Analisis Dan Prediksi Harga Emas Dunia Menggunakan Metode Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) – Long Short Term Memory (LSTM)

Fatia Maura Fazarin, (NIM.1072111050) (2025) Analisis Dan Prediksi Harga Emas Dunia Menggunakan Metode Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) – Long Short Term Memory (LSTM). Other thesis, Universitas Bangka Belitung.

Preview	Text HALAMAN DEPAN.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Download (619kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Download (918kB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Download (671kB) | Preview
Preview	Text BAB IV.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB V.pdf Download (561kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (538kB) | Preview
Preview	Text LAMPIRAN.pdf Download (3MB) | Preview

Abstract

Pertumbuhan ekonomi di Indonesia tidak hanya menjadi fokus pemerintah tetapi juga perhatian pelaku bisnis, investor, dan masyarakat luas. Perekonomian dunia tidak terlepas dari kegiatan investasi karena menjadi salah satu faktor pendorong pertumbuhan suatu negara. Salah satu bentuk investasi yang paling diminati adalah emas, yang dianggap sebagai instrumen alternatif yang menguntungkan. Seiring perkembangan teknologi, metode prediksi harga banyak dikembangkan menggunakan machine learning (pembelajaran mesin). Salah satu subbagian dari machine learning adalah deep learning, yang telah banyak diterapkan pada masalah time-series, termasuk prediksi harga. Pendekatan yang lebih maju seperti Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) dan Long Short-Term Memory (LSTM) diperlukan untuk menganalisis pergerakan harga emas yang kompleks dan nonlinier. Penelitian ini menerapkan metode EEMD-LSTM dengan mendekomposisi data harga emas dunia menjadi 11 IMF dan satu residual, kemudian setiap komponen dimodelkan secara terpisah menggunakan LSTM. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode EEMD-LSTM dalam memprediksi harga emas dunia serta menganalisis hasil prediksi yang diperoleh. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode ini memberikan akurasi yang sangat baik dengan nilai RMSE sebesar 36,63 dan MAPE sebesar 1,389%, serta menghasilkan prediksi 365 hari ke depan yang stabil dan konsisten mengikuti pola historis. Temuan ini membuktikan bahwa metode EEMD-LSTM efektif digunakan untuk menganalisis prediksi harga emas dunia dan dapat menjadi dasar pertimbangan dalam pengambilan keputusan investasi maupun penelitian selanjutnya.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Harga Emas, EEMD, LSTM, Prediksi
Subjects:	Q Sains > QA Mathematics
Divisions:	FAKULTAS SAINS DAN TEKNIK > MATEMATIKA > SKRIPSI
Depositing User:	Mr Jan Frist Pagendo Purba
Date Deposited:	18 Dec 2025 04:12
Last Modified:	08 Jan 2026 06:37
URI:	https://repository.ubb.ac.id/id/eprint/12701

Actions (login required)

View Item