Detail Cantuman Kembali
AHMAD NASER AMBARI - Personal Name

PREDIKSI RENCANA ANGGARAN BELANJA PADA PERUSAHAAN PROPERTI MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY

Membuat keputusan merupakan elemen terpenting dalam pengambilan keputusan dalam suatu perusahaan, karena faktor keberhasilan suatu perusahaan adalah perencanaan yang baik dalam manajemen perusahaannya, salah satu perencanaannya adalah melakukan prediksi penjualan. Pada salah satu perusahaan properti yang berada di kota Balikpapan pernah mengalami over budget yang membuat aliran kas perusahaan terganggu sehingga perusahaan perlu mengkaji ulang strategi pemasaran yang baik. pada penelitian ini bertujuan agar perusahaan mendapatkan gambaran untuk memikirkan strategi ke depannya sehingga dapat mengurangi risiko over budget. Metode Long Short Term Memory (LSTM) menjadi pilihan penulis karena terbukti menjadi metode yang cukup baik untuk menghasilkan model dengan nilai galat yang kecil sehingga prediksi lebih akurat. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 107 baris yang terdiri dari kolom tanggal dan pendapatan penjualan dari tahun 2014 Oktober-2023 Agustus. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan, didapatkan bahwa prediksi menggunakan parameter perbandingan data latih dan data uji sebesar 90:10, epoch sebesar 200, learning rate sebesar 0.005 menghasilkan nilai evaluasi RMSE terkecil sebesar 0.128883554 (pembulatan) dan menghasilkan tren menurun yang dapat dilihat dari tahun 2021-2024, prediksi ini juga menyertakan tabel prediksi anggaran belanja sesuai yang dengan tujuan penelitian ini. Dengan adanya hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran perusahaan properti dalam mengambil keputusan yang tepat.

Ketersediaan

LOADING LIST...

Detail Information

Judul PREDIKSI RENCANA ANGGARAN BELANJA PADA PERUSAHAAN PROPERTI MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY
Pengarang AHMAD NASER AMBARI - Personal Name
No. Panggil SKRIPSI AHM p 2024
Subyek Prediksi
LSTM
Properti
Anggaran Belanja
Bahasa Indonesia
Tempat Terbit Universitas Mulawarman
Tahun Terbit 2024
Penerbit Fakultas Teknik
Jurusan Informatika
Lampiran Berkas
LOADING LIST...

Informasi
DETAIL CANTUMAN
Kembali ke sebelumnya  
UPT. PERPUSTAKAAN UNMUL

DIGITAL LIBRARY


Jl. Kuaro Gunung Kelua