## Prediksi Jumlah Penjualan Produk di PT Ramayana Pematangsiantar Menggunakan Metode JST Backpropagation
Muhammad Syafiq, Dedy Hartama, Ika Okta Kirana, Indra Gunawan, Anjar Wanto
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia email : *1 muhammadsyafiq4567@gmail.com
Submitted 15-01-2020; Accepted 03-02-2020; Published 15-02-2020

## Abstrak
Produk adalah salah satu hal yang paling penting dalam hal bisnis terutama bagi industri ritel. Ramayana adalah salah satu tempat yang paling  bagus  untuk  penjualan  produk-produk  baik  itu  berupa  makanan  maupun  minuman.  Pada  tahun  2012-2018,  jumlah  penjualan produk-produk di Ramayana mengalami kurva naik turun. Hal itu bisa mengakibatkan laba rugi bagi Ramayana, untuk menghindari hal tersebut perlu diadakan sebuah prediksi untuk tahun-tahun berikutnya agar pihak Ramayana dapat mengetahui apa yang akan terjadi di tahun-tahun  berikutnya  dalam  penjualan  poduk    dan  dapat  mengambil  suatu  langkah  untuk  lebih  efektif  dalam  menjual  produk- produknya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data laporan tahunan penjualan produk yang bersumber dari Ramayana dari tahun  2012  sampai  dengan  tahun  2018.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  Backpropagation  dengan menggunakan 5 arsitektur yaitu 3-26-1, 3-31-1, 3-35-1, 3-39-1 dan 3-40-1. Arsitektur yang terbaik adalah 3-35-1 dengan tingkat akurasi 92%. Hasil yang diperoleh adalah hasil prediksi jumlah penjualan untuk tahun 2019, 2020, 2021, dan 2022.
Kata Kunci: Produk, Ramayana, Prediksi, JST, Backpropagation.

## Abstract
Product is the one of thing which more important in the business especially for the retail industry. Ramayana is the one exact place for selling retail products such as clothing, shoes, or slipper. On 2012-2018, the number of sales of products in Ramayana experience curve up and down. That thing can cause profit and lose for Ramayana, to avoid that thing need to be held a prediction for the next months so that Ramayana side can know what will happen in the next months in selling it’s product and can take a step for more effective in selling it’s products. The data which used in this research is the data report monthly product sales of shoes  & sandal sourced from Ramayana from 2012 until 2018. This research uses the Backpropagation neural network method using 5 architectures namely 3-26-1, 3-31-1, 3-35- 1, 3-39-1 and 3-40-1. The best architecture is 3-35-1 with an accuracy rate of 92%. The results obtained are the results of the prediction of the number of sales for 2019, 2020, 2021 and 2022.
Keywords : Product, Ramayana, Prediction, Artificial Neural Network, Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan adalah transaksi yang pertama dan terpenting antara penjual dengan pembeli dimana uang ditukar dengan barang atau  jasa.  Penjualan  merupakan  aktivitas  yang  sering  dilakukan  dimana  saja  dan  kapan  saja  baik  itu  di  toko,  pasar tradisional, supermarket  dan sebagainya. Penjualan ini bertujuan untuk  meningkatkan bisnis pembeli, maksudnya apabila suatu  perusahaan  tidak meningkatkan  produknya baik  itu  dalam  segi  versi  maupun  kualitasnya  maka  pembeli  tidak  akan berniat untuk  membeli produk tersebut. Itu  mengapa perusahaan-perusahaan selalu meningkatkan  produk-produk mereka untuk menarik minat pembeli  terutama perusahaan-perusahaan di Indonesia.
Indonesia sebagai negara yang berkembang memiliki banyak perusahaan-perusahaan maupun industri yang berdiri di  seluruh  daerahnya,  salah  satu  yang  paling  besar  adalah  industri  ritel.  Industri  ritel  di  Indonesia  saat  ini  semakin berkembang  dengan  semakin  banyaknya  pembangunan  gerai-gerai  baru  di  berbagai  tempat  [1].  Salah  satu  tempat perdagangan industri ritel adalah Ramayana Plaza. Ramayana plaza adalah jaringan toko swalayan yang memiliki banyak cabang  di  Indonesia.  Selain  department  store  yang  menjual  produk  sandang  seperti  baju  dan  sepatu,  Ramayana  juga memiliki supermarket atau pasar swalayan yang menjual kebutuhan pangan dan sehari-hari [2]. Ramayana memiliki visi & misi untuk menjadi peritel terbesar di Indonesia dengan memberikan kualitas produk yang tinggi kepada konsumen. Pada tahun 1999 Ramayana didirikan di kota Pematangsiantar dan masih beroperasi sampai saat ini dengan perkembangan yang besar dan pengunjung yang sangat banyak tiap bulannya.
Akhir-akhir  ini  Ramayana  Pematangsiantar  sedang  mencoba  untuk  meningkatkan  jumlah  penjualan  produk- produknya agar tidak mengalami kerugian yang besar bagi perusahaan serta menutup kerugian atas terbakarnya Ramayana pada tahun 2009. Namun sebelum hal itu terjadi jumlah penjualan Ramayana tidak akan mengalami peningkatan sehingga akan  menimbulkan  dampak  negatif  kepada  Ramayana  Pematangsiantar.  Dampak  dari  tidak  meningkatnya  penjualan produk di Ramayana ialah target penghasilan marketing yang tidak dapat tercapai. Maka untuk itu perlu dilakukan sebuah penelitian  berupa  prediksi  agar  dapat  mengetahui  berapa  jumlah  penjualan  produk-produk  Ramayana  yang  terprediksi  di tahun  yang  akan  datang.  Metode  yang  akan  digunakan  untuk  membantu  proses  prediksi  adalah  Backpropagation. Backpropagation  adalah  algoritma  pembelajaran  untuk  memperkecil  tingkat  error  dengan  cara  menyesuaikan  bobot- bobotnya berdasarkan perbedaan output dan target yang diinginkan.
Backpropagation  adalah  metode  pembelajaran  jaringan  syaraf  tiruan  yang  umum  digunakan.  Backpropagation bekerja melalui proses secara teratif dengan menggunakan sekumpulan contoh  data (data training), membandingkan nilai prediksi dari jaringan dengan setiap contoh data. Backpropagation digunakan pada jaringan multi-layer yang dapat terdiri atas beberapa hidden unit, dan bertujuan untuk meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan [3].
Adapun  tujuan  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengimplementasikan  metode  jst  backpropagation  dalam memprediksi jumlah penjualan produk-produk Ramayana Pematangsiantar di tahun berikutnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Analisis
Analisis  data  adalah  tahapan  dimana  dilakukan  analisis  terhadap  data-data  yang  akan  diolah  dalam  sistem,  dalam  hal  ini data yang akan diprediksi adalah data jumlah penjualan produk di Ramayana.

## 2.2 Backpropagation
Backpropagation  adalah  algoritma  pembelajaran  untuk  memperkecil  tingkat  error  dengan  cara  menyesuaikan  bobot- bobotnya  berdasarkan  perbedaan  output  dan  target  yang  diinginkan.  Metode  ini  bekerja  melalui  proses  secara  iteratif dengan menggunakan sekumpulan contoh  data (data training), membandingkan nilai  prediksi  dari  jaringan dengan setiap contoh [4].

## 2.3 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan memproses data atau informasi  secara paralel dan terdistribusi, hal ini terinspirasi  dari model kerja otak  biologis.  Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  salah  satu  representasi  buatan  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak  manusia  [5].    Jaringan  syaraf  tiruan  didefenisikan  sebagai  suatu  sistem pemrosesan  informasi  yang  memiliki  karakteristik  menyerupai  jaringan  syaraf  manusia [6].  Jaringan  syaraf  tiruan  adalah sistem komputasi yang arsitektur dan operasinya diilhami dari pengetahuan tentang sel saraf biologis di dalam otak [7].

## 2.4 Matlab
Matlab adalah sebuah program yang digunakan untuk menganalisis dan mengkomputasi data numeric dan juga merupakan bahasa pemrograman matematika lanjutan. Matlab merupakan suatu  bahasa pemrograman lanjutan yang dibentuk dengan dasar pemikiran menggunakan sifat  dan bentuk  dari  matriks [8]. Matlab singkatan dari  matrix  laboratory, dimana matlab merupakan perangkat lunak atau software untuk komputasi teknis dan  saintifik [9].

## 2.5 Prediksi
Prediksi  adalah  kegiatan  meramal  atau  memperkirakan.  Prediksi  bisa  berdasarkan  metode  ilmiah  ataupun  berdasarkan subjektif  belaka  [10].  Hasil  prediksi  belum  tentu  benar  namun  itu  bisa  menjadi  sebuah  persiapan  untuk  menghadapi dugaan-dugaan yang akan terjadi di masa yang akan datang.

## 2.6 Penjualan
Penjualan  adalah  kegiatan  yang  dilakukan  perusahaan  untuk  mempertahankan  bisnisnya  berkembang  dan  untuk mendapatkan  laba  yang  diinginkan.  Kegiatan  penjualan  merupakan  bagian  pemasaran  yang  bertujuan  untuk  mengadakan pertukaran terhadap suatu produk dari produsen ke konsumen [11].

## 2.7  Produk
Dalam  sebuah  bisnis  produk  adalah  barang  atau  jasa  yang  dapat  diperjual  belikan.  Produk  merupakan  titik  pusat  dari kegiatan  pemasaran  karena  produk  merupakan  hasil  dari  suatu  perusahaan  yang  dapat  ditawarkan  ke  pasar  untuk dikonsumsi. Produk-produk yang biasa diperjual belikan adalah pakaian, alat-alat tulis, elektronik, bahan baku makanan.

## 2.8  Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian yang digunakan dalam menyelesaikan masalah penelitian ini.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja pada gambar diatas maka masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut : a. Mengumpulkan Data
Pada  tahap  ini,  data-data  yang  digunakan  diperoleh  dari  data  jumlah  penjualan  produk-produk  Ramayana Pematangsiantar.
b. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan langkah awal dalam penelitian ini, studi pustaka ini dilakukan untuk melengkapi pengetahuan dasar  dan  teori-teori  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Studi  pustaka  yang  digunakan  berasal  dari  buku, jurnal,  dan seminar
c. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini,  dilakukan  setelah  semua  data-data  terpenuhi  kemudian  didapatkan  dataset  yang sesuai untuk dilakukan proses pada tahap konversi data yang didapat sesuai dengan bobot yang ditentukan.
d. Praproses
Tahapan yang dikerjakan adalah dengan melakukan perubahan terhadap beberapa tipe data pada  atribut dataset  dengan tujuan untuk mempermudah pemahaman terhadap isi record, juga melakukan seleksi dengan memperhatikan konsistensi data.
e. Menentukan Pola
Hasil dari tahap ini adalah beberapa model jaringan saraf tiruan dengan metode Backpropagation untuk menentukan pola. f. Menguji Hasil Pengolahan Data
Seteleh  proses  penentuan  pola  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba  terhadap  hasil  pengolahan  data  dengan menggunakan Software Matlab R2011b.
g. Memprediksi
Prediksi dilakukan untuk membandingkan jumlah dengan model algoritma Backpropagation yang paling akurat. h. Mengevaluasi Akhir
Mengevaluasi akhir dilakukan untuk mengetahui apakah testing hasilpengolahan data sesuai dengan yang diharapkan.

## 2.9  Data Yang Digunakan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Jumlah Penjualan Produk-produk Ramayana dari Tahun 2012-2018 (Tabel  1).  Data  training  yang  akan  digunakan  adalah  data  tahun  2012-2015  dengan  target  tahun  2018.  Sedangkan  data testing yang akan digunakan adalah data tahun 2015-2018 dengan target tahun 2018.
Tabel 1. Data Jumlah Penjualan Produk-produk Ramayana No Brand 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 1 Homyped 2359 2749 2614 2744 2751 2264 2378 2 Bata 2483 2971 2595 2764 2536 2736 2961 3 Carvil 2903 2682 2574 2446 2298 2078 2338 4 Precise 2177 2622 2377 2685 2175 2335 2485 5 Ardiles 2812 2316 2021 2218 2324 2572 2924 6 Cardinal 2715 2509 2629 2803 2191 2912 2797 7 Gabrielle 2271 2404 2675 2204 2751 2001 2035 8 Emba 2796 2626 2474 2859 2193 2045 2355 9 Lois 2115 2427 2369 2584 2985 2736 2152
10 Polo 2217 2185 2131 2175 2169 2128 2159 11 Westpark 2185 2188 2156 2183 2134 2072 1105 12 Tracker 2107 2112 2132 2172 1158 2177 2428

## 2.10  Normalisasi Data
Sebelum  diproses,  data  dinormalisasi  terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  fungsi  Sigmoid  (tidak  pernah  mencapai  0 ataupun 1), maka transformasi data dilakukan pada interval yang lebih kecil yaitu [0.1; 0.9], ditunjukkan dengan persamaan (1).
1 . 0 ) ( 8 . 0 ' + − − = a b a x x
Dimana: X’ adalah nilai transformasi dari data X adalah data yang akan dinormalisasi a adalah data minimum pada data input (produk Ramayana) b adalah data maximum pada data input (produk Ramayana)
Tabel 2. Normalisasi Data Training Brand Input Target 2012 2013 2014 Homyped 0.38463 0.71305 0.59937 0.70884 Bata 0.48905 0.90000 0.58337 0.72568 Carvil 0.84274 0.65663 0.56568 0.45789 Precise 0.23137 0.60611 0.39979 0.65916 Ardiles 0.76611 0.34842 0.10000 0.26589 Cardinal 0.68442 0.51095 0.61200 0.75853 Gabrielle 0.31053 0.42253 0.65074 0.25411 Emba 0.75263 0.60947 0.48147 0.80568 Lois 0.17916 0.44189 0.39305 0.57411 Polo 0.26505 0.23811 0.19263 0.22968 Westpark 0.23811 0.24063 0.21368 0.23642 Tracker 0.17242 0.17663 0.19347 0.22716
Tabel 3. Normalisasi Data Testing
Brand Input Target 2015 2016 2017 Homyped 0.79745 0.80043 0.59319 0.64170 Bata 0.80596 0.70894 0.79404 0.88979 Carvil 0.67064 0.60766 0.51404 0.62468 Precise 0.77234 0.55532 0.62340 0.68723 Ardiles 0.57362 0.61872 0.72426 0.87404 Cardinal 0.82255 0.56213 0.86894 0.82000 Gabrielle 0.56766 0.80043 0.48128 0.49574 Emba 0.84638 0.56298 0.50000 0.63191 Lois 0.72936 0.90000 0.79404 0.54553 Polo 0.55532 0.55277 0.53532 0.54851 Westpark 0.55872 0.53787 0.51149 0.10000 Tracker 0.79745 0.80043 0.59319 0.64170
Cara perhitungan normalisasi dapat dilihat di bawah ini:
𝑥 ′ = 0.8(2359 − 2021)
950
+ 0.1 = 0.38463
Dari perhitungan di atas dapat dijelaskan 2359 diambil dari data asli (Tabel 1), 2021 adalah nilai minimum dari keseluruhan data asli (Tabel 1), 950 diperoleh dari nilai maximum dikurang nilai minimum. Sehingga didapatkan hasil 0.38463 seperti pada Tabel 2.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  5  arsitektur.  Antara  lain  3-26-1,  3-31-1,  3-35-1,  3-39-1,  3-40-1.  Dari  kelima  arsitektur  ini, arsitektur yang terbaik adalah 3-35-1 dengan tingkat akurasi sebesar 92% dan epoch sebanyak 1219 iterasi.
(1)
Gambar 2 . Hasil Pelatihan Data Dengan Arsitektur 3-35-1
Dari gambar model arsitektur 3-35-1 pada gambar 2 dijelaskan bahwa Epoch yang terjadi sebesar 1219 dengan lama waktu 9 detik.

## Tabel 4. Arsitektur JST Backpropagation
Data Training No Target Output Error SSE 1 0.7088 0.6953 0.0135 0.00018339 2 0.7257 0.7382 -0.0125 0.00015664 3 0.4579 0.4373 0.0206 0.00042414 4 0.6592 0.6233 0.0359 0.00128579 5 0.2659 0.2624 0.0035 0.00001221 6 0.7585 0.7487 0.0098 0.00009656 7 0.2541 0.2578 -0.0037 0.00001365 8 0.8057 0.8290 -0.0233 0.00054363 9 0.5741 0.6164 -0.0423 0.00178884 10 0.2297 0.2678 -0.0381 0.00145281 11 0.2364 0.2629 -0.0265 0.00070113 12 0.2272 0.1541 0.0731 0.00533746 Total 0.01199626 MSE 0.00099969 Tabel 5. Data Testing No Target Output Error SSE Hasil 1 0.6417 0.6456 -0.0039 0.00001519 1 2 0.8898 0.9388 -0.0490 0.00240225 1 3 0.6247 0.6385 -0.0138 0.00019097 1 4 0.6872 0.7031 -0.0159 0.00025173 1 5 0.8740 0.8781 -0.0041 0.00001646 1 6 0.8200 0.7800 0.0400 0.00160000 1 7 0.4957 0.4918 0.0039 0.00001556 1 8 0.6319 0.6139 0.0180 0.00032454 1 9 0.5455 0.5227 0.0228 0.00052130 1 10 0.5485 0.4862 0.0623 0.00388262 0 11 0.1000 0.1510 -0.0510 0.00260100 1 12 0.6630 0.6511 0.0119 0.00014110 1 Total 0.01196272 92% MSE 0.00099689
Ket : 1= Benar      0=Salah
Dari tabel 4 dapat dijelaskan target diambil dari hasil normalisasi, untuk data training diambil dari tahun 2015 dan untuk data testing diambil dari tahun 2018. Output hasil dari pengolahan data menggunakan aplikasi Matlab. Error merupakan hasil pengurangan target
dan output , SSE hasil pangkat 2 (dua) dari Error dan Hasil didapatkan dari nilai error dimana apabila nilai error lebih kecil sama dengan 0.05 maka hasilnya 1 (benar) jika sebaliknya maka hasilya 0 (salah).

## 3.2  Perbandingan Arsitektur
Penelitian ini  menggunakan  5  arsitektur  dimana salah satunya  merupakan  arsitektur terbaik  yang  akan digunakan untuk  mencari h asil prediksi  jumlah  penjualan  produk  Ramayana  Pematangsiantar  untuk  tahun  berikutnya,  berikut  adalah  perbandingan  5  arsitektur  yang digunakan:
Tabel 6. Perbandingan 5 Arsitektur Arsitektur Training Testing Epoch MSE MSE Akurasi 3-26-1 1539 0.00099855 0.00099995 75% 3-31-1 3101 0.00099867 0.00100030 83% 3-35-1 1219 0.00099969 0.00099689 92% 3-39-1 2470 0.00100072 0.00099851 83% 3-40-1 1214 0.00099702 0.00100046 92%
Dari tabel 5 dapat dilihat perbandingan 5 arsitektur yang digunakan dalam penelitian ini. Akurasi yang didapat dari arsitektur 3-35-1 adalah 92% dan menjadi arsitektur yang terbaik dari arsitektur lainnya.
Tabel 7. Hasil Prediksi 4 Tahun Kedepan (Tahun 2019-2022) No Produk Jumlah Penjualan Produk (Quantity) 2019 2020 2021 2022 1 Homyped 2371 2403 2489 2520 2 Bata 3051 3039 3029 3096 3 Carvil 2354 2213 2480 2578 4 Precise 2504 2569 2618 2652 5 Ardiles 2910 2906 2912 2831 6 Cardinal 2683 2721 2749 2784 7 Gabrielle 2014 2131 2244 2374 8 Emba 2297 2497 2411 2373 9 Lois 2086 2145 2244 2233 10 Polo 2001 2040 2156 2293 11 Westpark 1223 1333 1529 1699 12 Tracker 2384 2415 2416 2605
Dari tabel 6 dapat dilihat hasil prediksi jumlah penjualan produk Ramayana Pematangsiantar untuk periode 2019 – 2022.
Tabel 8. Perhitungan Hasil Prediksi 2019 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 2378 0.6417 0.6456 2371 2 2961 0.8898 0.9388 3051 3 2338 0.6247 0.6385 2354 4 2485 0.6872 0.9388 2504 5 2924 0.8740 0.8781 2910 6 2797 0.8200 0.7800 2683 7 2035 0.4957 0.4918 2014 8 2355 0.6319 0.6139 2297 9 2152 0.5455 0.5227 2086 10 2159 0.5485 0.4862 2001 11 1105 0.1000 0.1510 1223 12 2428 0.6630 0.6511 2384 b 2961 a 1105 b-a 1856
Ket : a = nilai min data real b = nilai max data real
Untuk mencari hasil prediksi terlebih dahulu melakukan pergutingan dengan menggunakan rumus berikut ini:
𝑥 ′ = (𝑥−0.1)∗(𝑏−𝑎)
0.8 + 𝑎
Maka diperoleh hasil perhitungan prediksi:
(0.6456 0.1) * (1856) ' 1105
0.8 ' 2371 x x − = + =
Dari  perhitungan  di  atas  dapat  dijelaskan  0.6456  merupakan  target  prediksi,  1856  merupakan  nilai  max-min,  1105 merupakan nilai min. Dan didapatkan hasil prediksi dengan jumlah 2371.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini antara lain :
1.  Dari  hasil  penelitian  dengan  percobaan  training  data  didapatkan  bahwa  arsitektur  yang  terbaik  adalah  3-35-1  dengan akurasi 92%, MSE training sebesar 0.00099689.
2.  Dengan  menggunakan  arsitektur  tersebut,  hasil  prediksi  untuk  penjualan  produk-produk  Ramayana  Pematangsiantar pada tahun berikutnya memiliki nilai yang bervariasi dan tidak berjarak sangat jauh dari tahun-tahun sebelumnya.

## REFERENCES
[1] P.  G.  Frederik,  S.  C.  Nangoy,  V.  N.  Untu,  U.  Sam,  and  R.  Manado,  “ANALISIS  PROFITABILITAS  ,  KEBIJAKAN  HUTANG  DAN  PRICE EARNING  RATIO  TERHADAP  NILAI  PERUSAHAAN  PADA  PERUSAHAAN  RETAIL  TRADE  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EEK INDONESIA,” EMBA, vol. 3, no. 1, pp. 1242–1253, 2015.
[2] D. Amanah et al., “Pengaruh Promosi dan Brand Image (Citra Produk) Terhadap Loyalitas Pembelian Produk Pepsodent di Ramayana Plaza, Jalan Aksara, Medan,” Keuang. Bisnis, vol. 3, no. 3, pp. 221–233, 2011.
[3] S. Hansun, “Peramalan Data IHSG Menggunakan Metode Backpropagation,” Univ. Multimed. Nusant., vol. IV, no. 1, pp. 26–30, 2013.
[4] A. Novita, “Prediksi Pergerakan Harga Saham Pada Bank Terbesar Di Indonesia Dengan Metode Backpropagation Neural Network,” JUTISI, vol. 5, no. 1, pp. 965–972, 2016.
[5] Solikhun,  A.  P.  Windarto,  Handrizal,  and  M.Fauzan,  “JARINGAN  SARAF  TIRUAN  DALAM  MEMPREDIKSI  SUKUK  NEGARA  RITEL BERDASARKAN KELOMPOK PROFESI DENGAN BACKPROPOGATION DALAM MENDORONG LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI,” Pros. Semin. Ilm. Nas., pp. 14–31, 2017.
[6] A. Jumarwanto, R. Hartanto, and D. Prastiyanto, “APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT THT DI RUMAH SAKIT MARDI RAHAYU KUDUS,” Tek. Elektro, vol. 1, no. 1, pp. 11–21, 2009.
[7] D. C. Febrianto, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Pembelajaran Backpropagation untuk Mengetahui Tingkat Kualifikasi Calon Siswa  pada  Sistem  Informasi  Penerimaan  Siswa  Baru  di  MAN  2  Banjarnegara  Backpropagation  Learning  Method  to  Find  Out  the  Level  of Qualific,” JUITA, vol. II, pp. 189–197, 2013.
[8] S.  Desmanto,  Irwan,  and  R.  Angreni,  “Penerapan  Algoritma K-Means  Clustering  Untuk  Pengelompokkan  Citra  Digital  Dengan  Ekstraksi  Fitur Warna RGB,” vol. 1, no. 2, pp. 1–9, 2014.
[9] E. H. Ratama, “Politeknik Negeri Sriwijaya,” vol. 1, no. 4, pp. 5–24, 2015.
[10]  N. Aini, S. Sinurat, and S. A. Hutabarat, “Penerapan Metode Simple Moving Average Untuk Memprediksi Hasil Laba Laundry Karpet Pada CV . Homecare,” vol. 5, no. 2, pp. 167–175, 2018.
[11]  Afrianto, “ANALISIS PENJUALAN PT . SUKA FAJAR LTD DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN PRODUK MITSUBISHI DI  RIAU  (  STUDI  KASUS  MINIBUS  )  UNIVERSITAS  ISLAM  NEGERI  MENINGKATKAN  VOLUME  PENJUALAN  PRODUK MITSUBISHI DI RIAU ( STUDI KASUS MINIBUS ),” vol. 1, no. 1, pp. 1–84, 2011.