<![CDATA[Minyak sawit mentah atau crude palm oil (CPO) merupakan salah satu hasil olahan utama kelapa sawit dengan nilai ekonomis tinggi sebagai komoditas ekspor dan sumber devisa negara. Fluktuasi harga CPO menyebabkan ketidakstabilan harga Tandan Buah Segar (TBS), yang berdampak pada menurunnya pendapatan petani dan risiko kerugian perusahaan akibat biaya produksi yang tidak tertutupi serta penumpukan CPO yang tidak terjual. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga CPO Indonesia menggunakan algoritma Gated Recurrent Unit (GRU). GRU merupakan salah satu varian dari algoritma Recurrent Neural Networks (RNN) yang efisien dalam menangani data time series. Data yang digunakan adalah data harga harian CPO Indonesia dari Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi (Bappebti). Dataset kemudian dibagi menjadi data training yang terdiri dari periode 1 April 2023 "“ 31 Mei 2024 dan data testing yang terdiri dari periode 1 Juni "“ 31 Juli 2024. Penelitian ini dilakukan menggunakan software RStudio dengan package "Tsdeeplearning". Proses pelatihan model meliputi inisialisasi bobot dan bias, perhitungan reset gate dan update gate dengan fungsi aktivasi sigmoid, kandidat hidden state dengan fungsi aktivasi tanh, serta hidden state. Pelatihan model berhenti pada epoch ke-10 setelah mencapai kondisi optimum . Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GRU memiliki kinerja yang sangat baik dalam memprediksi harga CPO Indonesia. Hal ini ditunjukkan oleh nilai MAPE pada data training dan testing masing-masing sebesar 2,6% dan 2,7%. Hasil prediksi untuk satu bulan ke depan yaitu periode Agustus 2024 menunjukkan bahwa rata-rata harga CPO Indonesia sebesar Rp15.378.]]>
