Prediksi Harga Emas Tahun 2024-2025 Dengan Metode Autoregressive Moving Average (ARIMA) Pada Aplikasi RStudio

Rina Lestari, Lina Dwi Jayanti, Fanteri Aji D Suparno

Abstract


Peningkatan harga emas di Indonesia mencerminkan pentingnya prediksi harga emas sebagai dasar pengambilan keputusan berinvestasi yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga emas di Indonesia untuk periode 2024-2025 menggunakan metode autoregressive integrated moving average (ARIMA) melalui aplikasi rstudio. Data yang digunakan berupa data harga emas bulanan periode januari 2018 hingga desember 2023. Pemilihan model terbaik dipilih berdasarkan kriteria nilai terkecil AIC, BIC, MAPE, MAE, dan RMSE. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model ARIMA (0,1,1) merupakan model terbaik untuk memprediksi harga emas dengan tingkat akurasi yang memadai. Nilai MAPE sebesar 11,63 menunjukkan rata-rata kesalahan prediksi yang dapat diterima. Hasil prediksi menunjukkan bahwa setiap bulannya harga emas mengalami kenaikan yang konsisten selama periode pengamatan. Hal ini ditunjukkan oleh nilai harga emas pada bulan September 2024 sebesar Rp 1.493.022 terus mengalami kenaikan hingga 0,64% dan berhasil memperoleh nilai sebesar Rp 1.598.647 pada bulan Agustus 2025. Meskipun model ini tidak mempertimbangkan faktor eksternal seperti inflasi, nilai tukar mata uang, dan suku bunga, prediksi tetap memberikan informasi yang bermanfaat bagi investor. Kesimpulan pada penelitian ini menunjukkan bahwa model ARIMA (0,1,1) efektif untuk peramalan harga emas berdasarkan data historis, memberikan manfaat dalam pengambilan keputusan investasi.

Keywords


harga emas; ARIMA; prediksi investasi; RStudio

Full Text:

PDF

References


Abror Gustiansyah, M., Rizki, A., Apriyanti, B., Maulidia, K., Julio Roger Roa, R., Al Hadi, O., Ghoni Trisno Hidayatulloh, N., Andriyani Lestari Ningsih, W., Putri Ratnasari, A., & Angraini, Y. (2023). Aplikasi Model ARIMA dalam Peramalan Data Harga Emas Dunia Tahun 2010-2022. Jurnal Statistika Dan Aplikasinya, 7(1), 82–92.

Adi, F., Suhaedi, D., & Kurniati, E. (2023). Penggunaan RStudio dalam Pembuatan Aplikasi Peramalan Harga Emas dengan Metode Double Exponential Smooting Holt. Bandung Conference Series: Mathematics, 3(2), 192–199.

Andre, S. T., Ghassani, H., & Dewi, S. (2022). Determinan Covid-19 Terhadap Harga Emas. Jurnal Stie 1(1), 107–116.

Anggelia, D., Riti, Y. F., & Siswanto, P. W. (2024). Analisis Perbandingan Metode Arima Dan Least Square Untuk Prediksi Harga Emas : Pendekatan Probabilistik Dan Statistik. Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika (Simika), 7(1), 95–103.

Ariyanto, F., & Tamam, M. B. (2020). Analisis Time Series Dengan Metode Arima Dan Aplikasinya. Jurnal JATIM, 01(02), 30-48.

Azmi, U., & Syaifudin, W. H. (2020). Peramalan Harga Komoditas Dengan Menggunakan Metode Arima-Garch. Jurnal Varian, 3(2), 113–124.

Budiharto, W., & Rachmawati, R. N. (2013). Pengantar Praktis Pemrograman R. Halaman Moeka Publishing.

Bowerman, B. L. & O’Connell, R.T. (1993). Forecasting and Time Series: An Applied Approach, (3rd Ed). Duxbury Press:USA.

Handari, A. F., Santosa, B., Studi, P., Konseling, B., Islam, A., & Bukittinggi, N. (2022). Pengaruh Layanan Informasi dengan Teknik Modeling Simbolik terhadap Self Efficacy Karir Remaja. Jurnal Pendidikan Tambusai, 6, 2690–2702.

Hartati, H. (2017). Penggunaan Metode Arima Dalam Meramal Pergerakan Inflasi. Jurnal Matematika Sains Dan Teknologi, 18(1), 1–10.

Hassyddiqy, H., & Hasdiana, H. (2023). Analisis Peramalan (Forecasting) Penjualan Dengan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Pada Huebee Indonesia. Data Sciences Indonesia (DSI), 2(2), 92–100.

Heru Widiyanto, M., Mayasari, R., & Garno, G. (2023). Implementasi Time Series Pada Data Penjualan Di Gaikindo Menggunakan Algoritma Seasonal Arima. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(3), 1501–1506.

Hokianto, H. F., Velissia, L., Fernando, K., Tiono, L., Herawan, K., & Jaya, W. (2023). Jatuhnya Emas Sebagai Standar Kemakmuran Suatu Negara. Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu, 1(1), 16-22.

Pitaloka, R. A., Sugito, S., & Rahmawati, R. (2019). Perbandingan Metode Arima Box-Jenkins Dengan Arima Ensemble Pada Peramalan Nilai Impor Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Gaussian, 8(2), 194–207.

Pratama, A., Firdaus. (2024). Perbandingan Metode Arima Dengan Fuzzy Time Series Model Chen Pada Peramalan Curah Hujan Di Kota Bengkulu. Jurnal Math-UMB.EDU, 11(3), 154-166.

Sagala, J. P., Dewi, E., Si, T. S., & Si, M. (2023). SEMIOTIKA Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Matematika Analisis Peramalan Harga Emas Antam Menggunakan ARIMA. 2(1), 77–84.

Simbolon, L. D. (2022). Penerapan Model Arima Dalam Memprediksi Harga Emas. MES: Journal of Mathematics Education and Science, 7(2), 30–41.

Thaniel Tuwanakotta, Talakua, M. W., Janzen, L. S., & Nanlohy, Y. W. A. (2020). Penerapan

Regresi Data Panel Untuk Memodelkan Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah di Provinsi Maluku. Journal of Statistics and Its Application, 2(1), 15–26.

Subagyo, Pangestu. (1986). Forecasting Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta.

Zulhamidi & Hardianto. (2017). Peramalan Penjualan Teh Hijau dengan Metode ARIMA (Studi Kasus Pada Pt.Mk). Jurnal PASTI, 11(3), 231-244.




DOI: https://doi.org/10.31764/jpl.v1i1.29500

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2025 JURNAL PERTAMBANGAN DAN LINGKUNGAN

Creative Commons License

Jurnal Pertambangan dan Lingkungan is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.