PERAMALAN PELAYANAN SERVICE MOBIL (AFTER SALE) MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK (BPNN) - Novianti Puspitasari; Haviluddin Haviluddin; Arinda Mulawardani Kustiawan; Hario Jati Setyadi; Gubtha Mahendra Putra (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia, 2021)
Mobil adalah salah satu alat transportasi darat yang penting, karena mobil dapat membantu manusia dalam beaktivitas khususnya untuk pergi dari satu tempat ke tempat lain. Hal ini membuat para produsen mobil berlomba-lomba untuk menciptakan mobil dengan kelebihan dan keunggulan, sehingga jumlah mobil dipasaran sangat banyak dan bervariasi. Seiring dengan meningkatkan jumlah mobil maka Agen Tunggal Pemegang Merk (ATPM) berlomba-lomba untuk memberikan pelayanan after-sale (service mobile). Namun, pihak perusahaan mengalami kesulitan dalam mengetahui laju pertumbuhan jumlah service mobile yang ditangani, sehingga memberikan kerugian yang berdampak pada sumber pendapatan. Oleh karena itu diperlukan sebuah metode baku dalam menentukan peramalan jumlah service mobil di tahun berikutnya. Penelitian ini mengimplementasikan metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam peramalan pelayanan service mobil (after-sale) dan Mean Square Error (MSE) untuk metode pengujian akurasi hasil peramalan yang terbentuk. Adapun data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pelayanan service mobil (after-sale) selama lima tahun terakhir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur terbaik untuk peramalan pelayanan after-sale menggunakan BPNN adalah model arsitektur 5-10-5-1 dengan learning rate sebesar 0,2 dan fungsi pembelajaran yaitu trainlm serta MSE sebesar 0,00045581. Hal ini membuktikan bahwa metode BPNN mampu memprediksi pelayanan service mobile (after-sale) dengan nilai akurasi peramalan yang baik.