## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 73-81 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4615

## Penerapan Data Mining Pada Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda dan ARIMA
Yunan Fauzi Wijaya 1 , Agung Triayudi 2,*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 yunan.fw@civitas.unas.ac.id, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 23/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak− Perkembangan dari pada kehidupan sudah sangat berkembang dengan pesat pada saat ini, salah satu yang memiliki pengaruh  cukup  penting  adalah  proses  bisnis  yang  dilakukan.  Investasi  merupakan  salah  satu  bisnis  yang  dijalankan  oleh seluruah  lapisan  dan  juga  kalangan  masyarakat  dengan  mudah  dan  fleksibel.  Saat  ini,  investasi  yang  sangat  digemari  oleh masyarakat  adalah  Emas.  Emas  sendiri  merupakan  salah  satu  logam  mulia  yang  paling  dicari  pada  saat  ini,  selain  sebagai untuk  mempercantik  diri  emas  juga  dapt  dipergunakan  sebaga  aset  investasi.  Berdasarkan  beberapa  faktor  diataslah mengakibatkan  bahwa  investasi  terhadap  Emas  banyak  dilakukan  oleh  masyarakat.  Investasi  yang  dilakukan  pada  Emas memang bukan merupakan Investasi yang memiliki jangka waktu singkat tetapi investasi yang dilakukan dalam jangka waktu yang cukup lama. Investasi pada Emas dilakukan dengan cara membeli harga Emas yang murah pada saat ini dan kemudian menjualnya  kembali  disaat  harga  Emas  sudah  naik.  Namun  dalam  proses  yang  terjadi  sering  terjadi  sebuah  permasalahan, dimana permasalahan yang terjadi berkaitan dengan Harga Emas. Dimana permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan melakukan  sebuah  prediksi.  Data  mining  dipergunakan  dalam  prediksi  dikarenakan  proses  prediksi  yang  dilakukan  dengan menggunakan  data  mining  berdasarkan  dengan  pengolahan  data.  Data  mining  sendiri  merupakan  teknik  yang  banyak digunakan  pada  saat  ini  untuk  membantu  dalam  proses  penyelesaian  permasalahan.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses penyelesaian dengan menggunakan algoritma Regresi Linear Berganda dan juga ARIMA. Pada penelitian ini akan dilakukan proses  penelitian  dengan  melakukan  perbandingan  dari  algoritma  Regresi  Linear  Berganda.  Perbandingan  dari  algoritma bertujuan untuk mendapatkan hasil yang paling optimal dari penerapan algoritma. alam penyelesaian dengan menggunakan algoritma  Regresi  Linear  Berganda  dan  ARIMA  kedua  algoritma  tersebut  dapat  membantu  menyelesaikan  permasalah prediksi dengan menghasilkan hasil yang optimal. Dari proses yang dilakukan algoritma Regresi Linear Berganda memiliki nilai RMSE sebesar 4902782.346 sedangkan untuk algoritma ARIMA mendapatkan nilai sebesar 5876287.332. Hal tersebut menandaka bahwasannya hasil dari algoritma Regresi Linear Berganda lebih baik dibandingkan dengan algoritma ARIMA.
Kata Kunci: Data Mining; Prediksi; Emas; Algoritma Regresi Linear Berganda; Algoritma ARIMA
Abstract− The development of life has developed very rapidly at this time, one thing that has quite an important influence is the business processes carried out. Investment is a business that is carried out by all levels and also members of society easily and flexibly. Currently, the investment that is very popular with the public is gold. Gold itself is one of the most sought after precious metals at the moment, apart from being used to beautify oneself, gold can also be used as an investment asset. Based on several factors above, many people invest in gold. Investments made in Gold are not investments that have a short period of time but investments that are made over a fairly long period of time. Investing in Gold is done by buying Gold at  a cheap price at the moment and then selling it again when the Gold price has risen. However, in the process that occurs, problems often occur, where the problems that occur are related to the price of gold. Where this problem can be solved by making a prediction. Data mining is used in predictions because the prediction process is carried out using data mining based on data processing.  Data  mining  itself  is  a  technique  that  is  widely  used  today  to  assist  in  the  problem  solving  process.  In  this research,  the  solution  process  was  carried  out  using  the  Multiple  Linear  Regression  algorithm  and  also  ARIMA.  In  this research,  the  research  process  will  be  carried  out  by  comparing  the  Multiple  Linear  Regression  algorithm.  Comparison  of algorithms  aims  to  obtain  the  most  optimal  results  from  implementing  the  algorithm.  In  solving  using  the  Multiple  Linear Regression  algorithm  and  ARIMA,  these  two  algorithms  can  help  solve  prediction  problems  by  producing  optimal  results. From  the  process  carried  out,  the  Multiple  Linear  Regression  algorithm  has  an  RMSE  value  of  4902782.346,  while  the ARIMA algorithm gets a value of 5876287.332. This indicates that the results of the Multiple Linear Regression algorithm are better than the ARIMA algorithm.
Keywords : Data Mining; Prediction; Gold; Multiple Linear Regression Algorithm; ARIMA Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dari  pada  kehidupan  sudah  sangat  berkembang  dengan  pesat  pada  saat  ini,  salah  satu  yang memiliki pengaruh cukup penting adalah proses bisnis yang dilakukan. Saat ini bisnis bukan saja dilakukan oleh seseorang  dengan  orang  lain  yang  dilakukan  dalam  jangka  waktu  tertentu  ataupun  sehari  –  hari  tetapi  sudah dapat  dilakukan  oleh  siapapun  dan  dimanapun[1],  [2].  Investasi  merupakan  salah  satu  bisnis  yang  dijalankan oleh  seluruah  lapisan  dan  juga  kalangan  masyarakat  dengan  mudah  dan  fleksibel.  Dimana  untuk  menjalankan investasi  tidaklah  harus  memenuhi  sebuah  standar  ataupun  kriteria  tertentu.  Dalam  hal  ini  untuk  menjalankan investasi tidak harus memikirkan terhadap syarat – syarat yang harus dipenuhi[3], [4].
Saat  ini,  investasi  yang  sangat  digemari  oleh  masyarakat  adalah  Emas.  Investasi  terhadap  Emas  sudah mulai  booming  dan  bergejolak  naik  pada  beberapa  tahun  belakang,  hal  ini  dikarenakan  harga  Emas  yang cenderung naik dan juga tidak terdapat cacat terhadap emas yang akan disimpan dalam jangaka waktu yang tidak

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
dapat  ditentukan.  Investas  terhadap  emas  bukanlah  hal  yang  sulit,  hal  tersebutlah  yang  mendorong  terhadap banyaknya masayarakat ataupun kalangan atas yang berinvestasi terhadap Emas[5], [6].
Emas  sendiri  merupakan  salah  satu  logam  mulia  yang  paling  dicari  pada  saat  ini,  selain  sebagai  untuk mempercantik diri emas juga dapt dipergunakan sebaga aset investasi. Investasi pada emas sangat digemari oleh saat  ini,  hal  ini  dikarenakan  Emas  dapat  disimpan  dimanapun  dan  kapapun  tanpa  mengurangi  terhadap  kadar, bentuk,  ukuran  ataupun  kerusakan  terhadap  emas  tersebut[7],  [8].  Berdasarkan  beberapa  faktor  diataslah mengakibatkan  bahwa  investasi  terhadap  Emas  banyak  dilakukan  oleh  masyarakat.  Investasi  bukan  saja  hanya dilakukan  oleh  pengusaha,  tetapi  juga  dapat  dilakukan  oleh  masyarakat  biasa.  Investasi  pada  Emas  bisa  saja dilakukan  pada  Emas  Perhiasan,  Emas  Batangan,  Emas  Logam  mulia  dan  juga  berbagai  macam  bentu  Emas lainnya[9], [10]. Investasi yang dilakukan pada Emas memang bukan merupakan Investasi yang memiliki jangka waktu singkat tetapi investasi yang dilakukan dalam jangka waktu yang cukup lama, baik itu 1 bulan, 2 bulan, 6 bulan atau bahkan tahunan. Hal ini dikarenakan harga emas yang cenderung berubah – ubah setiap harinya. Oleh karena  itu  investasi  Emas  dilakukan  dalam  jangka  waktu  yang  cukup  lama[11],  [12].  Investasi  pada  Emas dilakukan dengan cara membeli harga Emas yang murah pada saat ini dan kemudian menjualnya kembali disaat harga Emas sudah naik ataupun terdapat keuntungan jika Emas tersebut dijual kembali. Investasi seperti ini yang menyebabkan bahwasannya Emas banyak diminati oleh  kalangan  masyarakat dikarenakan tidak  harus  memuhi sebuah keadaan ataupun aturan tertentu.
Namun dalam proses yang terjadi sering terjadi sebuah permasalahan, dimana permasalahan yang terjadi berkaitan  dengan  Harga  Emas.  Pada  saat  ini,  bagi  para  investor  emas  masih  belum  mengetahui  kapan  kiranya terdapat  harga  Emas  yang  rendah  dan  juga  kapan  diperkirakan  terjadi  kenaikan  harga  Emas  yang  cukup signifkan.  Kesalahan  dalam  proses  pembeli  Emas  tentu  saja  akan  mengalami  kerugian  bagi  investor.  Jika membeli  harga  Emas  dengan  harga  yang  tinggi  dan  menjual  emas  ketika  angka  rendah  tentu  saja  akan mengakibatkan kerugian bagi para investor[13], [14]. Maka dari itu, permasalahan tersebut harus segera diatasi dan  diselesaikan  dengan  bijak.  Sebelum  melakukan  pembelian  Emas  para  investor  ataupun  pembeli  harus terlebih dahulu mengetahui apakah harga pada saat ini sudah merupakan harga ideal untuk dilakukan pembelian Emas  atau  mungkin  harga  Emas  bisa  turun  dalam  beberapa  hari  terdepan,  hal  itu  dilakukan  agar  kiranya  tidak terdapat kerugian terhadap investasi Emas yang dilakukan.
Berdasarkan  dengan  permasalahan  tersebut,  maka  perlu  sebuah  cara  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Dimana  permasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  melakukan sebuah prediksi. Prediksi merupakan tahapan untuk memperkirakan sebuah hal yang dimana hasil dari prediksi dapat  dipergunakan  untuk  proses  pengambilan  keputusan  dimasa  yang  akan  datang.  Proses  prediksi  yang dilakukan berbagai macam caranya tergantung dengan teknik yang akan dilakukan. Dalam penelitian ini teknik yang tepat digunakan untuk melakukan prediksi adalah Data Mining[15], [16].
Data  mining  dipergunakan  dalam  prediksi  dikarenakan  proses  prediksi  yang  dilakukan  dengan menggunakan data mining berdasarkan dengan pengolahan data dari kumpulan – kumpulan data dimasa lampau yang kemudian diolah kembali hingga didapatkan sebuah informasi. Tentu saja hal ini sangat dibutuhkan dalam proses  prediksi  yang  dilakukan,  hal  tersebut  dikarenakan  proses  prediksi  yang  baik  harus  mempertimbangkan terhadap kondisi, gejala ataupun informasi – informasi dimasa lampau[17], [18].
Data  mining  sendiri  merupakan  teknik  yang  banyak  digunakan  pada  saat  ini  untuk  membantu  dalam proses penyelesaian permasalahan. Hal tersebut didasari dengan proses yang dilakukan pada data mining selalu melibatkan  dari  pada  kondisi  data  di  masa  lampau.  Proses  tersebut  tergolong  cukup  akurat  untuk  membantu dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Hasil  data  mining  sendiri  terdapat  berbagai  macam  bentuk,  tergantung hasil seperti apa yang diinginkan dari proses pengolahan data. Hal ini yang menyebabkan juga data mining dapat digunakan dalam berbagai macam bidang ilmu ataupun berbagai macam jenis penyelesaian[19]–[21].
Pada  data  mining  sendiri  proses  penyelesaian  yang  dilakukan  tidak  terlepas  dari  pada  algoritma pendukung.  Dimana  algoritma  bertugas  sebagai  proses  yang  dilakukan  untuk  mendukung  penyelesaian  dan mendapatkan  hasil  sesuai  yang  diinginkan.  Beberapa  algoritma  yang  digunakan  pada  data  mining  seperti  K- Means,  K-Medoids,  Rough  Set,  C.4.5  dan  beberapa  algoritma  lainnya.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses penyelesaian dengan menggunakan algoritma Regresi Linear Berganda dan juga ARIMA.
Algoritma Regresi Linear Berganda merupakan bagian dari pada proses prediksi pada data minig, dimana algoritma  tersebut  dapat  membantu  untuk  memberikan  prediksi  berdasarkan  dengan  keadaan  waktu  tertentu. Regresi  Linear  Berganda  bagian  dari  pada  analisis  statistika  dimana  proses  pengerjaan  berdasarkan  dengan banyaknya  variabel  yang  digunakan  untuk  membentukan  aturan  ataupun  rumus.  Algoritma  Regresi  Linear Berganda bertujuan untuk  mengukur ataupun  melihat terdapat hubungan  yang searah atau tidak dari  hubungan variabel bebas dan variabel terikat[22]–[24].
Beberapa  penelitian  sebagai  dasar  dari  penelitian  seperti  yang  dilakukan  oleh  Purwadi,  dkk  pada  tahun 2019  dengan  judul  penelitian  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang” hasil  yang didapatkan dari penelitian bahwasannya  algoritma  Regresi  Linear  Berganda  dapat  melakukan  prediksi  ataupun  estimasi  terhadap pertumbuhan pendudukn[24].
Penelitian lainnya  yang dilakukan oleh Indah  Lestari  Lumban Gaol, dkk pada tahun 2019 dimana judul penelitian  yang  dilakukan  “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Metode  Regresi  Linear  Berganda  Untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Memprediksi Data Persediaan Buku Pada PT. Yudhistira Ghalia Indonesia Area Sumatera Utara” dimana pada penelitian didapatkan hasil dengan penerapan algoritma Regresi Linear Berganda tersebut dapat membantu pihak perusahaan untuk memperkiraan stok buku[23].
Penelitian lainnya seperti yang telah dilakukan oleh Devi Sari Oktavia Panggabean, dkk pada tahun 2020 dimana  yang  menjadi  judul  penelitian  adalah  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Pemesanan  Bibit Pohon  Dengan  Regresi  Linear  Berganda”  serta  hasil  penelitian  yang  didapatkan  bahwasannya  dari  penerapan algoritma tersebut dapat membantu untuk memprediksi jumlah kebutuhan bibit[22].
Selain  algoritma  Regresi  Linear  Berganda  juga  dilakukan  proses  penelitian  dengan  menggunakan algoritma  ARIMA.  Algoritma  Autoreggresive  Intergrated  Moving  Average  (ARIMA)  merupakan  sebuah algoritma  yang  dikemukakan  ataupun  dikembangkan  oleh  Box  dan  Jenkins  sehingga  sering  juga  algoritma disebut  dengan  ARIMA  Box-Jenkins.  ARIMA  dipergunakan  untuk  melakukan  analisis  terhadap  deret  waktu yang  dipergunakan  dimasa  yang  akan  mendatang.  Algoritma  ARIMA  merupakan  proses  yang  mengabaikan hubungan variabel, tetapi mempertimbangkan nilai pada masa lampau  untuk mendapatkan hasil prediksi secara akurat[25]–[27].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  sebagai  landasan  penelitian  seperti  yang  dilakukan oleh  Ulfa  Khaira,  dkk  pada  tahun  2019  dimana  judul  penelitian  “Prediksi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG) Menggunakan Algoritma Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)” dengan hasil penelitian yang  didapatkan  dalam  proses  yang  dilakukan  dapat  memperkirakan  kapan  terjadi  kenaikan  harga  saham  dan juga  kapan  terjadi  penurunan  harga  saham[27].  Penelitian  lainnya  yang  telah  dilakukan  oleh  Ester  Mangisi Tumanggor  pada  tahun  2021  dengan  judul  penelitian  “Analisa  Dan  Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi Jumlah Material Bangunan Menggunakan Algoritma Autoreggresive Intergrated Moving Average (ARIMA)” dimana hasil penelitian yang didapatkan bahwasannya algoritma ARIMA dapat memperkirakan satu variabel  dasar  sebagai  acuan  dalam  proses  melakukan  prediksi  sehingga  dapat  dilakukan  proses  perkiraan terhadap  jumlah  material  bangunan[26].  Penelitian  terakhir  yang  digunakan  sebagai  landasan  dasar  penelitian seperti  yang  dilakukan  oleh  Arief  Juwanda,  dkk  pada  tahun  2021  dengan  judul  penelitian  “Analisa  Peramalan Penjualan  Mobil  dengan  Metode  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)”  dalam  proses  yang dilakukan terdapat 5 iterasi dan didapatkan nilai MSE paling kecil 61,70053, nilai tersebut sebagai nilai paling optimum[25].  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses  penelitian  dengan  melakukan  perbandingan  dari algoritma Regresi Linear Berganda. Perbandingan dari algoritma bertujuan untuk mendapatkan hasil yang paling optimal  dari  penerapan  algoritma.  Selain  itu  juga,  hasil  yang  didapatkan  dari  proses  nantinya  akan  digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan  kapan  waktu  yang tepat untuk  melakukan pembeli Emas dan juga kapan waktu yang tepat untuk melakukan penjualan Emas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  gambaran  terhadap  proses  –  proses  yang  dilakukan  pada  penelitian, dengan  membuat  kerangka  kerja peneltian  maka  proses  yang  dilakukan  pada  penelitian  tidaklah  lagi  berulang. Selain itu kerangka kerja penelitian juga sebagai struktur dasar dari pelaksanaan penelitian dimulai dari tahapan awal  hingga  tahapan  akhir  penelitian.  Adapun  pada  penelitian  ini  kerangka  kerja  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar alur proses di bawah ini:
Identifikasi Masalah Observasi Pengumpulan Data Analisis Data Penerapan Algoritma Regresi Linear Berganda Penerapan Algoritma ARIMA
Pengujian Perbandingan Metode Kesimpulan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 73-81 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4615

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan bagian dari pada Knowledge Discovery in Database (KDD). Pada dasarnya Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  merupakan  proses  penggalian  informasi  dari  kumpulan  dan  tumpukan  data sehingga  didapatkan  sebuah  informasi  baru  yang  nantinya  dapat  dipergunakan  untuk  proses  pengambilan keputusan. Begitu juga dengan data mining, dimana pada data mining juga dilakukan proses penggalian data dan mendapatkan  informasi  –  informasi  baru  yang  tersimpan  dari  kumpulan  data  tersebut.  Hanya  saja,  pada  data mining proses penggalian informasi data menggunakan sebuah cara ataupun teknik yang berbagai macam. Hasil akhir yang didapatkan dari proses penggalian data dapat berupa sebuah pola, estimasi, prediksi, pengelompokan, hubungan antar avriabel dan berbagai macam lagi sesuai dengan kebutuhan[15]–[18].

## 2.3 Algoritma Regresi Linear Berganda
Algoritma  Regresi  Linear  Berganda  merupakan  Analisis  yang  memiliki  variabel  bebas  lebih  dari  satu  disebut analisis  regresi  linier  berganda.  Teknik  regresi  linier  berganda  digunakan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya pengaruh  signifikan  dua  atau  lebih  variabel  bebas  (X1,  X2,  X3,  ...,  Xk)  terhadap  variabel  terikat  (Y).  Model regresi linier berganda untuk populasi dapat ditunjukkan sebagai berikut[22]–[24]:
Y = β0+ β1X1+ β2X2+...+ βnXn+e (1) Model regresi linier berganda untuk populasi diatas dapat ditaksir dengan  model regresi linier berganda untuk sampel, yaitu :
Ŷ = b0+ b1X1+ b2X2+...+ bnXn (2) Keterangan: Ŷ = Nilai penduga bagi variabel Y b0 = Dugaan bagi parameter konstanta
b1, b2, ... bk = Dugaan bagi parameter konstanta β1, β2, ... βn X = Variabel bebas

## 2.4 Algoritma ARIMA
ARIMA  merupakan  metode  prediksi  atau  peramalan  yang  pertama  kali  dikembangkan  oleh  George  Box  dan Gwilym  Jenkins  yang  bertujuan  untuk  melakukan  pemodelan  analisis  deret  waktu.  ARIMA  juga  merupakan algoritma  forecasting  yang  dilandaskan  berdasarkan  data  series[1].  Pada  proses  prediksi  yang  dilakukan berdasarkan  data  sebelumnya  yang  terjadi  dimasa  lampau  yang  kemudian  akan  dilakukan  proses  peramalan untuk  masa  yang  akan  datang.  ARIMA  merupakan  metode  yang  terdiri  dari  tiga  pemodelan  yaitu  sebagai berikut[25]–[27]: a. Autoregressive Model (AR)
Bentuk  umum  dari  Autoregressive  Model  yang  memiliki  ordo  p(AR(p))  atau  model  ARIMA  (p,0,0)  yang dinyatakan pada persamaan berikut ini:
Xt = µ’+ø1Xt-1+ø2Xt-2+…..+øpXt-p+et (3) Keterangan :
µ’   : Suatu konstanta øp   : Parameter autoregresif ke-p et : Nilai kesalahan pada saat t
b. Moving Average Model (MA)
Bentuk  umum  dari  Moving  Average  Model  yang  memiliki  ordo  q(MA(q)  atau  ARIMA  (0,0,q)  yang dinyatakan pada persamaan berikut ini:
Xt = µ’+ et -θ1et-1- θ2 et-2 -…..- θq et-k (4) Keterangan :
µ’ : Suatu konstanta θ1- θq : Parameter-parameter moving average et-k : Nilai kesalahan pada saat t – k c. Model Campuran
1. Proses ARMA
Model  umum  untuk  campuran  proses  AR(1)  dan  MA(1),  yang  dinotasikan  dengan  ARIMA  (1,0,1) dinyatakan dengan persamaan sebagai berikut.
Xt = µ’+ ø1Xt-1+et - θ1et-1 atau (1- ø1B)Xt = µ’+(1- θ1B)e1 (5)
2. Proses ARIMA
Apabila nonstasioneritas ditambahkan pada campuran proses ARMA, maka model umum ARIMA (p,d,q) terpenuhi. Persamaan untuk kasus sederhana ARIMA (1,1,1) dinyatakan dengan persamaan berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 73-81 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4615
(1-B)(1- ø1B)Xt = µ’+(1- θ1B)et
(6)

## 2.5 Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan berdasarkan dengan data historis dari harga saham pada periode sebelumnya yang terdapat  pada  pasar  modal  reksadana.  Pada  penelitian  ini  proses  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan dataset  emas https://www.kaggle.com/datasets/sid321axn/gold-price-prediction-dataset merupakan  link  yang digunakan untuk mengakses dari dataset Emas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Masalah
Investasi  saat  ini  sangat  mudah  untuk  dilakukan  oleh  banyak  kalangan.  Pelaku  investasi  bukan  saja  dilakukan oleh  perusahan  –  perusahan  besar,  orang  –  orang  terpandang  ataupun  lainnya,  tetapi  saat  ini  investasi  sudah banyak  dilakukan  oleh  kalangan  umum  masyarakat.  Investasi  yang  paling  sering  dilakukan  adalah  investasi Emas. Emas termasuk dalam logam mulia yang dapat bertahan dalam jangka waktu lama tanpa ada merubah dari pada  bentuk,  warna  ataupun  kadar.  Maka  dari  itu,  investasi  Emas  menjadi  idola  dimasa  sekarang  ini.  Emas bukan saja dipergunakan sebagai perhiasan diri tetapi jika dikelola dengan baik maka Emas bisa menjadi sebuah investasi  yang  dapat  memberikan  keuntungan  yang  cukup  besar.  Jika  Emas  dibeli  pada  waktu  yang  tepat  dan juga di jual pada waktu yang tepat juga maka Emas akan memberikan keuntungan bagi pemilik Emas tersebut. Dalam proses yang terjadi harga Emas bergerak sangat cepat dari hitungan hari dan juga bahkan hitungan waktu, hal  tersebut  menjadi  sebuah  masalah  tersendiri  bagi  para  pelaku  investasi  Emas.  Kesalahan  dalam  proses penentuan harga pembelian Emas dan juga kesalahan dalam penentuan harga Jual akan mengakibatkan kerugian. Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  proses  penyelesaian  masalah  untuk  melakukan  prediksi  kapan  waktu  yang  tepat untuk  membeli  Emas  dan  kapan  yang  tepat  untuk  menjual  Emas.  Dengan  dilakukannya  prediksi  tersebut  bagi para pelaku investasi Emas akan mendapatkan keuntungan yang optimal sesuai dengan tujuan yang diharapkan. Namun  dalam  proses  yang  terjadi  masih  terdepat  beberapa  kendala  dan  masalah  yang  dihadapi,  dimana  dalam proses yang terjadi masih minimya terhadap proses untuk melakukan prediksi harga Emas yang berubah  – ubah tersebut. Oleh sebab itu diperlukan sebuah cara khusus untuk membantu proses prediksi yaitu data mining. Data Mining  merupakan  sebuah  proses  bagian  dari  pada  Knowledge  Discovery  in  Database  yang  bertujuan  untuk menggali informasi baru dari kumpulan data atau tumpukan data. Dimana informasi tersebut dapat dipergunakan untuk proses pengambilan keputusan bagi perusahaan. Dalam data mining sendiri juga terdapat berbagai macam algoritma  yang  digunakan  sebagai  proses  penyelesaian  masalah.  Dalam  penelitian  ini  algoritma  yang  tepat digunakan  untuk  membantu  proses  prediksi  yaitu  Algoritma  Regresi  Linear  Berganda  dan  juga  Algoritma Autoreggresive Intergrated Moving Average (ARIMA). Pada penelitian ini akan dilakukan proses perbandingan dari  kedua  algoritma  tersebut,  proses  perbandingan  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  yang paling optimal dari proses penerapan ataupun penemuan informasi kembali.

## 3.1.1 Hasil Pengumpulan Data
Sebelum dilakukan proses penyelesaian terhadap penelitian terlebih dahulu  harus diketahui terhadap data  yang akan  digunakan  pada  penelitian.  Dimana  data  yang  tersimpan  pada  dataset  dikumpulkan  terdapat  1718  record data. Dari dataset tersebut terdapat variabel yang dipergunakan untuk proses penyelesaian yaitu tanggal (Date), Open, High, Low, Close dan Volume. Adapun data dapat dilihat pada tabel 1 berikut
Tabel 1. Dataset Emas Date Open High Low Close Volume 15/12/2011  154.740.005  154.949.997  151.710.007  152.330.002  21.521.900 16/12/2011  154.309.998  155.369.995  153.899.994  155.229.996  18.124.300 19/12/2011  155.479.996  155.860.001  154.360.001  154.869.995  12.547.200 20/12/2011  156.820.007  157.429.993  156.580.002  156.979.996 9.136.300 21/12/2011  156.979.996  157.529.999  156.130.005  157.160.004  11.996.100 22/12/2011  156.350.006  156.800.003  155.330.002  156.039.992 9.888.400 23/12/2011  156.350.006  156.490.005  155.820.007  156.309.998 3.565.100 27/12/2011  155.080.002  155.550.003  154.539.992  154.910.004 4.918.600 28/12/2011  154.050.003  154.259.995  150.660.004  151.029.999  16.436.100 29/12/2011  149.089.996  150.720.001  148.270.004  150.339.996  19.812.200 30/12/2011  152.139.999  153.750.000  151.789.992  151.990.005  10.852.700 03/01/2012  154.759.995  156.300.003  154.550.003  155.919.998  13.385.800 04/01/2012  155.429.993  157.380.005  155.339.996  156.710.007  11.549.700 05/01/2012  155.369.995  158.029.999  155.250.000  157.779.999  11.621.600 06/01/2012  158.589.996  158.630.005  156.380.005  157.199.997 9.790.500

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 73-81 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4615
Date Open High Low Close Volume 09/01/2012  157.360.001  157.589.996  156.190.002  156.500.000 8.771.900 10/01/2012  158.970.001  159.470.001  158.470.001  158.639.999 8.371.400 11/01/2012  159.339.996  160.050.003  158.910.004  159.669.998 7.968.500 12/01/2012  161.020.004  161.619.995  159.830.002  160.380.005 8.602.500 … … … … … … … … … … … … 31/12/2018  120.980.003  121.260.002  120.830.002 121.25 8.449.400

## 3.2 Pengujian Algoritma Regresi Linear Berganda
Setelah  dilakukan  proses  pengumpulan  data  maka  selanjutnya  dilakukan  proses  pengujian  terhadap  data  yang digunakan  pada  penelitian.  Pengujian  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  digunakan  untuk  proses pengambilan keputusan. Adapun hasil pengujian dari algoritma Regresi Linear Berganda dapat dilihat berikut
Gambar 2. Proses Pengujian Algoritma Regresi Linear Berganda
Pada  gambar  2  dapat  dilihat  proses  pengujian  dari  algoritma  Regresi  Linear  Berganda  dengan menggunakan  tools  rapidminer  studio.  Dari  gambar  tersebut  nantinya  didapatkan  hasil  yang  digunakan  pada penelitian.
Pada  gambar  3  dapat  dilihat  hasil  dari  prediksi  dari  proses  algoritma  Regresi  Linear  Berganda.  Pada gambar  tersebut  dapat  dilihat  untuk  perkiraan  nilai  terendah  dan  juga  kemungkinan  volume  yang  dijual.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 73-81 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4615
Pengukuran kinerja dari pada algoritma Regresi Linear Berganda berdasarkan dengan nilai Root Mean Squared Eror. Adapun hasil pengujian dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 2. Hasil Nilai Root Mean Squared Eror
No  Nilai Root Mean Squared Eror 1 4902782.346

## 3.3 Pengujian Algoritma ARIMA
Setelah dilakuakn proses pengujian dengan menggunakan algoritma Regresi Linear Berganda, selanjutnya proses pengujian dilakukan dengan menggunakan algoritma ARIMA. Proses pengujian dengan algoritma ARIMA dapat dilihat berikut
Gambar 4. Pengujian Algoritma ARIMA
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  proses  pengujian  dari  algoritma  ARIMA  dengan  menggunakan  tools rapidminer studio. Dari gambar tersebut nantinya didapatkan hasil yang digunakan pada penelitian.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 73-81 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4615
Pada gambar 5 dapat dilihat hasil dari prediksi dari proses algoritma ARIMA. Pada gambar tersebut dapat dilihat untuk perkiraan nilai terendah dan juga kemungkinan volume yang dijual. Pengukuran kinerja dari pada algoritma ARIMA berdasarkan dengan nilai Root Mean Squared Eror. Adapun hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 3 berikut
Tabel 3. Hasil Nilai Root Mean Squared Eror No  Nilai Root Mean Squared Eror 1 5876287.332

## 3.4 Pembahasan
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  algoritma  Regresi  Linear  Berganda  dan  algoritma  ARIMA, maka  selanjutnya  dilakukan  proses  perbandingan  guna  pengambilan  keputusan.  Untuk  memudahkan  dalam proses perbandingan dapat dilihat hasil dari pengujian algoritma
Tabel 4. Hasil Nilai Root Mean Squared Eror
No Algoritm Nilai Root Mean Squared Eror 1 Regresi Linear Berganda 4902782.346 2 ARIMA 5876287.332
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  hasil  proses  dari  penerapan  algoritma  pada  data  mining.  Pada  tabel  tersebut dapat  dilihat  bahwasannya  algoritma  Regresi  Linear  Berganda  memiliki  nilai  RMSE  sebesar  4902782.346 sedangkan  untuk  algoritma  ARIMA  mendapatkan  nilai  sebesar  5876287.332.  Hal  tersebut  menandaka bahwasannya hasil dari algoritma Regresi Linear Berganda lebih baik dibandingkan dengan algoritma ARIMA.

## 4. KESIMPULAN
Tahapan  akhir  dari  dilakukannya  proses  penelitian  yaitu  pengambilan  keputusan  dan  juga  kesimpulan.  Dari proses  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  kiranya  didapatkan  hasil  penelitian  yang  dirangkum  dalam kesimpulan  yaitu bahwasannya data  mining dapat dipergunakan untuk  membantu proses penyelesaian  masalah dalam  memprediksi  harga  emas.  Disni  penerapan  data  mining  berdasarkan  dengan  dataset  emas  dan  kemudian membantu dalam proses memprediksi harga emas. Dalam penyelesaian dengan menggunakan algoritma Regresi Linear  Berganda  dan  ARIMA  kedua  algoritma  tersebut  dapat  membantu  menyelesaikan  permasalah  prediksi dengan  menghasilkan  hasil  yang  optimal.  Dari  proses  yang  dilakukan  algoritma  Regresi  Linear  Berganda memiliki  nilai  RMSE  sebesar  4902782.346  sedangkan  untuk  algoritma  ARIMA  mendapatkan  nilai  sebesar 5876287.332.  Hal  tersebut  menandaka  bahwasannya  hasil  dari  algoritma  Regresi  Linear  Berganda  lebih  baik dibandingkan dengan algoritma ARIMA.

## REFERENCES
[1]  A.  Syahputra,  “IMPLEMENTASI  METODE  DOUBLE  EXPONENTIAL  SMOOTHING  PADA APLIKASI PREDIKSI HARGA EMAS Dosen Pendidikan Vokasional  Teknik Mesin,” J.  Teknol.  Terap. Sains , vol. 1, no.1, p. 12, 2020.
[2]  H. A. Fikri, “Prediksi Harga Emas Dengan Algoritma Backpropagation,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 182–189, 2023.
[3]  A. Suwandi, “Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Single Moving Average,” JiTEKH , vol. 8, no. 1, pp. 32–36, 2020, doi: 10.35447/jitekh.v8i1.194.
[4]  D.  Rakhmawati  and  M.  Nurhalim,  “Prediksi  Harga  Emas  Berjangka  di  Masa  Pandemi  Covid-19 Menggunakan Model Tren Deterministik,” Akuntabel , vol. 18, no. 1, pp. 146–152, 2021.
[5]  I. Halimi, G. I. Marthasari, and Y. Azhar, “Prediksi Harga Emas Menggunakan Univariate Convolutional Neural Network,” J. Repos. , vol. 1, no. 2, p. 105, 2019, doi: 10.22219/repositor.v1i2.612.
[6]  S.  Hidayatul  Yulianing  Tyas  and  S.  Zahrotul  Fajriyah,  “Tinjauan  Pustaka  Sistematis:  Perkembangan Metode Peramalan Harga Emas,” J. Informatics Commun. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 1–010, 2022.
[7]  N.  A.  Izati,  B.  Warsito,  and  T.  Widiharih,  “Prediksi  Harga  Emas  Menggunakan  Feed  Forward  Neural Network Dengan Metode Extreme Learning Machine,” J. Gaussian , vol. 8, no. 2, pp. 171–183, 2019, doi: 10.14710/j.gauss.v8i2.26641.
[8]  D.  P.  Anggraeni,  D.  Rosadi,  H.  Hermansah,  and  A.  A.  Rizal,  “Prediksi  Harga  Emas  Dunia  di  Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Model ARIMA,” J. Apl. Stat. Komputasi Stat. , vol. 12, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.34123/jurnalasks.v12i1.264.
[9]  D.  Wibowo,  Yosef,  and  R.  Somya,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Harga  Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, p. 273, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id.
[10]  Sri  Indriyani,  Muhamad  Fatchan,  and  Andri  Firmansyah,  “Prediksi  Harga  Logam  Mulia  Dengan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 73-81 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4615
Pendekatan Algorithma Naïve Bayes Dan Pso,” J.  Inform.  Teknol.  dan  Sains ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  179–182, 2023, doi: 10.51401/jinteks.v5i1.2230.
[11]  M. I. Hadiwibowo and F. F. Rahani, “Data Mining Dalam Penentuan Pemesanan Buku Perpustakaan UAD dengan  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  4,  p.  2165,  2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4381.
[12]  A.  Aulia,  “Prediksi  Harga  Emas  dengan  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Regression  (SVR)  dan Linear  Regression  (LR),” J.  Ilm.  Wahana  Pendidik. ,  vol.  8,  no.  5,  pp.  84–88,  2022,  doi: 10.5281/zenodo.6408864.
[13]  A. Anggie, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Dan Regresi Linear Dalam Prediksi Harga Emas,” Pemodelan Arsit. Sist. Inf. Perizinan Menggunakan Kerangka Kerja Togaf Adm , vol. 4, no. 1, p. 113, 2018.
[14]  F.  Ristianto,  N.  Nurmalasari,  and  A.  Yoraeni,  “Impementasi  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Harga Emas,” Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 62–71, 2021, doi: 10.31294/coscience.v1i1.201.
[15]  R. D. Pambudi, A. A. Supianto, and N. Y. Setiawan, “Prediction of Student Graduation Based on Academic Performance  Using  Data  Mining  Approach  in  Information  Systems  Study  Program,  Faculty  of  Computer Science, Universitas Brawijaya,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2548–964, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[16]  R.  H.  Sukarna  and  Y.  Ansori,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Dengan Feature Selection Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” J. Ilm. Sains dan Teknol. , vol. 6, no. 1, pp. 50–61, 2022, doi: 10.47080/saintek.v6i1.1467.
[17]  A.  Rohman  and  M.  Rochcham,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa,” Neo Tek. , vol. 5, no. 1, pp. 23–29, 2019, doi: 10.37760/neoteknika.v5i1.1379.
[18]  E.  Haryatmi  and  S.  Pramita  Hervianti,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Untuk  Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 386–392, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3007.
[19]  A. Rohman and A. Rufiyanto, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Decision Tree C4 . 5 Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Di Universitas Pandaran,” Proceeding SINTAK 2019 , pp. 134–139, 2019.
[20]  H.  Hozairi,  A.  Anwari,  and  S.  Alim,  “Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 6, no. 2, p. 133, 2021, doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
[21]  L.  Setiyani,  M.  Wahidin,  D.  Awaludin,  and  S.  Purwani,  “Analisis  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes : Systematic Review,” Fakt. Exacta , vol. 13, no. 1, p. 35, 2020, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5548.
[22]  D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Bibit  Pohon  Dengan  Regresi  Linear  Berganda,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  1,  p.  56, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[23]  I.  L.  L.  Gaol,  S.  Sinurat,  and  E.  R.  Siagian,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Metode  Regresi  Linear Berganda Untuk Memprediksi Data Persediaan Buku Pada Pt. Yudhistira Ghalia Indonesia Area Sumatera Utara,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  130–133,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1579.
[24]  P.  Purwadi,  P.  S.  Ramadhan,  and  N.  Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi  Laju Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda  Pada  BPS  Deli  Serdang,” J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  18,  no.  1,  p.  55,  2019,  doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[25]  A. Juwanda, S. G. Barus, T. A. Prasetyo, F. Anggadha, and ..., “Analisa Peramalan Penjualan Mobil dengan Metode  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA),”  in Seminar  Nasional  Mahasiswa  Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA) , 2021, no. September, pp. 96–102.
[26]  E.  M.  Tumanggor,  “Analisa  Dan  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Material Bangunan  Menggunakan  Algoritma  Autoreggresive  Intergrated  Moving  Average  (ARIMA),” TIN  Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 6, pp. 373–377, 2021.
[27]  U. Khaira, P. E. P. Utomo, T. Suratno, and P. C. S. Gulo, “Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Menggunakan Algoritma Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA),” JUSS (Jurnal Sains dan Sist. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 11–17, 2021, doi: 10.22437/juss.v2i2.8449.