Nasapi, Mahmud (2014) Peramalan Permintaan Susu Pasteurisasi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan dan Time Series (Studi Kasus di Koperasi Susu SAE Pujon, Malang). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Koperasi susu SAE Pujon merupakan salah satu bentuk koperasi yang bergerak dalam bidang industri pangan (susu). Permasalahan yang dihadapi oleh koperasi susu SAE Pujon adalah masih kesulitan dalam meramalkan permintaan konsumen terhadap permintaan produk susu pasteurisasi. Tujuan penelitian ini untuk membandingkan akurasi hasil peramalan permintaan produk susu pasteurisasi koperasi susu SAE Pujon menggunakan metode jaringan syaraf tiruan (JST) dengan time series sehingga dapat diketahui metode yang paling tepat diterapkan di Koperasi susu SAE Pujon. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode jaringan syaraf tiruan dan time series. Penelitian ini dilakukan untuk meramalkan permintaan produk susu pasteurisasi Kop SAE Pujon periode April 2014 – Maret 2015. Data yang digunakan dalam penelitian ini fokus pada empat variabel yaitu data volume penjualan, harga produk, biaya promosi dan biaya distribusi serta jumlah tempat pemasaran. Algoritma pembelajaran yang digunakan dalam penelitian ini adalah Backpropagation. Arsitektur jaringan terbaik pada peramalan ini, yaitu 3-10-1 (3 neuron input, 10 neuron hidden layer, 1 neuron output) dengan nilai MSE terkecil yaitu 0.000186. Metode terbaik pada peramalan time series adalah metode Simple Seasonal. Nilai Mean Square Error (MSE) pada metode time series sebelum dan sesudah peramalan sama sebesar 52364211.36, sedangkan nilai MSE metode JST pada saat pelatihan sebesar 21516.71 dan pada saat testing sebesar 489321.2676. Nilai MAPE pada metode jaringan syaraf tiruan dan time series berturut-turut adalah 1.1721% dan 14.793%. Rata-rata persentase kesalahan hasil simulasi peramalan permintaan menggunakan JST pada periode April – Juni 2014 adalah sebesar 2.29%, sedangkan untuk time series adalah sebesar 28.91%. Hasil analisis menunjukkan metode jaringan syaraf tiruan lebih cocok diterapkan di Koperasi susu SAE Pujon.
English Abstract
SAE milk cooperative of Pujon is one of cooperative that run in food industry (milk). The facing problems by SAE milk cooperative is difficulty in marketing of its pasteurized products because of the done forecasting based on the estimation of the past period. The research aimed at comparing the forecasting result accuracy of pasteurized milk product of the SAE milk cooperative of Pujon by using Artificial Neural Network method (ANN) with time series method, so it can be known the most accurate method for SAE milk cooperative of Pujon. The Method for the research is artificial neural network and time series methods. The research was done to forecast the demand of pasteurized milk of SAE cooperative of Pujon from April 2014-March 2015. The used data in the research focused to the four variable that is the sales volume, product price, promotion cost and distribution cost, and marketing outlet. The used learning algorithm in the research was backpropagation. The best network architecture for the forecasting, that is 3-10-1 (3 neuron input, 10 neuron hidden layer, 1 neuron output) with the least MSE value of 0.000186. The best method at the time series was simple seasonal method. The mean square error (MSE) value at the time series before and after forecasting is 52364211.36, while the MSE of ANN method during the coach is 21516.71 and during testing is 489321.2676. MAPE values on artificial neural network method and the time series in a row 1.1721% and 14.793%. The average percentage error simulation results using ANN forecasting demand in the period April-June 2014 to 2.29%, while for the time series is equal to 28.91%. The analysis showed artificial neural network method is more suitable to be applied in the SAE milk cooperative of Pujon
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTP/2014/312/051404941 |
| Uncontrolled Keywords: | Bauran Pemasaran, Jaringan Syaraf Tiruan, Metode Time Series, Rata-rata Persentase Kesalahan Peramalan,-Artificial Neural Network, Average Percentage Error Forecasting, Marketing Mix, Time Series Method |
| Subjects: | 300 Social sciences > 338 Production > 338.1 Agriculture |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Pertanian > Teknologi Industri Pertanian |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 22 Aug 2014 10:08 |
| Last Modified: | 02 Dec 2021 06:13 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/149711 |
Preview |
Text
SKRIPSI_PERAMALAN_PERMINTAAN_SUSU_PASTEURISASI_KOP_SAE_PUJON.pdf Download (5MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |