## Prediksi Harga Emas di Indonesia Menggunakan Gated Recurrent Unit
Clara Tanudy 1 , Teny Handhayani 2 , Janson Hendryli 3 1,2,3 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Tarumanagara
1 clara.535200025@stu.untar.ac.id, 2 tenyh@fti.untar.ac.id * , 3 jansonh@fti.untar.ac.id

## Abstract
The complex fluctuations in gold prices are influenced by various factors, including changes in PT. Aneka Tambang's stock prices and the closing value of the dollar exchange rate. This condition poses challenges in predicting gold price movements. Gold investment is more favored compared to stock investment, making it a popular choice that requires accurate predictive information. Therefore, a predictive system for Indonesian gold prices is developed using the Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithm. The main goal of this system is to provide accurate and reliable information about gold price trends for the next 7 days to the general public, investors, and other relevant parties. The dataset used to train the model consists  of  historical  data  on  gold  closing  prices,  PT.  Aneka  Tambang's  stock  closing  prices,  and  dollar  exchange  rates obtained from the Yahoo Finance website from January 2018 to October 2023. The best model training results were achieved with hyperparameters: 70% training data, 30% testing data, timestep 20, epoch 50, batch size 16, resulting in an R-Squared value of 0.97, MAE of 300.17, and RMSE of 17.33. With the development of this system, it is expected that the general public, investors,  and  relevant  parties  will  receive  accurate  guidance  in  making  timely  gold  investment  decisions,  enhancing understanding, and reducing financial risks.
Keywords: Prediction of Gold Price, Gated Recurrent Unit, Mean Absolute Error, Root Mean Squared Error, Python Django

## Abstrak
Fluktuasi harga emas yang kompleks dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk perubahan harga saham PT. Aneka Tambang dan nilai penutupan kurs dollar. Kondisi menciptakan tantangan dalam meramalkan pergerakan harga emas. Investasi emas juga  lebih  diminati  dibandingkan  investasi  saham,  sehingga  investasi  emas  menjadi  populer  dan  membutuhkan  informasi prediktif yang akurat. Oleh karena itu, dikembangkan sistem prediksi harga emas Indonesia menggunakan model algoritma machine learning yaitu Gated Recurrent Unit (GRU). Tujuan utama dari pengembangan sistem ini adalah untuk memberikan informasi yang akurat dan dapat diandalkan tentang tren harga emas selama periode 7 hari kedepan kepada masyarakat umum, investor,  dan  pihak-pihak  terkait  lainnya.  Dataset  yang  digunakan  untuk  melatih  model  merupakan  data  historis  harga penutupan emas, harga penutupan saham PT. Aneka Tambang dan harga penutupan kurs dollar yang didapatkan dari website Yahoo Finance mulai dari Januari 2018 sampai Oktober 2023. Hasil training model terbaik dengan hyperparameter data training 70%, data testing 30%, timestep 20, epoch 50, batch size 16 dengan nilai R-Squared sebesar 0.97, nilai MAE sebesar 300.17, dan nilai RMSE sebesar 17.33 Dengan dikembangkannya sistem ini, diharapkan masyarakat umum, investor, dan pihak terkait mendapatkan panduan yang akurat dalam membuat keputusan investasi emas yang tepat waktu, meningkatkan pemahaman serta mengurangi resiko finansial.
Kata kunci: Prediksi Harga Emas, Gated Recurrent Unit, Mean Absolute Error, Root Mean Squared Error, Python Django
.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Investasi  didefinisikan  sebagai  penempatan  sejumlah uang  atau  sumber  daya  lain  pada  berbagai  jenis  aset fisik  maupun  aset  finansial  seperti  tanah,  emas, properti,  saham,  dan  lain  sebagainya  dengan  harapan mendapatkan manfaat di masa depan [1]. Menurut riset, investasi  emas  umumnya  dipilih  oleh  masyarakat Indonesia karena memiliki risiko yang cenderung lebih kecil  dibanding  investasi  saham,  seperti  yang diungkapkan  oleh  penelitian  dari  Badan  Strategi Kebijakan Dalam Negeri [2].
Emas, yang dikenal sebagai logam mulia, telah menjadi simbol  kekayaan  dan  kemewahan  selama  berabad- abad.  Teknologi  modern  dalam  penambangan  emas
telah  mengokohkan  posisinya  sebagai  aset  berharga dan  cadangan  mata  uang  di  tingkat  global  dan domestik.  Harganya  yang  relatif  stabil  berfungsi sebagai  perlindungan  dari  krisis  ekonomi  dan geopolitik,  inflasi,  dan  depresiasi  Rupiah.  Pada  awal pandemi  pada  Januari  2020,  harga  emas  berada  di posisi  USD  1.525  per  troy  ounce,  dan  meningkat sebesar  18,68%  menjadi  USD  1.810  pada  akhir  2021 [3]. Untuk memaksimalkan keuntungan pada investasi pada emas, investor perlu membuat keputusan investasi yang  tepat  waktu.  Oleh  karena  itu,  peramalan  harga emas menjadi sangat penting [4].
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  fluktuasi  harga emas  yaitu  perubahan  kurs  dollar,  yang  merupakan
indikator  ekonomi  yang  penting  [5].  Apabila  kurs dollar melemah maka akan mendorong kenaikan harga emas  yang  menyebabkan  para  investor  lebih  memilih membeli emas dan menjual uang dollar dan sebaliknya, dengan tujuan untuk melindungi aset yang dimiliki [6- 7],  Faktor  lainnya  adalah  harga  saham  PT.  Aneka Tambang,  perusahaan  pertambangan  Indonesia  yang terlibat  dalam  berbagai  aspek  termasuk  eksplorasi, penambangan, pengolahan, dan pemasaran bijih nikel, emas,  perak,  bauksit,  dan  batubara  [8].  Pendapatan terbesar PT. Aneka Tambang berasal dari emas, dimana 68% berasal  dari emas, perak, dan logam mulia, 30% dari  forenikel dan bijih nikel, 2% berasal  dari  bauksit dan  batubara  [9].  Volume  penjualan  atau  produksi emas  oleh  PT.  Aneka  Tambang  mempengaruhi  harga emas,  dimana  apabila  volume  penjualan  emas mengalami  kenaikan  atau  penurunan  maka  dapat menyebabkan  fluktuasi  harga  emas  dan  memberikan dampak pada harga saham PT. Aneka Tambang [10].
Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga emas, dengan  mempertimbangkan  harga  saham  PT.  Aneka Tambang  dan  kurs  dollar  sebagai  faktor-faktor  yang mempengaruhi  fluktuasi  harga  emas.  Dataset  untuk penelitian  ini  dapat  diakses  secara  online  melalui YahooFinance. Pada penelitian ini akan menggunakan model Gated  Recurrent  Unit (GRU)  yang  merupakan sebuah  model  dari  perkembangkan  teknologi deep learning jaringan saraf. Gated Recurrent Unit (GRU) memiliki arsitektur yang sederhana sehingga mempercepat  proses  pengolahan  data  [11].  Meskipun memiliki  arsitektur  yang  lebih  sederhana  dibanding model lain seperti Long Short Term Memory (LSTM), GRU  tetap  memberikan  akurasi  peramalan  yang sebanding  dan  akurat.  Model  GRU  juga  mencegah terjadinya overfitting karena memiliki jumlah parameter  yang  lebih  sedikit  daripada  model  LSTM [12].  Akan  tetapi,  model  LSTM  tetap  digunakan oleh untuk  jenis penelitian seperti penelitian yang berjudul Penggunaan Variabel Event  dan Libur Sekolah dalam Memprediksi  Wisatawan  Dengan  Model  LSTM  yang dirancang oleh Candra Rusmana, Kusrini, dan Kusnawi [13]  dan  penelitian  berjudul  Prediksi  Indeks  Harga Produsen  Pertanian  Karet  di  Indonesia  Menggunakan Metode LSTM yang dirancang oleh Rahmad Firdaus, Harun Mukhtar, dan Awaluddin [14].
Model  GRU  juga  telah  banyak  digunakan  untuk berbagai jenis penelitian seperti pemrosesan data, video dan  data timeseries ,  diantaranya  Penerapan  Gated Recurrent Unit untuk Prediksi Zat Pencemar Udara di DKI Jakarta yang dirancang oleh Jasmize Kezia Halim [15], Recurrent Neural Network dengan Gate Recurrent Unit  untuk  Prediksi  Harga  Saham  oleh  Afif  Ilham Caniago,  Wilis  Kaswidjanti,  dan  Juwairiah  [16],  dan Analysis  and  Forecasting  of  Foodstuffs  Prices  in Bandung Using Gated Recurrent Unit yang dirancang oleh  Matthew  Oni,  Manatap  Dolok  Lauro,  Andry Winata,  dan  Teny  Handhayani  [17]. Gated  Recurrent Unit merupakan  adaptasi  dari  jaringan  saraf  rekuren
yang dirancang untuk mengatasi masalah ketergantungan  jangka  panjang,  sehingga  GRU memiliki  kemampuan  untuk  menyimpan  informasi jangka  panjang.  GRU  terdiri  dari  modul  pemrosesan berulang  sama  seperti  Recurrent  Neural  Network (RNN)  [18].  Berdasarkan  salah  satu  hasil  penelitian yang membandingkan model RNN, model LSTM dan model GRU untuk melakukan peramalan harga saham LQ45, terbukti bahwa GRU memiliki akurasi prediksi 47,53% lebih baik dari model lainnya [19].

## 2. Metode Penelitian
2.1. Rancangan
Sistem  yang  dirancang  adalah  sistem  prediksi  harga emas  Indonesia  dengan  menerapkan  metode Gated Recurrent  Unit (GRU).  Sistem  ini  menggunakan data realdate dan  akan  menampilkan  visualisasi  hasil prediksi  dan visualisasi  dari  data aktual. Pengambilan data  secara realdate menggunakan  API  yang  sudah disediakan  oleh  YahooFinance.  Alur  metode  yang digunakan dapat diliat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur metode Gated Recurrent Unit
Pada penelitian ini menggunakan data emas, PT. Aneka Tambang dan kurs dollar yang didapatkan dari Yahoo Finance.  Data  tersebut  akan  diolah  dan  digunakan untuk  model  prediksi.  Terdapat  3  variabel  yang  akan digunakan, 3 variabel tersebut adalah harga close emas, harga close PT. Aneka Tambang dan harga close kurs dollar.  Periode  data  yang  digunakan  mulai  dari  tahun 2018  –  2023.  Data tersebut  akan  dipreprocessing  dan dinormalisasi.  Setelah  melakukan  normalisasi  data tersebut  akan  dibagi  menjadi  80%  data  training  dan
20% data testing. Data training akan digunakan untuk melatih  model  dan  data  testing  untuk  menguji  dan mengevaluasi  kinerja  model.  Hasil  prediksi  yang didapatkan  akan  didenormalisasi  dan  dievaluasi menggunakan  metrik  evaluasi  Mean  Absolute  Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE).
2.2. Algoritma Gated Recurrent Unit (GRU)
Gated Recurrent Unit (GRU) merupakan turunan jenis jaringan saraf yang berulang yang dikenalkan oleh Cho et  al  pada  tahun  2014.  Metode  ini  dapat  memproses data  yang  berurutan  seperti  deret  waktu  (timeseries), ucapan, dan data teks [12].

## Gambar 2. Arsitektur Gated Recurrent Unit
Model Gated Recurrent Unit memiliki arsitektur yang sederhana dan akurasi prediksi yang baik, serta cukup efektif  dalam  mengatasi  masalah  hilangnya  gradien ( vanishing  gradient )  [11].  Arsitektur Gated Recurrent Unit  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Model  GRU  juga memiliki jumlah parameter lebih sedikit dibandingkan model lainnya seperti model Long Short Term Memory (LSTM),  sehingga  mencegah  terjadinya overfitting [12].
Proses yang terjadi pada model Gated Recurrent  Unit (GRU)  yaitu  pertama  menentukan  berapa  banyak informasi  dari timestep sebelumnya  yang  perlu dilupakan  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid .    Proses  ini  terjadi  di reset  gate .  Persamaan reset gate dapat dilihat pada persamaan 1 :
𝑟 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑟 . 𝑋 𝑡 +  𝑈 𝑟 . ℎ (𝑡−1) ) (1)
dengan 𝑟 𝑡 adalah  reset  gate  ke-t,  σ  adalah  fungsi aktivasi  sigmoid, 𝑊 𝑟 adalah  bobot  lapisan  masukan reset  gate, 𝑋 𝑡 adalah  data  masukkan, 𝑈 𝑟 adalah  bobot lapisan  tersembunyi  reset  gate,  dan ℎ (𝑡−1) adalah hidden state dari timestep sebelumnya [20].
Kedua, menentukan dan mengambil informasi dari cell sebelumnya  dan  digabungkan  dengan  data  input dengan  operasi  plus.  Persamaan  update  gate  dapat dilihat pada persamaan 2 :
𝑧 𝑡 =  σ(𝑊 𝑧 . 𝑋 𝑡 +   𝑈 𝑧 . ℎ (𝑡−1) ) (2)
dengan 𝑧 𝑡 adalah  update  gate  ke-t,  σ  adalah  fungsi aktivasi  sigmoid, 𝑊 𝑧 adalah  bobot  lapisan  masukkan update gate, 𝑋 𝑡 adalah data masukkan, 𝑈 𝑧 adalah bobot lapisan  tersembunyi  update  gate,  dan ℎ (𝑡−1) adalah hidden state dari timestep sebelumnya [20].
Ketiga,  menyimpan  informasi  penting  yang  terjadi  di reset  gate  menggunakan  operasi  Hadamard  dan hyperbolic  tangent  (tanh).  Proses  ini  berlangsung  di current  memory  content.  Persamaan  current  memory content dapat dilihat pada persamaan 3:
ℎ′ 𝑡 = tanh (𝑊 ℎ ′ . 𝑋 𝑡 + 𝑟 𝑡 ☉ 𝑈 ℎ ′ . ℎ (𝑡−1) ) (3)
dengan ℎ′ 𝑡 adalah hasil current  memory content ke-t , σ  adalah  fungsi  aktivasi  sigmoid, 𝑟 𝑡 adalah  reset  gate ke-t, 𝑊 ℎ ′ adalah  bobot  lapisan  masukkan  current memory  content, X t adalah  data  masukkan, r t adalah reset  gate  ke-t, U h ′ adalah  bobot  lapisan  tersembunyi current  memory  content,  dan h (t−1) adalah  lapisan tersembunyi dari timestep sebelumnya [20].
Untuk  menentukan  informasi  penting  yang  perlu diambil  dari  current  memory  content,  memerlukan update  gate.  Kemudian  informasi  tersebut  akan diteruskan  ke  cell  berikutnya.  Proses  ini  merupakan proses  final  memory.  Persamaan  final  memory  dapat dilihat pada persamaan 4:
ℎ 𝑡 = 𝑧 𝑡 ☉ ℎ (𝑡−1) +  (1 − 𝑧 𝑡 ) . ℎ′ 𝑡 (4) dengan ℎ 𝑡 adalah  hasil  final  memory  ke-t, 𝑧 𝑡 adalah output  pada  update  gate  ke-t, h (t−1) adalah  lapisan tersembunyi dari timestep sebelumnya,  dan ℎ′ 𝑡 adalah current memory content [20].

## 2.3. Mean Absolute Error (MAE)
Mean Absolute Error (MAE) merupakan metode untuk mengukur  tingkat  keakuratan  model  peramalan  [21]. Semakin kecil nilai MAE, semakin dekat nilai prediksi dengan nilai  observasi. Persamaan MAE  dapat dilihat pada persamaan 5 :
MAE = 1 𝑛 ∑ |𝑓 𝑖 −   𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (5)
dengan 𝑛 adalah jumlah data, 𝑓 𝑖 adalah nilai  prediksi, dan 𝑦 𝑖 adalah nilai aktual [11].
2.4. Root Mean Squared Error (RMSE)
Root Mean Squared Error (RMSE) merupakan metode untuk  mengukur  perbedaan  nilai  prediksi  oleh  model dan nilai yang diamati [23]. Semakin kecil nilai RMSE, semakin  akurat  sebuah  model  melakukan  peramalan. Persamaan RMSE dapat dilihat pada persamaan 6 :
RMSE =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑡 −   Ŷ 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 (6)
dengan 𝑛 adalah  jumlah  data, 𝑌 𝑡 adalah  nilai  yang sebenarnya, dan Ŷ 𝑡 adalah nilai prediksi [24].
2.5. R-Squared (R 2 )
Koefisien  determinasi  atau  R-Squared  merupakan proporsi  dari  varians  dalam  variabel  dependen  yang dapat  diprediksi  dari  variabel  independen  [25]. Koefisien  determinasi  bertujuan  untuk  mengukur seberapa  baik  suatu  model  memprediksi  hasil.  Angka yang dihasilkan dari koefisien determinasi antara 0 dan 1,  dimana  nilai  terendah  adalah  0  dan  nilai  tertinggi adalah  1  [26].  Persamaan  koefisien  determinasi  dapat dilihat pada persamaan 7:
𝑅 2 = 1 − ∑ (𝑋 𝑖 −𝑌 𝑖 ) 2 𝑚 𝑖=1 ∑ (𝑌̅− 𝑌 𝑖 ) 2 𝑚 𝑖=1 (7)
Dimana 𝑚 adalah  jumlah  data, 𝑋 𝑖 adalah  nilai  aktual data, 𝑌 𝑖 adalah  nilai  hasil  prediksi,  dan 𝑌̅ adalah  nilai rata-rata dari 𝑌 𝑖 [25].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pengambilan  data menggunakan API yang disediakan YahooFinance,  rentang  data  yang  digunakan  kurang lebih 5 tahun mulai dari Januari 2018 hingga Oktober 2023.  Data-data  yang  diambil  menggunakan  API tersebut  akan  diubah  formatnya  menjadi  dataframe menggunakan  library  pandas.  Data  yang  digunakan adalah data historis harian harga penutupan emas dapat dilihat pada tabel 1, saham PT. Aneka Tambang dapat dilihat pada tabel 2, dan harga kurs dollar dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel  1. Tampilan Data Close Price (Emas) closePrice date 0 1313.7 01-02-2018 1 1316.2 01-03-2018 2 3 4 … 1461
1462 1463 1464 1465 1319.4 1320.3
1318.6 … 1975.0 1984.1 1987.2 1988.6 2007.7 01-04-2018 01-05-2018 01-08-2018 … 10-24-2023 10-25-2023 10-26-2023 10-27-2023 10-30-2023 Tabel 2. Tampilan Data Close Price (PT. Aneka Tambang) closePrice date 0 635.0 01-01-2018 1 630.0 01-02-2018 2 3 4 … 1444 1445 1446 1447 1448 640.0 655.0 650.0 … 1765.0 1730.0 1730.0 1725.0 1725.0 01-03-2018 01-04-2018 01-07-2018 … 10-23-2023 10-24-2023 10-25-2023 10-26-2023 10-30-2023 Tabel 3. Tampilan Data Close Price (Kurs Dollar) closePrice date 0 13550.0 01-01-2018 1 13496.0 01-02-2018
2
3 4 … 1514
1515 1516
1517 1518
13468.0 13415.0
13427.0 … 15874.0 15868.0 15877.5 15920.0 15865.0 01-03-2018 01-04-2018 01-07-2018 … 10-23-2023 10-24-2023 10-25-2023 10-26-2023 10-30-2023
Proses  preprocessing  data  tersebut  dengan  memfilter baris tanggal yang terdapat pada ketiga frame data yang digunakan.  Setelah  melakukan  proses  preprocessing, data  harga  close  tersebut  akan  dinormalisasi menggunakan MinMaxScaler, dimana teknik ini akan merubah  nilai  menjadi  diantara  0  sampai  dengan  1. Persamaan MinMaxScaler tertera pada persamaan 7.
MinMaxScaler = 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 (7)
Pada  proses  normalisasi  MinMaxScaler,  kolom  harga close  dari  dataframe  akan  diubah  menjadi  array  2D. Kemudian data harga close pada data antam, gold, dan dollar  akan  digabungkan  menjadi  1  dataframe berdasarkan  tanggal.  Pada  saat  menggabungkan  data menjadi  1  dataframe,  tanggal  yang  terdapat  pada dataframe tidak digunakan lagi dan kolom tanggal akan dihapuskan dari dataframe, sehingga data yang terdapat pada dataframe hanya harga close dari antam, gold, dan dollar yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Normalisasi Harga Close Antam, Emas, dan Dollar
closePrice_antam closePrice_gold closePrice 0 0.094767 0.157089 0.085905 1 0.098303 0.159945 0.077398 2 3 4 … 1105 1106 1107 1108 1109 0.103607 0.103607 0.101839 … 0.496110 0.483734 0.483734 0.481966 0.481966 0.163601 0.162687 0.154804 … 0.914087 0.912601 0.922998 0.926539 0.951217 0.061296 0.064942 0.065853 … 0.808358 0.806536 0.809422 0.822333 0.805624
Selanjutnya jumlah data 1109 akan dipisahkan menjadi dua  bagian  yaitu  data  pelatihan  dan  data  pengujian. Data pelatihan dan data pengujian masing-masing akan digabungkan  menjadi  single  numpy  array.  Data pelatihan  akan  dilatih  dengan  model  GRU  dengan learning  rate  =  0.001,  layer  64,  dan  menggunakan optimizer  Adam.  Model  tersebut  akan  dilatih  dengan nilai  timesteps,  epoch,  batch  size  yang  berbeda  serta pembagian  data  pelatihan  dan  data  training  yang berbeda seperti yang tertera pada tabel 5.

## Tabel 5. Inisialisasi Training Data
Data Training (%) Data Testing (%) Timestep Epoch Batch Size
70 80 30 20 10 20 30 40 50 100 50 100 16 32 16 32 16 32 16 32
Pelatihan model pertama dengan data training 70% dan data  testing  30%  dengan  timesteps  =  10,  epoch  =  50, batch size = 16.
Gambar 3. Grafik training loss vs validation loss pelatihan ke-1
Gambar 4. Grafik original data vs training data pelatihan ke-1
Gambar 5. Grafik original data vs testing data pelatihan ke-1
Dari hasil pelatihan model pertama, didapatkan nilai R- Squared  =  0.97,  MAE  =  353.41,  dan  RMSE  =  18.80. Selanjutnya,  pelatihan  model  kedua  dengan  data training 70% dan data testing 30% dengan timesteps = 10, epoch = 50, batch size = 32.
Gambar 6. Grafik training loss vs validation loss pelatihan ke-2
Gambar 7. Grafik original data vs data training pelatihan ke-2
Gambar 8. Grafik original data vs data testing pelatihan ke-2
Dari  hasil pelatihan model  kedua, didapatkan nilai R- Squared  =  0.97,  MAE  =  340.93,  dan  RMSE  =  18.46. Selanjutnya,  pelatihan  model  ketiga  dengan  data training 70% dan data testing 30% dengan timesteps = 20, epoch = 100, batch size = 16.
Gambar 9. Grafik training loss vs validation loss pelatihan ke-3
Gambar 10. Grafik original data vs training data pelatihan ke-3
Gambar 11. Grafik original data vs data testing pelatihan ke-3
Dari  hasil pelatihan model  ketiga, didapatkan nilai  R- Squared  =  0.97,  MAE  =  300.17,  dan  RMSE  =  17.33. Selanjutnya,  pelatihan  model  keempat  dengan  data training 70% dan data testing 30% dengan timesteps = 20, epoch = 100, batch size = 32.
Gambar 12. Grafik training loss vs validation loss pelatihan ke-4
Gambar 13. Grafik original data vs training data pelatihan ke-4
Gambar 14. Grafik original data vs data testing pelatihan ke-4
Dari  hasil  pelatihan  model  keempat,  didapatkan  nilai R-Squared = 0.97, MAE = 329.47, dan RMSE = 18.15. Selanjutnya,  pelatihan  model  kelima  dengan  data training 80% dan data testing 20% dengan timesteps = 30, epoch = 50, batch size = 16.
Gambar 15. Grafik training loss vs validation loss pelatihan ke-5
Gambar 16. Grafik original data vs data training pelatihan ke-5
Gambar 17. Grafik original data vs data testing pelatihan ke-5
Dari hasil pelatihan model kelima, didapatkan nilai R- Squared  =  0.92,  MAE  =  318.13,  dan  RMSE  =  17.84. Selanjutnya,  pelatihan  model  keenam  dengan  data training 80% dan data testing 20% dengan timesteps = 30, epoch = 50, batch size = 32.
Gambar 18. Grafik training loss vs validation loss pelatihan ke-6
Gambar 19. Grafik original data vs data training pelatihan ke-6
Gambar 20. Grafik original data vs data testing pelatihan ke-6
Dari hasil pelatihan model keenam, didapatkan nilai R- Squared  =  0.92,  MAE  =  315.49,  dan  RMSE  =  17.76. Selanjutnya,  pelatihan  model  ketujuh  dengan  data training 80% dan data testing 20% dengan timesteps = 40, epoch = 100, batch size = 16.
Gambar 21. Grafik training loss vs validation loss pelatihan ke-7
Gambar 22. Grafik original data vs data training pelatihan ke-7
Gambar 23. Grafik original data vs data testing pelatihan ke-7
Dari hasil pelatihan model ketujuh, didapatkan nilai R- Squared  =  0.88,  MAE  =  391.24,  dan  RMSE  =  19.78. Selanjutnya,  pelatihan  model  kedelapan  dengan  data training 80% dan data testing 20% dengan timesteps = 40, epoch = 100, batch size = 32.
Gambar 24. Grafik training loss vs validation loss ke-8
Gambar 25. Grafik original data vs data training pelatihan ke-8
Gambar 26. Grafik original data vs data testing pelatihan ke-8
Dari hasil pelatihan model kedelapan, didapatkan nilai R-Squared = 0.91, MAE = 288.36, dan RMSE = 16.98. Berikut ini merupakan tabel hasil pelatihan model yang telah di lakukan.
Tabel 6. Hasil Training Data Data Training (%) Time step Epoch Batch Size R 2
MAE RMSE 70 80 10 20 30 40 50 100 50 100 16 32 16 32 16 32 16
32
0.97 0.97 0.97 0.97 0.92 0.92
0.88 0.91 353.41 340.93 300.17 329.47 318.13 315.49 391.24 288.36 18.80 18.46 17.33 18.15 17.84 17.76 19.78 16.98

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  eksperimen  dapat  disimpulkan bahwa  metode  GRU  berhasil  digunakan  untuk melakukan peramalan harga emas. Hasil pelatihan data terbaik,  yang  pertama  merupakan  pelatihan  dengan parameter data training 70%, timestep 20, epoch 100, dan  batch  size  16  memiliki  performa  yang  terbaik dengan  nilai  R-Squared  sebesar  0.97,  MAE  sebesar 300.17  dan  RMSE  sebesar  17.33  dan  yang  kedua adalah  dengan  parameter  data  training  80%,  timestep 30, epoch 50, dan batch size 16 dengan nilai R-Squared sebesar  0.92,  MAE  sebesar  318.13,  dan  nilai  RMSE 17.84.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  model  dapat digunakan  untuk  mengembangkan  sistem  prediksi harga emas dengan harga saham penutupan PT. Aneka Tambang  dan  harga  penutupan  kurs  dollar  sebagai faktor  yang  mempengaruhi  fluktuasi  harga  emas  dan memperoleh hasil prediksi yang akurat.

## Daftar Rujukan
[1]   E.  Tandelilin,  Manajemen  Investasi,  Malang:  Universitas Terbuka, 2016.
[2]   Badan Strategi Kebijakan Dalam Negeri, “Riset: Masyarakat Indonesia Lebih Suka Investasi Emas Ketimbang Saham,” 12 January 2018. [Online]. Available: https://litbang.kemendagri.go.id/website/riset-masyarakat- indonesia-lebih-suka-investasi-emas-ketimbang-saham/. [Diakses 21 September 2023].
[3]   B. Witjaksono, I. Gunawan, M. M. Damayanti, P. P. Harto, H. Wibowo, E. Suprapto, N. A. H. Maknun dan J. Sutrisno, Investasi Emas BPKH, Jakarta: Badan Pengelola Keuangan Haji, 2022.
[4]   L.  R.  Dewi,  “Peramalan  Harga  Emas  Dunia  Menggunakan Metode  Recurrent  Neural  Network  (RNN),”  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember,  15  August  2020.  [Online]. Available:
https://repository.its.ac.id/78231/2/05211640000025- Undergraduate_Thesis.pdf. [Diakses 21 September 2023].
[5] Y. E. Naura, “Pengaruh Nilai Tukar (Kurs) Dolar dan BI Rate
Terhadap  Harga  Emas  di  Indonesia  Dalam  Perspektif Ekonomi Islam,” Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh, 6 October 2021. [Online]. Available: https://repository.ar- raniry.ac.id/id/eprint/18411/1/Yasya%20Ellya%20Naura,%
20170602002,%20FEBI,%20ES,%20082264933286.pdf. [Diakses 21 September 2023].
[6] Choirunnisa,  “Analisis  Fluktuasi  Harga  Emas  Terhadap Pendapatan  Pegadaian  Syariah  di  Indonesia,”  Universitas Islam  Negeri  Sunan  Ampel  Surabaya,  July  2018.  [Online]. Available: http://digilib.uinsa.ac.id/26288/1/Choirunnisa_G94214163.p df. [Diakses 20 November 2023].
[7] E. Indriani, “Pengaruh Strategi Pemasaran dan Harga Emas Terhadap  Minat  Masyarakat  Dalam  Menggunakan  Produk Tabungan Emas,” Universitas Islam Indonesia, Januari 2022. [Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/38675/1 7423121.pdf?sequence=1. [Diakses 20 November 2023].
[8] L. J. Sinay, F. R. N. Tihurua dan D. L. Rahakbauw, “Analisis Harga Saham PT. Antam Tbk Berdasarkan Harga Emas Dan Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap  Dolar  Menggunakan  Model Autoregressive  Distributed  Lag,” Neliti, vol.  12,  no.  1,  pp. 53-62, 2018.
[9] F. M. Ashyrofi dan R. Panday, “Peramalan Harga Saham PT. Aneka Tambang Tbk Menggunakan Trend Model,” Journal of Time Series Analysis, p. 3, 2021.
[10]   T. Sajekti dan E. M. Syamawati, “Analisis Harga Komoditas dan  Harga  Pokok  Penjualan  Serta  Pengaruhnya  Terhadap Laba Kotor Pada PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk,” Jurnal Indonesia Membangun, vol. 16, no. 1, pp. 2-3, 2017.
[11]   N.  K.  Agusmawati,  F.  Khoiriyah  dan  A.  Tholib,  “Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode LSTM dan GRU,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 11, no. 3, pp.
620-623, 2023.
[12]   J. Chung, C. Gulcehre, K. H. Cho dan Y. Bengio, “Empirical Evaluation ofGated Recurrent Neural Networkson Sequence Modeling,”  Research  Gate,  11  Desember  2014.  [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/269416998_Empir ical_Evaluation_of_Gated_Recurrent_Neural_Networks_on _Sequence_Modeling. [Diakses 29 Agustus 2023].
[13]   C.  Rusmana,  K.  dan  K.  ,  “Penggunaan  Variabel  Event  dan Libur  Sekolah  Dalam  Memprediksi  Wisatawan  Dengan Metode  LSTM,” Jurnal  Fasilkom, vol.  13,  no.  02,  p.  88, 2023.
[14]   R.  Firdaus,  H.  Mukhtar  dan  A.  ,  “Prediksi  Indeks  Harga Produsen  Pertanian  Karet  Di  Indonesia  Menggunakan Metode LSTM,” Jurnal Fasilkom, vol. 13, no. 1, p. 1, 2023.
[15]   J.  K.  Halim,  “Penerapan  Gated  Recurrent  Unit  Untuk Prediksi Zat Pencemar Udara,” Skripsi, vol. 10, no. 2, pp. 1- 36, 2022.
[16]   A.  I.  Caniago,  W.  Kaswidjanti  dan  J.  ,  “Recurrent  Neural Netwok  dengan  Gate  Recurrent  Unit  untuk  Prediksi  Harga Saham,” Telematika  :  Jurnal  Informatika  dan  Teknologi Informasi, vol. 18, no. 3, p. 345, 2021.
[17]   M.  Oni,  M.  D.  Lauro,  A.  Winata  dan  T.  Handhayani, “Analysis And Forecasting of Foodstuffs Prices in Bandung Using Gated Recurrent Unit,” Jurnal Esensi Infokom, vol. 7, no. 2, p. 15, 2023.
[18]   Z.  Lukman,  S.  Sumpeno  dan M.  Hariadi,  “Analisis  Kinerja LSTM dan GRU sebagai Model Generatif untuk Tari Remo,”
Research Gate, vol. 8, no. 2, pp. 142-150, 2019.
[19]   A.  Nilsen,  “Perbandingan  Model  RNN,  Model  LSTM,  dan
Model  GRU  dalam  Memprediksi  Harga  Saham-Saham LQ45,” Jurnal Statistika dan Aplikasinya, vol. 6, no. 1, pp. 138-142, 2022.
[20]   S.  Kostadinov,  “Understanding  GRU  Networks,”  Toward Data  Science,  16  Desember  2017.  [Online].  Available: https://towardsdatascience.com/understanding-gru- networks-2ef37df6c9be. [Diakses Agustus 30 2023].
[21]   P. Subagyo, Forecasting: Konsep dan Aplikasi, Yogyakarta: Universitas Gajah Mada, 1989.
[22]   A. A. Suryanto dan A. Muqtadir, “Penerapan Metode Mean Absolute  Error  (MAE)  Dalam  Algoritma  Regresi  Linear Untuk Prediksi Produksi Padi,” Jurnal , vol. 11, no. 1, p. 79, 1 Februari 2019.
[23]   A.  Fikri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengetahui Tingkat Kekuatan Beton Yang Dihasilkan Dengan Metodde Estimasi Menggunakan Linear Regression,” UDiNus, pp. 4- 5, 2013.
[24]   E.  Pudjianto,  P.  dan  C.  Supriyanto,  “Prediksi  Harga Komoditas  Emas  dan  Batubara  di  Pasar  Dunia  Dengan
Algoritma  Support  Vector  Machine,” Jurnal  Teknologi Informasi, vol. 11, no. 1, p. 18, 2015.
[25]   D. Chicco, M. J. Warrens dan G. Jurman, “The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE,  MAPE,  MSE  and  RMSE  in  regression  analysis evaluation,” National Library of Medicine, 2021 July 2021. [Online]. Available: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8279135/.
[Diakses 20 November 2023].
[26]   S. Turney, “Coefficient of Determination (R²) | Calculation &  Interpretation,”  Scribbr,  22  April  2022.  [Online]. Available:  https://www.scribbr.com/statistics/coefficient-of- determination/#:~:text=The%20coefficient%20of%20deter mination%20(R%C2%B2)%20is%20a%20number%20betw een%200,predicted%20by%20the%20statistical%20model.. [Diakses 20 November 2023].