PENERAPAN MODEL HYBRID MACHINE LEARNING ARIMA-LSTM (LONG SHORT-TERM MEMORY) DALAM PREDIKSI HARGA EMAS 5 TAHUN KE-DEPAN - Zulfahrizan, Atta; Alby Savana HSB, Muhammad; Putra Paskah Halawa, Sovantri; Ramadhani, Fanny (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Emas merupakan aset lindung nilai yang banyak digunakan dalam investasi, namun prediksi harganya menjadi tantangan karena dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi dan geopolitik. Fluktuasi harga yang tinggi menyebabkan perlunya model prediksi yang akurat untuk membantu pengambilan keputusan investasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model hybrid ARIMA-LSTM guna meningkatkan akurasi prediksi harga emas dalam lima tahun ke depan.Metode yang digunakan mencakup pengumpulan dan preprocessing data harga emas dari sumber daring. Model ARIMA diterapkan untuk menangkap pola linier dalam data historis, sedangkan LSTM digunakan untuk mengenali pola non-linier serta volatilitas harga. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan performa model hybrid dengan model tunggal menggunakan metrik RMSE dan MAE.Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hybrid ARIMA-LSTM memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dibandingkan model ARIMA atau LSTM secara terpisah. Prediksi harga emas dalam lima tahun ke depan menunjukkan tren penurunan, dengan perkiraan harga akhir sebesar 1727.31 USD/troy ounce atau sekitar 832.477.500 RP/kg. Model ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih baik bagi investor dan pemangku kebijakan dalam pengambilan keputusan investasi.