Deskripsi Fisik

xiv, 94 hal; 21x30 cm

Subyek

IDENTIFIKASI - METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ( ANN )

Kata Kunci

Anotasi

ABSTRAK Bisnis penjualan telur memiliki peran penting dalam memenuhi kebutuhan pangan masyarakat, mengingat telur adalah salah satu sumber protein utama yang digunakan dalam berbagai industri makanan. Agen Telur Bu Dewi menghadapi tantangan dalam menyeimbangkan stok dengan permintaan pasar yang fluktuatif dan sulit diprediksi. Kekurangan stok dapat menyebabkan hilangnya peluang penjualan, sementara kelebihan stok berisiko menyebabkan kerugian akibat pembusukan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas sistem prediksi penjualan berbasis Artificial Neural Network (ANN) dalam memprediksi permintaan pasar dengan menggunakan data uji yang diambil dari bulan Januari 2023 – September 2023, yang belum terpapar selama proses pelatihan. Pengujian dilakukan pada tiga arsitektur ANN dengan konfigurasi yang berbeda, yaitu 8-3-1, 8-5-1, dan 8-7-1. Evaluasi performa model menggunakan metrik yang terdiri dari Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), serta Confusion Matrix yang mencakup pengukuran akurasi, precision, recall, dan F1 Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur ANN 8-7-1 menghasilkan performa terbaik dengan MAPE sebesar 2,3%, yang menandakan kesalahan prediksi yang minimal, serta akurasi sebesar 82,67%, precision 96%, recall 78,57%, dan F1-Score 88,00%. Berdasarkan hasil ini, implementasi sistem prediksi berbasis ANN dapat membantu Agen Telur Bu Dewi dalam merencanakan stok secara lebih efisien, mengoptimalkan ketersediaan telur, serta mengurangi potensi kerugian akibat pembusukan atau hilangnya peluang penjualan. Kata kunci: Prediksi, Permintaan, ANN, MSE, MAPE, Confusion Matrix.