Peramalan Harga Beras di Provinsi Sumatera Barat Menggunakan Metode Gated Recurrent Unit (GRU)

Beras merupakan komoditas pangan pokok yang memiliki peran penting bagi sebagian besar penduduk di Indonesia. Perubahan harga beras di tingkat nasional pada akhirnya juga berpengaruh pada harga di tingkat daerah, termasuk Provinsi Sumatera Barat, yang merupakan salah satu wilayah dengan konsumsi beras cukup tinggi. Perubahan harga beras yang berubah-ubah dan tidak terkendali dapat berdampak pada petani, pedagang, serta konsumen dan berpotensi mengganggu stabilitas ekonomi. Hal ini menyebabkan perlunya peramalan harga yang akurat sebagai dasar pengambilan kebijakan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan harga beras di Provinsi Sumatera Barat menggunakan metode Gated Recurrent Unit (GRU), sebuah pendekatan berbasis deep learning dalam menangani data time series. Jenis penelitian ini adalah penelitian terapan dengan menggunakan data sekunder berupa data time series harga beras eceran di Provinsi Sumatera Barat yang diperolah dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPS) periode Januari 2018 hingga Desember 2024, dengan satuan pengamatan mingguan. Analisis data dilakukan menggunakan model GRU yang dilatih menggunakan Backpropagation Through Time (BPTT) dengan optimasi Adam. Kinerja model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi model GRU yang optimal adalah model GRU yang terdiri dari learning rate sebesar 0,001, batch size sebanyak 8, hidden state 16, window size 5 dan epoch ke 400. Hasil pengujian didapatkan yang terbaik pada loss terkecil sebesar 0,000367648 dan nilai MAPE pada pelatihan model sebesar 0,004%. Hasil peramalan menunjukkan bahwa harga beras di Provinsi Sumatera Barat berada dalam rentang angka Rp17.277 pada awal periode dan menurun hingga Rp16.976.