IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MODEL GATED RECURRENT UNIT (GRU) PADA PERAMALAN HARGA BERAS

Masyarakat Indonesia sampai saat ini masih menjadikan beras sebagai komoditas pokok bagi mereka. Pada kondisi pandemi Covid-19 seperti saat ini, diperlukan stabilitas harga bahan pokok agar tercapai ketahanan pangan nasional. Stabilitas harga-harga pangan seperti beras sangat diharapkan untuk menunjang kehidupan masyarakat. Untuk menjaga stabilitas harga beras, diperlukan berbagai kebijakan dari pemerintah untuk mewujudkan ketahanan pangan nasional. Sehingga, peramalan terhadap harga beras sangat diperlukan oleh pemerintah agar dapat mengambil kebijakan yang tepat. Data harga beras termasuk tipe data time series. Untuk dapat melakukan peramalan terhadap data time series terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, salah satunya adalah GRU (Gated Recurrent Unit). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harga beras harian antara bulan Januari 2016 hingga Desember 2021 (2192 records) yang diambil dari website PT FoodStation. Model GRU pada penelitian ini menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) terbaik pada skenario pengujian ke-2 sebesar 0,000183 skala data pada data train. Sedangkan nilai MSE yang didapatkan pada data test adalah sebesar 0,000012 skala data. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model Gated Recurrent Unit (GRU) dapat digunakan untuk melakukan peramalan harga beras yang merupakan data time series dengan tingkat error yang sangat kecil.