PREDIKSI HARGA TANDAN BUAH SEGAR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN MODEL GATED RECURRENT UNIT DI PROVINSI JAMBI

Gulo, Juniasti (2025) PREDIKSI HARGA TANDAN BUAH SEGAR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN MODEL GATED RECURRENT UNIT DI PROVINSI JAMBI. S1 thesis, Universitas Jambi.

	Text ABSTRAK.pdf Download (14MB)
	Text BAB 1.pdf Download (391kB)
	Text BAB 5.pdf Download (279kB)
	Text COVER.pdf Download (9MB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (355kB)
	Text FULL SKRIPSI.pdf Restricted to Repository staff only Download (61MB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (10MB)

Abstract

Kelapa sawit merupakan komoditas unggulan yang memiliki peran strategis dalam sektor pertanian Indonesia, khususnya pada subsektor perkebunan. Provinsi Jambi menjadi salah satu daerah penghasil utama tandan buah segar (TBS) kelapa sawit dengan produksi mencapai 2,7 juta ton. Namun, meskipun produksinya tinggi dan permintaan global terus meningkat, fluktuasi harga TBS yang tidak menentu menjadi tantangan utama bagi petani dan pelaku industri. Ketidakstabilan ini disebabkan oleh berbagai faktor dan menyebabkan ketidakpastian pendapatan. Karakteristik data harga TBS yang bersifat deret waktu, non-linier, dan fluktuatif membutuhkan pendekatan pemodelan yang mampu menangkap pola historis yang kompleks dan ketergantungan temporal. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan mengevaluasi kinerja model Gated Recurrent Unit (GRU) dalam memprediksi harga TBS kelapa sawit di Provinsi Jambi. GRU dipilih karena kemampuannya dalam mengolah data sekuensial dan mempertahankan informasi jangka panjang melalui mekanisme update gate dan reset gate. Data yang digunakan berupa data harian harga TBS selama tiga tahun terakhir. Tahapan penelitian mencakup preprocessing, normalisasi, pembagian data (80% latih dan 20% uji), pelatihan model dengan berbagai kombinasi hyperparameter, dan evaluasi menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GRU mampu mengenali pola historis harga TBS secara efektif. Dengan konfigurasi terbaik (learning rate 0,01; hidden size 128; batch size 16; window size 5; dan epoch 100), diperoleh nilai MSE sebesar 0,0418 pada data latih. Untuk prediksi 50 hari ke depan, model menghasilkan nilai MAPE sebesar 12,82% pada data uji, yang mengindikasikan bahwa akurasi model tergolong baik dan andal untuk keperluan peramalan jangka pendek. Dengan demikian, model GRU dinilai layak digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan berbasis data untuk mendukung stabilitas harga dan perencanaan usaha perkebunan kelapa sawit di Provinsi Jambi.

Type:	Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi, Tandan Buah Segar Kelapa Sawit, Gated Recurrent Unit
Subjects:	L Education > L Education (General)
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika
Depositing User:	Gulo
Date Deposited:	14 Jul 2025 07:14
Last Modified:	03 Aug 2025 05:30
URI:	https://repository.unja.ac.id/id/eprint/84036

Actions (login required)

View Item