Penerapan Model Peramalan Nilai Invoice Correction Berdasarkan Pricing Contract dengan Metode BiLSTM

Aina, Bashara (2024) Penerapan Model Peramalan Nilai Invoice Correction Berdasarkan Pricing Contract dengan Metode BiLSTM. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5026201066-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Dalam lingkungan bisnis yang semakin kompleks dan berkembang, perusahaan sering menghadapi tantangan dalam pengelolaan keuangan, khususnya dalam menangani koreksi pajak faktur akibat kesalahan penghitungan harga. Kesalahan ini sering kali disebabkan oleh keterlambatan eksekusi kontrak harga, yang dikenal sebagai backdating, di mana terdapat perbedaan antara tanggal efektif dan tanggal eksekusi kontrak harga. Tugas akhir ini bertujuan mengembangkan model peramalan menggunakan metode Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) untuk memprediksi nilai koreksi faktur yang diakibatkan oleh backdating.
Metodologi yang diterapkan dalam penelitian ini mencakup identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan dan prapemrosesan data, serta pengembangan dan evaluasi model BiLSTM. Data yang digunakan berasal dari sistem SAP PT FMCG Multinasional untuk periode Januari 2018 hingga April 2024. Proses pengembangan model melibatkan klasifikasi kontrak yang mengalami backdating atau postdating menggunakan BiLSTM, diikuti dengan peramalan nilai koreksi faktur untuk periode berikutnya berdasarkan data historis.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BiLSTM memiliki kinerja yang memadai dalam klasifikasi dan peramalan. Pada tahap klasifikasi, model mencapai akurasi sebesar 70.38%, F1-Score sebesar 69.70%, dan AUC-ROC sebesar 60.28%. Pada tahap peramalan, model menunjukkan performa yang bervariasi untuk variabel yang diprediksi. Untuk variabel 'Qty', model menghasilkan perbedaan antara jumlah aktual dan prediksi sebesar -12.92% dengan nilai R-squared sebesar 0.62. Untuk variabel 'Old Value', model menunjukkan perbedaan persentase sebesar -2.8% dengan nilai R-squared sebesar 0.81. Sedangkan untuk variabel 'New Value', model menunjukkan perbedaan persentase sebesar -1.2% dengan nilai R-squared sebesar 0.76.
Tugas akhir ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan sistem pengelolaan kontrak harga dan mitigasi risiko keuangan akibat kesalahan penghitungan harga. Model yang dikembangkan diharapkan dapat diimplementasikan oleh perusahaan untuk memprediksi dan mencegah dampak negatif dari koreksi faktur di masa depan, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam manajemen keuangan perusahaan.
============================================================
In the increasingly complex and evolving business environment, companies often face challenges in financial management, particularly in handling invoice tax corrections due to pricing errors. These errors are often caused by delays in executing pricing contracts, known as backdating, where there is a discrepancy between the effective date and the actual execution date of the pricing contract. This final project aims to develop a forecasting model using the Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) method to predict invoice correction values resulting from backdating.
The methodology applied in this final project includes problem identification, literature review, data collection and preprocessing, as well as the development and evaluation of the BiLSTM model. The data used was sourced from the SAP system of PT FMCG Multinasional for the period from January 2018 to April 2024. The model development process involved classifying contracts that experienced backdating or postdating using BiLSTM, followed by forecasting the invoice correction values for the subsequent period based on historical data.
The results of this final project indicate that the BiLSTM model performs adequately in classification and forecasting. In the classification stage, the model achieved an accuracy of 70.38%, an F1-Score of 69.70%, and an AUC-ROC of 60.28%. In the forecasting stage, the model showed varying performance across the predicted variables. For the 'Qty' variable, the model yielded a difference of -12.92% between the actual and predicted values, with an R-squared value of 0.62. For the 'Old Value' variable, the model showed a percentage difference of -2.8% with an R-squared value of 0.81. For the 'New Value' variable, the model demonstrated a percentage difference of -1.2% with an R-squared value of 0.76.
This final project contributes significantly to the development of pricing contract management systems and the mitigation of financial risks due to pricing errors. The developed model is expected to be implemented by companies to predict and prevent the negative impacts of invoice corrections in the future, thereby supporting better decision-making in financial management.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Backdating, BiLSTM, Koreksi Faktur, Pengelolaan Kontrak Harga, Risiko Keuangan
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting
Divisions:	Faculty of Information Technology > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Bashara Aina
Date Deposited:	02 Aug 2024 05:02
Last Modified:	02 Aug 2024 05:02
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/112331

Actions (login required)

View Item