Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.928
P-Index
This Author published in this journals
All Journal dCartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi AKSIOMA: Jurnal Program Studi Pendidikan Matematika JIPM (Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika) Jurnal Edukasi Matematika dan Sains Science and Technology Indonesia Jurnal Basicedu SCAFFOLDING: Jurnal Pendidikan Islam dan Multikulturalisme Imajiner: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Jurnal Basicedu UNP Journal of Statistics and Data Science d'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi
Permana, Dony
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics

 1 
Analisis Kinerja Model Long Short Term Memory dengan Adaptive Moment Estimation dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil Hamida, Zilfa; Amalita, Nonong; Permana, Dony; Zilrahmi, Zilrahmi
ILKOMNIKA Vol 7 No 2 (2025): Volume 7, Number 2, August 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v7i2.766

Abstract

Crude Palm Oil (CPO) merupakan salah satu minyak nabati terpenting dan paling signifikan yang di perdagangkan secara global. Harga CPO mengalami fluktuasi hampir setiap harinya yang memberikan resiko besar bagi pelaku industri kelapa sawit seperti petani, konsumen, produsen, serta investor. Sehingga diperlukan analisis prediksi untuk meminimalisir kerugian. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan yaitu Long Short Term Memory (LSTM) yang dioptimasi dengan Adaptive Moment Estimation (Adam) untuk melakukan prediksi harga CPO berdasarkan data historis harga CPO tahun 2020-2024. Model LSTM yang dioptimasi menggunakan Adam Optimizer dan dievaluasi berdasarkan nilai Mean Absolut Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM dengan kombinasi parameter jumlah neuron 6, batch size 64, dan epoch 80 menghasilkan nilai MAPE 1,36%, yang menggambarkan hasil prediksi memiliki akurasi yang baik. Hasil ini menujukkan bahwa model LSTM yang dioptimasi dengan Adam telah menunjukkan efektivitasnya dalam melakukan prediksi harga CPO untuk aplikasi dalam penyediaan model prediksi bagi industri kelapa sawit.
Co-Authors Abel, Latifa Azhar Ahmad Fauzan Amalia, Nonong Asmar, Ali Asrar, Astari Des Welyyanti Dina Fitria, Dina Dodi Vionanda Edwin Musdi Erliza, Refni Fishuri, Nufhika Fitri, Fadhilah Hamida, Zilfa Hamidah . I Made Arnawa Ikhsan, Easbi Jamaan, Elita Zusti Khairani, Devi Mardhatillah, Aulia Nurul Mawaddah, Nurul Muharromah, Arssita Nur Mukthi, Tessy Octavia Nonong Amalita Putri, Eno Dwi Putri, Sindy Amelia Rahmadila, Rahmadila Rahmadina Adityana Salma, Admi Sarkawi, M. Rafki Suherman, Suherman Syafriandi Syafriandi Syarifuddin, Hendra Tsani, Nahda Maesya Yenni Kurniawati Yerizon Yerizon Yulianti, Lyra Zafirah, Hana Zamahsary Martha Zilrahmi, Zilrahmi