Peramalan Harga Ayam Berdasarkan Pola Musiman Menggunakan Long Short-Term Memory - Tengku Syahvina Rival Dini; Armansyah (PT. Delitekno Media Mandiri, 2026)
Harga ayam broiler merupakan komoditas pangan yang mengalami fluktuasi signifikan dan memiliki karakteristik pola musiman, sehingga diperlukan metode peramalan yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga ayam broiler di Kabupaten Deli Serdang menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Data yang digunakan berupa data harga harian periode Januari 2022 hingga Maret 2026 sebanyak 1.551 data. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, pembentukan sequence menggunakan sliding window, pembagian data latih dan data uji, serta pembangunan model LSTM. Analisis time series menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF), Autocorrelation Function (ACF), dan Partial Autocorrelation Function (PACF) dilakukan untuk mengidentifikasi karakteristik data. Evaluasi model menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan koefisien determinasi (R²), serta dibandingkan dengan metode baseline regresi linear. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM menghasilkan nilai MAPE sebesar 1,6180% dan MAE sebesar Rp507,68, sedangkan metode baseline menghasilkan MAPE sebesar 1,4083% dan MAE sebesar Rp455,90. Namun, model LSTM memperoleh nilai RMSE sebesar Rp946,43 yang sedikit lebih rendah dibandingkan baseline sebesar Rp947,43 serta nilai R² sebesar 0,8842 yang lebih tinggi dibandingkan baseline sebesar 0,8839. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kedua model memiliki performa yang kompetitif dengan keunggulan pada metrik evaluasi yang berbeda. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam penerapan metode LSTM untuk peramalan harga ayam broiler harian di Kabupaten Deli Serdang.