## IMPLEMENTASI SISTEM UNTUK PREDIKSI HARGA EMAS
Bayu Pratama Nugroho Program Studi Sistem Informasi
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Palangka Raya Jln. G. Obos, No. 114, Palangka Raya, Kalimantan Tengah
Email : bayupratamanugroho@yahoo.com

## ABSTRACT
This state of economic instability prompted many people, organizations and companies to invest in gold precious metals. Factors affecting the increase or decrease in gold prices are changes  in  the  dollar  exchange  rate  against  the  rupiah,  the  world  political  situation,  the domestic economic situation, and interest rates.
The method used in this case is K-Nearest Neighbor method that is used in the training phase,  the  algorithm  only  maintain  classification  features  and  classification  of  training  data samples. At the classification stage, the same feature is calculated for testing the data.
The results obtained successfully make the application for the prediction of gold prices by  utilizing  the  method  of  Nearest  Neighbor  Retrieval.  This  application  can  help  users  in knowing  the  results  of  predictions  of  expensive  or  cheap  gold  prices  with  views  in  terms  of economic situation, interest rates, political situation, and changes in exchange rates.
Keywords: Application , Gold,K-Nearest Neighbor, Technology, Web

## PENDAHULUAN
Kegiatan  ekonomi  di  dunia  ini tidak  dapat  dilepaskan  dari  kegiatan investasi karena dengan adanya investasi  akan mendorong pertumbuhan ekonomi suatu negara. Emas merupakan salah  satu  komoditas  investasi  yang nilainya  terus  mengalami  kenaikan  dari tahun  ke  tahun.  Kenaikan  harga  emas ini  akan  mendorong  investor  untuk memilih  berinvestasi  emas  daripada pasar  modal.  Investasi  dalam  emas memberikan hasil yang lebih baik untuk jangka  panjang  dan  dengan  daya  beli ( purchasing  power )  yang  lebih  baik,
sehingga  investasi  emas  merupakan solusi efektif mengingat nilai uang yang setiap tahun tergerus oleh inflasi. Inflasi merupakan  suatu  gejala  yang  terjadi karena  adanya  ketidakstabilan  ekonomi sehingga  harga  mengalami  kenaikan secara kontinu. Keadaan seperti ketidakstabilan  ekonomi  inilah  yang mendorong  banyak  orang,  organisasi dan  perusahaan  untuk  berinvestasi logam mulia emas.
Faktor
– faktor yang mempengaruhi naik atau turunnya harga emas  menurut  (Sahabat  Pengadaian, 2016) adalah perubahan kurs (nilai kurs
dollar  terhadap  rupiah),  situasi  politik dunia,  situasi  ekonomi  dalam  negeri, dan suku bunga.
Berdasarkan  permasalahan  di atas, kemampuan untuk dapat memprediksi  harga  emas  merupakan keuntungan tersendiri untuk melindungi diri  dari  dampak  inflasi,  sehingga timbul  ide  untuk  merancang  sebuah aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  harga  emas  menggunakan metode Nearest  Neighbor  Retrieval .
Dengan  adanya  sebuah  kasus  akan menitikberatkan pada pemecahan masalah dengan didasarkan pada pengetahuan dari kasus-kasus sebelumnya.  Apabila  ada  kasus  baru
maka akan disimpan pada basis pengetahuan,  kemudian  sistem  akan
melakukan
learning sehingga pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  sistem akan bertambah.

## METODE
Penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis meliputi beberapa tahapan :
1. Studi Pustaka
Penulis  akan  melakukan  studi pustaka  untuk  menambah  informasi serta  teori  untuk  mendukung  metode Nearest  Neighbor yang  akan digunakan nantinya,  selain  itu  studi  pustaka  juga
dilakukan  untuk  mendapatkan  data  dari emas untuk dijadikan bahan penelitian.

## 2. Analisis Masalah
Memahami  cara  kerja  metode Nearest  Neighbor untuk  menyelesaikan masalah peramalan harga emas.
3. Perancangan Sistem
Tahap ini akan dilakukan perancangan basis data untuk menyimpan  data  bahan  penelitian, perancangan antarmuka, dan perancangan prosedural sistem.
4. Pengkodean Setelah melalui
tahap perancangan,  maka  sistem  akan  mulai dibuat  atau  diimplementasikan  dalam bahasa program.

## 5. Pengujian
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan pengujian akurasi sistem peramalan dan mencari  kesalahan  program  sehingga dapat segera diperbaiki dan sistem dapat berjalan sesuai harapan.

## 6. Kajian Pustaka
Penelitian ini dibuat berdasarkan referensi  dari  sejumlah  penelitian  yang ada  di  indonesia.  Secara  garis  besar perkembangan teknologi informasi dalam berbagai bidang kehidupan mendorong manusia untuk
memanfaatkan teknologi informasi.
Teknologi  informasi,  dalam  hal  ini penggunaan  komputer,  membantu  unit dalam  organisasi  agar  pekerjaan  dapat dilakukan  dengan  cepat  dan  tepat,  serta dapat  meminimalkan  resiko  kehilangan data yang rawan bagi organisasi.
Perkembangan  ini  dimanfaatkan pula oleh organisasi untuk
mempermudah dan mempercepat pekerjaannya.  Teknologi  tersebut  di kembangkan  oleh  (Sinta,  2015)  dengan judul  aplikasi  prediksi  kenaikan  harga emas dunia dengan menggunakan metode backpropagation , hasil penelitiannya  berupa  sebuah  aplikasi untuk  mengetahui  keakuratan  metode jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dalam  melakukan  prediksi  terhadap kenaikan  harga  emas  dunia  sehingga berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh penulis.
Sementara  (Antony et  al .,  2013) dengan  judul  perancangan  program prediksi harga emas dengan menggunakan  metode adaptive  neuro- fuzzy inference system ”,  merupakan suatu  aplikasi  yang  memperoleh  nilai prediksi  emas  1  hari  kedepan  dengan menggunakan  metode  ANFIS  dan mengetahui  keakuratan  prediksi  harga emas dengan metode ANFIS.
Kemudian  (Reza, et  al .,  2013) dengan  judul  implementasi  jaringan syaraf  tiruan  perambatan  balik  untuk memprediksi  harga  logam  mulia  emas menggunakan algoritma levenberg marquardt ,  hasil  dari  penelitian  ini berupa  aplikasi  jaringan  syaraf  tiruan perambatan  balik  untuk  memprediksi harga  logam  mulia  emas  dan  hanya dapat digunakan secara real time .
Berdasarkan penelitian- penelitian yang pernah dilakukan terkait prediksi  harga  emas,  maka  akan dilakukan  penelitian  yang  membahas tentang  predisi  harga  emas  dengan metode Nearest  Neighbor  Retrieval . Penelitian ini diharapkan dapat menangani  permasalahan-permasalahan yang mencakup dengan harga emas.
1. Emas
Emas adalah barang yang sering menjadi  investasi  bagi  banyak  orang. Harga  yang  terus  merangkak  naik  dari tahun  ketahun  membuat  emas  menjadi investasi  yang  paling  diminati.  Emas merupakan  logam  mulian  yang  paling diminati.  Emas  dalam  hal  investasi dapat  berbentuk  perhiasan  ataupun dalam bentuk emas batangan atau sering disebut  logam  mulia.  (Info  Peluang Usaha, 2010).
Emas adalah bentuk umum yang mewakili  uang  karena  kejarangannya, ketahanannya,  dapat  dibagi-bagi,  tahan terhadap jamur dan kemudahan pengindentifikasiannya,seringberhubun gan  dengan  perak.  Perak  biasanya adalah  alat  pembayaran  yang  sah, dengan  emas  sebagai  metal  untuk cadangan moneter. Sulit untuk memanipulasi  standar  sebuah  emas untuk  disesuaikan  dengan  kebutuhan ekonomi  terhadap  uang,  menyediakan ketidakleluasaan praktek terhadap pengukuran  yang  bank  sentral  mungkin gunakan  sebaliknya  untuk  memberi tanggapan  pada  krisis  ekonomi. London Bullion  Market  Association (LBMA), frasa  yang  sering  kita  singgung  ketika membicarakan perihal emas dan turunannya  (Investasi  Emas,  Emas Batangan, Sertifikasi Emas, Tren Harga Emas,  Pasar  Emas  Internasional  dsb). LBMA secara tidak langsung menunjuk pada  Pasar  Emas  Internasional  yang berlokasi di London. Pasar Emas london inilah yang menjadi rujukan pasar emas global dalam menentukan patokan harga pasar  emas  hampir  di  setiap  negara (termasuk  dengan  harga  Dinar  Dirham Islam)(Kesuma et al ., 2012).
2. Algoritma K-Nearest Neighbor
(KKN)
K-Nearest Neighbor (KNN) adalah suatu metode yang menggunakanPada fase training ,
algoritma ini hanya melakukan penyimpanan  vektor-vektor  fitur  dan klasifikasi  data training  sample. Pada fase  klasifikasi,  fitur-fitur  yang  sama dihitung untuk testing data (yang klasifikasinya  tidak  diketahui).   Jarak dari  vektor  baru  yang  ini  terhadap seluruh  vektor training  sample dihitung dan  sejumlah k buah  yang  paling  dekat diambil.  Titik  yang  baru  klasifikasinya diprediksikan  termasuk  pada  klasifikasi terbanyak dari titik-titik tersebut. algoritma supervised dimana  hasil  dari query  instance yang  baru  diklasifikan berdasarkan  mayoritas  dari  kategori pada  KNN.  Tujuan  dari  algoritma  ini adalah  mengklasifikasikan  obyek  baru bedasarkan atribut dan training sample . Classifier tidak  menggunakan model  apapun  untuk  dicocokkan  dan hanya berdasarkan pada memori. Diberikan  titik query ,  akan  ditemukan sejumlah  k  obyek  atau  (titik training ) yang  paling  dekat  dengan  titik query . Klasifikasi menggunakan voting terbanyak  diantara  klasifikasi  dari  k obyek.algoritma  KNN  menggunakan klasifikasi  ketetanggaan  sebagai  nilai prediksi dari query instance yang baru.
Algoritma metode KNN sangatlah sederhana, bekerja berdasarkan  jarak  terpendek  dari query instance ke training  sample untuk menentukan KNN-nya. Training sample diproyeksikan  ke  ruang  berdimensi banyak, dimana masing-masing dimensi merepresentasikan fitur dari data. Ruang ini dibagi menjadi bagian-bagian berdasarkan klasifikasi training sample .
Sebuah  titik  pada  ruang  ini  ditandai kelac  c  jika  kelas  c  merupakan klasifikasi  yang  paling  banyak  ditemui pada  k  buah  tetangga  terdekat  dari  titik tersebut.  Dekat  atau  jauhnya  tetangga biasanya dihitung berdasarkan Euclidean Distance yang
direpresentasikan  pada  rumus  nomor  1 berikut :
Dimana  matriks  D(a,b)  adalah jarak  skalar  dari  kedua  vektor  a  dan  b dari matriks dengan ukuran d dimensi.
Pada  fase  training,  algoritma  ini hanya  melakukan  penyimpanan  vektor- vektor fitur dan klasifikasi data training sample .  Pada  fase  klasifikasi,  fitur-fitur yang  sama  dihitung  untuk  testing  data (yang  klasifikasinya  tidak  diketahui). Jarak dari vektor baru yang ini terhadap
seluruh vektor training sample dihitung dan  sejumlah  k  buah  yang  paling  dekat diambil.  Titik  yang  baru  klasifikasinya diprediksikan  termasuk  pada  klasifikasi terbanyak
dari titik-titik tersebut(Yofiyanto, 2010). Faktor – faktor yang mempengaruhi naik atau turunnya harga emas  menurut  (Sahabat  Pengadaian, 2016) adalah :
1) Perubahan  Kurs  (Nilai  Kurs  Dollar Terhadap Rupiah).
Melemahnya  kurs  dollar  AS biasanya  mendorong  kenaikan  harga emas  dunia.  Hal  ini  karena  jatuhnya nilai  mata  uang  dollar  membuat  harga emas  menjadi  lebih  murah  dalam  mata uang lain sehingga umumnya mendorong adanya kenaikan permintaan emas,  terutama  dari  sektor  industri perhiasan. Di Indonesia, pada pertengahan  tahun  2001,  ketika  mata uang rupiah mengalami penguatan yang cukup  signifikan,  harga  emas  logam mulia  (LM)  pun  menurun.  Demikian pula ketika rupiah melemah, harga emas LM  pun  meningkat.  Di  awal  tahun 2003,  perbedaan  kurs  USD/IDR  (dollar AS terhadap rupiah) dengan harga emas LM semakin melebar karena di samping harga emas di pasaran dunia tinggi, nilai dollar AS pun melemah.
2) Situasi Politik Dunia.
Kenaikan harga emas pada akhir tahun 2002 dan awal tahun 2003 terjadi sebagai dampak dari akan dilakukannya serangan  ke  Irak  oleh  sekutu  yang dikomando  AS.  Pelaku  pasar  beralih investasi  dari  pasar  uang  dan  pasar saham  ke  investasi  emas  sehingga permintaan emas melonjak tajam.
Dibandingkan  investasi  di  pasar saham  yang  cenderung  menurun,  saat ini  tingkat  keuntungan  yang  didapat sekitar  5  persen  per  tahun,  investasi emas dapat menghasilkan tingkat keuntungan sekitar 15 sampai 20 persen per tahun. Walaupun saat ini harga emas sedang  terkoreksi,  belum  adanya  titik terang  penyelesaian  antara  AS  dan  Irak membuat harga emas berpotensi kembali menguat sampai masalah selesai.  Saat  ini  pengaruh  terbesar pergerakan  harga  emas  adalah  situasi politik dunia.
3) Situasi Ekonomi Dalam Negeri
Sekitar  80  persen  dari  total suplai emas digunakan industri
perhiasan.
Konsumsi perhiasan
merupakan  pengaruh  yang  besar  pada sisi permintaan.
Ketika kondisi ekonomi meningkat,  kebutuhan  akan  perhiasan
cenderung  naik.  Namun,  dari  data statistik terlihat kebutuhan akan perhiasan  lebih  sensitif  terhadap  naik turunnya  harga  emas  dibanding  kan meningkatnya kondisi ekonomi.
Jatuhnya tingkat kebutuhan perhiasan  pada  masa  resesi  di  tahun 1982-1983 terutamaakibat naiknya harga  emas  secara  simultan.  Jatuhnya tingkat  kebutuhan  perhiasan  di  masa resesi  awal  90-an  lebih  selaras  dengan hal  di  atas,  pada  saat  itu  harga  emas menjadi turun.
Situasi  ekonomi  yang  tidak menentu  dapat  mengakibatkan  inflasi tinggi.  Emas  biasa  digunakan  sebagai alat  lindung  nilai  terhadap  inflasi. Manfaat  ini  sudah  dirasakan  investor sejak  lama.  Dengan  emas,  investor mendapat perlindungan sempurna terhadap  merosotnya  daya  beli.  Ketika tahun  1978-1980  harga  emas  sedang booming;  sementara  inflasi  di  AS  naik dari  4  persen  menjadi  14  persen,  harga emas naik tiga kali lipat.
Akan tetapi, sejak saat itu, emas tidak lagi terlalu efektif secara sempurna digunakan sebagai alat lindung  nilai  terhadap  inflasi.  Di Indonesia,  dari  data  yang  didapat, tingkat  inflasi  tidak  mempengaruhi
harga  emas.  Harga  emas  lebih  banyak dipengaruhi kurs rupiah terhadap dollar.
4) Suku Bunga.
Ketika  tingkat  suku  bunga  naik, ada  usaha  yang  besar  untuk  tetap menyimpan uang pada deposito
ketimbang emas yang tidak
menghasilkan  bunga  ( non  interest- bearing ). Ini akan menimbulkan tekanan  pada  harga  emas.  Sebaliknya, ketika  suku  bunga  turun,  harga  emas akan cenderung naik.
Secara  teori,  jika  suku  bunga jangka  pendek  naik,  harga  emas  turun. Di  Indonesia  teori  ini  tidak  selalu berjalan.
Pada  tahun  1998,  karena  nilai tukar  rupiah  merosot  tajam  terhadap mata  uang  dollar  AS,  pemerintah menaikkan  tingkat  suku  bunga  secara signifikan.Harapannya,  menahan  laju kenaikan nilai tukar dollar AS. Akibatnya,  walaupun  tingkat  suku bunga naik, harga emas juga naik.
Terlihat  tingkat  suku  bunga tidak  terlalu  berpengaruh  pada  harga emas  di  Indonesia.  Tetapi,lebih  banyak dipengaruhi  harga  emas  dunia  sehingga pengaruh nilai tukar dollar AS terhadap rupiah sangat besar.
3. Kasus – Kasus Prediksi Harga Emas
Beberapa  kasus  untuk  prediksi harga  emas  itu  naik  atau  turun.  Naik atau turun suatu harga emas dipengaruhi oleh  beberapa  penilaian  seperti  yang terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kasus (Sahabat Pengadaian, 2016).
Kas us Perubah an Kurs Situasi Politik Situasi Ekonomi Suk u Bun ga Harg a Emas Naik Atau Turu n (Solu si)
1 Kuat Kondusif Meningkat Naik Naik 2 Lemah TidakKond usif TidakMene ntu Turu n Turun 3 Lemah Kondusif TidakMene ntu Naik Naik 4 Kuat TidakKond usif Meningkat Naik Naik 5 Lemah Kondusif Menurun Turu n Naik 6 Kuat Kondusif TidakMene ntu Naik Naik 7 Kuat Kondusif Menurun Turu n Turun 8 Lemah Kondusif Meningkat Naik Naik 9 Lemah TidakKond usif Menurun Turu n Naik 10 Lemah Kondusif TidakMene ntu Turu n Naik 4. Metode Representasi
Metode representasi yang digunakan adalah dengan mengkelompokan kasus – kasus kedalam beberapa atribut seperti perubahan  kurs,  situasi  politk,  situasi ekonomi,  dan  suku  bunga.  Atribut perubahan kurs dibagi menjadi beberapa sub  atribut  lagi  seperti  terlihat  pada Tabel  2,  atribut  untuk  situasi  politik dibagi  menjadi  beberapa  sub  atribut terlihat  pada  tabel  3,  atribut  untuk situasi ekonomi dibagi menjadi
beberapa sub atribut terlihat pada Tabel
4,  parameter  untuk  suku  bunga  dibagi menjadi  beberapa  sub  atribut  terlihat pada Tabel 5.
Tabel 2. Atribut Perubahan Kurs.
No PerubahanKurs 1 Kuat 2 Lemah Tabel 3.Atribut Situasi Politik. No Perencanaan 1 Kondusif 2 TidakKondusif Tabel 4. Atribut Situasi Ekonomi. No SituasiEkonomi 1 Meningkat 2 Menurun 3 TidakMenentu Tabel 5. Atribut Suku Bunga. No Sukubunga 1 naik 2 turun
5. Desain Sistem
1) Diagram Context
Diagram Context
merupakan
diagram  yang  menggambarkan  aliran data  secara  garis  besar.  Diagram  ini mencatat  data  yang  masuk  ke  sistem beserta  sumbernya  dan  informasi  apa saja  yang  dihasilkan  sistem  beserta tujuan,  kemana  informasi  tersebut  akan diberikan.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada gambar 1 berikut :
SISTEM PREDIKSI
EMAS
PENGGUNA HASIL PREDIKSI INPUT DATA OUTPUT Gambar 1. Diagram Context
2) DFD LEVEL 0 Berikut ini adalah bentuk dari DFD level 0 pada gambar 2.
1
INPUT DATA PREDIKSI PENGGUNA Tabel Data Kaus 2 PROSES PERHITUNGAN NEIGBHOR Output Prediksi Naik / Turun Input Nama, Perubahan Kurs Situasi Politik Situasi Ekonomi
Suku Bunga Data Nama,
Perubahan Kurs Situasi Politik Suku Bunga Data Prediksi
Gambar 2 . DFD Level 0.
6. Desain  Algoritma  Untuk  Mencari
Penyelesaian Kasus Baru Algoritma untuk mencari penyeslesain  kasus  baru  digambarkan menggunakan flowchart pada  Gambar 3.
Mulai Memasukkan Data kasus prediksi Hitung bobot dan tingkat kemiripan kasus dengan nearest neighbor Pilih kasus yang punya hasil terbesar (paling mirip) Selesai For i = 1 to jumlah kasus i = i +1 Tampilkan kasus yang paling mirip
Gambar 3 .Flowchart .
Gambar  3  menjelaskan  tahapan inferensi case  based  reasoning pada sistem  yang  akan  dibuat.  Pengguna biasa  akan  melewati  3  tahapan  sistem yang menerapkan case based reasoning
yaitu:
Tahapan 1: Penguna  biasa  melakukan input  spesifikasi  data  kasus prediksi  emas  (misalnya  : perubahan  kurs  =  kuat,
situasi Politik  =  kondusif,  situasi ekonomi=meningkat, dan
suku bunga = naik).
Tahapan 2 :Dilakukan  proses  retrieve yaitu  akan  mencari  kasus
yang  memiliki  kemiripan paling  tinggi  berdasarkan spesifikasi yang dimasukkan dengan menggunakan algoritma nearest  neighbor retrieval. Tahapan  3  :  Dilakukan  proses  reuse yaitu menemukan  dan  mengambil solusi  dari  kasus  lama  yang memiliki  kemiripan  paling tinggi  dan  menampilkannya sebagai  output  bagi  kasus baru. 7. Desain  Entity  Relational  Diagram (ERD)
Dalam Perancangan basis data diperlukan  ERD  untuk  memudahkan dalam  membuat  struktur  tabel  basis data.  Pada  gambar  4  berikut  ini  ERD aplikasi  prediksi harga  emas di  rancang :
Tabel Data Kasus Naik Tidak Menentu Turun Meningkat Kondusif Kuat Tidak Kondusif Lemah Meningkat Gambar 4. ERD Aplikasi Prediksi Harga Emas.

## 8. METODE
RETRIEVAL MENGGUNAKAN NEAREST NEIGHBOR
Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung  kedekatan  antara  kasus
baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan  pada  kecocokan  bobot  dari sejumlah  atribut  yang  ada.  Misalkan untuk mencari solusi untuk menentukan penyakit tanaman dengan menggunakan solusi  dari  penyakit  tanaman  terdahulu. Untuk  mencari  kasus  penyakit  tanaman yang  akan  digunakan,  maka  dihitung kedekatan kasus  penyakit  tanaman baru dengan  semua  kasus  penyakit  tanaman yang  lama.  Kasus  penyakit  tanaman lama dengan kedekatan terbesarlah yang akan diambil solusinya untuk digunakan pada kasus penyakit tanaman baru.

## Gambar 5. Ilustrasi Kedekatan Kasus.
Pada Gambar 5 ada terdapat 2 contoh kasus  penyakit  tanaman  lama  yaitu kasus  A  dan  kasus  B.  Ketika  ada konsultasi kasus baru, maka solusi yang akan diambil adalah solusi dari penyakit tanaman terdekat dari penyakit tanaman baru.  Di  misalkan  d1  adalah  kedekatan
antara  penyakit  tanaman  baru  dengan kasus  penyakit  tanaman  A,  sedangkan d2  adalah  kedekatan  antara  penyakit tanaman  baru  dengan  kasus  penyakit tanaman  B.  Karena  d1  lebih  dekat  dari d2,  maka  solusi  dari  penyakit  tanaman A yang akan digunakan untuk memberikan  solusi  untuk  penyakit tanaman  baru.  Adapun  rumus  yang digunakan untuk melakukan perhitungan  pendekatan  antara  dua kasus  dengan  menggunakan  rumus  2 sebagai berikut :
(2)
Keterangan :
T  :  Kasus baru S  :   Kasus yang ada dalampenyimpanan
n  :   Jumlah atribut dalam setiap kasus i  :   Atribut individu antara 1 s.d n f  :  Fungsi  similarity  atribut  i  antara kasus T dan kasus S
w  :   Bobot yang diberikan pada atribut ke-i
Kedekatan  biasanya  berada  pada nilai  antara  0  sampai  1.  Nilai  0 menunjukan bahwa kedua kasus mutlak tidak  mirip,  sebaliknya  untuk  nilai  1 menunjukkan bahwa kasus mirip mutlak.
Berikut  pada  Tabel  6  adalah  proses dan  perhitungan  kasus  prediksi  harga emas  untuk retrieval  case dan  dicoba pada Tabel 1 data kasus:
Tabel 6. Aturan Dalam Kasus Prediksi Harga Emas Untuk RetrievalCase.
Kasu s Perubaha n Kurs Situasi Politik Situasi Ekonimi Suku Bung a Harga Emas Naik Atau
Turun
(Solusi ) 1 Kuat Kondusi f Meningka t Naik Naik
2 Lemah Tidak Kondusi f Tidak
Menentu Turun Turun
3 Lemah Kondusi f Tidak
Menentu Naik Naik
4 Kuat Tidak
Kondusi f Meningka t Naik Naik 5 Lemah Kondusi f Menurun Turun Naik 6 Kuat Kondusi f Tidak Menentu Naik Naik 7 Kuat Kondusi f Menurun Turun Turun 8 Lemah Kondusi f Meningka t Naik Naik 9 Lemah Tidak Kondusi f Menurun Turun Naik 10 Lemah Kondusi f Tidak Menentu Turun Naik
Atribut  atau  atribut  harga  emas adalah  atribut  tujuan.  Bobot  antara  satu atribut  yang  lain  pada  atribut  bukan tujuan  dapat  didefinisikan  dengan  nilai berbeda.  Sehingga  diasumsikan  bobot untuk  tiap-tiap  atribut  seperti  pada Tabel 7.
Tabel 7. Pembobotan Kriteria Atribut Bobot Perubahan kurs 0.75 Situasi politik 0.25 Situasi ekonomi 0.5 Suku bunga 1
Kedekatan  antara  nilai–nilai  dalam atribut  juga  didefinisikan.  Kedekatan
nilai  atribut  perubahan  kurs  ditunjukan pada  Tabel  8,  kedekatan  nilai  atribut situasi  politik  ditunjukan  pada  Tabel  9, kedekatan  nilai  atribut  situasi  ekonomi ditunjukan pada Tabel 10 dan kedekatan nilai atribut suku bunga ditentukan pada Tabel 11.
Asumsi  Nilai  1  dan  Nilai  2  Pada Tabel 8 : Untuk Perubahan Kurs
Tabel 8. Kriteria Nilai Atribut Perubahan Kurs Nilai_2 Kedekatan Kuat Kuat 1 Kuat Lemah 0.5 Lemah Lemah 1 Lemah Kuat 0.5
Asumsi  Nilai  1  dan  Nilai  2  Pada
Tabel 9 : Untuk Situasi Politik Tabel 9. Kriteria Nilai Atribut Situasi Politik. Nilai_1 Nilai_2 Bobot Kondusif  Kondusif 1 Kondusif  Tidak kondusif 0.4 Tidak kondusif Tidak kondusif 1 Tidak kondusif Kondusif 0.4
Asumsi  Nilai  1  dan  Nilai  2  Pada
Tabel 10 : Untuk Situasi Ekonomi Tabel 10. Kedekatan Nilai Atribut Situasi Ekonomi. Nilai_1 Nilai_2 Kedekatan Meningkat  Meningkat 1 Meningkat  Menurun 0.6 Meningkat  Tidak menentu 0.7 Menurun Menurun 1 Menurun Meningkat 0.6 Menurun Tidak menentu 0.7 Tidak menentu Tidak menentu 1
Tidak menentu Menurun 0.7 Tidak menentu Meningkat 0.7 Asumsi  Nilai  1  dan  Nilai  2  Pada Tabel 11 : Untuk Suku Bunga Tabel 11. Kedekatan Nilai Atribut Suku Bunga. Nilai_1 Nilai_2  Kedekatan Naik Naik 1 Naik Turun 0.3 Turun Turun 1 Turun Naik 0.3 Misalkan  ada  kasus  baru  prediksi harga emas  dengan nilai atribut sebagai berikut : Perubahan kurs : Kuat Situasi Politik : Kondusif Situasi Ekonomi : Tidak menentu Suku Bunga : Turun
Untuk  memprediksi  apakah  harga emas  tersebut  akan  naik  atau  turun dilakukan  dengan  langkah  –  langkah berikut :
Menghitung  kedekatan  kasus  baru dengan kasus nomor 1.
Diketahui : a  =  Kedekatan  nilai  atribut  perubahan kurs (Kuat dengan kuat) : 1 b  =   Bobot  atribut  perubahan  kurs  : 0.75 c  =   Kedekatan nilai atribut situasi
politik (kondusif dengan
kondusif) :
1
d  =   Bobot atribut situasi politik : 0.25 e  =  Kedekatan nilai atribut situasi ekonomi (meningkat dengan tidak menentu) : 0.7
f  =   Bobot  atribut  situasi  ekonomi  : 0.5
g  = Kedekatan nilai atribut suku bunga (Naik dengan turun): 0.3
h  =   Bobot atribut situasi ekonomi : 1
Dihitung :
(3)
(4) (5)
(6)
Untuk  perhitungan    kasus  baru dengan kasus nomor 2 sampai kasus no 10 ditunjukan tabel 13 dibawah ini.
Tabel 13. Perhitungan Kedekatan Kasus Baru Dengan Kasus Lama.
Ka sus Peru baha nKur s SituasiP olitik Situa siEko nomi Suku Bung a HargaE masNai kAtauT urun (Solusi) JarakD enganK asusBar u
1 1 1 0.7 0.3 Naik 0.66 2 0.5 0.4 1 1 Turun 0.79 3 0.5 1 1 0.3 Naik 0.57 4 1 0.4 0.7 0.3 Naik 0.6 5 0.5 1 0.7 1 Naik 0.79 6 1 1 1 0.3 Naik 0.72 7 1 1 0.7 1 Turun 0.94 8 0.5 1 0.7 0.3 Naik 0.51 9 0.5 0.4 0.7 1 Naik 0.73 10 0.5 1 1 1 Naik 0.85
Setelah  perhitungan  kedekatan  kasus baru  dengan  kasus  yang  lama  dihitung, langkah  selanjutnya  adalah  memilih kasus  dengan  kedekatan  terdekat.  Dari tabel  8  diatas  terlihat  bahwa  nilai tertinggi  adalah    kasus  nomor    7. Berarti  kasus  yang  terdekat  dengan kasus yang baru adalah kasus nomor  7. Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada tabel  11,  maka  klasifikasi  dari  kasus  7 yang  digunakan  untuk  memprediksi kasus  baru,  dengan  kemungkinan  nilai emas  akan  turun.Berikut  adalah  hasil solusi dari perhitungan.
Gambar 6. Hasil Solusi Perhitungan di Aplikasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Halaman Utama
Bagi  pengguna  cara  pengoperasian program  ini  sangatlah  penting  supaya bisa mengetahui harga emas. Berikut ini adalah    tampilan  awal  ketika  pengguna biasa mengakses halaman web . Terdapat
4  menu  pilihan  selain  nama  yang  bisa
kita lihat pada gambar 7 ini.
Gambar 7. Halaman Utama.
2. Halaman Hubungan Bobot Perubahan Kurs Bagi penguna yang ingin mengetahuihasil perhitungan bobot untuk perubahan kurs, berikut
tampilannya pada Gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Hubungan Bobot
Perubahan Kurs.
3. Halaman  Hubungan  Bobot  Situasi Politik
Bagi penguna yang ingin mengetahui hasil  perhitungan  bobot  untuk  situasi politik, berikut tampilannya pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Hubungan Bobot Situasi Politik.

## 4. Halaman  Hubungan  Bobot  Situasi Politik
Bagi penguna yang ingin mengetahui hasil  perhitungan  bobot  untuk  situasi ekonomi,  berikut  tampilannya  pada Gambar 10.

## Gambar 10. Halaman Hubungan Bobot Situasi Ekonomi.

## 5. Halaman  Hubungan  Bobot  Suku Bunga
Bagi penguna yang ingin mengetahui hasil  perhitungan  bobot  untuk  suku bunga, berikut tampilannya pada Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Hubungan Bobot Suku Bunga.

## 9. Halaman Hasil Tabel Kasus
Bagi penguna yang ingin mengetahui hasil akhir perhitungan, berikut tampilannya pada gambar 12.
Gambar 12. Halaman Hasil Tabel Kasus.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  telah  berhasil dibuat  sebuah  aplikasi  untuk  prediksi harga  emas  dengan  memanfaatkan metode Nearest  Neighbor  Retrieval . Aplikasi  ini  dapat  membantu  pengguna dalam  mengetahui  hasil  prediksi  harga emas itu mahal atau murah denga dilihat dari  segi  situasi  ekonomi,  suku  bunga, situasi  politik,  dan  perubahan  kurs. Aplikasi ini juga dapat menjadi pelengkap  apabila  pengguna  ingin mengetahui  informasi  harga  emas.  Dan aplikasi  prediksi  harga  emas  ini  pun dapat berjalan dengan baik.
Saran dari penulis untuk pengembangan  aplikasi  prediksi  harga emas ini lebih lanjut adalah aplikasiinidapatdikembangkandengan menambahkan  metode  yang  lainnya seperti Fuzzy, JST, Algoritma Genetika dan  juga  dilengkapi  dengan  informasi-
informasi  yang  lebih  akurat,  sehingga pengguna  dalam  memprediksi  menjadi
lebih mudah untuk mengetahui informasi harga emas. Pengembanganaplikasikedepannyaadala hperludilakukanpadasetiapsystemoperas iperangkat mobile yang
terintegrasisehinggapenggunaanaplikasi menjadilebihluasdanbukanhanyapada berbasis web saja.

## DAFTAR PUSTAKA
Antony, Rojali, dan Ngarap I. M. 2013.
Perancangan  Program  Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan  Metode  Adaptive Neuro-Fuzzy  Inference  System . Thesis.BINUS University. Jakarta. Info Peluang Usaha. 2015. http://infopeluangusaha.org/simak
-prediksi-harga-emas-di-tahun- 2015. 3 Maret 2016 (09.00)
Kesumadan  Niti  P.,  2012. Analisis Pengaruh  Kurs  Rupiah,  Harga Emas  Dunia  Dan  Harga  Minyak
Dunia  Terhadap  IHSG  Sektor Pertambangan di BEI . Universitas Sriwijaya Fakultas Ekonomi Palembang.Periode Januari- Desember 2010.
Reza N., H, Rizal R., I., dan Oky D., N.
2013. Implementasi Jaringan Syaraf  Tiruan  Perambatan  Balik Untuk Memprediksi Harga Logam Mulia Emas Menggunakan Algoritma  Levenberg  Marquardt , Universitas Diponegoro. http://eprints.undip.ac.id/39333/1/ Makalah_TA_Reza_Najib_(L2N0
08037).pdf. 17 April 2016
(10.00).
Sahabat Pengadaian,2016.Faktor  yang mempengaruhi naik turunya harga emas , http://sahabatpegadaian.com/ema s/5-faktor-harga-emas-naik-dan-
turun .16 April 2016 (10.30).
Sinta, 2015, Aplikasi Prediksi Kenaikan Harga  Emas  Dunia  Dengan Menggunakan Metode Backpropagation .  Tugas  Akhir, Universitas  Kristen  Duta  Wacana (UKDW). D. I.Yogyakarta.
Yofianto,  E.  2010.K-Nearest  Neighbor (KNN). Buku TA .