PERBANDINGAN OPTIMASI PSO BAYESIAN DAN OPTUNA PADA MODEL GRU UNTUK PREDIKSI HARGA AYAM JAWA TIMUR - Choirun Nisa; Rizky Parlika; M. Muharrom Al Haromainy (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2026)
Studi ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa metode optimasi hyperparameter, yaitu Particle Swarm Optimization (PSO), Bayesian Optimization, dan Optuna pada model Gated Recurrent Unit (GRU) dalam prediksi harga daging ayam ras pedaging di Provinsi Jawa Timur. Data yang digunakan merupakan data harian time series periode Januari 2018 hingga Januari 2026. Metode Penelitian meliputi preprocessing data, feature engineering, validasi model memakai walk-forward validation dengan pendekatan expanding window sebanyak 5 fold, serta optimasi hyperparameter pada setiap fold. Evaluasi model dilakukan memakai metrik MAE, RMSE, dan MAPE, dimana nilai evaluasi diperoleh dari rata-rata seluruh fold pengujian. Hasil penelitian memperlihatkan seluruh metode optimasi mampu meningkatkan performa model dibandingkan GRU baseline. Model GRU dengan Bayesian Optimization menghasilkan performa terbaik dengan nilai MAE sebesar 252.30, RMSE sebesar 378.03, dan MAPE sebesar 0.74%, serta memperlihatkan tingkat stabilitas yang lebih baik dibandingkan metode lainnya. Hasil studi ini memperlihatkan pemilihan metode optimasi hyperparameter yang tepat dapat meningkatkan akurasi dan konsistensi model prediksi harga pangan.