Perbandingan Model Bidirectional-LSTM dan Singular Spectrum Analysis dalam Peramalan Harga Cabai

Gumgum Darmawan (Universitas Padjadjaran, Bandung)
Nurul Gusriani (Universitas Padjadjaran, Bandung)
Ruslan Ruslan (Universitas Halualeo, Kendari)
Ferdian Agustiana (Universitas Bina Nusantara)
Rizal Amegia Saputra (Universitas Bina Sarana Informatika)

Innovative: Journal Of Social Science Research
Vol. 3 No. 2 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research

Harga cabai sering berfluktuasi secara ekstrim karena permintaan yang tinggi melebihi produksi petani. Baik pemerintah maupun masyarakat memiliki kepentingan dalam memantau perkembangan harga cabai karena komoditas ini penting untuk konsumsi rumah tangga dan kebutuhan industri. Oleh karena itu, dalam makalah ini, pemilihan model dan pengujian dilakukan untuk menentukan model terbaik dalam meramalkan harga cabai. Model yang digunakan adalah model Bididecrtional-LSTM (Bi-LSTM) dan Analisis Spektrum Tunggal (SSA). Model SSA yang digunakan adalah model Alexandrov Autogrouping SSA, model Alternative Autogrouping SSA, dan model Hybrid SSA-ARIMA. Kesalahan Persentase Rata-rata Absolut (MAPE) digunakan untuk menentukan kebaikan model. Berdasarkan hasil analisis, model terbaik ditemukan adalah model BiLSTM dengan nilai MAPE terkecil sebesar 4,191%, dengan sampel luaran sebesar 10% dari total data.