Vol. 12 No. 1, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3808

## PERBANDINGAN GATED RECURRENT UNIT (GRU) DAN ALGORITMA  LONG  SHORT  TERM  MEMORY  (LSTM) LINEAR REFRESSION DALAM PREDIKSI HARGA EMAS MENGGUNAKAN MODEL TIME SERIES
Anggi Putri Meriani 1* , 2* Alam Rahmatulloh,
1, Universitas Siliwangi

## Riwayat artikel:
Received: 22 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Emas;, GRU;  LSTM; Metrik Evaluasi, Prediksi,  Time Seris
Corespondent Email: 207006068@student.unsil.ac.id
Abstrak. Prediksi harga emas sangat penting karena menjadi acuan bagi para investor  untuk  menentukan  strategi  yang  tepat  dalam  berinvestasi.  Tren metode  prediksi  dalam  beberapa  tahun  terakhir  adalah  deep  learning,  yang merupakan  subbidang  machine  learning  dan  populer  dalam  menangani masalah  prediksi  time-series.  Dalam  penelitian  ini,  kami  membandingkan performa dua metode deep learning, yaitu Long Short-Tern Memory (LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU)dan Linier Regression dalam memprediksi harga Emas.  Hasil  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  GRU  lebih akurat dibanding metode LSTM dalam memprediksi harga Emas, meskipun dalam perhitungan metrik evaluasi didapatkan nilai eror LSTM lebih rendah. Hasil model LSTM terbaik yang diujikan memiliki nilai MAE sebesar 0.0389, RMSE sebesar 0.0475, dan MAPE sebesar 5.2047%, serta model GRU terbaik dari hasil pengujian memiliki nilai MAE 0.0447, RMSE 0.0545, dan MAPE 6.0688%.  Dari  hasil  penelitian  ini,  kami  menemukan  bahwa  GRU  adalah metode  yang  lebih  efektif  dan  akurat  untuk  memprediksi  harga  Emas dibanding LSTM.
Abstract. Gold  price  predictions  are  very  important  because  they  are  a reference for investors to determine the right investor strategy. The trend in prediction  methods  in  recent  years  is  deep  learning,  which  is  a  subfield  of machine  learning  and  is  popular  in  dealing  with  time-series  prediction problems. In this research, we compare the performance of two deep learning methods,  namely  Long  Short-Tern  Memory  (LSTM)  Gated  Recurrent  Unit (GRU) and Linear Regression in  predicting  Gold prices. The results in  this study show that the GRU method is more accurate than the LSTM method in predicting gold prices, even though in calculating the evaluation metrics the value or LSTM obtained is lower. The results of the best LSTM model tested have an MAE value of 0.0389, RMSE of 0.0475, and MAPE of 5.2047%, and the best GRU model from the test results has an MAE value of 0.0447, RMSE 0.0545, and MAPE 6.0688%. From the results of this research, we found that GRU  is  a  more  effective  and  accurate  method  for  predicting  gold  prices compared to LSTM.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  berjalannya  waktu  kebutuhan hidup  manusia  akan  semakin  meningkat. Adanya  inflasi  yang  terus  terjadi  akan mengakibatkan  harga-harga  barang  dan  jasa mengalami kenaikan serta timbul kekhawatiran di  kalangan  masyarakat  akan  pendapatan  riil
mereka yang akan terus menurun. Kekhawatiran  masyarakat  tersebut  meliputi tidak  cukupnya  pendapatan  yang  didapatkan untuk  membiayai  hidup  mereka  baik  sekarang maupun  di  masa  depan.  Sehingga  untuk mendapatkan pendapatan tambahan, masyarakat banyak yang menyimpan tabungan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
masa  depan  mereka  bukan  dalam  bentuk tabungan  uang  biasa  karena  pergerusan  nilai mata uang akibat inflasi yang merugikan. Salah satu  opsi  agar  tabungan  masyarakat  tidak tergerus inflasi dan malah menjadi pendapatan tambahan adalah dengan menaruh tabungannya di  bidang  investasi.  Investasi  yang  dapat dilakukan  oleh  masyarakat  memiliki  berbagai macam  bentuk  antara  lain  investasi  di  bidang properti,  tanah,  saham,  pemodalan  usaha  serta logam  mulia  berupa  emas.  Emas  adalah  salah satu jenis logam mulia yang menjadi komoditas berharga  di  seluruh  dunia.  Emas  menjadi  aset yang digunakan dalam produksi perhiasan dan juga  aset  keuangan  karena  dapat  digunakan sebagai penyimpan nilai [1]. Banyak algoritma yang dapat digunakan untuk menganalisis harga emas. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan  algoritma  Long  Short  Term Memory  (LSTM)  [2],  Linear  Regression[3]  , dan  Gated  Recurrent  Unit  (GRU)  [4]. Regression adalah teknik yang digunakan untuk dua teori. Pertama, analisis regression biasanya digunakan  untuk  forecasting  dan  prediction, dimana  aplikasi  mereka  meliputi  major  dari machine  learning.  Kedua,  analisis  refression digunakan  dalam  beberapa  kasus  untuk menentukan  hubungan  sebab  akibat  antara independent  dan  dependent  variabel.  Yang terpenting, regression sendiri hanya menunjukkan hubungan antara variabel dependent  dan  kumpulan  dataset  tetap  dari variabel  yang  berbeda.  Linear  Regression terdiri dari Simple Linear Regression,
Multivariate Linear Regression,
dan
Polynomial Regre ss ion[5] . Beberapa penelitian untuk  prediksi  juga  menggunakan  algoritma Linear Regression, diantaranya adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad Iqbal  Ramadhan  dan  Prihandoko  untuk menganalisis jumlah bencana di 34 provinsi di Indonesia  dengan  variable  7  jenis  bencana berdasarkan  data  dari BNPN  tahun  2005-2015 yaitu  banjir,  gempa  bumi,  kekeringan,  putting beliung,  gunung  meletus  tanah  longsor,  dan tsunami. Hasilnya, algoritma Linear Regression mampu melakukan komputasi untuk memprediksi  jumlah  bencana  di  Indonesia untuk  4  tahun  berikutnya,  yaitu  tahun  2016 hinggan  2020  [6] . Long  Short-Term  Memory (LSTM)  merupakan  sebuah  evolusi  dari arsitektur RNN, dimana pertama kali diperkenalkan oleh Hochreiter & Schmidhuber
(1997)[7].  Unit  LSTM  terdiri  dari  sel  memori yang  menyimpan  informasi  yang  diperbarui oleh  tiga  gerbang  (gate)  khusus,  yaitu  input gate,  forget  gate,  dan  output  gate  .  Dalam penelitian Makala dan Li [8], digunakan model ARIMA  dan  SVM  untuk  memprediksi  harga emas dan didapatkan hasil bahwa SVM (Poly) ditemukan  memiliki  kinerja  yang  jauh  lebih baik  dibandingkan  SVM  (RBF)  dan  model ARIMA  lainnya.  Pada  penelitian  lain  yang dilakukan oleh Prasetyo, dkk. [9], menggunakan  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  untuk  memprediksi  harga  emas berdasarkan  data  dari gold.org,  dan  digunakan untuk  memprediksi  harga  emas  dalam  rentang waktu 1-3 hari ke depan. Akan tetapi ditemukan kelemahan,  yaitu  model  yang  telah  dibangun kurang akurat untuk melakukan prediksi harga emas dalam jangka waktu yang lebih panjang, yaitu  24  hari  ke  depan.  Setelah  dilakukan diskusi  terkait  latar  belakang  dan  penelitian tersebut,  penelitian  ini  akan  berfokus  untuk mengukur  performa  model  LSTM  dan  GRU dalam  memprediksi  harga  emas,  dimana keduanya  merupakan  model  deep  learning populer saat ini dan merupakan pembaruan dari metode-metode deep learning terdahulu. Nantinya,  kedua  model  tersebut  dibandingkan menggunakan tiga metrik evaluasi, yaitu MAE, RMSE,  dan  MAPE.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  memperoleh  model  dengan  performa paling  baik,  sehingga  dapat  digunakan  dalam prediksi harga emas yang akan datang.
Wuyan  L,  et  al  melakukan  penelitian terhadap  Dissolved  Oxygen  (DO)  untuk kualitas air aquaculture. Mereka membandingkan  tiga  algoritma  yaitu  RNN, LSTM,  GRU  dengan  menggunakan  empat indikator  yaitu  MAE,  MSE,  MAPE,  dan  R2. Setelah  dilakukan  analisis,  maka  dihasilkan bahwa  algoritma  GRU  memiliki  performa paling  baik  dibandingkan  dua  algoritma lainnya, yaitu dengan nilai MAE, MSE, MAPE, dan  R2  adalah  0.450  mg/L,  0.411,  0.054,  dan 0.994 [10].
2. TINJAUAN PUSTAKA
a. Gated Recurrent Unit (GRU)
LSTM memiliki banyak varian, dan Gated Recurrent Unit (GRU) adalah salah satu varian yang populer dari LSTM [11]. GRU dimunculkan  oleh  Cho  [11]  pada  tahun  2014.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Kelebihan GRU adalah proses komputasi yang lebih  sederhana  dibanding  LSTM,  namun memiliki akurasi yang setara dan cukup efektif dalam  mengurangi  permasahan  hilangnya gradien (vanishing gradient) GRU merupakan sel  dengan  kandungan  2  gate  dan  3  fungsi aktivasi. Gate dan fungsi yang minim ini akan mempercepat  proses  pengolahan  data  yang umumnya  sangat  besar,  sehingga  kemampuan GRU  dirancang  untuk  menjadi  lebih  baik  dari LSTM terutama untuk dataset yang jumlahnya kecil [12] .
Gambar 1. Arsitektur GRU
Formula GRU: 𝑟 = 𝜎 ( 𝑊 𝑟 . 𝑋𝑡 + 𝑈𝑟 .ℎ(𝑡− 1) + 𝑏𝑟 )            (1)
𝑧 = 𝜎 ( 𝑊 𝑧 . 𝑥𝑡 + 𝑈𝑧 .ℎ(𝑡− 1) + 𝑏𝑧 ) (2) ℎ ̃ = 𝑡𝑎𝑛ℎ ( 𝑊ℎ . 𝑋𝑡 + 𝑟 ∗ 𝑈ℎ . ℎ ( 𝑡− 1) + 𝑏𝑧 ) (3) ℎ = 𝑧 ∗ ℎ ( 𝑡− 1) + (1 − 𝑧 ) ∗ ℎ ̃ (4)
b. Long Short-Term Memory (LSTM)
LSTM  adalah  salah  satu  arsitektur  dari RNN  (Recurrent  Neural  Network)  yang dirancang untuk mengatasi permasalahan pada RNN,  yaitu  ledakan  gradien  (exploding gradient)  dan  hilangnya  gradien  (vanishing gradient) saat mempelajari data yang disimpan dalam memori jangka panjang. Sehingga LSTM cocok  digunakan  untuk  kasus  prediksi  dan klasifikasi  yang  ada  hubungannya  dengan waktu.  Model  LSTM  terdiri  dari  lapisan  input (input  layer),  lapisan  tersembunyi  (hidden layers), dan lapisan output (output layers). Pada tiap  blok  terdapat  beberapa  memory  cell  yang melekat  dan  tiga  unit  pengali,  yaitu  input, output  dan  forget  gates.  Dari  komponen  ini, LSTM berisi tiga gates dan sebuah memory cell yang  mampu  melupakan  atau  menghafal informasi  untuk  menentukan  berapa  banyak informasi  yang  harus  ditransfer  ke  sel berikutnya.[13]
Gambar 2. Arsitektur LSTM
Formula LSTM: 𝑓 𝑡 = 𝜎 ( 𝑊 𝑓 . [ ℎ 𝑡− 1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑓 )                  (1) 𝑖 𝑡 = 𝜎 ( 𝑊 𝑓 . [ ℎ 𝑡− 1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑖 )                   (2)
𝐶̃ 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ ( 𝑊 𝐶 . [ ℎ 𝑡 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝐶 )               (3)
𝐶 𝑡 = 𝑓 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡− 1 + 𝑖 𝑡 ∗ 𝐶̃ 𝑡 (4) 𝑜 𝑡 = 𝜎 ( 𝑊 𝑜 . [ ℎ 𝑡− 1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑜 )                  (5) ℎ 𝑡 = 𝑜 𝑡 ∗ tanh( 𝐶 𝑡 )                               (6)
c. Linear Regression
Metode  Linier  Regression  adalah  regresi  yang melibatkan     hubungan    antara    satu variabel dependen    dengan    satu    variabel independen atau    variabel    dependen    (Y)    dan  variabel independen  (X)[14].  Hubungan          variabel dependen     dan varibel independen tergantung dalam  beberapa  bentuk    persamaan,sebagai berikut  hubungan linear,eksponensialdan yang terakhir berganda[15].    Tujuan    penggunaan analisis regresi    adalah    untuk    mengestimasi nilai variabel  dependen  yang  didasarkan  pada nilai  variabel  independen[16].  Metode  linier regression    didasarkan pada  pola  hubungan data  terkait  masa  lalu. Secara  umum  variabel yang    dapat    diprediksi  yang  diwakili  oleh variabel  yang  direpresentasikan  oleh  variabel (seperti  persediaan)    dipengaruhi    oleh    besar kecilnya  variabel    bebas.    Hubungan    yang terjadi    antara  variabel      independen      dengan variabel   yang akan ditemukan adalah sebuah fungsi[17].  Regresi  Linear  memiliki  model persamaan seperti berikut[4], [10], [14]
𝑦 =  𝑎 + 𝑏 𝑥 Formula linear Regresion: Y= Varibael Dependent x = variable independent a = Konstanta b = jumlah respon yang dihasilkan
d. Evaluation Metrics
Metrik evaluasi digunakan untuk mengukur  performa  dari  prediksi  model.  Pada model time-series ,  evaluasi  dapat  dilakukan dengan  menghitung  eror  yang  dibuat  pada model.  Ada  beberapa  metrik  yang  dipakai
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dalam  evaluasi  model  time-series,  diantaranya adalah  Mean  Absolute  Error  (MAE),  Root Mean  Square  Error  (RMSE),  dan  Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang akan digunakan dalam penelitian ini.
Pada  MAE,  setiap  nilai  diambil  nilai absolutnya, sehingga nilai negatif hilang. Untuk evaluasi  model  peramalan,  MAE  lebih  intuitif dalam memberikan rata-rata eror dari keseluruhan data [15].
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑁 ∑ 𝑛 𝑖 = 1 |fi  −  yi |
RMSE  merupakan  besarnya  tingkat  kesalahan hasil prediksi, dimana semakin kecil (mendekati 0) nilai RMSE maka hasil prediksi akan semakin akurat.
𝑅𝑆𝑀𝐸 = √ 1 𝑁 ∑ 𝑛 𝑖 = 1 (fi  −  ŷi) 2
MAPE digunakan untuk mengukur nilai eror dari  prediksi  dalam  bentuk  persentase,  dengan menghitung rata-rata nilai absolut dan kemudian dikalikan dengan 100%..
MAPE= ∑ |yi − ŷi | n i=1 yi n × 100%
𝑛

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 3. Diagram Alur (Flowchart) Penelitian
Alur dari penelitian yang dilakukan yaitu, pada langkah pertama, mengumpulkan dataset Daily Gold  Price  Historical  Data  dari  Kaggle  [16]. Setelah  itu,  dilakukan  preprocessing  data  agar data  lebih  siap  untuk  dilatih.  Data  hasil preprocess  lalu  displit  menjadi  data  training sebanyak 80% dan data testing sebanyak 20%. Lalu dilakukan training model LSTM dan GRU pada  data  training  dengan  beberapa  macam hyperparameter.  Selain  itu,  performa  model juga  diukur  menggunakan  evaluation  metrics, yaitu  MAE,  RMSE,  dan  MAPE.  Kemudian, dilakukan evaluasi dan analisis untuk mendapatkan performa model yang paling baik
dan  akurat  dalam  memprediksi  harga  emas, sehingga  model  dapat  digunakan  untuk memprediksi harga emas yang akan datang.[15]
3.1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  diperoleh  dari Kaggle [16], dengan  judul  Daily  Gold  Price Historical  Data.  Data  dalam  dataset  ini  adalah data harian mulai dari 4 Januari 2000 hingga 2 September 2022 (8277 hari) dengan total 5703 data. Dataset ini memiliki 7 atribut, yaitu Date, Open,  High,  Low,  Close,  Volume,  dan Currency.
Gambar 4. Sampel Dataset Emas
Tabel  di  atas  menunjukkan  sampel  dari lima  data  teratas  pada  dataset  emas.  Kolom “Date”  adalah  tanggal  observasi  data,  kolom “Open”  adalah  harga  pada  saat  pembukaan  di tanggal  tersebut,  kolom  “High”  adalah  harga tertinggi  pada  tanggal  tersebut,  kolom  “Low” untuk harga terendah di tanggal tersebut, kolom “Close”  untuk  harga  saat  penutupan  pasar  di tanggal  tersebut,  kolom  “Volume”  adalah volume  transaksi  pada  tanggal  tersebut,  serta kolom “Currency” adalah mata uang pasar yang digunakan  untuk  observasi  data.  Fitur  yang akan  digunakan  untuk  melatih  model  dalam penelitian ini adalah atribut “Close”.

## 3.2. Preprocessing dan Split Data
Pada  tahap  preprocessing  data,  dilakukan normalisasi  pada  data  menggunakan  MinMax Scaler,  dengan  tujuan  untuk  meminimalisir redundansi  dan  mencegah  anomali  pada  data. Data  yang  telah  dipreprocess  kemudian  displit menjadi  data  traning  sebanyak  80%  dan  data testing sebanyak 20%. Data training digunakan dalam  training  model,  sedangkan  data  testing digunakan untuk tahap prediksi.

## 3.3. Training Model LSTM dan GRU
Selanjutnya,  dilakukan  training  pada masing-masing  model  (LSTM  dan  GRU)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
menggunakan  data  training  dalam  beberapa hyperparameter  (batch  dan  epoch).  Tujuannya adalah untuk menemukan metode training yang paling  baik  dengan  performa  paling  bagus. Masing-masing  model  ditraining  dalam  dua batch,  yaitu  batch  32  dan  batch  64,  dengan epoch sebesar 50, 100, 200, 400, dan 600 pada masing-masing batch.
3.4. Model  Prediksi  dan  Hasil  Evaluasi Matrik
S etelah proses training pada model selesai, selanjutnya  dilakukan  prediksi  pada  model dengan  menggunakan  data  testing.  Kemudian, data  testing  (aktual)  dan  data  hasil  prediksi dibandingkan dan diukur nilai erornya menggunakan  matrik  evaluasi  MAE,  RMSE, dan MAPE.
3.5. Evaluasi dan Analisis
Hasil  dari  matrik  evaluasi  kemudian dianalisis  dan  dipetakan  dalam  grafik  untuk mengetahui  model  dengan  batch  dan  epoch mana  yang  memberikan  hasil  prediksi  paling mendekati  nilai  aktual,  serta  akan  diukur  nilai akurasinya

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  tahapan-tahapan  seperti dalam metode penelitian, pada bagian ini akan dipaparkan  hasil  dari  training  model  dan prediksi yang didapat. Berikut adalah kombinasi hyperparameter yang kami gunakan dalam melatih model.
Variasi kombinasi dari batch size dan epochs di  atas  diterapkan  pada  masing-masing  model LSTM  dan  GRU  untuk  kemudian  digunakan untuk  melatih  data  training.  Setelah  model ditraining,  dilakukan  evaluasi  performa  model menggunakan  data  testing  yang  dibandingkan dengan  hasil  prediksi  model  dengan  harga aktual.
Gambar 5. Harga Emas Harian dalam 8277 hari
Harga Emas Harian dalam 8277 hari
Gambar  4  menunjukkan  data  harga  emas harian  dalam  8277  hari  yang  terhitung  mulai tanggal  4  Januari  2000  sampai  2  September 2022. Untuk mengetahui mana hyperparameter yang  paling  optimal  untuk  model  LSTM  dan GRU,  dilakukan  eksperimen  dengan  melatih model  menggunakan  data  harga  emas  harian yang ditunjukkan pada gambar 4 tersebut. Hasil pengurukuran  performa  model  dengan  variasi kombinasi hyperparameter yang telah ditentukan, ditunjukkan pada tabel berikut.
Gambar 6. Hasil evaluasi MAE, RMSE, dan MAPE

## Gambar 7. Nilai Aktual vs Prediksi pada Harga Emas menggunakan LSTM
Dari  hasil  percobaan  training  model menggunakan  dataset  harga  emas  harian dengan kombinasi hyperparameter pada model yang telah ditentukan, ditemukan bahwa model dengan  hasil  metrik  evaluasi  terendah  didapat oleh  model  LSTM  dengan  batch  size  32  dan epoch  400,  dengan  nilai  hasil  MAE  0.0389, RMSE 0.0475, dan MAPE 5.2047%.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 8. Nilai Aktual vs Prediksi pada Harga Emas menggunakan LSTM
Nilai  Aktual  vs  Prediksi  pada  Harga  Emas menggunakan LSTM Pada  gambar,  nilai  aktual  ditunjukkan  dengan garis berwarna merah, dan nilai prediksi LSTM ditunjukkan dengan garis warna biru. Gambar 5 membandingkan  harga  aktual  dan  harga prediksi  pada  data  testing  emas  menggunakan model  LSTM  dengan batch  size  32  dan  epoch 400.  Nilai  metrik  evaluasi  dari  model  ini menghasilkan MAE 0.0389, RMSE 0.0475, dan MAPE  5.2047%.  Hasil  model  LSTM  ini nantinya  akan  dibandingkan  dengan  model GRU yang memprediksi dataset yang sama.

## Gambar 9. . Nilai Aktual vs Prediksi pada Harga Emas menggunakan GRU
Nilai  Aktual  vs  Prediksi  pada  Harga  Emas menggunakan GRU
Pada  gambar  6,  nilai  aktual  ditunjukkan  oleh garis  merah  dan  nilai  prediksi  dari  GRU ditunjukkan  oleh  garis  hijau.  Gambar  6 menunjukkan  perbandingan  harga  prediksi Emas  dengan  harga  aktual  pada  dataset menggunakan model GRU dengan batch size 32 dan  epochs  400.  Hasil  perhitungan  metrik evaluasi  dari  model  ini  yaitu  MAE  0.0450, RMSE 0.0549, dan MAPE 6.1207%.
Sebelumnya model LSTM menghasilkan MAE 0.0389,  RMSE  0.0475,  dan  MAPE  5.2047 untuk  memprediksi  harga  Emas  menggunakan batch  size  dan  epochs  yang  sama.  Untuk memrediksi harga Emas ini, LSTM
memperoleh nilai yang lebih rendah dibanding GRU.

## Gambar 10. Nilai Aktual vs Prediksi pada Harga Emas menggunakan LSTM dan GRU
Nilai  Aktual  vs  Prediksi  pada  Harga  Emas menggunakan LSTM dan GRU Pada gambar 7, nilai aktual ditunjukkan oleh garis merah, nilai prediksi  LSTM  ditunjukkan  oleh  warna  biru, dan nilai prediksi GRU ditunjukkan oleh warna hijau.  Gambar  7  menunjukkan  perbandingan hasil prediksi harga Emas menggunakan model LSTM dan GRU dengan nilai aktual untuk 1081 hari  dengan  batch  size  32  dan  epochs  400. Gambar  tersebut  juga  menunjukkan  hasil prediksi  dari  model  GRU  untuk  memprediksi harga  1081  hari  lebih  baik  dari  pada  model LSTM,  yang  mana  hasil  prediksi  model  GRU lebih mendekati nilai aktual.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah kami lakukan, didapat kesimpulan sebagai berikut.
Setelah  dilakukan  perbandingan  metrik evaluasi  dari  kedua  model,  penelitian  ini mengindikasikan  bahwa  model  LSTM  lebih baik dibanding model GRU dalam memprediksi harga emas dengan hasil metrik evaluasi MAE 0.0389,  RMSE  0.0475,  dan  MAPE  5.2047%, sedangkan  model  GRU yang memiliki performa  paling  baik  menggunakan  batch  size 32 dan epochs 100, yang memiliki hasil MAE 0.0447,  RMSE  0.0545,  dan  MAPE  6.0688% pada dataset Emas.
Sedangkan prediksi terburuk dari LSTM adalah  pada  batch  size  64  epoch  50,  dengan hasil MAE 0.1792, RMSE 0, 1983, dan MAPE 22.823%.  Sedangkan  prediksi  terburuk  LSTM didapat pada batch size 64 dan epoch 50 denga hasil MAE 0.1391, RMSE 0.1573, dan MAPE 17.6552%.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan  terhadap  penelitian  ini,  khususnya kepada  Bapak  Alam  Rahmatulloh  selaku pembimbing,  serta  teman-teman  yang  telah mendukung selama penelitian dan penulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. S. Sharma, “Can consumer price index predict gold price returns?,” Econ Model , vol.  55,  pp.  269–278,  Jun.  2016,  doi: 10.1016/j.econmod.2016.02.014.
[2]  Khalis  Sofi,  Aswan  Supriyadi  Sunge, Sasmitoh  Rahmad  Riady,  and  Antika Zahrotul Kamalia,
“Perbandingan Algoritma Linear Regression, Lstm, Dan Gru  Dalam  Memprediksi  Harga  Saham Dengan Model Time Series,” Seminastika ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  39–46, Nov. 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.275. [3]  S. Rath, A. Tripathy, and A. R. Tripathy,
“Prediction  of  new  active  cases  of coronavirus disease (COVID-19) pandemic using multiple linear regression model,” Diabetes and Metabolic  Syndrome:  Clinical  Research and  Reviews ,  vol.  14,  no.  5,  pp.  1467– 1474, Sep. 2020, doi:
10.1016/j.dsx.2020.07.045.
[4]  A.  Tholib,  N.  K.  Agusmawati,  and  F. Khoiriyah,  “Prediksi  Harga  Emas Menggunakan  Metode  Lstm  Dan  Gru,” Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro Terapan , vol. 11, no. 3, Aug. 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3.3250.
[5]  Khalis  Sofi,  Aswan  Supriyadi  Sunge, Sasmitoh  Rahmad  Riady,  and  Antika Zahrotul Kamalia, “Perbandingan
Algoritma Linear Regression, Lstm, Dan Gru  Dalam  Memprediksi  Harga  Saham Dengan Model Time Series,” Seminastika ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  39–46, Nov. 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.275.
[6]  M.  Iqbal  Ramadhan,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Analisis  Data  Bencana Milik Bnpb Menggunakan Algoritma K- Means Dan Linear Regression,” 2017.
[7]  J.  Cao,  Z.  Li,  and  J.  Li,  “Financial  time series  forecasting  model  based  on
CEEMDAN  and  LSTM,” Physica  A: Statistical Mechanics and its
Applications , vol. 519, pp. 127–139, Apr. 2019, doi: 10.1016/j.physa.2018.11.061.
[8]  D. Makala and Z. Li, “Prediction of gold price with ARIMA and SVM,” in Journal of  Physics:  Conference  Series ,  IOP Publishing Ltd, Feb. 2021. doi: 10.1088/1742-6596/1767/1/012022. [9]  V. Riandaru Prasetyo et al. , “SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi Prediksi  Harga  Emas  Berdasarkan  Data gold.org  menggunakan  Metode  Long Short Term  Memory Gold Price Prediction Based on Gold.org Data using the Long Short Term Memory Method.” [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[10]  W. Li, H. Wu, N. Zhu, Y. Jiang, J. Tan, and  Y.  Guo,  “Prediction  of  dissolved oxygen in a fishery pond based on gated recurrent  unit  (GRU),” Information Processing in  Agriculture ,  vol.  8,  no.  1, pp. 185–193, Mar. 2021, doi:
10.1016/j.inpa.2020.02.002.
[11]  K.  Cho et  al. ,  “Learning  Phrase Representations  using  RNN  Encoder- Decoder for Statistical Machine
Translation.”
[12]  “20209-60264-1-SM”.
[13]  B.  Yang,  S.  Sun,  J.  Li,  X.  Lin,  and  Y. Tian,  “Traffic  flow  prediction  using LSTM  with  feature  enhancement,” Neurocomputing , vol. 332, pp. 320–327, Mar. 2019, doi: 10.1016/j.neucom.2018.12.016. [14]  Khalis  Sofi,  Aswan  Supriyadi  Sunge, Sasmitoh  Rahmad  Riady,  and  Antika Zahrotul Kamalia, “Perbandingan Algoritma Linear Regression, Lstm, Dan Gru  Dalam  Memprediksi  Harga  Saham Dengan Model Time Series,” Seminastika ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  39–46, Nov. 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.275.
[15]  M.  Owen,  V.  Vincent,  R.  Br  Ambarita, and  E.  Indra,  “Implementasi  Metode Long  Short  Term  Memory  Untuk Memprediksi  Pergerakan  Nilai  Harga Emas,” Jurnal  Teknik  Informasi  dan Komputer (Tekinkom) , vol. 5, no. 1, p. 96, Jun. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.507.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062