p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Prediksi Harga Emas Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda Dan Support Vector Machine (SVM)
Reza Syahputra Sinambela #1 , Munirul Ula #2 , Ananda Faridhatul Ulva #3
Sistem Informasi. Universitas Malikussaleh Lhokseumawe Jln. Kampus Unimal Bukit Indah, Blang Pulo, Kec. Muara Satu . Kabupaten Aceh Utara, Aceh, 24355
1 reza.190180099@mhs.unimal.ac.id
2 munirulula@unimal.ac.id
3 anandafulva@unimal.ac.id
Abtrak
Emas  merupakan  komoditas  krusial  dalam  ekonomi  global  dan  investasi  yang  populer.  Harganya  dipengaruhi oleh  beragam  faktor  termasuk  permintaan  pasar,  stabilitas  ekonomi,  inflasi,  dan  pergerakan  mata  uang, menjadikannya  pelindung  nilai  dalam  ketidakpastian  ekonomi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi harga  emas  dengan  menggunakan  metode  Regresi  Linear  Berganda  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  serta membandingkan  akurasinya.  Regresi  linear  adalah  alat  analisis  data  yang  cepat,  sementara  SVM  adalah algoritma  yang  menggabungkan  konsep  komputasi  yang  ada.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  keduanya mampu  memprediksi  harga  emas  dengan  akurasi  tinggi,  di  mana  Regresi  Linear  Berganda  mencapai  akurasi sebesar  99,72%  dan  SVM  sebesar  98,07%.  Dalam  penelitian  ini,  Regresi  Linear  Berganda  unggul  berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Kata Kunci: Prediksi emas, Regresi Linier Berganda, Suppport Vector Machine , Perbandingan

## Prediction Gold Price Prediction Using Multiple Linear Regression Algorithm and Support Vector Machine (SVM)

## Abstract
Gold is a crucial commodity in the global economy and a popular investment. Its price is influenced by a variety of factors including market demand, economic stability, inflation, and currency movements, making it a hedge in economic uncertainty. This research aims to predict gold prices using Multiple Linear Regression and Support Vector Machine (SVM) methods and compare their accuracy. Linear regression is a fast data analysis tool, while SVM is an algorithm that combines existing computational concepts. The research results show that both are able to predict gold prices with high accuracy, where Multiple Linear Regression achieves an accuracy of 99.72% and SVM of 98.07%. In this research, Multiple Linear Regression is superior based on the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value.
Keywords: Gold prediction, Multiple Linear Regression, Support Vector Machine, Comparison

## I. P ENDAHULUAN
Emas memiliki peran signifikan dalam ekonomi global dan  menjadi  instrumen  investasi  populer.  Harganya dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  seperti  permintaan  pasar, stabilitas  ekonomi,  inflasi,  dan  pergerakan  mata  uang. Sebagai  aset  investasi,  emas  dianggap  sebagai  pelindung nilai  yang  stabil,  terutama  dalam  situasi  ketidakpastian ekonomi atau keuangan[1], [2]
Kenaikan  harga  emas  ini  mendorong  investor  untuk lebih  memilih  berinvestasi  emas  daripada  pasar  modal. Pengetahuan  mengenai  keuntungan  dan  risiko  yang didapat  ketika  terjun  di  bidang  investasi  diperlukan  oleh investor  sebelum  memasuki  dunia  investasi  agar  tujuan investasi  tercapai.  Salah  satu  pengetahuan  penting berinvestasi  emas  adalah  prediksi  harga  emas.  Prediksi harga emas bertujuan untuk mengetahui peluang investasi harga  emas  di  masa  yang  akan  datang  sehingga  dapat
digunakan sebagai pertimbangan oleh investor emas untuk mengetahui perubahan harga emas [3]
Dengan  memiliki  model  prediksi  yang  akurat,  para pelaku  pasar  dan  investor  dapat  membuat  keputusan investasi  yang  lebih  cerdas  dan  strategis.  Pemerintah  dan regulator pasar juga dapat menggunakan hasil prediksi ini sebagai  dasar  untuk  merencanakan  kebijakan  ekonomi yang lebih efektif dalam menghadapi fluktuasi harga emas.
Melalui  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memahami pergerakan  harga  emas  dan  memberikan  alat  untuk membantu  investor  dan  pelaku  pasar  keuangan  dalam mengelola risiko dan meningkatkan hasil investasi. Selain itu,  penelitian  ini  dapat  memperluas  pengetahuan  dan pemahaman  tentang  penggunaan  regresi  linier  berganda dan  support  vector  machine  (SVM)  dalam  konteks peramalan harga emas.
II. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Metode Penelitian
Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan metodologi  fuzzy  time  series.  Analisa  data  bersifat kuantitatif  atau  statistik  memiliki  kemampuan  untuk menggambarkan  dengan  tujuan  menguji  hipotesis  yang telah dibuat.

## 2.2 Alat dan Bahan
Adapun  alat  dan  bahan  yang  peneliti  gunakan  dalam penelitian  untuk  menjalankan  sistem  prediksi  harga  emas adalah:
a. Alat
Laptop  Acer  Nitro  AN515-56  dengan  spesifikasi sebagai berikut:
1) Processor : Intel i5-11300H
2) RAM   : 8 GB
3) Storage  : 512 SSD
4) OS
: Windows 11
b. Bahan
Adapun bahan yang peneliti gunakan dalam penelitian ini  berupa  software  aplikasi  pendukung  dalam  rancang bangun aplikasi yaitu:
1) Windows 11
2) Jupyter Notebook
3) Python
4) Library (Scikit-learn,numpy,pandas)
5) Google Chrome
2.3 Tahap Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Perumusan Masalah
Pada tahapan ini, peneliti merumuskan permasalahan  yang  menjadi  fokus  penelitian,  yakni perbandingan  hasil  perhitungan  antara  algoritma Regresi  Linear  Berganda  dan  Support  Vector Machine  (SVM).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengidentifikasi  perbedaan  kinerja  antara kedua  algoritma  tersebut  dan  memastikan  bahwa hasil  yang  diperoleh  memiliki  tingkat  akurasi  yang optimal.  Hasil  dari  perbandingan  ini  diharapkan dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam tentang  kemampuan  dan  keunggulan  relatif  dari
masing-masing  algoritma  dalam  konteks  penelitian yang dilakukan.

## 2. Penentuan Masalah
Setelah  menentukan  permasalahan  penelitian, peneliti memilih metode yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu metode Regresi Linear Berganda dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Pemilihan kedua  metode  ini  didasari  oleh  kebutuhan  untuk membandingkan  dan  menganalisis  kinerja  keduanya dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  telah dirumuskan.  Dengan  menggunakan  kedua  metode tersebut,  peneliti  berharap  dapat  memperoleh pemahaman  yang  lebih  komprehensif  tentang perbedaan  hasil  perhitungan  dan  akurasi  antara Regresi  Linear  Berganda  dan  SVM  dalam  konteks penelitian ini..
3. Pengambilan Data
Peneliti  mengumpulkan  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  berupa  data  harga  emas  harian selama  3  tahun  terakhir.  Data  ini  diperoleh  melalui akses  online  ke  sumber  informasi  Investing.com pada halaman https://id.investing.com/commodities/gold-historical- data.  Data  harga  emas  harian  tersebut  merupakan elemen  kunci  dalam  penelitian  untuk  melakukan analisis  dan  perbandingan  antara  model  Regresi Linear Berganda dan Support Vector Machine (SVM) dalam memprediksi harga emas. Melalui penggunaan  data  ini,  peneliti  berharap  dapat menjalankan  analisis  yang  mendalam  dan  akurat untuk  mencapai  tujuan  penelitian  yang  telah dirumuskan sebelumnya.
4. Preprocessing Data Setelah mendapatkan data dilakukan preprocessing  data  langkah-langkah  yang  dilakukan untuk membersihkan, mengubah, dan mempersiapkan  data  sebelum  dilakukan  analisis lebih lanjut atau pemodelan. Tujuan dari preprocessing  data  adalah  untuk  memastikan  data siap digunakan dan mengoptimalkan hasil analisis.

## 5. Prediksi
Tahap  ini  merupakan  tahap  penting  dalam penelitian, di mana dilakukan prediksi menggunakan metode Regresi Linear Berganda dan Support Vector Machine (SVM) untuk mendapatkan nilai
perbandingan  yang  lebih  akurat  antara  keduanya. Dalam tahap ini, model-model yang telah dikembangkan akan diterapkan pada data harga emas yang  telah  dipreprocess  sebelumnya.  Setiap  model akan digunakan untuk memprediksi harga emas, dan hasil prediksi akan dievaluasi .

## 6. Hasil Prediksi
Dalam tahap ini, hasil dari perbandingan antara dua metode,  yaitu  Regresi  Linear Berganda  dan  Support Vector  Machine  (SVM),  telah  diperoleh.  Hasil  ini didapatkan  setelah  melakukan  analisis  dan  prediksi menggunakan  kedua  metode  tersebut  pada  data harga emas yang telah dipersiapkan sebelumnya.
7. Evaluasi
Dalam  tahap  evaluasi,  peneliti  akan  mengambil hasil  dari  analisis  perbandingan  antara  Regresi Linear Berganda dan Support Vector Machine (SVM) untuk  mengevaluasi  secara  menyeluruh  kualitas  dan relevansi hasil penelitian.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Deskriptif
Pada laman situs investing.com di tanggal 04 Juli 2023 harga  terakhir  emas  berada  pada  harga  1.933.95  IDR. Dimana  harga  emas  terus  meningkat  sehingga  dapat  di simpulkan  bahwa  peminat  emas  masih  sangat  diminati oleh trader/investor di dunia.
Berikut  adalah  analisis  harga  harian  Emas  untuk mengetahui  gambaran  umum  Emas  pada  tanggal  04  Juli 2019 s.d 04 Juli 2023.
Dapat dilihat bahwa pergerakan harga emas terus meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Harga  Pembukaan tertinggi berada pada angka 1.928,85 IDR sedangkan yang paling  rendah  berada  pada  angka  1.421,60  IDR.  Untuk
Harga Terakhir tertinggi berada pada angka 1.933,95 IDR sedangkan  yang  paling  rendah  berada  pada  angka 1.400,10 IDR.
3.1.2. Sampel Data Tanggal Terakhir  Pembukaan  Tertinggi  Terendah 04/07/2019 1400,1 1421,6 1426,8 1388,6 05/07/2019 1403,4 1426,5 1427,9 1393 08/07/2019 1400 1401 1409,9 1393,8 09/07/2019 1400,5 1397,9 1402,4 1387,5 10/07/2019 1412,5 1400 1421,1 1391,8 11/07/2019 1406,7 1421,1 1429,4 1402,7 12/07/2019 1412,2 1406,2 1418,9 1404,5 15/07/2019 1413,5 1417,7 1421,6 1409,3 16/07/2019 1411,2 1416,4 1420 1402,1 17/07/2019 1423,3 1407,9 1428,4 1401,3 18/07/2019 1428,1 1428,5 1449,7 1415,6 19/07/2019 1426,7 1448,3 1454,4 1421,1 22/07/2019 1426,9 1428,5 1430,8 1423 23/07/2019 1421,7 1426 1431,4 1414,6 24/07/2019 1423,6 1418,6 1430 1416,7 25/07/2019 1414,7 1426,8 1434,1 1411,1 26/07/2019 1419,3 1414,9 1424,8 1412,9 29/07/2019 1420,4 1419 1428 1414,4 30/07/2019 1441,8 1439,5 1445,7 1434,8 31/07/2019 1437,8 1443,7 1447,8 1422,3 01/08/2019 1432,4 1425,6 1458,2 1412,1 02/08/2019 1457,5 1457,5 1461,9 1442,5 05/08/2019 1476,5 1451,2 1481,8 1448,8 06/08/2019 1484,2 1481,1 1486,8 1468,2 07/08/2019 1519,6 1486,7 1522,7 1484,3
08/08/2019 1509,5 1512,1 1521,3 1501,6 … … … … … 29/05/2023 1959,75 1961,45 1968,15 1958,1 30/05/2023 1977,1 1961,3 1981,9 1949,6 31/05/2023 1982,1 1977,5 1993,1 1971,8 01/06/2023 1995,5 1981,3 2000,7 1970,1 02/06/2023 1969,6 1994,6 2000,5 1963,7 05/06/2023 1974,3 1962,3 1980,4 1953,8 06/06/2023 1981,5 1978 1982,9 1970,3 07/06/2023 1958,4 1980 1986,5 1955,4 08/06/2023 1978,6 1956,2 1985,7 1955,2 09/06/2023 1977,2 1980,5 1987,8 1971 12/06/2023 1969,7 1975,6 1981,4 1963,1 13/06/2023 1958,6 1971,4 1985,9 1953 14/06/2023 1968,9 1957,2 1973,9 1952,5 15/06/2023 1961,8 1948,8 1963,7 1929,6 16/06/2023 1962,2 1961,3 1970,6 1956,7 18/06/2023 1969,45 1970,85 1971,7 1968,65 19/06/2023 1964,05 1969,55 1970,85 1959,9 20/06/2023 1938,9 1961,7 1961,7 1932,4 21/06/2023 1936,1 1939,5 1940,7 1922,2 22/06/2023 1915 1935,9 1935,9 1914 23/06/2023 1921 1915 1939,3 1911,3 26/06/2023 1925,1 1926,4 1934,5 1923 27/06/2023 1915,1 1927,4 1930,2 1912,3 28/06/2023 1913,4 1915,2 1916,7 1903,6 29/06/2023 1917,9 1916,5 1921,3 1900,6 30/06/2023 1929,4 1916,4 1930,8 1908,1 03/07/2023 1929,5 1927,8 1939,9 1917,7 04/07/2023 1933,95 1928,85 1938,05 1927,75 3.2 PImplementasi  Algoritma  Regresi  Linear  Berganda pada Harga Emas 3.2.1 Harga  Aktual  dan  Prediksi  Algoritma  Regresi Linier Berganda Aktual Predic 1788,3 1789,87 1899,8 1894,33 1780,9 1774,89 1882,3 1874,19 1898 1891,18 1934,3 1937,81 1881,5 1873,26 1818,6 1823,31 1775,1 1783,33 1843,9 1838,07 1498,3 1494,39 1827,9 1824,31
1902 1895,82 1903,2 1896,99 1841,1 1839,39 1939,2 1952,71 1658 1654,24 1966,6 1962,14 … …. 1782,9 1782,35 1801,8 1796,08 1403,4 1401,9 1517,2 1518,83 1799,2 1805,5 1523,6 1522,43 1771,6 1765,65 1789,8 1782,73 1999,7 2010,48
1655,8 1660,14 1870,3 1873,53 1949,9 1946,62 1907,3 1905,17 1842,5 1846,69 1441,8 1441,07 1907 1916,57 1748,4 1746,39 1680,5 1677,85 1802,1 1805,58
Untuk  perbandingan  harga  tersebut  dapat  dilihat  dari grafik berikut:

## 3.3 Implementasi  Support  Vector  Machine  pada  Harga Emas
3.3.1 Harga  Aktual  dan  Prediksi  Support  Vector Machine Aktual Predic 1788,3 1785,16 1899,8 1893,82 1780,9 1781,81 1882,3 1868,86 1898 1884,5 1934,3 1914,1 1881,5 1872,27 1818,6 1820,64 1775,1 1782,18 1843,9 1828,56 1498,3 1610,4 1827,9 1823,16 1902 1881,78 1903,2 1888,78 … … 1841,1 1837,57 1939,2 1914,67 1658 1666,95 1966,6 1914,3 1782,9 1770,54 1801,8 1801,54
1403,4 1651,18 1517,2 1607,32 1799,2 1802,95 1523,6 1606,89 1771,6 1761,71 1789,8 1779,85 1999,7 1897,91 1655,8 1669,64 1870,3 1878,71 1949,9 1914,52 1907,3 1894,96
Untuk  perbandingan  harga  tersebut  dapat  dilihat  dari grafik berikut:

## 3.4 MAPE
Berikut  adalah  hasil  akurasi  yang  diperoleh menggunakan  Mape  Evaluasi  Terhadap  model  yang telah di bangun.
Hasil MAPE Regresi Linier Berganda

## Hasil MAPE Support Vector Machine
3.4.1 Hasil MAPE Metode MAPE Regresi Linear Berganda 0.274659 Support Vector Machine 1.927903
Dari nilai yang diperoleh dapat diketahui persentase akurasi model dengan perhitungan sebagai berikut:
1. Model Regresi Linear Berganda
Akurasi = 100 - 0.274659 Akurasi = 99,725341% Jadi akurasi dari model Regresi Linear Berganda adalah 99,72 %
2. Model Support Vector Machine
Akurasi = 100 - 1.927903 Akurasi = 98,072097%
Jadi akurasi dari model Support Vector Machine adalah 98,07%
Berikut grafik perbandingan antara Regresi Linear Berganda dan Support Vector Machine.

## 3.5 Diskusi Hasil
Hasil  akurasi  dari  dua  model,  yaitu  Model  Regresi Linear  Berganda  dan  Model  Support  Vector  Machine (SVM),  telah  dianalisis  dalam  penelitian  ini.  Model Regresi  Linear  Berganda  memiliki  tingkat  akurasi  sekitar 99,72%, sedangkan Model SVM memiliki tingkat akurasi sekitar  98,07%.  Kedua  model  ini  menunjukkan  kinerja yang sangat baik, namun Model Regresi Linear Berganda sedikit lebih unggul dalam hal akurasi.
Penelitian ini juga memprediksi harga minyak mentah Indonesia  (ICP)  menggunakan  Regresi  Linear  Berganda dan  data  deret  waktu.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa model  ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik  untuk berbagai  jenis  minyak  mentah,  seperti  SLC,  Attaka, Belida,  dan  SC.  Penelitian  terdahulu  juga  memprediksi ICP  dengan  Regresi  Linear  Berganda  dan  memberikan informasi  tentang  tingkat  akurasi  yang  berbeda  untuk berbagai jenis minyak mentah.
Kesimpulannya, kedua penelitian menunjukkan bahwa Regresi Linear Berganda adalah model yang efektif dalam memprediksi harga komoditas, baik emas maupun minyak mentah.  Meskipun  fokus  penelitian  berbeda,  keduanya menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  untuk  model- model  yang  digunakan.  Model  Regresi  Linear  Berganda pada  prediksi  harga  emas  memiliki  tingkat  akurasi  yang sangat  baik.  Hal  ini  menekankan  pentingnya  penggunaan model  statistik  dalam  memprediksi  harga  komoditas dengan tingkat akurasi yang tinggi.
3.6 Implikasi
Prediksi  harga  emas  dapat  menjadi  sumber  strategis bagi  investor  dan  pelaku  pasar,  memungkinkan  mereka merencanakan  investasi  dengan  lebih  efektif.  Selain  itu, masyarakat pun dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  harga emas,  yang  pada  gilirannya  membantu  mereka  membuat keputusan  investasi  yang  lebih  terinformasi.  Dengan menyediakan model prediksi harga emas, dapat diciptakan alat  yang  bermanfaat  bagi  semua  pihak  terkait  di  pasar keuangan,  meningkatkan  kemampuan  mereka  dalam mengelola  risiko  dan  mengambil  keputusan  yang  lebih tepat waktu .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang telah di jabarkan diatas, Maka dapat diambil kesimpulan.
1. Penggunaan  Regresi  Linear  Berganda  dan  Support Vector Machine terbukti dapat digunakan untuk model prediksi harga emas yang berupa time series.
2. Akurasi  yang  diperoleh  dari  hasil  Model  Regresi Linear  Berganda  99,72%,  sedangakan  untuk  Model Support Vector Machine 98,07%.
3. Metode  yang  lebih  baik  pada  penelitian  ini  adalah model  yaitu  Regresi  Linear  Berganda  yang  dapat dilihat dari nilai MAPE.
D AFTAR P USTAKA
[1] [1]  D.  P.  Sugumonrong,  A.  Handinata,  and  A.  Tehja,  “Prediksi Harga  Emas  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series  Model Algoritma Chen,” 2019.
[2] [2]  M.  Riduan,  I.  Hariwijaya,  M.  T.  Furqon,  and  C.  Dewi, “Prediksi  Harga  Emas  Dengan  Menggunakan  Metode  Average- Based  Fuzzy  Time  Series,”  2020.  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[3] [3]  N.  A.  Izati,  B.  Warsito,  and  T.  Widiharih,  “Prediksi  Harga Emas  Menggunakan  Feed  Forward  Neural  Network  Dengan Metode Extreme Learning Machine,” vol. 8, no. 2, pp. 171–183,
2019, [Online]. Available: http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian
[4] [4]  D.  A.  Santoso,  “Pemodelan  Arima  Untuk  Peramalan  Harga Emas”.
[5] [5]  A.  A.  Kurniasi,  M.  A.  Saptari,  and  V.  Ilhadi,  “Aplikasi Peramalan Harga Saham Perusahaan Lq45 Dengan Menggunakan Metode Arima”.
[6] [6]  S. Kasus Bank BCA and R. Sunardi Oetama, “Prediksi Harga Saham  Perusahaan  Perbankan  Menggunakan  Regresi  Linear,” ULTIMATICS,  vol.  XI,  no.  1,  2019,  [Online].  Available: www.idx.co.id.
[7] [7]  D.  Anbiya,  “Prediksi  Harga  Emas  dengan  Menggunakan Metode Regresi Linear,” 2015.
[8] [8]  M.  Azzahra,  B.  Darma  Setiawan,  and  P.  P.  Adikara, “Optimasi  Parameter  Support  Vector  Regression  Dengan Algoritme Genetika Untuk Prediksi Harga Emas,” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9] [9]  A.  Rahmi,  W.  Firdaus  Mahmudy,  and  B.  Darma  Setiawan, “Prediksi Harga Saham Berdasarkan Data Historis Menggunakan Model Regresi Yang Dibangun Dengan Algoritma Genetika.”
[10] [10] S. Edy Handoyo, T. Herawati Rahardjo, A. Hindardjo, and D. tetap Jurusan Manajemen, “Akurasi Prediksi Harga Saham Antm Menggunakan Metode Regresi Linier Ganda Versus Arima.”
[11] [11] Des  Suryani,  Mutia  Fadhilla,  and  Ause  Labellapansa, “Indonesian  Crude  Oil  Price  (ICP)  Prediction  Using  Multiple Linear  Regression  Algorithm,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 6, no. 6, pp. 1057–1063, Dec. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i6.4590.
[12] [12] AZZAHRA  MUBARIKAH,  “Skripsi  Klasifikasi  Spam  Pada Email  Menggunakan  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  Dan Support Vector Machine (SVM),” 2021.
[13] [13] “Prediksi  Harga  Emas  dengan  Menggunakan  Algoritma Support Vector Regression (Svr)”.
[14] [14] I.  Puadi,  R.  Kurniawan,  F.  Syafria,  F.  Lestari,  U.  H.  Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl Soebrantas, and P. Riau, “A Web-Based  Bitcoin  Currency  Price  Forecasting  System  Using Multiple Linear Regression Algorithm,” 2021.
[15] [15] N.  Dwi  and  S.  B.  Pengembangan,  “Penerapan  Algoritma Support Vector Machine untuk Prediksi Harga Emas.”