MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 8 | No. 2 | Halaman 119 - 129
Desember 2023

## Perbandingan Metode ARIMA dan LSTM pada Prediksi Jumlah Pengunjung Perpustakaan
KHOTIBUL UMAM 1 , ARDIANSYAH 2
1 Fakultas Tarbiyah, Institut Agama Islam Negeri Madura 2 Pustakawan,  Institut Agama Islam Negeri Madura Email: khotibul.umam@iainmadura.ac.id
Received 30 Mei 2023 | Revised 8 Juli 2023 | Accepted 18 September 2023

## ABSTRAK
Peningkatan jumlah mahasiswa di IAIN Madura memberikan dampak yang besar terhadap  jumlah  pengunjung  perpustakaan.  Setiap  peningkatan  jumlah pengunjung  harus  diimbangi  dengan  pelayanan  yang  baik  kepada.  Maka  perlu adanya suatu sistem prediksi jumlah pengunjung perpustakaan di masa yang akan datang sebagai penunjang dalam perencanaan dan pengembangan perpustakaan terutama  dalam  hal  ketersediaan  prasarana.  Penelitian  ini  mengulas  tentang prediksi  jumlah  pengunjung  perpustakaan  di  masa  yang  akan  datang  dengan melakukan prediksi terhadap pengunjung di masa depan dengan metode ARIMA dan LSTM. Tujuan penelitian ini untuk memprediksi jumlah pengunjung yang akan berkunjung. Dataset yang digunakan adalah data pengunjung perpustakaan IAIN Madura  dari  bulan  Januari  2018  sampai  Desember  2022.  Penelitian  ini menghasilkan nilai RMSE metode ARIMA sebesar 26.17 sedangkan metode LSTM sebesar  35.59.  Sedangkan  untuk  nilai  MAPE  metode  ARIMA  sebesar  22%  dan model  LSTM  sebesar  25%  dan  dapat  disimpulkan  penggunaan  metode  ARIMA lebih baik dibandingkan dengan LSTM untuk data kasus dan pola pada penelitian ini.
Kata kunci : Arima, Long Short Term Memory, Prediksi, Pengunjung, RMSE

## ABSTRACT
The increase in the number of students at IAIN Madura has a big impact on the number of library visitors. Any increase in the number of visitors must be balanced with good service too. So it is necessary to have a prediction system for the number of library visitors in the future as a support in planning and developing the library, especially  in  terms  of  infrastructure  availability.  This  research  reviews  the prediction of the number of library visitors in the future by predicting future visitors with the ARIMA and LSTM methods. The purpose of this research is to predict the number of visitors who will visit. The dataset used is IAIN Madura library visitor data from January 2018 to December 2022. This research produces an RMSE value of the ARIMA method of 26.17 while the LSTM method is 35.59. As for the MAPE value  of  the  ARIMA  method  of  22%  and  the  LSTM  model  of  25%,  it  can  be concluded that the use of the ARIMA method is better than LSTM for case data and patterns in this study.
Keywords : Arima, Long Short Term Memory, Prediction, Visitors, RMSE

## 1. PENDAHULUAN
Ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  yang  beredar  luas  berkembang  sangat  pesat  di  era globalisasi. Kemampuan institusi untuk melakukan keduanya akan menjadi salah satu faktor penting untuk dapat selalu memberikan layanan terbaik (Anwar, dkk, 2019). Perpustakaan merupakan  unit  dari  suatu  lembaga  yang  dimiliki  oleh  perguruan  tinggi  atau  daerah  dan perpustakaan juga bisa disebut jantungnya sebuah perguruan tinggi. Maka dari itu tentunya harus bisa memberikan layanan-layanan sumber informasi yang baik kepada pengunjung atau pemustaka. Untuk memaksimalkan layanan pada perpustakaan, diperlukan berbagai langkah agar pengunjung dengan mudah dalam mengakses layanan yang tersedia pada perpustakaan itu  sendiri. Langkah  pertama  antara  lain  adalah meningkatkan  kualitas  dan  profesionalisme pengelola  perpustakaan (Artana,  2019) .  Dalam  meningkatkan  kualitas  pelayanan, ketersediaan  sarana  dan  prasarana  tentu  menjadi  point  penting  untuk  selalu  dilakukan perencanaan  yang  baik,  karena  dengan  bertambahnya  jumlah  setiap  bulan  harus  juga diimbangi dengan kesiapan sarana prasarana di perpustakaan tersebut. Prasarana yang harus disiapkan  harus  dapat  mengakomodasi  jumlah  pengunjung  perpustakaan,  jika  tidak  maka pengunjung tidak akan mendapatkan pelayanan yang baik.
Permasalahan  yang  sering  dirasakan  oleh  mahasiswa  yaitu  jumlah  fasilitas  yang  kurang memadai dibandingkan jumlah pengunjung yang ada sehingga kegiatan memprediksi jumlah pengunjung merupakan hal yang penting untuk dilakukan guna bisa menyiapkan perencanaan kebutuhan sarana yang harus disiapkan oleh perpustakaan dengan menggunakan beberapa data pengunjung sebelumnya. Selama ini data pengunjung perpustakaan IAIN Madura hanya dibiarkan tersimpan pada ruang penyimpanan sebuah database dan tidak pernah dilakukan proses  analisis  data  lebih  lanjut  terhadap  data  pengunjung  tersebut.  Padahal  dari  data pengunjung tersebut ada sebuah informasi yang dapat dijadikan sebagai salah satu variabel penunjang dalam memberikan support pada setiap keputusan-keputusan penting yang diambil dan diberlakukan oleh pengelola perpustakaan itu sendiri.
Sejumlah peneliti yang pernah meneliti tentang prediksi jumlah pengunjung yaitu Afifah Nurul (2020) melakukan prediksi jumlah pengunjung perpustakaan dengan menggunakan metode fuzzy  Time  series.  Penelitian  tersebut  menggunakan  deret  waktu  fuzzy  dengan memproyeksikan  data  yang  ada  ke  dalam  format  fuzzy  pada  interval  waktu  tertentu  juga berupa informasi linguistik, yang kemudian diekstraksi untuk membandingkan hasil prediksi informasi  linguistik  yang  digunakan.  Setelah  mendapatkan  hasil  prediksi,  carilah  nilai  AFER untuk mengestimasi nilai error dari prediksi tersebut (Afifah, dkk, 2020) . Syarif Aziz 2017 dengan  tema  penerapan  Metode  ARIMA  untuk  peramalan  pengunjung  perpustakaan  UIN Suska  Riau  dan  dari  penelitian  tersebut  dihasilkan  bahwa  metode  ARIMA  dapat  digunakan untuk  memprediksi  pengunjung  perpustakaan  setiap  jurusan (Fejriani,  dkk,  2020) . Roikhatul Jannah (2022) meneliti tentang Implementasi metode double exponential smoothing pada  prediksi  jumlah  mahasiswa  FTIK  jurusan  tadris  matematika  yang  mengunjungi perpustakaan  IAIN  Pekalongan.  Pada  penelitian  tersebut  menggunakan  data  pengunjung perpustakaan IAIN Pekalongan dari mahasiswa fakultas Tarbiyah jurusan tadris matematika dari tahun 2017-2021 dan menggunakan metode double exponential smoothing dan metode perhitungan akurasinya menggunanakan MAPE ( means absolute percentage error) (Jannah & Iza, 2022) .
Berdasarkan  uraian  diatas,  dilakukan  sebuah  penelitian  untuk  memprediksi  pengunjung perpustakaan IAIN Madura dengan menggunakan dua metode yaitu ARIMA dan LTSM untuk mengkaji trend peningkatan jumlah pengunjung. Dengan menggunakan perbandingan metode
dari  prediksi ini diharapkan dapat memberikan sebuah dukungan pada sebuah perencanaan dan  pengembangan  perpustakaan  IAIN  Madura  kedepan,  khususnya  di  dalam  menyiapkan sarana dan prasarananya untuk memberikan pelayanan yang baik kepada pengunjung atau pustakawan. Sehingga pengunjung atau pustakawan merasa puas terhadap layanan-layanan yang disiapkan oleh pihak perpustakaan IAIN Madura.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Proses  prediksi  dilakukan  secara  bertahap  dan  sistematis.  Berikut  adalah  tahapan-tahapan penelitian ini, yang dijabarkan dalam Gambar 1  dibawah:

## Gambar 1. Alur Proses Penelitian
Pada tahap awal dilakukan  proses pengumpulan data yang dilanjutkan dengan pre-processing bahan yang terdiri dari pembersihan dan normalisasi data. Setelah tahap pre-processing, data dibagi menjadi dua  bagian, yaitu. Data training dan data testing seperti   ditunjukkan pada Gambar  1.  Langkah  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  membuat  prediksi.  Proses pembangunan sistem dibagi menjadi dua bagian, yaitu proses pelatihan dan proses prediksi.
Tahap pengujian model dimulai dengan membangun model dan dipraktekkan baik untuk LSTM maupun  ARIMA.  Hasil  pelatihan  yang  diperoleh  berupa  model  LSTM  dan  ARIMA  kemudian digunakan dalam proses peramalan. Langkah terakhir dari eksperimen adalah menormalkan data atau Denormalisasi hasil pengujian untuk mendapatkan nilai prediksi dan nilai evaluasi dari hasil model yang dihasilkan kemudian hasil akhirnya dilakukan proses perbandingan nilai terbaik (Putri, dkk, 2021).

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  tahapan  dalam  mendapatkan  atau  memperoleh  data  untuk kebutuhan dalam penelitian ini. Penelitian ini menggunakan data pengunjung perpustakaan IAIN  Madura  dari  Januari  2018 sampai Desember  2022.  Data-data  ini  bisa  disebut  dengan dataset.

## 2.2.  Preprocessing Data
proses ini merupakan proses penting karena pada tahapan preprocessing ini data dilakukan proses  seperti  menghapus  data  yang  yang  nilainya null, dan kemudian dilanjutkan dengan sebuah  tahapan  yaitu  normalisasi.  Normalisasi  itu  sendiri  adalah  dimana  sebuah  variabel berupa angka diposisikan dalam skala jangkauan yang lebih kecil (Ashari & Sadikin, 2020). Hasil dari proses menormalisasikan data, didapat dengan membagi nilai data tersebut dengan nilai  range.  Data  akan  dinormalisasikan  ke  dalam  interval  [0,1] (Hong  &  Majid, 2021)(Maulana & Kumalasari, 2019) . Proses normalisasi ini bertujuan untuk menghapus atau mereduksi data dengan nilai yang sama untuk menghilangkan duplikasi data, mengurangi kerumitan sebuah data, dan membuat data lebih mudah untuk dimodifikasi ( Prasetyono & Anggraini, 2021) .
𝑋𝑛 = 𝑋0−𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑚𝑎𝑥−𝑋𝑚𝑖𝑛 (1) Keterangan: X n = Hasil proses normalisasi X o = Nilai data aktual
X min  = Nilai minimal data aktual
X max = Nilai maksimal data aktual

## 2.3. Analisis Data
Setelah  tahapan  diatas,  tahapan  selanjutnya  adalah  menganalisa  sebuah  data.  Dalam melakukan  sebuah  penelitian  analisis  harus  dilakukan  dengan  benar  dan  cermat.  Berikut langkah analisis penelitian ini pertama adalah membuat plot time series untuk data semua pengunjung perpustakaan IAIN Madura kemudian langkah kedua dilakukan analisis terhadap data berdasarkan hasil visualisasi plot time series yang telah dibuat Data dibagi menjadi dua kategori yaitu data training atau bisa disebut data latih dan data test atau data  uji. Setiap kategori  data  masing-masing  dibagi  sesuai  komposisi  yang  pas  untuk  mendapatkan  nilai akurasi yang tinggi. Langkah ketiga adalah memodelkan dengan metode ARIMA dan LSTM. Dari  hasil  pemodelan  kemudian  dilakukan  proses  membandingkan  hasil  pemodelan  antara metode  ARIMA  dan  LSTM  dengan  menghitung  nilai  RMSE  dan  MAPE  yang  dihasilkan  oleh masing-masing metode. Nilai RMSE dan MAPE yang terkecil menunjukkan metode yang terbaik dan proses yang terakhir adalah menarik kesimpulan.

## 2.4.  ARIMA
ARIMA sering disebut sebagai pendekatan deret waktu Box-Jenkins. ARIMA adalah model rata- rata bergerak Autoregresif (ARMA) umum yang menyatukan antara proses Autoregresif (AR) dengan Moving Average (MA) untuk memproses dan membuat model deret waktu komposit (Pandji, dkk, 2019) . Untuk peramalan jangka pendek, ARIMA memiliki akurasi yang sangat tinggi,  namun  untuk  meramalkan  jangka  panjangnya  nilai  akurasinya  kurang  baik.    Saat membuat  peramalan,  model  ARIMA  sepenuhnya  mengabaikan  variabel  independen.  Untuk menghasilkan  prakiraan  jangka  pendek  yang  tepat,  ARIMA  menggunakan  nilai  historis  dan nilai saat ini dari variabel dependen (Setiawan, dkk, 2020).
Berikut ini adalah bentuk rumus sederhana dari sebuah model Autoregressive orde p, AR (p), ditunjukkan pada Persamaan (2):
𝑥 𝑡 = 𝑐 + ∑ ø 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝑥 𝑡−𝑖 +∈ 𝑡 (2)
Keterangan:
𝑥𝑡 = variabel stasioner C = konstanta
∅𝑖 = koefisien autokorelasi pada lag 1, 2, p ∈𝑡 = residu adalah deret derau putih Gaussian dengan mean nol dan varian σ2.
Sedangkan untuk Persamaan (3) dibawah ini adalah bentuk model Moving Average.
x t = µ + ∑ θ i q i=0 ∈ t−i (3)
Keterangan:
Μ  = ekspektasi
𝑥𝑡 = biasanya diasumsikan sama dengan nol
𝜃𝑖 = bobot yang diterapkan pada arus dan nilai sebelumnya dari suku yang stokastik dalam deret waktu θ0  = 1 t = deret derau putih Gaussian dengan rata - rata nol dan varians σ2
Kita  dapat  memperoleh  dua  model  dari  model  yang  ditunjukkan  di  atas  dengan menggabungkannya  sehingga  terbentuk  model  ARIMA  dengan  urutan  (p,q).  Rumus  pada Persamaan (4) dibawah ini adalah Rumus dari model ARIMA.
x t = c + ∑ ø i p i=1 x t−i  +∈ t + ∑ θ i q i=0 ∈ t−i (4)
Dimana φi = 0, θi = 0, dan σ2 > 0. AR dan MA merupakan parameter p dan q. Lambang ARIMA (p, d, q) adalah bentuk umum dari model ARIMA (Rachmawati, 2021) .

## 2.5 LSTM
Pengembangan dari arsitektur RNN adalah Long Short Term Memory (LSTM) yang mengawali debut  atau  pertama  kali  dikenalkan  Hochreiter  &  Schmidhuber  (1997).  LSTM  adalah  jenis arsitektur Recurrent  Neural  Network  (RNN).  Karena  setiap  neuron  memiliki  gerbang  yang mengontrol memori masing-masing neuron, LSTM mampu menyimpan informasi tentang pola dari sebuah data kemudian, juga dapat mempelajari bagian mana data yang akan disimpan dan bagian mana yang akan dihapus. LSTM seringkali digunakan untuk pemrosesan berbagai bentuk data seperti text processing, video processing, dan data time series atau runtun waktu. Konsep  arsitektur  LTSM  dikembangkan  oleh  para  peneliti  di  berbagai  aspek  seperti  aspek peramalan ( forecasting) atau prediksi sebuah kemungkinan (Sen et al., 2020). Berikut ini adalah langkah dan aturan di metode LSTM (Selle, dkk, 2022) yaitu dengan menghitung sebuah  nilai  sigmoid  dan  tanh.  Proses  kedua  Data  yang  akan  digunakan  diubah  menjadi supervised learning problem. Dimana definisi dari supervised learning problem adalah sebuah model algoritma yang digunakan untuk mempelajari fungsi pemetaan dari sebuah inputan ke output. Data yang akan digunakan adalah berbentuk  data  time series, sehingga  outputnya adalah data hari kemarin dilambangkan( t-1) dan outputnya adalah data hari ini dilambangkan ( t).  Dilanjutkan  pada  proses  ketiga  yaitu  menerapkan  penggunaan  min-max  scaling  pada proses normalisasi. Proses keempat adalah penghapusan pada variabel yang tidak dibutuhkan dalam proses selanjutnya. Proses kelima membagi data menjadi dua kategori data, yaitu data latih  dan  data  pengujian.  Proses  keenam  yaitu  pemodelan  LSTM  dengan  memilih  jumlah neuron, hidden layer, dan epoch yang sesuai. Langkah berikutnya diambil dalam pembuatan model LSTM yaitu menghitung nilai forget gate kemudian menghitung nilai input gate langkah
selanjutnya  memperbaiki  memory  yang  berada  pada cell dan menghitung output  gate dan nilai output akhir dan yang terakhir adalah Mengevaluasi model LSTM yang dikembangkan.
Gambar 2 . Struktur LSTM (Wiranda & Sadikin, 2019)
Gambar 2 adalah merupakan bentuk dari struktur LSTM.  Untuk menangani pengolahan data berupa  data time  series  atau  deret  waktu,  bagian  LSTM  yang  menghubungkan  sebuah informasi  sebelumnya  dengan  informasi  selanjutnya  harus  pandai  menyimpan  data  dalam jumlah yang lama (Siami-Namini et al., 2018).

## 2.6 Denormalisasi
Sebelum menentukan keakuratan hasil prediksi, langkah denormalisasi harus dilakukan setelah menerima hasil prediksi menggunakan pendekatan LSTM. Data prediksi yang masih berbentuk data range interval [0,1] karena sebelumnya dilakukan proses normalisasi data. Denormalisasi merupakan data yang akan diubah menjadi hasil asli kembali. Tujuan prosedur denormalisasi ini adalah untuk memberikan keluaran yang mudah dibaca dan dipahami. Untuk rumus  proses denormalisasi  ditunjukkan pada Persamaan (5) (Rowan & Cholissodin, 2019).
𝑑 = 𝑑 ′ (−𝑚𝑖𝑛 ) + 𝑚𝑖𝑛 (5)
Ketetaranga:
𝑑 = Nilai hasil Denormalisasi 𝑑 ′ = Nilai data Normalisasi
𝑚𝑎𝑥 = Nilai maksimum dari data aktual
𝑚𝑖𝑛 = Nilai minimum dari data aktual.

## 2.7 Evaluasi
Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah dua dari banyak pengukuran akurasi peramalan. Pada penelitian ini, untuk mengevaluasi kinerja model menggunakan  dua  metode  pengukuran  tersebut.  RMSE  adalah  pendekatan  berbeda  untuk menilai  pendekatan  peramalan  yang  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  akurat  model memprediksi  hasil (Winata,  2019) .  Nilai  kuadrat  rata-rata  dari  jumlah  error  pada  model prediksi menghasilkan nilai RMSE dan metode ini sangat mudah digunakan dan telah banyak sekali dalam sebuah studi menggunakan peramalan. MAPE adalah persentase dari nilai aktual yang mewakili perbedaan rata-rata absolut pada nilai yang diperkirakan serta menggunakan nilai aktual (Eko Listiwikono, 2022)(Yuliyanti & Arliani, 2022) . Proporsi ketidakakuratan antara nilai aktual dan nilai antisipasi dihitung dengan menggunakan MAPE. Rumus masing- masing ditunjukkan pada rumus Persamaan (6) dan Persamaan (7) berikut.
Perbandingan Metode ARIMA dan LSTM pada Prediksi Jumlah Pengunjung Perpustakaan

## Root Mean Square Error (RMSE)
1 𝑛 ∑ (𝑦̃ 𝑖− 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖 (6)
Keterangan:
𝑦𝑖 ̃ = Nilai peramalan 𝑦 𝑖 = Nilai aktual n  = Jumlah data

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
100  𝑋 1 𝑛 ∑ | 𝑦̃ 𝑖− 𝑦 𝑖 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖 (7)
Keterangan:
𝑦𝑖 ̃ = Nilai peramalan 𝑦 𝑖 = Nilai aktual/ nilai sebenarnya n = Jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari penelitian yang dilakukan menghasilkan hasil prediksi jumlah pengunjung perpustakaan IAIN Madura. Diharapkan kedepannya perpustakaan IAIN madura dapat menyiapkan fasilitas dan  sarana  untuk  melayani  pemustaka  yang  berkunjung  sesuai  dengan  hasil  prediksi pengunjung  ke  depan  dengan  menggunakan  dua  perbandingan  algoritma  yaitu  LSTM  dan ARIMA.

## 3.1. Dataset dan Ploting Dataset
Di bawah ini merupakan data pengunjung perpustakaan IAIN Madura dari Januari 2018 sampai Desember 2022 dan dijadikan dataset dalam penelitian ini. Pada data yang terkumpul di lihat setiap bulan.

## Tabel 1. Pengunjung perpustakaan IAIN Madura 2018-2022
NO Tanggal/Bulan/Tahun Jumlah Pengunjung 1 01/01/2018 928 2 01/02/2018 9723 3 01/03/2018 20279 … … … … … … … … … 58 01/10/2022 8850 59 01/11/2022 4141 60 01/12/2022 2559
Dibawah Gambar 3 menunjukkan ploting dari dataset pengunjung perpustakaan IAIN Madura dari berdasarkan tabel diatas.

## Gambar 3 . Data Plot Pengunjung Perpus IAIN Madura
Gambar  3  diatas  merupakan  hasil  ploting  data  pada  Tabel  1.  Dapat  dilihat  sebaran  data menunjukkan  bahwa  data  pengunjung  perpustakaan  IAIN  Madura  mengalami  naik  turun setiap tahunnya. Hal itu dipengaruhi oleh banyak kegiatan kampus seperti masa libur setelah ujian akhir semester dan faktor lainnya.

## Gambar 4. Ploting komposisi data training dan data testing
Pada Gambar 4 Merupakan sebuah kesimpulan dari ploting data dari proses split data yaitu data training dan data test. 48 data dari dataset, atau 80% dari total data, digunakan sebagai data pelatihan, dan 12 data, atau 20% dari total keseluruhan data, yang dipakai sebagai bahan data uji.

## 3.2. Hasil
Gambar 5. Plot data pengunjung dan hasil prediksi pengunjung menggunakan metode ARIMA dan LSTM
Gambar  5  diatas  merupakan  ploting  dari  hasil  peramalan  dari  kedua  metode  yang  telah dilakukan. Dapat dilihat bahwa grafik LSTM cenderung lurus dan menunjukkan tren naik setiap bulannya dan pada grafik ARIMA menunjukkan pola yang Sebagian sama dengan data aktual namun jarak intervalnya masih cukup besar dengan data aktual. Jadi dari hasil gambar yang ditunjukan diatas, tampak bahwa metode peramalan dengan metode ARIMA memberikan hasil yang paling mendekati, hal ini terlihat pada Gambar 5 dan juga dapat kita Analisis dari hasil pengukuran kinerjanya menggunakan nilai RMSE dan MAPE.

## Tabel 2. Perbandingan data pengunjung hasil peramalan dari metode ARIMA dan LSTM
Time Pengunjung Prediksi ARIMA Prediksi LSTM 01/1/2022 278 1340.8 3092.6 01/2/2022 129 1945.8 3119.8 01/3/2022 2996 3379.3 3135.3 01/4/2022 2752 4340.2 3145.1 01/5/2022 4363 3778.2 3141.4 01/6/2022 6535 3778 3131.1 01/7/2022 436 2676.5 3115.4 01/8/2022 1565 2102.2 3095.9 01/9/2022 11355 4534.1 3073.7 01/10/2022 8850 6530.2 3049.6 01/11/2022 4141 6794.1 3024.5 01/12/2022 2559 4262.5 2999.2
Pada  table  2  diatas  menunjukkan  tanggal,  jumlah  pengunjung  aktual,  dan  hasil  data  dari perbandingan metode ARIMA dengan LSTM untuk memprediksi pengunjung di perpustakaan IAIN Madura.  Dan yang ditunjukkan pada tabel 3 dibawah ini merupakan hasil dari evaluasi kinerja  dari  dua  metode  ARIMA  dan  LSTM  memakai  nilai Root  Mean  Square  Error  serta menggunakan Mean Absolute Percentage Error.
Tabel 3. Hasil perbandingan Nilai RMSE dan MAPE
Model RMSE MAPE ARIMA 26,17 22% LSTM 35,59 25%
Tabel 3 di atas menunjukkan hasil  eksperimen yang dilakukan dalam penelitian ini dengan menerapkan  model  Arima  dan  LSTM  untuk  memprediksi  pengunjung  yang  akan  datang  ke perpustakaan  IAIN  Madura.  Model  kinerja  yang  digunakan  adalah Root Mean Square Error (RMSE)  dan Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Dari  hasil  percobaan  di  atas  dapat diketahui bahwa hasil yang terbaik ketika menggunakan model ARIMA dibandingkan dengan menggunakan  LSTM  untuk  memprediksi  pengguna  perpustakaan  IAIN-Madura.  Hal  ini ditunjukkan dengan nilai rata-rata error model ARIMA yang dibuat lebih rendah dari rata-rata nilai error pengujian model ARIMA.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mendapatkan  suatu  kesimpulan  bahwa  data  pengunjung  perpustakaan  IAIN Madura  dapat  diramalkan  atau  di  prediksi  dengan  metode  ARIMA  dan  LSTM.  Hasil  dari penerapan metode  ARIMA, nilai akurasinya lebih baik dari pada metode LSTM, hal ini dikarena metode ARIMA menunjukkan hasil RMSE dan MAPE lebih kecil. Maka dari itu metode ARIMA menjadi  metode  yang  paling  cocok  untuk  diimplementasikan  pada  dataset  pengunjung perpustakaan  IAIN  Madura  dalam  meramalkan  atau  memprediksi  jumlah  pengunjung  pada bulan-bulan selanjutnya. Nilai RSME pada metode ARIMA sebesar 26,17 dan metode LSTM sebesar 35.59 . Sedangkan untuk nilai MAPE metode ARIMA sebesar 22% dan metode LSTM sebesar 25%. Dalam penelitian selanjutnya, Kami akan mengeksplorasi dengan memperbarui data dalam satu tahun atau bulan dan menggunakan beberapa metode di bidang ini, termasuk metode Prophet atau Exponential Smoothing. Sehingga kami dapat memilih dan membangun model yang terbaik untuk melakukan peramalan atau prediksi.

## DAFTAR RUJUKANN
Afifah,  N.  Aini,  and  M.  Mukhlis,  “Prediksi  Jumlah  Pengunjung  Perpustakaan  Iain  Jember Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” ARITMATIKA J. Ris. Pendidik. Mat., vol. 1, no. 1, pp. 36 – 45, 2020, doi: 10.35719/aritmatika.v1i1.5.
Anwar, S., Maskur, S., & Jailani, M. (2019). Manajemen Perpustakaan. Zhen Publisher.
Artana, I. K. (2019). Upaya mengoptimalkan peran perpustakaan sekolah melalui pengelolaan yang profesional. ACARYA PUSTAKA: Jurnal Ilmiah Perpustakaan Dan Informasi, 6(1), 1 – 9.
Ashari, M. L., & Sadikin, M. (2020). Prediksi data transaksi penjualan time series menggunakan regresi lstm. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika: JANAPATI, 9(1), 1 – 10.
Eko  Listiwikono,  E.  (2022).  Perbandingan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Holt  dan Metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters Untuk Peramalan Wisatawan Grand Watu dodol. Transformasi: Jurnal Pendidikan Matematika Dan Matematika, 2(2), 12 – 25.
Fejriani,  F.,  Hendrawansyah,  M.,  Muharni,  L.,  Handayani,  S.  F.,  &  Syaharuddin,  S.  (2020). Forecasting  Peningkatan  Jumlah  Penduduk  Berdasarkan  Jenis  Kelamin  Menggunakan Metode ARIMA. GEOGRAPHY: Jurnal Kajian, Penelitian Dan Pengembangan Pendidikan, 8(1), 27 – 36.
Hong, U., & Majid, N. (2021). Comparison  of ARIMA model and artificial neural network in forecasting gold price. Journal of Quality Measurement and Analysis, 17(2), 31 – 39.
Jannah, R., & Iza, D. N. (2022). Implementasi Metode Double Exponential Smoothing pada Prediksi Jumlah Mahasiswa FTIK Jurusan Tadris Matematika yang menjadi Pengunjung Perpustakaan IAIN Pekalongan. SANTIKA: Seminar Nasional Tadris Matematika, 2, 327 – 332.
Maulana, R., & Kumalasari, D. (2019). Analisis Dan Perbandingan Algoritma Data Mining Dalam
Perbandingan Metode ARIMA dan LSTM pada Prediksi Jumlah Pengunjung Perpustakaan
Prediksi Harga Saham Ggrm.
Pandji, B. Y., Indwiarti, I., & Rohmawati, A. A. (2019). Perbandingan Prediksi Harga Saham dengan  model  ARIMA  dan  Artificial  Neural  Network. Indonesia  Journal  on  Computing
(Indo-JC), 4(2), 189 – 198. https://socj.telkomuniversity.ac.id/ojs/index.php/indojc/article/view/344
Prasetyono, R. I., & Anggraini, D. (2021). Analisis Peramalan Tingkat Kemiskinan di Indonesia dengan Model ARIMA. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 26(2), 95 – 110.
Putri, E. S., Sadikin, M., Informatika, J. T., Komputer, F. I., & Bhuana, U. M. (2021). Prediksi penjualan  produk  untuk  mengestimasi  kebutuhan  bahan  baku  menggunakan perbandingan algoritma lstm dan arima. Format J. Ilm. Tek. Inform, 10(2), 162.
Rachmawati,  A.  K.  (2021).  Peramalan  Penyebaran  Jumlah  Kasus  Covid19  Provinsi  Jawa Tengah dengan Metode ARIMA. Zeta-Math Journal, 6(1), 11 – 16.
Rowan,  L.  M.,  &  Cholissodin,  I.  (2019).  Peramalan  Kasus  Positif  COVID-19  di  Jawa  Timur menggunakan Metode Hybrid ARIMA-LSTM. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN, 2548, 964X.
Selle, N., Yudistira, N., & Dewi, C. (2022). Perbandingan Prediksi Penggunaan Listrik dengan Menggunakan Metode Long Short Term Memory (LSTM) dan Recurrent Neural Network (RNN). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 9(1), 155 – 162.
Sen, S., Sugiarto, D., & Rochman, A. (2020). Komparasi metode multilayer perceptron (MLP) dan long short term memory (LSTM) dalam peramalan harga beras. Ultimatics: Jurnal Teknik Informatika, 12(1), 35 – 41.
Setiawan, H., Utami, E., & Al Fatta, H. (2020). Penerapan Arima Dan Artificial Neural Network Untuk Prediksi Penderita DBD Di Kabupaten Sragen. Majalah Ilmiah Bahari Jogja, 18(2), 64 – 78.
Siami-Namini, S., Tavakoli, N., & Namin, A. S. (2018). A comparison of ARIMA and LSTM in forecasting time series. 2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), (pp. 1394 – 1401).
Winata,  C.  B.  W.  (2019). Prediksi  pengunjung  perpustakaan  Universitas  Negeri  Malang menggunakan metode Double Moving Average. Universitas Negeri Malang.
Wiranda, L., & Sadikin, M. (2019). Penerapan Long Short Term Memory Pada Data Time Series Untuk  Memprediksi  Penjualan  Produk  Pt.  Metiska  Farma. Jurnal  Nasional  Pendidikan Teknik Informatika: JANAPATI, 8(3), 184 – 196.
Yuliyanti, R., & Arliani, E. (2022). Peramalan jumlah penduduk menggunakan model arima. Jurnal Kajian Dan Terapan Matematika, 8(2), 114 – 128.