Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Audina, Risky
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Pemodelan Pola Varian Parfum Sepatu Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron Audina, Risky; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.82

Abstract

Parfum merupakan produk lifestyle untuk penampilan agar membangun percaya diri pada seseorang. Parfum sepatu merupakan produk spesifik untuk menghilangkan bau tidak sedap pada sepatu. Pemasaran parfum sepatu dilakukan secara offline dan juga online, dengan begitu parfum sepatu me ngalami peningkatan jumlah konsumen. Dengan adanya peningkatan jumlah konsumen belum mengetahui varian aroma apa saja yang sangat laku di pasaran. . Data konsumen yang ada juga belum memberikan hasil maksimal agar mengetahui varian parfum sepatu yang sangat laku dipasaran, sehingga bisa meningkatkan jumlah varian parfum sepatu yang sangat disukai oleh konsumen dan mengurangi jumlah produksi varian parfum sepatu yang sedikit peminatnya. Metode perceptron merupakan bentuk jaringan syaraf tiruan yang sederhana, digunakan untuk mengklasifikasikan suatu tipe pola tertentu yang sering dikenali dengan pemisahan linear. Selain itu, metode perceptron dapat menyelesaikan masalah dengan baik dibanding dengan jaringan syarat tiruan lain, sehingga memungkinkan keluaran yang didapat sesuai dengan target tiap masukan. Dari hasil pelatihan dan pengujian jaringan perceptron yang dilakukan jumlah epoch akan kecil apabila jumlah data pelatihan dan pengujian yang digunakan sedikit yang memiliki nilai akurasi yaitu 29,9%.
Co-Authors Daniel Swanjaya