PREDIKSI JUMLAH PERMINTAAN KORAN MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE

Repositori Jurnal Mahasiswa PTIIK UB
© 2017 by Doro Jurnal
Volume 9 - Number 5
Year of Publication: 2017
Amalia Ramadhanty, Imam Cholissodin dan Candra Dewi
Download Article

 


Abstract

Kebutuhan masyarakat akan informasi semakin meningkat. Koran merupakan sumber berita dan informasi yang masih tetap digunakan oleh masyarakat Indonesia. Meskipun terdapat berbagai alternatif sumber berita lain, namun koran mempunyai nilai yang tidak dapat digantikan oleh berbagai jenis media elektronik lainnya karena kebenaran informasi yang terjamin dan lebih akurat. Sehingga minat masyarakat untuk membeli koran sebagai sumber berita juga masih besar. Namun tidak bisa dipastikan jumlah permintaan koran setiap harinya karena jumlah permintaan eceran yang tidak menentu. Hal ini menyebabkan semakin sulit bagi perusahaan koran untuk menentukan jumlah koran yang akan diproduksi. Dengan adanya perencanaan produksi yang tepat akan menghasilkan efisiensi jumlah koran dan meningkatkan keuntungan perusahaan. Prediksi yang akurat dan efektif dapat membantu menentukan jumlah permintaan koran yang efisien. Banyak metode yang telah digunakan dalam kasus prediksi. Metode ELM adalah salah satu metode yang bisa digunakan dalam kasus prediksi. Metode ELM dapat digunakan untuk memprediksi jumlah permintaan koran yang menghasilkan nilai error kecil. Sesuai dengan pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan data permintaan koran Jawa Pos Radar Madura tahun 2015 tingkat kesalahan yang rendah dihitung dengan MSE yaitu sebesar 0.009311

Keywords

koran, Extreme Learning Machine, Mean Square Error (MSE)