## PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN) DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM): STUDI KASUS PREDIKSI KEMACETAN LALU LINTAS JARINGAN PT XYZ
Silmy Sephia Nurashila 1) , Faqih Hamami 2) , Tien Fabrianti Kusumasari 3)
1. Telkom University, Indonesia
2. Telkom University, Indonesia
3. Telkom University, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Kemacetan Jaringan; Prediksi; Deep Learning; RNN; LSTM.
Keywords: Network Congestion; Prediction; Deep Learning; RNN; LSTM.
Article history: Received 12 April 2023 Revised 26 April 2023 Accepted 10 May 2023 Available online 1 September 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i3.3961
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: silmysephia@student.telkomuniversity.ac.id
Peningkatan  perkembangan  teknologi  sebanding  dengan  peningkatan penggunaan internet. Kualitas jaringan internet di Indonesia yang masih rendah  dengan  peningkatan  penggunaan  jaringan yang  terus  bertambah menyebabkan kemungkinan terjadinya kemacetan jaringan lebih tinggi. Penggunaan  internet  yang  tinggi  menyebabkan  seringkali  terjadi  ke- macetan  jaringan  yang  menyebabkan  penurunan  kualitas  dan  performa jaringan. Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi lalu lintas jaringan. Terdapat  beberapa  model  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  prediksi  dan  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai  per- bandingan performa dari model Long Short-Term Memory (LSTM) dan Recurrent  Neural  Network  (RNN).  Dari  hasil  perbadingan  diperoleh bahwa  LSTM  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  dalam  performa  dengan mendapatkan  nilai  akurasi  R-Squard  sebesar  99.2%  jika  debandingkan dengan  model  dengan  algoritma  RNN  yang  memiliki  nilai  akurasi  R- Squard sebesar 99,1%. Manfaat  dari  penelitian ini  yaitu untuk  menguji performa  dari  model  LSTM  dan  RNN  terhadap  dataset  PT  XYZ. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  referensi  kepada  pengem- bang  model  Deep  Learning  untuk  pengembangan  kedepannya  agar mendapatkan hasil yang lebih baik.

## ABSTRACT
The increase in technological development is proportional to the increase in internet usage. The internet network quality in Indonesia still needs to improve, with increasing network usage increasing, causing a higher pos- sibility of network congestion. High internet usage causes frequent net- work congestion, which causes a decrease in network quality and perfor- mance. In this study, network traffic prediction will be carried out. Sev- eral algorithm models can be used to make predictions, and this research will  discuss  the  performance  comparison  of  the  Long  Short-Term Memory (LSTM) and Recurrent  Neural Network (RNN) models. From the comparison results, it is found that LSTM has a higher value in per- formance by obtaining an R-Squard accuracy value of 99.2% compared to the model with the RNN algorithm, which has an R-Squard accuracy value of 99.1%. The benefit of this research is to test the performance of the LSTM and RNN models on the PT XYZ dataset. This research is ex- pected to reference Deep Learning model developers for future develop- ment to get better results.

## I. P ENDAHULUAN
AAT ini, teknologi dan internet menjadi prestise dan indikator kemajuan suatu negara[1]. Ookla selaku situs yang  menyediakan  pengujian  kecepatan  internet,  menunjukkan  bahwa  kecepatan  internet  Indonesia  yaitu sebesar  15,82  Mbps  untuk  median  mobile  internet  dan  20,13  Mbps  untuk  median  fixed  internet.  Dengan internet Indonesia saat ini, Indonesia menduduki peringkat 112 untuk mobile internet dan peringkat 123 untuk fixed internet  [2].  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kualitas  jaringan  internet  di  Indonesia  masih  rendah.  Kecepatan koneksi  internet  yang  rendah  dapat  menyebabkan  berbagai  masalah  kegagalan  dalam  penggunaan  jaringan  [3]. Kemacetan jaringan merupakan salah satu bentuk dari kegagalan jaringan [3]. Hal ini dapat menurunkan kualitas S
layanan  jaringan  sehingga  mengakibatkan  delay  antrian,  pemblokiran  koneksi,  throughput  rendah,  kehilangan paket, dan jaringan yang lambat [4].
Banyak  implementasi  dan  penelitian  mengenai  kemacetan  jaringan  saat  ini.  Salah  satu  penelitian  yang  telah dilakukan  adalah  melakukan  prediksi  kemacetan  jaringan  menggunakan  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  [5]. Selain  itu, penilitian  lainnya  menggunakan  Deep  Neural  Network  (DNN)  dalam  melakukan prediksi  kemacetan internet yang menghasilkan nilai error RSME dan MAE yang cukup baik [6].
Kegagalan pada jaringan sangat sulit diperdiksi karena memiliki sifat yang dinamis, karena itu menjaga kualitas dan stabilitas jaringan untuk tetap berada pada kondisi yang baik merupakan hal penting  [3]. Terdapat beberapa kelebihan  penerapan  prediksi  kemacetan  jaringan  diantaranya  dengan  menjaga  kualitas  jaringan  internet  dari kegagalan jaringan sangat berpengaruh pada performa organisasi atau perusahaan, terutama perusahaan yang setiap harinya mengandalkan jaringan internet untuk seluruh proses bisnis. Selain itu, kemampuan untuk secara akurat memprediksi  kegagalan  pada  jaringan  komputer  dapat  membantu  meminimalkan  biaya  administrasi  perusahaan [3].
Terdapat beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi. Beberapa algoritma yang dapat digunakan  adalah  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  [5]  dan  Long  Short-Term  Memory  [7].  Penelitian  prediksi terhadap  kemacetan  internet  menggunakan  algoritma  RNN  mengasilkan  nilai  estimasi  error  yang  relative  lebih rendah daripada menggunakan ARIMA dengan nilai error MAE RNN yaitu [5]. Prediksi menggunakan algoritma LSTM terhadap kemacetan interne menghasilkan nilai error RSME sebesar 14.88 dan nilai error MAE sebesar 7.29 [6].
Nilai  error  dan  performance  dari  model  yang  disebutkan  sebelumnya  juga  bergantung  pada  dataset  yang digunakan. Hal ini disebabkan karena pada penelitian sebelumnya menyatakan bahwa prediksi kemacetan jaringan yang  dilakukan  dapat  menggunakan  dataset  yang  lebih  umum  [6].  Dari  pernyataan  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  setiap  nilai  error  dan  performa  model  yang  dihasilkan  memiliki  perbedaan  sesuai  dengan  dataset  yang digunakan. Pada paper ini penulis akan melakukan perbandingan performa model RNN dan LSTM khususnya pada dataset lalu lintas jaringan PT XYZ. Pengujian akan dilakukan dengan melakukan pengujian performa pada setiap model  dan  selanjutnya  akan  dihitung  Root  Mean  Square  Error  (RMSE) dan  Mean  Absolute  Error  (MAE)  yang digunakan untuk evaluasi kinerja prediksi [6].

## II. T INJAUAN L ITERATUR
A. Deep Learning
Deep learning merupakan teknik pembejaran yang diperkenalkan oleh Geoffrey Hinton sejak tahun 2006 yang memiliki kemampuan feature engineering yang dapat melakukan rekayasa fitur secara otomatis dan dapat mem- berikan peningkatan akurasi yang sebanding dengan penambahan jumlah data [8]. Deep Learning adalah salah satu cabang  Machine  Learning  (ML)  yang  menggunakan  Deep  Neural  Network  untuk  menyelesaikan  permasalahan pada domain Machine Learning [9]. Gambar 1 merupakan arsitektur umum dari Deep Learning.

## Gambar 1 Arsitektur Deep Learning [9]
Gambar 1 merupakan arsitektur utama dari Deep Learning adalah terdapat 3 layer utama yaitu, input layer, hid- den layer, dan output layer. Pada Deep Learning terdapat komponen yang  dinamakan fungsi aktivasi. Fungsi ini memiliki tugas untuk membantu memahami pola-pola kompleks pada data. Fungsi aktivasi ini sangat dibutuhkan oleh Deep Learning yang memiliki banyak lapisan neuron yang terdiri dari node yang digunakan untuk klasifikasi dan prediksi data. Jika fungsi aktivasi tidak digunakan dalam jaringan saraf yang ada pada Neural Network maka
sinyal keluaran hanya akan menjadi fungsi linier sederhana yang hanya merupakan polinomial berderajat satu [10]. Terdapat beberapa jenis fungsi aktivasi, diantaranya sebagai berikut.
1) Fungsi Aktivasi Sigmoid
Fungsi aktivasi sigmoid ini adalah fungsi aktivasi yang paling banyak digunakan karena merupakan fungsi non- linear. Fungsi sigmoid mengubah nilai yang masuk menjadi dalam rentang 0 hingga 1.
2) Fungsi Aktivasi Tanh
Fungsi aktivasi tanh adalah fungsi yang nilainya berkisar antara -1 hingga 1. Dibandingkan dengan fungsi sig- moid, gradien fungsi tanh lebih curam [10].
3) Fungsi Aktivasi Rectified Liner Unit (RelU)
Fungsi aktivasi Rectified Liner Unit atau RelU adalah aktivasi non-linear yang banyak digunakan dalam neu- ral network. Kelebihan dari fungsi aktivasi ReLU adalah bahwa semua neuron tidak diaktifkan secara bersa- maan. Ini menyiratkan bahwa neuron akan dinonaktifkan hanya ketika keluaran transformasi linier adalah nol [10].

## B. Recurrent Neural Network
Recurrent  Neural  Network  (RNN)  merupakan  salah  satu  jenis  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  berbasis pengolahan  informasi  dari  sebuah  data  dan  merupakan  algoritma  deep  learning.  RNN  menyimpan  pola-pola informasi masa lalu dengan melakukan perulangan di dalam arsitekturnya agar dapat membuat informasi tersebut tetap tersimpan. RNN merupakan pengembangan dari Jaringan Saraf Tiruan (JST) dan arsitekturnya mirip dengan Multilayer Perceptron (MLP).
Pada dasarnya Recurrent Neural Network (RNN) memiliki parameter yang sama dengan neural network biasa, yang membedakan adalah konsep dari RNN itu sendiri. Recurrent Neural Network (RNN) menjadikan hidden layer sebelumnya  sebagai  input  di  proses  selanjutnya.  Hidden  layer  sebelumnya  menyimpan  informasi  dari  proses ekstraksi fitur di awal sehingga saat hidden layer dijadikan input untuk proses selanjutnya itu menyimpan memory (ingatan) dari input sebelumnya [11].
Gambar 2 memperlihatkan proses RNN sebelum dan setelah dibuka (unrolled) ke jaringan penuh. 𝑋 𝑡 merupakan input pada waktu t dan ℎ 𝑡 adalah output dari proses RNN.  Saat proses RNN dibuka, jaringan penuh akan terlihat seluruhnya secara lengkap. Proses RNN diawali dengan mengambil 𝑋 0 dari input dan kemudian menghasilkan ℎ 0 yang bersamaan dengan masuknya 𝑋 1 sebagai input untuk langkah selanjutnya. Jadi, ℎ 0 dan 𝑋 1 adalah input untuk langkah selanjutnya dan seterusnya. Dengan cara inilah RNN mengingat konteks saat melakukan pelatihan [12].
Gambar 2 Arsitektur Recurrent Neural Network (RNN) [13]
RNN  selalu  melakukan  tugas  yang  sama  secara  berurutan,  hasil  dari  RNN  bergantung  pada  perhitungan sebelumnya [12].
C. Long Short-Term Memory (LSTM)
Long Short-Term Memory (LSTM) merupakan sebuah evolusi dari arsitektur Recurrent Neural Network (RNN), dimana  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Hochreiter  &  Schmidhuber  [7].  Long  Short-Term  Memory  (LSTM) memiliki kelebihan daripada sekedar Recurrent Neural Network (RNN) biasa, yaitu adanya arsitektur mengingat dan  melupakan  output  yang  akan  diproses  kembali  menjadi  input  dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengolah informasi  lebih  akurat  [7].  Selain  itu,  kemampuan  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  yang  kedua  adalah menyimpan error yang terjadi saat back propagation agar error tidak meningkat. [14].
Gambar 3 Arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM) [13]
Gambar 3 merupakan arsitektur umum dari Long Short-Term Memory (LSTM) terdiri dari 3 gate, yaitu forget gate,  input  gate,  dan  output  gate  [15].  Forget  gate  adalah  tempat  untuk  menentukan  informasi  mana  yang  akan dihapus menggunakan fungsi aktivasi sigmoid. Jika keluarannya 1, semua data disimpan dan jika keluarannya 0, semua data dibuang [7], [12]. Adapun rumus forget gate didefinisikan sebagai persamaan (1) berikut.
𝐹 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑓 × [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝑓 ) (1)
Dengan 𝑊 𝑓 = bobot dari forget gate, 𝑊 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 = keadaan sebelumnya atau keadaan pada waktu t-1, 𝑏 𝑓 = bias dari forget fate, dan 𝜎 = fungsi aktivasi sigmoid.
Pada input gate terdapat dua gates yang akan dilaksanakan [7]. Fungsi sigmoid memutuskan nilai mana yang akan melewati  0,1.  dan  fungsi  tanh  memberi  bobot  pada  nilai-nilai  yang  diteruskan  untuk  menentukan  tingkat kepentingannya mulai dari -1 hingga 1 [12]. Adapun rumus input gate didefinisikan sebagai persamaan (2) dan (3) berikut.
𝑖 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑖 × [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝑖 ) (2)
𝐶 𝑡 =  𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑊 𝑐 × [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝐶 ) (3)
Dengan 𝑊 𝑖 = bobot dari input gate, 𝑊 𝐶 = bobot pada cell state.
Output gate menghasilkan output setelah memory cell melewati forget gate dan input gate [7]. Pada output gate memiliki dua alur yang diimplementasikan, pertama diputuskan bagian mana dari sel memori yang diberikan oleh fungsi  aktivasi  sigmoid  dan  mana  yang  akan  diputuskan  yang  akan  diberikan  fungsi  aktivasi  tanh  [16].  Fungsi sigmoid  memutuskan nilai  mana  yang  akan melewati  0,1. dan  fungsi  tanh memberi  bobot  pada  nilai-nilai  yang dilewatkan  menentukan  tingkat  kepentingannya  mulai  dari  -1  hingga  1  dan  dikalikan  dengan  keluaran  sigmoid [12]. Adapun rumus output gate dapat didefinisikan sebagai persamaan (4) dan (5) berikut.
𝑂 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑜 × [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝑜 ) (4)
ℎ 𝑡 =   𝑂 𝑡 × 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝐶 𝑡 ) (5)
Dengan 𝑊 𝑜 = bobot dari output gate.
D. Metric Evaluation
Metric evaluasi digunakan untuk mengukur kesesuaian antara data yang yang sudah ada dengan data yang di prediksi. Ketepatan prediksi adalah suatu hal yang penting untuk peramalan [17]. Adapun uraian dari beberapa perhitungan performa prediksi, sebagai berikut.
1) Mean Absolute Error (MAE)
Mean Absolute Error (MAE) merupakan rata-rata nilai kesalahan yang bernilai mutlak positif dari jumlah data. MAE dapat didefinisikan dengan persamaan (6) berikut.
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑒 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (6)
Hal tersebut bertujuan untuk mengantisipasi kesalahan atau error yang bernilai negatif, sehingga dapat menen- tukan nilai rata-rata kesalahan secara tepat [17]. Dimana 𝑒 𝑖 merupakan rata-rata nilai kesalahan dan n merupakan banyaknya data.
2) Root Mean Square Error (RMSE)
Root Mean Square Error (RMSE) adalah  cara mengukur kesalahan suatu model dalam memprediksi. RMSE secara formal didefinisikan sebagai persamaan (7) berikut.
𝑅𝑆𝑀𝐸 = √ ∑ (𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (7)
Diman 𝑋 𝑡 merupakan  data  actual  pada  waktu  t, 𝐹 𝑡 merupakan nilai  prediksi  pada waktu  t, dan  n  merupakan banyak data.
3) R-Squared
R-Squared mengukur seberapa cocok garis prediksi dengan data yang ada. R-Squared dapat diartikan sebagai persentase varian dalam variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh model dan digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat [18]. R-Squared dapat didefinisi- kan sebagai persamaan (8) berikut.
𝑅 2 = 1 − ∑ (𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑌 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑖=1 (8)
Dimana 𝑋 𝑡 merupakan data actual pada waktu t, 𝐹 𝑡 merupakan nilai prediksi pada waktu t, 𝑌 𝑡 merupakan nilai rata-rata data pada waktu t, dan n merupakan banyak data.

## III. M ETODELOGI
Penelitian ini menggunakan metode komparatif dengan membandingkan performa antara dua algoritma yang ada pada Deep Learning yaitu Recurrent Neural Network (RNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM). Pada Gambar 4 menjelaskan metode peneliti dalam melakukan perbandingan akurasi model yang ada pada prediksi menggunakan Deep Learning, metode yang digunakan adalah dengan modifikasi CRISP-DM. Metodelogi penelitian ini terdiri dari business understanding, data understanding, data pre-processing, modeling, dan testing & evaluation.

## Gambar 4 Tahapan Penelitian

## A. Business Understanding
Fase pertama merupakan pemahaman bisnis (business understanding), fase ini merupakan fase untuk mengenali permasalahan  dan  melakukan  analisis  kebutuhan  perusahaan  dalam  studi  kasus,  menganalisis  business  rules perusahaan,  dan  tahap  pengumpulan  data.  Pada  fase  juga  ini  merupakan  tahap  dari  identifikasi  masalah  serta gambaran solusi yang akan dilakukan. Permasalahan dan kebutuhan perusahaan nantinya akan diterjemahkan ke dalam rancangan model prediksi yang akan dibangun. Selain itu, pada fase ini dilakukan analisis terhadap business rules perusahaan yang menjadi batasan dan aturan dalam melakukan pembangunan model dan dilakukannya proses pengumpulan data. Setelah itu dilanjutkan dengan fase berikutnya yaitu fase pemahaman data (data understanding).
B. Data Understanding
Fase data understanding merupakan fase kedua pada penelitian ini. Fase ini berfokus pada analisis terhadap data yang didapatkan dan memeriksa data sehingga dapat mengidentifikasi masalah pada data. Tahapan ini juga menjadi pondasi untuk dapat mengetahui nilai-nilai yang hilang, outlier, dan distribusi pada data yang akan digunakan.
Pada penelitian ini, untuk proses pengumpulan data dilakukan secara wawancara dengan pihak perusahaan PT XYZ. Teknik wawancara yang dilakukan adalah dengan teknik wawancara tidak terstruktur. Wawancara dilakukan beberapa kali, dimulai dari tahapan mengenal karakteristik data, jenis data, dan struktur data hingga dilakukannya tanda  tangan  perjanjian  kebijakan  privasi  data  perusahaan.  Dari  hasil  wawancara  tersebut  peneliti  mendapatkan dataset yang dibutuhkan untuk penelitian ini.
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data traffic network element yang diambil melalui Multi Router Traffic Grapher (MRTG) PT XYZ yang tercatat mulai dari Januari 2022 sampai dengan Oktober 2022. Pada dataset traffic network element terdiri dari beberapa kolom, yaitu kolom id, dt (datetime), inbound, dan outbound seperti terlihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Deskripsi Dataset Traffic Network Element PT XYZ
No Nama Kolom Tipe Data Deskripsi 1. id Integer Merupakan kolom yang merepresentasikan identitas data pada PT XYZ. 2. dt Object Merupakan kolom yang menyimpan data tanggal dan waktu penggunaan jaringan inbound dan outbound.
3. inbound Integer
Merupakan kolom yang menunjukkan jumlah penggunaan jaringan in- bound dalam satuan bits di PT XYZ. 4. outbound Integer Merupakan kolom yang menunjukkan jumlah penggunaan jaringan out- bound dalam satuan bits di PT XYZ.
5 capacity Integer
Merupakan kolom kapasitas maksimal penggunaan jaringan di PT XYZ.
Pada  Tabel  2  terlihat  bahwa  data  yang  tercatatat  pada  dataset  traffic  network  element  adalah  data  jaringan inbound, outbound, dan capacity setiap 5 menit di PT XYZ dalam satuan data bits.
Tabel 2 Sample Dataset Traffic Network Element PT XYZ id dt inbound outbound capacity 7 2022-04-13 02:50:00 8.407706e+09 2.433980e+09 1.000000e+11 7 2022-04-13 02:55:00 7.930997e+09 2.308914e+09 1.000000e+11 7 2022-04-13 03:00:00 7.879706e+09 2.429166e+09 1.000000e+11 7 2022-04-13 03:05:00 7.876626e+09 2.435341e+09 1.000000e+11 7 2022-04-15 03:10:00 7.414139e+09 2.472385e+09 1.000000e+11

## C. Data Pre-Processing
Fase persiapan data (data preprocessing) ini dilakukan untuk memastikan data yang ada merupakan data yang siap diproses guna menghasilkan model yang berkualitas. Pada Gambar 5 terlihat bahwa fase ini terdapat beberapa hal yang dilakukan, yaitu cleaning pada data, melakukan split data untuk data train dan data test, serta melakukan scaling data agar dapat sesuai dengan business rules yang menjadi persyaratan untuk studi kasus dan siap digunakan untuk proses pemodelan.
Gambar 5 Proses Data Pre-Processing

## D. Modeling
Setelah data telah siap, selanjutnya akan masuk ke fase berikutnya yaitu fase pembuatan model (modeling) yang merupakan inti proses dari penelitian ini. Model yang dibangun akan menggunakan algoritma Recurrent Neural Network (RNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) sesuai dengan alur yang terlihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Alur Model Prediksi
Model  ini  akan  berisikan  input  layer,  hidden  layer,  dan  output  layer  sesuai  arsitektur  model  dan  dengan menggunakan parameter-parameter dari untuk memaksimalkan hasil model yang dibangun. Gambar 6 merupakan arsitektur model yang akan dirancang.

## Gambar 7 Arsitektur Model
Model LSTM yang digunakan dalam penelitian ini adalah model dengan 1 input layer, 4 hidden layer LSTM, 1 output layer. Input layer berfungsi sebagai gerbang awal dari proses model dan tempat untuk menampung data awal
yang  masuk.  Hidden  layer  LSTM  untuk  meneliti  dan  mengklasifikasikan  data  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi. Dan yang terakhir output layer yang menjadi keluaran dari model. Pada setiap hidden layer juga dilakukan droupout  pada  unit  neuron  yang  berfungsi  untuk  menon-aktifkan  neuron,  dropout  ini  juga  berfungsi  mencegah terjadinya overfitting pada model dan mempercepat proses belajar model.
Isialisasi parameter pada penelitian yang dilakukan di antaranya adalah rasio data, unit neuron, epoch dan batch size. Berikut inisialisasi parameter yang digunakan saat melatih model.
Tabel 3 Inisialisasi Parameter Model No Parameter LSTM Jumlah 1. Rasio Data 80:20 2. Unit neuron 75 3. Epoch 25 4. Optimizer Adam 5. Batch size 64

## E. Testing dan Evaluasi
Setelah itu, model yang dibangun akan dilakukan testing dan evaluasi di fase yang terakhir. Testing berfokus pada  melakukan  pengujian  data  dan  uji  performa  terhadap  model  yang  telah  dibangun.  Dan  proses  evaluasi  ini ditujukan untuk memberikan perbandingan hasil akurasi yang dilakukan berdasarkan parameter model yang sudah ditentukan  sebelumnya.  Mean  Absolute  Error  (MAE)  menggunakan  persamaan  (6),  Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  menggunakan  persamaan  (7)  dan  R-Squared  menggunakan  persamaan  (8)  akan  diimplementasikan sebagai  evaluasi  pada  penelitian  ini.  Metode-metode  ini  dipilih  karena  hasil  diberikan  berupa  nilai  error  dan performa dari model yang dibagun mampu mengidentifikasi data yang relevan, sehingga dapat membantu dalam menyimpulkan akurasi dari model.

## IV. HA SIL DAN P EMBAHASAN

## A. Proses Pre-Processing Data
Terdapat beberapa tahap yang dilakukan pada proses data pre-processing, adapun tahapan-tahapan tersebut se- bagai berikut.
1) Membuat kolom baru yaitu kolom “trafik”. Kolom trafik adalah kolom yang menyimpan nilai yang didapatkan dari  nilai  tertinggi  (maximum)  anatara  kolom  inbound  atau  outbound.  Data  juga  diurutkan  berdasarkan datetime. Hasil dari tahap ini, data akan terlihat seperti pada Tabel 4.
Tabel 4 Kolom Trafik Ditambahkan pada Dataset
id dt inbound outbound capacity trafik
7 2022-04-13 02:50:00  8.407706e+09  2.433980e+09  1.000000e+11  8.407706e+09
7 2022-04-13 02:55:00  7.930997e+09  2.308914e+09  1.000000e+11  7.930997e+09
7 2022-04-13 03:00:00  7.879706e+09  2.429166e+09  1.000000e+11  7.879706e+09
7 2022-04-13 03:05:00  7.876626e+09  2.435341e+09  1.000000e+11  7.876626e+09
7 2022-04-15 03:10:00  7.414139e+09  2.472385e+09  1.000000e+11  7.414139e+09
2) Kolom “dt” menggunakan format tanggal. Memastikan format tanggal sesuai dengan format yang digunakan yaitu “%Y-%m-%d %H:%M:%S”.
3) Memastikan data yang digunakan adalah data dari tanggal 1 Januari 2022 sampai dengan 31 Oktober 2022.
4) Mengisi  missing  value.  Data  NaN  akan  diisi  secara  otomatis  menggunakan  metode  interpolasi.  Interpolasi adalah proses menebak nilai dari data NaN dengan memperhatikan data lain yang ada pada dataset.
5) Memastikan tidak ada data yang terduplikasi dengan menggunakan fungsi “drop_duplicates” dan mengurut- kan data berdasarkan kolom “dt”.
6) Dilanjutkan  dengan  memilih  kolom-kolom  yang  akan  digunakan  untuk  fase  modeling,  yaitu  kolom  id,  dt, trafik, dan capacity. Hasil dari tahap ini, data akan terlihat seperti pada Tabel 5.
Tabel 5 Drop Kolom Inbound dan Outbound id dt capacity trafik 7 2022-04-13 02:50:00 8.407706e+09 1.000000e+11 7 2022-04-13 02:55:00 7.930997e+09 1.000000e+11 7 2022-04-13 03:00:00 7.879706e+09 1.000000e+11 7 2022-04-13 03:05:00 7.876626e+09 1.000000e+11 7 2022-04-15 03:10:00 7.414139e+09 1.000000e+11
7) Membuat kolom “occupancy”. Kolom ini berisikan nilai dari pembagian antara kolom “trafik” dengan kolom “capasity”. Data occupancy ini juga yang akan menjadi input dari model yang dilakukan pada penelitian.
occupancy = trafik capacity x100 (9)
Hasil dari tahap ini, data akan terlihat seperti pada Tabel 6.
Tabel 6 Kolom Occupancy Ditambahkan pada Dataset dt  id capacity trafik  occupancy(%) 2022-01-01 00:00:00 7  1.686599e+10  1.000000e+11 16.865989 2022-01-01 00:05:00 7  1.754626e+10  1.000000e+11 17.546259 2022-01-01 00:10:00 7  1.762915e+10  1.000000e+11 17.629151 2022-01-01 00:15:00 7  1.709390e+10  1.000000e+11 17.093898 2022-01-01 00:20:00 7  1.664540e+10  1.000000e+11 16.645397
8) Sebelum membuat perancangan model, dilakukan split data guna membagi data manjadi 2 bagian, yaitu men- jadi data train dan data test.
9) Melakukan scaling pada data, yang bertujuan agar tahan terhadap pencilan data (outliers).

## B. Proses Pelatihan Model
Data yang sudah dibersihkan saat tahap pre-processing selanjutnya dimasukan kedalam tahap pelatihan model. Proses pelatihan model terus berulang sebanyak jumlah epoch yang telah ditentukan. Berikut pemisalan kalkulasi pada algoritma dari model.
Diketahui input dari data untuk model sebagai berikut: ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 =  16.86
Diketahui pemisalan nilai bobot sebagi berikut: 𝑊 𝑓 = 0.57 𝑏 𝑓 = 0.2 𝑊 𝑖 = 0.63 𝑏 𝑖 = 0.1 𝑊 𝑐 = 0.51 𝑏 𝑐 = 0 𝑊 𝑜 = 0.68 𝑏 𝑜 = 0.05
Berdasarkan fungsi matematis pada persamaan (1), maka hasil forget gate di waktu t adalah sebagai berikut. 𝐹 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑓 × [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝑓 )
𝐹 𝑡 =  𝜎(0.57 𝑥 16.86  +  0.2) 𝐹 𝑡 =  𝜎(9,6102  +  0.2) 𝐹 𝑡 =  𝜎(9,8102) 𝐹 𝑡 =  0.9999451141446952
Berdasarkan fungsi matematis pada persamaan (2) dan (3), maka hasil input gate di waktu t adalah sebagai berikut 𝑖 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑖 × [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝑖 ) 𝑖 𝑡 = 𝜎(0.63 × 16.86 + 0.1) 𝑖 𝑡 = 𝜎(10,6218 + 0.1) 𝑖 𝑡 = 𝜎(10,7218) 𝑖 𝑡 = 0.9999779417099014
𝐶 𝑡 =  𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑊 𝑐 × [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝐶 ) 𝐶 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ(0.51 × 16.86 + 0) 𝐶 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ(10,6218 + 0)
𝐶 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ(8.5986 + 0) 𝐶 𝑡 =  0.9999999932
Berdasarkan fungsi matematis pada persamaan (4), maka hasil output gate di waktu t adalah sebagai berikut 𝑂 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑜 × [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝑜 ) 𝑂 𝑡 = 𝜎(0.68 × 16.86 + 0.05)
𝑂 𝑡 = 𝜎(11.4648 + 0.05)
𝑂 𝑡 = 𝜎(11.5148) 𝑂 𝑡 =  0.9999900188274167
Berdasarkan fungsi matematis pada persamaan (5), maka hasil di waktu t adalah sebagai berikut ℎ 𝑡 =   𝑂 𝑡 × 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝐶 𝑡 ) ℎ 𝑡 =  0.9999900188274167 × 𝑡𝑎𝑛ℎ(0.9999999932) ℎ 𝑡 =  0.9999900188274167 × 0.7615941531 ℎ 𝑡 =  0.7615865515

## C. Hasil Training dan Test
Penelitian ini memiliki tujuan untuk melakukan perbandingan performa model Recurrent Neural Network (RNN) dan  Long Short-Term  Memory  (LSTM)  yang  ada  pada  Deep  Learning  dengan  menggunakan  dataset  lalu  lintas jaringan PT XYZ. Output dari penelitian ini adalah perbandingan performa dari setiap model. Percobaan dilakukan beberapa kali dengan mencoba parameter model RNN dan LSTM.
Proses training disajikan dalam bentuk grafik pada Gambar 8 dan Gambar 9, dimana rata-rata loss berbanding dengan berapa kali epoch yang dilakukan.
Gambar 8 Grafik Loss Training Model LSTM

## Gambar 9 Grafik Loss Training RNN
Tabel 7 menunjukkan performa prediksi dari algoritma model RNN dan LSTM, yang berbeda adalah parameter pengujian yang dilakukan. Model dengan performa terbaik ditandai dengan huruf tebal.
Tabel 7 Performa Pengujian Model
Model MAE RMSE R-Squard Score LSTM 0.70780 1.39910 0.99263 / 99.2% RNN 0.77640 1.51019 0.99142 / 99.1%
Setelah  dilakukan  pengujian,  diperoleh  hasil  performance  metric  dari  kedua  model.  Untuk  model  LSTM didapatkan hasil nilai error MAE sebesar 0.70780, nilai error RMSE sebesar 1.39910 dengan nilai akurasi S-Squard sebesar  0.99263  atau  sekitar  99.2%.  Dan  untuk  model  RNN  didapatkan hasil  nilai  error  MAE  sebesar  0.77640, nilai error RMSE sebesar 1.51019 dengan nilai akurasi R-Squard sebesar 0.99142 atau sekitar 99.1%. Selanjutnya  hasil  perhitungan  tersebut  akan  digambarkan  dalam  bentuk  diagram  batang.  Gambar  10  adalah perbandingan hasil perhitungan nilai  error dan niali R-Squared diatas, dapat dilihat pada diagram batang bahwa secara umum model dengan algoritma LSTM dan model dengan algoritma RNN tersebut memiliki nilai error yang cukup baik dan tidak memperlihatkan perbedaan yang begitu signifikan dari kedua model. Namun, model LSTM memiliki nilai error yang lebih rendah dan nilai R-Squard yang lebih tinggi dibandingkan dengan model RNN.
Gambar 10 Diagram Perbandingan Error Performa dan Akurasi Model
Dari pengujian yang dilakukan terhadap dataset didapatkan grafik perbadingan antara data test dengan model LSTM dan model RNN seperti pada Gambar 11.

## Gambar 11 Perbandingan Data Testing dengan Prediksi yang Dilakukan Model
Dari  hasil  pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  LSTM  dan  RNN  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini menghasilkan model yang cukup baik. Dimana pada penelitian sebelumnya melakukan prediksi kemacetan jarin- gan  menggunakan  RNN  mendapatkan  nilai  error  MAE  sebesar  13  dan  untuk  prediksi  kemacetan  jaringan menggunakan LSTM mendapatkan nilai error MAE sebesar 9.27. Nilai error yang dihasilkan pada penelitian ini terbilang  cukup  rendah  dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  karena  nilai  error  MAE  model  LSTM  dan RNN sebesar 0.7764 dan 0.77078.

## V. K ESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan sebuah hasil perbandingan dari model dengan algoritma yang ada pada Deep Learn- ing dengan menggunakan dataset lalu lintas jaringan PT XYZ. Pengujian pada model dilakukan dengan arsitektur model  LSTM  dan  model  RNN  yang  memiliki  1  input  layer,  4  hidden  layer,  dan  1  output  layer.  Model  LSTM memiliki nilai error dan nilai akurasi R-Squared lebih baik dibanding model RNN, dimana model LSTM memiliki nilai error MAE sebesar 0.70780, nilai error RMSE sebesar 1.39910 dengan nilai akurasi S-Squard sebesar 0.99263 atau  sebesar  99.2%.  Dari  hasil  penelitian  ini,  peneliti  memberikan  kesimpulan  bahwa  model  dengan  Algoritma
0,7078 0,7764 1,3991 1,51019 0,99263 0,99142 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 Model LSTM Model RNN MAE RMSE R-Squared Score
LSTM yang terdapat pada Deep Learning dapat digunakan untuk melakukan prediksi kemacetan lalu lintas jaringan yang terjadi di PT XYZ.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. Ngafifi, “KEMAJUAN TEKNOLOGI DAN POLA HIDUP MANUSIA DALAM PERSPEKTIF SOSIAL BUDAYA,” Sukoharjo, 2014. [Dar- ing]. Tersedia pada: http://www.tempo.co/read/news/2010/12/23
[2] Simon Kemp, “DATAREPORTAL,” 15 Februari 2022. https://datareportal.com/reports/digital-2022-indonesia (diakses 2 Desember 2022).
[3] E. Harahap, “Prediksi Kemacetan pada Jaringan Komputer Menggunakan Metode Naive Bayesian Classifier,” 2012.
[4] M. NJ, S. Sahib, N. Suryana, dan B. Hussin, “UNDERSTANDING NETWORK CONGESTION EFFECTS ON PERFORMANCE-ARTICLES REVIEW,” Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information  Technology ,  vol.  92,  no.  2,  hlm.  311–321,  Okt  2016,  [Daring].  Tersedia  pada: www.jatit.org
[5] M. E. Dodan, Q. T. Vien, dan T. T. Nguyen, “Internet Traffic Prediction Using Recurrent Neural Networks,” EAI Endorsed Transactions on Indus- trial Networks and Intelligent Systems , vol. 9, no. 4, 2022, doi: 10.4108/eetinis.v9i4.1415.
[6] W. Jiang, “Internet traffic prediction with deep neural networks,” Internet Technology Letters , vol. 5, no. 2, Mar 2022, doi: 10.1002/itl2.314.
[7] U. Khaira, M. Alfalah, P. Claudia Septiani Gulo, dan R. Purnomo, “Prediksi Kemunculan Titik Panas Di Lahan Gambut Provinsi Riau Menggunakan Long Short Term Memory,” vol. 5, no. 3, 2020.
[8] Suryanto,  K.  N.  Ramadhani,  dan  S. Mandala, Deep  Learning Modernisasi  Machine  Learning  untuk  Big  Data .  Bandung:  Informatika  Bandung, 2019.
[9] W. Nusalina, “Pengenalan Deep Learning : Neural Network,” https://medium.com/ , 25 Juni 2019.
[10] S.  Sharma,  S.  Sharma,  dan  A.  Athaiya,  “ACTIVATION  FUNCTIONS  IN  NEURAL  NETWORKS,”  2020.  [Daring].  Tersedia  pada: http://www.ijeast.com
[11] Y. Bai, J. Xie, C. Liu, Y. Tao, B. Zeng, dan C. Li, “Regression modeling for enterprise electricity consumption: A comparison of recurrent neural network and its variants,” International Journal of Electrical Power and Energy Systems , vol. 126, Mar 2021, doi: 10.1016/j.ijepes.2020.106612.
[12] A. Mittal, “Understanding RNN and LSTM,” https://aditi-mittal.medium.com/ , 12 Oktober 2019.
[13] O. C, “Understanding LSTM Networks,” Internet: https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ , 2015.
[14] Z. Shen, Y. Zhang, J. Lu, J. Xu, dan G. Xiao, “A novel time series forecasting model with deep learning,” Neurocomputing , vol. 396, hlm. 302– 313, Jul 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2018.12.084.
[15] X. Shi dkk. , “Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting,” 2015.
[16] X. Ma, Z. Tao, Y. Wang, H. Yu, dan Y. Wang, “Long short-term memory neural network for traffic speed prediction using remote microwave sensor data,” Transp Res Part C Emerg Technol , vol. 54, hlm. 187–197, Mei 2015, doi: 10.1016/j.trc.2015.03.014.
[17] U. Azmi, Z. N. Hadi, dan S. Soraya, “ARDL METHOD: Forecasting Data Curah Hujan Harian NTB,” Jurnal Varian , vol. 3, no. 2, hlm. 73–82, Mei 2020, doi: 10.30812/varian.v3i2.627.
[18] M. Kuncoro, Metode kuantitatif : Teori dan aplikasi untuk bisnis dan ekonomi , 4 ed. Yogyakarta: Unit Penerbit dan Percetakan, 2011.