Model Prediksi Harga Cabai Merah Melibatkan Barang Substitusi Menggunakan LSTM Python Di Jawa Barat
Abstract
Data dari Badan Pusat Statistik menunjukkan adanya peningkatan dalam produksi dan konsumsi cabai merah per tahun di Indonesia. Selama rentang waktu Januari 2018 hingga Desember 2023, harga cabai merah mengalami fluktuasi di 34 provinsi, termasuk di Jawa Barat. Harga cabai yang sering mengalami fluktuasi menyebabkan komoditas ini menjadi salah satu penyebab terjadinya inflasi. Forecasting harga cabai merah telah dikembangan oleh beberapa peneliti dengan berbagai algoritme. Namun, penelitian sebelumnya hanya univariate forecasting tanpa ada faktor lain. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan multivariate forecasting harga cabai merah mingguan di Jawa Barat dengan melibatkan barang substitusi yaitu cabai rawit dengan menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) dan uji akurasi berdasarkan nilai MAPE. Pada penelitian ini, multivariate forecasting dengan LSTM menghasilkan MAPE sebesar 7.89% yang lebih baik bila dibandingkan MAPE pada univariate forecasting sebesar 8.61%.
Collections
- UT - Computer Science [2323]