> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.quinnsambal.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Sales Forecasting > Prediksi penjualan berbasis machine learning dengan analisis data historis dan pola musiman # Sales Forecasting Sales Forecasting Sales Forecasting menggunakan machine learning untuk memprediksi penjualan ke depan berdasarkan data historis, pola musiman, dan faktor eksternal. ## Cara Kerja ### 1. Data Collection Sistem mengumpulkan data: * Penjualan historis (minimal 30 hari) * Data musiman (harian, mingguan, bulanan) * Data promosi dan campaign * Data eksternal (hari libur, event) ### 2. Pattern Detection Algoritma mendeteksi pola: * Trend (naik/turun) * Seasonality (pola berulang) * Anomaly (pencilan) * Correlation (hubungan antar variabel) ### 3. Model Training Model dilatih dengan data historis: * Split data (train/test) * Feature engineering * Model selection (ARIMA, Prophet, LSTM) * Hyperparameter tuning ### 4. Forecasting Model menghasilkan prediksi: * Point forecast (nilai tunggal) * Confidence interval (rentang nilai) * Probabilistic forecast (distribusi) ## Fitur Utama ### Multi-Period Forecast **Harian (7 Hari)** * Forecast per hari untuk 7 hari ke depan * Confidence interval 80% dan 95% * Breakdown per produk atau kategori **Mingguan (4 Minggu)** * Forecast per minggu untuk 4 minggu ke depan * Trend analysis * Seasonal adjustment **Bulanan (12 Bulan)** * Forecast per bulan untuk 12 bulan ke depan * Year-over-year comparison * Long-term trend ### Breakdown Level **Per Produk** * Forecast untuk SKU individual * Cocok untuk stock planning * Akurasi tinggi untuk produk fast-moving **Per Kategori** * Forecast per kategori produk * Cocok untuk category management * Lebih stabil daripada per produk **Per Channel** * Forecast per sales channel * Cocok untuk channel strategy * Identifikasi channel terbaik **Per Lokasi** * Forecast per lokasi/gudang * Cocok untuk multi-location planning * Optimasi distribusi stok ### Confidence Interval Sistem menyediakan 2 level confidence: * **80% CI**: Rentang narrow, untuk planning konservatif * **95% CI**: Rentang wide, untuk planning agresif **Contoh:** ``` Forecast: 100 pack 80% CI: 90-110 pack (paling mungkin) 95% CI: 80-120 pack (hampir pasti) ``` ### What-If Analysis Simulasi skenario berbeda: * **Best Case**: Jika semua berjalan optimal * **Worst Case**: Jika ada gangguan (supply, demand) * **Base Case**: Skenario paling mungkin **Contoh:** ``` Base Case: 100 pack (asumsi normal) Best Case: 120 pack (jika campaign sukses) Worst Case: 70 pack (jika supply terganggu) ``` ## Cara Menggunakan ### 1. Buka Forecasting Dashboard * Menu: **AI & Analitik** > **Sales Forecasting** * Pilih periode forecast (7 hari / 4 minggu / 12 bulan) ### 2. Atur Parameter * **Level**: Produk / Kategori / Channel / Lokasi * **Filter**: Pilih produk, kategori, atau lokasi spesifik * **Confidence**: 80% atau 95% * **Scenario**: Base / Best / Worst case ### 3. Generate Forecast * Klik **Generate Forecast** * Tunggu proses (biasanya \< 30 detik) * Lihat hasil dalam bentuk chart dan tabel ### 4. Analisis Hasil * Lihat chart forecast vs actual * Baca confidence interval * Bandingkan skenario * Export ke Excel atau PDF ### 5. Apply ke Planning * Gunakan forecast untuk stock planning * Integrasikan dengan purchase order * Setup auto-reorder berdasarkan forecast ## Akurasi Akurasi forecast tergantung beberapa faktor: * **Kualitas data**: Data historis yang lengkap dan akurat * **Stabilitas pasar**: Pasar stabil lebih mudah diprediksi * **Seasonality**: Pola musiman yang konsisten * **Horizon**: Forecast jangka pendek lebih akurat **Benchmark:** * 7 hari: 90-95% akurasi * 4 minggu: 85-90% akurasi * 12 bulan: 75-85% akurasi ## Integrasi Sales Forecasting terintegrasi dengan: * **Inventory**: Auto-reorder berdasarkan forecast * **Manufacturing**: Production planning berdasarkan forecast * **Finance**: Revenue projection berdasarkan forecast * **Procurement**: Purchase order berdasarkan forecast ## Tips * Update data historis secara berkala * Review akurasi forecast vs actual * Adjust parameter jika akurasi rendah * Gunakan multiple scenarios untuk planning * Kombinasikan forecast dengan judgment bisnis This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.