Peramalan Harga Emas Dunia Menggunakan Metode Hybrid ARIMA-Long Short Term Memory (LSTM)

Arifandy, Muhammad Fauzi Satria (2022) Peramalan Harga Emas Dunia Menggunakan Metode Hybrid ARIMA-Long Short Term Memory (LSTM). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05211840000023-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2024. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Emas merupakan salah satu logam mulia yang paling banyak diminati oleh masyarakat dikarenakan harga emas yang cenderung stabil dan meningkat setiap tahunnya. Oleh karena itu, emas menjadi salah satu bentuk investasi yang tidak dipengaruhi oleh tren masyarakat karena emas banyak dibeli dalam waktu kapanpun. Namun dibalik menguntungkannya emas, banyak investor yang mengurungkan niatnya untuk melakukan investasi terutama yang awam, dikarenakan tidak mempunyai kemampuan untuk mengetahui fluktuasi harga emas sebagai acuan untuk jual beli emas. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi harga emas dunia yang dapat membantu investor dalam melakukan investasi emas.
Penelitian ini menggunakan metode Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average – Long Short Term Memory (ARIMA-LSTM) untuk melakukan peramalan harga emas dunia. Dimana hasil peramalan tersebut dapat dijadikan acuan untuk memprediksi harga emas dunia dalam beberapa periode kedepan.
Hasil akhir yang telah dibandingkan menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode Hybrid ARIMA-LSTM
menghasilkan nilai akurasi yang baik. Model data yang digunakan untuk meramalkan harga emas dunia pada penelitian ini memiliki MAPE 0.7901% dan RMSE 19.24 untuk data testing. Berdasarkan hasil tersebut, maka metode hybrid Autoregressive Integrated Moving Average – Long Short Term Memory (ARIMA-LSTM) sangat baik digunakan untuk meramalkan harga emas dunia
==================================================================================================
Gold is considered as one of the most popular pure metals by investors, because of its steady growth every year. Therefore, gold has been an invenstment that dont get affected by trends because golds are bought in bunches anytime. Despite the fact that golds are beneficial most of the time, investors, especially the new ones, felt reluctant to invest in gold because of their lack of experience and knowledge on how gold price fluctuates. Therefore, the aim of this study is to predict gold world price that can help investors invests on gold.
This research uses the Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average - Long Short Term Memory (ARIMA-LSTM) method to forecasts gold world price. The results of this research can be used by investors to determine and predict future gold world price.
The final results that have been compared shows that using the Hybrid ARIMA-LSTM method produces better accuracy value. Data model that has been used to forecast gold world price for thus research has MAPE value of 0.7901% and RMSE value of 19.24 for data testing. Based on these results, Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average - Long Short Term
viii
Memory (ARIMA-LSTM) method produces better results to forecast gold world price.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	peramalan, emas, arima, lstm
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Fauzi Satria Arifandy
Date Deposited:	17 Feb 2022 01:58
Last Modified:	31 Oct 2022 02:04
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/94510

Actions (login required)

View Item