PREDIKSI HARGA KEDELAI LOKAL DAN KEDELAI IMPOR DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS FORWARD SELECTION - Fatkhuroji Fatkhuroji; Stefanus Santosa; Ricardus Anggi Pramunendar (Jurnal Teknologi Informasi - Cyberku (JTIC), 2019)
Besarnya permintaan harga kedelai yang tinggi untuk kebutuhan makanan baik untuk olahan atau bahan jadi menjadikan harga kedelai sangat fluktuatif seiring impor kedelai yang terus meningkat. Pola harga kedelai yang sangat fluktuatif memicu gejolak ekomoni yang memicu terjadinya inflasi di salah satu daerah. Untuk mengatasi hal tersebut perlu adanya suatu prediksi harga kedelai agar pemerintah dapat mengantisipasinya. belum ada model prediksi terhadap harga komoditas kedelai baik lokal maupun impor, model prediksi yang ada saat ini tentang komoditi sembako. Penelitian ini mengusulkan model prediksi harga kedelai dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan optimasi menggunakan Forward Selection. Untuk prediksi kedelai lokal dengan menggunakan parameter inputan data 4 (empat ) hari sebelumnya, K-fold=10, nilai C= 0,1 diperoleh nilai RMSE terkecil sebesar 154.025 +/- 114.993. Setelah dilakukan seleksi atribut menggunakan Forward Selection diperoleh nilai RMSE sebesar 79.749 +/- 16.051, terdapat peningkatan RMSE sebesar= 74.276. Untuk prediksi kedelai lokal dengan menggunakan parameter inputan data 5 (lima) hari sebelumnya, K-fold=15, nilai C= 0,1 diperoleh nilai RMSE terkecil sebesar 126.008 +/- 78.371, setelah dilakukan optimasi menggunakan Forward Selection diperoleh nilai RMSE sebesar 122.270 +/- 56.049, terdapat peningkatan RMSE sebesar= 3.738.