PENDAHULUAN. menjadi lebih efisien dan efektif serta dapat meningkatkan penghematan. Untuk

dokumen-dokumen yang mirip
Implementasi Algoritma Genetika dan Neural Network Pada Aplikasi Peramalan Produksi Mie (Studi Kasus : Omega Mie Jaya)

BAB 1 PENDAHULUAN. Pada masa sekarang ini, banyak jenis-jenis usaha dan bisnis yang mulai

BAB 1 PENDAHULUAN. era globalisasi, di mana perdagangan mulai bersifat internasioanal. Banyak usahawan

BAB I PENDAHULUAN. Kemunculan minimarket yang begitu banyak membuat manajemen

1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI NILAI KURS JUAL SGD-IDR

BAB I PENDAHULUAN I-1

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. merupakan golongan paling konsumtif, ikut meningkat [1]. tahunnya hingga pada tahun 2013 mencapai 11,5 juta mobil [2].

2014 ESTIMASI BEBAN PUNCAK HARIAN BERDASARKAN KLUSTER TIPE HARI BERBASIS ALGORITMA HYBRID SWARM PARTICLE-ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. kebutuhan utama dalam kehidupan sehari-hari. Hal ini dapat dilihat dari maraknya

BAB I PENDAHULUAN. berpikir untuk melakukan dan mengatasi segala permasalahan yang dihadapi dengan bantuan

BAB 1 PENDAHULUAN. penyelesaian dari suatu sistem dinamika banyak digunakan dalam bidang mekanika dan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I-1

BAB 1 PENDAHULUAN. Setiap orang, dari setiap golongan, selalu mendambakan tubuh yang sehat.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Saham merupakan surat berharga sebagai bukti tanda penyertaan atau

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Dengan pesatnya perkembangan teknologi dalam bidang IT (Information

PREDIKSI PERMINTAAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) SKRIPSI SAMUEL ANTHONIUS MADUWU

BAB 1 PENDAHULUAN. saham harus memperhatikan dengan baik keadaan ekonomi yang sedang berlangsung.

BAB I PENDAHULUAN. yang merupakan keuntungan perusahaan yang dibagikan kepada semua pemegang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

1. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Salah satu cara pemerintah dalam meningkatkan taraf kesejahteraan hidup

SISTEM CERDAS PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI NILAI TUKAR VALUTA ASING MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA TUGAS AKHIR

ABSTRAK. Kata Kunci : Artificial Neural Network(ANN), Backpropagation(BP), Levenberg Marquardt (LM), harga emas, Mean Squared Error(MSE), prediksi.

BAB I PENDAHULUAN. berbagai macam cat, dan lain sebagainya. Barang-barang yang diperoleh UD. Adi

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Delieh Chariesmawanty, 2015

BAB I PENDAHULUAN. berdasarkan rencana pengaturan urutan kerja. Daftar atau tabel kegiatan atau

BAB I PENDAHULUAN. Hal ini dibuktikan dengan adanya fakta yang diungkap oleh World Health

BAB I PENDAHULUAN. Pada saat ini peran pasar modal dalam perekonomian Indonesia mulai

BAB I PENDAHULUAN. hakikatnya merupakan masalah perilaku. Dengan demikian, upaya untuk

: RAHMAT HIDAYAT NPM : : Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi

BAB I PENDAHULUAN. dari pemikiran-pemikiran manusia yang semakin maju, hal tersebut dapat. mendukung bagi pengembangan penyebaran informasi.

BAB I PENDAHULUAN. kegiatan yang menunjang proses pendidikan adalah kegiatan penjadwalan.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. suatu perusahaan dalam sebuah pasar. Dengan semakin majunya teknologi komunikasi

BAB I PENDAHULUAN. kepada pengguna tentang sebuah barang sesuai dengan karakteristik pengguna.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. Pengenalan pola adalah komponen esensial dalam kecerdasan buatan dan computer

Prediksi Nilai Tukar Petani Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

Optimasi Bobot Jaringan Syaraf Tiruan Mengunakan Particle Swarm Optimization

U K D W BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI GABUNGAN ALGORITMA GENETIKA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (STUDY KASUS PERAMALAN SAHAM)

PENDAHULUAN BAB I. 1.1 Latar Belakang Masalah

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007

BAB I PENDAHULUAN. Uang adalah alat pembayaran dalam transaksi jual beli barang atau jasa. Pada

BAB I PENDAHULUAN. penduduknya memiliki mata pencaharian di bidang pertanian. Menurut data

BAB 1 PENDAHULUAN. Berbagai cabang ilmunya telah membantu manusia menyelesaikan pekerjaan dengan

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM

TUGAS AKHIR SISTEM PREDIKSI KURS MATA UANG MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE QUICKPROPAGATION

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dropout Data mining

BAB I PENDAHULUAN. teliti. Sehingga tidak terjadi bentrok baik antar mata pelajaran, guru, kelas

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

RANCANG BANGUN PERANGKAT LUNAK PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN METODE META- HEURISTIK (PENGGABUNGAN METODE ALGORITMA GENETIK DAN TABU SEARCH)

UKDW. Bab I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. menggunakan sistem komputerisasi. Salah satu bentuk perusahaan yang sangat

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Pembangunan suatu piranti lunak menjadi penting karena semakin banyak

BAB 1 PENDAHULUAN. barang, jaringan jalan raya, atau dalam masalah komputasi yaitu jaringan penjadwalan.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Pada masa sekarang ini, pemanfaatan teknologi internet sudah sangat

BAB I PENDAHULUAN. menggunakan nota atau catatan yang kurang efisien. depan. Penggunaan sistem manual dalam melakukan penjualan spare part truk

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Lia Saputri, 2016

BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. banyak dijadikan bahan pokok adalah nasi, sagu, dan jagung. Dari ketiga

BAB I PENDAHULUAN. menurunkan berat badan karena sudah terbiasa makan banyak dari kecil.

BAB 1 PENDAHULUAN. guna mendukung keberhasilan suatu perusahaan dalam mencapai tujuannya.

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

Vukovich dinamis yang digabungkan dengan model PRoFIGA didalamnya.

PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PESERTA KB BARU DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE BACKPROPAGATION

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Hampir

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

1 BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. finansial (financial assets) dan investasi pada aset-aset riil (real assets). Investasi pada

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

IMPLEMENTASI APLIKASI PENJADWALAN PEMBELAJARAN BERBASIS WEB PADA POLITEKNIK NEGERI MADIUN

BAB 1 PENDAHULUAN. semakin bertambah ketatnya persaingan dalam bidang perdagangan. Setiap usaha

BAB I PENDAHULUAN. bermunculan, baik yang menggunakan franchise ataupun yang menggunakan

Desain Smart Meter Untuk Memantau Dan Identifikasi Pemakaian Energi Listrik Pada Sektor Rumah Tangga Menggunakan Backpropagation Neural Network

Pelatihan Bobot Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Peramalan Tingkat Inflasi

1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

2016 OPTIMAL ANOMALOUS SHORT TERM LOAD FORECASTING BERBASIS ALGORITMA FEED FORWARD BACKPROPAGATION

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI LAJU TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PADA PROVINSI JAWA TIMUR

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

BAB 1 PENDAHULUAN. semua keadaan di lingkungan, didapati dalam keadaan yang tidak menentu.

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan teknologi saat ini cenderung mengarah pada teknologi yang

Transkripsi:

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kegiatan ekonomi merupakan kegiatan yang sangat penting dalam kehidupan manusia. Kegiatan ekonomi sangat penting bagi manusia untuk memenuhi kebutuhannya. Kegiatan ekonomi terdiri dari produksi distribusi dan konsumsi. Produksi mencakup setiap usaha manusia yang menghasilkan barang/jasa yang langsung atau tidak berguna untuk memenuhi kebutuhan manusia (Gilarso, 2004). Tentunya produksi dilakukan atas dasar permintaan dari konsumen. Perusahaan produksi harus bisa mengatur jumlah produksi agar produksi menjadi terencana dengan baik. Dengan demikian, maka produksi akan menjadi lebih efisien dan efektif serta dapat meningkatkan penghematan. Untuk itu, dibutuhkan suatu sistem dalam komputer yang dapat membantu perusahaan dalam menentukan jumlah produksi. Padahal hal ini akan berguna bagi perusahaan agar proses produksi barang akan terencana dengan bantuan analisa dari sistem sehingga proses produksi dapat dilakukan secara efektif dan efisien. Berdasarkan permasalahan tersebut, perusahaan memerlukan suatu kemampuan untuk dapat meramalkan jumlah produksi. (Garpersz, 2002) Menurut Gaspersz, peramalan adalah dugaan yang dibuat secara sederhana tentang apa yang akan terjadi di masa depan berdasarkan informasi yang tersedia saat ini. Jadi perusahaan dapat melakukan peramalan menggunakan data-data produksi yang sudah ada. Kemudian ditemukan pola-pola jumlah produksi dari data tersebut. Dengan hal itu, maka dilakukan peramalan untuk jumlah produksi. Dalam ilmu 1

2 komputer, terdapat algoritma atau teknik yang dapat digunakan untuk melakukan proses peramalan. Ada beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan jumlah produksi, salah satunya dengan Artificial Neural Network dengan metode backpropagation. Metode Backpropagation Neural Network telah digunakan untuk oleh Rini Oktavian Maru ao dalam jurnalnya dengan judul Neural Network Implementation in Foreign Exchange Kurs Prediction untuk membuat suatu aplikasi untuk memprediksi kurs valuta asing(maru ao, 2010). Neural Network dapat dikombinasikan dengan beberapa metode, satunya adalah Particle Swarm Optimalization. Particle Swarm Optimalization Neural Network dapat digunakan untuk memprediksi laju inflasi (Raharjo, 2013). Algoritma ini dapat dipakai untuk mendapatkan solusi optimal yang tepat untuk masalah dari satu variabel atau multi variabel. Algoritma Genetika digunakan oleh Devi Rahmayanti untuk menentukan nilai optimal dalam routing (Rahmayanti, 2010) dan genetic algorithm ini bisa diterapkan dalam neural network (Dhanwani, 2013). Penentuan jumlah produksi ini dapat digunakan oleh perusahaan produksi mie. Omega Mie Jaya adalah salah satu produsen mie yang berada di Pemangkat, Kalimantan Barat. Omega Mie Jaya belum memiliki suatu sistem yang dapat membantu untuk menetapkan jumlah produksi mie. Hal ini dikarenakan kurangnya sumber daya manusia yang mengerti tentang sistem untuk menentukan jumlah produksi. Dengan dibuatnya sistem ini, maka dapat perusahaan memenuhi kebutuhan untuk menentukan jumlah produksi mie dengan hasil yang cukup

3 akurat sehingga perusahaan memiliki proses produksi yang semakin baik dan terencana. Dari hasil uraian tersebut, penulis ingin membuat suatu aplikasi peramalan produksi mie yang akan diimplementasikan ke Omega Mie Jaya dengan menggunakan Genetic Algorithm Neural Network. 1.2 Rumusan Masalah Dari gejala masalah yang dijelaskan pada bagian latar belakang, maka rumusan masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah bagaimana membangun aplikasi penentuan jumlah produksi mie pada Omega Mie Jaya dengan menggunakan genetic algorithm neural network 1.3 Batasan Masalah Adapun batasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Aplikasi digunakan untuk membantu menentukan jumlah produksi mie berdasarkan data-data yang diberikan oleh Omega Mie Jaya dalam periode tertentu. 2. Aplikasi ini meramalkan jumlah produksi mie secara per bulan. 3. Aplikasi yang dibuat merupakan aplikasi berbasis Desktop. 1.4 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi penentuan jumlah produksi mie berbasis dekstop untuk Omega Mie Jaya.

4 1.5 Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat antara lain sebagai berikut. 1. Membantu Omega Mie Jaya menentukan jumlah produksi mie. 2. Menambah wawasan baru bagi mahasiswa Teknik Informatika mengenai Genetic Algorithm Neural Network. 3. Menjadi acuan dan referensi bagi peneliti berikutnya melakukan penelitian dan pembuatan aplikasi menggunakan Genetic Algorithm Neural Network. 1.6 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan laporan skripsi akan dijelaskan sebagai berikut. Bab I Pendahuluan Bab ini berisi tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan. Bab II Tinjauan Pustaka Pada bab II akan dijelaskan mengenai peramalan, produksi, neural network, backpropagation, genetic algorithm, dan genetic algorithm neural network. Bab III Metode dan Perancangan Bab III berisi mengenai spesifikasi kebutuhan sistem dan desain sistem seperti flowchart, data flow diagram, dan perancangan interface.

5 Bab IV Pengujian dan Pembahasan Bab ini akan berisi tentang proses implementasi dan pengujian sistem yang telah dibuat Bab V Kesimpulan dan Saran Bab terakhir menjelaskan kesimpulan akhir dan saran untuk penelitian berikutnya.