Penerapan Extreme Learning Machine Dalam Meramalkan Harga Minyak Sawit Mentah

Abstract

Kebutuhan minyak sawit mentah mengalami peningkatan karena banyaknya permintaan minyak nabati di berbagai dunia. Awal bulan Maret 2022, harga minyak sawit mentah mencetak rekor tertinggi yang mengakibatkan harga minyak goreng internasional melonjak tinggi, terutama negara Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga minyak sawit mentah dengan parameter uji yaitu hidden neuron dan fungsi aktivasi. Metode yang digunakan adalah Extreme Learning Machine (ELM). Metode ini merupakan pengembangan dari metode jaringan syaraf tiruan (JST) yang dapat mengatasi kelemahan dalam proses learning speed. Terdapat beberapa tahap dalam penelitian ini: (1) pre-processing data dengan melakukan normalisasi data dan membagi data menggunakan metode time series split, (2) menganalisis data menggunakan metode ELM dengan melakukan uji coba parameter yaitu hidden neuron dan fungsi aktivasi, (3) menganalisis hasil uji coba parameter terbaik, (4) menghitung data peramalan dengan menggunakan parameter terbaik yang sudah didapatkan, dan (5) menganalisis hasil peramalan yang telah diperoleh. Penelitian ini menggunakan data harian harga minyak sawit mentah mulai 01 April 2021 hingga 14 April 2022 yang diperoleh dari website Investing. Hasil penelitian yang telah dilakukan diperoleh nilai MAPE dan RMSE sebesar 0,0173 dan 0,0308 dengan parameter terbaik yaitu jumlah hidden neuron sebanyak 5 dan fungsi aktivasi sigmoid biner. Berdasarkan hasil yang diperoleh diharapkan dapat memudahkan pemerintah untuk menentukan harga minyak sawit mentah di masa yang akan datang.