## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## ANALISIS PREDIKSI KATA KUNCI SITUS WEB MONSTERMAC DENGAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)
Fityan Hanif Assalmi 1 ,Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra 2 , Amri Muhaimin 3
1 2,3 Sains Data, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur Surabaya, Jawa Timur, Indonesia 60294
20083010028@student.upnjatim.ac.id, wahyu.s.j.saputra.if@upnjatim.ac.id, amri.muhaimin.stat@upnjatim.ac.id

## Abstract
Amid increasingly fierce competition in the digital realm, many companies are striving to increase the number of visitors to their websites. One such competing company is MonsterMAC, a startup. This research aims to provide early warnings and analyze relevant keywords on the MonsterMAC website using the Long Short-Term Memory (LSTM) method. Visitor data from Google Analytics and keyword data from Google Trends for the period July 22, 2022, to July 15, 2023, have been collected and  processed  through  several  stages,  such  as  preprocessing,  model  design,  LSTM  training,  and  testing,  as  well  as visualization and interpretation of results. The modeling results show satisfactory performance, with MAE Train Real User = 0.0615,  Vending  Machine  =  0.0218,  IoT  =  0.0284,  Machine  Learning  =  0.0365,  Digital  Business  =  0.0186,  Business Intelligence = 0.0296. Furthermore, this research indicates that the number of visitors is predicted to increase but will also experience  a  sharp  decline  in  the  coming  days.  The  use  of  the  keyword  "IoT"  shows  a  significant  increasing  trend. Implementing the keyword "IoT" in SEO strategies has increased the number of visitors over the next seven days from 250 to 350.  This  research  guides  website  owners  in  optimizing  their  content  and  SEO  strategies  to  increase  their  visibility  and competitiveness in a highly competitive digital environment. This research also emphasizes the importance of the LSTM method in keyword analysis and prediction to create more targeted SEO strategies.
Keywords: google analytics, google trends, keywords , long short-term memory (LSTM) , Search Engine Optimization (SEO)

## Abstrak
Dalam  tengah  persaingan  bisnis  yang  semakin  ketat  di  ranah  digital,  banyak  perusahaan  yang  berlomba-lomba  untuk meningkatkan jumlah pengunjung pada situs web mereka. Salah satu perusahaan yang bersaing adalah MonsterMAC, sebuah perusahaan startup . Penelitian ini bertujuan untuk memberikan peringatan dini dan menganalisis kata kunci yang relevan di situs web MonsterMAC menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Data pengunjung dari Google Analytics dan data kata kunci dari Google Trends untuk rentang waktu 22 Juli 2022 hingga 15 Juli 2023 telah dikumpulkan dan diproses melalui  beberapa  tahapan,  seperti preprocessing ,  perancangan  model,  pelatihan  dan  pengujian  LSTM,  serta visualisasi dan interpretasi hasil. Hasil pemodelan menunjukkan kinerja yang memuaskan, dengan MAE Train Real User = 0.0615, Vending Machine = 0.0218, IoT = 0.0284, Machine Learning = 0.0365, Bisnis Digital = 0.0186, Kecerdasan Bisnis = 0.0296. Selain itu,  penelitian  ini juga menunjukkan  bahwa  jumlah  pengunjung  diprediksi akan mengalami  peningkatan,  namun  juga akan mengalami  penurunan  yang  tajam  dalam  beberapa hari  ke depan.  Adapun  penggunaan  kata kunci  "IoT"  menunjukkan  tren peningkatan yang signifikan. Implementasi kata kunci "IoT" dalam strategi SEO terbukti meningkatkan jumlah pengunjung selama  tujuh  hari  berikutnya  dari  250  hingga  350.  Penelitian  ini  memberikan  panduan  bagi  pemilik  situs  web  untuk mengoptimalkan strategi konten dan SEO demi meningkatkan visibilitas serta daya saing mereka di dalam lingkungan digital yang sangat kompetitif. Penelitian ini juga menekankan pentingnya metode LSTM dalam analisis dan prediksi kata kunci guna menciptakan strategi SEO yang lebih tepat sasaran.
Kata kunci: google analytics , google trends , kata kunci, long short-term memory (LSTM), Search Engine Optimization (SEO)

## 1. PENDAHULUAN
Jurnal Transformasi digital telah mengubah cara perusahaan beroperasi dan berinteraksi dengan pelanggan. Perusahaan- perusahaan saat ini semakin mengandalkan teknologi untuk
meningkatkan efisiensi dan memperluas jangkauan mereka. Penelitian  [1]  bertujuan  memahami  sentimen  pelanggan menggunakan  pembelajaran  mesin.  Sebagai  bagian  dari transformasi  ini,  perusahaan startup teknologi  seperti
MonsterMAC  yang  berfokus  pada  layanan vending machine ,  memainkan  peran  penting  dalam  menghadirkan inovasi  baru  dan  memperkaya  pengalaman  konsumen  [2]. Dalam  penelitian  [3]  metode Long  Short-Term  Memory (LSTM)  digunakan  untuk  menganalisis  dan  memprediksi tren  COVID-19  berdasarkan  data  dari  22  Januari  2020 hingga  12  Februari  2022,  menghasilkan  hasil  yang memuaskan.  Oleh  karena  itu,  peneliti  saat  ini  berusaha menerapkan metode LSTM pada dataset yang lebih pendek, yaitu  satu  tahun,  untuk  kasus  yang  berbeda,  yaitu  pola kunjungan pengguna MonsterMAC.
Bagaimana penggunaan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) dapat membantu MonsterMAC meningkatkan lalu lintas  situs  webnya,  apa  saja  faktor-faktor  yang mempengaruhi  visibilitas  situs  web  MonsterMAC, bagaimana cara mengatasinya dan bagaimana strategi SEO yang  dapat  diterapkan  berdasarkan  hasil  analisis  pola kunjungan pengguna menggunakan LSTM.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [4] menunjukkan  bahwa  peringatan  dini menggunakan LSTM dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang akurat. Hasil penelitian tersebut  sesuai dengan tujuan penelitian ini yaitu memberikan peringatan dini kepada MonsterMAC dan menganalisis  serta  memprediksi  kata  kunci  yang  paling relevan pada situs web MonsterMAC menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM). Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan bahwa metode LSTM dapat digunakan  untuk  memprediksi  data  deret  waktu  dalam jangka  waktu  satu  tahun  dan  memberikan  rekomendasi strategi  SEO  yang  lebih  tepat  sasaran  berdasarkan  hasil analisis.
Penelitian [5]  bertujuan untuk memprediksi 7 hari ke depan, serupa  dengan  penelitian  ini  yang  juga  berfokus  pada peramalan 7 hari ke depan, namun berbeda dalam hal data dan metode yang digunakan. Penelitian ini menitikberatkan pada  analisis  dan  prediksi  pola  kunjungan  pengguna  serta kata  kunci  yang  sering  digunakan  pada  situs  web MonsterMAC  menggunakan  Metode Long  Short-Term Memory (LSTM).  Pembatasan  penelitian  mencakup penggunaan data historis kunjungan pengguna dari periode 22  Juli  2022  hingga  22  Juli  2023  sebagai  dasar  analisis, tanpa mempertimbangkan faktor eksternal seperti perubahan  industri  atau  tren  pasar  yang  tidak  langsung berhubungan dengan aktivitas online situs web. Selain itu, data  kata  kunci  dari Google  Trends untuk  periode  22  Juli 2022  hingga  2023  yang  sering  digunakan  oleh MonsterMAC  meliputi vending  machine ,  IoT, machine learning , bisnis digital, dan kecerdasan buatan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode pengumpulan data
Pengumpulan data adalah langkah awal dalam penelitian ini di  mana  data  terkait  kunjungan  pengguna  pada  situs  web MonsterMAC dikumpulkan. Sumber data utamanya  berasal
dari google  analytic s  dan  tujuannya  adalah  untuk memperoleh  dataset  yang  mencakup  informasi  relevan seperti  jumlah  pengunjung,  durasi  kunjungan,  dan  pola perilaku  pengguna  lainnya.  Dan  untuk  pengumpulan  data kata kunci diperoleh dari google trends [6]. Berikut adalah tabel 1, yakni Date adalah Tanggal data tersebut didapatkan, di  mana User adalah  seseorang  yang  mengunjungi  situs MonsterMAC  beberapa  kali  selama  periode  tersebut, mereka  dihitung  sebagai  satu  pengguna, New  user adalah pengunjung  baru  yang  belum  pernah  mengunjungi  situs MonsterMAC  sebelumnya, Real  user adalah  jumlah  dari user dan new  user , Keyword adalah  kata  kunci  yang digunakan  pada  tanggal  tersebut, Vending  Machine,  IoT, Machine  Learning, Kecerdasan  Buatan  Bisnis  Digital adalah  data  kata  kunci  yang  sering  digunakan  situs MonsterMAC dan akan digunakan sebagai batasan masalah untuk dianalisis
Tabel 1 . Deskripsi data
No Nama Variabel Deskripsi variabel 1 Date Tanggal data didapatkan 2 User Pengunjung yang sudah pernah mengunjungi situs web MonsterMAC 3 New User Pengunjung yang baru pertama kali ke situs web MonsterMAC 4 Real User Jumlah dari user dan new user 5 Keyword Kata kunci yang digunakan MonsterAC pada tanggal tersebut 6 Vending Machine , Machine Learning , IoT, Kecerdasan
Buatan, Bisnis
Digital.
Data kata kunci yang akan dianalisis

## 2.2 Tahapan penelitian
Secara  garis  besar  metode  penelitian  adalah  tahapan  atau langkah kegiatan dalam penelitian sehingga data bisa diolah dan  dianalisis.  Tahap-tahap  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar 1.
2.2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  langkah  awal  dalam penelitian  ini  di  mana  pengumpulan  data  tersebut menggunakan dari dua sumber.
a) Data dari Google Analytics MonsterMAC
Data  terkait  kunjungan  pengguna  pada  situs  web MonsterMAC  dikumpulkan.  Sumber  data    berasal  dari Google  Analytics yang  sudah  disambungkan  dengan  situs web  MonsterMAC.  Tujuannya  adalah  untuk  memperoleh dataset yang  mencakup  informasi  relevan  seperti  jumlah pengunjung, durasi kunjungan, dan pola perilaku pengguna lainnya.  Pengumpulan  data yang  komprehensif  dan akurat sangat  penting  untuk  memastikan  analisis  yang  tepat  dan hasil yang valid. Penelitian  [7] memanfaatkan alat analisis web untuk manajemen pengetahuan yang efektif
b) Data kata kunci dari Google Trends
Data  terkait  pencarian  kata  kunci  oleh  seluruh  pengguna google .  Tujuannya  untuk  memperoleh dataset yang mencakup informasi berapa banyak pengguna yang mencari kata  kunci pada  hari tertentu.  Penelitian  [8]  menggunakan Google  Trends untuk menyajikan  data mengenai  seberapa sering kata kunci digunakan oleh pengguna dalam pencarian web di mesin pencari Google.
2.2.2 Preprocessing
Preprocessing data  melibatkan  serangkaian  langkah  untuk membersihkan,  memformat,  dan  mempersiapkan  data sebelum digunakan untuk analisis [9]. Langkah-langkah ini mungkin  mencakup  penanganan  nilai-nilai  yang  hilang, normalisasi data, atau transformasi data agar sesuai dengan persyaratan  model  LSTM. Preprocessing data  yang  baik akan  membantu  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan untuk  analisis  adalah  data  yang  berkualitas  dan  dapat diandalkan. [10]
2.2.3 Perancangan Model LSTM
Perancangan model LSTM melibatkan pembuatan struktur model Long  Short-Term  Memory (LSTM).  Ini  termasuk penentuan  jumlah  layer,  konfigurasi node , dan  pengaturan parameter  lainnya.  Model  LSTM  digunakan  untuk memodelkan  dan memahami  pola  dalam  data  deret  waktu yang  dihasilkan  oleh  kunjungan  pengguna.  Seperti penelitian  [11]  menggunakan  model  LSTM  untuk meramalkan  data  seret  waktu.  Perancangan  model  yang tepat akan mempengaruhi kinerja dan akurasi model dalam memprediksi pola kunjungan pengguna.
Gambar 2 mengilustrasikan struktur pemrosesan data dalam LSTM,  yang  merupakan  pengembangan  dari  algoritma RNN. Berbeda dengan arsitektur RNN standar yang terdiri dari  jaringan  modul  berulang  dengan  fungsi  layer sederhana, jaringan LSTM dideskripsikan sebagai beberapa modul  berantai  yang  berulang,  di  mana  setiap  modul memiliki  sub-modul  yang  berisi  tiga  fungsi  gerbang
sigmoid .  Fungsi sigmoid ini  mengatur  seberapa  banyak informasi  yang  diteruskan.  Terdapat  tiga  gerbang  utama dalam sub-modul LSTM, yaitu forget gate , input gate , dan output gate . Penelitian [12] juga menjelaskan fungsi penting dari  ketiga  gerbang  tersebut.  Beberapa  arsitektur  LSTM yang  dikembangkan,  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  2 biasanya memiliki tambahan satu gerbang lagi, yaitu input modulation  gate .  Secara  umum,  arsitektur  LSTM  dapat dibagi menjadi empat modul utama, yaitu input gate untuk membawa data masukan dari luar dan memprosesnya, input modulation  gate , forget  gate untuk  menentukan  data  yang akan  dihapus  dan  menentukan  jeda  waktu  optimal  untuk masukan  berikutnya,  dan output  gate untuk  memproses semua  perhitungan  masukan  dan  menghasilkan  keluaran dari sel LSTM.
Gambar 2 . Arsitektur LSTM
Dalam  proses  perhitungan  LSTM, input data  yang berbentuk time-series dimisalkan sebagai
x  =  (x 1 ,x 2 ...,x n )    dan output y =  (y 1 ,y 2 ...,y n )    kemudian selanjutnya       proses        komputasi        dilakukan       dengan beberapa rumus sebagai berikut :
h t = H ( W hx X t + W hh h t-1 +b h ) (1)
P t = W hy Y t-1 + b y (2)
Di  mana  W  adalah  bobot  dari  matriks  dan  b  adalah  bias. Selanjutnya  perhitungan hidden  state dilakukan  dengan rumus:
𝑖 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑖𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊 ℎℎ ℎ 𝑡−1 + 𝑊 𝑖𝑐 𝑐 𝑡−1 + 𝑏 𝑖 ) (3)
𝑓 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑓𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊 ℎℎ ℎ 𝑡−1 + 𝑊 𝑓𝑐 𝑐 𝑡−1 + 𝑏 𝑓 ) (4)
𝑐 𝑡 = 𝑓 𝑡 ∗ 𝑐 𝑡−1 + 𝑖 𝑡 ∗ 𝑔(𝑊 𝑐𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊 ℎℎ ℎ 𝑡−1 + 𝑊 𝑐𝑐 𝑐 𝑡−1 + 𝑏 𝑐 ) (5) 𝑜 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑜𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊 ℎℎ ℎ 𝑡−1 + 𝑊 𝑜𝑐 𝑐 𝑡−1 + 𝑏 𝑜 ) (6)
ℎ 𝑡 = 𝑜 𝑡 ∗ ℎ(𝑐 𝑡 ) (7)
Di  mana  *  merupakan  hasil  perkalian  antara  2  matriks, sedangkan  g  dan  h  merupakan  fungsi sigmoid dengan rentang  nilai  antara  [-2,2]  dan  [-1,1].σ  merupakan  fungsi sigmoid standar dengan rumus :
𝜎(𝑥) = 1 1+𝑒𝑥 (9) = ∑ 𝑛 𝑡−1 (𝑦 𝑡− 𝑝 𝑡 ) 2 (10)
2.2.4 Proses Pelatihan Data
Proses pelatihan data adalah langkah di mana model LSTM diberikan dataset untuk  belajar  pola  dan  hubungan  dalam data.  Dengan  menggunakan  metode  pembelajaran  mesin, model di latih dengan data historis sehingga dapat membuat prediksi  yang  akurat  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.  Penelitian  [13]  menyarankan  agar  bentuk sebaran  data  asli  tetap  dipertahankan  dan  informasi  yang ada dalam data tersebut tidak diubah. Proses pelatihan yang baik  akan  menghasilkan  model  yang  lebih  baik  dalam memprediksi pola kunjungan pengguna di masa mendatang.
2.2.5 Proses Pengujian Data
Setelah  model  LSTM  dilatih,  proses  pengujian  data melibatkan  penggunaan dataset terpisah  yang  tidak digunakan  selama  pelatihan  untuk  mengevaluasi  kinerja model seperti yang disarankan oleh penelitian [14]. Hal ini membantu memastikan bahwa model dapat menggeneralisasi pola dengan baik pada data baru dan tidak hanya mempelajari data pelatihan. Pengujian data yang baik akan  memberikan  kepercayaan  yang  lebih  besar  terhadap model dalam memprediksi pola kunjungan pengguna secara akurat [15].
2.2.6 Visualisasi Data
Visualisasi  data  melibatkan  pembuatan  grafik,  plot,  atau visualisasi lainnya untuk menggambarkan hasil analisis dan prediksi.  Dalam  konteks  ini,  mungkin  termasuk  grafik waktu nyata kunjungan pengguna, perbandingan antara
prediksi model dan data aktual, atau visualisasi lainnya yang dapat  membantu  pemahaman  dan  interpretasi  hasil. Visualisasi data yang baik akan memudahkan pemahaman terhadap  hasil  analisis  dan  memperkuat  kesimpulan  yang diambil dari data.

## 2.2.7 Interpretasi Hasil
Interpretasi hasil merupakan tahap penting dalam penelitian yang melibatkan proses analisis, penjelasan, dan pemberian makna pada data yang telah dikumpulkan selama penelitian. Tahap  ini  membantu  peneliti  untuk  memahami  implikasi temuan, mengaitkannya dengan pertanyaan penelitian, dan menyusun kesimpulan yang didasarkan pada data yang telah dianalisis.  Interpretasi  hasil  yang  baik  akan  memberikan wawasan  yang  berharga  dan  dapat  dijadikan  dasar  untuk membuat keputusan atau tindakan selanjutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Tabel 2 berisi informasi mengenai kunjungan pengguna ke situs web MonsterMAC, yang didapatkan dari data Google Analytics .  Data  ini juga mencakup kata kunci yang  sering digunakan  dalam  strategi  SEO  MonsterMAC,  seperti 'vending machine' , 'IoT', 'machine learning' , 'bisnis digital', dan  'kecerdasan  buatan’.  Data  kata  kunci  diperoleh  dari Google  Trends .  Terdapat  total  369  entri  dengan  9  kolom, dan rentang waktu pengamatan data adalah dari 20 Juli 2022 hingga 15 Juli 2023.

## Tabel 2 Data pengunjung dan data kata kunci yang sering digunakan MonsterMAC
Date User New User Real User
Vending Machine IoT Machine Learning Bisnis Digital Kecerdasan Buatan 07/20/2022 104 96 200 40 69 75 46 35 07/21/2022 73 66 139 50 68 75 39 30 07/22/2022 63 61 124 40 70 75 35 25 ... ... ... ...
...
... ... ... ... 07/14/2023 190 169 359 0 62 58 48 38 07/15/2023 164 150 314 0 62 54 49 39
Tabel  2  menggambarkan  data  harian  untuk  sejumlah variabel  yang  relevan  dalam  konteks  bisnis  atau  aktivitas teknologi.  Setiap  baris  dalam  tabel  mewakili  satu  hari, dimulai  dari  20  Juli  2022  hingga  15  Juli  2023.  Variabel " User " mencatat jumlah total pengguna yang menggunakan layanan atau  produk  pada  hari itu,  sedangkan  " New  User " mencatat  jumlah  pengguna  baru  yang  menggunakan layanan  atau  produk  pada  hari  tersebut.  Variabel  " Real User "  mengindikasikan  jumlah  pengguna  " User "  dengan " New  User "  pada  hari  itu.  Selain  itu,  tabel  juga  mencatat jumlah pencarian untuk kata kunci 'vending machine' , 'IoT', 'machine learning' , 'bisnis digital', dan 'kecerdasan buatan'
di mesin pencari Google . Dengan data ini, dapat dianalisis tren  harian  dalam  penggunaan  layanan,  pertumbuhan pengguna baru, dan adopsi  kata kunci yang sering dipakai pengguna google .

## 3.2 Prepocessing
Tahapan preprocessing melibatkan  fungsi  str_to_datetime untuk  mengubah  format  string  'bulan/tanggal/tahun' menjadi  objek  datetime.  Selain  itu,  dilakukan  konversi tanggal  '7/20/2022'  menjadi  objek  datetime.  Selanjutnya, data  dalam  kolom  'Date_int'  dari  DataFrame  data  diubah formatnya  menjadi  objek  datetime  menggunakan  fungsi
str_to_datetime.  Setelah  itu,  kolom  'Date_int'  dijadikan sebagai  indeks  DataFrame,  dan  DataFrame  data  direset indeksnya  menjadi  indeks  integer  default.  Tahapan  ini mempersiapkan  data  untuk  analisis  dan  pemodelan  lebih lanjut. Pada gambar 3  adalah hasil prepocessing data yang sudah di lakukan.

## Gambar 3. Hasil Preprocessing
Selanjutnya,  data  dinormalisasi  menggunakan  metode MinMaxScaler dari pustaka scikit-learn sehingga nilai-nilai berada  dalam  rentang  0  hingga  1.  Pertama,  kelas MinMaxScaler diimpor dari modul sklearn. preprocessing . Kemudian,  objek  MinMaxScaler  diinisialisasi  dengan menetapkan  parameter  feature_range  ke  (0,  1)  untuk menentukan  rentang  nilai  setelah  normalisasi.  Proses normalisasi  dilakukan  dengan  metode  fit_transform  yang diterapkan  pada dataset dataset_train.  Metode  ini menghitung  statistik  yang  diperlukan,  seperti  nilai minimum  dan maksimum ,  dan  kemudian  menerapkan transformasi skala pada dataset sehingga semua fitur berada dalam rentang 0 hingga 1.

## 3.3 Perancangan Model LSTM
Penulis merancang dan mengimplementasikan model Long Short-Term  Memory (LSTM)  untuk  menganalisis  dan memprediksi jumlah pengguna aktual ( Real User ) pada situs web  MonsterMAC,  serta  menganalisis  kata  kunci  yang sering  digunakan  oleh  MonsterMAC,  seperti 'vending machine ',  'iot', 'machine  learning' ,  'bisnis  digital',  dan 'kecerdasan  buatan'.  Proses  pengembangan  model  dimulai dengan inisialisasi model LSTM sebagai model sequential , yang  memungkinkan  penambahan  layer  secara  berurutan. Dua  layer  LSTM  ditambahkan  ke  dalam  model,  masing- masing  dengan  50  unit  neuron.  Layer  pertama menggunakan  return_sequences=True  karena  diikuti  oleh layer LSTM lainnya, sedangkan layer kedua menggunakan return_sequences=False  karena  menjadi  layer  terakhir LSTM  dalam  rangkaian.  Sebuah  layer output dengan  satu neuron ditambahkan untuk melakukan prediksi.
Model  LSTM  dikompilasi  menggunakan Adam optimizer dengan learning  rate 0.001. Mean  Squared  Error (MSE) digunakan  sebagai  fungsi  loss,  sementara Mean  Absolute Error (MAE)  dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) digunakan sebagai metrik evaluasi. Model dilatih menggunakan data pelatihan, dengan 3% dari data pelatihan
digunakan  sebagai  data  validasi. Batch  size sebesar  32 digunakan dan model dilatih selama 250 epochs .
Hasilnya, model LSTM berhasil dibangun, dikompilasi, dan dilatih  untuk  menganalisis  dan  memprediksi  jumlah pengguna  aktual  serta  kata  kunci  yang  sering  digunakan pada  situs  web  MonsterMAC.  Ringkasan  arsitektur model menunjukkan  jumlah  parameter  yang  dapat  di- train , memberikan gambaran tentang kompleksitas model.

## 3.4  Proses Pelatihan Data dan Pengujian Data
Dalam  penelitian  ini,  data  pelatihan  telah  dipersiapkan untuk  digunakan  dalam  model Long  Short-Term  Memory (LSTM).  Data  tersebut  awalnya  diubah  menjadi array NumPy untuk  memungkinkan  manipulasi  dan  pemrosesan lebih  lanjut  menggunakan  fungsi-fungsi  NumPy.  Setelah itu, data tersebut  diubah bentuk agar sesuai dengan format yang diperlukan oleh model LSTM.
Proses konversi dan reshaping data pelatihan menghasilkan bentuk  X_train  sebesar  (348,  5,  1),  menunjukkan  terdapat 348 sampel dalam data pelatihan, masing-masing dengan 5 fitur  atau  langkah  waktu,  dan  setiap langkah  waktu  hanya memiliki  satu  fitur.  Bentuk  dari  y_train  adalah  (348,  1), yang  berarti  terdapat  348  sampel  dalam  data  pelatihan, masing-masing  dengan  satu  nilai  target.  Transformasi  ini penting  agar  data  pelatihan  sesuai  dengan  format  yang diperlukan oleh model LSTM, memungkinkan model untuk memahami  urutan  temporal  data  dan  hubungan  antar  fitur dengan lebih efektif.
Selanjutnya,  data  pengujian  diubah  bentuk  agar  sesuai dengan  format  yang  dibutuhkan  oleh  model  LSTM. Hasilnya, bentuk dari X_test adalah (7, 1, 1), menunjukkan bahwa  terdapat  7  sampel  dalam  data  pengujian,  setiap sampel  hanya  memiliki  1  fitur  atau  langkah  waktu,  dan setiap langkah waktu hanya memiliki satu fitur. Bentuk dari y_test  adalah  (7,  1),  yang  mengindikasikan  terdapat  7 sampel  dalam  data  pengujian,  masing-masing  dengan  satu nilai  target.  Transformasi  ini  memastikan  bahwa  data pengujian  memenuhi  format  yang  dibutuhkan  oleh  model LSTM,  memungkinkan  model  untuk  memahami  pola temporal dalam data dan memberikan prediksi yang akurat. Persiapan  data  pengujian  dengan  benar  sangat  penting dalam  pengembangan  model  LSTM  untuk  prediksi  deret waktu, karena dapat mempengaruhi kualitas hasil prediksi.
Model  LSTM  kemudian  dikompilasi  menggunakan optimizer Adam  dan  fungsi loss MAE  ( Mean  Absolute Error ). Pada tabel 3 merupakan hasil prediksi model yang didapatkan dari MAE train, RMSE train.
Tabel 3. Hasil Prediksi Model
No Objek Penelitian MAE Train RMSE Train
1
Real User 0.0615 0.00748 2 Vending Machine 0.0218 0.04488
No Objek Penelitian MAE Train RMSE Train 3 IoT 0.0284 0.03862 4 Machine Learning 0.0365 0.05401 5 Bisnis Digital 0.0186 0.03040 6 Kecerdasan Bisnis 0.0296 0.04205
Berdasarkan analisis performa model menggunakan Mean Absolute  Error (MAE)  dan Root  Mean  Square  Error (RMSE)  pada  data  pelatihan  dengan  berbagai  jenis  data, ditemukan variasi tingkat akurasi yang signifikan di antara dataset yang  berbeda.  Model  yang  diterapkan  pada  data Bisnis Digital menunjukkan performa terbaik dengan nilai MAE  sebesar  0.0186  dan  RMSE  sebesar  0.03040, mengindikasikan  tingkat  kesalahan  prediksi  yang  sangat rendah. Sebaliknya, model yang diterapkan pada data Real User memiliki  nilai  MAE  tertinggi  sebesar  0.0615, meskipun  nilai  RMSE-nya  sangat  rendah  pada  angka 0.00748,  menunjukkan  kesalahan  absolut  rata-rata  yang lebih  besar  tetapi  jarang  menyimpang  jauh  dari  nilai sebenarnya.
Model  yang  diterapkan  pada  data Vending  Machine dan Machine Learning memiliki nilai RMSE yang lebih tinggi dibandingkan  MAE,  yang  mengindikasikan  adanya beberapa  kesalahan  prediksi  yang  signifikan.  Model  yang diterapkan  pada  data  IoT  dan  Kecerdasan  Bisnis menunjukkan performa yang cukup baik dengan nilai MAE dan  RMSE  yang  relatif  rendah,  menandakan  akurasi prediksi  yang  baik  dan  konsisten.  Secara  keseluruhan, model  yang  diterapkan  pada  data  Bisnis  Digital menunjukkan  performa  terbaik,  sementara  model  yang diterapkan  pada  data Real  User menunjukkan  kesalahan absolut  rata-rata  terbesar,  meskipun  konsistensi  kesalahan pada model ini memerlukan perhatian lebih lanjut.
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  meskipun  model  yang digunakan  sama,  karakteristik  kesalahan  yang  berbeda tergantung  pada  jenis  data  yang  digunakan.  Pemilihan dataset yang  tepat  sangat  tergantung  pada  konteks  dan kebutuhan  spesifik  dari  aplikasi  yang  dimaksud.  Analisis lebih  lanjut  diperlukan  untuk  memahami  distribusi kesalahan  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  performa model pada berbagai jenis data.

## 3.5 Visualisasi Data
Setelah menyelesaikan semua tahapan analisis menggunakan  model Long  Short-Term  Memory (LSTM), langkah berikutnya adalah melakukan visualisasi data guna mempermudah  pemahaman.  Visualisasi  tersebut  berguna untuk  meningkatkan  strategi  SEO  ( Search  Engine Optimization ) dengan memberikan pemahaman yang lebih baik  mengenai  tren  penggunaan  kata  kunci  dan  perilaku pengunjung.  Dengan  pemahaman  yang  lebih  baik  ini, strategi  SEO  dapat  dirancang  lebih  efektif  sesuai  dengan
preferensi pengguna, sehingga meningkatkan visibilitas dan peringkat situs web MonsterMAC di mesin pencari. Gambar 4 menampilkan visualisasi data prediksi untuk memverifikasi kesesuaian prediksi dengan data asli.

## Gambar 4 Visualisasi Prediksi Data
Dari  grafik  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  pemodelan LSTM sudah mendekati data asli.
Gambar  5  menampilkan  prediksi  data  kunjungan  dan penggunaan kata kunci selama periode tujuh hari, yakni dari tanggal  8  Juli  2023  hingga  14  Juli  2023.  Hasil  prediksi menunjukkan bahwa jumlah kunjungan awalnya diestimasi akan  meningkat,  tetapi  kemudian  mengalami  penurunan drastis dari 500 menjadi 275 pada tanggal 13 Juli hingga 14 Juli  2023.  Sementara  itu,  penggunaan  kata  kunci  "IoT" mengalami  lonjakan  signifikan dari  62  menjadi  64  selama periode  yang  sama.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  topik atau produk yang berkaitan dengan Internet of Things (IoT) kemungkinan akan menjadi sorotan utama atau tren dalam pencarian online minggu depan.
Gambar 5. (a) Visualisasi Prediksi Data Kata Kunci “ Real User ”
Gambar 5. (c) Visualisasi Prediksi Data Kata Kunci “IoT”
Gambar 5. (d) Visualisasi Prediksi Data Kata Kunci “ machine learning ”
Gambar 5. (e) Visualisasi Prediksi Data Kata Kunci “kecerdasan buatan”
Gambar 5. (f) Visualisasi Prediksi Data Kata Kunci “bisnis digital”

## 3.6 Pembuktian Model
Untuk  menguji  analisis  kata  kunci  dengan  model  LSTM, peneliti memasukkan kata kunci "IoT" selama periode 7 hari sebelumnya,  lalu  memvisualisasikannya  setelah  7  hari. Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  apakah  prediksi peningkatan  kata  kunci  "IoT"  dalam  7  hari  ke depan  akan terbukti tepat. Penggunaan model LSTM dalam analisis ini memungkinkan  pengamatan  pola  dan  tren  yang  mungkin sulit  dideteksi  dengan  metode  analisis  konvensional.
Dengan mempertimbangkan data historis, peneliti berharap dapat  mengenali  potensi  kenaikan  kata  kunci  "IoT"  dan menggunakan  informasi  tersebut  untuk  pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  dalam  strategi  pemasaran  atau penelitian. Gambar 6 adalah visualisasi data Real User dari hasil pemasukan kata kunci IoT selama 7 hari di situs web MonsterMAC
Gambar 6. Visualisasi Real User

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menggunakan  model Long  Short-Term Memory (LSTM) menunjukkan bahwa jumlah pengunjung situs  web  MonsterMAC  mengalami  kenaikan  namun kemudian turun drastis dari 500 menjadi 275 pada tanggal 13 hingga 14 Juli 2023. Sebaliknya, penggunaan kata kunci "IoT"  mengalami  lonjakan  dari  62  menjadi  64  selama periode yang sama. Model LSTM berhasil digunakan untuk menganalisis  data  selama  satu  tahun  dan  menunjukkan variasi performa tergantung pada jenis data. Evaluasi model dengan Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE) menunjukkan bahwa model pada data
Bisnis  Digital  memiliki  performa  terbaik  dengan  MAE sebesar  0.0186  dan  RMSE  sebesar  0.03040,  sementara model  pada  data Real  User memiliki  nilai  MAE  tertinggi sebesar 0.0615, meskipun RMSE-nya rendah pada 0.00748. Kesimpulannya, model LSTM memberikan peringatan dini kepada  situs  web  MonsterMAC  untuk  segera  mengganti kata  kunci,  yang  diharapkan  dapat  membantu  dalam mengatasi penurunan pengunjung. Diharapkan hasil analisis ini  dapat  membantu  MonsterMAC  dalam  meningkatkan visibilitas dan daya saing situs web mereka.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  F.H.A  mengucapkan terima  kasih  kepada  dosen  – dosen  Sains  Data  Universitas  Pembangunan  Nasional veteran Jawa Timur yang telah memberikan masukan untuk penulisan jurnal ini.
DAFTAR PUSTAKA .
[1] Prabakaran.N, A.Anbarasi, N.Deepa, and Pandiaraja.P,  “Enabling  an  On-demand  Access  to Community  Sentiments  using  LSTM  RNNs  Web Service  Architecture,” ScienceDirect ,  vol.  230,  p. 584, 2023.
[2] S.  T.  F.  Sirojul  Munir,  Anifatul  Aufah,  Kuati Septiani, “ANALISIS DAN RANCANG BANGUN PROTOTYPE WEBMARKET PLACE
UMKM JUARA,” J. Teknol. Terpadu , vol. 6, 2020, [Online]. Available:
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JTT/articl e/view/265/173
[3] S. Hansun, I. Charles, and T. Gherman, “The role of the mass vaccination programme in combating the COVID-19 pandemic: An LSTM-based analysis of COVID-19  confirmed  cases,” Heliyon ,  vol.  9,  no. 14397, p. 3, 2023.
[4] Z.  Lin et  al. ,  “Early  warning  method  for  power supply service quality based on three-way decision theory and LSTM neural network,” ScienceDirect , vol.  8,  p.  538,  2022,  [Online].  Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S 2352484722004917
[5] A.  T.  Damaliana,  A.  Muhaimin,  and  P.  A. Riyantoko,  “Peramalan  Lonjakan  Kasus  Harian
Covid-19  Di  Indonesia  Dengan  Model  Arima,”
SENADA ,  vol.  3,  2023,  [Online].  Available: https://prosiding- senada.upnjatim.ac.id/index.php/senada/article/vie w/112
[6] F. T. Anggraeny, D. F. Rosida, W. S. J. Saputra, and H.  Prasetyo,  “Kolaborasi  Pemasaran  Digital Menggunakan Media Sosial dan Marketplace untuk Meningkatkan  Produktivitas  UMKM,” J.  Nas. Pengabdi. Masy. , vol. 2, 2021, [Online]. Available: https://journal.jis- institute.org/index.php/jnpm/article/view/486
[7] T. Naprawski, “The Impact of Web Analytics Tools on  Knowledge  Management,” ScienceDirect ,  vol. 225,  p. 3407, 2023, [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S 187705092301493X
[8] A. Rovetta, “An integrated infoveillance approach using  google  trends  and  Talkwalker:  Listening  to web concerns about COVID-19 vaccines in Italy,” ScienceDirect ,  vol.  4,  no.  100272,  p.  2,  2023, [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S 2772442523001399?ref=pdf_download&fr=RR-
2&rr=866fdcfb4bdf40e0
[9] S.  García and J.  M.  B. and  F.  H.  Sergio  Ramírez- Gallego,  Julián  Luengo,  “Big  data  preprocessing:
methods and prospects,” Springer , p. 3, 2016, doi: 10.1186/s41044-016-0014-0.
[10] R. Maulana, A. Voutama, and T. Ridwan, “Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  MyPertamina  pada Google Play Store menggunakan Algoritma NBC,” J.  Teknol.  Terpadu ,  vol.  9,  p.  44,  2023,  [Online]. Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JTT/articl e/view/609/306
[11] K. E. ArunKumar, D. V. Kalaga, C. M. S. Kumar, M.  Kawaji,  and  T.  M.  Brenza,  “Forecasting  of COVID-19  using  deep  layer  Recurrent  Neural Networks  (RNNs)  with  Gated  Recurrent  Units (GRUs)  and  Long  Short-Term  Memory  (LSTM) cells,” ScienceDirect , vol. 146, p. 3, 2021, [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S 0960077921002149
[12] S.  V  Belavadia,  S.  Rajagopala,  R.  Ra,  and  R. Mohan, “Air Quality Forecasting using LSTM RNN and Wireless Sensor Networks,” ScienceDirect , vol. 170, 2020.
[13] K. E. ArunKumar, D. V. Kalaga, C. M. S. Kumar, Masahiro, Kawaji, and T. M. Brenza, “Comparative analysis  of  Gated  Recurrent  Units  (GRU),  long Short-Term  memory  (LSTM)  cells,  autoregressive Integrated  moving  average  (ARIMA),  seasonal autoregressive Integrated moving average (SARIMA)  for  forecasting  COVID-19  trends,” ScienceDirect , vol. 61, 2022.
[14] A.  T.  A et  al. ,  “Reconstruction  of  missing streamflow  series  in  human-regulated  catchments using  a  data  integration  LSTM  model,” ScienceDirect , vol. 52, 2024.
[15] D.  Fitriati,  “PERBANDINGAN  KINERJA  CNN LeNet5 DANEXTREME LEARNING MACHINE PADA PENGENALAN CITRA TULISAN TANGAN  ANGKA,” J.  Teknol.  Terpadu ,  vol.  2, 2016, [Online].
Available:
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JTT/articl e/view/45/33