BRIN Logo
Sign In
Main Product Image

Machine Learning Untuk Prediksi Harga Bawang Merah di Kabupaten Brebes

Agenda Riset: Kedaulatan Pangan
Sektor: Rekayasa Keteknikan

Deskripsi

Bawang merah merupakan salah satu komoditas sayuran yang paling banyak dikonsumsi di Indonesia. Berdasarkan hasil Survei Sosial Ekonomi (Susenas) September 2021, rata-rata konsumsi per kapita komoditas bawang merah warga Indonesia mencapai 2,49 kilogram (kg) dalam sebulan. Badan Pusat Statistik (BPS) 2022, mencatat konsumsi bawang merah sektor rumah tangga Indonesia tahun 2021 naik 8,33% dibandingkan tahun 2020. Konsumsi bawang merah sektor rumah tangga berkontribusi sebesar 94,16% dari total konsumsi bawang besar pada 2021. Kontinuitas pasokan dan kestabilan harga bawang merah merupakan hal yang kritis dan strategis sehingga perlu dipenuhi dengan kualitas yang baik, dalam jumlah yang cukup sesuai dengan waktu dan tempat serta harga yang tepat. Ketidakseimbangan antara pasokan yang masih bersifat musiman dan permintaan yang cenderung naik mengakibatkan terjadinya fluktuasi harga. Fluktuasi harga ini memicu dan mempengaruhi terjadinya inflasi. Inflasi merupakan efek dari kondisi probabilistik dan dinamis, yang disebabkan oleh adanya informasi asimetris yang terjadi sepanjang rantai pasokan. Karakteristik bawang merah yang cepat rusak (perishable), musiman, curah (bulky) dengan nilai yang relative kecil, tidak seragam, sensitif terhadap perubahan iklim menjadi salah satu ciri keterbatasan dalam mekanisme rantai pasok. Saat ini untuk mengatasi kelemahan karakteristik produk pertanian pada mekanisme rantai pasok modern perlu didukung teknologi digital maju seperti Artificial Intelligence (kecerdasan buatan), Blockchain, dan Internet of Things sehingga manajemen rantai pasok bisa lebih efektif dan efisien, serta sejalan dengan model adopsi teknologi maju. Penelitian ini merupakan kajian untuk menemukan variable penting yang paling dominan mempengaruhi fluktuasi harga pada komoditi bawang merah. Menggunakan historikal data (2010-2025) harga harian bawang merah di Kabupaten Brebes, kemudian diolah menggunakan kombinasi metode CNN-GRU-LSTM untuk mendapatkan proyeksi harga 10-30 hari ke depan dengan tingkat akurasi 90%. Luaran dari riset ini adalah prototype machine learning yang sudah teruji dan terbukti dapat melakukan prediksi harga dan siap diaplikasikan oleh dua instansi pengguna, yaitu: Badan Pangan Nasional dan Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Kabupaten Brebes. Nilai prediksi harga bawang merah dapat dimanfaatkan oleh kedua instansi tersebut untuk mengendalikan pasokan dan harga bawang merah, pada periode tertentu, sesuai kebutuhan, di tingkat regional maupun nasional.

Kata Kunci

Prediksi harga pangan bawang merah Brebes machine learning CNN-GRU-LSTM rantai pasok
  • Memprediksi tren pergerakan harga harian komoditas bawang merah untuk rentang 10 hingga 30 hari ke depan secara akurat (90%).
  • Membantu pemerintah daerah dan Badan Pangan Nasional dalam merumuskan intervensi stabilisasi pasokan pangan.
  • Memitigasi risiko lonjakan inflasi daerah akibat fluktuasi harga komoditas pangan yang bersifat musiman.