## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 29
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Penjualan Pakaian Menggunakan Algoritma Backpropagation
M. Fadhil Mubarokh 1 , Muhammad Nasir* 2 , Dinny Komalasari 3
1,2, Informatics Departement , Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
3 Information System Departement, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: fadhilmubarokh2@gmail.com 1 , nasir@binadarma.ac.id 2 ,
dinny.komalasari@binadarma.ac.id 3

## Abstrak
Penilitian ini memprediksi penjualan pakaian yang terdiri dari penjualan Gamis dan  penjualan  Jilbab  yang  terdapat  pada  Toko  Sumber  Busana  Palembang dengan  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Jaringan  Syaraf  Tiruan merupakan  salah  satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran otak manusia. Untuk saat ini  persaingan  penjualan  pakain  semakin  ketat  diiringi  dengan  meningkatnya tingkat ekonomi masyarakat. Market share atau prediksi penjualan, merupakan suatu  bentuk  acuan  tiap  perusahaan  untuk  mendapatkan  hasil  yang optimalPenerapannya  menggunakan  algoritma  Backpropagation  dimana  suatu data  yang  diinputkan  Jumlah  Terjual,  Pemasukkan,    Pengeluaran,  dan  saldo sebagai  data  target.  Kemudian  dibentuk  suatu  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan menentukan  jumlah  unit  dalam  setiap  lapisan.  Setelah  Jaringan  terbentuk dilakukan training dari data yang sudah dikelompokkan tersebut. Percobaan itu dilakukan  dengan  arsitektur  jaringan  yang  terdiri  dari  unit  masukan  ,  unit tersembunyi,  unit  keluaran,  dan  arsitektur  jaringan  3-3-1.  Pengujian  dalam penelitian ini dilakukan dengan perangkat lunak Matlab.
Kata Kunci : Prediksi, Backpropagation,  Jaringan Syaraf Tiruan, Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  masa  kini  bergerak  dalam  pasar  yang  tidak  menentu  dan terus  berubah-ubah.  Untuk  itu  setiap  perusahaan  dituntut  untuk  selalu mengerti dan memahami apa yang terjadi dipasar dan apa yang menjadi keinginan  konsumen  serta  berbagai  perubahan  yang  ada  di  lingkungan bisnisnya sehingga mampu bersaing dengan perusahaan lain  [1]. Dalam memenuhi  permintaan  pasar  yang  selalu  berubah,  suatu  perusahaan memproduksi produk dengan jumlah yang berbeda.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Artificial  Neural  Network)  adalah  sebuah paradigma  pengolahan  informasi  yang  terinspirasi  dari  sistem  kerja syaraf  biologis,  seperti  kinerja  otak,  yang  memproses  suatu  informasi. Elemen  kunci  dari  dari  paradigma  ini  adalah  suatu  struktur  baru  dari sistem pengolahan informasi. Hal ini terdiri dari sejumlah besar elemen- elemen  pemrosesan  yang  saling  berubungan  (neuron)  dan  saling bekerjasama untuk pemecahan masalah-masalah tertentu [2].
Backpropagation,  atau  propagasi  error,  adalah  metode  umum  dari pembelajaran  Jaringan  Syaraf  Tiruan  bagaimana  menyelesaikan  suatu tugas yang diberikan. Ini merupakan suatu proses pembelajaran terawasi dan  merupakan  implementasi  dari  delta  rule  [3].  Hal  ini  juga menyediakan      metode  komputasi  yang  efisien  untuk  perubahan  bobot dalam  jaringan  umpan  maju  (feed  forward)  dengan  unit-unit  fungsi aktivasi terdiferensial untuk pembelajaran sebuah set pola input output [4].  Jaringan  perambatan  galat  mundur  (backpropagation)  merupakan salah satu algoritma Jaringan Syaraf Tiruan yang sering digunakan untuk menyelesaikan  masalah-masalah  yang  rumit  berkaitan  dengan identifikasi, prediksi, pengenalan pola dan sebagainya [5].
Matlab (Matrix Laboratory) merupakan salah satu bahasa pemrograman yang  dikembangkan  oleh  Mathworks.  Matlab  tidak  hanya  berfungsi sebagai  bahasa  pemrograman,  tetapi  sekaligus  sebagai  alat  visualisasi, yang  berhubungan  langsung  dengan  ilmu  matematika.  Toko  pakaian Sumber Busana merupakan salah satu tokoh yang terletak di Palembang, Sumatera  Selatan.  Toko  ini  menjual  berbagai  macam  ragam  produk diantara  lain  baju  wanita,  baju  pria,  sepatu  wanita,  sepatu  wanita  dan aksesoris lainnya, yang diantaranya merupakan baju impor dan sebagian juga merupakan produk dalam negeri.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode  analisis forensik.  Menurut  [6],  sebuah  metode  untuk  mengarahkan  penelitian maka haruslah sistematis dan dikerjakan dalam suatu proses yang logis dan  akurat  maka  pada  penelitian  ini  menggunakan  4  tahapan  forensik dalam metode analisis forensik yaitu:
1) Pengumpulan ( Collection )

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
M. Fadhil Mubarokh, Muhammad Nasir, at all | 31
2) Pengujian ( Examination )
3) Analisa ( Filtering )
4) Laporan ( Presentation )
2.2. Metode Pengumpulan Data
1) Studi Literature ,  data  diperoleh  melalui  studi  ke  pustaka  yaitu dengan  cara  mencari  bahan  dari  buku,  jurnal  dan  perpustakaan serta sesuai dengan objek yang akan diteliti.
2) Observatio n,  teknik  pengumpulan  data  dimana  peneliti melakukan  pengamatan  secara  langsung  dari  objek  penelitian untuk melihat lebih detail kegiatan yang dilakukan
3) Wawancara,  proses  tanya  jawab  dalam  penelitian  ini  yang berlangsung  secara  lisan  dengan  dua  orang  atau  lebih  bertahap dengan mendengarkan secara langsung informasi-informasi atau keterangan-keterangan kegiatan yang dilakukan.

## 2.3. Kerangka Kerja Penelitian
Metode  yang  digunakan  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut .
Gambar 1. Cameraman was taking pictures

## 1) Indentifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  identifikasi  masalah  penelitian mengenai  prediksi  citra  pada  penjualan  pakaian  menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan algortima backpropagation . Tahapan ini berguna untuk membantu peneliti dalam  memahami  topik  yang  menjadi  penelitian  tentang

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
penerapan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  menentukan nilai  prediksi  penjualan  yang  belum  pernah  dilakukan sebelumnya.

## 2) Studi Literatur
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengumpulan  informasi  atau  data yang  diperoleh  dari  buku  atau  jurnal  yang  terkait  mengenai prediksi,  algoritma backpropagation dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Tahapan ini berguna untuk membantu dalam melakukan proses penelitian pada topik yang diambi lserta menjadi gambaran posisi penelitian diantara penelitian lainnya.

## 3) Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  yang  diperoleh  dari  jumlah barang  terjual,  pemasukan  dan  pengeluaran  baju  gamis  wanita yang terdapat pada toko sumber busana. 4) d. Data Citra
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan dimana  masing-masing  data  berjumlah  2  citra.  Dimana  data tersebut dibagi menjadi data latih dan data uji
5) Data Latih & Data Uji
Citra  latih  yaitu  citra  yang  berisi  nilai  yang  digunakan  untuk menentukan  kelas  yang  cocok . Sedangkan  citra  uji  adalah  citra yang berisi citra baru yang akan diklasifikasikan oleh model yang telah dibuat dan diketahui nilai akurasidari proses klasifikasi.
6) Pelatihan & JST Terlatih
Dalam metode ini digunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Adapun pada proses pelatihan, merupakan proses pembangunan sistem untuk menghasilkan output yang dapat diterima dan dapat digunakan untuk proses uji klasifikasi.
7) Analisis Hasil
Analisis  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  prediksi penjualan.  Adapun  untuk  menghitung  tingkat  keberhasilan identifikasi digunakan rumus seperti berikut:
Akurasi = ∑ 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 ∑  𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 X  100% (1)

## 8) Pembuatan Laporan
Pada  tahap  ini,  peneliti  membuat  laporan  dari  penelitian  yang telah  dilakukan.  Tahapan  ini  dimulai  dari  tahapan  pendahuluan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
M. Fadhil Mubarokh, Muhammad Nasir, at all | 33
yang  berkaitan  dengan  rumusan  masalah,  tujuan  dan  manfaat dari  penelitian,  landasan  teori  pendukung  pada  penelitian, metode yang digunakan selama penelitian, hasil dan pembahasan penelitian,  berikutnya  penelitian  dan  saran  pengembangan  bagi penelitian selanjutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Seperti  yang  diuraikan  sebelumnya  peneliti  melakukan  proses  analisa kebutuhan atau pengumpulan data (collection), maka pada bab ini akan membahas proses selanjutnya yaitu pengujian (Examination) dan analisa forensic  (filtering),  sementara  pada  tahapan  laporan  (evidence) dilakukan pada bab selanjutnya yang akan disimpulan hasil dari bab ini. Pada  proses  pengujian  (Examination)  yaitu  yang  pertama  menentukan data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  sebagai  data  yang  akan digunakan  dalam  pemrosesan  data.  Setelah  data  itu  didapatkan  maka masing-masing data akan dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji.

## 3.1 Persiapan Data
Tujuan  dari  analisis  ini  adalah  untuk  mengetahui  prediksi  dari penjualan  pakaian  dengan  membuat  sebuah  persamaan  regresi dari  hasil  arsitektur  terbaik  pada  jaringan  syaraf tiruan.  Di  dalam jaringan  syaraf  tiruan  diperlukan  adanya  mesin  pembelajaran. Mesin pembelajaran ini dibuat untuk melatih data. Berikut adalah data  yang  akan  digunakan  selama  penelitian  berlangsung.  Data diperoleh  dari  database  penjualan  toko  sumber  busana  seperti Gambar 4.1 dibawah ini.
Gambar 2. Database Seluruh Penjualan Barang Toko Sumber Busana

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Data  yang  saya  dapatkan  pada  penelitian  tersebut  berupa database seluruh penjualan barang Toko Sumber Busana yang dapat dilihat pada Gambar  3.1  dengan  format SQL ,  dalam  proses  pengujian,  data  tersebut harus  terlebih  dulu  di export ke  format excel. Dengan  meng  Klik  menu export yang terdapat pada menu Phpmyadmin yang hasilnya dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Export Data Ke Dalam Format Excel.
Tabel 1. Data Penjualan Baju Gamis
Bulan Jumlah terjual  Pemasukan (Rp)  Pengeluaran (Rp) Saldo (Rp) Oktober 6 765.000 869.000 2.503.000 November 18 2.728.333 3.280.667 9.289.667 Desember 18 1.304.000 1.605.000 4.514.000 Januari 8 1.304.000 1.605.000 4.514.000 Februari 40 5.853.721 7.036.279 19.926.279 Maret 26 3.684.821 4.513.179 12.711.179 April 12 1.436.000 1.798.000 5.032.000 Mei 58 8.843.636 1.605.364 32.054.364 Juni 10 1.575.000 1.865.000 5.305.000 Juli 35 3.948.500 6.006.500 15.961.500 Agustus 3 506.000 664.000 1.834.000 September 11 1.640.000 1.994.000 5.628.000 Oktober 11 1.620.000 2.499.000 6.618.000 Tabel 2. Data Penjualan Jilbab Bulan Jumlah terjual  Pemasukan (Rp)  Pengeluaran (Rp) Saldo (Rp) Oktober 26 1.060.114 1.302.860 3.666.860 November 10 292.950 298.550 890.050 Desember 1 122.200 112.800 347.800

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
M. Fadhil Mubarokh, Muhammad Nasir, at all | 35
Bulan Jumlah terjual  Pemasukan (Rp)  Pengeluaran (Rp) Saldo (Rp) Januari 42 1.738.890 2046610 5.828.110 Februari 23 838.402 896598 2.631.598 Maret 41 494.290 588.710 1.671.710 April 1 59.000 70.000 199.000 Mei 30 1.360.790 1.544.710 4.396.210 Juni 6 179.500 202.500 584.500 Juli 26 1.258.580 1.544.194 4.374.194 Agustus 8 162.500 165.500 493.500 September 2 25.890 48.110 122.110 Oktober 15 420.368 425.632 1.271.632
Data  ini  akan  diolah  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid (biner), data harus  dinormalisasikan  terlebih  dahulu  karena range keluaran  tidak pernah mencapai angka 0 sampai 1. Oleh sebab itu, data penjualan perlu dinormalisasikan  terlebih  dahulu  salah  satunya  contohnya  ke  dalam range 0,1 sampai dengan 0,9 menggunakan persamaan berikut ini:
(2)
di mana:
X’ = data hasil normalisasi X = data asli/data awal a = nilai maksimum data asli b = nilai minimum data asli
Gambar 4. Tampilan Matlab

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Hal  utama  yang  digunakan  adalah  mempersiapkan  data  yang  akan  di normalisasikan  dengan mempersiapkan  data  dengan  format xls  di excel terlebih  dahulu,  setelah  itu  data  di  panggil  menggunakan  fungsi  matlab sebagai berikut :
Source Code : data = xlsread('datalatih',1,'C3:P5');
Setelah  data  dipanggil  ke  dalam  matlab  maka  saya    tinggal  melakukan normalisasi dengan menggunakan fungsi matlab seperti berikut:
Source Code : max_data = max(max(data)); min_data = min(min(data)); [m,n] = size(data); data_norm = zeros(m,n); for x = 1:m for y = 1:n data_norm(x,y) = 0.1+0.8*(data(x,y)-min_data)/(max_data- min_data); end end
Tabel 3. Data Penjualan Baju Gamis Hasil Normalisasi Bulan Jumlah Terjual  Pemasukan (Rp)  Pengeluaran (Rp) Saldo (Rp) Oktober 0,100000075 0,119092491 0,121688082 0,162468804 November 0,100000374 0,168092576 0,181877508 0,331847741 Desember 0,100000374 0,132544639 0,140056877 0,212658543 Januari 0,100000125 0,132544639 0,140056877 0,212658543 Februari 0,100000923 0,246094767 0,275608579 0,597312076 Maret 0,100000574 0,191964223 0,212638053 0,417240478 April 0,100000225 0,135839042 0,144873694 0,225586581 Mei 0,100001373 0,320715877 0,389641987 0,9 Juni 0,100000175 0,139308149 0,146545854 0,232400006 Juli 0,100000799 0,198545019 0,249907765 0,498360697 Agustus 0,1 0,112628472 0,116571773 0,145772168 September 0,1000002 0,140930393 0,149765384 0,240461312 Oktober 0,1000002 0,140431241 0,162368974 0,265169338 Tabel 4. Data Penjualan Jilbab Hasil Normalisasi Bulan Jumlah Terjual Pemasukan (Rp) Pengeluaran (Rp) Saldo (Rp) Oktober 0,100001589091838 0,16738467662577 0,182814504117933 0,333079028318014 November 0,100000572073062 0,118620914593862 0,118976871165571 0,156574784052351 Desember 0,1 0,107767417340409 0,100716934673626 0,122107382086406 Januari 0,100002606110614 0,210530172682637 0,230089986298056 0,470456017712018

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
M. Fadhil Mubarokh, Muhammad Nasir, at all | 37
Dimana data yang akan digunakan yaitu X1, X2, X3 menjadi inputan layer i dimana nilai X1 didapat dari jumlah data terjual, X2 didapat dari jumlah data pemasukan dan X3 didapat dari data pengeluaran. Kemudian untuk target dalam penelitian ini menggunakan data saldo dari data penjualan baju gamis yang telah dinormalisasikan.

## 3.2 Implementasi Metode JST
Pada  tahapan  ini,  implementasi  metode  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan  train  tool  untuk  proses  pelatihan,  sedangkan  untuk pengujian  jaringan  syaraf  tiruan  tanpa  melalui  proses  training.  Adapun proses  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  dibentuk  dari  8  data  penjulan, input-an  data  penjualan  dari  Oktober  2017  sampai  dengan  Mei  2018 sedangkan  sisanya  dari  bulan  Juni  2018  sampai  dengan  Oktober  2018 sebagai  data  uji.  Nilai  yang  didapat  lalu  dibentuk  dalam  sebuah  data dengan  nama  data  latih.  Data  latih  tersebut  berisikan  hasil  data  yang sudah melewati tahap normalisasi. Setelah melakukan proses input rata- rata  hasil  normalisasi  ke  data  latih  maka  proses  selanjutnya,  adalah menginput  target  jaringan  syaraf  tiruan  yang  telah  didapat  dari normalisasi nilai jumlah saldo berdasarkan data yang akan dikenali.

## 3.3 Arsitektur JST Dengan Algoritma Backpropagation
Arsitektur  Jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  untuk  prediksi penjualan baju gamis dalam penelitian ini backpropagation terdiri dari:
1) Lapisan input dengan  3  simpul  yaitu  jumlah  terjual,  pemasukan dan pengeluaran (X1, X2 dan X3)
2) Lapisan hidden layer dengan 3 simpul yaitu Z1, Z2 dan Z3.
3) Lapisan Output dengan 1 simpul yaitu volume penjualan (Y).
Data  pelatihan  prediksi  dengan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  prediksi penjualan pakaian dilakukan dengan 3 input x sebagai berikut :
Februari 0,100001398400817 0,153291847442416 0,156990998986557 0,267273972542877 Maret 0,100002542546941 0,131418824620277 0,137420506673987 0,206259965095598 April 0,1 0,103750193173977 0,104449393582691 0,112649107466706 Mei 0,100001843346532 0,186496747724917 0,198187378558622 0,379439193599456 Juni 0,1 0,111409615833075 0,112871580324024 0,13715290360847 Juli 0,100001589091838 0,9 0,198154579703086 0,378039775763251 Agustus 0,1 0,110329033383244 0,110519724403803 0,131368609318196 September 0,100000063563674 0,101645599943746 0,103057984769349 0,107761696609792 Oktober 0,100000889891429 0,126720070746369 0,127054669923775 0,180829537721266

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
X1 = 0,1 X2 = 0,119092 X3 = 0,121688
Berdasarkan  data  diatas  maka  arsitektur  dapat  digambarkan  bahwa bentuk jaringan sebagai berikut:
Gambar 5. Jaringan Syaraf Tiruan dengan 3 Input Layer, 3 Hidden Layer dan 1 Output Layer
Dimana : X1, X2 dan X3 = Input Layer i Z1, Z2 dan Z3= Hidden Layer j Y1 = Output layer k V11, V12, V21 dan V22 = bobot pada Hidden Layer W11 dan W21 = Bobot pada Output Layer bv = bias pada Hidden Layer bw = bias pada Output Layer
Gambar 6. Halaman Training Parameters

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
M. Fadhil Mubarokh, Muhammad Nasir, at all | 39
Gambar  6  pada  halaman train adalah  halaman  untuk  menentukan parameter yang akan digunakan dalam pelatihan jaringan syaraf tiruan. Berikut  ini  merupakan  ketentuan  dari  proses training  parameters yang akan menentukan tingkat akurasi dalam penelitian ini tersebut
1) Jumlah neuron pada  input layer sebanyak  3  neuron  yang  terdiri dari  data  jumlah  terjual,  pemasukkan,  dan  pengeluaran (X1,X2,X3)
2) Jumlah neuron pada hidden layer sebanyak 64 neuron
3) Menggunakan epoch atau  perulangan  sebanyak  9000  dan  untuk maksimum kesalahan digunakan sebanyak 8600
4) Tingkat kesalahannya/ goal dengan nilai 1e-08
5) Min grad yang digunakan penulis 1e-10
6) Dan lr nya menjadi 1
Lalu  tekan  tombol Train  Network .  Berikut  adalah  gambar  eksperimen yang didapat pada saat melakukan proses pelatihan, terdapat MSE (Nilai Performance  Goal ), Epoch (Jumlah  Iterasi), Time (Durasi  Waktu Pelatihan) dan akurasi.
Gambar 7. Hasil Training Tool JST
Pada  hasil  training  tool  JST    ini  terlihat  terlihat epoch atau  perulangan yang    saya  masukkan  sebanyak  9000  dan  proses iterations tersebut berhenti  pada  saat epoch mencapai  8600,  time  0.00.23  , perfomance 0.000434, Gradient 0.00424, dan Validation Checks 8600.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Gambar 8. Hasil Training Regression Data latih
Ini merupakan hasil dari proses Training Regression yang parameternya yang  sudah  saya  tentukan  pada  Gambar  3.5,  disini  dapat  dilihat  pada Gambar  3.6  kurva Training yang  ditandai  dengan  garis  berwarna  biru yang  sudah  mencapai  hasil  yang  cukup  baik  dengan training mencapai R=0,99216
Tabel 5 Hasil Perbandingan data latih Terhadap Hasil Prediksi Penjualan Gamis dengan Target Bulan Prediksi  Target Oktober 0.18109 0.16246 November 0.31495 0.33184 Desember 0.21265 0.21265 Januari 0.21242 0.21265 Februari 0.67493 0.59731 Maret 0.43233 0.41724 April 0.22293 0.22558 Mei 0.88099 0.9

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
M. Fadhil Mubarokh, Muhammad Nasir, at all | 41
Tabel 6. Hasil Perbandingan data latih Terhadap Hasil Prediksi Penjualan
Jilbab dengan Target Bulan Prediksi  Target Oktober 0.32376 0.33307 November 0.17589 0.15657 Desember 0.15338 0.12210 Januari 0.49221 0.47045 Februari 0.23552 0.26727 Maret 0.20771 0.20626 April 0.16239 0.11264 Mei 0.3573 0.3794
Hasil  yang  diperoleh  dari  pelatihan  data  prediksi  penjualan  pakaian menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  algoritma backrpopagation mendapatkan  hasil  yang  bagus  seperti  dilihat  pada  gamba  3.6  hasil mendekati output dan error yang dihasilkan dari kesalahan sangat kecil dapat dilihat pada gambar Gambar 3.5 dan Tabel 3.6 Hasil dari pelatihan keseluruhannya dikenali hingga mencapai target, dimana indikator nilai pada  setiap  identifikasi  dapat  disamakan  dengan  nilai output yang dimasukkan pada data target

## 3.4 Analisa Forensic (filtering)
Setelah  sebelumnya  sudah  selesai  melakukan  pengujian  dengan menggunakan  data  latih  yang  sudah  disediakan  dan  semua  data  sudah sesuai target. Selanjutnya dilakukan analisa forensic untuk membuktikan apakah  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  algoritma  backpropagation  dapat menghasilkan hasil yang bagus dalam memprediksi penjualan pakaian di toko  sumber  busana  terutama  penjualan  gamis  dan  jilbab  di  kota Palembang

## 4. KESIMPULAN
Dari  serangkaian  proses  penelitian  yang  dilakukan  penulis  dalam  topik peneltian ini, maka penulis dapat mengambil kesimpulan bahwa:
1) Jaringan  syaraf  tiruan  dapat  melakukan  prediksi  terhadap penjualan  pakaian  khususnya  penjualan  gamis  dan  penjualan jilbab  yang  terdapat  pada  toko  sumber  busana,  dimana  variabel

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 1, January 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
data  yang  dinput  adalah  jumlah  terjual,  pemasukkan, pengeluaran, dan saldo sebagai data target.
2) Penerapan  dari  algoritma backpropagation untuk  memprediksi penjualan  pakaian  khususnya  penjualan  gamis  dan  jilbab  ini menghasilkan  prediksi  yang  sudah  sangat  baik,  sehingga  hasil dari  prediksi  ini  dapat  digunakan  bagi  pegawai  toko  sumber busana dalam pengambilan keputusan. 3) Menghasilkan model jaringan syaraf tiruan yang dapat digunakan untuk  melakukan  prediksi  ,  model  jaringan  yang  didapatkan berbentuk  pola  3-3-1  yang  mana  terdiri  dari  3  lapisan  input,  3 lapisan hidden layer dan 1 lapisan ouput. Sehingga pola ini dapat digunakan  dalam  melakukan  prediksi  penjualan  pakaian  gamis dan jilbab.
4) Hasil prediksi yang didapatkan adalah hasil prediksi untuk bulan oktober 2017 sampai dengan oktober 2018

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Miranda,  Shenna,  Minora  Longgom  Nst,  and  Muhammad  Subhan. "Penentuan  Jumlah  Produksi  Kue  Bolu  pada  Nella  Cake  Padang dengan  Sistem  Inferensi  Fuzzy  Metode  Sugeno." UNP  Journal  of
Mathematics 2, no. 1 (2013).
[2] Cynthia,  Eka  Pandu,  and  Edi  Ismanto.  "Jaringan  Syaraf  Tiruan Algoritma  Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau." Rabit: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab 2, no. 2 (2017): 83-98.
[3] Cynthia,  Eka  Pandu,  and  Edi  Ismanto.  "Jaringan  Syaraf  Tiruan Algoritma  Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau." Rabit: Jurnal Teknologi dan Sistem
Informasi Univrab 2, no. 2 (2017): 83-98.
[4] Cynthia,  Eka  Pandu,  and  Edi  Ismanto.  "Jaringan  Syaraf  Tiruan Algoritma  Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau." Rabit: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab 2, no. 2 (2017): 83-98.
[5] Ismanto, Eka Pandu Cynthia Edi. "Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation  dalam  Memprediksi  Ketersediaan  Komoditi Pangan Provinsi Riau." Rabit 2, no. 2: 196-209.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
M. Fadhil Mubarokh, Muhammad Nasir, at all | 43
[6] Ismi, Hajrina. "Pembatalan Sepihak Oleh Konsumen Pada Transaksi Jual Beli Online dengan Sistem Dropship dalam Perspektif Hukum Islam  (Suatu  Penelitian  di  Kecamatan  Syiah  Kuala  Banda  Aceh)." PhD diss., UIN AR-RANIRY, 2020.