## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 430 - 438 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 986 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisis Komparasi Algoritma Data Mining Naive Bayes, K-Nearest Neighbors dan Regresi Linier Dalam Prediksi Harga Emas

## Muhammad Muharrom
Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta Pusat, Indonesia Email: muhammad.muu@bsi.ac.id (* : coressponding author: muhammad.muu@bsi.ac.id)
Abstrak − Hasil  implementasi  Orange  data  Mining  untuk  forecasting  nilai  Harga  Emas  ditampilkan  pada  widget  Test  and  Score. Didapatkan nilai RMSE dan MAE dari masing-masing model dari pengujian tersebut. Nilai RMSE dan MAE untuk metode K-Nearest Neighbor (K-NN) masing-masing adalah 0.007 dan 0.006, sedangkan untuk metode Support Vector Machine (SVM) adalah 0.006 dan 0.005. Nilai RMSE dan MAE untuk metode Regresi Linear masing-masing 0.004 dan 0.003. Dibandingkan dengan metode K-Nearest Neighbor dan SVM, metode Regresi Linier paling paling baik dalam memprediksi perubahan harga Emas berdasarkan data RMSE dan MAE tersebut di atas. Untuk penelitian mendatang, metode praktik terbaik ini perlu dikaji lebih dalam. Disarankan kepada penelitian selanjutnya untuk membandingkan metode Regresi Linier dengan pendekatan alternatif yang menggunakan tool set Orange atau tools terkait lainnya.
Kata Kunci : Orange; Data Mining; Emas; Regresi Linier; Prediksi;
Abstract − The results of implementing Orange Data Mining for forecasting the value of the Gold Price are displayed on the Test and Score widget. RMSE and MAE values were obtained from each model from the test. The RMSE and MAE values for the K-Nearest Neighbor (K-NN) method are 0.007 and 0.006, respectively, while for the Support Vector Machine (SVM) method are 0.006 and 0.005. The RMSE and MAE values for the Linear Regression method are 0.004 and 0.003, respectively. Compared to the K-Nearest Neighbor and SVM methods, the Linear Regression method is the best at predicting changes in Gold prices based on the RMSE and MAE data mentioned above. For future research, this best practice method needs to be studied more deeply. It is recommended for future research to compare the Linear Regression method with alternative approaches using the Orange tool set or other related tools.
Keyword: Orange; Data Mining; Gold; Linier Regression; Prediction;

## 1. PENDAHULUAN
Investasi  adalah  strategi  yang  dilakukan  dengan  harapan  mendapatkan  keuntungan  finansial  atau  pertumbuhan dimasa  depan.  Jenis  investasi  yang  paling  mendasar  adalah  melalui  penggunaan  emas[1].  Selain  dapat  tumbuh  dalam waktu yang lama, logam mulia atau emas juga memiliki karakteristik yang sulit berkarat bahkan setelah beberapa tahun, karena memiliki urat yang lunak, tahan korosi, dan mudah terurai. Pemasukan emas terbatas dan tidak mudah ditawarkan, sedangkan  permintaan  emas  tidak  pernah  menurun.  Hal  ini  terkait  dengan  fakta  bahwa  harga  emas  atau  logam  mulia lainnya semakin stabil dan turun serta semakin mengalami inflasi. Emas atau logam mulia menjadi jenis investasi yang sering  disebut  bebas  risiko  jika  dibandingkan  dengan  jenis  investasi  lainnya.  Dikatakan  bahwa  berinvestasi  saham  itu sederhana karena tidak harus dimiliki oleh orang kaya atau individu dengan keahlian khusus. Emas seperti ini juga bisa digunakan oleh siapa saja dari golongan  manapun. Berinvestasi emas pada umumnya bukanlah  keputusan  yang bijak, namun merupakan keputusan yang sangat menguntungkan karena merupakan satu-satunya jenis log mulia yang memiliki harga yang tidak berubah ketika terjadi inflasi. Ketahanannya pada saat inflasi adalah satu-satunya penjelasan mengapa emas  menjadi  pilihan  yang  lebih  disukai  untuk  melakukan  investasi  karena  zaman  emas  telah  berubah  dari  waktu  ke waktu.[2] Penerapan aplikasi orange data mining dalam memprediski harga  Emas dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN),  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Regresi  Linier  (Linier  Regression).  Prediksi  kinerja  dari  ketiga  metode yang digunakan dapat dilihat dari hasil Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Dataset yang telah dikumpulkan akan dianalisa menggunakan aplikasi orange data mining, proses pengujian menerapkan K-Fold Cross Validation (K=5), sedangkan proses perbandingan metode menggunakan Test and Score. [3]
Dalam  data  mining  fungsi  merupakan  salah  satu  bagian  dari  fungsi  minor.  Prediksi  adalah  cara  untuk  mencari kemungkinan hasil pada masa akan datang. Pada teknologi data mining, berdasatkan bukti dan temuan pada data  yang digunakan metode peramalan dapat memprediksi kemungkinan pada masa datang. Perhitungan matematik dan statistik berperan erat dalam proses prediksi. [4]
Tools yang biasanya digunakan untuk menilai kinerja suatu metode antara lain WEKA dan Rapid Miner. Kinerja suatu metode  untuk  melakukan  prediksi  dapat  dilakukan  juga  dengan  menggunakan  orange  tools.  Orange  data  mining merupakan aplikasi open source yang mampu membantu penelitian dalam menganalisa suatu data [5] Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  metode  terbaik  untuk  memprediksi  harga  emas.  Pada  penelitian  ini  akan menerapkan orange tools untuk memprediksi harga emas dengan menggunakan metode Linear Regresi, SVM dan k-NN. Kedua metode tersebut akan di evaluasi dan dibandingkan kinerjanya sehingga dapat diketahui metode yang paling baik untuk memprediksi harga Emas berdasarkan nilai RMSE dan nilai MAE dari masing-masing metode. Nilai tersebut dapat dilihat menggunakan widget Test and Score pada aplikasi Orange.
Penelitian sebelumnya terkait dengan prediksi emas yaitu: 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[6].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 430 - 438 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 986 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Menggunakan metode algoritma k-nn dapat diterapkan pada berbagai objek dataset lainnya seperti menggunakan analisis sentimen film untuk mengkategorikan data sebagai negatif atau positif serta menentukan mana yang paling akurat. Hasil pengujian komparatif kedua algoritma menunjukkan bahwa algoritma Nave Bayes memiliki akurasi rata-rata yang lebih tinggi yaitu 99,63% dengan AUC sekitar 1.000, sedangkan algoritme K-NN memiliki akurasi rata-rata yang lebih tinggi yaitu 99,25% dengan AUC sebesar 1.000 [7].
Penelitian terkait dengan metode linier regresi yaitu pada prediksi cryptocurrency, hasilnya adalah model regresi linier yang dapat digunakan untuk memprediksi harga cryptocurrency pada periode selanjutnya. Hasil dari penelitian ini adalah model linier regresi yang dapat memprediksi harga cryptocurrency dengan akurasi sebesar 91,46%. Dengan demikian, metode linier regresi dapat digunakan sebagai alternatif untuk memprediksi harga cryptocurrency[8].
Penelitian terkait lainnya mengguanakan regresi linier yaitu analisis metode Single Moving Averaga dalam meramalkan kurs tengah BI dolar ke Rupiah, didapatkan rata-rata MAPE sebesar 0,19080% dengan status bobot “sangat baik” dan terjadi pengurangan sebesar 0,00180% dibandingkan hasil analisis metode Regresi Linier Sederhana. Namun, selisih yang dihasilkan masih tetap tergolong besar yaitu berupa ribuan Rupiah. Sebagai contoh, pada tanggal 24 Juni 2022 harga beli emas  digital  pegadaian  berada  di  angka  Rp.918000  dan  hasil  ramalan  harga  beli  emas  digital  pegadaian  berada  di Rp.916753, dengan selisih Rp.1247. Oleh karena itu, peneliti mengambil kesimpulan bahwa kombinasi metode Regresi Linier  Sederhana  dan  Single  Moving  Average  bernilai  baik  dari  penilaian  MAPE  namun  masih  kurang  baik  dalam meramalkan harga beli emas digital pegadaian.[9].
Penggunaan  regresi  linier  juga  dapat  memprediksi  IHSG  berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  berdasarkan penelitian sebelumnya yaitu harga minyak mentah, harga emas dan kurs. Setelah ditambah variabel moderasi faktor yang mempengaruhi IHSG  bertambah dua  variabel  yaitu interaksi antara variabel  harga emas dan  kurs serta  variabel  harga minyak mentah dan kurs. Tetapi kursnya menjadi tidak berpengaruh terhadap IHSG. Pada kasus ini disebut dengan Pure Moderasi yaitu variabel moderasi yang memoderasi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen dimana variabel Z berinteraksi dengan variabel independen tanpa menjadi variabel independen.[10]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  mempermudah dalam  pengerjaan penelitian ini,  maka penulis  membuatkan  tahapan penelitian  seperti pada gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan pada penelitian ini terdiri dari 4 tahap yaitu pengumpulan dataset dan preprocessing, pembuatan data latih dan data uji, proses prediksi harga emas, evaluasi kinerja dan hasil perbandingan metode.
1. Pengumpulan Dataset dan Preproccessing
Dataset yang digunakan adalah data Emas dengan rentang waktu 06 Juni 2023  sampai
dengan 06 Juli 2023
dari laman https://id.investing.com/commodities/gold-historical-data . Pembuatan data latih dan uji. Atribut yang digunakan pada penelitian ini antara lain: a. Tanggal: Tanggal Transaksi Emas
b. Harga: harga dalam Emas pada tanggal yang terkait.
c. Pembukaan: nilai tukar Emas pada hari yang terkait.
d. Harga tertinggi Emas pada hari yang terkait.
e. Terendah: harga terendah Emas pada hari hari yang terkait.
f. Volume: total transaksi perdagangan Emas pada tanggal terkait.
g. Perubahan% : perubahan kurs harga Emas pada tanggal terkait terhadap harga Emas pada tanggal sebelumnya.
2. Pembuatan sampling data Uji dan Testing
Sampling dataset yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Sampling Dataset Tanggal Terakhir Pembukaan Tertinggi  Terendah Vol. Perubahan% 06/07/2023  1,916.60 1,923.40 1,933.95 1,908.55 0 -0.54% Pengumpulan dataset dan preproccessing Pembuatan data uji dan testing Proses Data Mining Prediksi Harga Emas Evaluasi Kinerja dan hasil perbandingan metode

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 430 - 438 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 986 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
05/07/2023  1,927.10 1,929.10 1,942.90 1,922.10  245,93K -0.35% 04/07/2023  1,933.95 1,928.85 1,938.05 1,927.75 0 0.23% 03/07/2023  1,929.50 1,927.80 1,939.90 1,917.70  152,96K 0.01% 30/06/2023  1,929.40 1,916.40 1,930.80 1,908.10  180,69K 0.60% 29/06/2023  1,917.90 1,916.50 1,921.30 1,900.60  205,25K 0.24% 28/06/2023  1,913.40 1,915.20 1,916.70 1,903.60  0,63K -0.09% 27/06/2023  1,915.10 1,927.40 1,930.20 1,912.30  0,23K -0.52% 26/06/2023  1,925.10 1,926.40 1,934.50 1,923.00  0,77K 0.21% 23/06/2023  1,921.00 1,915.00 1,939.30 1,911.30  0,75K 0.31% 22/06/2023  1,915.00 1,935.90 1,935.90 1,914.00  0,37K -1.09% 21/06/2023  1,936.10 1,939.50 1,940.70 1,922.20  0,81K -0.14% 20/06/2023  1,938.90 1,961.70 1,961.70 1,932.40  0,74K -1.28% 19/06/2023  1,964.05 1,969.55 1,970.85 1,959.90 0 -0.27% 18/06/2023  1,969.45 1,970.85 1,971.70 1,968.65 0 0.37% 16/06/2023  1,962.20 1,961.30 1,970.60 1,956.70  0,62K 0.02% 15/06/2023  1,961.80 1,948.80 1,963.70 1,929.60  0,82K -0.36% 14/06/2023  1,968.90 1,957.20 1,973.90 1,952.50  199,71K 0.53% 13/06/2023  1,958.60 1,971.40 1,985.90 1,953.00  198,40K -0.56% 12/06/2023  1,969.70 1,975.60 1,981.40 1,963.10  122,54K -0.38% 09/06/2023  1,977.20 1,980.50 1,987.80 1,971.00  130,41K -0.07% 08/06/2023  1,978.60 1,956.20 1,985.70 1,955.20  191,84K 1.03% 07/06/2023  1,958.40 1,980.00 1,986.50 1,955.40  189,53K -1.17% 06/06/2023  1,981.50 1,978.00 1,982.90 1,970.30  136,00K 0.36%
Pada tahap ini dilakukan pengubahan value tanggal yang bertipe string menjadi numeric dan karena pada data ini ada yang kosong  ( missing value) maka diberikan nilai 0 sehingga dapat diproses dalam perhitungan algoritma.
3. Proses Data Mining Prediksi Harga Emas
Model prediksi harga emas dapat dianalisa menggunakan orange tool untuk memilih metode terbaik. Model prediksi dataset harga bitcoin dapat dilihat pada Gambar 2. dibawah ini.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 430 - 438 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 986 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Gambar 2. Desain model Orange Data mining
4. Evaluasi Kinerja dan hasil perbandingan metode
Setelah dilakukan preprocessing data, maka selanjutnya dataset diproses kedalam model prediksi pada software orange dengan menggunakan metode K-NN dan SVM dan Linear Regresi.
Tujuan dari penelitian ini untuk melakukan analisa perbandingan metode K- NN, SVM Regresi Linier untuk memprediksi harga emas dengan menggunakan Orange Tools untuk simulasinya.

## 2.2 K-Nearest Neighbors
Konsep dasar dari K-NN adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K tetangga  terdekatnya  dalam  data  pelatihan.  [11]  K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  merupakan  algoritma pembelajaran mesin non-parametrik dan berbimbing yang digunakan untuk tugas klasifikasi maupun regresi. Algoritma ini didasarkan pada konsep bahwa data yang serupa cenderung memiliki hasil yang serupa pula. K- NN bekerja dengan menghitung jarak antara data baru dengan data tetangga terdekatnya dalam ruang fitur. Untuk  tugas  regresi,  K-NN  memprediksi  nilai  dari  data  baru  dengan  cara  mengambil  rata-rata  nilai  dari  k tetangga  terdekatnya.  Nilai  yang  diprediksi  adalah  rata-rata  (atau  median)  dari  variabel  target  dari  data tetangga. K-NN tidak membuat asumsi kuat tentang distribusi data yang mendasarinya, sehingga algoritma ini sangat fleksibel. Namun, K-NN memiliki kompleksitas komputasi yang tinggi, terutama untuk dataset yang besar,  karena  membutuhkan  perhitungan  jarak  antara  setiap  pasang  data.  Selain  itu,  performa  K-NN  dapat sensitif  terhadap  pemilihan  metrik  jarak  dan  nilai  k.  Untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma  K-NN,  metrik seperti  RMSE  (Root  Mean  Squared  Error)  dan  MAE  (Mean  Absolute  Error)  dapat  digunakan.  Metrik  ini mengukur  perbedaan  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual.  Nilai  RMSE  dan  MAE  yang  lebih  rendah menunjukkan  performa  prediksi  yang  lebih  baik.  Merupakan  suatu  metode  yang  menggunakan  algoritma supervised dimana hasil dari Query instance dapat diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari label class pada K-NN[1]. Algoritma K-NN bekerja berdasarkan jarak terpendek dari Query instance ke training data untuk menentukan K-NNnya dan merupakan salah satu cara untuk menghitung jarak dekat [12]

## 2.3. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah pengklasifikasi diskriminatif yang menghasilkan hyperplane pemisah. Toleransi kesalahan disertakan untuk membuat hyperplane pemisah menjadi kuat jika terjadi data kelas yang tidak dapat dipisahkan. Dalam Algoritma SVM ada trik kernel dimana ada SVM linear dan SVM nonlinear. SVM hyperplane linear bekerja hanya pada data yang dapat dipisahkan dengan cara linear. SVM Non Linear yaitu data yang berdistribusi pada kelas yang tidak linear sering digunakan pendekatan kernel pada fitur awal set. [13] SVM merupakan suatu teknik yang digunakan  untuk  melakukan  prediksi  pada  kasus  klasifikasi  maupun  regresi.  Konsep  klasifikasi  dengan  SVM  adalah mencari hyperlane terbaik yang memiliki fungsi sebagai pemisah dari dua kelas data, opini positif (+1) dan opini negatif(- 1). [14]

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 430 - 438 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 986 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2.4 Regresi Linier (Linear Regression)
Regresi linier adalah teknik pemodelan statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Ini adalah  metode  yang banyak digunakan dalam analisis data dan tugas prediksi. Tujuan regresi linier adalah menemukan persamaan linier terbaik yang menggambarkan hubungan antara variabel. Dalam konteks memprediksi harga  emas, regresi linier dapat digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel independen (seperti waktu, tren pasar, atau faktor lain yang relevan) dan variabel dependen (harga emas). Model regresi  linier  bertujuan  untuk  memperkirakan  koefisien  persamaan,  yang  mewakili  bobot  atau  kontribusi  variabel independen  dalam  memprediksi  variabel  dependen.Ada  2  tipe  variabel  dalam  regresi  linier  yaitu:  variabel  pemberi pengaruh dan variabel terpengaruh. Variabel pemberi pengaruh digunakan sebagai sebab, sedangkan variabel terpengaruh sebagai akibat. penggunaan model regresi linear sederhana pada data historis harga dapat digunakan untuk memprediksi pergerakan harga pada proses penelitiannya.[15] Regresi Linier merupakan metode statistika yang menjelaskan tentang pola  model  untuk  membentuk  hubungan  antara  variabel  terikat  dan  variabel  bebas  atau  lebih.  Tujuan  dari  metode  ini adalah untuk memprediksi nilai y untuk nilai x yang diberikan. Model regresi linier sederhana adalah model regresi yang paling sederhana[16]

## 2.5 Root Mean Square Error (RMSE)
Keakuratan daris ebuah peramalan diperlukan evaluasi terhadap data yang sebenarnya. Ada beberapa metode yang sering digunakan untuk melakukan perhitungan kesalahan peramalan, salah satunya adalah root mean square error (RMSE).  Metode  ini  sering  digunakan  dalam  mengevaluasi  hasil  peramalan.  Ukuran  yang  sering  digunakan  dari perbedaan antara nilai- nilai diprediksi oleh model atau estimator dan nilai-nilai yang benar-benar diamati yaitu RMSE. RMSE adalah salah satu teknik umum yang dapat dipakai untuk mengetahui tingkat error pada model prediksi data yang berupa  data  angka.  Hasil  dari  RMSE  didapatkan  dari  rata-rata  kuadrat  total  error  yang  didapatkan  pada  model prediksi.[17] Semakin kecil nilai RMSE, semakin baik tingkat akurasi prediksinya. Keakuratan sebuah model peramalan dalam melakukan prediksi ditentukan oleh nilai terkecil dari masing-masing metode akurasi data.[18]

## 2.6  Mean Absolute Error (MAE)
Mean  Absolute  Error  (MAE)  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keakuratan model  peramalan.  Hasil  Mean  Absolute  Error  menunjukkan  nilai  rata-rata  kesalahan  multak  atau  absolut  dari  nilai sebenarnya  dengan  nilai  peramalan.  Keakuratan  dari  hasil  perhitungan  prediksi  menggunakan  metode  Mean  Absolute Error (MAE) yang digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan suatu mode peramalan. rata-rata selisih mutlak nilai sebenarnya (aktual) dengan nilai perkiraan (prediksi) [19] . MAE merupakan ilai rata-rata dari selisih absolut antara nilai sebenarnya dan nilai yang diprediksi oleh model. Nilai MAE yang lebih kecil menunjukkan bahwa model tersebut lebih akurat dalam memprediksi nilai yang sebenarnya terjadi.[20]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Pembahasan Evaluasi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 430 - 438 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 986 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pada  Gambar  3.  Merupakan  proses  evaluasi  hasil  perbandingan  dari  model  prediksi  yang  diuji.  Proses  perhitungan keberhasilan  model  prediksi  pada  orange  tool  dapat  menggunakan widget  Test  and  Score dan  hasil  prediksinya  dapat dilihat menggunakan widget Predictions dan line chart idget dari timeseries untuk melihat pemodelan bentuk diagram.
1. Proses Simulasi Hasil Prediksi
Data  yang  telah  melalui  tahap  preprocessing  selanjutnya  dilakukan  pengujian  untuk  mendapatkan  model  prediksi terbaik. Model prediksi yang telah dilakukan pengujian dan evaluasi dengan menggunakan kumpulan data uji pada aplikasi orange dimana 1 atribut sebagai targetnya didapatkan hasil simulasi seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Test and Score
Gambar  4  merupakan  Aplikasi  widget  Tes  dan  Skor  dari  aplikasi  Orange.  Pada  penelitian  ini  proses  pengujian menggunakan K-Fold Cross Validation (K=5) yang dapat diatur pada widget Test and Score seperti yang dilihat pada gambar.  Pada  widget  yang  sama  juga  ditampilkan  hasil  dari  kedua  metode  evaluasi  tersebut,  dimana  hasil perbandingan dari kedua model prediksi harga Emas ditunjukan dengan nilai MSE, RMSE, MAE, dan R2. Analisis saat  ini  hanya  mempertimbangkan  koefisien  MAE  dan  RMSE  untuk  memeriksa  kinerja  model  prediksi  yang dianalisa.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  kedua  model  prediksi  harga  Emas  memiliki  tingkat  akurasi  yang berbeda. Support Vector Machine (SVM) memiliki koefisien regresi yang lebih rendah untuk MAE linier dan RMSE dibandingkan dengan K-NN. Hal ini menunjukkan bahwa metode terbaik untuk memperkirakan harga Emas yaitu regresi linier.
Grafik pada gambar 5 menunjukkan hasil dari ketiga metode yang digunakan untuk memprediksi perubahan nilai harga Emas. Hasil prediksi harga menggunakan metode Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K- NN), dan Regresi Linear. Hasil  menunjukkan bahwa metode Regression Linear jauh lebih baik dibandingkan dengan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 430 - 438 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 986 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
metode SVM dan K-NN. Hal ini dikarenakan metode K-NN memiliki tingkat error yang sangat tinggi dan secara konsisten menghasilkan prediksi yang tidak akurat terhadap perubahan harga Emas. Hasil prediksi dengan metode Regresi Linear sejalan dengan prediksi harga Emas dengan margin error yang kecil.
2. Hasil Prediksi Metode Regresi Linier
Gambar 6 . Prediksi Menggunakan Regresi Linier.
Pada gambar 6 diatas menunjukkan sampling nilai harga Emas serta hasil prediksi metode Regresi Linier terhadap perubahan  nilai  harga  emas.  Data  yang  ditampilkan  selisih  perubahan  nilai  harga,  Emas  tidak  terlalu  jauh  antara perubahan  harga  Emas  sebenarnya  dan  perubahan  harga  Emas  berdasarkan  prediksi  yang  dibuat  menggunakan metode Regresi Linier.
Gambar 7. Grafik Perubahan Harga Hasil Prediksi Regresi Linier. Sumber: Peneliti (2023)
Gambar 8. Grafik Hasil Prediksi Perubahan Harga. Sumber: Peneliti (2023)
-0,01 -0,005 0 0,005 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

## Perubahan Harga
Perubahan% Linear Regression

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 430 - 438 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 986 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Grafik  pada  Gambar  8  menunjukkan  bahwa  terdapat  selisih  nilai/error  antara  perubahan  harga  barang  yang sesungguhnya  dan  perubahan  harga  hasil  prediksi  dengan  menggunakan  metode  Regesi  Linier  mendekasi  nilai sesungguhnya, Namun, ada beberapa harga yang selisihnya jauh dari perubahan harga Regresi Linier sesungguhnya. Hanya 30 titik data yang ditampilkan pada grafik di atas sebagai contoh.
Gambar 9. Grafik Tingkat Error keseluruhan Dataset Sumber: Peneliti (2023)
Grafik error pada Gambar  9 menunjukkan perbedaan antara nilai tukar Emas  yang sebenarnya dengan  nilai tukar yang diprediksi dengan metode regresi Linear Regresi. Dari data tingkat error tersebut, ditemukan rata-rata tingkat error sekitar 0,000 untuk perubahan harga Emas yang ditentukan dengan menggunakan metode Regresi Linier.

## 4. KESIMPULAN
Hasil implementasi orange data mining untuk memprediksi harga Emas dapat dilihat di widget Test and Score, yang menggabungkan  hasil  RMSE  dan  MAE  dari  masing-masing  model.  Nilai  RMSE  dan  MAE  dari  metode  K-Nearest Neighbor (K-NN) sebesar 0.007 dan 0.006, Sedangkan metode Support Vector Machine, memiliki nilai RMSE dan MAE sebesar 0,006 dan 0,005. Berdasarkan nilai RMSE dan MAE tersebut di atas, dan Nilai RMSE dan MAE sebesar 0.004 dan  0.003  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Regresi  Linier  (Linier  Regresion)  merupakan  metode  terbaik  untuk memprediksi perubahan harga Emas dibandingkan dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dan SVM. Metodologi terbaik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  diterapkan  kembali  pada  penelitian  yang  akan  mendatang.  Pada penelitian  selanjutnya,  disarankan  dapat  membandingkan  metode  Regresi  Linier  dengan  metode  lainnya  untuk memprediksi harga Emas menggunakan tool orange atau dapat menerapkan tools lainnya.

## REFERENCES
[1] M. Owen, V. Vincent, R. Br Ambarita, and E. Indra, “Implementasi Metode Long Short Term Memory Untuk Memprediksi Pergerakan Nilai Harga Emas,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, p. 96, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.507.
[2] R. Kristia Akmal, “Tinjauan Sistematis Untuk Merekomendasi Prediksi Harga Emas,” J. Inov. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 18– 24, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.pradita.ac.id/index.php/jii/article/view/253
[3] I. Indriyanti, N. Ichsan, H. Fatah, T. Wahyuni, and E. Ermawati, “Implementasi Orange Data Mining Untuk Prediksi Harga Bitcoin,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 118–125, 2022, doi: 10.51977/jti.v4i2.762.
[4] A. A. Suryanto, “Penerapan Metode Mean Absolute Error (Mea) Dalam Algoritma Regresi Linear Untuk Prediksi Produksi Padi,” Saintekbu , vol. 11, no. 1, pp. 78–83, 2019, doi: 10.32764/saintekbu.v11i1.298.
[5] H. Hozairi, A. Anwari, and S. Alim, “Implementasi Orange Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Dengan Model  K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree  Serta  Naive  Bayes,” Netw.  Eng.  Res.  Oper. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  133,  2021,  doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
[6] F. Ristianto, N. Nurmalasari, and A. Yoraeni, “Impementasi Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Harga Emas,” Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 62–71, 2021, doi: 10.31294/coscience.v1i1.201.
[7] M. Muharrom, “Jurnal Informatika Dan Teknologi Komputer Komparasi Algoritma Klasifikasi Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbors Dalam Analisis Sentimen Terhadap Opini Film Pada Twitter,” Maret , vol. 3, no. 1, pp. 43–50, 2023.
[8] M. F. Arfa, M. R. AlFathan, H. B. Lumbantobing, and R. Rahmadenni, “Prediksi Harga Cryptocurrency Dengan Metode Linier Regresi,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , vol. 1, no. 1, pp. 8–15, 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/view/609%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/downlo ad/609/332
[9] D.  Sanajaya,  “Analisa  Kombinasi  Metode  Regresi  Linier  Sederhana  dan  Single  Moving  Average  pada  Harga  Beli  Emas Digital,” vol. XII, no. 1, pp. 196–205, 2022.
[10] U.  Umamah,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  Dengan  Metode  Moderated Regression  Analysis,” Bimaster    Bul.  Ilm.  Mat.  Stat.  dan  Ter. ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  979–989,  2019,  doi: 10.26418/bbimst.v8i4.36772.
[11] J. Supriyanto, P. Korespondensi, D. Alita, and A. Rahman Isnain, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Analisis Sentimen Publik Terhadap Pembelajaran Daring,” J. Inform. Dan Rekayasa  Perangkat Lunak , vol. 4, pp. 74–80,
-0,0003 -0,0002 -0,0001 0,0000 0,0001 0,0002 0,0003 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Error

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 430 - 438 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 986 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.33365/jatika.v4i1.2468
[12] K. Kartarina, N. K. Sriwinarti, and N. luh P. Juniarti, “Analisis Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) Dan Naive Bayes Dalam Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” JTIM    J.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  107–113,  2021,  doi: 10.35746/jtim.v3i2.159.
[13] N. A. Arifuddin, U. Pembangunan, N. Veteran, and S. V. Machine, “Komparasi Naïve Bayes dan Support Vector Machine dalam Klasifikasi Jenis Citrus,” vol. 22, no. 2, pp. 409–417, 2023.
[14] S.  Y.  Pangestu,  Y.  Astuti,  and  L.  D.  Farida,  “ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  UNTUK  KLASIFIKASI SIKAP POLITIK TERHADAP PARTAI Politik Indonesia,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 236–241, 2019, [Online]. Available: https://t.co/eF
[15] A. M. Adrian, “Prediksi Menggunakan Algoritma Regresi Linear,” Data Min. Prediksi , vol. 28, pp. 1–21, 2020.
[16] N. K. Arkarina, A. W. Widodo, and M. T. Furqon, “Implementasi Regresi Linier Berganda Untuk Prediksi Jumlah Peminat Mata Kuliah Pilihan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komun. , vol. 3, no. 11, pp. 10462–10467, 2019.
[17] M. Metode et al. , “Prediksi Harga Saham Jakarta Islamic Index,” vol. 9, no. 1, pp. 129–135, 2023.
[18] Reza Maulana and Devy 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
[19] A. T. Nurani, A. Setiawan, B. Susanto, D. Salatiga, and J. Tengah, “Perbandingan Kinerja Regresi Decision Tre e dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada Dataset Asthma,” vol. 6, no. 1, pp. 34–43, 2023.
[20] A. R. Wijaya, “Model Prediksi Data Harga Minyak Mentah Dunia Dengan Metode Exponential Smoothing,” Bul. Ilm. Math. Stat. dan Ter. , vol. 12, no. 1, pp. 21–28, 2023.