MATTHEW BILL RAHARJO (2025) ANALISA DATA PENJUALAN PRODUK PT TOPSONGS JAYA MULYA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI TREN. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.
![]() |
Text (Skripsi Sistem Informasi)
72200384_Bab 1_Bab 5_Daftarpustaka.pdf Download (2MB) |
![]() |
Text (Skripsi Sistem Informasi)
72200384_Bab 2-sd-Bab 4_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy |
Abstract
PT Topsongs Jaya Mulya adalah perusahaan yang bergerak di bidang produksi dan distribusi pakan burung. Perusahaan ini berfokus pada penyediaan produk berkualitas untuk memenuhi kebutuhan pasar yang dinamis. Salah satu tantangan utama yang dihadapi perusahaan adalah sulitnya memprediksi penjualan produk secara akurat, yang berdampak pada kelancaran proses produksi, efisiensi distribusi, dan manajemen perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data penjualan produk di PT Topsongs Jaya Mulya menggunakan machine learning dengan model Long Short-Term Memory (LSTM). Metodologi melibatkan pengumpulan data penjualan bulanan dengan total 72 data dari periode Janurari 2017 hingga Desember 2022. Modal machine learning dirancang dengan input layer berjumlah 12, hidden layer berjumlah 60 neuron dan output layer dengan 1 neuron (untuk prediksi bulan berikutnya). Fungsi aktivasi di hidden layer adalah RELU dengan optimizer adam dan Mean Squere Error untuk loss. pengembangan model prediksi menggunakan TensorFlow dan Keras, serta implementasi antarmuka grafis berbasis Python dengan library Tkinter. Fitur utama meliputi normalisasi data, pembagian data untuk pelatihan dan pengujian, serta kemampuan prediksi penjualan bulan mendatang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model machine learning dengan jaringan saraf LSTM mampu memprediksi tren penjualan dengan akurasi yang cukup baik. Dengan pelatihan model selama 300 epoch, nilai MSE pada data pengujian mencapai 300 hingga 500. Implementasi sistem machine learning ini membantu PT Topsongs Jaya Mulya dalam menentukan kebutuhan stok dan merencanakan strategi penjualan yang lebih tepat. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan dan mengoptimalkan arus kas perusahaan.
Item Type: | Student paper (Final Year Projects (S1)) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Prediksi penjualan, LSTM, TensorFlow, Keras. |
Subjects: | T Teknologi > Teknologi (Umum) |
Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Sistem Informasi |
Depositing User: | Shendiana Siallagan |
Date Deposited: | 15 Jul 2025 07:16 |
Last Modified: | 15 Jul 2025 07:16 |
URI: | http://repository.ukdw.ac.id/id/eprint/10008 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |