## Implementasi Algoritma LSTM untuk Memprediksi Temperatur di Wilayah Ternate, Maluku Utara
Andre 1 , Teny Handhayani 2*
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Tarumanagara Jl. S.Parman No 1.Jakarta Barat  INDONESIA
1 andre.825210041@stu.untar.ac.id, 2* tenyh@fti.untar.ac.id
Intisari — Temperatur  merupakan  faktor  penting  yang  dapat  mempengaruhi  aktivitas  masyarakat,  berbagai  hal  dipengaruhi  oleh temperature  salah  satunya  adalah  cuaca.  Keperluan  informasi  tentang  temperature  dapat  terpenuhi  dengan  melakukan  prediksi memanfaatkan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM).  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tren dari temperature  di daerah  Ternate,  Maluku  Utara  serta  prediksi  dari  data  temperatur.  Hasil  analisis  data  tahun  2010  –  2023,  menunjukkan  tren temperatur minimum di Ternate mengalami kenaikan secara konsisten. Prediksi temperatur minimum, temperatur maksimum, dan temperatur rata-rata menghasilkan nilai MAPE masing – masing sebesar 2.12, 2.51, dan 1.93.
Kata kunci — LSTM, Maluku, prediksi, temperatur, Ternate.
Abstract— Temperature is an important factor that can affect people's activities. The need for information about temperature can be fulfilled  by  making  predictions  using  the  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  algorithm.  This  study  aims  to  determine  the  trend of temperature in Ternate, North Maluku and the prediction of temperature data. An analysis of minimum temperature from 2010-2023 shows a consistent increasing trend.  Forecasting of minimum temperature, maximum temperature, and average temperature using LSTM produces MAPE values of 2.12, 2.51, and 1.93 respectively.
Keywords — forecasting, LSTM, Maluku, temperature, Ternate.

## I. P ENDAHULUAN
Letak  Indonesia  di  garis  khatulistiwa  membuat  Indonesia termasuk ke dalam negara iklim tropis yang memiliki 2 musim, yaitu  musim  kemarau  dan  musim  hujan  [1].  Faktor  –  faktor yang  mempengaruhi  musim  ini  salah  satunya  adalah  suhu udara.  Suhu  udara  merupakan  faktor  yang  sangat  penting  di berbagai  bidang  di  suatu  daerah,  salah  satu  bidangnya  adalah pertanian.  Pertanian  bisa  menjadi  fondasi  ekonomi  dari  suatu daerah,  sehingga  akan  berpengaruh  langsung  kepada masyarakat.  Perubahan  suhu  dapat  menyebabkan  peruahan cuaca  [2],  hal  ini  berdampak  langsung  ke  bidang  pertanian, tidak  hanya  bidang  pertanian,  sektor  perikanan  juga  ikut terkena  imbas  dari  perubahan  cuaca,  stabilitas  harga  ikan  di pasar  ikut  dikendalikan  oleh  perubahan  cuaca  yang  nantinya akan  mempengaruhi  perekonomian  masyarakat. Bahkan  pada desa Kurau, harga ikan mengalami penurunan 50% dari tahun sebelumnya  [3].  Bahkan,  jumlah  penderita  Demam  Berdarah Dengue di Kota Tangerang Selatan tahun 2013-2018 memiliki korelasi  negatif  yang  signifikan  terhadap  variable  suhu  udara [4].  Tiap  wilayah  di  Indonesia  memiliki  keadaan  iklim  yang berbeda, tidak selalu cuaca di Indonesia sesuai dengan musim yang  sudah  ditetapkan  [5].  Dengan  tidak  terdunganya perubahan suhu dan suhu merupakan salah satu faktor penting dalam  perubahan  cuaca  yang  nantinya  akan  mempengaruhi berbagai  bidang  di  masyarakat,  kebutuhan  masyarakat Indonesia  terhadap  informasi  perubahan  suhu  serta  cuaca menjadi semakin tinggi [6]. Permintaan terhadap informasi ini sangat  tinggi  karena  aktivitas  sehari-hari  dari  masyarakat sangat  dipengaruhi  oleh  keadaan  cuaca,  terutapa  aktivitas  di luar ruangan [7].
Tingginya  permintaan  informasi  terkait  keadaan  suhu  dapat dipenuhi  dengan  prediksi  fluktuasi  suhu.  Dalam  menghadapi tidak  stabilnya  suhu  udara,  teknologi  berperan  penting  dalam mendapatkan data yang berguna bagi masyarakat. Pendekatan berbasis  algoritma  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  dapat menjadi solusi untuk melakukan prediksi suhu udara di suatu daerah  dengan  data  histori  serta  digunakan  untuk  masalah terkait  deep-learning  [8].  Model  LSTM  memiliki  tingkat akurasi yang tinggi dengan kesalahan prediksi cukup kecil [9]. Berbagai prediksi menggunakan model LSTM sudah dilakukan sebelumnya, seperti prediksi curah hujan di kota Pekanbaru dan menghasilkan  prediksi  yang  cukup  optimal  dengan  tingkat kesalahan yang cukup rendah [10].
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis tren dan melakukan prediksi temeratur di kota Ternate yang merupakan salah satu faktor  penting  dalam  memantau  perubahan  iklim.  Hasil penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak  yang membutuhkan  informasi  mengenai  prediksi  temperatur  di Ternate  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  proses pengambilan suatu keputusan.
.
II.

## L ATAR B ELAKANG
Prediksi menggunakan Model LSTM sudah banyak dilakukan sebelumnya dengan tujuanprediksi dan variabel yang berbeda, sebagai contoh  Prediksi  Curah  Hujan  di  Kota  Bandung,  pada penelitian ini, akurasi tertinggi diperoleh dengan epoch 50 yang menghasilkan  nilai  RMSE Train  Score 12.24  dan  nilai Test Score sebesar  8.86  [11].  Penelitian  sebelumnya  juga
membandingkan hasil prediksi 2 metode yaitu LSTM dan Gatet Recurrent  Unit (GRU),  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa dibandingkan  dengan  metode  GRU,  metode  LSTM  memiliki peforma lebih baik dalam memprediksi curah hujan [12]. Pada penelitian sebelumnya berfokus pada variabel curah hujan dari data  BMKG  dan  belum  mencakup  penelitian  untuk  variabel suhu,  serta  belum  ada  analisis  tren  yang  terjadi  pada  suhu  di daerah  Ternate,  Maluku  Utara.  Pada  penelitian  ini  akan membahas  dan  berfokus  kepada  variabel  suhu  maksimum, minimum dan rata rata suhu, tren suhu, serta prediksi suhu dan tingkat akurasi dari prediksi.
Temperatur  udara  merupakan  salah  satu  faktor  krusial  dalam dinamika  iklim  dari  suatu  wilayah.  Pemahaman  terhadap pergerakan temperature diperlukan untuk mengetahui perubahan  iklim  dan  dampaknya  terhadap  berbagai  bidang  di masyarakat.  Tidak  hanya  sebagai  indicator  dalam  perubahan iklim,  temperatur  udara  merupakan  faktor  krusial  dalam aktivitas  masyarakat.  Bahkan  menurut  penelitian  sebelumnya [13],  hampir  seluruh  masyarakat  mengharapkan  kondisi temperature  yang  stabil  dan  nyaman  untuk  kelancaran  dalam bekerja.
Deep  Learning adalah  metode  pembelajaran  dengan memanfaatkan artificial  neural  network berlapis  lapis  dan setiap  neuron  salik  terhubung  dan  membentuk  jaringan  yang rumit dan merupakan bagian dari machine learning [14] [15]. Deep Learning sudah menjadi pusat penelitian dan munculnya inovasi  baru  terkait  bidang  ini  dalam  beberapa  tahun  terakhir [16]. Deep  Learning tidak  membutuhkan  banyak  campur tangan manusia daripada teknik yang lain serta membutuhkan data dalam jumah yang cukup besar [17].
RNN sudah terbukti menjadi tools paling berguna di berbagai bidang [18]. RNN merupakan salah satu jenis Artificial Neural Network yang proesesnya dilakukan secara berulang kali untuk memproses  inputan  data  yang  berurutan  [19].  Kendala  dari RNN  adalah  dapat  mengalami  kendala  bobot  yang  menjadi kecil atau besar saat melakukan pembelajaran.
LSTM  merupakan  perkembangan  dari  sistem  RNN  yang merupakan  model  analisis  terkenal  untuk  analisis  data time series [20]. Pada LSTM, masalah tentang bobot di model RNN sudah  diatasi.  Untuk  melakukan  LSTM  ada  beberapa  tahap, yaitu  menghitung  bobot, Forget  Gate,  Input  Gate, Cell  Gate, Output  Gate,  Hidden  Gate [17] . Perhitungan  tersebut  dapat dilakukan dengan persamaan.
RMSE  adalah  salah  satu  metode  untuk  mengukur  kesalahan dari suatu model prediksi data [21]. Metode evaluasi ini sangat umum  digunakan  untuk  mengukur  kesalahan  dari  model prediksi. Model evaluasi ini dapat dilakukan dengan persamaan (1)
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
𝑦 𝑖 merupakan nilai dari data faktual dan 𝑦̂ 𝑖 merupakan nlai dari hasil prediksi dan n adalah jumlah data yang akan di prediksi.
MAE adalah metode lain yang berguna untuk evaluasi model dan  mengukur  tingkan  keakuratan  suatu  model  prediksi  [21]. Hasil dari MAE adalah rata rata dari kesalahan absolut dari nilai factual dengan nilai peramalan. MAE dapat dilakukan dengan persamaan (2)
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 | 𝑛 𝐼=1 (2)
𝑦 𝑖 merupakan nilai dari data faktual dan 𝑦̂ 𝑖 merupakan nlai dari hasil prediksi dan n adalah jumlah data yang akan di prediksi.
MAPE  adalah  salah  satu  metode  untuk  melakukan  evaluasi akurasi kepada suatu model dengan cara membandingkan data hasil  prediksi  dengan  data  sebenarnya  [22].  Apabila  suatu prediksi  menghasilkan  nilai  MAPE  yang  kecil,  maka  itu menunjukkan  bahwa  hasil  prediksi  baik.  Persamaan  yang digunakan dalam mape adalah persamaan (3).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | 𝑦𝑖− 𝑦̂ 𝑖 𝑦𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑛 × 100% (3)
𝑦 𝑖 merupakan nilai dari data faktual dan 𝑦̂ 𝑖 merupakan nlai dari hasil prediksi dan n adalah jumlah data yang akan di prediksi.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Proses  pengolahan  data  menggunakan platform  google  colab ( https://colab.research.google.com/ )  dengan  Bahasa  Python. Gambar 1 merupakan flowchart dari penelitian yang dilakukan. Penelitian  dimulai  dengan  melakukan  pengambilan  data  pada platform  website  BMKG.  Data  dapat  diakses  pada  laman https://dataonline.bmkg.go.id/home .  Data  diperoleh  dalam bentuk .xlsx dengan tiap filenya berisikan data 1  meteorologi bulan  dari  wilayah  Ternate.  Periode  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Januari  2010  –  Agustus  2023. Sebelum memulai pemrosesan data, prapemrosesan data. Pada tahap ini, file-file yang terpisah digabungkan menjadi 1 secara otomatis  dengan  python  di  platform google  colab. Setelah penggabungan  data,  data  dibersihkan  dari missing  value dan menghapus outlier untuk  meningkatkan  akurasi  dari  prediksi. Setelah  data  dibersihkan,  proses  prediksi  dilakukan  dengan algoritma LSTM di python , hasil prediksi kemudian dilakukan
evaluasi untuk mengetahui akurasi serta tingkat kesalahan dari model LSTM pada studi kasus prediksi temperatur.
Gambar 1. Alur Penelitian

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data yang digunakan adalah data dari website https://dataonline.bmkg.go.id/data_iklim . Data yang digunakan merupakan data iklim dari daerah Ternate, Maluku Utara. Data dalam  bentuk  time  series  dengan  periode  1  Januari  2010  – Agustus  2023.  Data  yang  digunakan  berjumlah  4988  data. Atribut  pada  data  berisikan  Arah  angin  saat  kecepatan maksimum(ddd_x),  Arah  angin  terbanyak  (ddd_car),  Curah hujan  (RR),  kecepatan  angin  maksimum  (ff_x),  Kecepatan angin  rata-rata  (ff_avg),  Kelembapan  rata-rata  (RH_avg), Lamanya  penyinaran  matahari  (ss),  Temperatur  maksimum (Tx),  Temperatur  minimum  (Tn),  dan  Temperatur  rata-rata (Tavg). Dari atribut – atribut tersebut, hanya beberapa atribut yang akan digunakan untuk penelitian, yaitu Tx, Tn, dan Tavg. Data  di  download  dalam  format  xlsx  dengan  1  file  berisikan data 1 bulan. Missing value pada atribut Temperatur minimum sebanyak  9%,  Temperatur  maximum  sebanyak  9.4%  dan Temperatur rata-rata sebanyak 8.9%.
Data  pada  Gambar  2  merupakan  salah  satu  file  yang  di download, jumlah total file yang di download adalah 164 file dengan  setiap  file  berisikan  data  dalam  1  bulan.  Proses selanjutnya  adalah  menggabungkan  seluruh  file  tersebut menjadi 1, proses ini dilakukan dengan Python secara otomatis. Pada  Gambar  3,  data  sudah  digabungkan  tetapi  belum dilakukan pembersihan data dari missing value dan juga outlier . Proses pembersihan ini dilakukan untuk meningkatkan akurasi prediksi, mencegah distorsi, dan meminimalkan dampak noise yang nantinya akan berpengaruh kepada kualitas dri prediksi. Karena pada penelitian ini berfokus kepada Temperatur, maka atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  hanya Temperatur Minimum  (Tn),  Temperatur  Maximum  (Tx)  dan  Temperatur Rata-rata  (Tavg).  Missing  value  yang  ditemukan  pada  saat pembersihan  data  ada  sebanyak  9%  untuk  Temperatur Minimum, 9.4% untuk Temperatur Maximum dan 8.9% untuk Temperatur  Rata-rata.  Penghapusan  outlier  untuk  atribut Temperatur Maximum dapat dilihat dari gambar berikut:
Gambar 2. Data sebelum pra-pemrosesan data
Gambar 3. Data setelah penggabungan
Gambar 4. Visualisasi data sebelum outlier dihapus
Gambar 4 menunjukkan keadaan dimana data masih memiliki outlier,  yaitu  dibawah  24 ° C.  Data  tersebut  harus  dihilangkan karena  merupakan  outlier  yang  nantinya  dapat  mengurangi
kualitas  dari  prediksi.  Visualisasi  dari  atribut  Temperatur Maximum setelah outlier dihapus dapat dilihat dari Gambar 5.
Gambar 5. Visualisasi data setelah outlier dihapus
Setelah data dibersihkan dari missing values dan outlier proses pemrosesan data dapat dilakukan, Pada penelitian sebelumnya dengan  variabel  cuaca  [2],  tidak  dilakukan  pemrosesan  data untuk mengetahui tren dari cuaca tersebut, pada penelitian ini, analisis  tren  akan  dilakukan  untuk  melihat  tren  tahunan  dari temperature  udara  di  Ternate,  Maluku  Utara.  Visualisasi  tren tahunan dari daerah Ternate dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Tren tahunan Temperatur minimum
Gambar  6  menampilkan  tren  tahunan  variabel  temperatur minimum.  Darri  tahun  2010  –  2023,  temperatur  minimum  di Ternate mengalami kenaikan secara konsisten. Pada tahun 2023, temperatur  minimum  mencapai  titik  tertinggi.  Tren  tahunan variabel  temperatur  maksimum  ditampilkan  pada  Gambar  7. Tren tahunan temperature maksimum tidak menunjukkan pola secara  khusus.  Gambar  8  menampilkan  tren  tahunan temperature  rata-rata.  Secara  umum,  dari  tahun  2010  –  2023, temperatur  rata-rata  di  Ternate  mengalami  kenaikan.  Adanya pola kenaikan temperatur minimum dan temepratur maksimum
menunjukkan  adanya  tanda-tanda  perubahan  iklim  yang membutuhkan penangan yang tepat.
Tren bulanan variabel temperatur minimum dapat dilihat pada Gambar  9.  Mei  menjadi  bulan  terpanas  dengan  rata-rata temperatur  minimum  lebih  dari  25  C.  Dari  bulan  Juni  – September, temperatur minimum menunjukkan tren penurunan. Rata-rata  temperatur  terendah  terjadi  pada  bulan  September. Januari-Mei  dan  September-Desember,  trend  temperatur minimum terjadi kenaikan.
Tren bulanan temperatur makimum ditampilkan pada Gambar 10. Rata-rata temperatur maksimum tertinggi terjadi pada bulan April. Sedangkan temperatur maksimum terendah terjadi pada bulang Januari. Tren bulanan temperatur rata-rata ditampilkan pada  Gambar  11.  April-Mei  memiliki  temperatur  rata-rata tertinggi dan September menjadi bulan terdingin.
Gambar 7. Tren tahunan temperatur maksimum
Gambar 8. Tren tahunan temperatur rata-rata
Gambar 9. Tren bulanan temperatur minimum
Gambar 10. Tren bulanan temperatur maksimum
Gambar 11. Tren bulanan temperatur rata-rata
Proses  prediksi  pada  penelitian  ini  menggunakan  80%  data untuk  training  dan  20%  untuk  testing  serta  dilakukan normalisasi  dengan MinMaxScaler .  Hasil  prediksi  atribut Temperatur min (Tn) dapat dilihat dari gambar berikut :
Gambar 12. Visualisasi hasil prediksi nilai temperatur minimum
Hasil prediksi pada Gambar 12 menunjukkan kedekatan antara data  sebenarnya  dan  data  prediksi  pada  atribut  Temperatur minimum  (Tn).  Hasil  menunjukkan  perbedaan  yang  cukup signifikan  pada  bulan  Juni  2023,  pada  grafik  menunjukkan perbedaan  yang  cukup  signifikan  antara  data  actual  dan prediksinya.  Prediksi  dari  atribut  Tn  menghasilkan  hasil evaluasi dengan nilai MAE = 0.53, MAPE = 2.12, MSE = 0.47, RMSE = 0.69, nilai tersebut menunjukkan bahwa prediksi pada atribut  Tn  cukup  akurat  dengan  nilai  MAPE  yang  kecil  dan dengan tingkat kesalahan yang rendah.
Gambar 13. Visualisasi hasil prediksi nilai temperatur maximum
Prediksi  pada  atribut  temperature  maximum  (Tx)  yang ditunjukkan  pada  Gambar  13  menunjukkan  beberapa perbedaan yang cukup jauh antara data actual dan data prediksi, yaitu terletak pada tahun bulan Mei 2021, Februari 2022, serta Februari  2023.  Hasil  evaluasi  dari  prediksi  atribut  Tx menghasilkan  nilai  MAE  =  0.76,  MAPE  =  2.51,  MSE  1.04, RMSE  1.02,  walaupun  pada  grafik  ada  beberapa  perbedaan yang  jauh,  tetapi  hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  hasil prediksi cukup baik dengan nilai MAE, MAPE dan MSE yang rendah.

## Gambar 14. Visualisasi hasil prediksi nilai temperatur rata-rata
Prediksi  atribut  Tavg  atau  temperature  rata-rata  ditampilkan pada  Gambar  14  menunjukkan  beberapa  titik  yang  berbeda cukup  jauh,  yaitu  pada  Agustus  2021,  Februari  2022,  dan Agustus  2022,  pada  periode  tersebut  terjadi  perbedaan  yang cukup  jauh  antara  data  actual  dan  prediksinya.  Tetapi  nilai evaluasi  masih  menunjukkan  bahwa  prediksi  cukup  baik  dan akuran  dengan  nilai  MAE  =  0.52,  MAPE  =  1.93,  MSE  0.45, dan RMSE = 0.67. Angka evaluasi tersebut cukup rendah dan prediksi  pada  atribut  temperature  rata-rata  dapat  dikatakan berhasil  dan  cukup  akuran  dengan  tingkat  kesalahan  yang rendah.

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu LSTM bekerja dengan abik untuk  meprediksi  temperature  di  kota  Ternate.  Hasil  prediksi menunjukkan bahwa Long Short Tern Memory (LSTM) sangat baik jika digunakan untuk melakukan prediksi, dalam kasus ini adalah prediksi temperature yang dibuktikan dengan nilai hasil evaluasi MAPE,  MAE,  RMSE,  MSE  yang cukup  rendah  dan menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  dari  prediksi  cukup  baik serta  jumlah  kesalahan  yang  dikatakan  rendah.  Analisis tahunan pada data temperatur minimum dari tahun 2010-2023 menunjukkan adanya trend kenaikan secara konsisten. Hal  ini merupakan  tanda-tanda  terjadinya  perubahan  iklim.  Beberapa hal  yang  dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  dari prediksi  antara  lain  mencoba  variasi  parameter  dari  LSTM seperti learning rate, batch size dan jumlah epoch yang dapat meningkatkan  peforma  dari  LSTM  secara  signifikan  serta pembersihan  data  yang  dilakukan  dengan  menghapus  outlier lain yang dianggap dapat mengganggu keakuratan dari prediksi. Penerapan  regularisasi  juga  dapat  dilakukan  untuk  mencegah terjadinya overlifting pada data pelatihan.
U CAPAN T ERIMA K ASIH R EFERENSI
[1] M.  Rizki,  S.  Basuki  and  Y.  Azhar,  "Implementasi Deep Learning Menggunakan Arsitektur Long Short
Term  Memory  Untuk  Prediksi  Curah  Hujan  Kota Malang," Repositor, vol. 2, no. 3, pp. 331-338, 2020.
[2] T. Lattifia, P. W. Buana and N. K. D. Rusjayanthi, "Model  Prediksi  Cuaca  Menggunakan  Metode LSTM," Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Komputer, vol. 3, no. 1, pp. 994-1000, 2022.
[3] j.  Anggara  and  M.  Ricky,  "Pengaruh  Cuaca Terhadap  Stabilitas  Harga  Ikan  di  Desa  Kurau," Makro:  Jurnal  Manajemen  Dan  Kewirausahaan, vol. 4, no. 1, pp. 49-63, 2019.
[4] A.  Asmuni,  N.  Khairina,  N.  E.  Pramesti  and  N. Lusida,  "Korelasi  Suhu  Udara  dan  Curah  Hujan terhadap  Demam  Berdarah  Dengue  di  Kota Tangerang  Selatan  Tahun  2013  -  2018," Jurnal Kedokteran dan Kesehatan, vol. 16, no. 2, pp. 164- 171, 2020.
[5] L. N. I. Afida, I. Putra, I. Azizah, S. Nabawi and A. Alifia,  "Forecasting  Temperature  Menggunakan LSTM," 2022.
[6] E. Supriyadi, "Prediksi Parameter Cuaca Menggunakan  Deep  Learning  Long-Short  Term Memory  (LSTM)," Jurnal  Meteorologi  dan Geofisika, vol. 21, no. 2, pp. 55-67, 2021.
[7] M.  V.  Nastiti,  "Analisis  dan  Implementasi  Long Short  Term  Memori  untuk  Prediksi  Cuaca  di  Jawa Tengah," (Doctoral dissertation), 2021.
[8] X. Song, Y. Liu, L. Xue, J. Wang, J. Zhang, J. Wang, L.  Jiang  and  Z.  Cheng,  "Time-series  well performance prediction based on Long Short-Term," Journal of Petroleum Science and Engineering, vol. 186, p. 106682, 2020.
[9] Y.  E.  Nugraha,  I.  Ariawan  and  W.  A.  Arifin, "Weather  Forecast  From  Time  Series  Data  Using LSTM  Algorithm," Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi dan Komunikasi (JTIK), vol. 14, no. 1, pp. 144 - 152, 2023.
[10]   Y. Hendra, H. Mukhtar, B. and R. Hafsari, "Prediksi Curah  Hujan  di  Kota  Pekanbaru  Menggunakan LSTM," Jurnal  Software  Engineering  an34d Information System, vol. 3, no. 2, pp. 74-81, 2023.
[11]   R. F. Firdaus and I. V. Paputungan, "Prediksi Curah Hujan di Kota Bandung Menggunakan Metode Long Short  Term  Memory," Jurnal  Penelitian  Inovatif (JUPIN), vol. 2, no. 3, pp. 453-460, 2022.
[12]   M.  D.  A.  Carnegie  and  C.  ,  "Perbandingan  Long Short Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit  (GRU)  Untuk  Memprediksi  Curah  Hujan," Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1022-1032, 2023.
[13]   I.  G.  A.  Negara,  "Analisis  Monitoring  Temperatur dan  Kelembaban  Udara  Alami  Berbasis  Teknologi Mikrokontroler," Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, vol. 3, no. 1, pp. 32-39, 2023.
[14]  A.  Raup,  W.  Ridwan,  Y.  Khoeriyah,  S.  and  Q.  Y. Zaqiah,  "Deep  Learning  dan  Penerapannya  dalam Pembelajaran," JIIP (Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan), vol. 5, no. 9, pp. 3258-3267, 2022.
[15]  E.  Padang,  "Model  Prediksi  Suhu  Permukaan  Laut Perairan  Kota  Mnokwari  Kabupaten  Manokwari Menggunakan  Deep  Neural  Networks," Jurnal
Natural, vol. 19, no. 1, pp. 74-81, 2023.
[16]  T. A. F. Muhammad and M. I. Irawan, "Implementasi
Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  untuk  Prediksi Intensitas  Curah  Hujan  (Studi  Kasus:  Kabupaten Malang)," Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS, vol.  12,  no.  1, pp. 2337-3520, 2023.
[17]  R.  F.  Firdaus,  "Prediksi  Curah  Hujan  Menggunakan Metode Long Short Term Memory (Studi Kasus: Kota Bandung)," 2022.
[18]  M. H. Allah, M. Ganahl, L. E. HayWard, R. G. Melko and  J. Carrasquilla,  "Recurrent  neural  network wave functions," Physical Review Research 2, vol. 2, no. 2,
p. 023358, 2020.
[19]  P. S. E. S, R. P. P, D. B. P, M. A. Rafi and A. P. Sari,
"Implementasi  JST  Untuk  Memprediksi  Cuaca Dengan  Menggunakan  model  RNN  dan  LSTM,"
Seminar Nasional Informatika Bela Negara
(SANTIKA), vol. 3, pp. 101-106, 2023.
[20]  A. P. Sari, E. A. Hakim, D. A. Prasetya, R. Arifuddin and  P.  D.  P.  Adi,  "Sistem  Prediksi  Kecepatan  dan Arah Angin Menggunakan Bidirectional Long Short- Term  Memory," Seminar  Keinsinyuran  Program
Studi Program Profesi Insinyur, vol. 1, no. 1, 2021.
[21]  T.  O.  Hodson,  "Root-mean-square  error  (RMSE)  or mean  absolute  error  (MAE):," Geoscientific  Model Development, vol. 15, no. 14, pp. 5481-5487, 2022.
[22]  M.  D.  C.  R.  Novitasari,  P.  K.  Intan  and  G.  G. Wisnawa,  "Penerapan  Metode  Principal  Component Analysis  (PCA)  dan  Long  Short-Term  Memory (LSTM)," Building  of  Informatics,  Technology  and Science (BITS), vol. 5, no. 1, pp. 1-11., 2023.