<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . . "PREDIKSI HARGA LUNA CLASSIC (LUNC) DENGAN \r\nMETODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)"^^ . "PREDIKSI HARGA LUNA CLASSIC (LUNC) DENGAN \r\nMETODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)\r\nAbdul Hadi1\r\n, Prihastuti Harsani 2\r\n, Mulyati3,*\r\n1,2,3Department of Computer Science, Faculty of Mathematics and Natural Science, Pakuan\r\nUniversity, Bogor, West Java, 16143, Indonesia\r\nAbstrak\r\nPenelitian ini melakukan analisis terhadap Prediksi Harga Luna Classic (LUNC) Dengan \r\nMetode Long Short Term Memory (LSTM). Metode penelitian yang digunakan adalah Knowledge \r\nDiscovery in Database (KDD) memiliki serangkaian tahapan yaitu Data Cleaning & Integration, Data \r\nSelection & Transformation, Data Mining, dan Evaluation and Presentation. Tujuan dari penelitian ini \r\nadalah memprediksi Harga Luna Classic (LUNC) dengan Metode Long Short Term Memory (LSTM) \r\ndengan prediksi harga sesuai dataset yang dipakai untuk mencari pemodelan yabg paling baik dan akurat. \r\nData pada penelitian ini diperoleh dari website yahoo.finance.com yang merupakan data harian time \r\nseries tanggal 3 Februari 2021 sampai dengan 11 Mei 2022. Proses pembuatan model prediksi dilakukan \r\nmenggunakan software Jupyter Notebook. Untuk mencari model dengan tingkat kesalahan error terkecil \r\ndilakukan 4 eksperimentasi pada menggunakan rasio 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40, lalu dilakukan juga \r\nekperimentasi pada perubahan hyperparameter yang berbeda pada parameter neuron 10, 20, 30, 40, 50 \r\ndan epoch 100, 500, 1000. Dari keseluruhan percobaan yang telah dilakukan didapatkan hasil yang paling \r\noptimal pada percobaan dengan rasio 80:20, parameter neuron 40 dan epoch 1000. RMSE yang \r\ndidapatkan sebesar 0.638, perolehan nilai MAPE sebesar 1.66%. Dilakukan juga percobaan pada LSTM \r\n1 variabel dengan rasio 80:20 parameter neuron 40 dan epoch 1000. RMSE yang didapatkan sebesar \r\n8.579, dengan perolehan nilai MAPE sebesar 9.10%.\r\nKata Kunci: Luna Classic; Cryptocurrency; Data Mining; Prediksi; LSTM"^^ . "2024-01" . . . "Universitas Pakuan"^^ . . . "Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan"^^ . . . . . . . . . . . . . . . . . . "Prihastuti"^^ . "Harsani"^^ . "Prihastuti Harsani"^^ . . "Abdul"^^ . "Hadi"^^ . "Abdul Hadi"^^ . . "Mulyati"^^ . ""^^ . "Mulyati "^^ . . "Universitas Pakuan"^^ . . . "Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam"^^ . . . "Program Studi Ilmu Komputer"^^ . . . . . . . "PREDIKSI HARGA LUNA CLASSIC (LUNC) DENGAN \r\nMETODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Text)"^^ . . . "Jurnal-BI-Abdul Hadi 065118013.pdf"^^ . . "HTML Summary of #7490 \n\nPREDIKSI HARGA LUNA CLASSIC (LUNC) DENGAN \nMETODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)\n\n" . "text/html" . . . "Ilmu Komputer"@en . .