PREDIKSI HARGA JUAL SUKU CADANG IMPOR MESIN ROKOK DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

Evanita Evanita
Muhammad Malik Hakim

Abstract


Industri rokok merupakan industri vital di wilayah Kabupaten Kudus, sehingga kesiapan kinerja mesin rokok yang menjadi salah satu penggerak utama pabrik rokok menjadi sangat penting. Salah satu cara untuk menjaga agar mesin rokok senantiasa siap bekerja adalah menjaga ketersediaan suku cadang mesin rokok, terutama Garniture. Permasalahan utama yang menjadi kendala adalah adanya fluktuasi biaya-biaya dan kurs mata uang, yang membuat harga Garniture menjadi fluktuatif dan membahayakan kelangsungan hidup dari perusahaan pemasok. Penelitian ini menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan untuk memprediksi harga jual Garniture ke industri rokok. Prediksi harga jual ini membuat perusahaan pemasok dan industri rokok mengetahui prediksi harga yang cukup akurat dan selanjutnya dapat melakukan antisipasi kerugian dan hal lain yang tidak diinginkan terkait dengan fluktuasi harga yang terjadi ketika dilakukan proses pembelian. Untuk memprediksi harga jual Garniture yang tidak menentu tersebut digunakan algoritma Backpropagation dari Jaringan Syaraf Tiruan. Terkait dengan proses training dan testing yang telah dilaksanakan menggunakan algoritma Backpropagation dari Jaringan Syaraf Tiruan dengan 24 inputan, 10 hidden layer, learning rate 0,1 dan 1 output, diperolehhasil yang cukup baik dengan nilai error atau MSE yang pada proses training sebesar 0,00099001 dan MSE pada proses testing sebesar 0,19113.


Keywords


rokok; garniture; jaringan syaraf tiruan

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Indrawanto, C. Eriyatin, Fauzi, A. M., Machfud, Sukardi, dan Soetrisno, N. “Perkiraan Harga Akarwangi: Aplikasi Metode Jaringan Syaraf Tiruan”. Jurnal Littri 13 (1), 14-20, 2007. http://ejurnal.litbang.pertanian.go.id/index.php/jptip/article/view/2829/2463

Evanita, Noersasongko, Edi., “Prediksi Volume Lalu Lintas Angkutan Lebaran pada Wilayah Jawa Tengah dengan Metode K-Means Clustering untuk Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)”. Jurnal Simetris 7 (1), 199/208. 2016. http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/505

Seniman. “Logika Fuzzy dan Program Linier untuk Pengoptimalan Perolehan Laba Dalam Impor Barang”. Universitas Sumatera Utara, Medan, 2012.

Subintara, Reza. “Prediksi Pergerakan Harga Harian Nilai Tukar Rupiah (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation”. Universitas Dian Nuswantoro, 2016.

Nuraeni, Y. “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Mengukur Tingkat Korelasi antara NEM dengan IPK Kelulusan Mahasiswa”. Telkomnika 7 (3), 195-200. 2009. http://dx.doi.org/10.12928/telkomnika.v7i3.594

Febriana, M. Arina, F., dan Ekawati, R. “Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation”. Jurnal Teknik Industri 1(2), 174-179, 2013. http://jurnal.untirta.ac.id/index.php/jti/article/view/140

Sidauruk, Jenni. “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Merek Kosmetik Yang Paling Diminati Konsumen Menggunakan Metode Backpropogation”. Jurnal Pelita Informatika 16(3), 288-293, 2017. http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/444

Jong, Jek Siang. (2005). Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan MATLAB. Penerbit Andi, Yogyakarta.

Prasetyo, Eko. (2012). Data Mining Mengolah Data Menggunakan Matlab. Penerbit Andi, Yogyakarta.




DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.1550

Article Metrics

Abstract views : 508| PDF views : 310

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


free hit counter View My Stats

Indexed by:

 

Flag Counter

Creative Commons License
Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Dedicated to: