STEPHANY, (2012) Peramalan Jumlah Produksi dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.
| PDF Download (4Kb) | Preview |
Abstract
Suatu peramalan banyak mempunyai arti, maka peramalan tersebut perlu direncanakan dan dijadwalkan sehingga akan diperlukan suatu periode waktu paling sedikit dalam periode waktu yang dibutuhkan untuk membuat suatu kebijaksaan dan menetapkan beberapa hal yang mempengaruhi kebijaksaan tersebut.Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan(Artificial Intelligence) yang dirancang dengan menirukan cara kerja otak manusia. Jaringan syaraf tiruan mampu memprediksi dan menganalisis suatu masalah dengan proses belajar yang dilakukan melalui pengubahan bobot. Peramalan permintaan merupakan tingkat permintaan produk yang diharapkan akan terealisir pada masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan meramalkan permintaan di home industri Melati Mekar Mandiri menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan. Pengolahan data untuk metode JST dimulai dengan merancang arsitektur jaringan, penggunaan algoritma pembelajaran Backprpagation, pengujian dan pengolahan data menggunakan software. Dengan menggunakan beberapa variable masukan yaitu : data tahun 2008-2011. Algoritma pembelajaran backpropagation diterapkan untuk pelatihan keenam variable berikut, sehingga diperoleh keluaran prediksi jumlah produksi di bulan berikutnya. Dari hasil pengujian metode JST-backpropagation dapat memprediksi jumlah produksi dan target output yang diinginkan lebih mendekati ketepatan dalam melakukan pengujian, karena terjadi penyesuaian nilai bobot dan bias yang semakin baik pada proses pelatihan. Hasil pengujian diperoleh prediksi jumlah produksi pada bualn November 2008 adalah 205.2. Sedangkan hasil jumlah produksi bulan November 2008 adalah 205
Item Type: | Article |
---|---|
Subjects: | T Technology > Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer |
Depositing User: | Psi Udinus |
Date Deposited: | 10 Oct 2014 17:04 |
Last Modified: | 18 Nov 2014 15:38 |
URI: | http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/11457 |
Actions (login required)
View Item |