View/Open

Author
Hanna, Sajidah

Date Published
20 Jul 2026

Advisor
Christyan Tamaro Nadeak, S.Si., M.Si.,
Luluk Muthoharoh, S.Si., M.Si.,

Subject
Sains Data

Publisher

Harga bawang merah merupakan salah satu strategi komoditas pangan yang sering mengalami benturan akibat faktor musiman, distribusi, dan dinamika pasar sehingga mempengaruhi stabilitas ekonomi daerah dan daya beli masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini mengimplementasikan model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi harga eceran bawang merah di Provinsi Lampung menggunakan data time series univariat serta menghasilkan kinerjanya berdasarkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Data yang digunakan berupa data harga eceran harian yang telah melalui tahap prapemrosesan, kemudian dibagi menjadi data pelatihan, validasi, dan pengujian dengan proporsi 60%, 20%, dan 20%. Model LSTM dioptimalkan melalui pengujian 32 kombinasi hiperparameter yang meliputi jumlah unit LSTM, batch size, epoch, sequence, dan dropout untuk mendapatkan model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mampu mempelajari pola harga bawang merah dengan baik dan menghasilkan nilai MAPE sebesar 2,12% pada data uji, yang menunjukkan tingkat akurasi prediksi yang sangat baik. Kata Kunci: Peramalan Harga, Bawang Merah, Long short-term memory, MAPE

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2607130014

Keyword
Peramalan Harga Bawang Merah Long Short-Term Memory MAPE