PEMANFAATAN MACHINE LEARNING UNTUK OPTIMASI HARGA DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA PT ASIA GARMENT ACCESSORIES - Kurniati, Ike; Trilaksono, Agustinus Rio; Sulistiwaty, Sulistiwaty (JEIS: Jurnal Elektro dan Informatika Swadharma, 2024)
AbstractToday's market is characterized by intense competition, as relatively many similar goods are in the market. One way to win the competition is with a pricing strategy. PT Asia Garment's Accessories is a company engaged in the garment accessories industry, with products such as lace, mote, embroidery, and fabric materials. Pricing is determined by the quality of the product, the level of time efficiency, and the difficulty of the work. The purpose of the research is how to get price optimization using the Artificial Neural Network model. In this study, the method used for data collection is the observation, interviews, and literature studies. According to the results of the price prediction test using Python and machine learning, it is concluded that the price offered is a best price for several products including lace and imported applications, because the predicted price is higher than the original price. Predictions made using ANN produce an accuracy output of 87% that can be said to be good accuracy.Pasar saat ini ditandai dengan persaingan yang ketat, karena relatif banyak barang sejenis yang ditawarkan. Salah satu cara untuk memenangkan persaingan adalah dengan strategi penetapan harga. PT Asia Garment's Accessories, perusahaan yang bergerak dibidang industri aksesoris garmen, dengan produk seperti renda, mote, bordir, dan bahan kain. Penentuan harga ditentukan dengan kualiatas produk, tingkat efisien waktu dan tingkat kesulitan pengerjaannya. Tujuan penelitian bagaimana mendapatkan optimasi harga menggunakan model jaringan syaraf tiruan. Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk pengumpulan datanya yaitu metode observasi, wawancara dan studi kepustakaan. Sesuai hasil prediksi harga yang diuji menggunakan Phyton dan pembelajaran mesin menyimpulkan bahwa harga yang ditawarkan termasuk harga yang baik untuk beberapa produk diantaranya Renda dan Aplikasi import, karena harga prediksi lebih tinggi dibandingkan harga asli. Prediksi yang dilakukan menggunakan ANN menghasilkan ouput akurasi sebesar 87% yang dapat dikatakan akurasinya baik.