PERAMALAN OMSET PADA OUTLET AYAM KRIBO MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION
Penulis ANTANIDO, ACHMAD YUSIH BUDITA
2025
760/UB/FT-Inf/25
Ind
PERAMALAN OMSET PADA OUTLET AYAM KRIBO MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION
#14043059/FT-InfPengarang: ANTANIDO, ACHMAD YUSIH BUDI
Pembimbing Pertama: Ir. Wiwiet Herlambang, M.Cs.
Pembimbing Kedua: M. Mahaputra Hidayat, S.Kom.M.Kom
Jenis: TA
Penerbit: UBHARA : FT-Inf
Tahun Terbit: 2025
Bahasa: Ind
Kode: 760/UB/FT-Inf/25
No. Klasifikasi: 629.8 Ant p
Jenis Karya: S1
Jenis
TA
Tahun
2025
Status
Tersedia
Kode
760/UB/FT-Inf/25
Deskripsi Fisik
xix, 126 hal; 21x30 cm
Subyek
METODE NEURAL NETWORK
Kata Kunci
Anotasi
Abstrak Outlet Ayam Kribo adalah outlet yang terletak di Sidoarjo yang selalu berupaya untuk meningkatkan mutu penjualan secara berkelanjutan. Strategi pemasaran merupakan salah satu keunggulan di persaingan global salah satu yang dapat memuluskan strategi pemasaran adalah adanya peramalan terhadap jumlah data penjualan sehingga mengoptimalkan penjualan yang ada di perusahaan tersebut. Metode Neural Network atau yang biasanya dikenal dengan jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk meramalkan jangka panjang baik bersifat tahunan ataupun bulanan, yang diasumsikan bahwa data befluktuasi disekitar nilai mean yang tetap tanpa tren atau pola pertumbuhan yang konsisten dengan perpaduan backproagation serta perhitungan feedforward metode jst akan membentuk sebuah model untuk melakukan peramalan terhadap data penjualan di masa yang akan datang. Data yang akan diramalkan adalah data penjualan yang meliputi penjualan produk nasi, ayam crispy, kulit krispy dan Teh. Sedangkan periode yang diambil adalah periode tahun 2015 sampai tahun 2017. Pada penelitian ini didapatkan parameter yang baik dalam melakukan peramalan menggunakan jst adalah dengan hidden layer 4 learning rate 0,05 dan iterasi sejumlah 50. Dari penelitian ini juga bahwasanya penilitian yang baik digunakan untuk meramal adalah jenis peramalan harian.
Catatan
Wisuda 2025