Emas merupakan logam mulia yang mudah ditempa, emas biasanya menjadi bahan perhiasan atau harta benda berharga. Selain itu emas menjadi salah satu instrumen investasi yang dapat melindungi nilai kekayaan. Komoditas emas banyak digunakan investor untuk berinvestasi. Dibandingkan investasi lainnya, berinvestasi emas cenderung aman untuk dilakukan karena emas memiliki nilai yang membuat harganya tidak turun drastis dan bisa terus naik. Penelitian ini bertujuan untuk membahas model Long Short-Term Memory (LSTM) dengan optimizer SGD, Adadelta dan Adam. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah Gold Price Prdiction Datasets yang berisikan data harga emas dengan fitur close, open, high, low dan volume yang berasal dari situs Nasdaq.com. Data akan melalui tahapan preprocessing terlebih dahulu sebelum diolah lebih lanjut menjadi suatu model. Indikator yang dipakai dalam penelitian ini adalah units, epoch, learning rate dan optimizer. Hasil terbaik didapatkan model LSTM denga nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 156.534, Mean Squared Error (MSE) 24502.92 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 7.054 dengan hyperparameter units 50, epoch 500, learning rate 0.01 dan menggunakan optimizer Adam. Hasil pengujian membuktikan bahwa semua indikator yang digunakan dalam pengujian memiliki pengaruh terhadap nilai RMSE, MSE dan MAPE.