Vol. 4 No. 1 Tahun. 2024
Prediksi Harga Steel Hot-Rolled (Hrc) Dengan Model Recurement Neural Network (Rnn)
Teguh Yuhono* 1 , Cian Ramadhona Hassolthine 2 , Riad Sahara 3 1,2,3 PJJ informatika, Universitas Siber Asia e-mail: * 1 teguh.yuhono@student.unsia.ac.id , 2 cianhassolthine@lecturer.unsia.ac.id ,
3 riadsahara@lecturer.unsia.ac.id
Abstract − Hot-rolled Steel Coil is a steel product produced by a rolling process at very high temperatures. As the world's main raw material which is often used in the construction of buildings, bridges, railways and automotive purposes, the price of Steel Hot-rolled Coil is very volatile and often makes purchasing planning ineffective. Therefore, a method for predicting Steel  Hot-rolled  Coil  prices  is  proposed  by  studying  patterns  and  behavior  in  past  price  time  series  data.  The  method recommended  in  this  research  is  predicting  the  price  of  Steel  Hot-rolled  Coil  using  one  of  the  Artificial  Neural  Network (ANN) architectures, namely Recurrent Neural Network (RNN). The more optimal the model built, the higher the accuracy obtained. Optimal RNN parameters can be obtained by RMSProp (Root Mean Square Propagation) optimization. From the training and testing process, the best accuracy was obtained at 90.90% on training data and 91.02% on test data.
Keywords: Artificial Neural Network , Recurrent Neural Network, Root Mean Square Propagation, Steel Hot-rolled Coil
Abstrak  Steel Hot-rolled Coil atau yang biasa disebut dengan sebutan Baja Canai Panas merupakan sebuah produk baja yang dihasilkan dengan proses penggulungan di dalam suhu yang sangat tinggi. Sebagai bahan baku utama dunia yang sering dipakai dalam pembuatan konstruksi bangunan, jembatan, rel kereta api, dan keperluan otomotif sehingga harga  Steel  Hot-rolled  Coil  sangat  fluktuatif  dan  sering  kali  membuat  perencanaan  pembelian  menjadi  tidak  efektif. Oleh karena itu, diusulkan sebuah metode prediksi harga Steel Hot-rolled Coil dengan mempelajari pola dan tingkah laku pada data time series harga yang sudah lampau. Metode yang direkomendasikan pada penelitian ini yaitu prediksi harga Steel Hot-rolled Coil dengan menggunakan salah satu arsitektur Artificial Neural Network (ANN) yaitu Recurrent Neural Network (RNN). Dengan semakin optimal model yang dibangun maka semakin tinggi akurasi yang didapatkan. Parameter RNN yang optimal dapat diperoleh dengan algoritma optimasi RMSProp (Root Mean Square Propagation). Dari proses pelatihan dan pengujian, didapatkan akurasi terbaik sebesar 90.90% pada data latih dan 91.02% pada data uji.
Kata kunci: Artificial Neural Network , Recurrent Neural Network, Root Mean Square Propagation, Steel Hot-rolled Coil

## I. PENDAHULUAN
Hot  rolled  Coil(HRC)  atau  sering  disebut  baja  hitam  merupakan  plat  atau  produk  baja  yang  diproduksi  dari proses hot rolling. HRC memiliki karakteristik lebih berat dan bertekstur kasar karena diproses dengan pengerolan dalam  suhu  tinggi.  HRC  menjadi  jenis  baja  gulungan  yang  digiling  dalam  suhu  yang  sangat  tinggi.  Biasanya mencapai suhu di atas 926 ° C atau 1700 ° F, yang berada di atas suhu kristalisasi ulang. Proses penggulungan panas ini memungkinkan baja mudah dibentuk dan material lebih mudah diatur. Dalam memproses HRC, pabrik memulai dengan logam besar persegi panjang, atau billet. Billet ini akan dipanaskan dan masuk dalam pra-pemrosesan, yakni diratakan dan dibentuk jadi gulungan besar. [1]
Pada awal maret 2019 HRC dihargai 478 dollar AS per metric tons. Angka tersebut naik sampai ke lebih dari 1.000 dollar AS per metric tons pada May 2021, lalu turun menjadi harga 576 dollar AS per metric tons, pada bulan oktober 2022[2], kenaikan dan penurunan harga yang fluktuatif ini menyebabkan kesalahan dalam penentuan harga beli HRC,

## 2 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
oleh  karena  itu  dibutuhkan  algoritma  prediksi  harga  yang  tepat,  untuk  dapat  melakukan  prediksi  data  time  series dibutuhkan data masa lampau yang menunjukkan pola kejadian. Data yang digunakan adalah data harga perdagangan HRC dengan interval harian. Recurrent Neural Network (RNN) pertama kali dikembangkan oleh Jeff Elman pada tahun  1990  [3].  RNN  merupakan  variasi  dari  Artificial  Neural  Network  (ANN)  yang  dirancang  khusus  untuk memproses data yang bersambung atau berurutan. RNN biasa digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan data time series. Pada penelitian ini, ruang lingkup pembahasan berkaitan dengan prediksi harga dengan memanfaatkan model  pembelajaran  mesin,  dalam  prosesnya  perlu  dilakukan  proses  optimasi  pada  tahap  pelatihan  data,  banyak teknik untuk melakukan optimasi data antara lain adalah AdaGrad (Adaptive Gradient) dan RMSProp (Root Mean Square  Propagation)[4].  AdaGrad  merupakan  metode  optimasi  yang  menggunakan  nilai  learning  rate  pada  tiap parameter, sehingga dikatakan sebagai Adaptive Moment Algorithm. Learning rate yang digunakan AdaGrad pada parameter  untuk  timestep,  sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  gradien  dapat  menggunakan  persamaan,  sedangkan RMSProp  adalah  Kelemahan  pada  algoritma  AdaGrad  dalam  menurunkan  nilai  leanring  rate  dan  menjaga  nilai minibatch gradient diperbaiki dengan adanya algoritma RMSProp [5]. Pada tiap algoritma optimasi bertujuan untuk mencapai nilai konvergensi secara cepat, begitupula pada algoritma RMSProp. RMSProp menggunakan nilai rata- rata dari gradien sebelumnya dan gradien saat ini secara berturut-turut. RMSProp menggunakan nilai rata-rata dalam menurunkan nilai learning rate. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui akurasi prediksi menggunakan RNN dan juga pengaruh tiap parameter pada model RNN yang digunakan untuk prediksi harga[6].

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Hasil dari penelitian sebelumnya oleh peneliti Redha A.J (2019) memiliki kesamaan dibidang prediksi harga menggunakan  RNN  dengan  dataset  Bitcoin,  dari  hasil  penelitian  tersebut  juga  mengecek  tiap  parameter  untuk menemukan parameter terbaik pada model RNN[7] dan penelitian dengan judul Netflix Stock Price Trend Prediction Using Recurrent Neural Network membahas tentang prediksi trend harga saham Netflix kedepannya menggunakan model RNN.[8] dan penelitian berikutnya dengan judul Multivariate TIME Series Forecasting Pada Penjualan Barang Retail Dengan Recurrent Neural Network membahas tentang beberapa variasi prediksi data time series dalam metode RNN  dengan  dataset  penjualan  barang  retail.[9]  dan  Penelitian  berikutnya  dengan  judul  Prediksi  Harga  Saham menggunakan Metode Recurrent Neural Network membahas tentang prediksi harga saham Indonesia dengan metode RNN.[10] dan penelitian berikutnya dengan judul Implementasi Metode Elman Recurrent Neural Network (ERNN) Untuk  Prediksi  Harga  Saham  Perbankan  Di  Indonesia  membahas  tentang  pengaruh  implementasi  metode  ERNN dalam penentuan harga saham perbankan di Indonesia.[3] terakhir penelitian berikutnya dengan judul Implementasi Metode Long Short Term Memory (LSTM) untuk Memprediksi Harga Bahan Pokok Nasional membahas tentang implementasi    LSTM  di  model  RNN  unruk  mempresikai  harga  bahan  pokok  nasional.[11]Perbedaan  penelitian tersebut dengan penelitian yang penulis lakukan adalah pada dataset yang digunakan Dimana dataset yang penulis gunakan yaitu harga Steel HRC Dunia, dan juga ada perbedaan pada penentuan parameter dan juga metode yang digunakan.

## III. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan metode RNN , RNN adalah adalah sejenis jaringan saraf tiruan yang memiliki kemampuan untuk melihat korelasi tersembunyi yang terjadi pada data dalam aplikasi pengenalan suara,pemrosesan bahasa alami, dan prediksi time series. RNN sangat baik untuk masalah pemodelan urutan dengan beroperasi pada informasi input serta jejak informasi yang diperoleh sebelumnya karena koneksi berulang.Recurrent Neural Network (RNN) pertama kali dikembangkan oleh Jeff Elman pada tahun 1990. RNN merupakan variasi dari Artificial Neural Network  (ANN)  yang  dirancang  khusus  untuk  memproses  data  yang  bersambung  atau  berurutan.  RNN  biasa digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan data time series[12].

## Gbr. 1 Proses perulangan informasi pada RNN
Pada gambar 3 di atas dapat dijelaskan, bahwa struktur dari RNN akan lebar tengahnya selebar panjang pola data  yang  ingin  dipelajari  oleh RNN karena  itu  dikatakan RNN didesain  khusus  untuk  menghandle  data berurutan.Input xt menghasilkan output ht.[13]
Recurrent Neural Network (RNN) terdiri dari unit input, unit output, dan unit tersembunyi (hidden). Model RNN pada dasarnya memiliki aliran informasi satu arah dari unit input ke unit tersembunyi, dan sintesis aliran informasi satu arah dari unit tersembunyi sementara sebelum ke unit tersembunyi waktu saat ini. Unit tersembunyi dapat dilihat sebagai penyimpanan seluruh jaringan, yang mengingat informasi dari ujung ke ujung.[8]
Gbr 2 layer tanh pada RNN St = tanh(U .xt + W.St-1) Yt =sotfmax(V.St)
Pada  model RNN sinyal  dapat  mengalir  secara forward [14]  dan backward secara  berulang.  Untuk  bisa melakukan hal tersebut, maka ditambahkan sebuah layer baru yang disebut dengan context layer . Selain melewati input antar layer, output dari setiap layer juga menuju ke context layer untuk digunakan sebagai inputan pada timestep berikutnya. RNN menyimpan  informasi  di context  layer ,  yang  membuatnya  dapat  mempelajari  urutan  data  dan menghasilkan output atau urutan lain.[15]
Penelitian ini melalui beberapa tahapan yaitu dimulai dari Pengumpulan data,Pre-Processing, Pembagian data latih  dan  data test, Training  Dataset,  Proses Training,  Post-Processing,  Proses  Prediksi. Tahapan  penelitian  dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gbr. 3 Tahapan Penelitian
3.1  Pre-Processing
Pre-Processing yaitu proses penskalan data, jadi dari keseluruhan data berada pada range yang sama.Dalam penelitian ini[16],  data  akan  dinormalisasi  kedalam  nilai  dengan  range  [0.1,  0.9].Dalam  penentuan  range  ini  sesuai  dengan fungsi sigmoid biner yang merupakan fungsi aktivasi yang nilainya tidak pernah mencapai 0 atau 1. Persamaan pada Pre-Processing dirumuskan sebagai berikut (1).
𝑥 ′ = (0.9−0.1)(𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0.1 (1)
Dimana x' adalah data yang sudah dinormalisasi, x adalah data yang belum dinormalisasi, a adalah nilai minimum dari total data dan b adalah nilai maksimumnya[17].
3.2  Proses Training
Proses Training terdiri dari 2 bagian yaitu Forward Pass[18] dan Backward Pass[19], untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar di bawah ini:

## Gbr. 4 Proses Training
Panah hijau adalah Forward Pass dan panah hitam adalah  Backward Pass[20], pada saat Forward Pass akan di pro- pagate menuju output layer dan hasilnya akan dibandingkan dengan data aktual dengan menggunakan fungsi Loss Function.Dalam proses ini parameter RNN dimasukkan kedalam system, untuk parameternya meliputi jumlah neuron pada input layer, jumlah neuron pada hidden layer, dan jumlah neuron pada outpul layer [21].

## 3.3  Post-Processing
Post-Processing adalah proses untuk membalikkan kembali data yang sebelumnya sudah di Pre-Processing  menjadi data original, untuk perumusan caranya sebagai berikut(2)
𝑥 = (𝑥′−0.1)(𝑏−𝑎) 0.9−0.1 + 𝑎 (2)
Dimana x' adalah data yang sudah dinormalisasi, x adalah data yang belum dinormalisasi, a adalah nilai minimum dari total data dan b adalah nilai maksimumnya[22].

## 2.4  Algoritma Recurrent Neural Network (RNN)
RNN adalah sejenis jaringan saraf tiruan yang memiliki kemampuan untuk melihat korelasi tersembunyi yang terjadi pada data dalam aplikasi pengenalan suara,pemrosesan bahasa alami, dan prediksi time series [23]. RNN sangat baik untuk  masalah  pemodelan  urutan  dengan  beroperasi  pada  informasi  input  serta  jejak  informasi  yang  diperoleh sebelumnya karena koneksi berulang. Recurrent Neural Network (RNN) terdiri dari unit input, unit output, dan unit tersembunyi (hidden) [24]. Model RNN pada dasarnya memiliki aliran informasi satu arah dari unit input ke unit tersembunyi, dan sintesis aliran informasi satu arah dari unit tersembunyi sementara sebelum ke unit tersembunyi waktu saat ini [25]. Unit tersembunyi dapat dilihat sebagai penyimpanan seluruh jaringan, yang mengingat informasi dari ujung ke ujung.
Gbr.5 layer tanh pada RNN

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses evaluasi dilakukan dengan cara observasi terhadap kombinasi parameter, parameter meliputi Jumlah pola input, Jumlah epoch, Nilai learning rate, Jumlah hidden unit di hidden layer.Berikut adalah nilai parameter yang akan diuji
 Jumlah Pola Input :1,2,3,4,5  Jumlah Epoch :100, 500, 1000, 2000, 5000  Nilai Learning Rate :0.0001, 0.001, 0.005, 0.01
 Jumlah Hidden Unit :20, 50, 100, 200, 300
Untuk setiap parameter akan dilakukan percobaan sebanyak 5 kali dan diambil hasil rata-ratanya, hal ini dilakukan karena bobot awal diinisialiasi secara acak, sehingga dihasilkan nilai yang tidak sama setiap percobaan, bisa saja ketika percobaan pertama baik tapi dipercobaan ke dua ternyata malah buruk.
Berikut parameter awal yang digunakan :
 Jumlah Pola Input
: 3
 Jumlah Epoch
: 100
 Learning Rate
: 0.001  Jumlah Hidden Unit
: 10
 Analisa Polan Input dan Jumlah Epoch
Prediksi time series pada Neural Network dapat dilakukan dengan menggunakan input berupa 2 series, 3 series, 4 series,  dan  sebagainya.  Jumlah  pola  time  series  merepresentasikan  pola  yang  akan  dipelajari  oleh  RNN.  Jika digunakan 3 series, berarti prediksi dilakukan dengan menggunakan 3 data sebelumnya,  yaitu (t-1), (t-2) dan (t-3) dan begitu juga untuk series yang lain[26]. Sebenarnya tidak ada aturan baku berapa jumlah pola input yang cocok dalam  suatu  prediksi  data  time  series.  Sehingga  biasanya  jumlah  pola  time  series  yang  digunakan  dalam  suatu arsitektur jaringan didapatkan melalui percobaan (trial error).
Jumlah epoch merepresentasikan lamanya proses pembelajaran yang dilakukan terhadap jaringan yang sedang diuji. Jumlah epoch menentukan kapan proses pembelajaran dihentikan. Semakin besar nilai jumlah epoch,maka semakin lama  pula  proses  pembelajaran  berlangsung.  Begitu  juga  sebaliknya.Jumlah  epoch  yang  terlalu  sedikit

## 6 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
mengakibatkan jaringan yang terbentuk bersifat terlalu general/umum.Artinya kemampuan jaringan dalam mengenali pola terlalu sedikit atau bahkan tidak ada sama sekali. Kondisi ini dinamakan overweight[27].

## TABEL I
Analisa Pola Input dan Jumlah Epoch
TABEL II Hasil Pengujian Learning Rate Pola Input Jumlah Epoch Learning Rate Hidden Unit MAPE Training (Average) MAPE Testing (Average) 3 100 0,0001 100 9,43% 9,09% 3 100 0,001 100 8,94% 9,02% 3 100 0,005 100 9,15% 9,03% 3 100 0,01 100 9,12% 9,03% Pola Input Jumlah Epoch  Learning Rate Hidden Unit MAPE Training (Average) MAPE Testing (Average) 1 100 0,001 100 9,77% 9,69% 2 100 0,001 100 9,13% 9,46% 3 100 0,001 100 8,93% 8,99% 4 100 0,001 100 8,60% 9,18% 5 100 0,001 100 8,02% 9,99% 1 500 0,001 100 9,45% 9,42% 2 500 0,001 100 8,92% 9,37% 3 500 0,001 100 8,31% 9,04% 4 500 0,001 100 6,20% 10,22% 5 500 0,001 100 3,36% 11,76% 1 1000 0,001 100 9,28% 9,23% 2 1000 0,001 100 9,01% 9,63% 3 1000 0,001 100 7,45% 9,51% 4 1000 0,001 100 3,70% 11,88% 5 1000 0,001 100 2,65% 12,02% 1 2000 0,001 100 9,23% 9,20% 2 2000 0,001 100 8,70% 9,51% 3 2000 0,001 100 6,47% 10,01% 4 2000 0,001 100 3,82% 12,29% 5 2000 0,001 100 2,37% 12,34% 1 5000 0,001 100 9,23% 9,14% 2 5000 0,001 100 8,70% 9,33% 3 5000 0,001 100 4,76% 11,20% 4 5000 0,001 100 2,33% 12,08% 5 5000 0,001 100 1,13% 12,38%

## TABEL III

## Hasil Pengujian Hidden Unit
Dari table di atas bisa disimpulkan bahwa parameter yang tepat adalah dengan nilai MAPE terkecil yaitu 8,98% dan dengan akurasi 91,02% adalah
 Jumlah Pola Input  :3
 Jumlah Epoch :100
 Nilai Learning Rate : 0.001
 Jumlah Hidden Unit :20

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode RNN dengan menggunakan parameter yang tepat yaitu
 Jumlah Pola Input  :3
 Jumlah Epoch :100
 Nilai Learning Rate : 0.001
 Jumlah Hidden Unit :20
dapat  memprediksi  harga  HRC  sangat  efektif  karena  bisa  menghasilkan  akurasi  yang  cukup  baik  yaitu 91,02%.Penentuan  tiap  parameter  dalam  RNN  sangat  menentukan  akurasi,  sehingga  sangat  penting  sekali  dalam penentuan  parameter  tersebut.Pengujian  menggunakan  data  training  dan  testing  selalu  menghasilkan  hasil  yang berbeda, terkadang pada data training akurasi bagus tetapi ketika di gunakan pada data testing akurasinya menjadi turun, ini biasa disebut dengan overfitting , dan juga sebaliknya yang biasa disebut underfitting , dengan penggunaaan parameter yang tepat bisa membantu mengatasi ketidak pastian harga di masa depan karena dengan model RNN ini bisa  memprediksi  harga  pada  masa  depan.Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  menggunakan  lebih  banyak feature dan juga menggunakan metode RNN yang lain seperti sliding window validation dan ditambahkan juga untuk sentimen analis tentang kondisi Coil dunia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  kepada  universitas  Siber  Asia  (UNSIA)  serta  dosen  pembimbing  yang  telah membantu  ataupun  memberikan  dukungan  terkait  dengan  penelitian  ini,  dan  tidak  lupa  terima  kasih  juga  atas dukungan segenap keluarga besar penulis, Sehingga penulis bisa menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. V. Luong and B. Sopranzetti, “Commodity markets intervention: Consequences of speculation, and informed trading,” Journal of Commodity Markets , vol. 26, 2022, doi: 10.1016/j.jcomm.2021.100192.
[2] Y.-W. Shyu and C.-C. Chang, “A Hybrid Model of MEMD and PSO-LSSVR for Steel Price Forecasting,” International Journal of Engineering and Management Research , vol. 12, no. 1, 2022, doi: 10.31033/ijemr.12.1.5.
Pola Input Epoch Learning Rate Hidden Unit MAPE Training (Average) MAPE Testing (Average) 3 100 0,001 20 9,10% 8,98% 3 100 0,001 50 8,95% 9,01% 3 100 0,001 100 8,90% 9,03% 3 100 0,001 200 8,99% 9,05% 3 100 0,001 300 8,93% 9,03%

## 8 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
[3] J.  Rekayasa et  al. ,  “Implementasi  Metode  Elman  Recurrent  Neural  Network  (ERNN)  Untuk  Prediksi  Harga  Saham Perbankan  Di  Indonesia,” Coding  Jurnal  Komputer  dan  Aplikasi ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  180–189,  Sep.  2023,  doi: 10.26418/CODING.V11I2.58068.
[4] F. Indra Sanjaya and D. Heksaputra, “Prediksi Rerata Harga Beras Tingkat Grosir Indonesia dengan Long Short Term Memory,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  163–174,  2020,  [Online].  Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[5] A.  Nilsen,  “Perbandingan  Model  RNN,  Model  LSTM,  dan  Model  GRU  dalam  Memprediksi  Harga  Saham-Saham LQ45,” Jurnal Statistika dan Aplikasinya , vol. 6, no. 1, 2022.
[6] S. R. Siregar and R. Widyasari, “PERAMALAN HARGA CRUDE OIL MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT- TERM  MEMORY  (LSTM)  DALAM  RECURRENT  NEURAL  NETWORK  (RNN),” Jurnal  Ilmiah  Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika , vol. 4, no. 3, 2023, doi: 10.46306/lb.v4i3.
[7] R.  A.  Juanda,  J.  Jondri,  and  A.  A.  Rohmawati,  “Prediksi  Harga  Bitcoin  Dengan  Menggunakan  Recurrent  Neural Network,” eProceedings  of  Engineering ,  vol.  5,  no.  2,  Aug.  2018,  Accessed:  Feb.  02,  2024.  [Online].  Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/6772
[8] I. H, “Netflix Stock Price Trend Prediction Using Recurrent Neural Network,” Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 8, no. 2, p. 97, Dec. 2022, doi: 10.24014/coreit.v8i2.16599.
[9] R.  B.  Radite  Putra  and  H.  Hendry,  “Multivariate  TIME  Series  Forecasting  Pada  Penjualan  Barang  Retail  Dengan Recurrent Neural Network,” Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika , vol. 7, no. 1, 2022, doi: 10.35314/isi.v7i1.2398.
[10] M. Abdul Dwiyanto Suyudi, E. C. Djamal, and A. Maspupah, “Prediksi Harga Saham menggunakan Metode Recurrent Neural Network,” 2019.
[11] J. Cahyani, S. Mujahidin, and T. P. Fiqar, “Implementasi Metode Long Short Term Memory (LSTM) untuk Memprediksi Harga Bahan Pokok Nasional,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN) , vol. 11, no. 2, p. 346, Jul. 2023, doi: 10.26418/justin.v11i2.57395.
[12] R.  Merdiansah et  al. , “Perbandingan  Kinerja  Model  RNN, LSTM, dan BLSTM  dalam  Memprediksi Jumlah Gempa Bulanan  di  Indonesia,” Jurnal  Penelitian  Rumpun  Ilmu  Teknik  (JUPRIT) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  262–277,  2024,  doi: 10.55606/juprit.v3i1.3466.
[13] A. Arfan and L. ETP, “Perbandingan Algoritma Long Short-Term Memory dengan SVR Pada Prediksi Harga Saham di Indonesia,” PETIR , vol. 13, no. 1, pp. 33–43, Mar. 2020, doi: 10.33322/PETIR.V13I1.858.
[14] V. Vivii, “Aplikasi SistemPakar Diagnosa Penyakit Miopi Dengan Metode Forward Chaining,” JEKIN - Jurnal Teknik Informatika , vol. 1, no. 3, pp. 1–9, Jun. 2023, doi: 10.58794/jekin.v1i3.352.
[15] D. M. Gunarto, S. Sa’adah, and D. Q. Utama, “Predicting Cryptocurrency Price Using RNN and LSTM Method,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 12, no. 1, pp. 1–8, Mar. 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1554.
[16] Moch Farryz Rizkilloh and Sri Widiyanesti, “Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM),” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 25–31, Feb. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3630.
[17] M. R. Pahlawan, A. Djunaidy, and R. A. Vinarti, “Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model Hibrida Recurrent Neural Network Dan Genetic Algorithm,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 9, no. 4, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.
[18] A. Nada, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anemia Menggunakan Metode Forward Chaining,” JEKIN - Jurnal Teknik Informatika , vol. 1, no. 3, pp. 10–19, Jun. 2023, doi: 10.58794/jekin.v1i3.356.
[19] R.  A.  P.  REGI,  “Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Obesitas  pada  anak  dengan  menggunakan  metode  Backward Chaining,” JEKIN - Jurnal Teknik Informatika , vol. 1, no. 2, pp. 13–21, Jun. 2023, doi: 10.58794/jekin.v1i2.214.
[20] H. Surya Pratama, M. Putri, M. Roby, and S. H. Tusakdiyah, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Laptop Atau Komputer Menggunakan Metode Forward Chaining,” JEKIN - Jurnal Teknik Informatika , vol. 2, no. 1, pp. 16–23, Jun. 2022, doi: 10.58794/jekin.v2i1.100.
[21] Julianto,  “ANALISIS  INVESTASI  DALAM  MEMPREDIKSI  PERGERAKAN  HARGA  BITCOIN  DENGAN MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK PADA PLATFORM INDODAX,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 8, no. 2, pp. 136–147, 2022.
[22] S. Zahara and M. Bahril Ilmiddafiq, “Prediksi Indeks Harga Konsumen Menggunakan Metode Long Short Term Memory (LSTM) Berbasis Cloud Computing,” JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 1, no. 3, pp. 357–363, 2021.
[23] R.  Bagaskara  Radite  Putra,  “Multivariate  Time  Series  Forecasting  pada  Penjualan  Barang  Retail  dengan  Recurrent Neural Network,” JURNAL INOVTEK POLBENG - SERI INFORMATIKA , vol. 7, no. 1, p. 2022, 2022.
[24] D.  Tarkus,  S.  R.  U.  A.  Sompie,  and  A.  Jacobus,  “Implementasi  Metode  Recurrent  Neural  Network  pada Pengklasifikasian Kualitas Telur Puyuh,” Jurnal Teknik Informatika , vol. 15, no. 2, pp. 137–144, 2020.
[25] S. H. Noh, “Analysis of gradient vanishing of RNNs and performance comparison,” Information (Switzerland) , vol. 12, no. 11, 2021, doi: 10.3390/info12110442.
[26] R.  Alroobaea,  “Sentiment  Analysis  on  Amazon  Product  Reviews  using  the  Recurrent  Neural  Network  (RNN),” International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications ,  vol.  13,  no.  4,  2022,  doi: 10.14569/IJACSA.2022.0130437.
[27] J. Wang, X. Li, J. Li, Q. Sun, and H. Wang, “NGCU: A New RNN Model for Time-Series Data Prediction,” Big Data Research , vol. 27, 2022, doi: 10.1016/j.bdr.2021.100296.