PREDIKSI HARGA BAWANG MERAH KERING DI WONOSOBO MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY - Agus Triyadi; Adi Suwondo; Dian Asmarajati; Nur Hasanah; muhamad Fuat Asnawi (STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga bawang merah kering di Wonosobo menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM). Bawang merah merupakan salah satu komoditas sayuran yang banyak dikonsumsi di Indonesia, dan fluktuasi harganya sering kali berdampak pada ekonomi petani dan pedagang. Data harga bawang merah yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari Sistem Informasi Pasar (SIP) Dinas Pertanian dan Perkebunan Provinsi Jawa Tengah untuk periode 1 Januari 2021 hingga 31 Agustus 2023. Data ini kemudian diproses melalui beberapa tahap, termasuk pembentukan pola time series, normalisasi, dan pembagian data untuk training dan testing. Model LSTM yang dibangun diuji dengan menggunakan metrik evaluasi Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), yang menunjukkan nilai RMSE sebesar 862.76 untuk data latih dan 887.62 untuk data validasi, serta nilai MAPE sebesar 1.41% untuk data latih dan 1.80% untuk data validasi. Hasil prediksi menunjukkan bahwa harga bawang merah cenderung mengalami penurunan selama empat bulan ke depan. Meskipun model LSTM memberikan hasil yang cukup akurat, terdapat beberapa faktor eksternal yang mungkin tidak tertangkap oleh model.