Impementasi Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Harga Emas
Frandy Ristianto 1 , Nurmalasari 2 , Ani Yoraeni 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi,Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin Raya No.02 Cipinang Melayu Kecamatan Makasar Jakarta Timur, Indonesia
email: frandy826@gmail.com, nurmalasari.nmr@nusamandiri.ac.id, ani.ayr@bsi.ac.id
Artikel Info : Diterima : 18-01-2021 | Direvisi : 21-01-2021 | Disetujui : 25-01-2021
Abstrak - Emas merupakan salah satu asset yang menguntungkan untuk di investasikan. Dengan Resiko yang tidak  terlalu  besar.  Tetapi  banyak  faktor  yang  mempengahruhi  harga  emas    salah  satunya  Fluktuasi  kurs  (Rp) rupiah  dengan  mata  uang  USD  (US  Dollar).  Data  Mining  digunakan  untuk  mempredisi  harga  emas  ,dengan proses  pengambian  data  masa  lampau,  data  yang  digunakan  adalah  dari    data  www.bps.go.id  untuk  menggali nilai  tambah  berupa  informasi  yang  selama  ini  tidak  di  ketahui  secara  manual  dari  suatu  basis  data  agar  dapat mengetahui  pola  serta  dapat  melakukan  prediksi  harga  emas.  Salah  satu  metode  data  mining  yang  di  gunakan yaitu Naïve bayes dan menggunakan software Rapid miner sebagai proses untuk membantu perhitungan dengan data set yang digunakan selama 3 tahun yaitu dari Januari 2016  – Desember 2019  dan data training prediksi 1 tahun  kedepan  dengan  asumsi  harga  stabil,  dengan  pengujian  sebanyak  5  kali  52  data,  di  mana  dalam penggunaan  dalam  melihat  peluang  berdasarkan  histori  kejadian  yang  terjadi  sehingga  akurasinya  cukup  baik sebesar 95,92% dalam pengunaan serta melihat peluang profit ya atau tidaknya harga emas
Kata Kunci : Algoritma Naïve Bayes, Prediksi, Data Mining.
Abstracts - Gold is a profitable asset to invest in. With a risk that is not too big. However, many factors influence the  price,  one  of  which  is  the  fluctuation  of  the  exchange  rate  (IDR)  rupiah  against  the  USD  currency  (US Dollar). Data Mining is used to predict the price of gold, with the process of extracting past data, the data used is from the www.bps.go.id data to add added value in the form of information that has not been known manually from a database in order to see patterns and can predict the price of gold. One of the data mining methods used is  Naïve Bayes and uses Rapid Miner  software as a process to assist calculations with the data set used for 3 years, namely from January 2016 - December 2019 and prediction of data training for the next 1 year assuming stable  prices,  with  testers  as  much  as  5  times  52  data,  where  in  the  application  of  opportunities  based  on  the history  of  events  that  occurred  so  that  the  accuracy  is  good  at  95.92%  to  apply  and  see  profit  opportunities whether or not the gold price
Keywords : Naïve Bayes Algorithm, Prediction, Data Mining

## PENDAHULUAN
Emas merupakan salah satu asset yang menguntungkan untuk di investasikan. Dengan Resiko yang tidak terlalu  besar.  Tetapi  banyak  faktor  yang  mempengahruhi  harga  emas  salah  satunya  Fluktuasi  kurs  (Rp)  rupiah dengan mata uang USD (US Dollar).
Fluktuasi  harga  emas  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  seperti  kondisi  perekonomian,  laju  inflasi, penawaran  dan  permintaan  serta  masih  banyak  lagi.”Di  karenakan  Fluktuasi  harga  emas  yang  dapat  menjadi peluang bagi orang yang berinvestasi mas baik emas digital maupun emas fisik.dan agak sulit  xmelihat peluang dari perubahan harga emas dengan perubahan kurs rupiah(Guntur, Mohammad;Santony, 2018)
Average-Based  Fuzzy  Time  dengan  kelebihan  untuk  menentukan  interval  secara  efektif,  interval  yang dibentuk  mengimplementasikan  Average  based  length  sehingga  dapat  meningkatkan  ketepatan  prediksi  yang dihasilkan.(Riduan et al., 2020)
The  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  adalah  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  berdasarkan penerapan teorema bayes atau aturan dengan asumsi independensi yang kuat pada fitur, yang berarti bahwa fitur pada data tidak terkait dengan ada atau tidak adanya fitur lain dalam data yang sama(Haryanto & Saputra, 2018)
RapidMiner  adalah  platform  perangkat  lunak  data  science  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  dengan nama  yang  sama  yang  menyediakan  lingkungan  terpadu  untuk  persiapan  data  (data  preperation),  pembelajaran mesin  (machine  learning),  pembelajaran  mendalam  (deep  learning),  penambangan  teks  (text  mining),  dan analisis prediktif (predictive analytics).(Wahono & Riana, 2020)
Emas  merupakan  salah  satu  logam  mulia  yang  banyak  diminati  masyarakat  sebagai  komoditi  untuk berinvestasi  dikarenakan  ketahanannya  terhadap  laju  inflasi  yang  cukup  baik.  Namun  Seiring  perkembangan zaman  ada  kalanya  fluktuasi  terjadi  begitu  ekstrim  sehingga  mempengaruhi  nilai  emas.  Oleh  karena  itu mengetahui  prospek  nilai  emas  dimasa  yang  akan  datang  bagi  para  investor  merupakan  suatu  yang  cukup penting.(Azzahra et al., 2018)
Logam  Mulia  atau  emas  mempunyai  berbagai  aspek  yang  menyentuh  kebutuhan  manusia  di  samping memiliki  nilai  estetis  yang  tinggi  juga  merupakan  jenis  investasi  yang  nilainya  stabil,  likuid,  dan  aman  secara real,  dan  yang  keempat,  produk  Amanah  yakni  produk  kepemilikan  kendaraan  bermotor  juga  untuk  jumlah pembiayaan tertentu bisa dengan emas.(Rahmawati, 2018)
Emas  biasa  dijadikan  investasi  jangka  panjang,  karena  keuntungan  investasi  emas  mudah  diuangkan, tidak  ada  pajak  dan  investasi  emas  karena  memiliki  sifat  yang  tahan  terhadap  inflasi.  Sifat  ketahanan  itu  yang membuat tertarik investor untuk berinvestasi.(Wati, 2019)
Investasi  merupakan  suatu  kegiatan  penanaman  modal  dapat  satu  atau  lebih  aktiva  yang  dilakukan  oleh individu maupun institusional, dengan harapan mendapatkan keuntungan (return) di masa mendatang.(Aprilia et al., 2016)
Prediksi  adalah  memperkecil  kesalahan,  sehingga  selisih  antara  perkiraan  dengan  kejadian  yang sebenarnya diminimalkan. Suatu prediksi tidak dapat dipastikan tepat sepenuhnya, tetapi memungkinkan untuk memberikan hasil yang mendekati dengan kejadian sebenarnya(Halimi et al., 2019)
Data  Mining  adalah  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  yang  selama  ini tidak  di  ketahui  secara  manual  dari  suatu  basis  data.  Informasi  yang  di  hasilkan  di  peroleh  dengan  cara mengekstrasi dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat basis data(Wulandari, 2017)
secara umum data mining terbagi atas 2 (dua) kata yaitu:
1. Data Yaitu Kumpulan fakta yang terekam atau sebuah entitas yang tidak memiliki arti dan selama ini terabaikan
2. Mining yaitu proses penambangan
Sehingga  data  mining  itu  dapat  di  artikan  sebagai  proses  penambangan  data  yang  menghasilkan  output (keluaran) berupa pengetahuan(Widi Norfiansyah ,Gunawan & Dicky, 2015)
Data  mining  membahas  penggalian  atau  pengumpulan  informasi  yang  berguna  dari  kumpulan  data. Informasi yang biasanya dikumpulkan adalah pola-pola tersembunyi pada data, hubungan antar elemen-elemen data, ataupun pembuatan model untuk keperluan peramalan data(Adinugroho & Sari, 2018)

## METODE PENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  pada  dasarnya  merupakan  cara  ilmiah  untuk  mendapatkan  data  dengan  tujuan  dan kegunaan  tertentu(Sugiyono,  2019).  Metodologi  Penelitian  merupakan  tahap-tahap  penelitian  yang  sistematis untukmembantu  penelitian  menjadi  terarah  dengan  baik.  Berikut  adalah  metodologi  penelitian  yang  dilakukan penulis.

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Gambar 1 Tahapan Penelitian

## B. Metode Pengumpulan Data
Penulis  melakukan  wawancara  dan  observasi  untuk  mengetahui  informasi  yang  dibutuhkan  penulis melakukan  pengumpulan  data  kurs  rupiah  di  situs  dan  harga  emas  di  situs  badan  pusat  statistik  pada  bulan Januari  2016  sampai  Desember  2019.  Data  yang  didapatkan  dari  badan  pusat  stasistik  diolah  dengan  cara mengklasifikasikan data data tersebut kedalam  kategori Naik dan tidak. Selanjutnya melakukan pengolahan data dengan membentuk data training dan data testing, di analisa menggunakan metode klasifikasi naive bayes untuk menentukan  Profit  Ya  dan  tidak.  Penulis  melakukan  analisis  dari  hasil  pengolahan  data  dengan  menggunakan aplikasi  data  mining  yaitu  rapidminer.  Aplikasi  tersebut  digunakan  untuk  menganalisa  dan  mengukur  atau menentukan  Profit  dalam  investasi  emas.  Kemudian  mengukur  tingkat  akurasi  dari  hasil  pengolahan  data tersebut untuk menentukan Profit dalam 1 Tahun kedapan

## C. Populasi
Populasi  merupakan  obyek  dan  benda-benda  alam  yang    berada  disekitar.  Populasi  juga  bukan  hanya sekedar jumlah yang ada pada obyek maupun subyek yang dipelajari.(Sugiyono, 2019) Populasi yang digunakan berupa harga kurs rupiah pada dan harga emas pada situs Badan pusat statistik selama 3 tahun dari bulan Januari 2016 sampai bulan Desember 2019

## D. Sample Penelitian
Dalam    melakukan  penelitian  terhadap  populasi  yang  baik  dan  benar,  peneliti  menggunakan  teknik pengambilan  sampel(Sugiyono,  2019).  Teknik  sampling  yang  penulis  gunakan  yaitu  simple  random  sampling transaksi Harga Kurs Rupiah dan Harga emas selama 3 tahun berdasar situs BPS.
Tabel I.1 Daftar Transaksi Kurs Rupiah No Periode Kurs Rupiah 1 2016 Januari I 13874 2 2016 Januari II 13850 3 2016 Januari III 13893 4 2016 Januari IV 13870 5 2016 Febuari I 13755 145 2019 Desember IV 13978
Sumber: Badan Pusat Stastitik Indonesia (2020)

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Tabel I.2 Daftar Transaksi Harga jual beli emas No Periode Harga Emas 1 2016 Januari I 474000 2 2016 Januari II 474000 3 2016 Januari III 484000 4 2016 Januari IV 484000 5 2016 Febuari I 390000 145 2019 Desember IV 636072 Sumber : Badan Pusat Statistik indonesia (2020)

## E. Naïve Bayes
Menurut  (Adinugroho  &  Sari,  2018)  Naive  Bayes  Clasifier  Mengunakan  dasar  Toerema  Bayes  untuk memperkirakan  kejadian  bersyarat  munculnya  suatu  kelas  dengan  asumsi  bahwa  variabel  -  variabel    yang mempengaruhinya bersifat independen.
Menurut  (Wulandari,  2017)  Teori  keputusan  bayes  adalah  pendekatan  statiska  yang  fudenmental  dalam data mining. Pendekatan ini di dasarkan pada kuantifikasi trade-off antara berbagai keputusan klasifikasi dengan mengunkan probalitas
Menurut  (Suyanto,  2019)  Metode  analisa  data  menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  yang merupakan  sebuah  pengaplikasian  probabilitas  sederhana  yang  mengaplikasikan  teorema  bayes  dengan  asumsi ketidak tergantungan yang tinggi. Keuntungan algoritma Naive Bayes adalah hanya membutuhkan jumlah data pelatihan ( data training ) berdasarkan histori data untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengaplikasian. Dengan cara melihat peluang yang sering terjadi lalu di hitung kemungkinan munculnya seperti berapa muncul angka enam pada dadu. Dapat kita lihat peluangnya adalah 1/6 karena dadu mempunyai 6 sisi  yaitu  sisi  angka  satu  sampai  angka  enam.  Dan  kita  bisa  memprediksi  angka  enam  dalam  permainan berikutnya amgka eman yang akan muncul atau tidak. 𝑃 (𝐻|𝑋) = P( X | H )P(X) P(X)
Dimana  X  adalah  bukti,  H  adalah  hipotesis,  P(H|X)  adalah  probabilitas  bahwa  hipotesis  H  benar  untuk bukti  X  atau  dengan  kata  lain  syarat  X,  P(H|X)  merupakan  probabilitas  posterior  H  dengan  syarat  X,  P(X|H) adalah probabilitas bahwa bukti X benar untuk hipotesis H atau probabilitas posterior X dengan syarat H, P(H) adalah probabilitas prior hipotesis H, dan P(X) X adalah probabilitas prior bukti X.

## F. Penelitian Terkait
Penelitian M. Syukri Mustafa melakukan Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa menggunakan teknik data mining  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  untuk  membentuk  tabel  probabilitas  sebagai  dasar  proses klasifikasi kinerja akademik mahasiswa yang kelulusannya akan diklasifikasikan dan memberikan rekomendasi untuk  proses  kelulusan  tepat  waktu  yang  paling  tepat  dengan  nilai  optimal  berdasarkan  histori  nilai  yang  telah ditempuh mahasiswa. Sampel nilai yang digunakan untuk data latih dan testing adalah nilai mahasiswa angkatan 2008-2011  yang  sudah  dinyatakan  lulus,  sedangkan  mahasiswa  angkatan  2013-2014  dan  belum  lulus  akan digunakan  sebagai data  target.  Hasil  yang diperoleh dari penelitian ini  menunjukkan bahwa  faktor  yang paling mempengaruhi  penentuan  klasifikasi  kinerja  akademik  seorang  mahasiswa  adalah  Indeks  Prestasi  (IP)  pada semester  1,2,3,4  dan  jenis  kelamin,  sehingga  faktor  tersebut  dapat  menjadi  bahan  evaluasi  terhadap  pihak pengelola STMIK Dipanegara.(Mustafa et al., 2018)
Penelitian  Guntur  dkk.  tentang  Prediksi  Harga  Emas  dengan  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dalam Investasi untuk Meminimalisasi Resiko.mengunakan mengunakan Naïve Bayes Classifier.mengambilData emas yang diolah bersumber dari hasil observasi di website www.pegadaian.co.id dari tanggal 1 Desember 2017  – 1 Januari 2018. Data emas diolah menggunakan software Rapidminer. dari hasil perhitungan yang telah dilakukan, metode Naïve Bayes  Classifier  mampu digunakan  untuk  memprediksi  harga emas  untuk 14 hari kedepan, data yang digunakan untuk pengujian sebanyak 16 data dan diperoleh tingkat akurasi sebesar 75%, dengan hasil ini diharapkan  dapat  membantu  para  investor  untuk  mengambil  keputusan  dengan  baik.(Guntur,  Mohammad; Santony, 2018)
Emerensye S. Y. Pandie melakukan Penelitian Penerapan Implementasi algoritma data mining naive bayes pada koperasi.Naive Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana berbasis pada penerapan aturan bayes.menghasilkan tingkat kebenaran sebesar 94 %.  (Pandie et al., 2018)
Gustientiedina  Dkk.  melakukan  Penelitian  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  untuk  mengukur  kualitas pelayanan  akademis  pada  beberapa  perguruan  tinggi  di  Pekanbaru.  Target  khusus  yang  ingin  dicapai  adalah untuk  memperoleh  informasi  penting  secara  kuantitatif  dalam  pengukuran  kualitas  pelayanan  akademis  di

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 1 Januari 2021 | E-ISSN: 2774-9711
perguruan tinggi sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan  keputusan dan  mengembangkan sistem  yang dapat  membantu  masyarakat  perguruan  tinggi  dalam  menggambil  kebijakan  yang  berhubungan  dengan peningkatan  kualitas  pelayanan  akademis.  Naïve  Bayes  merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema atau aturan bayes dengan asumsi independensi yang kuat pada fitur. Indikator penilaian yang digunakan adalah tangible (bukti langsung), reability (keandalan), responsiveness (daya  tanggap),  assurance  (jaminan),  dan  empathy  (empati).  Penerapan  Naïve  Bayes  ini  diharapkan  mampu untuk  memprediksi  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  kualitas  pelayanan  akademis  pada  perguruan tinggi.(Gustientiedina et al., 2019)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Prediksi
Algoritma  Prediksi  Biasanya  di  gunakan  untuk  Memperkirakan  atau  forcasting  suatu  kejadian  tertentu terjadi.(Widi Norfiansyah ,Gunawan & Dicky, 2015).Berikut tahapan prediksi yang di lakukan oleh penulis. 1. Mempelajari data yang telah ada sebelumnya
2. Mempelajari kemungkinan yang akan terjadi berdasarkan data data sebelumnya
3. Menentukan faktor yang mengengaruhi perubahan nilai
4. Melakukan pengujian data yang di prediksi dengan data aktual

## Instrumen Penelitian
Perangkat Lunak Dalam melakukan penelitian, peneliti menggunakan beberapa perangkat lunak berikut : a. Sistem operasi yang digunakan adalah Microsoft Windows 10 Pro.
b. Microsoft Office Excel untuk perhitungan manual data Processing data.
c. Rapid Miner sebagai tools pembantu menganalisa data dalam menguji aturan Naïve bayes.
1. Data Training
Data training merupakan data yang telah di olah berdasarkan data kurs Rupiah dengan Harga Emas berdasarkan Periode januari 2016 sampai desember 2019 .
No Periode Kurs Rupiah Kurs Naik Harga Emas Harga Naik Profit 1 2016 Januari I 13874 Naik 474000 Turun Tidak 2 2016 Januari II 13850 Turun 474000 Tetap Tidak 3 2016 Januari III 13893 Naik 484000 Naik Ya 4 2016 Januari IV 13870 Turun 484000 Tetap Tidak 5 2016 Febuari I 13755 Turun 390000 Turun Tidak 145 2019 Desember IV 13978 Turun 636072 Naik Ya 2. Data Testing
Data testing merupakan data yang akan di uji berdasarkan asumsi prediksi tahun 2021.
No Periode Kurs Rupiah Kurs Naik Harga Emas Harga Naik Profit 1 2021 Januari I 14903 Turun 984.000 Naik Ya 2 2021 Januari II 14812 Turun 990.000 Turun Ya 3 2021 Januari III 14871 Naik 990.000 Tetap Ya 4 2021 Januari IV 14875 Naik 1.003.000 Naik Ya 5 2021 Febuari I 14810 Turun 1.009.905 Naik Ya 52 2021 Desember V 16325 Naik 1.020.000 Naik Ya

## Kriteria Penelitian
Tahap awal cara kerja dari proses perhitungan Naive Bayes adalah dengan melakukan pengambilan data training dari data Kurs Rupiah dan Harga emas . Adapun variabel penetu yang digunakan dalam mengklarifikasi data Kurs Rupiah dan Harga emas  yaitu:
a. Kurs rupiah
Merupakan variable yang di kelompokan dalam dua kategori yaitu: <=13660 dan >= 13661 dari data kurs rupiah
b. Kurs naik
Merupakan variable yang di kelompokan dalam tiga kategori yaitu: Naik  ,Tetap dan Turun
c. Harga emas
Merupakan variable yang di kelompokan dalam dua kategori yaitu: <=400000 dan >= 400001 dari data harga emas
d. Harga Naik
Merupakan variable yang di kelompokan dalam tiga kategori yaitu: Naik  ,Tetap dan Turun

## Pelatihan dan Pengujian
Langkah Pertama yang di lakukan adalah melakukan pelatihan terhadap data training yang telah di buat
A. Hasil Perhitungan  Probalitas tiap kelas
Berikut ini adalah hasil perhitungan probalitas di mana terdapat dua kelas yaitu ya dan tidak.
Tabel II.1 Probalitas Prior pada tiap kelas No. Kelas Jumlah Total Data Probabilitas 1 Ya 68 145 0,4689655 2 Tidak 77 145 0,5310345
Pada table di atas kemungkinan profit yang di dapat : Profit Ya 68/145 | Profit Tidak 77/145 Profit Ya = 0,4689655 | Profit Tidak = 0,5310345.

## B. Hasil Perhitungan Probalitas tiap Atribut per kelas
Terdapat  4  Kritertia  /  atribut  yang  di  gunakan  dalam  penelitian  ini  berikut  ini  hasil  perhitungan perhitungan probalitas Masing – masing berikut :
1. Kurs Rupiah Tabel II.2 Probalitas Artibut Kurs Rupiah No. Kurs Rupiah Ya Tidak Jumlah Kelas Ya Probabilitas Jumlah Kelas Tidak Probabilitas 1 <=13660 34 68 0,5 50 77 0,64935065 2 >=13661 34 68 0,5 27 77 0,35064935
Pada table di atas kita bisa melihat kemungkinan peluang dari kriteria kurs rupiah : Kelas <= 13660 Profit Ya 34/68 | Profit Tidak 50/77 Profit Ya = 0,5 | Profit Tidak = 0,64935065 Kelas >=13661 Profit Ya 34/68 | Profit Tidak 20/77 Profit Ya yaitu 0,5 | Profit Tidak yaitu 0,35064935 Penentuan Kelas kurs rupiah di ambil berdasarkan nilai rata – rata kurs rupiah pada data training
2. Kurs Naik
Tabel II.3 Probalitas Artibut Kurs Naik No. Kurs Naik Ya Tidak Jumlah Kelas Ya Probabilitas Jumlah Kelas Tidak Probabilitas 1 Naik 35 68 0,51470588 45 77 0,58441558 2 Tetap 0 68 0 1 77 0,01298701

## Computer Science (CO-SCIENCE)
3 Turun 33 68 0,48529412 31 77 0,4025974
Pada table di atas kita bisa melihat melihat kemungkinan peluang dari kriteria kurs naik  : Kelas Naik Profit Ya 35/68 | Profit Tidak 45/77 Profit Ya = 0,51470588 | Profit Tidak = 0,58441558 Kelas Tetap Profit Ya 0/68 | Profit Tidak 1/77 Profit Ya = 0| Profit Tidak = 0,01298701 Kelas Turun Profit Ya 33/68 | Profit Tidak 31/77 Profit Ya = 0,48529412 | Profit Tidak =  0,4025974
3. Harga Emas
Tabel II.4 Probalitas Artibut Harga Emas No. Harga Emas Ya Tidak Jumlah Kelas Ya Probabilitas Jumlah Kelas Tidak Probabilitas 1 <=400000 1 68 0,01470588 77 77 1 2 >=400001 67 68 0,98529412 0 77 0
Pada table di atas kita bisa melihat kemungkinan peluang dari kriteria kurs rupiah : Kelas <= 400000 Profit Ya 1/68 | Profit Tidak 77/77 Profit Ya = 0,01470588| Profit Tidak = 1 Kelas >=400001 Profit Ya 67/68 | Profit Tidak 0/77 Profit Ya yaitu 0,98529412| Profit Tidak yaitu 0 Penentuan Kelas kurs rupiah di ambil berdasarkan nilai rata – rata harga emas pada data training
4. Harga Naik
Tabel II.5 Probalitas Artibut Harga Naik No. Harga Naik Ya Tidak Jumlah Kelas Ya Probabilitas Jumlah Kelas Tidak Probabilitas 1 Naik 68 68 1 1 77 0,01298701 2 Tetap 0 68 0 23 77 0,2987013 3 Turun 0 68 0 53 77 0,68831169
Pada table di atas kita bisa melihat kemungkinan peluang dari kriteria kurs naik : Kelas Naik Profit Ya 68/68 | Profit Tidak 1/77 Profit Ya = 1| Profit Tidak = 0,01298701 Kelas Tetap Profit Ya 0/68 | Profit Tidak 23/77 Profit Ya yaitu 0| Profit Tidak yaitu 0,2987013 Kelas Turun Profit Ya 0/68 | Profit Tidak 53/77 Profit Ya yaitu 0| Profit Tidak yaitu 0,68831169
Berdasarkan  seluruh  artribut  di  atas  maka  yang  mempunyai  pengaruh  terbesar  adalah  harga  naik sedangkan  yang  mempunyai pengaruh  yang terkecil adalah kurs rupiah dalam  menentukan harga emas  naik  ya atau tidak.

## C. Pengujian terhadap Data testing
Langkah  Berikutnya  yang  di  lakukan  adalah  melakukan  pengujian  terhadap  data  testing  mengunakan aplikasi rapid miner yang di prediksi oleh penulis pada tahun 2021
D. Hasil perhitungan akurasi
Hasil  perhitungan  aplikasi  menggunakan  data  testing  dan  di  bandingkan  dengan  data  training  maka  di peroleh tingkat akurasi berikut:

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Tabel II.6 Hasil Perituangan Aplikasi Fold Cross Validation N=49 Aktual Ya Aktual Tidak Prediksi Ya TP = 23 FP = 0 Perdiksi Tidak FN = 2 TN= 24 No. Nama Pengukuran Rumus Hasil 1 Accuracy (TP+TN) 95,92% N
Berdasarkan Tabel di atas maka akurasi dari data training dan data testing adalah 95.92%
E. Implementasi Dalam Rapid Miner
Data  Training  yang  telah  di  olah  lalu  di  uji  oleh  data  testing  menggunakan  rapid  miner  peroleh  tingkat akurasi berikut:

## Gambar II
Proses Implementasi Fold Cross Validation

## Gambar III
Hasil Proses Implementasi Fold Cross Validation
Pada  gambar  di  atas  akurasi  metode  naïve  bayes  dengan  menguji  data  training  dan  data  testing  di  dapat akurasi  95,92%  dimana  sudah  cukup  baik.  Data  yang  di  prediksi  ya  sama  dengan  aktualnya  ada  25  kemudian data yang di prediksi ya tetapi aktualnya tidak ada 0 sedangkan Data yang di prediksi tidak tetapi aktualnya ya ada 2 dan data Data yang di prediksi tidak dan aktualnya tidak ada 24. Berdasarkan seluruh data pada tabel prior artirbut harga naik mempunyai pengaruh yang berpengaruh terhadap profit.

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 1 Januari 2021 | E-ISSN: 2774-9711

## F. Kelebihan dan kekurangan data harian
Data  harian  adalah  data  yang  dilakukan  setiap  hari  yang  di  simpan  kedalam  sistem.yang  menjadi kelebihkan data harian yaitu:
3. Data yang di simpan lengkap dan rinci
4. Data yang di lihat sangat detail dalam pencarian data
5. Melihat data sesuai yang di perlukan
Adapun juga kelemahan data harian:
1. Data yang di tampung menjadi sangat banyak
2. Penggunaan penyimpanan menjadi sangat besar
3. Proses pencarian data menjadi cukup lama.

## G. Kelebihan dan kekurangan data mingguan
Data mingguan adalah laporan dari data harian yang dilakukan setiap satu minggu yang di simpan kedalam sistem.yang menjadi kelebihkan data mingguan yaitu:
1. Mempermudah informasi yang di dapat dalam pencarian
2. Data yang di lihat sangat lengkap dalam 1 minggu
3. Mempercepat pencarian data dalam skala per minggu
4. Penyimpan lebih efisien
Adapun juga kelemahan data harian:
1. Ada informasi yang kurang lengkap
2. Mencari data sedikit sulit di lakukan jika hanya mencari 1 hari
3. Data yang digunakan lebih banyak

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian yang telah di lakukan pada Kurs rupiah dan Harga emas mengenai Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Naive Bayes maka dari hasil penelitian dapat di tarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Prediksi harga emas dapat dilakukan dengan Menganalisa  data kurs rupiah serta  harga emas di  masa lalu menggunakan Algoritma Naïve Bayes
2. Algoritma  Naïve  Bayes  dapat  di  gunakan  untuk  memprediksi  profit  investasi  emas  dengan  akurasi  yang cukup baik Yaitu 95,92%
3. Bahwa faktor yang paling mempengaruhi kenaikan harga emas dalam profit investasi emaskenaikan harga emas Perubahan kurs Rupiah.

## REFERENSI
Adinugroho, S., & Sari, Y. A. (2018). Implementasi Data Mining Menggunakan Weka . UB Press.
Aprilia,  A.,  Handayani,  S.,  &  Hidayat,  R.  (2016).  Analisis  Keputusan  Investasi  Berdasarkan  Penilaian  Harga Saham  (Studi  Menggunakan  Analisis  Fundamental  dengan  Pendekatan  Price  Earing  Ratio  (PER)  Pada Saham  Sektor  Pertambangan  yang  Listing  di  BEI  Periode  2012-2014). Jurnal  Administrasi  Bisnis  S1 Universitas Brawijaya , 32 (1), 58–65.
Azzahra, M., Darma Setiawan, B., & Pandu Adikara, P. (2018). Optimasi Parameter Support Vector Regression Dengan Algoritme Genetika Untuk Prediksi Harga Emas. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (1), 2548–2964. http://j-ptiik.ub.ac.id
Guntur,  Mohammad;Santony,  J.  (2018).  Prediksi  Harga  Emas  dengan  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes dalam. (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 2 (1), 354–360.
Gustientiedina,  G.,  Siddik,  M.,  &  Desnelita,  Y.  (2019).  Penerapan  Naïve  Bayes  untuk  Memprediksi  Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademis. Jurnal Infomedia , 2 (4), 2–6. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.30811/jim.v4i2.1892
Halimi,  I.,  Azhar,  Y.,  &  Indah  Marthasari,  G.  (2019).  Prediksi  Harga  Emas  Menggunakan  Univariate Convolutional Neural Network. Infomatek , 21 (2). https://doi.org/10.23969/infomatek.v21i2 Haryanto,  K.  W.,  &  Saputra,  R.  A.  (2018).  Aplikasi  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 1 Januari 2021 | E-ISSN: 2774-9711
Naïve Bayes Classifier ( Nbc ) ( Studi Kasus : Di Stmik Yadika Bangil ). Jurnal SPIRIT Vol. 10 No. 1 Mei 2018 , 10 (1), 5–12.
Mustafa, M. S., Ramadhan, M. R., & Thenata, A. P. (2018). Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Creative Information Technology Journal , 4 (2), 151. https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i2.106 Pandie, E. S. Y., Komputer, J. I., & Cendana, U. N. (2018). Implementasi Algoritma Data Mining Naive Bayes . 6 (1), 15–20.
Rahmawati,  M.  F.  (2018).  Investasi  Logam  Mulia  (Emas)  Di  Penggadaian  Syariah  Dalam  Persfektif  Hukum Ekonomi Syariah. Tahkim , XV (1), 63–74.
Riduan,  M.,  Hariwijaya,  I.,  Furqon,  M.  T.,  &  Dewi,  C.  (2020). Prediksi  Harga  Emas  Dengan  Menggunakan Metode Average-Based Fuzzy Time Series . 4 (4), 1258–1264.
Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif Dan R&D (2nd Ed.). Alfabeta.
Suyanto. (2019). Data Mining Untuk Klasifikasi Dan Klasterisasi Data . Informatika.
Wahono, H., & Riana, D. (2020). Prediksi Calon Pendonor Darah Potensial Dengan Algoritma Naïve Bayes , K- Nearest Neighbors dan Decision Tree C4 . 5 . 7 (1), 7–14. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1953
Wati, L. R. S. (2019). Implementasi Algoritme Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Prediksi Harga Emas Bagi Investor. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (3), 2408–2415. Widi Norfiansyah ,Gunawan, & Dicky, N. (2015). Algoritma Data Mining dan Pengujian. Deepublish. Wulandari, R. T. (2017). Data Mining Teori dan Aplikasi Rapid Miner . GAVA MEDIA.

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 1 Januari 2021 | E-ISSN: 2774-9711