## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1224-1234 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Comparison of RNN and LSTM Algorithm Performance in Predicting the Number of Umrah Pilgrims at PT. Hajar Aswad

## Perbandingan Performa Algoritma RNN dan LSTM dalam Prediksi Jumlah Jamaah Umrah pada PT. Hajar Aswad
Razanul Al Kiramy 1* , Inggih Permana 2 , Arif Marsal 3 , Medyantiwi Rahmawita Munzir 4 , Megawati 5
1,2,3,4,5 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
E-Mail: 1 12050310400@students.uin-suska.ac.id, 2 inggihpermana@uin-suska.ac.id,
3 arif.marsal@uin-suska.ac.id, 4 medyantiwi.rahmawita@uin-suska.ac.id, 5 megawati@uin-suska.ac.id
Received May 3rd 2024; Revised Jun 19th 2024; Accepted Jul 20th 2024 Corresponding Author: Razanul Al Kiramy

## Abstract
In terms of language, umrah means pilgrimage or visiting, while technically umrah refers to a journey to the Baitullah outside of the Hajj season with the purpose of performing specific religious rituals and meeting certain requirements. PT Hajar Aswad is a umrah travel company operating in Indonesia. PT Hajar Aswad is responsible for organizing journeys, accommodations,  transportation,  and  various  other needs  for umrah  pilgrims. Therefore,  it's necessary  to  have  a good understanding of the patterns and trends in the number of umrah pilgrims in order to optimize operations and provide quality services. Hence, this research was conducted to predict the number of umrah pilgrims at PT Hajar Aswad using RNN and LSTM algorithms. The comparison results of the two algorithms show that LSTM is capable of providing slightly better prediction results compared to RNN with parameters: window size of 7, Adam optimizer, batch size of 8, and learning rate of 0.01. This model has an RMSE value of 0.1758, MAPE of 0.4846, and R2 of 0.5198.
Keyword: Comparison, LSTM, Prediction, RNN, Umrah

## Abstrak
Secara bahasa umrah bermakna ziarah atau berkunjung, sedangkan secara istilah umrah adalah perjalanan ke Baitullah di luar  waktu  haji  dengan  tujuan  melaksanakan  ibadah  tertentu  dan  memenuhi  syarat-syarat  khusus.  PT  Hajar  Aswad merupakan  sebuah  perusahaan  travel  umrah  yang  beroperasi  di  Indonesia.  PT  Hajar  Aswad  bertanggung  jawab  untuk mengatur  perjalanan,  akomodasi,  transportasi, dan berbagai keperluan  lainnya bagi para  jemaah  umrah,  untuk itu perlu memiliki pemahaman yang baik mengenai pola dan tren jumlah jemaah umrah agar dapat mengoptimalkan operasional dan memberikan  pelayanan  yang  memuaskan  kepada  jamaah.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  dilakukan  untuk  memprediksi jumlah  jamaah  umrah  pada  PT  Hajar  Aswad  menggunakan  algoritma  RNN  dan  LSTM  agar  PT  Hajar  Aswad.  .  Hasil perbandingan  kedua  algoritma  menunjukkan  bahwa  LSTM  mampu  memberikan  hasil  prediksi  yang  sedikit  lebih  baik dibandingkan  RNN  dengan  parameter  window  size  7,  optimizer  Adam,  batch  size  8,  dan  learning  rate  0,01.  Model  ini memiliki nilai RMSE sebesar 0,1758, MAPE sebesar 0,4846, dan R2 sebesar 0,5198.
Kata Kunci: LSTM, Perbandingan, Prediksi, RNN, Umrah

## 1. PENDAHULUAN
Umrah  merupakan  ibadah  dalam  agama  Islam  yang  dilaksanakan  dengan  cara  berkunjung  ke  Kota Mekah dan Madinah di Arab Saudi  [1]. Secara bahasa Umrah bermakna ziarah atau berkunjung, sedangkan secara istilah Umrah adalah perjalanan ke Baitullah selain di wakttu haji dengan tujuan melaksanakan ibadah tertentu dan memenuhi syarat-syarat khusus [2]. Umrah adalah salah satu dari dua jenis ritual keagamaan dalam Islam, selain Haji. Umrah dapat dilakukan sepanjang tahun tanpa Batasan waktu, tidak seperti Haji yang hanya bisa  dikerjakan  pada  saat  tertentu  [3].  Meskipun  Umrah  bukanlah  kewajiban,  banyak  umat  Muslim  yang berkeinginan  untuk  melaksanakannya  sebagai  salah  satu  dari  ibadah  yang  meningkatkan  iman  dan mendekatkan diri kepada Allah SWT.
Pelaksanaan Ibadah Haji dan Umrah di Indonesia diatur oleh Undang-Undang No. 13 Tahun 2008 yang berisikan  Penyelenggaraan  Ibadah  Haji.  Undang-undang  ini  mengatakan  bahwa  tujuan  penyelenggaraan ibadah Haji dan Umrah adalah untuk memberikan bimbingan dan perlindungan optimal melalui manajemen pelayanan  yang  baik  dan  efisien.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memastikan  pelaksanaan  ibadah  Haji  dan  Umrah berlangsung dengan lancer, aman, dan tertib, serta nyaman dan sesuai dengan ketentuan agama Islam. Tujuan akhirnya adalah meningkatkan kemungkinan jamaah Haji dan Umrah agar bisa beribadah dengan mandiri [4].
PT Hajar Aswad merupakan sebuah perusahaan travel Umrah yang beroperasi di Indonesia, hal ini bisa dilihat  pada  tahun  2023  berhasil  ditetapkan  sebagai  salah  satu  penyedia  layanan  Umrah  terbaik  pertama  di Riau. PT ini merupakan salah satu penyedia jasa perjalanan Umrah yang memiliki banyak calon jemaah, hal ini bisa dilihat dari sebanyak 3 ribu jamaah yang telah diberangkatkan terhitung dari awal tahun 2023 sampai bulan  oktober  2023.  Mereka  bertanggung  jawab  untuk  mengatur  perjalanan,  akomodasi,  transportasi,  dan berbagai  keperluan  lainnya  bagi  para  jemaah  Umrah.  Dalam  menjalankan  bisnis  ini,  perlu  memiliki pemahaman yang baik mengenai pola dan tren jumlah jemaah Umrah agar dapat mengoptimalkan operasional dan  memberikan  pelayanan yang  berkualitas  [5].  Berdasarkan  pemahaman  tersebut,  PT Hajar  Aswad  dapat melakukan perencanaan yang lebih baik, seperti menyesuaikan kapasitas akomodasi, memprediksi kebutuhan transportasi, dan mengelola ketersediaan paket Umrah. Fokus utama dalam menjalankan bisnisnya yaitu pada kepuasan konsumen atau calon jamaah, dengan memberikan penekanan khusus pada pola pelayanan kepada jamaah. Mereka menyediakan pendampingan penuh kepada jamaah dalam pengurusan administrasi, termasuk segala persyaratan yang diperlukan untuk melaksanakan ibadah Umrah.  Selain itu juga diberikan pelayanan yang  baik  untuk  memenuhi  semua  kebutuhan  jamaah,  terutama  dari  segi  fasilitas  yang  tersedia  di  kantor maupun  fasilitas  pendukung  lainnya.  Semua  fasilitas  ini  ditujukan  untuk  memberikan  kemudahan  kepada jamaah yang menggunakan layanan mereka dalam melaksanakan ibadah Umrah [6].
Prediksi jumlah jemaah Umrah penting untuk dilakukan, karena dengan memiliki prediksi yang akurat penyedia jasa perjalanan Umrah dapat menghindari ketidakseimbangan antara permintaan dan penawaran serta mengurangi risiko kerugian finansial. Seperti pada saat hari libur sekolah dan libur nasional, jamaah umrah akan mengalami peningkatan cukup signifikan dibandingkan dengan hari lainnya. Selain itu, jika mengetahui prediksi  terhadap  jumlah  jamaah  maka  bisa  mempersiapkan  barang  yang  diperlukan  seperi  tas,  koper,  baju batik, syal dan perlengkapan lainnya serta sumber daya yang diperlukan dengan lebih akurat dan efisien [7]. Prediksi  yang  akurat  juga  memberikan  manfaat  bagi  pemerintah  dan  otoritas  terkait  dalam  mengatur infrastruktur  dan  layanan  Umrah,  seperti  penyediaan  fasilitas  kesehatan,  keamanan,  dan  fasilitas  publik lainnya.  Melakukan  prediksi  jumlah  jamaah  Umrah  juga  bisa  dimanfaatkan  untuk  pengembangan  strategi berdasarkan hasil prediksi dalam meningkatkan jumlah jamaah pendaftar Umrah pada PT Hajar Aswad [8].
Sumber data yang digunakan dalam melakukan prediksi jumlah jemaah  Umrah meliputi data historis jumlah jemaah Umrah dari tahun sebelumnya. Data-data ini dapat dikumpulkan dari perusahaan travel Umrah PT Hajar Aswad. Menurut data statistik yang dirilis oleh Otoritas Umum Statistik (GaStat) Arab Saudi, pada tahun 2017, jumlah jamaah  Umrah mencapai 19.07 juta orang, yang merujuk pada data yang diperoleh dari Kementerian  Haji  dan  Umrah  Arab  Saudi  [9].  Selanjutnya,  sepanjang  tahun  2022,  jumlah  jamaah  Umrah meningkat menjadi 24,71 juta orang. Dari jumlah tersebut, jamaah pria berjumlah 14,73 juta orang atau sekitar 59,6%, sedangkan jamaah perempuan berjumlah 9,98 juta orang atau sekitar 40,4%. Dalam kategori jemaah Umrah, 6,64 juta orang adalah warga negara Arab Saudi, yang menyumbang sekitar 26,9%, sementara 18,07 juta orang adalah jamaah Umrah yang berasal dari luar Arab Saudi, yang berkontribusi sekitar 73,1% [10].
Recurrent  Neural  Networks  (RNN)  dan  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  merupakann  algoritma dalam machine learning yang sesuai untuk digunakan dalam melakukan prediksi berdasarkan data sekuensial, seperti data jumlah jamaah Umrah dari waktu ke waktu.  RNN merupakan salah satu algoritma deep learning yang  dapat  melakukan  prediksi  pada  data  time  series  bertipe  numerik,  yang  cara  kerjanya  yaitu  dengan melakukan pemerosesan yang dilakukan secara berulang-ulang [11]. Selain itu deep learning untuk data deret waktu  yang  juga  banyak  digunakan  adalah  LSTM.  Algoritma  LSTM  ditemukan  pada  tahun  1997,  yang  di kemukakan oleh Hochreiter dan Schmidhuber. Jaringan LSTM adalah jenis jaringan saraf berulang yang sering digunakan dalam deep learning karena kemampuannya untuk berhasil melatih arsitektur yang sangat kompleks [12] Jaringan ini tersusun dari lapisan LSTM dengan proses dilakukan berulang [13].
Penelitian sebelumnya yang telah dilakukan terkait algoritma yang akan diaplikasikan dalam penelitian ini  salah  satunya  yaitu  penelitian  oleh  Nilsen,  (2022)  tentang  Perbandingan  Model  RNN  dan  LSTM  dalam prediksi  Harga  Saham  LQ45.  Hasil  dari  penelitian  ini  didapat  nilai  RMSE  model  RNN sebesar  346.91758, sedangkan nilai RMSE model LSTM sebesar 341.45668. Jika dibandingkan dengan model RNN, model LSTM memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  sebanyak  11%  dibandingkan  model  RNN  [15].  Penelitian  lainnya  yang dilakukan oleh Nurashila (2023) mendapat kesimpulan bahwa model LSTM memberikan perbandingan yang lebih baik daripada model RNN dalam hal error dan akurasi R-Squared pada algoritma Deep Learning. Model LSTM mendapat hasil nilai MAE sebesar 0.70780 dan nilai pada RMSE sebesar 1.39910, sementara akurasi S-Squared  mencapai  0.99263  atau  setara  dengan  99.2%  [16].  Pada  penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh Gopali  (2021)  tentang  Sebuah  Studi  Perbandingan  dalam  Mendeteksi  Anomali  pada  data  deret  waktu menggunakan model LSTM dan TCN. Dari penelitian ini didapatkan kesimpulan bahwa model model TCN
melaporkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan model LSTM, berdasarkan dari perbandingan nilai dari  hasil  evaluasi  yang  didapatkan  [17].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maharani  (2023)  tentang  analisis perbandingan kinerja model ARIMA, LSTM dan GRU, hasil yang didapat setelah melakukan evaluasi yaitu perbandingan kinerja dari tiap-tiap model menunjukkan model ARIMA mendapatkan nilai terbaik [18]. Selain itu  pada  penelitian  yang  dilakukan  Selle  et  al.,  (2022)  tentang  perbandingan  prediksi  penggunaan  listrik menggunakan  algoritma  LSTM  dan  RNN,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  LSTM  menunjukkan  kinerja  yang lebih unggul dibandingkan dengan RNN ketika mengelola deret waktu yang lebih panjang, misalnya 20 dan 30  urutan,  didapat  hasil  nilai  RMSE  yang  lebih  rendah,  yaitu  49,18  dan  49,47  untuk  fitur  pada  data  siang sedangkan 58,68 dan 57,08 untuk fitur  pada  data malam. Namun, ketika  deret waktu  yang digunakan lebih pendek, seperti 5 urutan, perbedaan kinerja antara RNN dan LSTM tidak terlalu signifikan [19]. Berdasarkan penelitian  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan,  belum  ada  yang  melakukan  prediksi  pada  jumlah jamaah umrah dengan algoritma LSTM dan RNN. Algoritma ini dipilih karena selain dapat melakukan prediksi dalam  jangka  waktu  yang  relatif  panjang  juga  dapat  memberikan  hasil  yang  akurat,  sehingga  sangat  sesuai dengan  kebutuhan  PT  Hajar  Aswad.  Selain  itu  juga  dibandingkan  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini menggunakan evaluasi RMSE, MAPE, dan R 2 untuk megukur seberapa akurat hasilnya. Dalam konteks prediksi jumlah jemaah Umrah, perbandingan penggunaan algoritma RNN dan LSTM dapat memberikan potensi untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat berdasarkan data historis dan faktor- faktor yang relevan. Setelah memahami hubungan antara berbagai faktor dan jumlah jemaah Umrah, PT Hajar Aswad dapat melakukan prediksi jumlah jemaah Umrah di masa depan, yang akan membantu mereka dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik dan pelayanan yang lebih baik pula kepada jemaah Umrah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  mengikuti  struktur  metodologi Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM)  yang  merupakan  sebuah  metodologi  untuk  mengembangkan  solusi  data  mining.  yang menjelaskan  enam  langkah  kunci  dalam  penerapan  model  data  mining.  Langkah-langkah  tersebut  akan digunakan untuk mebuat model prediksi jumlah jamaah Umrah pada PT. Hajar Aswad dengan algoritma RNN dan LSTM. Penelitian ini menggunakan tahapan yang bisa dilihat pada gambar 1.
Start Business Understanding Data Understanding Model Evaluation End Cleaning Data Preparation Feature Engineering Normalization RNN Modeling Hyperparameter LSTM

## 2.1. Business Understanding
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  pemahaman  mendalam  tentang  permasalahan  yang diidentifikasi dari latar belakang dan tujuan penelitian. Tahapan ini dilakukan dengan melakukan wawancara dan observasi ke PT Hajar Aswad.

## 2.2. Data Understanding
Data  yang  digunakan  adalah  data time  series jamaah  Umrah  dengan  rentang  waktu  8  tahun  terakhir mulai  dari  Januari  2015  –  Oktober  2023.  Namun  pada  periode  Mei  2020  –  Januari  2022,  pemberangkatan jamaah Umrah tidak dilakukan karena terjadi pandemi wabah COVID-19, sehingga data pada rentang tersebut tidak  tersedia.  Kemudian  setiap  tahunnya  terdapat  2  bulan  tidak  dilakukan  pemberangkatan  Umrah  karena adanya  pelaksanaan  haji,  sehingga  terdapat  15  baris  data  bernilai  nol  (0).  Data  tersebut  akan  tetap dipertahankan agar model yang dilatih dapat mempelajari dan memahami pola pelaksanaan haji dan tidak haji. Secara keseluruhan dalam penelitian ini data yang digunakan berjumlah 85 baris data.

## 2.3. Data Preparation
Penelitian ini melakukan data preparation atau persiapan data dengan proses sebagai berikut.

## 2.3.1 Cleaning
Proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  yaitu  melakukan  deteksi  dan  penanganan missing  value serta memastikan format tanggal dan waktu tetap konsisten.

## 2.3.2 Feature Engineering
Pada penelitian ini, fitur baru yang dibentuk yaitu ‘bulan masehi’, ‘tahun masehi’, ‘bulan hijriah’, ‘tahun hijriah’, ‘haji’, dan ‘tidak haji’. Hal  ini dilakukan dengan tujuan untuk memberikan pola  temproral  berupa informasi waktu untuk meningkatkan kinerja model machine learning. Selain itu, untuk mempelajari trend dan pola historis dimasa lampau, maka perlu dilakukan tahapan windowing . Pada penelitian ini window size akan ditetapkan melalui rangkaian percobaan yaitu 3, 5 dan 7. Nilai tersebut ditetapkan untuk menguji rangkaian input  panjang  dan  pendek  untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  seperti  yang  dilakukan oleh penelitian rahmadeyan dan mustakim (2024) [20], meskipun dengan nilai yang berbeda.

## 2.3.3 Normalization
Teknik  normalisasi  yang  digunakan  adalah  min-max  normalization.  Min-max  normalization  adalah teknik  yang dilakukan dengan skala ulang nilai-nilai pada data dalam rentang tertentu, umumnya 0 sampai 1 [21]. Untuk melakukan normalisasi dengan min-max normalization dapat menggunakan persamaan 1:
𝑋′  = 𝑋 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑚𝑎𝑥 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 (1)

## 2.4 Modeling
Pada tahapan ini dilakukan menggunakan algoritma RNN dan LSTM. Selain itu, untuk mendapatkan model  dengan  kemampuan  yang  optimal,  dilakukan  juga  pengujian hyperparameter seperti learning  rate , optimizer , dan lainnya. Tools yang digunakan yaitu pemrograman python dan google colaboratory.

## 2.4.1 Recurrent Neural Network
Recurrent Neural Network (RNN) merupakan salah satu jenis jaringan syaraf tiruan yang mampu untuk memproses  data  berurutan  ( sequential )  dengan  konteks  temporal  sehingga  dapat  digunakan  pada  data time series [22]. Peran yang signifikan dari RNN adalah dalam memori input dan menghasilkan output yang tepat sesuai dengan konteksnya. Kemampuan RNN untuk menyimpan informasi dari input dan mengeluarkan output yang sesuai dengan konteksnya adalah aspek yang krusial. Memori internal menjadi fokus penting dalam RNN karena  memungkinkannya  untuk  memprediksi  kejadian  selanjutnya.  Karena  alasan  tersebut,  RNN  sangat sesuai untuk aplikasi pada deret waktu, audio, video, mesin pencarian, teks dan juga mesin kasir [23].

## 2.4.2 Long Short-Term Memory
Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  adalah  pengembangan  dari  RNN  yang  dirancang  khusus  untuk menangani masalah ketergantungan jangka panjang [24]. Persamaan umum RNN dan LSTM yaitu arsitektur jaringan saraf yang menggunakan struktur rekuren dan fungsi aktivasi untuk memproses data berurutan. LSTM mampu  mempertahankan  informasi  dalam  jangka  waktu  yang  panjang  dan  mengatasi  masalah  penurunan gradien  yang  terjadi  pada  RNN.  Struktur  LSTM  terdiri  dari  tiga  gerbang:  gerbang  masukan  ( input  gate ), gerbang  lupakan  ( forget  gate ),  dan  gerbang  keluaran  ( output  gate ).  Gerbang  masukan  mengontrol  jumlah informasi yang disimpan pada memori jangka panjang. Gerbang lupakan mengatur seberapa banyak informasi
yang  akan  dihapus  dari  memori  jangka  panjang.  Sementara  itu,  gerbang  keluaran  mengendalikan  berapa banyak informasi yang akan dikeluarkan dari memori jangka panjang.

## 2.5 Model Evaluation

## 2.5.1 Data Validation
Untuk  mengetahui  kemampuan  model,  maka  perlu  dilakukan  validasi.  Ini  dilakukan  dengan  proses membandingkan  data  hasil  prediksi  dengan  data  sebenarnya.  Pada  penelitian  ini  teknik  validasi  yang  akan digunakan adalah K-Fold Cross Validation. Teknik ini dipilih karena efektif digunakan pada jumlah data yang terbatas. Pembagian yang ditetapkan adalah 4-fold, yang artinya data akan dibagi menjadi 4 bagian, dimana 3 bagian akan dialokasikan sebagai data training, sedangkan 1 bagian lainnya akan dialokasikan sebagai data testing. Setiap bagian akan akan saling bergantian menjadi data pelatihan dan data uji kemudian akan dilatih sebanyak jumlah fold [25].

## 2.5.2 Evaluation Metrics
Model yang telah dilatih kemudian akan dievaluasi dengan menggunakan beberapa metrik, yaitu Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan R-squared (R2).
RMSE  merupakan  metode  pengukuran  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa  akurat  hasil perhitungan  dengan  membandingkan  tingkat  kesalahan  [26].  Untuk  menghitung  nilai  RMSE  dapat menggunakan persamaan 2.
𝑅𝑀𝑆𝐸  = √ ∑ (𝑦𝑖−𝑦̂𝑖)2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (2)
MAPE adalah rata-rata diferensiasi absolut dari nilai prediksi dan aktual, dinyatakan dalam persentase dari nilai aktual [27].  Untuk menghitung nilai MAPE dapat menggunakan persamaan 3:
𝑀𝐴𝑃𝐸  = 1 𝑛 ∑ | 𝑦𝑖−𝑦̂𝑖 𝑦𝑖 | 𝑛 𝑖=1 × 100% (3)
Sedangkan R2 merupakan metrik untuk menentukan besarnya variasi di dalam variabel dependen yang dijelaskan  pada  variabel  independen,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  baik  model prediksi menjelaskan variasi data aktual [28]. Untuk menghitung nilai R2 dapat menggunakan persamaan 4:
𝑅 2 = 1  − ∑ (𝑦𝑖 − 𝑦̂𝑖) 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦𝑖 − 𝑦̅𝑖) 𝑛 𝑖=1 (4)
Pada metrik RMSE dan MAPE, semakin kecil nilai nilai yang diperoleh menunjukkan hasil prediksi dari model tersebut semakin baik. Sementara pada R2 jika hasilnya mendekati 1 maka akan semakin baik dan jika  mendekati  0  akan  semakin  buruk.  Namun  R2  juga  dapat  menghasilkan  nilai  negatif yang  menandakan bahwa hasil yang didapatkan sangat buruk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang telah didapatkan akan dilakukan proses cleaning terlebih dahulu agar sesuai format dan siap untuk dianalisis. Hasilnya data yang akan digunakan dalam proses analisis dan pemodelan memiliki jumlah 85 baris data. Penelitian ini menggunakan data yang bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset Jamaah Umrah No Bulan Jumlah 1 Jan-15 112 2 Feb-15 623 3 Mar-15 873 4 Apr-15 516 … … … 82 Jul-23 420 83 Aug-23 656 84 Sep-23 209 85 Okt-23 615
Data  yang  sudah  diberishkan  kemuidan  dilakukan feature  engineering .  Ini  merupakan  teknik  yang digunakan untuk  membuat  fitur  baru berdasarkan  fitur  yang  telah  ada.  Fitur baru  yang  akan  dibentuk  yaitu ‘bulan hijriah’, ‘tahun hijriah’, ‘bulan masehi’, ‘tahun masehi’, ‘haji’, dan ‘tidak haji’ berdasarkan fitur ‘bulan’. Hasil implementasi dari feature engineering bisa dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Implementasi Feature Engineering Tahun Masehi Bulan Masehi Bulan Hijriah Tahun Hijriah Haji Tidak Haji 2015 7 10 1436 0 1 2015 8 11 1436 1 0 2015 9 12 1436 1 0 … … … … … … 2023 8 2 1445 0 1 2023 9 3 1445 0 1 2023 10 4 1445 0 1
Saat  fitur  baru  selesai  terbentuk,  fitur  tersebut  akan  dihitung  korelasinya  terhadap  target  untuk mengetahui seberapa besar pengaruhnya. Hasilnya, dari 6 fitur baru yang dibentuk, hanya 3 fitur yang memiliki pengaruh dan korelasi yang cukup signifikan terhadap target, yaitu fitur ‘bulan hijriah’, ‘haji’, dan ‘tidak haji’. Untuk itu, fitur yang hampir tidak memiliki korelasi sama  sekali terhadap target akan dihapus karena tidak memberikan banyak informasi yang berguna bagi model sehingga dapat mempercepat waktu komputasi dan mencegah overfitting . Matriks korelasi setiap fitur bisa dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Matriks Korelasi pada Setiap Fitur
Selanjutnya adalah membentuk fitur sekuensial dan temproral meggunakan teknik windowing . Adpaun window size yang ditetapkan pada teknik windowing dilakukan melalui proses pengujian dengan nilai 3, 5, dan 7. Berikut adalah hasil dari implementasi teknik windowing .
Tabel 3. Hasil Windowing dengan 7 Window Size
X-6 X-5 X-4 X-3 X-2 X-1 y 112 623 873 516 1274 423 572 623 873 516 1274 423 572 0 … … … … … … … 327 0 0 420 656 209 615
Hasil feature engineering dan windowing akan disatukan menjadi satu kesatuan dataset. Dataset inilah nantinya yang akan digunakan pada tahap pemodelan. Namun, dataset ini masih memiliki nilai dengan rentang yang berbeda di setiap fiturnya. Untuk itu dataset perlu dinormalisasi telelebih dahulu dengan teknik min-max normalization agar memiliki rentang nilai yang sama. Hasil dari normalisasi data bisa dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Normalisasi Data Bulan Hijriah Haji Tidak Haji X-6 X-5 X-4 X-3 X-2 X-1 y 0,8182 0,0000 1,0000 0,0879 0,4890 0,6852 0,4050 1,0000 0,3640 0,4923 0,9091 1,0000 0,0000 0,4890 0,6852 0,4050 1,0000 0,3320 0,4923 0,0000 … … … … … … … … … … 0,2727 0,0000 1,0000 0,2567 0,0000 0,0000 0,3297 0,5149 0,1799 0,5293
Saat melakukan pemodelan, data yang sudah dinormalisasi akan dibagi menjadi data pelatihan dan data validasi  menggunakan  teknik  k-fold  cross  validation.  Jumlah  pembagian  yang  ditetapkan  adalah  4-fold. Pemodelan algoritma RNN dan LSTM dilakukan menggunakan Bahasa pemrograman Python dengan library tensorflow dan tools google colaboratory. Arsitektur yang digunakan pada algoritma RNN dan LSTM terdiri dari  4  layer,  yaitu 1 input  layer ,  2 hidden  layer dengan  100 units ,  dan  1 output  layer . Untuk  mendapatkan model  dengan  kemampuan  terbaik,  pengujian  parameter  ( hyperparameter )  juga  dilakukan  pada  kedua algoritma yang bisa dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Parameter ( Hyperparameter ) RNN dan LSTM Parameter Value Window Size 3, 5, 7 Optimizer Adam, SGD, RMSprop Batch Size 8, 16 Learning Rate 0.01, 0.001, 0.0001 Epoch 200
Tahap  pemodelan  diawali  dengan  mengimplementasikan  algoritma  RNN  sesuai  dengan hyperparameter yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Melalui  hasil  pemodelan  didapatkan  bahwa  algoritma RNN dengan w indow size 7, optimizer RMSprop, batch size 8, dan learning rate 0,001 sebagai model yang paling  baik  dari  seluruh  percobaan  yang  dilakukan.  Model  tersebut  memiliki  nilai  RMSE  sebesar  0,1760, MAPE sebesar 0,4918, dan R2 sebesar 0,4696. Seluruh hasil evaluasi pemodelan algoritma RNN bisa dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Evaluasi Model RNN Window Size Optimizer Batch Size Learning Rate RMSE MAPE R 2 3 Adam 8 0,01 0,1851 0,5105 0,4252 3 Adam 8 0,001 0,1879 0,5257 0,4107 … … … … … … … 7 RMSprop 16 0,0001 0,1964 0,5854 0,4183
Selanjutnya adalah mengimplementasikan algoritma LSTM sesuai dengan hyperparameter yang telah ditentukan sebelumnya. Melalui hasil pemodelan didapatkan bahwa algoritma LSTM dengan window size 7, optimizer Adam, batch size 8, dan learning rate 0,01 sebagai model terbaik dari semua percobaan yang telah dilakukan. Model tersebut memiliki nilai RMSE sebesar 0,1758, MAPE sebesar 0,4846, dan R2 sebesar 0,5198. Seluruh hasil evaluasi pemodelan algoritma RNN bisa dilihat pada tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Evaluasi Model LSTM
Window Size Optimizer Batch Size Learning Rate RMSE MAPE R 2 3 Adam 8 0,01 0,1785 0,5011 0,4684 3 Adam 8 0,001 0,1963 0,5206 0,3673 … … … … … … … 7 RMSprop 16 0,0001 0,2195 0,5274 0,2970
Setelah melakukan pemodelan, tahapan selanjutnya adalah membandingkan algoritma RNN dan LSTM untuk mendapatkan model dengan kemampuan yang paling terbaik. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa model LSTM sedikit lebih unggul dibandingkan dengan RNN berdasarkan metrik RMSE, MAPE dan R2. Hasil perbandingan algoritma RNN dan LSTM dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Perbandingan Model RNN dan LSTM
Sebagai  model  terbaik,  LSTM  akan  diimplementasikan  untuk  memprediksi  jamaah  Umrah  periode berikutnya.  Namun  sebelum  itu,  model  LSTM  akan  diuji  terlebih  dahulu  untuk  memprediksi  data  validasi untuk  melihat  dan  mengetahui  bagaimana  kemampuan  prediksinya.  Berdasarkan  visualisasi  terlihat  bahwa model memiliki kemampuan yang cukup baik dalam mengikuti fluktuatif data aktual meskipun tidak sempurna. Hasil prediksi model LSTM terhadap data validasi dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Prediksi Jamaah Umrah pada Data Validasi
Tahapan terakhir adalah melakukan prediksi jamaah Umrah periode berikutnya menggunakan algoritma LSTM. Proses prediksi akan dilakukan dalam jangka waktu 1 bulan, 3 bulan, 6 bulan, hingga 1 tahun ke depan. Hasil prediksi periode berikutnya bisa dilihat pada gambar 5, 6, 7, dan 8.
0,1760 0,4918 0,4696 0,1758
0,4846 0,5198 0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,4000 0,5000 0,6000 RMSE MAPE R2 Perbandingan Model RNN dan LSTM RNN LSTM
Hasil peramalan model LSTM untuk 1 bulan ke depan menunjukkan bahwa jamaah umroh akan terjadi penurunan  dibandingkan  bulan  sebelumnya,  namun  penurunan  jumlah  jamaah  yang  terjadi  tidak  terlalu signifikan.
Gambar 6. Prediksi Jamaah Umroh 3 Bulan Berikutnya
Selanjutnya, peramalan model LSTM untuk 3 bulan kedepan menunjukkan bahwa jamaah umroh akan kembali meningkat setelah pada bulan sebelumnya terjadi penurunan. Namun peningkatan jumlah jamaah yang terjadi tidak terlalu signifikan.
Gambar 7. Prediksi Jamaah Umroh 6 Bulan Berikutnya
Kemudian, peramalan model LSTM untuk 6 bulan kedepan menunjukkan bahwa akan kembali terjadi peningkatan jamaah umroh dibandingkan periode sebelumnya. Peningkatan jumlah jamaah yang terjadi pada periode ini cukup stabil tetapi tidak terlalu signifikan.
Terakhir,  peramalan  model  LSTM  untuk  1  tahun  kedepan  menunjukkan  akan  terjadi  kenaikan  dan penurunan jumlah jamaah umroh yang kemudian diakhiri dengan peningkatan kembali. Melalui hasil tersebut menunjukkan  bahwa  model  LSTM  mampu  memproyeksikan  bagaimana  fluktuatif  jamaah  umrah  dalam rentang waktu 1 bulan, 3 bulan, 6 bulan, dan 1 tahun kedepan. Hasil ini dapat digunakan oleh perusahaan dalam menyusun rencana strategis dan pengambilan keputusan seperti pemasaran, pengelolaan pelanggan, penentuan target penawaran dan bahkan inovasi layanan.  Menggunakan langkah strategis yang tepat, perusahaan tentu dapat mencegah penurunan jumlah pelanggan dan bahkan meningkatkan pertumbuhan bisnis perusahaan.
Berdasarkan hasil pemodelan yang dilakukan menggunakan algoritma RNN dan LSTM menghasilkan algoritma  LSTM  sebagai  yang  terbaik  dengan  perbedaan  performa  yang  tidak  signifikan.  Dalam  kasus  ini, window  size yang  lebih  besar  mampu  menangkap  pola  historis  dan feature  engineering juga  mampu menangkap pola temporal sehingga dapat memberikan informasi yang penting pada model. Learing rate dan batch  size yang  kecil  cenderung  menghasilkan  model  dengan  tingkat  kesalahan  yang  rendah  pada  setiap algoritma. Sementara penggunaan optimizer Adam dan RMSprop memberikan hasil yang bervariasi.
Meskipun  model  yang  didapatkan  sudah  cukup  baik,  namun  tingkat  kesalahan  model  masih  perlu diminimalisir. Jumlah data menjadi batasan pada penelitian ini karena adanya periode COVID-19. Untuk itu, penelitian berikutnya masih dapat menyempurnakan penelitian ini untuk menghasilkan model prediksi jamaah umroh  yang  lebih  akurat  dengan  menambahkan  jumlah,  menggunakan  data  setelah  periode  COVID-19, menggunakan  algoritma  yang  lebih  canggih,  melakukan  lebih  banyak  percobaan hyperparameter ,  dan implementasi teknik lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  menerapkan  algoritma  RNN  dan  LSTM  dalam  prediksi  jumlah  jamaah umroh  di  PT  Hajar  Aswad.  Hasil  perbandingan  kedua  algoritma  memperlihatkan  bahwa  LSTM  mampu memberikan  hasil  prediksi  yang  sedikit  lebih  baik  dibandingkan  RNN  dengan  parameter window  size 7, optimizer Adam, batch size 8, dan learning rate 0,01. Model ini memiliki nilai RMSE sebesar 0,1758, MAPE sebesar 0,4846, dan R 2 sebesar 0,5198. Window size yang lebih besar mampu menangkap pola historis dan feature engineering juga mampu menangkap pola temporal pada data. Learing rate dan batch size yang kecil cenderung  menghasilkan  model  dengan  tingkat  kesalahan  yang  rendah  pada  setiap  algoritma.  Sementara penggunaan optimizer Adam dan RMSprop memberikan hasil yang bervariasi. Sebagai model terbaik, LSTM diimplementasikan untuk memprediksi jamaah umroh dalam 1 bulan, 3 bulan, 6 bulan, dan 1 tahun mendatang. Hasilnya, LSTM memprediksi akan terjadi penurunan dan kenaikan jumlah jamaah yang fluktuatif meskipun tidak signifikan. Perusahaan dapat menggunakan hasil ini untuk menyusun rencana strategis dan pengambilan keputusan seperti pemasaran, pengelolaan pelanggan, penentuan target penawaran dan bahkan inovasi layanan sehingga  dapat  mencegah  penurunan  jumlah  pelanggan  dan  bahkan  meningkatkan  pertumbuhan  bisnis perusahaan.

## REFERENSI
[1] Mustafa  Mat  Jubri  Shamsuddin,  “Aplikasi  Maslahah  Ke  Atas  Pensyaratan  Pelaksanaan  Haji Atau  Umrah Melalui Agensi Pengelola,” Sains Insani , vol. 04, 2019.
[2] Y. C. Quomas, Buku Tuntunan Manasik Haji dan Umrah Tahun 2024 . Jakarta: Kementerian Agama Republik Indonesia, 2024.
[3] K. Chikhaoui, Mohammed Elrashidy, Motaz Alfarraj, Ali H. Muqaibel, Rida Sadagah,  and Abdullah Sharqawi, “Automatic Hajj and Umrah Ritual Detection Using IMU Sensors,” IEEE Access , vol. 10, 2022.
[4] Khoir  Rozzaku  and  Hasnun  Jauhari  Ritonga,  “Manajemen  Pelayanan  Dalam  Meningkatkan  Minat Calon Jamaah Haji Dan Umroh Pada Pt.Ameera Mekkah Kota Medan,” Al-Mada , vol. 6, 2023.
[5] T. HIKMAH, “Pemanfaatan Media Sosial Dalam Meningkatkan Jumlah Calon Jamaah Umrah Di Pt. Bimalyndo Hajar Aswad Pekanbaru,” UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU, PEKANBARU, 2021.
[6] RAFIE HASAN, “Pemanfaatan Media Sosial Facebook Sebagai Strategi Pemasaran Paket Umrah Pt Hajar  Aswad  Mubaroq  Kabupaten  Siak,”  UNIVERSITAS  ISLAM  NEGERI  SULTAN  SYARIF KASIM RIAU, PEKANBARU, 2020.
[7] Muhammad Baidhawi, “Optimalisasi Pelayanan Dalam Meningkatkan Jumlah Jamaah Umrah Pada Pt Sahid  Gema  Wisata  Tahun  2019  Jakarta,”  Universitas  Islam  Negeri  Syarif  Hidayatullah  Jakarta, Jakarta, 2022.
[8] ZAHDI, “Manajemen Haji Dan Umrah (Analisis Pencapaian Kepuasan Layanan Haji Dan Umrah Di Kota Bandar Lampung),” Universitas Islam Negeri (Uin) Raden Intan Lampung, Laampung, 2021.
[9] Aditya  and  Milkhatun,  “Hubungan  Pengetahuan  Vaksinasi  Meningitis  dan  Dukungan  Keluarga terhadap  Kepatuhan Vaksinasi Meningitis  Jamaah Umrah di Kantor Kesehatan Pelabuhan  Kelas II Samarinda,” Borneo Student Research , vol. 1, 2020.
[10] Humas  BPKH,  “Jumlah  Jamaah  Umroh  2022  Berkali-kali  Lipat  Dibandingkan  Jamaah  Haji  Setiap Tahunnya.”
[11] B.  Bramantyo,  M.  P.  K.  Putra,  and  H.  Nirwana,  “Implementasi  Recurrent  Neural  Network  Pada Multiclass Text Classification Judul Berita,” Media Borneo , vol. 1, 2023.
[12] P. A. Qori, D. S. Oktafani, and I. Kharisudin, “Analisis Peramalan dengan Long Short Term Memory pada Data Kasus Covid-19 di Provinsi Jawa Tengah,” PRISMA , vol. 5, 2022.
[13] Eko Supriyadi, “PREDIKSI PARAMETER CUACA MENGGUNAKAN DEEP LEARNING LONG- SHORT TERM MEMORY (LSTM),” METEOROLOGI DAN GEOFISIKA , vol. 21, 2021.
[14] Aini  Hanifa,  Sugih  Ahmad  Fauzan,  Muhammad  Hikal,  and  Muhammad  Bahrul  Ashfiya,  “ Perbandingan  Metode  Lstm  dan  Gru  (Rnn)  Untuk  Klasifikasi   Berita  Palsu  Berbahasa  Indonesia,” DINAMIKA REKAYASA , vol. 17, 2021.
[15] A. Nilsen, “Perbandingan Model RNN, Model LSTM, dan Model GRU dalam Memprediksi Harga Saham-Saham LQ45,” Statistika dan Aplikasinya , vol. 6, 2022.
[16] S.  S.  Nurashila,  Faqih  Hamami,  and  Tien  Fabrianti  Kusumasari,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma Recurrent  Neural  Network  (RNN)  Dan  Long  Short-Term  Memory  (LSTM):  Studi  Kasus  Prediksi Kemacetan Lalu Lintas Jaringan Pt XYZ,” Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika , vol. 8, 2023.
[17] S.  Gopali,  Faranak  Abri,  Sima  Siami-Namini,  and  Akbar  Siami  Namin,  “A  Comparative  Study  of Detecting Anomalies in Time Series Data Using LSTM and TCN Models,” Research Gate , 2021.
[18] C. A. Maharani, Budi Warsito, and Rukun Santoso, “Analisis Sentimen Vaksin Covid-19 Pada Twitter Menggunakan  Recurrent  Neural  Network(RNN)  Dengan  Algoritma  Long  Short-Term  Memory (LSTM),” GAUSSIAN, vol. 12, 2023.
[19] Nurfatima  Selle, Novanto Yudistira, and Candra  Dewi,  “Perbandingan Prediksi Penggunaan Listrik Dengan  Menggunakan  Metode  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  Dan  Recurrent  Neural  Network (RNN),” Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , vol. 9, 2022.
[20] A. Rahmadeyan and Mustakim, “Long Short-Term Memory and Gated Recurrent Unit for Stock Price Prediction,” Procedia Computer Science , vol. 234, 2024.
[21] D. A. Nasution, Hidayah Husnul Khotimah, and Nurul Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data Untuk Klasifikasi  Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Computer Engineering System and Science , vol. 4, 2019.
[22] N. T. Luchia, Ena Tasia, Indah Ramadhani, Akhas Rahmadeyan, and Raudiatul Zahra, “Performance Comparison  Between  Artificial  Neural  Network,  Recurrent   Neural  Network  and  Long  Short-Term Memory for  Prediction of Extreme Climate Change,” Institute of Research and Publication Indonesia , vol. 1, 2024.
[23] NESMA M. REZK, MADHURA PURNAPRAJNA, TOMAS NORDSTRÖM, and ZAIN UL-ABDIN, “Recurrent Neural Networks: An Embedded Computing Perspective,” IEEE Access , vol. 8, 2020.
[24] N. Cahyani Amaliawati Rahmat and Y. Sabilu, “Factors Related To Traders Participation In Waste Management In Laino Market Muna District In 2018,” 2019.
[25] A. Rahmadeyan and Mustakim, “Seleksi Fitur pada Supervised Learning: Klasifikasi Prestasi Belajar Mahasiswa Saat  dan Pasca Pandemi COVID-19,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 9, 2023.
[26] F. Husaini, Inggih Permana, M. Afdal, and Febi Nur Salisah, “Penerapan Algoritma Long Short-Term Memory untuk  Prediksi Produksi Kelapa Sawit,” MALCOM , vol. 4, 2024.
[27] R.  B.  R.  Putra  and  Hendry,  “Multivariate  Time  Series  Forecasting  pada  Penjualan   Barang  Retail dengan Recurrent Neural Network,” INOVTEK POLBENG , vol. 7, 2022.
[28] N. Hasibuan, Yurmaini, and Erliyanti, “Pengaruh Perubahan Lingkungan Terhadap Kinerja Karyawan Pada Bank Syariah  Indonesia,” Expensive , vol. 2, 2023.