## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2916

## Implementasi Recurrent Neural Network dalam Memprediksi Kepadatan Restoran Berbasis LSTM
Annisa Farhah * , Anggunmeka Luhur Prasasti, Marisa W Paryasto
Fakultas Teknik Elektro, Prodi S1 Teknik Komputer, Telkom University, Bandung, Indonesia Email: 1,* annisafrhh@student.telkomuniversity.ac.id, 2 anggunmeka@telkomuniversity.ac.id,
3 marisaparyasto@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: annisafrhh@student.telkomuniversity.ac.id
Abstrak− Di  zaman  modern  ini,  restoran  menjadi  sangat  populer,  terutama  di  kota-kota  besar.  Namun,  hal  ini  dapat menyebabkan kepadatan atau antrian pengunjung di restoran, hal tersebut harus dihindari selama pandemi Covid-19 saat ini. Sehingga informasi akurat yang dapat memprediksi kepadatan restoran akan sangat bermanfaat. Dalam memprediksi kepadatan restoran, dilakukan pengolahan data jumlah pengunjung yang didapat dari salah satu restoran dengan menggunakan kecerdasan buatan  berupa  LSTM  ( Long  Short  Term  Memory )  RNN  ( Recurrent  Neural  Network ).  Hasil  penelitian Recurrent  Neural Network berbasis LSTM ( Long Short Term Memory ) pada parameter learning rate terbaik 0,001 dan epoch maksimum 2000 menghasilkan nilai MSE sebesar 0,000000278 pada data latih dan 0,0069 pada data uji.
Kata Kunci: Prediksi; Recurrent Neural Network ; Long Short Term Memory
Abstract− In this modern era, restaurants are becoming very popular, especially in big cities. However, this can lead to density or  queues  of  visitors  at  a  restaurant,  which  should  be  avoided  during  the  current  Covid-19  pandemic.  So  that  accurate information that can predict the density of restaurant will be very useful. In predicting the density of restaurants, data processing on the number of visitors obtained from one of the restaurants is carried out using artificial intelligence in the form of LSTM (Long Short Term Memory) RNN (Recurrent Neural Network). The results of the research on Recurrent Neural Network based on LSTM (Long Short Term Memory) at the best learning rate parameter of 0.001 and a maximum epoch of 2000 resulted in an MSE value of 0.00000278 on the training data and 0.0069 on the test data.
Keywords : Prediction; Recurrent Neural Network; Long Short Term Memory

## 1. PENDAHULUAN
Di zaman modern ini, banyak bermunculan tempat makan berupa restoran. Munculnya restoran ini sangat marak terutama di daerah kota besar. Restoran yang bermunculan banyak mengundang daya tarik masyarakat khususnya yang menyukai makanan cepat saji. Akibatnya, kemunculan restoran akan semakin banyak mengundang daya tarik masyarakat  yang  dapat  mengakibatkan  kepadatan  dan  antrian  pengunjung.  Sedangkan  berdasarkan  aturan pemerintah saat ini mengharuskan masyarakat menjaga jarak dan menjauhi kerumunan yang memiliki tujuan untuk memutus rantai penularan virus covid-19[1]
Selain kualitas pelayanan restoran yang harus ditingkatkan dan menerapkan protokol kesehatan, berbagai solusi  saat  ini  banyak  ditawarkan  oleh  beberapa  restoran  seperti  memanfaatkan  layanan  makanan  pesan  antar secara online sehingga  pengunjung  tidak  perlu  repot-repot  mengunjungi  restoran  secara  langsung,  Namun terkadang layanan ini memiliki estimasi waktu yang cukup lama dan tidak sesuai perkiraan. Sehingga Informasi yang  akurat,  tepat  pada  waktunya  serta  relevan[2]  dalam  memprediksi  kepadatan  pengunjung  menjadi  lebih penting agar pengunjung dapat dengan mudah mengetahui keadaan suatu restoran dan dapat memutuskan restoran mana yang akan dituju.
Proses memprediksi secara terstruktur kejadian di masa datang bersumber pada data informasi yang pernah terjadi  di  masa  lampau  dengan  mempertimbangkan  masa  kini  guna  meminimalisir  penyimpangan  antara  data perkiraan yang dihasilkan dengan  keterjadian merupakan pengertian dari  prediksi[3]. Adapun pendekatan yang digunakan dalam memprediksi yaitu berupa pendekatan time-series dan pendekatan cause-effects method [4]. Pada pendekatan time-series menjelaskan  bahwa  model  dipengaruhi  oleh  data  yang  terjadi  pada  masa  lampau. Sedangkan  pendekatan  yang  menunjukkan  keadaan  sebab  akibat  yang  terjadi  oleh  hal  tertentu  merupakan penjelasan dari pendekatan cause-effects method.
Pada  dasarnya  upaya  untuk  meniru  fungsi  otak  manusia  dengan  model  komputer[5],  dan  umumnya  ini melibatkan sebuah neuron yang saling terhubung satu sama lain dalam memproses setiap informasi yang masuk dari neuron satu ke neuron yang lain untuk menghasilkan keluaran berupa informasi yang dibutuhkan merupakan pengertian dari Jaringan saraf tiruan atau neural network. Neural network memiliki banyak jenis arsitektur, salah satunya  adalah Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang  menerapkan  data  sekuensial  pada  arsitekturnya.  RNN mempunyai  kelebihan  dalam  memproses  data  yang  masuk  secara  berulang-ulang  membentuk  sebuah time series [6]. Pada RNN setiap output dari hidden layer akan mengalami looping ke dirinya sendiri, begitu seterusnya sehingga memperoleh hasil output yang paling akurat. Sehingga jaringan RNN dapat mengeksploitasi informasi di masa lalu untuk meramalkan data di masa mendatang yang cocok dalam memprediksi suatu keadaan. Secara konseptual menyatakan bahwasanya RNN mempunyai daya ingat memori terhadap kejadian yang pernah terjadi sebelumnya[6],  namun  hal  tersebut  sulit  jika  dilakukan  untuk  memiliki  sekuens  yang  panjang.  RNN  akan menggunakan  LSTM  untuk  mengatasi  masalah  ketergantungan  jangka  panjang  tersebut  dengan  memberikan sebuah  “gerbang”  memori  ke  dalam  sel  pada hidden  layer [7].  Fungsi  mengatur  memori  pada  setiap neurons

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2916
merupakan bagian dari memory cells dan gate units pada LSTM. Pada cell akan diberikan input dari hidden layer sebelumnya (ht-1) dan input saat ini (xt) untuk menghitung hidden layer berikutnya. Pada LSTM terdapat 3 gates unit yaitu forget gates, input gates, dan output gates [8] . Penelitian  dengan  metode Recurrent  Neural  Network  Long  Short  Term  Memory (RNN  LSTM)  untuk memprediksi  kunjungan  wisatawan  dilakukan[9] dengan  merancang  dataset  kunjungan  wisatawan  setiap  bulan menjadi sebuah time series dimana terdapat adanya suatu pengamatan historis (t-1, t-2, ... t-n) dan ramalan t, t+1 dan t+2.
Penelitian  lain  mengenai Recurrent  Neural  Network yang  menerapkan  LSTM  dilakukan[10].  Tujuan penelitian  tersebut  untuk  memprediksi  arus  lalu  lintas  pada Intelligent  Transportation  System (ITS).  Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  metode  pembelajaran  mendalam berbasis  Recurrent  Neural  Network (RNN) seperti  LSTM  mempunyai  kinerja  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  lain  seperti  ARIMA.    Hal  tersebut dikarenakan  prediksi  arus  lalu  lintas  yang  bersifat  stokastik  lebih  membutuhkan  model  jaringan  nonlinier dibandingkan model linier.
Penelitian yang berhubungan dengan kepadatan dijelaskan[11] mengenai kuantitas atau jumlah penduduk yang  dapat  berpotensi  menimbulkan  kepadatan  di  suatu  wilayah.  Hal  tersebut  erat  kaitannya  jika  dihubungkan dengan kepadatan di suatu restoran yang dipengaruhi oleh jumlah pengunjung dan kapasitas yang dimiliki restoran. Karena pada dasarnya kepadatan penduduk dapat diartikan hasil suatu pembagian jumlah penduduk dengan luas wilayah yang ditempati[12]. Penelitian[13] masih berhubungan dengan faktor penyebab kepadatan yang dijelaskan pada ruas jalan, dimana kepadatan lalu lintas dapat  dilihat berdasarkan volume kendaraan dan kecepatan. Pada kepadatan restoran juga terdapat dua faktor yang hampir sama dengan penelitian tersebut yaitu jumlah pengunjung dan waktu rata-rata setiap pengunjung yang datang.
Sebagaimana pada penelitian[14] menyatakan bahwa pada penerapan prediksi dengan metode RNN lainnya seperti menggunakan Elman Recurrent Neural Network (ERNN) guna memprediksi tingkat suatu penjualan dari sebuah  produk  pilus  merupakan  salah  satu  upaya perusahaan  agar  dapat  menimalisir terjadinya  kerugian.  Pada dataset  dilakukan partisi  data training serta data testing yang mana perbandingan dilakukan sebesar 70%:30%, 80%:20%,  dan  90%:10%.  Dalam  penelitian  tersebut  terdapat  beberapa  tolak  ukur  yang  digunakan  berupa maksimal epoch sebesar 500, nilai learning rate sebesar 0.1 s.d 0.9, serta jumlah neuron sebanyak 5 neuron  pada input  layer ,  7  pada hidden  layer dan  menghasilkan  1 output .  Sehingga  menghasilkan  akurasi  terbaik  dengan metode ERNN sebesar 90.25%.
Pada  penelitian  [15]  terkait  prediksi  dengan Neural  Network dan  menerapkan Extended  Kalman  Filter (EKF) dilakukan terhadap proses training data. Penerapan EKF mampu memecahkan masalah data yang harus di proses  secara  non-stationer.  Penelitian  lain  menggunakan  EKF  [16]  mengenai  prediksi  terjadinya  banjir, menghasilkan akurasi terbaik terhadap model yang telah dibuat.
Pada  penelitian  ini  mencoba  mendapatkan  informasi  mengenai  kepadatan  suatu  restoran  dengan membangun sebuah sistem kecerdasan buatan berupa Recurrent Neural Network berbasis LSTM untuk mengolah data pengunjung yang dapat menghasilkan prediksi keadaan pengunjung di suatu restoran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pemodelan Sistem Kepadatan Restoran
Sistem Kepadatan Restoran di bangun menggunakan bahasa pemrograman python dengan menggunakan modul pyrebase sebagai penghubung sistem ke database aplikasi, dan modul numpy untuk mempermudah perhitungan dalam  sistem. Serta  di  bangun  menggunakan  arsitektur Recurrent  Neural  Network berbasis  LSTM  yang  sesuai untuk pemrosesan rangkaian waktu pada dataset yang digunakan. Adapun strategi sistem yang dibangun dimulai dari tahap preprocessing data, inisialisasi parameter, training RNN LSTM, serta melakukan pengujian terhadap data testing . Berikut adalah alur  pada sistem yang berkerja dapat dilihat pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2916
Pada Gambar 1. menjelaskan proses alur kerja sistem dimulai dari membagi dataset menjadi data training dan data testing dengan persentase pembagian yang telah ditentukan. Kemudian data training dan testing akan dinormalisasi menggunakan min-max scaling dengan mengubah data kedalam range [0,1]. Pada data training akan dilakukan  pembelajaran  terlebih  dahulu  dengan  sistem  yang  dibangun  sebelum  dilakukan  pehitungan  eror menggunakan MSE. Tahap selanjutnya, setelah mendapatkan selisih  eror terbaik pada data maka hasil prediksi akan diklasifikasikan menggunakan rentan nilai yang ditentukan.

## 2.1.1 Preprocessing Data
Dataset diperoleh dari suatu restoran xx yang menunjukkan jumlah pengunjung di restoran xx terhitung dari pukul 07.00 s.d 21.00 WIB  dimulai dari hari Senin s.d Minggu bulan Januari – Februari tahun 2020 dengan total data 210 baris. Dari total dataset yang ada, dilakukan preprocessing data dengan membagi data antara data train dan data test . berikutnya, dilakukan normalisasi data. Berikut ini adalah persentase pembagian data yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Persentase Partisi Data
Dalam meminimalisir tingkat kesalahan atau eror, maka perlu melakukan normalisasi terlebih dahulu pada dataset train dan data test dengan cara mengubah data kedalam range [0,1] serta teknik yang digunakan berupa normalisasi min-max scaling . Berikut adalah rumus normalisasi min-max scaling :
𝑋 ′ = ( X − minₓ ) ( maxₓ − minₓ ) (1)
X’ = data hasil normalisasi X = data actual
max x = nilai maksimal dari data input min x = nilai minimal dari data input

## 2.1.3 Inisialisasi Parameter
Inisialisasi  parameter  yang  dibutuhkan  pada  metode Recurent  Neural  Network berbasis  LSTM  adalah  nilai learning  rate , nilai epoch maksimum,  fungsi  aktivasi, serta model  yang dibangun.  Besarnya nilai learning  rate yang akan  diuji  adalah 0.9, 0.6, 0.3, 0.1, 0.01, dan 0.001 dengan maksimum epoch 2000. Dalam memilih  nilai learning rate tersebut akan membuat proses pembelajaran data dengan metode RNN berbasis LSTM berjalan lebih baik. Fungsi aktivasi yang digunakan pada output layer merupakan fungsi aktivasi RelU ( Rectified Linear Unit ) karena merupakan function yang memiliki range [0 sampai takhingga). Berikut adalah rumus dari fungsi aktivasi RelU:
Model yang dibangun menggunakan RNN berbasis LSTM dibuat berdasarkan time series. Dimana terdapat data masa lalu (t-1 dan t-2), dan data prediksi (t, t+1). Adapun beberapa parameter yang akan dibangun sehingga dapat mempengaruhi hasil ouput yang ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 2. Model RNN LSTM Parameter Jumlah Total layer 5 layer Input layer 128 neuron Hidden layer 3 layer dengan 128 dan 64 neuron Output layer 1 neuron

## 2.1.4 Training RNN LSTM
Proses training data  dilakukan  setelah  melalui  tahap preproccesing data  sebanyak  nilai epoch yang  telah ditentukan hingga menghasilkan hasil yang paling optimal. Jika belum, maka dilakukan optimasi dengan learning rate yang telah ditentukan. Kemudian akan memperbarui bobot dan bias pada  sistem. Proses terakhir dilakukan perhitungan eror menggunakan MSE ( Mean Square Error ) dengan membandingkan data training terhadap data real dengan persamaan:
𝑀𝑆𝐸 = 𝑓(𝑧) = 1 𝑁 ∑(𝑓𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑁 𝑖=1 (3) Data Training Data Testing 50% 50% 105 Data 105 Data 𝑅𝑒𝑙𝑈(𝑥) = 𝑚𝑎𝑥(0, 𝑥) (2)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2916

## 2.1.5 Uji Terhadap Data Testing
Setelah  didapatkan  hasil  dari  proses training pada  data training ,  kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap  data testing yang didapat dari tahap preprocessing dengan menggunakan perhitungan MSE pada permasaan (3), dimana data testin g akan dibandingkan dengan data real .
2.2 Skenario Pengujian Parameter Metode Recurrent Neural Network
Skenario Pengujian ini berfungsi untuk mengetahui apakah sistem ini dapat mengukur performansi  model yang telah dibangun. Maka dari  itu dilakukan pengujian dengan parameter yang ada. Parameter tersebut  diantaranya mengubah nilai learning  rate dan mengubah  nilai epoch hingga mendapatkan  bobot  yang paling ideal. Berikut menunjukkan skenario untuk parameter learning rate dan epoch yang akan diuji:

## 2.2.1 Parameter Learning Rate
Pada  skenario  pengujian leraning  rate menggunakan  nilai  epoch  2000  dengan  skenario  yang  ditunjukkan  pada tabel berikut:
Tabel 3. Skenario Pengujian Learning Rate
Pada tabel 3 dapat dilihat bahwa pengujian learning rate dilakukan sebanyak enam kali dengan nilai yang berbeda-beda serta nilai epoch yang sudah ditentukan yaitu 2000.

## 2.2.1 Parameter Epoch
Pada  skenario  pengujian epoch ini akan menggunakan nilai pengujian learning  rate yang menghasilkan selisih nilai MSE terkecil. Skenario epoch ditunjukkan pada table berikut:
Tabel 4. Skenario Pengujian Epoch
Pada tabel 4. dapat dilihat bahwa pengujian epoch yang dilakukan sebanyak lima kali percobaan dengan nilai epoch yang berbeda-beda.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Pengujian Parameter Metode Recurrent Neural Network
Dari  scenario  yang  telah  dibuat  maka  pengujian  dilakukan  dengan  nilai learning  rate dan epoch yang  sudah ditentukkan.

## 3.1.1 Pengujian Parameter Learning Rate
Untuk melihat selisih nilai MSE terbaik dilakukan pengujian ini terhadap parameter learning rate dengan merujuk pada tabel 2. a. Pengujian Learning Rate Pertama
Pada pengujian pertama akan menggunakan partisi data sebesar 50% data train dan 50% data test , nilai learning rate sebesar α=0.9 dan nilai epoch sebesar 2000. b. Pengujian Learning Rate Kedua
Pada pengujian kedua akan menggunakan partisi data sebesar 50% data train dan 50% data test , nilai learning rate sebesar α=0.6 dan nilai epoch sebesar 2000. c. Pengujian Learning Rate ketiga
Pada pengujian ketiga akan menggunakan partisi data sebesar 50% data train dan 50% data test , nilai learning rate sebesar α=0.3 dan nilai epoch sebesar 2000.
Pengujian Epoch Partisi Data Learning Rate Epoch Pertama 0.9 Kedua 0.6 Ketiga 50% : 50% 0.3 2000 Keempat 0.1 Kelima 0.01 Keenam 0.001 Pengujian Epoch Partisi Data Learning Rate Epoch Pertama Menggunakan learning rate dengan selisih MSE terkecil 100 Kedua 500 Ketiga 50% : 50% 1000 Keempat 1500 Kelima 200

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2916
d. Pengujian Learning Rate Keempat
Pada  pengujian  keempat  akan  menggunakan  partisi  data  sebesar  50%  data train dan  50%  data test ,  nilai learning rate sebesar α=0.1 dan nilai epoch sebesar 2000. e. Pengujian Learning Rate kelima
Pada pengujian kelima akan menggunakan partisi data sebesar 50% data train dan 50% data test , nilai learning rate sebesar α=0.01 dan nilai epoch sebesar 2000.
f. Pengujian Learning Rate Keenam
Pada pengujian pertama akan menggunakan partisi data sebesar 50% data train dan 50% data test , nilai learning rate sebesar α=0.001 dan nilai epoch sebesar 2000.
Dari hasil pengujian learning rate pertama sampai pengujian keenam dapat dibuat tabel nilai MSE dengan hasil perbandingan data train : real dan data test : real berikut:
Tabel 5. Hasil Pengujian Learning Rate
Berdasarkan Tabel 5. dihasilkan nilai learning rate terbaik saat data dilatih pada pengujian keenam sebesar 0.001 menghasilkan nilai MSE terkecil yaitu 0.000000278 dengan nilai MSE data test 0.0069. Dari hasil tersebut menunjukkan bahwa semakin kecil nilai learning rate maka semakin baik nilai MSE yang diperoleh[17]. Karena data real memiliki range nilai dari 0-1 maka learning rate terbaik yaitu saat nilai MSE semakin mendekati nol (0).

## 3.1.2 Pengujian Parameter Epoch
Berdasarkan perolehan selisih nilai MSE terkecil pada pengujian learning rate , maka pengujian dilakukan kembali dengan parameter epoch untuk melihat kembali apakah terdapat perubahan nilai MSE dengan merujuk pada tabel 3. a. Pengujian Epoch Pertama
Pada pengujian pertama akan menggunakan partisi data sebesar 50% data train dan 50% data test , nilai learning rate sebesar α=0.001 dan nilai epoch sebesar 100. b. Pengujian Epoch Kedua
Pada pengujian kedua akan menggunakan partisi data sebesar 50% data train dan 50% data test , nilai learning rate sebesar α=0.001dan nilai epoch sebesar 500. c. Pengujian Epoch ketiga
Pada pengujian ketiga akan menggunakan partisi data sebesar 50% data train dan 50% data test , nilai learning rate sebesar α=0.001dan nilai epoch sebesar 1000. d. Pengujian Epoch Keempat
Pada  pengujian  keempat  akan  menggunakan  partisi  data  sebesar  50%  data train dan  50%  data test ,  nilai learning rate sebesar α=0.001dan nilai epoch sebesar 1500. e. Pengujian Epoch kelima
Pada pengujian kelima akan menggunakan partisi data sebesar 50% data train dan 50% data test , nilai learning rate sebesar α=0.001dan nilai epoch sebesar 2000.
Dari pengujian epoch pertama hingga kelima telah dibuat tabel yang menunjukkan hasil perbandingan nilai MSE pada data train : real dan data test : real berikut:
Tabel 6. Skenario Pengujian Epoch
Berdasarkan  Tabel  6.  nilai  MSE  terbaik  berada  pada epoch 2000  untuk  data train  :  real karena menghasilkan nilai MSE terkecil sebesar 0.00000064 dengan nilai MSE data test : real sebesar 0.007. Pengujian Epoch Learning Rate Epoch MSE Train : Real MSE Test : Real Pertama 0.9 0,0061 0.0054 Kedua 0.6 0,012 0.012 Ketiga 0.3 2000 0,0063 0.0054 Keempat 0.1 0,0061 0.0054 Kelima 0.01 0,0029 0.005 Keenam 0.001 0,000000278 0.0069 Pengujian Epoch Epoch Learning Rate MSE Train : Real MSE Test : Real Pertama 100 0,001 0.0034 0.006 Kedua 500 0.00016 0.006 Ketiga 1000 0.000025 0.007 Keempat 1500 0.00013 0.007 Kelima 2000 0.00000064 0.007

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2916
Sehingga dari penelitian tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa dengan menggunakan metode Recurrent Neural Network berbasis  LSTM  menghasilkan  selisih  eror  MSE  yang  lebih  baik  sebesar  2.78E-07  pada  data  latih  dan 0.0069  pada  data  uji  jika  dibandingkan  dengan  penelitian  [18]  menyatakan  bahwa  hasil  menggunakan  metode Feedforward Neural Network menghasilkan nilai MSE 7.585E-06 pada data latih dan 0.006923 pada data uji.

## 3.2 Hasil Pengujian Sistem Prediksi Kepadatan Restoran
Setelah  melakukan training pada  dataset  dengan  membangun  model  RNN  LSTM,  maka  akan  menghasilkan prediksi kepadatan restoran. Tabel 7 menunjukkan perbandingan antara persentase data real dengan hasil output prediksi sebagai berikut:
Tabel 7. Persentase Perbandingan Data Real dengan Prediksi Kepadatan Restoran
Dari tabel 7. Menunjukkan bahwa persentase hasil prediksi (HP) sudah mendekati data real (DR) sehingga metode RNN berbasis LSTM telah berhasil memprediksi kepadatan restoran dengan optimal, serta parameter yang digunakan  pada  model  dapat  menghasilkan  nilai  MSE  dengan  selisih  eror  terkecil.  Jika  dibuat plotting perbandingan data real dengan prediksi adalah sebagai berikut:
Gambar 2. plotting Perbandingan Data Real dengan Prediksi
Pada Gambar 2. Perbandingan data hasil prediksi (orange) dan data real (biru) menunjukkan model sudah baik dalam melakukan pembelajaran data karena plotting hasil prediksi sudah mengikuti pola pada data real. Dalam memprediksi kepadatan restoran dibuat rentang nilai tertentu untuk mengartikan keadaan restoran tersebut dalam  kosong,  sedang,  penuh,  atau  sangat  penuh.  Rentang  nilai  dibuat  dengan  range  (0,  0.5)  karena  jumlah maksimal pengunjung restoran rata-rata berada dibawah 50% saat mencapai kepadatan pada data real.
Tabel 8. Rentang Nilai Terhadap Kondisi Restoran Rentang Nilai Kondisi Restoran Output < 0.125 Kosong 0.125 >= Output < 0.25 Sedang 0.25 >= Output < 0.375 Penuh 0.375 >= Output < 0.50 Sangat Penuh
Selanjutnya  hasil  prediksi  akan  diklasifikasi  sesuai  dengan  rentan  nilai  untuk  memprediksi  kondisi kepadatan suatu restoran. Adapun hasil klasifikasi data prediksi ditunjukkan pada tabel sebagai berikut:
Jam/Hari Senin Selasa Rabu Kamis Jum'at Sabtu Minggu DR HP DR HP DR HP DR HP DR HP DR HP DR HP 07:00:00 5% 5% 3% 3% 13%  13% 6% 6% 15%  15% 8% 8% 8% 8% 08:00:00 2% 2% 14%  14%  34%  34%  13%  13%  12%  12%  17%  17% 4% 4% 09:00:00 8% 8% 5% 5% 1% 1% 5% 5% 8% 8% 5% 5% 10%  10% 10:00:00 10%  10% 4% 4% 15%  15%  16%  16%  12%  12% 8% 8% 19%  19% 11:00:00 29%  29%  14%  14%  24%  24%  22%  22%  12%  12% 3% 3% 6% 6% 12:00:00 22%  22%  19%  18%  27%  27%  34%  34%  37%  37%  16%  16% 9% 9% 13:00:00 13%  13% 6% 6% 11%  11%  11%  11%  19%  19% 4% 4% 6% 6% 14:00:00 7% 7% 4% 4% 13%  13%  12%  12% 7% 7% 5% 5% 6% 6% 15:00:00 13%  12% 9% 9% 8% 8% 10%  10%  13%  13% 4% 4% 5% 5% 16:00:00 3% 3% 4% 4% 7% 7% 4% 4% 9% 9% 13%  13%  10%  10%
17:00:00 20%  20%  20%  20%  36%  36%  13%  13% 8% 8% 16%  16% 7% 7% 18:00:00 10%  10% 9% 9% 8% 8% 5% 5% 10%  10% 9% 9% 9% 9% 19:00:00 0% 0% 10%  10%  18%  18%  20%  20%  13%  13% 5% 5% 7% 7% 20:00:00 15%  15% 6% 6% 21%  21%  26%  26%  19%  19%  13%  13%  18%  18%
21:00:00 0% 0% 4% 4% 3% 3% 4% 4% 1% 1% 3% 3% 3% 3%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2916
Tabel 9. Klasifikasi Prediksi Kepadatan Restoran
Setelah didapatkan hasil prediksi kepadatan restoran, dapat dihitung persentase kecocokan antara data hasil prediksi dengan data real di lapangan dengan hasil kecocokan sebesar 99%.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  serta menganalisa  hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulan   bahwa metode Recurrent Neural Network berbasis LSTM yang digunakan sangat optimal dalam memprediksi kepadatan restoran.  Karena  menghasilkan  kecocokan  dengan  data  di  lapangan  sebesar  99%,  dengan  menguji  beberapa parameter dapat menghasilkan nilai learning rate terbaik sebesar 0,001 dan maksimal epoch terbaik berada di nilai epoch ke 2000, dimana nilai MSE yang diperoleh hampir mendekati nol dengan nilai 2.78E-07 dengan MSE pada data uji sebesar 0.0069.

## REFERENCES
[1] D. Tuwu, “Kebijakan Pemerintah Dalam Penanganan Pandemi Covid-19,” J. Publicuho , vol. 3, no. 2, p. 267, 2020, doi: 10.35817/jpu.v3i2.12535.
[2] E. Turban, E. McLean, and J. Wetherbe, Information Technology for Management: Transforming Organizations in the Digital Economy , 5th ed. Hoboke: John Wiley & Sons, 2009.
[3] Herdianto,  “Prediksi  Kerusakan  Motor  Induksi  Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation,”
Universitas Sumatera Utara, 2013.
[4] A.  A.  Rizal  and  S.  Hartati,  “PREDIKSI  KUNJUNGAN  WISATAWAN  DENGAN  RECURRENT  NEURAL NETWORK EXTENDED KALMAN FILTER,” vol. X, no. 1, pp. 7–18, 2017.
[5] D. Kriesel, A Brief Introduction to neural networks . 2007.
[6] J. W. G. P. Putra, Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning , 1.2. Tokyo, 2018.
[7] A. Pulver and S. Lyu, “LSTM with working memory,” Proc. Int. Jt. Conf. Neural Networks , vol. 2017-May, pp. 845– 851, 2017, doi: 10.1109/IJCNN.2017.7965940.
[8] C. Olah, “Understanding LSTM Network,” 2015. http://colah.github.io/posts/2015-08-%0AUnderstanding-LSTMs/.
[9] A. A. Rizal and S. Soraya, “Multi Time Steps Prediction Dengan Recurrent Neural,” vol. 18, no. 1, pp. 115–124, 2018, doi: https://doi.org/10.30812/matrik.v18i1.344.
[10]  R. Fu, Z. Zhang, and L. Li, “Using LSTM and GRU Neural Network Methods for Traffic Flow Prediction,” 31st Youth Acad. Annu. Conf. Chinese Assoc. Autom. , pp. 5–9, 2016, doi: 10.1109/YAC.2016.7804912.
[11]  C.  Christiani,  P.  Tedjo,  and  B.  Martono,  “ANALISIS  DAMPAK  KEPADATAN  PENDUDUK  TERHADAP KUALITAS HIDUP MASYARAKAT PROVINSI JAWA TENGAH,” J. Ilm. UNTAG Semarang , pp. 102–114.
[12]  I. Bagoes and Mantra, Demografi Umum , Kedua. Yogyakarta: Pustaka Belajar, 2007.
[13]  M. T. N. Thalib, “Kepadatan Arus Lalu Lintas Pada Ruas Jalan,” J. Perad. saIns, rekayAsa dan Teknol. Sekol. Tinggi Tek. Bina Taruna Gorontalo , vol. 6, no. 1, pp. 59–68.
[14]  I. Afrianty, E. Humairah, S. Sanjaya, S. K. Gusti, and E. Rouza, “Penerapan Elman Recurrent Neural Network (ERNN) Untuk Prediksi Penjualan Pilus,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. dan Ind. , vol. 0, no. 0, pp. 158–164, 2018, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/5964.
[15]  L. Zhang and P. B. Luh, “Neural network-based market clearing price prediction and confidence interval estimation with an  improved  extended  Kalman  filter  method,” IEEE  Trans.  Power  Syst. ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  59–66,  2005,  doi: 10.1109/TPWRS.2004.840416.
[16]  R. Adnan, F. A. Ruslan, A. M. Samad, and Z. M. Zain, “New Artificial Neural Network and Extended Kalman Filter hybrid model of flood prediction system,” Proc. - 2013 IEEE 9th Int. Colloq. Signal Process. its Appl. CSPA 2013 , pp. 252–257, 2013, doi: 10.1109/CSPA.2013.6530051.
[17]  M. Kumar and A. Bala, “Analyzing Twitter sentiments through big data,” 3rd Int. Conf. Comput. Sustain. Glob. Dev. , 2016.
Jam/Hari Senin Selasa Rabu Kamis Jum'at Sabtu Minggu 07:00:00 kosong kosong sedang
kosong sedang kosong kosong 08:00:00 kosong sedang
penuh sedang kosong sedang kosong 09:00:00 kosong
kosong kosong kosong kosong kosong kosong 10:00:00 kosong
kosong sedang sedang kosong kosong sedang 11:00:00 penuh
sedang sedang sedang kosong kosong kosong 12:00:00 sedang sedang
penuh penuh penuh sedang kosong 13:00:00 sedang
kosong kosong kosong sedang kosong kosong 14:00:00 kosong
kosong sedang kosong kosong kosong kosong 15:00:00 kosong
kosong kosong kosong sedang kosong kosong 16:00:00 kosong
kosong kosong kosong kosong sedang kosong 17:00:00 sedang sedang
penuh sedang kosong sedang kosong 18:00:00 kosong
kosong kosong kosong kosong kosong kosong 19:00:00 kosong
kosong sedang sedang sedang kosong kosong 20:00:00 sedang
kosong sedang penuh sedang sedang sedang 21:00:00 kosong
kosong kosong kosong kosong kosong kosong

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2916
[18]  M. K. Sandi, A. L. Prasasti, and M. W. Paryasto, “RESTAURANT DENSITY PREDICTION SYSTEM USING FEED FORWARD  NEURAL  NETWORK,” J.  Ris.  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  2021,  [Online].  Available: http://ejournal.kresnamediapublisher.com/index.php/jri/article/view/202/81.