http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Prediksi Harga Emas Berdasarkan Data gold.org menggunakan Metode Long Short Term Memory

## Gold Price Prediction Based on Gold.org Data using the Long Short Term Memory Method
Vincentius Riandaru Prasetyo*, Stefan Axel, Juan Timothy Soebroto, David Sugiarto, Septian Ardi Winatan, Senradel Daniel Njudang
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Surabaya Jl. Raya Kalirungkut, Kali Rungkut, Surabaya, Jawa Timur 60293, Indonesia *e-mail: vincent@staff.ubaya.ac.id
( received : 23 Maret 2022, revised : 9 April  2022, accepted : 19 Agustus 2022)

## Abstrak
Emas adalah salah satu bentuk logam mulia yang memiliki nilai berharga di zaman sekarang ini. Oleh karena  itu,  banyak  orang  yang  mulai  untuk  berinvestasi  dengan  emas.  Seseorang  yang  ingin berinvestasi di emas, harus memperhatikan perubahan pada harga jual  beli dari emas tersebut. Salah satu situs yang dapat dijadikan acuan untuk melihat perubahan harga jual beli emas adalah gold.org. Ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  perubahan  harga  dari  emas  ini  yaitu  perubahan  nilai  kurs US Dollar, jumlah produksi emas dunia, dan kenaikan permintaan dari emas itu sendiri. Hal ini berarti harga dari emas ini cenderung tidak stabil karena sering terjadi perubahan. Metode LSTM atau Long Short  Term  Memory dapat  diimplementasikan  untuk  melakukan  prediksi  harga  emas  berdasarkan harga emas sebelumnya. Model prediksi yang dibangun pada penelitian ini memprediksi harga emas kedepan  berdasarkan  60  data  harga  emas  sebelumnya.  Berdasarkan  hasil  pengukuran  akurasi  yang dilakukan,  didapatkan  akurasi  sebesar  87,84%  dengan  nilai  rentang  selisih  antara  harga  asli  dengan prediksi sebesar 5 dan jumlah epoch yaitu 100.
Kata kunci: prediksi, harga emas, LSTM.

## Abstract
Gold is one form of precious metal with priceless value in this day and age. Therefore, many people are starting to invest in gold. Someone who wants to invest in gold must pay attention to changes in gold's buying and selling price. One site that can be used as a reference to see changes in the price of buying and selling gold is gold.org. Several factors influence gold price changes, namely changes in the value of the US Dollar exchange rate, the amount of world gold production, and the increase in demand  for  gold  itself.  This  means  that  the  price  of  gold  tends  to  be  unstable  because  of  frequent changes. The LSTM or Long Short Term Memory method can be implemented to predict gold prices based  on  previous  gold  prices.  The  prediction  model  built  in  this  study  predicts  gold  price  in  the future  based  on  60  last  gold  price  data.  Based  on  the  results  of  accuracy  measure,  an  accuracy  of 87.84% was obtained with the value of the difference between the original price and the prediction of 5 and the number of epochs being 100.
Keywords: prediction, gold price, LSTM.

## 1 Pendahuluan
Emas  merupakan  logam  mulia  yang  memiliki  nilai  ekonomis  dan  sering  digunakan  sebagai instrumen investasi. Permintaan akan emas semakin meningkat setiap tahunnya karena banyak orang sudah  mengetahui  bahwa  emas  dapat  dijadikan  sebagai safe  haven . Safe  haven adalah  aset  sebagai aset investasi berisiko rendah untuk perlindungan aset [1].  Emas adalah salah satu sarana yang paling stabil dan efektif untuk menyimpan modal (investasi). Selain itu, emas sering disebut sebagai ukuran modal dan kekayaan tertua dan paling efektif. Hubungan antara harga dan berbagai variabel keuangan sering  dipantau  oleh  unit  ekonomi,  karena  emas  lebih  unggul  dari  logam  lain  dan  lebih  sering diperdagangkan dalam sistem keuangan. Harga emas selalu berfluktuasi dalam jangka pendek, tetapi
untuk  investasi  jangka  panjang,  fluktuasi  itu  mengarah  pada  peningkatan  nilai  harga  emas  bagi investor  untuk  menginvestasikan  uang  [2].  Dibalik  kelebihan  emas,  banyak  investor  yang  takut berinvestasi karena tidak tahu apakah harga emas akan naik atau turun dalam jangka waktu tertentu.
Harga  emas  Indonesia  tentu  saja  mengikuti  harga  emas  dunia.  Harga  emas  dunia  dipengaruhi oleh  faktor  ekonomi  seperti  penawaran  dan  permintaan  emas  dan  produksi,  namun  selain  faktor tersebut,  faktor  politik juga  dapat  menaikkan  harga  emas  dunia.  Isu  politik  seperti  resesi  global  dan konflik  antar  negara  dapat  menyebabkan  pergerakan  harga  emas  global  [3].  Oleh  karena  itu diperlukan  adanya  suatu  sistem  prediksi  yang  dapat  memperkirakan  harga  emas  ke  depannya berdasarkan  pergerakan  emas  pada  periode-periode  sebelumnya.  Salah  satu  metode  yang  dapat diimplementasikan untuk melakukan prediksi terhadap suatu kejadian adalah LSTM atau Long Short Term Memory.
Metode LSTM diturunkan dari metode RNN ( Recurrent Neural Network ). RNN adalah jaringan saraf  berulang  yang  khusus  dikembangkan  untuk  memproses  data  sekuensial.  Akan  tetapi,  RNN memiliki  masalah vanishing dan exploding  gradient yang  berarti,  rentang  nilai  dalam  arsitektur berubah dari satu lapisan ke lapisan berikutnya. LSTM dirancang dan dikembangkan untuk mengatasi masalah dari RNN  tersebut. LSTM juga dikenal sebagai jaringan saraf dengan arsitektur yang dapat disesuaikan sesuai aplikasi yang dirancang [4].

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian yang berkaitan dengan prediksi emas menggunakan  metode LSTM pernah dilakukan juga oleh Alhamdani, et. al [5]. Tujuan dari penelitian tersebut adalah untuk memprediksi harga emas per hari dari data time series yang didapatkan dari situs harga-emas.org dengan menerapkan metode LSTM  untuk  menentukan  nilai error  forecast .  Parameter  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian tersebut adalah jumlah neuron hidden , learning rate , dan epoch . Kombinasi terbaik yang didapatkan pada  penelitian  tersebut  adalah  16 neuron  hidden ,  0,01 learning  rate ,  dan  100 epoch .  Pengukuran terbaik yang diperoleh pada penelitian tersebut adalah RMSE 9139,14318 dan MAPE 0,69794%.
Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Setianto  [6] menggunakan  data  historis  harian  harga  emas  dunia  dan  harga  minyak  dunia  dari  website Investor.com periode 1 Januari 2014 sampai dengan 1 Januari 2019. Performa model peramalan harga emas dengan menggunakan metode LSTM dengan parameter harga minyak dunia menghasilkan nilai akurasi  yang  cukup  baik,  dengan  nilai  MAPE  sebesar  0,8027%.  Sedangkan  model  peramalan  tanpa menggunakan  faktor  harga  minyak  dunia  memberikan  nilai  MAPE  sebesar  0,7963%.  Perbandingan ini  menunjukkan  bahwa  faktor  harga  minyak  dunia  tidak  menghasilkan  kinerja  yang  lebih  akurat untuk model peramalan.
Selain digunakan untuk peramalan harga emas, Wardani [7] menggunakan metode LSTM untuk memprediksi  harga  saham  syariah  pada  PT  Telkom  Indonesia  Tbk.  Parameter  pengujian  yang digunakan  meliputi  pola time  series,  hidden  neuron,  max  epoch ,  dan batch  size untuk  mendapatkan model  prediksi  terbaik.  Parameter  terbaik  yang  didapat  adalah  pola time  series 5, hidden  neuron 5, maximum epoch 50, dan batch size 4. Hasil pengujian yang diperoleh  dengan metode LSTM adalah nilai RMSE sebesar 117.266 dan nilai MAPE sebesar 2.980%.
Pada  penelitian  ini,  metode  LSTM  digunakan  untuk  memprediksi  harga  emas  ke  depannya dengan menggunakan data pergerakan harga emas pada periode-periode sebelumnya. Data harga emas yang digunakan pada penelitian ini diambil menggunakan teknik data crawling pada website gold.org. Data  yang  diambil merupakan  harga  emas  dari  bulan  Mei  2020  -  April  2021  dengan  interval  data setiap 15 menit.

## 3 Metode Penelitian
Metode  Penelitian  menguraikan  cara  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah.  Meliputi alat,  bahan  dan  metode  yang  digunakan  dalam  pemecahan  masalah.  Metode  yang  digunakan  pada penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, antara lain: crawling, preprocessing , pembentukan model, training, testing , dan perhitungan akurasi. Gambar 1 menunjukkan tahapan-tahapan yang dilakukan.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
3.1 Data Crawling
Crawling merupakan suatu proses menjelajahi sebuah web dan mengunduh halaman web secara otomatis untuk mendapatkan atau mengumpulkan informasi. Program yang mempunyai tugas khusus dalam  melakukan crawling disebut crawler [8].  Pada website yang  menyajikan  data  yang  selalu bertambah  secara  periodik,  proses crawling akan  dilakukan  dengan  adanya  batasan,  seperti  batasan jumlah data yang diambil, atau batasan waktu pada data berjenis time series . Pada penelitian ini, crawling dilakukan dengan menggunakan API yaitu https://fsapi.gold.org/api/v11/charts/goldprice/usd/kg .  API  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  data harga  emas  pada jangka  waktu  tertentu.  API  yang  digunakan  pada  penelitian ini  dikhususkan  untuk mengambil data harga emas per kilonya dalam mata uang USD (dolar Amerika).

## 3.2 Preprocessing
Proses preprocessing dilakukan dengan cara mengolah dataset yang ada sebelum digunakan oleh metode LSTM.  Metode preprocessing yang  digunakan  adalah Min-Max  Scaler . Min-Max  scaler adalah  metode  normalisasi  di  mana  transformasi  linier  dari  data  asli  dilakukan  untuk  menciptakan keseimbangan  nilai  perbandingan  antara  data  awal  dan  akhir  setelah  proses  transformasi  dilakukan [9]. Persamaan (1) merupakan implementasi dari metode MinMax scaler .
𝑋 𝑛𝑜𝑟𝑚 = 𝑋 𝑖 −𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 (1)
Pada persamaan (1), X i merupakan nilai dari suatu data yang akan dinormalisasi, sedangkan X max merupakan  nilai  tertinggi  yang  terdapat  pada  kumpulan  dataset  dan X min merupakan  nilai  terendah pada kumpulan dataset yang ada. X norm merupakan hasil akhir dari perhitungan MinMax scaler yang mempunyai rentang nilai antara 0 hingga 1 [10].

## 3.3 Pembentukan Model Prediksi
Pembentukan  model  prediksi  dilakukan  setelah  data  melalui  tahapan preprocessing .  Pada penelitian  ini,  metode Long  short  term  memory (LSTM)  digunakan  untuk  pembentukan  model prediksi.  LSTM  adalah  salah  satu  turunan  dari  metode Recurrent  Neural  Network (RNN).  RNN
Data
Crawling Pembentukan Model Prediksi (LSTM) Pengujian dan Evaluasi
(RMSE dan Akurasi)
Preprocessing (MinMax Scaler )
adalah  jenis  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  di  mana  input  diproses  secara  iteratif.  RNN  termasuk dalam kategori deep learning karena merupakan jenis kecerdasan buatan yang membutuhkan banyak lapisan untuk  memproses data  masukan.  Ciri  khusus  dari  RNN  adalah  data  yang  digunakan  sebagai input adalah data yang sekuensial. Data time series atau apabila sampel data diambil secara berurutan, maka data tersebut dapat digolongkan ke dalam data yang sekuensial [11]. Gambar 2 memperlihatkan arsitektur sederhana dari RNN.

## Gambar 2. Arsitektur Sederhana RNN
Pada RNN, output dari setiap hidden layer akan mengalami perulangan ke dirinya sendiri untuk mendapatkan output yang  terbaik.  RNN  dapat  menggunakan  informasi  masa  lampau  untuk memprediksi  suatu  keadaan  atau  nilai  yang  akan  terjadi  di  masa  depan.  Pada  prinsipnya,  RNN memiliki memori dari peristiwa yang telah terjadi. Salah satu kelemahan RNN adalah metode ini sulit diterapkan  apabila  data  memiliki  urutan  yang  panjang.  Metode  LSTM  muncul  untuk  mengatasi masalah  ketergantungan  jangka  panjang  tersebut  dengan  menyediakan  “gerbang”  memori  ke  sel hidden layer [12] .
LSTM dapat mempelajari pola panjang dari data sekuensial untuk mencegah situasi gradien yang menghilang.  Pada  dasarnya,  LSTM  masih  memiliki  konsep  yang  sama  dengan  RNN.  Perbedaan antara  RNN  dan  LSTM  dari  RNN  adalah  isi  dari  selnya.  LSTM  sangat  cocok  dengan  data  yang berhubungan dengan rentang waktu dan akurat dalam memprediksi rentang waktu ketika ada langkah- langkah waktu dengan pengukuran independen [13]. Gambar 3 menunjukkan arsitektur dari LSTM.

## Gambar 3. Arsitektur LSTM
Arsitektur LSTM terdiri dari lapisan input, lapisan output , dan juga hidden layer . Hidden layer sendiri terdiri dari 3 gate yaitu input gate, forget gate, dan output gate . Fungsi aktivasi sigmoid yang pertama  merupakan forget  gate dimana  berfungsi  untuk  menentukan  informasi  apa  yang  harus dilupakan. Fungsi aktivasi sigmoid yang kedua berfungsi sebagai input gate yang menentukan mana yang  harus  disimpan  ataupun  dilupakan.  Fungsi  sigmoid  yang  terakhir  merupakan output  gate yang berfungsi untuk meneruskan informasi ke hidden layer selanjutnya [14].

## 3.4 Pengujian dan Evaluasi
Setelah  model  prediksi  terbentuk,  maka  akan  dilakukan  pengujian  dan  evaluasi  terhadap performa  model  prediksi.  Evaluasi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dan  akurasi.  RMSE  adalah  akar  kuadrat  dari  mean  square  error  yang  dihasilkan  dari  hasil perhitungan sebuah metode. RMSE digunakan untuk membandingkan nilai-nilai yang diprediksi oleh suatu  model  dengan  nilai-nilai  hasil  pengamatan.  RMSE  dapat  dihitung  dengan  Persamaan  (2),  di mana Y t adalah nilai asli pada periode t , sedangkan n adalah adalah jumlah data yang digunakan [15].
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ (𝑌 𝑡 − 𝑌 ′ 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (2)
Evaluasi  selanjutnya  adalah  perhitungan  akurasi.  Perhitungan  akurasi  dilakukan  dengan  cara membandingkan  antara  data  asli  dengan  hasil  prediksi  yang  dilakukan  oleh  sistem.  Hasil  prediksi dianggap valid apabila memiliki selisih kurang lebih 5 poin dari data asli.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dikumpulkan  dengan  cara  melakukan crawling file JSON  pada  halaman https://www.gold.org/goldhub/data/gold-prices .  Proses crawling dilakukan menggunakan API  yang telah dijelaskan pada sub bab sebelumnya. Data yang  diambil adalah  harga emas per kilonya dalam mata uang USD.
Pada penelitian ini, data yang didapatkan yaitu data harga emas dengan durasi sekitar 48 minggu, yang  diambil  dengan  rentang  15  menit  pada  hari  Senin  hingga  Jumat,  mulai  tanggal  11  Mei  2020 pukul 00:00 hingga 9 April 2021 pukul 00:00. Jumlah data yang berhasil didapatkan pada penelitian ini yaitu 18341 baris data.
Sebelum  dilakukan  proses training untuk  membangun  model  prediksi,  data  yang  telah didapatkan sebelumnya akan mengalami preprocessing . Data akan diubah sehingga tiap 1 baris data, akan  memiliki  60  data  tersendiri.  Oleh  karena  itu,  nantinya  sistem  akan  memprediksi  harga  emas berdasarkan  60  data  sebelumnya. Preprocessing akan  dilanjutkan  dengan  perhitungan  metode Min- Max Scaler untuk tiap data yang ada. Setelah perhitungan tersebut selesai dilakukan, maka data telah siap untuk dilakukan proses training .
Sebelum  melakukan  proses training ,  maka  harus  dibuat  terlebih  dahulu  arsitektur  dari  LSTM ( Long  Short  Term  Memory )  yang  akan  digunakan.  Susunan  arsitektur  yang  digunakan  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Susunan Arsitektur LSTM Layer Output Shape Param LSTM (None, 60, 50) 10400 Dropout (None, 60, 50) 0 LSTM (None, 60, 50) 20200 Dropout (None, 60, 50) 0 LSTM (None, 60, 50) 20200 Dropout (None, 60, 50) 0 LSTM (None, 50) 20200
Setelah susunan arsitektur dibuat, maka langkah selanjutnya adalah melakukan training dari data yang  telah  diproses  sebelumnya.  Proses training dilakukan  dengan  jumlah epoch yaitu  100.  Pada epoch ke-100, didapatkan loss terakhir sebesar 0.0268423. Loss ini didapatkan dengan menggunakan metode RMSE atau Root Mean Squared Error .
Setelah model prediksi terbentuk dari proses training, maka selanjutnya dilakukan proses testing . Data  yang  digunakan  untuk  proses testing ini  adalah  data  harga  emas  dari  gold.org,  mulai  dari  30 April  2021  pukul  00:00  hingga  5  Mei  2021  pukul  00:00,  dengan  selisih  tiap  data  kurang  lebih  15 menit.  Data  yang  digunakan  untuk testing berjumlah  941  baris  data.  Proses testing dilakukan  untuk mengukur  akurasi  dari  model  prediksi  yang  terbentuk.  Gambar  4  menunjukkan  perbandingan  antara harga emas asli dengan harga emas hasil prediksi.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4. Perbandingan Data Asli dan Prediksi
Berdasarkan testing yang  telah  dilakukan,  dari  941  data  yang  digunakan,  809  data  diantaranya berhasil  diprediksi  dengan  baik.  Dari  hasil testing tersebut,  maka  akurasi  dari  model  prediksi  yang terbentuk  yaitu  87,84%.  Berdasarkan  nilai  akurasi  yang  didapatkan,  maka  model  prediksi  dengan metode  LSTM  dianggap  cukup  akurat  untuk  memprediksi  harga  emas  ke  depannya,  dengan  jangka waktu yang relatif pendek yaitu 1-3 hari ke depannya. Hal ini dikarenakan pada jangka waktu tersebut pergerakan harga emas cenderung tidak mengalami perubahan yang terlalu signifikan.
Percobaan lainnya dilakukan untuk menguji model prediksi yang dihasilkan pada penelitian ini, dengan jangka waktu prediksi hingga 24 hari ke depannya. Gambar 5 memperlihatkan hasil uji coba yang  dilakukan.  Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan,  dapat  dilihat  bahwa  metode LSTM kurang akurat dalam melakukan prediksi harga emas  ke depannya untuk rentang waktu yang lebih  panjang.  Hal  ini  dikarenakan  dalam  rentang  waktu  tersebut,  perubahan  harga  emas  cukup signifikan dari sebelumnya.

## Gambar 5. Perbandingan Hasil Prediksi 24 Hari Ke Depannya

## 5 Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  metode  LSTM  dapat  digunakan  untuk memprediksi harga emas berdasarkan data dari gold.org, untuk rentang waktu 1-3 hari ke depannya. Akurasi yang diperoleh dari percobaan yang dilakukan sebelumnya yaitu 87,84%, dengan jumlah data testing yang  digunakan  sebesar  941  data.  Kelemahan  dari  metode  LSTM  pada  penelitian  ini  adalah metode tersebut kurang akurat dalam melakukan prediksi harga emas untuk jangka waktu yang lebih panjang yaitu 24 hari ke depannya. Untuk penelitian lebih lanjut, dapat mencoba untuk menggunakan metode  prediksi  lainnya,  sehingga  dapat  diketahui  apakah  metode-metode  tersebut  dapat
menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat  dari  LSTM.  Selain  itu,  bisa  juga  dikembangkan  sebuah sistem yang dapat memprediksi harga emas dengan data yang digunakan secara realtime .

## Referensi
[1]    M. R. I. Hariwijaya, M. T. Furqon and C. Dewi, "Prediksi Harga Emas dengan menggunakan Metode Average-Based Fuzzy Time Series," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 1258-1264, 2020.
[2]    E. S. Nurulhuda and Kosasih, "Pengaruh Inflasi, Kurs Dolar AS, dan Suku Bunga (Studi Empiris: PT ANTAM Tbk Tahun 2014-2018)," KINERJA Jurnal Ekonomi dan Bisnis, pp. 71- 94, 2019.
[3]    F. Kesarditama, Haryadi and Y. V. Amzar, "Pengaruh Inflasi, Nilai Tukar Rupiah per Dollar Amerika, Harga Minyak Mentah Dunia dan Indeks Harga Saham Gabungan Terhadap Harga Emas di Indonesia," E-Journal Perdagangan Industri dan Moneter, pp. 55-64, 2020.
[4]    L. Wiranda and M. Sadikin, "Penerapan Long Short Term Memory pada Data Time Series untuk Memprediksi Penjualan Produk PT. Metiska Farma," Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika, pp. 184-196, 2019.
[5]    F. D. S. Alhamdani, G. I. Marthasari and C. S. K. Aditya, "Prediksi Harga Emas menggunakan Metode Time Series Long Short - Term Memory Neural Network," REPOSITOR, pp. 375-386, 2021.
[6]    Y. D. W. Setianto, "Peramalan Harga Emas Dunia dengan Metode Long-Short Term Memory (LSTM)," Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2021.
[7]    W. W. K. Wardani, "Prediksi Harga Saham Syariah menggunakan Metode Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory," Universitas Islam Negeri Sunan Ampel, Surabaya, 2021.
[8]    V. R. Prasetyo, "Searching Cheapest Product on Three Different e-Commerce using K-Means Algorithm," in 2018 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) , Bali, 2018.
[9]    D. A. Nasution, H. H. Khotimah and N. Chamidah, "Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine menggunakan Algoritma K-NN," CESS (Journal of Computer Engineering System and Science), vol. 4, no. 1, pp. 78-82, 2019.
[10]   M. Hussein and Y. Azhar, "Prediksi Harga Minyak Dunia dengan Metode Deep Learning," Fountain of Informatics Journal , vol. 6, no. 1, pp. 29-34, 2020.
[11]   M. A. Faishol, "Analisis Data Runtun Waktu Prediksi Polusi Udara di Kota Surabaya Menggunakan Deep Learning RNN-LSTM," Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2020.
[12]   A. Farhah, A. L. Prasasti and M. W. Paryasto, "Implementasi Recurrent Neural Network dalam Memprediksi Kepadatan Restoran Berbasis LSTM," Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 2, pp. 524-531, 2021.
[13]   W. Aprianti, K. A. Hafizd and M. R. Rizani, "Implementasi Association Rules dengan Algoritma Apriori pada Dataset Kemiskinan," Journal Mathematics and Its Aplications, pp. 145-155, 2017.
[14]   V. Ravi, P. Poornachandran and S. KP, "Long Short-Term Memory based Operation Log Anomaly Detection," in 2017 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI) , Udupi, 2017.
[15]   V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono and C. Lauw, "Penerapan Aplikasi RapidMiner untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah terhadap US Dollar dengan Metode Regresi Linier," Jurnal TEKNOSI, vol. 7, no. 1, pp. 8-17, 2021.