Peramalan deret waktu adalah topik yang cukup umum di bidang data science (ilmu data). Perusahaan menggunakan model peramalan untuk mendapatkan pandangan yang lebih jelas tentang bisnis masa depan. Data masa lalu dikumpulkan dan dianalisis melalui model kuantitatif atau kualitatif sehingga pola dapat diidentifikasi dan dapat mengarahkan perencanaan bisnis di masa depan akan tetapi memilih algoritme yang tepat merupakan salah satu keputusan sulit ketika akan mengembangkan model peramalan deret waktu. Penelitian ini menyajikan hasil analisi data dengan mengadopsi kerangka kerja data science CRISP-DM dan membandingkan lima algoritma berbeda untuk memperkirakan penjualan harian selama 28 hari ke depan. Berdasarkan hasil evaluasi kinerja RMSE, algoritma LGBM Regressor menghasilkan tingkat kesalahan 7.53 %, paling rendah dibandingkan algoritma lain, akan tetapi waktu pelatihan dan pengujian paling tinggi.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.