Model Peramalan Toko Swalayan XYZ dengan Backpropagation Neural Network - Gusti Ayu Agung Putri Pramesti Maharani; Wayan Gede Suka Parwita (Jurnal Krisnadana, 2024)
Data penjualan barang di toko swalayan XYZ termasuk ke dalam jenis data time series. Setelah melihat  keseluruhan data, pola data dari kategori body care adalah stasioner dimana kategori ini mengalami penurunan dan kenaikan penjualan tiap bulannya, dapat dikatakan bahwa fluktuasi dari data kategori tersebut lumayan stabil. Salah satu analisis time series adalah peramalan, peramalan dapat dilakukan dengan berbagai metode namun pemilihan metode disesuaikan lagi dengan kondisi datanya. Penulis menggunakan metode backpropagation neural network karena dapat memproses data dengan jumlah yang besar seperti data penjualan. Pada kasus data time series ini, metode backpropagation neural network memiliki kemampuan untuk mempelajari pola – pola kompleks dengan berbagai model arsitektur yang mungkin sulit dilakukan oleh pendekatan lain. Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan model terbaik dengan akurasi yang baik pula dari metode backpropagation neural network dalam meramalkan data penjualan ini. Hasil dari penelitian ini yaitu dari 50 model yang dicoba, dihasilkan 2 model terbaik yaitu model 42 dengan arsitektur 13-15-10 yang menghasilkan MAPE sebesar 23,10% den model 41 dengan arsitektur 13-14-10 yang menghasilkan MSE sebesar 10,12.