## PERAMALAN PENJUALAN PRODUK FURNITUR DENGAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Zain Amarta 1,3) , Julia Dewi Ma’rifah 2,4)
1) Program Studi Desain Furnitur Politeknik Industri Furnitur dan Pengolahan Kayu
2) Program Studi Manajemen Bisnis Industri Furnitur Politeknik Industri Furnitur dan Pengolahan Kayu Jl.Wanamarta Raya 20 Kendal, Jawa Tengah 51371, Indonesia e-mail: 3) zainamarta@gmail.com, 4) juliadewim@gmail.com

## ABSTRAK
Salah  satu  komoditas  strategis  bagi  ekonomi  Indonesia  adalah  furnitur.  Furnitur  merupakan produk  yang  bernilai  tambah  tinggi  dan  berdaya  saing  global.  Industri  Furnitur  merupakan industri yang mencakup pengolahan bahan baku alami dan bahan lainnya yang diproses untuk meningkatkan nilai tambah dan manfaat yang lebih tinggi menjadi produk furnitur. Pada saat ini  industri  furnitur  merupakan  salah  satu  industri  yang berkembang  pesat  di Indonesia.  PT. ABC  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  industri  furnitur.  PT.  ABC berlokasi  di  Semarang  dan  memproduksi  meja  dan  kursi.  Pada  penelitian  ini  dilakukan peramalan penjualan produk furnitur di PT. ABC Semarang dengan metode backpropagation neural  network  untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat.  Arsitektur  jaringan  backpropagation neural  network  yang  tepat  untuk  melakukan  peramalan  adalah  12-10-1.  Nilai  error  antara data  penjualan  produk  furnitur  dengan  hasil  peramalan  backpropagation  neural  network secara  keseluruhan  adalah  6,8%.  Berdasarkan  nilai  tersebut,  maka  backpropagation  neural network  merupakan  metode  yang  tepat  untuk  melakukan  peramalan  produk  furnitur  di  PT. ABC Semarang.
Kata kunci: Peramalan, Furnitur, Backpropagation Neural Network.

## ABSTRACT
Furniture is one of the strategic commodities for Indonesian economic. Furniture product has characteristic  of  high  added  value  and  global  competitive.  Furniture  industry  is  an  industry that  processes  wood  raw  materials  and  others  to  increase  value  and  benefits  of  furniture product.  Furniture  industry  has  become  well  developed  industry  in  Indonesia.  PT  ABC  is  a company that concerned in furniture industry. PT. ABC is located in Semarang as tables and chairs  manufacturing.  In  this  research,  sales  forecasting  of  furniture  product  at  PT.  ABC Semarang was conducted. Backpropagation neural network method was implemented to obtain forecasting  result  with  high  accuracy  The  network  architecture  was  developed  by  using  12 neurons on input layer, 10 neurons on hidden layer, and 1 neuron on output layer. The mean absolute  error  between  data  sales  of  furniture  product  and  forecasting  result  was  6.8%. Therefore  backpropagation  neural  network  was  recommended  for  sales  forecasting  of furniture product at PT. ABC Semarang.
Keywords: Forecasting, Furniture, Backpropagation Neural Network.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  komoditas  strategis  bagi  ekonomi  Indonesia  adalah  furnitur.  Furnitur merupakan produk  yang bernilai tambah tinggi dan berdaya saing  global. Produk furnitur berasal  dari  bahan  baku  alami  yang  melimpah  dan  berkelanjutan  seperti  kayu,  rotan, bambu, dan bahan lainnya seperti logam dan plastik. Tingginya daya saing produk furnitur Indonesia dipengaruhi oleh keunggulan bahan baku dan desain yang unik. Pada tahun 2014 produksi furnitur berbahan baku kayu mencapai 80% dari keseluruhan produksi furnitur di Indonesia,  sedangkan  furnitur  berbahan  baku  rotan  dan  bambu  mencapai  11%,  furnitur berbahan logam mencapai 7%, dan furnitur berbahan plastik hanya mencapai 2% [1].
Industri  Furnitur  merupakan  industri  yang  mencakup  pengolahan  bahan  baku  alami dan bahan lainnya yang diproses untuk meningkatkan nilai tambah dan manfaat yang lebih tinggi menjadi produk furnitur. Pada saat ini industri furnitur merupakan salah satu industri yang  berkembang  pesat  di  Indonesia.  Industri  furnitur  mendapatkan  dukungan  dari pemerintah  karena sesuai  dengan  rencana  pembangunan  jangka  menengah  nasional [1].
Hasil  produksi  industri  furnitur  yang  banyak  digunakan  adalah  meja,  kursi,  lemari,  rak buku,  tempat  tidur,  dan  berbagai  produk  lainnya.  PT.  ABC  merupakan  salah  satu perusahaan yang bergerak di bidang industri furnitur. PT. ABC berlokasi di Semarang dan memproduksi meja dan kursi.
Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  suatu  perusahaan  adalah perencanaan  [2].  Perencanaan  dalam  perusahaan  meliputi  berbagai  bidang.  Penjualan merupakan  salah  satu  bidang  perencanaan  dalam  perusahaan.  Perencanaan  penjualan dilakukan dengan membuat  suatu  peramalan penjualan. Peramalan penjualan  yang akurat dapat  meningkatkan  penjualan  produk  dan  mendatangkan  keuntungan  bagi  perusahaan. Peramalan  adalah  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  memperkirakan  keadaan  di  masa yang  akan  datang  dengan  melakukan  pengujian  keadaan  di  masa  lalu.  Hasil  peramalan dapat  membantu  pengambil  keputusan  dalam  memilih  alternatif  terbaik  bagi  perusahaan [3].
Metode  untuk  melakukan  peramalan  penjualan  sangat  beragam.  Salah  satu  metode yang dapat digunakan adalah backpropagation neural network (BPNN). BPNN merupakan metode  yang  handal  dan  praktis  untuk  memprediksi  sistem  non  linier  yang  kompleks dengan  akurasi  tinggi.  BPNN  bekerja  dengan  dengan  mensimulasikan  sejumlah  tertentu unit  pemrosesan  yang  saling  berhubungan.  BPNN  terdiri  dari  lapisan  masukan,  lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran. Masing-masing lapisan memiliki sejumlah neuron yang saling terhubung antar lapisan dan memiliki bobot. Data disampaikan ke lapisan masukan dan nilai-nilai disebarkan dari satu neuron ke neuron lain pada lapisan berikutnya hingga ke lapisan keluaran [3].
Aplikasi  BPNN  banyak  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  berbagai  macam sistem.  Penelitian  yang  membahas  tentang  peramalan  respon  pada  proses  gurdi  telah dilakukan  dengan  metode  BPNN  [4].  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  persentase error antara  hasil  eksperimen  dan  hasil  prediksi  adalah  2,03%  untuk  momen  torsi  dan 3,46% untuk  gaya tekan. Penelitian  yang membahas tentang optimasi respon pada proses laser  brazing (LB)  telah  dilakukan  dengan  metode  BPNN-GA  [5].  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  BPNN-GA  dapat  menghasilkan  respon  optimal  dengan  persentase error antara hasil eksperimen dan hasil optimasi adalah sebesar 7,65%.
Penelitian  yang  membahas  tentang  optimasi  respon  pada  proses injection  molding telah  dilakukan  dengan  metode  BPNN-GA  [6].  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa BPNN-GA  dapat  menghasilkan  respon  optimal  dengan  persentase error antara  hasil eksperimen  dan  hasil  optimasi  adalah  sebesar  7,03%.  Penelitian  yang  membahas  tentang optimasi  multi  respon  pada  proses  vulkanisasi  sol  karet  telah  dilakukan  dengan  metode BPNN-GA  [7].  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  BPNN-GA  dapat  menghasilkan respon optimal dengan persentase error antara hasil eksperimen dan hasil optimasi adalah 1,33%  untuk  kekuatan  tarik  dan  0,43%  untuk  perpanjangan  putus.  Maka  dari  itu  pada penelitian  ini  dilakukan  peramalan  penjualan  produk  furnitur  di  PT.  ABC  Semarang dengan metode BPNN untuk mendapatkan hasil yang akurat.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  penjualan  produk  furnitur  di  PT.  ABC  Semarang setiap bulan selama lima tahun mulai dari tahun 2015 hingga tahun 2019. Penjualan produk furnitur  di  PT.  ABC  Semarang  meliputi  meja  dan  kursi.  Penerapan  metode  BPNN dilakukan dengan cara memodelkan data penjualan produk furnitur menjadi data masukan dan  keluaran.  Data  yang  digunakan  sebagai  masukan dan  keluaran pada  BPNN  harus dilakukan  normalisasi  terlebih  dahulu  menjadi  data  non  dimensional  dengan  interval  -1 sampai  1.  Hasil  peramalan  yang  akurat  dengan  metode  BPNN  dapat  terjadi  apabila arsitektur jaringan yang digunakan menghasilkan nilai mean squared error (MSE) terkecil.
Penentuan arsitektur jaringan BPNN meliputi jumlah neuron pada lapisan masukan, lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan  keluaran,  fungsi  pelatihan,  dan  fungsi  aktivasi  yang digunakan pada lapisan tersembunyi.  Data  yang  digunakan pada penerapan BPNN terdiri dari  data  pelatihan  dan  pengujian.  Pemilihan  data  tersebut  dilakukan  secara  acak berdasarkan  persentase  yang  telah  ditetapkan.  Proses  pelatihan BPNN  akan  berakhir apabila  salah  satu  kriteria  pemberhentian  telah  tercapai.  Kriteria  pemberhentian  BPNN meliputi jumlah epoch , waktu iterasi, nilai performa, nilai gradien, dan laju pembelajaran. Evaluasi performa BPNN dilakukan dengan menghitung nilai error antara data penjualan produk furnitur dengan hasil peramalan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  penjualan  produk  furnitur  yang  meliputi  meja  dan kursi  di  PT.  ABC  Semarang.  Pengambilan  data  penjualan  dilakukan  setiap  bulan  selama lima  tahun  mulai  dari  tahun  2015  hingga  tahun  2019  sehingga  diperoleh  60  data.  Grafik penjualan  produk  furnitur  dapat  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Penerapan  metode  BPNN dilakukan dengan cara memodelkan data penjualan produk furnitur menjadi data masukan dan  keluaran  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Data  yang  digunakan  sebagai masukan dan  keluaran pada  BPNN  harus  dilakukan  normalisasi  terlebih  dahulu  menjadi data non dimensional dengan interval -1 sampai 1 menggunakan persamaan (1) [8].
Gambar 1. Grafik Penjualan Produk Furnitur PT. ABC Semarang Tahun 2015 - 2019

## Tabel 1. Pemodelan Data Masukan dan Keluaran BPNN
No. Data Masukan Data Keluaran (x 1 …x 12 ) (y) 1 Data ke-1 sampai data ke-12 Data ke-13 2 Data ke-2 sampai data ke-13 Data ke-14 3 Data ke-3 sampai data ke-14 Data ke-15 . . .
. . . . .
. 48 Data ke-48 sampai data ke-59 Data ke-60
𝑝 𝑛 = 2(𝑝−min(𝑝)) (max(𝑝)−min⁡(𝑝) − 1 (1)
dengan:
𝑝 𝑛 = Data normalisasi
𝑝 = Data penjualan
Hasil  peramalan  yang  akurat  dengan  metode  BPNN  dapat  terjadi  apabila  arsitektur jaringan  yang  digunakan  menghasilkan  nilai mean  squared  error (MSE)  terkecil.  Nilai MSE  dapat  diperoleh  menggunakan  persamaan  (2)  [9].  Penentuan  arsitektur  jaringan BPNN  meliputi  jumlah neuron pada  lapisan  masukan,  lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan keluaran, fungsi  pelatihan, dan fungsi  aktivasi  yang digunakan pada lapisan tersembunyi. Fungsi  pelatihan  yang digunakan adalah Levenberg-Marquardt sedangkan fungsi  aktivasi pada  lapisan  tersembunyi  menggunakan sigmoid  bipolar .  Penentuan  arsitektur  jaringan BPNN dilakukan secara trial and error .
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑁 ∑ ( 𝑁 𝑖=1 𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 (2)
dengan:
𝑀𝑆𝐸 = Mean squared error 𝑁 = Jumlah data keluaran 𝑦 𝑖 = Data keluaran ke-i 𝑦̂ 𝑖 = Hasil peramalan ke-i
Data  yang  digunakan  pada  penerapan  BPNN  terdiri  dari  data  pelatihan  dan pengujian.  Pemilihan  data  tersebut  dilakukan  secara  acak  berdasarkan  persentase  yang telah  ditetapkan.  Komposisi  data  pelatihan  dan  pengujian  masing-masing  adalah  sebesar 70% dan 30% dari data masukan [10]. Data yang digunakan untuk pelatihan berjumlah 34 data sedangkan untuk pengujian berjumlah 14 data. Proses pelatihan BPNN akan berakhir apabila  salah  satu  kriteria  pemberhentian  telah  tercapai.  Kriteria  pemberhentian  BPNN dapat  ditunjukkan  pada  Tabel  2  [11].  Arsitektur  jaringan  BPNN  yang  menghasilkan  nilai MSE terkecil yaitu 0,0428 adalah 12-10-1 seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Tabel 2. Kriteria Pemberhentian BPNN No.  Kriteria Pemberhentian Nilai 1 Jumlah epoch 10.000 2 Waktu iterasi 200 detik 3 Nilai performa 1.10 -4 4 Nilai gradien 1.10 -5 5 Laju pembelajaran 0,05 x 12 Lapisan Tersembunyi Lapisan Masukan Lapisan Keluaran x 11 x 10 x 9 x 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 y
Evaluasi  performa  BPNN  dilakukan  dengan  menghitung  nilai error antara  data penjualan produk furnitur dengan hasil peramalan. Perhitungan nilai error dapat dilakukan menggunakan  persamaan  (3)  [5].  Grafik  perbandingan  data  penjualan  produk  furnitur dengan  hasil  peramalan  BPNN  untuk  proses  pelatihan  dan  pengujian  masing-masing ditunjukkan pada Gambar 3 dan 4. Sedangkan grafik secara keseluruhan dapat ditunjukkan pada  Gambar  5.  Berdasarkan  hasil  perhitungan,  nilai error antara  data  penjualan  produk furnitur  dengan  hasil  peramalan  BPNN  untuk  proses  pelatihan  dan  pengujian  masing- masing adalah 6,29% dan 8,02%. Sedangkan nilai error secara keseluruhan adalah 6,8%.
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑑−𝑦 𝑑 𝑥100%
(3)
dengan:
𝑑 = Data penjualan 𝑦 = Hasil peramalan
Gambar 3. Grafik Perbandingan Data Penjualan dan Hasil Peramalan BPNN (Pelatihan)
Gambar 4. Grafik Perbandingan Data Penjualan dan Hasil Peramalan BPNN (Pengujian)
Gambar 5. Grafik Perbandingan Data Penjualan dan Hasil Peramalan BPNN (Keseluruhan)
Penelitian yang membahas tentang peramalan permintaan produk furnitur dilakukan dengan metode triple exponential  smoothing . Penelitian  tersebut  menunjukkan nilai error terkecil antara data permintaan produk furnitur dengan hasil peramalan adalah 7,75% [12]. Penelitian  lain  yang  membahas  tentang  peramalan  permintaan  komponen  elektronik dilakukan  dengan  metode single  exponential  smoothing .  Penelitian tersebut  menunjukkan nilai error antara  data  permintaan  komponen  elektronik  dengan  hasil  peramalan  adalah 14,17%  [13].  Berdasarkan  data  tersebut,  metode  BPNN  menghasilkan  nilai error terkecil apabila dibandingkan dengan metode triple exponential smoothing dan single exponential smoothing .  Sehingga  BPNN  merupakan  metode  yang  tepat  untuk  melakukan  peramalan produk furnitur di PT. ABC Semarang.

## KESIMPULAN
Pada penelitian ini, peramalan produk furnitur di PT. ABC Semarang dengan metode BPNN  telah  berhasil  diimplementasikan.  Arsitektur  jaringan  BPNN  yang  tepat  untuk melakukan peramalan adalah 12-10-1 yang memiliki arti 12 neuron pada lapisan masukan, 10 neuron pada  lapisan  tersembunyi,  dan  1 neuron pada  lapisan  keluaran.  Nilai error antara  data  penjualan  produk  furnitur  dengan  hasil  peramalan  BPNN  secara  keseluruhan adalah 6,8%. Berdasarkan nilai tersebut, maka BPNN merupakan metode yang tepat untuk melakukan peramalan produk furnitur di PT. ABC Semarang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z.,  Salim  dan  E.  Munadi  , Info  komoditi  furnitur ,  Jakarta:  Badan  Pengkajian  dan Pengembangan Perdagangan, Kementerian Perdagangan Republik Indonesia, 2017.
[2] A.  Angelin    dan  S.  Ariyanti,    “Analisis  Penjadwalan  Proyek  New  Product Development Menggunakan Metode PERT dan CPM”, Jurnal Ilmiah Teknik Industri , vol. 6, no. 1, pp. 63-70, 2018.
[3] A.F.  Achmalia  dan  W.  Sugiman,  “Peramalan  penjualan  semen  menggunakan backpropagation  neural  network  dan  recurrent  neural  network”, UNNES  Journal  of Mathematics , vol. 9, no. 1, pp. 6-21, 2020.
[4] M.T.  Hayajneh,  A.M.  Hassan,  A.T.  Mayyas  ,  A.  Alrashdan,  “Modeling  of  drilling process  of  Al-Mg-Cu  alloys  and  Al-Mg-Cu/SiC  composite  using  artificial  neuron network”, Journal of Science and Technology , vol. 1, no. 1, pp. 18-24, 2011.
[5] Y.  Rong.,  Z.  Zhang,  G.  Zhang,  C.  Yue,  Y.  Gu,  Y.  Huang,  C.  Wang.,  X.  Shao, “Parameters optimization of laser brazing in crimping butt using Taguchi and BPNN- GA”, Optics and Lasers in Engineering , vol. 67, pp. 94-104, 2015.
[6] Li  K.,  Yan  S.,  Pan  W.,  &  Zhao  G.,  “Warpage  optimization  of  fiber-reinforced composite  injection  molding  by  combining  back  propagation  neural  network  and genetic  algorithm”, International  Journal  of  Advance  Manufacture  Technology ,  vol. 90, no. 1-4, pp. 963-970, 2017.
[7] Z. Amarta, B.O.P. Soepangkat, Sutikno,  R. Norcahyo, “Multi response optimization in  vulcanization  process  using  backpropagation  neural  network-genetic  algorithm method  for  reducing  quality  loss  cost”, AIP  Conference  Proceedings ,  vol.  2114,  pp. 020003, 2019.
[8] M.R. Razfar  and  Z. M. Zadeh, “Optimum damage and surface roughness prediction in  end  milling  glass  fibre-reinforced  plastics  using  neural  network  and  genetic algorithm”. Journal of Engineering Manufacture , vol. 223, no. 6, pp. 653-664, 2009.
[9] C.J.  Tzeng,  and  R.  Chen,  “Optimization  of  electrical  discharge  machining  process using  the  response  surface  methodology  and  genetic  algorithm  approach”, International Journal of Precision Engineering and Manufacturing , vol. 14, no. 5, pp. 709-717, 2013.
[10] B.O.P.  Soepangkat,  R.  Norcahyo,  D.R.Pamuji,  &  Lusi  N.,  “Multi-objective optimization  in  end  milling  process  of  ASSAB  XW-42  tool  steel  with  cryogenic coolant using grey fuzzy logic and backpropagation neural network-genetic algorithm (BPNN-GA) approaches”, International Review of Mechanical Engineering , vol. 12, no. 1, pp. 42-54, 2018.
[11] A. Sateria,  B.O.P. Soepangkat ,  Suhardjono, “Artificial neural network and genetic algorithm for multi-objective optimization in drilling of glass fiber reinforce polymer- stainless steel stacks”, AIP Conference Proceedings , vol. 1983, pp. 040007, 2018.
[12] D. Kusbianto, Y. Ariyanto, M.R.T. Billah , “ Implementasi metode triple exponential smoothing  pada  sistem  peramalan  produk  furniture”, Seminar  Informatika  Aplikatif POLINEMA , 2020.
[13] F.A. Reicita,” Analisis Perencanaan Produksi pada PT. Armstrong Industri Indonesia dengan  Metode  Forecasting  dan  Agregat  Planning”, Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri , vol. 7, no. 3, pp. 160-168, 2019.