## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1137 − 1145 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2229

## Prediksi Harga Komoditas Pangan Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM)
Rizki Mugi Setya Adi, Sudianto *
Fakultas Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas, Indonesia Email: 1 20102156@ittelkom-pwt.ac.id, 2,* sudianto@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: sudianto@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 24/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Pangan merupakan kebutuhan pokok bagi keberlangsungan hidup manusia. Adanya pangan, dipengaruhi oleh produksi dan harga jual. Permasalahan yang ada, produsen pangan merugi dengan dinamisnya harga jual. Selain itu, harga jual yang murah tidak sepadan dengan biaya produksi yang telah dihabiskan, khusunya produsen pangan pada komoditas pertanian yaitu petani lokal.  Petani  lokal  merugi  karena  tidak  mengetahui  harga  komoditas  saat  menjual  hasil  pertaniannya.  Selain  itu,  permainan tengkulak yang menyebabkan petani lokal menjual hasil panennya dengan harga rendah. Sehingga dari permasalahan yang ada, diperlukan  prediksi harga komoditi untuk membantu petani mengetahui harga komoditi sebelum menjual hasil pertaniannya ke Pasar. Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan prediksi harga komoditas pangan khusunya di Banyumas, agar petani lokal dapat mengetahui harga komoditas sebelum dijual ke  Pasar. Metode Deep Learning yang digunakan yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) yang mampu mengingat kumpulan informasi yang telah disimpan dalam jangka waktu panjang dengan data time series . Hasil yang diperoleh, model mampu melakukan prediki harga komoditas pangan. Sementara itu, model prediksi dengan epoch 50 menunjukkan Root Mean Squared Error (RMSE) terendah dengan nilai 79.19%.
Kata Kunci: Harga; Kecerdasan Buatan; LSTM; Pangan; Prediksi
Abstract −Food is a basic need for human survival. The existence of food is influenced by production and selling prices. The problem that exists is that food producers lose out with the dynamics of selling prices. In addition, the low selling price is not commensurate with the production costs that have been spent, especially for food producers in agricultural commodities, namely local  farmers.  Local  farmers  lose  money  because  they  do  not  know  the  price  of  commodities  when  selling  their  agricultural products. In addition, the game of intermediaries causes local farmers to sell their crops at low prices. So from the existing problems, it is necessary to predict commodity prices to help farmers determine the commodity prices before selling their agricultural products to the market. This study aims to predict the price of food commodities, especially in Banyumas, so that local farmers can find the price of commodities before they are sold to the market. The Deep Learning method used is Long Short-Term Memory (LSTM), which can remember a collection of information that has been stored for a long time with time series data. The results obtained, the  model  can  predict  food  commodity  prices.  Meanwhile,  the  prediction  model  with  epoch  50  shows  the  lowest  Root  Mean Squared Error (RMSE) with a value of 79.19%.
Keywords : Artificial Intelligence; Food; LSTM; Prediction; Price

## 1. PENDAHULUAN
Banyumas  merupakan  salah  satu  daerah  di  provinsi  Jawa  Tengah  yang  memiliki  potensi  yang  besar  dalam  sektor pertanian.  Pertanian  di  Banyumas  dapat  dijadikan  sebagai  sektor  strategis  dalam  pembangunan  dan  peningkatan perekonomian  daerah.  Berdasarkan  data  Badan  Statistik  (BPS)  Jawa  Tengah,  pada  tahun  2020  produksi  padi  di Kabupaten Banyumas mencapai 290.756 ton, dengan produksi beras sebesar 166.341 ton, dan tahun 2021 produksi padi 296.383 ton dengan produksi beras sebesar 169.559 ton [1], sehingga pertanian di Banyumas memiliki potensi untuk berkembang pesat kedepannya [2]. Permasalahan yang ada, nilai Tukar Petani (NTP) Jawa Tengah Desember 2020 sebesar 101,49 atau turun -0,69% dibanding NTP bulan sebelumnya sebesar 102,19. Penurunan NTP disebabkan Indeks Harga yang diterima Petani (It) mengalami penurunan -0,27% lebih rendah dibanding kenaikan indeks harga yang dibayar petani (Ib) sebesar 0,42 persen [3]. Sehingga kejadian ini menyebabkan harga jual hasil panen di wilayah Banyumas tidak sepadan dengan biaya produksi yang dihabiskan.
Sementara  itu,  permainan  tengkulak  terhadap  monopoli  harga  kepada  petani  yang  mengakibatkan  petani merugi, karena petani menjual hasil panennya dengan harga rendah. Hal ini disebabkan petani kurangnya informasi dan pengetahuan tentang harga komoditi terkini. Bahkan berbagai transaksi penting petani dilakukan secara tradisional seperti menjual hasil panennya kepada tengkulak / agen, sehingga tidak jarang petani dirugikan, menjadi obyek para pedagang yang memiliki peralatan dan jaringan yang lebih baik dan luas. Akibatnya, sebagian besar petani merugi. Bukan hanya itu saja, dalam penjualan komoditi pertanian, ternyata rantai yang terlalu panjang hanya menguntungkan tengkulak/agen  tetapi  merugikan  petani  dikarenakan  harga  yang  tidak  sesuai  dengan  ekspektasi  petani.  Selain  itu, lemahnya posisi tawar petani menyebabkan rendahnya harga hasil panen pada komoditi di tingkat petani.
Dari permasalahan yang ada, penelitian ini menawarkan solusi untuk melakukan prediksi harga komoditi. Hal ini menjadi penting untuk membantu petani mengetahui harga komoditi sebelum menjual hasil pertaniannya ke Pasar, dan juga membantu petani lokal untuk meminimalisir rantai tranksasi perdagangan. Prediksi harga komoditi dilakukan pada hasil pertanian di wilayah Banyumas menggunakan algoritme Deep Learning yaitu Long Short-Term Memory (LSTM). Penggunaan Deep Learning pada sistem rekomendasi lebih sesuai, dimana salah algoritme Deep Learning mampu bekerja dengan data yang besar. Metode Long Short-Term Memory (LSTM) juga merupakan subkelas dari Deep Learning dan termasuk dari salah satu algoritme yang dikembangkan berdasarkan algoritme Recurrent Neural

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1137 − 1145 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2229
Network  (RNN),  dan  dapat  digunakan  untuk  mengekstrak  informasi  dari  data.  Deep  Learning  dapat  melakukan klasifikasi berupa citra teks [4] maupun citra [5]. Selain itu, LSTM mampu mengingat kumpulan informasi yang telah disimpan dalam jangka waktu panjang.
Pada  penelitian  sebelumnya,  pendekatan  Deep  Learning  dalam  melakukan  prediksi  telah  banyak  dilakukan seperti melakukan prediksi harga ponsel dengan Random Forest [6], Prediksi mata uang Bitcoin menggunakan LSTM dan sentiment analisis pada Sosial Media [7], Price movement prediction of cryptocurrencies menggunakan sentiment analysis and Machine Learning [8], Prediksi harga cryptocurrency menggunakan algoritme LSTM [9], Prediksi harga minyak mentah menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) [10], Prediksi belanja pemerintah Indonesia menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) [11], Prediksi penggunaan energi listrik pada rumah hunian menggunakan Long Short-Term Memory [12]. Namun pada penelitian ini, prediksi dilakukan pada komoditas pangan dari hasil pertanian menggunakan algoritme LSTM.
Oleh  kerena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  melakukan  prediksi  harga  komoditi  pangan  menggunakan LSTM. Komiditi pangan yang dipilih yaitu komoditi beras dan jagung. Karena kedua komoditi ini menjadi komoditi unggulan di Banyumas. Selain itu, beberapa skenario dilakukan untuk memperoleh model yang maksimum.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dirancang  berdasarkan  beberapa  proses:  (1) Data  Collection ;  (2)  praprocessing  data;  (3)  pembuatan model LSTMS; (4) pengujian model; (5) visualisasi. Detail alir dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alir penelitian
Pada Gambar 1. pengumpulan data dilakukan pada tahun 2017 hingga 2022. Kemudian dilakukan praproses dengan melakukan normalisasi. Setelah itu, data dibagi menjadi data training dan testing untuk membangun model prediksi menggunakan LSTM. Terakhir, model LSTM yang optimal akan digunakan untuk melakukan prediksi harga komoditi.

## 2.1 Data Collection
Data yang digunakan adalah data harga beras medium di Banyumas, dimana data yang diambil difokuskan pada harga di Pasar tradisional di Banyumas yaitu Pasar Wage dan Pasar Manis. Data diambil dari website https://hargajateng.org/ dari rentang waktu januari 2017 hingga juni 2022. Kemudian data dikumpulkan secara manual dan dijadikan satu ke dalam file Excel.

## 2.2 Praprocessing Data
Tujuan praprocessing data dilakukan untuk mamastikan bahwa data yang tersedia berupa time series . Dari data yang tersedia, terdapat nilai data yang hilang atau kosong ( missing value ). Sehingga treatmen ini dilakukan sebagai langkah untuk membentuk data time series. Nilai data yang hilang (missing data) pada penelitian ini dilakukan dengan mencari nilai rata-rata perbulan dari harga beras. Kemudian nilai rata-rata diisikan pada bagian yang kosong. Misal rata-rata bulan januari Rp.10.000 maka untuk nilai yang hilang pada bulan januari diisi dengan nilai rata-rata bulannya yaitu Rp.10.000. Selanjutnya data yang telah kosong yang telah terisi ditampilkan grafik dataset time series untuk melihat kondisi fluktuasi harga selama lima tahun terakhir.
Selain itu, praprocessing juga melakukan normalisasi dataset. Pada penelitian ini, normalisasi menggunakan min-max dengan batas range nilainya dari 0 sampai 1. Normalisasi min-max dilakukan untuk meminimalisasi atau menghindari  nilai  yang  rentangnya  besar  mendominasi  nilai  yang  rentangnya  kecil.  Normalisasi  min-max  pada penelitian ini menggunakan library python Scikit-learn MinMaxScaler.
2.3 Algoritme Long Short Term-Memory ( LSTM)
Long Short Term-Memory (LSTM) merupakan turunan dari arsitektur Recurrent Neural Network (RNN) yang dibuat untuk mengatasi permasalahan mengatasi vanishing gradien yang sering terjadi pada RNN [10]. Metode Long Short- Term  Memory (LSTM)  merupakan  sub  kelas  dari Deep  Learning dan  termasuk  dari  salah  satu  algoritme  yang dikembangkan berdasarkan algoritme Recurrent Neural Network (RNN ) , dan dapat digunakan untuk klasifikasi dan mengekstrak informasi dari data [13]–[15].
Data
Collection
Pra Processing Model LSTM Training & Testing Pengujian model Visualisasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1137 − 1145 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2229
Pada  penelitian  ini,  pemodelan  LSTM  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  model  yang  dapat memprediksi  harga  beras  di  Pasar  Manis  dan  Pasar  Wage,  Banyumas.  Proses  pemodelan  dan  pengujian  prediksi dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python,  dan  menggunakan framework Keras  dengan Tensorflow. Kemudian beberapa pustaka Python seperti Scikit-learn, Pandas, Matplotlib, Numpy, dan Seaborn.
Gambar 2. Struktur LSTM
Pada  Gambar  2.  inputan  LSTM  dimulai  melalui komponen forget  gate ( f t ). Pada  bagian  ini  informasi  yang tidak  dibutuhkan  akan dihilangkan menggunakan  fungsi  sigmoid.  Setelah  itu  membentuk  kandidat  vector  baru menggunakan  fungsi  aktivasi  tanh  yang  ditambahkan  pada  bagian cell  state .  Terakhir, output  gate dihasilkan  dari perkalian sigmoid dan nilai output tanh, dalam menghitung LSTM dapat menggunakan Formula 1 dan Formula 2.
𝑜 𝑡 = 𝜎(𝑊 0 ∗ [ℎ 1−1, 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 0 ) (1)
ℎ 𝑡 = 𝑜 𝑐 ∗ tanh⁡(𝑐 𝑡 ) (2)
Selanjutnya,  pada  penelitian  ini  untuk  memperoleh  model  yang  mampu  bekerja  dengan  baik,  dilakukan beberapa skenario nilai epoch yang berbeda, yaitu epoch 50,100, dan 150. Kemudian pembagian training dan testing dilakukan split secara rundom 80:20 [16], [17].

## 2.4 Root Mean Squared Error (RMSE)
RMSE merupakan pengukuran dengan menghitung perbedaan nilai dari prediksi sebuah model sebagai estimasi nilai observasi. RMSE menghasilkan akar kuadran Mean Square Error. Estimasi keakuratan model ditandai dengan nilai RMSE yang kecil. Sehingga semakin kecil nilai RMSE maka semakin akurat model yang didapatkan [18].
Dalam  menghitung  RMSE,  nilai  actual  dan  peramalan  dikuadrakan  dan  dijumlahkan  keseluruhan  hasil. Kemudian  dibagi  dngan  banyaknya  data,  dan  dihitung  Kembali  nilai  dari  akadr  kuadratnya.  Perhitungan  untuk memperoleh RMSE menggunaan Formula 3.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ⁡ √ ∑ (𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (3)
Dimana: At  = Nilai data Aktual Ft    = Nilai hasil peramalan N    = banyaknya data ∑     = Summation (Jumlahkan keseluruhan  nilai)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Ekploratif
Data eksploratif dilakukan untuk memahami pola data sebelum dilakukan treatmen lebih lanjut. Pada penelitian ini, data yang telah terkumpul dilakukan visualisasi berupa rangkain data time series dari kejadian harga jual komoditi. Namun, dalam menyusun rangkaian data time series, terdapat juga kendala pada harga yang disebabkan missing values karena tidak adanya data. Sehingga dilakukan proses pembenahan missing values dengan menghitung rerata kejadin pada setiap bulannya dari harga komoditi.
Hasil dari proses penanganan missing values dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2. Pada Tabel 1 dan 2, sample penanganan missing  values dilakukan perhitungan rerata dari  masing-masing  bulan pada tiap tahunnya.  Maka dari data yang kosong, akan diganti nilainya dengan nilai rerata pada bulan atau hari yang sama.
Tabel 1. Hasil penanganan missing values pada data Pasar Manis Tahun Bulan Hasil Praprocessing 2017 Januari 8579 2018 Januari 12005

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1137 − 1145 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2229
2019 Januari 10182 2020 Januari 10000 2021 Januari 10000 2022 Januari 10382 Tabel 2. Hasil penanganan missing values pada data Pasar Wage Tahun Bulan Hasil Praprocessing 2017 Januari 8500 2018 Januari 11868 2019 Januari 9873 2020 Januari 9500 2021 Januari 9500 2022 Januari 10382
Selanjutnya, data time series yang telah  tersedia di  visualisasikan seperti pada Gambar 3. Hal  ini dilakukan untuk  mengetahui pola harga pada kurun  waktu  lima tahun terakhir. Pada Gambar 3,  grafik  harga komoditi beras, relative fluktuatif dengan harga jual dikisar 9,500 hingga 10,500 di Pasar Manis, sedangkan harga jual 9,000 hingga 10,000 di Pasar Wage. Meskipun diantara kedua pasar terdapat harga jual yang melonjak pada harga jual 12,000 pada tahun 2018.
Gambar 3. Grafik harga beras pada Pasar Manis dan Pasar Wage 2017 hingga Juni 2022
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  normalisasi.  Normalisasi  dilakukan  untuk  meminimalisasi  nilai  yang rentangnya besar mendominasi nilai yang rentangnya kecil. Normalisasi menggunakan min-max dengan batas range nilainya  dari  0  sampai  1.  Hal  ini  bertujuan  agar  data  mudah  diproses  dan  mengurangi  redudansi. Sample dalam melakukan normalisasi seperti pada Tabel 3 dan Tabel 4. Kemudian visualisasi hasil normalisasi dapat dilihat pada Gambar 4.
Tabel 3. Hasil normalisasi dataset pada Pasar Manis Tanggal Data Aktual Data normalisasi 2017-01-01 8579 0.071538 2017-01-02 8579 0.071538 2017-01-03 8500 0.051282 2017-01-01 8579 0.054054 2017-01-02 8500 0.071538 2017-01-03 8500 0.054054

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1137 − 1145 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2229
Tabel 4. Hasil normalisasi dataset pada Pasar Wage Tanggal Data Aktual Data normalisasi 2017-01-01 8500 0.054054 2017-01-02 8500 0.054054 2017-01-03 8500 0.054054 2017-01-01 8500 0.054054 2017-01-02 8500 0.054054 2017-01-03 8500 0.054054
Pada  Gambar  4.  merupakan  hasil  normalisasi  dari  kedua  pasar,  yaitu  di  Pasar  Manis  dan  Pasar  Wage. Normalisasi ditunjukkan dengan nilai fluktuatif berkisar pada angka 0 hingga 1. Pada data normalisasi Pasar Manis rerata 0,3 hingga 0,5. Sedangkan pada Pasar Wage rerata 0,2 hingga 0,4.
Visualisasi pada data Gambar 3 dan Gambar 4 memiliki pola yang sama, hal ini menunjukan normalisasi tidak merubah  pola,  namun  lebih  mempermudah  dalam  proses  identifikasi.  Karena  data  normalisasi  dibutuhkan  untuk pembelajaran mesin atau melatih data dalam membangun model dengan algoritme LSTM.
Gambar 4. Grafik normalisasi harga pada Pasar Manis dan Pasar Wage 2017 hingga Juni 2022

## 3.2 Prediksi Harga dengan LSTM
Pada penelitian ini, prediksi harga dilakukan berdasarkan hasil dari model yang optimal. Pembuatan model dilakukan dengan beberapa skenario dan parameter. Skenario yang dilakukan yaitu membagi nilai epoch dengan tiga skenario; 50 epoch ,  100 epoch dan  150 epoch .  Hal  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  model  yang  optimal.  Kemudian  untuk parameter yang digunakan dalam membangun model prediksi yaitu parameter arsitektur, fungsi aktivasi dan dropout rate sesuai pada Tabel 5.
Tabel 5. Parameter yang digunakan dalam membangun model LSTM Parameter Spesisifikasi Arsitektur 1 LSTM layer dengan 75-unit Neuron & 1 Dense layer Fungsi aktivasi Tanh Dropout rate 0.05 Optimizer Adam
Berdasarkan tiga skenario, diperoleh hasil RMSE pada Pasar Manis masing-masing berurutan ( epoch 50 hingga 150) 79.192; 80.680 dan 79.285. Sedangkan pada Pasar Manis masing-masing berurutan ( epoch 50 hingga 150) yaitu 87.486; 91.191 dan 90.363. Dari kedua data yang telah dilakukan training dan testing , yaitu di Pasar Manis dan Pasar Wage epoch 50  memperoleh  hasil  RMSE  lebih  kecil  dan  optimal.  Sehingga,  model  LSTM  yang  dipilih  untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1137 − 1145 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2229
melakukan prediksi harga pangan yaitu model LSTM dengan epoch 50. Detail hasil RMSE dari kedua data pasar dapat dilihat pada Tabel  6. dan Tabel  7. Kemudian untuk visualisasi  grafik  dapat  dilihat pada Gambar 5, Gambar 6 dan Gambar 7.
Tabel 6. Hasil RMSE Pasar Manis Neuron Epoch RMSE 75 50 79.192 75 100 80.680 75 150 79.285 Tabel 7. Hasil RMSE Pasar Wage Neuron Epoch RMSE 75 50 87.486 75 100 91.191 75 150 90.363
Gambar 5. Grafik pengujian prediksi harga di Pasar Manis dan Pasar Wage dengan epoch 50

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1137 − 1145 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2229
Gambar 7. Grafik pengujian prediksi harga di Pasar Manis dan Pasar Wage dengan epoch 150
Selanjutnya, dari model LSTM epoch 50 dilakukan prediksi harga pada bulan September 2022. Berdasarkan hasil prediksi harga pada satu bulan kedepan atau 15 hari kedepan, Harga pada Pasar Manis rerata Rp. 9831 sedangkan pada  Pasar  Wage  rerata  Rp.  9981.  Selain  itu,  pola  prediksi  harga  komoditi  cendereng  melandai  rendah.  Hal  ini menunnjukan terdapat kemungkinan harga komoditi turun. Visualisasi hasil prediksi harga pada masing-masing pasar dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7. Sedangkan untuk harga harian dapat dilihat pada Tabel 8.
Gambar 6. Grafik Prediksi harga jual di Pasar Manis pada bulan September 2022
Gambar 7. Grafik Prediksi harga jual di Pasar Wage pada bulan September 2022

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1137 − 1145 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2229
Tabel 8. Prediksi harga pangan pada bulan September 2022 Tanggal Pasar (Harga) Manis Wage 2022-07-01 Rp. 9953 Rp. 9976 2022-07-02 Rp. 9942 Rp. 9972 2022-07-03 Rp. 9928 Rp. 9966 2022-07-04 Rp. 9912 Rp. 9958 2022-07-05 Rp. 9895 Rp. 9950 2022-07-06 Rp. 9876 Rp. 9941 2022-07-07 Rp. 9857 Rp. 9932 2022-07-08 Rp. 9836 Rp. 9922 2022-07-09 Rp. 9816 Rp. 9912 2022-07-10 Rp. 9795 Rp. 9902 2022-07-11 Rp. 9774 Rp. 9891 2022-07-12 Rp. 9752 Rp. 9880 2022-07-13 Rp. 9731 Rp. 9869 2022-07-14 Rp. 9710 Rp. 9859 2022-07-15 Rp. 9690 Rp. 9848
Pada Tabel  8. prediksi  harga selama 15 hari  pada bulan September 2022 rerata pada kedua Pasar yaitu Rp. 9874.  Kemudian  tren  harga  dari  kedua  pasar  cenderenung  melandai  menurun.  Sehingga  ini  dapat  dijadikan pengetahuan maupun informasi bagi petani ketika menjual hasil pertaniannya ke Pasar.

## 4. KESIMPULAN
Kepastian harga komoditas pangan sangat berpengaruh kepada produsen pangan, khususnya petani. Kepastian harga akan berdampak pada kesejahteraan petani. Prediksi harga komoditas pangan yang telah dilakukan, membantu petani dalam mengetahui fluktuatif harga pangan terutama harga komoditi di pasar tradisional seperti pasar Manis dan pasar Wage.  Berdasarkan  model  prediksi  yang  diperoleh,  model  dengan  akurasi error terendah  (RMSE)  yaitu  79.17%. Selain itu, harga pangan pada bulan September 2022 akan megalami tren menurun atau harga komoditas cenderung rendah dengan harga rerata Rp 9831 di Pasar Manis dan Rp 9981 di Pasar Wage.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  BELMAWA  (Direktorat  Jenderal  Pembelajaran  dan  Kemahasiswaan) melalui program PKM (Program Kreativitas Mahasiswa) yang telah mendukung pembiayaan dalam kegiatan ini.

## REFERENCES
[1] [BPS] Badan Pusat Statistik, “Badan Pusat Statistik Kabupaten Banyumas,” 2021.
[2] BPS Jawa Tengah, “Jawa Tengah Dalam Angka 2021,” pp. 1–935, 2021.
[3] Badan Pusat Statistik, “Provinsi Jawa Tengah Dalam Angka Jawa Tengah Province in Figures 2022,” 2022.
[4] W. Afandi, S. N. Saputro, A. M. Kusumaningrum, H. Ardiansyah, M. H. Kafabi, and S. Sudianto, “Klasifikasi Judul Berita Clickbait menggunakan RNN-,” J. Pengemb. IT , vol. 7, no. 2, pp. 85–89, 2022.
[5] Sudianto,  Y.  Herdiyeni,  A.  Haristu,  and  M.  Hardhienata,  “Chilli  quality  classification  using  deep  learning,”  2020.  doi: 10.1109/ICOSICA49951.2020.9243176.
[6] S. Saadah and H. Salsabila, “Prediksi Harga Ponsel Menggunakan Metode Random Forest,” J. Komput. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 24–32, 2021.
[7] A. D. Arisandi and L. Atika, “Prediksi Mata Uang Bitcoin Menggunakan LSTM Dan Sentiment Analisis Pada Sosial Media,” J. Ilm. Komputasi , vol. 19, no. 4, pp. 559–566, 2020, doi: 10.32409/jikstik.19.4.370.
[8] F. Valencia, A. Gómez-Espinosa, and B. Valdés-Aguirre, “Price movement prediction of cryptocurrencies using sentiment analysis and machine learning,” Entropy , vol. 21, no. 6, 2019, doi: 10.3390/e21060589.
[9] Moch Farryz Rizkilloh and Sri Widiyanesti, “Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory  (LSTM),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  25–31,  2022,  doi: 10.29207/resti.v6i1.3630.
[10]  J. Veri, Surmayanti, and Guslendra, “Prediksi Harga Minyak Mentah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Crude Oil Price Prediction Using Artificial Neural Network,” vol. 21, no. 3, pp. 503–512, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1382.
[11]  Sabar Sautomo and Hilman Ferdinandus Pardede, “Prediksi Belanja Pemerintah Indonesia Menggunakan Long Short-Term Memory  (LSTM),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  99–106,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i1.2815.
[12]  I. N. K. Wardana, N. Jawas, and I. K. A. A. Aryanto, “Prediksi Penggunaan Energi Listrik pada Rumah Hunian Menggunakan Long Short-Term Memory,” TIERS Inf. Technol. J. , vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[13]  S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long Short-Term Memory,” Neural Comput. , vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 1997, doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735.
[14]  X. Bai, “Text Classification based on LSTM and Attention,” pp. 29–32, 2018, doi: 10.1109/ICDIM.2018.8847061.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1137 − 1145 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2229
[15]  R. Jing, “A Self-attention Based LSTM Network for Text Classification,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1207, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1207/1/012008.
[16]  S. Sudianto, P. Wahyuningtias, H. W. Utami, U. A. Raihan, and H. N. Hanifah, “Comparison Of Random Forest And Support Vector Machine Methods On Twitter Sentiment Analysis ( Case Study : Internet Selebgram Rachel Vennya Escape From Quarantine ) Perbandingan Metode Random Forest Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Twitt,” Jutif , vol. 3, no. 1, pp. 141–145, 2022.
[17]  S.  Chandra  Ayunda  Apta,  N.  Trivetisia,  N.  A.  Winanti,  D.  P.  Martiyaningsih,  T.  W.  Utami,  and  S.  Sudianto,  “Analisis Komparasi Algoritma Machine Learning untuk Sentiment Analysis,” J. Pengemb. IT , vol. 7, no. 2, pp. 80–84, 2022.
[18]  T. Chai and R. R. Draxler, “Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE),” Geosci. Model Dev. , vol. 7, no. 3, pp. 1247–1250, 2014, doi: 10.5194/gmd-7-1247-2014.