## IMPLEMENTASI METODE LONG SHORT TERM MEMORY UNTUK MEMPREDIKSI PERGERAKAN NILAI HARGA EMAS
Michael Owen 1) , Vincent 1) , Riama Br Ambarita 1) , Evta Indra 1*)
1 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia, Medan email: owenmichael837@gmail.com, vincentdjaja7@gmail.com, riamambaritaa23@gmail.com, evtaindra@unprimdn.ac.id

## Abstract
Investment is an activity that is invested or financed with the hope of profit or  return in the future. One form of investment is to use gold. Many people are interested in investing in gold. Apart from being quite affordable,  investing  in  gold  is  also  very  easy  to  do  and  flexible.  Gold  is  included  in  the  low  risk investment class because its price movements tend to follow the rate of inflation. This study uses the Long Short Term Memory (LSTM) method to predict the movement of gold prices which will visualize the data in the form of a Line Chart. This study aims to provide decision support material regarding the movement of buying and selling prices of gold through the presentation of data aimed at people who invest in gold. However, real gold price movements cannot be separated from external factors such as the exchange rate of the rupiah against foreign currencies, import export policies and other government policies. There are many influencing factors such as opening price, closing price, adjust close, volume, highs, lows recorded over a certain period of time. Another factor is the Daily Return which can be positive (Grown In Value) and negative (Lost In Value).
Keywords : Long Short Term Memory, Gold Price, Predict, Data Visualization.

## 1. PENDAHULUAN
Investasi adalah kegiatan yang diinvestasikan  atau  dibiayai  dengan  harapan keuntungan  atau  pengembalian  di  masa  depan. Salah  satu  bentuk  investasi  adalah  dengan menggunakan emas [1], [2]. Banyak orang yang tertarik  untuk  berinvestasi  emas.  Selain  karena harganya  yang  cukup  terjangkau,  berinvestasi emas  juga  sangat  mudah  dilakukan  dan  bersifat fleksibel  [3].  Emas  termasuk  dalam  kelas investasi  beresiko  rendah    (low  risk)  karena pergerakan  harganya  cenderung  mengikuti  laju inflasi,  biasanya  harga  emas  akan  mengalami kenaikan. Emas merupakan salah satu instrumen investasi  yang  paling  banyak  diminati  oleh masyarakat  [4].  Itu  bahkan  digunakan  untuk menyimpan  kekayaan  untuk  waktu  yang  lama. Memang,  emas    langka  dan    saat  ini  tetap menjadi  bahan  baku  yang  semakin  sulit  untuk ditambang. Berinvestasi dalam emas juga sering digunakan sebagai tempat berlindung yang aman atau  sebagai  lindung  nilai  terhadap  inflasi  [5]. Harga  emas  bersifat  fluktuatif  artinya  harganya bisa  naik  dan  bisa  turun.  Naik  turunnya  harga
emas adalah hal yang sangat lumrah, keadaan ini terjadi  karena  adanya  kekuatan  supply  and demand  dimana  ketika  permintaan  tinggi  maka harga  akan  naik  dan  ketika  penawaran  tinggi maka  harga  akan  turun  secara  tidak  langsung [6].
Permasalahan  yang dihadapi  pada saat ini yaitu  sulitnya  memprediksi  pergerakan  harga turun  dan  naiknya  emas  dikarenakan  belum ditemukannya metode yang tepat dalam memprediksi hal tersebut.  Saat ini, kondisi pada ekonomi  makro  juga  berdampak  terhadap pergerakan  harga  emas  seperti  naik  atau turunnya  suku  bunga,  nilai  ekspor  impor  yang berpengaruh  terhadap  nilai  pertukaran  rupiah terhadap  dolar  AS,  juga  derajat  inflasi, ketidakstabilan  nilai  kurs  rupiah  dibandingkan dengan  nilai  mata  uang  negara  lain  [7].  Di  sisi lain,  kebijakan  pemerintah  yang  selalu  berubah- ubah  menimbulkan  volatilitas  harga  emas  yang membuat  ketidakpastian  bagi  bagi  orang  yang berinvestasi sehingga hal ini sangat mempengaruhi  terhadap  pergerakan  harga  emas dari waktu  ke  waktu [8]. Oleh  karena itu, untuk
mengatasi  permasalahan  tersebut  dilakukan penelitian  yang  bertujuan  untuk  memberikan bahan pendukung keputusan mengenai pergerakan  harga  jual  dan  beli  emas  melalui penyajian  data  yang  ditujukan  bagi  orang-orang yang berinvestasi emas.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan melalui  penerapan  model  Gated  Recurrent  Unit pada masa pandemi Covid-19 dalam melakukan prediksi  harga  emas  dengan  menggunakan model pengukuran mean square error. Penelitian tersebut  bertujuan  untuk  mengecek  estimasi berapa  nilai  kesalahan  pada  peramalan  harga emas  dengan  memanfaatkan  algoritma  GRU (Gated  Reccurent  Unit)  [9].  Perbedaan  dengan penelitian  sebelumnya  adalah  pada  penggunaan variabel  dataset.  Variabel  dataset  tersebut dilakukan  seleksi  dan  transformasi  data  lalu  di visualisasikan untuk setiap variabel menggunakan  metode  long  short  term  memory dan  menghasilkan  hasil  prediksi  lebih  akurat yang  bisa  digunakan  sebagai  bahan  pendukung keputusan  dalam  berinvestasi  emas  maka dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan metode Long  Short  Term  Memory (LSTM) untuk memprediksi pergerakan harga emas yang akan  di  visualisasikan  datanya  ke  dalam  bentuk grafik Line  Chart .  Hal  ini  dilakukan  dengan bantuan visualisasi data yang merepresentasikan grafis  dari  informasi  dan    mengubah  kumpulan data yang besar ke dalam bentuk visual [10].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Metode Penelitian
Berikut  Tahapan  penjelasan  terkait  dengan metode penelitian pada Gambar 1.  :
Gambar 1. Diagram Blok Alur Penelitian Keterangan :

## 1. Studi Literatur
Dilakukan  dengan  cara  mencari  referensi jurnal,  skripsi  dan  buku  yang  berhubungan dengan  penelitian  pergerakan  harga  emas dengan  menggunakan  metode  Long  Short  Term
Memory  (LSTM)  yang  di  dapat  melalui  jurnal nasional maupun internasional untuk mendapatkan metode yang baru.
2. Data Acquisition
Pengambilan  dataset  diperoleh  melalui Yahoo  Finance.  Dataset  ini  diambil  dengan tujuan  untuk  mengumpulkan  informasi  atau bertujuan  untuk  menganalisa  pergerakan  nilai harga emas dari waktu ke waktu [11].
Pengambilan  dataset  diperoleh  melalui Yahoo  Finance.  Dataset  ini  terdiri  dari  1718 baris  dan  81  kolom  tetapi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  hanya  7  kolom.  Dataset  yang digunakan  adalah  dataset  periode  2011  –  2018. Dataset dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Dataset Harga Emas 3. Seleksi dan Transformasi Data
Seleksi  data  bertujuan  untuk  menghasilkan himpunan  data  target.  Transformasi  data  untuk mengubah data kedalam bentuk yang sesuai agar dapat diproses dengan baik [12], [13], [14].

## 4. Visualisasi Data Harga Emas
Visualisasi  data  adalah  proses  Mengolah data  yang  bentuknya  sudah  diubah  bentuknya menjadi  yang  lebih  mudah  dipahami  dan  pada umumnya  berbentuk  diagram Line  Chart dan Histogram . Source Code : #VisualisasiData label_name = list(df.columns) close_value = [] for i in range(len(label_name)):
if str.lower(label_name[i].replace(" ", "")[- 6:]) == 'jclose' or str.lower(label_name[i].replace("_", " ")[-6:]) == 'jclose': close_value.append(label_name[i]) del close_value[2]
close_value

## 5. Metode Long Short Term Memory
Sistem  penyimpanan  data  yang  dapat memprediksi  dan  memproses  informasi  yang telah  disimpan  dalam  jangka  waktu  yang  lama. Long Short Term Memory dibuat sebagai bentuk modifikasi  dari Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang  mampu  memprediksi  secara  akurat terhadap  suatu  variabel.  Peramalan  didasarkan pada tingkat kesalahan prediksi, tingkat kesalahan  yang  semakin  kecil  akan  semakin tepat dalam memprediksi [15].
Source Code : #MetodeLongShortTermMemory from keras.models import Sequential from  keras.layers  import  Dense,  Dropout,  Activation, Flatten, LSTM, TimeDistributed, RepeatVector from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization from tensorflow.keras.optimizers import Adam from keras.callbacks import
EarlyStopping, ModelCheckpoint
Gambar 3. Proses Metode Long Short Term
Memory

## 6. Hasil Prediksi Metode LSTM
Dalam proses melakukan prediksi, pengolahan data dilakukan menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) yang
menghasilkan  nilai  penutupan  ( Close )  harga emas untuk periode yang telah ditentukan.
Source Code : #HasilPrediksiMetodeLSTM train_data=scaled_data[0:int(training_data_len), :] x_train = [] y_train = [] for i in range(60, len(train_data)): x_train.append(train_data[i-60:i, :]) y_train.append(train_data[i, 0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) # Reshape the data x_train=np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],
x_train.shape[1], 6)) # x_train.shape Adj_data = df.loc[:,close_value] adj_close = Adj_data[['Adj Close']]
training_data_len=int(np.ceil(len(Adj_data)*.90)) sc=MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) scaled_data=sc.fit_transform(Adj_data) sc1=MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) sc_data=sc1.fit_transform(adj_close)
model=buildManyToOneModel(x_train.shape) callback=EarlyStopping(monitor="loss", patience=10,
verbose=1, mode="auto") model.fit(x_train, y_train, epochs=1000, batch_size=128, callbacks=[callback])

## 2.2. Jenis Penelitian
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan data  sekunder  yang  diperoleh  dari Yahoo Finance .
Data sekunder merupakan
pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan melakukan  pencarian  terlebih  dahulu  melalui internet, literatur, statistik, dan sumber lain yang mendukung  [16].  Data  yang  digunakan  adalah data pada periode 2011 – 2018.
Sebelum  berinvestasi  emas  penting dilakukan  terlebih  dahulu  analisis,  analisis  yang bisa  dilakukan  yaitu  analisis  teknikal  dan analisis fundamental. Hal ini sangat berpengaruh terhadap  kinerja  nilai  harga  emas  untuk  masa mendatang  agar  kita  bisa  mengetahui  kapan waktu yang tepat untuk melakukan transaksi jual dan beli [17].
Salah satu metode yang tepat untuk bisa mengetahui  waktu  tersebut  adalah  dengan menggunakan metode Long Short Term Memory
(LSTM). Long Short Term Memory adalah suatu proses penyimpanan data yang dapat memprediksi  dan  memproses  informasi  yang telah disimpan dalam jangka waktu tertentu [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Analisis Masalah
Berinvestasi  dalam  emas  bukan  hanya tentang  menghasilkan  keuntungan.  Berinvestasi emas menuntut pemiliknya untuk dapat menganalisis  kondisi  seperti  membaca  laporan keuangan,  membaca  grafik  pergerakan  harga emas, mengetahui pola  masa lalu, memprediksi pola  yang  akan  terjadi  di  masa  depan,  dan
menyusun  strategi  yang tepat untuk mengurangi resiko kerugian [19].

## 3.2. Analisis Data
Pada dasarnya, analisa harga saham merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting dilakukan sebelum kita melakukan transaksi jual dan  beli  emas.  Ada  2  jenis  analisa  yang  sering digunakan pada umumnya yaitu analisa fundamental dan analisa teknikal [20].

## 3.3. Pengolahan Data
Tahapan  proses  pengolahan  data  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  digambarkan melalui  alur  penelitian  seperti  pada  gambar  6.
Gambar 4. Flowchart Long Short Term Memory
Keterangan :
1. Import  Library  For  Data  Training  and

## Visualization
Mengolah  data  berupa  angka  yang  akan  di visualisasikan  dalam  bentuk  diagram  dan  juga training dapat untuk mendapatkan nilai prediksi.
Source Code : #ImportLibrary import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt from datetime import datetime Mulai Membaca
File CSV Import Library untuk data training dan visualisasi Set Variabel and Set
Persentase data
Training Default Membuat Function Untuk Model Prediksi Dan
Visualisasi Melakukan Fecth Data Dari CSV Membuat Test Data
Prediksi x train and x test data /  y train dan
y test data Visualisasi data Menggunakan Fig
Plot
Selesai
import plotly.express as px import plotly,graph_objects as go from sklearn.model_selection import train_test_split fromsklearn.metricsimportplot_confusion_matrix import seaborn as sns fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler

## 2. Set  Variable  and  get  the  train  data percentage
Mempersiapkan  beberapa  data  variabel yang dibutuhkan dalam proses training data  dan mengambil  perbandingan  persentase  antara  data training dan data latih.
3. Make  function  for  a  model  predict  and visualizations
Pada  dasarnya  data  yang  diambil  masih perlu  diolah  agar  mudah  di  proses  dan  hanya dalam  dataset  tersebut  hanya  beberapa  variabel yang dipilih dalam proses pengolahan data 4. Predict  x  train  and  x  test  data  /  y  train and y test data
Dataset  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu dataset untuk data testing dan data training kemudian menerapkannya dengan menggunakan metode long short term memory .
5. Data visual using fig plot
Semua  data  yang  akan  di  visualisasikan  ke dalam bentuk diagram membutuhkan fungsi plot
yang berfungsi menghasilkan data dalam bentuk visual.
Source Code : #FigPlot fig = go.Figure([go.Scatter(x=df['Date'], y=df['Adj Close'])]) fig.show() fig = px.scatter(df, x="Date", y="Daily Return", title="Daily Return") fig.show() fig = px.scatter(df, x="Date", y="Daily Return", title="Daily Return") fig.show()

## 3.4.  Adjust Close
Dalam  berinvestasi  terdapat  beberapa variabel  yang  sering  terlihat  salah  satunya  ialah Adjust Close. Adjust Close  adalah penyesuaian harga  yang  di  tetapkan  sesuai  dengan  harga penutupan (Close). Nilai Adjust Close tidak jauh berbeda dengan nilai penutupan (Close).
Source Code : #AdjustClose ma_day = [10, 20, 50] for ma in ma_day: column_name = f"MA for {ma} days" df[column_name] = df['Adj Close'].rolling(ma).mean() fig = px.line(df, x="Date",  y=['Adj Close', 'MA for 10 days', 'MA for 20 days', 'MA for 50 days'], title='Adj close') fig.show()
Gambar 5. Pergerakan Nilai Harga Adjust Close
Terdapat  beberapa  grafik  nilai  pergerakan harga  rata-rata  emas  dari  tahun  2012  –  2018. Pada  grafik  biru  menunjukkan  harga Adjust Close .  Grafik orange merupakan  harga  rata  – rata  emas  untuk  periode  10  hari.  Pada  grafik berwarna  hijau  ialah  harga  rata  –  rata  emas untuk periode 20 hari dan grafik berwarna  ungu merupakan harga rata – rata emas untuk periode 50 hari.

## 3.5. Daily Return Gold
Pengembalian harian ( Daily Return ) digunakan  untuk  mengukur  kinerja  pergerakan harga  emas  dari  hari  ke  hari  yaitu  harga penutupan  hari  ini  dibandingkan  dengan  harga penutupan  kemarin.  Apabila  nilai  pengembalian harian positif berarti nilai harga emas meningkat ( Grown  In  Value ).  Apabila  nilai  pengembalian harian positif berarti nilai harga emas meningkat
( Grown  In  Value ).  Apabila  nilai  pengembalian harian  negatif  berarti  nilai  harga  emas  menurun ( Lost In Value ).
Gambar 6. Pergerakan Nilai Daily Return
Pada Gambar 6. menunjukkan  bahwa pergerakan  nilai daily  return ada  yang bernilai  positif  dan  negatif.  Seperti  pada tahun  2013  mengalami  penurunan  drastis hingga mencapai angka -0,003 (-0,3%). Dan pada  tahun  2016 daily  return menghasilkan nilai  positif  yang  mencapai  angka  +0,003 (+0,3%).  Hal  ini  menunjukkan  terjadinya transaksi jual beli yang seimbang.
3.6. Volume
Gambar 7. Jumlah Volume Perdagangan Emas
Pada  Gambar  7.  Puncak  tertinggi  volume perdagangan  setiap  tahunnya  berbeda-beda, tahun  2012  pada  bulan  Februari  mencapai  nilai 44,1  juta  ons.  Pada  April  2013  volume perdagangan emas mencapai  nilai 93,8 juta ons. Pada  Juni  2014 value yang  dihasilkan  adalah 24,3 juta ons. Dan hingga  pada akhir penutupan volume  yaitu  Desember  2018  volume  tersebut mencapai nilai 18,6 juta ons.

## 3.7.  Hasil Prediksi Metode Long Short Term Memory
Hasil  prediksi  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) disajikan di bawah ini.
Souce Code : #HasilPrediksiMetodeLSTM
Volume  perdagangan  emas  diartikan  sebagai jumlah emas yang diperdagangkan pada periode tertentu.  Volume  emas  adalah  jumlah  aset  yang berpindah  tangan  selama  beberapa  periode waktu.  Volume  perdagangan  emas  mengacu pada  jumlah  emas  yang  diperdagangkan    antara waktu pembukaan dan penutupan.
Source Code : #Volume
volumn_max=max(df['Volume']) index=df[df['Volume']==volumn_max].inde x.values[0] print("MaxVolume'sdayis:",df['Date'][in dex],"\n""volume:",df['Volume'][index],
'\nthe    day    of    close      price:',  df['Adj    Close'][index]) print('Average   Adj   close:', df["Adj Close"].mean()) fig=px.line(df,x="Date",y=['Volume'], title='volume',width=500,height=5
t= np.linspace(0, len(y_test), len(y_test)) predictions= np.reshape(predictions,len(predictions)) fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=t, y=y_test, mode='lines', name='True data'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=t, y=predictions, mode='lines', name='predict'))
fig.show()
Gambar 8. Grafik Perbandingan Antara Data Aktual dan Data Prediksi
Berikut ini adalah penjelasan hasil prediksi nilai harga  penutupan  ( Close) emas  yang  di  uraikan dalam bentuk tabel :
Tabel 1. Hasil_Prediksi_Harga_Penutupan_Emas Day Value True Data Predict Data 50. $0 - $128 $118,86 $119,42 100. $113,44 $114,67 150. $115,74 $115,97
Dari  hasil  prediksi  tersebut  menunjukkan bahwa  ada  3  perbandingan.  Pada  hari  ke-50 value yang  dihasilkan  oleh  data  aktual  sebesar $118,86  sedangkan  data  prediksi  yaitu  $119,42. Pada  hari  ke-100  data  aktual  yang  dihasilkan sebesar $113,44 dan data prediksi yaitu $114,67. Pada  hari  ke-150  data  aktual  yang  dihasilkan sebesar $115,74 dan data prediksi menghasilkan value sebesar  $115,97.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  nilai  ( value )  harga  penutupan  ( Close )
antara  data  aktual  dan  data  prediksi  yang dilakukan dengan menggunakan metode Long
Short  Term  Memory (LSTM)  sangat  akurat dikarenakan hasil akhir yang tidak jauh berbeda.

## 4.  KESIMPULAN
Dalam  aplikasi  untuk  memprediksi  nilai harga  emas  dari  waktu  ke  waktu,  ada  banyak faktor  yang  mempengaruhi  seperti  harga pembukaan  ( open ),  harga  penutupan  ( Close ), penyesuaian  harga  penutupan,  jumlah  volume, tertinggi  dan  terendah  tercatat  selama  periode waktu tertentu. Faktor lainnya yaitu Pengembalian  harian  ( Daily  Return )  yang menandakan  kinerja  pergerakan  emas  yang  bisa bernilai  positif  ( Grown  In  Value )  dan  negatif ( Lost In Value ).

## 5. REFERENSI
[1] A. Aulia, B. Aprianti, Y. Supriyanto, and C.  Rozikin,  “Prediksi  Harga  Emas dengan Menggunakan Algoritma Support
Vector  Regression  (Svr)  dan  Linear Regression  (LR),” J.  Ilm.  Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 5, pp. 84–88, 2022, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.6408864.
[2] R.  Kristia  Akmal,  “Tinjauan  Sistematis Untuk  Merekomendasi  Prediksi  Harga Emas,” Maret , vol. 2022, no. 7, p. 18.
[3] Andres  Dharma  Nurhalim  Sutrisno, “Sosialisasi  Investasi  Emas  Di  Usia Emas  Guna  Mewujudkan  Masyarakat Yang  Sadar  Berinvestasi,” J.  Abdi Mandala , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2022.
[4] G.  D.  Mishra et  al. ,  “EMAS  position statement:  Predictors  of  premature  and early natural menopause,” Maturitas , vol. 123,  pp.  82–88,  May  2019,  doi: 10.1016/j.maturitas.2019.03.008.
[5] D.  Yuniarti,  “Globalisasi  Ekonomi  Dan Moneter  Syariah  Di  Regional  Asean: Perspektif  Politik  Ekonomi  Islam,” Cross-border , vol. 4, no. 1, pp. 608–628,
2021.
[6] Y. Yuwono, “Investasi Saham Blue Chip Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Di Indonesia,” Media  Mahard. ,  vol.  19,  no.
2, pp. 244–254, 2021, doi: 10.29062/mahardika.v19i2.252.
[7] K.  Ali,  D.  R.  Sari,  and  R.  Putri, “Pengaruh  Inflasi  Nilai  Tukar  Rupiah
Dan Harga Emas Dunia Terhadap Indeks Harga  Saham  Pertambangan  PadaBursa Efek  Indonesia  (Periode  Tahun  2016- 2018),” J.  Bisnis  Darmajaya ,  vol.  5,  no. 2, pp. 90–113, 2019.
[8] I.  A.  Ula, Pemodelan  volatilitas  harga emas  dan  kurs  USD  menggunakan metode  constant  conditional  correlation multivariate  garch .  2021.  [Online].
Available:
http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/48992
[9] I.  Alkahfi  and  K.  Chiuloto,  “Penerapan Model  Gated  Recurrent  Unit  Pada  Masa Pandemi  Covid-19  Dalam  Melakukan Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan  Model  Pengukuran  Mean
Square  Error,” Snastikom  Ke  8 ,  vol.  8, pp. 225–232, 2021.
[10] H.  I.  N.  Lizana  and  F.  Ridho, “Implementasi  dan  Evaluasi  Visualisasi
Data  Interaktif  pada  Publikasi  Laporan Bulanan Data Sosial Ekonomi Indonesia,” Semin.  Nas.  Off.  Stat. ,  vol. 2021,  no.  1,  pp.  947–957,  2021,  doi: 10.34123/semnasoffstat.v2021i1.795.
[11] R.  Blitz,  M.  Storck,  B.  T.  Baune,  M. Dugas,  and  N.  Opel,  “Design  and Implementation of an Informatics Infrastructure  for  Standardized  Data Acquisition,  Transfer, Storage,  and Export  in  Psychiatric  Clinical  Routine: Feasibility  Study,” JMIR  Ment  Heal. , vol.  8,  no.  6,  p.  e26681,  Jun.  2021,  doi: 10.2196/26681.
[12] E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,  “Metode Decision  Tree  Algoritma  C.45  Dalam Mengklasifikasi  Data  Penjualan  Bisnis Gerai  Makanan  Cepat  Saji,” Jurasik (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. , vol. 3, p. 1, Jul. 2018, doi:
10.30645/jurasik.v3i0.60.
[13] E.  Saut  Parsaoran  Tamba,  “Penerapan Data  Mining  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Stok  Bahan  Baku  Pada Restoran  Nelayan,” JUSIKOM  PRIMA (Junal  Sist.  Inf.  Ilmu  Komput.  Prima) , vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2022.
[14] S.  P.  Tamba,  M.  D.  Batubara,  W.  Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[15] S.  Zahara,  Sugianto,  and  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, pp. 357–363, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1086.
[16] D.  Bajuri,  “Analisis  Kualitas  Pelayanan Publik Perangkat Desa Pagandon Kecamatan Kadipaten Kabupaten Majalengka,” J.  Ilmu  Adm.  Negara ,  vol.
6, no. 1, pp. 145–170, 2013.
[17] B. Ramadhan,  “Pengaruh  Analisis
Teknikal Terhadap Pengambilan Keputusan Sharia Online Trading Dengan Perilaku Maisir Sebagai Variabel
Moderating  ada  Pengguna  Akun  Forex Di  PT.Soegee  Futures  Surabaya,” Anal. Tek. , 2019.
[18] M.  Z.  Rahman,  Y.  A.  Sari,  and  N. Yudistira,  “Analisis  Sentimen  Tweet COVID-19 menggunakan Word
Embedding  dan  Metode  Long  Short- Term  Memory  (LSTM),” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 11,  pp.  5120–5127,  2021,  [Online].
Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[19] M. E. Kristhy, S. Oktalita’, S. Yonathan’, T.  Susanto,  and  W.  N.  Hikmah’, “Keuntungan  Investasi  Emas  Antam  Di Masa  Pandemi  Covid-19,” J.  Komun. Yust.  Univ.  Pendidik.  Ganesha  Progr. Stud.  Ilmu  Huk. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  388–
399, 2022, [Online]. Available: e-Journal Komuniasi Yustisia Universitas Pendidikan Ganesha [20] A. R. Makkulau and I. Yuana,
“Penerapan  Analisa  Fundamental  dan
Technical Analysis Sebagai Upaya Dalam Meningkatkan Keinginan Investasi  Mahasiswa  di  Pasar  Modal Syariah,” YUME J. Manag. , vol. 4, no. 3, pp. 165–180, 2021, doi: 10.37531/yume.vxix.432.
.