<![CDATA[Pasar emas telah menjadi fokus perhatian analis keuangan dan investor selama bertahun-tahun, dipengaruhi oleh perubahan geopolitik, kebijakan moneter, dan ketidakpastian ekonomi global. Transformasi signifikan dalam sepuluh tahun terakhir menciptakan fluktuasi harga emas yang memunculkan peluang dan risiko bagi para pelaku pasar. Dalam era teknologi modern, metode analisis prediktif, seperti algoritma Support Vector Regression (SVR), semakin penting untuk memahami dan meramalkan pergerakan pasar. Penelitian ini menggunakan SVR untuk menganalisis harga emas selama sepuluh tahun terakhir, menyoroti keunggulan algoritma tersebut dalam mengidentifikasi relasi non-linear dalam data kompleks. Diharapkan hasil analisis ini memberikan wawasan mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi harga emas, dengan tujuan meningkatkan pemahaman tentang tren pasar keuangan dan memberikan dasar untuk prediksi yang lebih akurat. Penelitian juga membandingkan SVR dengan dua metode lain, LSTM dan Multiple Linear Regression, untuk memperoleh gambaran komprehensif tentang kinerja masing-masing. Evaluasi metrik, seperti akurasi, MAPE, dan MSE, menunjukkan bahwa SVR memiliki tingkat prediksi yang sangat baik dibandingkan dengan metode lainnya, memperkuat potensinya dalam memberikan manfaat praktis bagi para pelaku pasar dan investor emas.]]>
Copyrights © 2025
