PREDIKSI HARGA JUAL EMAS DENGAN ALGORITMA LINEAR REGRESI SEDERHANA Abinda DNA
1)
, Rabin Afan2) , Santoso 3), Satrio Satri o Yudo Pan!"stu 3)
Informatika U AMIKOM Yogyakarta Yogyakarta email : abinda.9185@stdents.amikom.a!.id 1 " # rabin.afan@stdents.amikom.a!.id $" # santoso.919%@stdents.amikom.a!.id santoso.919%@stdents .amikom.a!.id & " # satrio.'angest@stdents.amikom.a!.id satrio.'angest@stden ts.amikom.a!.id %"
(rnal Ilmia) *A+I ,ol. -. o. -. --.
I++: 1%11/&$01 1%11/&$01
Abstra#si Abstrak/(rnal memat tlisan tentang 'enilitian ntk mem'rediksi )arga al emas dengan menggnakan metode linear regresi. +ebagai 2ariabel 'embanding ntk 'enera'an linear regresi dignakan faktor nilai inflasi ter)ada' emas# dikarenakan )bngan tingkat 'erba)an inflasi yang sangat mem'engar)i nilai al emas. 3enelitian ini dibat dengan ra'idminer 2.80 dan algoritma linear regresi seder)ana dengan nilai 4alat sebagai 'arameter 'rediksi dengan nilai toleransi sebesar 0.05. )asil nilai galat yang dida'atkan dari 'enilitian 'rediksi ini yait 6/$$71&.19 . Kata Kunci : prediksi, regresi, emas Abstract
)is ornal !ontains riting abot resear!) to 'redi!t t)e selling 'ri!e of gold by sing linear regression met)od. As a !om'arati2e 2ariable for t)e linear regression a''li!ation# t)e inflation rate is sed for gold# de to t)e relation of t)e rate of inflation !)ange )i!) greatly affe!ts t)e selling 2ale of gold. )is resear!) as made it) ra'idminer 2.80 and sim'le linear regres regression sion algorit)m it) ;rror 2ale as 'redi!tion 'arameter it) it) toleran! toleran!ee 2ale 2ale of 0.05. 0.05. t)e reslt reslt of t)e error error rate obtained obtained from from t)is t)is 'redi 'redi!tio !tion n resear resear!) !) is 6/ $$71&.19. Keywords Keywords : predict, regression, gold
(rnal Ilmia) *A+I ,ol. -. o. -. --.
I++: 1%11/&$01 1%11/&$01
I$
P"ndau%uan
Emas merupakan salah satu jenis logam mulia yang sangat diminati oleh kalangan investor baik dari jaman dulu sampai sekarang Emas berhasil menarik kalangan investor dengan nilai emas yang cenderung stabil dan selalu meningkat !erbeda dengan investasi lain seperti !itcoin ataupun kurs mata uang asing yang tidak sestabil emas, investasi emas merupakan pilihan jangka panjang "alah satu #actor #actor lain yang membuat membuat emas begitu menarik perhatian perhatian kalangan investor yaitu si#at #leksibel dari emas tersebut yang dapat diterima di wilayah atau $egara manapun "elain itu emas sangat mudah ketika melakukan pencairan dalam waktu yang singkat
II$ A.
Tin&auan Pusta#a
Inflasi
%alam ilmu ekonomi, in#lasi adalah suatu proses meningkatnya harga&harga secara umum dan terus&menerus 'continue) berkaitan dengan mekanisme pasar yang dapat disebabkan oleh berbagai #aktor #aktor,, antara antara lain, lain, konsum konsumsi si masyar masyarakat akat yang yang meningk meningkat, at, berle berlebihn bihnya ya likuidit likuiditas as di pasar pasar yang yang memicu memicu konsum konsumsi si atau atau bahkan bahkan spekul spekulasi asi,, sampai sampai termas termasuk uk juga juga akibat akibat adanya adanya ketida ketidaklan klancar caran an distribusi barang %engan kata lain, in#lasi juga merupakan proses menurunnya nilai mata uang secara kontinu (n#lasi adalah proses dari suatu peristiwa, bukan tinggi&rendahnya tingkat harga rtinya, tingkat harga yang dianggap tinggi belum tentu menunjukan in#lasi (n#lasi adalah indikator untuk melihat melihat tingkat perubahan, dan dianggap terjadi jika proses kenaikan harga berlangsung berlangsung secara terus& meneru meneruss dan saling saling pengaru pengaruh&me h&meme mengar ngaruhi uhi (stila (stilah h in#lasi in#lasi juga juga digunak digunakan an untuk untuk mengar mengartikan tikan peningkatan persediaan uang yang kadangkala dilihat sebagai penyebab penyebab meningkatnya harga <. Analisis 3rediksi *erdapat dua jenis pendekatan analisis prediksi yang pertama adalah analisis #undamental dan yang kedua adalah analisis teknikal nalisis #undamental merupakan metoda prediksi pergerakan instrumen #inansial di masa dean dengan berdasarkan berdasarkan pada keadaan perekonom perekonomian, ian, politik, politik, lingungan dan #aktor&# #aktor&#aktor aktor relevan relevan lainya, ser+a statistik yang mempengaruhi permintaan dan penawaran "ementara "ementara itu analisis teknikal adalah suatu metoda meramalkan meramalkan pergerakan pergerakan instrumen #inansial denga dengan n cara cara memp mempel elaj ajar arii gra# gra#ik, ik, volu volume me perd perdaga aganga ngan n dan dan in#or in#orma masi si yang yang terk terkand andung ung pada pada pergerakan di masa l alu ada makalah ini jenis analisis an alisis yang digunak an adalah adala h analisis anal isis teknikal =. >egresi Regresi adalah teknik pencocokan kurva untuk data yang berketelitian rendah. Contoh data yang yang berkete berketelitia litian n rendah rendah adalah adalah data data hasil hasil pengama pengamatan, tan, percob percobaan aan di laborato laboratorium, rium, atau atau data data statistik. Data seperti disebut dengan data hasil pengukuran. Galat yang dikandung data berasal dari ketidaktelitian alat ukur yang dipakai, kesalahan membaca alat ukur (paralaks), atau karena kelakuan sistem yang diukur. Pada regresi dilakukan pencocokan kurva dengan cara membuat fungsi yang menghampiri titiktitik data. *. 4alat?>oot Mean +are ;rror" Kesal Kesalahan ahan 'erro 'error-ga r-galat) lat) adalah adalah besar besarnya nya perbed perbedaan aan atau atau selisi selisih h antara antara nilai nilai taksiran taksiran 'hampiran-aproksimasi) dengan nilai sesungguhnya 'eksak), kesalahan ini biasa timbul karena proses pengukuran atau penggunaan aproksimasi !esarnya kesalahan atas suatu nilai taksiran dapat dinyatakan secara kuantitati# dan kualitati# !esarnya kesalahan yang dinyatakan secara kuantitati# disebut Kesalahan bsolut !esarnya kesalahan yang dinyatakan secara kualitati# disebut dengan Kesalahan .elati#
III$
M"tod" P" P"n"%itian
/etode /etode yang digunakan dapat dilihat dalam diagram alir'0ambar alir'0ambar 1) %ari gambar gambar tersebut, tersebut, data yang diperoleh diolah kemudian dianalisis hasilnya
0ambar 1 %iagram alir metode penelitian
III$'
Data
%ata yang digunakan dalam tulisan ini merupakan data ime series dari kurun waktu %esember 21 sampai dengan $ovember 21 yang di peroleh dari website , yang terdiri atas: 1
%ata %ata (n#las (n#lasii tiap bulan bulan yang yang diambi diambill pada mingg minggu u pertam pertama45 a45
2
%ata 6arga 6arga emas-ons emas-ons tiap tiap bulan bulan yang yang diambil diambil pada pada minggu minggu pertama475 pertama475
%ata tersebut dibagi menjadi dua bagian menggunakan operator split data pada rapidminer, data tersebut dibagi dengan rasio 8 menjadi data training sedangkan 38 menjadi data tes-uji 9ntuk data tes harga sebenarnya dari emas tidak kami hilangkan, karena akan digunakan sebagai pembanding dengan hasil dari model yang kami dapat III$( P"rsia)an Data %ata yang telah disimpan kemudian di persiapkan seperti mengkonversi dari ons ke gram, menentukan ariabel&variabel ariabel&variabel yang dibutuhkan !erdasarkan data di atas kami menarik dua varibel penting yaitu:
III$*
%ata in#lasi sebagai variabel independent';)
%ata harga sebagai variabel dependent'y)
R"!r"si Lin"ar
.egresi
.egresi line inear "ederhana
2
.egresi li linear !e !erganda
ada penulisan ini jenis yang digunakan adalah regresi linear sederhana yaitu hubungan antara dua variabel variabel yaitu variabel variabel bebas'inde bebas'independent pendent variable) variable) dan variabel variabel tak bebas'd bebas'depend ependent ent variable) variable) "edangkan "edangkan regresi regresi linear berganda merupakan merupakan hubungan hubungan antara banyak banyak variabel seperti seperti dua variabel bebas dan satu variabel tak bebas435 .umus dari linear regresi sederhana adalah : y a bB
I+$
Hasi% da dan P" P"baasan
I+$'Hasi% %ari %ari data data terse tersebut but kami analisa analisa dengan dengan menggun menggunakan akan perangk perangkat at lunak lunak >a'idminer v= dengan beberapa kriteria yakni *oleransi sebesar
$ilai data in#lasi yang sebelumnya bertipe data polynomial diconvert ke bentuk real, karena linear regresi tidak bisa menangani bentuk polynomial
ada >a'idminer kami membuat model dari beberapa operator yakni : .ead E;cel, untuk membaca data "plit data, untuk membagi data dengan rasio tertentu
>perator tersebut kami buat seperti gambar dibawah ini:
0ambar 2 %esain proses ?ang menghasilkan hasil :
0ambar 3 6asil rediksi'data =7&11)
*erlihat erlihat dari dari hasil hasil terse tersebut but bahwa bahwa hasil hasil prediks prediksii dan harga harga emas emas yang yang seben sebenarn arnya ya mempun mempunyai yai perbedaan dengan kisaran 2&3 6asil model linear regression dari rapidminer adalah : 0ambar @ 6asil
"edan "edangkan gkan sebag sebagai ai parame parameter ter untuk untuk menguku mengukurr per#or per#orma ma linear linear regres regresii kami kami menggu menggunaka nakan n nilai nilai galat-root mean sAuare error, dengan hasil yang di dapat dari rapid miner yaitu: 0ambar 6asil ./"E I+$(P"baasan 6asil 6asil yang kami kami dapatka dapatkan n dari dari analisi analisiss regres regresii menggu menggunaka nakan n ra'idminer dapat langsung kami bandingkan dengan harga asli emas pada kolom sebelah dari kolom prediksi
"ecara kasat mata perbandingan yang tidak terlalu jauh membuat hasil model regresi kamu termasuk termasuk dalam golongan golongan yang lumayan lumayan hal ini juga dibuktikan dibuktikan dengan menggunakan menggunakan ./"E'ro ./"E'root ot mean sAuare error) yang memiliki nilai B-&2222=23
$ilai dari ./"E tersebut dapat diartikan bahwa hasil dari penggunaan model regresi yang kami dapatkan akan berakhir pada kisaran angka B-&2222=23, B-&2222=23, hal ini menunjukan model regresi regresi ini layak digunakan dikarenakan hasil akhir dari ./"E sendiri tidak terlalu jauh hanya berbeda sedikit dari nilai aslinya $amun akan lebih baik jika hasil ./"E ini bisa menjadi lebih kecil karena semakin kecil akan membuat tingkat akurasi dari model regresi menjadi lebih baik /enurut kami ada beberapa #actor yang mempengaruhi dari hasil prediksi kami yaitu 1 Kurun Kurun waktu waktu pengamb pengambilan ilan data in#las in#lasii yang terlalu terlalu jauh jauh yaitu setiap setiap tujuh tujuh hari sekal, sekal, hal ini mempengaruhi nilai keakuratan dari prediksi yang kami lakukan 2 6anya 6anya mengg menggunaka unakan n satu satu #aktor #aktor pembandi pembanding ng juga juga menjadi menjadi kelemahan kelemahan dari penelitian penelitian ini $ilai $ilai in#lasi sendiri sebagai pembanding untuk perdiksi harga jual emas
+$
K"ssi)u%an dan Saran K"
%ari penilitian ini dapat disimpulkan bahwa untuk memprediksi harga nilai jual emas sangat bisa dilakukan, namun prediksi tersebut akan dilakukan dengan nilai galat'./"E) yang lumayan yaitu B-& 2222=23 %ibuktikan dengan hasil prediksi data ke&1 yaitu 7C= sedangkan harga jual emas yang sebenarnya pada tanggal yang sama adalah 372 "aran yang dapat diambil dari penelitian ini ialah lebih baik pada saat melakukan prediksi terhadap nilai&nilai seperti emas ini yang mempunyai banyak #actor pendukung juga harus juga memiliki nilai pembanding yang banyak sebagai patokan unt uk prediksi
+I$
Daftar Pusa#a
415 6adi, 6adi, "utrisno, "utrisno, 2@, nalisis nalisis .egresi .egresi,, ndi, ndi, ?ogyakar ogyakarta ta 425 "ugiyono "ugiyono, , dan ?unus ?unus " "warinoto, "warinoto, diakses diakses pada 2= %esembe %esemberr 21, eman#aatan eman#aatan "uhu 9dara 9dara dan Kelembapan 9dara dalam ersamaan .egresi 9ntuk "imulasi rediksi *otal 6ujan !ulanan di !andar
.egresi .$ <>.$ ($F<" ($F<"(( '(ndeks 6arga 6arga Konsumen Konsumen)) !erdasarkan perhitungan in#lasi tahunan, http:--wwwbigoid-id-moneter-in#lasi-data-%e#aultasp; 45 0oldprice 0oldprice,, diakses diakses pada 2= %esember %esember 21, 0old rice (ndonesia, (ndonesia, https:--goldpric https:--goldpriceor eorg-id-gold g-id-gold&price &price&& indonesiahtml
