OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Prediksi Harga pada Trading Forex Pair USDCHF Menggunakan Regresi Linear

## Price Prediction on USDCHF Pair Forex Trading Using Linear Regression
Mohammad Edi 1* , Ema Utami 2 , Ainul Yaqin 3
Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia *E-mail: mohammad.edi100@students.amikom.ac.id

## Abstrak
Dalam era globalisasi, perdagangan bebas tumbuh pesat dan teknologi berkembang mempengaruhi persaingan ekonomi. Forex, perdagangan valuta asing, menjadi salah satu investasi yang digunakan untuk menghadapi tantangan ini. Analisis teknis  dan  fundamental  digunakan  untuk  memprediksi  pergerakan  harga  dalam  trading  forex.  Penelitian  sebelumnya menggunakan  algoritma  regresi  linear  dan  teknik  lainnya  untuk  prediksi  harga  dalam  forex.  Dalam  penelitian  ini, algoritma regresi linear digunakan untuk memprediksi harga close dalam trading forex karena algoritma tersebut telah banyak  digunakan  dalam  prediksi,  kelebihannya  dalam  menaksirkan  parameter  model  yang  sederhana,  dan  data  yang berbasis runtun waktu. Selain itu, algoritma  ini dapat melakukan analisis dengan menggunakan  banyak variabel bebas sehingga  hasil  prediksi  dapat  lebih  akurat.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  model  prediksi  harga  forex  untuk mempermudah trader melakukan prediksi harga. Dataset sebanyak 2066 data diperoleh melalui software metatrader dan diproses  melalui  tahap  preprocessing.  Model  regresi  linear  dibuat  menggunakan  5  skenario  dan  evaluasi  dilakukan menggunakan  nilai  Mean  Squared  Error  (MSE)  dan  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  untuk  memilih  model  terbaik. Hasilnya menunjukkan bahwa regresi linear mampu memprediksi harga penutupan pada pair USDCHF. Model  regresi linear terbaik diperoleh menggunakan variabel bebas pada skenario 1, yaitu variabel Open, dengan persamaan regresi linear y=0,0145+0,9849x, MSE terbaik sebesar 0,0000328509 dan RMSE terbaik sebesar 0,0057315705.
Kata kunci: Prediksi; Forex; Regresi Linear; MSE; RMSE.

## Abstract
In  the  era  of  globalization,  free  trade  grows  rapidly  and  technology  develops,  affecting  economic  competition.  Forex, foreign exchange trading, is one of the investments used to face this challenge. Technical and fundamental analysis is used to predict price movements in forex trading. Previous studies have used linear regression algorithms and other techniques for price prediction in forex. In this study, the linear regression algorithm is used to predict closing prices in forex trading because  the  linear  regression  algorithm  is  an  algorithm  that  has  been  widely  used  in  predictions,  its  strengths  are  in estimating simple model parameters and data based on time series. In addition, the linear regression algorithm can perform analysis using several independent variables so that the prediction results can be more accurate. The purpose of this study is to create a forex price prediction model, to make it easier for traders to make price predictions. A dataset of 2066 data was obtained through the metatrader software and processed through the preprocessing stage. The linear regression model was created using 5 scenarios, and the evaluation was carried out using the Mean Squared Error (MSE) and Root Mean Square Error (RMSE) values to select the best model. The results show that linear regression is able to predict the closing price of the USDCHF pair. The best linear regression model is obtained using the independent variable in scenario 1, namely the Open variable, with a linear regression equation of y=0.0145+0.9849x, the best MSE is 0.0000328509 and the best RMSE is 0.0057315705.
Keywords: Prediction; Forex; Linear Regression; MSE; RMSE.
Naskah diterima 29 Mei. 2023; direvisi 02 Sept. 2023; dipublikasikan 1 Okt. 2023. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam era globalisasi yang saat ini terjadi, perdagangan bebas berkembang pesat dan berdampak pada persaingan ekonomi yang semakin kompetitif. Hal ini diperkuat dengan terus berkembangnya teknologi yang mampu menyaingi kemampuan manusia. Perkembangan teknologi ini terutama terjadi dalam sistem informasi yang telah bertransformasi menjadi media internet. Dalam konteks ini, manusia dituntut untuk selalu berusaha, berpikir, bersaing, dan meningkatkan kompetensinya agar tidak tertinggal dalam segi ekonomi, berpikir, dan akses informasi.
Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  tantangan  ini  adalah  melalui  investasi.  Investasi  melibatkan menempatkan modal pada suatu perusahaan atau aset dengan harapan menghasilkan keuntungan dalam jangka
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
waktu tertentu. Salah satu bidang investasi yang cukup populer saat ini adalah perdagangan valuta asing atau Foreign Exchange ( Forex ) [1]. Forex , juga dikenal sebagai pasar valuta asing atau valas, adalah transaksi perdagangan mata uang suatu negara  terhadap  negara  lain  melalui  perantara  seperti  broker  atau  dealer [ 2 ] .  Contohnya  adalah membandingkan Euro (EUR) dengan Dolar Amerika Serikat (USD) atau Dolar Amerika Serikat (USD) dengan Franc Swiss (CHF). Pasar forex beroperasi secara global, sehingga transaksi dapat terjadi selama 24 jam sehari. Menurut  Bank  International  for  Settlement  (BIS),  rata-rata  perputaran  harian  dalam  transaksi forex diperkirakan mencapai $3,21 triliun[3].
Dalam menghadapi tantangan globalisasi dan persaingan ekonomi yang semakin ketat, investasi dalam perdagangan forex dapat  menjadi  salah  satu  pilihan.  Namun,  penting  untuk  memahami  risiko  yang  terkait dengan  perdagangan  ini  dan  melengkapi  diri  dengan  pengetahuan  dan  strategi  yang  tepat.  Sebelum  terlibat dalam perdagangan forex , disarankan untuk melakukan riset yang cermat, mengikuti pelatihan yang relevan, dan berhubungan dengan profesional keuangan yang berpengalaman guna membantu mengurangi risiko dan meningkatkan peluang kesuksesan dalam investasi ini.
Ada  dua  jenis  analisis  saat  menganalisis  pasar forex [4][5]:  (1)  analisis  teknis  dan  (2)  analisis fundamental. Analisis ini penting untuk memprediksi pergerakan harga mata uang dan mengambil keputusan investasi yang lebih baik.
Analisis  teknis  melibatkan  pengamatan  terhadap  grafik  dan  pola  pergerakan  harga  historis  untuk memprediksi kemana arah pergerakan harga selanjutnya. Dalam analisis ini, pedagang menggunakan alat dan indikator  teknis  seperti  garis  tren,  pola  candlestick,  indikator  momentum,  dan  lainnya.  Tujuan  dari  analisis teknis adalah untuk mengidentifikasi tren, level support dan resistance, serta peluang untuk masuk atau keluar dari perdagangan. Sementara itu, analisis fundamental berfokus pada faktor-faktor ekonomi, sosial, dan politik yang dapat mempengaruhi nilai mata uang. Analisis ini melibatkan pemantauan berita dan peristiwa yang dapat mempengaruhi pasar, seperti kebijakan moneter, data ekonomi, peristiwa politik, dan lain sebagainya. Analisis fundamental membantu trader memahami faktor-faktor yang dapat mempengaruhi penawaran dan permintaan mata uang, sehingga mereka dapat mengambil keputusan yang lebih informasi.
Mengetahui harga forex di masa depan adalah suatu hal yang sangat penting bagi trader [6], namun tidak semua trader mampu untuk melakukan prediksi harga. Maka dibutuhkan teknik untuk memprediksi harga [7].  Proses  prediksi  harus  mengupayakan  keakuratan  hasil  prediksi,  meskipun  terdapat  ketidakpastian  dari pergerakan harga dalam pasar forex karena faktor tertentu. Tujuan penelitian ini, yaitu pembuatan model untuk prediksi harga pada pasar forex , untuk mempermudah trader dalam melakukan prediksi harga. Salah  satu  cara  untuk  prediksi  nilai  harga  dalam trading forex adalah  dengan  memanfaat  teknologi dibidang Artificial Intellegence . Penelitian tentang prediksi harga telah banyak dilakukan dengan implementasi beberapa  algoritma  untuk  dibandingkan  tingkat  akurasi  prediksi.  Adapun  penelitian  sebelumnya  terkait prediksi harga, yaitu dilakukan oleh Wijaya[1], penelitian prediksi harga pada pair EURUSD dan GBPUSD dengan metode Long Short Term Memory (LSTM) . Pada pair EUR/USD menggunakan model 5 input ( open dan close 4 hari). Dan pair GBP/USD menggunakan model 3 input ( open dan close 2 hari). Jumlah profit yang diperoleh, loss MSE dan hasil akurasi MSE semuanya adalah yang terbaik jika dibandingkan model dengan jumlah  input  lainnya.  Penelitian  selanjutnya  oleh  Falentino  Sembiring  [8],    tentang  analisis  tingkat  akurasi moving average dalam  memprediksi  pergerakan  uang  elektronik  Bitcoin.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi dan menganalisis data perubahan nilai mata uang elektronik dengan menggunakan metode prediksi  pergerakan  harga  rata-rata  atau moving average .  Hasil  dari  penelitian  ini  dan  hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  dengan  teknik Buy /beli  persentase  prediksi  dengan  benar  sebesar  62.86%,  sedangkan dengan  teknik Sell /jual  persentase  prediksi  dengan  benar  hanya  sebesar  25%  pada  periode  yang  sama. Penelitian lainnya oleh Imam Priyadi [9] yang menggunakan regresi linear. Penelitian ini untuk prediksi harga emas  dengan  pengolahan  data  menggunakan  Rapidminer.  Penelitian  ini  merekomendasikan  regresi  linear untuk  melakukan  prediksi  yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk  trading  pada  metatrader.  Hasil  rekomendasi tersebut  menghasilkan  pencapaian  akurasi  sebesar  85%.  Penelitian  selanjutnya  oleh  Benaya  Pradito  [10], tentang  prediksi  nilai  kurs  mata  uang dengan  membandingkan  algoritma  regresi  linear  dan neural network . Hasil penelitian disimpulkan bahwa algoritma regresi linear merupakan algoritma yang paling sesuai untuk melakukan prediksi kurs mata uang. Penelitian selanjutnya oleh Janur Syah Putra [11], tentang prediksi harga saham  Bank  BRI  menggunakan  algoritma  regresi  linear.  Rasio  pembagian  data  yang  digunakan  80:20 menghasilkan akurasi terbaik 0.8992 untuk data training dan 0.9125 untuk data  testing. prediksi dari model yang  digunakan  penulis  bisa  dikatakan  masuk  kategori  akurat  karena  menghasilkan  nilai error yang  kecil. Penelitian berikutnya oleh Jevin Putra Halawa  [12], tentang prediksi harga saham dengan algoritma regresi linear. Hasil penelitian ini menghasilkan model prediksi harga saham dengan baik, dengan nilai RMSE 0.898.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Penelitian  selanjutnya  oleh  Aziz  Sarkar  [13]  menggunakan machine learning algoritma  regresi  linear  pada EUR/USD untuk memprediksi pergerakan masa depan. Hasil penelitian ini, persentase akurasi ramalan data harian  lebih  tinggi  dari  perkiraan  data  per  jam  pada  tahap  pengujian.  Penelitian  selanjutnya  oleh  Hilman Winnos [ 14 ] , membandingkan metode regresi linear berganda dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk prediksi saham PT. BSI, Tbk. Hasil perbandingan antara model ARIMA dan regresi linear berganda  menunjukkan  bahwa  model  persamaan  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear  berganda mendapatkan nilai akurasi tertinggi, yaitu 98,9%.
Berdasarkan  uraian  permasalahan  dan  pemaparan  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya, maka penelitian ini menggunakan algoritma regresi linear dalam memprediksi harga close pada trading forex ,  karena  algoritma  regresi  linear  merupakan  algoritma  yang  telah  banyak  digunakan  dalam prediksi [9]–[14], kelebihannya dalam menaksirkan parameter model yang sederhana dan data yang berbasis runtun  waktu.  Selain  itu,  algoritma  regresi  linear  dapat  melakukan  analisis  dengan  menggunakan  beberapa variabel  bebas  sehingga  hasil  prediksi  bisa  lebih  akurat  [15].  Dalam  pembentukan  model  algoritma  regresi linear dalam penelitian ini, dilakukan variasi variabel bebas untuk mendapatkan mendapatkan model regresi linear terbaik berdasarkan evaluasi dengan menggunakan nilai MSE dan Root Mean Squared Error (RMSE). Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  melalui  software  metatrader,  berbeda  dengan penelitian  sebelumnya  yang  memperoleh  dataset  dari  www.investing.com  [9],  [11],  [12],  website  Yahoo Finance [14].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini, yaitu dimulai dari pengumpulan dataset, tahapan preprocessing, regresi linear dan tahap evaluasi. Tahapan metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## Dataset
Penelitian ini menggunakan data harian trading forex pair USD/CHF yang diambil dari perangkat lunak metatrader,  sampel  dataset  ditunjukan  pada  Tabel  1.  metatrader  adalah  platform/aplikasi  untuk  akses perdagangan  valas  yang  sering  digunakan  oleh  para  trader [ 16 ] .  Untuk  download  software  metrader  bisa melalui  www.metatrader4.com.  Jumlah  data  yang  berhasil  dikumpulkan  sejumlah  2066  data  histori  harian USDCHF  mulai  tanggal  1  Desember  2014-16  November  2022,  yang  berisi Date,  Time,  Open,  High,  Low, Close, dan Volume . Sabtu dan Minggu adalah hari libur di pasar forex [13]. Jumlah data pada dataset terdiri sebanyak 2066 data. Tipe data pada setiap variabel adalah object ( Date , Time ), float64 atau bilangan pecahan ( Open , High , Low , Close ) dan int64 atau bilangan bulat ( Volume ) seperti ditunjukkan dalam Gambar 2.
T ABEL 1
S AMPEL D ATASET Date Time Open High Low Close Volume 2014.12.01 00.00 0.9654 0.9687 0.9615 0.9645 4964 2014.12.02 00.00 0.9646 0.9729 0.9641 0.9720 3655 2014.12.03 00.00 0.9721 0.9782 0.9714 0.9774 4244 2014.12.04 00.00 0.9775 0.9793 0.9648 0.9712 6139
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Date Time Open High Low Close Volume 2014.12.05 00.00 0.9713 0.9799 0.9702 0.9789 4988 … … … …. … … … 2022.11.10 00.00 0.9840 0.9896 0.9629 0.963 8146 2022.11.11 00.00 0.9631 0.968 0.9396 0.9415 8720 2022.11.14 00.00 0.9418 0.9488 0.9404 0.9435 6817 2022.11.15 00.00 0.9436 0.9474 0.9356 0.943 9743 2022.11.16 00.00 0.9429 0.9468 0.9385 0.9443 7312
Gambar 2. Tipe Data Pada Variabel Dalam Dataset

## Preprocessing
Setelah  dataset  terkumpul,  tahap  selanjutnya  adalah  tahap preprocessing data,  yaitu  melakukan pembersihan data terhadap missing value . Data yang akan dibersihkan adalah data ganda dan data yang bernilai kosong  (bukan  nol).  Gambar  3  menampilkan  hasil  pengecekan missing value ,  menunjukkan  bahwa  dalam dataset tidak ada yang bernilai kosong, sehingga data bisa diolah pada tahapan selanjutnya.
Gambar 3. Source c ode dan hasil cek missing v alue

## Regresi Linear
Regresi linear merupakan metode yang digunakan untuk membangun model hubungan antara 1 variabel dependen dan 1 atau lebih variabel independen.  Regresi linear ada 2 macam, yaitu: regresi linear sederhana dan regresi linear berganda.
Regresi linear sederhana adalah teknik  yang digunakan untuk membangun model hubungan  antara 1 variabel terikat dengan 1 variabel bebas [17], [18]. Persamaan (1) merupakan rumus regresi linear sederhana, dan untuk garis kemiringan b dapat ditemukan dengan persamaan (2). 𝑎 merupakan konstanta regresi linear, yang  dihitung  menggunakan  persamaan  (3),  dimana  y  merupakan  variabel  terikat  yang  akan  diprediksi,  x merupakan  variabel  bebas, 𝑥̅ merupakan  rata-rata  nilai  variabel  bebas  (x),  dan 𝑦̅ merupakan  rata-rata  nilai variabel terikat (y). Persamaan (4) dan (5), merupakan persamaan untuk mencari nilai rata-rata nilai variabel x dan  y,  dimana  hasilnya  akan  diterapkan  pada  persamaan  (2).  Sebagai  ilustrasi  penerapan  regresi  linear sederhana  dalam  penelitian  ini  menggunakan  variabel  bebas  ‘ Open’ untuk  memprediksi  “ Close ”  sebagai variabel terikat seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑥 (1) 𝑏 = ∑ 𝑥𝑦−𝑛𝑥̅𝑦̅ ∑ 𝑥2−𝑛𝑥̅2 (2) 𝑎 = 𝑦̅ − 𝑏𝑥̅ (3) 𝑥̅ = ∑𝑥 𝑛 (4) 𝑦̅ = ∑𝑦 𝑛 (5) T ABEL 2
C ONTOH D ATA U NTUK R EGRESI L INEAR S EDERHANA Date Open (x) Close (y) x 2 y 2 xy 2014.12.18 0,9728 0,9798 0,9463 0,9600 0,9531 2014.12.19 0,9799 0,9843 0,9602 0,9688 0,9645 2014.12.22 0,9840 0,9837 0,9683 0,9677 0,9680 2014.12.23 0,9836 0,9877 0,9675 0,9756 0,9715 2014.12.24 0,9876 0,9863 0,9754 0,9728 0,9741 2014.12.26 0,9862 0,9874 0,9726 0,9750 0,9738 2014.12.29 0,9870 0,9897 0,9742 0,9795 0,9768 2014.12.30 0,9896 0,9888 0,9793 0,9777 0,9785 2014.12.31 0,9887 0,9936 0,9775 0,9872 0,9824 2015.01.02 0,9943 1,0016 0,9886 1,0032 0,9959 Total 9,8537 9,8829 9,7099 9,7675 9,7386
𝑏 = 9,7386 − 10( 9,8537
10 )( 9,8829
10 )
9,7099 − 10 ( 9,8537
10 ) 2 = 0,8765 𝑎 = ( 9,8829 10 ) − 0,8765 ( 9,8537
10 ) = 0,1246
Berdasarkan data pada Tabel 2, nilai a dan b dapat dihitung menggunakan persamaan (2) dan (3). Nilai a diperoleh  sebesar 0,9883 dan b sebesar  0,1246. Berdasarkan perhitungan diatas, model persamaan regresi linear adalah y = 0,1246 + 0,8765x. selain menggunakan regresi linear sederhana dalam penelitian ini juga diterapkan pembuatan model regresi linear berganda.
Regresi linear berganda adalah  metode yang digunakan untuk membangun model hubungan antara  2 atau lebih variabel bebas dengan 1 variabel terikat [19]–[21]. Pada umumnya persamaan regresi linear berganda dapat  dituliskan  seperti  persamaan  (6).  Bila  terdapat  2  variabel  bebas,  yaitu  X1 dan  X2,  persamaan  regresi linear berganda dapat dituliskan seperti persamaan (7). a merupakan konstanta regresi linear. Garis kemiringan b  pada  regresi  linear  berganda.  Untuk  membuat  persamaan  regresi  linear  berganda,  dapat  menerapkan persamaan (8)-(10). sebagai ilustrasi penggunaan pembentukan persamaan regresi linear dalam penelitian ini dapat menggunakan tabel bantu, dengan variabel bebas Open sebagai X 1, Close -1 merupakan harga penutupan 1 hari sebelumnya yang dijadikan X 2 , Close sebagai variabel terikat (Y) seperti ditunjukkan pada Tabel 3.
𝑌 = 𝑎 +   𝑏 1 𝑋 1 +   𝑏 2 𝑋 2 + ⋯ +   𝑏 𝑛 𝑋 𝑛 (6)
𝑌 = 𝑎 +   𝑏 1 𝑋 1 +   𝑏 2 𝑋 2 (7)
∑ 𝑌 = 𝑎𝑛 +   𝑏 1 ∑ 𝑋 1 +   𝑏 2 ∑ 𝑋 2 (8)
∑ 𝑋 1 𝑌 = 𝑎 ∑ 𝑋 1 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 2 1 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 (9)
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
∑ 𝑋 2 𝑌 = 𝑎 ∑ 𝑋 2 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 +   𝑏 2 ∑ 𝑋 2 2 (10)
T ABEL 3 C ONTOH D ATA U NTUK R EGRESI L INEAR B ERGANDA Date Open (X 1 ) Close-1 (X 2 ) Close (Y) X 1 2 X 2 2 X 1 Y X 2 Y X 1 X 2 2014.12.18 0,9728 0,9729 0,9798 0,9463 0,9465 0,9531 0,9532 0,9464 2014.12.19 0,9799 0,9798 0,9843 0,9602 0,9600 0,9645 0,9644 0,9601 2014.12.22 0,9840 0,9843 0,9837 0,9683 0,9688 0,9680 0,9683 0,9686 2014.12.23 0,9836 0,9837 0,9877 0,9675 0,9677 0,9715 0,9716 0,9676 2014.12.24 0,9876 0,9877 0,9863 0,9754 0,9756 0,9741 0,9742 0,9755 2014.12.26 0,9862 0,9863 0,9874 0,9726 0,9728 0,9738 0,9739 0,9727 2014.12.29 0,9870 0,9874 0,9897 0,9742 0,9750 0,9768 0,9772 0,9746 2014.12.30 0,9896 0,9897 0,9888 0,9793 0,9795 0,9785 0,9786 0,9794 2014.12.31 0,9887 0,9888 0,9936 0,9775 0,9777 0,9824 0,9825 0,9776 2015.01.02 0,9943 0,9936 1,0016 0,9886 0,9872 0,9959 0,9952 0,9879 Total 9,8537 9,8542 9,8829 9,7099 9,7108 9,7386 9,7391 9,7103
Berdasarkan perhitungan data pada Tabel 3, besaran nilai a, b 1 dan b 2 dapat dihitung menggunakan persamaan (8)-(10). Nilai a yang diperoleh adalah 0,03572 b1 adalah 0, dan b2 adalah 0,9667. Ketiga nilai ini diperoleh dari perhitungan:
1. Masukkan nilai-nilai variabel yang terdapat pada Tabel 3 kedalam persamaan (8)-(10).
9,8829 = 10𝑎 + 9,8537𝑏 1 + 9,8542𝑏 2
9,7386 = 9,8537𝑎 + 9,7099𝑏 1 + 9,7103𝑏 2
9,7391 = 9,8542𝑎 + 9,7103𝑏 1 + 9,7108𝑏 2
2. Persamaan (8) dikali 9,8537 dan persamaan (9) dikali 10. 97,3831 = 98,5370𝑎 + 97,095𝑏 1 + 97,100𝑏 2 97,3860 = 98,5370𝑎 + 97,099𝑏 1 + 97,103𝑏 2 −0,0029 = 0𝑎 − 0,0031𝑏 1 − 0,0030𝑏 2 −
−0,0029 = −0,0031𝑏 1 − 0,0030𝑏 2 (11)
3. Persamaan (8) dikali 9,8537 dan persamaan (10) dikali 10. 97,3881 = 98,5420𝑎 + 97,100𝑏 1 + 97,105𝑏 2 97,3910 = 98,5420𝑎 + 97,103𝑏 1 + 97,108𝑏 2 −0,0029 = 0𝑎 − 0,0030𝑏 1 − 0,0030𝑏 2 −
−0,0029 = −0,0030𝑏 1 − 0,0030𝑏 2 (12)
4. Eleminasi variabel b 2 menggunakan persamaan (11) dan persamaan (12). −0,0029 = −0,0031𝑏 1 − 0,0030𝑏 2 −0,0029 = −0,0030𝑏 1 − 0,0030𝑏 2
0   = −0,0001𝑏
1 − 0𝑏 2
−
𝑏 1 = 0 −0.001 𝑏 1 = 0
5. Masukkan nilai b 1 ke persamaan (11). −0,0029 = −0,0031.0 − 0,0030𝑏 2 −0,0029 = −0,0030𝑏 2 𝑏 2 = −0,0029 −0,0030 = 0,9667
6. Masukkan nilai b1 dan b2 ke persamaan (8).
9,8829 = 10𝑎 + 9,8537.0 + 9,8542.0,9667
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
9,8829 = 10𝑎 + 0 + 9,5257
9,8829 = 10𝑎 + 9,5257
0,3572 = 10𝑎
𝑎 = 0,3572 10 = 0,0357 2
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas,  model  persamaan  regresi  linear  yang  terbentuk  adalah  Y= 0,03572  +  X1  +  0,9667X2.  Penelitian  ini  membuat  membuat  beberapa  model  regresi  linear  dengan menggunakan variabel bebas yang berbeda disetiap model untuk melakukan variabel terikat close (y). Variabel bebas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Pembuatan  model  regresi  linear menggunakan bahasa pemrograman Python untuk mendapatkan model persamaan dari data train yang telah dikumpulkan.  Bahasa  pemrograman Python dipilih  karena  bahasanya  Ini  memiliki  banyak  keuntungan, terutama dalam pemrograman berbasis pembelajaran mesin [22].
Terdapat beberapa skenario untuk membuat model regresi linear untuk prediksi harga Close seperti pada Tabel 4, Perbedaan dari masing-masing skenario adalah terletak pada variabel bebas yang digunakan, Open merupakan  harga  pembukaan  pada  hari  yang  mau  diprediksi, Close -1  merupakan  harga  penutupan  1  hari sebelumnya, Close -2 merupakan harga penutupan 2 hari sebelumnya, Close -3 merupakan harga penutupan 3 hari  sebelumnya,  dan Close -4  merupakan  harga  penutupan  4  hari  sebelumnya. Pseudocode dalam membentukan model regresi linear ditunjukkan pada Gambar 4.
T ABEL 4 S KENARIO MODEL REGRESI LINEAR Skenario Variabel Bebas (x) 1 Open 2 Open, Close-1 3 Open, Close-1, Close-2 4 Open, Close-1, Close-2, Close-3 5 Open, Close-1, Close-2, Close-3, Close-4
Pseudocode yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4,  adalah  skrip  yang  menerapkan  pada  data  yang mengandung  beberapa  variabel  independen  (skenario_i)  dan  variabel  dependen  (y),  serta  informasi  tanggal (date).  Tujuan  dari  skrip  pada  Gambar  4  adalah  untuk  mencari  model  regresi  linear  terbaik  dengan membandingkan  beberapa  model  berdasarkan nilai  MSE  dan  RMSE,  menggunakan  data uji  yang  memiliki tanggal setelah 1 Januari 2022.

## Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengukuran  untuk  menentukan  performa  terbaik  dari  regresi  linear  dengan menentukan nilai MSE dan nilai RMSE.

## Mean Square Error
Mean  Squared  Error (MSE) adalah  rerata nilai  kesalahan kuadrat nilai  aktual dengan  prediksi [23] . Metode MSE pada umumnya digunakan untuk mengetahui estimasi nilai kesalahan nilai prediksi. Nilai MSE yang nilainya mendekati nol, atau yang nilai terendah, berarti hasil prediksi sesuai dengan nilai sebenarnya dan model tersebut dapat digunakan untuk mencari nilai prediksi.
MSE  dihitung  dengan  mengurangi  nilai  data  sebenarnya  dengan  nilai  data  hasil  prediksi,  kemudian mengkuadratkan hasil yang diperoleh lalu menjumlahkan dan membaginya dengan banyaknya data yang ada. Persamaan (13) merupakan persamaan untuk menghitung nilai MSE.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡)2 𝑛 𝑡=1 𝑛
(13)

## Root Mean Square Error
Root  Mean  Square  Error (RMSE)  adalah  metode  perhitungan  dengan  cara  menghitung  selisih  nilai sebenarnya dengan nilai prediksi [23]. Nilai RMSE adalah hasil perhitungan akar kuadrat perhitungan MSE pada persamaan (11). Nilai RMSE dengan nilai lebih kecil bisa dipastikan lebih baik nilai akuratnya daripada metode prediksi yang bernilai RMSE lebih besar.
RMSE  adalah  hasil  perhitungan  pengurangan  nilai  sebenarnya  dengan  nilai  hasil  prediksi,  hasil pengurangan tersebut kemudian dikuadratkan, dan menjumlahkan semuanya, hasil penjumlahan selanjutnya dibagi dengan banyak data. Hasil dari perhitungan tersebut, kemudian dihitung ulang untuk mendapatkan nilai dari akar kuadrat. Persamaan (14) merupakan persamaan untuk perhitungan RMSE.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡)2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (14) III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pemodelan  regresi  linear  dan  tahapan  evaluasi  diproses  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python, dengan menggunakan library sklearn . Fungsi library sklearn untuk membuat model machine learning salah  satunya  adalah  regresi  linear.  Gambar  5  merupakan  flowchart  dalam  pembuatan  model  regresi  linear dalam penelitian ini. Banyaknya model yang dibentuk sebanyak 5 model regresi linear dengan variabel bebas yang  berbeda  sesuai  dengan  skenario  yang  telah  ditetapkan  pada  Tabel  5.  Hasil  pembentukan  model  pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 5. Dimana y adalah close yang merupakan variabel terikat pada penelitian ini, x atau x 1 adalah open, x 2 adalah close-1, x 3 adalah close-2, x 4 adalah close-3, x 5 adalah close-4
Gambar 5. Flowchart pembentukan model regresi linear

## T ABEL 5 H ASIL PEMBENTUKAN M ODELPADA TIAP S KENARIO
Skenario Model Regresi Linear 1 𝑦 = 0,0145 + 0,9849𝑥 2 𝑦 = 0,0149 + 1,0079𝑥 1 − 0,0230𝑥 2
3 𝑦 = 0,0141 + 1,0014𝑥 1 − 0,0380𝑥 2 + 0,0219𝑥 3 4 𝑦 = 0,0137 + 0,9872𝑥 1 − 0,0245𝑥 2 − 0,0029𝑥 3 + 0,0258𝑥 4 5 𝑦 = 0,0136 + 0,9859𝑥 1 − 0,0234𝑥 2 − 0,0028𝑥 3 + 0,0214𝑥 4 + 0, ,0046𝑥 5
Gambar 6. Flowchart tahapan evaluasi model regresi linear
Setelah pembuatan model regresi linear, tahap berikutnya adalah evaluasi model regresi linear. Gambar 6 merupakan flowchart tahapan evaluasi model regresi linear.  Pada tahapan ini menggunakan data test yang telah disiapkan sebelumnya, kemudian ditentukan variabel bebas yang digunakan yang sesuai dengan skenario. Tabel 6 menunjukkan hasil prediksi pada setiap skenario, hasil prediksi diperoleh selisih antara close dengan prediksi,  dengan  rata-rata  selisih  sebesar  0,0001,  hal  ini  menunjukkan  hasil  prediksi  hampir  sama  dengan keadaan sebenarnya.

## T
ABEL 6

## H ASIL PREDIKSI M ODEL REGRESI LINEAR PADA TIAP S KENARIO
Date Close Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 Skenario 5 Prediksi Selisih Prediksi Selisih Prediksi Selisih Prediksi Selisih Prediksi Selisih 03/01/2022 0,9188 0,9121 0,0067 0,9121 0,0067 0,9121 0,0067 0,9121 0,0067 0,9121 0,0067 04/01/2022 0,9157 0,9195 -0,0038 0,9195 -0,0038 0,9194 -0,0037 0,9194 -0,0037 0,9194 -0,0037 05/01/2022 0,9163 0,9165 -0,0002 0,9165 -0,0002 0,9165 -0,0002 0,9163 0,0000 0,9163 0,0000 06/01/2022 0,9207 0,9169 0,0038 0,9169 0,0038 0,9168 0,0039 0,9169 0,0038 0,9169 0,0038 07/01/2022 0,9183 0,9214 -0,0031 0,9214 -0,0031 0,9213 -0,0030 0,9213 -0,0030 0,9213 -0,0030 … … … … … … … …. … …. … … 10/11/2022 0,9630 0,9837 -0,0207 0,9837 -0,0207 0,9837 -0,0207 0,9838 -0,0208 0,9838 -0,0208 11/11/2022 0,9415 0,9631 -0,0216 0,9631 -0,0216 0,9635 -0,0220 0,9636 -0,0221 0,9636 -0,0221 14/11/2022 0,9435 0,9421 0,0014 0,9421 0,0014 0,9426 0,0009 0,9431 0,0004 0,9431 0,0004 15/11/2022 0,9430 0,9439 -0,0009 0,9439 -0,0009 0,9438 -0,0008 0,9444 -0,0014 0,9445 -0,0015 16/11/2022 0,9443 0,9432 0,0011 0,9432 0,0011 0,9432 0,0011 0,9431 0,0012 0,9432 0,0011 Rata-rata 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
Setelah pembuatan model regresi linear, tahap berikutnya adalah evaluasi model regresi linear. Gambar 6 merupakan flowchart tahapan evaluasi model regresi linear.  Pada tahapan ini menggunakan data test yang telah disiapkan sebelumnya, kemudian ditentukan variabel bebas yang digunakan yang sesuai dengan skenario. Tabel 6 menunjukkan hasil prediksi pada setiap skenario, hasil prediksi diperoleh selisih antara close dengan prediksi,  dengan  rata-rata  selisih  sebesar  0,0001,  hal  ini  menunjukkan  hasil  prediksi  hampir  sama  dengan keadaan sebenarnya.
Gambar 7. Plot hasil prediksi harga pada setiap skenario (a) Skenario 1, (b) Skenario 2, (c) Skenario 3, (d) Skenario 4, (e) Skenario 5
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Hasil  prediksi  harga close pada  setiap  skenario  dalam  bentuk  grafik  ditunjukkan  pada  Gambar  7. Berdasarkan  plot  hasil  prediksi  harga close pada  setiap  skenario  pada  Gambar  7,  regresi  linear  mampu melakukan prediksi dengan baik dibuktikan grafik close dan hasil prediksi hampir sama. Untuk mengetahui kinerja  model  regresi  linear  yang  telah  dibentuk,  perlu  dilakukan  evaluasi  pada  model  regresi  linear  setiap skenario.
Setelah mengetahui nilai harga prediksi yang dihasilkan oleh model regresi linear yang telah dibentuk, selanjutnya dilakukan evaluasi dengan melakukan perhitungan nilai MSE dan RMSE guna menentukan model terbaik. Semakin makin kecil MSE dan RMSE menunjukkan metode prediksi yang dihasilkan bisa dikatakan baik [9], [24]. Secara manual perhitungan MSE dapat menggunakan persamaan (13) dan RMSE menggunakan persamaan (14). Secara lengkap hasil perhitungan MSE dan RMSE ditunjukkan pada Tabel 7.
T ABEL 7

## H ASIL PERHITUNGAN MSE
DAN RMSE PADA SETIAP SKENARIO Skenario MSE RMSE 1 0,0000328509 0,0057315705 2 0,0000328643 0,0057327352 3 0,0000331035 0,0057535656 4 0,0000331819 0,0057603740 5 0,0000332024 0,0057621485
Nilai  MSE  yang  rendah,  atau  nilainya  mendekati  nol,  berarti  hasil  prediksi  sesuai  dengan  data sebenarnya.  RMSE  dengan  nilai  yang  paling  mendekati  nol  bisa  dikatakan  lebih  baik  akurasinya  daripada metode prediksi yang bernilai RMSE lebih besar. Secara umum model yang dihasilkan dalam setiap skenario baik,  namun  model  terbaik  dengan  menggunakan  skenario  1,  yaitu  dengan  variabel  bebas  yang  digunakan Open .  Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  Imam  Priyadi  [9]  mendapatkan  model  terbaik  dengan menggunakan variabel bebas Open , High dan Low . Janur Syah Putra [11]  yang menggunakan Date dan Close dengan  mendapatkan  nilai error sebesar  0,0013751.  Jevin  Putra  Halawa  [12]    yang  menggunakan moving average Open , moving average High dan moving average Low , tahap evaluasi menggunakan RMSE, dengan hasil  RMSE  0,898.  Hilman Winnos  [14]  yang  menggunakan  variabel bebas Open , High , Low dan Volume , dengan  tahap  evaluasi  MAPE,  mendapatkan  hasil  sebesar  sebesar  0,011.  Sedangkan  penelitian  ini, mendapatkan  model  terbaik  dengan  menggunakan  variabel    bebas Open, persamaan  regresi  linear y=0,0145+0,9849x, dengan menggunakan perhitungan nilai MSE dan RMSE untuk menentukan model regresi linear terbaik, nilai MSE terbaik pada penelitian ini dengan nilai MSE sebesar 0,0000328509 dan nilai RMSE terbaik dengan nilai RMSE sebesar 0,0057315705.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan, bahwa regresi linear mampu melakukan prediksi harga pada trading forex dengan  baik,  ini  dibuktikan  dengan  hasil  rata-rata  selisih  antara close dan hasil  prediksi sangat kecil, yaitu sebesar 0,0001. Secara umum model yang dihasilkan dalam setiap skenario baik, karena semua  hasil  perhitungan  MSE  dan  RMSE  mendekati  nilai  nol,  namun  model  terbaik  dengan  menggunakan skenario 1, yaitu variabel bebas yang digunakan Open, persamaan regresi linear y=0,0145+0,9849x . Dengan nilai MSE sebesar 0,0000328509 dan nilai RMSE terbaik dengan nilai RMSE sebesar 0,0057315705. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, yang menghasilkan nilai MSE dan RMSE lebih besar dari hasil penelitian ini. Saran untuk penelitian berikutnya dapat menggunakan variabel yang lain yang tersedia dalam dataset, serta bisa dikombinasikan dengan nilai indikator analisa teknikal misalnya moving average , RSI, dan lain-lain.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. J. Wijaya, W. Swastika, and O. H. Kelana, “Prediksi Harga Foreign Exchange Mata Uang Eur/Usd Dan Gbp/Usd Menggunakan Long Short-Term Memory,” Sainsbertek J. Ilm. Sains Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 16–31, 2021, doi: 10.33479/sb.v2i1.121.
[2] A.  Sespajayadi,  “PREDIKSI  NILAI  TUKAR  VALUTA  ASING  MENGGUNAKAN  METODE GENETIC ALGORITHM-NEURAL NETWORK ( Euro Terhadap US Dollar ),” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 3, pp. 21–28, 2013.
[3] Rafiqah, “ANALISIS SHARI’AH COMPLIANCE PADA TRADING FOREX ONLINE,” Misykat , vol. 5, pp. 147–164, 2020.
[4] M.  Ayitey  Junior,  P.  Appiahene,  O.  Appiah,  and  C.  N.  Bombie,  “Forex  market  forecasting  using machine learning: Systematic Literature Review and meta-analysis,” J. Big Data , vol. 10, no. 1, 2023, doi: 10.1186/s40537-022-00676-2.
[5] T.  Titin,  “Analisis  Pengambilan  Keputusan  Dalam  Transaksi  Trading  Forex  Di  Fxindo  Regional Lamongan,” J. Ekbis , vol. 14, no. 2, p. 5, 2015, doi: 10.30736/ekbis.v14i2.121.
[6] R.  R.  Elhakim,  “Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah  Ke  Dollar  As  Menggunakan  Metode  Arima,” MATHunesa J. Ilm. Mat. , vol. 8, no. 2, pp. 145–150, 2020, doi: 10.26740/mathunesa.v8n2.p145-150.
[7] R. Maulana and D. Kumalasari, “Analisis Dan Perbandingan Algoritma Data Mining Dalam Prediksi Harga  Saham  Ggrm,” J.  Inform.  Kaputama ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  22–28,  2019,  [Online].  Available: https://finance.yahoo.com/quote/GGRM.J
[8] F. Sembiring, D. Gustian, A. Erfina, and Y. Vikriansyah, “Analisis Tingkat Akurasi Algoritma Moving Average dalam Prediksi Pergerakan Uang Elektronik Bitcoin,” J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 23–30, 2021, [Online]. Available: http://ojs.stmik- banjarbaru.ac.id/index.php/jutisi/article/view/577
[9] I. Priyadi, J. Santony, and J. Na’am, “Data Mining Predictive Modeling for Prediction of Gold Prices Based on Dollar Exchange Rates, Bi Rates and World Crude Oil Prices,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 2, no. 2, p. 93, 2019, doi: 10.24014/ijaidm.v2i2.6864.
[10] D.  S.  Pradito,  Benaya.  Purnia,  “KOMPARASI  ALGORITMA  LINEAR  REGRESSION  DAN NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI NILAI KURS,” Evolusi J. Sains dan Manaj. , vol. 10, no. 2, pp. 64–71, 2022.
[11] J. S. Putra, R. D. Ramadhani, and A. Burhanuddin, “Prediksi Harga Saham Bank Bri Menggunakan Algoritma Linear Regresion Sebagai Strategi Jual Beli Saham,” J. Dinda  Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.20895/dinda.v2i1.273.
[12] J. P. Halawa and A. Hermawan, “Implementation of Linear Regression Algorithm to Predict Stock Prices Based on Historical Data,” Bit-Tech , vol. 5, no. 2, pp. 103–112, 2022, doi: 10.32877/bt.v5i2.616.
[13] M. S.  Aziz Sarkar and U. A. M. Ehsan Ali,  “EUR/USD Exchange Rate  Prediction Using Machine Learning,” Int. J. Math. Sci. Comput. , vol. 8, no. 1, pp. 44–48, 2022, doi: 10.5815/ijmsc.2022.01.05.
[14] H.  Winnos,  R.  Septima,  and  Hu.  Gemasih,  “Perbandingan  Metode  Regresi  Linier  Berganda  dan Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ) Untuk Prediksi Saham PT. BSI, Tbk.,” Ocean Eng.  J. Ilmu Tek. dan Teknol. Marit. , vol. 1, no. 4, pp. 15–23, 2022.
[15] T. Indarwati, T. Irawati, and E. Rimawati, “Penggunaan Metode Linear Regression Untuk Prediksi Penjualan  Smartphone,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  2–7,  2019,  doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369.
[16] G. S. Firli, “Sharia Business Ethics Online Forex Trading at Company Signal Providers Volatility 75 Index JR ( VIXJR ),” vol. 1, no. 19, pp. 809–818, 2023.
[17] Harsiti, Z. Muttaqin, and E. Srihartini, “Penerapan Metode Regresi Linier Sederhana Untuk Prediksi Persediaan  Obat  Jenis  Tablet,” JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  12–16,  2022,  doi: 10.30656/jsii.v9i1.4426.
[18] T. N. Putri, A. Yordan, and D. H. Lamkaruna, “Peramalan Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Samudra Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana,” J-TIFA (Jurnal Teknol. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[19] A.  M.  Yusuf, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  kualitatif  &  Penelitian  Gabungan ,  Edisi  Pert.  Jakarta: PRENADAMEDIA GROUP, 2014.
[20] A.  F.  L.  Putra,  J.  Junaidi,  Z.  Situmorang,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Regresi  Linier  Berganda  Untuk Memprediksi  Jumlah  Nasabah,” J.  Sci.  Soc.  Res. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  236,  2022,  doi: 10.54314/jssr.v5i2.915.
[21] A. Z. Siregar, “Implementasi Metode Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Tingkat Pendaftaran Mahasiswa  Baru,” …   J. Penerapan Sist.  Inf.  (Komputer dan … ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  133–137,  2021,
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
[Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/article/view/73
[22] A. S. Bayangkari Karno, “Analisis Data Time Series Menggunakan LSTM (Long Short Term Memory) Dan ARIMA (Autocorrelation Integrated Moving Average) Dalam Bahasa Python.,” Ultim. InfoSys  J. Ilmu Sist. Inf. , vol. 11, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31937/si.v9i1.1223.
[23] N. Afrianto, D. H. Fudholi, and S. Rani, “Prediksi Harga Saham Menggunakan BiLSTM dengan Faktor Sentimen Publik,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 41–46, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3676.
[24] A. Aulia, B. Aprianti, Y. Supriyanto, and C. Rozikin, “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.