## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 9 Issue 3 2022 Pages 800 - 811 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v9i3.593 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## PERBANDINGAN MODEL LSTM DAN GRU UNTUK MEMPREDIKSI HARGA MINYAK GORENG DI INDONESIA
Mochammad Agus Sholeh 1* , Rahmat Hidayat 2 1,2 Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
* e-mail: mochammad.agus18098@student.unsika.ac.id
Abstract: Cooking  oil,  a  food  ingredient  used  for  cooking,  has  increased  in  price  in Indonesia. Based on the Indonesian Strategic Food Price Center data, cooking oil reached twice  the  regular  price  at  the  beginning  of  2022.  Long  Short-Term  Memory  and  Gated Recurrent Units are several ways to predict time domain data. The data set for prediction is  cooking  oil  price  data  for  the  last  three  years  in  the  Indonesian  Strategic  Food  Price Center data. The data taken is pre-processed by changing the data type and filling in the blank day data with the previous day's value. Data that has been pre-processed is modeled using  Long  Short-Term  Memory  and  Gated  Recurrent  Units.  Modeling  obtained  Error, Loss, and selection of the best unit and dropout model parameters in making predictions for both types of models. As a result, this research compared the prediction results of the Long Short-Term Memory model and the Gated Recurrent Unit on the cooking oil data set and predict price changes that will occur during the following year.

## Keywords: Cooking Oil, Gated Recurrent Unit, Long Short-Term Memory
Abstrak: Minyak goreng merupakan bahan pangan yang digunakan sebagai bahan untuk memasak  mengalami  kenaikan  harga  di  Indonesia.  Tercatat  pada  data  Pusat  Harga Pangan  Strategis  Indonesia,  minyak  goreng  mencapai  harga  dua  kali  lipat  dari  harga normal  pada  awal  tahun  2022.  Long  Short-Term  Memory  serta  Gated  Recurrent  Unit merupakan beberapa cara untuk memprediksi data domain waktu. Data set untuk prediksi merupakan  data  harga  minyak  goreng  selama  tiga  tahun  terakhir  pada  data  Pusat  Harga Pangan  Strategis  Indonesia.  Data  yang  telah  diambil  dilakukan  pre-processing  dengan mengubah  tipe  data  dan  mengisi  data  hari  yang  kosong  dengan  nilai  hari  sebelumnya. Data yang telah dilakukan pre-processing dilakukan pemodelan dengan Long Short-Term Memory  serta  Gated  Recurrent  Unit.  Pemodelan  didapatkan  Error,  Loss  dan  pemilihan parameter  model  unit  dan  dropout  terbaik  dalam  melakukan  prediksi  untuk  kedua  tipe model. Hasil penelitian ini  menganalisis  perbandingan hasil prediksi model Long Short- Term  Memory  beserta  Gated  Recurrent  Unit  pada  data  set  minyak  goreng  dan memprediksi perubahan harga yang akan terjadi selama satu tahun berikutnya.
Kata Kunci: Gated Recurrent Unit, Long Short-Term Memory, Minyak Goreng
Copyright (c) 2022 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Minyak  Goreng  merupakan  minyak  yang  dihasilkan  oleh  pemurnian  bagian tumbuhan,  hewan,  bahkan  dibuat  secara  sintetik  untuk  digunakan  sebagai penggoreng makanan (Sitepoe, Nusantara,  Andarnuswari, 2008). Dari jenisnya, Kurniadi  (2022)  menyebutkan  bahwa  minyak  goreng  yang  terdapat  di  Indonesia
terdiri  dari  dua  tipe,  minyak  goreng  curah  yang  dijual  kepada  konsumen  tanpa merek,  dan  minyak  goreng  bermerek.  Minyak  goreng  yang  merupakan  bahan untuk  memasak  mengalami  kenaikan  harga  lebih  dari  100  persen  harga  biasanya pada beberapa wilayah di Indonesia pada awal tahun 2022 (Kompas, 2022). Data Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Strategis  Indonesia  (disingkat  menjadi  PIHPS) mencatumkan  temuan  harga  tertinggi  minyak  goreng  berada  pada  harga ±Rp.24.000,00 pada bulan April 2022 (PIHPS, 2020).
LSTM  dan  GRU  merupakan  modifikasi  arsitektur  dari Recurrent  Neural Network (RNN)  yang  memiliki forget  gate namun  pada  GRU  tidak  memiliki output  gate (Britz,  2015; Gers,  Schmidhuber,    Cummins,  2000) .  LSTM  dapat memiliki  kemampuan  mempelajari  data,  memprediksi  suatu  data  dan  banyak digunakan dalam mengelola teks, video, serta data deret waktu tertentu. Di LSTM terdapat istilah cell state yang akan diteruskan ke setiap cell ( Wisyaldin, Luciana, Pariaman, 2020) .

## Gambar 1. Sel LSTM
Dalam menjelaskan gambar 1 tersebut, penulis merujuk Wisyaldin, Luciana, Pariaman  (2020)  yang  menerangkan  bahwa LSTM  memiliki  tiga  gerbang, forget,  input ,  dan output ,  gerbang  tersebut  berfungsi  untuk  menghapus  ataupun menambah informasi. Adapun yang dimaksud dengan Forget gate berfungsi untuk menghapus data dan fitur ini akan digunakan untuk proses input setelahnya. Selain itu, input  gate merupakan  titik  masuk  data  dari  luar  dan  melakukan  pemrosesan
data  masuk,  dan  output  gate  untuk  memproses  perhitungan  masuk  dan menghasilkan luaran dalam LSTM cell ( Aldi, Jondri,  Aditsania, 2018).
Selanjutnya,  Aldi,  Jondri,    Aditsania  (2018)  menyebutkan  bahwa Model LSTM  yang  mereka  gunakan  adalah  untuk  memprediksi  harga  Bitcoin  yang menghasilkan model dengan akurasi bernilai 95.36%. Chimmula  Zhang (2020) membuat model  LSTM  yang  berbeda  dengan  fungsinya  digunakan  untuk memprediksi transmisi COVID-19 di Kanada.
Serupa dengan LSTM adalah Gated Recurrent Unit (GRU) merupakan jenis modifikasi  arsitektur  dari  RNN  ( Cho,  Van  Merriënboer,  Bahdanau,    Bengio,
2014). Britz  (2015) Gers  dan  Schmidhuber,    Cummins  (2000) memandang bahwa  GRU  seperti  LSTM  memiliki Forget  Gate. Namun  begitu, Gruber, Jockisch (2020) dan Chung, Gulcehre, Cho,  Bengio (2014) berpandangan bahwa Forget  Gate memliki  parameter  yang  lebih  sedikit  dari  LSTM  karena  tidak  ada Output  Gate .  Dengan  kata  lain  bahwa  GRU  memiliki  performa  yang  lebih  baik pada data set yang lebih sedikit.
Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Strategis  Nasional  (PIHPS)  merupakan sebuah website negara  yang  memberikan  informasi  terkait  harga  bahan  pangan seperti  Minyak  Goreng,  Beras  Daging,  Cabai,  dan  bahan  pangan  lainnya.  PIHPS (2022)  menjelaskan  bahwa  PHPS  sendiri  merupakan database harga  pangan seluruh Indonesia. Minyak goreng  yang memiliki perubahan harga lebih dari 100 persen  yang  menjadi  keluhan  masayrakat  Indonesia  menjadi  dasar  dari  tujuan penelitian ini.
Dari  hasil  obesrvasi  tipe  model,  model  LSTM  dan  GRU  merupakan  tipe model  untuk  data  seri  waktu  yang  akan  digunakan.  Penelitian  ini mengimplementasi,  menganalisis  serta  membandingkan  hasil  dari  kedua  prediksi model  LSTM  serta  GRU  terhadap  data set  PIHPS  untuk  harga minyak  goreng di Indonesia selama satu tahun berikutnya. Tujuan penelitian ini untuk mendapatkan model  yang  memiliki  performa  terbaik  untuk  mengetahui  perkembangan  harga minyak  goreng  yang  saat  ini  sangat  dibutuhkan  untuk  diketahui  oleh  masyarakat Indonesia.

## METODE

## Pengumpulan Data Set Harga Minyak Goreng
Data  set  harga  minyak  goreng  bersumber  dari  aplikasi  berbasis  situs  web milik  pemerintah  yaitu  PIHPS  Nasional.  Data  set  minyak  goreng  diambil  dari seluruh provinsi di Indonesia. Digunakannya data set harga minyak goreng dengan waktu harian serta diambil data set tiga tahun terakhir.

## Pre-processing Data Set Prediksi Harga Minyak Goreng
Pemrosesan data awal bertujuan untuk mengubah tipe data objek atau string menjadi float, dan mengisi nilai serta hari yang kosong. Alat yang digunakan untuk memproses  data  awal  meliputi:  Pandas,  Numpy,  dan  Google  Colaboratory. Pemrosesan data awal dimulai dengan mengekspor data dari PIHPS dalam bentuk tabular  (.xlsx),  lalu  mengimpor  pustaka  dan  membuat  variabel  serta  data  frame. Data  frame  yang  digunakan  meliputi  baris  yang  berisi  tanggal  dan  nilai  harga minyak per hari.
Transposisi  data  frame  dilakukan  sehingga  baris  dan  kolom  ditukar  untuk keperluan  pemodelan.  Fungsi Regex dipanggil  untuk  memangkas  huruf  yang terdapat pada kolom nilai sehingga hanya tersisa angka saja. kemudian mengubah tipe  data  menjadi float .  Kolom  tanggal  diubah  menjadi  bentuk  tanggal  dengan mengimpor  pustaka  datetime,  dilakukan  pengisian  hari  yang  hilang.  Selanjutnya memanggil fungsi ffill untuk mengisi nilai-nilai yang kosong.
Gambar 2. Visualisasi data set harga minyak goreng
Pada Gambar 2. Menunjukkan hasil visualisasi data harga minyak goreng di Indonesia  selama  tiga  tahun  terakhir  yang  telah  di pre-process dimana  kenaikan tertinggi terjadi untuk akhir bulan Maret 2022 sampai awal bulan April 2022. Data yang telah di pre-process akan dilakukan pemodelan dengan menggunakan model LSTM dan GRU.
Pre-processing  data  selanjutnya  yaitu  membagi  data training dan  data testing.  Dalam  pembagian  data  set  untuk  pemodelan  baik  menggunakan  LSTM maupun GRU digunakan 75% sebagai data training dan 25% sebagai data testing . Berikut Tabel rincian pembagian data setnya.
Tabel 1. Pembagian Data Set Model LSTM dan GRU Model Training Data Testing Data Total Data LSTM 682 227 909 GRU 682 227 909 Dilakukan  proses feature  scaling menggunakan MinMaxScaler agar  dapat digunakan kembali pada data tes maupun data observasi  yang baru. Hasil scaling yang  dibuat  disimpan  pada  kolom  baru  yaitu  ‘ scaled ’.  Fungsi sliding window digunakan pada data dengan window size sebesar 30 dan diterapkan pada data train dan data test yang telah di scaling .

## Pemodelan Model LSTM  dan GRU untuk Prediksi Harga Minyak Goreng
Pemodelan dilakukan dengan mengimpor pustaka Tensorflow Keras . Fungsi model  yang  dibuat  memiliki  input shape 30,1  , Dense layer  32  neuron  dengan activation function ReLu , dropout diantara Dense layer  dan Dense output  layer dengan dense output  layer  berjumlah  satu  neuron. Metric yang  digunakan Mean Absolute Error (MAE), model Loss function dengan Mean Squared Error (MSE) dengan optimizer Adam. Untuk model LSTM dan GRU memiliki unit yang sama berjumlah  64  dan  persentase dropout yang  sama  berjumlah  0.2  dan epoch yang akan dilakukan sebesar 100.
Hyper tuning Parameter dilakukan pada kedua model dengan menambahkan kombinasi nilai unit berjumlah 16, 32, 64,  128 dan  dropout 0.1 dan 0.2. Variabel GridSearch dibuat  dengan  memasukkan  beberapa  parameter  seperti estimator fungsi model  yang akan dilakukan GridSearch , parameter yang akan diuji seperti
unit dan dropout , jumlah pekerjaan untuk dikerjakan secara paralel, dan banyaknya k-fold cross validation yang berjumlah 5.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Hasil Prediksi Model LSTM
Gambar 3. Mean Absolute Error Long Short-Term Memory Model
Didapatkan  pada  Gambar  3.  hasil  pemodelan  menggunakan  LSTM  dengan epoch 100, Mean  Absolute  Error (MAE) validation tertinggi  pada  nilai  ±0.10 dengan epoch kurang dari 20. Pada epoch 80-100 didapatkan hasil MAE validation tertinggi bernilai ±0.04. MAE training didapatkan ±0.019.
Gambar 4. Mean Squared Error Long Short-Term Memory Model
Pada  Gambar  4.  hasil  pemodelan  menggunakan  LSTM  dengan epoch 100, Mean  Squared  Error  (MSE) Validation loss  tertinggi  pada  nilai  ±0.012  dengan epoch kurang  dari  20.  Pada  epoch  80-100  didapatkan  hasil  MSE Validation loss tertinggi bernilai ±0.002. MSE training loss didapatkan ±0.0009.
Tabel 2. Hasil Parameter Model LSTM LSTM unit Dropout Mean Standard Deviation 16 0.1 -0.000122 0.000098 16 0.2 -0.000210 0.000233 32 0.1 -0.000599 0.000908 32 0.2 -0.000126 0.000059 64 0.1 -0.000164 0.000144 64 0.2 -0.000148 0.000216 128 0.1 -0.000085 0.000078 128 0.2 -0.000071 0.000034
Pada  Tabel  2.  menjelaskan  hasil hyper  tuning unit  dan dropout pemodelan menggunakan  LSTM.  Pada  model  yang  dibuat  didapatkan best  estimator  model dengan  unit  128  dan dropout 0.2  yang  memiliki Mean -0.000071  dan Standard Deviation 0.000034.
Gambar 5. Hasil prediksi harga minyak goreng satu tahun berikutnya
Pada Gambar 5.  menjelaskan prediksi  perubahan harga minyak goreng satu tahun  berikutnya  dengan  model  LSTM.  Dimana  pada  Maret  hingga  April  2022 mengalami  kenaikan  yang  tinggi,  namun  pada  bulan  Mei  2022  dan  seterusnya mengalami  penurunan  dan  diprediksi  akan  terus  turun  pada    rentang  harga
±Rp.22.000,00  -  ±Rp.15.000,00  dan  akan  stabil  di  tahun  2023  dengan  harga berkisar ±Rp.15.000,00.
Hasil Prediksi Model GRU
Gambar 6. Mean Absolute Error Gated Recurrent Unit Model
Didapatkan  pada  Gambar  6.  hasil  pemodelan  menggunakan  GRU  dengan epoch 100, Mean  Absolute  Error (MAE) validation tertinggi  pada  nilai  ±0.15 dengan epoch kurang  dari  20.  Pada epoch 80-100  didapatkan  hasil  MAE validation tertinggi bernilai ±0.045. untuk MAE training didapatkan ±0.019.
Gambar 7. Mean Squared Error Gated Recurrent Unit Model
Pada  Gambar  7.  hasil  pemodelan  menggunakan  GRU  dengan  epoch  100, Mean  Squared  Error (MSE) Validation loss tertinggi  berada  pada  nilai  ±0.0125
dengan epoch kurang dari 20. Pada epoch 80-100 didapatkan hasil MSE Validation loss tertinggi bernilai ±0.0025. MSE training loss didapatkan ±0.001.
Tabel 3. Hasil Parameter Model GRU GRU unit Dropout Mean Standard Deviation 16 0.1 -0.000664 0.001077 16 0.2 -0.000215 0.000305 32 0.1 -0.000098 0.000061 32 0.2 -0.000335 0.000403 64 0.1 -0.000091 0.000058 64 0.2 -0.000186 0.000150 128 0.1 -0.000207 0.000220 128 0.2 -0.000085 0.000038
Pada  Tabel  3.  menjelaskan  hasil hyper  tuning unit  dan dropout pemodelan menggunakan  GRU.  Pada  model  yang  dibuat  didapatkan best  estimator  model dengan  unit  128  dan dropout 0.2  yang  memiliki Mean -0.000085  dan Standard Deviation 0.000038.
Gambar 8. Hasil prediksi harga minyak goreng satu tahun berikutnya
Gambar 8. menjelaskan prediksi perubahan harga minyak goreng satu tahun berikutnya  dengan  model  LSTM.  Dimana  pada  Maret  hingga  April  2022 mengalami  kenaikan  yang  tinggi,  namun  pada  bulan  Mei  2022  dan  seterusnya mengalami  penurunan  dan  diprediksi  akan  terus  turun  pada    rentang  harga
±Rp.22.000,00 hingga ±Rp.14.500,00 dan akan stabil di tahun 2023 dengan harga berkisar ±Rp.14.500,00.

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  penelitian  tipe  model  LSTM  dan  GRU  didapatkan pemilihan  parameter  terbaik  pada  dropout  dan  jumlah  unit.  dipilih  parameter dengan jumlah unit sebesar 128 dan dropout 0.2 terbaik. Didapatkan bahwa model LSTM memiliki hasil yang lebih baik dengan mean Mean -0.000071 dan Standard Deviation 0.000034.  Dropout  pada  model  digunakan  untuk  regularisasi  untuk dapat  mengurangi overfitting serta memperbaiki performa dari  model.  Untuk unit merupakan jumlah dari hidden state dari state output untuk cell RNN.
Model  LSTM  dan  GRU  memiliki  loss  function  MAE  dan  MSE  yang digunakan untuk menghitung akurasi dari nilai sebenarnya dan nilai hasil prediksi. MAE  merupakan  perhitungan  error  antar  pasangan  dan  observasi  yang mengekspresikan  fenomena  yang  sama.  MSE  merupakan  perbandingan  nilai prediksi dan nilai sebenarnya. Pada penelitian model LSTM dan GRU didapatkan model  terbaik  untuk  memprediksi  harga  minyak  goreng,  Model  LSTM  memiliki performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  model  GRU  dengan  MAE validation bernilai ±0.04 dan MSE v alidation loss bernilai ±0.002.
Untuk MAE dan MSE pada kedua model memiliki nilai  yang hampir sama akan tetapi Error dan Loss pada Model GRU diamati sedikit lebih besar daripada model  LSTM.  Pada  proses  prediksi  harga  minyak  goreng  untuk  satu  tahun berikutnya  didapatkan  bahwa  kedua  model  memprediksi  penurunan  pada  harga minyak  goreng  dengan  model  LSTM  lebih  tinggi  dengan  harga  stabil  pada ±Rp.15.000,00  dan  prediksi  dengan  model  GRU  lebih  rendah  dan  stabil  pada ±Rp.14.500,00

## SIMPULAN
Model  LSTM  dan  Model  GRU  dapat  memprediksi  data  domain  waktu seperti pada penelitian ini yang menggunakan data set harga minyak goreng yang didapatkan  pada  situs  web  pemerintah  PIHPS.  Model  LSTM  dan  Model  GRU dalam  MSE  dan  MAE  memiliki  nilai Error dan Loss yang  hampir  sama  namun pada  model  GRU Error dan Loss yang  didapatkan  sedikit  lebih  besar.  Model
LSTM  dan  Model  GRU  dengan tuning hyperparameter yang  sama  (jumlah  unit dan dropout) memiliki parameter terbaik yang sama akan tetapi dengan nilai mean dan  standar  deviasi  yang  berbeda  dengan  model  GRU  yang  sedikit  lebih  besar dalam  standar  deviasi  dan  rata-rata  yang  lebih  menjauhi    nol  daripada  model LSTM.

## DAFTAR RUJUKAN
Aldi,  M.  W.  P.,  Jondri,  J.,    Aditsania,  A.  (2018).  Analisis  dan  Implementasi Long  Short  Term  Memory  Neural  Network  untuk  Prediksi  Harga Bitcoin. eProceedings of Engineering , 5 (2).
Britz,  D.  (2015).  Recurrent  neural  network  tutorial,  part  4  implementing  a gru/lstm  rnn  with  python  and  theano. URL  http://www.  wildml. com/2015/10/recurrent-neural-network-tutorial-part-4-implementing-a- grulstm-rnn-with-python-and-theano .
Chimmula, V. K. R.,  Zhang, L. (2020). Time series  forecasting of COVID-19 transmission  in  Canada  using  LSTM  networks. Chaos,  Solitons Fractals , 135 , 109864.
Cho,  K.,  Van  Merriënboer,  B.,  Bahdanau,  D.,    Bengio,  Y.  (2014).  On  the properties of neural machine translation: Encoder-decoder approaches. arXiv preprint arXiv:1409.1259 .
Chung,  J.,  Gulcehre,  C.,  Cho,  K.,    Bengio,  Y.  (2014).  Empirical  evaluation  of gated  recurrent  neural  networks  on  sequence  modeling. arXiv  preprint arXiv:1412.3555 .
Gers,  F.  A.,  Schmidhuber,  J.,    Cummins,  F.  (2000).  Learning  to  forget: Continual  prediction  with  LSTM. Neural  Computation , 12 (10),  2451-2471. DOI: 10.1162/089976600300015015.
Gruber, N.,  Jockisch, A. (2020). Are GRU cells more specific and LSTM cells more  sensitive  in  motive  classification  of  text? Frontiers  in  artificial intelligence, 3 , 40.
Kurniadi,  M.  (2022). Arti  Minyak  Goreng  Curah  di  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia (KBBI) ".
Natallia, Fransisca. (2022). Minyak goreng penting trending di Twitter, warganet luapkan kekecewaan.” https://www.kompas.tv/article/271244/minyak-
goreng-penting-trending-di-twitter-warganet-luapkan- kekecewaan#:~:text=JAKARTA%2C%20KOMPAS.TV%20%E2%80%93 %20Minyak%20Goreng%20Penting%20menjadi%20trending,50.000%20se dangkan%20harga%20Rp%2023.000%20untuk%20satu%20liter .
PIHPS. (2022). Minyak goreng. https://hargapangan.id/tabel-harga/pasar- tradisional/daerah .
Sitepoe,  A.  Nusantara  and  D.  Andarnuswari.  (2022). Corat-coret  anak  desa berprofesi ganda . Jakarta: Kepustakaan Populer Gramedia (KPG).
Wisyaldin,  M.  K.,  Luciana,  G.  M.,    Pariaman,  H.  (2020).  Pendekatan  LSTM untuk Memprediksi Kondisi Motor 10 kV pada PLTU Batubara. KILAT , 9 (2), 311-318.