Mallini Laella (2014) Peramalan Permintaan Dengan Pendekatan Marketing Mix Pada Produk Keripik Apel Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (Studi Kasus di UKM So Kressh Malang). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Keripik apel adalah olahan makanan ringan yang berbahan dasar buah apel. Produk keripik apel khas Kota Malang salah satunya dihasilkan oleh UKM So Kressh. UKM ini terletak di Jalan Polowijen II/359 Malang. Permasalahan yang timbul di UKM ini adalah adanya kesulitan dalam menentukan jumlah produk keripik apel yang akan diproduksi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan hasil peramalan permintaan produk keripik apel menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhi volume penjualan. Peramalan permintaan merupakan tingkat permintaan produk-produk yang diharapkan akan terealisasi untuk jangka waktu tertentu pada masa yang akan datang. Metode JST dapat dilatih untuk mempelajari dan menganalisis pola data masa lalu dan berusaha mencari suatu formula yang akan menghubungkan pola data masa lalu dengan keluaran yang diinginkan saat ini. Salah satu algoritma pelatihan JST yang dapat dimanfaatkan dalam menyelesaikan sistem peramalan adalah backpropagation. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan didapatkan hasil dengan penerapan metode JST untuk meramalkan produk keripik apel menghasilkan arsitektur jaringan single hidden layer terbaik yaitu 4-9-1 (4 neuron input, 2 neuron hidden layer, 1 neuron output). Untuk 4 neuron input yang digunakan yaitu faktor-faktor yang mempengaruhi volume penjualan yang meliputi harga produk, jumlah tempat pemasaran, biaya distribusi dan biaya promosi, sedangkan untuk 1 neuron output yaitu hasil peramalan permintaan. Nilai Mean Square Error (MSE) pada pelatihan JST diperoleh sebesar 2185.004. Rata-rata persentase kesalahan hasil simulasi peramalan permintaan pada periode Januari–Mei 2014 adalah 3,18%. Keseluruhan hasil disarankan kepada UKM untuk menggunakan peramalan dengan metode JST agar dapat memenuhi permintaan konsumen dengan baik dan membuat perencanaan produksi untuk mengantisipasi adanya lonjakan dan penurunan permintaan.
English Abstract
Apple chips is a snack made from processed apple fruit. This snack is very popular on most Indonesian people. One the apple chip producer "the typical product of Malang City" is UKM So Kressh. UKM So Kressh is located in PoIowijen street II/359, MaIang. One of the problems in UKM is the difficulty to determine the numbers of apple chips to be produced. Thereof, the purpose of this research is to obtain the outcome forecast of the apple chip product demand by using Artificial Neural Network (ANN) method with considering the affect factors againts to sales voIume. Forecast demand is the level of products demand that are expected can be realized for a certain period in the future. The research used the Artificial Neural Network (ANN) method for the forecast method. The ANN method can be trained to study and analize the past pattern data and trying to find a formula or function that will connect the past pattern data to the current expected outcome. One of algoritma ANN training that can be used to solve this forecast system is backpropagation. Based on the conducted research, obtained the result from the application of the ANN method for forecasting the product of apple chip, generate the best hidden singIe network architecture layer 4-2-1 (4 input neurons, 2 hidden Iayer neurons, 1 output neuron ). For 4 input neurons used the factors that affect the sales voIume which including the price of the product, the number of places marketing, distribution costs and promotion costs, while for 1 output neuron is the result of demand forecast. The value of Mean Square Error (MSE) on the training of Artificial Neural Networks generate 2185.004. The average errors percentage as the result of demand forecast simulation during the period of January - May 2014 was 3,18%. The entire result to be advised to UKM So Kressh to use the forecast of ANN method in order to meet the consumer demand properly and make production plans to anticipate the booming and dropping of the demand.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTP/2014/293/051404714 |
| Subjects: | 300 Social sciences > 338 Production > 338.1 Agriculture |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Pertanian > Teknologi Industri Pertanian |
| Depositing User: | Hasbi |
| Date Deposited: | 18 Aug 2014 08:31 |
| Last Modified: | 09 Nov 2021 06:51 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/149690 |
Preview |
Text
BAB_2.pdf Download (2MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB_1.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB_3.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
COVER.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB_5.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB_4.pdf Download (2MB) | Preview |
Preview |
Text
DAFTAR_ISI.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
PERNYATAAN_KEASLIAN_TUGAS_AKHIR.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
KATA_PENGANTAR.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
SUMMARY.pdf Download (1MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |