Implementasi Algoritma Regresi Linier dan ARIMA untuk Prediksi Harga Emas - Putri, Ambar Ramadhani; Santoso, Nugroho Adhi; Santoso, Bayu Aji (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2025)
Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan dan mengevaluasi dua algoritma untuk prediksi, yaitu Regresi Linier dan ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), dalam memproyeksikan harga emas (XAU/IDR) berdasarkan data historis periode 1 Januari 2022 – 31 Desember 2024. Data diperoleh dari Investing.com dan melalui tahapan pra-pemrosesan, meliputi penanganan missing values, konversi format tanggal, dan penyusunan data terstruktur. Regresi Linier digunakan untuk memodelkan tren harga jangka panjang, sedangkan ARIMA (0,1,1) diterapkan untuk menangkap pola fluktuasi jangka pendek. Evaluasi kinerja menggunakan Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Regresi Linier memiliki tingkat kesalahan prediksi lebih rendah (MAE = 51.367,85; RMSE = 89.745,89) dibandingkan ARIMA (MAE = 74.744,18; RMSE = 118.356,75). Dengan demikian, Regresi Linier dinilai lebih tepat untuk memodelkan tren harga emas pada dataset ini, sementara ARIMA tetap relevan untuk memprediksi pergerakan jangka pendek. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam penerapan metode statistik dan machine learning klasik pada prediksi harga komoditas, khususnya emas, di pasar Indonesia.