Vol. 17, No. 1, March 2024, pp. 40~46 eISSN: 2402-349X, pISSN: 1879-266X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v17i1.22013  40

## Evaluasi Kinerja Prophet untuk Prediksi Harga Emas Berjangka
Alusyanti Primawati 1 , Andreas Adi Trinoto 2
1,2 Department of Informatic, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received Jan 12, 2024 Revised Mar 13, 2024 Accepted Mar 25, 2024
Futures  gold  investment  carries  risks  and  uncertainties  because  the price of futures gold fluctuates daily. Inaccurate timing in buying or selling  gold  can  increase  the  risk  of  losses  for  investors.  Predictive modeling  of  futures  gold  prices  can  address  the  timing  issue  by examining  price  trends  over  time.  The  Prophet  prediction  model  is used  in  this  research  because  it  is  known  for  its  excellence  in visualizing  trends  and  predicting  time  series  data.  The  aim  of  this research is to  build a predictive model  for futures gold  prices using Prophet,  and  the  model's  performance  is  evaluated  using  two evaluation metrics: Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and the coefficient  of  determination  (R-squared).  Historical  gold  price  data used for training and testing is sourced from Kaggle.com for the year 2023 over a span of 12 years. Six model scenarios are tested to select the best model scenario. The evaluation results show that scenarios 2 and 5 performed the best, with scenario 2 having an R-squared value of 0.19 and MAPE of 3.31%. Scenario 5 had a MAPE of 2.13% and R- squared  of  0.07.  Based  on  the  evaluation  results,  Prophet  can accurately explain predictions of changes in futures gold prices, which has  important  implications  for  investment  decision-making  and trading in the futures gold market.
Keywords: Prophet model evaluation Predicting gold future
Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Alusyanti Primawati, Department of Informatic, Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Nangka No. 58 C, Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan. Email: alus.unindra23@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Sejak peristiwa Covid 2019 sampai dengan pandemi dinyatakan selesai pada tahun 2022, emas dunia mengalami kenaikan harga dua kali lipat. Kenaikan harga emas ini mendorong masyarakat berinvestasi emas. Tidak  hanya  masyarakat tetapi  juga  para  investor  lebih  memilih  berinvestasi  emas  berjangka  dibandingkan saham pasar modal [1]. Meskipun demikian, investasi tetaplah memiliki resiko dan ketidakpastian, sehingga investor perlu mengetahui kapan harus membeli dan menjual emas  berjangka [2]. Ketidaktepatan pemilihan waktu membeli ataupun menjual emas dapat meningkatkan resiko kerugian bagi investor. Dengan demikian, investor emas berjangka perlu alat pendukung keputusan yang mampu menyajikan hasil prediksi harga emas di masa depan. Data harga emas merupakan data deret waktu ( time series ) yang nilainya berfluktuasi setiap
41 harinya, oleh sebab itu diperlukan model peramalan data time series yang mampu memodelkan histori data, membaca trend, dan pola musiman dari data deret waktu.
Beberapa penelitian terdahulu membangun model peramalan harga emas berjangka dengan algoritma peramalan statistika seperti Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan machine learning seperti Feed Forward Neural Network (FNN). Hasil literatur penelitian relevan harga emas dapat dilihat pada Tabel 1. Dataset yang digunakan memiliki jumlah yang berbeda-beda sehinga pola data yang dihasilkan juga berbeda, dengan demikian hasil penelitian tidak dapat dibandingkan satu sama lain. Namun kami berfokus pada hasil penelitian terbaru yang  meramalkan  harga  emas tahun 2010  –  2022 dengan  menggunakan ARIMA. Dataset penelitian menggunakan data deret waktu selama 12 tahun dan MAPE yang diperoleh adalah 11,97%.
Tabel 1. Penelitian relevan model Pprediksi deret waktu harga emas di tahun 2019-2023
Peneliti Relevan Dataset Algoritma MAPE Abror Gustiansyah et al (2023) Harga emas tahun 2010-2022 ARIMA 11,97% Puspita Anggraeni et al (2020) Harga emas tahun 2000-2020 ARIMA 3,70% Izati et al (2019) Harga emas tahun 2014-2018 FFNN 0.55%
Model  peramalan  data  deret  waktu  yang  popular  saat  ini  adalah  Prophet  yang  dikembangkan  oleh Facebook pada tahun 2017. Keunggulan prophet yaitu kemampuannya dalam memodelkan data deret waktu dengan tren dan pola musiman yang kuat [3] dan prophet mampu mengoptimalkan model adaptive dalam waktu kurang dari satu detik  [4].  Dengan kemudahan penggunaan dan  fleksibilitas dari  prophet  yang  menjadi  satu keunggulan bagi orang awam yang sama sekali tidak memiliki ilmu statistika atau ketrampilan pemrograman yang mendalam dapat meramalkan kejadian di masa depan. Model deret waktu sendiri merupakan perkiraan suatu  variabel  dengan  hanya  melihat  histori  variabel  itu  sendiri  dan  memproyeksikan  ke  masa  depan[5]. Prophet mendapatkan popularitas yang signifikan di kalangan analis data dan peneliti yang bekerja dengan data deret waktu, dengan dipadukan oleh LSTM peneliti memprediksi pasar keuangan : Indeks Morgan Taiwan [6], contoh  kasus  penggunaan  Prophet  dan  Arima  juga  dilakukan  untuk  memprediksi  harga  saham  pada  pasar saham [7] ,[8] serta penggunaan multi makroekonomi regresor [9].
Harga  emas  berjangka  cenderung  mengikuti  tren  dan  musiman  yang  kuat  dalam  jangka  panjang, sehingga penggunaan  model Prophet  dengan regresi  aditifnya  dapat membantu dalam  memberikan prediksi yang  akurat  dan  relevan  yang  kemudian  bisa  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  perdagangan atau  investasi  emas  berjangka.  Prediksi  emas  dengan  Prophet  dilakukan  oleh  peneliti  untuk  memperoleh korelasi antara harga emas dan variabel prediksi dengan rentang waktu lama [10], ketidakstabilan harga emas juga dipengaruhi oleh masalah global sehingga membutuhkan sistem cerdas sebagai antisipasinya[11]. Dengan demikian,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengevaluasi  kinerja  Prophet  untuk  memprediksi  harga  emas, dengan dataset deret waktu yang didapat dari Kaggle atau web investing.com dengan rentang waktu dari tahun 2012 hingga tahun 2023.

## 2. METODE
Metode yang digunakan adalah ekperimental berbasis studi kasus . Tahapan penelitian pada Gambar 1  diantaranya  pengumpulan  data,  pre-processing  data,  bangun  model  dan  evaluasi  model.  Model  dibangun dengan menggunakan bahasa pemograman Phyton dan algoritma Prophet. Evaluasi model menggunakan hasil perhitungan uji koefisien determinasi dan MAPE.
42 Gambar 1. Tahapan penelitian 2.1. Pengumpulan Data Sumber data penelitian diperoleh tahun 2023
dari https://www.kaggle.com/datasets/prajwaldongre/gold-futures-data-from-2012-2023/data.  Dataset  merupakan hasil dari scrapping data harga emas di web investing.com. Dataset penelitian berisikan data harga harian emas berjangka selama 12 tahun dari 2012 sampai dengan 2023. Dataset penelitian terdiri dari 5  fitur  yaitu date , price , open , high , dan low . Deskripsi dataset dijelaskan dalam Tabel 2. Tipe data fitur Date selanjutnya diubah sebagai index date_time . Visualisasi dataset diperlihatkan dalam Gambar 2.
Tabel 2. Deskripsi dataset penelitian Fitur Keterangan Variabel Model Tipe Data date waktu ds Object price harga penutupan emas di hari itu y Float64 open harga pembukaan emas dihari itu y1 Float64 high harga tertinggi emas di hari itu y2 Float64 low harga terendah emas di hari itu y3 Float64
Gambar 2. Visualiasi dataset original dengan nilai x = ds dan nilai y = y

## 2.2 Pra-Proses Data
Tahapan pra-proses data dilakukan untuk memperoleh pola data yang baik untuk dimodel. Tahapan pra-proses data penelitian ini yaitu ekplorasi data, analisis korelasi dan pembersihan data. Gambar 3 merupakan tahapan ekplorasi data diperoleh informasi bahwa data tidak memiliki missing value.
Gambar 3. Hasil ekplorasi data
Ekplorasi data juga dilakukan dengan analisis statistik dataset untuk mengetahui nilai maksimum, minumum, media dan quartil dari dataset. Hasil analisis pada Gambar 4 dilakukan dengan memanggil data.describe() di library phyton.
Gambar 4. Analisis statistika dataset penelitian
Tahapan kedua pra-proses data yaitu analisis korelasi. Analisis korelasi menggunakan analisis partial auto-corellation function (PACF) untuk menemukan korelasi kuat antar lag. Hasil analisis PCAF pada Gambar 5 ditemukan bahwa korelasi kuat ada pada lag 0 dan lag 1. Dataset deret waktu harian harga emas berjangka memiliki  ketergantungan  kuat  terhadap  nilai  histori  1  hari  sebelumnya.  Hasil  ini  akan  digunakan  untuk merancang  beberapa  skenario  membangun  model  prohet  dan  hasilnya  akan  dibandingkan  satu  sama  lain. Tahapan  ketiga  yaitu  pembersihan  data  tidak  diperlukan  karena  dataset  penelitan  ini  sudah  bersih  dan  siap dimodelkan.

## Gambar 5. Hasil analisis PACF dataset penelitian

## 2.3 Model Prophet
Pada  Tabel  3  pemodelan  prophet  dibangun  dengan  6  skenario.  Keenam  skenario  dibangun berdasarkan variasi data univarite dan multivariate, split data pelatihan dan pengujian dengan kombinasi 70:20, 80:20, serta 90:10. Data univariate dimodelkan dengan mengambil 1 fitur dependen terhadap waktu (ds) yaitu Price  (y),  sedangkan  data  multivariate  diambil  berdasarkan  hasil  analisi  PACF  dengan  menambagkan add_regressor  y-1.  Kolom  y-1  ditambahkan  sebagai  data  histori  harga  emas  berjangka  1  hari  sebelumnya dengan menggunakan metode shifting . Perbedaan data univariate dan multivariate dijelaskan dalam Gambar 6.
44
(a) (b)
Gambar 6. Dataset penelitan unovariate (a) dan multivariate (b)
Pengaturan parameter prophet bisa menggunakan weekly_seasonality atau yearly_seasonality , tetapi keduanya secara signifikan tidak mempengaruhi kinerja model karena berdasarkan hasil analisis pada Gambar 7 component_model, tidak teridentifikasi pola musiman baik mingguan atau tahunan.
Tabel 3. Deskripsi skenario model prophet Skenario Deskripsi 1 Data univariate, Split Data 70:20 2 Data Univariate, Split Data 80:20 3 Data Univariate, Split Data 90:10 4 Data Multivariate, Split Data 70:10 5 Data Multivariate, Split Data 80:20 6 Data Multivariate, Split Data 90:10
Gambar 7. Hasil analisis komponen model
Implementasi model prophet menggunakan rumus 𝑦 ( 𝑡 ) = 𝑔 ( 𝑡 )+ 𝑠 ( 𝑡 ) + ℎ( 𝑡 ) + 𝜀 ( 𝑡 ) , dimana 𝑦 ( 𝑡 ) sebagai hasil peramalan, 𝑔 ( 𝑡 ) sebagai faktor trend, 𝑠 ( 𝑡 ) sebagai komponen seasonality dan 𝜀 ( 𝑡 ) sebagai komponen kesalahan (Taylor et al., n.d.).

## 2.4 Evaluasi model
Model dievalusi dengan menghitung nilai Mean Absolute PE dan uji koefisien determinasi (R2). Nilai MAPE dianggap sangat baik, jika nilai diantara 0 – 10 %. Nilai R 2 dianggap baik, jika nilai diantara 0 – 1. Nilai R 2 dapat  negatif  jika  model  regresi  sangat  buruk.  Nilai  R 2 dianggap  lebih  informatif  dari  MAPE  sehingga prioritas pertama penilai kinerja yaitu Nilai R 2 (Chicco et al., 2021).
45

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  analisis  deskriptif  ditemukan  bahwa  trend  harga  emas  mengalami  kenaikan  dari  tahun  2012 sampai  dengan  2023.  Pada  komponen  model  terlihat  bahwa  penurunan  harga  emas  terjadi  setiap  senin  dan harga stabil sampai dengan hari  jumat. Hari  jumat sampai  minggu, harga emas  mulai  mengalami kenaikan. Informasi  ini  sangat  bermanfaat  untuk  pengambilan  keputusan  waktu  pembelian  emas  berjangka  untuk investasi.

## 3.1. Hasil evaluasi model
Berdasarkan hasil eksperimen semua skenario ditemukan bahwa skenario 2 adalah model terbaik untuk prediksi harga emas berjangka. Skenario 1 memiliki nilai R2 = 0.19 dan MAPE = 3.31%. Meskipun skenario 5 memiliki MAPE 2.13%, tetapi R2 skenario 5 lebih kecil dari skenario 2. Hasil evaluasi model dijelaskan kedalam dalam table 4
Tabel. 4. Hasil evaluasi model semua skenario
Skenario MAPE R 2 1 17.45% -15.81 2 3.31% 0.19 3 6.67% -0.59 4 22.99% -21.34 5 2.13% 0.07 6 1.62% -0.29
Perbandingan hasil kinerja model prophet dengan data univariate yang diperoleh bahwa semua model regresi buruk baik pada semua kategori split data. Sedangkan, hasil kinerja model prophet dengan data multivariate yang diperoleh bahwa model regeresi yang baik pada skenario 4 dan 5. Hasil visualisasi plot prediksi skenario 5 dijelaskan pada Gambar 8.
Gambar 8. Visualisasi plot prediksi skenario 5

## 3.2. Pembahasan
Model prophet merekomendasikan bahwa investor sebaiknya membeli emas dibulan Maret dan Juli serta menjual kembali emas pada bulan Januari. Dataset harga emas dari tahun 2012 sampai 2023 ditemukan pola mingguan yaitu harga emas akan menurun dihari senin, harga stabil di hari senin sampai jumat, sedangkan hari sabtu harga emas akan naik kembali sampai  dengan  minggu. Temuan pola  mingguan  ini secara  ilmiah bahwa waktu teraman  beli  emas adalah senin  sampai  jumat. Tidak  hanya pola tren  mingguan, prophet  juga berhasil  menangkap  pola  tren  tahunan  dari  harga  emas  ditemukan  bahwa  harga  emas  selalu  tinggi  ketika mendekati awal tahun yaitu bulan Januari. Pada bulan maret dan juli, harga emas mengalami penurunan yang cukup  signifikan.  Selama  12  tahun  harga  emas  berjangka  tertinggi  yaitu  2069  US  dollar  sedangkan  harga terendahnya 1049 US dollar. Harga tersebut adalah harga unit per 100 troy ons (inevesting.com). Fluktuatif harga emas berjangkan akan mempengaruhi harga logam mulia dan emas jenis perhiasan.
Model prophet terbaik  yaitu  model univariate dan  multivariate dengan  split data 80:20  (skenario 2 dan 5) memiliki MAPE 3,31 dan 2,13%. Skenario 2 nilai MAPE yang mencapai 3.31% menunjukkan bahwa kesalahan  relatif  antara  prediksi  dan  nilai  sebenarnya  cukup  rendah,  yang  mengindikasikan  prediksi  yang
46 akurat.  Akan  tetapi  dengan  R 2 sebesar  0.19  menunjukkan  bahwa  model  masih  belum  mampu  menjelaskan sebagian besar variasi dalam data atau masih ada faktor-faktor lain yang mempengaruhi harga emas berjangka yang  tidak  dimodelkan  dengan  baik.  Skenario  5 dengan  nilai  MAPE  yang  mencapai  2.13%  dan  R 2 sebesar 0.07,  model  Prophet  dengan  data  multivariate  memberikan  peningkatan  dalam  hal  tingkat  kesalahan,  yaitu prediksi yang lebih akurat, tetapi R 2 yang rendah menggambarkan bahwa model masih memiliki keterbatasan dalam menjelaskan variasi data yang lebih luas.

## 4. PENUTUP
Model prediksi pada skenario 5 yaitu prophet dengan data multivariate dan split data 80:20 adalah model terpilih  karena  memiliki  kinerja  terbaik  dari  ke-6 model  lainnya.  Kinerja  model  prophet  untuk  meramalkan data  deret  waktu  harga  emas  selama  12  tahun  berhasil  mencapai  MAPE  2,31%.  Jika  model  prophet dibandingkan  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  ARIMA  dengan  dataset  harga  emas selama  12  tahun  juga  dan  MAPE  yang  tercapai  11,97%,  maka  kinerja  prophet  lebih  baik  dari  ARIMA. Pemodelan prophet juga lebih mudah dibandingkan ARIMA. Selama membangun pemodelan, tidak diperlukan uji  stasionari pada data. Prophet secara otomatis mampu  menampilkan komponen  model dengan visualisasi yang  lebih  mudah dipahami  melalui plot pola tren tahunan dan  mingguan dari dataset. Meskipun demikian, model  prophet  yang  dihasilkan  masih  memiliki  R 2 yang  rendah  (jauh  dari  nilai  1),  oleh  sebab  itu  perlu dilakukan  optimasi  model  kedepannya.  Selain  itu,  penelitian  model  peramalan  harga  emas  berjangka  dapat dikembangkan juga dengan menggunakan model lainnya seperti model prediksi dengan pendekatan machine learning dan menambahkan fitur prediktor lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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, [Online]. Available: http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian.
[2] M. Guntur and J. Santony, “Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dalam Investasi  untuk  Meminimalisasi  Resiko,”  vol.  2,  no.  1.  pp.  354–360,  [Online].  Available: www.pegadaian.co.id.
[3] Stan, “Https://Mc-Stan.Org.” .
[4] G. Rafferty, Forecasting Time Series Data with Facebook Prophet . Packt Publishing.
[5] J.  Korstanje, Advanced  Forecasting  with  PhytonWith  State-of-the-art-Models  Including  LSTMs, Facebook’s Prophet, and Amazon’s DeepAR . Apress.
[6] G. li, “Taiwan ke ji da xue, & Institute of Electrical and Electronics Engineers,” in 2019 International Symposium  on  Intelligent  Signal  Processing  and  Communication  Systems  (ISPACS  2019) : proceedings , vol. Dec. 3-6.
[7] A.  Garlapati,  D.  R.  Krishna,  K.  Garlapati,  N.  M.  Srikara  Yaswanth,  U.  Rahul,  and  G.  Narayanan, “Stock Price Prediction Using Facebook Prophet and Arima Models,” doi: 10.1109/I2CT51068.2021.9418057.
[8] S. E.  College,  “Department of  Electronics  and  Communication  Engineering,  Saveetha  Engineering College.”
[9] Q. Huang, “Forecasting Stock Prices Using Multi-Macroeconomic Regressors Based on the Facebook Prophet Model,” in BCP Business & Management EMEHSS , vol. 2022, .
[10] Z. Alameer, M. A. Elaziz, A. A. Ewees, H. Ye, and Z. Jianhua, “Forecasting gold price fluctuations using  improved  multilayer  perceptron  neural  network  and  whale  optimization  algorithm,” Resour. Policy , vol. 61, pp. 250–260, doi: 10.1016/j.resourpol.2019.02.014.