PERAMALAN PENJUALAN PRODUK FURNITURE DENGAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Main Article Content

Zain Amarta
Julia Dewi Ma'rifah

Abstract

Salah satu komoditas strategis bagi ekonomi Indonesia adalah furnitur. Furnitur merupakan produk yang bernilai tambah tinggi dan berdaya saing global. Industri Furnitur merupakan industri yang mencakup pengolahan bahan baku alami dan bahan lainnya yang diproses untuk meningkatkan nilai tambah dan manfaat yang lebih tinggi menjadi produk furnitur. Pada saat ini industri furnitur merupakan salah satu industri yang berkembang pesat di Indonesia. PT. ABC merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang industri furnitur. PT. ABC berlokasi di Semarang dan memproduksi meja dan kursi. Pada penelitian ini dilakukan peramalan penjualan produk furnitur di PT. ABC Semarang dengan metode backpropagation neural network untuk mendapatkan hasil yang akurat. Arsitektur jaringan backpropagation neural network yang tepat untuk melakukan peramalan adalah 12-10-1. Nilai error antara data penjualan produk furnitur dengan hasil peramalan backpropagation neural network secara keseluruhan adalah 6,8%. Berdasarkan nilai tersebut, maka backpropagation neural network merupakan metode yang tepat untuk melakukan peramalan produk furnitur di PT. ABC Semarang.

Article Details

Section
Articles

References

Z., Salim dan E. Munadi , Info komoditi furnitur, Jakarta: Badan Pengkajian dan Pengembangan Perdagangan, Kementerian Perdagangan Republik Indonesia, 2017.

A. Angelin dan S. Ariyanti, “Analisis Penjadwalan Proyek New Product Development Menggunakan Metode PERT dan CPM”, Jurnal Ilmiah Teknik Industri, vol. 6, no. 1, pp. 63-70, 2018.

A.F. Achmalia dan W. Sugiman, “Peramalan penjualan semen menggunakan backpropagation neural network dan recurrent neural network”, UNNES Journal of Mathematics, vol. 9, no. 1, pp. 6-21, 2020.

M.T. Hayajneh, A.M. Hassan, A.T. Mayyas , A. Alrashdan, “Modeling of drilling process of Al-Mg-Cu alloys and Al-Mg-Cu/SiC composite using artificial neuron network”, Journal of Science and Technology, vol. 1, no. 1, pp. 18-24, 2011.

Y. Rong., Z. Zhang, G. Zhang, C. Yue, Y. Gu, Y. Huang, C. Wang., X. Shao, “Parameters optimization of laser brazing in crimping butt using Taguchi and BPNNGA”, Optics and Lasers in Engineering, vol. 67, pp. 94-104, 2015.

Li K., Yan S., Pan W., & Zhao G., “Warpage optimization of fiber-reinforced composite injection molding by combining back propagation neural network and genetic algorithm”, International Journal of Advance Manufacture Technology, vol. 90, no. 1-4, pp. 963-970, 2017.

Z. Amarta, B.O.P. Soepangkat, Sutikno, R. Norcahyo, “Multi response optimization in vulcanization process using backpropagation neural network-genetic algorithm method for reducing quality loss cost”, AIP Conference Proceedings, vol. 2114, pp. 020003, 2019.

M.R. Razfar and Z. M. Zadeh, “Optimum damage and surface roughness prediction in end milling glass fibre-reinforced plastics using neural network and genetic algorithm”. Journal of Engineering Manufacture, vol. 223, no. 6, pp. 653-664, 2009.

C.J. Tzeng, and R. Chen, “Optimization of electrical discharge machining process using the response surface methodology and genetic algorithm approach”, International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, vol. 14, no. 5, pp. 709-717, 2013.

B.O.P. Soepangkat, R. Norcahyo, D.R.Pamuji, & Lusi N., “Multi-objective optimization in end milling process of ASSAB XW-42 tool steel with cryogenic coolant using grey fuzzy logic and backpropagation neural network-genetic algorithm (BPNN-GA) approaches”, International Review of Mechanical Engineering, vol. 12, no. 1, pp. 42-54, 2018.

A. Sateria, B.O.P. Soepangkat , Suhardjono, “Artificial neural network and genetic algorithm for multi-objective optimization in drilling of glass fiber reinforce polymerstainless steel stacks”, AIP Conference Proceedings, vol. 1983, pp. 040007, 2018.

D. Kusbianto, Y. Ariyanto, M.R.T. Billah , “ Implementasi metode triple exponential smoothing pada sistem peramalan produk furniture”, Seminar Informatika Aplikatif POLINEMA, 2020.

F.A. Reicita,” Analisis Perencanaan Produksi pada PT. Armstrong Industri Indonesia dengan Metode Forecasting dan Agregat Planning”, Jurnal Ilmiah Teknik Industri, vol. 7, no. 3, pp. 160-168, 2019.