RECORD DETAIL
Back To Previous
Back To Previous
| Title | Aplikasi Artificial Neural Network Backpropagation untuk Estimasi Konsumen Cost Driver pada Pembuatan Kapal Laut |
| Edition | |
| Call Number | |
| ISBN/ISSN | |
| Author(s) | Felix Andrian Prihatono |
| Subject(s) | Artificial Neural Network COST ANALYSIS |
| Classification | 621.399 |
| Series Title | GMD | Tugas Akhir |
| Language | Indonesia |
| Publisher | Jurusan Teknik Industri FTI-ITS |
| Publishing Year | 2004 |
| Publishing Place | Surabaya |
| Collation | |
| Abstract/Notes | |
| Specific Detail Info | Produk kapal laut termasuk jenis produk yang dalam produksinya membutuhkan sumber daya yang cukup besar. Baik dari segi material bahan bakunya maupun sumber daya manusia dan faktor lainnya yang berpengaruh secara langsung maupun tidak langsung pada proses produksi tersebut. Agar didapatkan hasil produksi yang memenuhi syarat, maka diperlukan adanya suatu mekanisme yang dapat mengestimasi atau memperkirakan sumber daya yang diperlukan, dalam kasus ini adalah cost driver. Cost driver adalah faktor-faktor yang berhubungan langsung dengan perhitungan biaya pada segi finansial. Faktor-faktor tersebut seperti : jumlah tenaga kerja langsung(direct labour), jumlah jam kerja(man hour), bahan baku langsung(direct material), bahan baku tidak langsung, dan biaya overhead(overhead cost). Penelitian ini akan dilakukan untuk melakukan estimasi konsumsi cost driver yang dibutuhkan dengan menggunakan data-data parameter pembentuk cost driver dan data-data historis konsumsi cost driver. Dimulai dengan langkah memilah data yang akan digunakan untuk menentukan kelompok data untuk training, validasi, dan pengujian. Kemudian langkah berikutnya adalah melakukan konversi data non-numerik ke bentuk numerik atau kuantifikasi agar dapat dikenali oleh ANN. Dilanjutkan dengan pencarian arsitektur terbaik, yang dari arsitektur terbaik tersebut dapat dilanjutkan dengan melakukan training dengan menggunakan data-data yang tersedia, setelah didapat model ANN terbaik maka langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian untuk menguji apakah model mampu melakukan estimasi dengan akurasi yang tinggi. Pada akhir penelitian dapat disimpulkan bahwa ANN mampu melakukan estimasi cost driver dengan akurasi yang cukup tinggi walaupun data yang tersedia sangat terbatas. Selain mampu melakukan estimasi konsumsi cost driver ANN juga mampu mengukur dan menentukan tingkat kepentingan masing-masing parameter yang digunakan. Kata kunci : Estimasi, cost driver, Artificial Neural Network, akurasi. |
| Image |  |
| File Attachment | LOADING LIST... |
| Pembimbing | Ir. I Ketut Gunarta, MT |
| Volume | 1 |
| Availability | LOADING LIST... |
| Back To Previous |