Prediksi Kebutuhan Bahan Baku Berdasarkan Penjualan Produk Menggunakan Long Short Term Memory (Studi Kasus Larissa Bakery)

Abstract

Roti merupakan produk perishable yang mana produk tersebut mudah rusak atau membusuk. Manajemen untuk produk perishable harus diperhatikan agar tidak menimbulkan kerugian, terutama managemen pada bahan baku roti. Larissa bakery merupakan salah satu produsen roti yang terkenal di Kabupaten Gresik. Terdapat beberapa roti yang diproduksi oleh Larissa bakery seperti donat, bolu, brownies, dan jenis roti lainnya. roti-roti yang di produksi Larissa Bakery tidak menggunakan bahan pengawet sehingga memiliki masa ketahanan yang relative singkat yaitu kurang dari 5 hari. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi stok bahan baku berdasarkan prediksi penjualan donat, bolu dan brownies. Dengan adanya prediksi penjualan donat, bolu, dan brownies maka produksi roti di Larissa Bakery dapat di manajemen dengan baik, begitu pula dengan stok bahan baku roti. Metode yang digunakan untuk melakukan prediksi penjualan roti adalah Long Short Term Memory (LSTM). Metode LSTM memiliki keunggulan dalam menangani data yang memiliki ketergantungan waktu, sehingga metode LSTM sangat efektif dalam meramalkan penjualan produk berdasarkan data historis. Prediksi penjualan donat, bolu, dan brownies yang telah dilakukan memberikan hasil nilai RMSE masing-masing 2,6 untuk nilai RMSE donat, 2,6 nilai RMSE dari bolu, dan 2,3 untuk nilai RMSE brownies. Berdasarkan nilai RMSE tersebut model LSTM memiliki performa yang kurang baik dalam melakukan prediksi penjualan pada produk perishable.