LLDIKTI10LLDIKTI10

SAINS DAN INFORMATIKA : RESEARCH OF SCIENCE AND INFORMATICSAINS DAN INFORMATIKA : RESEARCH OF SCIENCE AND INFORMATIC

Penelitian ini dilatarbelakangi dari masa Pandemi Covid-19 yang memaksa pemerintah untuk memberlakukan pembatasan berskala besar sehingga melumpuhkan aktivitas fisik, hal ini berdampak besar terhadap perekonomian rakyat, maka salah satu cara untuk tetap bertahan dan memproduksi bagi industri rumahan adalah dengan berjualan online. Masalahnya adalah apakah penjualan online ini menjadi solusi terbaik untuk mengatasi kesulitan aktivitas fisik terutama dalam perdagangan selama pandemi Covid-19?. Tujuan dari penelitian ini yaitu melatih dan menguji jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagtion untuk mendapatkan hasil peramalan yang akurat. Data yang diperoleh diolah menggunakan metodologi research and development (R&D) yaitu data dipisahkan menjadi 2 bagian, untuk melatih jaringan dan untuk menguji kinerja dari jaringan syaraf tiruan, kemudian dilakukan uji validitas terhadap kedua data tersebut. Dari pelatihan yang sudah dilakukan dengan menggunakan aplikasi Matlab.2011 berhasil menemukan goal sesuai nilai error toleransi yang sudah ditentukan yaitu 0,02 pada epoch ke 33. Dari pengujian, berhasil menemukan goal sesuai nilai error toleransi yang sudah ditentukan yaitu 0,2 pada epoch ke 100. Dari uji validitas diperoleh nilai MAPE 0,32%. Hasil uji validasi menunjukkan hubungan yang signifikan antara pelatihan dan pengujian jaringan, JST mampu menyimpan knowledge untuk pengujian jaringan berikutnya.

Jaringan syaraf tiruan mampu melakukan pelatihan dan pengujian dengan baik dalam meramalkan penjualan online industri rumahan selama pandemi Covid-19.Tingkat kesalahan peramalan tergolong sangat rendah, yaitu 0,33% pada pelatihan dan 0,32% pada pengujian, menunjukkan akurasi yang tinggi.Hasil peramalan ini dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengembangan strategi penjualan online.

Pertama, perlu dilakukan penelitian untuk memprediksi penjualan online pada platform marketplace tertentu seperti Tokopedia atau Shopee, guna melihat sejauh mana akurasi Jaringan Syaraf Tiruan (JST) ketika diterapkan pada data yang lebih spesifik dan besar. Kedua, dapat dikembangkan penelitian yang menggabungkan metode JST dengan algoritma optimasi seperti Particle Swarm Optimization untuk mengurangi kesalahan pelatihan dan mencegah overfitting, mengingat dalam penelitian ini disebutkan risiko overfitting pada metode backpropagation. Ketiga, perlu diteliti penerapan JST untuk memprediksi perubahan tren penjualan berdasarkan faktor eksternal seperti kebijakan pemerintah, fluktuasi harga bahan baku, atau musim, agar model peramalan menjadi lebih komprehensif dan adaptif terhadap perubahan lingkungan bisnis. Dengan demikian, model yang dihasilkan tidak hanya akurat, tetapi juga lebih relevan dan siap digunakan dalam berbagai kondisi dinamis yang dihadapi pelaku industri rumahan.

  1. Pemanfaatan ANN untuk Prediksi Penjualan Online Industri Rumahan selama Pandemi Covid-19 | SAINS DAN... doi.org/10.22216/jsi.v7i1.234Pemanfaatan ANN untuk Prediksi Penjualan Online Industri Rumahan selama Pandemi Covid 19 SAINS DAN doi 10 22216 jsi v7i1 234
  2. Metode Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Performa Mahasiswa Pada Pembelajaran Berbasis Problem Based... ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis/article/view/10896Metode Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Performa Mahasiswa Pada Pembelajaran Berbasis Problem Based ejournal undip ac index php jsinbis article view 10896
  3. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Peramalan Penjualan Dalam Mendukung Pengembangan Agroindustri... habitat.ub.ac.id/index.php/habitat/article/view/334Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Peramalan Penjualan Dalam Mendukung Pengembangan Agroindustri habitat ub ac index php habitat article view 334
Read online
File size604.86 KB
Pages7
DMCAReport

Related /

ads-block-test