## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 86 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3552

## Penerapan Deep Learning Menggunakan Gated Recurrent Unit Untuk Memprediksi Harga Minyak Mentah Dunia
Nugroho Wahyu Saputra, Fitri Insani * , Surya Agustian, Suwanto Sanjaya
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950115153@students.uin-suska.ac.id, 2,* fitri.insani@uin-suska.ac.id, 3 surya.agustian@uin-suska.ac.id,
4 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: fitri.insani@uin-suska.ac.id Submitted: 31/05/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Minyak  mentah  merupakan  energi  yang  sangat  dibutuhkan  bagi  seluruh  dunia.  Tiap  negara  tidak  terlepas  dari penggunaan  minyak  mentah  untuk  digunakan  diberbagai  sektor,  seperti  transportasi  sehingga  harga  minyak  mentah  dunia merupakan variabel terpenting bagi dunia. Fluktuasi harga minyak akan menyebabkan berbagai permasalahan, seperti terjadinya inflasi,  perubahan  harga  pasar,  dan  lain-lain.  Oleh  karena  itu,  prediksi  harga  minyak  mentah  dunia  sangat  penting  sebagai pertimbangan  untuk  pengambilan  keputusan.  Penelitian  ini  mengimplementasikan  deep  learning  dengan  menggunakan  model Gated Recurrent unit. Data yang digunakan adalah harga minyak brent crude oil dengan jumlah 5834 data, mulai dari 4 Januari 2000 hingga 19 Desember 2022. Adapun parameter yang digunakan adalah jumlah unit GRU, batch size, dan lookback. Model terbaik yang dihasilkan pada penelitian ini adalah model GRU dengan hyperparameter yang terdiri dari 30 lookback, 50 unit GRU, dan 256 batch size dengan menghasilkan nilai MAPE terendah diantara model yang lainnya yaitu sebesar 2,25%. Nilai MAPE tersebut menyatakan bahwa prediksi dengan model GRU dikatakan sangat baik dalam memprediksi harga minyak mentah dunia.
Kata Kunci: Deep Learning; Harga Minyak Mentah Dunia; Gated Recurrent Unit
Abstract− Crude oil is a much-needed energy for the whole world. Each country is inseparable from the use of crude oil for use in various sectors, such as transportation, so that the price of world crude oil is the most important variable for the world. Fluctuations in oil prices will cause various problems, such as inflation, changes in market prices, and others. Therefore, the prediction of world crude oil prices is very important as a consideration for decision making. This study implements deep learning using the Gated Recurrent unit model. The data used is the price of Brent crude oil with a total of 5834 data, starting from January 4, 2000 to December 19, 2022. The parameters used are the number of GRU units, batch size, and lookback. The best model produced in this study is the GRU model with hyperparameters consisting of 30 lookbacks, 50 GRU units, and 256 batch sizes with the lowest MAPE value among the other models, which is 2.25%. The MAPE value states that predictions using the GRU model are said to be very good at predicting world crude oil prices.
Keywords : Deep Learning; Gated Recurrent Unit; World Crude Oil Price

## 1. PENDAHULUAN
Minyak  adalah  salah  satu  sumber  energi  penting  bagi  seluruh  negara  di  dunia  [1]–[5].  Setiap  negara  pasti membutuhkan pasokan minyak untuk memenuhi kebutuhannya dari segi ekonomi, militer, pertanian, dan lain-lain [3]. Tercatat bahwa minyak menjadi bahan bakar terkemuka di dunia dengan menyumbang lebih dari sepertiga konsumsi energi global [6] dan lebih dari 95% penggunaan energi ini digunakan untuk transportasi yang merupakan salah satu sektor ekonomi yang penting [7].
Harga  minyak  seringkali  terjadi  kenaikan  dan  penurunan  sehingga  sering  disebut  dengan  fluktuasi  harga minyak.  Fluktuasi  harga  minyak  mentah  memiliki  dampak  besar  pada  kegiatan  ekonomi  dunia  dan perkembangan industri [8]–[11], termasuk pada pasar keuangan dan ekonomi riil [1], resiko kerugian pada konsumen dan produsen dalam industri perminyakan [8], dan pertumbuhan ekonomi suatu negara [12]. Sebagai contoh, kenaikan harga minyak yang melambung  tinggi  akan menyebabkan inflasi  khususnya pada negara pengimpor minyak  [6], [13]. Sifat yang sangat dinamis dan perubahan konstan dari harga minyak membuat para peneliti dan para ahli ekonomi memikirkan cara  terbaik  untuk  memprediksi  harga  minyak  mentah  untuk  membuat  keputusan  yang  tepat  dalam  mengatasi permasalahan yang disebabkan oleh fluktuasi harga minyak [1]. Adanya perkiraan harga minyak yang akurat dapat mendukung pengambilan keputusan yang penting bagi berbagai sektor [5], [6], [8], [14].
Mengingat pentingnya dan kegunaan prediksi harga minyak, semakin banyak peneliti yang membuat penelitian mengenai  prediksi  harga  minyak.  Prediksi  harga  minyak  telah  diteliti  dengan  model  yang  beragam,  mulai  dari statistical , machine  learning, dan deep  learning .  Penelitian  terkait  prediksi  harga  minyak  dunia,  Dimas  Kevin Natanael, Diah Safitri, dan Suparti pada tahun 2018 melakukan prediksi harga minyak dunia dengan menggunakan metode Autoregressive  Fractionally  Integrated  Moving  Average (ARFIMA).  Hasil  menunjukkan  bahwa  metode ARFIMA dengan model ARFIMA([1,7]; d; 0) menghasilkan nilai MSE dan MAPE berturut-turut sebesar  0,044 dan 3,23% [15]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Desty Rakhmawati dan Eka Tripustikasari pada tahun 2018 dengan menggunakan metode ARIMA dalam memprediksi harga minyak dunia memiliki hasil bahwa model ARIMA(1,1,0) menghasilkan nilai SBC/BIC paling minimum sebesar -390,67 [16]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Vika Putri Ariyanti  dan  Tristyani  Yusnitasari  pada  tahun  2023  dengan  melakukan  perbandingan  metode  antara  ARIMA  dan SARIMA dalam memprediksi  harga minyak dunia. Hasil menunjukkan bahwa kedua model memiliki nilai  RMSE yang sama sebesar  0.01905%  [17]. Penelitian selanjutnya yang diteliti oleh Jhon Veri, Surmayanti, dan Guslendra pada tahun 2020 menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan (JST) untuk memprediksi harga minyak dunia. Dengan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 86 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3552
menggunakan algoritma tersebut mendapatkan model yang memiliki nilai MSE sebesar 0,4877 dan akurasi sebesar 83,6%  [4].  Penelitian  berikutnya  yang  dilakukan  oleh  J  Shiva  Keerthan,  Y  Nagasai,  dan  Subhani  Shaik  dengan menggunakan  berbagai  macam  algoritma  machine  learning  dalam  memprediksi  harga  minyak  dunia.  Penelitian tersebut memberikan hasil akurasi Support Vector Machine (SVR) sebesar 20%, Random Forest Regressor sebesar 60%, dan Linear Regression sebesar 85% [18].
Perbedaan penelitian ini terhadap penelitian sebelumnya adalah penggunaan metode. Metode pada penelitian ini menggunakan deep learning dan secara khusus untuk memroses data sekuensial. Deep learning merupakan sebuah teknik berbasis jaringan syaraf tiruan (JST). Deep learning sangat berguna pada domain yang menggunakan data yang berjumlah besar dan dimensi yang tinggi, itu sebabnya deep learning dapat mengungguli algoritma machine learning sederhana pada pemrosesan data teks, gambar, video, audio, dan lain-lain [19]. Deep learning dapat digunakan pada pemrosesan data sekuensial termasuk data time series . Adapun arsitektur deep learning yang dapat mengatasi  data sekuensial adalah Recurrent Neural Network (RNN). RNN dirancang secara eksplisit untuk melakukan pemrosesan pada  data  sekuensial  seperti time  series ,  urutan  peristiwa,  dan  bahasa  alami.  Namun,  arsitektur  RNN  mengalami permasalahan  pada  saat  melakukan backpropagation ,  yaitu vanishing  gradient .  Oleh  karena  itu,  munculah  sebuah arsitektur  yang  dikembangkan  dari  RNN,  yaitu Gated  Recurrent  Unit (GRU).  GRU  diciptakan  untuk  mengatasi permasalahan vanishing gradient yang terjadi pada RNN [20]. GRU dapat digunakan untuk memprediksi data time- series seperti memprediksi harga saham [21]–[23], memprediksi bilangan sunspot [20], dan memprediksi kegagalan mesin [24]. Selain itu, terdapat penelitian yang dilakukan oleh Insyiraah Oxaichiko Arissinta, Indah Dwi Sulistiyawati, Dedy  Kurnianto,  dan Iqbal  Kharisudin  pada  tahun  2022  melakukan  perbandingan  performansi  LSTM,  GRU  dan ARIMA dalam memprediksi web traffic . Dalam penelitian tersebut mendapatkan hasil akurasi GRU memiliki jumlah error terkecil dibandingkan dengan kedua algoritma yang lain [25].
Berdasarkan penjelasan yang sudah tertera diatas, penelitian ini menggunakan GRU untuk memprediksi harga minyak mentah dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan model GRU yang optimal dan mengetahui tingkat akurasi dalam memprediksi harga minyak mentah dunia. Eksperimen terhadap model GRU dilakukan dengan menggunakan beberapa hyperparameter . Diharapkan algoritma GRU dapat  diimplementasikan untuk  memprediksi harga minyak mentah dunia dengan sangat baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  ini  merupakan  gambaran  umum  pada  penelitian.  Tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  tertera  pada Gambar 1, dimulai dari pengumpulan data, data preprocessing seperti normalisasi data dan partisi data, pembuatan serta uji model GRU.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2.1 Pengumpulan Data
Data didapatkan dari organisasi U.S. Energy Information Administration (EIA) yang dapat diakses melalui websitenya yaitu  https://www.eia.gov/dnav/pet/hist/RBRTED.htm.Data  yang  digunakan  adalah  data  harian  dari  harga  minyak brent. Data harga minyak harian berjumlah 5834 data, mulai dari 4 Januari 2000 hingga 19 Desember 2022 yang dapat dilihat pada Tabel 1 serta hasil plot grafik dari data tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Tabel 1. Data Harian Harga Minyak Brent Tanggal Harga Jan 04, 2000 23,95 Jan 05, 2000 23,72 Jan 06, 2000 23,55 Jan 07, 2000 23,35

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 86 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3552
Jan 10, 2000 22,77 Jan 11, 2000 23,93 Jan 12, 2000 24,62 Jan 13, 2000 24,9 Jan 14, 2000 25,5 … … Dec 19, 2022 81,66
Gambar 2. Plot Grafik Data Harian Harga Minyak Brent

## 2.2.2 Data Preprocessing
Data yang sudah didapatkan sebelumnya  dibagi menjadi  data  latih  dan data uji. Adapun pembagiannya terdiri dari 80%  data  latih  dan  20%  data  uji.  Setelah  melakukan  partisi  data,  selanjutnya  data  dinormalisasikan  dengan menggunakan  normalisasi z-score .  Normalisasi  z-score  adalah  metode  normalisasi  berdasarkan  rata-rata  dan simpangan baku pada data. Tujuan dari normalisasi data adalah untuk mengurangi jangkauan data yang jauh karena jangkauan data dapat mempengaruhi hasil prediksi [20]. Z-score dapat dihitung dengan rumus berikut :
𝑣 ′ = 𝑣 𝑖 − 𝐸 𝑖 𝑠𝑡𝑑(𝐸)
(1) (5)

## 2.2.3 Gated Recurent Unit (GRU)
GRU  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Kyunghyun  Cho  pada  tahun  2014  [26]. Gated  Recurrent  Unit (GRU) merupakan  algoritma  yang  dikembangkan  dari  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  dan  memiliki  kesamaan  dengan varian lain dari RNN, yaitu Long Short Term Memory (LSTM)[23]. GRU memiliki arsitektur yang lebih sederhana dibandingkan  LSTM.  Arsitektur  RNN  menyebabkan vanishing  gradient pada  saat  melakukan Backpropagation Through Time (BPTT). GRU diciptakan untuk mengatasi permasalahan tersebut  [20]. GRU memuliki 2 gate, yaitu update gate dan reset gate [26]. Gambar 3 menunjukkan  arsitektur GRU. Reset gate memiliki fungsi untuk memilih informasi mana yang harus diatur  ulang  atau  dihapus. Update  gate memiliki fungsi  untuk  memilih  informasi  mana  yang  harus  dipertahankan. Setelah itu menghitung candidate hidden state yang berfungsi untuk menyimpan informasi yang relevan dari masa lalu dengan menggunakan update gate . Terakhir menghitung hidden state baru ( ℎ 𝑡 ) .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 86 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3552

## 2.2.4 Hyperparameter Tuning
Setelah  melakukan  tahap  data preprocessing ,  langkah  berikutnya  adalah hyperparameter  tuning .  Tahapan  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  parameter  yang  optimal  untuk  digunakan  pada  peramalan  harga  minyak  dunia. Parameter yang diuji pada penelitian ini adalah jumlah hidden neurons , lookback , dan batch size . Adapun algoritma optimasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Adam.  Adapun  rangkaian hyperparameter untuk  model  GRU dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kandidat Hyperparameter Untuk Model GRU
Hyperparameter Value Jumlah Unit GRU [10, 20, 50] Lookback [5, 10, 15, 20, 25, 30] Batch size [32, 64, 128, 256] Epoch [100] Learning rate [0.001] Optimizer [Adam]

## 2.2.5 Evaluasi
Langkah terakhir adalah menghitung nilai error untuk mengukur akurasi hasil prediksi dari model-model GRU. Pada penelitian ini, pengujian akurasi dilakukan dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE adalah perhitungan untuk mengukur akurasi dari sebuah prediksi [27]. MAPE dapat dihitung dengan rumus berikut :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (5)
Dimana, 𝑦 𝑖 adalah data asli, 𝑦̂ 𝑖 adalah nilai  prediksi, dan n adalah jumlah data. Semakin kecil nilai  MAPE, maka akurasi dari prediksi akan baik. Kriteria dari MAPE dapat dilihat pada tabel 3 [27]:
Tabel 3. Kriteria MAPE
Value MAPE Kriteria MAPE < 10% Kemampuan peramalan sangat baik 10% ≤ MAPE ≤ 20% Kemampuan peramalan baik 20% ≤ MAPE ≤ 50% Kemampuan peramalan cukup 50% ≥ MAPE Kemampuan peramalan buruk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Preprocessing
Pada penelitian ini, jumlah data yang digunakan sebanyak 5832 data harian harga minyak brent yang dikumpulkan dari 4 Januari 2000 hingga 19 Desember 2022. Data di preprocessing dengan melakukan partisi data dan normalisasi dengan menggunakan z-score normalization .  Data kemudian dibagi menjadi 80:20 berturut-turut untuk data latih dan data uji. Total untuk data latih sebanyak 4667 dimulai dari 4 Januari 2000 hingga 15 Mei 2018 dan data uji sebanyak 1167 dimulai dari 16 Mei 2018 hingga 19 Desember 2022. Grafik partisi data bisa dilihat pada Gambar 4.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 86 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3552
Bisa  dilihat  pada  Gambar  4,  terdapat  partisi  data  antara  data  latih  dan  data  uji  yang  diberi  warna  sehingga terlihat perbedaannya. Data latih sebanyak 4667 diberi warna biru, dan data uji sebanyak 1167 diberi warna orange.
Setelah  melakukan  partisi  data,  data  dinormalisasikan  dengan  menggunakan z-score  normalization .  Hasil preprocessing data dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Data Preprocessing Data Latih Data Uji Tanggal Harga Tanggal Harga Jan 04, 2000 -1.2882172 May 16, 2018 0.45958413 Jan 05, 2000 -1.29560273 May 17, 2018 0.45829969 Jan 06, 2000 -1.30106159 May 18, 2018 0.52509055 : : : : May 11, 2018 0.47756628 Dec 15, 2022 0.58674366 May 14, 2018 0.45348304 Dec 16, 2022 0.51802613 May 15, 2018 0.51449392 Dec 19, 2022 0.56490818

## 3.2 Pemodelan GRU
Model GRU dibuat dengan menggunakan salah satu library python, yaitu Tensorflow. Adapun arsitektur model yang dibuat pada penelitian ini adalah model sequential . Salah satu model sequential pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 5. Arsitektur model GRU pada penelitian ini terdiri dari 4 layer yang terdiri dari 1 input layer GRU dengan output shape terdiri dari value berturut-turut jumlah lookback dan jumlah unit GRU, dilanjutkan dengan 1 layer GRU yang memiliki output shape dengan value jumlah unit GRU, 1 dense layer yang terdiri dari 16 neuron , serta 1 output layer berupa dense layer dengan 1 neuron .
Gambar 5. Model Sequential
Setelah  pembuatan  model  kemudian  dilakukan hyperparameter  tuning .  Pada  penelitian  ini, hyperparameter yang akan digunakan terdiri dari hidden neurons , lookback , dan batch size . Dari berbagai kombinasi hyperparameter yang digunakan, maka pada penelitian ini dilakukan eksperimen sebanyak 72 model GRU. Selanjutnya dari masing- masing model GRU dilakukan pengujian terhadap data prediksi dengan data uji. Pengujian akurasi dilakukan dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil akurasi dari masing-masing model GRU dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil MAPE dari Model GRU
Nomor Eksperimen Lookback Jumlah Unit GRU Batch Size MAPE Rata-rata MAPE 1 5 10 32 4,06% 3,735% 2 64
3,77% 3 128 2,90% 4 256 3,85% 5 20 32 4,74% 6 64 3,59% 7 128 3,43% 8 256 3,98% 9 50 32 2,58% 10 64 3,66% 11 128 3,12% 12 256 5,14% 13 10 10 32 4,40% 3,486% 14 64 2,85% 15 128 2,62% 16 256 3,56%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 86 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3552
17 20 32 4,12% 18 64 3,68% 19 128 3,01% 20 256 4,57% 21 50 32 2,73% 22 64 2,80% 23 128 3,17% 24 256 4,32% 25 15 10 32 4,90% 3,38% 26 64
3,51% 27 128 2,99% 28 256 3,49% 29 20 32 3,89% 30 64 3,73% 31 128 3,23% 32 256 3,56% 33 50 32 2,44% 34 64 2,56% 35 128 3,74% 36 256 2,52% 37 20 10 32 3,90% 3,75% 38 64
3,60% 39 128 3,61% 40 256 3,40% 41 20 32 3,95% 42 64 3,75% 43 128 2,52% 44 256 3,89% 45 50 32 2,69% 46 64 3,88% 47 128 4,71% 48 256 5,10% 49 25 10 32 4,79% 3,82% 50 64
3,20% 51 128 3,11% 52 256 3,33% 53 20 32 5,28% 54 64 4,11% 55 128 3,17% 56 256 3,90% 57 50 32 3,65% 58 64 4,16% 59 128 3,38% 60 256 3,70% 61 30 10 32 4,34% 3,29% 62 64
2,61% 63 128 2,85% 64 256 3,35% 65 20 32 3,66% 66 64 3,56% 67 128 3,13% 68 256 3,46% 69 50 32 2,72% 70 64 3,42% 71 128 4,08% 72 256 2,25%

## 3.3 Analisa
Pada  Gambar  6  menunjukkan  grafik  rata-rata  pada  masing-masing lookback .  Grafik  menunjukkan  bahwa  terjadi penurunan  rata-rata  MAPE  dengan  menggunakan lookback sebanyak  5  sampai  dengan  15.  Namun  pada lookback sebanyak 20 dan 25 terjadi peningkatan rata-rata nilai MAPE dan kembali turun drastis pada lookback sebanyak 30

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 86 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3552
dengan  nilai  MAPE  terkecil  yaitu  sebesar  3,29%.  Hal  ini  disebabkan  karena lookback sebanyak  15  dan  30  dapat menangkap tren pada dataset dengan lebih baik dibandingkan menggunakan lookback dengan jumlah yang lain.
Gambar 6. Grafik Rata-rata nilai MAPE Pada Lookback
Model  GRU  yang  optimal  merupakan  model  yang  memiliki  nilai  MAPE  yang  rendah  sesuai  pada Tabel  1. Adapun secara spesifik model GRU yang memiliki hasil optimal yaitu model ke 72 dengan menggunakan 30 lookback , 50  jumlah  unit GRU ,  dan  256 batch  size dengan  nilai  MAPE  terendah  yaitu  sebesar  2,25%.  Untuk  hasil  akurasi didapatkan  dengan  pengurangan  100%  dengan  nilai  MAPE,  sehingga  nilai  akurasi  didapatkan  sebesar  97,75%. Dengan nilai MAPE dan akurasi tersebut dapat dikatakan bahwa model memiliki kemampuan prediksi dengan sangat baik.
Perbandingan  antara  data  aktual  dan  data  prediksi  pada  model  terbaik  GRU  pada  penelitian  ini  dapat divisualisasikan pada Gambar 7. Bisa dilihat pada gambar tersebut bahwa garis prediksi berada pada garis aktual dan terlihat seperti melakukan shifting atau pergeseran sehingga dapat dikatakan bahwa model dapat memprediksi harga minyak brent dengan sangat baik. Untuk memperjelas hasil perbandingan, terdapat gambar perbandingan data pada rentang hari ke 400 – 600 dan 800 – 1000.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 86 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3552
Berdasarkan pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh J Shiva Keerthan, Y Nagasai, dan Subhani Shaik dengan  algoritma  SVR  dengan  akurasi  sebesar  20%, Random  Forest  Regressor dengan  akurasi  sebesar  60%,  dan Linear Regression dengan akurasi sebesar 85% [18], perbandingan terhadap penelitian ini GRU memiliki nilai akurasi terbesar diantara algoritma machine learning yang telah diteliti pada penelitian tersebut. Begitu pula untuk penelitian yang  dilakukan  oleh  Jhon  Veri,  Surmayanti,  dan Guslendra  dengan  menggunakan  algoritma  jaringan  syaraf tiruan (JST)  dengan  nilai  akurasi  sebesar  83,6%  [4].  GRU  memberikan  nilai  akurasi  lebih  besar  dibandingkan  dengan menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan (JST) pada penelitian sebelumnya. Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh  Dimas  Kevin  Natanael,  Diah  Safitri,  dan  Suparti  yang  menggunakan  metode  AFRIMA  dengan  hasil  MAPE sebesar 3,23%. Dengan melakukan perbandingan dengan model GRU yang optimal pada penelitian ini yang memiliki nilai  MAPE sebesar 2,25%, hasil  menunjukkan bahwa GRU memiliki nilai  error lebih kecil dibandingkan metode AFRIMA dalam memprediksi harga minyak dunia.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini melakukan prediksi terhadap harga minyak mentah dunia dengan menggunakan model Gated Recurrent Unit . Hasil pada penelitian ini adalah model yang dapat memprediksi harga minyak mentah dunia dengan akurat. Data didapatkan dari organisasi U.S. Energy Information Administration (EIA) yang dapat diakses melalui websitenya yaitu https://www.eia.gov/dnav/pet/hist/RBRTED.htm. Jenis harga minyak yang digunakan adalah data harian dari harga minyak brent yang dimulai dari 4 Januari 2000 hingga 19 Desember 2022. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari sebanyak 72 model yang telah diteliti, model yang optimal dengan menghasilkan nilai MAPE terendah adalah model yang menggunakan hyperparameter 30 lookback , 50 jumlah unit GRU , dan 256 batch size dengan nilai MAPE sebesar 2,25%. Dengan penggunaan model tersebut dapat disimpulkan bahwa model memiliki kemampuan peramalan dengan sangat baik. Selain itu, dari 72 model dapat ditarik rata-rata dari setiap penggunaan lookback dan menghasilkan rata-rata  MAPE  terendah,  yaitu  penggunaan  30 lookback dengan  nilai  rata-rata  MAPE  sebesar  3,29%.  Dengan penggunaan lookback sebanyak 30 dapat menangkap tren atau pola pada dataset dengan sangat baik. Untuk penelitian selanjutnya  disarankan  untuk  membandingkan  hasil  akurasi  pada  model  dengan  menggunakan  berbagai  macam algoritma optimasi dan melakukan eksperimen dengan melakukan tuning pada beberapa parameter yang lain seperti learning rate , penambahan layer pada GRU, dan lain-lain.

## REFERENCES
[1] A. Daneshvar, M. Ebrahimi, F. Salahi, M. Rahmaty, and M. Homayounfar, “Brent Crude Oil Price Forecast Utilizing Deep Neural Network Architectures,” Comput Intell Neurosci, vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/6140796.
[2] K. Czech and I. Niftiyev, “The Impact of Oil Price Shocks on Oil-Dependent Countries’ Currencies: The Case of Azerbaijan and Kazakhstan,” Journal of Risk and Financial Management, vol. 14, no. 9, p. 431, Sep. 2021, doi: 10.3390/jrfm14090431.
[3] M. Hussein and Y. Azhar, “Prediksi Harga Minyak Dunia Dengan Metode Deep Learning,” Fountain of Informatics Journal, vol. 6, no. 1, pp. 2548–5113, 2021, doi: 10.21111/fij.v6i1.4446.
[4] J.  Veri,  S.  Surmayanti,  and  G.  Guslendra,  “Prediksi  Harga  Minyak  Mentah  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” MATRIK : Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika dan  Rekayasa  Komputer, vol.  21,  no.  3, pp.  503–512, Jul.  2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1382.
[5] C. Deng, L. Ma, and T. Zeng, “Crude oil price forecast based on deep transfer learning: Shanghai crude oil as an example,” Sustainability (Switzerland), vol. 13, no. 24, Dec. 2021, doi: 10.3390/su132413770.
[6] M. Hasan, M. Z. Abedin,  peta hajek, N. Sultan, and B. M. Lucey, “A Blending Ensemble Learning Model for Crude Oil Price Prediction,” SSRN Electronic Journal, 2022, doi: 10.2139/ssrn.4153206.
[7] N.  Gupta  and  S.  Nigam,  “Crude  Oil  Price  Prediction  using  Artificial  Neural  Network,”  in  Procedia  Computer  Science, Elsevier B.V., 2020, pp. 642–647. doi: 10.1016/j.procs.2020.03.136.
[8] Y. Zhao, W.  Zhang, X. Gong, and C. Wang, “A novel method for online real-time forecasting of crude oil price,” Appl Energy, vol. 303, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.apenergy.2021.117588.
[9] Y. Arifin, “Pengaruh Harga Minyak Dunia, Nilai Tukar dan Inflasi terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia,” Economics Development Analysis Journal, vol. 5, no. 4, pp. 474–483, Mar. 2018, doi: 10.15294/edaj.v5i4.22184.
[10]  S. D. Purnomo, I. Istiqomah, and L. S. Badriah, “PENGARUH HARGA MINYAK DUNIA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI, INFLASI, DAN PENGANGGURAN DI INDONESIA,” Jurnal PROFIT Kajian Pendidikan Ekonomi dan Ilmu Ekonomi, vol. 7, no. 1, pp. 13–24, Apr. 2020, doi: 10.36706/jp.v7i1.11025.
[11]  Y. Mailida, Z. Azhar, and M. R. Adry, “Analisis Kausalitas Shock  Harga Minyak Dunia, Pengeluaran Dan Penerimaan Pemerintah  Di  Indonesia,”  Jurnal  Kajian  Ekonomi  dan  Pembangunan,  vol.  1,  no.  1,  p.  153,  Mar.  2019,  doi: 10.24036/jkep.v1i1.5361.
[12]  Y. Zhang, F. Ma, and Y. Wang, “Forecasting crude oil prices with a large set of predictors: Can LASSO select powerful predictors?,” J Empir Finance, vol. 54, pp. 97–117, Dec. 2019, doi: 10.1016/j.jempfin.2019.08.007.
[13]  U.  N.  Almaya,  W.  H.  Rianto,  and  S.  Hadi,  “Pengaruh Harga  Minyak Dunia,  Inflasi,  Konsumsi  Rumah  Tangga  terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia,”  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  JIE,  vol.  5,  no.  2,  pp.  262–278,  Jul.  2021,  doi: 10.22219/jie.v5i2.14101.
[14]  A.  M.  Nyangarika  and  B.  J.  Tang,  “Oil  Price  Factors:  Forecasting  on  the  Base  of  Modified  ARIMA  Model,”  in  IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science,  Institute  of  Physics  Publishing,  Nov.  2018.  doi:  10.1088/1755- 1315/192/1/012058.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 86 − 94 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3552
[15]  D.  Kevin  Natanael  and  D.  Safitri,  “PREDIKSI  HARGA  MINYAK  DUNIA  DENGAN  METODE  AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARFIMA),” 2018. doi:
https://doi.org/10.26714/jsunimus.6.1.2018.%25p
[16]  D. Rakhmawati et al., “Konferensi Nasional Sistem Informasi 2018 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang,” 2018.
[17]  V. P. Ariyanti and Tristyanti Yusnitasari, “Comparison of ARIMA and SARIMA for Forecasting Crude Oil Prices,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 405–413, Mar. 2023, doi: 10.29207/resti.v7i2.4895.
[18]  J. S. Keerthan, Y. Nagasai, and S. Shaik, “Machine Learning Algorithms for Oil Price Prediction,” 2019. [Online]. Available: www.indexwiz.com
[19]  C. Janiesch, P. Zschech, and K. Heinrich, “Machine learning and deep learning,” Electronic Markets, vol. 31, no. 3, pp. 685– 695, 2021. doi:10.1007/s12525-021-00475-2
[20]  U. I. Arfianti, D. C. R. Novitasari, N. Widodo, Moh. Hafiyusholeh, and W. D. Utami, “Sunspot Number Prediction Using Gated Recurrent Unit (GRU) Algorithm,” IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), vol. 15, no. 2, p. 141, Apr. 2021, doi: 10.22146/ijccs.63676.
[21]  S. Samsudin, A. M. Harahap, and S. Fitrie, “Implementasi Gated Recurrent Unit (Gru) Untuk Prediksi Harga Saham Bank Konvensional  Di  Indonesia,”  JISTech  (Journal  of  Islamic  Science  and  Technology),  vol.  6,  no.  2,  Dec.  2021,  doi: 10.30829/jistech.v6i2.11058.
[22]  A. Lawi, H. Mesra, and S. Amir, “Implementation of Long Short-Term Memory and Gated Recurrent Units on grouped time- series data to predict stock prices accurately,” J Big Data, vol. 9, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1186/s40537-022-00597-0.
[23]  A. Ilham Caniago, W. Kaswidjanti, and U. Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta, “Recurrent Neural Network With Gate  Recurrent  Unit  For  Stock  Price  Prediction  Recurrent  Neural  Network  Dengan  Gate  Recurrent  Unit  Untuk  Prediksi Harga  Saham,”  Jurnal  Informatika  dan  Teknologi  Informasi,  vol.  18,  no.  3,  pp.  345–360,  2021,  doi: 10.31515/telematika.v18i3.6650.
[24]  Z. Zainuddin, E. A. P. Akhir, and M. H. Hasan, “Predicting machine failure using recurrent neural network-gated recurrent unit (RNN-GRU) through time series data,” Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, vol. 10, no. 2, pp. 870–878, 2021, doi: 10.11591/eei.v10i2.2036.
[25]  I. Oxaichiko Arissinta, I. Dwi Sulistiyawati, and D. Kurnianto Iqbal Kharisudin, “Pemodelan Time Series untuk Peramalan Web Traffic Menggunakan Algoritma Arima,” Prosiding Seminar Nasional Matematika, vol. 5, pp. 693–700, 2022, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[26]  L. Xiedong, M. Dongliang, Z. Songlin, and W. Deyu, “GRU neural network-based method for box girder crack damage detection,” Chinese Journal of Ship Research, vol. 17, no. 4, pp. 194–203, 2022. doi:https://doi.org/10.19693/j.issn.1673- 3185.02415
[27]  H.  Hewamalage,  K.  Ackermann,  and  C.  Bergmeir,  “Forecast  evaluation  for  data  scientists:  common  pitfalls  and  best practices,” Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 37, no. 2, pp. 788–832, Dec. 2022, doi: 10.1007/s10618-022-00894- 5.