## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 227~234 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Optimasi Prediksi Cryptocurrency Menggunakan Pendekatan Deep Learning
1 Ida Nurhaida, 2 Mochamad Sobiri, 3 Safitri Jaya
1,3 Program Studi Informatika, Universitas Pembangunan Jaya, Tangerang Selatan, Indonesia
1,3 Center for Urban Studies, Universitas Pembangunan Jaya, Tangerang Selatan, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia
1 ida.nurhaida@upj.ac.id ; 2 141518210020@student.mercubuana.ac.id ; 3 safitri.jaya@upj.ac.id ;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-06-06 Revised, 2023-06-13 Accepted, 2023-06-19
Cryptocurrency adalah  mata  uang  digital  terdesentralisasi  yang  diatur  oleh pemerintah pusat. Karena cryptocurrency sangat fluktuatif, analisis diperlukan sebelum  menggunakan cryptocurrency untuk  meminimalkan  kerugian. Penelitian  ini  melakukan  perbandingan  antara  model  Long  Short  Term Memory (LSTM) dan algoritma optimasi seperti Adam dan Root Mean Square Propagation  (RMSProp)  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  nilai cryptocurrency .  Metode  LSTM  dioptimasi  menggunakan  Adam  Optimizer dan  dievaluasi  berdasarkan Root Mean  Square  Error (RMSE).  Dengan demikian diperoleh prediksi nilai RMSE sebesar  0.08217562639465784 yang merupakan nilai error yang kecil sehingga mendekati nilai aktual. Sedangkan nilai  RMSE  0.10699215580552895  menggunakan  RMSProp  mendapatkan nilai yang lebih besar yang berdampak terhadap akurasi hasil prediksi. Dengan demikian  kombinasi  antara  algoritma  LSTM  dan  Adam  dapat  melakukan prediksi dan mengoptimasi data dengan akurat.
Kata Kunci:
Cryptocurrency Long Short Term Memory
Algoritma Optimasi Adam
Root Mean Square Error Root Mean Square Error Propagation

## ABSTRACT

## Keywords:
Cryptocurrency Long Short Term Memory Adam Optimation Algorithm Root Mean Square Error Root Mean Square Error Propagation
Cryptocurrency  is  a  decentralized  digital  currency  that  a  central government  regulates.  Since  cryptocurrencies  are  highly  volatile, analysis is required before using cryptocurrencies to minimize losses. This research compares the Long Short Term Memory (LSTM) model and  optimization  algorithms  such  as  Adam  and  Root  Mean  Square Propagation (RMSProp) to predict cryptocurrency values. The LSTM method was optimized using the Adam Optimizer and evaluated based on the Root Mean Square Error (RMSE). Thus the predicted RMSE value is 0.08217562639465784, which is a slight error value so that it is  close  to  the  actual  value.  While  the  RMSE  value  of 0.10699215580552895 using RMSProp gets a more significant value which  impacts  the  accuracy  of  the  prediction  results.  Thus  the combination of the LSTM and Adam algorithms can accurately predict and optimize data.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Ida Nurhaida Program Studi Informatika, Universitas Pembangunan Jaya Email: ida.nurhaida@upj.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa tahun terakhir ini, mata uang digital mengalami perkembangan yang begitu pesat dikarenakan kebutuhan  masyarakat  akan  bertransaksi  meningkat  pesat.  Hal  ini  membuat  berbagai  macam  inovasi bermunculan dalam metode bertransaksi secara online. Salah satu metode yang saat ini sedang popular di dunia digital adalah bertransaksi dengan menggunakan mata uang kripto, atau Cryptocurrency . Mata uang ini banyak macamnya  dengan  berbagai  macam keunggulan  yang  ditawarkan. Cryptocurrency adalah mata uang digital dimana transaksi  dapat  dilakukan dengan  transaksi  online. Salah  satu jenisnya  yaitu  bitcoin.  Bitcoin  adalah

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 227~234 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
salah satu mata uang elektronik yang bersifat desentralisasi (tidak terpusat) dan tidak diatur atau dijamin oleh otoritas pusat [1].
Masyarakat  sudah  mulai  membuka  mata  akan  pentingnya  pengaturan  finansial  untuk  hari  mendatang, banyak  yang  memulai  investasi  pada  cryptocurrency  sebagai  investasi  jangka  panjang  [2].  Namun  dengan adanya perubahan harga yang terjadi setiap menit, membuat masyarakat kesulitan dalam menentukan kapan untuk memulai transaksi crypto. Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi (Bappebti) mengatakan jumlah investor aktif di aset crypto, seperti bitcoin, ethereum, cardano dan lain sebagainya, per Januari-Maret 2021  mencapai  4,2  juta  orang.  Angka  ini  jauh  mengungguli  jumlah  investor  saham.  Misalnya,  harga  aset bitcoin dari 1 Januari 2021 hingga 20 April 2021 mengalami kenaikan sebesar 96,87 persen atau dari harga Rp412.280.080  naik  menjadi  Rp811.672.919.  Sedangkan  nilai  tukar  mata  uang  asing  dapat  mempengaruhi kestabilan  perekonomian  suatu  negara.  Terutama  untuk  kondisi di  Indonesia,  nilai  kurs  USD terhadap IDR selalu  menjadi  penyebab  ketidakstabilan  pertumbuhan  ekonomi.  Karena  kenaikan  nilai  aset  crypto  inilah, masyarakat tergiur menjadi pelanggan untuk melakukan transaksi atau investasi aset crypto. Seiring dengan pengembangan pemodelan dengan menggunakan JST, pada tahun 1997 mulai dikembangkan model baru yang bekerja  untuk  menangani  masalah  ketergantungan  jangka  panjang  dan  dikenal  dengan  Long  Short-Term memory (LSTM) yang merupakan unit spesial dari Recurrent Neural Network (RNN) [3]. Prediksi harga dapat dilakukan menggunakan Long Short Term Memory Recurrent Neural Network. Sudah ada penelitian mengenai LSTM sebagai prediksi harga saham, prediksi iklim, prediksi penjualan dan lainnya [4]. Di Indonesia terdapat beberapa aplikasi broker yang resmi diantaranya indodax, pintu, dan tokocrypto.
Dengan banyaknya sentimen positif dari masyarakat di Indonesia, penulis tertarik untuk membuat program yang dapat memprediksi nilai cryptocurrency agar dapat membantu investor dalam mempertimbanagkan setiap transaksi crypto.
Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan algoritma optimasi yang memiliki akurasi tertinggi untuk melakukan  prediksi  nilai  cryptocurrency  dengan  model  LSTM.  Model  LSTM  dapat  memprediksi  nilai cryptocurrency pada hari berikutnya dengan mempertimbangkan harga historis [5]. Data harga historis diambil dari Yahoo Finanace, selanjutnya akan dibuat dataset dan data latihnya lalu dilakukan compile dengan LSTM dan dense sehingga menghasilkan test data yang akan di prediksi menggunakan model. Hasil yang diperoleh ditampilkan  melalui  grafik.  Untuk  mendapatkan  akurasi  prediksi  yang  tinggi,  maka  digunakan  beberapa algoritma optimasi yaitu Adam dan RMSProp serta RMSE.
Beberapa penelitan sebelumnya banyak membahas bagaimana cara memprediksi cryptocurrency dan saham dengan berbagai metode. Pada referensi [6] melakukan penelitian dengan data saham Pfizer Inc menggunakan metode LSTM. Hasilnya metode ini menghasilkan prediksi yang akurat dengan nilai error yang kecil. Referensi [7]  melakukan perbandingan  antara  algoritma  LSTM  dengan  ARIMA.  Hasilnya  algoritma  LSTM  memiliki nilai error lebih rendah dari algoritma ARIMA. Referensi [8] melakukan komparasi antara algoritma  LSTM dengan Support Vector Regression menggunakan dataset yang sama yaitu saham Unilever. Hasilnya algoritma LSTM  lebih  akurat  dalam  prediksi  saham  Unilever.  Selain  itu,  sebelumnya  pada  referensi  [9]  melakukan prediksi  tentang  jumlah  kasus  virus  COVID  19  menggunakan  LSTM  untuk  mengetahui  akurasi  prediksi kasusnya. Referensi [10] melakukan studi perbandingan dan analisis algoritma untuk memprediksi kurs IDR- USD. Algoritma yang dibandingkan antara lain ARIMA, Sequence to Sequence dan LSTM.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Long Short Term Memory (LSTM)
Model LSTM merupakan pengembangan dari Recurrent Neural Network (RNN) yang diusulkan oleh Sepp Hochreiter dan Jurgen Schmidhuber pada tahun 1997 [11]. Algoritma LSTM adalah algoritma terbaik untuk pemodelan data sekuensial dan skala besar [12]. LSTM menyimpan informasi terhadap pola-pola pada data dengan mempelajari data mana saja yang akan disimpan dan data mana saja yang akan dibuang, karena pada setiap neuron LSTM memiliki beberapa gerbang yang mengatur memori pada setiap neuron itu sendiri [13].

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 227~234 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 1.  Metode LSTM
LSTM memiliki empat lapisan yang saling berinteraksi, diantaranya Forget Gate, Input Gate, Layer tanh, Layer New Cell State dan Output Gate [14].
Gambar 2.  Forget Gate
Forget  gate  merupakan  lapisan  pertama  dalam  pemrosesan  LSTM  yang  digunakan  untuk  mengambil keputusan dari cell state [15]. Persamaan forget gate :
𝑓 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑓 [ ℎ 𝑡 − 1 , 𝑥 𝑡 ] +  𝑏 𝑓 Keterangan : 𝑓 𝑡 : forget gate 𝑏 𝑓 : nilai bias forget gate 𝜎 : layer sigmoid 𝑊 𝑓 : nilai weight forget gate ℎ 𝑡 − 1 : nilai output sebelumnya 𝑥 𝑡 : nilai input baru
Gambar 3.  Input Gate dan Layer Tanh
Selanjutnya tahap kedua akan diputuskan data apa saja yang akan tersimpan pada cell state. Dalam tahap ini terdapat dua layer gate yaitu input gate layer dan tanh layer, layer input gate akan memroses dan mengambil keputusan nilai yang akan diperbaharui dan menghasilkan i t [16] . Kemudian, menggabungkan masing-masing hasil dari layer input gate dan layer tanh. Persamaan input gate :
i t =  σ(W i [ h t − 1 , x t ] +  b i ,
Keterangan : i t : input gate W i : nilai weight input gate b i : nilai bias untuk input gate
Persamaan tanh layer :
𝐶̅ t =  tanh (W c [ h t − 1 , x t ] +  b c
Keterangan : 𝐶̅ t ̅ : nilai baru yang ditambahkan pada cell state 𝑡𝑎𝑛ℎ : fungsi dari tanh 𝑊𝑐 : nilai weight cell state 𝑏𝑐 : nilai bias cell state

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 227~234 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 4.  Layer New Cell State
Tahap ketiga yaitu akan dilakukan pembaharuan pada cell state lama c t-1 , menjadi cell state yang baru c t [17]. Berikut persamaannya : 𝐶 𝑡 =  𝑓 𝑡 𝐶 𝑡 − 1 +  𝑖 𝑡 𝐶̅ 𝑡 Keterangan : 𝐶 𝑡 : cell state baru 𝐶 𝑡 − 1 : cell state lama
Gambar 5.  Output Gate
Terakhir menghasilkan sebuah output. Pertama layer sigmoid akan mengambil keputusan bagian mana dari cell state yang menjadi output. Kemudian, output akan dikirim ke dalam layer tanh dengan nilai antara -1 dan 1,  lalu  dikirim menuju  sigmoid  gate  agar  output  yang  dihasilkan  sama  dengan  output  sebelumnya.  Berikut persamaannya :
𝑜 𝑡 =  σ(W 𝑜 [ ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] +   𝑏 𝑜
Keterangan : 𝑜 𝑡 : output gate W 𝑜 : nilai weight pada output gate 𝑏 𝑜 : nilai bias pada output gate

## B. Normalisasi
Normalisasi adalah proses mentransformasi data sehingga data berada dalam rentang [0,1] [18]. Normalisasi dapat mengubah nilai data menjadi kedalam rentang nilai yang lebih kecil dan tetap mempertahankan pola data [19]. Normalisasi dilakukan dengan rumus sebagai berikut :

## 𝑦 = (𝑥 − 𝑚𝑖𝑛)
(𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛)

## C. Adam Optimizer
Optimizer adalah algoritma yang bertujuan untuk megoptimalkan atribut dari neural network, seperti weight, untuk meminimalkan fungsi kerugian agar dapat memaksimalkan akurasi model [20].
D. Root Mean Square Propagation (RMSProp)
Algoritma optimasi yang menurunkan sifat agresif dalam menurunkan nilai learning rate.
E. Root Mean Square Error (RMSE)
Algoritma ini digunakan sebagai parameter akurasi dan efisiensi dari tiap algoritma optimasi  [21]. RMSE menghitung nilai kesalahan atau perbedaan antara data prediksi dan aktual.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 227~234 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan sebuah model pembelajaran yaitu LSTM dan dua buah algoritma optimasi yaitu Adam dan RMSProp. Gambar 6 menunjukkan alur kerja pada penelitian ini.
Gambar 6.  Alur Penelitian
Tahapan-tahapan yang dilakukan dijelaskan sebagai berikut :
1. Pengambilan Data
Tahap pertama dalam penelitian ini adalah mengumpulkan data Cryptocurrency . Data ini berasal dari scrapping Yahoo  Finance dengan  jumlah  yang mencukupi untuk  mendukung  prediksi  dan  analisis yang dilakukan.
2. Pre-processing
Tahap  ini  dilakukan  untuk  membersihkan  dan  mempersiapkan  data  agar  dapat  digunakan  dalam analisis lebih lanjut setelah data dikumpulkan. Tahap ini dapat mencakup:
• Pembersihan data: menghapus entri atau nilai yang tidak valid atau hilang, dan mengatasi nilai atau nilai yang tidak lengkap.
• Transformasi data: mengubah format atau tipe data yang diperlukan
• Normalisasi data: mengubah skala data agar sesuai dengan rentang yang seragam
3. Alokasi Data
Selanjutnya  data  dibagi  menjadi  set  pelatihan  ( training  set )  dan  set  pengujian  (t esting  set ).  Set pelatihan digunakan untuk melatih model dan mengoptimalkan parameter, sedangkan set pengujian akan digunakan untuk mengevaluasi kinerja model yang dibuat.
4. Prediksi dengan LSTM
Setelah data dibagi, langkah selanjutnya adalah membuat dan melatih model prediksi dengan LSTM). Model  ini  dilatih  menggunakan  set  pelatihan  yang  telah  dibagi  sebelumnya,  dan  prediksinya  akan berdasarkan pola yang ditemukan dalam data pelatihan.
5. Evaluasi Model dengan Variasi Algoritma Optimasi Adam dan RMSProp
Tahap  evaluasi  dilakukan  untuk  mengukur  kinerja  model  setelah  model  LSTM  dilatih.  Dalam penelitian  ini,  evaluasi  dilakukan  dengan  membandingkan  kinerja  model  yang  menggunakan algoritma optimasi Adam dan RMSProp. Metrik evaluasi digunakan untuk mengukur kinerja model.
6. Visualisasi Data
Tahapan  ini  bertujuan  melakukan  visualisasi  data  agar  hasil  prediksi  dan  evaluasi  model  dapat dianalisis dengan lebih baik. Dengan menggunakan grafik, hasil prediksi dan perbandingan kinerja antara model yang menggunakan algoritma optimasi Adam dan RMSProp dapat divisualisasikan. Hal ini  membantu  memperoleh  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  kualitas  prediksi  model  dan  cara terbaik untuk memilih algoritma optimasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang digunakan adalah ADA-USD (kode Cardano) dengan melakukan pembagian data latih 80% dan data pengujian 20% dengan fokus utama pada data kolom Close . Konfigurasi dilakukan dengan membagi batch size 10 serta nilai epoch 100.

## 4.1. Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Yahoo Finance dengan melakukan sorting data dari 01 Januari 2017 hingga 01 Desember 2021. Proses analisis data ini difokuskan pada kolom Close , dimana kolom ini merupakan data penutupan harga harian (lihat Tabel 1).
Tabel 1. Data ADA-USD Close

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 227~234 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Date Close 2017-11-09    0.032053 2017-11-10    0.027119 2017-11-11    0.027437 2017-11-12    0.023977 .. .. .. .. 2021-11-29 1.602508 2021-11-30 1.554903 2021-12-01 1.547713 2021-12-02 1.715366

## Gambar 7. Data Aktual ADA-USD
Data  aktual  berdasarkan  dataset  pada  penelitian  ini  divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik  dengan  garis horizontal  menampilkan  harga  Close  dan  garis vertikal  menampilkan  waktu. Terjadi  penurunan  harga  pada awal tahun 2018 dan harga kembali melonjak pada tahun 2021.

## 4.2. Perbandingan Algoritma Optimasi
Hasil pengujian ditampilkan pada Tabel 2 menggunakan dataset ADA-USD dengan melakukan analisis pada model  optimasi  dengan  jumlah  data  1160  baris.  Tahapan  ini  menghasilkan  variasi  nilai  RMSE  dari  kedua model optimasi. Terlihat bahwa Adam Optimizer lebih akurat daripada RMSProp karena memiliki nilai error lebih kecil. Dan pada Gambar 8 dan 9 menampilkan perbedaan prediksi dalam bentuk grafik.
Tabel 2. Hasil Evaluasi RMSE Optimizer Nilai Error Adam 0.39086682351151353 RMSProp 0.43361274383086357

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 227~234 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 8. Prediksi dengan Adam
Pada Gambar 8 diperlihatkan hasil prediksi yang sangat mendekati nilai aktual dengan garis biru berupa data latih. Pada gambar tersebut terlihat garis merah berupa nilai aktual dan garis orange berupa hasil prediksi.
Gambar 9  Prediksi dengan RMSProp
Pada Gambar 9 memberikan visualisasi hasil prediksi yang cenderung melebihi nilai aktual sehingga tidak cukup  akurat.  Garis  biru  berupa  data  latih,  garis  merah  berupa  nilai  aktual  dan  garis  orange  berupa  hasil prediksi.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  nilai  RMSE  dan  model  optimasi  dalam  analisis  prediksi Cryptocurrency. Hasilnya menunjukkan bahwa model optimasi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap hasil  prediksi;  Studi  juga  menemukan  bahwa  model  optimasi  yang  digunakan  memengaruhi  nilai  RMSE. Model Adam Optimizer, khususnya, menunjukkan tingkat error yang rendah yaitu 0.391 dibandingkan dengan RMSProp  (0.434).  Dengan  demikian,  model  Adam  Optimizer  menunjukkan  tingkat  kesalahan  yang  relatif rendah. Hal ini menunjukkan penggunaan model optimasi Adam bersama dengan model LSTM menghasilkan prediksi Close yang akurat. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa kombinasi algoritma Adam dan LSTM memungkinkan prediksi dan pengoptimalan data yang baik karena penggunaan model optimasi Adam dalam model LSTM menghasilkan tingkat error yang rendah.

## REFERENSI
[1] E. Darnila, M. Fikry, H. Jaen, J. T. Informatika, F. Teknik, dan U. Malikussaleh, “Aplikasi Peramalan Kurs  Bitcoin-Rupiah  Dengan  Menggunakan  Metode  Double Exponential  Smoothing,” TECHSI - J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, hal. 106, 2019.
[2] H.  Fatah,  A.  Subekti,  S.  I.  Komputer,  dan  I.  Komputer,  “Prediksi  Harga  Cryptocurrency  Dengan Metode K-Nearest Neighbours,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, hal. 137–144, 2018.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 227~234 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[3] V. K. Ayyadevara, “Prediksi Harga Saham Dengan Recurrent Neural Network,” Pro Mach.  Learn. Algorithms , hal. 217–257, 2018, doi: 10.1007/978-1-4842-3564-5_10.
[4] R. Julian dan M. R. Pribadi, “Peramalan Harga Saham Pertambangan Pada Bursa Efek Indonesia (BEI) Menggunakan Long Short Term Memory (LSTM),” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 3, hal. 1570–1580, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1159.
[5] A. Akbar Ritonga, Ibnu Rasyid Munthe, Masrizal, “Bitcoin Price Prediction Using LSTM,” Mobile- Based Natl. Univ. Online Libr. Appl. Des. , vol. 3, no. 2, hal. 10–19, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/882/595.
[6] A.  B.  Nurjaman,  A.  Hasim,  dan  A.  M. Zakiri, “Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  untuk  Prediksi Harga Saham Pfizer Inc,” Prosiding.Statistics.Unpad.Ac.Id , 2021.
[7] A. S. Bayangkari Karno, “Analisis Data Time Series Menggunakan LSTM (Long Short Term Memory) Dan ARIMA (Autocorrelation Integrated Moving Average) Dalam Bahasa Python,” Ultim. InfoSys  J. Ilmu Sist. Inf. , vol. 11, no. 1, hal. 1–7, 2020, doi: 10.31937/si.v9i1.1223.
[8] A. Arfan dan L. ETP, “Perbandingan Algoritma Long Short-Term Memory dengan SVR Pada Prediksi Harga Saham di Indonesia,” Petir , vol. 13, no. 1, hal. 33–43, 2020, doi: 10.33322/petir.v13i1.858.
[9] P. D. Pakan, “Peramalan Kasus Positif COVID 19 di Indonesia Menggunakan LSTM,” J. Ilm. Flash , vol. 6, no. 1, hal. 12–15, 2020.
[10] H. dan S. Andrijasa, “Prediksi Nilai Tukar Mata Uang Idr Terhadap Usd Dengan Teknik Deep,” Pros. Semin. Has. Penelit. , vol. 2018, hal. 140–143, 2018.
[11] F. F. El Huda, “Implementasi Long Short-Term Memory Pada Harga Saham Perusahaan Perkebunan Di Indonesia,” Unisda J. Math. Comput. … , vol. 6, hal. 9–18, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://e- jurnal.unisda.ac.id/index.php/ujmc/article/view/1927.
[12] I.  Nurhaida et  al. ,  “Implementation  of  Deep  Learning  Predictor  (LSTM)  Algorithm  for  Human Mobility  Prediction,” Int.  J.  Interact.  Mob.  Technol. ,  vol.  14,  no.  18,  hal.  132–144,  2020,  doi: 10.3991/ijim.v14i18.16867.
[13] S.  Zahara,  Sugianto,  dan  M.  Bahril  Ilmiddafiq,  “Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Menggunakan Metode Long Short Term Memory (LSTM) Berbasis Cloud Computing,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, hal. 357–363, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1086.
[14] M. L. Ashari dan M. Sadikin, “Prediksi Data Transaksi Penjualan Time Series Menggunakan Regresi Lstm,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, hal. 1, 2020, doi: 10.23887/janapati.v9i1.19140.
[15] U. Islam, N. Imam, dan B. Padang, “Forecasting Saham Syariah Dengan Menggunakan LSTM,” Al- Masraf  J. Lemb. Keuang. dan Perbank. , vol. 4, no. 1, hal. 65, 2019.
[16] S. Sen, D. Sugiarto, dan A. Rochman, “Komparasi Metode Multilayer Perceptron ( MLP ) dan Long Short Term Memory ( LSTM ) dalam Peramalan Harga Beras,” J. Ultim. , vol. XII, no. 1, hal. 35–41, 2020.
[17] L.  Wiranda  dan  M.  Sadikin,  “Penerapan Long  Short Term Memory  Pada  Data  Time  Series  Untuk Memprediksi Penjualan Produk Pt. Metiska Farma,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 8, no. 3, hal. 184–196, 2019.
[18] S. Zahara dan Sugianto, “Peramalan Data Indeks Harga Konsumen Berbasis Time Series Multivariate Menggunakan Deep Learning,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, hal. 24– 30, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2562.
[19] M. Hussein dan Y. Azhar, “Prediksi Harga Minyak Dunia Dengan Metode Deep Learning,” Fountain Informatics J. , vol. 6, no. 1, hal. 26–34, 2021.
[20] P.  A.  Riyantoko,  T.  M.  Fahruddin,  dan  ...,  “Analisis  Prediksi  Harga  Saham  Sektor  Perbankan Menggunakan  Algoritma  Long-Short  Terms  Memory  (Lstm),” Semin.  Nas.  … ,  vol.  2020,  no. Semnasif,
hal. 427–435, 2020, [Daring]. Tersedia pada:
http://www.jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/4135.
[21] A. S. B. Karno, “Prediksi Data Time Series Saham Bank BRI Dengan Mesin Belajar LSTM (Long ShortTerm  Memory),” J.  Inform.  Inf.  Secur. ,  vol.  1,  no.  1,  hal.  1–8,  2020,  doi: 10.31599/jiforty.v1i1.133.