UJI PERFORMA METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN PENJUALAN KOMPUTER DI SITCOMP SITUBONDO


RAHMA, RESTU AULIA (2025) UJI PERFORMA METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN PENJUALAN KOMPUTER DI SITCOMP SITUBONDO. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

Text
1. Halaman Cover.pdf

Download (1MB)
Text
2. Abstrak.pdf

Download (403kB)
Text
3. BAB I.pdf

Download (405kB)
Text
4. BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (674kB)
Text
5. BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (572kB)
Text
6. BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
Text
7. BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (373kB)
Text
8. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (366kB)
Text
9. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (380kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menguji performa metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam memprediksi penjualan komputer di SITCOMP Situbondo. Data yang digunakan merupakan data penjualan laptop dari bulan Januari 2020 hingga Januari 2024. Tahapan penelitian meliputi normalisasi data menggunakan metode Min-Max, perancangan arsitektur jaringan saraf tiruan, pengujian performa melalui 31 iterasi (epoch), serta evaluasi akurasi model menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE). Proses pelatihan dilakukan menggunakan software RapidMiner, dengan parameter tetap pada learning rate, momentum, jumlah hidden layer, dan jumlah neuron. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa nilai Root Mean Squared Error RMSE terendah diperoleh pada iterasi ke-28, yaitu sebesar 0,162. Nilai tersebut mengindikasikan bahwa model cukup akurat dalam memprediksi data penjualan. Dengan demikian, metode Backpropagation Neural Network terbukti efektif digunakan untuk peramalan penjualan komputer pada studi kasus ini.

Dosen Pembimbing: DASUKI, MOH and FITRIYAH, NUR QODARIYAH | NIDN0722109103, NIDN0727097501
Item Type: Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci: Peramalan, Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation, RapidMiner, RMSE, Laptop
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User: Restu Aulia Rahma | restuauliarahma045@gmail.com
Date Deposited: 23 Jul 2025 01:28
Last Modified: 23 Jul 2025 01:28
URI: https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/25781

Actions (login required)

View Item
View Item