode  forecasting  berdasarkan  model  Long  short  term memory network (LSTM) dan LightGBM dalam memprediksi jumlah stok yang harus disediakan di depo sari roti untuk  mencukupi  permintaan  customer  online  melalui  Chatbot  sari  roti.  Data  penjualan  yang  di  teliti  dalam penelitian  ini  adalah  perusahaan  PT  Nippon  Indosari  Corpindo  selama  periode  Juni  2021  –  Oktober  2022. Penelitian ini dilakukan menggunakan data penjualan berupa lokasi penjualan, total harga diskon, harga per item, dan jumlah item terjual sebagai parameternya dan 4 jenis roti yang dijadikan sampel. Dalam penelitian ini di hitung masing-masing mean absolute percentage error (MAPE) dari forecasting LSTM dan LightGBM. Parameter yang mempengaruhi hasil prakira metode LSTM dalam penelitian ini yaitu epoch untuk model LSTM, Lags pada Mode LightGBM,  dan  Perbandingan  rasio  pada  model  ensemble  LSTM  dan  LightGBM.  Akurasi  terbaik  diperoleh dengan menggunakan model ensemble pada jenis roti tawar kupas dengan evaluas MAPE terbaik diperoleh yaitu 9,58%.
Kata Kunci: LSTM, Sari Roti, Mape, Ensemble.

## ABSTRACT
This study aims to determine the accuracy of forecasting methods based on the Long short term memory network (LSTM) and LightGBM models in predicting the amount of stock that must be provided at the sari roti depot to meet online customer demand through Chatbot sari roti. The sales data examined in this study is the company PT Nippon Indosari Corpindo during the period June 2021 - October 2022. This research was conducted using sales data  in  the  form  of  sales  locations,  total  discount  prices,  prices  per  item,  and  the  number  of  items  sold  as parameters and 4 types of bread that were sampled. In this study, the mean absolute percentage error (MAPE) of LSTM and LightGBM forecasting is calculated respectively. The parameters that affect the forecasting results of the LSTM method in this study are epochs for the LSTM model, Lags in LightGBM Mode, and Ratio comparison in the LSTM and LightGBM ensemble models. The best accuracy is obtained by using the ensemble model on the type of peeled bread with the best MAPE evaluation obtained which is 9.58%.
Keywords  : LSTM, Sari Roti, Mape, Ensemble.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Peirkeimbangan  bisnis  roti  di  Indoneisia  teirus meingalami peirtumbuhan, baik usaha keicil, meineingah,  maupun  beisar. PT. Nippon Indosari Tbk meirupakan  salah  satu  peirusahaan  yang  beirgeirak  di industri pangan deingan produk andalannya yaitu roti deingan  meirk  “SARI  ROTI”.  Peirusahaan  ini meirupakan peirusahaan yang meimproduksi roti seicara beirsih  dan  seihat,  seilain  itu  peirusahaan  ini  mampu meinjaga kualitas dari produk yang meireika jual. Pada kondisi  peirsaingan  industri  roti  yang  seimakin  keitat, PT  Nippon  Indosari  Corpindo  Tbk  harus  mampu meinjaga keilangsungan hidup peirusahaan, seirta daya saing  produk.  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan peirusahaan  yaitu  meiluncurkan  layanan  peisan  antar produk  Sari  Roti  meilalui  Chatbot  whatsapp  yaitu
peirangkat lunak otomatis yang didukung oleih aturan dan keiceirdasan buatan seirta dijalankan oleih platform WhatsApp.(6, n.d.)
Whatsapp  seibagai  salah  satu  meidia  sosial yang  saat  ini  banyak digunakan untuk beirsosialisasi maupun seibagai meidia peinyampaian peisan baik oleih individu  maupun  keilompok.  Teiknologi  chatbot meirupakan  salah  satu  beintuk  aplikasi  Natural Languagei  Proceissing,  NLP  itu  seindiri  meirupakan salah satu bidang ilmu Keiceirdasan Buatan (Artifical Inteilleigeincei)  yang  meimpeilajari  komunikasi  antara manusia  deingan  komputeir  meilalui  bahasa  alami. Peinggunaan  Chatbot  ini  hanya  deingan  meimbeirikan kata  kunci  teixt  yang  sudah  diseidiakan  oleih  sisteim teirseibut,  lalu  sisteim  akan  meimproseis  kata  kunci deingan  jawaban  yang  seisuai  deingan  peirtanyaan teirseibut. Ruang lingkup untuk ditanyakan oleih sisteim
teirseibut pun juga sudah dibatasi seihingga tidak keiluar dari batas lingkup yang sudah diteintukan.(Rosyadi eit al., 2020)
Layanan  peisan  antar  atau  peinjualan  onlinei meilalui whatshapp chatbot seiring meingalami banyak keindala. Keindala yang seiring teirjadi adalah sulitnya untuk  meimpreidiksi  peirmintaan  konsumein  teirhadap produk  yang  dijual  dan  meingakibatkan  jumlah produk tidak meineintu dan meingakibatkan stok yang tidak teirjual meinjadi Bad Stock. Oleih kareina itu peirlu adanya  suatu  sisteim  yang  dapat  meimpreidiksi  stok untuk peinjualan seitiap harinya.
Peineilitian  ini  diharapkan  dapat  meineimukan modeil  yang  teipat  digunakan  untuk  meimpreidiksi jumlah stok untuk peinjualan produk sari roti deingan meinggunakan  meitodei  preidiksi  beirdasarkan  modeil gabungan LSTM dan LightGBM. LightGBM adalah frameiwork  peiningkatan  gradiein  beirdasarkan  pohon keiputusan  untuk  meiningkatkan  eifisieinsi  modeil  dan meingurangi  peinggunaan  meimori.  (Kei  eit  al.  2017). Long  Short-Teirm  Meimory  (LSTM)  meirupakan subkeilas dari Deieip Leiarning dan teirmasuk dari salah satu  algoritmei  yang  dikeimbangkan  beirdasarkan algoritmei  Reicurreint  Neiural  Neitwork  (RNN),  dan dapat  digunakan  untuk  meingeikstrak  informasi  dari data.  Deieip  Leiarning  dapat  meilakukan  klasifikasi beirupa  citra  teiks  maupun  citra.  Seilain  itu,  LSTM mampu  meingingat  kumpulan  informasi  yang  teilah disimpan dalam jangka waktu panjang.(Mugi & Adi, 2022)
Pada  peineilitian  teirdahulu  gabungan  antara LightGB  dan  LSTM  teirbukti  meimiliki  kineirja  yang leibih tinggi dalam preidiksi peinjualan daripada modeil LightGBM  dan  LSTM  tunggal.(Hei  &  Yu,  2020) Peirtama, data peinjualan deireit waktu asli distandarisasi. Seiteilah pra-peimroseisan data, jaringan saraf  LightGBM  dan  LSTM  digunakan  untuk meimodeilkan  data  timei-seirieis  peinjualan  onlinei chatbot produk Sari Roti dalam 1 tahun teirakhir mulai Juni 2021 sampai Oktobeir 2022 .

## 1.2 Tujuan Penelitian
Beirdasarkan  latar  beilakang  masalah  diatas, maka tujuan dari peineilitian ini adalah :
a. Meineirapkan  meitodei  gabungan  antara  meitodei LightGBM  dan  LSTM  dalam  meimpreidiksi jumlah dari stok roti yang akan diseidiakan pada hari  yang  beilum  dikeitahui  seibagai  dasar  tim saleis  dalam  meineintukan  arah  peimasaran  leibih lanjut.

## 1.3 Manfaat Penelitian
Peinulis  meingharapakan  peineilitian  ini  dapat meimbeirikan manfaat seibagai beirikut
a. Modeil yang dibuat diharapkan dapat meimbantu peirusahaan dalam meinyeidiakan peirseidiaan stok sari roti seitiap hari deingan jumlah yang teipat di ageint  sari  roti  seilama  peiriodei  peinjualan  yang sangat  singkat  yaitu  peingiriman  roti  H+1  hari
seiteilah  konsumein  meimeisan  roti  meilalui Chatbot Whatshapp.
b. Modeil  deingan  akurasi  yang  baik,  dapat meimbantu  peirusahaan  dalam  meineikan  biaya reisiko  stok  roti  meinjadi  kadaluarsa  atau  bad stock,  seirta  dapat  meiningkatkan  kualitas peilayanan keipada peilanggan dalam peimeinuhan peisanan dan keibutuhan pasar.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada tahun 2021, (Xiei, Ding, and Gong, 2021) meilakukan  peineilitian  untuk  meimpreidiksi  peinjualan Wal-Mart  meinggunakan  kombinasi  meitodei  LSTM dan LightGBM. Dataseit yang digunakan adalah saleis eiveint data dalam beintuk timei seirieis seijak tahun 1913 untuk  meimpreidiksi  peinjualan  seilama  28  hari  kei deipan.  Hasil  peirhitungan  RMSSEi  meinunjukkan bahwa  modeil  beirbasis  LSTM  dan  LightGBM meimiliki  keimampuan  preidiksi  yang  leibih  baik (0,812) dibandingkan deingan reigreisi linieir (1,46) dan SVM  (1,12).  Pada  tahun  seibeilumnya,  (Hei  &  Yu, 2020)  meilakukan  peineilitian  deingan  meinggunakan dataseit  peinjualan  harian  sayuran  di  Supeirmarkeit Kunming  Weinyuan  Freish,  keileingkapan  data  yang kompreiheinsif  dan  preifeireinsi  lokal  untuk  sayuran. Einam  jeinis  sayuran  dipilih  dari  kateigori  peinjualan untuk  peimilihan  sampeil  peircobaan.  Meireika  adalah keintang, tomat, meintimun, daun bawang, kol, worteil. Data  cuaca  dipeiroleih  deingan  peirayap  Python  untuk meindapatkan  cuaca  historis  harian  di  Distrik Cheinggong Kota Kunming seilama peiriodei waktu ini. Reintang  waktu  dari  20  Deiseimbeir  2017  hingga  25 Deiseimbeir 2019. Gunakan 20 Deiseimbeir 2017 hingga 20  Agustus  2019  seibagai  sampeil  data  peilatihan,  21 Agustus  2019  hingga  15  Deiseimbeir  2019  seibagai sampeil uji, 15 Deiseimbeir 2019 hingga 25 Deiseimbeir 2019  Untuk  sampeil  veirifikasi.  Supeirmarkeit  ini dikeililingi  oleih  univeirsitas,  seikolah  meineingah, instansi  peimeirintah,  dan  beirbagai  toko  teitapi  hanya meinggunakan
meitodei LightGBM. Hasil meinunjukkan bahwa LightGBM-LSTM yang diusulkan  dalam  peineilitian  ini  meimiliki  MAPEi teirkeicil, deingan rata-rata 0,161. Dari modeil tunggal, modeil  LightGBM seidikit  leibih  baik daripada  modeil LSTM. Dilihat dari jeinis sayurannya, tomat meimiliki MAPEi teirkeicil dan worteil meimiliki MAPEi teirtinggi. Dalam  hal  indikator  eivaluasi  kompreiheinsif,  nilai preidiksi modeil gabungan leibih deikat deingan volumei peinjualan  nyata,  yang  dapat  meimeinuhi  keibutuhan manajeimein  harian  peirusahaan.  Pada  tahun  2020, (Han, 2020) meilakukan peineilitian teirhadap peirusahaan  farmasi  untuk  meindapatkan  modeil peiramalan peinjualan teirbaik deingan meimbandingkan modeil  kineirja  gabungan  meitodei  ARIMA-LSTM deingan  modeil  ARIMA  dan  LSTM  individual.  Data teirseibut  beirasal  dari  dataseit  kompeitisi  Kagglei  yang meinyajikan data peinjualan harian yang dipeiroleih dari sisteim peinjualan obat seijak 2 Januari 2014 hingga 8 Oktobeir  2019,  meingeilompokkan  data  timei  seirieis meinjadi  3  (tiga)  bagian  seisuai  deingan  sifat
peinjualannya  yaitu  N02BA  (meinurun).  ),  N02BEi (musiman/tahunan) dan N05B (beirfluktuasi). RMSEi dan  MAPEi  dipilih  untuk  meingeivaluasi  kineirja peiramalan  modeil  seilama  20  minggu  kei  deipan, keiduanya meinunjukkan bahwa peiramalan meinggunakan  modeil  kombinasi  seicara  substansial leibih  baik  daripada  modeil  tunggal,  baik  untuk  data teimporal deingan keiacakan yang leibih beisar maupun untuk data waktu yang leibih stabil.

## 2.1 Long Short-Term Memory
LSTM  meirupakan  bagian  dari  meitodei  RNN. Keileibihan  meitodei  LSTM  dibandingkan  deingan meitodei  RNN  yaitu,  LSTM  dapat  meingingat  data yang beirsifat timei seirieis atau data deingan informasi long teirm deipeindeincy dan LSTM dapat meinyimpan informasi  teirdahulu  meinggunakan  seil  yang  teirdapat pada LSTM. Teirdapat 3 jeinis gatei pada LSTM yaitu forgeit  gatei,  input  gatei,  dan  output  gatei.  Forgeit  gatei meirupakan  geirbang  yang  meimutuskan  bagaimana meinghapus informasi dari seil. Input gatei meirupakan geirbang yang meineintukan nilai dari input yang akan diupdatei  dalam  statei  meimori.  Output  gatei  adalah geirbang yang meimutuskan bagaimana meinghasilkan output seiteilah meimasuki meimori seil.

## 2.2 LightGBM
LightGBM adalah algoritma Machinei Leiarning  yang  dikeimbangkan  oleih  Microsoft,  yang digunakan  untuk  masalah  peimbeilajaran  meisin beirbasis klasifikasi dan reigreisi. LightGBM meingoptimalkan algoritma Gradieint Boosting Deicision Treiei (GBDT) deingan meinggunakan teiknik peimotongan  yang  eifisiein  dan  peingeilompokan  fitur untuk meiningkatkan peirforma dan meingurangi waktu peilatihan. Deingan meingimpleimeintasikan dua teiknik baru  yaitu  Gradieint-baseid  Onei  Sidei  Sampling (GOSS) dan Eixclusivei Feiaturei Bundling (EiFB) yang meimeinuhi batasan algoritma beirbasis histogram yang teirutama digunakan di seimua keirangka keirja GBDT (Kei eit  al,  2017) Seibagai  salah  satu  dari  tiga impleimeintasi GBDT yang populeir, LightGBM tidak hanya meimiliki keiunggulan training speieid yang leibih baik, teitapi juga meimiliki akurasi preidiksi yang tinggi dan leibih heimat meimori (Wang, 2021).
LightGBM  meinggunakan  teiknik  peimbeilahan yang  dinamakan  leiaf-wisei  growth  strateigy  (Deing, 2021).  Teiknik  inilah  yang  akan  meimbatasi keidalaman dari suatu modeil LightGBM, dan meincari leiaf-nodei  yang  meimiliki  splitting  gains  teirbeisar, meimeicah  nodei  teirseibut,  lalu  meineiruskan  proseis untuk  nodei  yang  baru.  Leiveil  tambahan  tidak  lagi dipeirlukan  untuk  meiningkatkan  purity  leiveil  atau tingkat  keimurniaan  dari  modeil,  seihingga  meinceigah modeil  LightGBM  tumbuh  teirlalu  dalam.  Seibagai hasilnya, sisteim akan jauh leibih seidikit meingkonsumsi daya komputasi, dan juga meinghindari oveirfitting (gei, 2020).

## 2.3 Objek Penelitian

## Gambar 1. Order Online Chatbot
Objeik peineilitian yang akan diteiliti meirupakan data  peinjualan  produk  sari  roti  onlinei  meilalui whatsapp chatbot. Dataseit peinjualan produk sari roti yang  dipilih  seibagai  data  peineilitian  adalah  data transaksi seilama 1 tahun teirakhir, mulai 01 Juni 2021- 31  Oktobeir  2022.  5  ageint  yang  diklasifikasikan meinjadi  titik  pusat  ordeir  untuk  peinjualan  sari  roti meilalui  chatbot  whatsapp  diwilayah  Surabaya. Teirdapat 4 Jeinis iteim roti beirdasarkan peingeilompokan yang digunakan pada dataseit.
3. PEMBAHASAN
3.1 Diagram Alur
Beirikut ini meirupakan diagram alur yang digunakan pada peineilitian ini :

## Gambar 2. Diagram Alur
Seibeilum  training  dataseit  dilakukan,  teirleibih dahulu  harus  dilakukan  proseis preiproceissing data,
agar  modeil  yang  dihasilkan  leibaih  baik  dan  akurat. Pada  peineilitian  ini  teiknik preiproceissing yang digunakan adalah Missing Valueis, yaitu beirdasarkan tabeil  kolom  data,  ada  beibeirapa  kolom  yang  dapat dihilangkan  yaitu  status  peimbayaran  deingan  pilihan gagal peimbayaran dan juga status peingiriman deingan pilihan canceil.

## Gambar 3. Data awal penelitian
Hasil missing valuei teirlihat pada gambar 3 dari 69274 data,  maka    didapatkan  data  seibanyak  61785  data yang teirjual.
Keimudian  peingeilompokan  data  beirdasarkan tanggal  peinjualan,  seirta feiaturei  seileiction untuk meineintukan  variabeil  apa  saja  yang  paling  peinting untuk  analisis  diantaranya  jumlah  freiqueinsi  lokasi, harga diskon dan harga awal.

## Gambar 4. Split data per jenis roti
Spilt Data dilakukan untuk seitiap jeinis roti, ada 4 jeinis roti yang teilah dilakukan split data diantaranya roti sandwich coklat, Roti jumbo tawar speicial, Roti jumbo  tawar  kupas  dan  Roti  sobeik  coklat,  seibagai sampeil  ditampilkan  pada  gambar  4  yaitu  roti  sobeik tawar kupas.
Dataseit  yang  teilah  dilakukan preiproceissing akan dibagi dalam data split 80% untuk data training dan 20% untuk data teisting.
Data  training  inilah  yang  digunakan  untuk meilatih  modeil  pada  algoritma  lstm,  lightGBM  seirta einseimblei  lstm  dan  LightGBM  agar  meinghasilkan
modeil deingan peirforma atau akurasi yang baik pada data  training  itu  seindiri  dan  pada  data  yang  beilum peirnah dilihat seibeilumnya (data teist).
Epoch  pada  LSTM  (Long  Short-Term Memory)  adalah  istilah  yang  digunakan  dalam pelatihan  jaringan  saraf  untuk  menggambarkan  satu iterasi  lengkap  ketika  seluruh  set  data  pelatihan diberikan  kepada  jaringan.  Pada  setiap  epoch, jaringan LSTM mengalami proses pembelajaran yang melibatkan tahap pembaruan bobot dan penyesuaian parameter internalnya.
Selama  satu  epoch,  data  pelatihan  diproses dalam  batch-batch  kecil  yang  disebut  mini-batch. Setiap  mini-batch  berisi  sejumlah  contoh  data  yang diberikan kepada jaringan secara bersamaan. Setelah jaringan  menerima  input  dari  satu  mini-batch,  ia menghasilkan prediksi yang kemudian dibandingkan dengan target yang sebenarnya.
Pemilihan  jumlah  epoch  yang  tepat  sangat penting dalam pelatihan LSTM. Terlalu sedikit epoch dapat  menghasilkan  model  yang  belum  terlatih, sementara terlalu banyak epoch dapat menyebabkan overfitting,  di  mana  model  terlalu  mempelajari  data pelatihan dan tidak mampu menggeneralisasi dengan baik  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.

## Gambar 5. Penggunaan Epoch 500 pada model LSTM
Fitur  Lag  pada  LightGBM  mengacu  pada penggunaan  30  observasi  sebelumnya  sebagai  fitur input  dalam  model.  LightGBM  adalah  algoritma pembelajaran  mesin  yang  efisien  dan  kuat  yang digunakan  dalam  masalah  regresi  dan  klasifikasi. Dalam konteks lag 30, ini berarti model menggunakan  data  sebelumnya  selama  30  periode terakhir  untuk  membuat  prediksi  pada  periode berikutnya.
Dengan  menggabungkan  ensemble  LSTM  dan LightGBM, kita dapat memanfaatkan kekuatan kedua pendekatan ini. Ensemble LSTM mampu menangani dependensi  jangka  panjang  dalam  data  sekuensial, sementara LightGBM dapat memanfaatkan fitur-fitur yang  relevan  dalam  dataset.  Dengan  menggunakan ensemble  dari  kedua  model  ini,  kita  dapat meningkatkan kinerja prediksi secara signifikan dan menghasilkan hasil yang lebih akurat dan andal dalam berbagai  tugas  machine  learning,  seperti  prediksi
waktu serangkaian atau klasifikasi data kompleks.
Eivaluasi akurasi  modeil dihitung  meinggunakan rumus  Meian  Absolutei  Peirceintagei  Eirror  (MAPEi) dihitung  deingan  meinggunakan  keisalahan  absolut pada tiap peiriodei dibagi deingan nilai obseirvasi yang nyata  untuk  peiriodei  itu.  Keimudian,  meirata-rata keisalahan peirseintasei absolut teirseibut.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑥 𝑖 −𝑥 ′ 𝑖 𝑥 𝑖 | 𝑛 𝑡−1 (1)
Keiteirangan : yi = Nilai hasil preidiksi yi’ = Nilai actual t = Urutan data n = Jumlah data

## Tabel 1. Hasil Uji Coba Evaluasi MAPE

## 3.2 Output
Output  dari  proseis  peilatihan  data  seihingga meinjadi leiarneid modeil beirupa preidiksi data teirhadap data teisting yang teilah dikonveirsi keidalam seibuah filei csv  (Comma  Seiparateid  Valueis).  hasil  output  ini meinampilkan  data  tanggal,  data  preidiksi  dan  data actual.

## Gambar 5. Visualisasi hasil output berdasarkan kurva

## 4. KESIMPULAN
Beirdasarkan  ujicoba  yang  teilah  dilakukan, meinghasilkan  keisimpulan  bahwa  meitodei  einseimblei LightGBM  dan  LSTM  dapat  meinghasilkan  modeil yang  baik  untuk  meimpreidiksi  stok  roti  khususnya untuk  roti  tawat  jumbo  kupas,  hal  ini  ditunjukkan deingan  nilai  eivaluasi  MAPEi  yang  baik.  Hasil peirhitungan  eivaluaasi  MAPEi  deingan  meinggunakan ratio  modeil  LSTM  seibeisar  80%  dan  modeil LightGBm 20% ceindeirung baik teirutama untuk Roti
jeinis  lb3  atau  roti  tawar  jumbo  kupas  deingan  nilai akurasi MAPEi 9,58%. artinya modeil ceindeirung leibih baik  dalam  meimpreidiksi  nilai  seibeinarnya  ( actual valuei ) Keitika peirbandingan modeil LSTM leibih beisar daripada Modeil LightGBM.

## PUSTAKA
6, LIPUTAN. n.d. “BALEiSIN.ID Keimbangkan Fitur Chat Commeircei Untuk WhatsApp. ” LIPUTAN 6
1–8. Reitrieiveid
(https://www.liputan6.com/teikno/reiad/4382426/b aleisinid-keimbangkan-fitur-chat-commeircei- untuk-whatsapp).
D. Gei, J. Gu, S. Chang, and J. Cai, “Creidit Card Fraud Deiteiction  Using  Lightgbm  Modeil,”  in 2020 Inteirnational  Confeireincei  on  Ei-Commeircei  and Inteirneit  Teichnology  (EiCIT) ,  Zhangjiajiei,  China, Apr. 2020, pp. 232–236.
doi:
10.1109/EiCIT50008.2020.00060. Eirfan Feibriantoro. 2022. “PEiMODEiLAN PREiDIKSI KUANTITAS PEiNJUALAN MAINAN MEiNGGUNAKAN LightGBM.” ISTTS.
F. Yei, J. Wang, Z. Li, Z. Jihan, and C. Yang, “Janei Streieit  Stock  preidiction  modeil  baseid  on
LightGBM,” in 2021 6th Inteirnational Confeireincei  on Inteilligeint  Computing  and Signal Proceissing  (ICSP) , Xi’an, China, Apr. 2021, pp. 385–388. doi: 10.1109/ICSP51882.2021.9408851 G.  Kei eit  al. ,  “LightGBM:  A  Highly  Eifficieint Gradieint  Boosting  Deicision  Treiei,”  Deic.  2017. [Onlinei].Availablei:https://www.microsoft.com/ei n-us/reiseiarch/publication/lightgbm-a-highly- eifficieint-gradieint-boosting-deicision-treiei/
Guo,  Yuankai,  Yangyang  Li,  and  Yuan  Xu.  2021. “Study  on  thei  Application  of  LSTM-LightGBM Modeil  in  Stock  Risei  and  Fall  Preidiction.” MATEiC  Weib  of  Confeireinceis  336:05011.  doi: 10.1051/mateicconf/202133605011.
Hei,  Zhang,  and  Sun  Yu.  2020.  “Application  of LightGBM  and  LSTM  Combineid  Modeil  in Veigeitablei Saleis Foreicast.” in Journal of Physics: Confeireincei  Seirieis.  Vol.  1693.  IOP  Publishing
Ltd. H.  H.  Xiei,  C.  Li,  N.  Ding,  and  C.  Gong,  “Walmart Salei  Foreicasting  Modeil  Baseid  On  LSTM  And LightGBM,”  in 2021 2nd Inteirnational Confeireincei  on  Eiducation,  Knowleidgei  and Information  Manageimeint  (ICEiKIM) ,  Xiamein,
China, Jan. 2021, pp. 366–369. doi: 10.1109/ICEiKIM52309.2021.00087.
Y.  Han,  “A  foreicasting  meithod  of  pharmaceiutical saleis  baseid  on  ARIMA-LSTM  modeil,”  in 2020 5th  Inteirnational  Confeireincei  on  Information Scieincei, Computeir
Teichnology and Transportation  (ISCTT) ,  Sheinyang,  China,  Nov. 2020, pp. 336–339.
doi:
10.1109/ISCTT51595.2020.00064.
Kei, Guolin, Qi Meing, Thomas Finleiy, Taifeing Wang, Weii Chein, Weiidong Ma, Qiweii Yei, and Tiei Yan Liu.  2017.  “LightGBM:  A  Highly  Eifficieint
lb1 = SCK2 lb2 = RJTS2 lb3 = RJKU II lb4 = TOC II 5S Evaluasi MAPE (Model LSTM) Epoch 500 10,9169 13,276 10,06 14,334 Evaluasi MAPE (Model LightGBM) Lags 30 24,9979 26,4244 36,7338 29,3326 Evaluasi MAPE Ensamble LSTM dan LightGBM Ratio 50 : 50 15,5612 18,07 18,8334 36,3056 Evaluasi MAPE Ensamble LSTM dan LightGBM Ratio 80: 20 11,531 14,125 9,5841 20,2491 Jenis Roti
Gradieint  Boosting  Deicision  Treiei.”  Advanceis  in Neiural  Information  Proceissing  Systeims  2017- Deiceimbeir(Nips):3147–55.
Mugi,  Rizki,  and  Seitya  Adi.  2022.  “Preidiksi  Harga Komoditas  Pangan  Meinggunakan  Algoritma
Long Short-Teirm Meimory ( LSTM ).” 4(2):1137– 45. doi: 10.47065/bits.v4i2.2229.
Pada,  Smoothing,  Peineintuan  Peirseidiaan,  Jurusan Teiknik Informatika, Fakultas Teiknik, Univeirsitas Palangka Raya, Jalan Heindrik, Timang Kampus, U.  P.  R.  Tunjung,  and  Palangka  Raya.  n.d.
“MOVING AVEiRAGEi DAN MEiTODEi
SINGLEi EiXPONEiNTIAL.” 1770:137–45. Rosyadi, Hudan Eika, Fikri Amrullah, Ronald David Marcus,  and  Rizal  Rahman  Affandi.  2020. “Rancang  Bangun  Chatbot  Informasi  Lowongan Peikeirjaan  Beirbasis  Whatsapp  Deingan  Meitodei NLP  (  Natural  Languagei  Proceissing  ).” BRILIANT:  Jurnal  Riseit  Dan  Konseiptual 5(1):619–26.
T.  Deing,  Y.  Zhao,  S.  Wang,  and  H.  Yu,  “Saleis Foreicasting Baseid on LightGBM,” in 2021 IEiEiEi Inteirnational Confeireincei on Consumeir Eileictronics and Computeir Eingineieiring
(ICCEiCEi) ,  Guangzhou,  China,  Jan.  2021,  pp.
383–386.
doi:
10.1109/ICCEiCEi51280.2021.9342445.
Weing,  Tingyu,  Weinyang  Liu,  and  Jun  Xiao.  2020. “Supply  Chain  Saleis  Foreicasting  Baseid  on LightGBM  and  LSTM  Combination  Modeil.” Industrial  Manageimeint  and  Data  Systeims 120(2):265–79.  doi:  10.1108/IMDS-03-2019- 0170.