Algoritma Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Volume Logistik Pada Ketersediaan Gudang - Ariel Ismail; Deden Wahiddin; ra Rahmat (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2024)
Tujuan penelitian ini adalah memprediksi volume logistik untuk ketersediaan gudang, dimana hal tersebut tidak menutup kemungkinan dapat terjadinya pemasukan volume logistik yang seketika membengkak melebihi target persediaan gudang. Untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu dengan memprediksi stok/volume logistik untuk ketersediaan gudang menggunakan salah satu algoritma backpropagation jaringan syaraf tiruan dengan menggunakan tools matlab 2023a. Data yang diperoleh sebanyak 6 tahun dari tahun 2017 sampai 2022 setelah itu, data tersebut dilakukan proses pre processing. Setelah melalui tahap pre processing, data tersebut dibagi menjadi data latih dan data uji. Data latih untuk proses training dan data uji untuk proses testing, data latih sebanyak 5 tahun dari tahun 2017 sampai 2021, dan data uji sebanyak 1 tahun dari tahun 2022 saja. Tahapan penelitian ini dilakukan dengan mulai, pengumpulan data, analisis data, pengujian, implementasi, evaluasi sampai tahap selesai. Kesimpulan dari proses ini algoritma backpropagation menghasilkan nilai MAPE 8.2268%, MSE 0,008091, RMSE 0.08995 dan menghasilkan akurasi sebesar 92%.