IDENTIFIKASI POSISI BISNIS PERUSAHAAN BERDASAR KINERJA PEMASARAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)

  • Adam Bachtiar
Keywords: Posisi Bisnis, Kebijakan Investasi, Jaringan Saraf Tiruan, Learning Vector Quantization (LVQ)

Abstract

Agar dapat bertahan, setiap perusahaan harus mampu meningkatkan pangsa pasar yang dimilikinya, atau paling tidak berusaha mempertahankannya. Dalam mempertahankan keberlangsungan hidupnya, setiap perusahaan harus mampu menentukan kebijakan investasi yang sesuai dengan posisi binsisnya. Dalam perjalanannya, proses identifikasi posisi bisnis perusahaan dilakukan dengan cara yang sangat kompleks, dan membutuhkan pengetahuan yang mendalam terhadap model yang digunakan. Hal ini mengakibatkan terjadinya kesalahan dalam proses identifikasi posisi bisnis, sehingga kebijakan investasi yang diambil menjadi tidak tepat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi, dengan mengimplementasikan metode Learning Vector Quantization (LVQ) yang merupakan salah satu metode jaringan saraf tiruan, untuk membantu perusahaan mengidentifiakasi posisi bisnis perusahaannya. Metodologi pada penelitian ini, memanfaatkan 4 tahap dari 5 tahap pengembangan perangkat lunak waterfall. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi yang dapat membantu mengidentifikasi posisi bisnis perusahaan, sehingga dapat dijadikan sandaran dalam pengambilan kebijakan investasi, yang sesuai dengan posisi bisnis perusahaan. Berdasarkan hasil pengujian terhadap aplikasi ini, didapatkan kondisi optimal dengan menggunakan parameter-parameter sebagai berikut, Max Epoch = 100, Learning Rate = 0.05 dan dec Learning Rate = 0.1, dengan tingkat akurasi mencapai 72%.

References

[1] Agam Fauzy, “Pengaruh Kinerja Strategi Investasi Terhadap Profitabilitas Bagi Pemilik Perusahaan dan Likuiditas Bagi Manajemen Perusahaan di Pasar Modal Indonesia” Disertasi Program Pascasarjana Universitas Airlangga Surabaya, 2002.
[2] Andri Kristanto, “Jaringan Saraf Tiruan (Konsep Dasar, Algoritma, dan Aplikasi), Penerbit Gaya Media, Jogjakarta 2004.
[3] Sri Kusumadewi, “Artificial Intellegence (Teknik dan Aplikasinya)” Graha Ilmu, Jogjakarta, 2003.
Published
2016-10-29
Section
Articles