Implementasi Jaringan Saraf Tiruan (JST) Memprediksi Jumlah Produksi Minuman Cap Badak Menggunakan Algoritma Resilient Backpropagation

Abstract

PT. Pabrik Es Siantar merupakan bagian dari industri produksi minuman tertua di Sumatera Utara, Di mana PT Pabrik Es Siantar Awal nya memproduksi Es batangan dan beberapa tahun kemudian memproduksi minuman berbagai rasa. Seperti Sarparilla, jeruk, dan anggur. Resilient backpropagation merupakan suatu metode pembelajaran yang terawasi dan biasa digunakan oleh perceptron dengan banyak lapisan guna untuk mengubah nilai bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang terdapat di lapisan tersembunyi. Algoritma resilient backropagation biasa disebut RPOP, Tahap pengerjaan pada algoritma RROP sama dengan pendahulunya dulu yaitu perambatan maju (feedfordward) dan tahap perambatan mundur (backward). Pada proses perambatan mundur (backward) berbeda dengan algoritma backpropagation yaitu perbaikan pada nilai pembobot ditentukan oleh suatu faktor yang dapat diatur pada parameter faktor penaik dan penurun. Tujuan dari skripsi adalah memprediksi jumlah produksi minuman Cap Badak dari metode jaringan saraf tiruan resilient backpropagation agar mengetahui berapa produksi tiap tahun nya. Data yang digunakan dalam penelitian diambil langsung dari Data produksi tiap hari dalam kurung waktu 3 tahun 2019 sampai 2021 selama pembuatan dari bahanbaku dan jumah karyawan. Dari data penelitian tersebut menghasilkan model jaringan yang optimal secara berurutan dan berbeda setiap tahunnya. Hal ini menunjukan bahwa metode RPROP memiliki tingkat performansi tinggi dalam hal tingkat akurasi prediksi sebesar 80% pada data.