Model Prediksi Harga Komoditas Pertanian

Fluktuasi harga komoditas pertanian, khususnya cabai, menjadi isu penting bagi petani, pedagang, dan konsumen di Jawa Timur. Ketidakpastian harga dapat menyebabkan kerugian bagi petani saat panen raya dan inflasi bagi konsumen saat pasokan terbatas. Prediksi harga cabai yang akurat dapat membantu para pemangku kepentingan dalam mengambil keputusan yang lebih baik, seperti perencanaan produksi, strategi pemasaran, dan kebijakan stabilisasi harga.

Model prediksi harga cabai yang ada saat ini seringkali belum mampu mengakomodasi kompleksitas faktor-faktor yang memengaruhi harga, seperti cuaca, pola tanam, permintaan pasar, dan faktor-faktor eksternal lainnya. Selain itu, data time series harga cabai memiliki karakteristik non-linear dan non-stasioner yang sulit dimodelkan dengan metode statistik tradisional seperti ARIMA. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan model prediksi yang lebih canggih dan adaptif.

Machine learning menawarkan berbagai algoritma yang mampu memodelkan hubungan non-linear dan kompleks dalam data time series. Algoritma seperti Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), dan Long Short-Term Memory (LSTM) telah berhasil diterapkan dalam berbagai kasus prediksi harga komoditas. Namun, kinerja algoritma-algoritma ini sangat bergantung pada kualitas data dan pemilihan parameter yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi harga cabai yang optimal dengan memanfaatkan algoritma machine learning dan data time series yang relevan di Jawa Timur.

Fokus pada Jawa Timur menjadi penting karena provinsi ini merupakan salah satu sentra produksi cabai terbesar di Indonesia. Dinamika pasar cabai di Jawa Timur juga cukup kompleks karena dipengaruhi oleh berbagai faktor lokal dan regional. Dengan mengembangkan model prediksi yang spesifik untuk Jawa Timur, diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan efisiensi dan stabilitas pasar cabai di wilayah ini.