NEURAL NETWORK PREDIKSI INDUSTRI HILIR ALUMINIUM UNTUK PENINGKATAN PENDAPATAN DAERAH (PT INALUM ASAHAN)

Abstract

tersebut agar pemilihan industri hilir yang efektif dan efisien   PT. Inalum dan berdampak positif bagi Pendapatan Daerah. Tujuan dalam   penelitian ini adalah   untuk mengetahui sejauh mana Neural Network efektif   dalam memprediksi industri hilir aluminium yang efektif dan berdampak positif bagi pendapatan Daerah. Target khusus dalam penelitian ini yaitu Memanfaatkan Algoritma Backpropogation untuk efektifitas pemilihan Industri Hilir Aluminium yang memberikan dampak positif bagi peningkatan pendapatan Daerah. Materi yang akan digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Neural Network yang dilihat dari variabel – variabel seperti varian Jenis industri hilir aluminium seperti Alloy, ekstruksi,  billet, slab, aluminium rod (kabel) atau casting alloy (otomotif) dan lembaran dan parameter yang akan diukur dari   Permintaan pasar dunia, Eksport, Sumber Daya Manusia.Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah ingot, Foil, Circle, Pipe dan sheet dan hasil penelitian menghasilkan bahwasanya aluminium Circle  adalah produk turunan yang paling potensial dilihat dari segment ekspor pasar.