Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 28(1): 27-35. Doi: https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i1.8096
Andriani et al, Prediksi Nilai Emas… https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i1.8096

## PREDIKSI NILAI EMAS MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR
1 Wresti Andriani, 2 Gunawan*, 3 Alan Eka Prayoga
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika STMIK YMI Tegal Jl. Pendidikan No. 1, Pesurungan Lor, Margadana Kota Tegal 52142, Jawa Tengah 1 wresty.andriani@gmail.com, 2 gunawan.gayo@gmail.com, 3 alaneka91@gmail.com *) Penulis korespondensi

## Abstrak
Harga emas yang fluktuatif menjadi salah satu tantangan dalam melakukan investasi. Oleh karenanya,  prediksi  harga  emas  menjadi  penting  untuk  investor  dalam  mengambil  keputusan investasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi harga emas menggunakan algoritma  regresi  linear.  Harga  emas  diprediksi  berdasarkan  beberapa  faktor,  seperti  suku bunga,  inflasi,  dan  harga  minyak.  Data  harga  emas  selama  beberapa  tahun  diambil  sebagai sampel  untuk  analisis.  Model  regresi  linear  dibangun  berdasarkan  faktor-faktor  tersebut  dan hasilnya  dianalisis  untuk  menentukan  akurasi  prediksi.    Pengumpulan  data  dilakukan  dengan mencari data histori harga emas melalui sumber website. Data yang dikumpulkan adalah harga emas, harga minyak bumi serta nilai dolar terhadap rupiah dari tahun 2019 hingga 2023, yang masing-masing  sebesar  43  data.    Proses  analisis  data  dilakukan  menggunakan  aplikasi RapidMiner.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  regresi  linear    dapat  digunakan untuk  memprediksi  harga  emas  di  masa  depan  dengan  perbandingan metode evaluasi MAE sebesar 4341.140 lebih akurat dibanding menggunakan RMSE sebesar 4893.132. Variabel nilai mata  uang  dolar  terhadap  rupiah  merupakan  vaktor  prnting  yang  bisa  mempengaruhi pergerakan harga emas artinya menunjukkan model regresi linear dapat memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap harga emas pada masa depan.
Kata Kunci: prediksi, nilai emas, regresi linear, inflasi, rapid miner

## Abstract
The fluctuating price of gold is one of the challenges in  investing. Therefore, gold price predictions are important for investors in making the right investment decisions. This study aims to predict gold prices using linear regression algorithm. The price of gold is predicted based on several factors, such as interest rates, inflation, and oil prices. Gold price data over several years is taken as a sample for analysis. Linear regression models are built based on these factors, and the  results  are  analyzed  to  determine  the  accuracy  of  predictions.  Data  collection  is  done  by searching for historical data on gold prices through website sources. The data collected are gold prices and inflation from 2019 to 2023, each of wich is 43 datas. The data analysis process uses the RapidMiner  application.  The  results showed  that  a  simple  linear regression  algorithm  can predict future gold prices in future with a comparison of the MAE evaluation method of 4341.140 more accurate  than  using  the  RMSE  of  4893.132. The  variable  value  of  the  dollar againts the rupiah is an important factor that can affect the movement of gold prices, meaning that the linier regression model can provide fairly accurate predictions of gold price in the future.
Keywords: prediction, gold value, linear regression, inflation, rapid miner

## PENDAHULUAN
Logam  mulia  emas  yang  bersifat  tahan korosi  dan  oksidasi,  emas  adalah  salah  satu komoditas  paling  penting  di  dunia,  yang memiliki  peran  penting  dalam  investasi  dan perdagangan.  Emas  juga  dianggap  sebagai asset  investasi  yang  lumayan  stabil  sebab cenderung  tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap fluktuasi ekonomi [1]. Investasi yaitu tindakan yang menempatkan  uang  atau  asset  lain  pada suatu proyek yang mengharapkan keuntungan di  masa  depan.  Investasi  bertujuan  untuk menghasilkan  pendapatan  atau  keuntungan  di masa  datang  [2].  Investor  lebih  cenderung memilih emas sebagai bahan untuk berinvestasi dikarenakan beberapa hal diantaranya,  selain  memiliki  kestabilan  nilai, emas  juga  memiliki  permintaan  yang  tinggi sebab  perminttan  akan  emas  cenderung meningkat  sejalan  dengan  pertumbuhan populasi  dan  perekonomian  dunia,  sehingga emas dapat menjadi investasi yang menguntungkan dalam jangka panjang. Meskipun  harga  emas  dapat  berfluktuasi, permintaan  akan  emas  cenderung  terus meningkat  sejalan  dengan  pertumbuhan populasi dan perekonomian dunia [3].
Investasi  emas  juga  memiliki  resiko sebab  harga  emas  yang  sering  berfluktuasi secara  significant  tidak  terjamin  keuntung- annya,  sehingga  perlu  dipertimbangkan  lebih dalam  sebelum  mengambil  keputusan  untuk berinvestasi.  Hal  ini  disebabkan  karena investasi emas juga memiliki banyak kerugian,
seperti  harga  jual  yang  lebih  rendah disbanding  harga  beli,  sehingga  keuntungan berinvestasi emas hanya berdasarkan kenaikan harga  emas,  maka  investor  yang  mencari pertumbuhan  modal  jangka  pendek  atau mencari  pendapatan  dari  investasi  mungkin saja  tidak  cocok  untuk  berinvestasi  pada bidang emas [4].
Prediksi  merupakan  perkiraan  terhadap suatu kejadian, kondisi atau tren dimasa depan, dengan menggunakan informasi dari data yang ada. Prediksi harga emas adalah suatu kegiatan yang  menganalisa  pergerakan  harga  emas  di masa depan. Hal ini penting disebabkan harga emas dapat dipengaruhi oleh factor yang tidak diprediksi  sebelumnya,  seperti  bencana  alam dan  kondisi  ekonomi  global  [5].    Inflasi  juga merupakan  salah  satu  penyebab  yang  dapat mempengaruhi  harga  emas,  jika  pergerakan nilai  mata  uang  cenderung  turun  maka  harga emas  akan  bergerak  kenaikan  [6].  Sehingga emas dianggap sebagai safe haven atau tempat perlindungan terhadap perubahan nilai, terlebih disaat situasi perang dagang Amerika Serikat dan China seperti pada saat ini. Namun dikala  situasi  sedang  adem  ayem save  haven seperti emas ini akan sepi peminat [7].
Ada beberapa metode yang dipergunakan  oleh  peneliti  sebelumnya  yang dipergunakan  untuk  memprediksi  harga  emas ini,  seperti  yang  dilakukan  .[8]  yang memprediksi harga emas dengan menggunakan  metode Fuzzy  Time  Series. Algoritma  Chen  dan  menghasilkan  bahwa dengan  metode  ini  terdapat  selisih  rata-rata
actual dengan data prediksi tidak lebih dari Rp 2.850.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Imam Halimi  dkk  [9],  yang  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network pada  data Univariate ,  menunjukkan  bahwa  model  yang terbaik  yaitu  pada  model  1,  dengan  model filter 64, kernel 2, epochs 2000 dan dense 50. RMSE  yang  dihasilkan  sebesar  690.40. Penelitian  lainnya  pernah  dilakukan  oleh Nugroho  Dwi  S  [10]  yang  menngunakan metode Support Vektor Machine (SVM) untuk memprediksi  harga  emas,yang  membedakan antara variabel A dan B , hasilnya RMSE yang didapat  lebih  baik  pada  variabel  B  dengan penambahan  variabel  factory  news  sebesar 4,620. Pada penelitian sebelumnya, sudah ada yang menggunakan metode linier regesi untuk mempredikasi harga emas dengan
menggunakan  RMSE  sebagai  hasil  evaluasi.
Pada  penelitian  ini,  menggunakan  metode Regresi Linier karena mampu
menghubungkan  variabel dependent dan variabel independent [11] Variabel dependent merupakan  harga  dari  emas  itu,  sedangkan variabel independent adalah factor-faktor yang mempengaruhi  fluktuasi  harga  emas  seperti suku  bunga,  kebijakan  moneter  dan  fluktuasi mata uang [12].
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  pada penelitian  ini  memilih  metode linier  regresi untuk  memprediksi  harga  emas  dengan mencari hasil akurasi yang terbaik menggunakan perbandingan RMSE dan MAE serta  dapat  mengetahui  faktor  yang  lebih
berpengaruh  terhadap  pergerakan  harga  emas dengan  menggunakan  metode data  mining predictive modelling dan menggunakan aplikasi Rapidminer. sehingga membantu para investor dalam  berinvestasi  dengan  aman, karena dapat meminimalkan kerugian.

## METODE PENELITIAN
Dataset yang akan digunakan diperoleh dari website investing.com yang menyediakan informasi  tentang  Indeks  saham,  Komoditas, valuta asing, Futures and opsi serta harga dan obligasi,https://www.investing.com/currencie s/xau-idr-historical-data,  data  bulanan  dari tahun  2019,  yaitu  data  harga  emas  saat pandemi  covid  sampai  pada  tahun  2023  saat ini, sebagai data training dan data ujinya, data historis berjangka dari minyak mentah (Crude
Oil) dunia pada https://www.investing.com/commodities/crud e-oil-historical-data serta historis dollar (USD/IDR) pada https://www.investing.com/currencies/usd- idr-historical-data. Penelitian ini menggunakan kerangka kerja yang merupakan tahapan  penyelesaian    dapat  seperti  pada Gambar 1.
Kegiatan preprocessing adalah kegiatan yang melakukan mining data, sebelum menuju ke tahap pemrosesan. Data mentah akan diolah dahulu sebelum siap diproses. Caranya dengan melakukan  eliminasi  dari  data  yang  tidak sesuai.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan preprocessing data  pada
penelitian ini adalah, cleaning data, transformation data , filtering ,  menjadi  data yang  siap  untuk  diolah. RapidMiner yaitu sebuah  aplikasi  atau  perangkat  lunak  yang berfungsi  sebagai  alat  pembelajaran  pada bidang data  mining .  Aplikasi  ini  dibuat  oleh sebuah  perusahaan  yang  fokus  pada  seluruh tahapan  yang  terkait  dengan  pengolahan  data dalam skala besar, seperti pada bidang bisnis, penelitian, pendidikan, pelatihan, dan pembelajaran. RapidMiner menyediakan sekitar 100 solusi pembelajaran yang berbeda untuk  melakukan  pengelompokan  data  [13]. RapidMiner akan  membaca  file  tersebut  dan menjalankan analisis secara otomatis [14]. »
Regresi  linear adalah  sebuah  analisis statistik  yang  mempelajari  hubungan  antara satu variabel tak bebas dan satu variabel bebas.
Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  menguji sejauh  mana  hubungan  sebab-akibat  antara
faktor  penyebab  (X)  terhadap  variabel  akibat (Y).  Dalam  konteks  produksi,  regresi  linear sederhana sering digunakan untuk memprediksi  kualitas  atau  kuantitas  suatu produk.  Dalam  penelitian  ini,  persamaan
umum Regresi Linear
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑥 (2)
Hasil  evaluasi  yang  akan  digunakan pada  peneltian  ini  yaitu « Root  Mean  Square Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Error  (MAE) dan Mean Absolute Presentage Error (MAPE) “ Persamaan Root  Mean  Square  Error yang memiliki persamaan seperti pada persamaan 3.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝑛 𝑡−1 𝑛 2 (3)
Pada persamaan (3), diketahui A t adalah nilai  data  aktual,  F t adalah  nilai  hasil
peramalan, n adalah jumlah data, sedangkan Σ adalah Summation (jumlah keseluruhan nilai).
RMSE adalah ukuran untuk mengukur seberapa dekat model prediksi dengan data asli yang diukur dengan satuan yang sama dengan variabel  target,  dalam  hal  ini  harga  emas. Semakin  kecil  nilai  RMSE,  semakin  baik kinerja model dalam memprediksi harga emas.
Hasil  RMSE  yang  didapatkan  menunjukkan bahwa model prediksi menggunakan algoritma regresi  linear  sederhana  memiliki  tingkat akurasi  yang  baik  dalam  memprediksi  harga emas. Namun, perlu dicatat bahwa nilai RMSE tidak memberikan informasi tentang kesalahan prediksi  secara  spesifik,  sehingga  diperlukan analisis yang lebih lanjut untuk mengevaluasi kinerja model secara keseluruhan.
Sedangkan persamaan dari Mean Absolute Error , seperti pada persamaan 4.
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝐴 𝑖 − 𝐹 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (4)
Pada  persamaan  (4),  dimana  n  adalah ukuran sampel, 𝐴 𝑖 adalah nilai data aktual ke i dan 𝐹 𝑖 adalah nilai data peramalan ke i. Karena rumus ini menggunakan nilai mutlak ( ∥) , maka nilai MAE selalu positif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan  diambil  dari bulan desember 2019 sampai bulan mei 2023, yaitu sebanyak 42 data, yang terdiri dari Data historis harga emas ( Price, Open, High, Low, gold  changes  % ),  Data  Historis Crude  oil (price, Open, High, Low, crude oil changes %) dan  data  historis  dolar  rupiah  (USD/IDR) meliputi date, open (Rp), high (Rp), low (Rp), dolar  change %)    serta  data  BI  Rate.  Pada proses
Data Transformation , terjadi
penggabungan  data  ke  dalam  format  yang sesuai  untuk  pemrosesan  data  mining,  seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Proses Transformasi Data
Date Gold Dollar BI Rat e % Crude Oil Price  Open  High Low Pric e Ope n High  Low Pric e Ope n Hig h Lo w 5/1/20 23 295,02 7 291,48 3 304,43 4 290,05 3 14,9 20 14,6 45 14,9 80 14,5 65 5.7 5 71.5 5 76.1 3 76.2 8 63.7 4/1/20 23 291,74 6 295,51 8 303,30 7 289,89 2 14,6 65 15,0 00 15,0 12 14,6 27 5.7 5 76.7 8 80.2 7 83.5 3 73.9 3 3/1/20 23 295,10 7 278,77 4 308,96 7 278,01 5 14,9 90 15,2 40 15,4 80 14,9 50 5.7 5 75.6 7 76.8 5 80.9 4 64.1 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1/1/20 20 217,01 0 210,63 0 223,64 1 209,50 4 13,6 50 13,8 72 13,9 70 13,5 70 5  51.5 6 61.6  65.6 5 50.9 7 12/1/2 019 210,56 1 206,92 5 212,82 0 204,37 3 13,8 80 14,1 05 14,1 33 13,8 62 5  61.0 6 55.4 7 62.3 4 55.3 5
Tabel 2. Data Harga Minyak Bumi, Mata Uang Harga Emas dan BI Rate
No  Harga Emas  Date Mata uang   Minyak Bumi  BI Rate 1 295027 May 1,2023 14920 71.550 5.75 2 291746 Apr 1, 2023 14665 76.780 5.75 3 295107 Mar 1, 2023  14990 75.670 5.75 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 41 217010 Jan 1, 2020 13650 51.560 5 42 210561 Dec 1, 2023 13880 61.060 5
Gambar 2. Proses Penerapan Regresi Linier  pada Rapid Miner
Tabel 3. Data Price dari Minyak Bumi, Mata Uang dan Harga Emas
No  Harga Emas  Date Mata uang   Minyak Bumi  BI Rate 1 295027 May 1,2023 14920 71.550 5.75 2 291746 Apr 1, 2023 14665 76.780 5.75 3 295107 Mar 1, 2023  14990 75.670 5.75 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 41 217010 Jan 1, 2020 13650 51.560 5 42 210561 Dec 1, 2023 13880 61.060 5
Gambar 3. Grafik Perbandingan Price dari Harga Emas Tabel 4. Daftar Faktor Pengaruh Harga Emas
Attribute Cooeficient Std Error Std Coefisient Tolerance t- Start P Value Code Minyak 187.117 129.738 0.217 0.999 1.442 0.158 Mata  uang  USD/ IDR 15.299 5.854 0. 383 0.999 2.613 0. 013 ** (intercept) 26598236 85730179 0.999 ? 0.310 0.758
Dikarenakan  dari  data  tersebut  tidak memiliki duplikasi maupun data yang missing, maka  data  tersebut  tetap.  Proses  selanjutnya adalah melakukan filtering yaitu menggunakan data Price pada masing-masing variabel  untuk  dilakukan  penerapkan  fungsi
Regresi  Linier pada  aplikasi Rapid  Miner untuk  memprediksi  harga  emas.  Proses  ini menghasilkan  data  yang  telah  siap  untuk diolah  yaitu  menggunakan  data Price pada minyak  bumi  dan  mata  uang  serta  BI  Rate dihasilkan seperti pada Tabel 2.
Pada pemrosesan aplikasi Rapid Miner , dilakukan  pemisahan  data latih dan  data uji menggunakan split  data .  Pada  penelitian  ini menggunakan split data 90: 10, yaitu 90% data latih dan  10%  data uji .  .  Sedangkan  proses Rapid  Miner akan  terlihat  pada  Gambar  2. Dengan menggunakan data price pada Minyak bumi  dan  mata  uang  Dollar  terhadap  Rupiah serta BI Rate dihasilkan seperti pada Tabel 3.
Pada  Tabel  4  tampak,  bahwa prediksi harga emas lebih dipengaruhi oleh mata uang dollar terhadap rupiah, dengan nilai Coefficient sebesar  15.299, Standart  error sebesar  5.854, Standart  Coeficient sebesar 0.383, Tolerance 0.999,  t-start  2.613  serta P- value 0.013. Model persamaan yang dihasilkan: Gambar Grafik dari pengoperasian pada RapidManer ,  tampak  pada  Gambar  3. Hasil pengoperasian pada Rapidminer menghasilkan hasil pada Tabel 4. Prediksi (yi) = 15.299 * Mata uang + 187.117 * Harga Minyak Bumi + 26598.236
Dimana Prediksi y’ adalah nilai prediksi yang  akan  datang.  Sedangkan  perbandingan nilai  hasil  evaluasi  dari  proses Rapidminer dengan  menggunakan Regresi  Linier yaitu,
RMSE  4893.132,  MAE  4341.140  sehingga MAE lebih akurat.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari uji coba prediksi harga emas  menggunakan  model Regresi  Linear pada  aplikasi RapidMiner ,  dapat  disimpulkan bahwa  penggunaan model  regresi  linear sederhana pada data historis harga emas dapat digunakan  untuk  memprediksi  pergerakan harga  emas  pada  masa  depan  dengan memperhatikan  factor  pergerakan  mata  uang dollar  terhadap  rupiah  dan  metode  evaluasi MAE  sebesar  4341.140%  lebih  akurat dibanding  menggunakan  RMSE  sebesar 4893.132  Saran,  setelah  dilakukan  penelitian, diperlukan  analisis  yang  lebih  lanjut  untuk mengevaluasi kinerja model secara keseluruhan dan memperhatikan faktor-faktor lain seperti situasi politik dan ekonomi global, fluktuasi  mata  uang,  dan  lain  sebagainya. Selain  itu,  peneliti  menganjurkan  untuk menggunakan  metode-metode  yang  lebih kompleks untuk meningkatkan akurasi prediksi harga emas, seperti regresi non-linear atau  model ensemble .  Dengan  demikian, pengembangan model prediksi yang lebih baik sehingga  membantu  memutusan  investasi yang lebih aman dan efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Robiyanto, “the Effect of Gold Price Changes, Usd/Idr Exchange Rate Changes and  Bank Indonesia  (Bi)  Rate on  Jakarta  Composite  Index  (Jci)’S Return and Jakarta Islamic Index (Jii)’S
Return,” J. Manaj. dan Kewirausahaan , vol.  20,  no.  1,  p.  45,  2018,  doi:
10.9744/jmk.20.1.45-52.
[2] S. Adiningtyas and L. Hakim,
“Pengaruh Pengetahuan Investasi, Motivasi,  dan  Uang  Saku  terhadap Minat Mahasiswa Berinvestasi di Pasar Modal Syariah dengan Risiko Investasi sebagai  Variabel  Intervening,” J.  Ilm.
Ekon. Islam , vol. 8, no. 1, p. 474, 2022, doi: 10.29040/jiei.v8i1.4609.
[3] Istamar,  S.  N.  Sarfiah,  and  Rusmijiati, “Nalysis of the Influence of World Oil
Prices,  Gold  Prices,  and  Rupiah Exchange Rate of the Joint Stock Price Index  in  Indonesia  Stock  Exchange  in 1998-2018,” Din.  Dir. J. Econ. ,  vol.  1,
pp. 433–442, 2019.
[4] F. Kesarditama, H. Haryadi, and Y. Vyn
Amzar,  “Pengaruh  inflasi,  nilai  tukar rupiah  per  dollar  Amerika,  harga minyak mentah dunia dan indeks harga saham gabungan terhadap harga emas di Indonesia,” e-Journal  Perdagang.  Ind.
dan  Monet. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  55–64, 2020, doi: 10.22437/pim.v8i2.8269.
[5] N.  N.  M.  Cahyani  and  L.  P.  Mahyuni, “Akurasi  Moving  Average  Dalam
Prediksi  Saham  Lq45  Di  Bursa  Efek Indonesia,” E-Jurnal  Manaj.  Univ. Udayana ,  vol.  9,  no.  7,  p.  2769,  2020,
doi:
10.24843/ejmunud.2020.v09.i07.p15.
[6] A.  Syahri  and  R.  Robiyanto,  “The correlation  of  gold,  exchange  rate,  and
stock  market  on  Covid-19  pandemic period,” J.  Keuang.  dan  Perbank. ,  vol.
24,  no.  3,  pp.  350–362,  2020,  doi:
10.26905/jkdp.v24i3.4621.
[7] M. A. Maharditya, L.
Layyinaturrobaniyah,  and  M.  Anwar, “Implication of Macroeconomic Factors to Stock Returns of Indonesian Property and  Real  Estate  Companies,” J.  Din. Manaj. , vol. 9, no. 1, pp. 100–113, 2018, doi: 10.15294/jdm.v9i1.14656.
[8] D.  P.  Sugumonrong  and  A.  Handinata, “Prediksi  Harga  Emas  Menggunakan
Metode  Fuzzy  Time  Series  Model Algoritma Chen,” J. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 48–54, 2019.
[9] 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.
[10]  N. D. S, “Penerapan Algoritma Support
Vector  Machine  untuk  Prediksi  Harga Emas,” J. Inform. Upgris , vol. 1, no. 1, pp.  10–19,  2015,  [Online].  Available: http://journal.upgris.ac.id/index.php/JI U/article/view/805
[11]  M.  Masruroh,  “Perbandingan  Metode
Regresi  Linear  Dan  Neural  Network
Backpropagation  Dalam  Prediksi  Nilai Ujian Nasional Siswa Smp Menggunakan  Software  R,” Joutica , vol.  5,  no.  1,  p.  331,  2020,  doi: 10.30736/jti.v5i1.347.
[12]  S.  Yıldırım,  “Pengaruh  Nilai  Tukar, Tingkat  Suku  Bunga  Dan  Inflasi Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Sektor Properti  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia,” no. 21, pp. 1–9, 2018.
[13]  V.  R.  Prasetyo,  H.  Lazuardi,  A.  A. Mulyono,  and  C.  Lauw,  “Penerapan Aplikasi  RapidMiner  Untuk  Prediksi
Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar
Dengan Metode Linear Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17. [14]  M.  Mardalius,  “Pemanfaatan  Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan Data Penjualan Aksesoris  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 123– 132, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.36.