IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA HOME INDUSTRI BREM UNTUK MENCEGAH KETERLAMBATAN DISTRIBUSI PENGIRIMAN PRODUK

Jaringan Syaraf Tiruan merupakan suatu tiruan pola pikir otak manusia dalam menentukan targetnya, disebut tiruan karena Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan metode matematis matrik yang terprogram pada suatu aplikasi komputer dalam penyelesaiannya. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah pendistribusian produk pada Home Industri Brem yang kurang efektif dikarenakan permintaan pasar yang tidak menentu dalam setiap bulan sedangkan jika terjadi permintaan pasar yang terus bertambah tanpa terduga dan produsen tidak menyediakan produk yang cukup untuk memenuhi semua permintaan konsumen akan menyebabkan penumpukan permintaan produk dan terjadi keterlambatan pengiriman bahkan tidak semua permintaan konsumen dapat terpenuhi. Tidak terpenuhinya seluruh permintaan pasar produk brem mengakibatkan kerugian besar bagi produsen dan konsumen itu sendiri. Permintaan konsumen selalu tidak menentu atau berubah-ubah di setiap periode berikutnya, penelitian ini bertujuan untuk menentukan rancangan arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan backpropagation terbaik dalam meramalkan jumlah permintaan pasar pada produk brem menggunakan software matlab untuk mencegah terjadinya keterlambatan pendistribusian produk brem sehingga produsen dapat mempersiapkan produk secara maksimal dengan melihat hasil prediksi dan tidak mengalami kerugian. Peramalan merupakan suatu dugaan terhadap suatu nilai yang akan datang dengan memperhatikan data atau informasi masa lalu maupun pada saat ini. Banyaknya perusahaan yang sedang berkembang di Indonesia saat ini menimbulkan persaingan bisnis yang sangat ketat baik di bidang jasa dan produk, sementara konsumen memilih pelayanan terbaik, mutu tinggi dan harga yang murah. Backpropagation dengan metode matematisnya yang juga merupakan bagian dari Jaringan Syaraf Tiruan adalah metode yang tepat untuk menentukan peramalan tersebut. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data pendistribusian produk brem selama 3 tahun terakhir yaitu dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2016 yang telah dilakukan proses normalisasi data dan selanjutnya diprogram menggunakan software matlab. Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis, algoritma Neural Network Backpropagation mampu memodelkan prediksi jumlah permintaan pasar produk brem dan memiliki tingkat kesalahan prediksi (forecasting error) yang baik dalam melakukan prediksi. Kata kunci : Peramalan, Home Industri Brem, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, Matlab