Prediksi Jumlah Penjualan Motor Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation - Aswar, Rifqi Zanuar; Murti, Iham Kresna; Rahman, Alpajiko; Hanafi, Muammar; Fadhilla, Ludvi Jati; Apriyanugraha, Aloung Candrika; Kusumastuti, Rajnaparamitha (Universitas Cokroaminoto Palopo, 2024)
Penjualan sepeda motor memiliki peranan yang penting dalam sektor otomotif yang sangat kompetitif. Mengingat tingkat persaingan yang sangat tinggi di pasar otomotif, upaya terus dilakukan untuk meningkatkan jumlah penjualan motor menjadi sebuah tantangan untuk masa mendatang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai pola penjualan motor dan diharapkan dapat membantu dalam perencanaan strategi bisnis yang lebih optimal. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Kaggle yang mencakup data jumlah penjualan sepeda motor dari tahun 2020 hingga Mei 2023. Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation telah terbukti efektif dalam menangani prediksi dengan data yang rumit dan beragam. Model Multi-Layer Perceptron (MLP) diterapkan dengan arsitektur 10-15-1 dan pelatihan dilakukan selama 300 epoch untuk memperoleh hasil yang optimal. Hasil prediksi dari model ini menunjukkan nilai MAE terendah sebesar 85.557 dan MAPE trendah 18.11%, menandakan tingkat akurasi prediksi masih sangat baik dan dapat diandalkan