Peramalan Penjualan Pada Toko Retail Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network

Yanto, Musli and Mandala, Eka Praja Wiyata and Putri, Dewi Eka and Yuhandri, Yuhandri (2018) Peramalan Penjualan Pada Toko Retail Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 2 (3). pp. 110-117. ISSN 2614-5278

Preview

Text Peramalan Penjualan Pada Toko Retail Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network.pdf Download (230kB) | Preview

Abstract

Retail adalah satu atau lebih aktivitas yang menambah nilai produk dan jasa kepada konsumen baik untuk kebutuhan keluarga maupun keperluan pribadi. Retail bisa menjual produk ataupun jasa tergantung kebutuhan pasar saat ini. Barang dan jasa yang dinikmati saat ini tidak terlepas dari jasa retail, retail membantu produsen/distributor dan konsumen agar setiap kebutuhan akan keduanya dapat terpenuhi. Dalam permasalahan ini, penulis mencoba melakukan penelitian toko retail yang ada di Kota Padang. Penelitian ini bertujuan untuk membantu toko retail dalam melakukan peramalan pengadaan barang. Algoritma Backpropagation Neural Network dapat melakukan proses peramalan terhadap pengadaan barang untuk periode waktu selanjutnya pada masing-masing barang pada retail tersebut dan pada akhirnya akan bermanfaat bagi para pengelola toko retail. Proses peramalan dimulai dengan menentukan variabel-variabel yang akan dibutuhkan dalam pola jaringan, selanjutnya pola jaringan yang sudah dibentuk akan dilanjutkan pada proses pelatihan jaringan dengan menggunakan algoritma backpropagation. Setelah melakukan proses pelatihan jaringan, peneliti akan melakukan perbandingan dengan beberapa pola jaringan yang sudah dibentuk. Proses terakhir yang dilakukan dalam penelitian ini adalah proses menentukan pola jaringan yang terbaik dari nilai rata-rata kesalahan (MSE) yang didapat dari setiap pelatihan pola jaringan. Pada hasil akhir dari proses peramalan didapat Hasil perdiksi yang memiliki total kesalahan sebesar = 3.57 %. Dilihat dari proses peramalan yang akan dilakukan bukan saja digunakan untuk meramalkan pengadaan barang saja namun juga bisa meramal angka penjualan pada toko retail tersebut. Pada prinsipnya penelitian ini dapat membantu untuk menentukan pengadaan barang dalam proses penjualan yang nantinya akan meminimalisir kerugian yang terjadi dalam setiap aktifitas penjualan. ==================================================================================================== Retail is one or more activities that add value to the product to the consumer either for family needs or for personal use. Retail can sell products depending on current market needs. The goods we enjoy today are not apart from retail services, retail helps producers / distributors and consumers so that every need will be fulfilled. In this problem the author tries to do retail store research in the city of Padang. This research aims to help retail stores to forecast procurement of goods. Artificial Neural Network Backpropagation can make the forecasting process for procurement of goods for the next period of time on each item on the retail and will ultimately be useful for retail store managers. The forecasting process begins with determining the variables that will be required in the network pattern, then the pattern of established network will be continued on the network training process by using backpropagation algorithm. After doing the network training process the researchers will do a comparison with some pattern of network that has been formed. The last process undertaken in this research is the process of determining the best network pattern of the average value of errors obtained from each training network pattern. In the final result of the forecasting process, the results of the calculation have a total error of = 3.57%. Judging from the forecasting process that will be done not only used to predict the procurement of goods but also can predict sales figures in retail stores. In principle, this research can help to determine the procurement of goods in the sales process that will minimize the losses that occur in every sales activity.

Actions (login required)

View Item