## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 203~212 e-ISSN: 2548-6861

## Comparison of LSTM Model Performance with Classical Regression in Predicting Gaming Laptop Prices in Indonesia
Agus Dewantoro 1 *, Theopilus Bayu Sasongko 2 * *Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta agusdewantoro@students.amikom.ac.id 1 , theopilus.27@amikom.ac.id 2
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2024-07-05 Revised 2024-07-08 Accepted 2024-07-11 The  demand  for  gaming  laptops  has  surged  in  the  digital  era,  appealing  to  both professional  gamers  and  the  general  public.  Gaming  laptops  come  equipped  with advanced  features  such  as  powerful  graphics,  fast  processors,  and  sleek  designs, offering a portable solution for gaming enthusiasts. However, the price of gaming laptops  varies  due  to  factors  like  brand,  hardware  specifications,  screen  size,  and additional  features.  Accurately  predicting  these  prices  can  help  consumers  make informed  purchasing  decisions  and  assist  manufacturers  in  setting  competitive prices.  This  research  proposes  the  use  of  the  Long  Short-Term  Memory  (LSTM) algorithm to predict gaming laptop prices, comparing its performance with classic regression  algorithms  such  as  Linear  Regression  and  Multi-layer  Perceptron. Utilizing  a  comprehensive  dataset  of  gaming  laptop  prices  and  specifications  in Indonesia,  this  study  employs  robust  pre-processing  and  model  optimization techniques. The results show that the LSTM model achieves a Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.09011, a Mean Squared Error (MSE) of 0.00812, and an R² Score of 0.90016. In comparison, the Linear Regression model has an RMSE of 0.09075, an MSE of 0.00823, and an R² Score of 0.89873, while the Multi-layer Perceptron model has an RMSE of 0.09891, an MSE of 0.00978, and an R² Score of 0.87971. These  results  indicate  that  the  Long  Short-Term  Memory  algorithm  outperforms other classic regression algorithms in this case. This study highlights the potential of LSTM in developing a robust price prediction model for gaming laptops, particularly in  the  Indonesian  market,  providing  valuable  insights  for  both  consumers  and manufacturers.
Keyword: Classical Regression,
Gaming Laptops, LSTM, Price Prediction, Regression.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pasar laptop gaming di Indonesia mengalami pertumbuhan yang  belum  pernah  terjadi  sebelumnya,  didorong  oleh meningkatnya popularitas gaming di kalangan konsumen [1]. Dengan  lonjakan  permintaan  ini,  muncul  kebutuhan  untuk model prediksi harga yang akurat guna membantu konsumen membuat  keputusan  pembelian  yang  tepat  dan  pengecer mengoptimalkan  strategi  harga  mereka.  Sebagai  perangkat yang sangat canggih, laptop gaming menawarkan kombinasi unik  dari  grafis  yang  kuat,  prosesor  cepat,  dan  desain  yang ramping, menjadikannya solusi portabel yang sangat diminati oleh  para  penggemar  game.  Namun,  harga  laptop  gaming bervariasi  karena  berbagai  faktor  seperti  merek,  spesifikasi
hardware,  ukuran  layar,  dan  fitur  tambahan  seperti  sistem pendingin  yang  efisien  dan  keyboard  mekanis.  Selain  itu, faktor eksternal seperti fluktuasi nilai tukar mata uang, biaya produksi, dan kebijakan impor juga  mempengaruhi harga di pasar  lokal.  Prediksi  harga  laptop  gaming  penting  karena membantu  konsumen  dan  produsen.  Konsumen  bisa mendapatkan  panduan  tentang  kapan  waktu  terbaik  untuk membeli  laptop  gaming  dengan  harga  terbaik,  sementara produsen  dapat  mengoptimalkan  strategi  penetapan  harga untuk  tetap  kompetitif  di  pasar.  Dengan  permintaan  yang terus meningkat dan variasi harga yang besar, model prediksi harga  yang  akurat  dapat  membantu  dalam  perencanaan anggaran  dan  strategi  pemasaran.  Dengan  demikian, menentukan  harga  dengan  optimal  menjadi  tantangan  yang
204
kompleks  bagi  produsen  dan  konsumen.  Produsen  harus mempertimbangkan  keseimbangan  antara  menawarkan teknologi  terbaru  dan  menjaga  harga  tetap  kompetitif, sementara  konsumen  mencari  nilai  terbaik  untuk  investasi mereka  dalam  perangkat  gaming  yang  tahan  lama  dan berkinerja tinggi. Kebutuhan akan model prediksi harga yang akurat menjadi semakin penting untuk memberikan panduan yang  jelas  kepada  kedua  belah  pihak.  Model  prediksi  yang efektif dapat membantu konsumen memahami tren harga dan mengidentifikasi  waktu  terbaik  untuk  membeli,  sementara pengecer  dan  produsen  dapat  menggunakan  informasi  ini untuk mengembangkan strategi harga yang lebih efektif dan responsif terhadap perubahan pasar.
Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan  algoritma  Long Short-Term  Memory  (LSTM)  untuk  memprediksi  harga laptop gaming, sebuah pendekatan yang telah terbukti sukses dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan suara, pemrosesan bahasa  alami,  dan  analisis  deret  waktu.  Dalam  konteks prediksi  harga,  LSTM  menonjol  karena  kemampuannya dalam menangkap pola-pola kompleks dari data deret waktu, yang  relevan  dengan  fluktuasi  harga  laptop  gaming  yang dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  seperti  kemajuan  teknologi, preferensi konsumen, dan dinamika tren pasar yang cepat [2]. Selain  LSTM,  penelitian  ini  juga  akan  membandingkan kinerja model LSTM dengan algoritma regresi klasik seperti Linear Regression dan Multi-layer Perceptron (MLP). Tujuan dari  perbandingan  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  apakah LSTM  dapat  memberikan  prediksi  harga  yang  lebih  akurat dan  andal  dibandingkan  dengan  pendekatan  regresi  klasik. Linear  Regression  sering  digunakan  sebagai  baseline  dalam prediksi  harga  karena  sifatnya  yang  sederhana  dan interpretatif, sementara MLP merupakan jaringan saraf yang lebih  kompleks  yang  dapat  menangani  pola-pola  non-linear dalam data.
Penelitian sebelumnya telah memberikan wawasan tentang berbagai aspek dinamika penjualan laptop dan penentu harga. Misalnya,  Ayu  Saputri  et  al.  [1]  melakukan  analisis mendalam  tentang  tren  penjualan  laptop  di  Banjarbaru, menekankan pentingnya kemitraan strategis dan diversifikasi produk dalam mendorong pertumbuhan penjualan. Selain itu, para peneliti telah mengeksplorasi berbagai metodologi untuk sistem  prediksi  harga  dan  rekomendasi  yang  disesuaikan dengan pasar laptop. Lavindi dan Rohmani [3] mengembangkan  pendekatan  penyaringan  hibrid  dan  Naïve Bayes untuk merekomendasikan pembelian laptop, mencapai tingkat akurasi  yang signifikan. Shaik et al.  [4] dan Sharma dan Bhushan [5] menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti  Random  Forest,  Linear  Regression,  dan  Decision Trees  untuk  meramalkan  harga  laptop  dengan  akurasi  yang baik.  Namun,  sifat  dinamis  dari  pasar  laptop  gaming memerlukan pendekatan komprehensif untuk prediksi harga.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model prediksi  harga  yang  kuat  untuk  laptop  gaming,  terutama  di Indonesia,  guna  membantu  konsumen  membuat  keputusan pembelian  yang  tepat  dan  membantu  produsen  menetapkan harga yang sesuai dengan pasar. Dengan menggunakan data
harga  historis  yang  ekstensif  dan  fitur-fitur  yang komprehensif,  termasuk  spesifikasi  teknis  laptop,  reputasi merek,  ulasan  pengguna,  dan  tren  pasar,  penelitian  ini berusaha  memberikan  solusi  holistik  dan  akurat  dalam memprediksi  harga  laptop  gaming.  Penelitian  ini  juga mempertimbangkan  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi harga, seperti perkembangan teknologi, perubahan preferensi konsumen,  dan  dinamika  persaingan  di  pasar.    Data  yang digunakan  diambil  dari  berbagai  sumber  terpercaya  untuk memastikan  keakuratan  dan  relevansi  model  prediksi  yang dikembangkan.  Dengan  menerapkan  algoritma  machine learning  seperti  LSTM,  Linear  Regression,  dan  Multi-layer Perceptron,  penelitian  ini  mengeksplorasi  kekuatan  dan kelemahan  masing-masing  metode  dalam  konteks  prediksi harga. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik evaluasi  yang  umum  dalam  regresi,  seperti  Root  Mean Squared  Error  (RMSE),  Mean  Squared  Error  (MSE),  dan Skor R². Hasil penelitian ini diharapkan memberikan panduan berharga  bagi  konsumen  dan  produsen  serta  berkontribusi pada  literatur  ilmiah  di  bidang  prediksi  harga  dan  aplikasi machine  learning  dalam  analisis  pasar,  sehingga  memiliki potensi  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas pengambilan  keputusan  terkait  harga  laptop  gaming  di Indonesia.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan  yang penting,  yaitu  diawali  dengan  menganalisis  dataset  hingga melakukan evaluasi dan komparasi.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  menunjukan  mengenai  tahapan  penelitian  yang dilakukan pada penelitian ini. Berikut adalah penjelasan dari masing-masing tahapanya.

## A. Dataset
Penelitian ini menggunakan Dataset Laptop Gaming yang merupakan  Dataset  Publik  yang  di  ambil  dari Kaggle [6]. Dataset  ini  terdiri  dari  kumpulan  data  yang  mencerminkan daftar  laptop  gaming  yang  saat  ini  dijual  di  sebuah  toko.
Comparison of LSTM Model Performance with Classical Regression in Predicting Gaming Laptop Prices in Indonesia (Agus Dewantoro, Theopilus Bayu Sasongko)
205
Dataset  tersebut  diambil  pada  awal  November  2023  dari website  toko  KliknKlik.  Dataset  ini  berisi  646  baris  dan  17 kolom  yang  di  antaranya  Nama,  Berat,  Dimensi,  Garansi, VGA,  Tipe  Penyimpanan,  Processor,  Penyimpanan,  Ukuran Layar,  Warna,  RAM,  Keyboard,  Microsoft  Office,  Sistem Operasi, Brand, Tipe Layar, dan Harga. Variabel-variabel ini mencerminkan spesifikasi teknis dan fitur yang mempengaruhi harga laptop gaming..

## B. Preprocessing Data
Dalam penelitian ini, langkah awal yang dilakukan setelah membaca dataset adalah preprocessing data. Proses tersebut mencakup  pembersihan  data,  rekayasa  fitur,  pelabelan  dan normalisasi. Berikut penjelasan lebih lenggkapnya:
1) Data  Clean: Dataset  Laptop  Gaming  dilakukan pembersihan  data  di  mana  kolom  yang  tidak  relevan  atau tidak  digunakan  dihapus  untuk  menyederhanakan  dataset. Dalam  kasus  ini  kolom  Keyboard  dan  Microsoft  Office dihilangkan  karena  kedua  kolom  tersebut  memiliki  banyak nilai Null serta kolom Berat, Dimensi dan Warna dihilangkan karena kurang relevan untuk memprediksi harga laptop.
2) Feature Engineering : Selanjutnya, dilakukan transformasi data agar dapat diproses oleh model yang akan dibangun,  termasuk  penanganan  nilai  yang  hilang  dan konversi  fitur  kategorikal.  Pada  proses  ini  nilai  dari  kolom Berat,  Ukuran  Layar,  dan  RAM  dibuat  menjadi  numerik. Selain itu untuk kolom Penyimpanan dilakukan konversi dari string  ke  numerik.  Contoh  hasil  dari  proses  Feature Engginering dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh Transformasi Data
3) Label Encoder : LabelEncoder  digunakan  untuk mengonversi  kolom  data  yang  berisi  label  teks  (kategori) menjadi angka yang sesuai. Misalnya untuk kolom Tipe Layar untuk  layar  yang  Non  Touchscreen  diberi  label  0  dan  layar yang  Touchscreen  diberi  label  1.  Hasil  dari  proses  Label Encoder dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Contoh Labeling Data
4) Normalisasi: Langkah  terahir  dalam  preprocessing data  adalah  normalisasi  fitur  yang  dilakukan  untuk menyeimbangkan  rentang  nilai  dari  berbagai  fitur  dalam dataset, sehingga meningkatkan kinerja model.

## C. Split Data
Proses  selanjutnya  adalah  pembagian  data  menjadi  dua bagian  yaitu  data  latih  (training  data)  dan  data  uji  (testing data). Disini data dibagi menjadi 20% untuk data uji dan 80% data latih.

## D. Model
Penelitian ini menggunakan algoritma LSTM (Long Short- Term  Memory),  Linear  Regression  dan  Multi-layer Perceptron  (MLP).  Berikut  adalah  penjelasan  dari  masing- masing algoritma yang diusulkan:
1) LSTM  (Long  Short-Term  Memory): LSTM  adalah versi  perbaikan  dari  jaringan  saraf  berulang  yang  dirancang oleh  Hochreiter  &  Schmidhuber.  RNN  tradisional  memiliki satu  keadaan  tersembunyi  yang  melewati  waktu,  sehingga menyulitkan  jaringan  untuk  mempelajari  ketergantungan jangka panjang. Model LSTM mengatasi masalah ini dengan memperkenalkan  sel  memori,  yang  merupakan  wadah  yang dapat  menyimpan  informasi  untuk  jangka  waktu  lama. Arsitektur LSTM mampu mempelajari ketergantungan jangka panjang dalam data sekuensial, sehingga cocok untuk tugas- tugas  seperti  terjemahan  bahasa,  pengenalan  ucapan,  dan perkiraan  deret  waktu.  LSTM  unggul  dalam  tugas  prediksi urutan,  menangkap  ketergantungan  jangka  panjang.  Ideal untuk deret  waktu, terjemahan  mesin, dan pengenalan suara karena  ketergantungan  pesanan  [2].  LSTM  dipilih  karena kemampuannya  dalam  menangkap  pola-pola  kompleks  dari data  deret  waktu,  terutama  yang  memiliki  ketergantungan jangka  panjang.  Berbeda  dengan  ARIMA  yang  lebih  cocok untuk  data  linear  dan  Prophet  yang  lebih  sederhana,  LSTM mampu  memproses  data  dengan  dinamika  yang  lebih kompleks  seperti  fluktuasi  harga  laptop  gaming  yang dipengaruhi  oleh  banyak  faktor.  Rumus  dasar  untuk  gate dalam LSTM dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Arsitektur LSTM
Gambar 4 menunjukan Arsitektur LSTM memiliki struktur rantai  yang  berisi  empat  jaringan  saraf  dan  blok  memori berbeda  yang  disebut  sel.  Kemudian  berikut  adalah  rumus dasar gate dalam LSTM:
FT = σ ( Wf ⋅ [ ht − 1, xt ]+ bf ) (1)
it = σ ( Wi ⋅ [ ht − 1, xt ]+ bi ) (2)
𝐶̂ T = tanh ( WC ⋅ [ ht − 1, xt ]+ bC ) (3)
206
Ct = ft * Ct − 1+ it * 𝐶̂ t (4)
Ot=σ (Wo[ht-1,xt]+bo) (5) ht = ot*tanh(Ct) (6)
Keterangan:
 Wf mewakili matriks bobot yang terkait dengan gerbang lupa  ht −  1, xt menunjukkan  rangkaian  input  saat  ini  dan  status tersembunyi sebelumnya.
 bf adalah bias dengan gerbang lupa.
 σ adalah fungsi aktivasi sigmoid.
2) Linear  Regression :  Linear  Regression  adalah  jenis algoritma  supervised  machine  learning  yang  menghitung hubungan linier antara variabel terikat dan satu atau lebih fitur independen  dengan  menyesuaikan  persamaan  linier  ke  data yang  diamati.  Interpretabilitas  regresi  linier  merupakan kekuatan  penting.  Persamaan  model  memberikan  koefisien yang  jelas  yang  menjelaskan  dampak  setiap  variabel independen terhadap variabel dependen, sehingga memfasilitasi  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang dinamika  yang  mendasarinya  [7].  Dalam  kasus  ini menggunakan  Regresi  Linier  Berganda  yang  dimana melibatkan  lebih  dari  satu  variabel  independen  dan  satu variabel dependen. Persamaan regresi linier berganda adalah: Y = B 0 + B 1 X + B 2 X +......... B N X (7)
Keterangan:
 Y adalah variabel terikat
 X1, X2.…, Xp merupakan variabel bebas
 β0 adalah intersep
 β1, β2…, βn adalah lerengnya
3) Multi-layer  Percepton  (MLP): MLP  adalah  jenis jaringan  saraf  tiruan  feedforward  dengan  beberapa  lapisan, termasuk  lapisan  input,  satu  atau  lebih  lapisan  tersembunyi, dan lapisan output.  Setiap  lapisan terhubung  sepenuhnya ke lapisan  berikutnya.  Jaringan  Saraf  MultiLayer  Perceptron adalah  Jaringan  Saraf  dengan  beberapa  lapisan,  dan  semua lapisannya terhubung. Ia menggunakan algoritma BackPropagation untuk melatih model. MultiLayer Perceptron adalah salah satu kelas Pembelajaran Mendalam, yang  juga  dikenal  sebagai  MLP  [8].  Susunan  dari  struktur MLP dijelaskan pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur MLP
Dari  Gambar  5  dijelaskan  MLP  memiliki  lapisan  input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan input adalah lapisan  awal  atau  permulaan  dari  Multilayer  Perceptron. Lapisan  ini  mengambil  input  dari  dataset  pelatihan  dan meneruskannya ke lapisan tersembunyi. Ada n node input di lapisan input. Jumlah node input bergantung pada jumlah fitur dalam dataset. Setiap variabel vektor input didistribusikan ke masing-masing  node  di  lapisan  tersembunyi.  Kemudian lapisan  tersembunyi  adalah  inti  dari  semua  jaringan  saraf tiruan. Lapisan ini mencakup semua perhitungan dari jaringan saraf.  Tepi  dari  lapisan  tersembunyi  memiliki  bobot  yang dikalikan dengan nilai node. Lapisan ini menggunakan fungsi aktivasi.  Kemudian  yang  terakhir  adalah  lapisan  output, Dimana  lapisan  ini  memberikan  perkiraan  output  dari Jaringan Saraf. Jumlah node di lapisan output tergantung pada jenis  masalahnya.  Untuk  satu  variabel  target,  gunakan  satu node.  Pada  masalah  klasifikasi  N,  Jaringan  Saraf  Tiruan (ANN) menggunakan N node di lapisan output.
Dengan  menggunakan  berbagai  algoritma  ini,  penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga laptop gaming dengan lebih akurat. LSTM akan menangani aspek temporal dari data harga  historis,  Random  Forest  dan  Gradient  Boosting  akan menangani  fitur  yang  beragam  dengan  kuat,  dan  MLP  akan memodelkan  hubungan  non-linear  yang  kompleks  dalam data.  Kombinasi  metode  ini  diharapkan  dapat  memberikan prediksi harga yang lebih akurat dan handal.

## E. Evaluasi
Untuk  membandingkan  kinerja  dari  masing-masing metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini,  dilakukan evaluasi menggunakan beberapa metrik evaluasi yang umum digunakan  dalam  regresi,  yaitu  Root  Mean  Squared  Error (RMSE),  Mean  Squared  Error  (MSE)  dan  Skor  R².  Berikut adalah penjelasan masing-masing metrik:
1) Root  Mean  Squared  Error  (RMSE): RMSE merupakan akar kuadrat dari nilai MSE. Dalam RMSE, kita mengakar kuadrat dari MSE karena kita ingin mengevaluasi kesalahan prediksi dengan skala yang sama dengan data yang diukur. RMSE digunakan untuk mengukur kesalahan prediksi dengan  mengambil  akar  kuadrat  dari  selisih  antara  nilai prediksi dengan nilai aktual [9].
RMSE = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦𝑖 − 𝑦̂𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (8)
2) Mean  Squared  Error  (MSE): MSE  adalah  rata-rata dari selisih kuadrat antara nilai prediksi dengan nilai aktual. MSE  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  besar  rata-rata kesalahan prediksi dari nilai aktual [9].
MSE = 1 𝑛 ∑ |𝑦𝑖 − 𝑦̂𝑖| 𝑛 𝑖=1 (9)
3) Skor R²: Skor R-squared mewakili proporsi varians variabel  dependen  yang  dapat  diprediksi  dari  variabel independen. Nilai 1 berarti seluruh variabilitas pada variabel dependen  dijelaskan  oleh  variabel  independen,  sedangkan
Comparison of LSTM Model Performance with Classical Regression in Predicting Gaming Laptop Prices in Indonesia (Agus Dewantoro, Theopilus Bayu Sasongko)
nilai  0  menunjukkan  bahwa  variabel  independen  tidak menjelaskan satupun variabilitas [10].
R² = 1 - 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 𝑑𝑖𝑗𝑒𝑙𝑎𝑠𝑘𝑎𝑛

## 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑠𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
(10)
Dengan  menggunakan  metrik-metrik  ini,  penelitian  ini dapat  mengevaluasi  dan  membandingkan  kinerja  dari algoritma  LSTM,  Linear  Regression  dan  Multi-layer Perceptron  dalam  memprediksi  harga  laptop  gaming.  Hasil evaluasi ini akan membantu dalam menentukan metode mana yang memberikan prediksi paling akurat dan andal.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  proses  penting, dimulai  dari  menganalisis  data  hingga  melakukan  evaluasi dan  komparasi  terhadap  beberapa  model  yang  diajukan. Berikut adalah penjelasan lengkapnya:

## A. Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  publik  yang  di  ambil dari  website Kaggle [6].  Dimana  dataset  tersebut  berisi  646 baris dan 17 kolom. Contoh dari dataset yang saya pakai dapat dilihat pada Tabel I.
T ABEL I D ATASET No Nama Berat Dimensi … Harga 1 RAZER BLADE ADVANCE 5 kg 40 × 20 × 10 cm Rp94.799.000 2 MSI VECTOR 5 kg 40 × 20 × 10 cm Rp47.499.000 3 LENOVO YOGA SLIM 5 kg 40 × 20 × 10 cm Rp19.499.000 4 LENOVO LEGION 5I PRO 5 kg 40 × 20 × 10 cm Rp18.199.000 5 ASUS TUF 5 kg 40 × 20 × 10 cm Rp12.199.000

## B. Preprocessing Data
Sebelum dibuat model, data dilakukan preprocessing agar data  dapat  digunakan  untuk  membangun  model.  Dalam penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahap  preprocessing  data dari mulai clean data hingga normalisasi data.
1) Data  Clean :  Langkah  pertama  adalah  melakukan pembersihan data. Terlihat pada Tabel II kolom Keyboard dan Microsoft  Office  terdapat  banyak  data  yang  nilainya  Null sehingga  kedua  kolom  tersebut  dihapus.  Sedangkan  untuk kolom  Berat,  Dimensi  dan  Warna  dihapus  karena  dianggap kurang  relevant  untuk  memprediksi  harga  laptop.  Data tersebut dapat dilihat pada Tabel II.
T ABEL II
PENGECEKAN KOLOM No Nama Kolom Data Null 1 Nama 0 2 Berat 0 3 Dimensi 0 4 Garansi 4 5 VGA 0 6 Tipe Penyimpanan 0 7 Processor 0 8 Penyimpanan 0 9 Ukuran Layar 0 10 Warna 0 11 RAM 0 12 Keyboard 419 13 Microsoft Office 264 14 Sistem Operasi 0 15 Brand 0 16 Tipe Layar 0 17 Harga 0
2) Feature  Engginering :  Setelah  data  clean  selesai kemudian dilakukan transformasi data yang dimana proses ini bertujuan  untuk  merubah  data  string  menjadi  data  numerik agar semua data dapat digunakan untuk membangun model. Langkah  pertama  adalah  menghilangkan  “Rp”  dan  “.” pemisah  angka  ribuan  di  kolom  Harga.  Pada  Tabel  III menunjukan  kolom  Harga  sebelum  dan  sesudah  dilakukan feature  engginering.  Hasil  dari  Feature  Engginering  dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL III H ASIL F EATURE E NGGINERING
Harga Sebelum Sesudah Rp94.799.000 94799000 Rp84.899.000 84899000 Rp66.999.000 66999000 Rp66.999.000 66999000 Rp51.999.000 51999000
Kemudian langkah selanjutnya adalah mengubah nilai dari kolom  Ukuran  Layar,  RAM,  dan  Penyimpanan  dari  string menjadi numerik. Pada proses ini masih menggunakan feature engginering  dengan  menghilangkan  “Inch”  pada  kolom Ukuran Layar, menghilangkan “GB” pada kolom RAM dan mengubah nilai TB menjadi dikali 1000 dan nilai GB tetap. Berikut  adalah  contoh  hasil  dari  proses  ini  yang  ditunjukan pada Tabel IV yang merupakan data awal terlihat nilai setiap kolom  masih  berbentuk  string/object  kemudian  setelah diproses  menggunakan  feature  engginering  data  berubah menjadi numerik seperti pada Tabel V.
208 T ABEL IV DATA AWAL Ukuran Layar RAM Penyimpanan 18 Inch 16GB 2TB 18 Inch 16GB 2TB 18 Inch 16GB 2TB 18 Inch 16GB 1TB 18 Inch 8GB 1TB
T ABEL V H ASIL F EATURE E NGGINERING Ukuran Layar RAM Penyimpanan 18 16 2000 18 16 2000 18 16 2000 18 16 1000 18 8 1000 3) Label  Encoder: Kemudian  langkah  selanjutnya adalah memeriksa semua kolom untuk mengetahui tipe data pada  setiap  kolom  yang  ada.  Berikut  adalah  hasil  dari pengecekan data yang dijelaskan pada Tabel VI.
T ABEL VI
P ENGECEKAN TIPE DATA No Nama Kolom Tipe Data 1 Nama object 2 Garansi object 3 VGA object 4 Tipe Penyimpanan object 5 Processor object 6 Penyimpanan int64 7 Ukuran Layar int64 8 RAM int64 9 Sistem Operasi object 10 Brand object 11 Tipe Layar object 12 Harga int64
Setelah di analisis masih banyak kolom yang memiliki nilai object  sehingga  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan labelling menggunakan Label Encoder . Tabel VII menunjukan  hasil  dari  proses  labelling  data  dimana  nilai object diubah menjadi nilai numerik. Misalnya adalah kolom Tipe Penyimpanan, dimana nilai SSD diberi label 1 dan nilai HDD diberi label 0. Begitu juga dengan kolom Tipe Layar, laptop  yang  memiliki  layar  Non  Touchscreen  diberi  label  0 dan layar Touchscreen diberi label 1. Berikut adalah contoh hasil  dari  proses  Feature  Engginering  yang  disajikan  pada Tabel VII.
T ABEL VII C ONTOH H ASIL F EATURE E NGGINERING Tipe Penyimpanan Processor Sistem Operasi Brand Tipe Layar 1 6 2 8 0 1 6 2 8 0 1 6 2 8 0 1 6 2 8 0 1 6 2 8 0
4) Normalisasi: Langkah  terakhir  adalah  melakukan normalisasi  data  menggunakan  MinMaxScaler.  Tujuannya adalah  untuk  menskalakan  setiap  fitur  dalam  dataset  ke rentang  0  hingga  1.  Normalisasi  ini  penting  karena memastikan  bahwa  semua  fitur  memiliki  kontribusi  yang setara  dalam  proses  pelatihan  model,  yang  dapat meningkatkan  kecepatan  konvergensi  algoritma  optimasi berbasis gradien seperti yang digunakan dalam model LSTM, serta  meningkatkan  kinerja  dan  stabilitas  model  secara keseluruhan.

## C. Pemilihan dan Pembagian Data
Setelah data selesai dilakukan preprocessing data, langkah selanjutnya  adalah  pemilihan  fitur  dan  pembagian  data. Berikut adalah penjelasanya:
1) Pemilihan  Data :  Dalam  pemilihan  data  saya memakai  korelasi  untuk  melakukan  analisis  korelasi  pada dataframe untuk memahami hubungan antar fitur, khususnya dengan variabel target Harga. Pertama-tama menghitung dan menampilkan  matriks  korelasi,  serta  memvisualisasikannya menggunakan  heatmap.  Selanjutnya,  adalah  menghitung korelasi absolut setiap fitur dengan Harga dan mengurutkannya  dari  yang  tertinggi  hingga  terendah.  Fitur- fitur yang memiliki korelasi absolut lebih tinggi dari ambang batas  0.15  dipilih  untuk  analisis  lebih  lanjut,  dan  Harga ditambahkan ke daftar fitur terpilih jika belum termasuk. Hal ini  membantu  mengidentifikasi  fitur-fitur  yang  paling berkaitan  dengan  Harga,  yang  dapat  digunakan  untuk membangun  model  prediktif  yang  lebih  efektif.  Berikut adalah hasilnya yang dijelaskan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Korelasi
Dari  Gambar  6  diatas  diperoleh  data  korelasi  yang dijelaskan  dalam  Tabel  VIII  yang  Dimana  merupakan  hasil dari korelasi antar fitur terutama terhadap fitur Harga. Seperti penjelasan tadi fitur-fitur yang memiliki korelasi absolut lebih tinggi  dari  ambang  batas  0.15  dipilih  untuk  analisis  lebih lanjut.  Dari  hasil  korelasi  tersebut  diperoleh  fitur  Harga,
209
Penyimpanan,  VGA,  Processor,  Ukuran  Layar,  dan  RAM. Nilai korelasi antar fitur dapat dilihat pada Tabel VIII.
T ABEL VIII H ASIL KORELASI Fitur Nilai Korelasi Harga 1.000000 Penyimpanan 0.599989 VGA 0.543470 Processor 0.277496 Ukuran Layar 0.212018 RAM 0.184938 Garansi 0.118855 Tipe Layar 0.118040 Brand 0.099581 Nama 0.073203 Sistem Operasi 0.064932 Tipe Penyimpanan 0.040073 2) Pembagian Data: Setelah diperoleh fitur yang akan dipakai,  langkah  selanjutnya  adalah  pembagian  data.  Data yang telah diproses tadi dibagi menjadi dua bagian yaitu fitur (X) dan target (y). Fitur (X) diambil dari semua kolom kecuali kolom Harga, sedangkan target (y) diambil dari kolom Harga. Setelah  itu,  dataset  dipisahkan  menjadi  data  pelatihan (training)  dan  data  uji  (testing)  dengan  rasio  80:20.  Data pelatihan  akan  digunakan  untuk  melatih  model,  sedangkan data  uji  akan  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model. Pembagian data dijelaskan pada Tabel IX.
T ABEL IX
PEMBAGIAN DATA Data Latih Data Uji 80% 20%

## D. Model dan Evaluasi
1) LSTM  (Long  Short-Term  Memory): Pertama,  data X_train  dan  X_test  diubah  bentuknya  agar  sesuai  dengan input yang diterima oleh LSTM, yakni dengan menambahkan dimensi waktu (time step) sebagai dimensi kedua. Kemudian, model LSTM dibangun menggunakan Keras Sequential API dengan  dua  lapis  LSTM  yang  masing-masing  memiliki  50- unit neuron, dimana lapisan pertama  mengembalikan urutan (return_sequences=True)  untuk  digunakan  oleh  lapisan LSTM  berikutnya.  Lapisan  dropout  dengan  tingkat  dropout 0.2  digunakan  untuk  mengurangi  overfitting,  dan  lapisan Dense  terakhir  dengan  satu  unit  neuron  digunakan  untuk output regresi. Model di-compile dengan optimizer Adam dan fungsi  loss  mean  squared  error  (MSE),  kemudian  dilatih menggunakan data X_train_lstm dan y_train selama 50 epoch dengan  ukuran  batch  32,  dengan  data  validasi  X_test_lstm dan y_test. Berikut adalah parameter yang digunakan seperti yang dijelaskan pada Tabel X.
T ABEL X

## PARAMETER MODEL LSTM
Parameter Nilai Neuron in Hidden Layers 50 Batch Size 32 Epochs 50 Loss Function MSE Optimizer Adam
Selanjutnya  dievaluasi  menggunakan  RMSE,  MSE,  dan Skor R2. LSTM dilatih dengan menggunakan backpropagation  through  time  (BPTT).  Parameter  tuning dilakukan  dengan  grid  search  untuk  menentukan  jumlah neuron,  batch  size,  learning  rate,  dan  jumlah  epoch  yang optimal. Model ini diimplementasikan menggunakan library Keras dengan backend TensorFlow. Data dibagi menjadi data latih  dan  data  uji  dengan  rasio  80:20,  dan  normalisasi dilakukan  pada  data  fitur  sebelum  pelatihan.  Grid  search diterapkan pada kombinasi hyperparameter LSTM, dan cross- validation  5-fold  digunakan  untuk  mengevaluasi  performa setiap  kombinasi.  Metrik  evaluasi  seperti  MSE  dan  RMSE digunakan untuk memilih hyperparameter yang memberikan performa  terbaik  sambil  menghindari  overfitting.  Berikut adalah hasil evaluasinya yang dijelaskan pada Tabel XI.

## TABEL XI

## EVALUASI MODEL LSTM
Evalausi Hasil RMSE 0.09011 MSE 0.00812 R-squared 0.90016 2) Linear  Regression: Kemudian  yang  kedua,  model Regresi Linier
dibangun menggunakan objek `LinearRegression()`  dari  library  scikit-learn,  dan  dilatih dengan menggunakan data X_train dan y_train. Selanjutnya, model digunakan  untuk  memprediksi nilai target untuk data uji  X_test,  dan  hasil  prediksi  tersebut  digunakan  untuk menghitung  nilai  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE),  Mean Squared Error (MSE), dan koefisien determinasi (R-squared). Berikut  adalah  parameter  yang  digunakan  yang  dijelaskan pada Tabel XII.

## TABEL XII

## PARAMETER MODEL LINEAR REGRESSION
Parameter Nilai Intercept True Normalize False Fit Intercept True
Selanjutnya karena Regresi linear tidak memerlukan tuning hyperparameter yang kompleks. Grid search tidak digunakan untuk regresi linear. Evaluasi model dilakukan menggunakan cross-validation 5-fold untuk memverifikasi performa model dan  memastikan  bahwa  model  tidak  overfit.  Namun,  untuk memastikan  hasil  yang  optimal,  model  ini  dilatih menggunakan  seluruh  dataset  dengan  fitur  yang  telah diproses.  Evaluasi  dilakukan  dengan  memeriksa  koefisien
210
determinasi (R²) dan error metrik seperti Mean Squared Error (MSE)  dan  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE).  Berikut adalah  hasil  dari  evaluasi  model  Linear  Regression  yang dijelaskan pada Tabel XIII.
T ABEL XIII EVALUASI MODEL LINEAR REGRESSION Evalausi Hasil RMSE 0.09075 MSE 0.00823 R-squared 0.89873 3) Multi-layer  Perceptron  (MLP): Kemudian  yang terahir adalah membuat model Multi-layer Perceptron (MLP) untuk  melakukan  prediksi  berdasarkan  fitur  yang  diberikan. Model  MLP  dibangun  menggunakan  `MLPRegressor`  dari library  scikit-learn  dengan  konfigurasi  satu  lapisan tersembunyi  (hidden  layer)  berukuran  100  neuron, menggunakan  fungsi  aktivasi  ReLU,  solver  'adam'  untuk optimisasi parameter, maksimal iterasi sebanyak 200 kali, dan nilai  seed  random  42  untuk  memastikan  reproduktibilitas hasil. Setelah dilatih menggunakan data X_train dan y_train, model digunakan  untuk  memprediksi nilai target untuk data uji X_test. Berikut adalah parameter yang digunakan seperti yang dijelaskan pada Tabel XIV.
T ABEL XIV
PARAMETER MODEL MLP Parameter Nilai Hidden Layer Size 100 Activation Function ReLU Solver Adam Random State 42 Max Iterations 200
Grid  search  digunakan  untuk  mencari  kombinasi  terbaik dari  hyperparameter  di  atas.  Cross-validation  5-fold diterapkan pada setiap kombinasi untuk mengevaluasi kinerja model  dan  memilih  kombinasi  hyperparameter  yang menghasilkan performa terbaik tanpa overfitting. Kombinasi terbaik  yang  ditemukan  adalah  dua  lapisan  tersembunyi dengan  masing-masing  100  dan  50  neuron,  menggunakan fungsi  aktivasi  ReLU  dan  solver  Adam.  Hasil  prediksi tersebut  dievaluasi  menggunakan  RMSE,  MSE,  dan  R squared.  Hasil  dari  evaluasi  model  MLP  dapat  dilihat  pada Tabel XV.
T ABEL XV EVALUASI MODEL MLP Evalausi Hasil RMSE 0.09891 MSE 0.00978 R-squared 0.87971

## E. Komparasi Model
Setelah  semua  model  dievaluasi  selanjutnya  adalah membandingkan  hasil  dari  ketiga  model  yang  sudah  dibuat. Perbandingan  hasil  evaluasi  dari  ketiga  model  dapat  dilihat pada Tabel XVI.
T ABEL XVI
HASIL KOMPARASI MODEL Evaluasi RMSE MSE R squared LSTM 0.09011 0.00812 0.90016 Linear Regression 0.09075 0.00823 0.89873 MLP 0.09891 0.00978 0.87971
Dari  hasil  komparasi  dapat  disimpulkan  bahwa  model LSTM  dan  Regresi  Linier  memiliki  performa  prediksi  yang hampir  serupa,  dengan  nilai  RMSE  yang  sangat  mendekati satu  sama  lain,  yaitu  sekitar  0.09,  serta  nilai  MSE  dan  R- squared  yang  juga  mirip.  Kedua  model  ini  menunjukkan kemampuan  yang  baik  dalam  menghasilkan  prediksi  yang mendekati  nilai  sebenarnya  dengan  akurasi  yang  tinggi, sekitar 0.90 untuk R-squared. Di sisi lain, model Multi-layer Perceptron  (MLP)  memiliki  nilai  RMSE  dan  MSE  yang sedikit lebih tinggi, menunjukkan bahwa prediksi dari model ini cenderung memiliki deviasi yang sedikit lebih besar dari nilai  aktual,  meskipun  masih  memberikan  nilai  R-squared yang  cukup  baik,  sekitar  0.88.  Dalam  konteks  ini,  LSTM menjadi  pilihan  yaang  baik  untuk  tugas  prediksi  ini  meski hanya selisih sedikit dengan Linear Regression.
Kemudian  berikut  adalah  grafik  komparasi  antara  data actual  dengan  model  LSTM,  Linear  Regression,  dan  MLP yang dijelaskan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Grafik Komparasi Model
Gambar  7  diatas  menunjukkan  perbandingan  antara  nilai aktual dan prediksi dari ketiga model secara bersamaan dalam satu grafik garis. Ini memungkinkan untuk melihat bagaimana masing-masing model berperilaku terhadap data aktual secara keseluruhan. Berdasarkan komparasi di atas dalam penelitian ini model terbaik adalah model LSTM sehingga selanjutnya adalah  membuat confusion  matrix.  Langkah pertama adalah mengilustrasikan konversi output regresi menjadi klasifikasi biner dengan menggunakan thresholding. Output prediksi dari model  LSTM  (y_pred_lstm)  diubah  menjadi  kelas  biner dengan  mengaplikasikan  threshold  0.5.  Jika  nilai  prediksi lebih besar dari threshold, dianggap sebagai kelas positif (1), dan jika tidak, dianggap sebagai kelas negatif (0). Hal yang sama dilakukan pada data uji (y_test), dimana nilai aktual juga diubah menjadi kelas biner dengan threshold yang sama. Dari
Comparison of LSTM Model Performance with Classical Regression in Predicting Gaming Laptop Prices in Indonesia (Agus Dewantoro, Theopilus Bayu Sasongko)
kedua  kelas  tersebut,  confusion  matrix  dihasilkan  untuk menunjukkan jumlah prediksi yang tepat dan yang salah dari masing-masing kelas.

## Gambar 8. Confusion Matrix
Gambar  8  menjelaskan  bahwa  Confusion  matrix  tersebut menunjukkan  hasil  dari  suatu  klasifikasi  di  mana  model berhasil mengidentifikasi 48 data sebagai true negatives (TN), yaitu  data  yang  benar-benar  negatif  dan  diprediksi  dengan benar  sebagai  negatif,  serta  76  data  sebagai  true  positives (TP),  yang  merupakan  data  yang  benar-benar  positif  dan diprediksi  dengan  benar  sebagai  positif.  Namun,  terdapat  6 false  positives  (FP),  di  mana  data  sebenarnya  negatif  tetapi salah diprediksi sebagai positif, dan tidak ada false negatives (FN),  yang  berarti  tidak  ada  data  yang  sebenarnya  positif tetapi salah diprediksi sebagai negatif.
Selanjutnya dibawah ini merupakan hasil dari classification report yang memberikan detail performa model klasifikasi,  termasuk  precision,  recall,  dan  F1-score  untuk masing-masing  kelas.  Pendekatan  ini  bermanfaat  dalam mengubah  model regresi  menjadi alat klasifikasi biner  yang dapat  digunakan  untuk  masalah-masalah  seperti  deteksi anomali  atau  pengambilan  keputusan  berbasis  threshold tertentu yang disajikan pada Tabel XVII.

## TABEL XVII
HASIL KOMPARASI MODEL precision recall f1-score support 0 1.00 0.89 0.94 54 1 0.93 1.00 0.96 76 accuracy 0.95 130 macro avg 0.96 0.94 0.95 130 weigghted avg 0.96 0.95 0.95 130
Penelitian  ini  memiliki  kelebihan  dalam  pendekatan metodologis  yang  komprehensif  dengan  membandingkan kinerja  LSTM  dengan  model  regresi  klasik  seperti  Linear
Regression  dan  Multi-layer  Perceptron  (MLP),  serta penggunaan  data  yang  relevan  dan  aktual  dari  pasar  laptop gaming  di  Indonesia.  Model  LSTM  menunjukkan  performa unggul  dalam  menangani  data  deret  waktu  dan  pola kompleks, menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Namun, penelitian  ini  juga  memiliki  beberapa  kekurangan,  seperti keterbatasan dataset yang hanya mencakup data dari satu toko online, serta kompleksitas model LSTM yang membutuhkan sumber  daya  komputasi  lebih  tinggi.  Selain  itu,  beberapa faktor eksternal  mungkin belum sepenuhnya diperhitungkan dalam model.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  model  prediksi harga  laptop  gaming  di  Indonesia  menggunakan  algoritma Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  dan  membandingkan kinerjanya  dengan  model  regresi  klasik  seperti  Linear Regression  dan  Multi-layer  Perceptron  (MLP).  Hasil menunjukkan  bahwa  model  LSTM  memiliki  performa  yang lebih baik dengan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0.090, Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.008, dan Skor R² sebesar  0.900,  dibandingkan  model  regresi  klasik.  Ini mengindikasikan  bahwa  LSTM  lebih  mampu  menangkap pola-pola kompleks dalam data harga laptop gaming. Dengan mengadopsi  model  LSTM,  prediksi  harga  menjadi  lebih akurat, membantu konsumen membuat keputusan pembelian yang lebih tepat dan membantu produsen dalam menetapkan harga yang sesuai dengan pasar.
Penelitian  ini  juga  menghadapi  keterbatasan  dalam ketergantungan  pada  kualitas  dan  kelengkapan  dataset. Meskipun  LSTM  menunjukkan  performa  yang  baik,  model ini memerlukan waktu pelatihan yang lebih lama dan sumber daya komputasi yang lebih besar dibandingkan dengan model regresi  klasik.  Selain  itu,  hasil  prediksi  sangat  tergantung pada  variabel  yang  digunakan,  sehingga  variabel  eksternal seperti  perubahan  kebijakan  ekonomi  atau  teknologi  baru yang  tidak  termasuk  dalam  dataset  dapat  mempengaruhi akurasi  prediksi.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan untuk  memperluas  dataset  dengan  mengumpulkan  data  dari berbagai sumber toko online dan offline, serta mempertimbangkan faktor eksternal seperti kebijakan impor dan  fluktuasi  nilai  tukar  mata  uang.  Selain  itu,  eksplorasi model  machine  learning  lain  yang  mungkin  lebih  efisien dalam  hal  sumber  daya  komputasi  dapat  menjadi  arah pengembangan  yang  berpotensi  meningkatkan  kinerja prediksi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Program  Studi Informatika  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Amikom Yogyakarta yang telah memberikan bimbingan dan dukungan dalam  penelitian  ini,  sehingga  penelitian  ini  dapat terselesaikan dengan baik.
212
D AFTAR P USTAKA
[1] B. Ayu Saputri, A. Samhudi, E. Zamilah, and U. Islam Kalimantan Muhammad  Arsyad  Al-Banjari,  “Analisis  Peningkatan  dan Prediksi Penjualan Laptop Pada IT Komp Banjarbaru,” 2021.
[2] Aakarshachug,  “What  is  LSTM  –  Long  Short-Term  Memory?” GeeksforGeeks.  Accessed:  Jun.  23,  2024.  [Online].  Available: https://www.geeksforgeeks.org/deep-learning-introduction-to- long-short-term-
memory/?utm_source=auth&utm_medium=saved&utm_campaig n=articles
[3] E.  Eli  Lavindi  and  A.  Rohmani,  “Aplikasi  Hybrid  Filtering  Dan Naïve  Bayes  Untuk  Sistem  Rekomendasi  Pembelian  Laptop Hybrid Filtering and Naïve Bayes Application for Laptop Purchase Recommendation Systems,” Journal of Information System , vol. 4, no. 1, pp. 54–64, 2019.
[4] M.  A.  Shaik,  M.  Varshith,  S.  Srivyshnavi,  N.  Sanjana,  and  R. Sujith,  “Laptop  Price  Prediction  using  Machine  Learning Algorithms,”  in 2022  International  Conference  on  Emerging Trends  in  Engineering  and  Medical  Sciences,  ICETEMS  2022 , Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  2022,  pp. 226–231. doi: 10.1109/ICETEMS56252.2022.10093357.
[5] M. A. Sharma and M. S. Bhushan, “Laptop Price Prediction System Using  Machine  Learning,” JOURNAL  OF  APPLIED  OPTICS ,
2024.
[6]
Fatur Febrianto M, “Gaming Laptop Dataset,” Kaggle. Accessed:
Jun. 23, 2024. [Online]. Available:
https://www.kaggle.com/datasets/faturfebr/gaming-laptop-dataset [7] Gupta  M,  “Regresi  Linier  dalam  Pembelajaran  Mesin,” GeeksforGeeks.  Accessed:  Jun.  23,  2024.  [Online].  Available: https://www.geeksforgeeks.org/ml-linear-regression/
[8] S.  Sen,  D.  Sugiarto,  and  A.  Rochman,  “Komparasi  Metode Multilayer  Perceptron  (MLP)  dan  Long  Short  Term  Memory (LSTM) dalam Peramalan Harga Beras,” ULTIMATICS , vol. XII, no. 1, p. 35, 2020.
[9] Anugerah  W,  “Perbedaan  RMSE  dan  MSE:  Mengenal  Metode Evaluasi Kinerja Model Regresi,” Localstartupfest. Accessed: Jun.
24, 2024. [Online]. Available:
https://www.localstartupfest.id/faq/perbedaan-rmse-dan-mse/
[10] Fernando  J,  “R-Squared:  Definition,  Formula,  Uses,  and Limitations,”  Investopedia.  Accessed:  Jun.  24,  2024.  [Online]. Available: https://www.investopedia.com/terms/r/r-squared.asp
[11] T.  B.  Sianturi,  I.  Cholissodin,  and  N.  Yudistira,  “Penerapan Algoritma  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  berbasis  Multi
Fungsi Aktivasi Terbobot dalam Prediksi Harga Ethereum,” 2023.
[Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id [12]
M. Rizki, S. Basuki, and Y. Azhar, “Implementasi Deep Learning Menggunakan  Arsitektur  Long  Short  Term  Memory  Untuk Prediksi Curah Hujan Kota Malang,” REPOSITOR , vol. 2, no. 3, pp. 331–338, 2020.
[13] A. A. Suryanto, A. Muqtadir, and S. Artikel, “Penerapan Metode Mean  Absolute  Error  (MAE)  dalam  Algoritma  Regresi  Linear untuk Prediksi Produksi Padi Info Artikel : ABSTRAK,” no. 1, p. 11, 2019.
[14] Wijaya Mahendra A, “Analisis Pengaruh Brand Characteristics dan Brand  Resonance  Terhadap  Brand  Loyalty  Laptop  ASUS  di Soloraya,” 2022.
[15] N.  Erliani,  K.  Suryowati,  M.  T.  Jatipaningrum,  and  J.  Statistika, “Klasifikasi  Tingkat  Penjualan  Laptop  di  e-Commerce Menggunakan Algoritma
Classification and Regression Tree(CART),” Jurnal  Statistika  Industri dan Komputasi ,  vol.  08,
no. 2, pp. 40–47, 2023, [Online]. Available:
https://www.tokopedia.com.
[16] T. O. Hodson, “Root-mean-square error (RMSE) or mean absolute error  (MAE):  when  to  use  them  or  not,” Geoscientific  Model Development , vol. 15, no. 14. Copernicus GmbH, pp. 5481–5487, Jul. 19, 2022. doi: 10.5194/gmd-15-5481-2022.
[17] A. Samii, H. Karami, H. Ghazvinian, A. Safari, and Y. D. Ajirlou, “Comparison of DEEP-LSTM and MLP Models in Estimation of Evaporation Pan for Arid Regions,” Journal of Soft Computing in Civil  Engineering ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  155–175,  Apr.  2023,  doi: 10.22115/SCCE.2023.367948.1550.
[18] C. A. Rahardja and H. Agung, “Rahardja, Implementasi Algoritma K-Nearest  Neighbor  Pada  Website  Rekomendasi  Laptop  75 Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Pada  Website Rekomendasi Laptop,” 2019.
[19] C.  Puspa  Tria,  A.  Nuryaman,  A.  Faisol,  dan  Eri  Setiawan,  J. Soemantri  Brojonegoro  No,  and  B.  Lampung,  “Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Pada  Data  Kategorik  Untuk Klasifikasi Harga Jual Laptop,” 2023.
[20] Herwinsyah,  “Penerapan  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  Dengan Metode  Mamdani  Pada  Sistem  Prediksi  Penjualan  Laptop Implementation  of  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  with  the Mamdani Method in Laptop Sales Prediction System,” 2019.
[21] H.  W.  Fondy,  M.  Fajar,  and  I.  Alwiah  Musdar,  “Jurnal  Ilmu Komputer KHARISMA TECH Implementasi Teori Support Vecto R Machine Untuk Memprediksi Harga Penjualan Laptop ASUS,” 2019.