Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Average-Based Interval dan Long Short-Term Memory untuk Peramalan Harga Komoditi Kopi Arabika Sumatera Utara

Abstrak

Kopi adalah salah satu komoditi yang menjadi unggulan di Indonesia karena memiliki peluang pasar yang baik di dalam negeri maupun luar negeri. Komoditi kopi sering kali mengalami fluktuasi harga sebagai akibat ketidakseimbangan antara permintaan dan persediaan kopi. Salah satu upaya untuk mengantisipasi terjadinya fluktuasi harga adalah dengan melakukan peramalan harga. Banyak metode peramalan yang dapat digunakan, seperti Fuzzy Time Series dan Long Short-Term Memory yang digunakan pada penelitian ini untuk memprediksi harga kopi pada hari berikutnya. Penelitian ini akan menggunakan data harga kopi arabika Sumatera Utara pada bulan Januari 2020 sampai Agustus 2021 yang didapatkan dari website resmi BAPPEBTI. Di penelitian ini, Nilai MAPE yang dihasilkan pada metode Fuzzy Time Series Average-Based Interval adalah 0,016 dan nilai MAPE yang terkecil pada metode Long Short-Term Memory didapatkan ketika nilai learning rate = 0,00001 dengan nilai inisialisasi bobot awal 0,5 yang didapatkan nilai MAPE sebesar 0,06. Nilai MAPE kedua metode tersebut di bawah 10, maka dapat dikatakan bahwa kedua metode tersebut dikategorikan sangat baik. Dapat disimpulkan dalam penelitian ini metode Fuzzy Time Series Average-Based Interval memiliki akurasi lebih baik dibandingan Long Short-Term Memory dalam peramalan harga kopi arabika Sumatera Utara.