KHATULISTIAWATI, ELIES (2018) ANALISIS PERBANDINGAN METODE ARIMA DENGAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION DALAM MERAMALKAN JUMLAH ORDER COLD ROLLED COIL PADA PT XYZ. S1 thesis, Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.

	Text (Fulltext) Elies Khatulistiawati (3333141173) Full.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	Text (Abstrak) Elies Khatulistiawati (3333141173) Abstrak.pdf Download (874kB)

Abstract

PT XYZ merupakan pabrik baja terbesar di Indonesia. Salah satu unit kerjanya yaitu Unit Kerja Pabrik Cold Rolling Mill yang memproduksi cold rolled coil. Produksi dilakukan berdasarkan pesanan yang berbeda setiap periodenya, maka PT XYZ harus selalu siap dengan jumlah permintaan dari konsumen. PT XYZ menerapkan sistem peramalan berdasarkan jumlah produksi pada tahun sebelumnya. Oleh karena itu perlu dilakukan peramalan terhadap permintaan produk. Tujuan penelitian ini terdiri dari tiga poin. Pertama, menghitung hasil peramalan order cold rolled coil menggunakan metode ARIMA. Kedua, menghitung hasil peramalan order cold rolled coil menggunakan metode ANN Backpropagation. Ketiga, menentukan perbandingan antara hasil peramalan dengan metode ARIMA dan metode ANN Backpropagation. Metode ARIMA digunakan karena memiliki kelebihan yaitu dapat digunakan untuk pola data time series. Serta metode ANN Backpropagation digunakan karena memiliki kelebihan yaitu dapat digunakan untuk data yang berpola non-linear. Pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan terhadap kedua metode tersebut dan metode peramalan terbaik yang dipilih yaitu metode peramalan yang memiliki nilai MAPE terkecil. Peramalan dilakukan untuk tahun 2018-2019. Hasil peramalan menunjukkan bahwa metode peramalan terbaik yang dipilih yaitu metode ARIMA karena memiliki nilai MSE dan MAPE yang lebih kecil dari metode ANN Backpropagation. Nilai MAPE yang dihasilkan metode ARIMA yaitu 20,87%; sedangkan nilai MAPE yang dihasilkan metode ANN Backpropagation yaitu 29,24%.

Actions (login required)

View Item