Konten dari Pengguna
Menjinakkan Harga Bawang Merah dengan Kecerdasan Buatan
13 Januari 2026 14:20 WIB
·
waktu baca 2 menit
Kiriman Pengguna
Menjinakkan Harga Bawang Merah dengan Kecerdasan Buatan
Prediksi harga bawang merah menggunakan algoritma Random Forest Regression (Machine Learning) untuk stabilisasi harga dan mendukung pengambilan keputusan di sektor pertanian. #userstoryM Naufal Rauf Ibrahim
Tulisan dari M Naufal Rauf Ibrahim tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
PerbesarBawang merah bukan sekadar bumbu dapur di Indonesia, melainkan juga komoditas strategis nasional yang mampu mempengaruhi tingkat inflasi di Indonesia. Dengan produksi mencapai 1,98 juta ton pada tahun 2022, sektor ini menghidupi jutaan orang. Namun, ada satu musuh klasik yang belum terselesaikan, yaitu fluktuasi harga yang liar.
Petani sering kali menangis saat panen raya karena harga anjlok, sementara konsumen menjerit saat harga melambung tinggi. Untuk memutus rantai ketidakpastian ini, peneliti dari Departemen Teknik Pertanian dan Biosistem, Universitas Padjadjaran mulai menerapkan pendekatan baru: memprediksi harga bawang di masa depan menggunakan pendekatan machine learning.
Membaca Pola Pasar dengan "Random Forest"
Bagaimana cara komputer memprediksi harga? Tim riset Unpad menggunakan algoritma bernama Random Forest Regression.
Bayangkan algoritma ini sebagai sebuah "dewan ahli". Alih-alih hanya mengandalkan satu pendapat, Random Forest menggabungkan prediksi dari puluhan "pohon keputusan" untuk mencapai kesepakatan akhir.
Metode ini sangat efektif untuk memetakan harga bawang merah yang dipengaruhi faktor non-linear yang rumit, seperti perubahan iklim, pola tanam musiman, hingga dinamika permintaan pasar.
Dalam riset ini, data historis harga dari Oktober 2018 hingga Februari 2024 digunakan untuk melatih sistem. Hasilnya teknik ini mampu memproyeksikan tren harga hingga 15 bulan ke depan dengan tingkat akurasi yang impresif.
Akurasi Tinggi untuk Keputusan yang Tepat
Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ini memiliki nilai kesalahan (MAPE) hanya sekitar 8,7% hingga 10,3%. Sebagai bukti ketangguhannya, model ini berhasil memprediksi lonjakan harga signifikan yang terjadi pada Juni 2024 di wilayah Bandung.
Apa artinya data ini?
Menuju Digitalisasi Pertanian Indonesia
Riset ini membuktikan bahwa teknologi AI bukan lagi barang mewah yang hanya ada di film fiksi ilmiah. Dengan integrasi ke dalam aplikasi mobile atau website, data prediksi ini bisa berada di genggaman setiap petani di pelosok negeri.
Langkah ke depan, akan diintegrasikan dengan Chatbot di aplikasi chat yang terintegrasi AI, sehingga petani bisa langsung mengaksesnya tanpa harus menggunakan aplikasi khusus. Transformasi digital ini adalah kunci untuk mewujudkan ketahanan pangan dan kesejahteraan petani yang lebih berkelanjutan.