PREDIKSI HARGA BAWANG MERAH KERING DI WONOSOBO MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)

Detail Cantuman

Prodi Teknik Informatika

PREDIKSI HARGA BAWANG MERAH KERING DI WONOSOBO MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)

XML

Bawang merah merupakan salah satu komoditas yang paling banyakdikonsumsi di Indonesia. Harga bawang merah dapat mengalami kenaikan danpenurunan harga dalam jangka waktu tertentu sehingga dapat menimbulkanbeberapa pola tertentu. Penelitian ini mengambil data dari situs website PusatSistem Informasi Pasar (SIP) Dinas Pertanian Dan Perkebunan Provinsi JawaTengah. periode 01 Januari 2022 hingga 31 Agustus 2023.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi hargabawang merah di Wonosobo menggunakan metode Long Short-Term Memory(LSTM) pada data historis. Model ini dievaluasi dengan menggunakan Root MeanSquare Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasilpenelitian menunjukkan bahwa model LSTM berhasil memberikan nilai RMSEsebesar 862.76 pada data pelatihan dan 887.62 pada data validasi, serta MAPEsebesar 1.41% untuk data latih dan 1.80% untuk data validasi prediksi.Selanjutnya, model ini diuji untuk memprediksi harga bawang merah empatbulan ke depan. Hasilnya menunjukkan tren menurun, yang mengindikasikankemungkinan penurunan harga bawang merah di Wonosobo dalam periode tersebut.
Kata Kunci : Data, SIP, LSTM, Prediksi

Detail Information

Item Type
Laporan Tugas Akhir
Penulis
Agus Triyadi - Personal Name
Student ID
2019150034
Dosen Pembimbing
Adi Suwondo, M.Kom - - Dosen Pembimbing 1
Dian Asmarajati., M.Kom. - - Dosen Pembimbing 2
Penguji
Kode Prodi PDDIKTI
55201
Edisi
Published
Departement
Teknik Informatika
Kontributor
Bahasa
Indonesia
Penerbit Universitas Sains Al-Qur'an : Wonosobo.,
Edisi
Published
Subyek
Teknik Informatika
No Panggil
Copyright
Individu Penulis
Doi

Lampiran Berkas

LOADING LIST...



Informasi

DETAIL CANTUMAN

Kembali ke sebelumnya  XML Detail