## METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN PAKAIAN PADA DISTRO DI LAMONGAN
M. Rosidi Zamroni 1 , Siti Mujilahwati 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan Jl. Veteran No. 53 A Lamongan rosidizamroni@gmail.com

## ABSTRAK
Indikator terpenting  dalam  bisnis  adalah  penjualan.  Besarnya  tingkat  penjualan  mempengaruhi  laba  yang diperoleh perusahaan yang turut mempengaruhi pula pertahanan kelangsungan hidup dalam persaingan bisnis [1]. Untuk menentukan strategi pemasaran diperlukan prediksi yang tepat mengenai kondisi pasar kedepannya, maka penulis  menginisiasi  untuk  memprediksi  penjualan  dengan  memanfaatkan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation. Beckpropagation merupakan algoritma yang dapat melatih jaringan pada situasi sebelumnya. Pelatihan akan menyesuaikan bobot dalam jaringan sebagai input baru untuk memprediksi penjualan. Pola yang digunakan  adalan  12-10-1,  artinya  terdapat  dua  belas  inputan  nilai  penjualan  selama  dua  belas  bulan,  sepuluh neuron pada hidden layer, dan satu nilai output penjualan di bulan selanjutnya. Hasil penelitian ini diperoleh best performance pada epoch ke 211 dari 500 iterasi dengan nilai MSE sebesar 0.00098405, sehingga dapat dijelaskan bahwa hasil akurasi yang diperoleh dari pengujian adalah 79.14%.
Keyword : JST, Backpropagation, prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Indikator  terpenting  dalam  bisnis  adalah penjualan.
Besarnya tingkat penjualan mempengaruhi laba yang diperoleh perusahaan yang turut  mempengaruhi pula pertahanan kelangsungan hidup dalam persaingan bisnis.
Memprediksi  pasar  merupakan  hal  yang dibutuhkan  untuk  menentukan  strategi  pemasaran diwaktu sekarang dan yang akan dating [2].
Banyak  teknik  dalam  peramalan yang dibutuhkan dalam proses perancangan dan pengambilan ketetapan. Peramalan dilakukan untuk memperhitungkan  dan  mempertimbangkan  situasi yang  akan  terjadi  dan  langkah  apa  yang  harus dilakukan.  Hal  tersebut  bisa  dirancang  dengan menggunakan  algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation. Cara ini popular dalam penggunaan  jaringan  multi-layer  dengan  maksud memperkecil error pada hasilnya [3].
Pada  Daffi  Collection  belum  dilengkapi dengan adanya suatu prediksi penjualan untuk masa depan  yang  mengakibatkan  sulitnya  menentukan target penjualan yang akan dilakukan setiap periode. Hal  ini  terjadi  jika  perusahaan  tidak  dapat menentukan target penjualan, maka akan sulit untuk menentukan keputusan dalam hal penentuan jumlah produk yang akan disediakan periode kedepan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan beberapa lapisan untuk mengubah  bobot  yang  terkait  dengan  neuron  di lapisan tersembunyi.
Algoritma  pelatihan  backpropagation  pada dasarnya terdiri dari 3 tahap, yaitu:
1) Masukkan  nilai data latih untuk  mendapatkan nilai keluaran.
2) Propagasi balik dari nilai error yang didapat.
3) Sesuaikan bobot koneksi untuk meminimalkan nilai error.
Ketiga  tahapan  tersebut  diulang  terus  menerus untuk  mendapatkan  nilai  error  yang  diinginkan. Setelah  pelatihan  selesai,  hanya  diperlukan  tahap pertama untuk memanfaatkan  jaringan saraf tiruan. Kemudian,  pengujian  jaringan  saraf  membutuhkan propagasi maju dan diikuti oleh propagasi mundur. Keduanya dilakukan untuk semua pola pelatihan.
Gambar 1. Gambar arsitektur jaringan backpropagation [4]

## 3. METODE PENELITIAN
Backpropagation  merupakan  teknik  popular yang sering dipakai oleh karena teknik ini dianggap apik  dalam  pengendalian  pengenalan  pola  yang rumit.  Pada  metode  ini  per  bagian  yang  terdapat pada  lapisan  masukan  terhubung  dengan  setiap bagian lapisan tertutup. Setiap bagian tertutup akan terhubung  dengan  setiap  bagian  yang  ada  pada lapisan  keluaran  [5].  berikutnya  bagian  lapisan keluaran  akan  merespon  sebagai  keluaran  jaringan syaraf  tiruan.  Ketika  keluaran  tidak  sesuai  dengan
yang diharapkan, maka keluaran akan disebarkan ke belakang  (backward)  pada  lapisan  tersembunyi selanjutnya dari lapisan tersembunyi menuju lapisan masukan.
Proses pelatihan ini merupakan proses pembelajaran pada  jaringan  syaraf  tiruan,  yaitu  dengan  cara melakukan  perubahan  nilai  bobot  [6],  sedangkan untuk menyelesaikan permasalahan akan dilakukan jika  proses  pelatihan  selesai,  fase  ini  disebut  fase pengujian.

## 2.1. Perancangan Sistem
Berikut  akan  dijelaskan  jalannya  system  ini yang  terdiri  dari  proses  sistem,  proses  normalisasi, proses pelatihan, dan proses pengujian.
Gambar 1. Flowcart Sistem
Flowchart sistem menggambarkan alur proses sistem.  Adapun  alur  proses  diawali  dengan    Input data  yang  selanjutnya    dilakukan  normalisasi, kemudian input data latih dan data uji yang di ambil dari  hasil  nomalisasi  data,  kemudian  melakukan pelatihan data yang di ambil dari data latih, setelah proses  pelatihan  dan  menampilkan  hasil  pelatihan kemudian  dilakukan  pengujian  yang  di  ambil  dari data uji dan hasil pelatihan, Setelah proses pengujian dan akan menampilkan hasil prediksi.
Gambar  2  merupakan  flowchart  tahapan normalisasi. Tahapan normalisasi dilakukan kerena fungsi sigmoid biner tidak pernah mencapai angka 0 ataupun  1.  Oleh  sebab  itu  normalisasi  perlu dilakukan pada data penjualan terlebih dahulu salah satu  bentuknya  ke  dalam  jangkauan  antara  0,1  s.d 0,9 [7].

## Gambar 2. Flowcart Normalisasi
Normalisasi  merupakan  tahap  menormalisasi data  penjualan,  Dilakukan  normalisasi  data  karena fungsi sigmoid biner tersebut sejatinya tidak pernah mencapai  angka  0  maupun  1.  Oleh  sebab  itu,  data penjualan  hijab perlu dinormalisasi terlebih dahulu salah  satu  contohnya  ke  dalam  range  0,1  s.d  0,9. Tahap  untuk  normalisasi  dimulai  dari  input  data penjualan  kemudian  di  lakukan  proses  normalisasi dan mendapatkan hasil normalisasi.
Gambar 3. Flowcart Pelatihan
Gambar 3 merupakan tahapan pelatihan untuk mendapatkan  hasil  pelatihan  digunakan  data  hasil normalisasi  untuk  menentukan  target  latih  dan kemudian mendapatkan hasil pelatihan.
Pada  gambar  4  merupakan  tahap  prediksi pengujian  system  penjualan  menggunakan  metode jaringan  syaraf  tiruan.  Tahap  ini  dilakukan  agar mendapatkan hasil prediksi penjualan yang tepat di masa  mendatang.  Proses  perhitungan  di  lakukan dengan  tahap  awal  yaitu  input  data  uji  terlebih dahulu dan menentukan target uji dari input data uji, kemudian  proses  load  data  yang  di  hasilkan  dari perhitungan  pelatihan  sebelumnya,  kemudian dilakukan  perhitungan  prediksi  menggunakan jaringan syaraf.
mulai Input data Normalisasi Input data Input data Pelatihan Hasil Selesai Mulai Input data Normalisasi Hasil Selesai Mulai Input data latih Pelatihan Hasil Selesai

## Gambar 4. Flowcart Pengujian

## 2.2. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  diambil  dari  toko  distro Daffi Collection Lamongan. Daffi Collection adalah distro yang menjual hijab, berdiri sejak tahun 2016, namun  pengelolaan  data  penjualan  baru  terrekam dan  terkomputerisasi  dengan  baik  di  akhir  tahun 2018,  sehingga  data penjualan  yang dapat diproses adalah data selama tiga tahun terakhir (2019-2021), dimana  data  sudah  tersusun  dan  terkomputerisasi. Data dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data penjualan Tabel 2. Data normalisasi Jan Feb Mar 2019 0.1000 0.2720 0.1344 2020 0.1860 0.3236 0.2720 2021 0.6556 0.6591 0.6720 April Mei Juni 2019 0.4784 0.2161 0.3107 2020 0.3365 0.3537 0.3494 2021 0.6849 0.7279 0.6978 Juli Agus Sep 2019 0.3322 0.3296 0.4397 2020 0.3881 0.4182 0.4139 2021 0.6118 0.7150 0.7322 2019 0.3572 0.2840 0.1800 2020 0.4311 0.4483 0.2118 2021 0.7408 0.6849 0.9000
Tabel  2  merupakan  data  normalisasi,  dimana pola yang digunakan  merupakan data 3 tahun yaitu dari  2019  sampai  dengan  2021.  Di  lakukan normalisasi  data  karena  fungsi  sigmoid  biner
tersebut  sejatinya  tidak  pernah  mencapai  angka  0 maupun  1.  Oleh  sebab  itu,  data  penjualan  perlu dinormalisasi  terlebih  dahulu  salah  satu  contohnya ke dalam range 0,1 s.d 0,9.
Tabel 3. Data latih Pola X1 X2 X3 X4 1 0.10000 0.27204 0.13441 0.47849 2 0.27204 0.13441 0.47849 0.21613 3 0.13441 0.47849 0.21613 0.31075 4 0.47849 0.21613 0.31075 0.33226 5 0.21613 0.31075 0.33226 0.32968 6 0.31075 0.33226 0.32968 0.43978 7 0.33226 0.32968 0.43978 0.3572 8 0.32968 0.43978 0.3572 0.28409 7 0.33226 0.32968 0.43978 0.3572 8 0.32968 0.43978 0.3572 0.28409 9 0.43978 0.3572 0.28409 0.18000 10 0.3572 0.28409 0.18000 0.18602 11 0.28409 0.18000 0.18602 0.32366 12 0.18000 0.18602 0.32366 0.27204 target 0.18602 0.32366 0.27204 0.33656 Pola X5 X6 X7 X8 1 0.21613 0.31075 0.33226 0.32968 2 0.31075 0.33226 0.32968 0.43978 3 0.33226 0.32968 0.43978 0.3572 4 0.32968 0.43978 0.3572 0.28409 5 0.43978 0.3572 0.28409 0.18 6 0.3572 0.28409 0.18000 0.18602 7 0.28409 0.18000 0.18602 0.32366 8 0.18000 0.18602 0.32366 0.27204 9 0.18602 0.32366 0.27204 0.33656 10 0.32366 0.27204 0.33656 0.35376 11 0.27204 0.33656 0.35376 0.34946 12 0.33656 0.35376 0.34946 0.38817 target 0.35376 0.34946 0.38817 0.41828 Pola X9 X10 X11 X12 1 0.43978 0.3572 0.28409 0.18 2 0.3572 0.28409 0.18 0.18602 3 0.28409 0.18 0.18602 0.32366 4 0.18 0.18602 0.32366 0.27204 5 0.18602 0.32366 0.27204 0.33656 6 0.32366 0.27204 0.33656 0.35376 7 0.27204 0.33656 0.35376 0.34946 8 0.33656 0.35376 0.34946 0.38817 9 0.35376 0.34946 0.38817 0.41828 10 0.34946 0.38817 0.41828 0.41398 11 0.38817 0.41828 0.41398 0.43118 12 0.41828 0.41398 0.43118 0.44839 target 0.41398 0.43118 0.44839 0.21183
Dari  data  latih  di  atas  menggunakan  data penjualan  bulan  pertama  sampai  dengan  bulan  ke dua  puluh  empat  (24)  (tahun  2019-2020). Sedangkan  target  yang  digunakan  untuk  melatih sistem diambil dari bulan ke tiga belas (13) sampai dengan bulan ke dua puluh empat (24). Bisa di lihat pada tabel 3
Jan Feb Mar April Mei Jun 2019 7520 7720 7560 7960 7655 7765 2020 7620 7780 7720 7795 7815 7810 2021 8166 8170 8185 8200 8250 8215 Jul Agu Sep Okt Nov Des 2019 7790 7787 7915 7819 7734 7613 2020 7855 7890 7885 7905 7925 7650 2021 8115 8235 8255 8265 8200 8450
mulai Input data uji Load data hasil latih Hasil Selesai Menghitung prediksi
Tabel 4. Data uji Pola X1 X2 X3 X4 1 0.18602 0.32365 0.27204 0.33655 2 0.32365 0.27204 0.33655 0.35376 3 0.27204 0.33655 0.35376 0.34946 4 0.33655 0.35376 0.34946 0.38817 5 0.35376 0.34946 0.38817 0.41828 6 0.34946 0.38817 0.41828 0.41397 7 0.38817 0.41828 0.41397 0.43118 8 0.41828 0.41397 0.43118 0.44838 9 0.41397 0.43118 0.44838 0.21182 10 0.43118 0.44838 0.21182 0.65569 11 0.44838 0.21182 0.65569 0.65914 12 0.21182 0.65569 0.65914 0.67204 target 0.41828 0.41397 0.43118 0.41828 Pola X5 X6 X7 X8 1 0.35376 0.34946 0.38817 0.41397 2 0.34946 0.38817 0.41828 0.43118 3 0.38817 0.41828 0.41397 0.44838 4 0.41828 0.41397 0.43118 0.21182 5 0.41397 0.43118 0.44838 0.65569 6 0.43118 0.44838 0.21182 0.65914 7 0.44838 0.21182 0.65569 0.67204 8 0.21182 0.65569 0.65914 0.68494 9 0.65569 0.65914 0.67204 0.72795 10 0.65914 0.67204 0.68494 0.69784 11 0.67204 0.68494 0.72795 0.61182 12 0.68494 0.72795 0.69784 0.71505 target 0.21182 0.65569 0.65914 0.67204 Pola X9 X10 X11 X12 1 0.43118 0.44838 0.21182 0.65569 2 0.44838 0.21182 0.65569 0.65914 3 0.21182 0.65569 0.65914 0.67204 4 0.65569 0.65914 0.67204 0.68494 5 0.65914 0.67204 0.68494 0.72795 6 0.67204 0.68494 0.72795 0.69784 7 0.68494 0.72795 0.69784 0.61182 8 0.72795 0.69784 0.61182 0.71505 9 0.69784 0.61182 0.71505 0.73225 10 0.61182 0.71505 0.73225 0.74086 11 0.71505 0.73225 0.74086 0.68494 12 0.73225 0.74086 0.68494 0.9 target 0.68494 0.72795 0.69784 0.61182 Dari data pengujian pada table 4, menggunakan data penjualan hijab di bulan ke tiga belas (13) sampai dengan bulan ke tiga puluh enam (36)    (tahun  2020-2021). Sedangkan  target  latih  di ambil dari bulan ke dua puluh lima (25) hingga bulan ke tiga puluh enam (36).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  penulis  menggunakan  Matlab R2015a dimana di dalamnya  sudah terdapat fungsi untuk kebutuhan perhitungan menggunakan metode Backpropagation .  Data  yang  diprose  pada  tahun terakhir yaitu tahun 2021,  data record yang tersedia sejumlah 98,706, dari sejumlah data tersebut akan di split menjadi 70% yaitu  69,094 record data untuk pelatihan, 15% yaitu 14,806 data untuk validasi, dan 15% yaitu 14,806 data pengujian.
Iterasi  yang  dilakukan  sebanyak  500  kali  dan performance  terbaik  diperoleh  pada  iterasi  ke  211
dengan  nilai  best  performance  98.40  yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Hasil  yang diperoleh dalam proses peramalan yang  dilakukan  dengan backpropagation yaitu tingkat keakuratannya sebesar  79,14%, ditampilkan Gambar 6.

## Gambar 5. Desain neural network
Gambar  5  di  atas  merupakan  desain  Neural Network yang dipakai pada contoh kasus ini adalah 12-10-1  yang  berarti  terdiri  dari  12  nilai  masukan data  penjualan  hijab  12  bulan,  10  neuron  pada hidden  layer,  dan  satu  nilai  keluaran  yaitu  data situasi pada bulan berikutnya.
Gambar 6  menunjukkan bahwa titik – titik data hasil peramalan telah dibandingkan dengan data asli (Fit)  yang  berwarna  biru  secara  garis  lurus. Regression  R  diatas  memuat  nilai  sebesar  0,79145 yang  menjelaskan  keakuratan  data  dari  angka  1, akurasi ini bernilai 79,14% jika dikonversi menjadi persentasi.
Gambar 6. Regression
Gambar 7. Performance terbaik yang diperoleh pada epoch ke 211
Gambar  7  merupakan  MSE  jumlah  error  yang dihasilkan  dalam  performa  terbaik,  yaitu  pada repetisi atau epoch ke 211. Nilai yang di dihasilkan sebesar 0.00098405.
Gambar 8. Nilai MSE perbandingan
Pada  Gambar  8  ditunjukkan  sebuah  grafik perbandingan  yang  menunjukkan  pergerakan  dua garis.  Garis  yang  berwarna  biru  adalah  garis  yang menunjukkan  hasil  prediksi,  sedangkan  garis  yang berwarna merah merupakan nilai dari data asli.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil  analisa, perancangan,  implementasi dan  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan, peramalan  penjualan  yang  dikerjakan  dengan metode backpropagation memperoleh best performance  MSE  sebesar  0.00098405,  sehingga dapat dijelaskan bahwa hasil akurasi yang diperoleh dari pengujian adalah 79.14%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   R. Agustina, "ANALISA FAKTOR-FAKTOR YANG  MEMPENGARUHI," Jurnal  Wira Ekonomi  Mikroskil, vol.  6,  no.  1,  pp.  85-101, 2016.
[2]   W. S. Aisyah Fany Achmalia, "PERAMALAN PENJUALAN  SEMEN  MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL
NETWORK  DAN  RECURRENT  NEURAL NETWORK," UNNES Journal of Mathematics, vol. 9, no. 1, pp. 6-21, 2020.
[3]   S.  A.  Nurdela,  "APLIKASI  PERAMALAN JUMLAH KELAHIRAN DENGAN METODE JARINGAN  SYARAF  TIRUAN," IJPH, vol. 12, no. 2, p. 213–223, 2017.
[4]   S. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan  Aplikasinya),  YOGYAKARTA:  Graha Ilmu, 2003, p. 236.
[5]   Z. W. Daizheng Huang, "Forecasting outpatient visits  using  empirical  mode  decomposition coupled  with  backpropagation  artificial  neural networks," Plose, 2017.
[6]   E.  P.  W.  M.  D.  E.  P.  Y.  Musli  Yanto, "Peramalan  Penjualan  Pada  Toko  Retail Menggunakan  Algoritma  Backpropagation Neural  Network," MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 2, no. 3, pp. 110-117, Juli 2018.
[7]   W.  K.  A.  Adel  S.  Eesa,  "NORMALIZATION METHODS  FOR  BACKPROPAGATION:  A COMPARATIVE  STUDY," Science  Journal of University of Zakho, vol. 5, no. 4, pp. 319- 323, 2017.