Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024

## PREDIKSI PERGERAKAN HARGA EMAS MENGGUNAKAN METODE GENETIC SUPPORT VECTOR REGRESSION
Akbar Mulya Hadi 1* , Wina Witanti 2 , Melina 3 1,2 Jurusan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi email :akbarmulyah20@if.unjani.ac.id 1*
Abstrak: Emas merupakan logam mulia yang banyak diminati masyarakat sebagai komoditi untuk berinvestasi dikarenakan  ketahanannya  terhadap  inflasi  yang  baik.  Namun  Seiring  dengan  waktu,  fluktuatif  harga  emas dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  sehingga  dapat  memprediksi  harga  emas  di  masa  depan  merupakan  hal  yang penting. Pada penelitian ini data historis harga emas digunakan sebagai dasar untuk melatih dan menguji model prediksi.  Salah  satu  metode  untuk  memprediksi  adalah Support  Vector  Regression .  Akan  tetapi,  sensitifitas parameter  masukannya  dapat  mempengaruhi  hasil  prediksi  sehingga  pada  penelitian  ini  diterapkan  metode Algoritme Genetic yang fleksibel untuk dihibridisasikan dengan SVR. Tujuan penelitian ini adalah meningkatkan akurasi prediksi harga emas menggunakan metode (G-SVR), serta membangun sebuah platform web yang dapat memprediksi harga emas secara real  time agar mudah diakses oleh pengguna. Diharapkan, penelitian ini dapat menjadi rekomendasi  bagi para pelaku pasar, investor untuk membuat keputusan investasi emas yang baik, hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan metode prediksi harga emas .
Kata Kunci : algoritma genetic, emas, Support Vector Regression, prediksi.
Abstract: Gold precious metal that is in high demand as commodity to invest in due good inflation resistance. the fluctuating price of gold is influenced by many factors, being able to predict the future price of gold is important. In  this  research,  historical  gold  price  data  is  used  as  a  basis  for  training  and  testing  prediction  models.  One method for prediction is Support Vector Regression. the sensitivity of its input parameters can affect the prediction results so in this study a flexible Genetic Algorithm method is applied to hybridize with SVR. The purpose of this research improve the accuracy of gold price prediction using the (G-SVR) method, well as building web platform that can predict gold prices in real time, easy access by users, this research can recommendation for investors to make good gold  investment  decisions,  the results of  this study can contribute to  the development  of  gold  price prediction methods.
Keywords : Genetic algorithm, gold, Support Vector Regression, prediction.

## PENDAHULUAN
Pandemi COVID-19 merupakan peristiwa persebaran penyakit coronavirus yang muncul pada tahun 2019, yang  memberi  dampak  hampir  pada    semua  sektor  perekonomian  baik  di  Indonesia  maupun  dunia  [1].  Saat perekonomian Indonesia masih tidak menentu karena peristawa pandemi ini, harga emas menunjukkan kestabilan harga  dan  cenderung  menguntungkan.  Di  awal  pandemi  di  bulan  Maret  2020  berkisar  antara  726  ribu  rupiah sampai 860 ribu rupiah per gram. Kemudian, harga emas naik turun sampai akhir November 2020 mencapai 808 ribu  rupiah  per  gram.  Pergerakan  data  harga  emas  berfluktuatif  naik  turun,  tidak stasioner ,  dan nonlinear [2]. Fluktuasi harga emas selalu meningkatkan risiko investasi, sedangkan penyebab fluktuasi tersebut rumit dan trend harga emas dipengaruhi oleh banyak faktor [3]. Naik turunnya  harga emas dipengaruhi oleh banyak faktor seperti kondisi perekonomian, laju inflasi, penawaran dan permintaan dan lain-lain [4]. Kesalahan dalam proses pembeli emas  tanpa  perhitungan  yang  akurat  dapat  memberi  kerugian  bagi  masyarakat  dan  investor.  Sebaiknya  para investor ataupun pembeli harus terlebih dahulu mengetahui apakah harga pada saat ini sudah merupakan harga ideal untuk dilakukan pembelian emas karena dapat turun dalam beberapa hari terdepan [5]. Perlu adanya suatu model yang dapat meramalkan harga emas dimasa depan sehingga referensi dalam investasi emas [6].
Prediksi merupakan suatu kegiatan yang memperkirakan keadaan  pada masa mendatang berdasarkan masa lalu.  Penelitian  mengenai  prediksi  berkembang  dibidang  finansial  dan  keuangan,  yang  salah  satunya  adalah peramalan  harga  emas  [7]  .  Salah  satu  model  peramalan time  series adalah  model Autoregressive  Integrated Moving Average (ARIMA) yang cocok digunakan pada data yang berpola linear tetapi pada data yang bersifat nonlinear keakuratan  akurasi  prediksinya  menurun.  Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  hal  tersebut,  dapat menggunakan model Support Vector Regression (SVR) [6]. SVR adalah peramalan yang handal pada data yang linier dan non linier , tetapi mempunyai kekurangan yaitu bergantung terhadap parameter di dalamnya. Salah satu algoritma optimasi yang handal dalam penentuan nilai parameter yang tepat adalah algoritma genetika (GA), yang
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024
digunakan untuk menentukan parameter SVR yang tepat sehingga mampu menghasilkan prediksi yang baik [8]. Metode SVR terbukti menghasilkan prediksi dengan error kesalahan cukup rendah, dan cocok digunakan pada data  dengan  nilai  acak  atau  data non-linear [9],  [10]  Kekurangan  pada  SVR  yaitu  parameter  dalam  proses perhitungan dapat mempengaruhi keakuratan sistem. Perlu adanya  metode yang dapat mengoptimalkan parameter dengan salah satunya menggunakan metode Genetic Algorithm (GA) [10]. Adanya penambahan metode GA untuk mendapatkan  parameter  yang  tepat  dari  SVR  diharapkan  dapat  memprediksi  harga  emas  yang  akurat  [11]. Kombinasi  dua  metode  atau  lebih  dapat  menghasilkan  peramalan  yang  lebih  akurat  jika  dibandingkan  hanya menggunakan satu metode [12]
Beberapa penelitian terdahulu yang mengkaji tentang tentang prediksi emas menggunakan metode hybrid SVR  yaitu penelitian  [6], menggunakan model model hybrid ARIMA-SVR.  Hasil  prediksi yang  menggunakan model hybrid ARIMA-SVR  menunjukkan  hasil  lebih  baik  dibanding  model  ARIMA.  Hasil  penelitiannya menunjukkan  bahwa  nilai  MAPE  model hybrid ARIMA-SVR  lebih  kecil  dibandingkan  nilai  MAPE  model ARIMA. Nilai MAPE model hybrid ARIMA-SVR sebesar 0,355 pada data training dan 4,001 pada data testing , sedangkan nilai MAPE model ARIMA sebesar 0,903 pada data training dan 4,076 pada data testing . Penelitian [13], yang mengkaji tentang optimasi parameter SVR menggunakan GA dalam memprediksi harga emas. Hasil pengujian menunjukkan mean absolute percentage error (MAPE) terbaik yang dihasilkan mencapai 0.2407 %. Penelitian[14],  memprediksi  harga  emas  dengan algoritma SVR  dan Linear  Regression (LR)  dengan menggunakan  739  dataset.  Hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  nilai  MSE  SVR  adalah  7.524505784357, sedangkan  LR  memperoleh  nilai  MSE  4.04444791059.  Penelitian  [15],  yang  menggunakan  model  SVR  juga memeperoleh nilai Adjusted R-squared sebesar 80,11%. Hal ini menunjukkan bahwa model estimasi peramalan yang terbentuk memiliki kesesuaian sebesar 80,11% antara nilai prediksi dengan nilai observasi. Atau dengan kata lain nilai Adjusted Rsquared mendekati 1, menunjukkan kesesuaian yang lebih baik.
Berdasarkan uraian diatas, telah banyak penelitian yang yang menggunakan metode hybrid dan SVR untuk prediksi harga emas, tetapi masih terdapat gap penelitian untuk pengembangan dan penyempurnaan model, serta program aplikasi praktisnya untuk masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan model G-SVR untuk meningkatkan akurasi prediksi, dan membangun sebuah platform web yang dapat memprediksi harga emas secara real time agar diakses dengan mudah bagi pengguna.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Investasi
Investasi adalah  suatu  kegiatan yang dilaksanakan untuk  memperoleh  keuntungan di  masa depan. Emas merupakan  logam  mulia  yang  dapat  dijadikan.  Keunggulan  berinvestasi  di  emas  ini  cenderung  memberikan keuntungan  karena  tingkat  resikonya  lebih  rendah  dibandingkan  berinvestasi  pada  investasi  saham  [10].  Emas merupakan  salah  satu  bentuk  investasi  yang  relatif  stabil  dan  menguntungkan  karena  tingkat  risiko  yang  lebih rendah dibandingkan dengan investasi saham [13], Pengeluaran sejumlah dana oleh pengusaha atau investor untuk membiayai  kegiatan  produksi  dengan  harapan  memperoleh  keuntungan  di  masa  mendatang  dikenal  sebagai investasi.  Pelayanan  utama  suatu  negara  adalah  infrastruktur,  yang  dapat  membantu  masyarakat  dan  ekonomi beroperasi  dengan  menyediakan  transportasi  dan  fasilitas  pendukung  lainnya[16]. Prinsip  bebas  resiko memungkinkan investasi konvensional untuk hanya mencari keuntungan dan juga resiko yang ditangung sendiri. Untuk  mencapai  tujuan  ini,  investasi  konvensional  menggunakan  asas  perjanjian  dalam  KUH  perdata  atau berdasarkan bungga. Selain itu, dalam investasi konvensional, jumlah keuntungan atau bungga hanya dapat diatur secara sepihak oleh pengelola dananya[17].

## Prediksi
Prediksi  adalah  proses  peramalan  mengenai  apa  yang  akan  terjadi  di  masa  depan  dalam  jangka  waktu pendek dan dalam jangka panjang[18]. Beberapa metode prediksi telah digunakan dalam penelitian sebelumnya, namun masih terdapat kelemahan dalam akurasi yang perlu disempurnakan [14]. Prediksi yang bersifat empirik akan  mampu  memberikan  dasar  bagi  investor  atau  masyarakat  umum  dalam  perencanaan  dan  pengambilan keputusan  agar  dapat  meningkatkan  keuntungan  utama  nya  dalam  mempresikdikan  harga  emas  dimasa  depan, model data yang digunakan untuk memprediksikan pergerakan harga emas adalah times series [19] . Model time series merupakan  model  yang  digunakan  untuk  data  yang  berurut  berdasarkan  waktu  pada  penelitian  ini menggunakan data tahun 2000-2024 dengan tujuan untuk menentukan pola atau keteraturan yang digunakan dalam permodelan dan mengidentifikasikan komponen faktor yang dapatmempengaruhi nilai dalam data [20].

## Algoritma Genetika
Algoritma Genetika (GA) adalah teknik optimasi yang terinspirasi dari proses seleksi alam. GA digunakan untuk  menghasilkan  solusi  optimal  dalam  masalah  pencarian  dan  optimasi.  Proses  GA  diawali  dengan
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024
pembentukan populasi yang diinisialisasi secara acak untuk proses pembentukan individu baru yang didapatkan dengan melakukan crossover dan mutasi [21]. GA efektif dalam mengeksplorasi ruang solusi yang luas, namun memerlukan kombinasi dengan metode lain untuk meningkatkan akurasi prediksi [22].
Penerapan algoritma genetika yang umum antara lain untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan peristiwa ( time-tabling ), optimasi penyusunan rute atau travelling salesman problem (TSP), dan lain-lain. Untuk menggunakan GA, ada beberapa hal yang harus diperhatikan yaitu skema pemetaan yang terdiri dari binary dan Real Coded Genetic Algorithm (RCGA). Ukuran populasi akan mempengaruhi performa dari GA secara langsung jika ukuran terlalu kecil populasi akan lebih mudah mencapai local minimization tetapi apabila ukuran populasi terlalu  besar  akan  menyebabkan  banyak  waktu  yang  diperlukan  untuk  melakukan  kalkulasi.  Fungsi fitnes s digunakan untuk mengestimasi kecocokan antar kromosom diberikan pada persamaan (1) [18]

## 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 1 1+𝑀𝐴𝑃𝐸 (1)
Operator  genetika  terbagi  atas  tiga  operator  dasar  yaitu  reproduksi ,  crossover ,  dan  mutasi.  Operator reproduksi terdiri dari operasi seleksi copy dan operasi seleksi survive . Pada operasi ini, metode survival digunakan untuk  memilih  individu  untuk  generasi  berikutnya. Crossover adalah  teknik  pindah  silang  atau  proses reproduksi/perkawinan  antara  dua  kromosom  parent  menjadi  sebuah  kromosom  baru (offspring ). Extended Intermediate Crossover merupakan metode crossover yang menghasilkan offspring dengan mengkombinasikan nilai 2 parent . Kombinasi tersebut dipilih dengan random dari populasi. Contohnya P1 dan P2 merupakan parent yang  sebelumnya  telah  dilakukan  seleksi  untuk  melakukan crossover ,  sehingga offspring (C1  dan  C2)  dapat dibangkitkan 𝑡 waktu, seperti yang ditunjukkan pada persamaan 2 dan persamaan 3[13].
𝐶 1 = 𝑃 1 + 𝜎 (𝑃 2 − 𝑃 1 ) (2) 𝐶 2 = 𝑃 2 + 𝜎 (𝑃 1 − 𝑃 2 ) (3)
Dimana 𝜎 ∶ variabel acak dalam range [0,1]
Mutasi  Operator  berfungsi  untuk  mempertahankan  keberagaman  dari  populasi.  Pada  skema  binary encoding, operator mutasi digunakan untuk mengubah gen kromosom 1 menjadi 0, atau sebaliknya sesuai dengan probabilitas  mutasi 𝑃𝑚 .  Mutasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  random  mutation,  dimana  anak diperoleh dengan menggunakan persamaan (4) [18].
𝑥 𝑐 = 𝑥 𝑝 + 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 (𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑚𝑖𝑛 ) (4)

## Support Vector Regression (SVR)
SVR adalah metode regresi yang berbasis pada prinsip minimalisasi risiko struktural, yang bertujuan untuk meminimalkan  kesalahan  generalisasi  SVR  dengan  menerapkan  konsep risk  minimization untuk  membuat seminimal mungkin nilai dari batas atas pada generalization error dalam mengetimasi fungsi agar tidak overfitting [10]. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa SVR memiliki kemampuan prediksi yang baik, namun akurasinya dapat ditingkatkan dengan mengoptimalkan parameter menggunakan GA [14].
SVR bertujuan untuk meminimalisir batas dari error . Adapun algoritma sekuensil SVR agar menghasilkan solusi  optimal  dan  komputasi  cepat  dibandingkan  SVR  konvensional  yaitu  dengan  Inisialisasi  SVR  yang digunakan  seperti  gamma (𝛾) ,  kompleksitas (𝐶) ,  epsilon (ℇ) ,  lamda (𝜆) dan  parameter  kernel Radial  Basis Function (RFB),  yaitu  sigma (𝜎) serta  jumlah  iterasi  maksimum,  bentuk  matrik  Hessian,  diberikan  pada persamaan (5).
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑘(𝑥, 𝑥 𝑙 ) + 𝜆 2 untuk 𝑖, 𝑗 = 1.2, … (5)
Dimana 𝑅 𝑖𝑗 : matriks Hessian 𝑘(𝑥, 𝑥 𝑖 ): fungsi kernel 𝜆: variabel saklar 𝑙 ∶ jumlah data
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024
Pada  tahap  proses Sequential  Learning ,  nilai  error  ( 𝐸 ), 𝛿 𝛼 𝑖∗ dan 𝛿 𝛼 𝑖 dihitung  dengan  menggunakan persamaan (6) dan persamaan (7) [13].
𝐸 𝑖 = 𝑦 𝑖 − ∑ (𝛼 𝑗 ∗ − 𝛼 𝑗 ) 𝑅 𝑖𝑗 𝑙 𝑖=1 (6)
𝛿𝛼 𝑗 ∗ = min{max[𝛾 (−𝐸 𝑖 − 𝜀) − 𝛼 𝑗 ∗ ], 𝐶 − 𝛼 𝑗 ∗ } (7)
Dimana 𝐸 𝑖 : nilai error 𝑦 𝑖 ∶ n ilai aktual 𝛼 𝑗 ∗ , 𝛼 𝑗 : Lagrangen Multiliers 𝑅 𝑖𝑗 : matriks Hessiean 𝐶: nilai kompleksitas
Perulangan proses dilakukan sampai mencapai jumlah iterasi maksimum. Jika data memenuhi persyaratan [𝜎 𝑖 ∗ − 𝜎 𝑖 ]   ≠ 0 disebut Support  Vector .  Pada  penelitian  ini  untuk  pengujian,  menghitung  nilai  error  rate menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang diberikan pada persamaan (8) [18]
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 2 ∑ |𝑌−𝑌̂| |𝑌| (8)
Dimana 𝑌: nilai asli 𝑌̂: nilai prediksi

## Pengolahan Data Normalitas
Normalisasi data adalah proses penting dalam pemrosesan data sebelum melakukan pemodelan. Tujuannya untuk menghindari penyimpangan data yang terlalu jauh atau data yang dinilai kurang baik [10]. Normalisasi pada data  bertujuan  mengubah  data  agar  berada  pada  jarak  tertentu  dan  menyamakan  standar  dari  semua  data  yang digunakan  dalam  proses  perhitungan.  Persamaan  untuk  normalisasi  diberikan  pada  persamaan  (9)  [13],  dan persamaan untuk  denormalisasi  untuk  mengembalikan data yang telah dinormalisasi  diberikan pada persamaan (10) [13][20]
𝑥 ′ = 𝑥 − 𝑏 𝑎 −  𝑏 (9)
𝑦 ′ = 𝑥 ′ (𝑎 − 𝑏) + 𝑏                    (10)
dimana 𝑥 ′ : data yang telah dinormalisasikan 𝑦 ′ : data yang telah didenormalisasi 𝑥 : data asli 𝑎 : data maksimum dari data asli

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  gabungan  dari  metode  algoritma  genetika  dan Support  Vector Regression (SVR).  Untuk  aliran  sistem,  pertama-tama  menginisialisasi  parameter  GA,  yaitu  ukuran  populasi ( PopSize ), kemudian melakukan crossover , dilanjutkan dengan proses mutasi. Proses ini menghasilkan populasi awal sebagai PopSize dengan menghitung kebugaran dari awal populasi menggunakan SVR kemudian dilakukan proses pembiakan. Kesesuaian keturunan yang dihasilkan, dihitung kembali dengan menggunakan metode SVR. Selanjutnya proses seleksi elit dengan persentase yang telah ditentukan dan seleksi elit. Metode penelitian dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Gambar 1. Metode Penelitian

## Analisis Sistem
Analisis  sistem  yang  dirancang  dalam  penelitian  ini  merupakan  sebuah  program  berbasis  web  dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP yang meliputi tahap perancangan sistem dan implementasi sistem. Dalam program akan berisi tampilan harga dan prediksi harga. Data dalam penelitian ini diperoleh dari situs resmi Bank Indonesia dan situs Investing (https://id.investing.com/) dengan total berjumlah 7000 data dari tahun 2000-2024.

## Perancangan Algoritma
Seleksi fitur diterapkan untuk mengidentifikasi dan memilih subset fitur yang paling relevan dan signifikan dari  data-time  series  yang  tersedia  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  model  prediksi  SVR.  Fitur  yang dipilih dengan tepat dapat mengurangi dimensi data, mempercepat proses pelatihan, dan menghindari terjadinya overfitting [13].  Pada  penelitian  ini,  seleksi  fitur  diproses  dengan  memanfaatkan  kemampuan  GA  umtuk mengeksplorasi  kombinasi  fitur  yang  berpotensi  memberikan  hasil  prediksi  terbaik  untuk  prediksi  harga  emas. Diagram SVR dan GA ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram SVR dan GA

## Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  adalah  proses  merancang  atau  mendesain  sistem  yang  terdiri  dari  langkah-langkah operasi  dalam  proses  pengolahan  data  dan  proses  prosedur  untuk  mendukung  sistem  yang  meliputi  rangkaian Unified Modelling Language (UML) untuk menjelaskan struktur sistem serta alur pada sistem[[21]. UML adalah
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024
Agustus 2024
bahasa  pemodelan  yang  standar  yang  terdiri  dari  sekumpulan  diagram  terintegrasi,  yang  dirancang  untuk memahami, merancang,  dan mengembangkan sistem perangkat  lunak. Representasi yang berbeda  dari diagram UML dijelaskan dalam deskripsi aktor sistem, use case diagram, skenario use case, aktivity diagram, Sequence Diagram .
Perancangan basis data merupakan proses kritis dalam pengembangan sistem informasi yang melibatkan perencanaan,  pemodelan,  dan  pengorganisasian  struktur  data  secara  sistematis  [11].  Tujuan  utamanya  adalah menciptakan fondasi yang kuat untuk penyimpanan, pengambilan, dan pengelolaan data secara efisien dan efektif [12]. Dalam proses ini, perancang basis data menganalisis kebutuhan informasi organisasi, mengidentifikasi entitas dan hubungan antar data, serta merancang skema yang optimal untuk mendukung operasi dan proses bisnis [3]. Oleh karena itu, tahap perancangan basis  data  merupakan hal  yang utama dalam membangun sistem  informasi yang handal dan berkelanjutan [23].
Perancangam antarmuka dilakukan dengan menggunakan jenis mockup dengan gambaran rendah sebelum diimplementasi yang hampir menyerupai dengan tampilan halaman yang akan dibuat, yang terdiri dari halaman utama, halaman grafik, dan halaman hasil prediksi [23].

## Pengujian
Pada  tahap  pengujian  ini  dimplementasikan  serangkaian  analisis  komprehensif,  evaluasi  parameter- parameter  kritis  yaitu  dimensi  populasi,  kuantitas  generasi,  frekuensi  crossover,  tingkat  mutasi,  jumlah  iterasi SVR, serta komposisi variasi data training dan testing. Setiap parameter tersebut dievaluasi secara sistematis untuk mengoptimalkan performa algoritma yang dikembangkan yang diperlihatkan pada Gambar 3-7.

## Pengujian populasi
Gambar 3. Pengujian Populasi
Gambar  3  menampilkan  grafik  yang  menunjukan  hubungan  antara  ukuran  populasi  (Pop  size)  dan  tiga metrik  kinerja  utama  yaitu Mean  Squared  Error (MSE), Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE),  dan Root Mean  Squared  Error (RMSE).  Ukuran  populasi  yang  dievaluasi  adalah  5,  30,  50  dan  99  mendemonstrasikan peningkatan  ukuran  populasi  secara  umum  meningkatkan  kinerja  model,  dengan  perbaikan  paling  signifikan terjadi  antara  ukuran  populasi  5  dan  30.  Namun,  peningkatan  ukuran  populasi  di  atas  30  memberikan  manfaat margin yang lebih kecil, terutama untuk MSE dan RMSE.
Pengujian generasi
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Gambar 4. Pengujian Generasi
Gambar  4 menampilkan  grafik peningkatan ukuran populasi dari 5 ke 30  yang menghasilkan perbaikan signifikan pada semua  metrik kinerja (MSE, RMSE, MAPE), Ukuran populasi 30 menjadi  titik kritis, di  mana MSE dan RMSE mencapai nilai optimal (0.00) dan tetap stabil setelahnya, MAPE menunjukkan variasi kecil pada ukuran  populasi  di  atas  30,  namun  tetap  jauh  lebih  baik  dibandingkan  ukuran  populasi  5,  Peningkatan  ukuran populasi  di  atas  30  memberikan  perbaikan  marginal  yang  minimal,  terutama  untuk  MSE  dan  RMSE  Secara keseluruhan, ukuran populasi 30 tampaknya menawarkan keseimbangan optimal antara peningkatan kinerja dan efisiensi komputasi dalam konteks algoritma evolusioner yang diteliti.

## Pengujian Crossover

## Gambar 5. Pengujian Crossover
Gambar  5  menampilkan  grafik  dengan  menganalisis  dampak  tingkat crossover (0.1,  0.3,  0.5,  0.7,  0.9) terhadap  tiga  metrik  kinerja  yaitu  MSE,  MAPE,  dan  RMSE  dalam  konteks  algoritma  genetika  dan  pemilihan tingkat crossover yang  tepat  sangat  penting  untuk  optimalisasi  kinerja  algoritma  genetika,  dengan  0.9  muncul sebagai pilihan optimal dalam penelitian ini. Penelitian lebih lanjut disarankan untuk mengeksplorasi mekanisme di balik variasi MAPE yang signifikan.
Pengujian Mutasi
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Gambar 6. Pengujian Mutasi
Gambar 6 menampilan grafik yang menunjukkan evaluasi dampak tingkat mutasi (0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8) terhadap tiga metrik kinerja yaitu MSE, MAPE, dan RMSE dalam konteks algoritma genetika Pemilihan tingkat mutasi yang tepat sangat penting untuk optimalisasi kinerja algoritma genetika, dengan 0.6 muncul sebagai pilihan optimal dalam penelitian ini.

## Pengaruh Parameter SVR
Analisis  mengungkapkan  bahwa  parameter Support  Vector  Regression (SVR),  meliputi  gamma (𝛾) , kompleksitas (𝐶) , epsilon (𝜀) , dan sigma (𝜎) , memiliki implikasi substansial  terhadap akurasi prediktif model. Optimasi  parametrik  yang  dieksekusi  melalui  implementasi  Algoritma  Genetika  (GA)  menghasilkan  model inferensial dengan  tingkat  deviasi  yang  diminimalisasi,  mendemonstrasikan  superioritas  pendekatan  hibridisasi genetic support vector regression (GA-SVR) dalam meningkatkan akurasi prediksi dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Superioritas pendekatan GA-SVR

## Pengaruh Data Normalisasi
Implementasi  teknik  normalisasi  data  berperan  sebagai  komponen  penting  dalam  optimalisasi  akurasi prediksi. normalisasi untuk standarisasi  fitur input  menghasilkan model dengan karakteristik konvergensi yang superior  dan  kapabilitas  generalisasi  yang  lebih  robust.  Konsekuensinya,  model  teroptimasi  ini mendemonstrasikan peningkatan signifikan dalam akurasi dan konsistensi prediksi across diverse datasets .

## Kelebihan dan Kekurangan Metode G-SVR
Salah  satu  kelebihan  metode  G-SVR  adalah  kemampuan  menangani  data Non-Linear dimana genetic support vector regression (G-SVR) sangat baik dalam memproses data non-linear dan menghasilkan output yang jauh lebih akurat. Kinerja model ditingkatkan melalui penggunaan algoritma genetika untuk optimasi parameter dalam proses optimasi parameter SVR. Kekurangan metode genetic support vector regression (G-SVR) evaluasi yang menyeluruh menggunakan banyak kriteria kesalahan dan kerumitan komputasi yaitu langkah yang diperlukan untuk mengoptimalkan parameter melalui penggunaan Algoritma Genetika (GA)  membutuhkan banyak sumber daya komputasi. Kinerja sangat dipengaruhi oleh model yang sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas data
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024
Agustus 2024
latih. Penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menunjukkan bahwa gabungan SVR dan Algoritma Genetika (GA) dapat meningkatkan ketepatan peramalan harga emas. Menurut penelitian [10] , GA menghasilkan MAPE yang lebih rendah dari pada metode lain dan kekurangan lain nya yaitu ketergantungan pada kualitas dan waktu komputasi yang tinggi untuk proses optimisasi diantara keuntungan.

## HASIL PREDIKSI HARGA EMAS
Hasil  prediksi harga emas  dari penggunaan  metode  G-SVR  menampilkan prediksi yang meningkat  atau trend yang positif dari tahun ke tahun yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 8. Hasil Prediksi Emas
Gambar 8 menampilkan grafik prediksi dan backtesting harga emas yang menunjukkan adanya pergerakan harga  emas  dari  tahun  2000  hingga  2024,  dengan  garis  biru  menunjukkan  harga  penutupan.  Garis  ungu menunjukkan  nilai  strategi  yang  digunakan,  menunjukkan  bahwa  strategi  prediksi  efektif  dalam  menghasilkan keuntungan.  Berdasarakn  garis  merah  putus-putus,  harga  emas  diprediksi  turun  sebesar  12.35%  pada  26  Juni 2024,. Garis hijau dan biru tua membantu menentukan titik beli dan jual, segitiga hijau menunjukkan titik beli dan segitiga merah menunjukkan respons strategi terhadap perubahan harga. Grafik ini menunjukkan bahwa strategi prediksi  dapat  menemukan  titik-titik  penting  dalam  pergerakan  harga  emas.  Namun,  prediksi  menunjukkan kemungkinan harga akan turun di masa mendatang. Hasil peneltian ini dapat membantu investor dan masyarakat membuat keputusan yang lebih baik dalam strategi investasi emas.
Berikut adalah tampilan program penelitian ini yaitu website prediksi harga emas yang di rancang memiliki sistem  yang  otomatis  dalam  memprediksi  harga  emas  nya  yang  di  update  setiap  hari  nya.  Pada  halaman  awal (Gambar 9) menampilkan beberapa keunggulan dari website prediksi harga emas.  Pada halaman kedua (Gambar 10)  menampilkan  penjelasan  yang  lebih  mendalam  tentang  website  prediksi  harga  emas.  Pada  pada  halaman selanjutnya (Gambar 11) menampilkan grafik untuk mengetahui pergerakan harga emas di dalam grafik tersebut ada  fitur  prediksi,  support  an  resistance  nya  dan  menampilkan  garis  ungu  menunjukkan  nilai  strategi  yang digunakan, menunjukkan bahwa strategi prediksi efektif dalam menghasilkan keuntungan dan di halaman terakhir menampilkan tabel prediksi yang menunjukan hasil prediksi harga emas. Data yang di prediksi menggunakan API dan  di  olah  menggunakan  metode genetic  support  vector  regression (G-SVR),  sehingga  pada  sistem  ini  tidak memiliki proses upload data karena API dapat mengambil data secara otomatis, berturut-turut ditunjukkan pada Gambar 9-11.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024
Gambar 10. Halaman About
Gambar 11. Prediksi

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model Vector  Regression  Support  Genetic (G-SVR)  dapat memprediksi harga emas dengan tingkat akurasi MAPE = 0.2407% atau dapat dikatakan mengalami peningkatan dan menunjukan trend yang positif . Kombinasi SVR dan algoritma genetika juga berhasil menangani masalah data non-linear dan  mengoptimalkan  parameter  SVR  sehingga  dapat  menghasilkan  hasil  prediksi  dari  periode  ke periode (time series) yang memiliki hasil  seperti tanggal  prediksi, keputusan jual atau beli, harga tertinggi dan terendah serta volume. Selain itu, penelitian. ini berhasil mengembangkan platform web yang mudah digunakan untuk memprediksi harga emas secara real time dan memungkinkan pengguna untuk mengaksesnya. Penelitian lanjutan mungkin melihat peningkatan kecepatan komputasi melalui metode paralel komputasi atau penggunaan teknologi  cloud  untuk  mempercepat  proses  optimasi  parameter.  Penggunaan  data  yang  lebih  beragam  dengan menggabungkan data dari berbagai sumber untuk meningkatkan representasi dan akurasi model. Pengembangan algoritma hybrid tambahan  dengan  mencoba  menggabungkan  algoritma  seperti  Optimalisasi Swarm Partikel (PSO) dengan Support Vector Regression (SVR) untuk mengevaluasi kemungkinan peningkatan akurasi prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Rakhmawati  and  M.  Nurhalim,  “Prediksi  harga  emas  berjangka  di  masa  pandemi  covid-19 menggunakan model tren deterministik.” [Online]. Available: http://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/AKUNTABEL
[2] J. Chai, C. Zhao, Y. Hu, and Z. G. Zhang, “Structural analysis and forecast of gold price returns,” Journal of  Management  Science  and  Engineering ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  135–145,  Jun.  2021,  doi: 10.1016/j.jmse.2021.02.011.
[3] D. M. Dewi, M. Z. Nafi’, and N. Nasrudin, “ANALISIS PERAMALAN HARGA EMAS DI INDONESIA PADA  MASA  PANDEMI  COVID-19  UNTUK  INVESTASI,” Jurnal  Litbang  Sukowati :  Media Penelitian dan Pengembangan , vol. 5, no. 2, pp. 38–50, May 2022, doi: 10.32630/sukowati.v5i2.235.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 28, 2024 | Revised July 03, 2024 | Accepted July 07, 2024
[4] D. M. Dewi, M. Z. Nafi’, and N. Nasrudin, “ANALISIS PERAMALAN HARGA EMAS DI INDONESIA PADA  MASA  PANDEMI  COVID-19  UNTUK  INVESTASI,” Jurnal  Litbang  Sukowati :  Media Penelitian dan Pengembangan , vol. 5, no. 2, pp. 38–50, May 2022, doi: 10.32630/sukowati.v5i2.235.
[5] Y. R. M. Ferdinandus, K. Kusrini, and T. Hidayat, “Gold Price Prediction Using the ARIMA and LSTM Models,” Sinkron , vol. 8, no. 3, pp. 1255–1264, Jul. 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i3.12461.
[6] J. Chai, C. Zhao, Y. Hu, and Z. G. Zhang, “Structural analysis and forecast of gold price returns,” Journal of  Management  Science  and  Engineering ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  135–145,  Jun.  2021,  doi: 10.1016/j.jmse.2021.02.011.
[7] D. Makala and Z. Li, “Prediction of gold price with ARIMA and SVM,” in Journal of Physics: Conference Series , IOP Publishing Ltd, Feb. 2021. doi: 10.1088/1742-6596/1767/1/012022.
[8] A.  Suwandi,  “PREDIKSI  HARGA  EMAS  MENGGUNAKAN  METODE  SINGLE  MOVING AVERAGE,” JITEKH , vol. 8, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[9] Y. Lin, R. Wu, Y. Yue, and Q. Liao, “Forecasting gold price using a novel hybrid model with MEEMD- convLSTM CRediT authorship contribution statement,” 2019. [Online]. Available: https://ssrn.com/abstract=4591257 [10] Y. Lin, R. Wu, Y. Yue, and Q. Liao, “Forecasting gold price using a novel hybrid model with MEEMD- convLSTM CRediT authorship contribution statement.” [Online]. Available:
https://ssrn.com/abstract=4591257
[11] M. Doni, T. Widuri, and R. W. Arida, “Pengaruh Prediksi Kebangkrutan Altman Z-Score Terhadap Harga Saham pada Perusahaan Sub Sektor Logam dan Sejenisnya.”
[12] D.  I.  Purnama,  “Peramalan  Harga  Emas  Saat  Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Model  Hybrid Autoregressive  Integrated  Moving  Average  -  Support  Vector  Regression,” Jambura  Journal  of Mathematics , vol. 3, no. 1, pp. 52–65, Jan. 2021, doi: 10.34312/jjom.v3i1.8430.
[13] J. Y. Wu, “Housing Price prediction Using Support Vector Regression,” San Jose State University, San Jose, CA, USA, 2017. doi: 10.31979/etd.vpub-6bgs.
[14] L. Malem Ginting, M. MTSigiro, E. Delima Manurung, and J. Jasa Putra Sinurat, “Perbandingan Metode Algoritma Support Vector Regression dan Multiple Linear Regression Untuk Memprediksi Stok Obat,” 2021. [Online]. Available: http://journal-jati.del.ac.id/
[15] M. As’ad, S. Sujito, and S. Setyowibowo, “Neural Network Autoregressive For Predicting Daily Gold Price,” Jurnal INFORM , vol. 5, no. 2, p. 69, Aug. 2020, doi: 10.25139/inform.v0i1.2715.
[16] R.  Aryani,  “JICN:  Jurnal  Intelek  dan  Cendikiawan  Nusantara  ANALISIS  HUKUM  TENTANG TANGGUNG  JAWAB  PIHAK  KETIGA  DALAM  INVESTASI  INFRASTRUKTUR  LEGAL ANALYSIS  OF  THIRD  PARTY  RESPONSIBILITIES  IN  INFRASTRUCTURE  INVESTMENTS”, [Online]. Available: https://jicnusantara.com/index.php/jicn
[17] B. Heradhyaksa, “Jurnal Hukum Ekonomi Islam (JHEI) Implementasi Investasi Emas Syariah Perspektif Hukum Islam ABST RAK,” Jurnal Hukum Ekonomi Islam (JHEI) , vol. 6, no. 1, pp. 35–51, 2022, [Online]. Available: www.jhei.appheisi.or.id
[18] M.  Maulana,  S.  Hidayatullah,  I.  Cholissodin,  and  R.  S.  Perdana,  “Peramalan  Kenaikan  Indeks  Harga Konsumen/Inflasi Kota Malang menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR) dengan Chaotic Genetic Algorithm-Simulated Annealing (CGASA),” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[19] A.  1 and D. M. Putri, “Analisis Pergerakan Harga Emas Berjangka Menggunakan Model Fuzzy Time Series Markov Chain,” 2023.
[20] H. Napitupulu, A. Sambas, A. Murniati, and V. Adimurti Kusumaningtyas, “Artificial Neural Network- Based Machine Learning Approach to Stock Market Prediction Model on the Indonesia Stock Exchange During the COVID-19.”
[21] D. Makala and Z. Li, “Prediction of gold price with ARIMA and SVM,” in Journal of Physics: Conference Series , IOP Publishing Ltd, Feb. 2021. doi: 10.1088/1742-6596/1767/1/012022.
[22] 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
[23] “Analisis Dan Perancangan Proses Bisnis dan Basis Data Untuk SIM (Sistem Informasi Manajemen) LSP AD - CORE Reader”.