IESM Journal Vol. 5 No. 1 Januari 2024 Hal.152-165 p-ISSN: 2656-4300 152 Prediksi Nilai Emas Menggunakan Algoritma Regresi Linear Gold Value Prediction Using Linear Regression Algorithm Popi Kasandraa,1, Kansa Vadillab,2, Via Audilac,3, Febriani Zainald,4, Aulia Agung Dermawane,5 aProgram Studi Manajemen Rekayasa Institut Teknologi Batam bJI Gajah Mada, Kompleks Vitka City, Tiban Ayu - Sekupang, Batam 29425, Kepulauan Riau - Indonesia 2212011@student.iteba.ac.id1, 2212024@student.iteba.ac.id2, 2212013@student.iteba.ac.id3, 2212001@student.iteba.ac.id4 , ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi harga emas menggunakan algoritma regresi linear. Harga emas dikenal sangat fluktuatif dan dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi seperti inflasi, suku bunga, dan harga minyak global. Data yang digunakan adalah harga emas Loco London dari tanggal 10 Juli 2023 hingga 10 Juli 2024, dengan total 262 data. Dari jumlah tersebut, 162 data digunakan sebagai data pelatihan untuk membangun model, sementara 100 data lainnya digunakan sebagai data pengujian untuk mengevaluasi kinerja model. Alat analisis yang digunakan adalah RapidMiner, perangkat lunak yang memfasilitasi pembangunan dan evaluasi model regresi linear. Evaluasi model dilakukan berdasarkan beberapa metrik utama, termasuk Root Mean Squared Error (RMSE), kesalahan relatif, dan kesalahan absolut. RMSE mengukur perbedaan antara nilai yang diprediksi oleh model dengan nilai aktualnya. Dalam penelitian ini, model regresi linear yang dikembangkan memiliki nilai RMSE sebesar 18109 dan kesalahan relatif sebesar 0.64%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear memiliki tingkat akurasi yang baik dalam memprediksi harga emas. Grafik perbandingan antara harga emas aktual dan harga prediksi menunjukkan bahwa model ini mampu mengikuti tren harga emas dengan baik, meskipun terdapat beberapa penyimpangan. Penyimpangan ini dapat disebabkan oleh faktor eksternal yang tidak dimasukkan ke dalam model, seperti perubahan kebijakan ekonomi atau peristiwa geopolitik yang tiba-tiba. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam menyediakan alat prediksi yang dapat membantu investor mengambil keputusan investasi yang lebih baik dan informasional. Dengan menggunakan model prediksi ini, investor diharapkan dapat mengurangi risiko investasi akibat fluktuasi harga emas yang tidak terduga. . Kata Kunci : Harga Emas, Prediksi, Regresi Linear, RapidMiner ABSTRACT This study aims to develop a gold price prediction model using a linear regression algorithm. Gold prices are known to be very volatile and influenced by various economic factors such as inflation, interest rates, and global oil prices. The data used is the Loco London gold price from July 10, 2023 to July 10, 2024, with a total of 262 data. Of these, 162 data are used as training data to build the model, while the other 100 data are used as testing data to evaluate model performance. The analysis tool used is RapidMiner, software that facilitates the construction and evaluation of linear regression models. Model evaluation is carried out based on several key metrics, including Root Mean Squared Error (RMSE), relative error, and absolute error. RMSE measures the difference between the value predicted by the model and its actual value. In this study, the developed linear regression model has an RMSE value of 18109 and a relative error of 0.64%. The results of the study indicate that the linear regression model has a good level of accuracy in predicting gold prices. The comparison chart between the actual gold price and the predicted price shows that the model is able to follow the gold price trend well, although there are some deviations. These deviations can be caused by external factors that are not included in the model, such as changes in economic policies or sudden geopolitical events. Overall, this study makes an important contribution in providing a prediction tool that can help investors make better and more informed investment decisions. By using this prediction model, investors are expected to be able to reduce investment risks due to unexpected gold price fluctuations.. . Keywords : Gold Price, Prediction, Linear Regression, RapidMiner DOI:
Popi Kasandra, et al., Prediksi Nilai Emas Menggunakan ... 153 Info Artikel : Disubmit:18 Mei 2024 Direview:19 Juni 2024 Diterima :20 Juli 2024 Copyright © 2024 -Journal UPU. All rights reserved. 1. PENDAHULUAN Harga emas yang cenderung fluktuatif telah menjadi tantangan signifikan bagi para investor yang mencari stabilitas dan pengembalian investasi yang berkelanjutan (Fitriana & Kurniawan, 2023). Pergerakan harga emas yang tidak menentu dapat memengaruhi keputusan investasi, terutama bagi investor yang mengutamakan kepastian dan kestabilan dalam portofolio mereka. Dalam konteks ini, prediksi harga emas menjadi sangat penting untuk membantu investor membuat keputusan yang lebih informasi dan tepat. Prediksi ini memainkan peran krusial karena harga emas dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi global yang saling berinteraksi, seperti suku bunga, tingkat inflasi, dan harga minyak (Rahmawati & Suryani, 2016; Susanto, 2015). Suku bunga yang tinggi dapat mengurangi daya tarik emas sebagai aset investasi, karena investor cenderung berpindah ke instrumen yang menawarkan imbal hasil lebih tinggi. Demikian pula, tingkat inflasi yang tinggi dapat meningkatkan permintaan emas sebagai lindung nilai terhadap inflasi. Selain itu, fluktuasi harga minyak juga dapat mempengaruhi biaya produksi dan transportasi emas, serta berkontribusi pada volatilitas harga. Oleh karena itu, untuk membuat keputusan investasi yang lebih terinformasi dan mengurangi risiko, investor perlu mempertimbangkan berbagai faktor ekonomi ini serta memanfaatkan model prediksi yang akurat untuk menilai arah pergerakan harga emas di masa depan. Regresi linear umumnya digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data historis (Hidayat & Widodo, 2017). Prediksi atau peramalan adalah proses sistematis yang digunakan untuk memperkirakan terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di masa depan (Nugroho & Kusuma, 2018). Prediksi atau peramalan (forecasting) adalah proses memproyeksikan nilai atau kondisi masa depan berdasarkan analisis data historis dan tren yang ada. Dalam konteks bisnis, ekonomi, cuaca, dan banyak bidang lainnya, prediksi digunakan untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih baik dengan memberikan wawasan tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan. Teknik peramalan dapat bervariasi dari metode yang sangat sederhana, seperti rata-rata bergerak (moving average), hingga metode yang lebih kompleks, seperti model ekonomi dan algoritma pembelajaran mesin. Prediksi sangat penting karena membantu individu dan organisasi mempersiapkan diri untuk berbagai kemungkinan, meminimalkan risiko, dan memaksimalkan peluang. Misalnya, perusahaan dapat menggunakan peramalan untuk mengatur persediaan, perencanaan produksi, dan strategi pemasaran berdasarkan permintaan pasar yang diantisipasi. Dalam meteorologi, peramalan cuaca membantu masyarakat bersiap menghadapi kondisi cuaca ekstrem, seperti badai atau gelombang panas. Dalam keuangan, investor dan analis menggunakan prediksi untuk memperkirakan harga saham atau nilai tukar mata uang di masa depan. Proses prediksi melibatkan beberapa langkah penting, termasuk pengumpulan data, analisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren, pemilihan model prediksi yang tepat, dan evaluasi akurasi model melalui pengujian dengan data baru. Akurasi prediksi bergantung pada kualitas data yang digunakan, kecocokan model yang dipilih, dan kemampuan untuk menangkap dinamika pasar atau lingkungan yang kompleks. Dengan terus berkembangnya teknologi dan ketersediaan data besar, kemampuan untuk membuat prediksi yang lebih akurat terus meningkat, memberikan nilai tambah yang signifikan dalam berbagai aspek kehidupan dan bisnis. Emas memiliki peran yang signifikan dalam investasi dan perdagangan (Purnomo & Handayani, 2019). Selain itu, emas dianggap sebagai aset investasi yang relatif stabil karena cenderung kurang dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi (Yuliani & Setiawan, 2022). Faktor-faktor ekonomi seperti suku bunga, tingkat inflasi, dan harga minyak digunakan sebagai variabel prediktor untuk membangun model prediksi harga emas (Susanto, 2015). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi |
IESM Journal Vol. 5 No. 1 Januari 2024 Hal.152-165 p-ISSN: 2656-4300 154 menggunakan algoritma regresi linear yang akan memanfaatkan data harga emas dari tahun 2023 hingga 2024. Model regresi linear dapat memberikan perkiraan harga emas di masa depan dengan tingkat akurasi yang tinggi (Wijaya, 2016). Data mining adalah proses ekstraksi informasi dan pola berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks dengan menggunakan teknik analisis statistik, matematika, dan kecerdasan buatan. Proses ini bertujuan untuk menemukan korelasi, pola, dan tren yang tidak terlihat secara langsung, yang kemudian dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis, prediksi tren masa depan, dan peningkatan strategi operasional. Tahapan data mining dimulai dari pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti basis data, data warehouse, atau file teks. Setelah itu, dilakukan praproses data yang mencakup pembersihan data untuk menghapus kesalahan dan duplikasi, transformasi data untuk mengubah format menjadi lebih sesuai, dan reduksi data untuk menyederhanakan dataset. Tahap inti dari data mining adalah penambangan data itu sendiri, di mana algoritma digunakan untuk membangun model dan menemukan pola yang relevan. Teknik yang umum digunakan meliputi klasifikasi, klastering, asosiasi, dan regresi. Setelah pola ditemukan, hasilnya dievaluasi untuk menilai akurasi dan nilai prediktifnya. Evaluasi ini melibatkan analisis berbagai metrik kinerja guna memastikan bahwa model yang dibangun dapat digunakan secara efektif. Hasil data mining sering digunakan untuk mendukung strategi bisnis, seperti segmentasi pelanggan, deteksi penipuan, analisis sentimen, dan optimalisasi rantai pasok, memberikan nilai tambah yang signifikan bagi organisasi dalam menghadapi persaingan pasar yang ketat. Penggunaan aplikasi RapidMiner dalam proses analisis sangat penting dalam konteks ini. RapidMiner menyediakan lingkungan yang kuat untuk analisis data dengan berbagai algoritma yang dapat digunakan untuk pemrosesan data, pembangunan model, dan evaluasi performa (Santoso, 2020; Sutrisno, 2023). Dengan menggunakan RapidMiner, penelitian ini akan memfasilitasi pengolahan data yang efisien dan pembangunan model regresi linear yang optimal untuk memprediksi harga emas. Regresi linier adalah metode statistik yang digunakan untuk mengevaluasi dan mengukur hubungan linier antara dua variabel (Ardiansyah & Pratama, 2021). Melalui pendekatan ini, diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi penting dalam meningkatkan pemahaman tentang panduan yang lebih baik bagi investor dalam mengelola risiko dan memaksimalkan hasil investasi mereka (Nugroho & Kusuma, 2018). Pendekatan Fuzzy Time Series telah digunakan dalam memprediksi harga emas dengan hasil yang cukup akurat (Andriani et al., 2023). Selisih rata-rata antara data aktual dan data prediksi dalam metode Fuzzy Time Series tidak lebih dari Rp 2.850 (Andriani et al., 2023). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear memiliki tingkat akurasi yang cukup baik dalam memprediksi harga emas (Rahman & Putri, 2017). Grafik perbandingan antara harga emas aktual dan harga prediksi menunjukkan bahwa model ini mampu mengikuti tren harga emas dengan baik meskipun terdapat beberapa penyimpangan (Putra, 2018). Dengan demikian, hasil dari penelitian ini dapat memberikan manfaat yang signifikan dalam pengambilan keputusan investasi yang lebih informasional dan strategis di pasar yang dinamis seperti pasar emas (Purnomo & Handayani, 2019). DOI:
Popi Kasandra, et al., Prediksi Nilai Emas Menggunakan ... 155 Gambar 1. Emas 2. METODE Metode regresi linear adalah teknik statistik yang digunakan untuk memprediksi nilai suatu variabel dependen (dalam hal ini, harga emas) berdasarkan satu atau lebih variabel independen (seperti inflasi, suku bunga, dan harga minyak global). Dalam konteks prediksi harga emas, regresi linear membangun model dengan mencari garis lurus terbaik yang meminimalkan selisih antara nilai yang diprediksi oleh model dan nilai aktual dari data historis harga emas. Model ini menghasilkan persamaan linear dalam bentuk (y = a + bx ), di mana ( y ) adalah harga emas yang diprediksi, ( x ) adalah variabel independen, ( a ) adalah intersep, dan ( b ) adalah koefisien regresi. Proses pelatihan melibatkan analisis statistik untuk memastikan bahwa model tidak hanya pas dengan data historis tetapi juga memiliki kemampuan prediktif yang baik. Setelah model dilatih, nilai-nilai variabel independen baru dapat dimasukkan untuk memprediksi harga emas di masa depan. Metode ini populer karena kesederhanaannya dan kemampuan untuk memberikan interpretasi yang jelas tentang hubungan antara variabel-variabel yang dipelajari. Implementasi metode ini biasanya melibatkan beberapa langkah kunci: analisis data untuk memastikan kualitas data yang digunakan, pembangunan arsitektur model regresi linear yang tepat, dan pemilihan metode solusi yang efisien untuk menghitung koefisien regresi. Dalam tahap analisis, data diperiksa untuk mengidentifikasi outlier dan data yang hilang yang dapat mempengaruhi hasil model. Selanjutnya, arsitektur model disusun berdasarkan pemahaman tentang hubungan antara variabel yang diteliti. Metode pemecahan masalah, seperti metode kuadrat terkecil, sering digunakan untuk menghitung koefisien yang meminimalkan kesalahan prediksi. Implementasi regresi linear memungkinkan penelitian dilakukan dengan cara yang terstruktur dan metodis, sehingga menghasilkan model prediktif yang tidak hanya akurat tetapi juga memberikan wawasan berharga tentang bagaimana faktor-faktor ekonomi tertentu mempengaruhi harga emas. Dengan demikian, metode ini menjadi alat penting dalam analisis ekonomi dan keuangan untuk perencanaan strategis dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan menggunakan data historis, model ini dapat dilatih untuk menentukan nilai ( a ) dan ( b ) yang paling sesuai. Setelah model dilatih, nilai-nilai variabel independen baru dapat dimasukkan untuk memprediksi harga emas di masa depan. Metode ini populer karena kesederhanaannya dan kemampuan untuk memberikan tentang hubungan antara variabel-variabel yang dipelajari.Metode dapat mencakup analisis, arsitektur, metode yang digunakan untuk memecahkan masalah, implementasi, dalam pembahasan ini Anda dapat menggambarkan bagaimana penelitian dilakukan. interpretasi yang jelas |
IESM Journal Vol. 5 No. 1 Januari 2024 Hal.152-165 p-ISSN: 2656-4300 156 A. Tahap Penelitian Diagram dibawah ini menjelaskan tahapan dalam proses data mining, dimulai dari penentuan kebutuhan hardware dan software yang diperlukan. Langkah awal ini memastikan bahwa infrastruktur yang memadai tersedia untuk mendukung proses analisis data yang akan dilakukan. Memastikan ketersediaan perangkat keras dan lunak yang tepat adalah krusial untuk menghindari hambatan teknis yang dapat mengganggu jalannya proses. Perangkat keras yang dibutuhkan mungkin termasuk komputer dengan spesifikasi tinggi, server untuk penyimpanan data besar, serta perangkat lunak analisis dan pemodelan seperti Python, R, atau alat lain yang relevan. Setelah kebutuhan teknis ditentukan, tahap berikutnya adalah mempelajari datasheet untuk memahami struktur dan karakteristik data yang tersedia. Datasheet biasanya berisi informasi mengenai variabel, jenis data, dan deskripsi lainnya yang membantu peneliti memahami konteks dan kualitas data. Proses ini penting untuk memastikan bahwa peneliti memiliki pemahaman yang mendalam tentang data yang akan diolah, termasuk potensi masalah atau kekurangan dalam dataset tersebut. Proses ini diikuti oleh praproses data (data pre-processing), yang melibatkan tiga langkah utama: pembersihan data (data cleaning), transformasi data (data transformation), dan reduksi data (data reduction). Pembersihan data berfokus pada menghapus kesalahan, duplikasi, dan menangani nilai yang hilang. Langkah ini memastikan bahwa data yang digunakan bebas dari anomali yang dapat mempengaruhi hasil analisis. Transformasi data mengubah data mentah menjadi format yang lebih sesuai untuk analisis, yang dapat melibatkan normalisasi, agregasi, atau konversi tipe data. Transformasi ini bertujuan untuk menyelaraskan data dari berbagai sumber agar kompatibel satu sama lain. Sementara itu, reduksi data bertujuan untuk menyederhanakan dataset dengan mengurangi dimensi atau volume data tanpa menghilangkan informasi penting. Teknik seperti principal component analysis (PCA) atau seleksi fitur sering digunakan dalam tahap ini untuk mengurangi kompleksitas data. Setelah data diproses, data kemudian dipilah dan dibagi menjadi subset untuk pengujian dan pelatihan. Pemilahan ini biasanya melibatkan pembagian data menjadi set pelatihan (training set) dan set pengujian (testing set). Training set digunakan untuk membangun model, sementara testing set digunakan untuk menguji keakuratan model yang dibangun. Tahap pelatihan (data training) digunakan untuk membangun model berdasarkan subset data yang disiapkan. Algoritma pembelajaran mesin seperti regresi, pohon keputusan, atau jaringan saraf tiruan dapat digunakan dalam tahap ini untuk mengidentifikasi pola dalam data. Model ini kemudian dievaluasi melalui tahap pengujian (data testing) untuk memastikan akurasi dan efektivitasnya. Evaluasi biasanya dilakukan menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 score untuk menilai kinerja model. Hasil evaluasi akan menentukan apakah model tersebut sesuai dengan tujuan analisis atau memerlukan penyesuaian lebih lanjut. Jika hasil evaluasi menunjukkan bahwa model belum memadai, proses iterasi dilakukan dengan menyesuaikan parameter model atau menggunakan teknik praproses data yang berbeda hingga model yang dihasilkan dapat memenuhi kebutuhan analisis dengan akurasi yang memadai. Setelah model dianggap memadai, penelitian diakhiri dengan evaluasi akhir dan penggunaan model untuk analisis data yang lebih luas. Model yang telah diverifikasi ini kemudian dapat diaplikasikan pada data baru atau digunakan untuk membuat prediksi dan pengambilan keputusan berbasis data. DOI:
Popi Kasandra, et al., Prediksi Nilai Emas Menggunakan ... 157 Gambar 2. Tahapan Penelitian 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada praktikum kali ini, kami menggunakan data harga emas Loco London atau harga emas berjangka dunia dengan variabel date, price, open, high, dan low. Data ini mencakup periode dari tanggal 10 Juli 2023 hingga 10 Juli 2024. Selama periode tersebut, kami mengumpulkan total 262 data. Dari total data tersebut, 162 data digunakan sebagai data pelatihan untuk membangun model prediksi harga emas, sementara 100 data lainnya digunakan sebagai data pengujian untuk mengevaluasi kinerja model. Data ini diperoleh dari website yang merupakan sumber terpercaya untuk data keuangan dan pasar. Dengan menggunakan data ini, kami berharap dapat mengembangkan model prediksi yang akurat dan dapat diandalkan untuk memprediksi harga emas di masa mendatang. Berikut adalah data yang kami peroleh. Tabel 1 Data Harga emas Loco London Keseluruhan No Date Price Open High Low 1 10/07/2023 1924,99 1925,19 1928,31 1912,68 2 11/07/2023 1931,99 1925,4 1938,69 1924,4 3 12/07/2023 1957,09 1932,59 1959,82 1932,18 4 13/07/2023 1960,19 1957,44 1963,69 1952,71 5 14/07/2023 1954,93 1961,58 1963,81 1951 6 17/07/2023 1954,74 1954,9 1959,91 1945,82 7 18/07/2023 1978,71 1954,59 1984,39 1954,44 8 19/07/2023 1976,74 1978,97 1981,05 1969,75 9 20/07/2023 1969,62 1976,8 1987,59 1965,4 10 21/07/2023 1960,23 1969,99 1973,89 1956,82 |
IESM Journal Vol. 5 No. 1 Januari 2024 Hal.152-165 p-ISSN: 2656-4300 158 11 24/07/2023 1954,51 1962,09 1967,97 1953,42 12 25/07/2023 1964,58 1955,2 1966,03 1953,21 13 26/07/2023 1972,1 1964,99 1978,31 1961,99 14 27/07/2023 1944,99 1972,08 1982,24 1942,61 15 28/07/2023 1959,2 1944,27 1963,71 1944,27 ... ......... ......... ......... ......... ......... ... ......... ......... ......... ......... ......... 261 09/07/2024 2363,58 2358,6 2371,52 2349,59 262 10/07/2024 2379,85 2365,19 2381,52 2363,4 Data diatas adalah keseluruhan data set harga emas loco london yang di kumpulkan sebanyak 262 data, dan selanjutnya adalah table data set harga emas loco london yang akan diuji sebanyak 162 data set Tabel 2 Data Uji Harga Emas Loco London No Date Price Open High Low 1 10/07/2023 1924,99 1925,19 1928,31 1912,68 2 11/07/2023 1931,99 1925,4 1938,69 1924,4 3 12/07/2023 1957,09 1932,59 1959,82 1932,18 4 13/07/2023 1960,19 1957,44 1963,69 1952,71 5 14/07/2023 1954,93 1961,58 1963,81 1951 6 17/07/2023 1954,74 1954,9 1959,91 1945,82 7 18/07/2023 1978,71 1954,59 1984,39 1954,44 8 19/07/2023 1976,74 1978,97 1981,05 1969,75 9 20/07/2023 1969,62 1976,8 1987,59 1965,4 10 21/07/2023 1960,23 1969,99 1973,89 1956,82 ... ......... ......... ......... ......... ......... ... ......... ......... ......... ......... ......... 161 19/02/2024 2017,63 2013,16 2023,34 2011,57 162 20/02/2024 2023,53 2017,99 2030,96 2015,02 Selanjutnya dibawah ini adalah data data harga emas loco london testing yang gunakan untuk melakukan pengujian. Tabel 3 Harga Testing Emas Loco London No Date Price Open High Low 1 21/02/2024 2024,99 2023,8 2032,22 2020,19 2 22/02/2024 2024,11 2025,24 2034,84 2019,7 3 23/02/2024 2035,72 2024,49 2041,43 2015,55 4 26/02/2024 2030,66 2034,49 2037,59 2025,1 DOI:
Popi Kasandra, et al., Prediksi Nilai Emas Menggunakan ... 159 5 27/02/2024 2029,64 2030,99 2039,99 2028,78 6 28/02/2024 2034,62 2030,05 2038,3 2024,56 7 29/02/2024 2043,24 2034,92 2050,79 2027,75 8 01/03/2024 2083,39 2043,44 2088,4 2038,55 9 04/03/2024 2114,99 2082,09 2119,95 2079,45 10 05/03/2024 2127,55 2115,15 2142,15 2110,52 ... ......... ......... ......... ......... ......... ... ......... ......... ......... ......... ......... 99 09/07/2024 2363,58 2358,6 2371,52 2349,59 100 10/07/2024 2379,85 2365,19 2381,52 2363,4 Pada Aplikasi Rapid Miner dalam penelitian ini,dengan algoritma Regresi Linear melibatkan beberapa operator sebagai berikut: Berikut adalah penjelasan yang lebih panjang untuk masing-masing operator yang disebutkan: A. Linear Regression Operator Linear Regression dalam RapidMiner digunakan untuk membangun model regresi linear berdasarkan data pelatihan. Regresi linear adalah teknik statistik yang digunakan untuk menemukan hubungan linear antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Dalam konteks ini, variabel dependen adalah harga emas, sedangkan variabel independen dapat berupa faktor ekonomi seperti inflasi, suku bunga, nilai tukar mata uang, atau faktor lain yang diyakini mempengaruhi harga emas. Operator ini bekerja dengan menghitung koefisien regresi yang menunjukkan seberapa besar pengaruh setiap variabel independen terhadap variabel dependen. Dengan kata lain, koefisien ini menunjukkan perubahan rata-rata dalam variabel dependen untuk setiap satu unit perubahan dalam variabel independen, dengan asumsi variabel lainnya tetap konstan. Proses ini melibatkan penghitungan fungsi linear yang paling cocok dengan data pelatihan, yaitu garis regresi yang meminimalkan selisih kuadrat antara nilai prediksi dan nilai aktual. Hasil dari analisis ini adalah model matematis yang dapat digunakan untuk memprediksi harga emas di masa depan berdasarkan input variabel independen baru. Selain membantu dalam prediksi, model ini juga memungkinkan peneliti dan analis untuk memahami bagaimana faktor-faktor ekonomi tertentu berinteraksi dan mempengaruhi harga emas, memberikan wawasan yang lebih dalam untuk pengambilan keputusan investasi dan strategi ekonomi. B. Apply Model Operator Apply Model dalam RapidMiner digunakan untuk menerapkan model yang telah dibangun ke data baru. Setelah model regresi linear dilatih menggunakan data pelatihan, langkah berikutnya adalah menguji model tersebut pada data uji atau data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Operator Apply Model melakukan ini dengan memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan data input baru. Dalam konteks prediksi harga emas, operator ini menambahkan kolom baru dalam dataset yang berisi prediksi harga emas berdasarkan variabel independen yang dimasukkan. Misalnya, jika model dilatih untuk memahami pengaruh inflasi dan suku bunga terhadap harga emas, maka data baru yang memuat informasi inflasi dan suku bunga akan digunakan untuk memprediksi harga emas mendatang. Hasil prediksi ini sangat berguna bagi peneliti atau analis karena memungkinkan mereka untuk membandingkan hasil prediksi dengan |
IESM Journal Vol. 5 No. 1 Januari 2024 Hal.152-165 p-ISSN: 2656-4300 160 nilai aktual, mengevaluasi akurasi model, dan melakukan penyesuaian jika diperlukan. Selain itu, kemampuan untuk menerapkan model pada data baru memungkinkan penggunaan model dalam pengambilan keputusan bisnis, seperti merencanakan strategi investasi atau mengantisipasi perubahan pasar. Operator ini memberikan fleksibilitas dalam analisis data, karena model yang sudah dibangun dapat dengan mudah diterapkan pada dataset yang berbeda untuk memeriksa konsistensi dan validitas prediksi. C. Performance (Regression) Operator Performance (Regression) dalam RapidMiner digunakan untuk mengevaluasi kinerja model regresi linear yang telah dibangun. Evaluasi ini penting untuk memahami sejauh mana model dapat diandalkan untuk melakukan prediksi yang akurat. Operator ini menghitung berbagai metrik kinerja, seperti Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Relative Error, yang memberikan gambaran tentang seberapa baik model melakukan prediksi. RMSE mengukur rata-rata perbedaan kuadrat antara nilai prediksi dan nilai aktual, yang menunjukkan seberapa jauh prediksi menyimpang dari nilai sebenarnya. MAE, di sisi lain, menghitung rata-rata kesalahan absolut, memberikan indikasi langsung tentang seberapa besar kesalahan prediksi. Sementara itu, Relative Error menilai kesalahan dalam konteks skala nilai yang diprediksi, memberikan perspektif yang lebih proporsional. Dalam konteks prediksi harga emas, evaluasi ini sangat penting untuk menentukan akurasi dan keandalan model. Dengan menggunakan metrikmetrik ini, peneliti dapat mengidentifikasi area di mana model dapat diperbaiki, seperti memperhitungkan variabel tambahan atau mengubah pendekatan pemodelan. Evaluasi yang baik memastikan bahwa model cukup akurat untuk digunakan dalam pengambilan keputusan investasi, memungkinkan investor dan analis untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan peluang dalam pasar yang dinamis dan sering kali tidak dapat diprediksi. Evaluasi kinerja juga penting dalam menilai apakah model dapat diandalkan untuk penggunaan jangka panjang atau perlu dilakukan penyesuaian secara berkala untuk mengikuti perubahan kondisi pasar. DOI:
IESM Journal p-ISSN: 2656-4300 Vol. 1 No. 1 Januari 2021 Hal.01-10 161 Gambar 3 Proses Penerapan Algoritma Regresi Linear Pada Rapid Miner Di bawah ini adalah hasil atau result dari penerapan algoritma regeresi linear di rapid miner dengan data yang sudah dikumpulkan: 1) Hasil Result Untuk ExampleSet (Apply Model) bagian data Hasil regresi linear menunjukkan prediksi harga emas Loco London untuk berbagai tanggal pada awal Maret 2024. Tabel yang disajikan memuat beberapa kolom penting: Price, yaitu nilai harga aktual emas pada tanggal tertentu; prediction(Price), yang merupakan nilai harga emas yang diprediksi oleh model regresi linear; Date, yang menunjukkan tanggal untuk setiap observasi; Open, harga emas pada saat pasar dibuka; High, harga tertinggi emas pada hari itu; dan Low, harga terendah emas pada hari itu. Berdasarkan tabel tersebut, terlihat bahwa prediksi harga emas oleh model regresi linear cukup akurat dan mendekati harga aktualnya. Sebagai contoh, pada tanggal 21 Februari 2024, harga aktual emas tercatat sebesar 2024.990, sedangkan prediksi model adalah 2023.875, menunjukkan bahwa model tersebut memberikan estimasi yang sangat mendekati nilai sebenarnya. Gambar 4 DOI:
Nama Penulis, Judul dari naskah... 162 2) Hasil Untuk Visualizations. Grafik visualisasi di atas menunjukkan hasil peramalan harga emas menggunakan regresi linear dengan RapidMiner. Sumbu X menunjukkan tanggal dari Maret 2024 hingga Juli 2024, sementara sumbu Y menunjukkan harga emas. Garis biru mewakili harga emas aktual, sedangkan garis hijau menunjukkan harga emas yang diprediksi oleh model regresi linear. Dari grafik tersebut, terlihat bahwa model regresi linear cukup baik dalam mengikuti tren harga emas aktual, meskipun ada beberapa deviasi. Prediksi cenderung mengikuti pola naikturun harga emas, dengan beberapa perbedaan kecil pada beberapa titik data. Secara keseluruhan, model regresi linear dapat dianggap efektif dalam meramalkan harga emas, namun mungkin memerlukan penyempurnaan atau penggunaan model tambahan untuk meningkatkan akurasi prediksi pada titik- titik yang memiliki deviasi lebih signifikan. Gambar 5 Grafik Visualization 3) Result Untuk bagian Performance Vektor Model regresi linear ini menunjukkan performa yang cukup baik dalam memprediksi harga emas. Nilai RMSE yang rendah, yaitu 18,109 ± 0,000, menunjukkan kesalahan prediksi yang kecil secara keseluruhan, meskipun penalti untuk kesalahan besar lebih tinggi. Kesalahan relatif sebesar 0,64% ± 0,45% mengindikasikan akurasi yang tinggi, dengan deviasi prediksi hanya sekitar 0,64% dari nilai sebenarnya. Kesalahan absolut sebesar 14,707 ± 10,566 menunjukkan bahwa prediksi cenderung dekat dengan harga sebenarnya, namun varians yang besar mencerminkan adanya fluktuasi yang signifikan dalam kesalahan prediksi, kemungkinan akibat volatilitas harga emas atau faktor-faktor lain yang tidak terakomodasi oleh model. |
IESM Journal p-ISSN: 2656-4300 Vol. 1 No. 1 Januari 2021 Hal.01-10 163 Gambar 6 Result Performance Vektor 4. KESIMPULAN Evaluasi model regresi linear untuk prediksi harga emas Loco London pada awal Maret 2024 memberikan gambaran mendetail mengenai akurasi dan efektivitas model dalam memproyeksikan nilai harga emas. Tiga metrik utama digunakan untuk menilai performa model: Kesalahan Kuadrat Rata-Rata Akar (Root Mean Squared Error/RMSE), Kesalahan Relatif (Relative Error), dan Kesalahan Absolut (Absolute Error). Kesalahan Kuadrat Rata-Rata Akar (RMSE) yang diperoleh dari model ini adalah 18,109 ± 0,000. RMSE adalah ukuran yang penting dalam evaluasi model prediksi karena memberikan penalti yang lebih besar untuk kesalahan yang lebih besar. RMSE rendah menunjukkan bahwa model memiliki kesalahan prediksi yang relatif kecil secara keseluruhan. Hal ini berarti bahwa meskipun model mungkin memiliki beberapa prediksi yang jauh dari nilai aktual, sebagian besar prediksi cenderung mendekati harga sebenarnya. Nilai RMSE yang rendah ini mengindikasikan bahwa model regresi linear secara umum dapat diandalkan dalam memberikan estimasi harga emas yang akurat, meskipun kesalahan yang lebih besar akan memberikan bobot lebih pada penilaian keseluruhan. Selain RMSE, Kesalahan Relatif, yang mencapai 0,64% ± 0,45%, memberikan informasi tentang seberapa besar perbedaan antara harga emas yang sebenarnya dan nilai yang diprediksi oleh model, dinyatakan sebagai persentase dari nilai sebenarnya. Kesalahan relatif yang rendah, seperti 0,64%, menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam prediksi model. Ini berarti bahwa model dapat mengestimasi harga emas dengan deviasi rata-rata hanya sekitar 0,64% dari nilai aktual. Kesalahan relatif yang rendah mencerminkan bahwa model regresi linear efektif dalam menangkap pola data historis dan memberikan prediksi yang sangat mendekati harga sebenarnya. Namun, Kesalahan Absolut yang dihasilkan oleh model adalah 14,707 ± 10,566, mengindikasikan adanya variasi yang cukup signifikan dalam kesalahan prediksi. Kesalahan absolut mengukur rata-rata ukuran kesalahan prediksi dalam satuan asli data, yaitu harga emas dalam hal ini. Walaupun nilai ratarata kesalahan absolut menunjukkan bahwa prediksi model cenderung berada dalam kisaran yang cukup dekat dengan harga aktual, varian yang besar, yaitu 10,566, menunjukkan adanya fluktuasi yang signifikan dalam kesalahan prediksi. Fluktuasi ini mungkin disebabkan oleh volatilitas harga emas yang tinggi atau faktor- faktor lain yang tidak sepenuhnya terakomodasi oleh model regresi linear, sehingga mempengaruhi akurasi prediksi dalam beberapa kasus. DOI:
Nama Penulis, Judul dari naskah... 164 Secara keseluruhan, meskipun model regresi linear menunjukkan performa yang baik dengan RMSE rendah dan kesalahan relatif yang kecil, variasi dalam kesalahan absolut menunjukkan bahwa ada ruang untuk perbaikan, terutama dalam menangani fluktuasi harga emas yang mungkin mempengaruhi akurasi prediksi dalam situasi tertentu. UCAPAN TERIMAKASIH Kami ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang mendalam kepada dosen pengampu, pihak kampus, serta semua anggota kelompok yang telah berkontribusi dalam pembuatan jurnal ini. Tanpa bimbingan dan dukungan dari dosen pengampu, proses penyusunan jurnal ini tidak akan berjalan dengan lancar. Kami sangat menghargai pengetahuan, wawasan, dan arahan yang telah diberikan, yang telah memperkaya pemahaman kami dan meningkatkan kualitas jurnal ini. Dosen pengampu telah dengan sabar memberikan masukan yang konstruktif dan membantu kami melewati berbagai tantangan yang kami hadapi selama proses penelitian dan penulisan jurnal ini. Kami juga ingin mengucapkan terima kasih kepada pihak kampus yang telah menyediakan fasilitas dan sumber daya yang diperlukan, serta menciptakan lingkungan akademik yang kondusif bagi pengembangan dan penelitian. Dukungan administratif dan logistik yang kami terima sangat berharga dan mempermudah proses kerja kami. Fasilitas seperti perpustakaan yang lengkap, akses ke jurnal-jurnal ilmiah, serta ruang-ruang diskusi yang nyaman sangat membantu kami dalam mengumpulkan data dan melakukan analisis secara mendalam. Selain itu, berbagai seminar dan workshop yang diselenggarakan oleh kampus telah memberikan kami wawasan baru dan memperluas jaringan akademik kami. Terakhir, kami mengapresiasi kerja keras dan dedikasi dari semua anggota kelompok yang telah berpartisipasi dalam pembuatan jurnal ini. Kerja sama, komitmen, dan semangat yang ditunjukkan oleh setiap anggota kelompok telah menjadi kunci utama dalam menyelesaikan proyek ini dengan sukses. Kami merasa terhormat dapat bekerja bersama tim yang berbakat dan berdedikasi. Setiap anggota telah memberikan kontribusi yang signifikan, mulai dari pengumpulan data, analisis, hingga penulisan dan penyuntingan. Kami menghargai setiap ide, diskusi, dan upaya yang telah dilakukan untuk memastikan bahwa jurnal ini mencapai standar akademik yang tinggi. Tidak hanya itu, kami juga ingin mengucapkan terima kasih kepada keluarga dan teman-teman yang telah memberikan dukungan moral selama proses penyusunan jurnal ini. Dukungan mereka memberikan semangat tambahan bagi kami untuk terus bekerja keras dan menyelesaikan tugas ini dengan baik. Kami sadar bahwa pencapaian ini bukan hanya hasil dari usaha kami sendiri, tetapi juga karena adanya dukungan dari banyak pihak. Terima kasih atas segala bantuan dan dukungan yang telah diberikan. Kami berharap hasil kerja ini dapat memberikan kontribusi positif dan bermanfaat bagi semua pihak yang terlibat. Semoga jurnal ini dapat menjadi referensi yang berguna bagi mahasiswa lain, peneliti, dan akademisi dalam bidang yang sama. Kami juga berharap bahwa pengalaman ini akan menjadi dasar yang kuat bagi kami untuk terus berkarya dan berkontribusi dalam dunia akademik di masa mendatang. Kami berkomitmen untuk terus belajar dan mengembangkan diri, serta berkontribusi lebih lanjut dalam penelitian dan pengembangan ilmu pengetahuan. Sekali lagi, terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah mendukung kami. |
IESM Journal p-ISSN: 2656-4300 Vol. 1 No. 1 Januari 2021 Hal.01-10 165 REFERENSI [1] Andriani, S., et al. (2023). Aplikasi Fuzzy Time Series dalam Prediksi Harga Emas. Jurnal Teknologi dan Informatika, 10(1), 55-65. [2] Ardiansyah, R., & Pratama, D. (2021). Regresi Linear dan Aplikasinya dalam Prediksi. Jurnal Matematika dan Aplikasi, 14(3), 123-135. [3] Fitriana, L., & Kurniawan, H. (2023). Tantangan dan Peluang Investasi Emas. Jurnal Investasi dan Keuangan, 18(2), 200-215. [4] Hidayat, M., & Widodo, A. (2017). Regresi Linear dalam Prediksi Harga Emas. Jurnal Statistika Indonesia, 8(3), 99-110. [5] Nugroho, S., & Kusuma, H. (2018). Metode Peramalan dalam Investasi. Jurnal Manajemen Investasi, 6(1), 45- 58. [6] Purnomo, T., & Handayani, R. (2019). Peran Emas dalam Investasi dan Perdagangan. Jurnal Keuangan dan Perbankan, 13(4), 299-310. [7] Rahman, A., & Putri, I. (2017). Evaluasi Akurasi Model Prediksi Harga Emas. Jurnal Ekonomi dan Keuangan, 12(4), 211-223. [8] Rahmawati, D., & Suryani, T. (2016). Fluktuasi Harga Emas dan Faktor Ekonomi yang Mempengaruhinya. Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 14(2), 123-135. [9] Santoso, A. (2020). Penggunaan RapidMiner dalam Analisis Data. Jurnal Teknologi Informasi, 11(2), 85-95. [10] Susanto, B. (2015). Faktor Ekonomi sebagai Prediktor Harga Emas. Jurnal Ekonomi Indonesia, 7(3), 143-156. [11] Sutrisno, A. (2023). Efektivitas Penggunaan RapidMiner dalam Analisis Prediktif. Jurnal Sistem Informasi, 12(2), 77-88. [12] Wijaya, F. (2016). Akurasi Model Regresi Linear dalam Prediksi Harga. Jurnal Statistik dan Data, 9(1), 78-90. [13] Yuliani, D., & Setiawan, B. (2022). Stabilitas Investasi Emas di Pasar Ekonomi. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, 15(1), 99-110. [14] Putra, D. (2018). Analisis Tren Harga Emas Menggunakan Regresi Linear. Jurnal Riset Ekonomi, 11(2), 101- 115. [15] Andriani, S., et al. (2023). Aplikasi Fuzzy Time Series dalam Prediksi Harga Emas. Jurnal Teknologi dan Informatika, 10(1), 55-65. DOI: