Prediksi Harga Beras Super dan Medium Menggunakan LSTM dan BILSTM (Moving Average Smoothing) - Niki Awalloedin (Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University, 2023)
Salah satu komoditas pangan yang penting karena banyak dikonsumsi di Indonesia adalah beras, inflasi harga pangan akan mempengaruhi nilai beli masyarakat, untuk itu penulis mencoba menerapkan algoritma LSTM dan BILSTM dalam memprediksi harga beras khususnya beras dengan kategori Beras Kualitas Medium I dan Beras Kualitas Super I. Prediksi harga pangan akan sangat bermanfaat bagi konsumen maupun produsen, untuk pemerintah hal ini dapat menjadi penunjang keputusan dalam mengambil langkah yang tepat untuk menjamin harga beras tetap terjangkau oleh masyarakat. Dalam penelitian ini menggunakan data history time series tahun 2017 – 2022 yang terdapat pada situs Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPSN). Dua data series beras tersebut akan melalui proses smoothing Moving Average dan selanjutnya digunakan algoritma LSTM dan BILSTM untuk menghasilkan prediksi, dai hasil penelitian model terbaik adalah LSTM, untuk Beras Kualitas Super I MSE (6.651) nilai RMSE (0.986) dan pada Beras Kualitas Medium I MSE (4.862) nilai RMSE (0.989).