PERBANDINGAN MODEL XGBOOST, LSTM, DAN NEURAL PROPHET UNTUK PREDIKSI HARGA CABAI RAWIT MERAH DI JAWA TIMUR - Hafid Alfa Anamsyah; I Gede Susrama Mas Diyasa; Andreas Nugroho Sihananto (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2025)
Harga cabai rawit merah di Indonesia, khususnya di Provinsi Jawa Timur, sering mengalami fluktuasi signifikan yang berdampak terhadap inflasi pangan dan kestabilan ekonomi masyarakat. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem prediksi harga yang akurat untuk membantu pengambilan keputusan dalam pengelolaan rantai pasok pangan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja tiga model machine learning dan deep learning, yaitu XGBoost, LSTM, dan Neural Prophet, dalam memprediksi harga cabai rawit merah berdasarkan data historis dari Agustus 2018 hingga Agustus 2025 yang diperoleh dari situs resmi Siskaperbapo Dinas Perindustrian dan Perdagangan (DISPERINDAG) Provinsi Jawa Timur. Analisis dilakukan dengan pendekatan kuantitatif menggunakan data deret waktu (time series forecasting), dengan evaluasi performa melalui metrik RMSE, MAE, MAPE, dan R². Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM memberikan akurasi terbaik dengan nilai RMSE 1.78, MAE 0.99, MAPE 2.13%, dan R² sebesar 0.9909, dibandingkan dengan XGBoost dan Neural Prophet. Temuan ini menegaskan bahwa pendekatan deep learning berbasis LSTM paling efektif untuk mengenali pola temporal dan musiman dalam data harga cabai rawit merah. Penelitian ini berkontribusi terhadap pengembangan sistem prediksi harga pangan berbasis kecerdasan buatan sebagai dasar pengambilan keputusan kebijakan stabilisasi harga di sektor pertanian.