Pengembangan Model Deep Learning LSTM dan CNN untuk Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Indonesia

Yohanes Anton Nugroho ; Hotma Antoni Hutahaean
Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Tekni... 📅 2025 Vol 3, No 2 🔗 DOI: 10.61132/jupiter.v3i2.795
Abstract
Accurate sales forecasting is essential for stakeholders to make strategic decisions. This study aims to compare the performance of two deep learning models, namely Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN), in forecasting domestic motorcycle sales produced by AISI member manufacturers. The forecast is based on historical data from January 2021 to December 2024. The model was trained using time series data and the forecasting results for the period January to March 2025 were evaluated using the metrics Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results show that the LSTM model produces lower MAE and MAPE values than CNN, which shows its superiority in providing more accurate and consistent predictions. On the other hand, the CNN model has lower RMSE and MSE values, thus being able to reduce large prediction errors. By comparing the results of LSTM, CNN, and actual data forecasting, the LSTM model is more suitable for forecasting motorcycle sales in Indonesia
Keywords
CNN; Deep Learning; Forecasting; LSTM; Motorcycle Sales
How to Cite

Yohanes Anton Nugroho & Hotma Antoni Hutahaean (2025). Pengembangan Model Deep Learning LSTM dan CNN untuk Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Indonesia. Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika, 3(2). https://doi.org/10.61132/jupiter.v3i2.795

Yohanes Anton Nugroho; Hotma Antoni Hutahaean, "Pengembangan Model Deep Learning LSTM dan CNN untuk Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Indonesia," Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika, vol. 3, no. 2, 2025.

Yohanes Anton Nugroho; Hotma Antoni Hutahaean. "Pengembangan Model Deep Learning LSTM dan CNN untuk Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Indonesia." Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika, vol. 3, no. 2, 2025.

Yohanes Anton Nugroho; Hotma Antoni Hutahaean. "Pengembangan Model Deep Learning LSTM dan CNN untuk Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Indonesia." Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika 3, no. 2 (2025).

Yohanes Anton Nugroho & Hotma Antoni Hutahaean (2025) 'Pengembangan Model Deep Learning LSTM dan CNN untuk Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Indonesia', Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika, 3(2). doi: 10.61132/jupiter.v3i2.795.

Yohanes Anton Nugroho; Hotma Antoni Hutahaean. Pengembangan Model Deep Learning LSTM dan CNN untuk Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Indonesia. Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika. 2025;3(2).

Artikel Terkait

Analisis Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) Menggunakan Metode Job Safety Analysis (JSA) dan Hazard and Operability Study (HAZOPS) pada Departemen SDM PT. Micro Madani Institute Cabang Solo

Gessa Sevic Avrilliano; Erna Indriastiningsih; Anita Oktaviana Trisna Devi

Arsitektur Perilaku dalam Perancangan Panti Werdha: Integrasi Pola Aktivitas Lansia, Tingkat Privasi, dan Hubungan Spasial Ruang

Sandi Malik Fajar Jojang; Ernawati Ernawati; Dara Fitriani

Pengukuran Beban Kerja Fisik dan Beban Kerja Mental Karyawan Divisi Pertenunan Menggunakan Metode % Cardiovascular Load (% CVL) dan NASA-TLX di PT XYZ

Anisa Azzahra; Anita Oktaviana Trisna Devi; Agung Widyanto F S

Analisis Desain Pengaduk terhadap Aliran Fluida pada Rancang Bangun Mesin Pencuci Jig di PT UVW

Iman Mujiarto; Wahyu Isti Nugroho; Kaget Wijaya Omar Tadashi; Diana Langgeng Mustikawati

Rancang Bangun Aplikasi Photo Booth Interaktif Berbasis Web dengan Fitur Layout, Filter, dan Frame Menggunakan Pemrograman Berorientasi Objek

Putri Dwi Manggali; Ahmad Tabrani

Analisis Kegagalan dan Usulan Perbaikan Produk Lemari Menggunakan Metode FMEA dan FTA di CV. Arafah Jaya Purwakarta

Roby Ramdan; Fajar Rizky Ramdhani; Osep Hizuzaman
Tren Sitasi Jurnal