Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E- ISSN 2503-2933 2449

## Optimasi Anfis Untuk Prediksi Data Time Series
Ma’ruf Aziz Muzani* 1 , Ema Utami 2 , Anggit Dwi Hartanto 3 1,2,3 Program Studi Magister Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia, (0274) 884201
e-mail: * 1 marufaziz@students.amikom.ac.id , 2 ema.u@amikom.ac.id, 3 anggit@amikom.ac.id

## Abstrak
ANFIS merupakan gabungan dari 2 metode yaitu fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Dari penggabungan  2  metode  tersebut  ANFIS  memiliki  kelebihan  dalam  melakukan  prediksi  data time series. Namun penggunaan metode ANFIS juga terdapat kekurangan. Kekurangan tersebut yaitu  dapat  menurunnya  akurasi  yang  didapat.  Penurunan  tersebut  dikarenakan  data  yang digunakan  banyak  yang  bernilai  error  serta  tidak  bervariasi.  Selain  itu  data  yang  digunakan tidak  melalui  proses  preprocessing  terlebih  dahulu.  Pengumpulan  data  berasal  dari  website BMKG.  Data  tersebut  nantinya  akan  dilakukan  proses  preprocessing  untuk  mengatasi  class imbalance.  Hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan  proses  optimasi  metode  ANFIS  dengan melakukan  normalisasi  dan  pembersihan  data  erorr  pada  data  curah  hujan  terdapat  sedikit kesamaan  baik  dalam  pelatihan  dan  pengujian.  Untuk  pengukuran  performa  akurasi  prediksi menggunakan RMSE baik untuk rasio data 3:2 dan 4:1 masing – masing mendapatkan 0.0728 dan 0.0539. Berdasarkan hasil penerapan metode ANFIS dan normalisasi pada dataset curah hujan  kabupaten  sleman  dengan  parameter  jumlah  membership  function,  input  membership function, learning rate, rasio data 3:2 dan 4:1 menunjukkan bahwa metode ANFIS dengan data yang  sudah  dilakukan  proses  normalisasi  dan  pembersihan  data  error  dapat  menjadi alternative  metode  untuk  memprediksi  tingkat  curah  hujan  dengan  data  yang  berjenis  time series.
Kata kunci — anfis, forecasting, time series, curah hujan

## Abstract
ANFIS is a combination of 2 methods, namely fuzzy and artificial neural networks. From the  combination  of  these  2  methods,  ANFIS  has  the  advantage  of  predicting  time  series  data. However,  the  use  of  the  ANFIS  method  also  has  its  drawbacks.  The  drawback  is  that  it  can decrease  the  accuracy  obtained.  The  decrease  is  because  the  data  used  is  widely  error-value and  does  not  vary.  In  addition,  the  data  used  does  not  go  through  the  preprocessing  process first.  Data  collection  comes  from  the  BMKG  website.  The  data  will  later  be  preprocessed  to overcome the imbalance class. The results of training and testing with the process of optimizing the  ANFIS  method  by  normalizing  and  cleaning  erorr  data  on  rainfall  data  there  are  few similarities  in  both  training  and  testing.  For  performance  measurement,  prediction  accuracy uses RMSE for both 3:2 and 4:1 data ratios – getting 0.0728 and 0.0539, respectively. Based on the results of the application of the ANFIS method and normalization in the rainfall dataset of Sleman  regency  with  parameters  of  the  number  of  membership  functions,  input  membership functions, learning rate, data ratios of 3:2 and 4:1 shows that the ANFIS method with data that has been carried out the normalization process and cleaning of error data can be an alternative method to predict rainfall levels with time series data.
Keywords — anfis, forecasting, time series, rain fall
2450 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page

## 1. PENDAHULUAN
Data Time  Series atau  dapat  disebut  dengan  data  rentet  waktu  merupakan  sebuah  ilmu yang  digunakan  dalam  dunia  statistika  serta  pemrosesan  sinyal. Time  Series merupakan serangkaian  informasi  yang  berbentuk  nilai  dari  hasil  pengamatan  yang  diukur  dalam  kurun waktu tertentu, bersumber pada waktu dengan interval yang sama [1].
Implementasi time  series sering  kali  dipergunakan  dalam  bidang  peramalan  ataupun forecasting dimana model time series mengamati sikap observasi yang diambil secara berurutan [2].  Model  informasi time  series sering  kali  diaplikasikan  untuk  penelitian  terkait  dengan peramalan atau prediksi seperti penelitian yang dilakukan oleh [3] dengan melakukan penelitian yang  mangulas  tenteng  peramalan  curah  hujan  dengan  memanfaatkan  informasi time  series multivariate .  Analisis  informasi time  series membolehkan  kita  untuk  bisa  mendapat  informasi mengenai sesuatu perkembangan ataupun peristiwa dan pengaruhnya terhadap peristiwa lainya [4].
Salah satu metode untuk peramalan data rentet waktu ( time series ) yang bisa digunakan guna  melakukan  prediksi  atau  forecasting  yakni  meliputi  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System (ANFIS)  yang  merupakan  metode soft  computing dengan  penerapan penggabungan  logika  fuzzy  dengan  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  [5].  Selain  ANFIS,  terdapat beberapa metode yang populer untuk mengelola data time series yaitu meliputi Support Vector Machine (SVM)  [6], Neural  Network (NN)  [7], Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) [8], dan Long Short Term Memory (LSTM) [9].
ANFIS  memiliki  kelebihan  untuk  menanggulangi  sistem  yang  komplek,  nonlinear  serta dapat  menyesuaikan  waktu  dengan  menggunakan  algoritma  pembelajaran  terhadap  informasi yang  dihasilkan  dari  sistem.  ANFIS  dapat  digunakan  guna  mengaplikasikan  proses  peramalan informasi time series . Informasi yang mampu diramalkan dapat berupa data stasioner, random, non stasioner serta data rentet waktu atau data musim.
Pengolahan  data time  series untuk forecasting sudah  banyak  dilakukan  penelitian sebelumnya  seperti  yang  dilakukan  oleh  [3].  Penelitian  bertujuan  untuk  memprediksi  curah hujan  dengan  data  rentet  waktu  ( time  series ) multivariate dengan  membandingkan  setiap membership  function yang  terdapat  pada  ANFIS.  Dari  hasil  perbandingan  tersebut  didapatkan hasil bahwa membersip function trimf (segitiga) mendapatkan nilai error terkecil dibandingkan dengan  membership  function  yang  lain  dengan  nilai  error  terkecil  dengan  RMSE  ( root  mean score error ) sebesar 0,73436.
Pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [10],  menerapkan  ANFIS  untuk  meramalkan curah  hujan  dengan  menggunakan  parameter  seperti membership  function , input  membership function , learning rate dengan rasio data 3:2 dan 4:1 menghasilkan nilai akurasi kesalahan yang diukur menggunakan MSE masing – masing rasio sebesar 0,06 dan 0,02.
Pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [11],  menerapkan  pemodelan  ARIMA  untuk memprediksi  harga  cabai  dengan  dataset  terhitung  dari  1  mei  2016  hingga  14  januari  2017. Penelitian  tersebut  menghasilkan  nilai  RMSE  sebesar  964.005  dengan  nilai  MAPE  1,479  % untuk  model  ARIMA  (1  2  1)  sedangkan  pada  model  ARIMA  (1)  mendapatkan  hasil  RMSE sebesar 305.348, MAPE 0.651%, dan R-Square 0.635.
Pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [12],  menerapkan  pemodelan  LSTM  untuk memprediksi  harga  saham  pada  pertambangan  bursa  efek  indonesia  dengan  menggunakan dataset berjumlah 1261 data selama 5 tahun. Penelitian tersebut menghasilkan nilai RMSE pada emiten TINS dan emiten INCO masing – masing dengan nilai RMSE sebesar 31,71 pada variasi epoch 200 dan 139,67 pada vairasi epoch 50.
ANFIS  merupakan  gabungan dari 2 metode yaitu fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Dari penggabungan  2  metode  tersebut  ANFIS  memiliki  kelebihan  dalam  melakukan  prediksi  data time  series. Kelebihan tersebut  didasarkan  pada  pengambilan  keputusan  dari  rules  yang  sudah
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E- ISSN  2503-2933 2451
implies research results (First Author)
diterapkan  sebelumnya.  Namun  penggunaan  metode  ANFIS  juga  terdapat  kekurangan. Kekurangan  tersebut  yaitu  dapat  menurunnya  akurasi  yang  didapat.  Penurunan  tersebut dikarenakan  data  yang  digunakan  banyak  yang  bernilai  error  serta  tidak  bervariasi.  Selain  itu data yang digunakan tidak melalui proses preprocessing terlebih dahulu.
Pada  penelitian  ini  sebelum  penerapan  menggunakan  metode  ANFIS  data  akan  diolah terlebih dahulu menggunakan teknik preprocessing sehingga diharapkan mampu menghasilkan akurasi  yang  cukup  baik.  Dalam  pengujiannya  metode  ANFIS  akan  diterapkan  untuk meramalkan intensitas curah hujan pada kabupaten sleman.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian dimulai dari perumusan masalah, studi literatur dari berbagai sumber. Sumber berasal dari berbagai jurnal, buku, dan internet. Pengumpulan data berasal dari website BMKG  kabupaten  sleman  pada  tahun  2016,  2017,  2018,  2019,  2020,  2021.  Data  tersebut nantinya akan dilakukan proses preprocessing untuk mengatasi nilai error dan class imbalance sebelum dilakukan pengolahan menggunakan ANFIS.
Dalam penelitian ini proses pada metode ANFIS terdiri dari 5 lapisan utama yakni proses lapisan  1  ( fuzzyfikasi ),  lapisan  2  (operasi  logika  fuzzy),  lapisan  3  (normalisasi  derajat pengaktifan), lapisan 4 ( deffuzzyfikasi ), lapisan 5 ( output ) selain itu dalam anfis juga digunakan algoritma hybrid untuk  mengatur  parameter  –  parameter  yang  terdapat  dalam  metode  ANFIS. Dalam  algoritma hybrid terbagi  menjadi  2  pembelajaran  yaitu  pembelajaran  secara  maju  dan pembelajaran secara mundur. Pada pembelajaran maju digunakan algoritma LSE Recursive dan pada  pembelajaran  mundur  digunakan  algoritma Error  Backpropagation (EBP).  Untuk mengetahui  tingkat error dari  prediksi  yang  dihasilkan,  maka  pengukuran erorr dilakukan dengan menggunakan RMSE. Metode penelitian ini sesuai dengan gambar 1.
2452 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Metode Penelitian
Tahapan metode penelitian dalam gambar 1 dijelaskan sebagai berikut:

## 2.1   Rumusan masalah
Tahapan ini merupakan Langkah pertama dalam penelitian ini. Rumusan masalah dalam penelitian ini ialah bagaimana mengoptimasi metode anfis agar mendapat hasil prediksi dengan error rendah

## 2.2   Study literatur
Study  literatur  merupakan  langkah  dimana  dilakukan  pencarian  sumber  –  sumber  yang berkaitan dengan rumusan masalah yang ditentukan.

## 2.3   Pengumpulan dataset (observasi)
Dataset cuaca dan curah hujan kabupaten sleman digunakan sebagai data pengujian dalam penelitian  ini.  Dataset  tersebut  didapat  dari  datacenter  bmkg  kabupaten  sleman  pada  stasiun geofisika dan klimatologi dengan rentan waktu tahun 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021. Data tersebut meliputi data suhu, kelembapan, kecepatan angin, dan curah hujan. Adapun informasi atribut pada data cuaca dan curah hujan kabupaten sleman yaitu pada table 1.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E- ISSN  2503-2933 2453
implies research results (First Author)
Tabel 1. Atribut Data Cuaca dan Curah Hujan Kabupaten Sleman No Atribut Penanda 1. Suhu T 2. Kelembapan RH 3. Kecepatan Angin FF 4. Curah Hujan RR
Kemudian rincian dataset cuaca dan curah hujan kabupaten sleman yaitu pada table 2.
Tabel 2. Rincian Dataset Cuaca dan Curah Hujan Kabupaten Sleman No T RH FF RR 1. 27.5 86 0.5 152.8 2. 26.6 89.3 0.6 320.2 3. 26.8 89.2 0.5 409.9 . . . . . 35 26,7 82,3 2,2 434,7 36 26,3 85,2 2,4 318,2 37 26,2 86,3 2 422,1 38 26,3 85,6 1,8 324,1 39 26,1 86,1 1,7 488 . . . . . 71 26.0 87.1 1.6 344.8 72 26.7 83.7 2.1 409.9

## 2.4   Normalisasi Data
Normalisasi  data  merupakan  proses  preprocessing  dengan  tujuan  untuk  mengelola  data agar  data  yang  akan  di  proses  menjadi  relevan  serta  untuk  mengatasi  data  error.  Normalisasi data  pada  penelitian  ini  menggunakan  normalisasi  Z-Score  dengan  persamaan  sebagai  berikut [13]:
Rumus Z-score
= (1)
Keterangan:
1. = nilai baru
2. = nilai lama 3. = nilai minimum dari semua data 4.
= nilai maksimum dari semua data

## 2.5   ANFIS
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan permodelan dengan struktur fuzzy base sugeno, fuzzy rule base , dan jaringan syaraf tiruan (JST). Arsitektur ANFIS terdapat fungsi radial dan adanya sedikit batasan tertentu. ANIFS memperbolehkan ketentuan atau aturan untuk untuk menyesuaikan diri. [14].
2454 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E-ISSN 2503-2933
Gambar 2. Struktur ANFIS
Tahapan perhitungan anfis dijabarkan sebagai berikut [14]:

## Lapisan 1 (Fuzzyfication)
Pada  lapisan  1  masing  –  masing  parameter  neuron  ( )  pada  lapisan  ini  adaptif  dengan fungsi  aktivasi.  Keluaran  dari  lapisan  1  ini  dipresentasikan  sebagai  derajat  keanggotaan.  Nilai pada  derajat  keanggotaan  merupakan  hasil  pengolahan  dari membership  function α 11, 12, 21 !"!# 22.
Lapisan 2 (Operasi logika fuzzy) Pada  lapisan  2,  masing  –  masing  sinyal  dari  lapisan  ini  merupakan  sinyal  tetap  yang berlabel Π yang berarti nilai keluaran dihasilkan dari semua sinyal yang datang. Adapun fungsi umumnya sebagai berikut:
& '. = ( = ) * 1, ) + , #,"#- . = 1,2 (2)

## Lapisan 3 (normalisasi derajat pengaktifan)
Pada lapiran 3, masing – masing neuron merupakan node tetap yang merupakan hasil dari perhitungan menggunakan nilai rasio dan predikat (w), dari aturan ke-I terhadap jumlah dari keseluruhan predikat. Fungsi umumnya sebagai berikut:
& /. = ( 0 111 = 2 3 4 , 56,7!, . = 1,2 (3)

## Lapisan 4 (Defuzzification)
Pada  lapisan  4,  masing  -  masing  neuron  merupakan  node  yang  bersifat  adaptif.  Fungsi node dinotasikan sebagai berikut:
& 8. = ( 0 1119 = ( 0 111: ; ; < : ' ' < = , 56,7!, . = 1,2 (4)

## Lapisan 5 (Output)
Pada lapisan 5, masing – masing neuron merupakan node tetap yang merupakan hasil dari penjumlahan dari semua masukan.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E- ISSN  2503-2933 2455
implies research results (First Author)

## 2.6   Pengukuran Akurasi Menggunakan RMSE
Pada penelitian ini pengukuran hasil prediksi dilakukan dengan menggunakan root mean squere error (RMSE). RMSE adalah suatu pengukuran tingkat akurasi dengan mengukur rata – rata nilai kuadrat [15]. Nilai didapat dari selisih hadil peramalan dengan target dimana semakin kecil  kecil  atau  semakin  rendah  nilai  RMSE  yang  didapat,  maka  semakin  valid  akurasi  yang didapat. Rumus RMSE dinotasikan sebagai berikut:
>?@A = B ∑ DE F G F H 4 FI2 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Hasil
Pada penelitian ini, penerapan metode ANFIS untuk memprediksi intensitas curah hujan dengan  penerapan  normalisasi  serta  preprocesing  data  sebagai  salah  satu  bentuk  optimasi dilakukan  dengan  menggunkan  bantuan  tools  matlab  agar  mempermudah  dan  mempersingkat waktu pengujian.
Sebelum  memulai  setiap  langkah  pada  lapisan  ANFIS,  pertama  akan  dilakukan  proses preprocessing untuk menormalisasi data set yang akan digunakan. Tujuan dari preprocessing ini agar mendapat data yang valid sebelum masuk kedalam proses ANFIS.  Normasilasi dilakukan dengan menggunakan metode Z-Score sesuai dengan persamaan (1).  Hasil dari normalisasi data dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Data Cuaca dan Curah Hujan No T RH FF RR 1. 1.000 0.757 0.077 0.217 2. 0.727 0.974 0.115 0.454 3. 0.788 0.967 0.077 0.581 . . . . . 35 0,758 0,513 0,731 0,616 36 0,636 0,704 0,808 0,451 37 0,606 0,776 0,654 0,598 38 0,636 0,730 0,577 0,460 39 0,576 0,763 0,538 0,692 . . . . . 71 0.545 0.829 0.500 0.489 72 0.758 0.605 0.692 0.581
Setelah  melakukan  proses  normalsiasi  data,  kemudian  langkah  selanjutnya  yaitu melakukan perhitungan pada setiap lapisan – lapisan ANFIS.
Pada  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  data  time  series  bulanan.  Data variabel pengujian  meliputi  suhu,  kelembapan,  kecepatan  angin  serta  hasil  yang  ditarget  yaitu  curah hujan.  Pengujian  akan  membandingkan  antara  2  rasio  data  yang  telah  ditetapkan.  Pengujian pertama  akan  menggunakan  perbandingan  data  3:2  dan  pengujian  kedua  akan  menggunakan
2456 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
perbandingan  data  4:1.  Sedangkan  untuk  epoch  yaitu  dengan  nilai  100.  Hasil  pengujian parameter seperti berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian Parameter
Rasio MF Tipe MF Learning rate RMSE 3:2 3 Trimf 0.01 0.0728 4:1 3 Trimf 0.01 0.0539
(a)
(b)
Gambar 3. Grafik Hasil Pelatihan (a) dan Pengujian (b) Rasio 3:2
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E- ISSN  2503-2933 2457
implies research results (First Author)
(a)
(b)
Gambar 4. Grafik Hasil Pelatihan (a) Dan Pengujian (b) Rasio 4:1
2458 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 5. Hasil Prediksi Curah Hujan Tahun 2021

## 3.2   Pembahasan
Hasil  pelatihan  dan  pengujian  pada  gambar  3  dan  4  dengan  rasio  data  3:2  dan  4:1  dan proses optimasi metode ANFIS dengan melakukan normalisasi dan pembersihan data erorr pada data  cuaca  dan  curah  hujan  terdapat  sedikit  kesamaan  baik  dalam  pelatihan  dan  pengujian. Untuk pengukuran performa akurasi prediksi menggunakan RMSE baik untuk rasio data 3:2 dan 4:1  masing  –  masing  mendapatkan  tingkat  error  yang  cukup  rendah  yaitu  0.0728  dan  0.0539 untuk pelatihan dan 0.434 dan 0.268 untuk pengujian.
Pada gambar 5 memperlihatkan perbandingan prediksi pada rasio data 3:2 dan 4:1 namun dari grafik yang dihasilkan terlihat adanya kesamaan prediksi curah hujan. Perbedaan signifikan terlihat pada bulan februari. Nilai hasil prediksi curah hujan tahun 2021 dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Prediksi Curah Hujan Tahun 2021 No Prediksi Rasio Data 3:2 Rasio Data 4:1 1 323,854 198,676 2 687,758 176,536 3 268,133 253,475 4 232,421 147,750 5 339,441 302,552 6 317,477 271,326 7 23,540 18,609 8 128,434 43,305 9 30,938 35,473 10 338,527 143,656 11 607,703 719,798 12 310,212 292,760
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E- ISSN  2503-2933 2459
implies research results (First Author)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  penerapan  metode  ANFIS  dan  normalisasi  pada  dataset cuaca dan curah hujan kabupaten sleman dengan parameter jumlah membership function, input membership function, learning rate , dan penerapan 2 rasio data dengan masing - masing 3:2 dan 4:1  dapat  menghasilkan    yang  cukup  baik  dengan  pengukuran  peforma  akurasi  prediksi menggunakan  RMSE  mendapatkan  nilai  0.0728  untuk  rasio  3:2  dan  0.0539  untuk  rasio  4:1. Dari  hal  tersebut  dapat  disimpulkan  metode  ANFIS  dengan  data  yang  sudah  dilakukan  proses normalisasi  dan  pembersihan  data  error  dapat  menjadi  alternative  metode  untuk  memprediksi tingkat curah hujan dengan data yang berjenis time series.

## 5. SARAN
Saran untuk penelitian selanjutnya untuk dapat menambah jumlah dataset agar data yang digunakan sebagai pelatihan semakin banyak serta mampu meningkatkan akurasi yang didapat. Selain itu sangat disarankan menambahkan proses optimasi pada struktur metode ANFIS untuk mengatasi permasalahan curse of dimensionality.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Piegel, M. R and Stephens, STATISTIK Schaum’s OuTlines , Erlangga, 2007.
[2] Wei, Time  Analysis  Univariate  and  Multivariate  Methods ,  Addison  Wesley  Publishing Company, Inc., 2006.
[3] L.  Anggraini, "Anfis  Dengan  Membership  Function  Untuk  Prediksi  Curah  Hujan  pada Data Rentet Waktu Multivariate," Technologia, 2018.
[4] I.  Halimi  and  W.  A.  Kusuma, "Prediksi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG) Menggunakan  Algoritma  Neural  Network," JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika), 2018.
[5] S. Jang and Sun, Neuro-Fuzzy and Soft Computing , 1997.
[6] D.  Yongsheng,  S.  Xinping  and  Z.  Yeuming, Forecasting  Financial  Condition  of  Chinese Listed Companies Based On Support Vector Machine , Expert Systems with Applications, 2008.
[7] C.  M.  Tzeng,  C.  D.  Jan  and  J.  S.  Wang, Application  of  Artificial  Neural  Networks  In Typhoon Surge Forecasting, Ocean Engineering, 2007.
[8] S.  L.  Ho,  M.  Xie  and  T.  N.  Goh, "A  Comparative  Study  Of  Neural  Network  and  Box- Jenkins ARIMA modeling in Time Series Prediction," Computer & Industrial Engineering, 2002.
2460 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E-ISSN 2503-2933
[9] S.  Hochreiter  and  J.  Schmidhuber, "Long  Short-Term  Memory," Neural  Computation, p. 1735–1780, 1997.
[10]   C.  B.  Sinaga  and  Haviluddin ,  "Peramalan  Curah  Hujan  Dengan  Pendekatan  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System," Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi, 2019.
[11]   F.  N.  Hadiansyah, "Prediksi  Harga  Cabai  Dengan  Pemodelan  Time  Series  ARIMA," Indonesian Journal on Computing (Indo-JC),, 2017.
[12]   R.  Julian  and  M.  R.  Pribadi, "Peramalan  Harga  Saham  Pertambangan  pada  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  Menggunakan  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)," Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi, Vol. 8, pp. 1596-1606, 2021.
[13]   S. G. K. Patro and K. K. Sahu, "Normalization: A Preprocessing Stage ," IARJSET, 2015.
[14]   S.  Kusumadewi  and  S.  Hartati,  Neuro-Fuzzy "Integrasi  Sistem  Fuzzy  &  Jaringan  Syaraf , Graha Ilmu, 2010.
[15]   S. Makridakis, Metode dan Aplikasi Peramalan , Erlangga, 1995.