Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

Analisis Peramalan Permintaan Produk dengan Algoritma Backpropagation Neural Network Pada PT Herba Emas Wahidatama Karlina Jati, Putri; Wahyuning Laily, Dona; Harya, Gyska Indah
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 6: Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025126

Abstract

PT Herba Emas Wahidatama menghadapi tantangan dalam permasalahan stok yang tidak seimbang, seperti kelebihan dan kekurangan stock akibat dari permintan yang bervariasi, mulai dari produk dengan permintaan tinggi (fast moving), permintaan stabil (reguler), dan permintaan rendah (slow moving). Untuk mengtasi permasalahan tersebut digunakan metode peramalan permintaan produk dengan algoritma backpropagation neural network dengan data historis permintaan tahun 2021 – 2023. Hasil peramalan menunjukkan bahwa model algoritma backpropagation neural network memiliki akurasi dengan nilai MAPE yang rendah dan efektifitas peramalan yang baik. namun permintaan produk tinggi dan rendah dapat di prediksi dengan sangat akurat. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma backpropagationn neural network dapat digunakan untuk meramalkan permintaan yang lebih akurat dan memebnatu perusahaan dalam mengatur persediaan secara efisien dan menghindari kekurangan atau kelebihan stock.   Abstract PT Herba Emas Wahidatama faces challenges related to unbalanced stock, including excess and shortages, due to varying demand. This demand ranges from products with high demand (fast-moving), to stable demand (regular), and low demand (slow-moving). To overcome this issue, a product demand forecasting method is employed using the backpropagation neural network algorithm, which utilizes historical demand data from 2021 to 2023. The forecasting results indicate that the backpropagation neural network algorithm model demonstrates accuracy with a low MAPE value and good forecasting effectiveness. However, both high and low product demand can be predicted with great accuracy. These results suggest that the backpropagation neural network algorithm can be used for more accurate demand forecasting and can help companies manage inventory efficiently, avoiding shortages or excess stock.
Saluran Pemasaran Cabai Rawit di Desa Pucuk Kecamatan Dawarblandong Kabupaten Mojokerto Nandika, Septiyan Dwiki; Mubarokah, Mubarokah; Harya, Gyska Indah
JURNAL PERTANIAN Vol 16, No 3 (2025): Jurnal Ilmiah Respati
Publisher : Universitas Respati Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52643/jir.v16i3.6421

Abstract

Bird’s eye chili is a high-value horticultural commodity and plays a significant role in supporting farmers' income. Pucuk Village, Dawarblandong District, Mojokerto Regency, is one of the main production areas with high productivity. However, farmers in this area still face marketing issues, particularly long distribution channels and limited access to market price information. This study aims to identify the marketing channels of bird’s eye chili, calculate marketing costs and margins, and analyze efficiency and farmer’s share in each channel. Data were collected from 50 farmers and 14 traders selected purposively. Quantitative analysis was conducted using formulas for margin, marketing costs, efficiency, and farmer’s share. The results revealed three marketing patterns: (1) farmer – retailer –consumer, (2) farmer–collector–retailer–consumer, and (3) farmer–wholesaler–collector – retailer–consumer. The first channel had the highest efficiency and a farmer’s share above 80%. In contrast, the longest channel provided higher margins for intermediaries but reduced the share received by farmers. In conclusion, shorter marketing channels are more efficient and beneficial for farmers. Therefore, strengthening farmer institutions and improving direct access to markets are essential to shorten the distribution chain.
Peran Penyuluh Pertanian Dalam Mendampingi Petani Padi Menggunakan Mesin Combine Harvester Pada Masa Panen Di Desa Kenep, Kecamatan Balen, Kabupaten Bojonegoro Mahardika, Serly Bella; Fitrasha, Firda Laksmi; Noviputri, Yoanna Travellina; Samsiyah, Vita Nur; Maliha, Amanda; Aura, Ananda Shafiyah Khansa; Harya, Gyska Indah
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 12 No 1.A (2026): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan
Publisher : Peneliti.net

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sektor pertanian Indonesia memiliki potensi yang besar, mengingat negara ini adalah negara agraris terutama dalam produksi padi yang menjadi komoditas unggulan sebagai sumber pangan. Penggunaan teknologi pertanian modern berupa Combine Harvester bertujuan untuk meningkatkan efisiensi keseluruhan dalam sektor pertanian khususnya komoditas padi. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi lapangan, wawancara mendalam, dan dokumentasi. Temuan penelitian mengungkapkan bahwa penyuluh pertanian memegang peranan krusial sebagai pendidik, penyedia informasi, serta fasilitator. Dalam perannya sebagai pendidik, penyuluh memberikan pembinaan dan pelatihan praktis kepada petani terkait penggunaan Combine Harvester. Sebagai sumber informasi, penyuluh menyampaikan berbagai informasi terkini mengenai teknologi pertanian, prosedur peminjaman alat, hingga mekanisme penyerapan hasil panen. Sedangkan sebagai fasilitator, penyuluh membantu memperlancar komunikasi antara petani dan instansi pertanian serta mendampingi proses peminjaman dan pemantauan penggunaan alat.