OPTIMALISASI PENDISTRIBUSIAN MINYAK KELAPA SAWIT (CPO) MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION

Chairunisah . ., Dewie Hartati Harahap

Abstract


PT. Rimba Mujur Mahkota adalah sebuah perusahaan korporasi modern yang memiliki standar internasional berkecimpung dibidang industri kelapa sawit. PT. Rimba Mujur Mahkta memiliki masalah biaya pendistribusian dikarenakan sulitnya dalam menentukan jumlah kendaraan yang digunakan untuk pengiriman yang dapat menguras biaya distribusi. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan biaya distribusi yang dikeluarkan PT. Rimba Mujur Mahkota menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Backpropagation. Untuk mengoptimalkan biaya distribusi, data yang telah didapatkan kemudian diolah dengan menentukan variabel keputusan, fungsi kendala, dan fungsi tujuan, diperoleh biaya distribusi optimal ialah Rp. 44.093.216 dari biaya distribusi sebelumnya Rp. 56.130.000 sehingga dapat menghemat biaya sebesar Rp. 12.235.572 untuk akurasi tertinggi sebesar 97.80% pada data 75%:25%, neuron hidden 6, learning rate (α) sebesar 0.5 dan jumlah epoch 5000 serta pengujian Mean Square Error (MSE) yaitu 0.0002.

 

ABSTRACT

PT. Rimba Mujur Mahkota is a modern corporate company that has international standards working in the palm oil industry. PT. Rimba Mujur Mahkta has a distribution cost problem due to the difficulty in determining the number of vehicles used for delivery which can drain distribution costs. This study aims to optimize distribution costs incurred by PT. Rimba Mujur Mahkota uses an Artificial Neural Network with Backpropagation Method. To optimize distribution costs, the data that has been obtained are then processed by determining the decision variables, constraint functions, and objective functions, the optimal distribution costs are Rp. 44,093,216 from the previous distribution cost of Rp. 56,130,000 so that it can save costs of Rp. 12,235,572 for the highest accuracy of 97.80% on data 75%:25%, 6 hidden neurons, learning rate (α) of 0.5 and the number of epochs of 5000 and the Mean Square Error (MSE) test of 0.0002.


Keywords


Kata kunci: Backpropagation, Minyak Kelapa Sawit/Crude Palm Oil (CPO), Jaringan Syaraf Tiruan, Mean Square Error, Pendistribusian Optimal.

Full Text:

PDF

References


Imam, H., (2015): Analisis Pengaruh Produk, Harga, Distribusi, danPromosi Terhadap Keputusan Pembelian Serta Implikasinya pada Keputusan Pelanggan, Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Entrepreneurship, 9(2), 80–101.

Hermawan, A., (2006): Jaringan Syaraf Tiruan, Teori, dan Aplikasi, Penerbit Andi, Yogyakarta.

Haykin, S., (2009): Nueral Networks and Learning Machines, Pearson, United State of America.

Lesnussa, Y.A dan Latuconsina, S., (2015): Sistem Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Prediksi Prestasi Siswa SMA, Jurusan Matematika, Fukultas MIPA., Univeritas Pattimura.

Sudarsono, A., (2016): JST Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Backpropagation, Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dehasen Bengkulu.

Puspitaningrum, D., (2006): Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan, Andi, Yogyakarta.




DOI: https://doi.org/10.24114/jmk.v8i1.33893

Article Metrics

Abstract view : 67 times
PDF - 220 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 KARISMATIKA: Kumpulan Artikel Ilmiah, Informatika, Statistik, Matematika dan Aplikasi

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

 

       KARISMATIKA :

       Kumpulan Artikel Ilmiah Informatika, Statistik, Matematika dan Aplikasi