PENERAPAN LONG SHORT-TERM MEMORY DALAM PERAMALAN HARGA CRUDE PALM OIL DI INDONESIA - Calissta, Leanna Belva; Perdana, Hendra; Martha, Shantika (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2025)
Crude Palm Oil (CPO) adalah jenis minyak nabati yang dihasilkan dari buah tanaman kelapa sawit. Di Indonesia, CPO memegang peranan penting di industri perdagangan ekspor. Akan tetapi, harga CPO yang fluktuatif dapat menimbulkan risiko untuk pihak terlibat, sehingga peramalan dilakukan untuk meminimalisir risiko tersebut. Long Short-Term Memory (LSTM) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan. LSTM adalah metode hasil dari pengembangan Recurrent Neural Network. Tujuan penelitian ini yaitu menerapkan metode LSTM untuk meramalkan harga CPO di Indonesia pada periode 1 Agustus hingga 30 Agustus 2024. Data yang digunakan yaitu data harian harga CPO di Indonesia dengan jangka waktu dari 3 April 2023 hingga 31 Juli 2024 yang diperoleh dari website Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi. Pada penelitian ini, dilakukan pembagian data dimana data training sebanyak 260 data untuk pelatihan model dan testing sebanyak 41 data untuk evaluasi model. Parameter yang digunakan yaitu epoch, dimana jumlah epoch sebanyak 10. Penelitian ini dilakukan menggunakan bantuan software RStudio dengan package yang digunakan yaitu "Tsdeeplearning". Dari penelitian yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa metode LSTM mampu melakukan peramalan harga CPO di Indonesia dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang diperoleh pada data training yaitu sebesar 3,69% dan pada data testing sebesar 4,74%. Dengan nilai MAPE tersebut, akurasi model peramalan dapat dikategorikan sangat baik. Dari hasil peramalan diperoleh bahwa harga tertinggi ada pada tanggal 5 Agustus 2024 sebesar Rp16.006 per kg dan harga terendah pada tanggal 16 Agustus 2024 sebesar Rp14.960 per kg.