Prediksi Harga Emas Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda Dan Support Vector Machine (SVM) - Sinambela, Reza Syahputra; Ula, Munirul; Ulva, Ananda Faridhatul (JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), 2024)
Emas merupakan komoditas krusial dalam ekonomi global dan investasi yang populer. Harganya dipengaruhi oleh beragam faktor termasuk permintaan pasar, stabilitas ekonomi, inflasi, dan pergerakan mata uang, menjadikannya pelindung nilai dalam ketidakpastian ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga emas dengan menggunakan metode Regresi Linear Berganda dan Support Vector Machine (SVM) serta membandingkan akurasinya. Regresi linear adalah alat analisis data yang cepat, sementara SVM adalah algoritma yang menggabungkan konsep komputasi yang ada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keduanya mampu memprediksi harga emas dengan akurasi tinggi, di mana Regresi Linear Berganda mencapai akurasi sebesar 99,72% dan SVM sebesar 98,07%. Dalam penelitian ini, Regresi Linear Berganda unggul berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE).