PENERAPAN MULTIPLE LINEAR REGRESSION DAN GENETIC ALGORITHM UNTUK MEMPREDIKSI HARGA EMAS BATANGAN

Prasetya, Fachriezal Nugraha (2022) PENERAPAN MULTIPLE LINEAR REGRESSION DAN GENETIC ALGORITHM UNTUK MEMPREDIKSI HARGA EMAS BATANGAN. Diploma thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.

	Text COVER.pdf Download (284kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (257kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (112kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (405kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (83kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (83kB)
	Text SKRIPSI FULL_FACHRIEZAL NUGRAHA PRASETYA_123160025.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Ada dua jenis investasi dengan emas, yaitu investasi dalam bentuk fisik dan investasi dalam
bentuk online. Investasi emas secara fisik berarti seseorang yang memiliki emas dalam
bentuk fisik berupa perhiasahan ataupun emas batangan. Dalam melakukan investasi emas
batangan tidak selalu harganya mengalami kenaikan. Investasi emas batangan memiliki
resiko yang tinggi. Salah satu resiko dalam melakukan investasi emas batangan yaitu
fluktuasi harga. Untuk mengetahui fluktuasinya harga emas batangan dan menimalisir resiko
tersebut, maka diperlukan suatu sistem yang dapat memprediksi harga emas.
Penelitian tentang prediksi hingga saat ini telah banyak dikembangkan dengan menggunakan
metode yang ada. Pada penelitian ini, prediksi harga emas Batangan (harga jual maupun
harga beli) dengan menggunakan multiple linear regression yang dioptimasi dengan genetic
algorithm. Regression digunakan untuk memprediksi, sedangkan genetic algorithm
digunakan untuk mengoptimasi variabel yang mempengaruhi hasil prediksi. Dalam
mengimplementasikan Genetic Algorithm ini, representasi kromosom yang digunakan
adalah real coded dengan panjang kromosom 10 gen, proses crossover yang digunakan yaitu
whole arithmetic crossover, proses seleksi yang digunakan yaitu roulette wheel selection
serta menggunakan eltism untuk mendapatkan kromosom yang memiliki nilai fitness terbaik
yang digunakan untuk proses prediksi harga emas Batangan. Diharapkan penelitian ini dapat
memprediksikan secara akurat atau mendekati dengan data actual.
Berdasarkan implementasi dan hasil pengujian yang dilakukan, hasil menunjukkan
parameter genetic algorithm yang optimal dalam memprediksi harga emas batangan adalah
ukuran populasi 1200, generasi 1250, crossover rate 0.7 dan mutation rate 0.3. Hasil
pengujian dengan melakukan 3 kali percobaaan menghasilkan rata-rata Nilai Mean
Percentage Error (MAPE) dari nilai 8.26% menjadi nilai 7.71% ketika dioptimasi dengan
Genetic Algorithm untuk harga beli emas. Sedangkan untuk harga jual emas nilai Nilai Mean
Percentage Error (MAPE) dari nilai 8.23% menjadi nilai 7.80% ketika di optimasi dengan
Genetic Algorithm. Nilai Mean Percentage Error (MAPE) mengalami penurunan dapat
disimpulkan bahwa prediksi yang dilakukan semakin akurat.
Kata kunci: Prediski; Harga emas batangan; Genetic Algorithm; Multiple Linear
Regression; MAPE

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Prediski; Harga emas batangan; Genetic Algorithm; Multiple Linear Regression; MAPE
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eny Suparny
Date Deposited:	18 Nov 2022 04:26
Last Modified:	18 Nov 2022 04:26
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/31647

Actions (login required)

View Item