PENERAPAN RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK MERAMALKAN HARGA CRUDE PALM OIL DI INDONESIA - Sesilisvana, Nevil; Perdana, Hendra; Imro’ah, Nurfitri (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2025)
Machine Learning (ML) merupakan salah satu pendekatan dalam Artificial Intelligence (AI) yang dipakai untuk meniru cara manusia dalam melakukan peramalan secara otomatis. Salah satu metode dalam ML adalah Recurrent Neural Network (RNN). Untuk data deret waktu, RNN cocok digunakan karena mempunyai memori internal yang dapat mengingat informasi masa lalu untuk meramalkan masa depan. Dalam berbagai sektor, kemampuan untuk meramalkan kejadian di masa depan merupakan aspek penting untuk dipertimbangkan dalam perencanaan, pengambilan keputusan dan manajemen risiko. Pada sub sektor perkebunan seperti kelapa sawit, minyak sawit mentah (CPO) merupakan hasil olahan kelapa sawit yang dimanfaatkan sebagai bahan baku produk pangan maupun non-pangan. Fluktuasi harga CPO di Indonesia dapat menyebabkan kerugian tidak hanya pada produsen tetapi juga pada konsumen. Untuk meminimalisir kerugian tersebut maka diperlukannya peramalan harga CPO. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah harga CPO di Indonesia dari 1 April 2023 hingga 31 Juli 2024. Penelitian ini menggunakan 260 data training dan 41 data testing. Evaluasi kinerja model yang digunakan untuk melihat seberapa baik model dalam melakukan peramalan ialah Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Dari tahap pelatihan dan pengujian yang telah dilakukan, menunjukkan bahwa nilai MAPE sebesar 3,08% untuk data training dan 3,2% untuk data testing. Dikarenakan nilai MAPE kurang dari 10% maka disimpulkan bahwa model yang dibangun memiliki kemampuan peramalan yang sangat baik. Hasil dari peramalan periode 1 bulan ke depan yaitu Agustus 2024 menunjukkan bahwa rata-rata harga CPO pada bulan Agustus 2024 sebesar Rp15.302.