Peramalan Harga Emas 2015-2019 Menggunakan LSTM Berbasis Harga Penutupan Harian

Authors

  • Erwin Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri
  • Resty Wulaningrum Universitas Nusantara PGRI Kediri

DOI:

https://doi.org/10.29407/64qgrc58

Keywords:

Directional Statistic, Forecasting, Harga Emas, LSTM

Abstract

Sebagai aset safe haven, emas memegang peran krusial dalam strategi investasi dan manajemen risiko, sehingga akurasi peramalan harganya menjadi sangat penting. Penelitian ini menerapkan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memproyeksikan harga emas harian menggunakan data historis penutupan (closing price) periode 2015 hingga 2019. Melalui pendekatan univariat, data diproses dengan teknik normalisasi dan windowing sebelum tahap pelatihan model. Berdasarkan evaluasi kinerja, model menunjukkan akurasi tinggi dalam mengestimasi nominal harga, tercermin dari nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 0,00108 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 3,54%. Namun, terdapat kesenjangan menarik pada prediksi arah tren, di mana Directional Statistic (DS) hanya mencapai 46,33%. Hal ini mengindikasikan bahwa meskipun LSTM univariat sangat andal memprediksi besaran angka, model ini masih kesulitan menangkap momentum naik-turunnya pasar secara presisi. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya disarankan mengintegrasikan variabel eksternal agar model lebih sensitif terhadap dinamika arah pergerakan harga.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] D. N. Ahsanah, “EMAS SEBAGAI INSTRUMEN INVESTASI JANGKA PANJANG,” Jurnal Kajian Ekonomi Hukum Syariah, vol. 8, no. 1, hlm. 177–187.

[2] A. Amini dan R. Kalantari, “Gold price prediction by a CNN-Bi-LSTM model along with automatic parameter tuning,” PLoS One, vol. 19, no. 3 March, Mar 2024, doi: 10.1371/JOURNAL.PONE.0298426.

[3] W. Gong, “Research on gold price forecasting based on lstm and linear regression,” SHS Web of Conferences, vol. 181, hlm. 02005, 2024, doi: 10.1051/shsconf/202418102005.

[4] “Al-Selwi et al., 2024”.

[5] M. Aziiz Irwansyah, A. Triana, E. Darmayanti Simanullang, Y. Nur Alinda, dan A. Ibrahim, “PREDIKSI HARGA DAN VOLATILITAS EMAS DUNIA HARIAN: PERBANDINGAN MODEL GARCH DAN LONG SHORT-TERM MEMORY,” 2025.

[6] T. G. Lasijan, R. Santoso, dan A. R. Hakim, “PREDIKSI HARGA EMAS DUNIA MENGGUNAKAN METODE LONG-SHORT TERM MEMORY,” Jurnal Gaussian, vol. 12, no. 2, hlm. 287–295, Jul 2023, doi: 10.14710/j.gauss.12.2.287-295.

[7] W. M. P. Dhuhita, M. F. Farid, A. Yaqin, Haryoko, dan A. A. Huda, 2023 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Informations System. IEEE, 2023.

[8] W. Cahyo Utomo dan M. Aris Saputra, “Forecasting Pergerakan Harga Volatility Index dengan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto dan Evaluasi Dstat Metric.”

[9] B. Gülmez, “Stock price prediction with optimized deep LSTM network with artificial rabbits optimization algorithm,” Expert Syst Appl, vol. 227, Okt 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2023.120346.

[10] J. Khatib Sulaiman, S. Handayani, D. Toresa, dan U. Lancang Kuning, “Convolutional Neural Network – Long Short Term Memory Untuk Prediksi Harga Emas Indonesia,” The Indonesian Journal of Computer Science, vol. 11, no. 3, Des 2022, doi: 10.33022/IJCS.V11I3.3074.

[11] M. R. Nurhambali, Y. Angraini, dan A. Fitrianto, “Implementation of Long Short-Term Memory for Gold Prices Forecasting,” Malaysian Journal of Mathematical Sciences, vol. 18, no. 2, hlm. 399–422, 2024, doi: 10.47836/MJMS.18.2.11.

[12] H. Yan, “Research on Gold Price Prediction Based on LSTM Modeling,” Advances in Economics, Management and Political Sciences, vol. 94, no. 1, hlm. 202–210, Okt 2024, doi: 10.54254/2754-1169/94/2024ox0166.

[13] R. N. Adila dan R. N. Adila, “Peramalan Harga Emas Menggunakan Metode Long Short Term Memory (LSTM) dan ARIMAX,” 2024.

[14] T. Hidayah, “Perbandingan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU) untuk Prediksi Harga Emas Dunia.”

[15] Javatpoint, “Long Short-Term Memory (LSTM).”

Downloads

Published

2026-02-02

How to Cite

Peramalan Harga Emas 2015-2019 Menggunakan LSTM Berbasis Harga Penutupan Harian. (2026). Seminar Nasional Teknologi & Sains, 5(1), 1048-1053. https://doi.org/10.29407/64qgrc58

Similar Articles

1-10 of 37

You may also start an advanced similarity search for this article.