## Prediksi Harga Beras Berdasarkan Kualitas Beras dengan Metode Long Short Term Memory
Nur Nafi’iyah 1 , Putri Anggelia Wulandari 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan, Jawa Timur, Indonesia Email: mynaff@unisla.ac.id 1 , pawrh2207@gmail.com 2
Abstrack - Based on previous research related to predicting the price of rice, rice is a primary need for the people of Indonesia. So we need a model that can predict the price of rice in the future that is close to the actual price in Indonesia. We propose an LSTM architecture to predict rice prices. This study aims to create an LSTM architectural model to predict the price of rice based on quality, namely premium, medium, and  outer  husk. The  data  used  from  2019  to  2021,  the  total  dataset  is  36  rows, 28  lines of training data, and 8 lines of test data. We predict by time order. The time used to predict based on the previous 4 times. The architecture is an input layer, 3 hidden LSTM layers, and an output layer, 4-50- 50-50-1. The  results of  the  MAE evaluation  of  the  predicted  prices for  premium,  medium, and  outer husk rice, respectively, are 83.49, 89.6, and 96.99.
Keywords - prediction, LSTM, rice quality.
Intisari – Berdasarkan penelitian sebelumnya terkait memprediksi harga beras, bahwa beras merupakan kebutuhan primer bagi masyarakat Indonesia. Sehingga dibutuhkan model yang bisa memprediksi harga beras  di  waktu  selanjutnya  yang  mendekati  harga  aktual  di  Indonesia.  Kami  mengusulkan  arsitektur LSTM untuk memprediksi harga beras. Tujuan penelitian ini membuat model arsitektur LSTM untuk memprediksi  harga  beras  berdasarkan  kualitas,  yaitu  premium,  medium,  dan  luar  kulit.  Data  yang digunakan mulai tahun 2019 sampai 2021, total dataset 36 baris. Data training 28 baris, dan data tes 8 baris.  Kami  memprediksi  berdasarkan  urutan  waktu,  waktu  yang  digunakan  untuk  memprediksi berdasarkan 4 waktu sebelumnya. Arsitektur yang dibuat adalah layer input, 3 layer hidden LSTM, dan layer output, yaitu 4-50-50-50-1. Hasil evaluasi MAE dari prediksi harga beras premium, medium, dan luar kulit secara berurutan adalah 83.49, 89.6, 96.99.
Kata Kunci – prediksi, LSTM, kualitas beras.

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan pangan utama masyarakat Indonesia adalah beras. Beras di beberapa tempat di Indonesia pada kemarau tidak bisa panen. Sehingga pada saat tertentu harga beras mengalami kenaikan.  Pada  penelitian  sebelumnya  pentingnya  memprediksi  harga  beras  pada  waktu selanjutnya agar dapat mempersiapkan kebutuhan pokok [1].
Beberapa  metode  yang  digunakan  untuk  memprediksi  harga  beras  dengan  Weighted Moving  Average,  dengan  menghitung  rata-rata  harga  beras  di  urutan  waktu  sebelumnya dikalikan  bobot  (Weighted  Moving  Average).  Pada  penelitian  [2]  mengkombinasikan  bobot untuk  memprediksi  harga  beras  berikutnya  dengan  membuat  total  kombinasi  sebanyak  36. Tujuan penelitian [2] mencari kombinasi bobot yang dapat memprediksi harga beras mendekati data  aktual.  Cara  kerja  WMA  adalah  prediksi  berdasarkan  urutan  waktu,  misalkan  akan memprediksi urutan data kedelapan, sedangkan rata-rata yang dihitung ada tiga waktu urutan sebelumnya,  maka  akan  menghitung nilai rata-rata  dari urutan kelima, keenam, dan ketujuh. Beberapa  hasil  prediksi  berdasarkan  urutan  waktu  mempunyai  nilai  selisih  error  yang  kecil terhadap  data  aktual,  misalnya  pada  penelitian  [2]  MAD  165,2.  Pada  penelitian  [3]  metode Moving Average digunakan untuk memprediksi penjualan mempunyai RMSE 7,106. Secara
keseluruhan  bahwa  model  data  berurutan  dari  waktu  tertua  sampai  termuda,  jika  digunakan untuk  memprediksi  data  selanjutnya  mempunyai  hasil  selisih  error  yang  kecil  terhadap  data aktual [4]-[5].
Berdasarkan masalah di atas, Kami membuat suatu model untuk memprediksi harga beras selanjutnya.  Perbedaan  penelitian  Kami  dengan  penelitian  sebelumnya  Kami  menggunakan metode  Neural  Network  urutan  waktu  (LSTM)  dengan  membedakan  arsitektur  layer  serta jumlah node dan data beras dibagi menjadi tiga kategori (beras kualitas premium, medium, dan luar kulit), dan penelitian sebelumnya menggunakan metode MLP dan LSTM [4]. Maka Tujuan penelitian  ini  adalah  membuat  model  untuk  memprediksi  harga  beras  berdasarkan  kualitas (premium,  medium,  dan  luar  kulit)  yang  hampir  mendekati  harga  aktual  di  masyarakat. Beberapa  metode  yang  sudah  digunakan  adalah  berdasarkan  kasus  dengan  metode  Neural Network  [6],  [7],  [8],  metode  Regresi  Linear  [9],  [10],  serta  berdasarkan  urutan  waktu  atau disebut time series [11], [12], [13], [14], [15]. Cara kerja prediksi berdasarkan urutan waktu akan lebih baik, karena akan melihat histori data di waktu sebelumnya atau urutan sebelumnya.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
Metode  Neural  Network  sering  juga  digunakan  untuk  memprediksi  data  selanjutnya berdasarkan  urutan  data  sebelumnya.  Pada  penelitian  [16]  cara  kerja  LSTM  bagus  untuk memprediksi  tukar  rupiah  ke  dollar.  LSTM  merupakan  metode  yang  cara  kerjanya  akan memprediksi  data  selanjutnya  berdasarkan  beberapa  urutan  data  sebelumnya.  Selain  LSTM, metode RNN juga merupakan metode dari Neural  Network yang cara kerjanya hampir sama seperti LSTM  [17]. Ilustrasi cara kerja dari LSTM (seperti pada  Gambar 1) adalah misalkan akan memprediksi data urutan kedua belas berdasarkan  tiga waktu sebelumnya, yaitu urutan kesembilan, kesepuluh, dan kesebelas.
Gambar 1. Cara Kerja Prediksi Urutan Waktu
Keterangan Gambar 1, t=10, maka, t-1=11, t-2=10, dan t-3=9. Misalkan akan memprediksi urutan waktu kedua puluh, maka t=20, t-1=19, t-2=18, dan t-3=17. Model dari arsitektur LSTM seperti dalam penelitian [18], inputan adalah urutan waktu tertentu (xt), kemudian dihitung nilai h(t-1) urutan satu waktu sebelumnya, dan ditampilkan seperti Gambar 2. Penjelasan Gambar 2, adalah  misalkan  akan  memprediksi  t=20,  maka  untuk  mendapatkannya  dengan  xt  sebagai inputan,  dan  selanjutnya  aan  dihitung  h(t)  ataupun  h(t-1)  seperti  dalam  Persamaan  1  sampai Persamaan 4.
]) , [ ( 1 t t z t x h w z − =  (1)
]) , [ ( 1 t t r t x h w r − =  (2)
]) ,
. [ tanh( ~ 1 t t t t x h r w h − =
(3)
)
~ . ( ) ). 1 (( 1 t t t t t h z h z h + − = − (4)

## Gambar 2. Cara Input Arsitektur LSTM [18]
Cara  kerja  metode  LSTM  ataupun  RNN  hampir  sama,  yaitu  memprediksi  berdasarkan histori urutan waktu sebelumnya [18], [19], [20], [21], dan . Berdasarkan penelitian sebelumnya Kami  mengusulkan  arsitektur  LSTM  untuk  memprediksi  harga  beras  berdasarkan  kualitas premium,  medium,  dan  luar  kulit  dengan  urutan  waktu  dari  Januari  2019  sampai  Desember 2021. Tujuannya mendapatkan harga beras premium, medium, dan luar kulit yang mendekati data aktual di masyarakat Indonesia.

## B. Metode Penelitian

## 1. Dataset
Data yang digunakan adalah data harga beras kualitas premium, medium, dan luar kulit. Data diambil dari bps.go.id dari tahun 2019 sampai 2022, seperti pada Tabel I.
T ABEL I.
D ATASET H ARGA B ERAS Tahun Bulan Premium  Medium Luar Kulit 2019 Januari 10111 9903 9536 2019 Februari 10008 9800 9475 2019 Maret 9815 9555 9271 2019 April 9465 9144 8936 2019 Mei 9462 9143 8953 2019 Juni 9516 9166 9012 2019 Juli 9519 9211 8931 2019 Agustus 9530 9224 9048 2019 September 9594 9301 9141 2019 Oktober 9659 9434 9242 2019 November 9742 9522 9245 2019 Desember 9838 9566 9253 2020 Januari 10033 9805 9519 2020 Februari 10081 9844 9522 2020 Maret 10082 9827 9461 2020 April 10018 9671 8989 2020 Mei 9827 9527 8973 2020 Juni 9919 9445 8926 2020 Juli 9932 9316 8920
Tahun Bulan Premium  Medium Luar Kulit 2020 Agustus 9963 9335 8986 2020 September 9871 9405 9026 2020 Oktober 9813 9463 9147 2020 November 9715 9385 9095 2020 Desember 9788 9383 9056 2021 Januari 9780 9405 9036 2021 Februari 9772 9386 9146 2021 Maret 9607 9154 8742 2021 April 9550 8979 8675 2021 Mei 9627 8910 8710 2021 Juni 9537 8907 8695 2021 Juli 9402 8887 8481 2021 Agustus 9499 8916 8689 2021 September 9456 8962 8589 2021 Oktober 9449 9011 8631 2021 November 9539 9072 8711 2021 Desember 9673 9128 8889

## 2. LSTM (Long Short
Metode  LSTM  adalah  cara  memprediksi  data  berdasarkan  deret  data  beberapa  waktu sebelumnya.  Misalnya  akan  memprediksi data pada urutan kelima berdasarkan  empat waktu sebelumnya,  maka  beberapa  waktu  sebelumnya  adalah  urutan  kesatu,  kedua,  ketiga,  dan keempat. Sehingga data yang ada di Tabel satu akan disusun setiap kualitas premium, medium, dan  luar  kulit  dalam  dataset  sendiri.  Arsitektur  LSTM  yang  dibangun  baik  untuk  kualitas premium, medium, dan luar kulit adalah 4 node di layer input, 50 node di layer hidden LSTM, 50  node  di  layer  hidden  LSTM,  50  node  di  layer  hidden  LSTM,  dan  1  node  di  layer  output (seperti Gambar 3).

## Gambar 3. Arsitektur LSTM yang Diusulkan
Penjelasan  Gambar  3,  misalkan  akan  memprediksi  urutan  waktu  kedelapan  berdasarkan empat urutan waktu sebelumnya, maka t=8, t-1=7, t-2=6, t-3=5, dan t-4=4. Data pada urutan empat waktu sebelumnya digunakan sebagai variabel input, misal x4=t-1, x3=t-2, x2=t-3, x1=t- 4. Sehingga walaupun susunan data dalam urutan waktu, tetap mempunyai variabel input (x) yang berdasarkan waktu sebelumnya dan target (y) [22] (seperti dalam Gambar 4).
Gambar 4. Pemodelan Data Variabel x dan y

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Analisa  hasil  prediksi  pada  kualitas  premium  pada  bulan  Januari  sampai  Juni  2022 menggunakan arsitektur LSTM yang diusulkan seperti dalam Tabel II.
T ABEL II.
H ASIL P REDIKSI H ARGA B ERAS P REMIUM x1 x2 x3 x4 target prediksi MAE 9824.23 9826.88 9786.63 9576.75 9512.63 9623.811 111.181 9826.88 9786.63 9576.75 9512.63 9497.4 9583.5625 86.1625
Berdasarkan arsitektur dari model  LSTM yang diusulkan bahwa layer input mempunyai jumlah neuron sebanyak 4 (seperti pada Gambar 3). Sehingga data harga beras premium dari Januari  sampai  Juni  2022  disusun  seperti  Tabel  2.  Jika  ingin  memprediksi  bulan  Mei,  maka x1=t-4  (Januari),  x2=t-3  (Februari),  x3=t-2  (Maret),  dan  x4=t-1  (April).  Misal  akan memprediksi bulan Juli, maka x1=Maret, x2=April, x3=Mei, x4=Juni. Hasil evaluasi statistik dari model LSTM yang diusulkan untuk memprediksi harga beras premium seperti dalam Tabel III.
T ABEL III.
H ASIL E VALUASI S TATISTIK M ODEL LSTM PADA B ERAS P REMIUM MAE maksimum 93.29 minimum 71.06 Rata-rata 83.4875 Standar deviasi 9.710082
Berdasarkan Tabel 3 Kami  mencoba melakukan ujicoba training data dan testing model sebanyak 4 kali, setiap percobaan dilakukan sebanyak 100 epoch. Dengan hasil MAE terkecil adalah 71.06, dan rata-rata MAE adalah 83.49. Evaluasi dalam proses testing ditampilkan nilai prediksi dalam grafik pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Prediksi Model LSTM pada Beras Premium
Analisa  hasil  prediksi  pada  kualitas  medium  pada  bulan  Januari  sampai  Juni  2022 menggunakan arsitektur LSTM yang diusulkan seperti dalam Tabel IV.
T ABEL IV.
H ASIL P REDIKSI H ARGA B ERAS M EDIUM x1 x2 x3 x4 target prediksi MAE 9381.24 9358.61 9323.35 9104.35 9065.18 9698.37 633.19 9358.61 9323.35 9104.35 9065.18 9007.86 9649.357 641.497
Hasil evaluasi statistik dari model LSTM yang diusulkan untuk memprediksi harga beras medium seperti dalam Tabel 5.
T ABEL V.
H ASIL E VALUASI S TATISTIK M ODEL LSTM PADA B ERAS M EDIUM MAE maksimum 120.41 minimum 70.71 Rata-rata 89.605 Standar deviasi 21.75444
Berdasarkan Tabel V Kami mencoba melakukan ujicoba training data dan testing model sebanyak 4 kali, setiap percobaan dilakukan sebanyak 100 epoch. Dengan hasil MAE terkecil adalah 70.71, dan rata-rata MAE adalah 89.605. Evaluasi dalam proses testing ditampilkan nilai prediksi dalam grafik pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Prediksi Model LSTM pada Beras Medium
Analisa  hasil  prediksi  pada  kualitas  medium  pada  bulan  Januari  sampai  Juni  2022 menggunakan arsitektur LSTM yang diusulkan seperti dalam Tabel VI.
T ABEL VI.
H ASIL P REDIKSI H ARGA B ERAS L UAR K ULIT x1 x2 x3 x4 target prediksi MAE 9038.14 9061.74 9061.05 8853.24 8902.12 9033.516 131.396 9061.74 9061.05 8853.24 8902.12 8848.66 9024.718 176.058
Hasil evaluasi statistik dari model LSTM yang diusulkan untuk memprediksi harga beras luar kulit seperti dalam Tabel 7.
T ABEL VII.
H ASIL E VALUASI S TATISTIK M ODEL LSTM PADA B ERAS L UAR K ULIT MAE maksimum 128.12 minimum 63.51 Rata-rata 96.9925 Standar deviasi 28.13963
Berdasarkan Tabel VII Kami mencoba melakukan ujicoba training data dan testing model sebanyak 4 kali, setiap percobaan dilakukan sebanyak 100 epoch. Dengan hasil MAE terkecil adalah 63.51, dan rata-rata MAE adalah 96.99. Evaluasi dalam proses testing ditampilkan nilai prediksi dalam grafik pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Prediksi Model LSTM pada Beras Luar Kulit
T ABEL VIII.
N ILAI MAE DARI U JICOBA M ODEL LSTM uji coba premium medium luar kulit 1 81 88.28 86.28 2 93.29 79.02 63.51 3 88.6 70.71 128.12 4 71.06 120.41 110.06
Tabel  VIII  merupakan  penjelasan  evaluasi  prediksi  harga  beras  dari  masing-masing kualitas beras. Kami mencoba melakukan training dan testing sebanyak 4 kali, dengan setiap epoch sebanyak 100. Hasil prediksi harga beras premium, medium, dan luar kulit bulan Januari, Februari, Maret, April, Mei, Juni seperti dalam Gambar 8. Keterangan dari Gambar 8, adalah titik  warna  merah  adalah  data  aktual,  dan  titik  warna  biru  adalah  hasil  prediksi.  Gambar  8 menjelaskan masing-masing jenis beras yang diprediksi (a) beras premium, (b) beras medium, dan (c) beras luar kulit.
(a) Beras Premium
(b) Beras Medium (c) Beras Luar Kulit Gambar 8. Hasil Prediksi Harga Beras
9200 9300 9400 9500 9600 9700 9800 9900 0 1 2 3 4 5 6 7 H ar ga Bulan Harga Beras Premium
8900 9000 9100 9200 9300 9400 9500 9600 9700 9800 0 1 2 3 4 5 6 7 H ar ga Bulan Harga Beras Medium
8550 8600 8650 8700 8750 8800 8850 8900 8950 9000 9050 9100 0 1 2 3 4 5 6 7 H ar ga Bulan Harga Beras Luar Kulit

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini membuat model prediksi harga beras dengan model Neural Network LSTM. Model LSTM yang Kami usulkan untuk memprediksi harga beras (premium, medium, dan luar kulit) baik. Model LSTM yang dibuat dapat memprediksi harga beras dengan nilai MAE kecil. Dibuktikan dengan nilai rata-rata MAE antara hasil prediksi terhadap data aktual yaitu 83,49 (harga beras premium); 89,6 (harga beras medium); dan 96,99 (harga beras luar kulit).

## R EFERENSI
[1] N.  Nafi  and  M.  Khudori,  “Rice  Price  Prediction  System  Based  on  Rice  Quality  and Milling Level using Multilayer Perceptron,” vol. 7, no. 1, pp. 39–43, 2022.
[2] R.  Ramadania,  “Peramalan  Harga  Beras  Bulanan  di  Tingkat  Penggilingan  dengan Metode Weighted Moving Average,” Bimaster , vol. 7, no. 4, 2018.
[3] Nur Nafi’iyah and E. Rakhmawati, “Analisis Regresi Linear dan Moving Average Dalam Memprediksi Data Penjualan Supermarket,” J. Teknol. Inf. DAN Komun. , vol. 12, no. 1, 2021, doi: 10.51903/jtikp.v12i1.230.
[4] 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, 2020.
[5] R.  Bagaskara  and  R.  Putra,  “Multivariate  Time  Series  Forecasting  pada  Penjualan Barang Retail dengan Recurrent Neural Network,” pp. 71–82, 2022.
[6] A. A. Fardhani, D. I. N. Simanjuntak, and A. Wanto, “Prediksi Harga Eceran Beras Di Pasar Tradisional Di 33 Kota Di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J. Infomedia , vol. 3, no. 1, 2018.
[7] A. Noor, “Perbandingan Algoritma Support Vector Machine Biasa dan Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization untuk Prediksi Gempa Bumi,” J. Hum. Teknol. , 2018, doi: 10.34128/jht.v4i1.37.
[8] B.  D.  Setiawan,  F.  A.  Bachtiar,  and  G.  Ramadhona,  “Prediksi  Produktivitas  Padi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , 2018.
[9] H.  W.  Herwanto,  T.  Widiyaningtyas,  and  P.  Indriana,  “Penerapan  Algoritme  Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i4.537.
[10]  A. Fitri Boy, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil (CPO) Pasar Domestik Menggunakan Algoritma Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara),” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4307, no. 2, pp. 78– 85, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR.
[11]  I.  R.  Akolo,  “PERBANDINGAN  EXPONENTIAL  SMOOTHING  HOLT-WINTERS DAN  ARIMA  PADA  PERAMALAN  PRODUKSI  PADI  DI  PROVINSI GORONTALO,” J. Technopreneur , 2019, doi: 10.30869/jtech.v7i1.314.
[12]  V.  Wuwung,  N.  Nainggolan,  and  M.  Paendong,  “Prediksi  Harga  Beras  Sultan  dan Membramo di Kota Manado dengan Menggunakan Model ARIMA,” J.  MIPA ,  2013, doi: 10.35799/jm.2.1.2013.739.
[13]  E.  Kurniawati  and  O.  Yantri,  “PEMODELAN  JUMLAH  KUNJUNGAN WISATAWAN  MANCANEGARA  DI  BATAM  DENGAN  MENGGUNAKAN ARIMA  DAN  REGRESI  TIME  SERIES,” J.  Dimens. ,  vol.  7,  no.  3,  2018,  doi: 10.33373/dms.v7i3.1716.
[14]  N.  Syamsiah  Oktaviani  and  I.  Purwandani,  “Penerapan  Neural  Network  Untuk Peramalan  Data  Time  Series  Univariate  Jumlah  Wisatawan  Mancanegara,” J.  Mantik
Penusa , vol. 3, no. 3, 2019.
[15]  C. C. Chen, J. H. Chang, F. C. Lin, J. C. Hung, C. S. Lin, and Y. H. Wang, “Comparison of Forcasting Ability between Backpropagation Network and ARIMA in the Prediction of Bitcoin Price,” 2019, doi: 10.1109/ISPACS48206.2019.8986297.
[16]  H. Prasetyanwar and Jondri, “Peramalan nilai tukar IDR-USD menggunakan long short term memory,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 2, 2018.
[17]  A.  Hamdianah,  “Comparison  of  Neural  Network  and  Recurrent  Neural  Network  to Predict Rice Productivity in East Java,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.25126/jitecs.202053182.
[18]  A. M. Bahador, “The accuracy of the LSTM model for predicting the S&P 500 index and the difference between prediction and backtesting,” Degree Proj. Technol. , 2018.
[19]  K. Park, J. Kim, and J. Lee, “Visual Field Prediction using Recurrent Neural Network,” Sci. Rep. , vol. 9, no. 1, 2019, doi: 10.1038/s41598-019-44852-6.
[20]  A. Moghar and M. Hamiche, “Stock Market Prediction Using LSTM Recurrent Neural Network,” in Procedia
Computer Science , 2020, vol. 170, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.049.
[21]  A.  H.  Bukhari,  M.  A.  Z.  Raja,  M.  Sulaiman,  S.  Islam,  M.  Shoaib,  and  P.  Kumam, “Fractional neuro-sequential ARFIMA-LSTM for financial market forecasting,” IEEE Access , vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2985763.
[22]  S. Siami-Namini and A. S. Namin, “Forecasting Economics and Financial Time Series:
ARIMA vs. LSTM,” pp. 1–19, 2018, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/1803.06386.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  lembaga  penelitian  Universitas  Islam  Lamongan  (Litbang  Pemas), yang membantu dalam publikasi artikel ilmiah.