Text

ANALISIS PERBANDINGAN MODEL ALGORITMA DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI HARGA EMAS TERHADAP MATA UANG US DOLLAR (XAU/USD) DI PASAR FOREX

---

ANALISIS PERBANDINGAN MODEL ALGORITMA DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI HARGA EMAS TERHADAP MATA UANG US DOLLAR (XAU/USD) DI PASAR FOREX
ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pergerakan harga XAU/USD pada pasar forex. Analisis pergerakan harga diperlukan agar memudahkan para
trader untuk melakukan transaksi baik jual atapun beli mengikuti trend yang sedangterjadi. Guna mengetahui trend perdagangan sedang naik atau turun maupun membentuk trend pola tertentu dapat digunakan suatu metode algoritma data mining selain itu juga dapat digunakan untuk mengetahui harga mata uang mata
uang tertentu pada suatu periode. Agar mendapatkan analisis pergerakan harga XAU/USD yang lebih akurat maka penulis melakukan perbandingan beberapa
model algoritma. Model agoritma yang dianalisis meliputi Neural Network, Support Vector Machine, Gaussian Process, Linear Regression dan Polynomial
Regression. Supaya mendapatkan tingkat akurasi dari setiap model algoritma, maka penulis menggunakan model validasi K Fold Cross Validation. Selanjutnya data
dilakukan evaluasi menggunakan model Root Mean Square Error (RMSE). Tingkat error terkecil hasil dari RMSE digunakan sebagai acuan untuk menentukan model
algoritma untuk pengujian data testing. Dataset penelitian menggunakan harga XAU/USD pada periode Juli 2018 hingga Mei 2022 sebagai data training dan
pergerakan harga XAU/USD periode Juni 2022 sebagai data testing. Pengolahan data dilakukan menggunakan aplikasi RapidMiner. Berdasarkan dataset harga
XAU/USD terdapat 4 variabel yang terdiri dari, open atau harga awal pembukaan pasar, high yaitu harga tertinggi harian, low adalah harga terendah dan price yang
merupakan harga penutupan hari tersebut. Berdasarkan penelitian diperoleh hasil analisis perbandingan dengan rata-rata nilai RMSE Neural Network sebesar 7,059,
Support Vector Machine sebesar15,500, Linear Regression 10.230, Gaussian Process sebesar 1645,982 dan Polynomial Regression memiliki nilai paling tinggi
yaitu 1488173155150,188. Maka diketahui model algoritma yang paling akurat untuk menganalisis pergerakan harga XAU/USD yaitu Neural Network dengan
nilai error sebesar 7,059. Hasil uji coba data testing menggunakan model algoritma Neural Network yaitu dapat mengetahui trend naik maupun trend turun dengan
tepat, selain itu data prediksi harga memiliki kedekatan rentang harga yang tidak jauh dengan harga sebenarnya sehingga memudahkan trader untuk melakukan
transaksi baik jual maupun beli.Keywords: Forex, Algoritma, Data Mining

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

TA/S1/TI/24/SUW/2022

Penerbit

Bandung : STMIK - IM., 2022

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

STMIK-IM

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar