Peramalan Harga Nikel Berbasis Machine Learning menggunakan Algoritma Gated Recurrent Unit (GRU) - Robby Erlangga; Aldin Ardian; Heru Suharyadi; Frans Richard Kodong; Tedy Agung Cahyadi (Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta, 2026)
Nikel merupakan komoditas tambang yang penting dalam pembuatan baterai kendaraan listrik (electric Vehicle (EV)). Meningkatnya produksi EV dalam upaya mengurangi emisi karbon menyebabkan tingginya kebutuhan Nikel sebagai bahan baku baterai kendaraan listrik diprediksi akan meningkat. Seiring meningkatnya produksi EV untuk menekan emisi karbon, kebutuhan nikel sebagai bahan baku baterai diproyeksikan terus naik. Kenaikan ini secara teori mendorong tekanan naik pada harga, terutama ketika pertumbuhan permintaan lebih cepat daripada kemampuan pasokan untuk bertambah dalam jangka pendek. Karena itu, tren permintaan yang meningkat menjadi salah satu faktor utama yang membentuk tren harga nikel ke depan. Selanjutnya, harga Nikel memiliki dampak signifikan terhadap keputusan investasi tambang, perkembangan ekonomi perusahaan Nikel, serta negara yang bergantung pada sumber daya Nikel. Namun, terdapat ketidakpastian mengenai tren harga Nikel di masa depan, sehingga solusi untuk permasalahan ini menarik untuk dikaji lebih dalam. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil peramalan harga nikel jangka pendek dengan menerapkan algoritma Gated Recurren Unit (GRU) yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligent, mengetahui akurasi peramalan harga nikel menggunakan algoritma GRU, serta menyajikan data peramalan harga informatif kepada pengguna (user). Hasil penelitian menunjukkan GRU sangat efektif dalam melakukan peramalan harga Nikel berdasarkan evaluasi kerja model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1,21%.