## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2246

## Pemanfatan Arima Untuk Prediksi Harga Emas Dalam Sistem Rekomendasi Trading Gold Option
Yuliana Melita Pranoto, Reddy Alexandro Harianto, Iswanto *
Program Studi Teknologi Informasi, ISTTS Surabaya, Surabaya, Indonesia Email Penulis Korespondensi: nuansasempurna@gmail.com
Abstrak −Dalam perdagangan trading gold option, perlu dilakukan analisis data baik fundamental maupun teknikal. Dalam penelitian  ini  analisa  teknis  digunakan  untuk  memprediksi  Harga  Emas  untuk  membantu  pedagang  dalam  pengambilan keputusan.  ARIMA  merupakanmetode  yang  sepenuhnya  mengabaikan  variabel  independen  dalam  peramalan  dan  mampu menjadi solusi untuk memprediksi harga emas dan dipakai untuk sistemrekomendasi trading gold. Hal ini dibuktikan dengan validasi high MAD = 16.93, MSE = 453.00, MAPE = 1.13%. Dan validasi low MAD = 12.23, MSE = 237.54, MAPE = 0.83%. Validasi low MAD = 16.76, MSE = 576.32, MAPE = 1.12%. Hasil sistem rekomendasi darisepuluh percobaan hasil prediksi arima  direkomendasikan  buy. Ketika  dibandingkan  dengan  harga dilapangan target  keuntungan  7%  perminggu  dari sepuluh percobaan apabila dirata-rata keuntungan telah melampaui target.
Kata Kunci : ARIMA, Forcast, Machine Learning, Prediksi Forex
Abstract − In gold option trading, it is necessary to analyze both fundamental and technical data. In this study technical analysis is used to predict Gold Prices to help traders in making decisions. ARIMA is a method that completely ignores the independent variables in forecasting and  is  able to be a solution  to  predict  gold  prices  and is used for  the  gold trading  recommendation system. This is evidenced by the validation of high MAD = 16.93, MSE = 453.00, MAPE = 1.13%. And validation is low MAD = 12.23, MSE = 237.54, MAPE = 0.83%. And validation low MAD = 16.76, MSE = 576.32, MAPE = 1.12%. The results of the recommendation system from the ten trials predicted by Arima are recommended. When compared to the price in the field the target profit is 7% per week from ten experiments if on average the profit has exceeded the target.
Keywords : ARIMA, Forcast, Machine Learning, Prediksi Forex

## 1. PENDAHULUAN
Perdagangan valas memiliki risiko yang sangat tinggi, jika seorang pedagang  salah dalam melakukan langkah- langkah  perdagangan;  pedagang  akan  mengalami  kerugian.  Dengan  demikian  seorang  trader  harus  memiliki metode dasar melalui proses perdagangan forex[1]. Agar berhasil dalam trading forex sangat diperlukan rencana yang matang mengenai  waktu yang  disediakan,  serta metode untuk menjalankan  bisnis itu.  Pengetahuan  yang cukup  akan  cara,  strategi,  sistem  untuk  menjalankan  bisnis  tersebut  juga  sangat  diperlukan.  Penguasaan pengetahuan diperlukan pembelajaran dan kesabaran untuk mengantisipasi segala kemungkinan yang timbul dari jalannya bisnis tersebut.
Kemajuan Teknologi  dan  pengetahuan,  menepis  ketidakefisienan pendekatan  statistik tradisional,  perlu berbasis regresi dan metode analisis faktor untuk memecahkan masalah keuangan yang sulit, metodologi yang berasal  dari  kecerdasan  komputasi,  termasuk  teori  fuzzy,  jaringan  saraf  tiruan  (JST),  mesin  vektor  dukungan (SVM),  dan  algoritma  evolusioner  (EA),  telah  dikembangkan  sebagai  alternatif  yang  lebih  efektif  untuk memecahkan masalah dalam domain keuangan [2],[3]. Dalam penelitian ini penulis menggunakan ARIMA untuk memprediksi harga emas.
Salah satu alternatif bisnis yang terus mengalami perkembangan pada era globalisasi ini adalah investasi. Investasi merupakan penanaman modal untuk satu atau lebih aktiva dalam jangka waktu yang lama atau singkat dengan harapan akan memperoleh keuntungan dimasa yang akan datang. Beberapa kecendrungan (trend) saat ini kebanyakan  orang  menginvestasikan  uangnya  pada  aset-aset  seperti  emas  (emas  batangan),  batu mulia,  real estate,  barang antik,  perangko, properti,  saham  dan  lain-lain.  Pergerakan turun  naik  suatu harga aktiva  sangat menarik  bagi  penanam  modal  untuk  memainkan  perputaran  uang  sehingga  diharapkan  mendapat  keuntungan dengan  mengambil  selisih  harga  barang  disaat  dibeli  dan  disaat  dijual[4]  di  forex  trading  juga  disediakan perdagangan emas vs USD (XAU-USD).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kajian Pustaka
Dalam penelitian Sebelumnya, School of  Management ,Fudan University ,Shanghai, China dan Department of Finance, East China University of Political and Science of Law, Shanghai Application and analysis  of  forecasting stock price index based on combination of ARIMA model and BP neural network ) Menggunakan ARIMA (2, 1, 1) untuk  memprediksi  data  sampel  dari indeks  komposit  Shanghai menggunakan  prediksi  satu langkah.  Momen  I pertama dari harga saham, menggunakan data I-1 sebagai sampel pembelajaran dalam pelatihan model, data tindak lanjut  tidak  akan  berpartisipasi  dalam  pelatihan  dalam  pemodelan  prediksi.  Akurasi  prediksi  model  ARIMA terhadap indeks harga saham tidak tinggi, tetapi kita dapat memahami tren harga saham dengan baik, yaitu, kita dapatkan informasi bagian linier  dari  indeks  harga  saham. Kesimpulan dalam penelitian  ini  adalah  Karena ada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2246
banyak  ketidakpastian  di  pasar  keuangan,  sulit  untuk  menggunakan  model  tunggal  untuk  memprediksi  indeks harga  saham.  Kami  memperkirakan  indeks  saham  Shanghai  dengan  metode  jaringan  neural  ARIMA-BP,  dan membandingkan akurasi dengan hasil model ARIMA dan metode jaringan neural BP. Kami menemukan bahwa akurasi prediksi jaringan syaraf ARIMA-BP lebih baik daripada jaringan syaraf BP, jaringan syaraf BP lebih baik daripada model linier ARIMA, yang menegaskan perubahan indeks harga saham adalah nonlinear [5].
Dalam penelitian lain (Chintya Christina, Rian Febrian Umbara 2015 Gold Price Prediction Using Type-2 Neuro-Fuzzy Modeling and ARIMA) Prediksi harga emas menggunakan ARIMA tergantung pada data. Hal ini dapat  dilihat  dari  skenario  pertama,  prediksi  kesalahan  menggunakan  ARIMA  tidak  jauh  berbeda  dari  tipe-2 NeuroFuzzy. RMSE=12.6782, MAE=8.9945, MAPE=0.9725% [6].
Sementara itu ( Adiba Qonita, Annas Gading Pertiwi, Triyanna Widiyaningtyas 2017 . Prediction of Rupiah Against US Dollar by Using ARIMA ) dalam penelitian ini Berdasarkan hasil kami menyimpulkan bahwa model terbaik metode  ARIMA  untuk  memprediksi  nilai rupiah  terhadap  dolar  AS  adalah  model  ARMA  (2,2).  Model ARMA (2,2) memiliki hasil tes MAPE sebesar 1,259442 dengan akurasi rata-rata 98,74%. Dengan demikian, kita dapat menyimpulkan bahwa ARIMA adalah metode yang layak untuk memprediksi nilai rupiah terhadap dolar AS, di mana hasil penelitian menyatakan bahwa nilai tukar rupiah terhadap dolar selama 30 hari dari 25 Juni 2016 sedikit menurun [7].
Lain  halnya  (R.  M.  Kapi/a Taranga  Ratnayaka.  D.M.K.N  Seneviratne, Wei Jianguo  and  Hasitha  Indika Arumawadu  2015. A  Hybrid  Statistical  Approach  for  Stock  Market  Forecasting  Based  on  Artificial  Neural Network  and  ARIMA  Time  Series  Models ) penelitian  ini  terutama  difokuskan  pada  upaya  mengidentifikasi pendekatan  peramalan  hibrida  yang  sesuai  berdasarkan  JST  dengan  pendekatan  ARIMA  tradisional  di  bawah volatilitas tinggi. Dua hasil kriteria pemilihan model yang berbeda dari nilai minimum kriteria informasi Akaike dan kriteria Schwarz menyarankan bahwa, ARIMA (4, 1, 3) dan ARIMA (1, 1, 1) paling cocok untuk memprediksi pola jangka pendek indeks harga ASPI dan SL20. masing-masing antara September 2010 hingga Desember 2013. Selanjutnya,  hasil  pengujian  akurasi  model  dari  persentase  kesalahan  absolut  rata-rata  (MAPE)  dan  (MAPE [ARIMA  (4,  1,  3)]>  MAPE  [ANN],  MAPE  [ARIMA  (1,  1,  1)]>  MAPE  [ANN]),  menyarankan  bahwa  model hybrid  baru  yang  diusulkan  lebih  signifikan  dan  memberikan  solusi  terbaik  untuk  memprediksi  prediksi  masa depan di bawah fluktuasi volatilitas tinggi daripada pendekatan peramalan tradisional [8].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Metode yang digunakan dalam melakukan penelitian ini adalah:
1. Studi Literatur
Dengan  mempelajari  buku-buku    referensi  dan  paper  atau  jurnal  yang  berkaitan  dengan  permasalahan penelitian yang diangkat serta mencari solusi yang terbaik. Topik bahasan utama yang dibutuhkan diantaranya adalah teori tentang ARIMA
2.   Analisa
Melakukan  uji  coba   secara   teoritis  terhadap  masalah  yang   diangkat guna menganalisa apakah teknik yang  digunakan  dapat  menghasilkan  solusi  yang  diinginkan. ARIMA apakah  mampu menjadi  solusi  untuk memprediksi harga emas di forex trading.

## 3.   Implementasi
Mengolah  data  yang  ada  dengan  menggunakan  aplikasi  excel,  Matlab  untuk  mengimplementasikan  serta membuktikan bahwa hasil analisa secara teoritis yang telah dilakukan benar-benar dapat berjalan sesuai yang diharapkan.
4.   Pengujian Sistem
Melakukan pengujian pengetahuan dengan Microsoft Excel, Matlab, Tool Orange

## 2.3 Autoregressive Integrated Moving Average
Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  model  adalah  model  yang  sepenuhnya  mengabaikan variabel independen dalam peramalan [9]. ARIMA sesuai dengan pengamatan deret waktu yang secara statistik berkorelasi  satu  sama lain atau  tergantung  [10].  Metode  ARIMA  dibagi menjadi  tiga  kelompok,  yaitu: metode autoregressive  (AR),  metode  moving  average  (MA),  dan  model  campuran  autoregressive  moving  average (ARMA),  yang  memiliki  karakteristik  dua  model  pertama.  Perhitungan  autoregresif  dapat  dilakukan  untuk menentukan model yang sesuai dengan deret waktu, menentukan nilai urutan p (menentukan panjang persamaan yang terbentuk), dan dapat memperkirakan nilai koefisien autoregresif (Ø1, Ø2, ... , Øp). Mode autoregresif dengan urutan AR (p) atau ARIMA (p, 0, 0) dinyatakan sebagai berikut:
𝑋 𝑡 = 𝜇 + Ø 1 𝑋 𝑡−1 + Ø 2 𝑋 𝑡−2 + ⋯ + Ø 𝑝 𝑋 𝑡−𝑝 + 𝑒 𝑡 (1)
dimana:
Ø 𝑝 = Parameter autoregresif ke-p et = White Noise, nilai kesalahan pada saat t 𝜇 = variabel independen

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2246
Variabel independen adalah deretan nilai yang sama dari variabel dalam periode t terakhir. Sedangkan e t adalah kesalahan yang menggambarkan noise acak yang tidak dapat dijelaskan oleh model [11].
Model lain dari model ARIMA adalah moving average (MA) yang ditunjukkan dalam MA (q) atau ARIMA (0,  0,  q).  MA  (q)  adalah  model  yang  melihat  pergerakan  variabel  oleh  residu  masa  lalu,  yang  ditulis  dalam persamaan berikut.
𝑋 𝑡 = 𝜇 + 𝑒 𝑡 − ∅ 1 𝑒 𝑡−1 − ∅ 2 𝑒 𝑡−2 − ⋯ − ∅ 𝑞 𝑒 𝑡−𝑘 (2)
dimana:
∅ 𝑞 = Parameter Moving Average 𝑒 𝑡−𝑘
= White noise / error saat t-k µ = konstan
Persamaan di atas menunjukkan bahwa nilai-nilai Xt tergantung pada nilai kesalahan sebelumnya dari nilai variabel itu sendiri. Pendekatan antara autoregresif dan moving average diperlukan pengukuran autokorelasi antara nilai berturut-turut Xt. Model ukuran moving average dari autokorelasi antara nilai kesalahan [11]
Pada dasarnya, generalisasi ARIMA dari Autoregressive moving average model (ARMA) terdiri atas tiga bagian. yaitu parameter auto regressive (p), jumlah perbedaan yang diperlukan untuk stasioneritas (d) dan jumlah kesalahan perkiraan lag dalam persamaan prediksi dalam model moving average (q) [12, 13].
Dalam ARIMA (p, d, q), adalah tiga parameter yang harus ditentukan dalam model. p adalah urutan model AR (p), kita dapat memperoleh p melalui koefisien autokorelasi parsial; q adalah jumlah rata-rata bergerak, yang dapat diperoleh melalui fungsi regresi otomatis; d adalah urutan integrasi tunggal, yang diperoleh dari uji unit root. Tiga parameter dalam model ARIMA dan model lainnya diperoleh dari EViews9 dan matlab[7]

## 2.4 Tahapan Input
Data yang digunakan diperoleh dari meta trader-4, Jumlah data sebanyak 677 (mulai 2007.1.14 s/d 2019.12.29) dimana 667 data sebagai training dan 10 data sebagai uji coba. Contoh data dapat dilihat dalam tabel 1.
Tabel 1. Contoh Data Uji 0pen high low close 625.70 636.20 620.20 628.70 634.70 654.00 632.20 645.80 646.00 661.50 640.60 647.60 647.50 667.60 645.90 666.10 666.40 671.50 659.50 668.60 668.70 688.00 655.20 682.30

## 2.5 Tahapan Proses
Langkah-langkah dalam metode ARIMA forecasting dapat dilihat dalam diagram berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2246

## 2.5.1 Tahap I Identifikasi
1. Berdasarkan plot data actual, akan dapat diketahui apakah data sudah stasioner atau belum. Jika belum stasioner maka  data  harus  distasionerkan  terlebih  dahulu  dengan cara  tranformasi  atau Difference .  Berikut ini adalah contoh gambar grafik data belum stasioner dan gambar grafik data setelah di lakukan difference.
Gambar 2. Grafik data high (belum stasioner)
Gambar 3. Grafik data Low (belum stasioner)
Gambar 4. Grafik data high setelah dideferensi
Gambar 5. Grafik data low setelah dideferesi
2. Tentukan kombinasi model ARIMA, Dari plot autokorelasitentukan ordo MA (q), dari plot autokorelasi parsial tentukan orde AR (p).
Gambar 6. Parcial Autocorelation pada data High
Gambar 7. Autocorelation pada data Low
2.5.2 Tahap II Penaksiran dan Pengujian
Setelah ditemukan model dugaan berikutnya adalah melakukan langka-langkah sebagai berikut: Yaitu mengisikan nilai-nilai hasil dugaan Ar-lag, Ma-Lag, dan defeeren (p,d,q)nya termasuk berapa sample yang di inginkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2246
1. Estimasi parameter dan model
Apabila sudah di isi langka berikutnya di estimasi akan keluar hasil estimasi dari pengisian yang diberikan.
2. Model terbaik
Apabila  model  yang  diingin  sudah  dianggap  yang  terbaik  langka  selanjutnya  adalah  menuju  peramalan ( forcast ). Apabila belum diulang pengisian hasil dugaan dengan nilai beda pada langka Estimasi parameter dan model .

## 2.5.3 Tahap III Penerapan
Kemudian  untuk mendapatkan  hasil  peramalan  satu minggu  kedepan  di isi  pada  tampilan  yang  disediakan  dan dilanjutkan menekan tombol forecast. Hasilnya bisa disimpan dalam file excel. Karena Arima merupakan stasioner dalam varian, dalam tesis ini mengambil nilai mean dari 100 iterasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Prediksi Untuk Nilai High
Dalam percobaan nilai high yang di ujikan adalah sebanyak  10 kali percobaan, kemudian dibandingkan dengan data lapangan open market (pembukaan harga pasar), rata-rata prediksi dan harga real tertinggi pada tabel berikut:
Tabel 2 Hasil Prediksi High Sebanyak 10 Percobaan No Open Mean Forcast High Actual High Hasil 1 1504.17 1521.63 1515.99 Naik 2 1513.37 1518.93 1514.74 Naik 3 1458.83 1516.44 1474.52 Naik 4 1467.06 1467.55 1478.76 Naik 5 1460.60 1484.27 1466.51 Naik 6 1464.13 1466.54 1484.00 Naik 7 1459.37 1489.01 1486.68 Naik 8 1475 . 42 1488.38 1481.63 Naik 9 1478.12 1482.89 1515.27 Naik 10 1511.36 1523.80 1553.43 Naik
Terlihat hasil semuanya mengalami kenaikan ketika dibandingkan dengan harga pembukaan pasar. Hasil prediksi jika di gambarkan dalam grafik antara harga actual dengan harga dilapangan dapat terlihat seperti gambar 8 berikut:

## Gambar 8. Grafik Actual High dan Forcast High

## 3.2 Prediksi Untuk Nilai Low
Dalam percobaan nilai low yang di ujikan adalah sebanyak 10 kali percobaan, dalam sekali percobaan sebanyak 100 kali iterasi.
Tabel 3. Hasil Prediksi Low sebanyak 10 percobaan No Open Mean Actual Low Actual Low Hasil 1 1504.17 1476.10 1481.20 Turun 2 1513.37 1484.11 1456.18 Turun 3 1458.83 1461.81 1445.58 Naik 4 1467.06 1447.35 1456.35 Turun 5 1460.60 1463.65 1450.08 Naik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2246
No Open Mean Actual Low Actual Low Hasil 6 1464.13 1447.12 1453.94 Turun 7 1459.37 1455.56 1458.70 Turun 8 1475 . 42 1463.19 1470.45 Turun 9 1478.12 1474.58 1477.48 Turun 10 1511.36 1480.38 1510.76 Turun
Terlihat  hasilnya  mengalami  Turun  Naik  ketika  dibandingkan  dengan  harga  pembukaan  pasar.  Hasil prediksi jika di gambarkan dalam grafik antara harga actual dengan harga dilapangan dapat terlihat seperti gambar 9 berikut:

## Gambar 9. Grafik Actual Low dan Forecast Low

## 3.3 Prediksi Untuk Nilai Close
Dalam percobaan nilai Close yang di ujikan adalah sebanyak 10 kali percobaan, dalam sekali percobaan sebanyak 100 kali iterasi.
Tabel 4. Hasil Prediksiclosesebanyak 10 percobaan No Open Mean Prediksi Close Actual Close Hasil 1 1504.17 1509.72 1514.09 Naik 2 1513.37 1513.71 1458.92 Naik 3 1458.83 1455.90 1467.69 Turun 4 1467.06 1470.54 1462.02 Naik 5 1460.60 1461.90 1463.92 Naik 6 1464.13 1464.89 1460.03 Naik 7 1459.37 1463.43 1475.68 Naik 8 1475.42 1477.99 1477.40 Naik 9 1478.12 1479.36 1510.73 Naik 10 1511.36 1514.78 1551.78 Naik
Terlihat hasilnya mengalami NaikTurunNaik ketika dibandingkan dengan harga pembukaan pasar. Hasil prediksi jika di gambarkan dalam grafik antara harga actual dengan harga dilapangan dapat terlihat seperti gambar 10 berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2246

## 3.4 Validasi
Untuk memvalidasi hasil prediksi, yaitu dengan cara membandingkannya dengan data aktual MetaTrader. Validasi Merupakan  bagian  penting  untuk  mengevaluasi  kinerja  prediksi.  Untuk  menentukan  akurasi  kinerja  prediksi, MenggunakanMean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute  Percentage Error (MAPE):
Menurut Sofian Pendawa (2015), metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Mean Absolute Deviation (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata- rata  kesalahan  dugaan  (nilai  absolut  masing-masing  kesalahan).  MAD  berguna  ketika  mengukur  kesalahan ramalan  dalam  unit  yang  sama  sebagai  deret  asli.  MAD  merupakan  ukuran  pertama  kesalahan  peramalan keseluruhan untuk sebuah model. Rumus untuk menghitung MAD adalah sebagai berikut[14].
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝐴𝑡−𝐹𝑡| 𝑛 (3) Dimana: At : Data Aktual pada periode t Ft : Peramalan Data pada periode t n : Jumlah Data
Menurut  Sofian  Pendawa  (2015),  Mean  Squared  Error  (MSE)  adalah  metode  lain  untuk  mengevaluasi metode  peramalan.  Masing-masing  kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan.  Pendekatan  ini  mengatur  kesalahan peramalan  yang  besar  karena  kesalahan-kesalahan  itu  dikuadratkan.  Metode  itu  menghasilkan  kesalahan- kesalahan  sedang  yang  kemungkinan  lebih  baik  untuk  kesalahan  kecil,  tetapi  kadang  menghasilkan  perbedaan yang besar. MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan keseluruhan. MSE merupakan rata- rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE adalah bahwa MSE cenderung menonjolkan deviasi yang besar karena adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut[14].
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝐴𝑡−𝐹𝑡)² 𝑛 (4) Dimana: At : Data Aktual pada periode t Ft
: Peramalan Data pada periode t
n
: Jumlah Data.
Menurut Sofian Pendawa (2015), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata- rata  kesalahan  persentase  absolut  tersebut.  MAPE  merupakan  pengukuran  kesalahan  yang  menghitung  ukuran presentase  penyimpangan  antara  data  aktual  dengan  data  peramalan.  Nilai  MAPE  dapat  dihitung  dengan persamaan berikut[14].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝐴𝑡−𝐹𝑡|
𝐴𝑡 ___________ 𝑛 𝑥100 (5) Dimana: At : Data Aktual pada periode t Ft : Peramalan Data pada periode t n : Jumlah Data

## 3.5 Sistem Rekomendasi Buy Sell
Untuk membangun sebuah sistem rekomendasi trading, dalam  penelitian ini menggunakan algoritma K-nearest neighbors sebagai  system  rekomendasi, K-nearest  neighbors  adalah  algoritma  yang  berfungsi  untuk  melakukan klasifikasi  suatu  data  berdasarkan  data  pembelajaran  (train  data  sets),  yang  diambil  dari  k  tetangga  terdekatnya (nearest neighbors). Dengan k merupakan banyaknya tetangga terdekat. dengan memakai rumus Euclidian Distance yaitu:
𝑒 = √(𝑎 2 − 𝑎 1 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 1 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑑 1 ) 2 (6)
Dimana : e = jarak a = open b = high c = low d = close
Hasil prediksi setelah dimasukkan dalam system rekomendasi, terlihat dalam tabel berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2246
Tabel 5. Hasil rekomendasi
No Prediksi Open Mean High Mean Low Mean Close Rekomendasi 1 1504.17 1521.63 1476.10 1509.72 BUY 2 1513.37 1518.93 1484.11 1513.71 BUY 3 1458.83 1516.44 1461.81 1455.90 BUY 4 1467.06 1467.55 1447.35 1470.54 BUY 5 1460.60 1484.27 1463.65 1461.90 BUY 6 1464.13 1466.54 1447.12 1464.89 BUY 7 1459.37 1489.01 1455.56 1463.43 BUY 8 1475.42 1488.38 1463.19 1477.99 BUY 9 1478.12 1482.89 1474.58 1479.36 BUY 10 1511.36 1523.80 1480.38 1514.78 BUY

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian diperoleh:
1. Hasil prediksi high semua terjadi kenaikan dari harga pembukaan pasar.
2. Hasil prediksi Low mengalami kenaikan dan penurunan dari harga pembukaan pasar.
3. Hasil prediksi close mengalami kenaikan dan penurunan dari harga pembukaan pasar.
4. Setelah dimasukkan system rekomendasi semua (sepuluh percobaan) direkomendasikan BUY. Dalam penelitian ini memanfaatkan ARIMA untuk memprediksi harga Emas untuk membantu pedagang dalam pengambilan keputusan. ARIMA merupakan metode yang sepenuhnya mengabaikan variabel independen dalam peramalan dan mampu menjadi solusi untuk memprediksi harga emas di trading gold .  Hal ini dibuktikan dengan validasi high MAD = 16.93, MSE = 453.00, MAPE = 1.13%. Dan validasi low MAD = 12.23, MSE = 237.54,  MAPE  =  0.83%.Dan  validasi  low MAD  = 16.76,  MSE  =  576.32,  MAPE  =  1.12%. Hasil  sistim rekomendasi  darisepuluh  percobaan  hasil  prediksi  arima  direkomendasikan  buy.  Ketika  dibandingkan  dengan harga dilapangan target keuntungan 7% perminggu dari sepuluh percobaan apabila dirata-rata keuntungan telah melampaui target .
Untuk penelitian dimasa mendatang  Untuk system rekomendasi bisa menggunakan algoritma klasifikasi yang lain seperti desisientree, ID3, naïve bayes dan lainnya. Sehingga bisa dipakai perbandingan keakurasiannya. Sedang analisa perlu melakukan teknik fundamental, karena dalam prosesnya pasar juga dipengarui penmintaan dan penawaran, dipengarui  oleh kondisi lingkungan baik keaman, ancaman maupun bencana alam.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1]   A.  Sespajayadi,  Indrabayu, and  I.  Nurtanio, “Technical  data  analysis  for movement  prediction  of  Euro to  USD  using Genetic  Algorithm-Neural  Network,”  in 2015  International  Seminar  on  Intelligent  Technology  and  Its  Applications (ISITIA) , 2015, pp. 23–26.
[2]   A.M.FarleyandS.Jones,“Using a  genetic  algorithm  todeterminean  index of  leadingeconomicindicators,” Computational Economics,vol.7,no.3,pp.163–173 ,1994.
[3]   A.Moch´on,D.Quintana,Y.S ´ aez,  and  P.Isasi,“Softcomputing  techniques  applied to finance,” AppliedIntelligence,  vol. 29, no. 2,pp.111–115 ,2008
[4]   Sunarsan  Sitohang,  Anggiat  Marubah  Siringo.  2018  Analisis  Peramalan  Harga  Emas  Dengan  Metode  Automatic Clustering  And  Fuzzy  Logic  Relationship. Corresponding  author  :  ssunarsan@gmail.com  1,2,    Fakultas  Teknik Universitas Putera Batam
[5]   Yulin Du 2018, Application and analysis  of  forecasting stock price index based on combination of ARIMA model and BP  neural  network, School  of    Management  ,Fudan  University,  Department  of    Finance,  East  China  University  of Political and Science of Law, Shanghai
[6]   Chintya Christina, Rian Febrian Umbara 2015, Gold Price Prediction Using Type-2 Neuro-Fuzzy Modeling and ARIMA, School of Computing Telkom University Bandung, Indonesia
[7]   Adiba Qonita, Annas Gading Pertiwi, Triyanna Widiyaningtyas 2017, Prediction of Rupiah Against US Dollar  by Using ARIMA, Electrical Engineering Department Universitas Negeri Malang Malang, Indonesia.
[8]   R. M. Kapi/a Taranga Ratnayaka, D.M.K.N Seneviratne, Wei Jianguo and Hasitha Indika Arumawadu 2015, A Hybrid Statistical Approach for Stock Market Forecasting Based on Artificial Neural Network and ARIMA Time Series Models. International Conference on Behavioral, Economic, and Socio-Cultural Computing.
[9]   Hendranata, Anton.  2003. ARIMA (Autoregressive Moving Average). Manajemen Keuangan Sektor Publik FEUI .
[10]   Makridakis, Spyro. , Steven C. Wheelwright, dan Victor E. McGee. Metode dan Aplikasi Peramalan, Jakarta: Erlangga, 1999 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2246
[11]   G. J. D. a. R. G. Box, Time Series Analysis Forecasting and Control, New Jersey: John Wiley & Sons Inc Publication, 2008.  J. R. Taylor, Introduction to Error Analysis : The Study of Uncertainties in Physical Measurements, University Science Books, 1999 .
[12]   Asteriou, D. & Hall, S. G. , 2011. ARIMA Models and the Box-Jenkins Methodology. Applied Econometrics, Volume 2, p. 265 -286 .
[13] .l. Pack, 0. , 1990. In defense of ARIMA modeling. International Journal of Forecasting, Volume 6, pp. 211 -218 .
[14]   Kristien Margi,  Sofian  Pendawa.  2015  Analisa  Dan  Penerapan  Metode Single  Exponential Smoothing  Untuk  Prediksi Penjualan Pada Periode Tertentu. Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Desain, Universitas Bunda Mulia  ISBN: 978-602-1180-21-1