Penerapan Algoritma Support Vector Machine untuk Prediksi Harga Emas - Nugroho Dwi Saputro (Jurnal Informatika Upgris, 2015)
Emas merupakan salah satu bentuk aset yang penting. Banyak analisis tentang investasi menyatakan bahwa investasi yang memiliki resiko kecil adalah emas. Tinggi rendahnya harga emas dipengaruhi oleh banyak faktor seperti kondisi perekonomian, laju inflasi, penawaran dan permintaan serta masih banyak lagi. Karena itu perlu prediksi harga emas sehingga bermanfaat bagi investor untuk dapat melihat bagaimana prospek investasi di masa datang. Dalam penelitian ini akan dilakukan prediksi penutupan harga emas menggunakan metode algoritma Support Vector Machine untuk membandingakan variabel A (open, high, low dan close) dengan variabel B (open, high, low, close dan factory news) yang di tingkatkan kinerjanya dengan memaksimalkan paramter. Dari hasil pengujian dengan mengukur metode Support Vector Machine menggunakan RMSE, diketahui bahwa variabel A menghasilkan nilai RMSE 4,695 dan variabel B nilai RMSE adalah 4,620. Dengan hasil tersebut RMSE yang telah didapat, maka variabel B (open, high, low, close dan factory news) dapat meningkatkan hasil prediksi. Kata Kunci: Support vector machine, Harga emas, Prediksi