PENERAPAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN STRUKTUR BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI STOK OBAT DI APOTEK (STUDI KASUS : APOTEK ABC) - Novi Yanti (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2011)
Apotek ABC adalah apotek yang menjual obat-obatan. Apotek ini menggunakan cara manual dalam mendatastok obat dan data tersebut kemudian disimpan dalam Microsoft Excel. Untuk mengetahui jumlah stok obatmembutuhkan waktu yang lama karena tidak ada gambaran berapa jumlah stok obat yang tersisa. Tujuannyaadalah untuk menghindari terjadinya kekosongan stok. Selama ini, untuk mengetahui jumlah stok hanya denganmenghitung sisa stok yang ada, kemudian membandingkan jumlah antara obat yang terjual dengan fakturpembelian. Permasalahan yang terjadi yaitu tidak validnya data stok obat yang ada dan sulitnya melakukanprediksi untuk pemesanan ditahun berikutnya. Pada paper ini mencoba menerapkan metode Neural Networkdengan struktur backpropagation untuk melakukan prediksi pendataan stok obat di apotek dengan evaluationpattern menggunakan aplikasi Matlab 6.1. Penerapan metode ini bertujuan untuk mendapatkan hasil prediksistok obat. Hasil diberikan dalam bentuk angka dan grafik untuk prediksi tahun berikutnya dengan jumlah nodeinput 10, node hidden 3 dan node output 1. Nilai learning rate yang digunakan adalah 0,1, 0,5 dan 0,8. Hasilpengujian yang dilakukan menghasilkan RMSE pada learning rate 0.5. Diharapkan nantinya dengan metode inidapat memberikan solusi kepada pihak apotek untuk melakukan prediksi stok obat satu tahun kedepan sehinggamempermudah pekerjaan pada bagian inventori dan penjualan di apotek ABC.