## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 366-374 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Application of Long Short-Term Memory Algorithm for Palm Oil Production Prediction

## Penerapan Algoritma Long Short-Term Memory untuk Prediksi Produksi Kelapa Sawit
Fahri Husaini 1* , Inggih Permana 2 , M. Afdal 3 , Febi Nur Salisah 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
E-Mail: 1 11950314688@students.uin-suska.ac.id, 2 inggihpermana@uin-suska.ac.id,
3 m.afdal@uin-suska.ac.id, 4 febinursalisah@uin-suska.ac.id
Received Dec 10th 2023; Revised Jan 15th 2024; Accepted Feb 2nd 2024 Corresponding Author: Fahri Husaini

## Abstract
Palm oil contributes greatly to the development of the Indonesian economy. One of them is the country's non oil and gas exports which continue to experience growth by palm oil companies. PT XYZ is one of the palm oil companies that processes palm  oil  into  palm  oil.  In  the  face  of  increasing  world  demand  for  palm  oil,  PT  XYZ  is  committed  to  increasing  its production. To increase production, PT XYZ has set a production target by predicting palm oil production using the Global Telling method. However, this method is less effective because it is not done regularly. For this reason, a method is needed that can learn the harvest pattern every month to create a production target. This research applies the Long Short-Term Memory  Algorithm  with  several  parameter  experiments  to  find  the  best  model  that  can  accurately  predict  palm  oil production. Based on the experimental results, the model with optimizer RMSprop, learning rate 0.001, and batch size 8 is the model with the best parameters with RMSE value 0.1725, MAPE 0.5087, and R2 0.0578. The model predicts that palm oil production will decrease.
Keyword: Long Short-Term Memory, Prediction, Production, Palm Oil, Target

## Abstrak
Kelapa sawit memberikan kontribusi yang besar bagi perkembangan perekonomian Indonesia. Salah satunya ekspor non migas negara dan yang terus mengalami pertumbuhan yang dilakukan perusahaan kelapa sawit. PT XYZ merupakan salah satu perusahaan kelapa sawit yang mengolah kelapa sawit menjadi minyak kelapa sawit. Dalam menghadapi permintaan minyak  kelapa  sawit  dunia  yang  terus  meningkat,  PT.  XYZ  berkomitmen  untuk  meningkatkan  produksinya.  Untuk meningkatkan  produksi,  PT  XYZ  telah  menetapkan  target  produksi  dengan  melakukan  prediksi  produksi  kelapa  sawit menggunakan metode Global Telling. Namun, metode ini kurang efektif karena tidak dilakukan secara berkala. Untuk itu, diperlukan suatu metode yang dapat mempelajari pola panen setiap bulannya untuk membuat target produksi. Penelitian ini  menerapkan  Algoritma  Long  Short-Term  Memory  dengan  percobaan  beberapa  parameter  untuk  menemukan  model terbaik yang dapat memprediksi produksi kelapa sawit secara akurat. Berdasarkan hasil percobaan, model dengan optimizer RMSprop, learning rate 0.001, dan batch size 8 merupakan model dengan parameter terbaik dengan nilai RMSE 0.1725, MAPE 0.5087, dan R2 0.0578. Model tersebut memprediksi bahwa produksi kelapa sawit akan mengalami penurunan.
Kata Kunci: Long Short-Term Memory, Prediksi, Produksi, Kelapa Sawit, Target

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu komoditas yang saat ini sangat penting bagi ekspansi ekonomi Indonesia adalah kelapa sawit [1].  Komoditas  ini  menghasilkan  pendapatan  bagi  pemerintah  dan  menyediakan  lapangan  pekerjaan  bagi masyarakat [2]. Bersama dengan Malaysia dan Nigeria, Indonesia saat ini merupakan salah satu pengekspor minyak  kelapa  sawit  terbesar  di  dunia  [3].  Perkebunan  kelapa  sawit  mendukung  pertumbuhan  ekonomi nasional dan regional dengan menyediakan devisa dan meningkatkan pendapatan petani [4]. Sebagai salah satu sektor unggulan di Indonesia, sektor kelapa sawit memberikan kontribusi yang signifikan terhadap ekspor non migas Indonesia dan terus meningkat dari tahun ke tahun [5].
PT. XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penerimaan Tandan Buah Segar (TBS) yang diolah menjadi minyak sawit mentah yang  disebut Crude Palm Oil (CPO) dan Palm Kernel (PK). PT. XYZ terletak  di  Kawasan  Desa  Bukit  Sembilan,  Kecamatan  Bangkinang,  Kampar.  Pabrik  Minyak  Kelapa  Sawit (PMKS) didirikan diatas lahan sekitar 14 hektar dan memiliki luas kebun kelapa sawit 426,26 hektar [6]. PT XYZ  berupaya  meningkatkan  produksi  kelapa  sawit  untuk  mendukung  kebijakan  dan  program  pemerintah dalam  bidang  perekonomian  dan  pembangunan  nasional  pada  umumnya  dan  subsektor  perkebunan  pada khususnya yang mempengaruhi penyediaan minyak sawit mentah dan inti sawit.
Hasil panen dari pekerjaan padat karya yang berkaitan dengan pemeliharaan tanaman kelapa sawit tanpa proses tambahan dikenal sebagai produksi kelapa sawit [7]. Hasilnya yang dikenal sebagai TBS, terdiri dari buah kelapa sawit yang ditempelkan pada tandan. Puluhan hingga ribuan buah kelapa sawit membentuk satu tandan [7]. Pemanenan merupakan kegiatan utama di perkebunan kelapa sawit yang menghasilkan pendapatan bagi perusahaan melalui penjualan minyak kelapa sawit dan minyak inti sawit  [8]. Untuk memaksimalkan hasil panen, perusahaan membutuhkan target produksi agar perusahaan mendapatkan gambaran dan  bersiap menghadapi segala kemungkinan yang akan terjadi.
PT. XYZ berupaya membuat target produksi kelapa sawit untuk periode berikutnya. Untuk membuat target  produksi,  PT.  XYZ harus  dapat memprediksi  produksi  yang  akan datang  untuk mengetahui  seberapa banyak  kemungkinan  produksi  yang  dihasilkan  [9].  Prediksi  pada  dasarnya  adalah  suatu  perkiraan  tentang peristiwa  atau  kejadian  di  masa  depan  [10].  Prediksi  sangat  berguna  untuk  perencanaan  operasional  dan pengambilan keputusan. Meskipun prediksi tidak selalu memberikan jawaban yang jelas tentang apa yang akan terjadi, prediksi bertujuan untuk mendapatkan hasil yang sedekat mungkin dengan apa yang akan terjadi [11]. Prediksi yang akurat dapat membantu perusahaan menetapkan target produksi untuk periode yang akan datang.
Dalam melakukan prediksi, PT. XYZ menggunakan metode Global Telling. Global Telling merupakan kegiatan observasi aktivitas kelapa sawit di seluruh perkebunan di wilayah kelapa sawit perusahaan. PT. XYZ melakukan  global  telling  untuk  melihat  umur  TBS  yang  pelaksanaannya  dilakukan  berdasarkan  jumlah realisasi produksi kelapa sawit yang dicapai pada periode sebelumnya. Selanjutnya dilakukan pendataan untuk mencapai  target  yang  sudah  ditetapkan.  Namun  metode  tersebut  tidak  efektif  karena  global  telling  tidak dilakukan  secara  berkala.  Agar  produksi  dapat  terus  tumbuh,  penting  untuk  mempelajari  pola  hasil  panen bulanan dan memprediksi hasil panen bulan berikutnya untuk dapat mengantisipasi lebih awal jika produksi mengalami penurunan [12]. Maka dari itu dibutuhkan sebuah model yang mampu melakukan prediksi secara akurat dengan menggunakan data di masa lalu.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk melakukan prediksi jumlah produksi kelapa sawit. LSTM merupakan  bagian  dari  Algoritma  deep  learning.  Deep  learning  dianggap  sebagai  metode  pembelajaran mutakhir  yang  menghasilkan  model  pemrosesan  data  yang  sangat  baik  dan  berkinerja  andal[13].  LSTM merupakan  pengembangan dari  Algoritma  Recurrent  Neural  Network  (RNN).  Kelemahan  utama  Algoritma RNN yang diatasi oleh LSTM adalah dalam hal memproses data time series jangka Panjang. Metode LSTM telah sukses digunakan pada banyak kasus prediksi, Contohnya adalah prediksi: harga beras tingkat grosir [14], harga  bitcoin  [15],  harga  saham  [16][17],  jumlah  penjualan  produk  [18],  parameter  cuaca  [19],  belanja pemerintah Indonesia [20], dan rata-rata zat berbahaya di DKI Jakarta berdasarkan indeks standar pencemar udara [21].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  telah  dipaparkan  diatas,  LSTM  mampu  melakukan  prediksi dengan menghasilakan nilai loss yang relatif rendah. LSTM diterapkan untuk menemukan model terbaik yang dapat memprediksi produksi kelapa sawit. Penelitian ini merupakan sebuah komitmen yang baru dalam bidang ini, karena percobaan menggunakan data, algoritma dan metodologi pada penelitian ini belum ditemukan pada penelitian sebelumnya. Penting untuk memahami dan memprediksi produksi kelapa sawit dengan akurasi yang tinggi  karena  permintaan  global  terhadap  minyak  kelapa  sawit  terus  meningkat  [22].  Diharapkan  model prediksi  yang  dihasilkan  Algoritma  LSTM  dapat  memberikan  manfaat  langsung  bagi  PT.  XYZ  dan  para pengambil kebijakan, memungkinkan  mereka  untuk merencanakan sumber daya dan strategi produksi yang lebih efisien dan berkelanjutan.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, terdapat beberapa tahapan yang akan dilakukan. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Data yang akan digunakan pada penelitian ini adalah data laporan produksi bulanan kelapa sawit yang berasal dari Bidang Tanaman PT. XYZ periode Januari 2019 sampai dengan Juni 2023 yang terdiri dari 54 rekaman produksi kelapa sawit bulanan dalam satuan ton. Data berbentuk time series.

## 2.2. Pra Proses Data

## 2.2.1. Min-Max Normalization
Dalam penelitian ini, metode normalisasi yang akan digunakan adalah min-max normalization. Min- max  normalization  merupakan  salah  satu  metode  normalisasi.  Normalisasi  data  adalah  proses  melibatkan penskalaan nilai atribut ke dalam rentang yang lebih kecil dengan bobot yang sama [23]. Metode Min-Max Normalization adalah metode normalisasi yang merubah rentang nilai data menjadi antara 0 dan 1, sehingga atribut  yang  seragam  dapat  meningkatkan  kinerja  dari  algoritma.  Min-max  normalization  dapat  dihitung menggunakan persamaan [24]:
𝑣 1 = 𝑣− 𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 ( 1 )

## 2.2.2. Windowing
Windowing adalah suatu proses dimana data time series dibagi menjadi beberapa bagian-bagian atau jendela yang fungsinya agar data dapat digunakan oleh model dalam proses machine learning. Tujuan lain dari windowing adalah untuk mengurangi kesalahan [25]. Kesalahan pembatas ini diwakili oleh berapa parameter yang digunakan dalam time series [25]. Window size yang akan digunakan pada penelitian ini adalah 2, 3 dan 4.
.

## 2.3. Pemodelan dan Evaluasi
Penelitian ini menggunakan Algoritma LSTM. Saat ini model RNN yang paling populer adalah model LSTM  [26].  LSTM  adalah  RNN  yang  berhasil  menyimpan  memori  untuk  jangka  waktu  tertentu  dengan menambahkan sel memori. Sel memori terutama dikendalikan oleh input gate, forget gate, dan output gate. Input  gate  memungkinkan  informasi  dimasukan  ke  dalam  sel  memori,  dan  forget  gate  secara  selektif menghapus  beberapa  informasi  yang  tidak  diperlukan  dalam  sel  memori dan  disimpan ke  input berikutnya. Terakhir, output gate menentukan informasi apa yang akan dikeluarkan oleh sel memori [27]. Gambaran umum sel memori dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Gambaran sel memori
Berikut persamaan dari Algoritma LSTM
𝑖 𝑡 = 𝜎 1 ( 𝑊 𝑖 𝑥 𝑡 + 𝑈 𝑖 𝑐 𝑡 −1 + 𝑏 𝑖 ) (2)
𝑓 𝑡 = 𝜎 1 ( 𝑊 𝑓 𝑥 𝑡 + 𝑈 𝑓 𝑐 𝑡 −1 + 𝑏 𝑓 ) (3)
𝑜 𝑡 = 𝜎 1 ( 𝑊 𝑜 𝑥 𝑡 + 𝑈 𝑜 𝑐 𝑡 −1 + 𝑏 𝑜 ) (4)
𝑐 𝑡 = 𝑓 𝑡 ∗ 𝑐 𝑡 −1 + 𝑖 ∗ 𝜎 1 ( 𝑊 𝑐 𝑥 1 + 𝑏 𝑐 ) (5)
ℎ 𝑡 = 𝑜 𝑡 ∗ 𝜎 2 ( 𝑐 𝑡 ) (6)
Hyperparameter LSTM yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hyperparameter LSTM No Parameter Nilai 1 Optimizer Adam, RMSprop, SGD 2 Batch Size 8, 16, 32 3 Learning rate 0.01, 0.001, 0.0001
Pembagian data pada penelitian ini menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai K = 4. Untuk pencarian parameter yang optimal penelitian ini menggunakan Algoritma Grid Search. Grid search merupakan algoritma yang membagi rentang parameter yang ingin dioptimalkan menjadi grid dan loop melalui semua titik untuk menemukan parameter optimal [28] .Metode evaluasi yang digunakan adalah Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan Coefficient of Determination (R2).
RMSE adalah rata-rata selisih kuadrat antara nilai estimasi dan observasi. Semakin kecil nilai RMSE maka semakin mendekati keakuratan datanya [29]. Berikut persamaan dari RMSE.
RMSE = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦̃ 𝑖
− 𝑦 𝑖
) 2 𝑛 𝑖 (7)
MAPE adalah selisih rata–rata mutlak antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya yang dinyatakan dalam persentase terhadap nilai sebenarnya [30]. Berikut persamaan dari MAPE
MAPE = 100 × 1 𝑛 ∑ | 𝑦̃𝑖−𝑦𝑖 𝑦𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (8)
R2 dapat mengambil nilai pada rentang (-∞, 1] sesuai dengan hubungan timbal balik antara kebenaran dasar dan model prediksi [31]. Berikut persamaan dari R2.
R 2 = 1  − ∑ (𝑋𝑖−𝑌𝑖)2
𝑚 𝑖=1 ∑ (𝑌̃−𝑌𝑖)2 𝑚 𝑖=1 (9)

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Model dengan Algoritma LSTM dirancang untuk memprediksi produksi kelapa sawit dengan beberapa percobaan untuk mencari model yang optimal dan dilakukan percobaan parameter menggunakan grid search. Percobaan yang dilakukan meliputi window size (2, 3, dan 4) dengan percobaan parameter optimizer (Adam, RMSprop, dan SGD), learning rate (0.01, 0.001, dan 0.0001), batch size (8, 16, dan 32). Langkah awal yang dilakukan adalah mengimplementasikan Algoritma LSTM dengan 2 window size. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, diperoleh model terbaik dengan parameter optimizer Adam, learning rate, 0.01, dan batch size 8 dengan nilai RMSE 0.1798, MAPE 0.5093 dan R2 0.1659. Hasil percobaan LSTM dengan 2 window size dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil percobaan Algoritma LSTM dengan 2 window size
Optimizer Batch size Learning rate RMSE MAPE R2 Adam 8 0,01 0,179809 0,5093387 0,1659046 Adam 8 0,0001 0,1807093 0,5232208 0,1647053 RMSprop 8 0,001 0,1827972 0,5369872 0,1903443 RMSprop 8 0,0001 0,1831286 0,4966931 0,2054043 RMSprop 32 0,01 0,1832489 0,5712521 0,1923748 Adam 32 0,0001 0,1833196 0,5253483 0,1889486 Adam 16 0,01 0,1855458 0,5463067 0,21352 RMSprop 8 0,01 0,1856337 0,5209034 0,2470053 Adam 32 0,01 0,1859988 0,5241869 0,2253845 RMSprop 32 0,001 0,1875264 0,5513109 0,2447091 Adam 8 0,001 0,1876894 0,5436099 0,2564498 Adam 16 0,0001 0,1887514 0,5281887 0,2538256 RMSprop 16 0,001 0,1908005 0,5535088 0,2817989 Adam 16 0,001 0,192643 0,5294565 0,3076491 Adam 32 0,001 0,1971513 0,5405299 0,3951484 RMSprop 32 0,0001 0,1994205 0,5613723 0,4166138 RMSprop 16 0,0001 0,2011006 0,5689879 0,4273117 RMSprop 16 0,01 0,201783 0,5578979 0,4331084 SGD 8 0,0001 0,2192496 0,6335852 0,6867426
Optimizer Batch size Learning rate RMSE MAPE R2 SGD 8 0,001 0,2232486 0,6590253 0,7480417 SGD 32 0,0001 0,2237724 0,6591199 0,7549447 SGD 16 0,001 0,2244984 0,6583114 0,7677799 SGD 16 0,0001 0,2256772 0,6541095 0,7872318 SGD 16 0,01 0,225937 0,6555397 0,789737 SGD 32 0,001 0,2280544 0,6554311 0,8226328 SGD 32 0,01 0,2337525 0,6573769 0,9209745 SGD 8 0,01 0,2339285 0,6811675 0,9176974
Langkah selanjutnya adalah percobaan Algoritma LSTM dengan 3 window size. Pada percobaan ini, optimizer RMSprop, learning rate 0.001, dan batch size 8 didapatkan sebagai parameter terbaik dengan nilai RMSE 0.1725, MAPE 0.5087, dan R2 0.0578. Hasil percobaan LSTM dengan  3 window size dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil percobaan Algoritma LSTM dengan 3 window size
Optimizer Batch size Learning rate RMSE MAPE R2 RMSprop 8 0,001 0,1725027 0,5087152 0,0578738 RMSprop 8 0,01 0,1761754 0,534669 0,1017701 Adam 16 0,0001 0,1778423 0,5082583 0,1176041 Adam 32 0,01 0,1794065 0,5219424 0,13763 Adam 16 0,001 0,1804287 0,5301506 0,1528288 Adam 32 0,001 0,1846371 0,5140425 0,2045045 Adam 8 0,001 0,1869096 0,5551389 0,2379233 Adam 8 0,0001 0,1878006 0,482818 0,2543308 Adam 32 0,0001 0,1889897 0,5244428 0,262882 Adam 8 0,01 0,1894731 0,4609781 0,2886407 RMSprop 32 0,01 0,2006291 0,6596427 0,4301841 Adam 16 0,01 0,2013725 0,5289547 0,4349355 RMSprop 16 0,0001 0,2046733 0,6705498 0,4836923 RMSprop 32 0,0001 0,2096586 0,6545211 0,5515414 SGD 8 0,001 0,2123517 0,6139278 0,5843601 RMSprop 32 0,001 0,2131102 0,6794292 0,6092817 RMSprop 8 0,0001 0,2137763 0,6141981 0,5998787 SGD 8 0,01 0,2163453 0,6297344 0,6395316 RMSprop 16 0,001 0,2179094 0,6882618 0,6868744 SGD 32 0,001 0,2210109 0,6519085 0,7127665 SGD 32 0,01 0,2237389 0,6538644 0,7552762 SGD 16 0,01 0,2266547 0,6587842 0,7991554 RMSprop 16 0,01 0,226902 0,6525533 0,8051945 SGD 16 0,0001 0,2329882 0,6834878 0,9116266 SGD 16 0,001 0,2356061 0,6595458 0,9599626 SGD 32 0,0001 0,23656 0,6779898 0,9636186 SGD 8 0,0001 0,236757 0,7020902 0,9653629
Percobaan penerapan Algoritma LSTM dengan 4 window size. Percobaan ini menghasilkan parameter terbaik optimizer Adam, learning rate 0,01, dan batch size 8 dengan hasil RMSE 0.1831, MAPE 0.5886 dan R2 0.1981. Hasil percobaan dengan 4 window size untuk setiap percobaan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil percobaan Algoritma LSTM dengan 4 window size
Optimizer Batch size Learning rate RMSE MAPE R2 Adam 8 0,01 0,1831426 0,5886402 0,1981519 Adam 8 0,001 0,1903149 0,5672807 0,2791425 Adam 8 0,0001 0,1903781 0,577022 0,2809369 Adam 16 0,0001 0,1916257 0,5462574 0,2909543 Adam 32 0,0001 0,1917107 0,5651677 0,2909473 Adam 32 0,01 0,1928281 0,5741411 0,3074471 Adam 16 0,001 0,1937169 0,5683717 0,3196439 Adam 16 0,01 0,1977547 0,5982979 0,3788803 Adam 32 0,001 0,2006737 0,6240825 0,4252245 RMSprop 8 0,001 0,2235998 0,7917096 0,8962335 SGD 16 0,01 0,2259527 0,6547442 0,7893733 SGD 16 0,001 0,2264237 0,6599454 0,7963259 SGD 8 0,01 0,2268804 0,670282 0,8026371 SGD 32 0,0001 0,2269305 0,6568712 0,8052124
Optimizer Batch size Learning rate RMSE MAPE R2 SGD 32 0,001 0,228218 0,664105 0,825142 SGD 8 0,001 0,2288793 0,6797709 0,8340009 SGD 16 0,0001 0,2298591 0,6873983 0,8500562 SGD 32 0,01 0,2306916 0,6737309 0,8650663 SGD 8 0,0001 0,2318319 0,6816666 0,883723 RMSprop 16 0,0001 0,2386026 0,8408399 1,1646606 RMSprop 32 0,0001 0,2407398 0,8550694 1,2266379 RMSprop 8 0,0001 0,2542423 0,94689 1,6197851 RMSprop 32 0,01 0,2547293 0,9309014 1,5841282 RMSprop 8 0,01 0,2611982 0,9759625 1,7749511 RMSprop 16 0,001 0,2633212 0,9348948 1,6885805 RMSprop 32 0,001 0,266629 0,9306608 1,7406468 RMSprop 16 0,01 0,2721405 0,9338515 1,8207955
Berdasarkan hasil percobaan dan analisis yang dilakukan parameter optimizer RMSprop, learning rate 0.001,  dan  batch  size  8  dengan  3  window  size  merupakan  model  dengan  parameter  terbaik  dari  seluruh percobaan  yang  telah  dilakukan  dengan  nilai  RMSE  0.1725,  MAPE  0.5087,  dan  R2  0.0578.  Dengan  nilai RMSE  terendah  0.1725 menunjukkan  tingkat  ketepatan prediksi  yang  signifikan.  Hal  ini  dapat dilihat  pada grafik perbandingan optimizer, perbandingan learning rate, dan perbandingan batch size pada Gambar 3, 4, dan 5. Grafik tersebut menggambarkan bahwa model dengan parameter tersebut secara konsisten mengungguli hasil dari dua percobaan lainnya. Oleh karena itu, parameter ini dapat dianggap sebagai pilihan terbaik dalam mengoptimalkan  kinerja  model  dalam  konteks  dataset  dan  tugas  yang  diberikan.  Grafik  perbandingan optimizer,  learning  rate  dan  batch  size  dari  ketiga  percobaan  berdasarkan  nilai  RMSE  dapat  dilihat  pada Gambar. 3, 4 dan 5.
Gambar 3. Perbandingan Optimizer berdasarkan RMSE
Gambar 4. Perbandingan Learning rate berdasarkan RMSE
17,98% 17,78% 18,31%
18,28% 17,25% 22,36% 21,92%
21,24% 22,60% 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% 2 Window size 3 Window size 4 Window size RMSE Perbandingan Optimizer Adam RMSprop SGD 17,98% 17,62% 18,31% 18,28%
17,25% 19,03% 18,07%
17,78% 19,04% 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% 2 Window size 3 Window size 4 Window size RMSE Perbandingan Learning rate 0.01 0.001 0.0001
Gambar 5. Perbandingan Batch size berdasarkan RMSE
Model LSTM dengan parameter terbaik telah berhasil didapatkan. Selanjutnya model terbaik yang telah didapatkan  digunakan  untuk  memprediksi  produksi  kelapa  sawit  menggunakan  data  valid  produksi  kelapa sawit. Hasil prediksi model menggunakan data valid produksi kelapa sawit dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Prediksi produksi kelapa sawit pada data valid
Berdasarkan grafik tersebut model mampu memprediksi pola produksi kelapa sawit. Selanjutnya model akan diimplementasikan untuk memprediksi produksi kelapa sawit pada bulan Juli 2023 sampai Januari 2024. Hasilnya menunjukkan bahwa produksi kelapa sawit PT. XYZ diprediksi akan mengalami penurunan. Grafik prediksi produksi kelapa sawit dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Prediksi Produksi Kelapa Sawit
17,98% 17,25% 18,31% 18,55% 17,78% 19,16% 18,32%
17,94% 19,17% 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% 2 Window size 3 Window size 4 Window size RMSE Perbandingan Batch size 8 16 32
Berdasarkan hasil prediksi yang ditunjukkan pada grafik diatas diketahui bahwa akan terjadi penurunan produksi kelapa sawit pada bulan Juli 2023 sampai Januari 2024. Informasi yang dihasilkan dapat digunakan sebagai  acuan  oleh  perusahaan  dalam  menyusun  target  dan  anggaran  produksi  kelapa  sawit.  Selanjutnya informasi tersebut dapat menjadi pedoman dalam membuat rencana kerja serta mengambil sebuah keputusan dengan  tepat,  seperti  pemilihan  tanaman,  perencanaan  pemasaran,  pengelolaan  resiko  finansial,  dan merencanakan ekspansi pasar. Hal ini dilakukan untuk meningkatkan nilai dan mencegah penurunan produksi kelapa sawit PT. XYZ

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  percobaan  penerapan  Algoritma  LSTM,  dihasilkan  model  dengan  parameter terbaik optimizer RMSprop, learning rate 0.001, dan batch size 8 dengan 3 window size. Nilai yang diperoleh yaitu  RMSE  0.1725,  MAPE  0,5087,  dan  R2  0,0578.  Model  mampu  memberikan  prediksi  dengan  tingkat akurasi yang relatif baik berdasarkan  RMSE yang telah diukur, namun model yang dihasilkan diuji dengan parameter  terbatas  dan  beberapa  parameter  lainnya  tidak  dijelajahi.  Model  dengan  parameter  terbaik selanjutnya  diimplementasikan  untuk  memprediksi  produksi  kelapa  sawit  untuk  tujuh  bulan  kedepan.  Hasil implementasi prediksi model menunjukkan penurunan produksi kelapa sawit. Untuk menghindari penurunan produksi kelapa sawit, PT. XYZ perlu melakukan evaluasi untuk mempersiapkan produksi dengan menyusun perencanaan produksi kelapa sawit dan membuat target produksi.

## REFERENSI
[1] R. Utami, E. I. Kumala Putri, and M. Ekayani, “Economy and Environmental Impact of Oil Palm Palm Plantation Expansion (Case Study: Panyabungan Village, Merlung Sub-District, West Tanjung Jabung Barat District, Jambi),” Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia , vol. 22, no. 2, pp. 115–126, Aug. 2017, doi: 10.18343/jipi.22.2.115.
[2] S.  N. Asih, R. Andreas, R. Yudhi,  D. Fajar, and B. Alfian, “Ekspansi Perkebunan Kelapa  Sawit Di Kawasan Hutan Indonesia Dan Potensi Konflik Hukum Pasca Penetapan Undang-undang Cipta Kerja.” [Online]. Available: http://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/istinbath/index
[3] A.  Hakim,  “PENGARUH  BIAYA  PRODUKSI  TERHADAP  PENDAPATAN  PETANI  MANDIRI KELAPA SAWIT DI KECAMATAN SEGAH,” 2018.
[4] B. Riati, “ANALISIS PENGARUH KARAKTERISTIK PETANI TERHADAP PRODUKSI KELAPA SAWIT SWADAYA DI KECAMATAN SINGINGI HILIR,” vol. 2, no. 1, 2021, [Online]. Available: https://www.pertanian.go.id
[5] E. Ewaldo, “Analisis ekspor minyak kelapa sawit di Indonesia,” 2015.
[6] Yusmardiansyah  and  G.  Zhara,  “(Print)  HUBUNGAN  KEBISINGAN  DENGAN  STRES  KERJA PADA PERKERJA BAGIAN PRODUKSI DI PT MITRA BUMI,” 2019.
[7] I. S. Sastrosayono, Budi daya kelapa sawit. AgroMedia, 2003.
[8] R. E. , & A. W. S. P. Lubis, Buku Pintar Kelapa Sawit . AgroMedia, 2011.
[9] B. Tanaman, “Prediksi produksi kelapa sawit di PT. Xyz,” Pekanbaru, 2023.
[10] A. Wanto et al. , “Epoch Analysis and Accuracy 3 ANN Algorithm using Consumer Price Index Data in Indonesia,” Scitepress, May 2021, pp. 35–41. doi: 10.5220/0010037400350041.
[11] M. Kafil, “PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA BOUTIQ DEALOVE BONDOWOSO,” 2019.
[12] S. Agustian and H. Wibowo, “Perbandingan Metode Moving Average untuk Prediksi Hasil Produksi Kelapa  Sawit,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri  (SNTIKI) ,  no. November, pp. 156–162, 2019.
[13] L. Deng and D. Yu, “Deep learning: Methods and applications,” Foundations  and  Trends  in  Signal Processing , vol. 7, no. 3–4. Now Publishers Inc, pp. 197–387, 2013. doi: 10.1561/2000000039.
[14] F. Indra Sanjaya and D. Heksaputra, “Prediksi Rerata Harga Beras Tingkat Grosir Indonesia dengan Long  Short  Term  Memory,”  vol.  7,  no.  2,  pp.  163–174,  2020,  [Online].  Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[15] M. Wildan Putra Aldi and A. Aditsania, “Analisis dan Implementasi Long Short Term Memory Neural Network untuk Prediksi Harga Bitcoin.”
[16] G.  Budiprasetyo,  M.  Hani’ah,  and  D.  Z.  Aflah,  “Prediksi  Harga  Saham  Syariah  Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM),” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 3, pp. 164–172, Jan. 2023, doi: 10.25077/teknosi.v8i3.2022.164-172.
[17] A. Agusta, I. Ernawati,  and A. Muliawati, “Prediksi  Pergerakan Harga  Saham Pada  Sektor Farmasi Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory”.
[18] L. Wiranda and M. Sadikin, “PENERAPAN LONG SHORT TERM MEMORY PADA DATA TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN PRODUK PT. METISKA FARMA.”
[19] E.  Supriyadi,  “PREDIKSI  PARAMETER  CUACA  MENGGUNAKAN  DEEP  LEARNING  LONG- SHORT  TERM  MEMORY  (LSTM)  WEATHER  PARAMETERS  PREDICTION  USING  DEEP
LEARNING LONG-SHORT TERM MEMORY (LSTM).” [Online]. Available: http://bmkgsoft.database.bmkg.go.id.
[20] Sabar  Sautomo  and  Hilman  Ferdinandus  Pardede,  “Prediksi  Belanja  Pemerintah  Indonesia Menggunakan  Long  Short-Term  Memory  (LSTM),” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 99–106, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2815.
[21] A. Oktaviani and Hustinawati, “PREDIKSI RATA-RATA ZAT BERBAHAYA DI DKI JAKARTA BERDASARKAN INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer , vol. 26, no. 1, pp. 41–55, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i1.3702.
[22] I.  G.  Anjani,  A.  B.  Saputri,  A.  N.  P.  Armeira,  and  D.  Januarita,  “Analisis  Konsumsi  Dan  Produksi Minyak Kelapa Sawit Di Indonesia Dengan Menerapkan Metode Moving Average,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 1014, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4506.
[23] J. Han, M. Kamber, J. Pei, and M. Kaufmann, “[DATA MINING: CONCEPTS AND TECHNIQUES 3RD EDITION] 2 Data Mining: Concepts and Techniques Third Edition.”
[24] I.  Izonin,  R.  Tkachenko,  N.  Shakhovska,  B.  Ilchyshyn,  and  K.  K.  Singh,  “A  Two-Step  Data Normalization Approach for Improving Classification Accuracy in the Medical  Diagnosis Domain,” Mathematics , vol. 10, no. 11, Jun. 2022, doi: 10.3390/math10111942.
[25] Y. Benyahmed, A. Abu Bakar, A. Razakhamdan, A. Ahmed, S. Mastura, and S. Abdullah, “ADAPTIVE SLIDING WINDOW ALGORITHM FOR WEATHER DATA SEGMENTATION,” J Theor Appl Inf Technol , vol. 80, no. 2, 2015, [Online]. Available: www.jatit.org
[26] J. Zhang, Y. Zhu, X. Zhang, M. Ye, and J. Yang, “Developing a Long Short-Term Memory (LSTM) based model for predicting water table depth in agricultural areas,” J Hydrol (Amst) , vol. 561, pp. 918– 929, Jun. 2018, doi: 10.1016/j.jhydrol.2018.04.065.
[27] A. Wisnugraha Sugiyarto and A. Maman Abadi, “Prediction of Indonesian Palm Oil Production Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM-RNN).”
[28] H.  Yasin,  A.  Prahutama,  T.  W.  Utami,  D.  Jurusan,  and  S.  Undip,  “PREDIKSI  HARGA  SAHAM MENGGUNAKAN  SUPPORT  VECTOR  REGRESSION  DENGAN  ALGORITMA  GRID SEARCH.”
[29] F.  Febrianti,  M. Hafiyusholeh, and A. H. Asyhar, “PERBANDINGAN PENGKLUSTERAN  DATA IRIS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS,” vol. 02, no. 01, 2016.
[30] S.  Riyadi,  “Aplikasi      Peramalan Penjualan Obat Menggunakan Metode   Pemulusan   (Studi   Kasus: Instalasi  Farmasi  Rsud  Dr  Murjani),” Stmik Amikom , vol. 1, pp. 1–6, 2015.
[31] D.  Chicco,  M.  J.  Warrens,  and  G.  Jurman,  “The  coefficient  of  determination  R-squared  is  more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation,” PeerJ Comput Sci , vol. 7, pp. 1–24, 2021, doi: 10.7717/PEERJ-CS.623.
[32] M. F. Rasyid, D. Imran, and A. A. Mahersatillah, “Prediksi penyebaran Sub Varian omicron di Indonesia menggunakan Machine Learning,” SISITI: Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , vol. 10, no. 1, 2022.