Minyak sawit mentah merupakan komoditas yang sangat penting dan dapat dimanfaatkan menjadi berbagai macam produk turunan baik pangan maupun non pangan. Produksi minyak sawit mentah yang terus berubah dapat memengaruhi harganya dari hulu ke hilir sehingga diperlukan prediksi harga minyak sawit mentah dengan akurasi yang tinggi terutama dalam manajemen dan perencanaan bisnis industri terkait. Metode LSTM dan GRU digunakan untuk memprediksi harga minyak sawit mentah untuk memperoleh prediksi dengan akurasi yang tinggi. Masalah yang dirumuskan pada penelitian ini adalah bagaimana membuat pemodelan prediksi harga minyak sawit mentah menggunakan metode LSTM dan GRU serta metode terbaik dalam memodelkan prediksi harga minyak sawit mentah dengan Deep Learning. Penelitian ini bertujuan mengembangkan serta mengetahui model prediksi harga minyak sawit mentah yang efektif dan akurat dengan metode LSTM dan GRU. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam meningkatkan performa prediksi harga minyak sawit mentah dan membantu industri terkait untuk memiliki manajemen dan perencanaan pemenuhan barang yang lebih tepat. Hasil dari penelitian ini adalah diperoleh artikel ilmiah yang dapat dipublikasi pada jurnal internasional dan model prediksi harga CPO dengan pendekatan deep learning.

Deep learning, GRU, LSTM, Pangan, Prediksi harga CPO.

• Dr. Suharjito, S.Si., M.T.