Systematic Review Peramalan Penjualan Produk dalam Sistem Sales Force Automation

Abstract

Seiring berkembangnya teknologi, tenaga pemasaran yang sebelumnya hanya mengandalkan metode konfirmasi ke kantor untuk mengetahui hasil dari kinerja mereka diharapkan berubah menjadi lebih efektif dengan menggunakan fasilitas berupa Sales Force Automation (SFA). Sales forecasting dalam dunia bisnis menjadi hal yang sangat penting dalam pengambilan keputusan, strategi marketing dan plan sales management. Sales force automation systems yang digunakan dapat mempengaruhi hasil forecasting. Model machine learning yang digunakandalam sales forecasting iniantara lain SVR, ANN, BPN, ELM, dan time series. Penelitian ini melakukan tinjauan literatur sistematis mengenai peramalan penjualan produk dalam sistem Sales Force Automation (SFA). Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengorganisasi dan menganalisis penelitian-penelitian terdahulu yang berkaitan dengan topik tersebut.Hasil tinjauan menunjukkan bahwamodel Support Vector Regression (SVR) memberikan kinerja terbaik ketika diterapkan pada rentang parameter yang besar, sementara model Random Forest lebih efektif ketika digunakan dengan data yang lebih sedikit atau terbatas.
Kata kunci : Sales forecasting, sales force automation, machine learning,time series, ARIMA