PERAMALAN HARGA NIKEL BERBASIS MACHINE LEARNING MENGGUNAKAN ALGORITMA GATED RECURRENT UNIT (GRU)

Robby Erlangga, . (2025) PERAMALAN HARGA NIKEL BERBASIS MACHINE LEARNING MENGGUNAKAN ALGORITMA GATED RECURRENT UNIT (GRU). Skripsi thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta.

	Text COVER_112210118.pdf Download (126kB)
	Text ABSTRAK_112210118.pdf Download (173kB)
	Text LEMBAR PENGESAHAN_112210118.pdf Download (235kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA_112210118.pdf Download (253kB)
	Text DAFTAR ISI_112210118.pdf Download (191kB)
	Text 6_FULL TEXT_112210118.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Fluktuasi harga nikel memengaruhi kebijakan investasi, perencanaan produksi, serta stabilitas ekonomi negara yang bergantung pada komoditas ini. Namun, ketidakpastian tren harga nikel di masa depan menjadi tantangan bagi investor dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga nikel jangka pendek untuk mendukung keputusan investasi. Metode yang digunakan adalah machine learning dengan algoritma Gated Recurrent Unit (GRU) karena kemampuannya dalam mengolah data deret waktu dan mengatasi masalah vanishing gradient yang sering muncul pada model RNN. Data yang digunakan merupakan harga harian nikel bersumber dari London Metal Exchange (LME) selama periode Juli 2020 hingga Juli 2025. Tahapan penelitian meliputi identifikasi data outlier, normalisasi dengan Robust Scaling, pembagian data menjadi training dan testing, pelatihan model GRU dengan tuning hyperparameter, serta evaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GRU mampu memprediksi harga nikel dengan baik, dengan nilai MAPE sebesar 1,21%, yang termasuk kategori sangat akurat. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan GRU dapat menjadi solusi dalam meramalkan harga komoditas nikel untuk mendukung pengambilan keputusan investasi dan manajemen risiko

Item Type:	Tugas Akhir (Skripsi)
Additional Information:	Robby Erlangga (Penulis, 112210118) Aldin Ardian (Pembimbing)
Uncontrolled Keywords:	Machine Learning, Gated Recurrent Unit (GRU), peramalan harga nikel
Subjek:	H Social Sciences > HG Finance T Technology > TN Mining engineering. Metallurgy
Divisions:	Fakultas Teknologi Mineral dan Energi > (S1) Teknik Pertambangan
Depositing User:	Bayu Pambudi
Date Deposited:	28 Oct 2025 07:01
Last Modified:	28 Oct 2025 07:01
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/45105

Actions (login required)

View Item