Di Indonesia, salah satu harga komoditas pangan yang mendominasi peringkat harga yang paling fluktuatif tiap harinya yaitu beras. Penyebab paling utama dari permasalahan ini salah satunya yaitu iklim dan cuaca yang berubah-ubah ditambah dengan gangguan hama yang membuat kegagalan panen yang menyebabkan harga beras sering mengalami kenaikan. Jika hal ini tidak segera kunjung diatasi maka akan berpengaruh terhadap efek yang lebih besar yaitu inflasi. Hadirnya teknologi prediksi atau bisa disebut peramalan dalam harga beras sangat dibutuhkan untuk mempersiapkan kenaikan harga pada waktu tertentu dan sebagai landasan barbagai macam kebijakan untuk menanggulangi lonjakan harga beras yang tak terhindarkan di kemudian hari. Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi rerata harga beras medium wilayah Jawa Timur dengan data harian yang diambil dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok di Jawa Timur. Metode yang digunakan yaitu salah satu metode Deep Learning yaitu Stacked LSTM (Long Short-Term Memory). Stacked LSTM merupakan jenis LSTM yang mempunyai lebih dari 1 hidden layer. Selain itu 8 jenis variasi algoritma optimasi juga dilakukan untuk mencapai akurasi terbaik saat melakukan prediksi harga beras. Dari hasil pengujian akurasi terbaik dengan nilai RMSE 10912.197367298677 adalah algoritma optimasi Adama

Rohmah, Mimin Fatchiyatur

Sugianto

Sukmaningtiyas , Yanuarini Nur

Zahara, Soffa

English

Universitas Islam Majapahit Journals System

20 Terbit online pada laman web jurnal: http://ejurnal.unim.ac.id/index.php/submit  SUBMIT        (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains)                  Vol.3 No.2(2023) 20-24      ISSN Media Elektronik: 2798-6861  PEMODELAN PREDIKSI HARGA BERAS MEDIUM WILAYAH JAWA TIMUR MENGGUNAKAN STACKED LSTM  Yanuarini Nur Sukmaningtyas*1, Soffa Zahara2, Mimin Fatchiyatur Rohmah3, Sugianto4    1,2,3Universitas Islam Majapahit Email: 1ns.yanuarini@unim.ac.id, 2soffa.zahara@unim.ac.id id, 3miminfr@gmail.com, 4sugianto.mkom@gmail.com    (Naskah masuk: 29 Desember 2023, diterima untuk diterbitkan: 31 Desember 2023)  Abstrak    Di Indonesia, salah satu harga komoditas pangan yang mendominasi peringkat harga yang paling fluktuatif tiap harinya yaitu beras. Penyebab paling utama dari permasalahan ini salah satunya yaitu iklim dan cuaca yang berubah-ubah ditambah dengan gangguan hama yang membuat kegagalan panen yang menyebabkan harga beras sering mengalami kenaikan. Jika hal ini tidak segera kunjung diatasi maka akan berpengaruh terhadap efek yang lebih besar yaitu inflasi. Hadirnya teknologi prediksi atau bisa disebut peramalan dalam harga beras sangat dibutuhkan untuk mempersiapkan kenaikan harga pada waktu tertentu dan sebagai landasan barbagai macam kebijakan untuk menanggulangi lonjakan harga beras yang tak terhindarkan di kemudian hari. Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi rerata harga beras medium wilayah Jawa Timur dengan data harian yang diambil dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok di Jawa Timur. Metode yang digunakan yaitu salah satu metode Deep Learning yaitu Stacked LSTM (Long Short-Term Memory). Stacked LSTM merupakan jenis LSTM yang mempunyai lebih dari 1 hidden layer. Selain itu 8 jenis variasi algoritma optimasi juga dilakukan untuk mencapai akurasi terbaik saat melakukan prediksi harga beras. Dari hasil pengujian akurasi terbaik dengan nilai RMSE 10912.197367298677 adalah algoritma optimasi Adamax.  Kata kunci: prediksi harga beras, stacked LSTM, optimasi algoritma    MEDIUM RICE FORECASTING IN EAST JAVA AREA USING STACKED LSTM   Abstract  In Indonesia, one of the food commodity prices that dominates the daily price ranking is rice. One of the main causes of this problem is the changing climate and weather combined with pests that cause crop failures, moreover rice prices to increased. If this is not addressed immediately, it will have a bigger effect, namely inflation. The presence of prediction technology in rice prices is very much needed to prepare for price increases at certain times and as a basis for various kinds of policies to overcome inevitable rice price spikes in the future. This research aims to predict the average price of medium rice in the East Java region using daily data taken from the Availability and Price Development of Staples in East Java System. The method used is one of the Deep Learning methods, namely Stacked LSTM (Long Short-Term Memory). Stacked LSTM is a type of LSTM that has more than one hidden layer. Apart from that, 8 types of optimization algorithm variations are also carried out to achieve the best accuracy when predicting rice prices. From the results of testing, the best accuracy with an RMSE value of 10912.197367298677 is the Adamax optimization algorithm. Yanuarini Nur Sukmaningtyas, dkk, Prediksi Harga Menggunakan Deep Learning …   21  Keywords: rice price forecasting, stacked LSTM, optimation   1. PENDAHULUAN Di Indonesia, salah satu harga komoditas pangan yang mendominasi peringkat harga yang paling fluktuatif tiap harinya yaitu beras. Penyebab paling utama dari permasalahan ini salah satunya yaitu iklim dan cuaca yang berubah-ubah ditambah dengan gangguan hama yang membuat kegagalan panen yang menyebabkan harga beras sering mengalami kenaikan. Jika hal ini tidak segera kunjung diatasi maka akan berpengaruh terhadap efek yang lebih besar yaitu inflasi seperti pada penelitian oleh (Kusnadi, 2018) yang menyatakan bahwa dalam jangka panjang fluktuasi salah satu harga komoditas beras jenis mentik di Jawa Timur berpengaruh secara positif terhadap inflasi yang terjadi. Begitu juga dengan penelitian yang dilakukan oleh (Putri Hariyanti, Nelvia Iryani and Putri Ayu, 2023) yang menyatakan bahwa kenaikan harga beras menyumbang prosentase sebanyak 0,44% terhadap inflasi yang terjadi pada tahun 2018.   Hadirnya teknologi prediksi atau bisa disebut peramalan dalam harga beras sangat dibutuhkan untuk mempersiapkan kenaikan harga pada waktu tertentu dan sebagai landasan barbagai macam kebijakan untuk menanggulangi lonjakan harga beras yang tak terhindarkan di kemudian hari. Bebarapa penelitian yang telah mempelajari prediksi harga beras menggunakan berbagai metode diantaranya menggunakan algoritma KNN (Mukhlisin, Imrona and Murdiansyah, 2019), Regresi Linear (Hasibuan and Musthofa, 2022), Fuzzy (Sarbaini, Yanti and Nazaruddin, 2023), Least Square (Ghulam et al., 2022).   Penelitian ini membangun model prediksi LSTM harga beras medium wilayah Jawa Timur menggunakan harga rata-rata harian dari bulan Januari sampai dengan Desember selama tahun 2023. Metode yang digunakan  yaitu LSTM yang merupakan salah satu algoritma telah terbukti akurasi dan kefektifitasnya(Isnain et al., 2022). Penelitian Untuk meningkatkan akurasi model akan dilakukan variasi optimizer diantaranya FTRL, Nadam, Adagrad, RMSProp, Adam, SGD, Adadelta, dan Nadam.  2. METODE Metode yang dilakukan dalam penelitian ini terdapat 4 tahapan yaitu tahap Preprocessing, Analisa dan Perancangan Model, Pembangunan Model, dan yang terakhir yaitu Evaluasi Model.   1.1. Tahapan Preprocessing Tahapan preprocessing merupakan salah satu tahapan awal yang penting dari keseluruhan proses pembangunan prediksi. Output dari tahapan preprocessing adalah dataset yang siap diolah oleh model prediksi, jika proses preprocessing yang dilakukan tidak optimal, maka otomatis model yang dibangun juga tidak optimal dan akurasi yang dihasilkan oleh model menjadi rendah.  Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data harga rerata beras medium wilayah Jawa Timur yang diambil sepanjang tahun 2023, yaitu mulai bulan Januari 2023 sampai dengan Oktober 2023 dengan total data sebanyak 350 data.  Gambar 1. Plot Harga Beras Medium Harian Jawa Timur   Sumber data diambil dari website https://siskaperbapo.jatimprov.go.id/ dimana merupakan Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok di Jawa Timur.            Gambar 2. Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok di Jawa Timur.  Proses-proses yang dilakukan diantaranya yaitu Data Cleaning dimana data akan dilakukan proses pembersihan seperti pengisian data yang kosong, pembersihan data dari noise-noise, mengatasi masalah inkosistensi data.  Proses berikutnya yaitu Proses Integrasi dan Tranformasi dimana data akan disamakan formatnya dalam bentuk file berekstensi .csv.   22   Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains (SUBMIT), Vol. 3, No. 2, Desember 2023, hlm. 20-24  Gambar 3. Integrasi Data  Scaling atau normalisasi data dibutuhkan dalam machine learning dimana telah terbukti meningkatkan akurasi model dan membuat model lebih cepat dan efektif dalam proses pembelajaran mesin. Penelitian ini menggunakan salah satu model scaler dari scikit-learn yaitu MinMaxScaler.  Scaler jenis  ini melakukan transformasi data pada rentang 0 -1.  Gambar 4. Kode Pemanggilan MinMax Scaller     Gambar 5. Tampilan 5 Data Sebelum Proses Scaling   Gambar 6. Tampilan 5 Data Setelah Proses Scalling  Pembagian atau alokasi data menjadi data training dan data testing juga dilakukan di tahap ini. Pada model yang dibangun perbandingan data training dan data latih yaitu 65:35.  1.2. Analisa dan Perancangan Model Dalam penelitian ini, model yang digunakan yaitu Stacked LSTM. Stacked LSTM merupakan model yang mempuyai hidden layer lebih dari 1, sehingga ketika divisualisasikan akan seperti tumpukan hidden layer yang membangun model LSTM. Gambar 6 menjelaskan gambaran arsitektur model prediksi beras. Harga Beras Medium100  Neuron Hidden Layer Harga Beras MediumINPUT OUTPUT100  Neuron Hidden Layer   Gambar 7. Arsitektur Model Stacked LSTM Untuk Prediksi Beras  Gambar 7 mendeskripsikan input dari model yaitu berbentuk univariate variabel atau variabel tunggal yaitu rerata harga beras medium harian di Jawa Timur selama tahun 2023. Setelah itu akan diproses melalui metode stacked LSTM dengan hidden layer bertumpuk sebanayk 100 Neuron di hidden layer pertama dan 100 Neuron di hidden layer kedua. Akhir dari model ini yaitu hasil prediksi rerata harga beras. 1.3. Pembangunan Model Model dibangun diatas lingkungan berbasis Cloud Computing yang disewa secara gratis pada platform Google Compute Engine dengan spesifikasi pada Tabel 1.   Tabel 1. Lingkungan Pembangunan Model Spesifikasi Keterangan Backend Google Compute Engine Runtime Phyton 3 RAM 12.7 Gb Disk 107.7 Hardware Akselerator CPU  Google Compute Engine atau bisa disebut Google Colab merupakan salah satu produk Google Research yang memungkinkan menulis dan melakukan eksekusi kode yang ditulis hanya melalui browser. Tabel 1 merupakan parameter-parameter yang digunakan pada model LSTM diantaranya jumlah time step, neuron, hidden layer, dan epoch untuk mencapai akurasi optimum pada pembangunan prediksi beras. Sedangkan Gambar 8 merupakan code yang diimplementasikan pada interface Google Colab untuk membangun model berdasarkan arsitektur yang telah dirancang pada gambar sebelumnya yaitu Gambar 7.  Tabel 2. Pengaturan Parameter Model Parameter Keterangan Time Step 4 Neuron 100/hidden layer Hidden Layer 2 Epoch 100   Yanuarini Nur Sukmaningtyas, dkk, Prediksi Harga Menggunakan Deep Learning …   23  Gambar 8. Pembuatan Kode Untuk Membangun Model Stacked LSTM pada Google Colab 1.4. Evaluasi Model Evaluasi model dapat dilakukan ketika akurasi dari model yang dibangun telah tersedia. Dalam penelitian ini poin utama yang ditekankan yaitu evaluasi model yang bervariasi. Beberapa algoritma optimasi dalam machine leaening diantaranya FTRL, Nadam, Adagrad, RMSProp, Adam, SGD, Adadelta, dan Nadam.  3. HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan hasil proses training dan testing data harga beras dengan metode LSTM dimana dilakukan variasi dengan berbagai algoritma optimasi didapatkan hasil pada Tabel 2.  Tabel 3. Hasil Uji Variasi Optimasi Jenis Algoritma Optimasi LSTM Nilai RMSE Nadam 10892.598603300105 Adam 10866.164593817977 SGD 10868.384877359811 RMSProp 10876.19641985308 Adagrad 10690.714614968738 Adamax 10912.197367298677 Adadelta 10463.628393308903 FTRL 10326.238195622489  Dari Tabel 2, terlihat bahwa akurasi tertinggi diperoleh oleh algoritma optimasi Adamax dengan nilai RMSE 10912.197367298677, kemudian disusul oleh Nadam, RMSProp, SGD, Adam, Adagrad, Adadelta. Akurasi terendah pada model ini terdapat pada FTRL dengan nilai RMSE 10326.238195622489.    Pada Gambar 9, grafik data asli menggunakan plot warna biru, sedangkan warna jingga merupakan data training, dan warna hijau menunjukkan data testing. Dari hasil plot antara ketiga data tersebut menungjukkan bahwa prediksi Stacked LSTM dapat secara maksimal memprediksi nilai harga beras medium dengan tepat dari mulai data ke 1 sampai data ke 300. Namun setelah data ke 300 dan seterusnya, mulai terdapat  overfitting sehingga mengurasi tingkat akurasi.                       Gambar 9. Hasil Plot Prediksi Dibanding Data Asli Menggunakan Algoritma Optimasi Adamax  4. KESIMPULAN DAN SARAN Pembangunan model Prediksi Harga Beras Medium Wilayah Jawa Timur Menggunakan Stacked LSTM dengan variasi 8 algoritma optimasi telah berhasil dilakukan dengan hasil akurasi tertinggi oleh algoritma optimasi Adamax. Sedangkan akurasi model dengan nilai terendah diperoleh algoritma FTRL. Bagi penulis hasil akurasi mungkin belum optimal, sehingga dapat disarankan bahwa diperlukan beberapa prosedur tambahan untuk memingkatkan nilai akurasi diantaranya memperbanyak jumlah dataset, menambah variasi jumlah hidden layer, neuron, epoch, dan time step, serta eksplorasi optimasi yang lebih beragam sehingga dapat diperoleh hasil yang optimal. DAFTAR PUSTAKA Ghulam, B. et al. (2022) ‘Prediksi Harga Beras menggunakan Metode Least Square’, Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 6(3), pp. 1149–1154. Hasibuan, L. H. and Musthofa, S. (2022) ‘Penerapan Metode Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Harga Beras di Kota Padang’, JOSTECH: Journal of Science and Technology, 2(1), pp. 85–95. doi: 10.15548/jostech.v2i1.3802. Isnain, A. R. et al. (2022) ‘Analisis Perbandingan Algoritma LSTM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen’, Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), 8(2), p. 299. doi: 10.26418/jp.v8i2.54704. Kusnadi, N. A. (2018) ‘Pengaruh fluktuasi kharga komoditas pangan terhadap inflasi di Provinsi Jawa Timur’, Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya, 6(2), pp. 1–19. Available at: https://jimfeb.ub.ac.id/index.php/jimfeb/article/view/5128/4504. Mukhlisin, Imrona, M. and Murdiansyah, D. T. (2019) ‘Prediksi Harga Beras Premium dengan 24   Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains (SUBMIT), Vol. 3, No. 2, Desember 2023, hlm. 20-24 Metode Algoritma K-Nearest Neighbor’, e-Proceeding of Engineering, 7(1), pp. 2714–2724. Putri Hariyanti, Nelvia Iryani and Putri Ayu (2023) ‘Fluktuasi Harga Komoditas Pangan Dan Pengaruhnya Terhadap Inflasi Di Sumatera Barat’, Jurnal Ekuilnomi, 5(1), pp. 99–108. doi: 10.36985/ekuilnomi.v5i1.554. Sarbaini, S., Yanti, D. and Nazaruddin (2023) ‘Prediksi Harga Beras Belida Di Kota Pekanbaru Menggunakan Fuzzy Time Series Cheng’, Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan, 2(3), pp. 234–241. doi: 10.55826/tmit.v2i3.183.  

Pemodelan Prediksi Harga Beras Medium Wilayah Jawa Timur Menggunakan Stacked LSTM

http://ejurnal.unim.ac.id/index.php/submit/article/download/3061/1315

Pemodelan Prediksi Harga Beras Medium Wilayah Jawa Timur Menggunakan Stacked LSTM

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Universitas Islam Majapahit Journals System