Integrasi Self Organizing Maps Dan Backpropagation Pada Model Prediksi Penjualan - Nawawi, Moh. Danang; Swanjaya, Daniel (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2021)
Beragam metode pembelajaran untuk jaringan saraf tiruan juga terus dikembangkan, seperti delta learning rule, kohonen self-organizing maps, dan back-propagation. Penerapan metode backpropagation telah banyak dilakukan oleh para peneliti tetapi kualitas peramalan yang didapat belum memuaskan. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan metode Self Organizing Maps (SOM) dan Backpropagation, untuk mendapatkan kualitas peramalan yang lebih baik. Dataset yang digunakan adalah data penjualan kopi sachet per bulan dari PT. Kapal Api. Data penjualan dinormalisasi, kemudian dibentuk menjadi Vektor Fitur dengan panjang tertentu, kemudian dikelompokan menggunakan SOM. Tiap kelompok hasil dari SOM diolah menggunakan Backpropagation sehingga didapat Jaringan yang telah siap digunakan. Jaringan Backpropagation digunakan untuk mendapatkan output, kemudian output tersebut didenormalisasi untuk mendapatkan nilai aktual. Nilai aktual dan nilai nyata dibandingkan untuk pendapatkan nilai Mean Absolute Precentage Error (MAPE). Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa tingkat heterogenitas data sangat berpengaruh terhadap kuallitas pengelompokan dan peramalan yang didapat. Pada penelitian ini nilai MAPE yang diperoleh dari proses peramalan yang mengintegrasikan SOM dan Backpropagation lebih baik dari pada proses peramalan yang hanya menggunakan Backpropagation saja.