Prediksi Penjualan Hijab Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) (Studi Kasus: Vie Hijab Store)
| Main Authors: | Putra, Kevin Nadio Dwi, Muhammad Tanzil Furqon, S.Kom., M.CompSc., Dr. Eng. Novanto Yudistira, S.Kom., M.Sc., |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/id/eprint/194834/1/0520150218-Kevin%20Nadio%20Dwi%20Putra.pdf http://repository.ub.ac.id/id/eprint/194834/ |
Daftar Isi:
- Dalam dunia industri saat ini banyak dari anggota masyarakat telah mendirikan berbagai macam usaha mulai dari usaha mikro hingga usaha makro. Salah satu usaha yang menjadi fokus pada penelitian ini adalah sebuah usaha home industry penjualan hijab yang bernama Vie Hijab Store. Vie Hijab Store mengalami peningkatan penjualan setiap tahunnya, akan tetapi terdapat permasalahan dalam mengatur persediaan bahan baku yang berupa kain. Oleh karena itu, dengan memprediksi jumlah penjualan hijab diharapkan dapat membantu owner dalam melakukan pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk melakukan pembelian bahan baku kain dalam periode tertentu. Penelitian ini akan menggunakan metode prediksi Extreme Learning Machine (ELM) yang terkenal memiliki keunggulan dalam learning speed dan untuk perhitungan tingkat error hasil prediksi menggunakan Mean Average Percentage Error (MAPE). Hasil MAPE terkecil yang diperoleh untuk model Khimar sebesar 22% dan untuk model Pashmina sebesar 12% dengan menggunakan 4 fitur, 5 hidden node, fungsi aktivasi sigmoid biner, dan rasio data sebesar 60%:40% untuk model Khimar dan 70%:30% untuk model Pashmina.