Penerapan Machine Learning dalam Prediksi Harga Komoditas Pertanian: Menyongsong Ekosistem Pasar yang Adaptif dan Cerdas - Gumoyo Mumpuni Ningsih; Natali Ningsih; Darminto Pujotomo (Riviera Publishing, 2026)
Sektor pertanian merupakan tulang punggung perekonomian banyak negara berkembang, termasuk Indonesia. Kontribusinya terhadap Produk Domestik Bruto (PDB), penyediaan lapangan kerja, serta peran strategisnya dalam ketahanan pangan menjadikan sektor ini sangat vital. Namun demikian, salah satu persoalan klasik yang masih dihadapi hingga kini adalah fluktuasi harga komoditas pertanian yang tidak menentu. Fluktuasi harga komoditas pertanian merupakan tantangan besar bagi petani, pedagang, dan pembuat kebijakan dalam menjaga stabilitas ekonomi dan ketahanan pangan. Penelitian ini membahas penerapan teknologi machine learning dalam memprediksi harga komoditas pertanian guna menciptakan ekosistem pasar yang adaptif dan cerdas. Dengan menggunakan pendekatan supervised learning seperti Random Forest dan Long Short-Term Memory (LSTM), penelitian ini mengolah data historis harga, cuaca, dan produksi untuk menghasilkan model prediktif yang akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma LSTM memberikan tingkat akurasi tertinggi dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 4,2%, dibandingkan metode lainnya. Implementasi model prediksi ini berpotensi menjadi dasar bagi sistem peringatan dini harga komoditas dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data di sektor pertanian Indonesia.