Prediksi Harga Emas Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda Dan Support Vector Machine (SVM)
DOI:
https://doi.org/10.26418/justin.v12i2.73386Keywords:
Prediksi emas, Regresi Linier Berganda, Suppport Vector Machine, PerbandinganAbstract
Emas merupakan komoditas krusial dalam ekonomi global dan investasi yang populer. Harganya dipengaruhi oleh beragam faktor termasuk permintaan pasar, stabilitas ekonomi, inflasi, dan pergerakan mata uang, menjadikannya pelindung nilai dalam ketidakpastian ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga emas dengan menggunakan metode Regresi Linear Berganda dan Support Vector Machine (SVM) serta membandingkan akurasinya. Regresi linear adalah alat analisis data yang cepat, sementara SVM adalah algoritma yang menggabungkan konsep komputasi yang ada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keduanya mampu memprediksi harga emas dengan akurasi tinggi, di mana Regresi Linear Berganda mencapai akurasi sebesar 99,72% dan SVM sebesar 98,07%. Dalam penelitian ini, Regresi Linear Berganda unggul berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
References
D. P. Sugumonrong, A. Handinata, and A. Tehja, “Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Model Algoritma Chen,†2019.
M. Riduan, I. Hariwijaya, M. T. Furqon, and C. Dewi, “Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Metode Average-Based Fuzzy Time Series,†2020. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
N. A. Izati, B. Warsito, and T. Widiharih, “Prediksi Harga Emas Menggunakan Feed Forward Neural Network Dengan Metode Extreme Learning Machine,†vol. 8, no. 2, pp. 171–183, 2019, [Online]. Available: http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian
D. A. Santoso, “Pemodelan Arima Untuk Peramalan Harga Emasâ€.
A. A. Kurniasi, M. A. Saptari, and V. Ilhadi, “Aplikasi Peramalan Harga Saham Perusahaan Lq45 Dengan Menggunakan Metode Arimaâ€.
S. Kasus Bank BCA and R. Sunardi Oetama, “Prediksi Harga Saham Perusahaan Perbankan Menggunakan Regresi Linear,†ULTIMATICS, vol. XI, no. 1, 2019, [Online]. Available: www.idx.co.id.
D. Anbiya, “Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Metode Regresi Linear,†2015.
M. Azzahra, B. Darma Setiawan, and P. P. Adikara, “Optimasi Parameter Support Vector Regression Dengan Algoritme Genetika Untuk Prediksi Harga Emas,†2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
A. Rahmi, W. Firdaus Mahmudy, and B. Darma Setiawan, “Prediksi Harga Saham Berdasarkan Data Historis Menggunakan Model Regresi Yang Dibangun Dengan Algoritma Genetika.â€
S. Edy Handoyo, T. Herawati Rahardjo, A. Hindardjo, and D. tetap Jurusan Manajemen, “Akurasi Prediksi Harga Saham Antm Menggunakan Metode Regresi Linier Ganda Versus Arima.â€
Des Suryani, Mutia Fadhilla, and Ause Labellapansa, “Indonesian Crude Oil Price (ICP) Prediction Using Multiple Linear Regression Algorithm,†Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 6, no. 6, pp. 1057–1063, Dec. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i6.4590.
AZZAHRA MUBARIKAH, “Skripsi Klasifikasi Spam Pada Email Menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) Dan Support Vector Machine (SVM),†2021.
“Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Regression (Svr)â€.
I. Puadi, R. Kurniawan, F. Syafria, F. Lestari, U. H. Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl Soebrantas, and P. Riau, “A Web-Based Bitcoin Currency Price Forecasting System Using Multiple Linear Regression Algorithm,†2021.
N. Dwi and S. B. Pengembangan, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine untuk Prediksi Harga Emas.â€
Downloads
Additional Files
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
The author owns the copyright in his paper and agrees to publish his paper to JUSTIN by giving the rights to the first publication of his paper which is simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution License, namely the Similar International 4.0 license (CC BY-NC-SA 4.0).
This is a human-readable summary of (and not a substitute for) the license. Disclaimer.
You are free to:Share "” copy and redistribute the material in any medium or format
Adapt "” remix, transform, and build upon the material
The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
Attribution "” You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
NonCommercial "” You may not use the material for commercial purposes.
ShareAlike "” If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
No additional restrictions "” You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.
