TEKNIK PERAMALAN TINGKAT PENJUALAN DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

Sri Mulyana

Abstract


Tingkat penjualan merupakan salah satu tolok ukur keberhasilan dalam usaha perdagangan. Pada penelitian ini telah dikembangkan teknik peramalan tingkat penjualan berbasis jaringan syaraf tiruan (JST) dengan metode propagasi balik.

Tingkat penjualan berbasis JST yang dikembangkan terdiri 6 neuron masukan yang merupakan nilai parameter yang berpengaruh pada tingkat penjualan dan 1 neuron keluaran yang merupakan tingkat penjualan hasil prakiraan. Parameter-parameter tersebut meliputi : cuaca, tingkat hari libur (dalam 1 minggu), ada dan tidaknya event/kegiatan yang diselenggarakan di kota tempat restoran tersebut berada, banyaknya menu spesial yang ditawarkan, biaya iklan yang dikeluarkan dan frekuensi iklan di media. Adapun luaran sistem adalah tingkat penjualan yang dicapai restoran tersebut selama 1 minggu.

Dalam penelitian ini digunakan 90 data penjualan dengan 80 data digunakan untuk pelatihan dan 10 data digunakan untuk pengujian. Dari hasil pengujian terhadap 10 data penjualan, JST dengan metode propagasi balik diperoleh tingkat penyimpangan rata-rata sebesar 3.3 %

References


Fausett, L., 1994, Fundamental of Neural Networks, Prentice Hall, Inc., New Jersey

Makridakis, S., Wheelwright, S.C., McGee, V.E., 1998, Forecasting : Methods and Applications, Second edition, John Wiley & Sons, Inc.

Thiesing, F.M., Middelberg U., Vornberger O.,1999, Parallel Back-Propagation for Sales Prediction System

Tkacz, G., Sarah H., 1999, Forecasting GDP Growth Using Artificial Neural Network, Working Paper 99-3

Yau J., Teng N., Poh H.L., Tan C.L., 1998, Forecasting and Analysis of Marketing Data Using Neural Networks, Journal of Information Science and Engineering 14, 843-862.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.