Salah satu teknologi yang memainkan peran sentral dalam transformasi teknologi informasi adalah kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), khususnya dalam cabang pembelajaran mendalam (deep learning). Deep learning memungkinkan komputer untuk mengidentifikasi pola dan struktur kompleks dalam data berskala besar tanpa perlu pemrograman eksplisit. Di antara banyak pendekatan dalam deep learning, Recurrent Neural Network (RNN) dan turunannya seperti Long Short-Term Memory (LSTM) telah terbukti sangat efektif dalam menganalisis data deret waktu (time series), di mana informasi masa lalu digunakan untuk memprediksi kondisi masa depan. Teknologi ini menawarkan potensi luar biasa dalam berbagai domain aplikasi, mulai dari prediksi ekonomi makro, demografi, hingga fenomena geofisika. Buku ini disusun sebagai jawaban atas kebutuhan tersebut. Dengan memadukan landasan teori yang kuat dan penjelasan teknis yang aplikatif, pembaca diharapkan dapat memahami bagaimana teknologi prediksi berbasis deep learning dapat diterapkan secara akademik dalam berbagai bidang, serta bagaimana teknologi tersebut dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas, responsif, dan terukur.