This study aims to predict Covid-19 data in Indonesia using LSTM machines learning and GRU using python. As a comparison, two datasets from other countries which have strong correlation were used. The dataset is of the ourworldindata.org page. The results of the LSTM model with epoch 15, RMSE 68,417 require rapid processing time and better accuracy than GRU with epoch 400, RMSE 90,173. The results from Covid-19 data processing in Indonesia have a robust correlation with Covid-19 data in Azerbaijan, Bangladesh, Bhutan, Cape Verde, Curacao, Slovenia, South Africa, and Thailand. The epoch characteristics of LSTM and GRU are a challenge since the amount of Covid-19 data is relatively minor.
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dengan menurunkan tingkat kesalahan prediksi dari 5 data saham blue chip di Indonesia. Dengan cara mengkombinasikan desain 4 hidden layer neural nework menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Dari tiap data saham akan dihasilkan grafik rmse-epoch yang dapat menunjukan kombinasi layer dengan akurasi terbaik, sebagai berikut; (a) BBCA dengan layer LSTM-GRU-LSTM-GRU (RMSE=1120,651, e=15), (b) BBRI dengan layer LSTM-GRU-LSTM-GRU (RMSE =110,331, e=25), (c) INDF dengan layer GRU-GRU-GRU-GRU (RMSE =156,297, e=35 ), (d) ASII dengan layer GRU-GRU-GRU-GRU (RMSE =134,551, e=20 ), (e) TLKM dengan layer GRU-LSTM-GRU-LSTM (RMSE =71,658, e=35 ). Tantangan dalam mengolah data Deep Learning (DL) adalah menentukan nilai parameter epoch untuk menghasilkan prediksi akurasi yang tinggi.
Abstrak - Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi data deret waktu dengan menggunakan dua metode, metode pertama yang umum digunakan adalah statistik Autocorrelation Integrated Moving Average (model ARIMA) dan metode kedua yang relatif baru, yaitu pembelajaran mesin Long Short Term Memory (LSTM). Sebelum data diproses dengan kedua metode, pembersihan data dan pengoptimalan data dilakukan. Optimalisasi data adalah proses transformasi untuk menghilangkan elemen tren dan variasi dari data. Transformasi terdiri dari 7 hasil kombinasi dari proses Log, Moving Average (MA), Exponential Weigh Moving Average (EWMA), dan Differencing (Diff). Tujuh proses masing-masing digunakan dalam proses ARIMA dan LSTM. Sehingga 14 prediksi akan diperoleh (7 dari proses ARIMA dan 7 dari proses LSTM). Dari 14 hasil prediksi diperoleh nilai RMSE terkecil untuk ARIMA adalah 2% dan nilai RMSE terkecil untuk LSTM adalah 1%. Hasil penelitian ini menggunakan 7 kombinasi proses transformasi, dapat meningkatkan tingkat akurasi prediksi dari ARIMA dan LSTM. Dimana akurasi mesin pembelajaran LSTM dengan menggunakan data stok Telkom memiliki akurasi lebih tinggi dari ARIMA.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.