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

## Prediksi Volume Ekspor Udang Menggunakan Indeks Google Trend dan Faktor Berpengaruh Lainnya dengan Machine Learning
Rayhan Abyasa 1 , Erna Nurmawati 2
1,2 Program Studi Komputasi Statistik, Politeknik Statistika STIS Jl. Otto Iskandardinata No.64C, Jakarta 13330
1 222011314@stis.ac.id
2 erna.nurmawati@stis.ac.id

## Abstrak
Udang merupakan salah satu komoditas ekspor unggulan Indonesia pada sektor perikanan yang  berkontribusi sebesar  34,57%  dari  nilai  ekspor  perikanan  pada  tahun  2022.  Indonesia  juga  masuk  kedalam  enam  negara pembudidaya  dan  eksportir  udang  terbesar  di  dunia.  Untuk  memantau  dan  mengevaluasi  target  yang  telah ditentukan oleh pemerintah, dibutuhkan model peramalan yang akurat. Untuk meningkatkan akurasi peramalan, indeks  google  trend,  kurs  rupiah,  dan  harga  udang  internasional  ditambahkan  sebagai  variabel  eksogen.  Kata kunci indeks google trend yang digunakan diambil dari sisi eksportir dan importir seperti “ ekspor udang ” untuk sisi eksportir dan terjemahan kata “udang indonesia” untuk sisi importir. Penelitian ini menggunakan machine learning dengan model XGBoost dan LSTM. Model XGBoost menghasilkan nilai MAPE sebesar 10,08% sedangkan model  LSTM  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  12,40%.  Penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  model terbaik untuk volume ekspor udang Indonesia adalah model XGBoost berdasarkan nilai MAPE.
Kata kunci: ekspor, udang, prediksi, machine learning

## Prediction of Shrimp Export Volume Using Google Trend Index and Other Influencing Factors with Machine Learning

## Abstract
Shrimp is one of Indonesia's leading export commodities in the fisheries sector, contributing 34.57% of the value of fisheries exports in 2022. Indonesia is also among the six largest shrimp farming and exporting countries in the world. To monitor and evaluate the targets set by the government, an accurate forecasting model is needed. To improve forecasting accuracy, the google trend index, rupiah exchange rate, and international shrimp prices were  added  as  exogenous  variables.  The  google  trend  index  keywords  used  are  taken  from  the  exporter  and importer sides such as “ekspor udang” for the exporter side and the translation of the word “udang indonesia” for the importer side. This research uses machine learning with XGBoost and LSTM models. The XGBoost model achieves a MAPE value of 10.08% while the LSTM model achieves a MAPE value of 12.40%. This study concluded that the best model for Indonesian shrimp export volume is the XGBoost model based on the MAPE value.
Keywords: export, shrimp, forecasting, machine learning

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  sektor  ekspor  andalan  Indonesia  adalah sektor  perikanan.  Hal  ini  didukung  dengan  fakta  bahwa 63,02%  wilayah  Indonesia  adalah  wilayah  lautan  dengan panjang  garis  pantai  terpanjang  nomor  dua  di  dunia setelah Canada dengan panjang 99.083 km [1], [2]. Hal ini membuat  Indonesia  disebut  dengan  negara  maritim  yang memiliki  potensi  sumber  daya  alam  maritim  sangat besar dan  memiliki  sekitar  1,27  juta  penduduk  yang  berprofesi sebagai nelayan [3], [4].
Udang merupakan komoditas perikanan yang memiliki volume  dan  nilai  yang  paling  besar  diantara  sektor perikanan  lainnya.  Hal  tersebut  membuat  udang  sering dijadikan  sebagai  salah  satu  indikator  dalam  perikanan
udang  Indonesia.  Menurut  Kementrian  Perdagangan Indonesia,  udang  menjadi  komoditas  utama  Indonesia nomor  satu  dengan  mengekspor  ke  19  negara  seperti Jepang, Hong Kong, Korea Selatan, dan Amerika Serikat [5]. Ekspor udang berkontribusi sebesar 34,57% dari nilai ekspor perikanan Indonesia di tahun 2022 yang mencapai angka  2,16  miliar  Rupiah  [6].  Hal  ini  didukung  dengan masuknya  Indonesia  kedalam  enam  negara  pembudidaya dan  pengekspor  udang  terbesar  di  dunia  [7],  [8].  Sebagai produk unggulan, udang memiliki target ekspor yang telah ditetapkan  selama  empat  tahun  dimulai  pada  tahun  2020 sampai  2024  yang  diharapkan  tumbuh  sebesar  15%  tiap tahunnya [9].
Peramalan  dibutuhkan  untuk  melihat  angka  volume ekspor  udang  sebagai  dasar  eksportir  dan  pemerintah
untuk  mencapai  target  yang  ditentukan.  Hasil  dari peramalan tersebut dapat menjadi acuan pemerintah untuk membuat  kebijakan  yang  efektif  dan  efisien  untuk mencapai  target.  Untuk  mendapatkan  hasil  peramalan yang  akurat,  dibutuhkan  metode  peramalan  yang  tepat. Peneliti menggunakan dua model machine learning untuk peramalan  yang  akan  dibandingkan  akurasinya  yaitu, model XGBoost dan LSTM.
XGBoost  merupakan  model  machine  learning  yang biasa digunakan untuk melakukan prediksi seperti prediksi total  penjualan  [10]  dan  prediksi  saham  [11].  LSTM memiliki kemampuan yang baik dalam memprediksi nilai yang fluktuatif seperti data ekspor dan impor bulanan [12].
Untuk  menghasilkan  hasil  yang  akurat,  model membutuhkan  variabel  eksogen  [13],  [14].  Variabel eksogen adalah variabel yang dapat memengaruhi variabel lain,  tetapi  tidak  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  dalam model  [15].  Variabel  eksogen  yang  digunakan  pada penelitian ini merupakan variabel yang dapat memengaruhi  volume  ekspor  udang.  Referensi  [16] menyatakan bahwa nilai kurs mata uang rupiah dan harga internasional  udang  berpengaruh  secara  signifikan  secara parsial  terhadap  volume  ekspor  udang.  Varibel  indeks google  trends  sering  digunakan  untuk  meningkatkan akurasi peramalan seperti pada [17] dan [18].
Google  Trends  merupakan  alat  yang  tersedia  secara gratis  oleh  Google  untuk  menunjukkan  istilah  paling populer di masa lampau [19]. Google Trends menyediakan  pencarian  topik  mulai  dari  tingkat  dunia sampai  tingkat  kota.  Google  Trends  biasanya  digunakan untuk  meningkatkan  akurasi  peramalan  [17],  [18].  Dari penjelasan  diatas,  variabel  eksogen  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  kurs  mata  uang  rupiah terhadap  USD,  harga  internasional  udang,  dan  Indeks Google  Trends  mengenai  ekspor  udang.  Hasil  penelitian ini  diharapkan  dapat  membentuk  model  terbaik  untuk memprediksi nilai volume ekspor udang Indonesia.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
2.1 Metode Penelitian
1. XGBoost
XGBoost  adalah  salah  satu  dari  banyak implementasi  GBM  ( Gradient  Boosting  Machine ). GBM  sendiri  adalah  teknik ensemble yang  biasa digunakan  untuk  proses  prediksi  dan  klasifikasi. Konsep  dasar  dari  GBM  ini  adalah  melatih  model yang  lemah  secara  sekuensial  dengan  menggunakan decision tree dalam tiap iterasinya yang berguna untuk mengurangi error dari decision tree sebelumnya. Hasil akhir prediksi dari GBM adalah penjumlahan berbobot (regresi).
Referensi  [20]  menjelaskan  bahwa  performa XGBoost  lebih  baik  karena  menggunakan  formalisasi dari  model regularized untuk  mengendalikan over- fitting .  Model  tersebut  mengedalikan  kompleksitas model  dan over-fitting melalui  pemberian  penalisasi pada pohon yang kompleks.
2. LSTM
LSTM  merupakan  perkembangan  dari  RNN ( Recurrent  Neural  Network )  yang  dapat  mengingat informasi  pada  saat  itu  dan  informasi  urutan sebelumnya.  Terdapat  limitasi  pada  arsitektur  RNN kovensional  yang  menyebabkan  gradien  mengecil seiring  perjalanan  menuju  layer  terakhir  [21].  Hal  ini memunculkan pertanyaan apakah RNN dapat digunakan menjadi alat yang praktis dan signifikan.
Struktur  lengkap  LSTM  terdiri  dari  tiga  pintu yaitu, input  gate,  forgetting  gate ,  dan output  gate . Input  gate berperan  dalam memory  cell untuk merekam  informasi  baru  kedalam cell  states baru secara  selektif. Forgetting  gate berguna  untuk mengingat  status  dari memory  cell dan  melupakan informasi  pada memory  cells secara  selektif.  Output gate  berperan  sebagai  jaringan  terakhir  yang  bekerja pada input dan output dari hidden  layer untuk menghasilkan  hasil  akhir  yang  mencakup  status  cell dan input .  Ketiga  “pintu”  ini  memungkinkan  LSTM untuk  memutuskan  informasi  mana  yang  harus dilupakan dan dipertahankan secara efektif [12].
3. Hyperparameter Tuning
Model machine  learning seperti  XGBoost  dan model deep  learning seperti  LSTM  memiliki hyperparameter . Nilai hyperparameter perlu dilakukan penyesuaian ( tuning ) agar didapatkan model yang  optimal  [22].  Penyesuaian hyperparameter dilakukan  menggunakan  algoritma  GridSearchCV. Algoritma ini mencari seluruh kombinasi hyperparameter untuk  mendapatkan  model  terbaik dengan menerapkan metode validasi cross-validation . Hyperparameter yang  akan  dilakukan tuning berbeda-beda  sesuai  dengan  model machine  learning dan deep  learning yang  digunakan. Hyperparameter model LSTM yang digunakan adalah jumlah unit layer ( neuron ), drop out rate , learning rate , batch size, dan timestamps [22].  Sedangkan  untuk  model  XGBoost, hyperparameter meliputi  jumlah estimator , learning rate ,  maksimal  kedalaman  ( max  depth ),  gamma,  dan regularisasi lambda [23].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Analisis  dimulai  dengan  pengumpulan  data  yang dibutuhkan.  Setelah  data  terkumpul,  data  dilakukan pemrosesan  agar  dapat  diolah  lebih  lanjut.  Peneliti melakukan eksplorasi data untuk mengetahui karakteristik  data  yang  telah  diperoleh.  Setelah mengetahui  karakteristik  data,  data  digunakan  untuk membentuk model lalu dilakukan proses peramalan in- sample  dan  evaluasi.  Alur  penelitian  secara  lengkap dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
1. Pengumpulan Data
Data  utama  yang  digunakan  adalah  data  volume ekspor  bulanan  komoditas  udang.  Data  ekspor diklasifikasikan  berdasarkan  nomor  HS  ( Harmonized System ).  Penelitian  ini  menggunakan  seluruh  nomor HS yang berhubungan dengan komoditas udang mulai dari  bibit  hingga  olahan  udang  sesuai  dengan  nomor HS  yang  dipakai  oleh  KKP  untuk  menampilkan  data mengenai  udang.  Data  volume  ekspor  udang  bulanan yang  dipakai  diambil  dari  website  resmi  Badan  Pusat Statistik mulai Bulan Januari tahun 2014 sampai Bulan Desember  tahun  2023  pada  bagian  tabel  dinamis ekspor dan impor.
Pengumpulan  data  juga  dilakukan  pada  data tambahan  atau  variabel  eksogen  yaitu  harga  udang internasional,  kurs  rupiah  terhadap  USD,  dan  indeks Google Trends. Harga udang internasional didapat dari website  [24]  yang  menyediakan  harga  (dalam  USD) udang  secara  bulanan.  Kurs  rupiah  terhadap  USD diambil  dari  website  resmi  Bank  Indonesia[25]. Referensi [19] menjelaskan bahwa data Google Trends memiliki  perbedaan  hasil  data  ketika  kita  mengambil data  tersebut  dihari  yang  berbeda.  Google  Trends hanya mengambil beberapa sampel dari populasi yang ada  sehingga  hasil  data  yang  diambil  dapat  berbeda tiap  harinya.  Hal  tersebut  dapat  diatasi  dengan mengambil beberapa sampel data lalu diambil rata-rata.
Terdapat  beberapa  kata  kunci  yang  digunakan untuk mengambil nilai indeks google trend. Kata kunci tersebut dibagi menjadi dua bagian yaitu eksportir dan importir.  Kata  kunci  eksportir  dilihat  dari  sudut pandang  eksportir  seperti  “ekspor  udang”,  “ekspor udang  Indonesia”,  “harga  udang”,  “harga  udang Indonesia”,  “produksi  udang”,  dan  “produksi  udang Indonesia”.  Sedangkan  kata  kunci  importir  diambil dari  tiga  negara  importir  udang  Indonesia  terbesar yaitu  Amerika  Serikat,  Jepang,  dan  China  [8].  Kata kunci  yang  digunakan  adalah  terjemahan  dari  kata “udang  Indonesia”  dan komoditas  olahan udang yang
sering  diimport  oleh  negara  tersebut.  Olahan  udang untuk  negara  Amerika  Serikat,  Jepang,  dan  China secara  berturut-turut  adalah  udang  tepung  roti  frozen (Indonesian breaded frozen shrimp), ebi furai ( インド ネシア産エビフライ ),  dan  kerupuk  udang  ( 印尼虾
片 ) [26]–[31].
2. Preprocessing Data
Preprocessing adalah  proses  dimana  data  yang didapatkan  diolah  sebelum  dilakukan  pengolahan. Data  yang  dilakukan preprocessing adalah  data volume ekspor udang, kurs Rupiah terhadap USD dan data indeks Google Trends. Data volume ekspor udang dilakukan penjumlahan sesuai bulan dan nomor HSnya karena  data  masih  terbagi  berdasarkan  pelabuhan. Kurs dan indeks Google Trends dilakukan penghitungan rata-rata sebelum digunakan.
Tahap  ini  juga  akan  membagi  data  menjadi  data training dan  data testing .  Data training dan testing akan  dibagi  dengan  proporsi  80:20.  Proporsi  tersebut merupakan proporsi terbaik secara empiris [32].

## 3. Pemodelan Data
Setelah  kualitas  data  terjamin  dengan  proses preprocessing ,  data  digunakan  untuk  membangun model  peramalan  dengan  data training dan testing yang  telah  dibuat.  Data training digunakan  untuk melatih  model  peramalan  sehingga  dapat  menentukan model terbaik dengan akurasi yang tinggi. Data testing digunakan  untuk  menguji  tingkat  akurasi  model  yang dibangun dengan data training .
4. Peramalan
Model machine  learning yang  akan  digunakan adalah  LSTM  dan  XGBoost.  Kedua  model  ini dibangun  dengan grid  search untuk  menemukan arsitektur model terbaik. Grid search bekerja dengan mencoba  seluruh  kombinasi hyperparameter dan mencari kombinasi terbaik.
5. Evaluasi
Untuk mengetahui tingkat akurasi model peramalan,  model  perlu  dievaluasi.  Evaluasi  model peramalan dapat dilakukan dengan berbagai metode. Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  evaluasi MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ).  MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  memberikan gambaran  mengenai  seberapa  besar  kesalahan  yang dilakukan  oleh  model  peramalan  jika  dibandingkan dengan  nilai  sebenarnya  dalam  bentuk  persen. Formula  dari  masing-masing  model  adalah  sebagai berikut:
(1)
dimana merupakan  nilai  sesungguhnya, mewakili  nilai  prediksi,  dan adalah  total  sampel. Referensi  [33]  menyatakan  bahwa  nilai  MAPE  dapat dikategorikan  menjadi  empat  kategori,  TABEL  I menunjukkan kategori nilai MAPE.
TABEL I

## KATEGORI NILAI MAPE
MAPE < 10% 10 – 19% 20 – 49% ≥ 50% Akurasi Sangat Akurat Baik Wajar Tidak Akurat III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 2.3 Statistik Deskriptif
TABEL  II  menunjukkan  statistik  deskriptif  dari seluruh variabel yang digunakan. Dalam 10 tahun terakhir, rata-rata  atau  mean  dari  volume  ekspor  udang  Indonesia sebesar  16587771,57 Kg. Dengan volume ekspor terbesar menyentuh  angka  23750300,07  Kg dan  ekspor  terendah hanya sebesar 10357426,57 Kg.
TABEL II S TATISTIK D ESKRIPTIF Variabel Jumlah Data Mean Standar Deviasi Min Q1 Median Q3 Max Harga Internasional Udang 120 8,22 0,95 6,47 7,57 8,21 8,69 10,75 Kurs Jual 120 14000,56 1001,94 11484,15 13408,57 14135,63 14638,25 15946,76 IGT_ekspor udang 120 24,18 16,96 2,28 13,39 19,85 28,07 100 IGT_ekspor udang indonesia 120 16,47 16,99 0,71 5,53 12,07 18,57 100 IGT_harga udang 120 52,42 13,15 30,85 42,28 51 60,75 100 IGT_harga udang indonesia 120 24,94 15,65 2,57 12,53 23,57 35,89 98,14 IGT_produksi udang 120 27,69 21,63 0,85 13,75 19,5 35,92 99,14 IGT_produksi udang indonesia 120 15,20 16,22 0 5,03 9,71 21,17 97,14 IGT_US_1 120 13,22 14,01 0 0 10 19,46 53,57 IGT_US_2 120 1,93 4,77 0 0 0 0 26,0 IGT_JP_1 120 0,97 3,65 0 0 0 0 22,57 IGT_JP_2 120 1,29 3,75 0 0 0 0 14,28 IGT_CH_1 120 1,25 4,14 0 0 0 0 25,0 IGT_CH_2 120 1,22 4,19 0 0 0 0 22,85 Volume Ekspor 120 16587771,57 3085825,53 10357426,5 7 14232115,0 0 16678325, 56 18873274, 58 23750300,0 7 2.4 Visualisasi Data
Gambar  2  menunjukkan  perkembangan  volume ekspor  udang  Indonesia  selama  10  tahun  terakhir.  Tren naik  dapat  dilihat  pada  tahun  2014  –  2021  lalu  berubah menjadi tren turun pada tahun 2021 – 2023.
Gambar 2. Volume Ekspor Udang Tahun 2014 - 2023
Gambar 3. Variabel Eksogen
2.5 Pemodelan Data
1. XGBoost
Pembentukan model XGBoost dilakukan menggunakan grid  search dan  cross  validation  untuk mendapatkan  parameter  paling  optimal.  TABEL  III merupakan  kombinasi hyperparameter yang  akan digunakan dalam model XGBoost.
TABEL III H YPERPARAMETER XGBOOST Y ANG A KAN D IKOMBINASIKAN Hyperparameter Interval Jumlah Estimator 100; 150; 200 Maksimal Kedalaman 3;4;5;6 Learning Rate 0,1; 0,01; 0,05 0,001; 1; 0,5 Gamma 0; 0,25; 1 Regularisasi Lambda 0; 1; 10; 20; 100
Jumlah  estimator  model  terbaik  yang  dipakai adalah 100 yang artinya terdapat 100 percobaan untuk membentuk  tree  paling  optimal.  Learning  rate digunakan untuk mengontrol seberapa besar pengurangan  evaluasi  model  tree  paling  optimal  yaitu sebesar 0,1. Kedalaman maksimal tree terbaik adalah 3. Parameter terbaik untuk mendorong terjadinya pruning (gamma)  dan  regularisasi  parameter  lambda  adalah  0. Perbandingan  hasil  prediksi  menggunakan  model terbaik pada data testing ditunjukkan pada TABEL IV dan Gambar 4.
TABEL IV D ATA T ESTING D AN H ASIL P REDIKSI M ODEL XGBOOST
Data Testing  Hasil Prediksi 22939400,87 16803920 16729380,91 18421556 21325130,26 18188536 19207817,21 18421556 15080044,89 17104200 17554490,88 17323526 17187407,7 16451217
Data Testing  Hasil Prediksi 15646767,09 17016484 19292610,79 18188536 19643614,84 17490038 18124329,31 18421556 18444308,72 18188536 15786558,19 17450296 15461310,86 18421556 18772339,1 18421556 12998689,93 16951016 17704968,49 18188536 14721184,95 17579566 13691358,56 17011150 15696905,51 17011150 16790775,91 17323526 17500347,26 17322878 20201104,66 17089858 17146568,27 17556546
Gambar 4. Perbandingan Hasil Prediksi Model XGBOOST dengan Data Testing Sesungguhnya

## 2. LSTM
Pemodelan  model  LSTM  dilakukan  dengan mencari  parameter  yang  paling  optimal.  Pencarian model  terbaik  ini  melibatkan  banyak  kemungkinan kombinasi hyperparameter yang  dapat  dilihat  pada TABEL V.
TABEL V H YPERPARAMETER XGBOOST Y ANG A KAN D IKOMBINASIKAN
Hyperparameter Interval Jumlah unit layer 100; 150; 200; 300 Dropout Rate 0,1; 0,2 Learning Rate 0,1;  0,01;  0,001; 0,0001 Ukuran Batch 8; 16; 32 Timestamps 1; 3; 6
Jumlah  input  layer  pada  model  LSTM  terbaik adalah  200  neuron.  Dalam  model  terbaik,  0,1%  dari jumlah  neuron  secara  acak  akan  dijatuhkan  atau diabaikan  untuk  mencegah  overfitting.  Learning  rate 0,0001  merupakan  learning  rate  terbaik  dalam  model LSTM yang dibentuk. Jumlah sampel yang digunakan
selama  proses training dan testing pada  tiap  batch adalah  16.  Model  LSTM  terbaik  yang  terbentuk  akan menggunakan  tiga  data  pada  masa  lalu  untuk memprediksi data berikutnya. TABEL VI dan Gambar 5  menunjukkan  perbandingan  hasil  prediksi  model terbaik LSTM dengan data testing .
TABEL VI D ATA T ESTING D AN H ASIL P REDIKSI M ODEL LSTM

## Data Testing  Hasil Prediksi
22939400,87 19617040 16729380,91 18747648 21325130,26 17769480 19207817,21 17515088 15080044,89 17236930 17554490,88 17434184 17187407,7 18052888 15646767,09 18807734 19292610,79 21851874 19643614,84 19452422 18124329,31 17992336 18444308,72 19394586 15786558,19 19488130 15461310,86 18165300 18772339,1 18515630 12998689,93 18283304 17704968,49 17228754 14721184,95 16951856 13691358,56 18075308 15696905,51 17998816 16790775,91 19510350 17500347,26 19617040 20201104,66 18747648 17146568,27 17769480
Gambar 5. Perbandingan Hasil Prediksi Model LSTM dengan
Data Testing Sesungguhnya
2.6 Evaluasi Model
Evaluasi  model  MAPE  kedua  model  ditunjukkan pada TABEL VII.
TABEL VII
E VALUASI M ODEL Model MAPE Kategori XGBoost 10,08% B aik LSTM 12,40% B aik

## 2.7 Implikasi
Prediksi volume ekspor udang dapat menjadi sumber strategis bagi pelaku ekspor dan pemerintah terkait untuk merencanakan  kebijakan  dan  strategi  yang  lebih  efektif dan  efisien  untuk  dapat  memenuhi  target  yang  telah ditetapkan.  Model  prediksi  volume  ekspor  udang menggunakan machine  learning dapat  menciptakan  alat yang  berguna  bagi  semua  pihak  terkait  mulai  dari pemerintah  hingga  masyarakat  sebagai  pelaku  ekspor untuk  meningkatkan  kemampuan  dalam  menciptakan strategi  yang  efektif  dan  efisien,  mengambil  keputusan dengan  cepat  dan  tepat,  serta  mengelola  resiko.  Hal  ini terbukti  dari  hasil  evaluasi  kedua  model  yang  masuk  ke dalam  kategori  baik.  Dengan  model  XGBoost  sebagai model  terbaik, machine  learning merupakan  metode prediksi  yang  cocok  untuk  menjadi  dasar  peramalan volume ekspor udang Indonesia.
Setelah  prediksi  dilakukan,  pemerintah  terkait  dapat melakukan aksi lanjutan dengan membuat kebijakan yang aplikatif seperti  edukasi secara masif kepada nelayan dan pengusaha  udang  mengenai  KUR  (Kredit  Usaha  Rakyat) perikanan.  Nilai  KUR  perikanan  pada  tahun  2021  hanya mencapai 8,05 triliun dengan 231.329 debitur yang masih sangat jauh dibandingkan KUR pertanian yang menyentuh angka  69,2  triliun  dengan  2,12  debitur  [34].  Hal  ini disebabkan oleh ketidaktahuan nelayan atau pelaku ekspor udang mengenai wadah bagi mereka untuk mengembangkan produksi udang dan usaha mereka secara keseluruhan.
Susahnya  udang  Indonesia  masuk  ke  dalam  pasar Eropa  juga  menjadi  masalah.  Penetapan  tarif  minimal pada  pasar  Eropa  dirasa  tidak  adil  dan  diskriminatif  bagi Indonesia.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  pemerintah Indonesia  diharapkan  mampu  untuk  melakukan trade creation dengan negara di kawasan Eropa seperti Belanda, Perancis, dan Rusia.

## IV. K ESIMPULAN
Model  XGBoost  dan  LSTM  dapat  digunakan  untuk memprediksi  volume  ekspor udang dengan  variabel kurs, harga udang internasional udang, dan indeks google trend dengan  baik.  Nilai  MAPE  untuk  model  XGBoost  dan LSTM  berturut-turut  adalah  10,08%  dan  12,40%.  Dilihat dari nilai MAPE yang didapatkan, model XGBoost adalah model  terbaik  dalam  memprediksi  volume  ekspor  udang Indonesia.
Hasil prediksi dapat digunakan sebagai dasar keputusan pemerintah  untuk  mendongkrak  produksi  dan  ekspor udang  Indonesia.  Salah  satu  kebijakan  yang  dapat dilakukan  adalah  dengan  memberikan  edukasi  kepada nelayan  atau  pelaku  ekspor  mengenai  KUR  perikanan
guna  meningkatkan  produksi  dan  ekspor  udang. Kebijakan  antar  negara  seperti trade  creation juga diperlukan  untuk  memperluas  pasar  ekspor  udang Indonesia  yang  dapat  mempengaruhi  volume  dan  nilai eksor udang Indonesia.
D AFTAR P USTAKA [1] A.  Dwi and  Z.  Wuragil, “Berapa Luas  Negara  Indonesia?  Ini Penjelasannya,” Tekno Tempo.co , 2023.
https://tekno.tempo.co/read/1706897/berapa-luas-negara- indonesia-ini-penjelasannya (accessed Oct. 27, 2023).
[2] M. A. Rizaty, “Daftar Negara dengan Garis Pantai Terpanjang di  Dunia,  Indonesia  Peringkat  Berapa?,” Databoks ,  2021. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/11/25/daftar- negara-dengan-garis-pantai-terpanjang-di-dunia-indonesia- peringkat-berapa (accessed Oct. 27, 2023).
[3] S. E. Subitmele, “Mengapa Indonesia Disebut Negara Maritim? Ketahui  Syarat  dan  Karakteristiknya,” Liputan6.com ,  2022. https://www.liputan6.com/hot/read/5154828/mengapa- indonesia-disebut-negara-maritim-ketahui-syarat-dan- karakteristiknya?page=2 (accessed Oct. 27, 2023).
[4] F.  S.  Pratiwi  and  D.  Bayu,  “Ada  1,27  Juta  Nelayan  di Indonesia pada 2022,” Dataindonesia.id , 2023. https://dataindonesia.id/sektor-riil/detail/ada-127-juta-nelayan- di-indonesia-pada-2022 (accessed Oct. 27, 2023).
[5] Kementerian  Perdagangan  Republik  Indonesia,  “Produk Unggulan Indonesia,” PPEJP , 2022.
http://ppejp.kemendag.go.id/produk-unggulan-indonesia/
(accessed Oct. 19, 2023).
[6] S.  Ariesta,  “Indonesia  Gandeng  ADB  Untuk  Tingkatkan Produksi  Udang  Nasional,” SIARAN  PERS  KEMENTERIAN
KELAUTAN DAN PERIKANAN , Oct. 12, 2023. https://kkp.go.id/artikel/56847-indonesia-gandeng-adb-untuk- tingkatkan-produksi-udang-nasional (accessed Nov. 21, 2023).
[7] MarketResearch, Global Shrimp Market by Production, Export, Import, Consumption, Countries, Species, Product Form, Size, Value  Chain  Analysis  &  Forecast .  www.marketresearch.com, 2021. [Online]. Available:
https://www.marketresearch.com/Renub-Research- v3619/Global-Shrimp-Production-Export-Import-14515533/
[8] W.  VAN  DER  PIJL,  “EXPORT  DATA  REVIEW  OF  Q3 2023,”
shrimpinsights.com , 2023.
https://shrimpinsights.com/blog/export-data-review-q3-2023
[9] B. L.  Grahadyarini,  “Perlu  Strategi  untuk  Dongkrak  Produksi dan  Ekspor  Udang,” kompas.id ,  2023.  [Online].  Available: https://www.kompas.id/baca/ekonomi/2023/04/02/target- ekspor-udang-sulit- tercapai?status=sukses_login&utm_source=kompasid&utm_m edium=login_paywall&utm_campaign=login&utm_content=ht tps%3A%2F%2Fwww.kompas.id%2Fbaca%2Fekonomi%2F2 023%2F04%2F02%2Ftarget-ekspor-
[10]
Z. Shilong, “Machine learning model for sales forecasting by using  XGBoost,”  in 2021  IEEE  International  Conference  on Consumer  Electronics  and  Computer  Engineering  (ICCECE) , 2021, pp. 480–483.
[11] P.  H.  Vuong,  T.  T.  Dat,  T. K. Mai, and  P.  H.  Uyen, “Stock- price  forecasting  based  on  XGBoost  and  LSTM.,” Comput. Syst. Sci. Eng. , vol. 40, no. 1, 2022.
[12] Q. Qu, Z. Li, J. Tang, S. Wu, and R. Wang, “A trend forecast of  import  and  export  trade  total volume based  on LSTM,”  in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 2019, vol. 646, no. 1, p. 012002.
[13] E.  Tamuke,  E.  A.  Jackson,  and  A.  Sillah,  “Forecasting inflation  in  Sierra  Leone  using  ARIMA  and  ARIMAX:  A comparative  evaluation.  Model  building  and  analysis  team,” Theor. Pract. Res. Econ. Fields , vol. 9, no. 1, pp. 63–74, 2018.
[14] M.  Yucesan,  E.  Pekel,  E.  Celik,  M.  Gul,  and  F.  Serin, “Forecasting  daily  natural  gas  consumption  with  regression, time  series  and  machine  learning  based  methods,” Energy Sources, Part A Recover. Util. Environ. Eff. , pp. 1–16, 2021.
[15] S.  Hidayat  and  N.  Hakim,  “Peramalan  Ekspor  Luar  Negeri Banten  Menggunakan  Model  Arimax,” J.  Lebesgue  J.  Ilm.
Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 2, no. 2, pp. 204–213, 2021.
[16] V.  M.  Camelia  Mohani  Edy  Yulianto  Kholid  Mawardi, “PENGARUH JUMLAH PRODUKSI UDANG INDONESIA, HARGA UDANG INTERNASIONAL, DAN NILAI TUKAR RUPIAH  TERHADAP  EKSPOR  UDANG  INDONESIA (Studi  Volume  Ekspor  Udang  Indonesia  Tahun  2005-2014),” 2016. [Online]. Available: www.kemendag.go.id
[17] S.  R.  Baker  and  A.  Fradkin,  “The  impact  of  unemployment insurance on job  search:  Evidence  from  Google  search data,” Rev. Econ. Stat. , vol. 99, no. 5, pp. 756–768, 2017.
[18] A. Naccarato, S. Falorsi, S. Loriga, and A. Pierini, “Combining official  and  Google  Trends  data  to  forecast  the  Italian  youth unemployment rate,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 130, pp. 114–122, 2018.
[19] M.  C.  Medeiros  and  H.  F.  Pires,  “The  proper  use  of  google trends in forecasting models,” arXiv  Prepr.  arXiv2104.03065 , 2021.
[20] T.  Chen and C.  Guestrin,  “Xgboost:  A  scalable  tree boosting system,” in Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining , 2016, pp. 785–794.
[21] F.  A.  Gers,  J.  Schmidhuber,  and  F.  Cummins,  “Learning  to forget: Continual prediction with LSTM,” Neural Comput. , vol. 12, no. 10, pp. 2451–2471, 2000.
[22] Z. Wang et al. , “Climate and environmental data contribute to the prediction of grain commodity prices using deep learning,” J.  Sustain.  Agric.  Environ. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  251–265,  2023, doi: 10.1002/sae2.12041.
[23] S.  Putatunda  and  K.  Rama,  “A  comparative  analysis  of hyperopt  as  against  other  approaches  for  hyper-parameter optimization  of  XGBoost,” ACM  Int.  Conf.  Proceeding  Ser. , pp. 6–10, 2018, doi: 10.1145/3297067.3297080.
[24] International  Monetary  Fund,  “Global  price  of  Shrimp (PSHRIUSDM),” fred.stlouisfed.org , 2024. https://fred.stlouisfed.org/series/PSHRIUSDM [25] Bank Indonesia, “Kurs Transaksi BI,” 2023. https://www.bi.go.id/id/statistik/informasi-kurs/transaksi- bi/Default.aspx (accessed Nov. 01, 2023). [26]
K. F. Izdihar, “Baca Dulu Artikel Ini Sebelum Ekspor Udang ke Amerika!,” efishery.com , 2023.
https://efishery.com/id/resources/ekspor-udang-ke-amerika/
[27] M.  Ridwan  and  B.  Situmorang,  “KKP:  Nilai  ekspor  udang Indonesia  ke  Amerika  1,106  miliar  dolar,” antaranews.com , 2022. [Online].
Available: https://www.antaranews.com/berita/3254149/kkp-nilai-ekspor- udang-indonesia-ke-amerika-1106-miliar-dolar
[28] W. G. Zulfikar, “Negara Konsumsi Udang Tertinggi di Dunia: Jepang,” jala.tech ,  2023.  https://jala.tech/id/blog/industri- udang/negara-konsumsi-udang-tertinggi-di-dunia-jepang
[29] Seputarmuria,  “8  Ton  Produk  Olahan  Udang  Berangkat  ke Jepang,” www.seputarmuria.com ,  2020.  [Online].  Available: https://www.seputarmuria.com/8-ton-produk-olahan-udang- berangkat-ke-jepang/
[30]
K.  F.  Izdihar,  “Kiat  Sukses  Ekspor  Udang  ke  Cina  Paling Lengkap dan Tepat!,” efishery.com , 2023. https://efishery.com/id/resources/ekspor-udang-ke-cina/ [31] Michelle,  “5  Makanan  Unggulan  yang  Diekspor  ke  China, Bisa Untung Banyak,” arahin.id , 2023.
https://arahin.id/hub/post/ekspor-makanan-ke-china
[32] A. Gholamy, V. Kreinovich, and O. Kosheleva, “Why 70/30 or 80/20 relation between training and testing sets: A pedagogical explanation,” 2018.
[33] C. D. Lewis, “Industrial and business forecasting methods: A practical  guide  to  exponential  smoothing  and  curve  fitting,”
(No Title) , 1982.
[34] O. R. Bestianta, “Optimisme Ekspor Udang Indonesia,” 2 Bul. APBN ,  vol.  VII,  no.  November,  pp.  3–6,  2022,  [Online]. Available: http://puskajianggaran.dpr.go.id/kontak