## PERANCANGAN SISTEM MONITORING CLOUD COVER UNTUK PEMANTAUAN DAN PREDIKSI CLOUD COVER MENGGUNAKAN
METODE DATABASE MANAGEMENT SYSTEM DAN LONG SHORT-TERM MEMORY
(DESIGN OF CLOUD COVER MONITORING SYSTEM FOR MONITORING AND PREDICTION OF CLOUD COVER USING DATABASE MANAGEMENT SYSTEM AND LONG SHORT-TERM MEMORY METHOD)
Yohanes Fridolin Hestrio 1 , Kuncoro Adi Pradono 2 , Ayom Widipaminto 3 , 1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional
e-mail:  yohanes.fridolin@lapan.go.id 1
Diterima : 19 Juli 2021; Direvisi : 3 Januari 2022; Disetujui : 6 Januari 2022

## ABSTRACT
The  quality  of  optical  satellite  image  data  obtained  by  the  Center  for  Remote  Sensing  Data  and Technology  is  affected  by  weather  conditions  and  cloud  cover.  Based  on  these  conditions,  the satellite image data obtained are divided into three categories including very cloudy, cloudy, and cloud-free. Based on annual data information, it is found that the amount of cloudy satellite image data  is  three  times  greater  than  the  amount  of  cloud-free  satellite  imagery  data.  So  we  need  a system that can monitor the percentage of the extent of cloud cover from the acquisition of satellite image data. In addition, it is hoped that the creation of a system that can predict cloud cover, where the results of this cloud cover prediction can be used as a reference at the time of the next satellite image acquisition. . Through research and development of this cloud cover monitoring system, both the user and the acquisition officer can monitor the cloud cover of the acquisition result and also determine the location of cloud-free image data acquisition with predictive data. The method used for the development of the monitoring system uses a DBMS (Database Management System), while predictive research on cloud cover in an area wear the LSTM (Long short-term memory) method for Time Series Forecasting. The results of this research and development are in the form of a monitoring system that can monitor the results of acquisitions with data management principles and predict cloud cover conditions from cloud cover monitoring data.

## Keywords: Monitoring, Prediction, Cloud Cover

## ABSTRAK
Kualitas  data  citra  satelit  optik  yang  diperoleh  Pusat  Teknologi  dan  Data  Penginderaan  Jauh dipengaruhi oleh kondisi cuaca dan tutupan awan. Berdasarkan kondisi tersebut maka data citra satelit  yang  diperoleh  dibagi  menjadi  tiga  kategori  diantaranya  sangat  berawan,  berawan  dan bebas  awan.  Berdasarkan  informasi  data  tahunan,  diperoleh  bahwa  jumlah  data  citra  satelit berawan  nilainya  tiga  kali  lebih  besar  dari  jumlah  data  citra  satelit  bebas  awan.  Sehingga diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  memantau  persentase  luasnya  tutupan  awan  dari  hasil akuisisi  data  citra  satelit.  Selain  itu  diharapkan  terciptanya  sistem  yang  dapat  memprediksi tutupan awan, dimana hasil prediksi tutupan awan ini dapat menjadi acuan pada waktu akuisisi citra satelit berikutnya. Melalui penelitian dan pengembangan sistem pemantauan tutupan awan ini, baik pengguna maupun petugas akuisisi dapat memantau tutupan awan hasil akuisisi dan juga  dapat  menentukan  lokasi  pengambilan  gambar  yang  bebas  awan  dengan  data  prediktif. Metode  yang  digunakan  untuk  pengembangan  sistem  pemantauan  menggunakan DBMS (Database Management System) , sedangkan untuk penelitian prediktif tutupan awan pada suatu wilayah menggunakan metode LSTM (Long short-term memory) untuk Prediksi Berdasarkan Deret Waktu  Data .  Hasil  penelitian  dan  pengembangan  ini  berupa  sistem  pemantauan  yang  dapat memantau  hasil  akuisisi  dengan  prinsip  pengelolaan  data  dan  dapat  memprediksi  kondisi tutupan awan dari data pemantauan tutupan awan.
Kata kunci: Pemantauan, Prediksi, Tutupan Awan

## 1. Pendahuluan
Kebutuhan  data  citra  satelit penginderaan  jauh  yang  bebas  awan dan minim tutupan awan diperlukan di  berbagai  sektor  seperti  sektor pembangunan,  sektor  kesehatan, sektor  ekonomi,  dan  berbagai  sektor bidang  lainnya  [1].  Berdasarkan Undang-Undang  No.  21  Tahun  2013 tentang  Keantariksaan  Pasal  20
disebutkan bahwa Badan Penerbangan dan Antariksa Nasional wajib menyediakan data penginderaan  jauh  tahunan  dengan tutupan  awan  minimal  dan  bebas awan
untuk seluruh wilayah
Indonesia serta penyediaan informasi terkait kualitas citra. Data citra satelit optik yang diperoleh
Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN),  khususnya  Pusat  Teknologi dan Data Penginderaan Jauh (Pustekdata), dikategorikan
berdasarkan  resolusinya  menjadi lima  kategori  yaitu  resolusi  rendah, resolusi  menengah,  resolusi  tinggi, resolusi  sangat  tinggi.Selain  data optik  dengan  berbagai  resolusi, Pustekdata  juga  mengakuisisi  data Synthetic  Aperture  Radar  (SAR)[2]. Beberapa contoh citra dengan kondisi tutupan  awan  di  atas  50%  dapat dilihat pada Gambar 1-1, Gambar 1-2 dan  Gambar  1-3.  Gambar  1-1 menunjukkan  citra  satelit  resolusi menengah  Landsat-8,  sedangkan Gambar  1-2  menunjukkan  citra satelit  resolusi  tinggi  SPOT-6,  dan Gambar  1-3  menunjukkan  citra satelit resolusi tinggi SPOT-7.
Gambar 1-1:  Citra Landsat-8 wilayah Jakarta dengan kondisi tutupan awan di atas 50%
Gambar 1-2: Citra SPOT-6 wilayah Jakarta dengan  kondisi  tutupan  awan di atas 50%
Gambar 1-3: Citra SPOT-7 wilayah Jakarta dengan  kondisi  tutupan  awan di atas 50% Beberapa penelitian juga menyebutkan bahwa jumlah
penggunaan data penginderaan Jauh resolusi  menengah  di  Indonesia untuk  tujuan  pemantauan  sumber daya  alam  dan  lingkungan  masih rendah  dikarenakan  wilayah  di Indonesia  sering  tertutup  awan  dan juga  kabut  asap,  seperti  wilayah Sumatra,  wilayah  Kalimantan,  dan wilayah Papua [3], [ 4].
Pada penelitian dan pengembangan ini telah dikembangkan  sistem  pemantauan tutupan awan yang mampu memantau tutupan awan dari akuisisi citra harian di stasiun bumi. Selain  itu,  Sistem  pemantauan tutupan awan ini dapat memprediksi tutupan awan berikutnya saat melakukan  akuisisi  harian.  Metode DBMS digunakan untuk sistem basis data,  sedangkan  metode  LSTM digunakan untuk memprediksi tutupan  awan  untuk  peramalan dengan metode deret waktu.
2. Metode dan Desain Penelitian
2.1. Metode DBMS atau Desain Basis
Data
Berdasarkan  representasi  data tiga  tingkat  dari  arsitektur  American
National Standards Institute- Standards Planning And Requirements  Committee  [6],  proses desain  basis  data  terintegrasi  dibagi menjadi beberapa tahapan berikut:
a. Merancang model informasi domain dengan basis data.
b. Memilih  sistem  manajemen  basis data  (DBMS),  yang  digunakan untuk mengimplementasikan basis data.
c. Menyajikan  informasi  ke  dalam struktur  basis  data  fisik  dalam notasi DBMS yang ditentukan. Tahap pertama dan kedua umumnya  dilakukan  hanya  dalam pengembangan  basis  data  awal[7]. Untuk  tahap  ketiga,  ada  beberapa perangkat
lunak yang bisa digunakan, seperti Oracle SQL Developer,  Embarcadero  ER  /  Studio XE yang  mengotomatiskan  desain struktur basis data fisik untuk DBMS tertentu,  tergantung  pada  jenis  data dan  informasi  yang  akan  digunakan [8].
2.1.1. Desain Basis Data Penelitian
Pada penelitian ini desain perancangan  basis  data  yang  akan digunakan  dapat  dilihat  secara lengkap  pada  Gambar  2-1.  Pada penelitian  ini  menggunakan  sumber data  yang  diambil  dari metadata satelit. Metadata satelit  ini  diambil dari  data  pengolahan  level-1  dari setiap  satelit.  Dalam  penelitian  ini digunakan  tiga  jenis  satelit,  yaitu satelit Landsat-8, SPOT-6, dan SPOT- 7.  Data  yang  digunakan  adalah  data tahun  2018  hingga  2019  untuk masing-masing satelit. Informasi yang diambil  dari metadata untuk  basis data  berupa  tanggal,  waktu,  lintang, jarak,  dan  persentase  tutupan  a wan untuk  setiap  satelit.  Selanjutnya informasi tersebut dikumpulkan dalam  satu  data  yang  siap  untuk dimasukkan  ke  dalam  basis  data. Untuk  sistem  DBMS  menggunakan perangkat lunak Apache dan MariaDB SQL yang  tersedia  pada XAMPP . Selanjutnya basis data MariaDB SQL dimasukkan ke situs Menawan untuk ditampilkan sebagai informasi
Gambar 2-1: Desain basis data yang digunakan dalam penelitian
2.2. Metode LSTM LSTM  adalah  jenis  jaringan  saraf berulang ( Recurrent neural network/RNN )  [10].  Di  mana  RNN adalah salah satu jenis jaringan saraf yang  pada  proses  penggunaannya dapat  memelihara  memori  internal proses. Sehingga neural network jenis ini sangat cocok untuk menyelesaikan masalah yang melibatkan  data sequential seperti data time-series [12],  [17].  Namun, proses RNN memiliki kelemahan yaitu memiliki  gradien loss karena  jumlah
data  yang  dipelajari  dan  jeda  waktu antar  data  yang  digunakan  cukup besar.  Sehingga,  proses  RNN  akan mengalami perlambatan dalam pemrosesan data dan dapat berhenti sewaktu-waktu [11].
LSTM  dibuat  pada  1990-an dengan  tujuan  untuk  mengatasi permasalahan  perlambatan  dalam pemrosesan data dan dapat berhenti sewaktu-waktu. LSTM memiliki lebih banyak  memori  proses  dan  dapat melakukan proses pembelajaran mesin  dari  masukan  data  yang
bervariasi  dengan  jeda  waktu  antar data yang lebih lama. LSTM memiliki tiga  gerbang  yaitu  gerbang  masuk yang  menentukan  apakah  akan membiarkan  data  baru  masuk  atau tidak, gerbang relevansi yang membersihkan
informasi non- esensial,  dan  gerbang  keluar  yang memutuskan  informasi  apa  yang akan  dikeluarkan.  Ketiga  gerbang tersebut  merupakan  gerbang  analog berdasarkan  fungsi  Sigmoid  yang bekerja  pada  kerentanan  0  hingga  1 [16], [23].
Gambar 2-2: Arsitektur LSTM [9]
2.2.1. Desain Prediksi Penelitian
Pada penelitian ini dikembangkan rancangan prediksi yang dimulai dari pengumpulan  data,  dimana  data
satelit  yang  digunakan  berasal  dari API Situs Menawan. Data satelit yang dipergunakan dari API Situs
Menawan  terdiri  dari  waktu  dan tanggal  pengambilan  citra,  lintang dan  bujur  citra,  serta  persentase tutupan awan pada citra. Data satelit akan  dikategorikan  menjadi  tiga kategori,  yaitu  sangat  berawan (dengan  tutupan  awan  70%-100%), berawan (dengan tutupan awan 15%- 70%),  bebas  awan  (dengan  tutupan awan  0%-15%)  dengan  rentang tanggal  data  pada  tahun  2018 hingga2019,  dan  jumlah  data  lebih dari 4000 data (Tabel 2-1). Kemudian data  tersebut  dinormalisasi  dan hasilnya  dimasukkan  ke  dalam metode  LSTM  dengan  dua hidden layer . Hasil  dari  metode  LSTM,  yaitu prediksi tutupan awan, akan dianalisis  menggunakan  metode P- value [15,  [18].  Untuk  alur  dan metode sistem prediksi tutupan awan yang dipergunakan dapat dilihat pada Gambar 2-3
Gambar 2-3: Metode untuk Memprediksi Tutupan Awan oleh LSTM
Tabel 2-1: Informasi Jumlah Data Pengujian yang digunakan
Satelit Jumlah Data Pengujian Landsat-8 15618 SPOT-6 4689 SPOT-7 4588
Hasil dan Analisis 3.1. Basis Data Cloud Cover Dari penelitian dan pengembangan yang telah dilakukan, didapatkan  beberapa  hasil  untuk perancangan basis data ini.
Pada tampilan situs terdapat tiga pilihan  menu  satelit  (Gambar  3-1) yang  akan  ditampilkan.  Data  pada setiap  menu  akan  secara  otomatis tertampilkan  dalam  situs  Menawan ketika terdapat data baru dalam basis data.
Gambar 3-1: Halaman Utama Menu Utama Situs Menawan
Pada Gambar 3-2 menunjukkan  bahwa  setiap  menu satelit  yang  terdapat  pada  situs menawan  akan  menampilkan  data statistic  tutupan  awan.  Di  mana setiap menu satelit akan menampilkan  data  statistik  tutupan awan  (Gambar  3-2).  Pada  tampilan situs Menawan, besaran atau persentase  tutupan  awan  dapat
dilihat  dari  besarnya  lingkaran. Semakin besar lingkaran pada suatu area  atau  titik  menunjukkan  bahwa semakin  besar  persentase  tutupan awan  pada  daerah  tersebut.  Selain itu,  situs  Menawan  juga  dapat menampilkan statistik tutupan awan per  periode  atau  tanggal  data (Gambar 3-3).
Gambar 3-2: Informasi Peta Data Statistik Harian Landsat-8 pada Menu Utama Situs Menawan
Gambar 3-3: Informasi Grafik Data Statistik Landsat-8 Harian di Menu Utama Situs Monitoring
Selanjutnya  dari  model  atau metode  basis  data  ini,  dilakukan pengujian  untuk  mengetahui  waktu yang dibutuhkan untuk menampilkan  data  yang  terdapat dalam basis data. Berikut hasil waktu yang dibutuhkan untuk
menampilkan  data  tersebut  ke  Situs Menawan seperti pada Tabel 3-1

## .
Tabel 3-1: Kecepatan Waktu Query Data Menggunakan MariaDB Jumlah Hari Satelit Landsat-8 (detik) SPOT-6 (detik) SPOT-7 (detik) 1 1.41 1.10 1.18 10 2.45 1.69 1.75 100 13.09 4.03 4.19 Data 2018-2019 131.41 38.87 38.41
Hal  ini  terlihat  dari  Tabel  3-1 bahwa  penggunaan MariaDB untuk Landsat-8 memiliki waktu yang relatif lebih  lama  dibandingkan  dengan satelit  SPOT-6  dan  SPOT-7  yang relatif  lebih  cepat.  Hal  ini  terjadi dikarenakan  jumlah  data  Landsat periode  2018  hingga  2019  lebih banyak  dibandingkan  data  SPOT-6 atau SPOT-7 untuk tahun yang sama. Kedepannya,  kami  berencana  untuk mencoba  menggunakan PostgreSQL
dan DBMS berbasis
WebGIS , diharapkan DBMS ini dapat membuat desain basis data yang lebih menarik namun  fleksibel  serta  meningkatkan kecepatan query basis data.
3.2. Prediksi Cloud Cover
Untuk  desain  prediksi,  penelitian ini  menggunakan  LSTM  sebagai metode prediksi. Dalam penelitian ini, desain  prediksi  yang  digunakan terdiri dari dua model prediksi, yaitu
prediksi full  sequence dan  prediksi multiple sequence .
Gambar  3-4:  Hasil  desain  prediksi  data tutupan awan menggunakan model prediksi full sequence di seluruh Indonesia
Pada  Gambar  3-4  terdapat  grafik hasil  prediksi  dengan  data  tutupan awan  menggunakan  model  prediksi full  sequence .  Pada  grafik  tersebut, sumbu  Y  menunjukkan  tingkat kondisi  tutupan  awan,  yaitu  2,0 mendung, 1,0 mendung sedikit, awan
bersih 0,5. Sedangkan, sumbu X pada grafik  tersebut  merepresentasikan urutan  waktu  data.  Pada  grafik terlihat  bahwa  data  aktual  memiliki variasi pola data yang cukup banyak di mana variasinya cenderung di atas 2,0  mendung,  1,0  agak  mendung. Namun  pada  saat  menggunakan prediksi LSTM dengan model prediksi full  sequence, terlihat  bahwa  model prediksi  LSTM  ini  tidak  dapat memprediksi  data  yang  memiliki banyak variasi tutupan awan,
sehingga hasil prediksi tampak datar dan cenderung memiliki range prediksi  0  sampai  -  0,01  (garis oranye).  Untuk  model  LSTM  ini dibutuhkan waktu sekitar 4 menit 36 detik untuk jumlah data latih dan uji 23506  dengan  akurasi  0,4650  atau sekitar 46,5%.
Gambar 3-5: Hasil desain prediksi pada data tutupan  awan  menggunakan prediksi multiple  sequence di seluruh Indonesia
Namun,  dengan  menggunakan prediksi LSTM dengan model prediksi multiple  sequence (Gambar  3-5) menghasilkan  prediksi  yang  lebih baik.  Di  mana  pada  grafik  terlihat bahwa model prediksi
yang diterapkan  akan  memiliki  beberapa prediksi  yang  disesuaikan  dengan pola  datanya  per  waktu  sehingga model  prediksi  dapat  memprediksi kondisi  setiap  saat  dan  cenderung dinamis. Model LSTM ini membutuhkan waktu sekitar 4 menit 39  detik  dengan  total  data  latih  dan uji 23506 dengan akurasi 0,4680 atau sekitar 46,8%. Untuk  hasil  akurasi  model  LSTM dari  dua  model  prediksi  tidak  jauh berbeda satu sama lain, yaitu selisih 0.2%  untuk  akurasi,  dengan  model LSTM  metode multiple  sequence
menghasilkan prediksi lebih baik dari metode full  sequence. Kedepannya, kami  berencana  untuk  mencoba metode  prediksi  deret  waktu  yang lain,  dimana  metode  tersebut  dapat menyesuaikan  dengan  pola  data tutupan  awan  yang  ada  dan  lebih fokus  pada  wilayah  tertentu,  tidak untuk  prediksi  seluruh  wilayah  se- Indonesia,Model
LSTM
metode
multiple sequence menghasilkan prediksi  dengan  tingkat  akurasi diatas 50%.

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  sistem  basis  data  yang dikembangkan  berhasil  melakukan query data  dan  menampilkan  data melalui  situs  Menawan  atau  API dengan  waktu  tercepat  kurang  lebih satu hingga dua detik dan menampilkan  data  dalam  kurun waktu  2  tahun  ditampikan  dalam waktu  2  menit.  Model  prediksi  yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini juga  berhasil  memprediksi  tutupan awan  menggunakan  data  uji  yang tersedia.  Namun  tingkat  akurasi model prediksi LSTM yang digunakan tidak  mampu  mencapai  akurasi  di atas  50%  yaitu  hanya  46.5%  dan 46.8%  untuk  masing-masing model sequence . Penyebabnya adalah bervariasinya  tutupan  awan  yang terjadi di seluruh Indonesia sehingga model  prediksi  suatu  wilayah  tidak dapat  disamakan  dengan  wilayah lain.  Dalam  pekerjaan  berikutnya, kita akan menyelesaikan masalah ini dengan  membangun  dan  menguji model  yang  dapat  digunakan  untuk analisis deret waktu serta memfokusan pada kawasan ataupun daerah tertentu.

## 5. Referensi
[1] M.  Soleh,  A.  S.  Nasution,  A. Hidayat,  H.  Gunawan,  and  A.
Widipaminto, “Analysis
of Antenna  Specification  for  Very High  Resolution  Satellite  Data Acquisition  Through  Direct Receiving  System  (Drs),” Int.  J. Remote Sens. Earth Sci. , vol. 15, no.  2,  p.  113,  2019,  doi: 10.30536/j.ijreses.2018.v15.a2 799.
[2] A. Hidayat, A. Suprijanto, P. R. Ramadhan,  and  S.  T.  A. Munawar,  “Kajian  Kebutuhan Spesifikasi Antena untuk Penerimaan Data Resolusi Sangat Tinggi Study of Antenna Specification  Requirements  for Very  High  Resolution  Data Reception,” 2017, pp. 117–124.
[3] J. P. Gastellu-Etchegorry, “Monthly Probabilities For Acquiring Remote Sensed Data of  Indonesia  with  Cloud  Cover Less  than  10,  20  and  30 Percent,”  Indones.  J.  Geogr., vol. 18, no. 55, pp. 11–28, 1988.
[4] O. Roswintiarti, R. Dewanti, S. Furby,  and  J.  Wallace,  “The Remote  Sensing  Monitoring Program of Indonesia ‟ s National  Carbon  Accounting System: Methodology and Products” Jakarta, 2014. [5] Presiden  Republik  Indonesia,
Undang-undang
Republik Indonesia  Nomor  21  Tahun 2013 tentang Keantariksaan (in Bahasa), no. 1. 2013. [6] ANSI/X3/SPARC  1975  Study Group on Data Base Management Systems FDT Bulletin of ACM SIGMOD 7(2)
[7] Navathe S B 1992 Evolution of Data  Modeling  for  Databases Communications  of  the  ACM 35(9) 112–123
[8] Kim Y G 1995 Comparing Data Modeling Formalisms Communications  of  the  ACM 38(6) 103– 115
[9] F.  Chollet  et  al.,  “Keras,” https://keras.io, 2015.
[10]  K. Chen, Y. Zhou, and F. Dai, “A LSTM-based  method  for  stock returns prediction: A case study of  China  stock  market,”  in Proceedings of the International Conference on Big Data. IEEE, 2015, pp. 2823–2824.
[11]  R.  Fu,  Z.  Zhang,  and  L.  Li, “Using  LSTM  and  GRU  neural network methods for traffic flow
prediction,” in Proceeding of the Youth Academic Annual Conference of Chinese Association  of  Automation. IEEE, 2016, pp. 324–328.
[12]  L. Yunpeng, H. Di, B. Junpeng, and Q. Yong, “Multi-step ahead time  series  forecasting  for different data patterns based on LSTM recurrent neural
network,” in Proceedings of the 14th Web Information Systems and  Applications  Conference. IEEE, 2017, pp. 305–310.
[14]  K.  Greff,  R.  Srivastava,  J. Koutn´ık,  B.  Steunebrink,  and J.  Schmidhuber,  “LSTM:  A search  space  odyssey,”  IEEE Trans.  Neural  Netw.  Learn. Syst., vol. 28, no. 10, pp. 2222– 2232, 2016.
[15]  F.  Karim,  S.  Majumdar,  H. Darabi,  and  S.  Chen,  “Lstm fully convolutional networks for time series classification,” IEEE access,  vol.  6,  pp.  1662–1669,
2017.
[16]  M.  Husken  and  P.  Stagge, “Recurrent neural networks for ¨  time  series  classification,” Neurocomputing,  vol.  50,  pp. 223– 235, 2003.
[17]  S.  Smyl,  J.  Ranganathan,  and A.  Pasqua,  “M4  forecasting competition: Introducing a new hybrid  ES-RNN  model,”  June 2020,
https://eng.uber.com/m4- forecasting-competition/.
[18]  Bouktif,  Salah,  Ali  Fiaz,  Ali Ouni,  and  Mohamed  Adel Serhani.  (2018)  “Optimal  Deep Learning  LSTM  Model  for Electric Load Forecasting using Feature  Selection  and  Genetic Algorithm:  Comparison  with Machine Learning Approaches.” Energies 11 (7): 1636.
[19]  Greff,  Klaus,  Rupesh  Kumar Srivastava, Jan Koutník, Bas R.
Steunebrink, and Jürgen Schmidhuber. (2017) “LSTM: A Search  Space  Odyssey.”  IEEE
Transactions on Neural Networks and Learning Systems 28 (10): 2222 - 2232. [20]  Karmiani,  D.,  R.  Kazi,  A. Nambisan,  A.  Shah,  and  V.
Kamble. (2019) “Comparison of Predictive
Algorithms: Backpropagation,  SVM,  LSTM and  Kalman  Filter  for  Stock Market.”  Amity  International Conference on Artificial Intelligence  (AICAI),  Dubai,
United Arab Emirates: 228-234.
[21]  Z.  Che,  S.  Purushotham,  K. Cho,  D.  Sontag,  and  Y.  Liu, “Recurrent neural networks for multivariate  time  series  with missing  values,”  Sci.  Rep.,  vol.
8, no. 1, pp. 1–12, 2018.
[22]  L. Giles, S. Lawrence, and A. C. Tsoi, “Noisy time series prediction using recurrent neural networks and grammatical inference,” Mach., vol.  44,  no.  1,  pp.  161–183,
2001.
[23]  A.  Graves,  M.  Liwicki,  H. Bunke, J. Schmidhuber, and S. Fernandez, “Unconstrained on- line  handwriting  recognition  ´ with recurrent neural
networks,”  in  Advances  in Neural  Information  Processing Systems, 2008, pp. 577–584.
[24]  A. Graves and J. Schmidhuber,
“Offline handwriting recognition with
multidimensional
recurrent  neural  networks,”  in Advances in Neural Information Processing  Systems,  2009,  pp. 545–552.
[25]  A. Graves, A.-r. Mohamed, and G.  Hinton,  “Speech  recognition with  deep  recurrent  neural networks,” in Proceedings of the International  Conference  on Acoustics,  Speech  and  Signal Processing.  IEEE,  2013,  pp. 6645–6649.
[26]  A.  Graves  and  N.  Jaitly, “Towards  end-to-end  speech recognition with recurrent neural networks,” in
Proceedings of the International Conference on Machine Learning, 2014, pp. 1764–1772