PREDIKSI HARGA EMAS MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)

RAHUL RAMADHON (2025) PREDIKSI HARGA EMAS MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM). Skripsi thesis, Universitas Bina Insan Lubuklinggau.

Text RAMA_55201_2102020052.pdf Download (19MB)

Abstract

Harga emas memiliki peran penting sebagai indikator dalam ekonomi global karena sifatnya sebagai aset safe haven. Sebagai instrumen investasi yang stabil di tengah ketidakpastian pasar, kemampuan untuk memprediksi harga emas menjadi hal yang sangat vital bagi investor, trader, dan pembuat kebijakan ekonomi. Prediksi harga emas dipengaruhi oleh berbagai faktor kompleks, seperti nilai tukar dolar AS, suku bunga, inflasi, kondisi geopolitik, dan permintaan serta penawaran global. Mengingat kompleksitas dan hubungan antar variabel tersebut, prediksi harga emas seringkali sulit dilakukan menggunakan pendekatan konvensional. Metode Long Short-Term Memory (LSTM), yang merupakan bagian dari jaringan saraf tiruan, menawarkan solusi yang lebih baik dalam menangani pola non-linear dan temporal dalam data harga emas. LSTM dapat mengingat pola jangka panjang dan mengatasi masalah vanishing gradient, sehingga dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Dalam penelitian ini, penulis tertarik untuk mengimplementasikan metode LSTM untuk memprediksi harga emas, dengan tujuan meningkatkan akurasi prediksi dan memberikan wawasan yang lebih dalam tentang fluktuasi harga emas yang kompleks. . Kata Kunci : Harga emas, prediksi, Long Short-Term Memory (LSTM), jaringan saraf tiruan, ketidakpastian pasar, indikator ekonomi, pola non-linear, pola temporal, fluktuasi, investasi, pembelajaran mesin.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Komputer > Program Studi Informatika
Depositing User:	Admin Perpus UnivBI
Date Deposited:	06 Feb 2026 03:52
Last Modified:	06 Feb 2026 03:52
URI:	http://eprints.univbinainsan.ac.id/id/eprint/472

Actions (login required)

View Item