## PERAMALAN HARGA KOMODITAS BERAS DI KALIMANTAN TIMUR MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK

## Mochammad Adjie Setyadji, Ahmad Faqih, Yudhistira Arie Wijaya
Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia m.adjie109876@gmail.com

## ABSTRAK
Beras merupakan salah satu bahan makanan yang sangat penting bagi sebagian besar penduduk Indonesia. Selain menjadi makanan pokok, kebutuhan beras juga semakin meningkat, terutama di Provinsi Kalimantan Timur yang  jumlah  penduduknya  terus  bertambah  setiap  tahun.  Kenaikan  dan  penurunan  harga  beras  sangat mempengaruhi petani karena berdampak pada produksi yang lebih tinggi. Oleh karena itu, diperlukan solusi untuk mengatasi  kekhawatiran  terkait  perubahan  tersebut.  akan  terjadinya  naik  turunnya  harga  beras  dengan memprediksi harga beras di Kalimantan timur yang bernilai numerik. Penelitian ini bertujuan memprediksi harga beras  harian  yaitu  beras premium,  menggunakan  sample dataset harga beras. Dengan  himpunan data selama 3 tahun terakhir, dari tanggal 25 mei 2020 sampai 20 Desember 2022, yang diperoleh dari Komunitas di Kalimantan Timur yang berjumlah 1001. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma neural network dengan windowing salah satu cara untuk mengetahui  status penjualan  beras adalah dengan  melakukan prediksi menggunakan  algoritma neural  network dengan  menggunakan  aplikasi rapidminer .  Hasil  eksperimen memprediksi harga beras berhasil. Hasil dari prediksi harga beras model menggunakan algoritma neural network menunjukkan hasil kinerja yang diukur dengan Root Mean Square Error (RMSE) beras premium menghasilkan RMSE sebesar 52,846.
Kata kunci: Neural Network, Windowing, Algoritma, Rapidminer.

## 1. PENDAHULUAN
Beras  merupakan  salah  satu  makanan  pokok masyarakat Indonesia dan beras merupakan salah satu makanan  pokok.  Oleh  karena  itu,  penyediaan  dan pendistribusian  beras  menjadi  sangat  penting. Permintaan  beras  di  Indonesia  semakin  meningkat karena  jumlah  penduduk  yang  besar  dan  terus bertambah, namun harga beras yang beredar di pasaran juga meningkat  karena  tingginya  permintaan. Beberapa pedagang juga menjual beras kualitas buruk, harga  beras  merupakan  faktor  penting  yang  perlu diperhatikan  karena  kenaikan  harga  beras  dapat mempengaruhi perekonomian lokal. Dengan menggunakan  machine  learning  dalam  praktiknya banyak menggunakan algoritma neural network untuk sistem  prediksi[1].  Dipilihnya  algoritma  neural network, karena algoritma ini dapat memprediksi data perkembangan  nilai  tukar  dengan  sangat  baik,  neural network  berguna  untuk  memprediksi  tren  pasar[2]. Indonesia  saat  ini  sedang  mengalami  masalah pemerintah  dan  gejolak  harga  politik,  yang  dapat mempersulit  orang  untuk  menemukan  kebutuhan pangannya,  khususnya  beras,  untuk  menghindari masalah volatilitas harga pangan di masa mendatang[3],  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat memprediksi  harga  beras  melalui  algoritma  neural network[4].
Penelitian data mining mengenai sales prediction Kristiawan  Nugroho  mengimplementasikan  dengan metode neural  network ,  untuk  memutuskan  produk
diminati  ke  berbagai  segmen  di  toko online. Metode neural  network terbukti  memberikan  hasil  terbaik dalam membangun model prediksi penjualan dibandingkan  dengan  metode random  forest dan AdaBoost . Model peramalan penjualan menggunakan jaringan saraf menampilkan hasil kinerja yang diukur dengan MSE sebesar 0.831, RMSE sebesar 0,911 dan (MAE ) sebesar 0,650[5].
Pertumbuhan penduduk yang semakin meningkat akan  mempengaruhi  kebutuhan  pangan  Pengadaan pangan khususnya beras dalam jumlah yang cukup dan harga  yang  wajar  masih  menjadi  tujuan  utama pembangunan  pertanian  nasional  karena  kekurangan beras.  Dapat menyebabkan ketidakstabilan sosial dan ekonomi  di  negara  tersebut[6].  Dampak  dari  tidak stabil  harga  terhadap  penghidupan  banyak  mendapat perhatian  karena  berdampak  pada  sektor  lain, termasuk aspek sosial ekonomi[7], berdasarkan uraian dan  permasalahan  diatas  maka  dilakukanlah  proses prediksi  harga  beras,  dalam  proses  analisa  prediksi yang  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  dengan menggunakan  algoritma  neural  network  dengan penambahan  operator windowing dan  operator lainnya.  Penelitian  ini  menggunakan  model,  proses dan  dataset  yang  tidak  sama  dengan  penelitian- penelitian  sebelumnya,  dengan  cara  membagi  data menjadi  dua  yaitu  data  testing  dan  data  uji  untuk melakukan prediksi  maka record data yang diperoleh dikosongkan  harganya  untuk  melakukan  estimasi prediksi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data mining Data mining adalah proses menganalisis kumpulan  data  untuk  menemukan  dan  meringkas informasi yang tidak terduga dari data tersebut dengan cara  yang  berbeda  dari  sebelumnya,  sehingga  dapat dipahami  dan  bermanfaat  bagi  pemilik  data.  Kata mining sendiri  berasal  dari  kata  bahasa  Inggris  mine yang berarti ekstraksi sumber daya tersembunyi. Data mining juga  merupakan  proses  penggalian  informasi dan pola yang berguna dari sejumlah besar data. Data mining  meliputi  pengumpulan  data,  ekstraksi  data, analisis  data,  dan  statistik  data. Data  mining juga sebagai Knowledge discovery, Knowledge extraxtion, data/pattern  analysis,  information  harvesting ,  dan lain-lain[8].

## 2.2. Rapidminer
Rapidminer adalah  sebuah  aplikasi  perangkat lunak ilmu data yang dikembangkan oleh perusahaan dengan  nama  yang  sama.  dan  digunakan  baik  untuk keperluan  bisnis  dan komersial maupun  untuk penelitian,  pendidikan,  pelatihan,  dan  pengembangan aplikasi (machine learning), pembelajaran  mendalam (deep learning), penambangan teks (text mining), dan analisis  prediktif (predictive  analytics). RapidMiner dapat  membantu  pengguna  dalam  seluruh  proses pembelajaran  mesin,  termasuk  dalam  persiapan  data, visualisasi hasil, validasi, dan pengoptimalan. Aplikasi ini juga menyediakan berbagai fitur yang mendukung pengembangan prototipe dengan  cepat.  RapidMiner dikembangkan  dengan  menggunakan  model  yang inovatif dan dapat diandalkan. [9].

## 2.3. Neural Network
Neural  Network atau  jaringan  saraf  tiruan (Artificial Neural Network) adalah fungsi matematika untuk  menggambarkan  fungsi  otak  untuk  melakukan perhitungan secara paralel. Neural network dimaksudkan untuk menyelesaikan komputasi paralel dan komputasi kompleks seperti prediksi, pengenalan pola, dan pemodelan. Proses yang terjadi pada Neural network mirip dengan cara perintah ditransmisikan ke otak manusia, yaitu perintah bertindak sebagai dendrit, kemudian  hasil  perintah  bertindak  sebagai  akson dengan  fungsi  aktivasi[10], Neural  Network juga bertindak  memecah  masalah  yang  diberikan  dan kemudian membentuk serangkaian pernyataan terstruktur.  Instruksi  ini  diubah  menjadi  program komputer  dan  kemudian  menjadi  kode  mesin  yang dapat  digunakan  untuk  menemukan  tren  yang  lebih kompleks [12].
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung prediksi menggunakan neural network pada rumus1[4].
𝑁𝑒𝑡 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑖,𝑗 𝑚 𝑗=1 + 𝑦 𝑖,𝑗 + 𝑏 𝑖,0
Keterangan: 𝑁𝑒𝑡 𝑖 = adalah bobot yang terhubung dari neuron i ke neuron j 𝑦 𝑖,𝑗 = adalah learning rate
∑ 𝑤 𝑖,𝑗 𝑚 𝑗=1 = adalah error dari neuron j 𝑏 𝑖,0 = adalah input dari neuron i

## 2.4. Windowing
Windowing adalah  sebuah  operator  untuk mengonversi  data  deret  waktu  menjadi  kumpulan contoh berjendela yang  dapat  diproses  misalnya dengan  metode  pembelajaran  mesin  standar  dengan indeks  yang  dipilih,  nilai  indeks  terakhir  dari  deret waktu di  jendela terkait  juga akan ditambahkan. Jika indeks  tidak  dipilih,  atribut  bernama Window id dengan  nomor  jendela  yang  sesuai  ditambahkan Perilaku  yang  dijelaskan windowing berdasarkan contoh  default.  Untuk windowing berbasis  waktu, parameter windowing ditentukan dalam durasi/periode waktu.  Untuk  jendela  "kustom"  sebuah  ExampleSet tambahan  harus  disediakan  ke port  input "jendela kustom"  yang  baru.  Operator ini  bekerja pada semua deret  waktu  (numerik,  nominal,  dan  deret  waktu dengan nilai waktu tanggal)[11].

## 2.5. Root Mean Square Error (RMSE)
Root Mean Square Error (RMSE) adalah aturan penilaian kuadrat yang  juga  mengukur  ukuran kesalahan rata-rata. Ini adalah akar kuadrat dari rata- rata perbedaan kuadrat antara prediksi dan pengamatan aktual,   yang  berkesinambungan  antara MSE dan RMSE , yang dimana sistem perhitungannya yang sama dan  membedakannya  adalah  hasil  perhitungan penilaian  kuadratnya  Sedangkan  skenario  pengujian dilakukan  menggunakan  menghitung  nilai Mean Absolute  Error  (MAE),  Root  Mean  Square  Error (RMSE), semakin  kecil  nilai MAE dan RMSE maka rekomendasi yang dihasilkan lebih baik[12].
Rumus yang digunakan  untuk  menghasilkan perfomance neural network RMSE pada Rumus 2[13].
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 𝑖 𝑖=1 − ў 𝑖 ) 2
Keterangan: n    = banyaknya data i     = (1,2,3,..., l), l merupakan keseluruhan data ў 𝑖 = nilai hasil prediksi 𝑦 𝑖 = nilai actual

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  pada  penelitian  ini  menggunakan beberapa  metode,  Tahapan  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  peneltian  eksperimen  untuk mendapatkan hasil akurasi terbaik dan metode analisa Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) untuk menganalisa data yang diperoleh. Tahapan analisa data bisa dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Knowledge discovery in Database.

## 3.1. Selection
Di  awal  tahapan  terdapat  tahap  selection,  yang mana  data selection metode  analisa  knowledge discovery  in  database  analisa  data  yang  relevan  dari 1.002 data, data tersebut berisi 2 atribut yaitu Tanggal dan Beras Premium data didapat dari hasil kesepakatan dengan Komunitas Perdagangan dan Industri Kalimantan Timur. Pengolahan data dilakukan dengan Microsoft Excel dan akan dimasukkan ke Rapidminer serta  diolah  dengan  menggunakan Retrieve agar data tersimpan  di Rapidminer dan  data  tersebut  akan menjadi  dua  yaitu  data  testing  dan  data  uji  untuk melakukan prediksi  maka record data yang diperoleh dikosongkan  harga  prediksinya  dari  tanggal  21 Desember 2022 sampai tanggal 10 januari 2023 untuk melakukan  estimasi  prediksi  dan  input  dataset  beras premium data testing untuk menghasilkan performance evaluasi RMSE .
3.2. Preprocessing pembersihan data, seperti menghilangkan noiseuntuk  menghindari  duplikasi  data,  periksa  data yang  bertentangan  dan  kesalahan  pada  data  untuk memperbaiki  kesalahan  cetak,  sehingga  data  dapat diolah  dan  diproses data  mining. Tahap  ini menggunakan  Rapidminer  dengan  menggunakan  set roll, untuk pemilihan attribute data mana yang mau di prediksi  dan  untuk  menghasilkan  sebuah  evaluasi RMSE beras premium dengan menggunakan operator split data untuk membagi dataset tersebut membaginya menjadi 0.7 dan 0.3.

## 3.3. Transformation
Pada  tahapan  selanjutnya  yaitu  transformasi, pada  tahap  berikutnya  menggunakan  operator windowing untuk melakukan transformasi data dengan membuat  jendela waktu  yang digeser secara periodic perubahan  datanya  secara  langsung  melalui  mesin windowing pada  setiap observasi pada  dataset  beras premium dengan cara membaca dari data sebelumnya
untuk  menghasilkan  sebuah  perkiraan  estimasi  harga untuk kedepannya.
3.4. Data Mining Pada tahap Data Mining , Metode yang digunakan adalah Neural Network  untuk  prediksi.  Pada  proses prediksi  ini  akan  menghasilkan  2  model  yaitu  harga prediksi dan RMSE . Hasil prediksi akan menampilkan estimasi prediksi harga beras premium dari data yang dikosongkan dan hasil keduanya menampilkan berupa RMSE , label disini merupakan field baru hasil prediksi yang di keluarkan setelah proses prediksi.

## 3.5. Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  evalution  dan interpretasi dari rule yang sudah didapat sesuai dengan tujuan  yang  sudah  ditentukan.  Tahap  ini  juga menggunakan  Rapidminer  untuk  pengujian  dan evaluasi  yang  diperoleh  menggunakan  algoritma neural  network.  Akan  menhasilkan  sebuah  estimasi prediksi harga beras premium 23 hari kedepannya dan hasil model evaluasi Root Mean Square Error (RMSE) dengan menggunakan operator perfomance.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  harga  beras premium diKalimanatan timur dengan rentang waktu 25 maret 2020 – 20 Desember 2022. Dataset yang telah diunduh berbentuk file (.xlsx) dan memiliki 1.002 data, setelah  itu  data  dibagi  menjadi  dua  data  testing  dan data uji untuk melakukan estimasi prediksi harga beras premium, untuk melakukannya estimasi prediksi harga beras  23  hari    kedepannya  maka  record  data  yang diperoleh  dikosongkan  harganya  untuk  melakukan estimasi prediksi 23 hari kedepannya pada tanggal 21 Desember  2022  sampai  tanggal  10  januari  2023 dengan  menggunakan  operator windowing dan algoritma neural  network dengan cara membaca data dari hari hari sebelumnnya untuk melakukan estimasi prediksi harga beras premium. Dataset beras premium pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Beras Premium
Tanggal Beras Premium (Kg) 25/03/2020 13.000 26/03/2020 13.000 27/03/2020 12.900 28/03/2020 12.900 29/03/2020 12.900 16/12/2022 12.850 17/12/2022 12.850 18/12/2022 12.850 19/12/2022 12.850 Tipe dari setiap atrribut data: Tabel 2. Tipe attribute data No Atribut Tipe 1 Tanggal Data time 2 Beras Medium Numerik
Atribut Jenis Tanggal yaitu bertipe Date time dan Beras  Premium  bertipe  numerik  karena  merupakan angka  yang  menunjukan  nilai.  Pembagian  Dataset menjadi dua dataset secara terpisah yaitu dataset untuk estimasi prediksi harga beras 1 bulan kedepannya.
Dataset Beras Premium:
Tabel 3. Data testing beras premium Tanggal Beras Premium (Kg) 25/03/2020 13.000 26/03/2020 13.000 27/03/2020 12.900 28/03/2020 12.900 29/03/2020 12.900 30/03/2020 12.900 31/03/2020 12.900 01/04/2020 12.900 02/04/2020 12.800 … … 09/09/2022 12.800 10/09/2022 12.800
Pada  Tabel  3  merupakan  data  testing  yang didapatkan setelah pembagian sebuah data pada Tabel 1  menjadi data testing. Yang dimulai dari tanggal  25 Febuari 2022 sampai dengan 10 September 2022.
Tabel 4. Data uji beras premium Tanggal Beras Premium (Kg) 11/09/2022 12.800 12/09/2022 12.800 13/09/2022 12.800 14/09/2022 12.800 15/09/2022 12.800 16/09/2022 12.800 17/09/2022 12.800 18/09/2022 12.800 19/09/2022 12.800 20/09/2022 12.800 … … 09/01/2023 ? 10/01/2023 ?
Pada Tabel 4 merupakan data uji yang didapatkan setelah pembagian sebuah data pada Tabel 1 menjadi data uji. Yang dimulai dari tanggal 20 September 2022 sampai dengan 20 Desember 2023 dan menambahkan sebuah  record  kosong  untuk  menghasilkan  prediksi dari  tanggal  19  Desember  2022  sampai  dengan  10 Januari 2023.
Pada tahap selanjutnya menggunakan data testing pada  Tabel  3  diatas  untuk  menghasilkan  sebuah perfomance evaluasi RMSE dari  masing  masing dataset  beras  premium,  data  yang  digunakan  untuk menghasilkan  sebuah  evaluasi performance dimulai pada  tanggal  25  Maret  2020  sampai  dengan  10 September 2022. Setelah jenis tipe atribut dipilih pada dataset  ditentukan  yang  nantinya  akan  digunakan, selanjutnya  dataset  diupload  kedalam Rapidminer
Beras premium menggunakan Retrieve agar tersimpan datanya di Rapidminer.
Untuk memastikan konsistensi data yang diinput ke RapidMiner ,  tahap  awal  dilakukan  secara  manual dengan  mengambil  data  menggunakan retrieve data . Setelah data diamati dan dianggap konsisten, langkah berikutnya  adalah  memilah  atribut  mana  yang  akan digunakan.  Dalam Preprocessing ,  terdapat  teknik menggunakan  sett  role  untuk  menentukan  data  mana yang  akan  diprediksi.  Selanjutnya,  tahap  selanjutnya adalah membuat  model. Rapidminner dengan memasukkan Algoritma neural network .
Berikut  ini  hasil  estimasi  prediksi  harga  beras premium:
Tabel 5. Hasil estimasi predikis harga beras premium
Last Tanggal in window prediction Beras Premium (Kg) 19/12/2022 12857,3 20/12/2022 12862,8 21/12/2022 12824,2 22/12/2022 12809,3 23/12/2022 12792,2 24/12/2022 12797 25/12/2022 12787,6 26/12/2022 12800,2 27/12/2022 12813,3 28/12/2022 12818,6 29/12/2022 12814,3 30/12/2022 12821,1 31/12/2022 12816,1 01/01/2023 12818,9 02/01/2023 12826,2 03/01/2023 12846,8 04/01/2023 12833,9 05/01/2023 12833,4 06/01/2023 12839,5 07/01/2023 12836,8 08/01/2023 12838,6 09/01/2023 12839,5 10/01/2023 12826,7
Pada Tabel 5 merupakan hasil dari prediksi harga beras  premium  dari  tanggal  19  Desember  sampai  10 Januari 2023.
Hasil  pada  tabel  Tabel  5  diatas  menggunakan algoritma neural network memakai operator windowing untuk  menganalisa  pada  hari  sebelumnya dikarenakan  operator  windowing  bisa  membaca  data time  series  untuk  memprediksi  harga  dalam  jangka waktu  1  bulan  kedepan  dinyatakan  berhasil  untuk melalukan sebuah estimasi prediksi beras premium.
Hasil Penelitian 2 pada gambar 2  menghasilkan sebuah  evaluasi  dengan  cara  membagi  data  secara menggunakan operator split data dan algortime neural network  dengan  menggunakan  operator  performance untuk  menghasilkan  sebuah evaluasi  performance Rood  Mean  Squad  Error  (RMSE) menggunakan dataset beras premium.
Dari  hasil  yang  sudah  dilakukan  untuk menghasilkan  evaluasi RMSE dari  dataset  beras premium mendapatkan RMSE sebesar 52,846.
Gambar 2. Hasil evaluasi RMSE
Gambar 3. Model Rapidminer preksi harga bera premium dan evaluasi RMSE .
Pada gambar 3 diatas merupakan model prediksi beras  premium  dan  model  performance  untuk menghasilkan RMSE dari dataset beras premium.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian data mining estimasi prediksi  harga  beras  diKalimantan  Timur  dengan menggunakan menggunakan metode algoritma Neural Network keakuratannya  di  uji  menggunakan  1002 data.  Pengujian  dilakukan  dengan  menghitung  nilai evaluasi Roat  Mean  Squad  Error dari  dataset  beras premium,  pada  dataset  beras  premium  didapatkan evaluasi Roat Mean Squad Error (RMSE) 52.846, dan dari  hasil  estimasi  prediksi  harga  beras  premium  1 bulan  kedepannya  diyantakan  bahwa  harga  beras premium terjadi ke penurunan harga, range harga awal dari 13.000 sampai data terakhir yaitu 12.826.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Taliki et  al. ,  “Support  Vector  Machine Berbasis Chi Square Untuk,” vol. 4307, no. June, hal. 436–441, 2022.
[2]  I.  Foryś,  “Machine  learning  in  house  price analysis:  regression  models  versus  neural networks,” Procedia Comput. Sci. , vol. 207, hal. 435–445, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.09.078.
[3]  B.  Ghulam,  A.  Shidiq,  M.  T.  Furqon,  dan  L. Muflikhah, “Prediksi Harga Beras menggunakan Metode  Least  Square,” Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 3, hal. 1149–1154, 2022.
[4]  F.  Handayani,  “Komparasi  Support  Vector Machine,  Logistic  Regression  Dan  Artificial Neural  Network  Dalam  Prediksi  Penyakit
Jantung,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 3, hal. 329, 2021,
doi:
10.26418/jp.v7i3.48053.
[5]  K.  Nugroho,  W.  H.  Kurniawati,  R.  Mohamad, dan  H.  Bhakti,  “Perancangan  Sales  Prediction Model Menggunakan Metode Neural Network,” vol. 4, no. 02, hal. 153–160, 2022.
[6]  E. Suryani, R. A. Hendrawan, Damanhuri, U. E. Rahmawati,  dan  S.  Y.  Chou,  “Scenario development to create a sustainable price of rice: A system thinking approach,” Procedia Comput. Sci. , vol. 197, no. 2021, hal. 599–606, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.12.178.
[7]  H. Kuswanto, F. Hibatullah, dan E. S. Soedjono, “Perception  of  weather  and  seasonal  drought forecasts  and  its  impact  on  livelihood  in  East Nusa Tenggara, Indonesia,” Heliyon , vol. 5, no. 8, hal. e02360, 2019, doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e02360.
[8]  S.  O.  A.  T.  S.  I.  Narulita,  “Pengujian  Akurasi Model  PrediksiMenggunakan  Metode  Data MiningClassification  Decision  Tree  Algoritma C4.5Untuk Penentuan Peminatan Peserta Didik,” J. Media Apl. , vol. 13, hal. 68–82, 2021.
[9]  R.  Nofitri  dan  N.  Irawati,  “ANALISIS  DATA HASIL  KEUNTUNGAN  MENGGUNAKAN SOFTWARE RAPIDMINER,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) Vol. , vol. V, no. 2, hal. 199–204, 2019.
[10]  L. Zhang, S. He, J. Cheng, Z. Yuan, dan X. Yan, “ScienceDirect Research on neural network wind speed  prediction  model  based  on  improved sparrow  algorithm  optimization,” Energy Reports , vol. 8, no. 777, hal. 739–747, 2022, doi: 10.1016/j.egyr.2022.09.202.
[11]  F. A. Tyas, M. Setianama, R. F. Fajriyah, dan A. Ilham,  “Implementation  of  Particle  Swarm Optimization ( PSO ) to improve neural network performance in univariate time series prediction,” vol. 4, 2021.
[12]  S. Rekomendasi, P. Aplikasi, M. Berdasarkan, F. R.  Hariri,  dan  L.  W.  Rochim,  “Sistem Rekomendasi  Produk  Aplikasi  Marketplace Berdasarkan Karakteristik Pembeli Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering  Marketplace  Application  Product Recommendation  System  Based  On  Buyer Characteristics  Using  User  Based  Collaborative Filt,” vol. 11, no. November, hal. 208–217, 2022, doi: 10.34148/teknika.v11i3.538.
[13]  N.  Selle,  N.  Yudistira,  C.  Dewi,  dan  U. Brawijaya,  “PERBANDINGAN  PREDIKSI PENGGUNAAN LISTRIK DENGAN
MENGGUNAKAN  METODE  LONG  SHORT TERM MEMORY (LSTM),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, hal. 155–162, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202295585.