Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.259
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Community Development and Disaster Management Pawiyatan Journal of Practical Computer Science (JPCS) Indonesian Research Journal on Education MANGGALI Submit : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Teknologi : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
ristono, joko
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Indonesian Research Journal on Education

 1 
Optimasi Akurasi Pemodelan Prediksi Harga Beras Medium Kota Mojokerto dengan LSTM Hanum, Dinarta; Ristono, Joko
Indonesian Research Journal on Education Vol. 4 No. 4 (2024): irje 2024
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v4i4.1144

Abstract

Salah satu pilar untuk mewujudkan ketahanan pangan di Indonesia adalah pilar aksesbilitas yang mana merupakan kemampuan rumah tangga memperoleh cukup pangan yang salah satunya berasal dari pembelian. Sedangkan komoditas pangan di Indonesia yang sering mengalami naik turunnya harga adalah komoditas beras. Penyebab naik turunnya harga beras adalah berkurangnya intensitas produksi beras karena iklim dan cuaca yang tidak menentu sehingga membuat gagal panen. Hal tersebut memicu kenaikan harga pangan beras di pasaran. Kenaikan harga beras jika tidak segera diatasi dapat mengakibatkan Inflasi. Pada dasarnya, pemerintah telah berupaya mengendalikan inflasis dan berfokus pada komoditas beras yang menjadi penyumbang utama peningkatan inflasi. Pemodelan prediksi harga beras dengan Long Short Term Memory (LSTM) dapat menjadi hadirnya teknologi prediksi yang sangat diperlukan dalam menghindarkan Indonesia dari kenaikan harga beras pada waktu tertentu dan dapat digunakan sebagai rujukan pemerintah dalam mengambil kebijakan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimasi akurasi pemodelan predikasi harga beras medium dengan metode LSTM. Data yang digunakan adalah data harga beras medium dari tahun 2021 sampai dengan 2024 yang diperoleh dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok (Siskaperbapo) Jawa Timur. Analisis data menggunakan metode LSTM dengan tujuh jenis optimasi untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik. Dari tujuh jenis optimasi yang menghasilkan nilai akurasi terbaik adalah optimasi Adam dengan struktur LSTM nilai epoch 99 dan ukuran batch 30.
Co-Authors Ardiantoro, Luki Gumilar, Eko Gumilar, Eko Bayu Hanum, Dinarta Muslimin, Moh Nisa Ayunda Rohmah, Mimin Fatchiyatur Samsul Hidayat Sugianto Sugianto