PERBANDINGAN METODE REGRESI LINIER DAN METODE NEURAL NETWORK TERHADAP PREDIKSI PENJUALAN MOTOR PADA YAMAHA SUDIRMAN MOTOR TEMANGGUNG

INDRA, KURNIAWAN (2016) PERBANDINGAN METODE REGRESI LINIER DAN METODE NEURAL NETWORK TERHADAP PREDIKSI PENJUALAN MOTOR PADA YAMAHA SUDIRMAN MOTOR TEMANGGUNG. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview

PDF Download (4Kb) | Preview

Abstract

Dalam data mining model prediksi yaitu berkaitan dengan pembuatan model yang dapat melakukan pemetaan dari setiap himpunan variabel ke setiap targetnya, kemudian menggunakan model tersebut untuk memberikan nilai target pada himpunan baru yang didapat. Pada dunia bisnis, untuk menghasilkan prediksi yang tepat tentu saja dibutuhkan kecermatan dan ketelitian yang terus menerus. Berkaitan mengenai hal tersebut maka dalam penelitian ini akan membandingkan kinerja metode regresi linier dan neural network dalam menyelesaikan masalah prediksi penjualan pada yamaha sudirman motor temanggung dan kemudian menyimpulkan metode mana yang lebih efektif dan tepat untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Dari hasil pembahasan prediksi penjualan yang diperoleh, ternyata akurasi metode Neural Network lebih baik jika dibandingkan dengan metode Regresi Linier, karena nilai root mean squered error (RMSE) rendah menunjukan bahwa variasi nilai yang dihasilkan oleh suatu model prakiraan mendekati variasi nilai observasinya. Berdasarkan nilai root mean squered error(RMSE) Neural Network lebih rendah yaitu 39.554, jika dibandingkan dengan nilai root mean squered error Regresi Linier yaitu 42.799 Dan hasil Mean Absolute Percentage Error(MAPE) Neural Network lebih rendah yaitu 6.711%, jika dibandingkan dengan Regresi Linier yaitu 8.292%, pesentase tersebut menunjukan metode Neural Network lebih baik dari pada metode Regresi Linier.

Actions (login required)