ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.364 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
PREDIKSI MINAT KONSUMEN TERHADAP PRODUK PERUSAHAAN DIRECET SELLING TIANSHI MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL
NETWORK (ANN)

## Khairunnisa Samosir
Ilmu Komputer, Universitas Graha Nusantara Padangsidimpuan email : khairunnisasamosir01@gmail.com
Abstract: Tiansi  is  a  company  that  markets  health  products.  This  company  has  difficulty predicting  people's  interest  in  products  that  are  in  high  demand.  By  knowing  precisely  the consumer interest in the product, it will increase sales. The research aims to predict consumer interest  in  Tiansi  products  appropriately.  The  method  used  is  one  of  the  Artificial  Neural Network  (ANN)  techniques,  namely  Backpropagation  with  Momentum.  The  sales  data  tested were  sourced  from  Stockist  319  Padang.  The  results  of  this  research  that  can  precisely determine  consumer  interest  are  architecture  5-2-1  and  5-3-1.  So  that  this  research  is  very helpful in the procurement of goods to increase the value of sales.
Keywords : Artificial neural network, backpropagation, consumer  interest rates, predictions.
Abstrak: Tiansi  merupakan  sebuah  perusahaan  yang  memasarkan  produk-produk  kesehatan. Perusahaan  ini  mengalami  kesulitan  dalam  memprediksi  minat  masyarakat  terhadap  produk yang  sangat  diminati.  Dengan  mengetahui  dengan  tepat  minat  konsumen  terhadap  produknya, maka  akan  dapat  meningkatkan  penjualan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  minat konsumen  terhadap  produk  Tiansi  dengan  tepat.  Metode  yang  digunakan  salah  satu  teknik Artificial  Neural  Network  (ANN),  yaitu  Backpropagation  dengan  Momentum.  Data  penjualan yang diuji bersumber dari Stokist 319 Padang. Hasil dari penelitian ini yang dapat dengan tepat menentukan minat konsumen adalah  arsitektur 5-2-1  dan 5-3-1. Sehingga penelitian ini sangat membantu sekali dalam pengadaan barang untuk meningkatkan nilai penjualan.
Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, prediksi, minat konsumen, penjualan.

## PENDAHULUAN
Penjualan  langsung  atau direct selling (DS) merupakan metode
penjualan  barang  kepada  konsumen dengan  cara  langsung  oleh  jaringan pemasaran  yang  dikembangkan  oleh mitra  usaha.  DS  dapat  memasarkan produk  langsung  ke  konsumen  secara eceran  di  luar  lokasi  penjual  [1].Data
Asosiasi  Penjual  Langsung  Indonesia (APLI)  mencatat  total  penjualan  pada DS  selalu  meningkat.  Pada  tahun  1999 mencapai  nilai  Rp.  2,09  triliun,  tahun 2002  dengan  nilai  Rp.  4,17  triliun  dan tahun 2003 dengan nilai Rp. 6,2 triliun. Peningkatan  ini  diiringi  juga  oleh pertumbuhan  jumlah  distributor.Pada tahun  1999  berjumlah  3.974.000  orang,
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.xxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
pada  tahun  2002  4.765.000  orang,  dan tahun 2003 meningkat menjadi 5.472.000 orang.
Pada  saat  ini  terdapat  lebih  dari  200 perusahaan  yang  bergerak  pada  bisnis DS  sedangkan  yang  terdaftar  sebagai anggota APLI sebanyak  63 perusahaan. Sebagian  besar  perusahaan  DS  yang beroperasi  di  Indonesia  adalah  dalam menjual  produk  makanan,  kesehatan, dan kecantikan.
Dalam  aktivitas  DS,  pemasaran  produk menjadi bagian yang sangat vital. Untuk mengukur perkembangannya perlu dilakukan  dengan  berbagai  cara  dan media.  Tujuannya  adalah  merubah ketertarikan konsumen menjadi kebutuhan  sehingga  terjadi  pemesanan ulang ( repeat order ) yang
tinggi.Langkah  yang  dilakukan  adalah dalam  bentuk  pertemuan  kecil  ( home meeting ),  seminar  dan  dalam  bentuk penyebaran  informasi  melalui  kaset serta compact disc .
Agar pemasaran ini tepat sasaran, maka perlu dilakukan penilai minat konsumen mengenai  produk  yang  dipasarkan. Langkah  ini  dapat  menekan  biaya  dan juga  meningkatkan  penjualan  karena pemasaran menjadi tepat kepada peminat  dari  produk  tersebut.  Banyak metode  yang  dapat  dilakukan  untuk mengetahui  minat  konsumen  dan  yang umum  digunakan  adalah  jaringan  saraf tiruan  atau  Artificial  Neural  Network (ANN). Seperti penelititan yang dilakukan  oleh  Lawrence  pada  tahun 1977  dalam  memprediksi  harga  pada pasar  modal  dengan  menggunakan ANN  [2].    Penelitian  ini  dapat melakukan  pemetaan  non  linier  antara data  masukan  dan  keluaran  pemasaran produk pada konsumen.
Dalam melakukan  peramalan,  metode  ANN lebih  baik  dapat  dihandalkan  terhadap proses  yang  berulang-ulang  [3].  Dalam
peramalan  penjualan  produksi  coklat, maka  ANN  dapat  memberikan  hasil yang lebih valid dan akurat [4]. Selain  itu,  ANNmemiliki  kemampuan dalam  generalisasi  data.  Kemampuan ini  sangat  dibutuhkan  dalam  kasus peramalan  dalam prediksi.  Kemampuan ini dibutuhkan karena banyaknya kandungan  noise  atau  data  tidak lengkap  terhadap  data  yang  diolah [5].Pengembangkan metode ANN dapat diterapkan  dalam  fungsi  basis  radial.
Fungsi  ini  dapat  diimplementasikan dengan menggunakan
program computer.  Sehingga  dapat  lebih  tepat dalam  menyelesaikan  sejumlah  proses perhitungan yang banyak selama proses pembelajaran [6].
Untuk itu dilakukan penelitian ini dalam memprediksi  minat  konsumen  dalam DS.  Tujuannya  adalah  mempermudah manajemen  dalam  melakukan  prediksi minat  konsumen  terhadap  produk- produk  perusahaan  Tianshi.  Banyak parameter  yang  digunakan,  seperti harga produk, kualitas, distribusi produk, jumlah sertifikasi, dan kuantitas. Sehingga manager perusahaan dapat meningkatkan penjualan dengan prediksi tepat
terhadap minat konsumen dalam
memenuhi kebutuhannya terhadap produksi Tiensi.

## METODE
Penelitian  ini  mengolah  data konsumen  produksi  Tiensi  dengan tahapan-tahapan  proses.  Setiap  tahapan memiliki ketergantungan proses dengan tahapan  lainnya  agar  menghasilkan prediksi  yang  valid.  Tahapan  ini disajikan pada Gambar 1.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.xxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 1. Tahapan Proses Prediksi

## Minat Konsumen
Pertama  sekali  dilakukan  pengumpulan data  konsumen  pada  Stokist  319  Tiensi Padang terhadap produk Tiensi. Banyak konsumen yang di data adalah 20 orang. Data  ini  dikelompokan  berdasarkan kriteria  minat  konsumen,  yaitu  sangat suka,  suka,  bias,  tidak  suka  dan  tidak tahu.  Jumlah  setiap  kriteria  disajikan pada Tabel 1.
Agar  masukan  dapat  dilatih, tabel  diubah  kedalam  bentuk  matriks  P berukuran  5x14  dan  data  sisanya digunakan  untuk  pengujian  dengan matriks  U  berukuran  5x6. Hasil
keluaran (target) yang diinginkan berupa  minat  konsumen  yang  terbagi menjadi  2  pola,  yaitu  Prediksi  minat buruk  (0)  dan  Prediksi  minat  baik  (1). Pada  pola  (0)  taksiran  antara  0,001 sampai  dengan  0,499  dan  pola  (1) taksiran  antara  0,500  sampai  dengan 1,000.
Mengumpulkan Data Periksa Data Transformasi Data Data Preparation Memasukkan Data Input dan Target Jaringan Melakukan Processing Pengujian terhadap data- data Hasil Pengujian Data Persiapan Tindakan
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Tabel  1. Data Konsumen Produk Tiensi
No Sangat Suka Suka Bia s Tidak Suka Tidak Tahu 1 31 26 20 15 11 2 35 30 25 18 13 3 34 28 23 16 15 4 34 30 24 19 14 5 33 28 23 20 15 6 32 28 25 18 13 7 35 30 23 16 15 8 31 29 25 15 12 9 33 30 25 16 13 10 35 26 23 15 11 11 34 29 20 17 15 12 33 26 24 15 14 13 31 30 23 19 15 14 34 28 24 20 12 15 35 29 25 19 12 16 30 26 23 20 14 17 34 30 21 19 11 18 30 28 22 20 15 19 35 29 25 15 11 20 31 28 22 18 12 Sumber  :  Data  Transaksi  Stockist  319 Padang 2. Periksa Data Peneliti  dapat  memeriksa  kembali  data apa  yang  dibutuhkan  dan  data  yang tidak dibutuhkan sehingga dapat mempermudah  peneliti  dalam  membuat sebuah  laporan  pengujian  dengan  data minat konsumen. 3.Transformasi Data
Data  yang  dilakukan  dengan  tujuan mengubah  skala  pengukuran  data  asli menjadi bentuk lain sehingga data dapat memenuhi asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam. 2.4.Data Preparation Peneliti  dapat  membuat  data  mentah menjadi  yang  berkualitas  tanpa  dibuat yang tidak asli sehingga mempermudah seorang  konsumen  untuk  melihat  data asli.
2.5. Memasukkan Data Input dan Target Jaringan Data  input  yang  telah  dikumpulkan, peneliti  harus  dapat  menargetkan  data
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.xxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
yang  telah  ada  akan  ditargetkan kejaringan mana yang akan ditentukan. 2.6 Melakukan Processing Peneliti  dapat  memberikan  manfaat kepada  konsumen  dengan  membantu konsumen  untuk melakukan  lebih banyak  tugas  dan  juga  kegiatan  dengan mudah dan praktis. 2.7 Pengujian Terhadap Data-data Pengujian  terhadap  data-data  terhadap konsumen  apakah  sangat  suka,  suka, tidak  suka  dan  tidak  tahu  akan  tampil didalam sebuah program yang menggunakan Aplikasi Matlab. 2.8 Hasil Pengujian data Hasil  Pengujian  Data  adalah  untuk membantu mengatasi tingkat
penanganan  minat  konsumen  dalam perusahaan  direct  selling  apakah  sangat suka, suka, tidak suka atau tidak tahu.
2.9 Persiapan Tindakan
Setelah tingkat penanganan dilanjutkan, selanjutnya persiapan pelaksanaan tindakan  dilakukan  oleh  User.  Dimana sistem sudah mengeluarkan hasil prediksi minat konsumen dan persiapan pelaksanaan  tindakan  selanjutnya  yang akan dilakukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  dengan  menggunakan arsitektur jaringan 5-2-1 dimana artinya adalah  unit  input  5,  unit  hidden  layer  2 dan  unit  output  1.  Tujuan  pengujian  ini adalah  untuk  membuktikan  bahwa arsitektur jaringan yang dibangun terutama  pada  kasus  prediksi  minat konsumen  dapat  diaplikasikan  pada perangkat  lunak  yang  dipilih  yaitu Matlab.  Pengujian  aplikasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  dengan  arsitektur  5-2-1 dibantu  dengan  bahasa  pemrograman matlab dilakukan untuk melihat perban-
dingan  target  yang  diinginkan  dengan hasil  pembelajaran  pada  JST,  sebelum melakukan  ujicoba  terlebih  dahulu variabel  input  dan  variabel  output dikelompokkan,  yang  mana  variabel input-nya  adalah  faktor-faktor  yang mempengaruhi peramalan minat konsumen. B. Data Input dan Target Setelah ditentukan nilai variabel,
selanjutnya  data-data  pengaruh  minat konsumen  yang  terdapat  pada  semua variabel  diganti  dengan  nilai-nilai  yang didapat berdasarkan data konsumen dan disusun  ke  dalam  sebuah  tabel  seperti tabel 1. berikut :
Tabel 2. Data Konsumen
No X 1 (Sanga t Suka) X 2 (Suk a) X 3 (Bias a) X 4 (Tidak Suka) X 5 (Tidak Tahu) 1 31 26 20 15 11 2 35 30 25 18 13 3 34 28 23 16 15
4 34 30 24 19
14 5 33 28 23 20
15 6 32 28 25 18
13
7 35
30 23 16 15
8 31 29 25 15 12
9 33 30 25 16 13
10 35
26 23 15 11
11 34 29 20 17 15
12 33
26 24 15 14
13 31
30 23 19 15 14 34 28 24 20 12 15 35
29 25 19 12
16 30
26 23 20 14
17 34
30 21 19 11 18 30 28 22 20 15 19 35 29 25 15 11 20 31 28 22 18 12
Sumber  :  Data  Transaksi  Stockist  319 Padang Agar  masukan  dapat  dilatih,  tabel diubah  kedalam  bentuk  matriks  P berukuran  5x14  dan  data  sisanya
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.xxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
digunakan  untuk  pengujian  dengan matriks U berukuran 5x6.
Hasil  keluaran  (target)  yang  diinginkan berupa  minat  konsumen  yang  terbagi menjadi  2  pola,  yaitu  Prediksi  minat buruk  (0)  dan  Prediksi  minat  baik  (1). Pada  pola  (0)  taksiran  antara  0,001 sampai  dengan  0,499  dan  pola  (1) taksiran  antara  0,500  sampai  dengan
1,000. Perancangan Algoritma Backpro- pagationPelatihan  (training)  dilakukan untuk  memperkenalkan  pola-pola  atau model-model  dari  data  masukan.  Dari 20  Data  yang  dilatihkan  terdiri  atas  14 data pada pola keluaran minat buruk (0) dan  6  data  pada  pola  keluaran  minat baik  (1).  Data  dilatihkan  dengan dipengaruhi  oleh  model  algoritma jaringan yang digunakan, jumlah lapisan  tersembunyi,  nilai  konstanta belajar, besar galat, dan fungsi aktivasi.
Tabel 3. Variabel Input dan target jaringan untuk data pelatihan No Data Input Pelatihan Target
X1 X2 X3 X4 X5 1 31 26 20 15 11 1 2 35 30 25 18 13 1 3 34 28 23 16 15 1 4 34 30 24 19 14 1
5 33 28 23 20 15 1 6 32 28 25 18 13 1 7 35 30 23 16 15
1 8 31 29 25 15 12 0 9 33 30 25 16 13 0 10 35 26 23 15 11 0 11 34 29 20 17 15 0 12 33 26 24 15 14 0 13 31 30 23 19 15 0 14 34 28 24 20 12 0
Variabel input dan  target  jaringan untuk data Pengujian
Tabel  4.  Variabel  input  dan  target jaringan untuk data pengujian
No Data Input Pengujian Target X1  X2  X3  X4  X5 1 35 29 25 19 12 1 2 30 26 23 20 14
1 3 34 30 21 19 11
1 4 30 28 22 20 15 0 5 35 29 25 15 11 0 6 31 28 22 18 12 0
Sebelum  jaringan  dibangun  terlebih dahulu  dilakukan  preproccessing  untuk melakukan  normalisasi  menggunakan mean  dan  deviasi  standar.  Apabila  data input  disimpan  pada  matriks  p,  dan target disimpan pada matriks t, maka :
[pn,meanp,stdp,tn,meant,stdt]  = prestd(p,t) Kemudian  dibangun  jaringan  syaraf dengan  metode  pembelajaran  gradient descent dengan momentum (traingdm) : Net = newff(minmax(pn),[41],{’tansig’,’purel in’},’traingdm’);

## Tabel 5. Hasil perbandingan Pengujian Akurasi Prediksi Terhadap data uji
JST 5-2-1 Kondisi Hasil Error KS KJST -0.09 1.09 Baik Salah 2.09 -1.09 Baik Salah 0.32 0.68 Baik Salah 0.82 -0.82 Buruk Salah 0.34 -0.34 Buruk Benar 0.21 -0.21 Buruk Benar 2/4 33.3/66.7
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.xxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
JST 5-3-1 Kondisi Hasil Error KS KJST 0.33 0.67 Baik Salah 0.88 0.12 Baik Benar 0.06 0.94 Baik Salah -0.34 0.34 Buruk Salah 0.19 -0.19 Buruk Benar 1.11 -1.11 Buruk Salah 2/4 33.3/66.7 JST 5-3-1 Kondisi Hasil Error KS KJST 0.33 0.67 Baik Salah 0.88 0.12 Baik Benar 0.06 0.94 Baik Salah -0.34 0.34 Buruk Salah 0.19 -0.19 Buruk Benar 1.11 -1.11 Buruk Salah 2/4 33.3/66.7 JST 5-4-1 Kondisi Hasil Error KS KJST 0.74 0.26 Baik Benar 1.00 -0.00 Baik Benar -0.13 1.13 Baik Salah 0.67 -0.67 Buruk Salah -0.04 0.04 Buruk Salah 1.00 -1.00 Buruk Benar 3/3 50/50 JST 5-5-1 Kondisi Hasil Error KS KJST 0.38 0.62 Baik Salah 0.88 0.12 Baik Benar -0.40 1.40 Baik Salah 0.48 -0.48 Buruk Benar 0.06 -0.06 Buruk Benar 0.69 -0.69 Buruk Salah 3/3 50/50
JST 5-6-1 Kondisi Hasil Error KS KJST 0.26 0.74 Baik Salah 1.32 -0.32 Baik Salah 0.65 0.35 Baik Benar 0.89 -0.89 Buruk Salah -0.52 0.52 Buruk Salah 1.08 -1.08 Buruk Salah 1/5 16.7/83.3 Hasilnya terlihat pada gambar 1. berikut
:
Gambar  1.  Perbandingan  pelatihan dengan target
Berikut  output  jaringan  dengan  target (data  pengujian  dengan  target)  :
Gambar  2.  Perbandingan  pengujian dengan target Selanjutnya untuk melihat hasil pengujian,  maka  gunakan  perintah berikut :>> plot([0.01:size(P,2)]',T,'bo',[1:size(P,2)]' ,a','r*'); >>  title('Hasil  Pengujian  Dengan  Data Pelatihan: Target(o), Output(*)'); >>xlabel('Data Ke-');ylabel ('Target/Output');pause
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.xxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar  3.  Hasil  pengujian  data pelatihan dengan target Pada gambar 3. terlihat hasil pengujian data pelatihan dengan target. Data ke 2, 3  dan  5  dimana  hasil  pelatihan  sesuai dengan  target  (1)  yang  diinginkan dengan  nilai  aktual  1,00  dan  nilai  error 0,00.  Nilai  ini  dapat  dilihat  setelah dilakukan perintah
”>> sprintf('%2d %9.2f %7.2f
%5.2f\n',H')”
Berikut  ini  gambar  4.  adalah  hasil pengujian  dengan  data  uji(pembanding) :
Gambar  4.  Hasil  pengujian  data pembanding (pengujian) dengan target Pada  gambar  4.  terlihat  hasil  pengujian data  pembanding  (pengujian)  dengan target. Data ke 2 dan ke 6 di mana hasil pelatihan  sesuai  dengan  target  (0)  yang diinginkan dengan nilai  aktual 1,00 dan nilai error -0,00.
Kesimpulan  hasil  uji  berdasarkan  tabel 5.3 :
1. Arsitektur Jaringan 5-2-1 Hasil  pembelajaran  data  ke-5  sesuai dengan  target  yang  diinginkan  yaitu 0,97  nilai  error  tidak  ada  (0,03).  Pada Ketepatan  JST  (KJST)  jumlah  benar
sebanyak  9  data  (64,3%),  jumlah  salah sebanyak 5 data (35,7%).
2. Arsitektur Jaringan 5-3-1
Hasil  pembelajaran  data  ke-2  dan  3 sesuai  dengan  target  yang  diinginkan yaitu  0,98  nilai  error  tidak  ada  (0,02).
Pada  Ketepatan  JST  (KJST)  jumlah benar  sebanyak  8  data  (57,1%),  jumlah salah sebanyak 6 data (42,9%). 2. Arsitektur Jaringan 5-4-1 Hasil  pembelajaran  data  ke-4  sesuai dengan  target  yang  diinginkan  yaitu 0,92  nilai  error  tidak  ada  (0,08).  Pada Ketepatan  JST  (KJST)  jumlah  benar sebanyak  6  data  (42,9%),  jumlah  salah sebanyak 8 data (57,1%). 3. Arsitektur Jaringan 5-5-1
Hasil  pembelajaran  data  ke-3  dan  4 sesuai  dengan  target  yang  diinginkan yaitu 0.99 dan 0.99 nilai error tidak ada (0,01).  Pada  Ketepatan  JST  (KJST) jumlah  benar  sebanyak  9  data  (64,3%), jumlah salah sebanyak 5 data (35,7%). 4. Arsitektur Jaringan 5-6-1 Hasil  pembelajaran  data  ke-2  sesuai dengan  target  yang  diinginkan  yaitu 0,98  nilai  error  tidak  ada  (0,02).  Pada Ketepatan  JST  (KJST)  jumlah  benar sebanyak  7  data  (50%),  jumlah  salah sebanyak 7 data (50%). Kesimpulan  hasil  uji  berdasarkan  tabel
5.4 :
1. Arsitektur Jaringan 5-2-1
Hasil  pengujian  data  ke-3,  mendekati target  yang  diinginkan  yaitu  0,32,  dan nilai  error  tidak  ada  (0,68).  Pada Ketepatan  JST  (KJST)  jumlah  benar sebanyak  2  data  (33,3%),  jumlah  salah sebanyak 4 data (66,7%).
2. Arsitektur Jaringan 5-3-1 Hasil  pengujian  data  ke-2,  mendekati target  yang  diinginkan  yaitu  0,88  nilai error  (0,12).  Pada  Ketepatan  JST (KJST)  jumlah  benar  sebanyak  2  data (33,3%),  jumlah  salah  sebanyak  4  data (66,7%).
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.xxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
3. Arsitektur Jaringan 5-4-1
Hasil  pengujian  data  ke-2,  mendekati target  yang  diinginkan  yaitu  1.00  nilai error  (-0.00).  Pada  Ketepatan  JST (KJST)  jumlah  benar  sebanyak  3  data (50%),  jumlah  salah  sebanyak  3  data (50%).
4. Arsitektur Jaringan 5-5-1
Hasil  pengujian  data  ke-2,  mendekati target  yang  diinginkan  yaitu  0,88  nilai error  (0,12).  Pada  Ketepatan  JST (KJST)  jumlah  benar  sebanyak  3  data (50%),  jumlah  salah  sebanyak  3  data (50%).
5. Arsitektur Jaringan 5-6-1
Hasil  pengujian  data  ke-3,  mendekati target  yang  diinginkan  yaitu  0,65  nilai error  (0,35).  Pada  Ketepatan  JST (KJST)  jumlah  benar  sebanyak  1  data (16,7%),  jumlah  salah  sebanyak  5  data (83,3%).

## SIMPULAN
Jaringan Syaraf Tiruan dapat digunakan untuk  memprediksi  minat  konsumen Stockist  319,  berdasarkan  tingkatan konsumen terhadap produk yaitu sangat suka,  suka,  biasa,  tidak  suka  dan  tidak tahu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Safik Ritonga, suryo Atmojo, “Pengembangan  model  jaringan syaraf  tiruan  untuk  memprediksi jumlah  mahasiswa  baru  di  PTS surabaya”,  Vol.12,  No.  1,  Tahun
2018.
[2] Aulia  Yudha  Prathama,  Akhmad
Aminullah, Ashar Saputra,
“Pendekatan  ANN(Artificial  Neural
Network) untuk penentuan prosentase  bobot  pekerjaan  struktur pada  rumah  sakit  pratama”,  VOL  7, NO.1,  DESEMBER  2017;  14-25, DOI 10.22146/teknosains.30139, https://jurnal.ugm.ac.id/teknosains. [3] Dimas Fajar Latif Maulana, “Aktivitas promosi dalam pemasaran smart”, Artikel Publikasi.
[4] EV  Hanifah,  Sukarelawati,  Agustini, “Metode  promosi  melalui  direct selling  dalam  meningkatkan  minat konsumen menggunakan jasa hotel”,
Volume 3 Nomor 1, April 2017 [5] Ferdian, Edwar, Pembangunan Perangkat  Lunak  Prediksi  Harga Saham  dan  Indeks,  Tesis,  Sekolah Teknik  Elektro  dan  Informatika, Institut Teknologi Bandung, Bandung, 2007 [6] Hendri Cahya Aprilianto, Sri Kumalaningsih  dan  Imam  Santoso, “Penerapan  Jaringan  Syaraf  tiruan untuk  peramalan  penjualan  dalam mendukung pengembangan Agroindustri  coklat  di  kabupaten bliter, DOI: 10.21776/ub.habitat.2018.029.3.16, ISSN: 0853-5167 ; 2338-2007 [7] Laila  Sari  Lubis,  Agus  Buono, “Pemodelan  jaringan  syaraf  tiruan untuk  memprediksi  awal  musim hujan  berdasarkan  suhu  permukaan laut”,  Volume  1  Nomor  2  Halaman 52- 61, ISSN: 2089-6026, http://journal.ipb.ac.id/index.php/jika [8] Luh  Mirayani,  “Analisis  penerapan strategi direct selling dan dampaknya terhadap  volume  penjualan  pada PT.Karya  Pak  Oles  tokce  di  desa bengkel  tahun  2016”,  Volume:  10 No: 2 Tahun: 2017.