Prediksi harga pangan di pasar tradisional kota Surabaya dengan metode long short-term memory

Ericko, Teddy (2023) Prediksi harga pangan di pasar tradisional kota Surabaya dengan metode long short-term memory. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.

	Text 535190049_TEDDY_Cover.pdf Download (538kB)
	Text 535190049_TEDDY_Pengesahan.pdf Download (75kB)
	Text 535190049_TEDDY_Daftar Isi.pdf Download (413kB)
	Text 535190049_TEDDY_Bab 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (714kB)
	Text 535190049_TEDDY_Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (900kB)
	Text 535190049_TEDDY_bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text 535190049_TEDDY_Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (572kB)
	Text 535190049_TEDDY_Bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (490kB)
	Text 535190049_TEDDY_Daftar Pustaka.pdf Download (488kB)

Abstract

Di Indonesia, khusus nya di Surabaya, harga pangan seringkali tidak stabil, dan hal tersebut akan menjadi masalah bagi masyarakat. Fluktuasi pada harga pangan dapat disebabkan oleh banyak faktor seperti cuaca, musim tanam, dan produksi. Dengan kondisi tersebut, penelitian ini dilakukan untuk memprediksi harga pangan kedepannya. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode LSTM dalam memprediksi harga pangan sehingga dapat memberikan hasil yang maksimal dan dapat digunakan oleh masyarakat dalam mengambil keputusan yang baik, selain itu LSTM memiliki performa yang baik dalam melakukan prediksi harga pangan. Dalam penelitian ini dataset yang digunakan mencangkup 5 jenis pangan yaitu beras, daging sapi, telur ayam, gula pasir, dan minyak goreng. Dataset diperoleh dari situs Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPS Nasional, tps://www.bi.go.id/hargapangan). Pelatihan menggunakan 80% data dan pengujian menggunakan 20% data. Hasil prediksi di evaluasi dengan MAE, MAPE, MSE, RMSE. Dengan dilakukan beberapa kali eksperimen, parameter terbaik untuk melakukan prediksi untuk secara keseluruhan 5 jenis pangan adalah parameter LSTM 64, 32, 16, fungsi aktivasi sigmoid, epoch 100, dan menghasilkan beras MAE 35.69, MAPE 0.30, 662.25, 25.73, daging sapi MAE 114.72, MAPE 0.09, MSE 50897, RMSE 225.6, telur ayam MAE 247.0, MAPE 0.94, MSE 117364, RMSE 417.3, gula pasir MAE 26.55, MAPE 0.18, MSE 1264, RMSE 35.5. Kata kunci: machine learning, LSTM, harga pangan kota Surabaya, MAE, MAPE, MSE, RMSE

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	TDI Family perpus
Date Deposited:	15 Sep 2023 09:52
Last Modified:	15 Sep 2023 09:52
URI:	http://repository.untar.ac.id/id/eprint/41812

Actions (login required)

View Item