WARDHANA, Ezra Prasetya Panca (2026) Pengembangan Model Peramalan Penjualan Produk Menggunakan Backpropagation Neural Networks untuk Meminimasi Nilai Error pada Produksi Obat Herbal. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Download (191kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Download (312kB)
	PDF (BabI) BAB-I- Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 20 February 2027. Download (239kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 20 February 2027. Download (669kB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 20 February 2027. Download (397kB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 20 February 2027. Download (793kB)
	PDF (BabV) BAB-V-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 20 February 2027. Download (891kB)
	PDF (BabVI) BAB-VI-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (BabVII) BAB-VII-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Download (233kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Download (211kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Ezra Prasetya Panca Wardhana-H1E021037-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only Download (951kB)

Abstract

Peramalan atau forecasting merupakan sebuah proses dalam prediksi nilai di masa depan menggunakan data sebelumnya yang sudah diketahui. Peramalan memang membantu dalam proses perencanan dan proses pengambilan keputusan, namun hasil peramalan tidaklah selalu akurat. Untuk mengatasi hal tersebut penelitian ini diusulkan untuk mengembangkan sebuah model peramalan produk yang lebih baik dengan mengimplementasikan algoritma Backpropagation neural networks (BPNN), dengan fungsi tujuan utama untuk meminimalkan nilai error. Metodologi penelitian ini menggunakan data historis bulanan dari tahun 2022 hingga 2025, yang dibagi menjadi 39 data training dan 9 data testing. Model BPNN dirancang untuk memproses tiga variabel masukan, yaitu data sales historis, data forecast perusahaan, dan data period. Melalui serangkaian uji coba, didapatkan arsitektur jaringan terbaik yaitu 3-10-1 (3 input neuron, 10 hidden neuron, 1 output neuron). Setelah melalui proses pelatihan dengan parameter terpilih, yaitu 2000 epoch dan learning rate 0,5, model yang dikembangkan menunjukkan performa yang sangat tinggi. Hasil pengujian pada data testing membuktikan keakuratan model dengan pencapaian nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 0,0234 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 13,23%. Hasil ini menunjukkan bahwa model BPNN yang diusulkan mampu memberikan solusi peramalan yang jauh lebih akurat dan andal dibandingkan metode yang digunakan perusahaan saat ini, sehingga dapat menjadi dasar pengambilan keputusan untuk mengoptimalkan jadwal produksi dan mengurangi risiko kekurangan stok.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Nomor Inventaris:	H26070
Uncontrolled Keywords:	Backpropagation neural networks, Forecasting penjualan, Machine learning, Minimasi error.
Subjects:	E > E401 Errors H > H107 Herbs S > S23 Sales management
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Industri
Depositing User:	Mr. Ezra Prasetya Panca Wardhana
Date Deposited:	20 Feb 2026 04:16
Last Modified:	20 Feb 2026 04:16
URI:	http://repository.unsoed.ac.id:443/id/eprint/39750

Actions (login required)

View Item