## PREDIKSI HARGA LOGAM MULIA DENGAN PENDEKATAN ALGORITHMA NAÏVE BAYES DAN PSO
Sri Indriyani 1 , Muhamad Fatchan 2* , Andri Firmansyah 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa
Email : fatchan@pelitabangsa.ac.id *
Abstrak: Emas salah satu logam mulia berwarna kuning yang dapat ditempa dan dapat dibentuk yang bernilai tinggi. Emas merupakan nilai tukar yang digunakan di zama dahulu sebelum adanya uang seperti saat ini. Emas juga bisa dijadikan sebagai investasi emas yang bisa menguntungkan dan hanya memiliki sedikit resiko. Saat ini emas dibagi menjadi  dua jenis yaitu emas untuk perhiasan dan emas untuk investasi. Investasi dalam emas yaitu investasi saham emas atau emas berjangka. Algoritma Naive  Bayes  Pengklasifikasi  bayesian  merupakan  pengklasifikasi  statistik  dan  didasarkan  pada  teorema  bayes.  Dari  hasil pengujian data sampel yang diutarakn yaitu sebanyak 120 data , kemudian hasil dari data emas menyatakan tingkat ke accuracy, recall dan persicion naïve bayes, tingkat accurcy 84.17 %, Recall 84,21 % dan Percision 82.76 %, penggunaan algorithma tersebut  untuk  mendapatkan nilai tambah  dari  informasi  yang  tidak  bisa  dilakukan secara  manual  maka  dari  itu  penerapan algorithma data mining sangat di perlukan untuk bisa memprediksi harga emas atau logam mulia.
Kata Kunci : Data Mining , Naïve Bayes , particle swarm optimization , Emas
Abstract: Gold is a yellow precious metal that is malleable and can be formed with high value. Gold is an exchange rate that was used in ancient times before money existed as it is today. Gold can also be used as a gold investment which can be profitable and has little risk. Currently, gold is divided into two types, namely gold for jewelry and gold for investment. Investing in gold is investing in gold stocks or gold futures. Naive Bayes Algorithm The Bayesian classifier is a statistical classifier and is based on Bayes' theorem. From the test results, the sample data presented were 120 data, then the results of the gold data stated the level of accuracy, recall and precision naïve Bayes, the accuracy rate was 84.17%, Recall was 84.21% and Percision was 82.76%.
Keywords : Data Mining , Naïve Bayes , particle swarm optimization , Emas

## PENDAHULUAN
Emas  merupakan  satu  logam  mulia berwarna  kuning  yang  dapat  ditempa  dan  dapat dibentuk  yang  bernilai  tinggi  dan  nilai  atau  harga emas tersebut  sangat  bisadipengaruhi  dari  beberapa faktor  antara  lain  faktor  laju  inflasi,  kondisi perekonomian [1]
Selain  itu  emas  bentuk  investasi  liquid  yang dapat diterima di wilayah atau negara manapun dan mudah  dalam  melakukan  pencairan  dalam  waktu yang  singkat.  Ketika  potensi  imbalan  (return) berinvestasi  dalam  saham  atau  obligasi  tidak  lagi menarik dan dianggap tidak mampu mengompensasi risiko  yang  ada,  maka  investor  akan  mengalihkan dananya ke dalam aset riil seperti logam mulia atau properti yang dianggap lebih layak dan aman.  Proses invetasi  mengandung  resiko  dan  ketidak  pastikan. Investasi  yang  dapat  dilakukan  oleh  semua  orang sehingga  investasi  ini  menjadi  primadona.  Resiko yang  umum  dalam  investasi  emas    berfluktuasinya harga  setiap  hari,  sehingga  diperlukan  dukungan teknologi untuk dapat memprediki harga emas yang flutuatif [2].
Kenaikan  maupun  penurunan  harga  emas sangat memungkin dipasar emas, artinya harga emas yang    tidak  stabil  menimbulkan    keraguan  dalam menginvestasikan, oleh karena itu perlu mempredikisi  harga  emas  degan  menggunakan pendekatan Algorithma Naïve Bayes dan PSO salah
satu  algorithma  machine  learning    yang  banyak digunkan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa penelitian mengenai prediksi harga emasyang  mendekati  penelitian  tersebut  adalah sebagai berikut:  Prediksi  Harga  Emas  dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dalam Investasi untuk  Meminimalisasi  Resiko[1],  Prediksi  Harga Emas  Dunia  Sebagai  Pendukung  Keputusan Investasi  Saham  Emas  Menggunakan  Teknik  Data Mining [2]. Harga emas dunia yang selalu berubah- ubah  dapat  mengkhawatirkan  para  investor  emas, sehingga  dibutuhkan  sebuah  informasi  akurat  dan cepat terhadap perubahan-perubahan yang terjadi.
Perbandingan Regresi Linear,
Backpropagation  Dan  Fuzzy  Mamdani  Dalam Prediksi  Harga  EmaS[3]  Hasil  dari  ketiga  metode menunjukkan  bahwa  korelasi  dari  regresi  linear sangat bagus, yaitu 0,929. Dan nilai korelasi tertinggi dari ketiga metode berasal dari metode backpropagation.  Hal  ini  terbukti  bahwa  dalam memprediksi harga emas menggunakan backpropagation lebih sedikit errornya ± 0,05.
Penerapan Algoritma Support Vector Machine untuk  Prediksi  Harga  Emas[4].  Emas merupakan  salah  satu  bentuk  aset  yang  penting.
Banyak analisis tentang investasi menyatakan bahwa investasi yang memiliki resiko kecil adalah emas

## METODE
Dalam  melakukan  analisa  dan  mencari  pola data  untuk  dijadikan  sebuah  dataset  dalam memudahkan  penelitian  dan  dapat  berjalan  dengan sistematis  dan  memenuhi  tujuan  yang  diinginkan maka  dibuat  langkah  –  langkah  dalam  tahapan penelitian yang akan dilakukan berikut
Gambar 1. Tahapan Model Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam  penelitian  dalam  melakukan  analisis  dan  mencari pola  agar  memudahkan  penelitian  dan  dapat  berjalan dengan sistematis  dan  memenuhi  tujuan yang  diinginkan maka dibuat langkah – langkah dalam tahapan penelitian yang  akan  dilakukan  berikut  pada  tahap  ini  menjelaskan tentang bagaimana dan dari mana sumber data didapatka, diantaranya
adalah https://id.investing.com/commodities/goldhistorical-data, http://www.investing.com .
Data dapat diproses dan  dijadikan dataset acuan, data  tersebut  akan  dibagi  menjadi  data  training,,  data dipisahkan sesuai dengan kebutuhan  agar mendapat model yang  memiliki kemampuan generalisasi yang baik dalam melakukan klasifikasi data.
Tahapan  seleksi  fitur  merupakan  proses pemilihan fitur data standar untuk proses pembacaan data dengan  algoritma  pada  program  maupun  tool  yang digunakan.  Berikut  adalah  hasil  pengolahan  data  awal setelah melawati tahapan
Tabel 1. Seleksi Fitur Minyak USD Euro IHSG S&P500 Emas 53.5 14385 15,964.50 6209.12 2,752.06 1,305.80 56.59 14385 16,027.90 6209.12 2,788.86 1,287.10 58.81 14417 16,028.60 6104.11 2,783.02 1,281.00 59.14 14380 16,043.20 6033.14 2,802.39 1,277.10 59.16 14360 16,103.40 6098.97 2,802.39 1,284.95 58.77 14360 16,129.00 6098.97 2,802.39 1,284.15 58.63 14360 16,126.10 6098.97 2,802.39 1,284.15 58.63 14451 16,126.10 6057.35 2,826.06 1,283.60 57.91 14513 16,167.00 6032.7 2,822.24 1,285.40

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan angka/numerik, sehingga harus dicari terlebih dahulu nilai dan  standar  deviasi  setiap  variabel  nya.  Dan  untuk pembagian  label  terbagi  2  yakni  Naik  dan  Turun berdasarkan  klasifikasi  pada  data  training  dan  testing penelitian  ini  menggunkan  algoritma  naïve  bayes  yang mana  yang  akan  mendapatkan  hasil  nilai  accuracy, precision, dan recall serta prediksi,
Melakukan  select  import  data  dan  menggunakan Cross Validation dengan    teknik  validasi  yang  membagi  data menjadi  dua  bagian,  sebagian  data  training dan  sebagian data testing. Data yang sudah disiapkan untuk klasifikasi dibagi menjadi dua menggunakan teknik sampling random untuk data  training  (80%)  dan  data testing  (20%).    yaitu untuk  mengetahui  hasil data klasifikasi  dari  RapidMiner, Data  set  emas  tersebut  disimpan  dalam  format  excel workbook  yang  selanjutnya  diubah  menjadi  data.frame dengan perintah read.excel . Berikut Ini adalah data uji atau data testing untuk di olah ke dalam tools Rapid Menere
Gambar  2. Import Data
Proses seleksi  fitur  untuk proses klasifikasi dari RapidMiner.

## Gambar 3. Pelabelan Data
Penggunaan    algoritma  naïve  bayes  Untuk mempermudah  dalam  pembacaan  data  emas  baru Maka perlu di masukan tools algoritma  naïve bayes, apply model untuk memodelakan hasil dari algoritma
tersebut  dan  performance  untuk  mencari  tingkat accuracy, percesion, recall. Berikut ini hasil ya

## Gambar 4. Algorithma Naïve Bayes
Perhitungan  dari  algoritma  naïve  bayes, akurasi  dilakukan  dengan  cara  jumlah  TP  +  TN dibagi jumlah total data testing yang diuji

## Gambar 5. Nilai Accuracy
Nilai  precision  dihitung  dengan  cara membagi  jumlah  data  benar  yang  bernilai  positif (True  Positive)  dibagi  dengan  jumlah  data  benar yang  bernilai  positif  (True  Positive)  dan  data  salah yang bernilai positif (False Positive).
Gambar 6. Nilai Precision
Nilai  recall  dihitung  dengan  cara  membagi data  benar  yang  bernilai  positive  (True  Positive) dengan  hasil  penjumlahan  dari  data  benar  yang bernilai  positif  (True  Positive)  dan  data  salah  yang bernilai negatif (False Negative)

## Gambar 7.  Nilai Recall
Hasil  optimal  dalam  prediksi  emas  dalam inevestasi,  mengetahui  hasil  perhitungan  Analisa data emas dengan cara mengkasifikasikan data emas dalam  bentuk  label  naik  dan  turun  menggunakan metode  naïve  bayes  berbasis  particle  swarm optimization  dengan  membandingkan  pengujian pertama menggunakan metode naïve bayes dan yang kedua  menggunakan  metode  naïve  bayes  berbasis fitur particle swarm optimization  dan hasil dari fitur particle  swarm  optimization    dapat  meningkatkan accuracy 88.33%.
Tabel 2. Hasil Nilai accuracy, recall dan persicion
No Algoritma Accucry Percision Recall 1 Naïve Bayes 84.17% 84.21% 82.76% 2 PSO 88.33% 89.29% 86.21%
Hasil  dari  pengujian  data  sampel  yang  diutarakn yaitu  sebanyak  120  data  ,  kemudian  hasil  dari  data emas  menyatakan  tingkat  ke  accuracy,  recall  dan persicion  naïve  bayes,  tingkat  accurcy  84.17  %, Recall  84,21  %  dan  Percision  82.76  %  putuskan dalam klasifikasi prediksi naïve bayes. Model model for  label  attribute  Prediksi  Naïve  Bayes, hasil  dari penelitian ini merupakan rangkuman hasil percobaan dari  algoritma  tersebut  dalam  menghasilkan  hasil optimal  dalam  prediksi  emas  dalam  inevestasi, mengetahui  hasil  perhitungan  Analisa  data  emas dengan  cara  mengkasifikasikan  data  emas  dalam bentuk  label  naik  dan  turun  menggunakan  metode naïve  bayes  berbasis particle  swarm  optimization dengan membandingkan pengujian pertama menggunakan  metode  naïve  bayes  dan  yang  kedua menggunakan  metode  naïve  bayes  berbasis  fitur particle  swarm  optimization dan  hasil  dari  fitur particle  swarm  optimization dapat  meningkatkan accuracy 88.33%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pengujian  dari  120  data  memiliki keunggulan  dalam  optimasi  Naïve  Bayes  dengan nilai  Accuracy  84.17%,    sistem  pengenalan  pola dengan kemampuan generalisasi yang baik data emas yang  baik  dalam  prediksi  meskipun  dilatih  dengan
himpunan  data  atribut  dan  kelas  yang  berbeda sehingga  dapat  mengambil  keputusan  dalam berinvestasi emas
Diharapkan  penelitian  berikutnya  mampu meningkatkan trend accuracy, precision , dan recall prediksi yang lebih tinggi yaitu menggunakan model yang  berbeda  dan    Perlu  adanya  penelitian  lebih lanjut  dengan melakukan pengujian dengan metode lain  maupun  komparasi Adaboost, K-NN,NN Menambahkan  jumlah  dataset,  sampel  atau  atribut penelitian,  sehingga  dapat  meningkatkan  hasil accuracy, precision, dan recal

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Guntur,  J.  Santony,  and  Y.  Yuhandri, “Prediksi  Harga  Emas  dengan  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dalam  Investasi  untuk Meminimalisasi  Resiko,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 354–360, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i1.276
[2] Y.  Mahena,  M.  Rusli,  and  E.  Winarso, “Prediksi  Harga  Emas  Dunia  Sebagai Pendukung  Keputusan  Investasi  Saham  Emas
Menggunakan Teknik Data Mining,”
Kalbiscentia J. Sains dan Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 36–51, 2015.
[3] N.  Nafi’iyah,  “Perbandingan  Regresi  Linear  , Backpropagation  Dan  Fuzzy  Mamdani  Dalam Prediksi  Harga Emas,” Semin. Nas. Inov. dan Apl. Teknol. di Ind., pp. 291–296, 2016
[4] L.  Christy,  “Analisis  faktor  –  faktor  yang mempengaruhi  harga emas di indonesiaChrist, L.  (2014).  Analisis  faktor  –  faktor  yang mempengaruhi  harga  emas  di  indonesia  laura cristy. laura cristy,” 2014.
[5] Y.  Sari,  “Prediksi  Harga  Emas  Menggunakan Metode  Neural  Network  Backropagation Algoritma Conjugate Gradient,” J. ELTIKOM, vol.  1,  no.  2,  pp.  64–70,  2018,  doi: 10.31961/eltikom.v1i2.21
[6] A.  Rizqoh,  “Dampak  Aktivitas  Pertambangan Emas Tanpa
Izin (PETI) terhadap
Kesejahteraan  Gurandil  di  Desa  Cileuksa,
Kab.Bogor,”  FEB,  UIN  Syarif  Hidayatullah
Jakarta, vol. 1, no. 1, pp. 204–219, 2019.
[7] Suyanto, Data Mining. Yogyakarta:
Informatika, 2017.
[8] Retno Tri vulandari, Data Mining. Yogyakarta: Gava Media, 2017.
[9] G. widi N. Dicky Nofriansyah, Algoritma Data Mining  Dan  pengujian.  Yogyakarta:  Cv  Budi Utama, 2015.
[10] B.  S.  Prakoso  and  G.  D.  Sutanto,  “Penerapan Metode  Decision  Tree  Dan  Naïve  Bayes Untuk,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 2, pp. 27–32, 2019.
[11] F. Ristianto, N. Nurmalasari, and A. Yoraeni, “Impementasi Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Harga Emas,” Comput. Sci., vol. 1, no. 1,
[12] pp. 62–71, 2021, doi:
10.31294/coscience.v1i1.201.
[13] Prakoso, Bobby Suryo, and Gustap Dimas Sutanto. "Penerapan Metode Decision Tree Dan Naïve Bayes Untuk Menghitung Kadar Karat Emas." ikraith-informatika 3.2 (2019): 27-32.
[14] Kamalia, Antika Zahrotul. PREDIKSI HARGA    EMAS DENGAN MEMBANDINGKAN ALGORITMA NAÏVE
BAYES, K-NEAREST NEIGHBOR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MEMINIMALKAN RESIKO INVESTASI. Diss. President University, 2019
[15] Rinestu, Madina, and Budi Marsanto. "Klasifikasi  Keputusan Investasi Di Masa Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan
Naive Bayes." Management Studies and Entrepreneurship Journal (MSEJ) 3.3 (2022): 1784-1796..
[16] Dzata Farahiyah, S. T. "Perbandingan Algoritme Naïve Bayes Classifier Dan K- Nearest Neighbors Pada Prediksi Pergerakan Mata Uang Dollar Amerika (USD) Terhadap Harga Emas." (2020)
[17] Roring, Calvin Bill, et al. "Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Jambu Bol Berdasarkan Warna Kulit Menggunakkan Metode Naïve Bayes." Jurnal Pendidikan Tambusai 6.1
(2022): 2938-2948..
.