p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Implementasi Metode Long Short Term Memory (LSTM) untuk Memprediksi Harga Bahan Pokok Nasional
Jumina Cahyani a1 , Syamsul Mujahidin a2 , Tegar Palyus Fiqar a3
a1, a2, a3 Program Studi Informatika, Institut Teknologi Kalimantan Jl. Soekarno Hatta KM. 15, Karang Joang, Balikpapan, Kalimantan Timur, 76127, Indonesia
1 juminacahyani16@gmail.com
2 syamsul@lecturer.itk.ac.id
3 tegar@lecturer.itk.ac.id

## Abstrak
Ketidakstabilan perekonomian di Indonesia saat pandemi menyebabkan harga bahan pokok nasional mengalami fluktuasi.  Salah  satu  upaya  untuk  menjaga  harga  agar  tetap  stabil  adalah  dengan  melakukan  observasi  dan memprediksi harga di masa  yang akan datang. Harga  bahan pokok nasional  berubah setiap hari sehingga data bersifat non-linear dan  berbasis  deret  waktu.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  prediksi  data berbasis deret waktu adalah metode Recurrent Neural Network (RNN). Namun demikian, metode RNN memiliki kelemahan, yaitu adanya permasalahan vanishing gradient atau hilangnya nilai gradien saat pembaruan bobot. Metode Long Short Term Memory (LSTM) mampu mengatasi permasalahan pada metode RNN. Oleh karena itu, metode LSTM digunakan untuk memprediksi harga bahan pokok nasional.  Terdapat empat harga bahan pokok yang dipilih berdasarkan uji normalitas data, yaitu harga daging ayam ras segar, harga beras kualitas bawah II, harga  minyak  goreng,  dan  harga  minyak  goreng  curah.  Untuk  pengoptimalan  hasil  prediksi  digunakan  metode optimasi  sebagai  skenario  uji  coba,  yaitu  metode Adaptive  Gradient (ADAGRAD) ,  Adaptive  Moment  Gradient (ADAM) ,  Root  Mean  Square  Error (RMSProp).  Berdasarkan  uji  coba  dengan  ketiga  metode  optimasi  tersebut didapatkan model terbaik pada harga beras kualitas bawah II yaitu menggunakan ADAM dengan  nilai evaluasi RMSE  sebesar  0.0492  dan R2  Score sebesar  0.8852.  Pada  harga  daging  ayam  didapatkan  model  terbaik menggunakan  ADAM  dengan  nilai  evaluasi  RMSE  sebesar  0.0937  dan R2  Score sebesar  0.5949.  Pada  harga minyak  goreng  didapatkan  model  terbaik  menggunakan  RMSProp  dengan  nilai  evaluasi  RMSE  sebesar  0.0313 dan R2  Score sebesar  0.7492.  Sedangkan  pada  harga  minyak  goreng  curah  diperoleh  model  terbaik menggunakan ADAM dengan nilai evaluasi RMSE sebesar 0.0531 dan R2 Score sebesar 0.5308.
Kata kunci: Deret Waktu, Harga Bahan Pokok Nasional, Long Short Term Memory (LSTM), Prediksi

## Abstract
The Indonesian economics is unstable during pandemic and its cause the fluctuation of national main food price. One of way to keep those stable national main food price is observed and predict the feature price. The national main food price change everydat, so the dataset is time series based and non-linear. One of method that can used to predict the time series based is Recurrent Neural Network (RNN). However, the RNN method have vanishing gradient  problem  while  update  the  gradient.  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  method  can  solve  the  RNN problem. Because of that, the LSTM  method is  used to predict the feature  national main food price.  There are four national main food price that chosen based on dataset trials, they are chicken meat price, low quality rice II, cooking  oil,  and  unlabelled  cooking  oil.  To  optimize  the  predict  result  used  optimizer  as  experiment  scenario, there  are  Adaptive  Gradient  (ADAGRAD),  Adaptive  Moment  Gradient  (ADAM),  Root  Mean  Square  Error (RMSProp). Based on those optimizer, the result of low quality rice II is used ADAM optimizer and the evaluation of  RMSE  is  0.0492  and  R2  Score  is  0.8852.  The  result  for  predict  the  chicken  meat  price  is  obtained  the  best model  with  ADAM  and  the  evaluation  of  RMSE  is  0.0937  and  R2  Score  is  0.594.  The  best  model  for  predict cooking oil is used RMSProp and the evaluation of RMSE is 0.0313 and R2 Score is 0.7492. Meanwhile the best model to predict the unlabelled cooking oil is used ADAM optimizer and the evaluation of RMSE is 0.0531 and R2 Score is 0.5308.
Keywords: Long Short Term Memory (LSTM), National Main Food Price, Prediction, Time Series.

## I. P ENDAHULUAN
Ketidakstabilan  perekonomian  di  Indonesia  yang disebabkan  karena  pandemi,  ditandai  dengan  adanya fluktuasi  terhadap  harga  bahan  pokok.  Penyebab  utama terjadinya  fluktuasi  pada  harga  bahan  pokok  tersebut adalah pembatasan wilayah selama pandemi Covid-19 dan faktor lainnya [1]. Fenomena fluktuasi harga bahan pokok dapat  diantisipasi  dengan  beberapa  upaya  salah  satunya yaitu  mengkaji  dan  melakukan  prediksi  terhadap  harga bahan pokok di masa yang akan datang. Prediksi terhadap harga bahan pokok ini dapat digunakan sebagai cara untuk memutuskan kebijakan agar harga tetap terjaga kestabilannya.
Harga  bahan  pokok  berubah  setiap  harinya.  Sehingga dalam memprediksi harga bahan pokok dapat menggunakan  deret  waktu.  Data  deret  waktu merupakan sekumpulan  data  yang  dirangkum  dalam  jangka  waktu tertentu, seperti setiap bulan, setiap tahun, setiap hari dan lain  sebagainya  [2].  Prediksi  data  deret  waktu  berarti bahwa  memprediksi  peristiwa  di  masa  yang  akan  datang dengan menggali pola data sebelumnya. Dalam memprediksi  data  deret  waktu  dapat  menggunakan beberapa  metode  antara  lain  yaitu  metode Exponential Smoothing,  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA), Support  Vector  Machine (SVM), Multilayer Perceptron (MLP), Recurrent Neural Network (RNN) dan Long Short Term Memory (LSTM).
Beberapa  metode  untuk  memprediksi  data  deret  waktu sudah  diterapkan  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu penelitian  tentang  prediksi  harga  cabai  menggunakan metode  deret  waktu  ARIMA  dilakukan  oleh  Nur Hadiansyah, (2017)[3]. Pada penelitian tersebut dijelaskan bahwa  metode  ARIMA  memiliki  kelemahan  yaitu  hanya bisa  memprediksi  untuk  data  deret  waktu  jangka  pendek. Metode  ARIMA  akan menghasilkan  akurasi  yang kurang baik  dan  cenderung  datar  dalam  melakukan  prediksi  data deret  waktu  jangka  panjang.  Hal  ini  berbeda  dengan metode  LSTM,  pada  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  [4]  dalam  memprediksi  harga  minyak dunia  menggunakan  metode  LSTM,  didapatkan  hasil error yang  sangat  kecil dan memiliki  kinerja  yang  cukup baik. Penelitian tersebut melakukan eksperimen menggunakan  parameter-parameter  yang  berbeda  dalam memprediksi  harga  minyak  dunia.  Model  terbaik mendapatkan hasil nilai error paling rendah yaitu sebesar 0.0186. Penelitian lainnya juga memprediksi harga saham Telkom  dengan  cara  membandingkan  metode  ARIMA dengan LSTM.
Hasil yang diperoleh yaitu metode LSTM mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik daripada metode ARIMA [5]. Pada  metode  LSTM  memperoleh  hasil  nilai error saat training dan testing yaitu  sebesar  0.01,  sedangkan  pada metode  ARIMA  menghasilkan  nilai error yang  lebih besar yaitu 0.0245.
Pada data deret waktu dapat dibagi menjadi deret waktu jangka  panjang  dan  jangka  pendek.  Prediksi  data  jangka pandek  ialah  prediksi  yang  dilakukan  pada  data  dengan deret  waktu  yang  akan  datang  dalam  jangka  waktu  yang cukup  singkat,  contohnya  seperti  30  hari  kedepan. Sedangkan  prediksi  data  jangka  panjang  berarti  bahwa
data yang diprediksi dalam waktu yang lama, seperti 100 hari kedepan. Pada penelitian terdahulu dalam memprediksi  harga  beras  dalam  kurun  waktu  6  bulan kedepan  dengan  menerapkan  metode  LSTM,  diperoleh hasil  akurasi  yang  tinggi  [6].  Hasil  prediksi  yang didapatkan juga tidak memiliki perbandingan yang cukup jauh dengan data asli.
Selain  digunakan  pada  data  jangka  panjang,  metode LSTM  memiliki  memori  untuk  menyimpan  informasi yang  akan  digunakan  kembali  pada  proses  perhitungan untuk gate selanjutnya. Metode LSTM ialah metode yang dikembangkan  berdasarkan  permasalahan  yang  muncul pada  metode  RNN,  yaitu  gradient  yang  hilang.  Nilai gradien yang digunakan untuk memperbarui bobot berada pada  kondisi  hampir  0  bahkan  hilang    [5].  Bobot  tidak dapat  diperbarui  untuk  proses  berikutnya  apabila  nilai gradien hilang.
Metode  LSTM  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk memprediksi  harga  bahan  pokok  nasional.  Tujuan dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapati  nilai akurasi  pada  prediksi  harga  bahan  pokok  nasional  dan mengetahui  performa  antara  motode  RNN  dan  LSTM dalam memprediksi harga bahan pokok nasional.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian ini melalui beberapa proses untuk mendapatkan  hasil  prediksi  harga  bahan  pokok  beberapa hari  kedepan.  Proses  pertama  yang  dilakukan  adalah melakukan  studi  literatur  yang  memiliki  kaitan  dengan deret  waktu, data  science ¸  pembelajaran  mesin,  dan statistika. Literatur tersebut dijadikan sebagai acuan dalam melakukan penelitian. Proses yang kedua yaitu preprocessing  data yang  terdiri  dari  beberapa  proses antara  lain  pengumpulan  data,  uji  normalitas  data, normalisasi  data  dan  segmentasi  data.  Data  didapatkan melalui website hargapangan.id  yang  merupakan  Pusat Informasi  Harga  Pangan  Strategis  Nasional  (PIHPSN). Data  yang  diambil  pada  tanggal  2  Januari  2018  –  9 September  2021.  Data  harga  bahan  pokok  yang didapatkan  harus  dipilih  berdasarkan  normalitas  data tersebut.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  distribusi normal  untuk  mengetahui  kenormalan  data.  Setelah  itu, data  di  normalisasi  kembali  menggunakan  metode min max untuk  mengubah  skala  harga  menjadi  0-1.  Tahapan selanjutnya yaitu melakukan segmentasi data dengan cara sliding  window untuk  memudahkan  model  dalam melakukan  prediksi.  Data  yang  telah  melalui  tahapan segmentasi  akan  dipisah  menjadi  data training dan  data testing .  Model  melakukan  pembelajaran  menggunakan data training sedangkan  data testing digunakan  untuk menguji  model  hasil training .  Proses  atau  alur  pada penelitian disajikan pada Gambar 1.

## A. Pengumpulan Data
Data  harga  bahan  pokok  di  Indonesia  dikumpulkan melalui website hargapangan.id  yang  merupakan  Pusat Informasi  Harga  Pangan  Strategis  Nasional  (PIHPSN). Website tersebut  dikelola  langsung  oleh  Bank  Indonesia untuk  menyediakan  informasi  secara  akurat  mengenai harga komoditas pangan di Indonesia.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Data  yang  dikumpulkan  sebanyak  903,  mulai  dari tanggal  2  Januari  2018  –  9  September  2021.  Data  yang dikumpulkan  berupa  32  harga  komoditas  pangan  di Indonesia. Akan tetapi pada penelitian hanya menggunakan  data  harga  komoditas  pangan  yang memiliki data normal. Untuk mengetahui kenormalan data tersebut,  dapat  melalui  uji  normalitas  data  melalui distribusi normal.

## B. Uji Normalitas Data
Tahap  pertama  pada preprocessing data  adalah  uji normalitas  untuk  tiap  harga  bahan  pokok.  Uji  normalitas data  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kenormalan  data yang  ditandai  dengan  kurva  distribusi  yang  berbentuk seperti  lonceng.  Distribusi  normal  ini  bertujuan  untuk memilih  harga bahan  pokok yang  layak  untuk diprediksi. Sehingga  prediksi  hanya  dilakukan  untuk  harga  bahan pokok yang memiliki kurva normal.
Uji  normalitas  data  dengan  distribusi  normal  ini menggunakan  nilai  rata-rata  dan  deviasi  standar.  Data yang  normal  adalah  saat  kurva  lonceng  berdistribusi secara merata baik dari sebelah kiri maupun kanan. Kurva distribusi  normal  dapat  dicari  menggunakan  persamaan  1 [7].

## (1)
Dimana adalah  fungsi  distribusi  normal, adalah  deviasi  standar,  dan   adalah  rata-rata  dari  data. Untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata  dari  data  dapat
menggunakan  persamaan  2.  Sedangkan  untuk  mencari nilai deviasi standar dapat menggunakan persamaan 3 [8].
(2)
Dimana   adalah  nilai  rata-rata  dari  kumpulan  data, adalah data ke-i dan n adalah banyaknya data.
(3)
Dimana   adalah  deviasi  standar,  yang  diperoleh  dengan akar dari pembagian antara jumlah kuadrat selisih data ke- i dan rata-rata dengan banyaknya data dikurangi 1.

## C. Normalisasi
Normalisasi  merupakan  proses  mengubah  skala  data menjadi  0-1.  Proses  normalisasi  pada  penelitian  ini menggunakan  metode min  max .  Metode min  max diperoleh  dengan  membagi  hasil  pengurangan  dari  data ke-i dan data terkecil dengan hasil pengurangan dari data terbesar  dan  data  terkecil.  Rumus  dari  metode min  max dapat dilihat pada persamaan 4.
(4) Dimana adalah  data  yang  telah  di  normalisasi dalam  skala  0-1, adalah  data  ke-i, adalah  data terkecil, dan
adalah data terbesar.

## D. Segmentasi
Segmentasi  adalah  proses  penentuan  untuk  variabel dependen  dan  variabel  independen  berdasarkan  jumlah timestep [9].  Pada  penelitian  ini  menggunakan timestep sebanyak 7. Pada Gambar 2 merupakan proses segmentasi data.
Gambar 2. Segmentasi Data
Data  pertama  yang  telah  melalui  proses  segmentasi merupakan data ke-1 sampai dengan data ke-7, data kedua merupakan data ke-2 sampai dengan data ke-8, dan begitu juga seterusnya hingga data terakhir.

## E. Pemisahan Data
Langkah selanjutnya yaitu melakukan pemisahan data menjadi data latih dan data uji. Tujuan pemisahan data ini adalah untuk melatih dan menguji model. Banyaknya data latih dan data uji pada penelitian ini sebanyak 80%:20%.

## F. Penentuan Parameter
Proses  yang  dilakukan  sebelum  melatih  model  adalah dengan menentukan parameter-parameter yang diperlukan model LSTM. Parameter yang digunakan antara lain yaitu banyaknya batch size , learning rate , jumlah epoch , jumlah layer LSTM , dan  bobot  serta  bias.  Bobot  awal  pada  tiap gate LSTM  telah  ditentukan  secara  acak  oleh library Tensorflow .  Nilai  bobot  dan  bias  awal  diperbarui  untuk mencapai loss  function yang  berada  pada  lokal  minima.
Oleh karena itu, pada penelitian ini menerapkan beberapa percobaan  pada  penggunaan  algoritma  optimasi  untuk mengoptimalkan  model.  Percobaan  dilakukan  pada  3 metode  optimasi  yaitu Adaptive  Moment  Gradient (ADAM), Adaptive  Gradient (AdaGrad),  dan Root  Mean Square Propagation (RMSProp).

## 1) AdaGrad (Adaptive Gradient)
AdaGrad  merupakan  metode  optimasi  yang  dapat memperbaiki  kelemahan  pada Stochastic  Gradient Descent (SGD).  AdaGrad  menggunakan  nilai learning rate pada  tiap  parameter,  sehingga  dikatakan  sebagai Adaptive  Moment  Algorithm [10]. Learning  rate yang digunakan  AdaGrad  pada  parameter untuk timestep , sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  gradien  dapat menggunakan persamaan (5) [11].
(5)
Jika  algoritma  SGD  menggunakan learning  rate yang sama  untuk  tiap  paramter dalam  memperbauri  bobot, maka  dalam  AdaGrad  mengubah learning  rate awal pada parameter   untuk tiap timestep berlandaskan pada akar dari gradien sebelumnya yaitu .
(6)
Dimana   adalah suatu kuantitas yang diterapkan untuk mencegah pembagian dengan angka 0 dan didapatkan menggunakan persamaan (7).
(7)

## 2) RMSProp (Root Mean Square Propagation)
Kelemahan pada
algoritma AdaGrad dalam menurunkan  nilai leanring  rate dan  menjaga  nilai mini- batch  gradient diperbaiki  dengan  adanya  algoritma RMSProp  [12].  Pada  tiap  algoritma  optimasi  bertujuan untuk mencapai nilai konvergensi secara cepat, begitupula pada  algoritma  RMSProp.  RMSProp  menggunakan  nilai rata-rata  dari  gradien  sebelumnya  dan    gradien  saat  ini secara  berturut-turut  [13].  RMSProp  menggunakan  nilai rata-rata dalam  menurunkan  nilai learning  rate seperti terlihat pada persamaan (8) [14].
(8) Dimana adalah  rata-rata  dari  nilai  gradien
sebelumnya dan gradien saat ini untuk iterasi ke . Nilai rata-rata gradien diperoleh menggunakan persamaan (9)  yang  mana  nilai  gradien  diatur  oleh   dengan  nilai default sebesar 0,9.

## (9)

## 3) ADAM (Adaptive Moment Gradient)
ADAM  adalah  salah  satu  algoritma  optimasi  terbaru yang dikembangkan oleh Diederik P. Kingma dan Jimmy Lei  Ba  pada  tahun  2015.  ADAM  menggabungkan algoritma  AdaGrad  dan  RMSProp  dalam  mengadaptasi
learning  rate berdasarkan  dua  parameter  yang  berbeda. Parameter  tersebut  merupakan  estimasi  pada  momentum pertama  dan  momentum  kedua  [15].  Estimasi  pada momentum  pertama menggunakan  nilai dengan nilai default sebesar  0,9.  Sedangkan  pada  estimasi momentum  kedua menggunakan  nilai dengan  nilai default sebesar 0.999.
(10) (11)
Nilai awal pada gradien yang diatur dengan nilai 0 menyebabkan nilai pada estimasi momentum pertama
dan estimasi momentum kedua bias ke 0.
Sehingga berdasarkan nilai momentum pertama dan kedua yang  didapatkan,  maka  pembaruan  bobot  menggunakan ADAM dapat menggunakan persamaan (14).
(14)

## G. Pelatihan Model
Model  dilatih  menggunakan beberapa  percobaan  yang diterapkan  bersamaan  pada  metode  LSTM  untuk mendapatkan  model  yang  terbaik  dalam  memprediksi harga  bahan  pokok.  Metode  LSTM  merupakan  metode yang dikembangkan untuk memperbaiki adanya permasalahan vanishing gradient pada metode ( Reccurent Neural Network ) RNN. Metode LSTM memiliki arsitektur yang  hampir  mirip  dengan  metode  RNN,  yang membedakan  adalah  pada  proses hidden  state [9].  Proses hidden state pada LSTM melalui 4 gate yaitu forget gate, input gate, cell state dan output gate .

## Gambar 3. Arsitektur LSTM
Tiap gate menggunakan  nilai  masukan dan  nilai hidden state pada timestep sebelumnya dengan nilai bobot dan bias yang telah ditentukan diawal. Forget gate adalah gate pertama  yang  dilalui  oleh  masukan  yang menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid .  Nilai forget  gate diperoleh menggunakan persamaan (15).
(15)
Dimana adalah forget gate, adalah fungsi aktivasi sigmoid, adalah  bobot  pada forget  gate , adalah nilai hidden  state pada timestep sebelumnya, adalah masukan, dan adalah nilai bias pada forget gate .
Proses  kedua  pada hidden  state adalah  menghitung nilai input gate . Sama seperti nilai forget gate , input gate ( ) juga  memerlukan  nilai  masukan  ( ),  bobot  ( ),
bias  ( ),  dan  nilai  pada hidden  state sebelumnya . Input gate diperoleh menggunakan fungsi aktivasi sigmoid ( ) seperti pada persamaan (16).
(16)
Pada input  gate masih terdapat  satu  proses,  yaitu menghitung  nilai  kandidat cell  state baru.  Nilai  kandidat cell  state baru diperoleh  menggunakan  fungsi  aktivasi tanh seperti terlihat pada persamaan (17).
(17)
Setelah  didapatkan  nilai forget  gate, input  gate, dan kandidat cell  state baru,  maka  nilai cell  state dapat dicari dengan menjumlahkan hasil perkalian forget gate dan cell  state sebelumnya dengan  hasil  perkalian input  gate dengan  kandidat cell  state baru menggunakan persamaan (18).
(18)
Proses  selanjutnya  yaitu  pada output  gate yang menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid .  Nilai output  gate digunakan  untuk  menghasilkan  nilai hidden  state baru bersama  dengan  nilai cell  state . Output  gate diperoleh menggunakan persamaan (19).

## (19)
Nilai output  gate yang  didapatkan  akan  digunakan sebagai  nilai  keluaran hidden  state menggunakan  fungsi tanh. Nilai hidden state diperoleh dengan mengalikan nilai output gate dan cell state yang telah melalui proses fungsi tanh , seperti terlihat pada persamaan (20).
(20)
H. Evaluasi
Model yang diperoleh berdasarkan pelatihan menggunakan  metode  LSTM,  dievaluasi  menggunakan Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dan R2  Score. RMSE merupakan  hasil  akar  dari  kuadrat  rata-rata  selisih  antara data aktual dengan data prediksi [16].
(21)
Dimana  n  adalah  banyaknya  data, adalah  data prediksi  dan adalah  data  aktual.  Sedangkan r2  score diperoleh  dengan  cara  membagi  varians  pada  model dengan total varians [17].

## (22)
Dimana  varians  pada  model  diperoleh  dengan menjumlahkan  total  kuadrat  dari  selisih  antara  data prediksi   dengan nilai rata-rata pada data.
(23)
Sedangkan total varians diperoleh dengan menjumlahkan  total  kuadrat  selisih  antara  data  aktual dengan rata-rata pada data.
(24)

## I. Prediksi
Prediksi  pada  harga  bahan  pokok  yang  dipilih menggunakan model yang memiliki hasil evaluasi terbaik baik  pada  saat  pelatihan  maupun  saat  pengujian.  Prediksi dilakukan untuk 5 hari kedepan.
Dalam melakukan prediksi, diperlukan data sebelumnya.  Banyaknya  data  sebelumnya  berdasarkan banyaknya timestep yang  digunakan.  Apabila timestep yang  digunakan  sebanyak  7,  maka  data  untuk memprediksi  5  hari  kedapan  membutuhkan  data  harga bahan pokok 7 hari sebelumnya.

## J. Denormalisasi
Denormalisasi
merupakan proses untuk mengembalikan  data  menjadi  skala  awal.  Denormalisasi dilakukan dengan menurunkan rumus dari persamaan min max .  Persamaan  (25)  merupakan  rumus  turunan  dari min max yang digunakan untuk denormalisasi.
(25)
Dimana merupakan data ke-i hasil denormalisasi, adalah  data  normalisasi  ke-i, merupakan  data terbesar  pada  data, merupakan  data  terendah  pada data.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  berdasarkan pada  percobaan  yang  dilakukan  pada  beberapa  metode optimasi  dan  parameter  seperti batch  size,  learning  rate, LSTM layer dan lainnya.

## A. Pengumpulan Dataset
Dataset yang  telah  dikumpulkan  terdapat  32  atribut yang merupakan harga bahan pokok nasional dengan total data  sebanyak  903  data.  Pada  Gambar  4  merupakan tampilan hasil pengumpulan dataset . Akan tetapi 31 harga bahan  pokok  tersebut  akan  melalui  proses  pemilahan melalui  uji  normalitas  data  pada  bagian preprocessing dataset .  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  karakteristik data  sebelum  masuk  pada  proses  prediksi  harga  bahan pokok untuk 5 hari kedepan.

## B. Uji Normalitas Data
Uji  normalitas  data  dilakukan  dengan  melakukan visualisasi  grafik  menggunakan  distribusi  normal  untuk tiap harga bahan pokok. Setelah dilakukan visualisasi dan uji  normalitas  data  pada  semua  harga  bahan  pokok, diperoleh  4  harga  bahan  pokok  yang  memiliki  kurva normal  yang  berbentuk  seperti  lonceng.  Hal  ini menandakan  bahwa  keempat  harga  bahan  pokok  tersebut merupakan  data  yang  berdistribusi  normal.  Pada penelitian ini memprediksi harga bahan pokok yang hanya memiliki kurva distribusi normal.
Pada  Gambar  5  merupakan  grafik  distribusi  normal pada harga beras kualitas bawah II, Gambar 6 merupakan grafik distribusi normal pada harga daging ayam ras segar, Gambar 7 merupakan grafik distribusi normal pada harga minyak goreng, dan Gambar 8 merupakan grafik distribusi normal pada harga minyak goreng curah.
Gambar 5. Kurva Distribusi Nomal pada Harga Beras Kualitas Bawah II
Gambar 6. Kurva Distribusi Normal pada Harga Daging Ayam Ras
Segar
Gambar 7. Kurva Distribusi Normal pada Harga Minyak Goreng
Gambar 8. Kurva Distribusi Normal pada Harga Minyak Goreng Curah

## C. Normalisasi
Tahap  yang  kedua  pada preprocessing  data adalah normalisasi data harga bahan pokok menggunakan metode min max . Hasil dari normalisasi data disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Normalisasi Data Data ke- Normalisasi 1. 0.52727273 2. 0.52363636 3. 0.49818182 4. 0.50909091 5. 0.52 .. … 899 0.36 900. 0.30545455 901. 0.28727273 902. 0.28363636 903. 0.30181818

## D. Segmentasi
Tahap  terakhir  pada preprocessing  data adalah segmentasi.  Pada  penelitian  ini  segmentasi  dilakukan sebagai  uji  coba  untuk  mengetahui  apakah  penggunaan banyaknya timestep mempengaruhi  keakuratan  pada model.
Hasil segmentasi pada Tabel 3 menggunakan timestep sebanyak  5  dan output atau  target  sebanyak  1.  Pada penelitian  ini  menggunakan  uji  coba  dengan timestep sebanyak  7,  10,  dan  15  dengan output atau  target  yang digunakan yaitu 1 dan 5.
Tabel 2. Hasil Segmentasi Timestep Target X1 X2 X3 X4 X5 Y1 0.527 0.524 0.498 0.509 0.52 0.538 0.524 0.498 0.509 0.52 0.538 0.553 0.498 0.509 0.52 0.538 0.553 0.553

## E. Pelatihan Model
Proses  pelatihan  pada  model  diawali  dengan menentukan  parameter  nilai  bobot  pada  tiap gate LSTM, yang telah ditentukan secara acak oleh library Tensorflow. Pada  Gambar  9,  disajikan  jumlah  total  parameter  yang digunakan  pada  model.  Total  parameter  sebanyak  830 diperoleh dengan menjumlahkan dimensi input , banyaknya unit LSTM,  banyaknya gate pada  LSTM,  dan dimensi output.

## Gambar 9. Total Parameter pada Model
Total  parameter  didapatkan  menggunakan  persamaan 26.  Dimana adalah  banyaknya  dimensi input ,  dan adalah banyaknya feature .
(26)
Apabila  diterapkan  pada  model  dengan neuron pada layer LSTM  pertama  yaitu  10,  maka  didapatkan  total parameter sebanyak 480.
Perhitungan tersebut dilakukan juga untuk layer kedua serta pada dense layer. Ketiga layer tersebut dijumlahkan sehingga  memperoleh  total  parameter  keseluruhan  yaitu 830.
Proses pelatihan dilakukan dengan beberapa eksperimen  terhadap  metode  optimasi.  Eksperimen dilakukan hingga memperoleh hasil evaluasi yang terbaik.
Tahapan  perhitungan  pada layer LSTM  dapat  dilihat pada  Gambar  10,  yang  melalui  4 gate yaitu forget  gate, input  gate, kandidat cell  state, dan output  gate . Perhitungan  pada  LSTM  menggunakan  nilai  bobot  dan bias untuk diterapkan pada persamaan (15) sampai dengan persamaan (20) untuk tiap gate LSTM.
Pelatihan  model  dilakukan  menggunakan  data  latih sesuai  dengan  banyaknya batch  size dalam  memperbarui nilai  bobot.  Bobot  pada  LSTM  selama  pelatihan  akan diperbarui hingga mencapai nilai konvergen. Oleh karena itu,  diterapkannya  metode  optimasi  saat  pelatihan  model untuk  mengoptimalkan  bobot  dalam  mencari  nilai  lokal minima.
Gambar 10. Proses pada LSTM Layer [18]
Hasil  pelatihan  model  pada  harga  daging  ayam  ras segar  didapatkan  seperti  pada  Gambar  11.  Pada  gambar tersebut, grafik yang berwarna biru merupakan data aktual dan  data  berwarna  kuning  merupakan  data  hasil  prediksi setelah  melalui  proses  pelatihan.  Model  memiliki  kinerja yang  sangat  baik  dalam  memprediki  harga  daging  ayam ras  segar.  Hal  ini  dapat  dilihat  berdasarkan  pola  grafik yang hampir memiliki kesamaan.
Gambar 11. Perbandingan Data Hasil Training dengan Data Aktual

## F. Evaluasi Model
Hasil  evaluasi  yang  diperoleh  pada  tiap  harga  bahan pokok  memiliki  perbedaan.  Model  yang  memiliki  hasil evaluasi  terbaik  berdasarkan  uji  coba  menggunakan berbagai  parameter,  digunakan  untuk  memprediksi  harga bahan  pokok  untuk  5  hari  kedepan.  Hasil  evaluasi  pada penelitian  dijabarkan  berdasarkan  metode  optimasi  yang cocok diterapkan pada model LSTM. Evlauasi pada model menggunakan nilai RMSE dan r2 score .

## 1) Harga Daging Ayam Ras Segar
Proses pelatihan dan pengujian model menggunakan 3 metode  optimasi  yaitu  ADAM,  AdaGrad  dan  RMSProp. Hasil  yang  diperoleh  pada  tiap  metode  optimasi  terdapat perbedaan  pada  tiap  parameter  yang  diterapkan  untuk
melatih model. Pada penelitian ini, disajikan hasil uji coba hingga  mendapatkan  hasil  evaluasi  terbaik  pada  tiap metode optimasi dan jumlah komposisi pemisahan dataset.

## a. ADAM
Tabel 3. Uji Coba pada Harga Daging Ayam Ras Segar dengan Metode
Optimasi ADAM Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score 0.01 100 5 7 0.1235 0.2247 0.01 100 5 7 0.2729 0.2729 0.01 150 5 7 0.0497 0.1270 0.01 200 5 7 0.1297 0.1418 0.01 150 5 10 0.1150 0.3258 0.05 150 5 15 0.1506 - 0.1569 0.05 100 5 15 0.1506 - 0.1569 0.05 200 5 15 0.1410 - 0.0133 0.0001 100 5 7 0.1217 0.2471

## b. AdaGrad
Tabel 4. Uji Coba pada Harga Daging Ayam Ras Segar dengan Metode
Optimasi AdaGrad Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score 0.01 100 5 7 0.1691 -0.1738 0.01 100 5 7 0.3160 -3.0977 0.01 150 5 7 0.1253 0.3560 0.01 200 5 7 0.0601 0.1514 0.01 150 5 10 0.1912 -0.5005 0.05 150 5 15 0.1878 -0.4471 0.05 100 5 15 0.1709 -0.1995 0.05 200 5 15 0.2005 -0.6499 0.0001 100 5 7 0.1509 0.063

## c. RMSProp
Tabel 5. Uji Coba pada Harga Daging Ayam Ras Segar dengan Metode
Optimasi RMSProp Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score 0.01 100 5 7 0.1026 0.5682 0.01 100 5 7 0.1253 0.3563 0.01 150 5 7 0.1099 0.5037 0.01 200 5 7 0.1059 0.5402 0.01 150 5 10 0.1055 0.5430 0.05 150 5 15 0.5282 0.1072 0.05 100 5 15 0.5698 0.1024 0.05 200 5 15 0.3222 0.1285 0.0001 100 5 7 0.1046 0.5506
Berdasarkan  hasil  uji  coba  menggunakan  ketiga metode  optimasi  tersebut,  didapatkan  bahwa  metode optimasi ADAM menghasilkan nilai evaluasi yang paling
baik.  Hal  ini  dapat  diketahui  berdasarkan  hasil  evaluasi yang  berwarna  kuning  pada  masing-masing  tabel  yang merupakan  model  terbak  untuk  tiap  metode  optimasi. Hasil evaluasi RMSE terendah yaitu 0.0497 dan R2 Score tertinggi yaitu sebesar 0.3258.

## 2) Harga Beras Kualitas Bawah II
Pada percobaan yang telah dilakukan pada harga beras kualitas  bawah  II  dengan  parameter-parameter  seperti learning  rate , batch  size, banyaknya  LSTM layer,  epoch dan timestep. Pada  harga  beras  kualitas  bawah  II  juga melakukan  uji  coba  menggunakan  3  metode  optimasi, yaitu  ADAM,  AdaGrda,  dan  RMSProp.  Ketiga  hasil  uji coba disajikan pada Tabel 6 – 8.

## a. ADAM
Tabel 6. Uji Coba pada Harga Beras Kualitas Bawah II dengan Metode
Optimasi ADAM Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score 0.001 100 5 7 0.065 0.5262 0.0001 100 5 7 0.0846 0.1970 0.005 100 5 7 0.0719 0.4192 0.0005 100 5 7 0.0590 0.6087 0.001 100 10 7 0.0808 0.2674 0.001 100 15 7 0.0717 0.4224 0.001 100 32 7 0.0788 0.3037 0.001 100 64 7 0.1034 -0.1988 0.01 50 15 10 0.0888 0.0785 0.01 150 10 10 0.0914 0.024 0.01 200 5 10 0.1079 -0.36

## b. AdaGrad
Tabel 7. Uji Coba pada Harga Beras Kualitas Bawah II dengan Metode
Optimasi AdaGrad Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score 0.001 100 5 7 0.2866 -8.2106 0.0001 100 5 7 0.6469 -45.92 0.005 100 5 7 0.2197 -4.4122 0.0005 100 5 7 0.3637 -13.838 0.001 100 10 7 0.3827 -15.425 0.001 100 15 7 0.3697 -14.327 0.001 100 32 7 0.5146 -28.696 0.001 100 64 7 0.5847 -37.34 0.01 50 15 10 0.5697 -35.393 0.01 150 10 10 0.2827 -7.9637 0.01 200 5 10 0.3033 -9.7455

## c. RMSProp
Tabel 8. Uji Coba pada Harga Beras Kualitas Bawah II dengan Metode
Optimasi RMSProp Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score
0.001 100 5 7 0.0668 0.4988 0.0001 100 5 7 0.0801 0.2795 0.005 100 5 7 0.0946 -0.005 0.0005 100 5 7 0.0772 0.3307 0.001 100 10 7 0.0647 0.2022 0.001 100 15 7 0.0628 0.5569 0.001 100 32 7 0.0829 0.2287 0.001 100 64 7 0.0728 0.4046 0.01 50 15 10 0.0718 0.3972 0.01 150 10 10 0.1063 -0.3210 0.01 200 5 10 0.1246 -0.8135
Berdasarkan  uji  coba  menggunakan  ketiga  metode optimasi dalm pembaruan bobot, didapatkan hasil evaluasi terbaik  yaitu  menggunakan  metode  ADAM  dengan  nilai RMSE sebesar 0.0590 dan nilai R2 Score sebesar 0.6087. Perolehan  model  terbaik  juga  didukung  oleh  parameter lain  yaitu learning  rate sebesar  0.0005,  jumlah epoch sebanyak  100  kali, batch  size sebanyak  5,  dan timestep sebanyak 7.

## 3) Harga Minyak Goreng
Seperti  eksperimen  yang  dilakukan  pada  harga  bahan pokok lainnya, pelatihan model pada harga minyak goreng menggunakan  3  metode  optimasi  dengan  parameter- parameter  lainnya.  Model  terbaik  dalam  memprediksi harga  minyak  goreng  yaitu  menggunakan  metode RMSProp.

## a. ADAM
Tabel 9. Uji Coba pada Harga Minyak Goreng dengan Metode Optimasi
ADAM Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score 0.001 100 5 7 0.0551 0.6548 0.0001 100 5 7 0.0662 0.5029 0.005 100 5 7 0.1407 -1.2474 0.0005 100 5 7 0.0989 -0.1107 0.001 100 10 7 0.1027 -0.1969 0.001 100 15 7 0.1051 -0.2549 0.001 100 32 7 0.2484 -0.4811 0.001 100 64 7 0.1295 -0.9032 0.01 50 15 10 0.1385 -1.1759 0.01 150 10 10 0.0521 0.6789 0.01 200 5 10 0.1198 -0.6979

## b. AdaGrad
Tabel 10. Uji Coba pada Harga Harga Minyak Goreng dengan Metode
Optimasi AdaGrad Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score 0.001 100 5 7 0.5699 -35.837 0.0001 100 5 7 0.7946 -70.613
0.005 100 5 7 0.2635 -6.8788 0.0005 100 5 7 0.6117 -41.444 0.001 100 10 7 0.6289 -43.860 0.001 100 15 7 0.6917 -53.270 0.001 100 32 7 0.6970 -54.105 0.001 100 64 7 0.7177 -59.903 0.01 50 15 10 0.2806 -8.3137 0.01 150 10 10 0.5379 -33.204 0.01 200 5 10 0.5699 -35.837

## c. RMSProp
Tabel 11. Uji Coba pada Harga Minyak Goreng dengan Metode
Optimasi RMSProp Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score 0.001 100 5 7 0.1016 -0.1723 0.0001 100 5 7 0.1145 -0.4879 0.005 100 5 7 0.1244 -0.7568 0.0005 100 5 7 0.0818 0.2395 0.001 100 10 7 0.074 0.3772 0.001 100 15 7 0.1027 -0.1983 0.001 100 32 7 0.1319 -0.9744 0.001 100 64 7 0.1449 -1.3826 0.01 50 15 10 0.1318 -1.0552 0.01 150 10 10 0.065 0.4997 0.01 200 5 10 0.0495 0.3721
Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan, diperoleh  hasil  model  terbaik  pada  tiap  metode  optimasi ditandai  dengan  warna  kuning.  Hasil  evaluasi  dari  tiap metode optimasi dipilih yang terbaik, dan diperoleh yaitu menggnakan  metode  optimasi  RMSProp  dengan  nilai RMSE terendah yaitu 0.0495 dan nilai R2 Score tertinggi yaitu  sebesar  0.4997.  Perolehan  model  terbaik  tersebut juga  dipengaruhi  oleh  parameter  lainnya  seperti learning rate yang  digunakan  yaitu  sebesar  0.01,  jumlah epoch yaitu sebanyak 200, batch size sebanyak 10, dan timestep sebesar 10.

## 4) Harga Minyak Goreng Curah
Hasil  evaluasi  pada  harga  minyak  goreng  curah  yang didapatkan secara keseluruhan mengalami overfitting . Hal ini  dikarenakan  nilai r2  score  training yang  didapatkan jauh  lebih  tinggi  daripada r2  score  testing .  Akan  tetapi, terdapat  satu  metode  optimasi  yang  dapat  melatih  modle dengan  baik  yaitu  ADAM.  Penerapan  metode  optimasi ADAM  dengan  komposisi  pemisahan  data  latih  dan  data uji sebanyak 80%:20% menghasilkan model terbaik dalam memprediksi harga minyak goreng curah.
a. ADAM
Tabel 12. Uji Coba pada Harga Minyak Goreng Curah dengan Metode Optimasi ADAM
Learning Jumlah Batch Timestep RMSE R2
Rate Epoch Size Score 0.001 100 5 7 0.0531 0.5308 0.0001 100 5 7 0.0855 -0.2170 0.005 100 5 7 0.0785 -0.0241 0.0005 100 5 7 0.0852 -0.2073 0.001 100 10 7 0.1178 -1.3093 0.001 100 15 7 0.0907 -0.3709 0.001 100 32 7 0.1303 -1.8227 0.001 100 64 7 0.1195 -1.3730 0.01 50 15 10 0.0778 -0.0253 0.01 150 10 10 0.1205 -1.4620 0.01 200 5 10 0.0932 -0.4734

## b. AdaGrad
Tabel 13. Uji Coba pada Harga Harga Minyak Goreng Curah dengan
Metode Optimasi AdaGrad Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score 0.001 100 5 7 0.4717 -35.984 0.0001 100 5 7 0.8530 -119.92 0.005 100 5 7 0.1625 -3.3917 0.0005 100 5 7 0.5853 -55.932 0.001 100 10 7 0.6241 -63.727 0.001 100 15 7 0.6995 -80.132 0.001 100 32 7 0.7161 -84.218 0.001 100 64 7 0.7575 -94.356 0.01 50 15 10 0.2825 -12.521 0.01 150 10 10 0.1508 -2.8519 0.01 200 5 10 0.1359 -2.1123

## c. RMSProp
Tabel 14. Uji Coba pada Harga Minyak Goreng Curah dengan Metode
Optimasi RMSProp Learning Rate Jumlah Epoch Batch Size Timestep RMSE R2 Score 0.001 100 5 7 0.0752 0.0589 0.0001 100 5 7 0.1473 -2.6076 0.005 100 5 7 0.0917 -0.3973 0.0005 100 5 7 0.0852 -0.2079 0.001 100 10 7 0.1070 -0.9047 0.001 100 15 7 0.0804 -0.0728 0.001 100 32 7 0.0799 -0.0611 0.001 100 64 7 0.1460 -2.5433 0.01 50 15 10 0.0687 0.1989 0.01 150 10 10 0.1887 -5.031 0.01 200 5 10 0.1404 -2.3381
Perolehan  model  terbaik  pada  harga  minyak  goreng curah  diperoleh  menggunakan  metode  ADAM  dengan
hasil  evaluasi  RMSE  terendah  yaitu  sebesar  0.0531  dan nilai R2  Score  I sebesar  0.5308.  parameter  lainnya  juga memiliki  pengaruh  terhadap  model,  seperti  penggunakan learning  rate sebesar  0.001,  jumlah epoch sebanyak  100, batch size sebanyak 5, dan timestep sebesar 7.
G. Denormalisasi Denormalisasi
merupakan proses untuk mengembalikan  nilai  skala  harga  di  rentang  0-1,  menjadi skala  normal  seperti  awal.  Hasil  denormaliasi  data  harga bahan pokok nasional untuk harga daging ayam ras  segar dapat  dilihat  pada  Tabel  15.  Proses  denormalisasi  ini memiliki  tujuan  yaitu  untuk  memahami  perbandingan antara  hasil  prediksi  harga  bahan  pokok  dengan  harga aktual.
Tabel 15. Hasil Denormalisasi Data Data ke- Normalisasi Denormalisasi 1. 0.52727273 34800 2. 0.52363636 34750 3. 0.49818182 34400 4. 0.50909091 34550 5. 0.52 34700 .. … … 899 0.36 32500 900. 0.30545455 31750 901. 0.28727273 31500 902. 0.28363636 31450 903. 0.30181818 31700

## H. Prediksi
Prediksi pada 4 harga bahan pokok dilakukan untuk 5 hari  kedepan.  Tahapan  prediksi  ini  menggunakan  model terbaik berdasarkan optimalisasi menggunakan 3 algoritma  gradien.  Prediksi  dilakukan  menggunakan  data 7  hari  terakhir  pada  harga  bahan  pokok.  Apabila  tanggal terakhir  pada dataset adalah  9  September  2021,  maka prediksi  dilakukan  untuk  tanggal  10  September  2021-  14 September 2021.

## 1) Prediksi Harga Daging Ayam Ras Segar
Pada  harga  daging  ayam  ras  segar  diperoleh  hasil prediksi  untuk  5  hari  kedepan  menggunakan  model terbaik yang didapatkan saat pelatihan maupun pengujian model.  Model  yang  diterapkan  yaitu  menggunakan metode optimasi ADAM.
Tabel 16. Hasil Prediksi 5 Hari Kedepan Pada Harga Daging Ayam Ras
Segar Tanggal Data Prediksi Data Aktual Selisih (Δ) 10 September 2021 Rp. 31881,576 Rp. 34800 Rp. 2918.424 11 September 2021 Rp. 31745,646 Rp. 34800 Rp. 3054.354 12 September 2021 Rp. 31687,746 Rp. 34800 Rp. 3112.254 13 September 2021 Rp. 31720,531 Rp. 34800 Rp. 3079.469
14 September 2021 Rp. 31737,473 Rp. 34800 Rp. 3062.527 Rata-rata Δ Rp. 3046,132
Tabel  16  merupakan  hasil  prediksi  untuk  5  hari kedepan pada harga daging ayam ras segar. Selisih antara data  prediksi  dengan  data  aktual  yang  didapatkan  cukup tinggi, yaitu dengan rata-rata selisih nya yaitu sebesar Rp. 3046,132.

## 2) Prediksi Harga Beras Kualitas Bawah II
Prediksi  harga  beras  kualitas  bawah  II  untuk  5  hari kedepan  menggunakan  model  terbaik  hasil  percobaan yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Model  terbaik  yang didapatkan yaitu dengan menerapkan metode ADAM.
Tabel 17. Hasil Prediksi 5 Hari Kedepan Pada Harga Beras Kualitas
Bawah II Tanggal Data Prediksi Data Aktual Selisih (Δ) 10 September 2021 Rp. 10674,821 Rp. 10350 Rp. 324,821 11 September 2021 Rp. 10675,616 Rp. 10300 Rp. 375,616 12 September 2021 Rp. 10689,728 Rp. 10300 Rp. 389,728 13 September 2021 Rp. 10678,179 Rp. 10300 Rp. 378,179 14 September 2021 Rp. 10701,63 Rp. 10300 Rp. 401,63 Rata-rata Δ Rp. 374,916
Disisi  lain,  juga  terdapat  beberapa  parameter  yang digunakan  seperti learning  rate sebesar  0.01, epoch sebanyak  50, batch  size sebanyak  15, timestep sebanyak 10,  dan  LSTM layer sebanyak  3 layer. Penggunaan timestep sebanyak  10,  hal  ini  menandakan  bahwa  untuk memprediksi harga beras kualitas bawah II menggunakan 10  hari  terakhir.  Pada  Tabel  10,  diperoleh  bahwa  model telah berhasil memprediksi harga beras kualitas bawah II. Hal  ini  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata  selisih  antara  data prediksi  dengan data  aktual  cukup  kecil  yaitu  sekitas  Rp. 374,916.

## 3) Prediksi Harga Minyak Goreng
Prediksi  pada  harga  minyak  goreng  diperoleh menggunakan  model  LSTM  dengan  algoritma  optimasi yaitu  RMSProp  yang  mana  komposisi  data  latih  dan  data uji sebesar 90%:10%. Selisih yang diperoleh pada prediksi harga  minyak  goreng  untuk  5  hari  kedepan  cukup  kecil dengan  rata-rata  sebesar  Rp.  832,286.  Hal  ini  dapat dikatakan bahwa model yang diterapkan untuk memprediksi harga beras kualitas bawah II, telah berhasil dalam  melakukan  prediksi.  Parameter  lain  yang diterapkan  pada  model  yaitu  penggunaan learning  rate sebesar 0.01, epoch sebanyak 200, batch size sebanyak 5, dan timestep sebanyak  10.  Pada  penelitian  ini menggunakan  10  hari  terakhir  untuk  memprediksi  harga beras kualitas bawah II 5 hari kedepan
Tabel 18. Hasil Prediksi 5 Hari Kedepan Pada Harga Minyak Goreng
Tanggal Data Prediksi Data Aktual Selisih (Δ) 10 September 2021 Rp. 15236,485 Rp. 16000 Rp. 763,515
11 September 2021 Rp. 15216,937 Rp. 16050 Rp. 833,063 12 September 2021 Rp. 15181,22 Rp. 16050 Rp. 868,78 13 September 2021 Rp. 15189,637 Rp. 16050 Rp. 860,363 14 September 2021 Rp. 15218,408 Rp. 16050 Rp. 831,592 Rata-rata Δ Rp. 832,286

## 4) Prediksi Harga Minyak Goreng Curah
Hasil  prediksi  pada  harga  minyak  goreng  curah menggunakan  model  LSTM  dengan  algoritma  optimasi yaitu ADAM yang mana komposisi data latih dan data uji sebesar 80%:20%. Parameter lain yang digunakan seperti learning  rate sebesar  0.001, epoch sebanyak  100, batch size sebanyak 5, dan timestep sebanyak 7. Sehingga untuk memprediksi  harga  minyak  goreng  curah  menggunakan harga  7  hari  sebelumnya  untuk  mendapatkan  hasil prediksi 5 hari kedepan.
Hasil  prediksi  yang  diperoleh  yaitu  memiliki  rata-rata selisih yang cukup tinggi yaitu sebesar Rp. 1537,872. Hal ini  disebabkan  karena  beberapa  hasil  evaluasi  yang didapatkan  pada  model  terjadi overfitting sehingga berpengaruh terhadap hasil prediksi.
Tabel 19. Hasil Prediksi 5 Hari Kedepan Pada Harga Minyak Goreng
Curah Tanggal Data Prediksi Data Aktual Selisih (Δ) 10 September 2021 Rp. 13839,805 Rp. 15400 Rp. 1560,195 11 September 2021 Rp. 13949,736 Rp. 15450 Rp. 1500,264 12 September 2021 Rp. 13996,565 Rp. 15450 Rp. 1453,435 13 September 2021 Rp. 13846,157 Rp. 15450 Rp. 1603,843 14 September 2021 Rp. 13883,008 Rp. 15450 Rp. 1566,992 Rata-rata Δ Rp. 1537,872

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  berdasarkan  penelitian yang  telah  dilakukan  yaitu  pada  harga  daging  ayam  ras segar  didapatkan  model  terbaik  dengan  metode  optimasi ADAM  dengan  hasil  evaluasi  RMSE  sebesar  0.0937  dan R2 score sebesar 0.5949. Pada  harga beras kualitas bawah II  diperoleh  model  terbaik  yaitu  dengan  metode  optimasi ADAM  dengan  hasil  evaluasi  RMSE  sebesar  0.0492  dan R2  score sebesar  0.8852.  Pada  harga  minyak  goreng diperoleh  model  terbaik  yaitu  menggunakan  metode RMSProp  dengan  hasil  evaluasi  RMSE  sebesar  0.0313 dan r2 score  sebesar  0.7492.  Sedangkan  pada  harga minyak  goreng  curah  diperoleh  model  terbaik  yaitu menggunakan  metode  ADAM  dengan  hasil  evaluasi RMSE sebesar 0.0531 dan R2 score sebesar 0.5308.

## D AFTAR P USTAKA
[1]
F.  N.  Sadiyah,  “DAMPAK  PANDEMI  COVID-19 TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DAN PERDAGANGAN KOMODITAS PERTANIAN DI Indonesia,” J. Ekon.  Pertan. dan  Agribisnis , vol.  5,  no.  3,  pp. 950–961, 2021, [Online]. Available: https://doi.org/10.21776/ub.jepa.2021.005.03.30.
[2] Y.  L.  Sukestiyarno,  “Identifikasi  Publikasi  Dosen  dalam Mewujudkan  Internasionalisasi  Universitas  Negeri  Semarang Menggunakan  Neural  Network,” J.  Mipa ,  vol.  41,  no.  2,  pp. 121–133, 2018.
[3] F.  Nur  Hadiansyah,  “Prediksi  Harga  Cabai  dengan Menggunakan  pemodelan  Time  Series  ARIMA,” Indones.  J. Comput. , vol. 2, no. 1, p. 71, 2017, doi: 10.21108/indojc.2017.2.1.144.
[4] M.  Hussein  and  Y.  Azhar,  “Prediksi  Harga  Minyak  Dunia Dengan Metode Deep Learning,” vol. 6, no. 1, 2021.
[5] A.  S.  Bayangkari  Karno,  “Analisis  Data  Time  Series Menggunakan  LSTM  (Long  Short  Term  Memory)  Dan ARIMA  (Autocorrelation  Integrated  Moving  Average)  Dalam Bahasa Python.,” Ultim. InfoSys  J. Ilmu Sist. Inf. , vol. 11, no.
1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31937/si.v9i1.1223.
[6] S.  Sen,  D.  Sugiarto,  and  A.  Rochman,  “Komparasi  Metode Multilayer  Perceptron  (MLP)  dan  Long  Short  Term  Memory (LSTM) dalam Peramalan Harga Beras,” Ultimatics , vol.  XII, no. 1, p. 35, 2020.
[7] H.  S.  Husain,  “Distribusi  Normal  Multivariat,” J.  Mat.  Stat. dan  Komputasi ,  vol.  14,  no.  2,  p.  143,  2018,  doi: 10.20956/jmsk.v14i2.3553.
[8] P. Ferdiansyah, R. Indrayani, and S. Subektiningsih, “Analisis
Manajemen  Bandwidth  Menggunakan  Hierarchical  Token Bucket Pada Router dengan Standar Deviasi,” J.  Nas.  Teknol. dan  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  38–45,  2020,  doi: 10.25077/teknosi.v6i1.2020.38-45.
[9] M.  A.  Dwiyanto,  C.  E.  Djamal,  and  A.  Maspupah,  “Prediksi Harga  Saham  menggunakan  Metode  Recurrent  Neural Network,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 33–38, 2019.
[10] A.  A.  Lydia  and  F.  S.  Francis,  “Adagrad-An  Optimizer  for Stochastic Gradient Descent,” Int.  J. Inf.  Comput.  Sci. ,  vol. 6, no. 5, pp. 566–568, 2019, [Online]. Available: http://ijics.com.
[11] I.  Hanif,  “Klasifikasi  Perintah  Bahasa  Natural  Menggunakan
Global Vectors for Word Representations (GloVe), Convolutional  Neural  Networks,  dan  Teknik  Transfer Learning …,” 2018,
[Online]. Available:
https://repository.its.ac.id/52194/%0Ahttps://repository.its.ac.i
d/52194/1/05111440000177-Undergraduate_Thesis.pdf.
[12] S.  Zahara,  Sugianto,  and  M.  B.  Ilmiddafiq,  “Prediksi  Indeks
Harga  Konsumen  Menggunakan  Metode  Long  Short  Term Memory  (LSTM)  Berbasis  Cloud  Computing,” Resti ,  vol.  1, no. 1, pp. 19–25, 2017.
[13] N. Nugroho, Y. Rahmanto, D. Alita, J. Z. Pagar Alam, and L.
Ratu,  “Software  Development  Sistem  Informasi  Kursus Mengemudi  (Kasus:  Kursus  Mengemudi  Widi  Mandiri),” J. Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  328–336,
2021, [Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/article/view/3 25.
[14] R.  Pamusti,  “Studi  Kinerja  Algoritma  Optimasi  Pada  Metode Quantum  Clustering  Dengan  Kernel  Entropy  Component Analysis,” 2018.
[15] D.  P. Kingma  and  J. L. Ba,  “Adam:  A  method  for  stochastic optimization,” 3rd  Int.  Conf.  Learn.  Represent.  ICLR  2015  -
Conf. Track Proc. , pp. 1–15, 2015.
[16] W.  Y.  Rusyida  and  V.  Y.  Pratama,  “Prediksi  Harga  Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode ARIMA,” Sq.   J.  Math.  Math. Educ. ,  vol. 2, no. 1,  p.
73, 2020, doi: 10.21580/square.2020.2.1.5626.
[17] F.  Rustam et  al. ,  “COVID-19  Future  Forecasting  Using Supervised  Machine  Learning  Models,” IEEE  Access ,  vol.  8, pp.
101489–101499, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2997311.
[18] J.  F.  Ritchie  Ng,  “Deep  Learning  Wizard,”  Apr.  2019,  doi:
10.5281/ZENODO.2644957.