Peramalan Permintaan Produk Olahan Kopi pada Perusahaan Daerah Perkebunan (PDP) Kahyangan Bagian Unit Usaha Lain (UUL) Kabupaten Jember menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST)

Abstract

Kopi merupakan salah satu komoditi perkebunan unggul di Indonesia khusunya Jember. Tahun 2017 data produksi kopi di Indonesia mencapai 637.000 ton/ha dengan luas anam sebesar 1,233 juta ha. Jember merupakan salah satu wilayah penghasil kopi tersebar di Jawa Timur dengan luas area lahan 18.230 ha dengan hasil produksi kopi sebesar 10.863 ton (Badan Pusat Statistik Jawa Timur, 2018) Perusahaan Daerah Perkebunan (PDP) Kahyangan Jember merupakan salah satu perusahaan daerah di Jember yang bergerak pada bidang usaha perkebunan, dengan salah satu komoditinya yaitu kopi. Perusahaan memproduksi produk olahan kopi yaitu kopi bubuk dan kopi sangrai. Jumlah produksi perusahaan ditentukan berdasarkan jumlah permintaan pasar. Permintaan pasar selama ini bersifat fluktuatif sehingga jumlah produksi sering tidak sesuai dengan jumlah peramalan. Permintaan pasar yang selalu berubah menyebabkan permasalahan bagi perusahaan. Terdapat ketidaksesuain rencana produksi perusahaan dengan jumlah permintaan konsumen. Bulan Februari 2018 perusahaan memiliki stok sebanyak 28 kg, sedangkan produksi pada bulan Maret 2018 sebesar 2.963 kg dengan permintaan sebanyak 1.259 kg. Akibatnya jumlah stok menjadi bertambah dan akan berakibat pada penambahan biaya penyimpanan. Perusahaan perlu melakukan peramalan secara tepat untuk mengurangi kerugian yang dihasilkan. Metode yang dapat digunakan untuk meramalkan permintaan yaitu menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dan Double Exponential Smoothing (DES) dari Brown. JST merupakan sistem yang menyerupai kemampuan manusia dalam melakukan sistem pembelajaran. Metode DES Brown banyak digunakan untuk jenis data yang bersifat linear dengan menggunakan estimasi dari pendekatan nilai rata-rata pada akhir sebuah periode. Hasil penelitian menunjukkan peramalan menggunakan metode JST mampu memprediksi jumlah permintaan lebih tepat dibandingkan hasil ramalan perusahaan dan metode DES Brown. Hasil ramalan menggunakan model jaringan terbaik yaitu dengan parameter Mean Square Error (MSE) 0,01. Fungsi aktivasi yang digunakan sigmoid biner untuk lapisan input menuju lapisan tersembunyi, dan fungsi aktivasi linear untuk menghasilkan nilai keluaran. Nilai Mean Absolute Percetage Error (MAPE) yang dihasilkan sebesar 10,816%. Hasil ramalan yang perusahaan menggunakan JST bulan Juli 2018 – Juni 2019 berturut-turut adalah 3.885 kg, 3.885 kg, 4.038 kg, 4.038 kg, 4.276 kg, 3.845 kg, 3.905 kg, 3.771 kg, 3.621 kg, 2.757 kg, 3.474 kg dan 2.802 kg.