Era globalisasi menyebabkan pertumbuhan industri Fast Moving Customer Goods (FMCG) menjadi sangat pesat, karena seiring meningkatnya pertumbuhan penduduk manusia, meningkat pula tingkat konsumsi. Tingkat ketepatan peramalan permintaan (Sell in) pada suatu pasar modern pada umumnya masih tergolong rendah, oleh karena itu dibutuhkan suatu metode peramalan permintaan yang lebih baik. Pada umumnya, peramalan dihitung berdasarkan data masa lalu, namun pada penelitian ini peramalan akan dihitung dengan mempertimbangkan beberapa faktor. Metode yang digunakan dalam perhitungan penelitian ini adalah Neural network. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode Neural network lebih baik dibandingkan dengan metode yang digunakan pada suatu perusahaan FMCG. Tujuan akhir dari tingkat peramalan yang lebih baik akan berujung kepada persediaan yang optimal.

---

Era of globalization led Fast Moving Customer Goods (FMCG) growth rapidly, because the more increasing human population growth the more increasing the level of consumption. Forecast accuracy for the demand (Sell in) in modern trade generally is still poor there fore needed the forecasting method better. Generally, forecasting is calculated based on historical data but in this research, forecasting will be calculated by considering several factors. The method used in this research is Neural network. The results showed that the Neural network method is better than the methods used in an FMCG company. The ultimate goal of better forecasting levels will lead to optimal inventory.