Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.433 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1663-1673 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## FORECASTING PRICES OF FERTILIZER RAW MATERIALS USING LONG SHORT TERM MEMORY
Eliansion Ivan *1 , Hindriyanto Dwi Purnomo 2
1,2 Informatika, Fakultas Teknologi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 eliansion2708@gmail.com , 2 hindriyanto.purnomo@uksw.edu
(Naskah masuk: 1 Juli 2022, Revisi : 10 Juli 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
This study uses long short term memory (LSTM) modeling to predict time series data on the price of fertilizer raw materials, namely prilled urea, granular urea, ammonium sulphate((NH4)2SO4), ammonia (NH3), diammonium phosphate((NH4)2HPO4 ), phosphoric acid (H3PO4), phosphate rock (P2O5), NPK 16-16-16, potash, sulfur, and sulfuric  acid  (H2SO4).  Predictions  are  made  based  on  data  that  existed  in  the  past  using  the  long  short  term memory method, which is a derivative of the recurrent neural network. Carry out the evaluation process by looking at the root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE) of the model that has been created. The results obtained are quite good, as seen from the root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE) which are close to 0 and not too high. Sulfur raw material got the smallest root mean square  error  (RMSE)  with  a  score  of  0.053  and  diammonium  phosphate  raw  material  got  the  smallest  mean absolute  percentage  error  (MAPE)  evaluation  value  with  2.3%,  while  the  largest  value  was  for  the  root  mean square error (RMSE) of raw materials. Phosphoric acid  fertilizer raw material with a value of  22,979 and the largest mean absolute percentage error (MAPE) comes from sulfuric acid fertilizer raw material with a value of 9.180%.
Keywords : Fertilizer Raw Materials, Forecasting, LSTM.

## PREDIKSI HARGA BAHAN BAKU PUPUK MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY

## Abstrak
Penelitian ini menggunakan pemodelan long short term memory(LSTM) untuk melakukan prediksi pada data time series harga  bahan  baku  pupuk  yaitu urea  prilled,  urea  granular,  ammonium  sulphate(( NH 4 ) 2 SO 4 ), ammonia( NH 3 ), diammonium fosfat( (NH 4 ) 2 HPO 4 ) , phosphoric acid (H 3 PO 4 ) , phosphate rock (P 2 O 5 ) , NPK 16-16- 16, potash, sulphur, dan sulphuric acid (H 2 SO 4 ). Prediksi dilakukan dengan berdasarkan pada data yang ada di masa lalu dengan menggunakan metode long short term memory yang merupakan turunan dari recurrent neural network .  Melakukan  proses  evaluasi  dengan  melihat  nilai root  mean  square  error  (RMSE) dan mean  absolute percentage error (MAPE) dari model yang telah dibuat. Hasil yang didapatkan cukup baik terlihat dari nilai root mean square error (RMSE) dan mean absolute percentage error (MAPE) yang mendekati 0 dan tidak terlalu tinggi. Bahan baku sulphur mendapat nilai root mean square error (RMSE) terkecil dengan angka 0.053 dan bahan baku diammonium fosfat mendapat nilai evaluasi mean absolute percentage error (MAPE) terkecil dengan angka 2.3%, sedangkan nilai terbesar untuk root mean square error (RMSE) dari bahan baku pupuk phosphoric acid dengan nilai  22.979  dan  untuk  nilai  terbesar mean  absolute  percentage  error  (MAPE) berasal  dari  bahan  baku  pupuk sulphuric acid dengan nilai 9.180%.
Kata kunci : Bahan Baku Pupuk, LSTM, Prediksi.

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  dunia  akan  pupuk  akan  terus bertumbuh bersamaan dengan bertambahnya populasi  yang  ada  di  dunia[1].  Salah  satu permasalahan  yang  sering  dihadapi  oleh  perusahaan pupuk  dan  para  petani  saat  ini  adalah  menentukan harga    pupuk karena harga bahan baku pupuk yang
bersifat  fluktuatif[2].  Di  Prancis  kenaikan  harga pupuk akan mempengaruhi produktifitas tanamanan[1].  Di  Indonesia  sendiri  pupuk  sangat mempengaruhi  pertanian  seperti  tanaman  padi  yang produksinya  meningkat  20-25%  karena  penggunaan pupuk[2].bagi  perusahaan-perusahaan  pupuk  yang menerima pesanan khusus dan menerima pemesanan
yang diajukan untuk masa yang akan datang[3]. Jika perusahaan  menetapkan  harga  pupuk  di  masa  yang mendatang berdasar pada harga bahan baku yang ada saat  ini  maka  hal  ini  tentunya  bisa  merugikan  atau menguntukan  perusahaan  dikarenakan  harga  bahan baku  memiliki  kemungkinan  untuk  melonjak  naik dan  melonjak  turun  harganya  di  masa  mendatang. Sehingga  tidak  tepat  rasanya  jika  suatu  perusahaan menetapkan  harga  pupuk  di  masa  mendatang berdasar  pada  harga  bahan  baku  saat  ini.  Hal  ini membuat  perusahaan  harus  bisa  memperkirakan harga bahan baku pupuk yang ada kedepannya, tetapi tidak  dengan  cara  mengira-ngira  tanpa  dasar  yang jelas. Selain itu perusahaan juga perlu menjaga harga pupuk  agar  produktivitas  pertanian  yang  ada  tetap terjaga dan kebutuhan pangan tetap terjaga.
Teknik  Prediksi  hadir  dalam  hal  ini  untuk membantu  membaca  pola  harga  yang  ada  di  masa lampau dan memperkirakan pola harga kedepannya[4]. Sangat banyak metode Prediksi yang ada hingga saat ini, namun dalam penelitian kali akan menggunakan  salah  satu  teknik recurrent  neural network (RNN)  yaitu  menggunakan long  short  term memory (LSTM).  LSTM  merupakan  metode  yang lebih  baik  dari  RNN  konvensional  karena  dapat menangani  permasalahan vanishing  gradient [5][6] . LSTM juga memperoleh hasil yang baik dibandingkan  dengan  metode XGBOOST,  ARIMA, dan KNN dalam hal prediksi untuk data lalu lintas[7]. Prediksi  harga  saham  dengan  metode  LSTM  juga mendapat hasil accuracy yang lebih baik[8]. Prediksi juga dapat membantu dalam menentukan  momen  kapan  untuk  membeli  bahan baku  pupuk  dan  menghitung  alokasi  dana  untuk pembelian pupuk kedepannya. seperti pada perusahaan  PT  Petrokimia  Gresik  yang  memiliki sistem  minimum-maximum  dalam  pembelian  bahan baku  pupuk,  jadi  akan  membeli  bahan  baku  pupuk Ketika  dalam  kondisi  minimum  dan  akan  membeli sampai  titik  maximum-nya  hal  ini  untuk  mencegah terjadinya  overstock  dan  kerugian[9].  Dalam  hal ini penulis  ingin  menunjukkan  model  Prediksi  dengan pendekatan  LSTM.  Prediksi dengan  metode  LSTM ini  akan  menggunakan  fungsi activation relu lalu akan  dilakukan  juga  evaluasi  dengan  menggunakan mean  absolute  percentage  error(MAPE) dan root mean square error(RMSE) [10] .

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  tahapan  yang  dilakukan untuk  melakukan  Prediksi pada  harga  bahan  baku pupuk.  bisa  dilihat  pada  gambar  1 flowchart penelitian.

## Gambar 1. Flowchart pengerjaan

## 2.1. LSTM
Long  Short  Term  Memory(LSTM) merupakan varian  unit  dari Recurrent  Neural  Network(RNN) . LSTM memiliki keunggulan dimana bisa melakukan Prediksi dengan menangkap features jangka panjang yang ada dalam data hal ini membuat LSTM mampu menangani  permasalahan vanishing  gradient [7]. hal ini membuat LSTM lebih baik dalam menangani data yang  bersifat  jangka  panjang  seperti  harga  bahan baku  pupuk . struktur  yang  ada  dalam LSTM terdiri dari cell  gate,  input  gate,  output  gate, dan forgate gate [11] . Input gate berfungsi mengatur sejauh mana nilai yang  masukan  akan  berjalan  dalam  cell, forget  gate mengontrol sejauh mana nilai tetap di dalam cell, dan output  gate berfungsi  mengatur  sejauh  mana  nilai dalam  cell  digunakan  untuk  menghitung  aktivasi keluaran.  Adapun  arsitektur LSTM bisa  dilihat  di gambar 1.
Data masuk pada forgate gate akan diolah dan akan  dipilih  data  yang  akan  disimpan  pada memory cell dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid seperti  pada  persamaan  (1).  Dalam  hal  ini  harga bahan  baku  pupuk  akan  masuk  dan  akan  diaktivasi dengan  fungsi sigmoid sehingga  data  berubah menjadi  antara  0  dan  1. Input  gate memiliki  2 gate dengan menggunakan 2 fungsi aktivasi yaitu sigmoid untuk  memperbarui  informasi  dan  fungsi  aktivasi tanh untuk  menyimpan  nilai  baru  di memory  cell dengan  menggunakan  persamaan  (2)  dan  (3). Gate pertama  akan  mengubah  harga  bahan  baku  pupuk menjadi dengan aktivasi sigmoid untuk memperbarui informasi,  lalu  gate  kedua  akan  dengan  fungsi aktivasi tanh akan membuat  vektor nilai  baru untuk disimpan di memory cell.
𝑓 𝑖 =  𝜎(𝑊 𝑓 . [ℎ 𝑖−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑡 ) (1)
𝑖 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑖 . [ℎ 𝑖−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑖 ) (2)
∁ 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑐 . [ℎ 𝑖−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑐 (3)
Hasil  hubungan  dari input  gate akan  diolah dengan persamaan (4). forget gate akan menggantikan nilai memory cell oleh cell gates. Pada output gate terdapat 2 gate yang pertama gate untuk memutuskan  nilai  yang  akan  dikeluarkan  dengan fungsi  aktivasi sigmoid seperti yang diketahui harga bahan  baku  pupuk  akan  diubah  dalam  proses  ini menjadi antara 0 dan 1 untuk memutuskan nilai yang keluar dan yang kedua untuk menyimpan nilai dengan fungsi aktivasi tanh, pada gate kedua akan membuat vektor  nilai  baru  untuk  disimpan  pada memory  cell, terakhi kedua gates akan dikalikan untuk mendapatkan nilai keluaran baru . Hal ini dirumuskan dengan persamaan (5) dan (6).
∁ 𝑡 =   𝑓 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡−1 + 𝑖 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡 (4)
𝑂 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑜 . [ℎ 𝑖−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑜 ) (5) ℎ 𝑡 =   𝑂 𝑡 𝑡𝑎𝑛ℎ (𝐶 𝑡 ) (6)

## 2.2. Pengumpulan Data
Data yang akan digunakan dalam penelitian kali ini  memiliki  format  CSV  ( comma  separated  value) dan  bahan  baku  pupuk  yang  akan  digunakan  untuk penelitian kali ini antara lain adalah urea prilled, urea granular, ammonium sulphate(( NH 4 ) 2 SO 4 ), ammonia ( NH 3 ), diammonium fosfat( (NH 4 ) 2 HPO 4 ) , phosphoric acid (H 3 PO 4 ) ,  phosphate  rock (P 2 O 5 ) ,  NPK  16-16-16, potash, sulphur, dan sulphuric acid (H 2 SO 4 ).

## 2.3. Preprocessing Data
Tahapan preprocessing data pada penelitian kali ini adalah dengan mengecek jumlah data dan jumlah nilai null selain  itu  mengubah  format  untuk  tanggal ke datetime .  Membagi  data  menjadi  70%  data training dan 30% data testing .
2.4. Proses Training
Pada  proses training membuat  model LSTM dengan  4 hidden  layer dengan activation  relu , menggunakan optimizer  adam ,  fungsi loss  Mean Square  Error, dan epoch maksimal  300  dengan dengan menggunakan early stopping ketika hasil loss tidak membaik setelah 30 epoch maka proses training akan dihentikan agar tidak terjadi proses pembelajaran  berlebihan  atau overfitting dan underfitting [12].  proses training dilakukan  kepada dataset yaitu urea prilled, urea granular, ammonium sulphate(( NH 4 ) 2 SO 4 ), ammonia ( NH 3 ), diammonium fosfat( (NH 4 ) 2 HPO 4 ) , phosphoric acid (H 3 PO 4 ) , phosphate  rock (P 2 O 5 ) ,  NPK  16-16-16,  potash, sulphur, dan sulphuric acid (H 2 SO 4 ).

## 2.5. Evaluation
Dalam  menentukan  apakah  model  yang dibangun  sudah  baik  dalam  menangani  data dibutuhkan  yang  namanya evaluation dalam  hal  ini digunakan root mean square error(RMSE) dan mean absolute  percentage  error(MAPE). Nilai  RMSE adalah nilai akar kuadrat dari selisih nilai prediksi dan nilai asli dimana hasil akhirnya menunjukan seberapa jauh nilai akar kuadrat dari nilai asli dan nilai prediksi model.  MAPE  adalah  nilai  absolute  rata-rata  dari selisih nilai prediksi dan nilai asli sehingga nantinya bisa  diketahui  persentase  kesalahan  model  yang dihasilkan.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ 𝑛 𝑡=1 (𝐴 𝑡 − 𝑓 𝑡 ) 2 𝑛 (7)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑛 𝑡=1 |( 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝐴𝑡 )100| 𝑛 (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  bahan  baku  pupuk  yang  digunakan mulai dari 1987 hingga Januari 2022. Didapatkan dari perusahaan  pupuk  yang  ada  di  Indonesia.  Proses preprocessing data dilakukan dengan mengecek nilai null pada  dataset  dan  mengubah  tipe  data  seperti tanggal  ke datetime agar  lebih  mudah  diproses  saat training .

## 3.1. Prediksi urea prilled
Untuk prediksi urea prilled sendiri jumlah data sebanyak  1638.  salah  satu  cara  pengukuran  yang dilakukan untuk menilai seberapa baik model LSTM yang  dibangun  dalam  menangani  data urea  prilled menggunakan evaluation yaitu root  mean  square error  (RMSE) dan mean  absolute  percentage error(MAPE).
Nilai RMSE untuk  prediksi yang  didapatkan dalam data urea prilled ini adalah sebesar 6.892 dan nilai  simpangan  baku  data testing sebesar  119,  nilai RMSE yang  lebih  kecil  menunjukan  bahwa  model bekerja dengan baik dalam memprediksi data. Untuk nilai MAPE mendapatkan  nilai  3.27%.  Nilai MAPE yang  lebih  kecil  dibandingkan RMSE karena  nilai MAPE menunjukan  rasio  kesalahan  prediksi sedangkan RMSE menunjukkan  simpangan  nilai prediksi dari nilai aktualnya artinya pada kali ini rasio kesalahan  yang  terjadi  kecil  tetapi  simpangan  yang terjadi jauh lebih besar.
Jika  dilihat  dari  gambar  2  grafik  menunjukkan hasil  prediksi urea  prilled .  Garis  berwarna  biru menunjukkan  data training ,  lalu  garis  merah menunjukkan  data testing, dan  warna  jingga menunjukkan  hasil  prediksi.  Lalu  pada  tabel  1  bisa dilihat  hasil  prediksi urea  prilled untuk  10  minggu terakhir data.
Gambar 2. Grafik urea prilled
Tabel 1.hasil prediksi urea prilled Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 25-11-2021 965 977.91 02-12-2021 985 966.33 09-12-2021 985 982.24 16-12-2021 985 964.67 23-12-2021 985 949.28 06-01-2022 855 931.45 12-01-2022 775 697.37

## 3.2. Prediksi urea granule
Urea  granul sendiri  pada  dasarnya  memiliki sama  dengan urea  prilled hanya  saja  memiliki perbedaan  bentuk  yaitu  berbentuk granul. Jumlah data  pada  dataset urea  granul adalah  1163.  Untuk evaluation menggunakan root  mean  square  error (RMSE) dan mean  absolute  error  percentage (MAPE).
Nilai RMSE yang  didapatkan  pada  dataset  ini dengan  metode LSTM adalah  2.26  cukup  kecil
dibandingkan dengan urea prilled, jika dibandingkan dengan  nilai  simpangan  baku  125  nilai RMSE jauh lebih kecil, yang artinya model bekerja dengan baik dalam  prediksi.  Untuk  nilai MAPE adalah  3.222% angka  ini  menunjukkan  rata-rata  kesalahan  absolut model. pada bahan baku urea granul rasio kesalahan lebih besar dilihat dari nilai MAPE tetapi simpangan error yang terjadi cukup kecil dilihat dari nilai RMSE. Pada  gambar  3  merupakan  hasil  prediksi  dari urea  granul dimana  garis  biru  menunjukkan  data training, lalu warna merah menunjukkan data testing , warna  jingga  menunjukkan  hasil  prediksi  model LSTM .  Semakin  tidak  terlihat  warna  merah  artinya nilai  prediksi  dari  model  semakin  mendekati  nilai aslinya.  Lalu  pada  tabel  2  merupakan  hasil  prediksi urea granul selama 10 minggu terakhir beserta harga aslinya.
Gambar 3. Grafik hasil urea granul
Tabel 2 . Hasil prediksi urea granul
Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 11/25/2021 902 907.0502 12/2/2021 871 919.9176 12/9/2021 864 883.4686 12/16/2021 868 875.3383 12/23/2021 823 869.6314 1/6/2022 750 805.2527 1/13/2022 723 709.1317 3.3. Prediksi Ammonium Sulphate
Ammonium  Sulphate merupakah  salah  satu sumber  nitrogen  bagi  tanaman  sehingga  bahan  ini digunakan  dalam  membuat  pupuk.  Dengan  jumlah data 1091 dilakukan training dengan  model LSTM
Eliansion Ivan, dkk, Forecasting Prices Of Fertilizer … 1667
dan evaluation root mean square error  (RMSE) dan mean absolute error percentage(MAPE).
Nilai  akar  kuadrat  dari  rata-rata  selisih  nilai prediksi dan nilai sebenarnya( RMSE) mendapat nilai 1.785 jika dibandingkan dengan nilai simpangan baku 61  nilai RMSE jauh  lebih  kecil  menandakan  model bekerja  dengan  baik  dan  nilai  rata-rata  kesalahan absolut( MAPE) 3.042%. pada kali ini model memiliki rasio kesalahan yang lebih besar dari nilai aktualnya dilihat  dari  nilai MAPE yang  lebih  besar  tetapi simpangan  yang  terjadi  antara  nilai  aktual  dan  nilai prediksi tidak begitu besar dilihat dari nilai RMSE.
Jika  dilihat  dari  gambar  4  yang  merupakan grafik  prediksi  dari amonium  sulphate .  Garis  biru menunjukkan data training , lalu garis merah menunjukkan  data testing, dan  garis  jingga menunjukkan  hasil  prediksi  model LSTM. Garis merah dan garis jingga yang cukup rapat menandakan nilai aktual dan nilai prediksi cukup dekat. Lalu tabel 3 menunjukan hasil prediksi dan harga asli untuk 10 minggu terakhir.
Gambar 4. Grafik hasil ammonium sulphate
Tabel 3. Hasil prediksi ammonium sulphate
Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 11/25/2021 902 907.0502 12/2/2021 871 919.9176 12/9/2021 864 883.4686 12/16/2021 868 875.3383 12/23/2021 823 869.6314 1/6/2022 750 805.2527 1/13/2022 723 709.1317

## 3.4. Prediksi Ammonia
Ammonia adalah  salah  satu  bahan  pembuatan pupuk urea .  Jumlah  data  yang  didapatkan  adalah sebanyak  1718  data.  Dengan  model LSTM dan evaluation akan  menggunakan root  mean  square error  (RMSE) dan mean  absolute  error  percentage error (MAPE).
Nilai RMSE menandakan akar kuadrat dari rata- rata  kesalahan  prediksi  sebesar  2.513  dibandingkan dengan  nilai  simpangan  baku  data  173  nilai RMSE jauh  lebih  kecil  dan  nilai MAPE yang  menandakan rata-rata  kesalahan  absolute  prediksi  adalah  3.8%. Disini  evaluasi RMSE bekerja  lebih  baik  karena simpangan  yang  terjadi  antara  nilai  prediksi  dengan nilai aktual tidak terlalu besar tetapi rasio kesalahanya lebih besar dilihat dari hasil MAPE. Pada  gambar  5  menunjukkan  grafik  prediksi ammonia .  Garis  biru  menunjukkan  data training, garis  merah  menunjukkan  data testing ,  dan  garis jingga  menandakan  hasil  prediksi.  Tabel  3 menunjukan hasil prediksi dan perbandingan dengan harga aslinya selama 10 minggu terakhir.
Tabel 4. Hasil prediksi ammonia Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 11/25/2021 895 857.98 12/2/2021 900 915.80 12/9/2021 900 951.92 12/16/2021 900 960.48 12/23/2021 900 940.19 1/6/2022 925 901.21 1/13/2022 925 876.21

## 3.5. Prediksi Diammonium Fosfat
Diamonium fosfat merupakan salah satu bahan baku pupuk mengandung banyak nitrogen dan fosfor, serta biasa digunakan untuk meningkatkan Ph tanah. Jumlah data yang digunakan sebanyak 1754 dengan evaluation  prediksi root  mean square error  (RMSE) dan mean absolute percentage error (MAPE) . Nilai RMSE yang  didapatkan  untuk  dataset diamonium  fosfat  5.81  dan  nilai MAPE 2.3.  pada
DAP nilai RMSE lebih  besar  karena  frekuensi perubahan harga bahan baku yang tidak terlalu sering sedangkan  hasil  prediksi  selalu  berubah  walaupun begitu  nilai  ini  masih  lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan  simpangan  baku  113,  evaluasi mape disini lebih baik karena rasio kesalahan prediksi yang lebih kecil  daripada  simpangan  nilai  aktual  dan  nilai prediksi yang terjadi dilihat dari nilia RMSE [13] . Jika  dilihat  pada  gambar  6  merupakan  grafik prediksi  diamonium  fosfat  terlihat  garis  biru  yang menandakan  data  training,  lalu  data  testing  yang ditandai dengan warna merah, dan warna jingga yang menandakan  prediksi  data  testing.  Semakin  mepet jarak antara garis merah dan jingga menandakan hasil prediksi  mendekati  nilai  aslinya.  Pada  tabel  5  bisa dilihat  hasil  prediksi  selama  10  minggu  terakhir beserta harga aslinya.
Gambar 6. Grafik hasil diammonium fosfat
Tabel  5. Hasil prediksi diammonium fosfat Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 11/25/2021 900 879.83 12/2/2021 900 915.05 12/9/2021 900 928.30 12/16/2021 900 925.04 12/23/2021 900 914.29 1/6/2022 900 903.34 1/13/2022 900 894.70

## 3.6. Prediksi Phosphoric Acid
Phosphoric  acid merupakan  salah  satu  bahan untuk insektisida .  Jumlah  data  yang  digunakan sebanyak 1766, selain itu dilakukan proses evaluation untuk hasil prediksi dengan mencari nilai root mean square  error(RMSE) dan mean  absolute  percentage error(MAPE) . Pada  prediksi phosphoric  acid didapat  nilai RMSE sebesar 22.979, jika dilihat nilai RMSE pada phosphoric  acid cukup  besar  dibandingkan  pupuk yang  lain  karena  harga  bahan  baku  ini  cenderung lebih  stabil  selama  beberapa  bulan  dibandingkan
dengan bahan baku pupuk yang lain yang perubahan harganya  terjadi  setiap  minggunya,  sedangkan  hasil dari  prediksi  memiliki  angka  yang  tidak  stabil  dan selalu  berubah,  walaupun  nilai RMSE masih  lebih kecil dibandingkan dengan nilai simpangan baku 168 dan  nilai MAPE 3.746%  menandakan  bahwa kesalahan  absolutnya  kecil  karena  nilai MAPE mengukur  presentase  kesalah  tidak  seperti RMSE yang menilai simpangan harga prediksi dengan harga aktual,  evaluasi MAPE bekerja  lebih  baik  kali  ini yang  artinya  rasio  kesalahan  yang  terjadi  pada  nilai prediksi  cukup  kecil  namun  nilai  simpangan  yang terjadi  antaran  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  cukup besar dilihat dari nilai RMSE Lalu  jika  dilihat  dari  grafik  prediksi  pada gambar 7 garis biru menandakan data yang digunakan untuk training, garis  merah  adalah  data testing, dan garis  jingga  hasil  prediksi.  Dari  grafik  memang terlihat garis merah dan jingga tidak begitu mepet di beberapa  titik.  Pada  tabel  6  menampilkan  hasil prediksi selama 10 minggu terakhir dan harga aslinya.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.433 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1663-1673 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## Gambar 7. Grafik hasil phosphoric acid
Tabel 6. Hasil prediksi phosphoric acid
Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 11/25/2021 1330 1297.44 12/2/2021 1330 1298.24 12/9/2021 1330 1302.25 12/16/2021 1330 1307.14 12/23/2021 1330 1311.43 1/6/2022 1330 1314.33 1/13/2022 1330 1315.73

## 3.7. Prediksi Phosphate Rock
Phosphate  rock salah  satu  bahan  baku  pupuk yang  bermanfaat  bagi  pertumbuhan  akar  tanaman. pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  sebanyak 1427, dilakukan evaluation prediksi dengan menghitung  akar  kuadrat  dari  rata-rata  nilai  aktual dikurangi  dengan  nilai  prediksi  atau  dikenal  dengan istilah RMSE dan  menghitung  rata-rata  persentase kesalahan absolut atau disebut juga MAPE .
Nilai RMSE yang didapatkan pada hasil prediksi phosphate  rock adalah  4.064  dan  nilai MAPE 4.728%.  Kedua  evaluasi  disini  bekerja  dengan  baik dalam  bahan  baku  pupuk phosphate  rock artinya simpangan  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual  tidak jauh  dan  rasio  kesalahan  absolutnya  juga  kecil  dan model  bekerja  dengan  baik  dan  stabil  pada  bahan baku pupuk ini karena nilai RMSE dan MAPE yang hampir sama. nilai RMSE kecil dibandingkan dengan nilai  simpangan  baku  yang  sebesar  20  menangani data testing setelah melakukan pembelajaran dengan data training.
Selain  itu  dapat  dilihat  juga  dalam  grafik prediksi  pada  gambar  8  terlihat  garis  merah  yang menandakan  data testing cukup  mepet  dengan  garis jingga  yang  menandakan  nilai  prediksi  artinya  hasil prediksi  tidak begitu jauh dari nilai aslinya. Tabel  7 menunjukan hasil prediksi selama 10 minggu terakhir beserta dengan harga aslinya.
Gambar 8. Grafik hasil phospate rock
Tabel 7. Hasil prediksi phosphate rock
Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 11/25/2021 183 162.84 12/2/2021 183 168.13 12/9/2021 183 173.34 12/16/2021 183 177.99 12/23/2021 183 181.83 1/6/2022 183 184.73 1/13/2022 183 186.73 3.8. Prediksi NPK 16-16-16
NPK 16-16-16  merupakan  bahan  baku  pupuk NPK. Nilai  16  sendiri  menandakan  nilai  kandungan nitrogen,  fosfor, dan kalium yang  ada  pada  bahan baku  tersebut.  Pada  penelitian  ini  jumlah  data  yang
digunakan sebanyak 806 data. Dilakukan evaluation dengan RMSE dan MAPE. Dataset ini mendapat nilai RMSE 3.362, nilai ini menandakan  rata-rata  kesalah  hasil  prediksi.  Nilai MAPE yang  didapat  sebesar  2.173%  nilai  ini menandakan  rata-rata  persentase  kesalahan  absolut yang pada hasil prediksi. Pada bahan baku NPK nilai
RMSE lebih  kecil jika  dibandingkan  dengan simpangan  baku  yang  sebesar  75,  simpangan  nilai aktual dan nilai prediksi tidak terlalu besar dan rasio
kesalahan  absolut  yang  sangat  kecil  bahkan dibandingkan  dengan  nilai RMSE pada  bahan  baku ini.
Pada  gambar  9  bisa  dilihat  grafik  prediksi dimana garis jingga yang menandakan hasil prediksi menindih garis merah yang menandakan data testing atau nilai aktual ini menandakan bahwa hasil prediksi tidak terlalu jauh dari nilai aslinya. Hasil prediksi bisa dilihat  pada  tabel  8  beserta  dengan  harga  aslinya selama 10 minggu terakhir.
Gambar 9. Grafik hasil NPK 16-16-16
Tabel 8. Hasil prediksi NPK16-16-16 Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 11/25/2021 580 556.07 12/2/2021 580 574.82 12/9/2021 580 589.71 12/16/2021 600 600.54 12/23/2021 600 610.69 1/6/2022 600 618.48 1/13/2022 615 623.70

## 3.9. Prediksi Potash
Potash merupakan salah satu bahan baku pupuk yang  kaya  akan kalium sehingga  baik  bagi pertumbuhan  tanaman.  pada  penelitian  ini  jumlah data  yang  digunakan  sebanyak  956  data.  Setelah proses training dilakukan  proses  prediksi  lalu dilakukan  evaluasi  untuk  melihat  seberapa  baik prediksi  dilakukan.  Evaluasi  dilakukan  dengan root mean square error (RMSE) dan mean absolute error percentage (MAPE) .
Nilai RMSE didapatkan  pada  dataset potash 4.586  ini  artinya  rata-rata  kesalahan  pada  hasil prediksi  dibandingkan  dengan  nilai  aktual,  bahkan jika  dibandingkan  dengan  simpangan  baku  38  nilai RMSE masih jauh lebih kecil. Lalu untuk nilai MAPE 3.693%  artinya  rasio  kesalahan  absolut  yang dilakukan  oleh  prediksi  cukup  kecil.  Nilai RMSE yang  jauh  lebih  besar  daripada MAPE ini  artinya simpangan  yang  terjadi  antara  nilai  aktual  dan  nilai prediksi lebih besar dari rasio kesalahan
Jika  dilihat  pada  grafik  prediksi  potash  pada gambar  10  terlihat  bahwa  garis  merah  yang menandakan data testing dan garis jingga menandakan  hasil  prediksi  cukup  mepet  dan  tidak begitu  jauh  jarak  yang  ada  diantara  kedua  garis tersebut.  Hasil  prediksi  selama  10  minggu  terakhir dapat dilihat pada tabel 9 beserta harga aslinya.
Tabel 9. Hasil prediksi potash Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 11/25/2021 360 361.85 12/2/2021 358 366.15 12/9/2021 360 369.66 12/16/2021 362 372.42 12/23/2021 365 374.51 1/6/2022 371 376.10 1/13/2022 374 377.52

## 3.10. Prediksi Sulphur
Sulphur atau  yang  biasa  lebih  dikenal  dengan belerang  yang  pada  penelitian  ini  memiliki  data sebanyak  1164.  dilakukan  proses training dengan 70%  dari  jumlah  dan  sisanya  akan  dilakukan  untuk testing untuk  prediksi.  Evaluasi  yang  dilakukan dengan RMSE dan MAPE. Nilai RMSE yang  didapatkan  untuk  dataset sulphur adalah  0.053  sangat  kecil  karena  hampir
mendekati  nol  ini  artinya  rata-rata  kesalahan  yang dilakukan  oleh  model  yang  dibangun  cukup  rendah selain  itu  nilai MAPE mendapat  nilai  4.904%  ini merupakan  persentase  kesalahan  absolut  yang dilakukan oleh saat prediksi. Nilai RMSE yang lebih kecil  dibandingkan  dengan  simpangan  baku  45 berarti  prediksi  berjalan  dengan  baik  tetapi  rasio kesalahan absolut lebih besar dari RMSE karena nilai MAPE menyatakan  rasio  kesalahan  prediksi  dengan nilai  aktual sementara RMSE menyatakan nilai rata- rata simpangan antara nilai aktual dan nilai prediksi Jika dilihat dari grafik pada gambar 10 juga bisa dilihat  garis  merah  yang  menandakan  data testing hampir tidak terlihat  tertutup oleh garis jingga yang merupakan  hasil  prediksi  ini  menandakan  bahwa hasil  prediksi  mendekati  nilai  aslinya.  Tabel  10 menampilkan  hasil  prediksi  selama  10  minggu terakhir beserta dengan harga aslinya.
Gambar 11. Grafik hasil sulphur Tabel 10. Hasil prediksi sulphur Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 11/25/2021 210 197.18 12/2/2021 210 193.91 12/9/2021 210 189.99 12/16/2021 210 185.76 12/23/2021 220 181.50 1/6/2022 245 179.06 1/13/2022 245 181.54

## 3.11. Prediksi Sulphuric Acid
Sulphuric  acid atau  yang  biasa  dikenal  asam sulfat  merupakan  salah  satu  bahan  baku  pembuatan pupuk  ZK  dimana  pada  penelitian  ini  jumlah  data yang  digunakan  sebanyak  898.  dilakukan  evaluasi prediksi  dengan RMSE dan MAPE untuk  melihat kesalahan pada prediksi.
Nilai RMSE yang  didapatkan  0.12  cukup  kecil menandakan bahwa rata-rata hasil prediksi tidak jauh dari  nilai  aslinya,  selain  itu  hasil  dari MAPE 9.180 menandakan  persentase  kesalahan  absolut  prediksi. pada sulphuric  acid kasus  hampir  sama  dengan
sulphur dimana  nilai RMSE yang  jauh  lebih  kecil dibandingkan  nilai MAPE artinya  simpangan  yang terjadi pada data ini cukup kecil tetapi rasio kesalahan yang terjadi cukup besar dilihat dari nilai MAPE , nilai simpangan baku 49 yang jauh lebih besar dari RMSE. Grafik pada gambar 12 terlihat garis merah yang menandakan  nilai  aktual  tidak  terlalu  dekat  dengan garis  jingga  yang  merupakan  hasil  prediksi  hal  ini juga  yang  bisa  membuat  nilai MAPE cukup  besar. Pada  tabel  11  bisa  dilihat  hasil  prediksi  selama  10 minggu terakhir beserta dengan harga aslinya.
Tabel 11. Hasil prediksi sulphuric acid
Tanggal Harga Asli Hasil Prediksi 11/25/2021 230 214.10 12/2/2021 240 226.66 12/9/2021 240 239.56 12/16/2021 270 249.09 12/23/2021 270 264.82 1/6/2022 270 279.10 1/13/2022 295 288.71
Gambar 12. Grafik hasil sulphuric acid

## 4. DISKUSI
Berdasarkan hasil penelitian didapati hasil yang baik  jika  membandingkan  hasil root  mean  square error  (RMSE) dengan  simpangan  baku  seperti  pada penelitian karya Khumaidi, Ali Raafi'udin dkk yang mengukur keberhasilan
model
dengan
membandingkan  hasil root  mean  square  error (RMSE) dengan simpangan baku mendapat kesimpulna  bahwa  metode long  short  term memory(LSTM) bekerja dengan baik dalam data time series [11]. Lalu jika dilihat dari hasil mean absolute error percentage (MAPE) angka ini menujukan rasio kesalahan prediksi pada penelitian karya S. Ramayani dkk menujukan hasil mean absolute error percentage (MAPE) untuk  prediksi  pupuk  lebih  besar  dengan metode weighted moving average(WMA) dan double exponential smoothing(DES) [14], hasil pada penelitian ini lebih baik berdasarkan metode evaluasi yang  sama  yaitu mean  absolute  error  percentage (MAPE). Metode  evaluasi root  mean  square  error (RMSE) menunjukan hasil mengenai simpangan yang terjadi antara hasil sebenarmya dengan harga prediksi sedangkan  metode  evaluasi mean  absolute  error percentage  (MAPE) menunujukan  hasil  mengenai rasio  kesalah  antara  harga  prediksi  dengan  harga asli[13].

## 5. KESIMPULAN
Penggunaan  model LSTM dan  penerapannya pada data bahan baku pupuk dengan optimizer adam dan  fungsi  aktivasi relu menghasilkan  perhitungan untuk bahan baku pupuk antara lain urea prilled, urea granular, ammonium sulphate(( NH 4 ) 2 SO 4 ), ammonia( NH 3 ),  diammonium  fosfat( (NH 4 ) 2 HPO 4 ) , phosphoric acid (H 3 PO 4 ) , phosphate rock (P 2 O 5 ) , NPK 16-16-16, potash, sulphur, dan sulphuric acid (H 2 SO 4 ). Bahwa model menunjukkan hasil yang baik dengan memperlihatkan nilai RMSE yang sangat kecil  jika  dibandingkan  dengan  simpangan  baku harga  bahan  baku  pupuk  dan MAPE yang menunjukan  bahwa  rasio  kesalahan  prediksi  yang terjadi  juga  sangat  kecil  karena  tidak  ada  yang
melebih  10%[15],  hasil  terbaik  berdasarkan  nilai RMSE ditunjukan  oleh sulphur dengan  angak  0.053 artinya  rata-rata  simpangan  nilai  prediksi  dan  nilai asli  pada sulphur sangat  kecil,  berdasarkan  nilai MAPE paling baik ditunjukkan oleh diamonium fosfat 2.3% artinya rasio kesalahan pada diammonium fosfat sangat  kecil  dibawah  3  %,  sedangkan  nilai  terbesar untuk RMSE dari bahan baku pupuk phosphoric acid dengan  nilai  22.979  dan  untuk  nilai  terbesar MAPE berasal dari bahan baku pupuk sulphuric acid dengan nilai  9.180%.  penelitian  ini  masih  bisa  dilanjutkan dengan mengubah metodenya dan bisa dibandingkan dengan metode yang digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Lécuyer,  V.  Chatellier,  and  K.  Daniel, “Analysis  of  price  volatility  of  mineral fertilisers:  Possible  issues  for  European farmers,” Int.  J.  Agric.  Resour.  Gov.  Ecol. , vol.  10,  no.  4,  pp.  344–361,  2014,  doi: 10.1504/IJARGE.2014.066255.
[2] D.  S.  Irawan  and  S.  Rochayati,  “Proyeksi kebutuhan  pupuk  sektor  pertanian  melalui pendekatan  sistem  dinamis,” Bogor,  Balai Penelit.  Tanah ,  no.  12,  pp.  123–139,  2017, [Online]. Available: https://www.academia.edu/download/34465 994/09_-_Irawan_et_al_- _Proyeksi_Kebutuhan_Pupuk_Sektor_Perta nian_Melalui_Pendekatan_Sistem_Dinamis. pdf.
[3] D.  R.  Indah  and  E.  Rahmadani,  “Sistem Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” J. Penelit. Ekon. Akutansi ,  vol. 2, no. 1, pp. 10–18, 2018.
[4] P. Sugiartawan, A. A. Jiwa Permana, and P. I. Prakoso, “Forecasting Kunjungan
Wisatawan  Dengan  Long  Short  Term
Memory (LSTM),” J. Sist. Inf. dan Komput.
Terap.  Indones. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  43–52,
2018, doi: 10.33173/jsikti.5.
[5] P. Sugiartawan, R. Pulungan, and A. Kartika, “Prediction  by  a  Hybrid  of  Wavelet
Transform  and  Long-Short-Term-Memory
Neural  Network,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. , vol. 8, no. 2, 2017, doi: 10.14569/ijacsa.2017.080243.
[6] T.  Thireou  and  M.  Reczko,  “Bidirectional Long  Short-Term  Memory  Networks  for Predicting  the  Subcellular  Localization  of Eukaryotic  Proteins,” IEEE/ACM  Trans. Comput. Biol. Bioinforma. , vol. 4, no. 3, pp. 441–446,
2007, doi: 10.1109/TCBB.2007.1015.
[7] T. Zhang, Y. Liu, Z. Cui, J. Leng, W. Xie, and L.  Zhang,  “Short-Term  Traffic  Congestion Forecasting  Using  Attention-Based  Long Short-Term  Memory  Recurrent  Neural Network,” Int.  Conf.  Comput. ,  vol.  11538, no. May, pp. 648–657, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-22744-9.
[8] D. M. Q. Nelson, A. C. M. Pereira, and R. A. De  Oliveira,  “Stock  market’s  price movement  prediction  with  LSTM  neural networks,” Proc.  Int.  Jt.  Conf.  Neural Networks ,  vol.  2017-May,  no.  May,  pp.
1419–1426, 2017, doi: 10.1109/IJCNN.2017.7966019.
[9] Q.  A.  Aini  and  M.  Prof.  Dr.  Ir.  Suparno, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Raw Material Inventory Control of,” 2016.
[10] S.  R.  Riady  and  T.  W.  Sen,  “Prediction  of Electrical Energy Consumption Using LSTM Algorithm with Teacher Forcing Technique,”
JISA(Jurnal Inform. dan Sains) , vol. 4, no. 1, pp. 90–95, 2021, doi: 10.31326/jisa.v4i1.904.
[11] A. Khumaidi, R. Raafi’udin, and I. P. Solihin, “Pengujian  Algoritma  Long  Short  Term Memory  untuk  Prediksi  Kualitas  Udara  dan Suhu  Kota  Bandung,” J.  Telemat. ,  vol.  15, no. 1, pp. 13–18, 2020, [Online]. Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/vi ew/340.
[12] D. Hawkins, “The Problem of Overfitting,” J. Chem.  Inf.  Comput.  Sci. ,  vol.  44,  pp.  1–12, May 2004, doi: 10.1021/ci0342472.
[13] A. Davydenko and R. Fildes, “Forecast error measures :  Critical  review  and  practical recommendations,” Bus.  Forecast.  Pract. Probl.  Solut. ,  no.  January,  pp.  1–12,  2016, doi: 10.13140/RG.2.1.4539.5281.
[14] S. Ramayani and M. Iqbal, “FORECASTING OF  FERTILIZER  INVENTORY  IN  UD  . MENARA TANI WITH WEIGHTED MOVING  AVERAGE  (  WMA  )  AND DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING ( DES )
METHOD
PERAMALAN PERSEDIAAN  PUPUK  PADA  UD  .
MENARA  TANI  DENGAN  METODE
WEIGHTED MOVING AVERAGE ( WMA ) DAN DOUBLE EXPONENTIAL
SMOOTHING ( DES ),” vol. 3, no. 3, 2022.
[15] M. A. Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi  Moving  Average  Dan  Exponential Smoothing Untuk Sistem Peramalan
Pendapatan  Pada  Perusahaan  XYZ,” J.  Sist.
dan Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 36–45, 2019.