dengan menggunakan Neural Network (NN), khususnya Recurrent Neural Network
(RNN). Keunggulan RNN mempunyai recurrent layer/ feedback loop sehingga RNN
lebih bagus untuk menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan data time series.
Sedangkan Wavelet merupakan metode alternatif untuk analisis time series.
Keunggulan dari analisis Wavelet adalah mampu menganalisis data menjadi
komponen yang memiliki frekuensi berbeda melalui translasi (pergeseran) dan
dilatasi (penskalaan) dengan cara mendekomposisikan data. Sehingga wavelet mampu
menyederhanakan dan mengurangi noise tanpa memperlihatkan penurunan mutu data.
Peran dari wavelet pada prediksi data time series yaitu untuk mendekomposisi data
sebelum diinputkan pada RNN, setelah proses RNN data direkonstruksi untuk