Peramalan data deret waktu pada sektor finansial, khususnya instrumen harga emas, sering kali mengalami penurunan tingkat akurasi yang sangat drastis ketika terjadi guncangan makroekonomi yang memicu volatilitas ekstrem di bursa. Mayoritas algoritma peramalan konvensional gagal beradaptasi dengan cepat terhadap anomali data dan pergeseran tren secara tajam, yang pada akhirnya dapat menghasilkan rekomendasi keliru pada sistem pendukung keputusan investasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat ketangguhan algoritma machine learning modern, yaitu Meta Prophet, dalam meramalkan harga emas Antam harian. Metode yang diusulkan menyegmentasi dataset historis periode 2010 hingga 2026 ke dalam tiga fase pengujian yang terisolasi secara ketat: fase normal (2019), fase krisis pandemi (2020–2022), dan fase pemulihan ekonomi (2023–2026). Hasil eksperimen membuktikan bahwa algoritma Meta Prophet secara signifikan sangat adaptif pada kondisi pasar yang bergejolak. Melintasi fase krisis dan pemulihan, Prophet mampu secara konsisten mempertahankan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) keseluruhan yang rendah sebesar 13,90%. Kesimpulan penelitian ini menunjukkan bahwa arsitektur Meta Prophet terbukti secara empiris tangguh terhadap pergeseran tren. Metode ini sangat direkomendasikan sebagai mesin prediktif utama untuk mengoptimalkan sistem pendukung keputusan di masa depan.
Copyrights © 2026