## PREDIKSI HARGA KOMODITI PERTANIAN MENGGUNAKAN ALGORITME LONG SHORT TERM MEMORY DI DESA KABANDUNGAN SUKABUMI
Anggra Haristu 1) , Yeni Herdiyeni 2) , Marimin 3 ) 1,2 Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam , Instirut Pertanian Bogor, Bogor
3 Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor
1 anggraharistu@apps.ipb.ac.id, 2 yeni.herdiyeni@apps.ipb.ac.id, 3 marimin@apps.ipb.ac.id

## Abstract
The agricultural sector is very important for national economic development, contributing to GDP, employment,  business  opportunities,  income  and  foreign  exchange.  Fluctuations  in  agricultural commodity prices have a significant impact on farmers and markets, causing uncertainty and risk. Therefore,  forecasting  future  prices  is  very  important,  and  the  Long  Short  Term  Memory  (LSTM) method is effective for short-term forecasting. Market price predictions are very important for farmers to  maximize  profits  and for  the  public  sector  in  planning  agricultural  development  programs.  The main objective of this research is to develop a price prediction model for agricultural commodities using  the  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  algorithm.  The  model  was  created  to  help  farmers, traders  and  business  people  make  better  decisions  based  on  estimates  of  future  agricultural commodity  prices.  LSTM  was  chosen  because  of  its  ability  to  model  continuous  patterns  and remember long-term information. This research took place in Kabandungan, Sukabumi Regency, an area with significant agricultural production.
Keywords:  Price  Fluctuations,  Agricultural  Commodities,  Long  Short-Term  Memory,  National Development, Price Prediction.

## Abstrak
Sektor  pertanian  sangat  penting  bagi  perkembangan  ekonomi  nasional,  memberikan  kontribusi terhadap  PDB,  lapangan  kerja,  peluang  bisnis,  pendapatan,  dan  devisa.  Fluktuasi  harga  komoditas pertanian memiliki dampak yang signifikan bagi petani dan pasar, menyebabkan ketidakpastian dan risiko. Oleh karena itu, meramalkan harga di masa depan sangat penting, dan metode Long Short Term Memory  (LSTM)  efektif  untuk  ramalan  jangka  pendek.  Prediksi  harga  pasar  sangat  penting  bagi petani  untuk  memaksimalkan  keuntungan  dan  bagi  sektor  publik  dalam  merencanakan  program pengembangan  pertanian.Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sebuah model  prediksi  harga  komoditas  pertanian  menggunakan  algoritme Long  Short  Term  Memory (LSTM).  Model  dibuat  untuk  membantu  petani,  pedagang,  dan  pelaku  bisnis  dalam  mengambil keputusan  yang  lebih  baik  berdasarkan  perkiraan  harga  komoditi  pertanian  di  masa  depan.  LSTM dipilih  karena  kemampuannya  dalam  memodelkan  pola  berkelanjutan  dan  mengingat  informasi jangka  panjang.  Penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  Kabandungan,  Kabupaten  Sukabumi,  sebuah daerah dengan produksi pertanian yang signifikan.
Kata  kunci: Fluktuasi  Harga,  Komoditas  Pertanian,  Long  Short  Term  Memory,  Pembangunan Nasional, Prediksi Harga.

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  adalah  kegiatan  usaha  yang mencakup budidaya tanaman pangan, hortikultura, perkebunan, peternakan,
perikanan,  dan  kehutanan.  Sebagai  sektor penting dalam pembangunan ekonomi nasional,  pertanian  memberikan  kontribusi yang  signifikan  terhadap  Produk  Domestik
Bruto  (PDB),  penyerapan  tenaga  kerja, penciptaan  kesempatan  kerja,  peningkatan pendapatan  masyarakat,  dan  sumber  devisa. Sektor  pertanian  dianggap  strategis  karena memiliki kemampuan khusus untuk mendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang berkualitas.  Selain  itu,  sektor  pertanian memiliki  potensi  besar  dan  prospek  cerah untuk  dikembangkan.  Peran  baru  sektor pertanian dalam menyediakan pangan, pakan, dan  energi  menjadikannya  sektor  yang  layak menjadi andalan dalam pembangunan nasional (BPS  2020).  Selain  dinilai  strategis,  sektor pertanian  juga  memiliki  potensi  besar  dan prospek  yang  cerah  untuk  dikembangkan. Peran baru sektor pertanian dalam menyediakan pangan (food), pakan (feed), dan energi  (biofuel)  menjadikan  sektor  pertanian layak dijadikan sektor andalan dalam pembangunan  nasional  (Daryanto  2012). Kontribusi  sektor  pertanian  terhadap  PDB nasional  sebesar  13-14%  dan penduduk Indonesia masih dominan bekerja di sektor pertanian  dengan  pangsa  pasar  tenaga kerja  sebesar  24,96%  pada  tahun  2020 atau35,00  juta  orang  dari  total  angkatan kerja  140,22  juta  orang  (RENSTRA KEMENTAN 2022)
Sebagai  perbandingan,  tren  pertumbuhan produksi  beberapa  komoditi  seperti  beras, jagung,  kedelai,  gula,  dan  daging  sapi  sejak tahun 1975 hingga 2012 masing-masing hanya sebesar  2,54%,  4,94%,  0,59%,  1,42%,  dan 2,33%.  Sedangkan  pertumbuhan  impornya pada  periode  yang  sama  masing-masing mencapai 1,99%, 13,65%, 7,66%, 8,28%, dan 4,58%  (BPS  2013).  Dengan  kontribusi  yang besar  terhadap  PDB  nasional,  petani  di Indonesia masih dihadapkan dengan fluktuasi harga  produk  pertanian  sehingga  pada  saat musim  panen,  petani  mengalami  kerugian akibat  harga  jual  produk  pertanian  dibawah harga produksi.
Menurut  (Cetin  dan  Esengun.  2013) Fluktuasi  harga  merupakan  salah  satu  aspek penting  dalam  ekonomi  pertanian.  Dalam kaitannya  dengan  harga  produk  pertanian, pengaruh  produsen  dan biaya,  cukup  terbatas dibandingkan  dengan  pengaruhnya  di  sektor industri.  Produsen  biasanya  harus  menerima harga  yang  ditetapkan  karena  harga  suatu produk  pertanian  untuk  tahun  tertentu  tidak ditentukan oleh biaya yang dikeluarkan selama
tahun  itu,  tetapi  oleh  total  penawaran  dan permintaan  produk  selama  tahun  tersebut (Arısoy  dan  Bayramoğlu  2017).  Beberapa faktor  yang  mempengaruhi  fluktuasi  harga diantaranya  adalah  stok,  rantai  pasok, permintaan,  transportasi,  penyimpanan,  dan musim.  Singh  (2011)  mengatakan  bahwa fluktuasi harga yang tinggi di sektor pertanian merupakan suatu fenomena yang umum akibat ketidakstabilan (inherent instability).
Penanganan  ketidakstabilan  tidak  begitu jelas karena persepsi mungkin tidak sama bagi produsen atau konsumen. Misalnya, dari sudut pandang  produsen,  hanya  fluktuasi  harga komoditas yang menurun yang dapat dianggap sebagai  masalah  karena  dampaknya  pada pendapatan petani. Namun, dari sudut pandang konsumen, fluktuasi harga yang naik mungkin menjadi  khawatir  karena  dampaknya  pada pengeluaran  makanan  mereka.  Tentu  saja, pergerakan  besar  ke  arah  mana  pun  penting bagi  pembuat  kebijakan.  Dalam  makalah  ini, kami  mempertimbangkan  volatilitas  pasar secara keseluruhan dalam kedua arah tersebut.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah untuk mengembangkan sebuah model prediksi harga  komoditas  pertanian  menggunakan algoritme Long Short Term Memory (LSTM). Model  dibuat  untuk  membantu  petani, pedagang, dan pelaku bisnis dalam mengambil keputusan  yang  lebih  baik  berdasarkan perkiraan  harga  komoditi  pertanian  di  masa depan.  LSTM  dipilih  karena  kemampuannya dalam  memodelkan  pola  berkelanjutan  dan mengingat informasi jangka panjang.

## 2. METODE PENELITIAN
Long Short Term Memory (LSTM) merupakan sebuah  arsitektur Recurrent  Neural  Network (RNN)  (Ahmed et  al. 2018)  yang  memiliki memory  cell .  Dengan memory  cell ,  arsitektur LSTM  dapat  bekerja  lebih  baik  dibanding jaringan saraf rekuren biasa, karena memiliki kemampuan untuk mengingat informasi untuk periode  waktu  yang  lebih  lama,  sehingga menjadikannya  algoritme  yang  lebih  baik untuk  prediksi  data  berjenis time  series (Prasetyanwar dan J. 2018) .
LSTM  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  oleh Hochreiter  &  Schmidhuber  pada  tahun  1997. Hingga  saat  ini  penelitian  terus  dilakukan untuk  mengembangkan  arstitektur  LSTM
Haristu, Prediksi Harga Komoditi Pertanian Menggunakan Algoritme Long Short Term Memory di Desa Kabandungan Sukabumi, 1-12 | 183
dalam  berbagai  bidang  terutama  dibidang Speech  recognition  dan  forecasting,  karena dengan adanya LSTM
masalah ketergantungan  waktu  jangka  panjang  dapat diatasi ( A. Arfan and E. Lussiana. 2019).
LSTM  sebagai  model  yang  efektif  dan  dapat diskalakan untuk beberapa
masalah pembelajaran  yang  terkait  dengan  data sekuensial. Metode sebelumnya untuk
mengatasi masalah tertentu atau tidak berskala untuk  ketergantungan  waktu  yang  lama. LSTM  di  sisi  lain  bersifat  umum  dan  efektif dalam  dependensi  temporal  jangka  panjang.( Pham et  al .2013).  LSTM adalah turunan dari (RNN) yang terbukti berhasil digunakan untuk prediksi data time series (Cieh. S. H dan Jhen. R.  J  2018).  RNN  mampu  menggunakan informasi  yang  telah  direkam  sebelumnya yang  panjang  urutannya  atau sequence -nya beragam.
RNN memiliki masalah vanishing gradient oleh karena itu, pembangunan sistem ini dibuat dengan  metode Regresi LSTM.  Penggunaan LSTM dengan koreksi kesalahan berdasarkan dukungan vektor  regresi digunakan  untuk mewujudkan  prediksi time  series ,  karena parameter  model  LSTM  yang  terlatih  tidak dapat  diperbarui  (Shuai.C.  L, et  al. 2018). Metode  regresi  adalah  metode  statistik matematika  yang  paling  umum  digunakan. Mempertimbangkan faktor
kesalahan, pendekatan  regresi  dapat  menggambarkan hubungan antar variabel (Jin. T dan Xuanhe. Z
2009).
Secara rinci tahapan pada LSTM adalah sebagai berikut :

## a. Forget Gate
Gambar 1. Forget gate
Pada  Gambar  2,  gerbang  ini  memutuskan informasi  apa  yang  harus  dibuang  atau disimpan. Informasi dari keadaan tersembunyi sebelumnya  dan  informasi  dari  masukan  saat
ini  dilewatkan  melalui  fungsi  sigmoid.  Nilai keluar  antara  0  dan  1.  Semakin  dekat  ke  0 berarti  dilupakan,  dan  semakin  dekat  ke  1 berarti disimpan.
𝑓𝑡 = ( 𝑊𝑓 [ ℎ𝑡 − 1 ∗ 𝑥𝑡] + 𝑏𝑓) (1)
Tabel.1 Fungsi Matematika Forget gate Rumus Keterangan f t = fungsi sigmoid , Wf = nilai weight untuk forget gate , ht-1 = nilai output sebelum orde ke t, xt = nilai input pada orde ke t, bf = nilai bias pada forget gate b. Input Gate
Gambar 2. Input gate
Pada  Gambar  3  menentukan  nilai  mana yang  akan  diperbaharui.  Selanjutnya,  lapisan tanh membuat vektor nilai baru 𝑖𝑡 , yang dapat ditambahkan  ke cell  state .  Selanjutnya digabungkan untuk pembaharuan ke cell state
𝑖𝑡 =  𝜎 ( 𝑊𝑖  ∗ [ℎ𝑡 − 1  ∗ 𝑥𝑡 ] + 𝑏𝑖 (2) Tabel.2 Fungsi Matematika Input Gate Rumus Keterangan 𝒊𝒕 = input gate 𝝈 =  fungsi sigmoid 𝑾𝒊 =  nilai weight untuk input gate
𝒉𝒕 − 𝟏 =  nilai output sebelum orde ke 𝑡
𝒙𝒕
=  nilai input pada orde ke 𝑡 𝒃𝒊 =  nilai bias pada input gate
Tabel.3 Fungsi Matematika Input Gate Rumus Keterangan 𝑪𝒕 =  nilai baru yang dapat ditambahkan ke cell state 𝝈𝒉 =  fungsi tan ℎ 𝑾𝒄 =  nilai weight untuk cell state
𝒉𝒕 − 𝟏 =  nilai output sebelum orde ke 𝑡 𝒙𝒕 =  nilai input pada orde ke 𝑡 𝒃𝒄 =  nilai bias pada input gate
c. cell state
Gambar 3. Cell state
Pada  gambar  4,  memperbarui cell  state lama, 𝐶𝑡 − 1 ,  ke cell  state baru 𝐶𝑡 .  Dengan mengalikan  keadaan state lama  dengan 𝑓𝑡 , Lalu tambahkan 𝑖𝑡 dikalikan dengan 𝐶𝑡 . Ini adalah  nilai  baru,  diskalakan  berapa  banyak untuk perbaharuan setiap cell state.
𝐶𝑡 = 𝑓𝑡 ∗ 𝐶𝑡 − 1 + 𝑖𝑡 ∗ 𝐶𝑡 (4)
Tabel.4 Fungsi Matematika Cell state Rumus Keterangan 𝑪𝒕 = cell state 𝒇𝒕 = forget gate 𝑪𝒕 − 𝟏 = Cell  state sebelum orde ke 𝑡 𝒊𝒕 = input gate 𝑪𝒕 =  nilai  baru  yang  dapat ditambahkan  ke cell state
d. Output Gate
Gambar 4. Output gate
𝐶𝑡 =  𝜎ℎ ( 𝑊𝑐 ∗ [ℎ𝑡 − 1 ∗ 𝑥𝑡] + 𝑏𝑐 (3) Menjalankan lapisan
sigmoid yang
menentukan  bagian cell  state mana  yang menjadi output. Kemudian, menempatkan cell state melalui  tanh  (untuk  mendorong  nilai antara -1 dan 1
𝑂𝑡 =  𝜎 ( 𝑊 ∘ ∗ [ ℎ𝑡 − 1 ∗ 𝑥𝑡 ]𝑏 ∘ (5)
Tabel.5 Fungsi Matematika Output gate Rumus Keterangan 𝑶𝒕 = output gate 𝝈 = fungsi sigmoid 𝑾 ∘ = nilai weight untuk output gate 𝒉𝒕 − 𝟏 = nilai output sebelum orde ke 𝑡 𝒙𝒕 = nilai input pada orde ke 𝑡 𝒃 ∘ = nilai  bias  pada output gate
ℎ𝑡 = ∘ 𝑡 ∗ 𝜎ℎ(𝐶𝑡) (6) Tabel.6 Fungsi Matematika Output gate Rumus Keterangan 𝒉𝒕 = nilai output ∘ 𝒕 = Nilai bias output gate 𝝈𝒉 = fungsi tanh 𝑪𝒕 = Cell state

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam menyelesaikan  penelitian  ini  adalah dimulai dari collect data, berikut tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Tahapan Penelitian
Haristu, Prediksi Harga Komoditi Pertanian Menggunakan Algoritme Long Short Term Memory di Desa Kabandungan Sukabumi, 1-12 | 185

## 3.1 Data Collection
Data  yang  diolah  dalam  penelitian  ini diunduh  dari  website  harga  produk  pertanian milik  parameter  yang  diambil  adalah  nama produk, data harga.
Tabel.7 Data Collection Prediksi Harga Nama atribut Jenis data Keterang an Tanggal Numerik, Datetime
Tanggal terjadinya perkemban gan harga Cabai Merah, Bawang Merah dan Bawang Putih di Indonesia
Harga Bawang Merah Time series, Numerik Harga Komoditas Bawang Merah pada pasar tradisional dalam satuan kilogram Harga
Bawang Putih Time series, Numerik
Harga Komoditas Bawang Putih pada pasar tradisional
dalam satuan kilogram
Harga
Cabai Merah, Upah ,
Pupuk Time series, Numerik Harga Komoditas Bawang Putih pada pasar tradisional dalam satuan kilogram

## 3.2 PreProcessing
Data  mentah  yang  didapatkan  akan dinormalisasi  untuk  menghilangkan  data missing.  Data  yang  diperoleh  pada  tahapan pengumpulan data masih berupa data mentah, artinya data tersebut belum bisa diolah.
𝑑𝑛 = ((𝑛)(𝑋𝑚𝑎𝑥 − 𝑋𝑚𝑖𝑛) + (𝑋𝑚𝑖𝑛)(7)

## 3.3 Devide Data
Dalam konteks Long Short-Term Memory (LSTM),  "divide  data"  mengacu  pada  proses membagi dataset menjadi subset yang berbeda untuk pelatihan, validasi, dan pengujian model LSTM. Pada umumnya, dataset dibagi menjadi tiga  bagian  utama:  data  pelatihan  (training data)  dan  data  pengujian  (testing  data). Menurut  Jauhari  (2016)  dari  hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  semakin  banyak  data latih,  maka  akan  menghasilkan  akurasi  yang lebih akurat.
a. Data Pelatihan (Training Data) Data  pelatihan  digunakan  untuk  melatih model  LSTM.  Ini  adalah  subset  data  yang digunakan  untuk  mengoptimalkan  parameter dan  bobot  dalam  jaringan  LSTM.  Model LSTM belajar dari data ini untuk mempelajari pola  dan  menghasilkan  prediksi  yang  akurat. Umumnya,  data  pelatihan  merupakan  bagian terbesar dari dataset, mencakup sebagian besar contoh  yang  digunakan  untuk  mengajari model.
Tabel 8. Data Training Date Provinsi  HargaPasar  Pupuk  Upah 2018- 01-02 Jawa Barat 10950 3285 2738 2018- 01-03 Jawa Barat 10950 3285 2738 2018- 01-04 Jawa Barat 11050 3315 2763 2018- 01-05 Jawa Barat 11050 3315 2763 2018- 01-08 Jawa Barat 11050 3315 2763 2018- 01-09 Jawa Barat 11100 3330 2775
2018- 01-10 Jawa Barat 11200 3360 2800 2018- 01-11 Jawa Barat 11400 3420 2850 2018- 01-12 Jawa Barat 11750 3525 2938 2018- 01-15 Jawa Barat 11800 3540 2950 2018- 01-16 Jawa Barat 11800 3540 2950 2018- 01-17 Jawa Barat 11800 3540 2950 b. Data Pengujian (Testing Data)
Data  pengujian  digunakan  untuk  menguji kinerja  akhir  dari  model  LSTM  setelah pelatihan  selesai.  Ini  adalah  subset  data  yang independen  dan  tidak  terlihat  oleh  model selama pelatihan dan validasi. Data pengujian bertujuan untuk memberikan gambaran obyektif  tentang  seberapa  baik  model  LSTM dapat melakukan prediksi pada data baru yang tidak  pernah  dilihat  sebelumnya.  Hasil pengujian memberikan perkiraan kinerja akhir model dan memungkinkan evaluasi
keseluruhan.
Tabel 9. Data Testing Date Provinsi HargaPasar  Pupuk  Upah 2018- 01-02 Jawa Barat 10950 3285 2738 2018- 01-03 Jawa Barat 10950 3285 2738 2018- 01-04 Jawa Barat 11050 3315 2763 2018- 01-05 Jawa Barat 11050 3315 2763 2018- 01-08 Jawa Barat 11050 3315 2763 2018- 01-09 Jawa Barat 11100 3330 2775 2018- 01-10 Jawa Barat 11200 3360 2800 2018- 01-11 Jawa Barat 11400 3420 2850 2018- 01-12 Jawa Barat 11750 3525 2938 2018- 01-15 Jawa Barat 11800 3540 2950

## 3.4 Training Model dengan LSTM
Melakukan prediksi harga dengan menggunakan metode LSTM, sehingga dihasilkankan  sebuah  prediksi  harga  yang dapat digunakan untuk menentukan harga jual dari produk pertanian
3.5 Validasi
Untuk mengevaluasi kinerja model prediksi,  digunakan  beberapa  indeks  kinerja
Kriteria  ini  diterapkan  pada  model  yang dikembangkan  untuk  mengetahui  seberapa baik model tersebut bekerja. Kriteria tersebut digunakan untuk membandingkan nilai prediksi dan nilai aktual

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  Pembahasan  memuat  hasil  olahan data,  yang  dibahas  dan  diarahkan  pada penarikan kesimpulan.

## 4.1 Praproses Data
Sebelum  membuat  model  prediksi  harga, dilakukan praproses terhadap data dengan tujuan  tida  ada  missing  value  pada  data, dan  juga  dilakukan  penyesuaian  atribut agar data harga yang akan  dijadikan model prediksi bisa di olah menggunakan bahasa pemograman  python.  Untuk  data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Tabel 10. Data Penelitian
Date  Provinsi  Harga Pasar Pupuk  Upah 2018- 01-02 Jawa Barat 10950 3285 2738 2018- 01-03 Jawa Barat 10950 3285 2738 2018- 01-04 Jawa Barat 11050 3315 2763 2018- 01-05 Jawa Barat 11050 3315 2763 2018- 01-08 Jawa Barat 11050 3315 2763 2018- 01-09 Jawa Barat 11100 3330 2775 2018- 01-10 Jawa Barat 11200 3360 2800 2018- 01-11 Jawa Barat 11400 3420 2850
Haristu, Prediksi Harga Komoditi Pertanian Menggunakan Algoritme Long Short Term Memory di Desa Kabandungan Sukabumi, 1-12 | 187 2018- 01-12 Jawa Barat 11750 3525 2938 2018- 01-15 Jawa Barat 11800 3540 2950 2018- 01-16 Jawa Barat 11800 3540 2950 2018- 01-17 Jawa Barat 11800 3540 2950

## 4.2  Penanganan data yang hilang
(missing value)
Missing value merupakan kondisi dimana terdapat  data  yang  hilang  atau    informasi yang  tidak  dapat  ditemukan  pada  atribut tertentu  di  dalam  dataset.    Missing  value dapat  terjadi  karena  nilai  tersebut  tidak relevan dengan kasus  tertentu, tidak dapat direkam pada saat pengumpulan data, dan disebabkan adanya privasi atau perlindungan  data  (Gimpy  et  al.  2014). Karena  pada  saat  praposes  data  sudah dilakukan  check  missing  value,  maka cukup dilakukan dengan code dari python berupa:
print (data.isnull(). sum ()) Gambar 3 Function check missing value
Tabel 11.  Hasil check missing value Date          0 Provinsi      0 HargaPasar    0 Pupuk         0 Upah          0 dtype: int64

## 4.3 Eksplorasi Data
Eksplorasi  data  dilakukan  untuk  melihat gambaran dan mengindentifikasi
karakteristik  data  yang  disajikan  dalam periode  harian  sebanyak  7411  data pengamatan.  Gambaran  karakteristik  data dilihat  melalui  statistik  deskriptif  dari setiap  atribut  yang  digunakan  di  dalam dataset.  Apabila  penyebaran    data  sangat besar  terhadap  nilai  rata-rata  maka  nilai simpangan  baku  akan  besar,  akan  tetapi apabila  penyebaran  data  sangat  kecil terhadap  nilai  rata-rata  maka  nilai simpangan  baku  akan  kecil  (Yusniyanti dan Kurniati 2017) Tabel 12. Eksplorasi Data HargaPasar Pupuk Upah count 7411.000000 7411.000000 7411.000000 mean 20098.839563 6029.651869 5024.968560 std 12297.836095 3689.350828 3074.462338 min 9550.000000 2865.000000 2388.000000 25% 11150.000000 3345.000000 2788.000000 50% 12450.000000 3735.000000 3113.000000 75% 28250.000000 8475.000000 7063.000000 max 87500.000000 26250.000000 21875.000000

## 4.4 Training Model dengan LSTM
Melakukan  prediksi  harga  dengan menggunakan metode LSTM, sehingga dihasilkankan  sebuah  prediksi  harga  yang dapat digunakan untuk menentukan harga jual dari produk pertanian
# Build the LSTM model
model = Sequential() model.add(LSTM( 50 , return_sequences= True , input_shape=(window_size,
1 )))
model.add(LSTM( 50 )) model.add(Dense( 1 )) model. compile (loss= 'mean
_squared_error' , optimizer= 'adam' )
# Train the model
model.fit(train_X, train_Y, epochs= 100 , batch_size= 16 , verbose= 2 )
# Make predictions on the test data
test_predictions =
model.predict(test_X) test_predictions =
scaler.inverse_transform(tes t_predictions)
# Calculate RMSE rmse = np.sqrt(np.mean((test_predic tions - scaler.inverse_transform(tes t_Y.reshape( -1 , 1 )))** 2 )) print ( "RMSE:" , rmse)
print ( "----------------- -------------------" )
Gambar 10. Function LSTM
Membangun model LSTM dengan uraian function :
1. Membuat objek model menggunakan Sequential dari library Keras.
2. Menambahkan layer LSTM pertama dengan 50 unit LSTM, return_sequences=True digunakan karena kita akan memiliki layer LSTM berikutnya.
3. Menambahkan layer LSTM kedua juga dengan 50 unit LSTM.
4. Menambahkan layer Dense dengan 1 unit untuk output.
5. Mengompilasi model dengan menggunakan fungsi loss mean_squared_error (MSE) sebagai fungsi loss dan optimizer 'adam'
untuk proses pelatihan .
Dari function diatas, hasil prediksi akan mendapatkan nilai RMSE dengan rincian sebagai berikut :
Tabel 13. Nilai RMSE dari data yang diprediksi No Provinsi Nilai RMSE 1 Banten 291.69 2 DI Yogyakarta 80.62 3 Jawa Barat 317.79 4 DKI Jakarta 367.32 5 Jawa Tengah 475.90 6 Jawa Timur 118.42 RMSE merupakan pengukuran dengan menghitung  perbedaan  nilai  dari  prediksi sebuah model sebagai estimasi nilai observasi.
RMSE  menghasilkan  akar  kuadran Mean Square  Error .  Estimasi  keakuratan  model ditandai  dengan  nilai  RMSE  yang  kecil. Sehingga  semakin  kecil  nilai  RMSE  maka semakin akurat model yang didapatkan. Dalam menghitung  RMSE,    nilai    actual    dan peramalan    dikuadrakan    dan    dijumlahkan keseluruhan    hasil.  Kemudian    dibagi    dngan banyaknya  data,  dan  dihitung  Kembali  nilai dari    akadr    kuadratnya  (T.  Chai  and  R.  R. Draxler.2014)

## 4.4 Validasi
Untuk mengevaluasi kinerja model prediksi,  digunakan  beberapa  indeks kinerja Kriteria ini diterapkan pada model yang  dikembangkan  untuk  mengetahui seberapa  baik  model  tersebut  bekerja. Kriteria tersebut digunakan untuk membandingkan  nilai  prediksi  dan  nilai aktual.
Tabel 14. Perbandingan Nilai Prediksi Tangg al Provinsi Prediksi HargaPasar Harga Aktual RMSE 2022- 01-11 Jawa Barat 11849 11300 35,438 2022- 01-12 Jawa Barat 11849 11300 35,438 2022- 01-13 Jawa Barat 11848 11300 35,373 2022- 01-14 Jawa Barat 11848 11300 35,373 2022- 01-17 Jawa Barat 11848 11300 35,373 2022- 01-18 Jawa Barat 11848 11300 35,373 2022- 01-19 Jawa Barat 11848 11300 35,373 2022- 01-20 Jawa Barat 11848 11350 32,146 2022- 01-21 Jawa Barat 11885 11350 34,534 2022- 01-24 Jawa Barat 11897 11350 35,309 2022- 01-25 Jawa Barat 11899 11350 35,438 2022- 01-26 Jawa Barat 11899 11350 35,438 2022- 01-27 Jawa Barat 11899 11850 3,163 2022- 01-28 Jawa Barat 12272 11350 59,515 2022- 01-31 Jawa Barat 12011 11350 42,667 Tanggal Provinsi Prediksi HargaPasar Harga Aktual RMSE 2022-01-13 DKI Jakarta 13292 13550 16,724 2022-01-14 DKI Jakarta 13309 13550 15,622 2022-01-17 DKI Jakarta 13302 13550 16,075
Haristu, Prediksi Harga Komoditi Pertanian Menggunakan Algoritme Long Short Term Memory di Desa
Kabandungan Sukabumi, 1-12 | 189 2022-01-18 DKI Jakarta 13297 13550 16,400 2022-01-19 DKI Jakarta 13294 13550 16,594 2022-01-20 DKI Jakarta 13298 13550 16,335 2022-01-21 DKI Jakarta 13298 13550 16,335 2022-01-24 DKI Jakarta 13298 13550 16,335 2022-01-25 DKI Jakarta 13298 13550 16,335 2022-01-26 DKI Jakarta 13298 13550  16,335 2022-01-27 DKI Jakarta 13298 13550  16,335 2022-01-28 DKI Jakarta 13298 13550  16,335 2022-01-31 DKI Jakarta 13298 13550  16,335
Pada  perbandingan  2  hasil  prediksi  ini, terdapat    selisih  hasil  prediksi  harga dengan harga actual pada rentang Rp.200 hingga Rp.500 yang akan digunakan oleh para petani dan pebisnis untuk menentukan bagaimana  keputusan  mereka  untuk menjual  hasil  pertanian  mereka,  dan  dari hasil  pengujian  RSME  ( Root  Mean Squared Error ) perlu diperhatikan beberapa hal, yaitu : 1. Jika  RMSE  relatif  kecil,  berarti nilai  prediksi  model  mendekati nilai  aktual  dengan  baik.  Model prediksi dianggap memiliki akurasi yang  baik  dalam  memperkirakan nilai data.
2. Jika  RMSE  relatif  besar,  berarti nilai  prediksi  model  memiliki selisih yang signifikan dengan nilai aktual.  Model  prediksi  mungkin perlu  ditingkatkan  atau  lebih
disesuaikan dengan data yang ada.
3. Perbandingan  dengan  Skala  Data Asli: Penting untuk memperhatikan  skala  data  asli untuk menginterpretasikan RMSE.
Jika RMSE yang relatif kecil dalam skala data asli (misalnya, RMSE = 5  untuk  data  dengan  rentang  0- 100),  ini  menunjukkan  prediksi yang  baik.  Namun,  jika  RMSE yang relatif kecil dalam skala data yang lebih besar (misalnya, RMSE =  50.000  untuk  data  dengan rentang  0-100),  maka  model
mungkin  perlu  ditingkatkan  lebih lanjut.

## 4.5 Forecasting
Untuk membantu petani atau pun pebisnis dalam melakukan keputusan dalam melakukan  penjualan  atau  pun  pembelian komoditas pertanian, maka dalam penelitian  ini  membandingkan  harga komoditas  pertanian  dengan  provinsi terdekat,  sehingga  dapat  memberikan keuntungan maksimal bagi petani maupun pebisnis

## Tabel 15. Hasil Prediksi Harga Wilayah Jawa
Barat Tanggal Provinsi Prediksi HargaPasar 2022-12-01 Jawa Barat 12148 2022-12-02 Jawa Barat 12150 2022-12-05 Jawa Barat 12150 2022-12-06 Jawa Barat 12149 2022-12-07 Jawa Barat 12187 2022-12-08 Jawa Barat 12235 2022-12-09 Jawa Barat 12249 2022-12-12 Jawa Barat 12288 2022-12-13 Jawa Barat 12299 2022-12-14 Jawa Barat 12301 2022-12-15 Jawa Barat 12300 2022-12-16 Jawa Barat 12300

## Tabel 16. Hasil Prediksi Harga Wilayah DKI
Jakarta Tanggal Provinsi Prediksi HargaPasar 2022-12-01 DKI Jakarta 13581 2022-12-02 DKI Jakarta 13620 2022-12-05 DKI Jakarta 13668 2022-12-06 DKI Jakarta 13677
2022-12-07 DKI Jakarta 13676 2022-12-08 DKI Jakarta 13676 2022-12-09 DKI Jakarta 13715 2022-12-12 DKI Jakarta 13723 2022-12-13 DKI Jakarta 13724 2022-12-14 DKI Jakarta 13723 2022-12-15 DKI Jakarta 13723 2022-12-16 DKI Jakarta 13762
Gambar 6. Grafik Prediksi Harga DKI Jakarta
Gambar 7. Grafik Prediksi Harga Jawa Barat

## 5. SIMPULAN DAN SARAN
Dalam  prediksi  harga  menggunakan  LSTM, dapat disimpulkan bahwa:
1. LSTM  merupakan  salah  satu  metode yang cukup efektif dalam memprediksi harga.
2. Proses persiapan data yang baik sangat penting dalam menjalankan algoritma LSTM.
3. Parameter  seperti  jumlah  time  steps, jumlah  neurons,  dan  jumlah  epoch mempengaruhi performa model.
4. Data historis merupakan faktor utama dalam  memprediksi  harga,  namun faktor lain seperti situasi ekonomi dan politik juga dapat mempengaruhiharga. 5. Hasil prediksi perlu dievaluasi menggunakan  metrik  evaluasi  seperti RMSE  untuk  mengetahui  akurasi prediksi.
6. Validasi  hasil  menggunakan  RMSE perlu diperhatikan :
1. RMSE  Kecil:  Jika  RMSE relatif  kecil,  berarti  nilai prediksi  model  mendekati nilai  aktual  dengan  baik. Model prediksi dianggap memiliki  akurasi  yang  baik dalam  memperkirakan  nilai data. 2. RMSE  Besar:  Jika  RMSE relatif  besar,  berarti  nilai prediksi model memiliki selisih yang signifikan dengan nilai  aktual.  Model  prediksi mungkin  perlu  ditingkatkan atau lebih disesuaikan dengan data yang ada. 3. Perbandingan  dengan  Skala Data  Asli:  Penting  untuk memperhatikan skala data asli untuk menginterpretasikan RMSE.  Jika  RMSE  yang relatif  kecil  dalam  skala  data asli  (misalnya,  RMSE  =  5 untuk data dengan rentang 0- 100), ini menunjukkan prediksi  yang  baik.  Namun, jika  RMSE  yang  relatif  kecil dalam  skala  data  yang  lebih besar  (misalnya,  RMSE  = 50.000  untuk  data  dengan rentang  0-100),  maka  model mungkin  perlu  ditingkatkan lebih lanjut.
7. Visualisasi  hasil  prediksi  dalam bentuk grafik dan  tabel dapat membantu  dalam  menganalisis  data dan  menentukan  keputusan  bisnis yang lebih baik
Haristu, Prediksi Harga Komoditi Pertanian Menggunakan Algoritme Long Short Term Memory di Desa Kabandungan Sukabumi, 1-12 | 191
Beberapa saran untuk penelitian prediksi harga menggunakan LSTM adalah:
1. 1 Gunakan  sumber  data  yang terpercaya dan lengkap dengan rentang  waktu  yang  memadai.  Data yang  kurang  lengkap  atau  tidak terpercaya dapat mempengaruhi akurasi prediksi.
2. Selain  harga,  pertimbangkan  juga variabel  lain  seperti  cuaca,  stok,  atau faktor  ekonomi  lain  yang  dapat mempengaruhi harga. Dalam penelitian  yang  lebih  kompleks, menggunakan lebih dari satu variabel dapat meningkatkan akurasi prediksi.
3. Lakukan analisis dan pemrosesan data yang  cermat.  Pastikan  data  telah dinormalisasi,  dan  lakukan  deteksi outlier  atau  data  yang  tidak  masuk akal.  Analisis  data  juga  dapat membantu dalam menentukan rentang waktu yang optimal untuk prediksi.
4. Perhatikan  arsitektur  model  LSTM yang digunakan. Ada berbagai variasi arsitektur LSTM, dan masing-masing memiliki  kelebihan  dan  kelemahan. Pilih  arsitektur  yang  paling  sesuai dengan data dan tujuan penelitian.
5. Lakukan evaluasi dan optimasi model secara berkala. Evaluasi dan optimasi dapat  dilakukan  dengan  mengukur nilai  RMSE,  MAE,  atau  metric  lain yang relevan. Optimasi dapat dilakukan  dengan  mencoba  variasi arsitektur  model,  parameter,  atau teknik  lain  seperti  dropout  atau  early stopping.
6. Gunakan  hasil  prediksi  secara  hati- hati  dan  bijaksana.  Prediksi  harga tidak selalu akurat dan dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor yang sulit diprediksi. Pastikan hasil prediksi digunakan  dengan  hati-hati  dalam pengambilan  keputusan  bisnis  atau investasi.
7. Pada  penelitian  ini  masih  banyak keterbatasan, karena belum
menyertakan faktor – faktor eksternal seperti curah hujan, temperatur udara, kecepatan  angin,  dan  faktor  alam lainnya.  Sehingga  nantinya  bisa tercipta  suatu  sistem  yang  disebut “ Smart  Agriculture” yang  sangat membantu  petani  dan  pebisnis  untuk terjun  langsung  dalam  berniaga dibidang pertanian ini.
8. Untuk  penelitian  kedepan  penulis mengharapkan peran serta pemerintah khusunya Kementerian Pertanian dalam  menyajikan  ketersediaan  data harga untuk komoditas pertanian yang lebih  luas.  Hal  ini  berkaca  pada ketersediaan data saham IDX (Indonesia  Stock  Exchange)  dengan datafeed  realtime bisa  membantu kegiatan  pebisnis  dalam  melakukan jual beli saham

## 6. UCAPAN TERIMAKASIH
Puji  serta  syukur  penulis  haturkan  kehadirat Allah  SWT  berkat  rahmat  dan  hidayah-Nya saya dapat menyelesaikan penelitian ini. Saya ucapkan terima kasih kepada mentor sekaligus rekan  kerja  pada  PT.  Yuanta  Sekuritas   yaitu Bapak  Ganes  Darmawan  dan  Bapak  Martin Tobing  atas  masukan  dan  saran  dalam pengerjaan penelitian ini

## 7. DAFTAR PUSTAKA
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Sukabumi.2018.Kecamatan Kabandungan dalam Angka.
[BPS]    Badan  Pusat  Statistik.2020.  Indikator Pertanian 2020. Katalog: 5102001
[KEMENTAN] RENCANA  STRATEGIS
Kementerian  Pertanian  2020  – 2024 A. Arfan and E. Lussiana, “Prediksi Harga Saham Di Indonesia Menggunakan  Algoritma  Long Short-Term  Memory,”  vol.  3,
2019.
Ahmed  W, Mehrdad  B.  2018.  "The  accuracy of  the  lstm  model  for  predicting  the sp  500  index  and  the  difference between prediction and backtesting".
Arısoy H, Bayramoğlu.2017. Determination of the  Effect  of  Price  Fluctuations  on Producer Income the Case of Potatoes. Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology, 5(11): 1342- 1349
Cetin  I  dan  Esengün  K.2013.  Amasya  Ilinde Yaygin  Olarak  Yetistirilen  Urunlerde Verim ve Fiyat Riski. KMÜ Sosyal ve Ekonomı̇k  Arastirmalar  Dergı̇si  15 (25): 57-65.
Cieh  S.  H  dan  Jhen.  R.  J.2018.“Remaining useful life estimation using long short- term memory deep learning,” Proc. 4th IEEE  Int.  Conf.  Appl.  Syst.  Innov. 2018, ICASI 2018, pp. 58–61.
Daryanto,  A.2018.  Memposisikan  Secara Tepat  Pembangunan  Pertanian  dalam Prespektif  Pembangunan  Nasional. IPB Press.
Gimpy et al. 2014. Missing Value Imputation in Multi Attribute Data Set
Hochreiter, S. dan Schmidhuber.1997. LONG
SHORT-TERM  MEMORY  Neural Computation 9(8). Jauhari  D,  Himawan  A,  Dewi  C.  2016. Prediksi Distribusi Air PDAM Menggunakan Metode Jaringan
Syaraf  Tiruan  Backpropagation  di PDAM Kota Malang. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK). 3(2): 83-87
Pham,  dan  Christopher  D.2013.  "Effective approaches  to  attention-based  neural machine  translation." arXiv  preprint arXiv:1508.04025 .
Prasetyanwar H dan J.2018. "Peramalan Nilai Tukar  IDR-USD  Menggunakan  Long Short Term Memory," e-Proceeding of Engineering  :  Vol.5,  No.2  Agustus 2018 , vol. 5, p. 3820.
Shuai.C.L,  H.  Fang,B.  Shi.2018.“Multi- StepAhead Prediction with Long Short Term Memory Networks and Support Vector  Regression,”  Chinese  Control Conf. CCC.
T. Chai and R. R. Draxler, “Root mean square error (RMSE)  or mean absolute error (MAE),” Geosci. Model Dev., vol. 7, no.  3,  pp.  1247–1250,  2014,  doi: 10.5194/gmd-7-1247-2014.
Yusniyanti  dan  Kurniati  .2017. Analisa Puncak  Banjir  Dengan  Metode  MAF (Studi Kasus Sungai Krueng Keureuto) JURNAL EINSTEIN Jurnal Hasil Penelitian Bindang Fisika