Peramalan Permintaan Produk Rempah – Rempah Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Dan Time Series Pada PT Supa Surya Niaga Gedangan, Sidoarjo
| Main Author: | Fauzi, MohAliRozikin |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/151084/1/1._HAL_Cover-Daftar_Lampiran.pdf http://repository.ub.ac.id/151084/2/2._BAB_1-3.pdf http://repository.ub.ac.id/151084/3/3._BAB_4-5.pdf http://repository.ub.ac.id/151084/4/0._cover.pdf http://repository.ub.ac.id/151084/ |
Daftar Isi:
- PT Supa Surya Niaga merupakan perusahaan ekspor dan impor rempah – rempah, diantaranya adalah lada putih, lada hitam, cengkeh, pala, kayu manis, kunyit, temulawak, jahe, kencur, kapulaga, bawang putih, daun salam, daun jeruk, dan daun sirih. Rempah - rempah tersebut diolah menjadi bahan setengah jadi seperti bubuk. Masalah dalam perusahaan ini adalah terjadinya kelebihan dan kekurangan bahan baku yang menyebabkan meningkatnya biaya produksi dan biaya persediaan. Bila kekurangan persediaan bahan baku akan meningkatkan biaya stock out dan kehilangan konsumen. Saat ini, PT Supa Surya Niaga belum mampu meramalkan permintaan rempah secara optimal. Metode peramalan yang digunakan adalah jaringan syaraf tiruan. Data yang digunakan dalam metode jaringan syaraf tiruan meliputi harga produk, biaya distribusi dan biaya promosi. Data untuk training adalah periode Januari 2010 – Desember 2013, sedangkan periode Januari 2014 – September 2015 digunakan untuk testing. Arsitektur jaringan terbaik pada peramalan ini akan dipilih berdasarkan nilai Mean Square Error (MSE) terkecil. Model jaringan syaraf tiruan terbaik disimulasi kembali agar didapatkan hasil optimal dengan perubahan fungsi aktivasi dan fungsi pembelajaran. Kemudian, model jaringan yang optimal digunakan untuk meramalkan rempah periode Oktober 2015 - September 2016. Metode jaringan syaraf tiruan dibandingkan dengan metode time series ARIMA. Data yang digunakan dalam metode ARIMA meliputi volume penjualan rempah periode Januari 2010 – September 2015. xiv Berdasarkan hasil penelitian model peramalan permintaan terbaik dengan metode jaringan syaraf tiruan adalah model 3-11-1 pada lada putih, model 3-13-1 pada lada hitam, model 3-8-1 pada ketumbar, model 3-14-1 pada kunyit, dan model 3-14-1 pada jahe. Untuk peramalan permintaan menggunakan metode time series didapatkan model ARIMA (1,0,1) pada lada putih, model ARIMA (1,0,1) pada lada hitam, model ARIMA (1,0,0) pada ketumbar, model ARIMA (1,1,1) pada kunyit, dan model ARIMA (1,1,1) pada jahe. Perbandingan akurasi hasil peramalan permintaan dari metode jaringan syaraf tiruan dan time series dilihat dari nilai RMSE (Root Mean Square Error). Nilai RMSE pada jaringan syaraf tiruan pada lada putih sebesar 0,061; lada hitam sebesar 0,166; ketumbar sebesar 0,140; kunyit sebesar 0,077; dan jahe sebesar 0,437. Nilai RMSE metode ARIMA pada lada putih sebesar 0,276; lada hitam sebesar 0,209; ketumbar sebesar 0,341; kunyit sebesar 0,142; dan jahe sebesar 0,839. Hasil ini menunjukkan bahwa peramalan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan lebih baik daripada metode ARIMA.