Peramalan merupakan salah satu bentuk antisipasi untuk minimasi terjadinya error atau ketidak sesuaian antara jumlah permintaan produk dengan jumlah produk yang diproduksi. Sebuah perusahaan telah menerapkan proses peramalan/forecasting, dengan produk olahan yaitu Air Minum Dalam Kemasan (AMDK). Namun dalam pelaksanaanya masih terdapat kesenjangan anatara hasil peramalan dan permintaan aktual yang relative besar. Kesenjangan dan ketidakpastian dalam peramalan disebabkan oleh permintaan yang fluktuatif dengan faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Metode Peramalan dengan JST Backpropagation dinilai mampumeramalkan permintaan dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang signifikan mempengaruhinya. Sedangkan dalam melakukan peramalan menggunakan JST diperlukan rancangan arsitektur jaringan dan parameter yang optimal sehingga dapat menghasilkan peramalan yang leih baik. Pengujian korelasi menunjukan faktor-faktor yang signifikan mempegaruhi permintaan AMDK adalah inflsi dan intensitas promosi.Fungsi tujuan dalam perancangan arsitektur JST Back propagation adalah goal MSE sejumlah 0.Fungsi terkendali adalah jumlah neuron, momentum constant, learning rate dan epoch.Sedangkan fungsi tidak terkendali adalah hasil MSE, fungsi aktifasi dan show. Arsitektur jaringan dan parameter terbaik berdasarkan eksperimen Tagchi Orthogonal Array yaitu 6 neuron hidden layer, learning rate sebesar 0.1, momentum constant sebesar 0.5 dan jumlah epoch sebanya 3000.Perbandingan MAPE permintaan aktual dengan hasil peramalan antara JST Backporpagation dan peramalan peruahaan, peramalan JST Backpropagation dinilai relative mampu menghasilkan peramalan yang lebih baik. Dinilai dari nilai MAPE, menunjukan JST Backpropagation menghasilkan 15% nilai MAPE sedangkan perusahaan menghasilkan nilai MAPE 42%.

Keyword : Jaringan Syraf Tiruan, Backpropagation, Taguchi Orthogonal Array, Peramalan