EFNI HUMAIRA (2017) PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK(ERNN) UNTUK PREDIKSI PENJUALAN GARUDA FOOD. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER.pdf Download (123kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN.pdf Download (562kB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK.pdf Download (92kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR.pdf Download (228kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI.pdf Download (422kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I.pdf Download (214kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II.pdf Download (463kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III.pdf Download (200kB) | Preview |
|
|
Text
9. BAB IV.pdf Download (568kB) | Preview |
|
Text
10. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
||
|
Text
11. BAB VI.pdf Download (93kB) | Preview |
|
|
Text
12. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (296kB) | Preview |
Abstract
PT Sinar Niaga Sejahtera merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi Pilus Garuda Food. Jumlah produksi yang banyak mengakibatkan adanya produk yang returnke perusahaan dan dapat mengalami kerugian. Oleh karena itu diperlukannya penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Elman Recurrent Neural Network(ERNN) yang mampu melakukan prediksi terhadap penjualan Garuda Foodagar dapat menimalisir terjadinya kerugian. Parameter yang digunakan untuk penelitian ini yaitu harga jual, biaya promosi, jumlah tempat pemasaran, returndan penjualan. Jumlah data yang digunakan yaitu 60 data pada tahun Januari 2012 hingga Desember 2016. Pembagian data latih dan data uji adalah 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%. Parameter yang digunakan yaitu epoch500, nilai learning rate0.1 hingga 0.9 dengan arsitektur 5 neuron inputlayer, 7 neuron hiddenlayerdan 1 output. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, maka diperoleh akurasi tertinggi yaitu 90.25% dengan epoch500 dan nilai learning rate0.9 pada pembagian data 90:10. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penerapan metode ERNN baik digunakan untuk prediksi penjualan Pilus Garuda Food.Kata Kunci: Elman Recurrent Neural Network,Jaringan Syaraf Tiruan, Penjualan, Pilus Garuda Food, Prediksi
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
Depositing User: | Ms. Nilam Badriyah |
Date Deposited: | 20 Aug 2019 07:12 |
Last Modified: | 20 Aug 2019 07:12 |
URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/17755 |
Actions (login required)
View Item |