## Prediksi Harga Minyak Sayuran Data Kaggle dengan Regresi Linear Berganda dan Backpropagation

## Price Prediction of Vegetable Oil Kaggle Data with Multiple Linear Regression and Backpropagation
Nur Nafi’iyah* 1 , Nela Nevrivanti Aulia 2
1 Dosen Teknik Informatika Universitas Islam Lamongan; Jalan Veteran 53A Lamongan
2 Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Islam Lamongan; Jalan Veteran 53A Lamongan e-mail: * 1 mynaff26@gmail.com, 2 nelanev4@gmail.com

## Abstrak
Indonesia  mempunyai  sektor  pertanian  yang  melimpah.  Sektor  pertanian  yang  sangat melimpah  salah  satunya  minyak  kelapa,  minyak  sawit.  Harga  minyak  sering  tidak  terkontrol naik  turun  tidak  dapat  ditentukan  berdasarkan  parameter.  Naik  turun  harga  minyak  dapat dilihat  secara  jelas  dari  grafik  serta  tabel  data-data  sebelumnya.  Para  petani  yang  bertanam kelapa serta kelapa sawit sering mengalami kerugian karena biaya produksi tanam tinggi akan tetapi saat panen harganya turun. Demi mengurangi kerugian yang dialami para petani maka kami  mengusulkan  suatu  sistem  prediksi  harga  minyak  sayuran.  Tujuan  penelitian  ini memprediksi  harga  minyak  sayuran,  mulai  dari  minyak  sawit,  minyak  kelapa,  minyak  ikan, minyak  kedelai,  minyak  kacang  tanah,  dan  minyak  bunga  matahari  dengan  metode  Regresi Linear  berganda  dan  Backpropagation.  Data  yang  digunakan  dari  kaggle,  dengan  variabel input tahun dan bulan, mulai dari tahun 2006 sampai 2018. Total dataset sebanyak 153 baris, yang  digunakan  training  110  baris,  dan  testing  43  baris.  Hasil  prediksi  kami  uji  akurasinya dengan MAPE, nilai akurasi rata-rata dari metode Regresi Linear berganda adalah 0.385, dan nilai akurasi rata-rata dari metode Backpropagation adalah 0.209. Berdasarkan hasil akurasi MAPE algoritma Regresi Linear berganda dan Backpropagation menunjukkan Backpropagation paling baik.
Kata kunci—minyak sayuran, prediksi, Regresi Linear, Backpropagation.

## Abstract
Indonesia  has  an  abundant  agricultural  sector.  The  agricultural  sector  is  very abundant, one of  which  is  coconut  oil, palm oil.  Oil prices  are  often  uncontrolled  fluctuations that  cannot  be determined  based on parameters.  The  ups and downs  of  oil  prices  can  be seen clearly from graphs and tables of previous data. Farmers who plant coconut and oil palm often experience losses due to the high cost of planting, but when harvesting the price drops. In order to reduce the losses experienced by farmers, we propose a vegetable oil price prediction system. The aim of this research is to predict the price of vegetable oil, starting from palm oil, coconut oil,  fish oil,  soybean oil, peanut oil, and  sunflower  oil by  using multiple  linear  regression  and Backpropagation methods. The data used is from Kaggle, with year and month input variables, from 2006 to 2018. The total dataset is 153 lines, used training 110 lines, and testing 43 lines. The results of our prediction of accuracy testing with MAPE, the average accuracy value of the multiple  linear  regression  method  is  0.385,  and  the  average  accuracy  value  of  the Backpropagation  method  is  0.209.  Based  on  the  MAPE  accuracy  results,  the  multiple  linear regression algorithm and Backpropagation show the best Backpropagation.
Keywords— vegetable oil, prediction, linear regression, Backpropagation.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara pertanian yang melimpah.  Hasil perkebunan kelapa sawit dan  kelapa  mulai  meningkat.  Kelapa  sawit  dan  minyak kelapa  menjadi  hasil  perkebunan yang diekspor  (Krismawanti,  Martha,  and  Debataraja  2019).  CPO  (Crude  Palm  Oil)  adalah  minyak kelapa sawit. Data mining dapat digunakan untuk mengembangkan sistem prediksi harga  CPO dengan metode Regresi Linear berganda (Fitri Boy 2020). Kenaikan harga minyak kelapa sawit dipengaruhi  oleh  jumlah  permintaan  atau  kebutuhan  konsumen.  Harga  minyak  sangat  penting ditentukan  karena  berpengaruh  pada  nilai  jual  dari  minyak  (Rahayu,  Wihandika,  and  Perdana 2018).  Klasifikasi  kenaikan  ataupun  penurunan  harga  minyak  kelapa  sawit  dikembangkan dengan  metode  Backpropagation  dengan  tujuan  dapat  membantu  konsumen  dalam pertimbangan  membeli  (Rahayu  et  al.  2018).  Penelitian  Rahayu  memprediksi  naik  dan  turun harga  minyak  dengan  metode  Backpropagation  dengan  nilai  akurasi  69,57%  (Rahayu  et  al. 2018).  Penelitian  terkait  prediksi  kelapa  sawit  banyak  dilakukan  dengan  tujuan  membantu konsumen  dalam  mempersiapkan  kebutuhan  (Febry  Yuni  Mulato  2016).  Penelitian  Febry memprediksi  harga  kelapa  sawit  dengan  metode  fuzzy  Sugeno  dengan  nilai  MSE  1114.229 (Febry  Yuni  Mulato  2016).  Fuzzy  Sugeno  juga  digunakan  untuk  memprediksi  harga  kelapa sawit oleh Samuel dengan nilai MAPE 2.72% (Hasibuan 2016). Kenaikan harga minyak kelapa sawit  ditentukan  oleh  banyak  faktor,  salah  satunya  adalah  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar. Penelitian  Deny  menyebutkan  bahwa  algoritma  SVM  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kenaikan  atau  penurunan  harga  minyak  kelapa  sawit  dengan  accuracy  82.46%  (Haryadi  and Mandala 2019).
Upaya  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  kebutuhan  minyak  kelapa  sawit diantara memprediksi harga minyak kelapa sawit mulai dari algoritma  Regresi Linear berganda (Fitri  Boy  2020),  Backpropagation  (Rahayu  et  al.  2018),  logika  fuzzy  Sugeno  (Febry  Yuni Mulato  2016)  (Hasibuan  2016),  SVM  (Haryadi  and  Mandala  2019).  Upaya  lainnya  yang dilakukan adalah membuat prediksi produksi minyak kelapa sawit baik dengan metode Decision Tree  (Tundo  and  Uyun  2020),  dan  Fuzzy  Mamdani  (Sukandy,  Basuki,  and  Puspasari  2014). Beberapa metode yang digunakan untuk memprediksi ataupun mengklasifikasikan kenaikan dan penurunan harga minyak kelapa sawit yang akurat diantaranya Regresi Linear (Nafi’iyah 2016), dan Backpropagation (Nafi’iyah 2020). Algoritma decision tree juga bagus untuk memprediksi (Dengen, Kusrini, and Luthfi 2020), akan tetapi tidak cocok dengan studi kasus ini. Studi kasus ini  melakukan  prediksi  harga  minyak  sawit,  minyak  kedelai,  minyak  kacang  tanah,  minyak bunga  matahari,  minyak  kelapa,  dan  minyak  ikan.  Dataset  yang  digunakan  adalah  data  dari kaggle https://www.kaggle.com/zaephaer/vegetable-oil-monthly-price ,  dengan  jumlah  data  153 baris.  Tujuan  penelitian  ini  melakukan  prediksi  harga  minyak  sawit,  minyak  kedelai,  minyak kacang tanah, minyak bunga matahari, minyak kelapa, dan minyak ikan dengan metode Regresi Linear  berganda  (Fitri  Boy  2020),  dan  Backpropagation  (Rahayu  et  al.  2018).  Harapan  dari penelitian  ini  dapat  membantu pihak  konsumen  dalam  memenuhi kebutuhan pokok  sehari-hari ataupun membantu pihak petani dalam memproduksi harga agar tidak mengalami kerugian.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini melakukan prediksi harga minyak sawit, minyak kedelai, minyak kacang tanah,  minyak  bunga  matahari,  minyak  kelapa,  dan  minyak  ikan  berdasarkan  data https://www.kaggle.com/zaephaer/vegetable-oil-monthly-price .  Total  dataset  153  baris,  dengan pembagian data training 110 baris, dan data tes 43 baris. Dataset mulai tahun 2006 sampai 1018, dengan  variabel  input  tahun  dan  bulan,  dan  variabel  output  adalah  prediksi  minyak  sawit, minyak  kedelai,  minyak  kacang  tanah,  minyak  bunga  matahari,  minyak  kelapa,  dan  minyak ikan. Contoh sampel data yang digunakan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Dataset Year Month Minyak Sawit Mentah Minyak Kedelai Minyak Kacang Tanah Minyak Bunga Matahari Minyak Kelapa Minyak Ikan 2006 1 424 532 930 591 569 750 2006 2 445 535 921 595 591 761 2006 3 440 539 902 606 575 807 2006 4 439 540 899 659 578 840 2006 5 440 588 892 679 583 841 2006 6 437 601 824 666 575 835 2006 7 471 630 928 647 583 824 2006 8 510 629 944 666 606 828 2006 9 497 602 965 670 608 821 2006 10 507 615 1068 666 626 808 2006 11 547 675 1120 722 656 806 2006 12 583 699 1174 730 732 820 2007 1 599 697 1180 719 731 865 2007 2 605 714 1173 709 763 888
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  variabel  input  adalah  year  atau  tahun,  dan  month  atau bulan.  Dan varaibel  outputnya  adalah  minyak  sawit  (y1),  minyak kedelai  (y2),  minyak  kacang tanah  (y3),  minyak  bunga  matahari  (y4),  minyak  kelapa  (y5),  dan  minyak  ikan  (y6).  Sistem prediksi akan menampilkan 6 output, berdasarkan Tabel 1.

## 2.1 Backpropagation
Algoritma Backpropagation digunakan untuk memprediksi harga minyak sawit, minyak kedelai,  minyak  kacang  tanah,  minyak  bunga  matahari,  minyak  kelapa,  dan  minyak  ikan. Variabel input adalah tahun dan bulan, variabel output adalah harga minyak sawit (y1), minyak kedelai (y2), minyak kacang tanah (y3), minyak bunga matahari (y4), minyak kelapa (y5), dan minyak ikan (y6). Arsitektur jaringan Backpropagation dari studi kasus ini secara umum dalam Gambar 1 untuk memprediksi harga minyak sawit, harga minyak kedelai, minyak kacang tanah, minyak bunga matahari, minyak kelapa, dan minyak ikan.
Gambar 1 . Arsitektur Backpropagation Prediksi Harga Minyak Sawit, Minyak Kedelai, Minyak Kacang Tanah, Minyak Bunga Matahari, Minyak Kelapa, dan Minyak Ikan
Algoritma Backpropagation melakukan training sebanyak 6 kali dan testing sebanyak 6 kali.  Training  dan  testing  pertama  memprediksi  harga  minyak  sawit  dengan  arsitektur  seperti Gambar  1.  Training  dan  testing  kedua  memprediksi  harga  minyak  kedelai  dengan  arsitektur seperti  Gambar  1.  Training  dan  testing  prediksi  harga  minya  kacang  tanah  dengan  arsitektur seperti Gambar 1. Training dan testing prediksi harga minyak bunga matahari dengan arsitektur seperti  Gambar  1.  Training  dan  testing  kelima  memprediksi  harga  minya  kelapa  dengan arsitektur seperti Gambar 1. Training dan testing keenam memprediksi harga minya ikan dengan arsitektur seperti Gambar 1. Adapun algoritma training Backpropagation sebagai berikut:
1) Inisialisasi bobot
2) Melakukan iterasi training sampai batas yang ditentukan (nilai error tertentu)
3) Menghitung nilai input layer ke hidden layer dengan Persamaan 1
 = + = n i ij i j v x v j in z 1 0 _ _ (1)
4) Menghitung nilai aktivasi dari Persamaan 1
5) Menghitung nilai hidden layer ke output layer dengan Persamaan 2
 = + = n j jk j k w out z w k in y 1 0 _ _ _ (2)

## 6) Menghitung nilai aktivasi dari Persamaan 2
7) Melakukan perambatan balik dan memperbaiki bobot dari setiap layer baik dari layer input ke layer hidden dan dari layer hidden ke layer output
Hasil  dari  training  algoritma  Backpropagation  berupa  bobot  dari  layer  input  ke  layer output, dan dari layer hidden ke layer output serta bias. Gambar 2 menunjukkan proses training dari  data  input  tahun  dan  bulan,  dan  outputnya  harga  minyak  sawit.  Gambar  2  terdapat  Input layer dengan jumlah node 2 (tahun dan bulan), Hidden layer dengan 4 node (z1 sampai z4), dan Output layer 1 (y1=minyak sawit).
Contoh proses training dengan 1 iterasi adalah:
1) Inisialisasi bobot
v01
0.49 v02 0.37 v03 0.25 v04 0.48 v11 0.83 v12 0.95 v13 0.18 v14 0.08 v21 0.68 v22 0.98 v23 0.10 v24 0.71 w01 0.97 w11 0.65 w21 0.70 w31 0.82 w41 0.13
2) Menghitung nilai z_in dan z_out=hasil aktivasi
x1 2006
x2 1
z1 1666.15  z_out1 1 z2 1907.05  z_out2 1 z3 361.43  z_out3 1 z4 161.67  z_out4 1 x1=tahun x2=bulan 3) Menghitung nilai y_in dan y_out=hasil aktivasi y_in 3.27  y_out
0.963385
Setelah  tahapan  di  atas  selanjutnya  akan  melakukan  perambatan  balik  dan  perubahan nilai bobot.
Gambar 2 . Proses Training Data Minyak Sawit

## 2.2 Regresi Linear
Regresi  Linear  akan  melakukan  training  berdasarkan  data  input  variabel  x1=tahun, x2=bulan. Variabel output adalah harga minyak sawit (y1), minyak kedelai (y2), minyak kacang tanah  (y3),  minyak  bunga  matahari  (y4),  minyak  kelapa  (y5),  dan  minyak  ikan  (y6).  Hasil training  dari  Regresi  Linear  adalah  persamaan  garis  sebanyak  6.  Persamaan  garis  pertama adalah untuk memprediksi harga minyak sawit (y’1), persamaan garis kedua (y’2) harga minyak kedelai,  persamaan  garis  ketiga  (y’3)  harga  minyak  kacang  tanah,  persamaan  keempat  (y’4) harga  minyak bunga  matahari,  persamaan  garis  kelima  (y’5)  harga  minyak kelapa,  persamaan garis keenam (y’6) harga minyak ikan. Proses mendapatkan persamaan garis dengan Persamaan 3.
2 2 1 1 0 ' x x y    + + = (3)
Keterangan  Persamaan  3, 0  nilai  konstanta, 1  dan 2  nilai  koefisien.
2 1 x dan x adalah  variabel  tahun  dan  bulan.  Cara  mendapatkan  nilai  konstanta  dan  koefisien dengan Persamaan 4.
(4)
Contoh  proses  training  mendapatkan  persamaan  garis  sebagai  berikut,  data  seperti dalam Tabel 2, sebagai sampel perhitungan persamaan.
Tabel 2. Contoh Proses Pencarian Persamaan x1 x2 y x1^2 x1.x2 x2^2 x1.y x2.y 2006 1 424 4024036 2006 1 850544 424 2006 2 445 4024036 4012 4 892670 890 2006 3 440 4024036 6018 9 882640 1320 2007 4 439 4028049 8028 16 881073 1756 2007 5 440 4028049 10035 25 883080 2200 2007 6 437 4028049 12042 36 877059 2622 2009 7 471 4036081 14063 49 946239 3297 2009 8 510 4036081 16072 64 1024590 4080 2009 9 497 4036081 18081 81 998473 4473 2008 10 507 4032064 20080 100 1018056 5070 2008 11 547 4032064 22088 121 1098376 6017 2008 12 583 4032064 24096 144 1170664 6996 24090 78 5740 48360690 156621 650 11523464 39145
Tabel  2  baris  terakhir  yang  tebal  adalaj  total  dari  setiap  kolom.  Jumlah  data  (n)=12, setiap kolom menjelaskan x1 adalah tahun, x2 adalah bulan, dan y adalah harga minyak sawit. X1^2  adalah  hasil  kuadrat  dari  x1,  x1.x2  adalah  hasil  perkalian  x1  dengan  x2.  Selanjutnya didapatkan Persamaan berikut:
12b0+24090b1+78b2=5740 (a) 24090b0+48360690b1+156621b2=11523464 (b) 78b0+156621b1+650b2=39145 (c)
Dari  persamaan  di  atas  selanjutnya  dihitung  menggunakan  Sistem  Persamaan  Tiga Variabel, dengan langkah berikut
Persamaan a dan c dilakukan eliminasi
3670 286 72 2 | 39145 650 156621 78 | 13 | 5740 78 24090 12 | 2 1 2 1 0 2 1 0 − = − − = + + = + + b b x b b b x b b b (d)
Persamaan b dan a dilakukan eliminasi
828 72 30 4015 | 5740 78
24090 12 | 2 | 11523464 156621 48360690 24090 | 2 1 2 1 0 2 1 0 = + = + + = + + b b x b b b x b b b (e)
Hasil dari Persamaan d dan e dilakukan eliminasi
           = = = = = = = = = = = = + + = + + = + + n i i i n i i n i i i n i i n i i i n i i i n i i n i i n i i n i i n i i y x x x x x y x x x x x y x x n 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 1 2 0 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 0 1 1 2 2 1 1 1 0         
87 . 14 25242 1698 36 | 828 72 30 | | 3670 286 72 | 2 2 2 1 2 1 = − = − = + − = − − b b x b b b b
Hasil dari operasi eliminasi terakhir, yaitu koefisien pada variabel bulan, dimasukkan ke Persamaan e.
088 . 8 64 . 242 30 64 . 1070 828 30 828 ) 87 . 14 ( 72 30 828 72 30 1 1 1 1 2 1 − = − = − = = + = + b b b b b b
Hasil koefisien variabel tahun dan bulan disubstitusikan ke Persamaan a.
35 . 16622 1 . 199468 12 5740 ) 87 . 14 ( 78 ) 09 . 8 ( 24090 12 5740 78 24090 12 0 0 0 2 1 0 = = = + − + = + + b b b b b b
Hasil akhir dari training data Tabel 2 adalah persamaan:
2 1 87 . 14 088 . 8 35 . 16622 ' x x y + − =

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  proses  training  Backpropagation  setiap  arsitektur  dari  masing-masing  data  seperti Tabel  1  menghasilkan  bobot.  Bobot  dan  bias  hasil  training  digunakan  ujicoba  prediksi.  Kami menggunakan nilai MAPE untuk melihat hasil kinerja dari algoritma  Backpropagation ataupun Regresi Linear. Hasil training dari data Tabel 1 adalah persamaan garis. Persamaan garis  hasil training  Regresi  Linear  digunakan  ujicoba  prediksi.  Contoh  hasil  testing  algoritma  Regresi Linear seperti dalam Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Hasil Ujicoba Algoritma Regresi Linear
x1 x2 y y' error 2015 3 672 1000.35  0.488616 2015 4 662 996.95 0.505967 2015 5 658 993.55 0.509954 2015 6 671 990.15 0.475633 2015 7 636 986.75 0.551494 2015 8 551 983.35 0.784664 2015 9 538 979.95 0.821468 2015 10 584 976.55 0.672175 2015 11 558 973.15 0.743996 2015 12 568 969.75 0.707306
Tabel  3  menunjukkan  x1  adalah  tahun,  x2  adalah  bulan  sebagai  variabel  input,  dan  y adalah  harga  minyak  sawit,  dan  y’  adalah  hasil  prediksi  Regresi  Linear,  dan  error  hasil perhitungan MAPE. Persamaan 5 adalah rumus MAPE.

= − = n i i i i y y y n MAPE 1 |' | 1
(5)
N jumlah data tes, y i adalah data target, y i ’ adalah data hasil prediksi.
Tabel 4 merupakan contoh data ujicoba dengan algoritma Backpropagation.
Tabel 4. Contoh Ujicoba Prediksi dengan Backpropagation x1 x2 y y' error 2015 3 672 857.6608  0.276281 2015 4 662 857.6608 0.29556 2015 5 658 857.6608  0.303436 2015 6 671 857.6608  0.278183 2015 7 636 857.6608  0.348523 2015 8 551 857.6608  0.556553 2015 9 538 857.6608  0.594165 2015 10 584 803.0346  0.375059 2015 11 558 803.0346 0.43913 2015 12 568 803.0346  0.413793
Tabel  4  menunjukkan  kolom  x1  adalah  variabel  input  tahun,  dan  kolom  x2  adalah variabel  input  bulan,  dan  y  adalah  data  minyak  sawit,  dan  y’  adalah  hasil  prediksi  dengan metode Backpropagation.
Tabel 5 menunjukkan hasil MAPE dari algoritma Backropagation.
Tabel 5. Hasil MAPE dari Algoritma Backpropagation Prediksi Harga Minyak MAPE Sawit 0.56209 Kedelai 0.50544 Kacang Tanah 0.165709 Buah Matahari 0.398625 Kelapa 0.201531 Ikan 0.477358 Rata-rata 0.385125 Tabel 6 menunjukkan hasil MAPE dari algoritma Regresi Linear. Tabel 6. Hasil MAPE dari Algoritma Regresi Linear Prediksi Harga Minyak MAPE Sawit 0.2789 Kedelai 0.25 Kacang Tanah 0.08 Buah Matahari 0.3 Kelapa 0.1977 Ikan 0.15 Rata-rata 0.209433
Kami  melakukan  prediksi  minyak  sebanyak  6,  yaitu  Sawit  (y1),  Kedelai  (y2),  Kacang Tanah  (y3),  Buah  Matahari  (y4),  Kelapa  (y5),  dan  Ikan  (y6).  Total  data  ujicoba  43  baris,  dan data training 110 baris, hasil training dari Regresi Linear akan mendapatkan 6 persamaan garis dalam Tabel 7.
Tabel 7. Persamaan Garis Hasil Training Regresi Linear Prediksi Harga Minyak Persamaan Sawit y1'=-61958.2+31.25x1-3.4x2 Kedelai y2'=-60948+30.816x1+1.36x2 Kacang Tanah y3'=-69777+35.36x1+16.71x2 Buah Matahari y4'=-26608+13.78x1-6.33x2 Kelapa y5'=-111556+56.05x1-5.99x2 Ikan y6'=-297064+148.47x1+7.6x2 4. KESIMPULAN
Dapat  disimpulkan  bahwa  dari  prediksi  harga  minyak  sawit,  minyak  kedelai,  minyak kacang  tanah,  minyak  buah  matahari,  minyak  kelapa,  dan  minyak  ikan  dengan  algoritma Backpropagation akurasinya terbaik dibandingkan dengan Regresi Linear. Nilai rata-rata MAPE dari ujicoba prediksi dengan Backpropagation, yaitu 0.209, sedangkan nilai rata-rata MAPE dari Regresi Linear adalah 0.385. Total data yang digunakan tes sebanyak 43 baris. Dari nilai MAPE Regresi  Linear  dan  Backpropagation  menunjukkan  nilai  MAPE  Backpropagation  tertinggi. Disimpulkan bahwa Backpropagation dalam studi kasus ini lebih baik dalam memprediksi harga minyak  sayuran  (minyak  kelapa  sawit,  minyak  kedelai,  minyak  kacang  tanah,  minyak  buah matahari, minyak kelapa, dan minyak ikan).

## 5. SARAN
Melakukan  prediksi  harga  minyak  sayuran  dengan  metode  neural  network Backpropagation  yang  arsitektur  hidden  layer  dibuat  dengan  bermacam-macam  jumlah nodenya, misalkan jumlah node 5, atau 7 dan lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada RistekBrin dan Universitas Islam Lamongan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Dengen,  Christin  Nandari,  Kusrini  Kusrini,  and  Emha  Taufiq  Luthfi.  2020. “Implementasi  Decision  Tree  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu.” Sisfotenika 10(1):1. doi: 10.30700/jst.v10i1.484.
[2]. Febry Yuni Mulato. 2016. “Penerapan Sistem Fuzzy Untuk Prediksi Harga Kelapa Sawit Artikel.” Nasioanal .
[3]. Fitri Boy, Ahmad. 2020. “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Harga Crude Palm  Oil  (CPO)  Pasar  Domestik  Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linier  Berganda (Studi Kasus Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara).” Journal of Science and Social Research 4307(2):78–85.
[4]. Haryadi,  Deny,  and Rila  Mandala.  2019.  “Prediksi  Harga  Minyak  Kelapa  Sawit  Dalam Investasi Dengan Membandingkan Algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine Dan K-Nearest Neighbor.” IT for Society 4(1). doi: 10.33021/itfs.v4i1.1181.
[5]. Hasibuan, Samuel. 2016. “Penerapan Sistem Fuzzy Untuk Prediksi Harga Kelapa Sawit.”
[6]. Krismawanti,  Ika  Ayu,  Shantika  Martha,  and  Naomi  Nessyana  Debataraja.  2019. “Pemodelan  Autoregressive  Fractionally  Integrated  Moving Average  (ARFIMA)  Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil (CPO).” 08(4):721–28.
[7]. Nafi’iyah,  Nur.  2016.  “Perbandingan  Regresi  Linear  ,  Backpropagation  Dan  Fuzzy Mamdani  Dalam  Prediksi  Harga  Emas.” Seminar  Nasional  Inovasi  Dan  Aplikasi Teknologi Di Industri 291–96.
[8]. Nafi’iyah,  Nur.  2020.  “Analisis  Algoritma  Backpropagation  Dengan  Svm  Dalam  Hasil Prediksi  Nilai  Ujian  Nasional  Pada  Sekolah  Tingkat  Pertama.” INFORMATIKA .  doi: 10.36723/juri.v12i1.204.
[9]. Rahayu, Dwi,  Randy Cahya  Wihandika,  and  Rizal  Setya  Perdana.  2018.  “Implementasi Metode  Backpropagation  Untuk  Klasifikasi  Kenaikan  Harga  Minyak  Kelapa  Sawit.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer . [10]. Sukandy, Dwi Martha, Agung Triongko Basuki, and Shinta Puspasari. 2014. “Penerapan Metode  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Minyak  Sawit Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Permintaan ( Studi Kasus Pt Perkebunan Mitra Ogan Baturaja ).” Program Studi Teknik Informatika .
[11]. Tundo, Tundo, and Shofwatul ’Uyun. 2020. “Penerapan Decision Tree J48 Dan Reptree Dalam  Menentukan  Prediksi  Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto.” Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer .  doi: 10.25126/jtiik.2020731870.