bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Identifikasi Audio Ancaman Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Authors: Ihsan Faris Muhammad , Fauzan Mohamad Nurkamal 
Published: August 2023

Sosial media merupakan sebuah aplikasi yang berbasis internet dan dapat menunjang fungsi interaksi pada masyarakat. Berdasarkan data laporan yang diambil dari Kominfo, terdapat banyak konten negatif yang berisi ujaran kebencian. Berdasarkan masalah tersebut maka akan dibuat sebuah sistem yang bertujuan untuk mendeteksi ancaman terutama pada audio. Sehingga dapat mengurangi dan menyaring konten konten yang berisi suara ancaman. Pada proses pembuatan sistem pendeteksi maka dibutuhkan beberapa sampel data ancaman yang akan diolah. Pengumpulan data akan dilakukan dengan menggunakan Web Scraping pada sosial media twitter. Setelah terkumpul data akan dilakukan preprocessing. Pengolahan data akan menggunakan metode Convolutional Neural Network. Akurasi yang dihasilkan dengan menggunakan metode CNN tersebut adalah 82%. Model yang didapatkan dari metode tersebut akan digunakan sebagai bahan untuk melakukan prediksi audio ancaman. Audio ancaman akan dilakukan konversi menjadi teks menggunakan speech recognition yang kemudian akan dilakukan presiksi dengan menggunakan model tersebut. Hasil dari prediksi yang dilakukan menghasilkan output berupa ancaman atau bukan ancaman.
SIRBA: Sistem Informasi Persediaan Barang Petshop Berbasis Web dengan Metode FEFO dan Model FAST
Authors: Salsabila Selamy , Andryana Septi 
Published: August 2023

Sistem penyampaian informasi persediaan barang pada JJ Petshop masih dilakukan dengan sederhana. Dalam pencatatan stok dan pencatatan laporan serta memeriksa barang kadaluarsa masih menggunakan sistem konvensional, sehingga membutuhkan waktu lama dalam penulisan data dan memilih barang yang sudah kadaluarsa serta rentan terjadi hilangnya data dengan mudah. Guna mempermudah kegiatan usaha pada JJ Petshop diperlukan sebuah sistem informasi berbasis web dengan menerapkan metode FEFO (First Expired First Out) serta menggunakan model FAST (Framework for the Application System Thinking). Penggunaan metode FAST dapat mendukung dalam pengembangan sistem yang dapat mengelola data dan informasi menjadi efisien, efektif, cepat dan dilakukan dengan terstruktur serta menggunakan metode analisis PIECES (Performance, Information, Economic, Control, Efficiency and Service) guna mempermudah analisis kebutuhan. Hasil yang didapat pada penelitian ini sistem dapat dioperasikan dengan baik dalam pencatatan stok barang, laporan penjualan dan pembelian serta dapat dapat menampilkan sebuah informasi tanggal kadaluarsa barang sehingga data persediaan barang pada JJ Petshop dapat lebih terkontrol. Pengujian dilakukan dengan menggunakan load testing dengan hasil rata-rata dalam menampilkan halaman sistem dengan waktu 0.08 detik perhalaman dengan kemungkinan kegagalan sistem mendapatkan hasil presentase 100%.
Perancangan Sistem Informasi Reimbursment Biaya Operasional pada Restoran Golden Lamian
Authors: Salsabila Nurul Jannah , Hadianti Sri 
Published: August 2023

PT. Sumber Natural Indonesia merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang restoran dengan merek dagang Golden Lamian. Pada sistem bisnis berjalannya, restoran Golden Lamian masih menerapkan sistem reimbursment biaya operasional secara manual. Sistem manual tersebut mengakibatkan waktu yang lama untuk dokumen sampai kepada staff finance, mengingat restoran Golden Lamian sudah tersebar didalam dan diluar Pulau Jawa. Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengatasi permasalahan yang timbul akibat pengajuan reimbursment yang masih dilakukan secara manual dengan cara membangun sebuah sistem informasi reimbursment berbasis website agar dapat diakses oleh seluruh outlet serta meminimalisir adanya kehilangan dokumen yang diakibatkan oleh proses pengiriman dokumen. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode prototype dengan melibatkan para users agar sistem yang dibangun sesuai dengan kebutuhan users. Dengan adanya sistem informasi yang telah dibangun, sistem tersebut dapat mempercepat proses pengajuan reimbursment sehingga arus kas pada outlet dapat berjalan lebih efektif.
Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Persebaran Bengkel, Tambal Ban dan Minyak Eceran di Kota Pontianak Berbasis Web
Authors: Ipo Ego Suparius , Shova Yus , Irwansyah M. Azhar 
Published: August 2023

Meningkatnya jumlah kendaraan bermotor memunculkan masalah kemacaten khususnya di perkotaan termasuk Kota Pontianak. Dari sisi pengendara kendaraan bermotor pasti pernah mengalami masalah saat berkendara seperti kehabisan bensin, ban bocor, mogok, kerusakan kendaraan dan sebagainya. Saat mengalami masalah di jalan, misalnya kehabisan bensin atau ban bocor, maka pengendara sangat memerlukan informasi dimana lokasi pom bensin dan bengkel. Jika masalah tersebut terjadi pada malam hari dimana pom bensin dan bengkel sudah tutup maka pengendara memerlukan informasi kios bensin eceran atau bengkel yang masih buka untuk mendapatkan bantuan. Untuk membantu mengatasi masalah yang dihadapi pengendara maka dibangunlah sistem informasi geografis persebaran bengkel, tambal ban dan minyak eceran di Kota Pontianak yang dapat memberikan petunjuk arah jalan serta informasi yang berguna bagi pengendara. Sistem yang dibangun ini sangat penting mengingat data bengkel kecil, kios tambal ban, dan kios bensin eceran belum tersedia atau belum dikelola oleh Google yang selalu menjadi sumber untuk mencari informasi. Sistem ini didesain untuk memudahkan pihak pengguna (pengendara) mencari lokasi layanan terdekat dengan lokasi/posisi keberadaannya dengan menerapkan layanan berbasis lokasi (location based service/LBS) yang disediakan Google Maps. Data lokasi layanan (bengkel, tambal ban, dan minyak eceran) diperoleh dari hasil survey lapangan dan dikelola menggunakan DBMS MySQL. Dengan LBS dan Haversin Formula sistem dapat menghitung jarak radius serta menampilkan lokasi layanan terdekat dan rute perjalanan ( google direction) menuju lokasi layanan tersebut. Berdasarkan hasil pengujian black box testing dengan menggunakan nilai jarak radius tetap (default) maupun nilai jarak radius yang ditentukan oleh pengguna, sistem mampu menunjukkan lokasi layanan tersebut. Sementara berdasarkan pengujian user acceptance test (UAT) dengan menggunakan metode kuesioner skala likert diperoleh nilai rata-rata 83,4%, yang menunjukan bahwa aplikasi mudah untuk digunakan.Kata kunci: sistem informasi geografis, bengkel, tambal ban, minyak eceran, petunjuk arah, skala likert.
Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Bibit Kelapa Sawit Berdasarkan Kondisi Daerah Tanam dan Perawatan Tanaman
Authors: Bravo Ansfridus , Tursina Tursina , Sastypratiwi Helen 
Published: August 2023

Pemilihan bibit kelapa sawit yang tepat merupakan salah satu upaya dalam meningkatkan produktifitas tanaman kelapa sawit. Pada saat pemilihan bibit, permasalahan yang sering dihadapi adalah tidak semua jenis bibit dapat sesuai terhadap kondisi lahan dan jenis perawatan yang berbeda-beda. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang membantu dalam menentukan jenis bibit yang sesuai dengan kondisi lahan dan perawatan yang diberikan. Dalam penelitian ini penulis menerapkan model prediksi machine learning dalam penentuan bibit kelapa sawit berdasarkan kondisi lahan dan perawatan tanaman. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan model klasifikasi penentuan bibit kelapa sawit berdasarkan kondisi daerah tanam dan perawatan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah naïve bayes dengan dua jenis naïve bayes yang berbeda yaitu gaussian naïve bayes dan multinomial naïve bayes dengan dua skenario pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa performa dari model gaussian naïve bayes dan multinomial naïve pada skenario pengujian pertama bayes dengan nilai accuracy masing-masing sebesar 55% dan 62% serta nilai f1-score masing-masing 63% dan 66%. Sedangkan pada skenario pengujian kedua hasil evaluasi accuracy untuk model gaussian naïve bayes dan multinomial naïve bayes dengan nilai accuracy masing-masing sebesar 70% dan 68% serta f1-score masing-masing sebesar 69% dan 64%. Setelah dilakukan evaluasi model, maka model naïve bayes yang memiliki performa terbaik yaitu gaussian naïve bayes pada skenario pengujian kedua yang digunakan sebagai model prediksi machine learning untuk penentuan bibit kelapa sawit berdasarkan kondisi daerah tanam dan perawatan pada aplikasi generik yang dibangun pada penelitian ini.
Desain Knowledge Management System pada Program Studi Sebagai Media Berbagi Pengetahuan
Authors: Sani Ramadhan Rakhmat , Sukamto Titien Suhartini , Emmerig Richard 
Published: August 2023

Pengetahuan merupakan aset untuk meningkatkan kemampuan dan kinerja pegawai, serta kunci pengelolaan organisasi yang efektif dan efisien. Maka dari itu, perlu untuk dikelola dengan baik melalui sebuah manajemen pengetahuan. Prodi Sistem Informasi saat ini memiliki dosen dan mahasiswa yang perlu untuk selalu mendapat akses terhadap pengetahuan. Walaupun saat ini mudah dalam memperoleh informasi, namun tidak tersedianya fasilitas dan batasan, membuat lambatnya proses berbagi pengetahuan, yang berdampak terhadap peningkatan skill dosen dan mahasiswa. Manajemen pengetahuan dapat berjalan dengan efektif, salah satunya dengan bantuan sistem informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan desain dari Knowledge Management System (Sistem Manajemen Pengetahuan) sebagai media/ platform akses, menyimpan, berbagi dan berdiskusi mengenai pengetahuan di bidang keilmuan Sistem Informasi. KMS dikembangkan dengan model Prototyping dengan menambahkan prosedur identifikasi dan kategorisasi pengetahuan di awal tahapan prototyping. BPMN digunakan untuk mengambarkan proses bisnis yang diusulkan dan UML berguna dalam proses pengembangannya. KMS yang akan dikembangkan dapat bermanfaat bagi dosen, mahasiswa, serta civitas akademik lainnya di kalangan Prodi Sistem Informasi
Perancangan User Interface Mobile App untuk Kumpulan Start-Up Coffee Shop di Wilayah Jakarta Timur sebagai Wadah Pemasaran Produk dengan Metode Design Thinking
Authors: Andriani Tasya Aulia , Sari Dian Permata , Andrian Rian 
Published: August 2023

Perkembangan zaman saat ini berpengaruh besar terhadap kemunculan bisnis atau start-up baru yang salah satunya merupakan start-up di bidang kuliner. Start up dalam bidang kuliner saat ini marak ditemukan dengan kemunculan berbagai resto, yang salah satunya paling banyak diminati ialah kedai Coffee Shop yang menjadi daya tarik oleh kalangan muda, dewasa, hingga orang tua untuk menikmati hidangan dan cemilan dari berbagai kedai kopi kekinian. Kemunculan kedai Coffee Shop saat ini selalu ramai kunjungan bahkan bagi pelanggan yang enggan datangpun tetap dapat menikmatinya dengan memanfaatkan platform perantara untuk mendapatkan menu produk dari kedai kopi favoritnya. Salah satu cara untuk merampung kumpulan start up kedai kopi ialah dibentuknya suatu platform khusus yang berisikan berbagai kumpulan kedai kopi sehingga mempermudah pelanggan untuk menikmatinya. Penggambaran suatu platform tersebut dibuat terlebih dahulu skema perancangan user interface yang dibuat sehingga fitur-fitur yang terdapat dalam aplikasi dapat memudahkan, serta menerapkan user experience untuk memahami sesuai dengan kebutuhan pengguna. Pada penelitian ini menerapkan metode pendekatan design thinking guna menghasilkan suatu perancangan produk yang terbaru sesuai dengan kebutuhan pengguna. Untuk mengetahui keefektifan produk yang telah dirancang, dilakukan pengujian produk dengan menerapkan system Gueriella Usability Test pada prototipenya. Hasil pengujian kegunaan dengan perhitungan Guerilla Usability Test diperoleh hasil 2 dari 7 skenario memiliki nilai terendah, yaitu 7 dari 9 poin. Alhasil dapat disimpulkan bahwa secara keseluruhan prototipe yang dirancang memiliki pengalaman pengguna yang bernilai baik berdasarkan pengukuran Guerilla Usability Test.
Model Neural Network Autoregressive untuk Prediksi Inflasi Bulanan di Kota Yogyakarta
Authors: Prapcoyo Hari , As'ad Mohamad 
Published: August 2023

AbstrakYogyakarta sebagai kota pelajar, kota pariwisata ataupun kota budaya sangatlah ramai aktifitas ekonominya karena banyak sekolah, universitas, tempat wisata dan juga tempat budaya yang tentunya banyak mahasiswa, wisatawan dalam negeri maupun luar negeri yang berkunjung ke kota tersebut. Aktifitas mahasiswa dan wisatawan di kota Yogyakarta ini bisa meningkatkan aktifitas perekonomian seperti tempat kost, penginapan atau hotel serta tidak ketinggalan tempat makan, tempat belanja dan lain sebagainya. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk memprediksi inflasi bulanan di kota Yogyakarta yang ramai tersebut. Data sekunder inflasi bulanan untuk kota Yogyakarta diperoleh dari BPS kota Yogyakarta dan BPS pusat. Data yang digunakan yaitu data inflasi bulanan mulai dari Januari 2006 sampai dengan Desember 2021, sebanyak 192 data. Penelitian ini menggunakan model peramalan jaringan syaraf tiruan (JST) atau artificial neural network (ANN). Model JST atau ANN yang digunakan yaitu model neural network autoregressive (NNAR). Model NNAR ini menggunakan algoritma backpropogation dengan fungsi aktifasi sigmoid biner. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan R package statistics yang merupakan open source program. Hasil kesimpulan dari penelitian ini adalah diperoleh model terbaik yaitu NNAR(12,8) artinya model NNAR ini mempunyai input berupa lag-1 sampai dengan lag-12 inflasi bulanan koya Yogyakarta dengan single hiden layer mempunyai 8 neuron. Akurasi model NNAR(12,8) di ukur dengan root mean square error (RMSE, sebesar 0.05962758), mean absolute square error (MASE, sebesar 0.1011443), mean absolute percentage error (MAPE, sebesar 28.32449). Saran dari penelitian ini untuk penelitian lanjutan, model NNAR(12,8) hendaknya dibandingkan dengan model ANN yang lain atau model yang berbasis sistem cerdas (artificial intelegent, AI).
Aplikasi Pencarian Tutor Private Menggunakan Metode Profile Matching
Authors: Christina Sherly , Putri Intan Berliana , Oktaviyani Enny Dwi , Ronaldo Deddy 
Published: August 2023

Proses belajar-mengajar merupakan salah satu aktifitas kehidupan masyarakat yang mengalami dampak masif karena pandemi Covid-19. Pembatasan interaksi sosial yang mengakibatkan banyak siswa harus belajar mandiri, menyebabkan kebutuhan akan jasa Tutor Private meningkat. Bersamaan dengan itu muncul juga kebutuhan akan teknologi informasi yang dapat mengatasi keterbatasan mobilitas masyarakat di era Pandemi, untuk menemukan jasa Tutor Private yang memenuhi standar kebutuhan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi berbasis website bagi pengelolaan data-data Tutor Private yang didukung oleh Sistem Penunjang Keputusan untuk membantu masyarakat melakukan pencarian jasa Tutor. Sistem Penunjang Keputusan menerapkan metode Profile Matching, untuk merekomendasikan profil Tutor Private berdasarkan kriteria-kriteria yang diinginkan oleh masyarakat, seperti mata pelajaran yang ingin dibimbing, pengalaman mengajar, usia Tutor, biaya mengajar, jadwal belajar dan sarana belajar yang disediakan oleh Tutor. Penelitian ini menerapkan beberapa tahapan metode Waterfall yaitu : analisis kebutuhan, desain, pembuatan kode program, dan pengujian. Hasil pengujian black box menunjukkan bahwa fitur-fitur pada aplikasi ini telah berfungsi sesuai dengan tujuan. Website ini dapat merekomendasikan profil Tutor berdasarkan perankingan yang mendekati kriteria inputan pengguna sistem, dengan melakukan pencocokan dan penyeleksian kriteria pada sistem.
Penerapan Algoritma Bubble Sort Dalam Peningkatan Layanan Rumah Sakit
Authors: Anugrah Seza Rifsahadi , Sholihati Ira Diana 
Published: August 2023

Rumah sakit merupakan sarana layanan sosial yang mempunyai banyak manfaat untuk kebutuhan penyelesaian masalah bagi masyarakat. Selain digunakan untuk sarana konsultasi penyakit, rumah sakit juga dapat menjadi wadah publik untuk mendapatkan informasi bagi kesehatannya. Kebutuhan pengumpulan data kertas yang dilakukan dalam proses pelayanan da[at menyusahkan masyarakat dalam penjalanan alur kerja rumah sakit yang sebenarnya dapat ditinggalkan dan ditukar dengan alat baru menggunakan sistem aplikasi terintegrasi. Sistem terintegrasi yang digunakan dapat memudahkan masyarakat dalam proses pendaftaran, pendataan, serta pengecekan rekam medis yang dilakukan oleh masyarakat di dalam aplikasi rumah sakit yang dilakukan dengan pemanfaatan sistem informasi. Perkembangan sistem informasi yang telah berkembang harus dimanfaatkan guna memudahkan masyarakat untuk pengelolaan data di rumah sakit. Pemanfaatan sistem informasi menggunakan aplikasi juga didukung dengan bubble sort algorithm untuk memudahkan masyarakat dalam untuk melakukan pengoperasian didalam aplikasi. Pembaruan pola kerja delakukan dengan melihat dari apa yang banyak dibutuhkan oleh masyarakat, dan apa hasil dari pembaruan yang akan dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk dapat memudahkan masyarakat dalam melakukan pelayanan rumah sakit secara jarak jauh.
Evaluasi Kepuasan Pengguna pada Sistem Informasi Akademik (SIMAK) Universitas Sriwijaya dengan Menggunakan Metode PIECES Framework
Authors: Nurhanifah Siti , Indah Dwi Rosa 
Published: August 2023

Sistem informasi akademik merupakan salah satu sistem informasi yang diterapkan oleh Universitas Sriwijaya guna memudahkan pengolahan data administrasi yang dilakukan secara elektronik bagi mahasiswa di Universitas Sriwijaya. Agar SIMAK dapat memberikan pelayanan yang maksimal kepada pengguna khususnya mahasiswa, perlu dilakukannya evaluasi kepuasan pengguna dengan tujuan, dapat mengetahui seberapa puas mahasiswa dalam menggunakan SIMAK, kemudian dapat mengetahui hambatan-hambatan yang sering dihadapi oleh mahasiswa berdasarkan analisa metode PIECES Framewok. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan hasil rata-rata tingkat kepuasan mahasiswa dalam menggunakan SIMAK yakni pada variabel Performance mendapatkan nilai sebesar 3.75 (PUAS), pada variabel Information and Data mendapatkan nilai sebesar 3.96 (PUAS), pada variabel Economics mendapatkan nilai sebesar 3.74 (PUAS), pada variabel Control and Security mendapatkan nilai sebesar 3.90 (PUAS), pada variabel Efficiency mendapatkan nilai sebesar 4.09 (PUAS), pada variabel Service mendapatkan nilai sebesar 4.13 (PUAS). Semua variabel dalam analisis PIECES yang digunakan untuk mengukur seberapa puas mahasiswa dalam menggunakan SIMAK berada pada kategori Puas. Walaupun setiap variabel masuk dalam kategori puas, akan tetapi masih banyak mahasiswa yang memberikan penilaian yang tidak memuaskan terhadap SIMAK, sehingga perlu adanya peningkatan kualitas pelayanan agar lebih maksimal.
Analisis Kualitas Pelayanan Untuk Mengetahui Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Customer Satisfication Index Menggunakan Metode E-Service Quality (Studi Kasus : Pengguna Aplikasi
Authors: Angelina Andesta , Hardiyanti Dinna Yunika , Lestarini Dinda 
Published: August 2023

Penilaian kualitas layanan sebuah aplikasi dibutuhkan agar dapat diketahui bagaimana tingkat kepuasan pengguna aplikasi terhadap pelayanan atau service yang diberikan oleh aplikasi tersebut, agar dapat diketahui dimensi apa saja yang perlu diperbaiki dan juga di tingkatkan. Faktor penentu dalam kemajuan atau kemunduran dari bisnis berbasis elektronik adalah kualitas layanan elektronik itu sendiri. Langkah untuk menilai kesesuaian antara penerimaan pengguna terhadap harapan yang diinginkan oleh pengguna dilakukan dengan penerapan e-service quality [1] Pada penelitian ini menggunakan metode e-service quality yang mencakup tujuh dimensi yaitu : efisiensi, reliabilitas, fulfillment, privasi, daya tanggap, kompensasi, kontak. Pengukuran tingkat kepuasan pelanggan secara keseluruhan digunakan customer satisfication index, kemudian untuk pengukuran kepuasan pengguna per dimensi yaitu didasarkan pada nilai gap setiap pertanyaan. Penelitian yang penulis laksanakan bertujuan untuk mengetahui tingkat kualitas pelayanan elektronik aplikasi pegipegi dengan metode E-Service quality kemudian mengetahui tingkat kepuasan pengguna secara keseluruhan menggunakan penilaian CSI dan selanjutnya gap analisis untuk mengetahui kepuasan pengguna aplikasi per dimensi. Kemudian memberikan rekomendasi terhadap aplikasi pegipegi berdasarkan penilaian tersebut. Teknik pengambilan sampel yang dilakukan oleh penulis pada penelitian yang telah dilakukan yaitu dengan menggunakan formula Lemeshow. Kemudian didapatkan 126 responden dari populasi seluruh pengguna aplikasi pegipegi. Hasil dari penelitian ini adalah Kepuasan pengguna aplikasi pegipegi berdasarkan perhitungan Customer Satisfaction Index berada di tingkat sangat memuaskan dengan nilai 86.93, namun pada analisis gap masih terdapat selisih kesenjangan dan dimensi yang menjadi prioritas dilakukan perbaikan adalah dimensi kompensasi adanya peningkatan kinerja mengenai sistem pengemballian uang atau refund saat ada kesalahan pemesanan, ataupun biaya penanganan produk. Kemudian pada dimensi Daya tanggap, contact service harus lebih cepat dalam menanggapi keluhan pelanggan.
Implementasi Metode Long Short Term Memory (LSTM) untuk Memprediksi Harga Bahan Pokok Nasional
Authors: Cahyani Jumina , Mujahidin Syamsul , Fiqar Tegar Palyus 
Published: August 2023

Ketidakstabilan perekonomian di Indonesia saat pandemi menyebabkan harga bahan pokok nasional mengalami fluktuasi. Salah satu upaya untuk menjaga harga agar tetap stabil adalah dengan melakukan observasi dan memprediksi harga di masa yang akan datang. Harga bahan pokok nasional berubah setiap hari sehingga data bersifat non-linear dan berbasis deret waktu. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk prediksi data berbasis deret waktu adalah metode Recurrent Neural Network (RNN). Namun demikian, metode RNN memiliki kelemahan, yaitu adanya permasalahan vanishing gradient atau hilangnya nilai gradien saat pembaruan bobot. Metode Long Short Term Memory (LSTM) mampu mengatasi permasalahan pada metode RNN. Oleh karena itu, metode LSTM digunakan untuk memprediksi harga bahan pokok nasional. Terdapat empat harga bahan pokok yang dipilih berdasarkan uji normalitas data, yaitu harga daging ayam ras segar, harga beras kualitas bawah II, harga minyak goreng, dan harga minyak goreng curah. Untuk pengoptimalan hasil prediksi digunakan metode optimasi sebagai skenario uji coba, yaitu metode Adaptive Gradient (ADAGRAD), Adaptive Moment Gradient (ADAM), Root Mean Square Error (RMSProp). Berdasarkan uji coba dengan ketiga metode optimasi tersebut didapatkan model terbaik pada harga beras kualitas bawah II yaitu menggunakan ADAM dengan nilai evaluasi RMSE sebesar 0.0492 dan R2 Score sebesar 0.8852. Pada harga daging ayam didapatkan model terbaik menggunakan ADAM dengan nilai evaluasi RMSE sebesar 0.0937 dan R2 Score sebesar 0.5949. Pada harga minyak goreng didapatkan model terbaik menggunakan RMSProp dengan nilai evaluasi RMSE sebesar 0.0313 dan R2 Score sebesar 0.7492. Sedangkan pada harga minyak goreng curah diperoleh model terbaik menggunakan ADAM dengan nilai evaluasi RMSE sebesar 0.0531 dan R2 Score sebesar 0.5308.