<p><em>Seiring dengan berjalannya bisnis perusahaan, masalah dalam penyimpanan dan pengolahan data besar pun akan semakin kompleks. data yang tidak terorganisir dapat menyebabkan perusahaan gagal dalam memaksimalkan strategi penjualan. Salah satu pendekatan untuk memaksimalkan strategi penjualan tersebut adalah dengan peramalan.penelitian ini bertujuan untuk mengurangi tingkat persediaan pelanggan jangka pendek dan membantu dalam menentukan target penjualan yang realistis di masa depan dengan mengusulkan metode pembelajaran mendalam berdasarkan segmentasi pelanggan. Kerangka analisa diusulkan menggunakan teknik Robust Principal Component Analysis (RPCA) untuk mengurangi dimensi kumpulan dataset, kemudian algoritma K-Means Clustering diterapkan untuk mengidentifikasi kelompok populasi guna melihat beberapa kluster yang dapat sangat mewakili karakteristik basis pelanggan perusahaan yang ada. Terakhir lapisan CNN dan LSTM digabungkan untuk memperkirakan penjualan masa depan. Hasil peramalan dievaluasi menggunakan M</em><em>ean Absolute Error</em><em> (MAE) dan </em><em>Root Mean Square Error</em><em> (RMSE). Pendekatan yang diusulkan guna mengisi celah masalah yang terjadi karena kurangnya informasi mengenai kurangnya informasi tentang kinerja bisnis dalam hal kategorisasi produk.</em></p>
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.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.