## PREDIKSI  HARGA  EMAS  MENGGUNAKAN  METODE LSTM DAN GRU
Nanda Kurnia Agusmawati 1* , Fitwatul Khoiriyah 2 , Abu Tholib 3
1,2,3 Universitas Nurul Jadid; Jl. PP Nurul Jadid, Dusun Tj. Lor, Karanganyar, Kec. Paiton, Kabupaten Probolinggo, Jawa Timur 67291; Telp. 08883077077
Riwayat artikel: Received: 2 Juli 2023 Accepted: 30 Juli 2023 Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Prediksi, Emas; LSTM; GRU; Metrik Evaluasi.
Corespondent Email: nandakurnia382@gmail.com
© 2023  JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
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) dan  Gated  Recurrent  Unit  (GRU)  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  prediction  is  critical  because  it  serves  as  a  guide  for investors  in  determining  the  best  investment  strategy.  Deep  learning,  a popular subfield of machine learning for dealing with time-series prediction problems,  has  been  a  recent  trend  in  prediction  methods.  In  this  study,  we compared the performance of two deep learning methods in predicting gold prices: Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU). The  results  of  this  study  show  that  the  GRU  method outperforms  the  LSTM method in predicting gold prices, despite the fact that the LSTM error value is lower when calculating the evaluation metric. The best LSTM model examined had an MAE value of 0.0389, RMSE of 0.0475, and MAPE of 5.2047%, while the best GRU model had an MAE value of 0.0447, RMSE of 0.0545, and MAPE of 6.0688%. According to the results of this  study, GRU is a more effective and accurate method for predicting gold prices than LSTM.

## 1. PENDAHULUAN
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  orang  yang
menjadikan emas untuk melestarikan kekayaan dari generasi ke generasi [2].
Sebagai  logam  mulia,  emas  memiliki performa  luar  biasa  yang  mampu  bertahan  di tengah krisis ekonomi dunia, dimana performa produk  keuangan  lainnya  melemah  [3].  Akan tetapi,  harga  emas  juga  naik  turun  dan  tidak terkendali. Ada banyak faktor yang memengaruhi  harga  emas,  diantaranya  adalah
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
nilai  tukar  dolar,  inflasi,  permintaan  dan penawaran,  serta  kebijakan  moneter  [3],  [4]. Dengan perubahan harga emas yang naik turun mengikuti perubahan waktu, mendorong untuk perlu  dilakukannya  suatu  peramalan  guna memprediksi  harga  emas  di  masa  selanjutnya dan  menjadi  acuan  bagi  para  investor  untuk mengambil langkah yang tepat dalam berinvestasi.
Metode  prediksi  saat  ini  telah  banyak dikembangkan  dengan  menggunakan  machine learning  (pembelajaran  mesin).  Hal  ini  karena machine learning memiliki performa yang jauh luar biasa dibanding dengan metode tradisional statistik.  Salah  satu  subbagian  dari  machine learning  adalah  deep  learning,  yang  telah diterapkan  untuk  masalah time-series dalam berbagai bidang, termasuk dalam prediksi harga [5]–[9].  Dalam  penelitian  Makala  dan  Li  [4], 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.  [10], 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.
2. TINJAUAN PUSTAKA
a. 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.

## Gambar 1. 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)
b. Gated Recurrent Unit (GRU)
LSTM  memiliki  banyak  varian,  dan  Gated Recurrent Unit (GRU) adalah salah satu varian yang  populer  dari  LSTM [11].  GRU
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
dimunculkan  oleh  Cho  [12]  pada  tahun  2014. 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 )  [13].  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 [14].
Gambar 2. 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 ̃ = 𝑡𝑎𝑛 ℎ( 𝑊 ℎ. 𝑋𝑡 + 𝑟 ∗ 𝑈 ℎ .ℎ( 𝑡 −1) + 𝑏𝑧 )   (3) ℎ = 𝑧 ∗ ℎ( 𝑡 −1) + (1 − 𝑧 ) ∗ ℎ ̃ (4)

## c. 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  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 ∑ |𝑓 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1
RMSE merupakan besarnya tingkat kesalahan hasil prediksi, dimana semakin kecil (mendekati 0) nilai RMSE maka hasil prediksi akan semakin akurat.
𝑅𝑆𝑀𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
MAPE digunakan untuk mengukur nilai eror dari  prediksi  dalam  bentuk  persentase,  dengan menghitung rata-rata nilai absolut dan kemudian dikalikan dengan 100%..
𝑀𝐴𝑃𝐸  = ∑ |𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝑛 × 100%

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 3. Diagram Alur (Flowchart) Penelitian
Alur  dari  penelitian  yang  dilakukan yaitu, pada langkah pertama, kami 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 di split 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
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
dan  akurat  dalam  memprediksi  harga  emas, sehingga  model  dapat  digunakan  untuk memprediksi harga emas yang akan datang.

## 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.
Tabel 1. 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 di preprocess kemudian di split 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) 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
Setelah  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.
Tabel 2. Kombinasi Penggunaan Hyperparameter
Date Open  High Low Close Volu me Curre ncy 2000- 01-04 289.5  289.5  280.0  283.7  21621  USD 2000- 01-05 283.7  285.0  281.0  282.1  25448  USD 2000- 01-06 281.6  282.8  280.2  282.4  19055  USD 2000- 01-07 282.5  284.5  282.0  282.9  11266  USD 2000- 01-10 282.4 283. 9 281.8  282.7  30603  USD
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
No Batch Size Epochs 1 32 50 2 32 100 3 32 200 4 32 400 5 32 600 6 64 50 7 64 100 8 64 200 9 64 400 10 64 600
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 4. 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.
Tabel 3. Hasil evaluasi MAE, RMSE, dan
MAPE LSTM Model N o Batch Size Epoc hs MAE RMSE MAPE 1 32 50 0.048 0.0616 6.1143% 2 32 100 0.0438 0.0556 5.6844% 3 32 200 0.0406 0.0500 5.3637% 4 32 400 0.0389 0.0475 5.2047% 5 32 600 0.0391 0.0476 5.27% 6 64 50 0.1792 0.1983 22.823% 7 64 100 0.0557 0.0713 6. 9775% 8 64 200 0.0428 0.0541 5.5788% 9 64 400 0.0409 0.0511 5.3824% 1 0 64 600 0.0412 0.0510 5.4386% GRU Model MAE RMSE MAPE 0.0484 0.0602 6.3139% 0.0447 0.0545 6.0688% 0.0449 0.0548 6.1123% 0.0450 0.0549 6.1207% 0.0450 0.0549 6.1274% 0.1391 0.1573 17.6552% 0.0503 0.0631 6.5006% 0.0449 0.0548 6.1057% 0.0450 0.0549 6.117% 0.0451 0.0552 6.148% 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 5. Nilai Aktual vs Prediksi pada Harga

## Emas menggunakan LSTM
Pada gambar 5, 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 6. 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 7. 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.
No. Data Test (Aktual) Prediction Result LSTM Prediction Result GRU 1. 1290. 9 1326.7 1303.6 2. 1292.0 1325.2 1300.4 3. 1289.6 1323.7 1297. 9 4. 1304.4 1322.1 1295. 9 5. 1303.7 1320.5 1295.4
Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan terhadap  dataset  Emas,  kami  menemukan bahwa  model GRU  lebih baik untuk memprediksi  harga  Emas  dibanding  LSTM model.  LSTM  model  tidak  dapat  memberikan nilai  harga  yang  mendekati  nilai  aktual, walaupun  dengan  hasil  metrik  evaluasi  yang lebih  kecil  dibanding  GRU.  Hasil  metrik evaluasi terbaik dari LSTM adalah dari batch 32 dan  epochs  400,  dengan  hasil  MAE  0.0389, RMSE 0.0475, dan MAPE 5.2047%. sedangkan hasil  metrik  evaluasi  terbaik  dari  GRU diperoleh  dari  batch  size  32  dan  epochs  100
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
dengan hasil MAE 0.0447, RMSE 0.0545, dan MAPE 6.0688%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  kami lakukan, didapat kesimpulan sebagai berikut.
a. 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.
b. 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%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan  terhadap  penelitian  ini,  khususnya kepada Bapak Abu Tholib 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?,” Economic Modelling ,  vol.  55,  pp.  269–278,  Jun.  2016, doi: 10.1016/j.econmod.2016.02.014.
[2] F.-C.  Yuan,  C.-H.  Lee,  and  C.  Chiu,  “Using Market  Sentiment  Analysis  and  Genetic Algorithm-Based  Least  Squares  Support Vector  Regression  to  Predict  Gold  Prices:,” IJCIS ,  vol.  13,  no.  1,  p.  234,  2020,  doi: 10.2991/ijcis.d.200214.002.
[3] X. Yang, “The Prediction of Gold Price Using ARIMA  Model,”  in Proceedings  of  the  2nd
International  Conference  on  Social  Science, Public Health and Education (SSPHE 2018) , Sanya,  China:  Atlantis  Press,  2019.  doi: 10.2991/ssphe-18.2019.66.
[4] D. Makala and Z. Li, “Prediction of gold price with ARIMA and SVM,” J. Phys.: Conf. Ser. , vol.  1767,  no.  1,  p.  012022,  Feb.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1767/1/012022.
[5] M. Owen, V. Vincent, R. Br Ambarita, and E. Indra,  “Implementasi  Metode  Long  Short Term Memory Untuk Memprediksi
Pergerakan  Nilai  Harga  Emas,” Tekinkom , vol.  5,  no.  1,  p.  96,  Jun.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.507.
[6] M.  Yanto,  S.  Sanjaya,  Y.  Yulasmi,  D. Guswandi,  and  S.  Arlis,  “Implementation multiple  linear  regresion  in  neural  network predict gold price,” IJEECS , vol. 22, no. 3, p. 1635, Jun. 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v22.i3.pp1635-1642.
[7] A.  Moghar  and  M.  Hamiche,  “Stock  Market Prediction  Using  LSTM  Recurrent  Neural Network,” Procedia  Computer  Science ,  vol.
170, pp. 1168–1173, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.049.
[8] D. M. Gunarto, S. Sa’adah, and D. Q. Utama, “Predicting Cryptocurrency Price Using RNN and LSTM Method,” SISFOKOM , vol. 12, no.
1, pp. 1–8, Mar. 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1554.
[9] 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, 2019, doi:
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.12.01 6.
[10]  V.  R.  Prasetyo,  S.  Axel,  J.  T.  Soebroto,  D. Sugiarto,  S.  A.  Winatan,  and S.  D.  Njudang, “Gold  Price  Prediction  Based  on  Gold.org Data  Using  the  Long  Short  Term  Memory Method,” SISTEMASI , vol. 11, no. 3, p. 623, Sep. 2022, doi: 10.32520/stmsi.v11i3.1999.
[11]  B.  Prijono,  “Pengenalan  Long  Short  Term Memory  (LSTM)  dan  Gated  Recurrent  Unit (GRU)  –  RNN  Bagian  2,” Pengenalan  Long Short  Term  Memory  (LSTM)  dan  Gated Recurrent  Unit  (GRU)  –  RNN  Bagian  2 . https://indoml.com/2018/04/13/pengenalan- long-short-term-memory-lstm-dan-gated- recurrent-unit-gru-rnn-bagian-2/
[12]  K. Cho et al. , “Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for  Statistical  Machine  Translation.”  arXiv, Sep.  02,  2014.  Accessed:  May  15,  2023. [Online].
Available:
http://arxiv.org/abs/1406.1078
[13]  Y. Karyadi, “Prediksi Kualitas Udara Dengan Metoda  LSTM,  Bidirectional  LSTM,  dan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062

## GRU,” JATISI ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  671–684,
Mar. 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1588.
[14]  W. Hastomo, A. S. B. Karno, N. Kalbuana, E. Nisfiani,  and  L.  Etp,  “Optimasi  Deep Learning  untuk  Prediksi  Saham  di  Masa Pandemi  Covid-19,” JEPIN , vol.  7,  no.  2, p. 133, Aug. 2021, doi: 10.26418/jp.v7i2.47411.
[15]  A.  A.  Suryanto,  “Penerapan  Metode  Mean Absolute  Error  (MEA)  Dalam  Algoritma Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Produksi Padi,” SAINTEKBU , vol. 11, no. 1, pp. 78–83, Feb.
2019,
doi: 10.32764/saintekbu.v11i1.298.
[16]  B. Senkal, “Daily Gold Price Historical Data.” [Online]. Available:
https://www.kaggle.com/datasets/psycon/dail
y-gold-price-historical-data