Prediksi Harga Cabai menggunakan Metode Long-Short Term Memory (Case Study : Kota Malang)

Abstrak

Cabai adalah buah atau tanaman dari genus Capsicum. Buah-buahan dapat diklasifikasikan sebagai rempah-rempah atau sayuran. Sebagai bumbu, cabai rawit sangat populer di Asia Tenggara sebagai penambah cita rasa makanan. Cabai memiliki beberapa kandungan gizi didalam 100 gram cabai, diantaranya : Air, energi, protein, lemak, karbohidrat, serat, kalsium, dll. Cabai juga memiliki beberapa manfaat juga, diantara lain : Meringankan rasa sakit, memelihara kesehatan pencernaan, menjaga kadar gula darah, dll. Di Kota Malang sendiri harga cabai mengalami fluktuatif, sehingga harga cabai itu sendiri sulit diprediksi. Hal inilah yang membuat pemerintah khawatir dalam menjaga stabilisasi harga cabai agar tetap terjangkau sehingga inflasi harga cabai di kota Malang akan baik. Pada penelitian ini, dilakukan beberapa proses prediksi, diantaranya pre-processing, normalisasi data, training dan prediksi menggunakan metode Long Short-Term Memory, dan hasil error menggunakan Mean Square Error (MSE). Berdasarkan hasil pengujian yang sudah dilakukan menggunakan data harian harga cabai rawit dari tanggal 1 Januari 2021 sampai 31 Juli 2022 di kota Malang menggunakan metode Long Short-Term Memory diperoleh hasil MSE terkecil sebesar 0,0155 dengan proporsi data training dan data testing sebesar 70%;30%, dengan sequence data sebanyak 21, jumlah hidden unit 128 dan jumlah epoch sebanyak 150.