Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS
Wiwien Hadi Kurniawati
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perancangan Sales Prediction Model Menggunakan Metode Neural Network Kristiawan Nugroho; Wiwien Hadi Kurniawati; Raden Mohamad Herdian Bhakti
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 4 No 02 (2022): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v4i02.870

Abstract

Datamining merupakan fenomena penting pada bidang ilmu teknologi informasi yang telah membantu manusia pada berbagai bidang kehidupan. Datamining merupakan bidang ilmu yang menarik untuk diteliti apalagi pada saat ini dimana Big Data yang dihaslilkan dalam berbagai kehidupan manusia mempunyai volume yang sangat besar namun kurang memberikan arti bagi kehidupan. Penelitian datamining mengenai sales prediction memberikan kontribusi positif bagi para pengambil keputusan dalam melakukan prediksi penjualan barang yang dilakukan secara online berdasarkan beberapa fitur antara lain usia,jenis kelamin,minat,impresi maupun jumlah uang yang dibelanjakan. Penelitian ini berkontribusi dalam membangun sebuah model regresi sales prediction menggunakan metode Neural Network yang dapat dipergunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan untuk menjual jenis produk yang diminati berbagai macam segment pada toko online. Metode Neural Network yang merupakan salah satu metode yang bekerja berdasar pola berpikir syaraf manusia terbukti memberikan hasil terbaik dalam membangun model sales prediction dibandingkan metode Random Forest dan AdaBoost. Sales prediction model menggunakan Neural Network menunjukkan hasil kinerja yang diukur dengan Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.831, Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,911 dan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,650.
Co-Authors Dian Kristiawan Nugroho Raden Mohamad Herdian Bhakti