UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Analisis peramalan penjualan pada perusahaan ritel menggunakan metode genetic algorithm neural network

Qlea Roskiando; Isti Surjandari Prajitno, supervisor; Rahmat Nurcahyo, supervisor; Maya Arlini Puspasari, examiner; Inaki Maulida Hakim, examiner (Universitas Indonesia, 2014)

 Abstrak

Peramalan penjualan merupakan salah satu kunci keberhasilan manajemen rantai pasok sebuah perusahaan. Hal tersebut tidak hanya berlaku untuk perusahaan manufaktur, namun juga pada industry ritel. Untuk itu, peramalan terhadap penjualan merupakan hal yang sangat penting.. Untuk melakukan peramalan tersebut, metode peramalan ARIMA dan Neural network mampu melakukan prediksi berdasarkan data historis permintaan time series. ARIMA mampu melakukan regresi data dengan sangat baik, sedangkan NN mampu memprediksi data dengan pelatihan terhadap data historis. Selain itu, optimasi Neural network dengan Genetic Algorithm mampu memnentukan jumlah neuron tersembunyi yang optimal sehingga mampu mempersingkat waktu training pada pelatihan NN. Objek dalam penelitian kali ini menggunakan produk dengan 3 karakteristik berbeda yaitu penjualan pada telur ayam, mie instan, dan wadah kontainer plastik. Pada penelitian ini, GA-NN menghasilkan tingkat akurasi peramalan yang lebih baik disbanding model lain.

Sales forecasting is one of the requirements the company should do to meet a successful supply chain management. It applied not only in manufacturing companies, but also in retail industries. Therefore, sales forecasting is a very important thing. To do sales forecasting, forecasting methods such as ARIMA and Neural network can do prediction based on time series demand historical data. ARIMA is able to perform data regression very well, while NN is able to predict data with training based on historical data. Moreover, Neural network optimization with Genetic Algorithm is able to determine quantity of optimal hidden neuron so NN training time can be shortened and the result should be more accurate. Objects used in this research are products with 3 different characteristics; there are chicken egg, instant noodle, and plastic container. This research shows that GA-NN generates better forecast compared to the other model.

 File Digital: 1

Shelf
 S53847-Qlea Roskiando.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Skripsi Membership
No. Panggil : S53847
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Universitas Indonesia, 2014
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : unmediated ; computer
Tipe Carrier : volume ; online resource
Deskripsi Fisik : xiv, 63 pages : illustration ; 30 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S53847 14-18-505709869 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20368503
Cover