Implementasi Algoritma Regresi Linier dan ARIMA untuk Prediksi Harga Emas

Putri, Ambar Ramadhani (2025) Implementasi Algoritma Regresi Linier dan ARIMA untuk Prediksi Harga Emas. Diploma thesis, UNIVERSITAS HARKAT NEGERI.

[img] Text (Cover)
Cover.pdf

Download (645kB)
[img] Text (BAB I)
BAB I.pdf

Download (18kB)
[img] Text (BAB II)
BAB II.pdf

Download (147kB)
[img] Text (BAB III)
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (76kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (253kB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
BAB V.pdf

Download (15kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (91kB)
[img] Text (COVER)
Cover.pdf

Download (298kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan dan mengevaluasi dua algoritma untuk prediksi, yaitu Regresi Linier dan ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), dalam memproyeksikan harga emas (XAU/IDR) berdasarkan data historis periode 1 Januari 2022 – 31 Desember 2024. Data diperoleh dari Investing.com dan melalui tahapan pra-pemrosesan, meliputi penanganan missing values, konversi format tanggal, dan penyusunan data terstruktur. Regresi Linier digunakan untuk memodelkan tren harga jangka panjang, sedangkan ARIMA (0,1,1) diterapkan untuk menangkap pola fluktuasi jangka pendek. Evaluasi kinerja menggunakan Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Regresi Linier memiliki tingkat kesalahan prediksi lebih rendah (MAE = 51.367,85; RMSE = 89.745,89) dibandingkan ARIMA (MAE = 74.744,18; RMSE = 118.356,75). Dengan demikian, Regresi Linier dinilai lebih tepat untuk memodelkan tren harga emas pada dataset ini, sementara ARIMA tetap relevan untuk memprediksi pergerakan jangka pendek. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam penerapan metode statistik dan machine learning klasik pada prediksi harga komoditas, khususnya emas, di pasar Indonesia.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technical Information
Divisions: Teknik > Strata 1 Sistem Informasi
Depositing User: Ambar Ramadhani Putri
Date Deposited: 04 Jun 2026 05:01
Last Modified: 04 Jun 2026 05:01
URI: http://repository.harkatnegeri.ac.id/id/eprint/7038

Actions (login required)

View Item View Item