Analisis Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dalam Memprediksi Penjualan Produk Es Kristal


Authors

  • Dila Dwi Anjani STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
  • Cindy Prakasiwi STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
  • Agus Perdana Windarto STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.47065/jieee.v3i1.1610

Keywords:

Artificial Neural Network; Backpropagation; Sales Prediction; Ice Crystal

Abstract

Ice Crystal Inti’s factory is the only producer of the ice crystals in Pematangsiantar. Untill now, the factory uses a simple system for recording sales, which creates difficulties in predicting sales. Preeiction calculation manually has a fairly high level of risk and hampers the sales performance process. For this reason, the factory need a system that can calculate sales predicting for ice crystal products and reduce that risk of lost. This study aims to make predictions using Artificial Intelligence with the Backpropagation algirithm. The data used is sourced from the Ice Crystal Inti’s Factory in Pematangsiantar for the 2020-2021 period. The process is done by dividing the training data and testing data to obtain the best architectural model. The training architecture model used to predict sales of ice crystal products is : 11-2-1; 11-25-1; 11-50-1; 11-50-75-1; dan 11-100-1. From a series of trials, the best pattern of the backpropagation architecture is 11-2-1 with a Means Square Error of 0.0009997950, an epoch of 414557, and an accuracy of 75% which will then be used to make predictions.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Y. D. Safrida and T. Thaharah, “Identifikasi Bakteri Escherichia Coli Pada Es Kristal Di Rumah Makan Kecamatan Baiturrahman - Banda Aceh,” J. Serambi Eng., vol. 5, no. 3, pp. 1137–1145, 2020.

H. Danjaya, H. Okprana, and B. E. Danamik, “Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Dalam Prediksi Penjualan Kue pada,” vol. 2, no. 5, pp. 225–233, 2022.

A. Dzulfikar, N. Ramsari, S. Sutjiningtyas, and P. Per, “IMPLEMENTASI PERAMALAN PENJUALAN PRODUK DI PT . PRIMA PER TRADEA UTAMA MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,” vol. XI, no. 2, 2021.

K. F. Irnanda, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Optimasi Particle Swarm Optimization Pada Peningkatan Prediksi dengan Metode Backpropagation Menggunakan Software RapidMiner,” J. Ris. Komput., vol. 9, no. 1, pp. 122–130, 2022.

Agus Perdana Windarto, “Implementasi Jst Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pinjaman Kur Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 1, no. 1, pp. 12–23, 2017.

H. U. Sari, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation pada korelasi Matakuliah Pratikum Terhadap Tugas Akhir,” vol. 9, no. 1, pp. 115–121, 2022.

N. Norhikmah and R. Rumini, “Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation,” Sistemasi, vol. 9, no. 1, p. 1, 2020.

S. H. Putri, Y. Yuhandri, and G. W. Nurcahyo, “Prediksi Pencapaian Target Peserta Keluarga Berencana Pasca Persalinan menggunakan Algoritma Backpropagation,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 3, pp. 176–182, 2021.

D. A. Putri, B. Hananto, S. Afrizal, and A. B. Pangaribuan, “Prediksi Program Studi Berdasarkan Nilai Siswa Dengan Algoritma Backpropagation (Studi Kasus Sman 6 Depok Jurusan Ips),” Inform. J. Ilmu Komput., vol. 15, no. 2, p. 69, 2020.

M. D. Wuryandari and I. Afrianto, “Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah,” Komputa, vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2012.

R. M. Firzatullah, “Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Uang Kuliah Tunggal Universitas XYZ Menggunakan Algoritma Backpropagation,” 2021.

A. P. Windarto, M. R. Lubis, and S. Solikhun, “Implementasi JST pada Prediksi Total Laba Rugi Komprehensif Bank Umum dan Konvensional dengan Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 4, p. 411, 2018.

F. Jefansa, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dalam Meramalkan Produksi Kopi Berdasarkan Provinsi,” vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2022.

N. P. Sakinah, I. Cholissodin, and A. W. Widodo, “Prediksi Jumlah Permintaan Koran Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 7, pp. 2612–2618, 2018.

S. Alfarisi, “Sistem Prediksi Penjualan Gamis Toko QITAZ Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing,” JABE (Journal Appl. Bus. Econ., vol. 4, no. 1, p. 80, 2017.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Analisis Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dalam Memprediksi Penjualan Produk Es Kristal

Dimensions Badge

ARTICLE HISTORY


Published: 2023-09-30
Abstract View: 377 times
PDF Download: 292 times