Sinus Repository

PERAMALAN PENJUALAN PIPA DI PT. CIKAL TIRTA SARANA SURAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN ALOGARITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Alfiati, Wiwik (2017) PERAMALAN PENJUALAN PIPA DI PT. CIKAL TIRTA SARANA SURAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN ALOGARITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. Other thesis, STMIK Sinar Nusantara Surakarta.

[img]
Preview
PDF (14.4.10043 BAB I) - Published Version
Download (151Kb) | Preview
    [img]
    Preview
    PDF (14.4.10043 BAB II) - Published Version
    Download (553Kb) | Preview
      [img]
      Preview
      PDF (14.4.10043 BAB III) - Published Version
      Download (186Kb) | Preview
        [img]
        Preview
        PDF (14.4.10043 BAB IV) - Published Version
        Download (950Kb) | Preview
          [img]
          Preview
          PDF (14.4.10043 BAB VI) - Published Version
          Download (143Kb) | Preview
            [img]
            Preview
            PDF (14.4.10043 COVER) - Published Version
            Download (810Kb) | Preview
              [img]
              Preview
              PDF (14.4.10043 DAFTAR PUSTAKA)
              Download (83Kb) | Preview

                Abstract

                Laporan skripsi dengan judul Implementasi Metode Artificial Neural Network (ANN) dalam Memprediksi Penjualan Pipa PVC PT. Cikal Tirta Sarana Sukoharjo. PT. Cikal Tirta Sarana merupakan perusahan yang bergerak di bidang distributor penjualan pipa pvc, karena dalam penjaualan barang yang tidak menentu seringkali perusahan mengalami kekuranagn stok barang dan kelebihan stok barang. Untuk menguragi kerugian tersebut diperlukan pemecahan, persediaan yang terlalu banyak berarti terlalu banyak modal atau dana yang tertahan di dalam persedian. Penjualan barang pada toko yang dimana akan menentukan hasil pengambilan atau pembelian barang pada perusahaan, hal ini dilakukan untuk mengurangi hal- hal yang tidak diinginkan oleh perusahan, sebuah peramalan penjualan dengan menggunakan metode algoritma artificial neural network (ann). Metode ini digunakan sebagai satu – satunya metode perangkat lunak peramalan, metode ANN merupakan metode yang efektif dan merupakan model umum yang dapat menggabungkan karakteristik data yang komplek dan menghasilkan model runtun waktu yang yang lebih akurat dengan waktu yang relative lebih cepat di banding dengan metode runtun waktu lainya. perangkat lunak akan melakuan training terhadap data runtut waktu dan faktor – faktor yang berpengaruh pada waktu – waktu sebelumnya selanjutnya di hasilkan peramalan berupa bobot, yang digunakan untuk proses peramalan barang, algoritma yang di gunakan untuk pemebelajaran atau training adalah algoritma pemebelajaran backpropagation. Algoritma backpropagation diterapkan dengan menentukan data training terlebih dahulu. Dalam melihat hasil prediksi atau peramalan dilakukan suatu evaluasi di mana evaluasi tersebut diguanakan untuk mengetahui keakuratan hasil peramalan yang telah dilakukan terhadap data yang sebenarnya, beberapa metode dapat melakukan peritungan kesalahan peramalan. Beberapa metode yang digunakan adalah Mean Square Error (MSE).

                Item Type: Thesis (Other)
                Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
                Divisions: Faculty of Information Systems > Department of Information Systems
                Depositing User: Unnamed user with email diyah@sinus.ac.id
                Date Deposited: 15 Feb 2018 15:12
                Last Modified: 21 Feb 2018 12:30
                URI: http://eprints.sinus.ac.id/id/eprint/24

                Actions (login required)

                View Item