## PRAKIRAAN HARGA MEAT BONE MEAL
(MBM) MENGGUNAKAN

## JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
Ahmad Haris Hasanuddin Slamet 1 , Bambang Herry Purnomo 2 , Dedy Wirawan Soedibyo 3
1) Program Studi Magister Teknologi Agroindustri, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember
2) Program Studi Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember
3) Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Jln. Kalimantan 37 Kampus Tegalboto, Jember 68121 e-mail : 1 haris.hasanuddin94@gmail.com, 2 binauf06@yahoo.com,
3 adudee212@gmail.com

## ABSTRAK
PT. XYZ adalah salah satu  produsen pakan unggas di  Kabupaten  Banyuwangi, Jawa  Timur.  Permasalahan  dalam  pengembangan  pakan  unggas  di  PT  XYZ  adalah harga  pakan  unggas  yang  berfluktuasi. Meat  bone  meal (MBM)  atau  yang  disebut dengan tepung daging adalah salah satu bahan baku pakan unggas yang mempengaruhi harga  akhir  produk  pakan  unggas.  Harga  MBM  sangat  dipengaruhi  nilai  tukar  rupiah terhadap  dolar.  Prakiraan  merupakan  salah  satu  cara  yang  perlu  dilakukan  dalam mengatasi  fluktuasi  harga  MBM.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memprakirakan harga  MBM  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  (JST) backpropagation .  Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga MBM pada periode Januari 2016-Oktober 2018. Berdasarkan hasil penelitian,  arsitektur JST terbaik untuk prakiraan harga MBM adalah 12-10-1 (12 node input , 10 node hidden layer , dan 1 node output ). Arsitektur ini telah  mencapai  target  pelatihan  sebesar  0,002  dengan  nilai  MAPE  pengujian  yaitu 13,93%. Berdasarkan prakiraan dengan JST Harga MBM tertinggi pada bulan Mei 2019 dan harga MBM terendah pada bulan Januari 2019.
Kata kunci : pakan unggas, harga meat bone meal (MBM), jaringan syaraf tiruan

## ABSTRACT
PT.  XYZ  is  a  poultry  feed  producer  in  Banyuwangi  Regency,  East  Java.  The problem in developing poultry feed at PT XYZ was the fluctuating price of poultry feed. Meat  bone  meal  (MBM)  or  what  is  called  meat  flour  is  one  of  the  raw  materials  for poultry feed that affects the final price of poultry feed products. The price of MBM was greatly influenced by the exchange rate of the rupiah against the dollar. Forecasting is one way that needs to be done in dealing with MBM price fluctuations. The aim of this study was to estimate the price of MBM using backpropagation neural networks (BNN). The data used in this study was the price of MBM in the period January 2016-October 2018.  Based  on  the  results  of  the  study,  the  best  BNN  architecture  for  the  estimated MBM  price  was12-10-1  (12  input  nodes,  10  hidden  nodes,  and  1  output  node).  This architecture has reached the training target of 0.002 with a MAPE test value of 13.93%.
Based  on  forecasts  with the  BNN  the  highest  MBM  price  in  May  2019  and  the  lowest MBM price in January 2019.
Keywords  : poultry  feed,  price  of  meat  bone  meal  (MBM),  backpropagation  neural networks

## I. PENDAHULUAN
Industri pakan unggas di
Indonesia memiliki potensi  yang sangat baik  untuk  dikembangkan.  Hal  ini dikarenakan kebutuhan pakan unggas di Indonesia  yang  selalu  meningkat  setiap tahunnya.  Selama  periode  2006-2016,
laju  pertumbuhan  permintaan  pakan unggas sebesar 8,2% CAGR ( Compound  Annual  Growth  Rate )
(Vicentia,  2017).  Pertumbuhan  yang cukup tinggi ini didukung oleh komoditas  dan  produk  peternakan terutama  unggas  yang  terus  meningkat. Adapun,  konsumsi  pakan  ternak  pada tahun  2016  mencapai  17,2  juta  ton, dengan  97,1%  atau  16,7  juta  ton  untuk ternak  unggas  dan  2,8%  atau  481.600 ton untuk ternak lainnya (Alfi, 2018).
Banyuwangi merupakan salah satu kabupaten di Jawa Timur yang memiliki potensi  besar  dalam  pengembangan industri  pakan  unggas.    PT.  XYZ merupakan  salah  satu  produsen  pakan unggas di Kabupaten Banyuwangi Jawa Timur. PT XYZ memproduksi berbagai macam pakan unggas diantaranya pakan pakan  ayam  petelur,  pakan  ayam pedaging,  pakan  bebek  petelur,  pakan burung puyuh, dan pakan burung dara.
Permasalahan  dari  pengembangan pakan unggas di PT. XYZ adalah harga pakan unggas yang berfluktuatif. Fluktuasi harga pakan unggas
disebabkan  fluktuasi  harga  bahan  baku pembuatan  pakan.  Salah  satu  bahan baku  pembuatan  pakan  unggas  adalah meat  bone  meal (MBM ).  Meat  bone meal (MBM)  atau  yang  disebut  dengan tepung  daging  dan  tepung  tulang memiliki kandungan protein dan
kalsium  yang  tinggi.  MBM  memiliki kandungan  protein  kasar  bisa  mencapai lebih  dari  50  %.  MBM  biasanya  dibuat dari  hasil  limbah  yang  terdapat  di Rumah  Potong  Hewan  (RPH)  seperti jeroan,  tetelan,  daging,  lemak  dan tulang (Dinas Peternakan, 2019).
Secara  umum  komposisi  MBM dalam pakan hunggas hanya sebesar 5% (Yuniartha,  2018).  Namun  bahan  baku ini  diperoleh  dari  pembelian  secara impor.  Harga  dari MBM sangat dipengaruhi  nilai  tukar  rupiah  terhadap dolar.  Fluktuasi  harga  MBM  sangat mempengaruhi  dari  harga  akhir  produk pakan unggas.
Harga  pakan  unggas  merupakan hal yang sangat penting dalam pertimbangan konsumen untuk membeli produk  pakan  unggas.  Fluktuasi  harga pakan  unggas  juga  mempengaruhi keputusan  produksi  perusahaan.  Harga akan mempengaruhi keputusan perusahaan  dalam  produksi  pakan unggas. Perusahaan cenderung
meningkatkan  produksi  saat  harga sedang  naik  dan  sebaliknya  akan menurunkan produksi saat harga sedang turun.
Prakiraan  merupakan  salah  satu cara  yang  perlu  dilakukan  dalam menangani fluktuasi harga  MBM. Prakiraan  yang  tepat  dapat  dijadikan acuan  PT.  XYZ  dalam  optimalisasi alokasi  sumber  daya  sehingga  dapat meningkatkan keuntungan yang diperoleh. Penelitian ini menggunakan
metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) untuk  prakiraan  harga  MBM.  Jaringan syaraf  tiruan  merupakan  salah  satu
representasi  buatan  dari  otak  manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan  proses  pembelajaran pada otak manusia tersebut
(Kusumadewi dan Hartati, 2006).
Metode  jaringan  syaraf  tiruan yang  paling  banyak  digunakan  adalah backpropagation . Backpropagation
merupakan algoritma pembelajaran yang  terawasi  dan  biasanya  digunakan oleh  jaringan  dengan  banyak  lapisan untuk  mengubah  bobot-bobot  yang terhubung  dengan  neuron-neuron  yang ada pada lapisan tersembunyinya. Algoritma backpropagation menggunakan error output untuk mengubah  nilai-nilai  bobotnya  dalam arah  mundur  ( backward )  (Boadi et  al .,
2016). Tahap perambatan maju ( forward  propagation ) harus dikerjakan terlebih dahulu untuk mendapatkan eror (Kusumadewi dan Hartati, 2006).
Prakiraan harga dengan
menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation juga  telah  dilakukan pada  beberapa  penelitian.  Zou et  al ., (2007)  melakukan  penelitian  tentang penyelidikan  dan  perbandingan  dari metode jaringan syaraf tiruan dan model rentetan  waktu  ( time  series )  untuk memprakirakan  harga  dari  gandum. Nilai  tingkat  kesalahan    (MAPE)  yang diperoleh sebesar  0,612%.  Singhal  dan Swarup  (2018)  melakukan  prakiraan harga  listrik  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan backpropagation .  Hasil prakiraan  menunjukan  nilai  MAPE sebesar  4,2%.  Jammazi  dan  Aloui (2012)  melakukan  prakiraan  terhadap harga  minyak  mentah.  Nilai  tingkat kesalahan MAPE sebesar 1,74%.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan arsitektur
JST backpropagation dengan tingkat akurasi yang tinggi untuk memprakirakan harga MBM.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan
perlakuan  jumlah  hidden  layer,  fungsi aktivasi  dan learning  rate .  Dengan demikian  hasil  prakiraan  diharapkan lebih akurat.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alat
Alat  penelitian  yang  digunakan adalah seperangkat komputer dan perangkat  lunak  yang  digunakan  yaitu Microsoft  excel  2010,    dan  MATLAB R2015a.

## 2.2 Bahan
Bahan  penelitian  yang  digunakan adalah  data  sekunder  harga Meat  Bone Meal (MBM)  yang  diperoleh  dari  PT. XYZ  Kabupaten  Banyuwangi  pada periode Juli 2016-Oktober 2018.

## 2.3 Tahapan Penelitian
Data input  yang digunakan adalah harga meat bone meal (MBM)
dibedakan  menjadi  data  latih  dan  data uji.  Data  kemudian  dibedakan  menjadi 50%  data  latih  dan  50%  data  uji.  Data pelatihan  meliputi  data  pada  Juli  2016- Februari  2018  sedangkan  data  uji meliputi data pada Maret-Oktober 2018. Pola  data  input  yang  digunakan  pada peneltian  ini  terdiri  atas  data  selama periode  Januari  2016  -  Februari  2018 terdiri atas 16 pola, dengan 8 pola untuk pelatihan  dan  8  pola  digunakan  untuk pengujian.  Prosedur  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.
Mulai Normalisasi data Pelatihan ( training ) Selesai Data Target tercapai Pengujian ( testing ) Ya Tidak Output diterima Implementasi model JST Tidak Ya Uji lanjut model JST Output diterima Tidak Ya
Penentuan parameter JST

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.4 Normalisasi data
Normalisasi  data  dilakukan  untuk mempermudah proses
pelatihan jaringan  dengan  menjadikan  rentang data  bernilai  kecil  melalui  proses
transformasi.  Tujuan  dari  normalisasi data  adalah  menjadikan  taburan  data stabil.  Normalisasi  data  berguna  untuk menyesuaikan nilai data dengan rentang fungsi  aktivasi  yang  digunakan.  Rumus normalisasi  data  yang  digunakan  yaitu (Siang, 2005)
(     )
Keterangan: X’ =  Transformasi  linear  menjadi interval (0,1 : 0,9) X = Data input a = Data minimum
b = Data maksimum
2.5 Pelatihan ( training )
Pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan metode backpropagation .
Proses  pelatihan  merupakan  metode pembelajaran  terhadap  pola  data  input. Saat  proses  pelatihan,  data  input diberikan  kepada  lapisan  input  jaringan akan  menghitung  output  dalam  lapisan keluaran  (Liu et  al .,  2016).  Proses pelatihan  dilakukan  untuk  melatih beberapa  bobot  input  sampai  diperoleh bobot  yang  diinginkan  dengan  tingkat kesalahan  goal  MSE  antara  input  dan output  tercapai  (Cheng et  al .,  2016). Tahapan  pelatihan  JST  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Mulai Pengaturan Parameter Jaringan
Inisiasi Input dan Bobot Perhitungan simpul hidden dan output
Perhitungan Delta Error Koreksi Bobot Koreksi Error Koreksi Error ≤ MSE Simpan Bobot Selesai Tidak Ya Gambar 2. Pelatihan JST
Berdasarkan  Gambar  2,  tahapan pertama  dalam  proses  pelatihan  adalah pengaturan  parameter  jaringan  syaraf tiruan.  Parameter  tersebut  diantaranya jumlah node  hidden  layer ,  fungsi aktivasi,  jumlah  iterasi  maksimum (epoch),  learning  rate,  dan  nilai goal mean square error (MSE). Jumlah node hidden  layer merupakan  berapa  jumlah node yang  ingin  diinput.  Penelitian  ini menggunakan jumlah node hidden layer adalah  5,  10,  dan  15.    Fungsi  aktivasi yang  digunakan  yaitu  sigmoid  bipolar (tansig)  dan  linear  (purelin).  Jumlah iterasi  (epoch)  maksimum  menentukan seberapa  kali  pelatihan/iterasi  akan
dilakukan.  Semakin  banyak  jumlah iterasi  maka  semakin  lama  proses pelatihan. Jumlah iterasi yang digunakan adalah 70.000. Nilai learning rate  (lr)  merupakan  nilai  konstanta dengan nilai maksimum 1. Nilai lr yang digunakan yaitu 0,005. Ketiga parameter  ini  dikombinasikan  sampai diperoleh performance  goal (MSE)
yang diinginkan yaitu 0,002.
Tahapan selanjutnya adalah inisiasi  input  dan  bobot.  Input  yang digunakan adalah variabel-variabel yang  mempengaruhi  permintaan  dan harga  pakan  unggas.  Bobot  awal  pada lapisan  input  ke  lapisan  tersembunyi dan dari lapisan tersembunyi  ke lapisan output  merupakan  bilangan  acak  kecil atau  menggunakan  metode  Nguyen- Widrow. Metode Nguyen-Widrow secara sederhana dapat diimplementasikan  dengan  prosedur sebagai  berikut  (Kusumadewi  dan Hartati, 2006).
n = jumlah node pada lapisan input p =  jumlah node pada  lapisan tersembunyi ( hidden layer )
β = faktor penskalaan (= 0.7 (p)1/n)

## √
Semua  bobot  (vji)  ditentukan dengan bilangan acak pada kisaran [-0.5 ,  0.5].  selanjtunya  menghitung  nilai  vj dengan  persamaan  3.6.  Bobot-bobot ditentukan ulang dengan persamaan:
Vij = βVij + ||Vj||.
Syntax yang  digunakan  di  matlab untuk  menampilkan  perintah  pelatihan JST yaitu:
>>net=newff(minmax(p),[15 1],{'tansig','purelin'},'traingdm'); >>net.trainParam.goal=0.002; >>  net.trainParam.epochs=70000;
>> net.IW{1,1}=IW; >> net.LW{2,1}=LW; >> net.b{1}=b1;
>> net.b{2}=b2;
>> net=train(net,p,t);
Keterangan:
net =  model  jaringan  syaraf  yang terpilih p =  inputan  jaringan  syaraf  yang sudah t = matriks target jaringan syaraf IW = Bobot  input LW = Bobot lapisan b1 = Bobot bias input b2 = Bobot bias lapisan 2.6 Pengujian ( testing ) Pengujian dilakukan untuk menguji  kinerja  jaringan  syaraf  tiruan. Proses pengujian dilakukan untuk menilai prakiraan harga MBM
dibandingkan data aktual (target).
Tahap  pengujian  dilakukan  pada  model yang  telah  mencapai  target  MSE  pada saat  pelatihan.  Pengujian  digunakan untuk  mengukur  akurasi  dari  model jaringan  syaraf  tiruan  yang  telah dikembangkan.  Ukuran  statistik  yang digunakan  untuk  menguji  model  adalah mean absolute presentage error (MAPE).  Perhitungan  MAPE  dapat dilihat pada rumus di bawah ini.
( )
Semakin  kecil  nilai  MAPE  maka semakin  bagus  model  yang  telah dikembangkan.  Skala error dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1. Skala performa prakiraan MAPE Hasil Prakiraan <10% Sangat baik 10-20% Baik 20-50% Layak/cukup >50% Buruk Sumber: (Azhar et al ., 2017)
Syntax yang  dimasukkan  untuk proses simulasi/pengujian adalah:
Z = sim(net,i)
Keterangan: z = output JST net = model JST yang telah   terpilih i = matriks input data uji jaringan

## 2.7 Postprocessing
Setelah  jaringan  output  yang diinginkan,  selanjutnya  nilai  bobot output  dilakukan  proses  denormalisasi. Postprocessing merupakan tahapan mengubah  output  kembali  ke  bentuk aslinya (denormalisasi). Setelah
jaringan  menghasilkan  output  yang diinginkan,  selanjutnya  nilai  bobot output  dilakukan  proses  denormalisasi. Tahapan  denormalisasi  untuk  nilai  baru menggunakan  rumus  sebagai  berikut (Siang, 2005):
( ) (     )
Keterangan:
X = data denormalisasi x’ = data hasil normalisasi a = data minimum b
= data maksimum
2.8  Implementasi  model  jaringan syaraf tiruan
Implementasi model jaringan syaraf    tiruan  dilakukan  setelah  proses pelatihan dan pengujian. Hasil pelatihan yang  didapat  yaitu  bobot-bobot  akhir. Bobot-bobot tersebut selanjutnya diimplementasikan untuk MBM. Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  (JST) yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada gambar 3.
x1 x2 x12 b1 Z1 Z2 Zi b2 Y Lapisan Input Lapisan Tersembunyi Lapisan Output
Gambar  3.  Arsitektur  Jaringan  Syaraf Tiruan

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Harga  MBM  pada  periode  Juli 2016-Oktober  2018  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar  4.  Harga  MBM  Pada  Periode Juli 2016-Oktober 2018
Berdasarkan  Gambar  4,  dapat dilihat  bahwa  harga  MBM  cenderung
berfluktuatif  setiap  bulanya.  Harga MBM  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Juni tahun  2018  sedangkan  harga  terendah terjadi  pada  bulan  Januari  tahun  2018.
MBM merupakan bahan baku pembuatan  pakan  ayam  unggas  yang diperoleh  dari  impor.  Naik  turunnya harga  MBM  sangat  dipengaruhi  dari naik  turunnya  kurs  rupiah  terhadap dolar.

## 3.1 Analisis Hasil Pelatihan JST
Data yang digunakan untuk pelatihan  JST  yaitu  data  dalam  periode
Juli 2016-April 2018 sedangkan data uji yaitu  data  pada  periode  Mei-Oktober 2018.  Parameter  model  JST  yang dikembangkan  meliputi node  hidden layer (5,  10,  dan  15), learning  rate sebesar  0,005, goal (MSE)  sebesar
0,001,  fungsi  aktivasi  ( tansig-purelin ),
dan maksimum iterasi sebanyak 70.000. Hasil  pelatihan  dan  pengujian  dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel  2.  Hasil  Pelatihan  dan  Pengujian
Prakiraan Harga MBM Node hidden layer MSE Pelatihan MAPE Pengujian (%) 5 0,002 14,53 10 0,002 13,93 15 0,002 19,76 Berdasarkan  tabel  2,  semua node hidden  layer mencapai  target  saat pelatihan. Hasil pengujian menunjukkan jumlah node  hidden  layer dengan MAPE  terkecil  yaitu  10 node  hidden layer .  Dengan  demikian,  prakiraan harga  MBM  menggunakan  10 node hidden  layer .  Secara  umum  semakin banyak  jumlah node  hidden  layer semakin  baik  performa  JST.  Namun, kondisi  ini  bisa  terjadi  saat  pola  data pengujian  hampir  sama  dengan  pola
data  pelatihan.    Hal  ini  sesuai  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Zhao, Nan,  Cui,  dan  Guo,  2007)    bahwa  18 node  hidden  layer menghasilkan error lebih  rendah  dibandingkan  20 node hidden layer .

## 3.2  Hasil  Prakiraan  Jaringan  Syaraf Tiruan
Setelah  dilakukan  pelatihan  dan pengujian  tahapan  selanjutnya  adalah dilakukan  prakiraan  dengan  arsitektur jaringan  syaraf  tiruan  terbaik.  Hasil prakiraan  harga  MBM  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar  5.  Prakiraan  harga  MBM periode November 2018-Oktober 2019
Berdasarkan  Gambar  5,  harga MBM  juga  cenderung  fluktuatif  di setiap  bulannya.  Harga  tertinggi  terjadi pada  bulan  Mei  2019  dan  harga terendah  terjadi  pada  bulan  Januari 2019.    Fluktuasi  harga  MBM  sangat dipengaruhi  dari  naik  turunnya  kurs rupiah  terhadap  dolar.  Berdasarkan data-data  sebelumnya  harga  MBM mengalami  kenaikan  pada  bulan  April- Juni  dan  mengalami  penurunan  pada bulan Januari.

## IV. Penutup

## 4.1 Kesimpulan
Arsitektur  Jaringan  syaraf  tiruan yang  dapat  digunakan  untuk  prakiraan Meat  Bone Meal (MBM) adalah 12-10- 1  (12 node  input ,  5 node  hidden  layer , dan  1 node  output .  Arsitektur  ini  telah mencapai target pelatihan sebesar 0,002
dengan  nilai  MAPE  pengujian  yaitu 13,93 %. Berdasarkan prakiraan dengan JST  Harga  MBM  tertinggi  pada  bulan Mei  2019  dan  harga  MBM  terendah pada bulan Januari 2019.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfi,  N.  A.  (2018).  Pakan  Ternak: Konsumsi  Diyakini  Tumbuh  8%.
Retrieved from https://kalimantan.bisnis.com Azhar, M., Riksakomara, E., & Terkait, A.  P.  (2017).  Peramalan  Jumlah Produksi Ikan dengan Menggunakan Backpropagation Neural  Network (Studi  Kasus: UPTD Pelabuhan Perikanan Banjarmasin). Journal of Engineering ITS , 6 (1), 142–148.
Boadi,  P.  O.,  Bondinuba,  F.  K.,  Meng, J.,  Shi,  E.,  Li,  J.,  Antwi,  P.,  & Deng,  K.  (2016). Estimation  of biogas  and  methane  yields  in  an
UASB  treating  potato  starch processing wastewater with backpropagation  artificial  neural network . Bioresource Technology , 228 , 106–115. https://doi.org/10.1016/j.biortech. 2016.12.045
Cheng,  J.,  Wang,  X.,  Si,  T.,  Zhou,  F.,
Zhou,  J.,  &  Cen,  K.  (2016). Ignition temperature and activation  energy  of  power  coal blends predicted with back-
propagation neural network models . Fuel , 173 (January),  230–
238.https://doi.org/10.1016/j.fuel. 2016.01.043
Dinas Peternakan. (2019). Jangan Berikan  MBM  ( Meat  and  Bone Meal )  Sebagai  Campuran  Pakan Ternak  Ruminansia.  Retrieved from disnak.lebakkab.go.id
Jammazi, R., & Aloui, C. (2012). Crude oil price forecasting: Experimental evidence from wavelet decomposition and neural network modelin g. Energy Economics , 34 (3), 828–841.
https://doi.org/10.1016/j.eneco.20 11.07.018 Kusumadewi,  S.,  &  Hartati,  S.  (2006). Neuro  Fuzzy:  Integrasi  Sistem Fuzzy Dan Jaringan Syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu. Liu, S., Xu,  L., & Li, D. (2016). Multi- scale prediction of water temperature using empirical mode decomposition with back- propagation neural networks . Computers and Electrical Engineering , 49 , 1–8. https://doi.org/10.1016/j.compelec eng.2015.10.003
Siang,  J.  J.  (2005).  Jaringan  Syaraf
Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi. Singhal,  D.,  &  Swarup,  K.  S.  (2018). Electricity Prices Forecasting using  Artificial  Neural  Networks. IEEE Latin America Transactions , 16 (1),  105–111.
https://doi.org/10.1109/TLA.2018 .8291461
Yuniartha,  L.  (2018).  Bungkil  Kedelai Naik  Berpotensi  Naikkan  Harga Pakan  Ternak.  Retrieved  from https://industri.kontan.co.id
Zhao,  Y.,  Nan,  J.,  Cui,  F.,  &  Guo,  L. (2007). Water  quality  forecast through  application  of  BP  neural network  at  Yuqiao  reservoir. Journal  of  Zhejiang  University- SCIENCE  A , 8 (9),  1482–1487. https://doi.org/10.1631/jzus.2007. a1482
Zou,  H.  F.,  Xia,  G.  P.,  Yang,  F.  T.,  &
Wang, H. Y. (2007). An investigation  and  comparison  of artificial neural network and time series  models  for  Chinese  food grain price forecasting . Neurocomputing , 70 (16–18),
2913–2923.
https://doi.org/10.1016/j.neucom. 2007.01.009