Penerapan LSTM Dalam Deep Learning Untuk Prediksi Harga Kopi Jangka Pendek Dan Jangka Panjang - Muhammad, Rifqi; Nurhaida, Ida (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2025)
Harga kopi sering mengalami berfluktuasi dalam dua tahun terakhir, terlebih harga kopi Arabika dan Robusta terus mengalami fluktuasi yang signifikan, naik dan turun secara berkelanjutan. Data historis menunjukkan variasi yang cukup signifikan dari tahun 2010 hingga Mei 2024. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga kopi Arabika dan Robusta baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang dengan menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM). Metode yang digunakan yaitu data preparation, pre-processing data, model training, model testing, model evaluation dan data visualization. Performa model yang terbaik dengan menggunakan learning rate 0.0001 dan epoch 150, hal ini ditunjukan oleh tingkat error yang rendah yaitu 1021.5773 menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE) dan 660.4265 Mean Absolute Error (MAE). Nilai tersebut diperoleh dengan data training 80% dan data testing 20%, menggunakan 60 timesteps, 225 neuron hidden layer, dan memanfaatkan metode optimasi Adam. Dengan demikian algoritma LSTM dengan performa model tersebut dapat melakukan prediksi harga yang akurat.