## ANALISIS PREDIKSI FLUKTUASI HARGA EMAS DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO

## Shabrina Husna Batubara, Ichwanul Muslim Karo Karo
Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Kenangan Baru, Kec. Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara 20221 , Indonesia shabrinahusna1@gmail.com

## ABSTRAK
Harga emas cenderung meningkat seiring berjalannya waktu meskipun dibutuhkan waktu yang cukup lama untuk mencapai kenaikan yang cukup besar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis harga emas di Indonesia  dengan  menggunakan  metode  Monte  Carlo.  Fluktuasi  harga  emas  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor seperti inflasi, tekanan global, hukum penawaran dan permintaan, serta kebijakan moneter. Metode Monte Carlo digunakan  untuk  memprediksi  harga  emas  di  masa  depan  dengan  melihat  data  historis  berupa  angka, menggunakan distribusi probabilitas dan kumulatif serta angka acak untuk simulasi. Hasil simulasi menunjukkan harga emas cenderung mengalami kenaikan pada bulan Juli dengan akurasi 95,11% dan penurunan pada bulan Februari  dengan  akurasi  91,89%.  Akurasi  prediksi  rata-rata  adalah  91,50%.  Simulasi  ini  menunjukkan  bahwa metode Monte Carlo efektif dalam memprediksi pergerakan harga emas dengan rata-rata akurasi yang tinggi yaitu 94,18% pada tahun 2021, 96,41% pada tahun 2022, dan 91,50% pada tahun 2023. Penelitian Disimpulkan di sini bahwa  metode  Monte  Carlo  dapat  digunakan  sebagai  alat  yang  berguna  bagi  investor  dan  pelaku  pasar  untuk membuat keputusan investasi yang akurat berdasarkan data. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode Monte Carlo dapat digunakan sebagai alat yang berguna bagi investor untuk mengambil keputusan investasi berdasarkan data yang akurat.
Kata kunci :  Emas, Fluktuasi, Monte Carlo, Prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Emas  merupakan  salah  satu  logam  tertua  yang telah digunakan sebagai alat tukar sejak zaman kuno. Selain  sebagai  alat  tukar,  emas  juga  menjadi  simbol status  ekonomi  dan  sosial  dalam  masyarakat.  Meski pergerakan  harga  emas  cenderung  lambat,  namun risiko  berinvestasi  emas  sangat  kecil.  Selain  itu, investasi  emas  merupakan  salah  satu  investasi  yang paling  likuid,  artinya  mudah  diubah  menjadi  uang tunai dibandingkan investasi lainnya [1].
Investasi  emas  menjadi  pilihan  populer  karena emas  dianggap  sebagai  penyimpan  nilai  yang  tahan terhadap inflasi dan deflasi. Menurut Fatwa DSN-MUI No.  77/DSN-MUI/V/2010,  jual  beli  emas  secara  non tunai  diperbolehkan  (mubah),  baik  melalui  jual  beli biasa  maupun  jual  beli  murabahah.  Majelis  Ulama Indonesia  (MUI)  menyatakan  investasi  emas  secara non  tunai,  termasuk  melalui  jual  beli  murabahah, diperbolehkan  selama  emas  bukan  alat  tukar  resmi. Investasi  emas  dinilai  menguntungkan  karena harganya cenderung naik dari tahun ke tahun. Namun dalam rangka jual beli emas secara kredit, ada syarat- syarat tertentu yang harus dipenuhi, seperti harga jual yang  tetap  selama  jangka  waktu  perjanjian  dan  emas tidak dapat dijadikan jaminan [2].
Fluktuasi  harga  emas  dipengaruhi  oleh  banyak faktor, termasuk  harga  emas  di  pasar  global  maupun harga  emas  di  Indonesia.  Naik  turunnya  harga  emas disebut  juga  dengan  volatilitas  harga  emas.  Secara umum, harga emas di Indonesia cenderung meningkat seiring  waktu  dan  penurunan  harga  emas  dapat berdampak pada penentuan nilai pinjaman yang akan
diberikan kepada masyarakat dengan harga emas dapat menjadi  salah  satu  pertimbangan  dalam  menetapkan nilai agunan [3].
Nilai  emas  biasanya  mengalami  peningkatan seiring  berjalannya  waktu  meskipun  memerlukan waktu  yang  cukup  lama  untuk  menghasilkan keuntungan  yang  signifikan.  Kenaikan  harga  emas seringkali  terkait  dengan  peristiwa  inflasi,  yang merupakan  suatu  proses  kenaikan  harga  dan  terjadi secara  terus  menerus.  Inflasi  juga  dapat  dipahami sebagai suatu proses penurunan nilai suatu mata uang. Emas  yang  didapat  saat  ini  kemungkinan  akan memiliki nilai yang berbeda di masa depan [1].
Salah satu tantangan yang mungkin dihadapi oleh nasabah  dalam  berinvestasi  emas  adalah  fluktuasi harga  emas.  Meskipun  harga  emas  cenderung meningkat, tidak dapat dipungkiri  bahwa harga emas dapat berubah secara signifikan dalam waktu singkat, karena  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  naik turunnya  harga  emas  dan  sering  kali  sulit  untuk diprediksi. Hal ini didukung oleh data dari bursa logam mulia  yang  menunjukkan  bahwa  tahun  2023 mencatatkan harga emas yang lebih tinggi dibandingkan dengan periode 2015 hingga 2019 [4].
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya,  maka  perlu  dilakukan  simulasi  untuk memprediksi  harga  emas  di  Indonesia.  Salah  satu pendekatan  yang  dapat  digunakan  adalah  metode simulasi  Monte  Carlo.  Monte  Carlo  adalah  metode analisis  numerik  yang  memanfaatkan  sampel  nomor acak.  Metode  ini  mampu  menentukan  ketidakpastian
jangka panjang, dan sangat penting untuk menjelaskan ketidakpastian tersebut [5].
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka permasalahan  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini adalah:  “Bagaimana  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  perkiraan  harga  emas  di  masa  depan dan  bagaimana  merancang  perhitungan  perkiraan harga  emas  di  masa  depan  dengan  menggunakan metode  Monte  Carlo?”  Tujuan  penelitian  ini  adalah: (1)  Memahami  permasalahan  terkait  prediksi  harga emas  di  masa  depan;  (2)  Merancang  perhitungan prediksi  harga  emas  tahun  2024  yang  akurat  dengan menggunakan  metode  Monte  Carlo  sehingga  dapat digunakan sebagai solusi permasalahan yang ada.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Emas
Emas  mempunyai  sifat  langka  dan  unik  karena terbentuk  melalui  proses  panjang  yang  melibatkan konsentrasi  atau  aktivitas  magmatik  di  permukaan bumi. Emas juga mempunyai ciri-ciri mudah dibentuk, lembut  dan  tahan  terhadap  korosi  sehingga  sering digunakan untuk perhiasan atau hiasan lainnya. Emas telah  digunakan  sebagai  alat  transaksi  sejak  sebelum masehi. Saat ini emas juga menjadi instrumen investasi penting dan menjadi salah satu sumber devisa negara terbesar. Berikut ini beberapa keunggulan emas [6]: a. Tidak terlibat sistem riba, mirip uang kertas.
b. Jumlahnya  terbatas  dan  termasuk  dalam  kategori barang  pertambangan  yang  terbentuk  melalui proses  alam,  sehingga  manusia  hanya  dapat memeliharanya; selain itu penambangannya sangat sulit dan beresiko tinggi.
c. Emas  mempunyai  kemampuan  dalam  menjaga daya  beli,  artinya  emas  mampu  mengimbangi inflasi yang mempengaruhi kenaikan harga barang dan jasa.

## 2.2. Fluktuasi
Fluktuasi adalah keadaan ketika harga emas naik atau turun. Dalam Bahasa, fluktuasi merupakan tanda perubahan  harga  yang  disebabkan  oleh  permintaan (supply)  dan  penawaran  (demand).  Dalam  istilah, fluktuasi juga sering disebut dengan guncangan harga, yang biasanya disebabkan oleh perang [7].

## 2.3. Faktor Fluktuasi Harga Emas
Fluktuasi harga emas dipengaruhi oleh berbagai faktor. Salah satunya adalah  inflasi. Hal  ini  mengacu pada  kecenderungan  umum  dan  berkelanjutan terhadap kenaikan harga dari waktu ke waktu. Selain itu,  ketidakpastian  global  seperti  kondisi  politik  dan ekonomi, krisis, resesi, dan pandemi juga berdampak. Hukum penawaran dan permintaan juga berlaku pada emas.  Ketika  permintaan  melebihi  pasokan,  harga logam  mulia  ini  meningkat.  Kebijakan  moneter Federal Reserve AS  juga  mempengaruhi  harga emas. Ketika  suku  bunga  diturunkan,  harga  emas  biasanya naik.  Terakhir,  karena  harga  emas  internasional ditranslasikan dari dolar AS ke mata uang lokal, maka
nilai tukar dolar AS terhadap mata uang lokal seperti Rupiah juga menentukan harga emas dalam negeri [7].

## 2.4. Monte Carlo
Metode  Monte  Carlo  merupakan  teknik  analisis numerik  yang  menggunakan  eksperimental  random sampling.  Salah  satu  model  simulasi  yang  banyak digunakan  dalam  pengendalian  persediaan  adalah simulasi Monte Carlo. Model ini merupakan salah satu bentuk  simulasi  probabilistik  dimana  penyelesaian suatu  masalah  diperoleh  melalui  penggunaan  proses pengacakan [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Monte Carlo untuk  menganalisis  prediksi  fluktuasi  harga  emas  di Indonesia. Terdapat tujuh tahapan pada penelitian ini yang dapat diuraikan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan penelitian
Adapun tahapan-tahapan penelitian dari Gambar 1 diatas dapat dijelaskan sebagai berikut [9]:
1. Identifikasi  data  dengan  mengelompokkan  data dan menentukan frekuensinya.
2. Menghitung Distribusi Probabilitas Perhitungan distribusi probabilitas
menggambarkan peluang dari  sejumlah  variabel sebagai representasi frekuensi. Distribusi probabilitas  ini  diperoleh  dari  data  harga  emas bulanan  di  Indonesia  [10].  Untuk  melakukan perhitungan distribusi probabilitas, harus menggunakan rumus-rumus yang sudah ditentukan.
3. Menghitung Distribusi Kumulatif Perhitungan distribusi kumulatif dihitung dengan cara  penjumlahan  dari  nilai-nilai distribusi probabilitas  sebelumnya,  kecuali  probabilitas aslinya,  karena nilai  probabilitas yang  pertama adalah nilainya sendiri [11]. Distribusi kumulatif
ini digunakan sebagai dasar untuk mengelompokkan  rentang  interval  dan  bilangan acak.
4. Menentukan Interval Bilangan Acak Penentuan  Interval  Bilangan  Acak berdasarkan nilai  distribusi  probabilitas  dan  distribusi kumulatif  yang  telah  diperoleh  pada  tahap sebelumnya  [12].  Menentukan  interval  bilangan acak  ini  digunakan  oleh setiap  variabel  yang digunakan  untuk  menghasilkan  perbandingan interval yang ditentukan.
5. Membangkitkan Bilangan Acak Menghasilkan bilangan acak ( Generating Random  Numbers ). dalam proses pembangkitan bilangan  acak,  digunakan  metode Mixed
Congruential  Method ,  yang  menerapkan  rumus matematis tertentu untuk menghasilkan
rangkaian yang menyerupai bilangan acak , yang terdiri dari parameter x, Li, y, dan mod, dengan nilai-nilai  yang sudah ditetapkan secara  mandiri sebelumnya [13] . Dalam penelitian ini, 12 nomor acak yang digunakan.
6. Simulasi Monte Carlo Melakukan simulasi Monte Carlo untuk menganalisis  prediksi  fluktuasi  harga  emas  di Indonesia. Dengan mengikuti langkah dan proses simulasi Monte Carlo, dapat memperkirakan perubahan harga emas di Indonesia,  dan  kemudian  menyajikan  hasil simulasi untuk prediksi tahun depan yaitu tahun 2024.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data harga emas di Indonesia yang diambil dari platform https://harga-emas.org/grafik/, digunakan untuk menganalisis prediksi fluktuasi harga emas dari tahun 2020 – 2023. Tahapan-tahapan yang diperlukan untuk memperoleh hasil simulasi, meliputi:

## 4.1. Pengelompokkan Data
Data  yang  digunakan  untuk  analisis  fluktuasi harga emas di Indonesia adalah data jumlah rata-rata harga emas setiap bulan mulai dari tahun 2020, 2021, 2022, 2023 yang diuraikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Pengelompokkan data dan frekuensi Bulan 2020 2021 2022 2023 Januari 773482.76  958741.94 938774.19 1032451.7 Februari  786310.34  936357.14 952464.29 1021678.6 Maret 855741.933 924032.26 996322.58 1059225.8 April 937066.67  928066.67  991700  1067768.2 Mei 916354.83  942129.03 977935.48 1057645.6 Juni 899233.33  942733.33 989466.67 1056867.1 Juli 957741.93  945225.8  971677.42 1056867.1 Agustus 1035000 941838.7  979161.29 1066032.7 September 1018733.33 939066.67 942466.67 1071267.1 Oktober  1006724.14  939000  943774.19 1087548.6
November  979166.66 939000  967866.67 1104533.6 Desember  961677.41 939000  1005225.8 1121419.9
Tabel  1.  merupakan  pengelompokkan  data jumlah  rata-rata  harga  emas  per  1  gram  di  Indonesia dalam  Rupiah  berdasarkan  setiap  bulan  dari  bulan Januari  –  Desember  dan  dari  tahun  2020  -  2023. Kemudian  data  tersebut  digunakan  untuk  analisis fluktuasi  harga  emas  menggunakan  metode  Monte Carlo.

## 4.2. Perhitungan Distribusi Probabilitas
Untuk menghitung distribusi probabilitas digunakan rumus seperti pada persamaan 1 yaitu:
𝑃𝑏(𝑖) = 𝑓 𝑘 𝑛 (1)
Adapun keterangan pada persamaan 1 sebagai berikut: 𝑃𝑏(𝑖) = Distribusi Probabilitas; 𝑓 𝑘 = Frekuensi; 𝑛 = Jumlah frekuensi.

## Tabel 2. Menghitung distribusi probabilitas
Bulan 2020 Distribusi Probabilitas Januari 773482.76 0.0695126 Februari 786310.34 0.0706654 Maret 855741.933 0.0769052 April 937066.67 0.0842138 Mei 916354.83 0.0823524 Juni 899233.33 0.0808137 Juli 957741.93 0.0860719 Agustus 1035000 0.093015 September 1018733.33 0.0915532 Oktober 1006724.14 0.0904739 November 979166.66 0.0879973 Desember 961677.41 0.0864256 Jumlah 11127233.3 1
Tabel  2.  menampilkan  hasil  perhitungan  angka distribusi  probabilitas  untuk  tahun  2020  berdasarkan rata rata harga emas setiap bulan di Indonesia, dengan perhitungan  menggunakan  persamaan  1  sebagai berikut:
DP 1 = 773482.76 / 11127233.3 = 0.0695126 DP 2 = 786310.34 / 11127233.3 = 0.0706654 DP 3 = 855741.933 / 11127233.3 = 0.0769052 DP 4 = 937066.67 / 11127233.3 = 0.0842138 DP 5 = 916354.83 / 11127233.3 = 0.0823524 DP 6 = 899233.33 / 11127233.3 = 0.0808137 DP 7 = 957741.93 / 11127233.3 = 0.0860719 DP 8 = 1035000 / 11127233.3 = 0.093015 DP 9 = 1018733.33 / 11127233.3 = 0.0915532 DP 10 = 1006724.14 / 11127233.3 = 0.0904739 DP 11 = 979166.66 / 11127233.3 = 0.0879973 DP 12 = 961677.41 / 11127233.3 = 0.0864256

## 4.3. Perhitungan Distribusi Kumulatif
Perhitungan  nilai  kumulatif  bulan  Januari  sama dengan  nilai  distribusi  probabilitas  bulan  Januari. Untuk  menghitung  nilai  distribusi  kumulatif  bulan Februari  diperoleh  dengan  menjumlahkan  nilai distribusi  kumulatif  bulan  Januari  dengan  nilai distribusi  probabilitas  bulan  Februari.  Selanjutnya untuk  menghitung  nilai  distribusi  kumulatif  bulan
Maret diperoleh dengan menjumlahkan nilai distribusi kumulatif  bulan  Februari  dengan  nilai  distribusi probabilitas bulan Maret.
Jadi,  secara  ringkas,  distribusi  kumulatif  bulan berikutnya  dihitung  dengan  menambahkan  nilai probabilitas  distribusi  kumulatif  bulan  sebelumnya dengan nilai probabilitas distribusi bulan ini. Proses ini dilakukan  secara  berurutan  hingga  diperoleh  nilai sebaran  kumulatif  setiap  bulannya,  dan  hasilnya disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Menghitung distribusi kumulatif
Bulan 2020 Probabilitas (DP) Distribusi Kumulatif (DK) Januari 773482.76 0.0695126 0.0695126 Februari 786310.34 0.0706654 0.140178 Maret 855741.933 0.0769052 0.2170832 April 937066.67 0.0842138 0.301297 Mei 916354.83 0.0823524 0.3836494 Juni 899233.33 0.0808137 0.4644632 Juli 957741.93 0.0860719 0.550535 Agustus 1035000 0.093015 0.6435501 September  1018733.33 0.0915532 0.7351032 Oktober 1006724.14 0.0904739 0.8255771 November 979166.66 0.0879973 0.9135744 Desember 961677.41 0.0864256 1 Jumlah 11127233.3 1
Tabel  3.  merupakan  hasil  dari  perhitungan  nilai distribusi  kumulatif  untuk  tahun  2020  pada  fluktuasi harga emas di Indonesia, dengan perhitungan sebagai berikut:
DK 1 = 0.0695126 DK 2 = 0.0695126 + 0.0706654 = 0.140178 DK 3 = 0.140178 + 0.0769052 = 0.2170832 DK 4 = 0.2170832 + 0.0842138 = 0.301297 DK 5 = 0.301297 + 0.0823524 = 0.3836494 DK 6 = 0.3836494 + 0.0808137 = 0.4644632 DK 7 = 0.4644632 + 0.0860719 = 0.550535 DK 8 = 0.550535 + 0.093015 = 0.6435501 DK 9 = 0.6435501 + 0.0915532 = 0.7351032 DK 10 = 0.7351032 + 0.0904739 = 0.8255771 DK 11 = 0.8255771 + 0.0879973 = 0.9135744 DK 12 = 0.9135744 + 0.0864256 = 1

## 4.4. Menentukan Interval Bilangan Acak
Interval  bilangan  acak  dihasilkan  dari  nilai distribusi kumulatif pada Tabel 3. Interval ini berperan penting dalam memisahkan dan memetakan variabel- variabel yang terlibat, dan menjadi acuan dalam proses simulasi  menggunakan  bilangan  acak.  Dengan  kata lain,  interval  bilangan  acak  memanfaatkan  distribusi data kumulatif untuk membagi rentang bilangan acak menjadi  segmen-segmen  yang  mewakili  variabel terkait.  Hal  ini  memudahkan  untuk  melakukan simulasi  berdasarkan  angka  acak  yang  dihasilkan. Hasil dari menentukan interval bilangan acak disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Menentukan interval bilangan acak Bulan 2020 DP DK IAA Januari 773482.76 0.0695 0.0695 0-6 Februari 786310.34 0.0707 0.1402 7-14 Maret 855741.933 0.0769 0.2171 15-21 April 937066.67 0.0842 0.3013 22-30 Mei 916354.83 0.0824 0.3836 31-38 Juni 899233.33 0.0808 0.4645 39-46 Juli 957741.93 0.0861 0.5505 47-55 Agustus 1035000 0.0930 0.6436 56-64 September  1018733.33 0.0916 0.7351 65-73 Oktober 1006724.14 0.0905 0.8256 74-82 November  979166.66 0.0880 0.9136 83-91 Desember  961677.41 0.0864 1 92-100 Jumlah 11127233.3 1
Tabel  4.  menyajikan  penentuan  dari  interval angka  acak,  Dimana  dengan  keterangan  sebagai berikut :
DP = Distribusi Probabilitas ; DK = Distribusi Kumulatif ; IAA = Interval Angka Acak.

## 4.5. Membangkitkan Bilangan Acak
Fungsi  pembangkitan  angka  acak  digunakan untuk memprediksi fluktuasi harga emas di Indonesia dengan  memeriksa  harga  emas  tertinggi  dari  hasil simulasi. Untuk menghasilkan bilangan acak digunakan  metode Mixed  Congruential  Method yang membutuhkan  4  parameter  yang  nilainya  harus ditentukan sebelumnya, yaitu parameter x, y, m dan Li. Pada  langkah  ini parameter-parameter tersebut diatur ke  nilai  x=8,  y=9,  m=100  dan  Li=11.  Hasil  dari membangkitkan bilangan acak pada tahap ini disajikan pada  Tabel  5.  Adapun  pendekatan  dari  Mixed Congruential Method yaitu seperti persamaan 2 :
𝐿 𝑖+1 = (𝑥 . 𝐿 𝑖 + 𝑦) 𝑚𝑜𝑑 𝑚 (2)
Adapun keterangan pada persamaan 2 sebagai berikut: 𝑥 = konstanta perkalian, dimana 𝑥 < m ; 𝑦 = konstanta pergeseran, dimana 𝑦 < m ; 𝑚 = konstanta modulus, dimana 𝑚 > 0  ; 𝐿 𝑖 = bilangan awal, dimana bilangan bulat ≥ 0,
𝐿 0 <m.
Tabel 5. Membangkitkan bilangan acak
x Li y m (x . Li + y) Li+1 = (x . Li + y) mod m 8 5 9  100 49 49 8 49 9  100 401 1 8 1 9  100 17 17 8 17 9  100 145 45 8 45 9  100 369 69 8 69 9  100 561 61 8 61 9  100 497 97 8 97 9  100 785 85 8 85 9  100 689 89 8 89 9  100 721 21 8 21 9  100 177 77 8 77 9  100 625 25
Tabel 5.  merupakan  hasil  bilangan acak dengan perhitungan  menggunakan  persamaan  2  sebagai berikut:
L 0+1 = (8 . 5 + 9) mod 100 = 49 L 1+1 = (8 . 49 + 9) mod 100 = 1 L 2+1 = (8 . 1 + 9) mod 100 = 17 L 3+1 = (8 . 17 + 9) mod 100 = 45
L 4+1 = (8 . 45 + 9) mod 100 = 69 L 5+1 = (8 . 69 + 9) mod 100 = 61 L 6+1 = (8 . 61 + 9) mod 100 = 97 L 7+1 = (8 . 91 + 9) mod 100 = 85 L 8+1 = (8 . 85 + 9) mod 100 = 89 L 9+1 = (8 . 89 + 9) mod 100 = 21 L 10+1 = (8 . 21 + 9) mod 100 = 77 L 11+1 = (8 . 77 + 9) mod 100 = 25

## 4.6. Simulasi dan Prediksi
Simulasi  dan  prediksi  adalah  tahap  akhir  dalam melakukan  simulasi  dengan  menggunakan  bilangan acak  yang sudah didapatkan pada Tabel  5. Hasil  dari simulasi dan prediksi tahun 2021 disajikan pada tabel 6.
Tabel 6. Simulasi dan prediksi tahun 2021 Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Data Real Akurasi Januari 49 957741.9 958741.9 99.90 Februari 1 773482.8 936357.1 82.61 Maret 17 855741.9 924032.3 92.61 April 45 899233.3 928066.7 96.89 Mei 69 1018733 942129 92.48 Juni 61 1035000 942733.3 91.09 Juli 97 961677.4 945225.8 98.29 Agustus 85 979166.7 941838.7 96.19 September 89 979166.7 939066.7 95.90 Oktober 21 855741.9 939000 91.13 November 77 1006724 939000 93.27 Desember 25 937066.7 939000 99.79 Rata-rata 94.18
Tabel 6. merupakan hasil simulasi untuk prediksi fluktuasi  harga  emas  pada  tahun  2021  dengan menggunakan  data  tahun  2020.  Dari  hasil  simulasi tersebut  diketahui  naiknya  harga  emas  terjadi  pada bulan Agustus dan September dengan tingkat akurasi 96.18% dan 95.90%. Dari hasil simulasi tersebut juga diketahui  turunnya  harga  emas  terjadi  pada  bulan Maret  dan  Oktober  dengan  akurasi  92.61%  dan 91.13%  dengan  tingkat  akurasi  rata-rata  keseluruhan yaitu  94.18%.  Selanjutnya  melakukan  prediksi fluktuasi harga emas pada  tahun 2022 disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Simulasi dan prediksi tahun 2022 Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Data Real Akurasi Januari 49 942733.3  938774.2 99.58 Februari 1 958741.9  952464.3 99.35 Maret 17 924032.3  996322.6 92.74 April 45 942733.3 991700 95.06 Mei 69 939066.7  977935.5 96.03 Juni 61 941838.7  989466.7 95.19 Juli 97 939000 971677.4 96.64
Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Data Real Akurasi Agustus 85 939000 979161.3 95.90 September 89 939000 942466.7 99.63 Oktober 21 924032.3  943774.2 97.91 November 77 939000 967866.7 97.02 Desember 25 924032.3  1005226 91.92 Rata-rata 96.41
Tabel 7. merupakan hasil simulasi untuk prediksi fluktuasi  harga  emas  pada  tahun  2022.  Dari  hasil simulasi tersebut diketahui naiknya harga emas terjadi pada  bulan  Februari  dengan  tingkat  akurasi  99.35% dan  turunnya  harga  emas  terjadi  pada  bulan  Maret, Oktober,  dan  Desember  dengan  tingkat  akurasi 92.74%,  97.91%,  dan  91.92%  dan  dengan  tingkat akurasi rata-rata keseluruhan yaitu 96.41%. Selanjutnya melakukan prediksi fluktuasi harga emas pada tahun 2023 disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Simulasi dan prediksi tahun 2023 Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Data Real Akurasi Januari 49 989466.7  1032452 95.84 Februari 1 938774.2  1021679 91.89 Maret 17 996322.6  1059226 94.06 April 45 989466.7  1067768 92.67 Mei 69 942466.7  1057646 89.11 Juni 61 979161.3  1056867 92.65 Juli 97 1005226 1056867 95.11 Agustus 85 967866.7  1066033 90.79 September 89 967866.7  1071267 90.35 Oktober 21 996322.6  1087549 91.61 November 77 943774.2  1104534 85.44 Desember 25 991700 1121420 88.43 Rata-rata 91.50
Tabel 8. merupakan hasil simulasi untuk prediksi fluktuasi  harga  emas  pada  tahun  2023.  Dari  hasil simulasi tersebut diketahui naiknya harga emas terjadi pada  bulan  Juli  dengan  tingkat  akurasi  95.11%  dan turunnya  harga  emas  diketahui  pada  bulan  Februari dengan tingkat akurasi 91.89% dengan tingkat akurasi rata-rata  keseluruhan  yaitu  91.50%.  Selanjutnya melakukan prediksi fluktuasi harga emas untuk tahun 2024 disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Prediksi tahun 2024 Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Januari 49 1056867 Februari 1 1032452 Maret 17 1059226 April 45 1056867 Mei 69 1071267 Juni 61 1066033 Juli 97 1121420 Agustus 85 1104534 September 89 1104534 Oktober 21 1059226 November 77 1087549 Desember 25 1067768
Tabel 9.  merupakan  hasil  simulasi Monte Carlo untuk  analisis  prediksi  fluktuasi  harga  emas  pada tahun  2024.  Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Tabel  9, diketahui  pada  tahun  2024  harga  emas  mengalami kenaikan  harga  pada  bulan  Juli  yaitu  senilai  Rp. 1121420  per  satu  gram  emas  dan  penurunan  harga emas terjadi pada bulan Februari senilai Rp. 1032452 per satu gram emas.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil simulasi Monte Carlo di atas, penulis  menyimpulkan  bahwa  analisis  ketinggian harga  emas  dengan  metode  simulasi  Monte  Carlo merupakan  metode  yang  efektif  dan  efisien  dalam memprediksi perubahan harga emas. Untuk memprediksi harga emas pada tahun 2024, metode ini menggunakan data historis harga emas dari tahun 2020 hingga  2023.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan tingkat  akurasi  prediksi  yang  tinggi,  mencapai  rata- rata  94,18%  pada  tahun  2021,  96,41%  pada  tahun 2022, dan 91,50% pada tahun 2023. Untuk tahun 2024, disimulasikan  harga  emas  pada  bulan  Juli  akan mengalami  kenaikan  dan  penurunan.  di  bulan Februari.
Berdasarkan  simulasi  yang  telah  dilakukan,  hal ini  menunjukkan  bahwa  metode  ini  mampu memberikan  simulasi  ini  juga  menunjukkan  tingkat keakuratan harga emas selama beberapa tahun. bulan setiap  tahunnya.  Seperti  yang  telah  disebutkan sebelumnya,  ada  kecenderungan  harga  emas  naik dalam jangka waktu tertentu. Oleh karena itu, simulasi Monte  Carlo  merupakan  teknik  yang  efektif  untuk memodelkan  dan  meramalkan  harga  emas.  Hal  ini berguna  bagi  pelaku  pasar  dan  investor  emas  yang dapat menggunakannya sebagai acuan dalam mengambil  keputusan  investasi.  Disarankan  untuk mengintegrasikan  hasil  simulasi  dengan  analisis fundamental  untuk  pengambilan  keputusan  investasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Mutia  Evi  Kristhy,  Sayu  Oktalita,  Sendy Yonathan, Tommy Susanto B.a, and Wiji Nurul Hikmah, “Keuntungan Investasi Emas Antam Di Masa  Pandemi  Covid-19,” J.  Komunitas  Yust. , vol.  5,  no.  1,  pp.  388–399,  2022,  doi: 10.23887/jatayu.v5i1.47128.
[2]  S.  Alhusin,  “PERBANDINGAN  TINGKAT PENGEMBALIAN  (RETURN)  DAN  RISIKO (RISK)  INVESTASI  SAHAM,  EMAS,  DAN DEPOSITO PT ANTAM TBK,” Stab. J. Manag. Bus. , vol. 5, no. 2, pp. 220–233, 2022.
[3]  Z. S. Putri and N. Nur’aeni, “Analisis  Fluktuasi Harga  Emas  dan  Tingkat  Inflasi  terhadap Pendapatan Gadai Emas Syariah di Bank Syariah Mandiri,” Indones. J. Econ. Manag. , vol. 1, no.
3, pp. 489–498, 2021, doi: 10.35313/ijem.v1i3.3491.
[4]  B.  L.  Mulia,  “Harga  Emas  Hari  Ini.”(2024) [Online]. Available:
https://www.kompasiana.com/farichatun/556b6 d1f2ab0bd174de40eed/analisis-data-dalam- penelitian-kualitatif
[5]  A.  Simangunsong,  “Penerapan  Metode  Monte Carlo  Dalam  Simulasi  Pengelolaan  Persediaan Alat Tulis Kantor,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 22, no. 2, pp. 280–289, 2023.
[6]  N.  Fadilah,  Addiarrahman,  and  Solichah, “PENGARUH PENDAPATAN, JUMLAH NASABAH DAN HARGA EMAS TERHADAP PENYALURAN PEMBIAYAAN RAHN PADA  PT.  PEGADAIAN  SYARIAH  UPS PASAR  ANGSO  DUO  JAMBI  (PERIODE 2015-2022),” vol. 2, no. 1, pp. 536–550, 2024.
[7]  M.  N.  Madjid,  R.  Fielnanda,  and  B.  Sesarwati, “Pengaruh  Fluktuasi  Harga  Emas  Dan  Promosi Terhadap Minat Nasabah Pada Produk Tabungan Emas  Di  Pegadaian  Syariah  Jelutung,” J.  Publ. Manaj.  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–10,  2023, [Online]. Available: http://ejurnal.stie- trianandra.ac.id/index.php
[8]  R. F. Sari, R. Aprilia, R. Widyasari, Afnaria, S. Suhaimi, and C. Putri, “SIMULASI
PENGENDALIAN PERSEDIAAN ALAT TULIS KANTOR PADA DINAS PERKEBUNAN DAN
PETERNAKAN PROVINSI  SUMATERA  UTARA  DENGAN METODE MONTE CARLO,” 2024.
[9]  D.  Mardiati,  “Simulasi  Monte  Carlo  dalam Memprediksi Tingkat Lonjakan Penumpang,” J. Inform.  Ekon.  Bisnis ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  92–97, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i3.49.
[10]  A. E. Syaputra and Y. S. Eirlangga, “Akumulasi dan Prediksi Tingkat Penjualan Minuman dengan Menerapkan  Metode  Monte  Carlo,” J.  Inf.  dan Teknol. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  148–153,  2022,  doi: 10.37034/jidt.v5i1.225.
[11]  A. E. Syaputra, “Akumulasi Metode Monte Carlo dalam Memperkirakan Tingkat Penjualan
Keripik Sanjai,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 5, pp. 209–216, 2023, doi:
10.37034/infeb.v5i1.222.
[12]  Fikri  Algifari  and  S.  Sumijan,  “Simulasi  dalam Menganalisis  Tingkat  Pendapatan  Penjualan Handphone  dengan  Menggunakan  Metode Monte Carlo,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 136–141, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i4.101.
[13]  Yomei  Hendra,  A.  Eko  Syaputra,  and  A.  Putra Juledi, “Simulasi Dalam Pengoptimalan Peningkatan Penjualan Kue Kareh-Kareh Menggunakan  Metode  Monte  Carlo,” 107 |Journal Comput. Sci. Inf. Technol. Progr. Stud. Fak.  Univ. ,  no.  1,  pp.  107–118,  2023,  [Online]. Available:
http://jurnal.ulb.ac.id/index.php/JCoInT/index