Prediksi Pergerakan Harga Emas di tengah Isu Resesi Global 2023 dengan Metode Multi Layer Perceptron

Fitrotuzzakiyah, Shafira Puspa and Dr. Lailil Muflikhah, S.Kom., M.Sc and Dr. Eng. Budi Darma Setiawan, S.Kom., M.Cs. (2024) Prediksi Pergerakan Harga Emas di tengah Isu Resesi Global 2023 dengan Metode Multi Layer Perceptron. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Seluruh  negara  di  dunia  telah  memperhatikan  peringatan  dini  tentang  kemungkinan resesi global. Terutama ketika nilai suku bunga di beberapa negara  meningkat dengan pesat sehingga mempengaruhi ekonomi serta perputaran uang  global.  Selain  itu,  serangan  Rusia  terhadap  Ukraina  pada  tahun  2022  telah  meningkatkan  harga  komoditas,  minyak,  inflasi,  dan  ketidakpastian  ekonomi.   Akibatnya  negara  Indonesia  terkena  dampak  dari  inflasi,  seperti meningkatnya  pengangguran, meningkatnya  suku  bunga,  dan  efek negatif  terhadap  investasi.   Para investor cenderung menyimpan uang mereka dalam bentuk investasi, salah  satu yang diminati adalah investasi emas. Namun dikarenakan jumlah permintaan  yang  banyak  serta  perubahan  harga  emas  yang  fluktuatif  setiap  harinya  mendorong  investor  untuk  mencari  suatu  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk  meramal  atau memprediksi  pergerakan  harga  emas  di  masa  yang  akan  datang  yaitu dengan metode dari Jaringan Saraf Tiruan (JST) yaitu Multi Layer Perceptron  (MLP)  yang  menggunakan  perceptron  dan  banyak  layer  untuk  menghitung  keluaran.  Pada  penelitian  ini  memakai  6  parameter  input  dalam  memprediksi  harga emas. Nilai terbaik dalam memprediksi harga emas menggunakan metode  MLP adalah dengan fitur 9000 epoch, 2 hidden neuron, nilai learning rate sebesar  0.08,  ratio  dataset  dengan  90%  data  latih  dan  10%  data  uji,  dan  dengan  5  parameter  input  diperoleh  nilai  ratarata  RMSE  sebesar  0.01218531172,  nilai  MAPE sebesar 0.8986621854, dan Akurasi sebesar 99.10133781%.

English Abstract

All  countries  in  the world  have  heeded  early warnings  about  a  possible  global  recession.  Especially  when  interest  rates  in  several  countries  increase  rapidly, affecting the economy and global money circulation. Additionally, Russia’s attack  on  Ukraine  in  2022  has  increased  commodity  prices,  oil,  inflation  and  economic  uncertainity.  As  a  result,  Indonesia  is  affected  by  inflation,  such  as  increasing  unemployment,  increasing  interest  rates,  and  negative  effects  on  investments. Investors tend to save their money in the form investments, one of  which  is  in  demand  is  gold  investment.  However,  due  to  the  large  number  of  requests and fluctuating changes in gold prices every day, investors are looking for  a system that can be used to forecast or predict future gold price movements, with  the Artificial Neural Network (ANN) method, namely Multi Layer Perceptron (MLP)   which uses a perceptron and many layers to calculate the output. In this research,   used six parameters input to predict gold prices, achieving the best results with  9000 epochs, 2 hidden neurons, a  learning  rate of  0.08, a dataset  ratio of 90%   training data and 10% testing data. With five parameters input, the study obtained  an  average  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  value  is  0.01218531172,  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) value is 0.8986621854, and an Accuracy value  is 99.10133781%.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0524150264
Uncontrolled Keywords:	nvestasi emas, JST, MLP, RMSE, MAPE, akurasi-gold investments, ANN, MLP, RMSE, MAPE, accuracy
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	soegeng sugeng
Date Deposited:	26 Apr 2024 08:47
Last Modified:	26 Apr 2024 08:47
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/217868

Text (DALAM MAS EMBARGO) Shafira Puspa Fitrotuzzakiyah.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)

Actions (login required)

View Item