Peramalan Harga Garam Konsumsi Menggunakan Artificial Neural Network Feedforward-Backpropagation (Studi Kasus : PT. Garam Mas, Rembang, Jawa Tengah) - Mochammad Yusuf Habibi; Edwin Riksakomara (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2017)
Garam merupakan salah satu komoditas strategis, karena selain merupakan kebutuhan pokok manusia, garam juga digunakan sebagai bahan baku industri. Indonesia menjadi salah satu negara yang memproduksi garam. Akan tetapi Indonesia belum bisa memenuhi kebutuhan garam dalam negeri. Kabupaten Rembang sebagai salah satu daerah penghasil garam, baik garam konsumsi maupun garam industri. Salah satu perusahaan yang mengolah garam adalah PT. Garam Mas. Pada perusahaan tersebut sudah melayani permintaan pasar di wilayah Jawa Tengah-DIY dan sebagian wilayah Sumatra.Masih banyak industri di Indonesia yang memilih garam impor dibandingkan dengan garam lokal. Hal tersebut sangat merugikan, baik bagi petani maupun bagi pemilik usaha pengolahan garam. Karena membuat harga garam lokal menjadi tidak menentu. Untuk itu perlu dibuat strategi bisnis yang tepat agar dapat meminimalisir kerugian tersebut. Untuk mendukung strategi tersebut perlu dilakukan sebuah permalan harga garam. Dimana hasil peramalan dapat dijadikan acuan untuk mengatur strategi bisnis yang tepat. Pada penelitian ini, digunakan metode Artificial Neural Network. Model yang dihasilkan pada penelitian ini memiliki nilai MAPE sebesar 4.394%.