Jaringan Syaraf Tiruan Peramalan Inventory Barang Habis Pakai Plastik Obat Menggunakan Algoritma Backpropagation

  • Ramalia Noratama Putri Jurusan Teknik Informatika, STMIK Amik Riau
Keywords: jaringan syaraf tiruan, algoritma backpropagation, peramalan, inventrory

Abstract

Jaringan  syaraf  adalah  merupakan  salah  satu representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu mencoba  untuk  mensimulasikan  proses  pembelajaran pada  otak  manusia  tersebut.  Dalam  penelitian  ini membahas   mengenai  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan  metode  algoritma  backpropagation dalam  peramalan  inventory  barang  habis  pakai  di rumah  sakit,  karena  persediaan  barang  habis  pakai sangat  mempengaruhi  pelayanan  terhadap  pasien pada  rumah  sakit.  Algoritma  backpropagation  pada jaringan  syaraf  tiruan  dapat  menyelesaikan  masalah permalan,  karena  pola  data  dari  peramalan  adalah runtun  waktu  (time  series).  Backpropagation  adalah metode  penurunan  gradient  untuk  meminimilkan kuadrat error keluaran. Hasil yang didapatkan adalah Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma backpropagation dapat meramalkan inventory barang habis pakai pada bulan berikutnya.

References

Devi, C., Reddy, B., & Kumar, K. (2012). ANN Approach for Weather Prediction using Back Propagation. International Journal of Engineering Trends and Technology, 3(1), 19–23.

Retrieved from:http://www.ijettjournal.org/volume-3/issue-1/IJETT-V3I1P204.pdf

Siang, J. J. (2009). “Jariangan Saraf Tiruan & Pemograman Menggunakan MATLAB.â€Yogyakarta: Andi.

Sutojo. (2011). Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi.

Wulandari, A. S., T, E. P. S., & Kom, M. (2009). Model Pembelajaran Off-Line Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teknik Elektronika PENS 2009, 1–7.

How to Cite
Putri, R. N. (1). Jaringan Syaraf Tiruan Peramalan Inventory Barang Habis Pakai Plastik Obat Menggunakan Algoritma Backpropagation. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi, 2(1), 73-78. https://doi.org/10.33372/stn.v2i1.129