Penerapan Gradient Boosting Regression dalam Prediksi Pergerakan Harga Emas Berdasarkan Pendekatan Moving Average of VWAP

Authors

  • Reza Wahyu Abdillah Universitas Mercu Buana
  • Saruni Dwiasnati Universitas Mercu Buana

DOI:

https://doi.org/10.22441/incomtech.v15i1.28304

Keywords:

Emas, Gradient Boosting Regeression, Moving Average, VWAP.

Abstract

Pergerakan Harga emas dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi, inflasi, penawaran dan permintaan, serta kebijakan moneter, yang membuat prediksi Harga emas menjadi penting bagi investor. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi Harga emas menggunakan pendekatan Moving Average of VWAP dan Algoritma Gradient Boosting Regression. Data diambil dari situs www.investing.com, mencakup periode 14 Januari 2016 hingga 12 April 2024. Metode penelitian meliputi pembersihan data. Penskalaan dengan StandardScaler, dan pembagian data menjadi set pelatihan dan pengujian, Moving Average of VWAP digunakan untuk menganalisis Harga berdasarkan volume perdagangan, sementara Algoritma Gradient Boosting Regression digunakan untuk klasifikasi dan prediksi Harga actual dan prediksi. Hasil penelitian menunjukan Tingkat akurasi yang sangat tinggi dengan R-Squared (R2) mencapai 0.99 dan evaluasi kinerja model menunjukan MAE sebesar 6.2955, MSE sebesar 78.0802, RMSE sebesar 8.8317. hasil ini menunjukan bahwa model prediksi yang dihasilkan dapat menjadi alat yang efektif bagi investor dalam pengambilan Keputusan investasi emas yang lebih informasional dan strategis.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Z. H. Kilimci, “Ensemble Regression-Based Gold Price ( XAU / USD ) Prediction,” vol. 2, no. June, pp. 7–12, 2022.

Z. Alameer, M. A. Elaziz, A. A. Ewees, H. Ye, and Z. Jianhua, “Forecasting gold price fluctuations using improved multilayer perceptron neural network and whale optimization algorithm,” Resour. Policy, 2019, [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301420718304926

G. Smith, “Data mining fool’s gold,” 2020, doi: 10.1177/0268396220915600.

H. Y. Wu, S. W. Lei, and J. L. Ha, “Analyzing Market Trends Using a Visual Approach,” … J. Econ. Manag. Syst., 2022, [Online]. Available: https://www.iaras.org/iaras/home/caijems/analyzing-market-trends-using-a-visual-approach

H. N. Gudavalli and K. V. R. Kancherla, Predicting Cryptocurrency Prices with Machine Learning Algorithms: A Comparative Analysis. diva-portal.org, 2023. [Online]. Available: https://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2:1778251

P. Simamora, S. A. Pasaribu, and V. Wijaya, “Peningkatan dan Optimalisasi Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Combine Machine Learning Random Forest dan Gradient Boosting,” vol. 01, pp. 42–51, 2024.

Y. Chithra, P. Kiran, and P. B. Manoj, “The Novel Method for Data Preprocessing CLI,” pp. 117–120, 2023.

L. Zhang, T. Wu, S. Lahrichi, and ..., “A data science pipeline for algorithmic trading: A comparative study of applications for finance and cryptoeconomics,” 2022 IEEE …, 2022, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9881799/

S. Alam, F. S. Al-ismail, and S. Hossain, “Ensemble Machine-Learning Models for Accurate Prediction of Solar Irradiation in Bangladesh,” pp. 1–15, 2023.

W. F. Mustafa, S. Hidayat, and D. H. Fudholi, “Prediksi Retensi Pengguna Baru Shopee Menggunakan Machine Learning,” vol. 8, pp. 612–623, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7074.

R. A. V. and K. N. L. Craig A. Mertler, Advanced and Multivariate Statistical Methods.

Trivusi, “Perbedaan MAE, MSE, RMSE, dan MAPE pada Data Science,” 2023. https://www.trivusi.web.id/2023/03/perbedaan-mae-mse-rmse-dan-mape.html

M. Pauzan, “Rancang Bangun Sistem Kontrol Watermeter PDAM Berbasis IoT,” vol. 14, no. 3, pp. 242–257, 2022.

W. Rizka, U. Fadilah, D. Agfiannisa, and Y. Azhar, “Analisis Prediksi Harga Saham PT . Telekomunikasi Indonesia Menggunakan Metode Support Vector Machine,” vol. 5, no. 2, 2020.

D. Chicco, M. J. Warrens, and G. Jurman, “The coef fi cient of determination R-squared is more informative than SMAPE , MAE , MAPE , MSE and RMSE in regression analysis evaluation,” pp. 1–24, 2021, doi: 10.7717/peerj-cs.623.

A. Purwanto and Y. Sudargini, “Partial Least Squares Structural Squation Modeling ( PLS-SEM ) Analysis for Social and Management Research : A Literature Review Journal of Industrial Engineering & Management Research,” vol. 2, no. 4, pp. 114–123.

Downloads

Additional Files

Published

2025-06-03

How to Cite

[1]
R. W. Abdillah and S. Dwiasnati, “Penerapan Gradient Boosting Regression dalam Prediksi Pergerakan Harga Emas Berdasarkan Pendekatan Moving Average of VWAP”, InComTech, vol. 15, no. 1, pp. 66–76, Jun. 2025.

Issue

Section

Articles

Similar Articles

1 2 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.