Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Prediksi Harga Emas

Marlina Astuti Ningsih, . (2023) Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Prediksi Harga Emas. Other thesis, Universitas Pamulang.

	Text COVER OK.pdf Restricted to Registered users only Download (567kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (25kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (308kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (140kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (859kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (8kB)
	Text JURNAL.pdf Restricted to Registered users only Download (195kB)

Abstract

Emas merupakan salah satu jenis komoditi yang paling banyak diminati untuk tujuan investasi. Di samping itu, emas juga digunakan sebagai standar keuangan atau ekonomi. Prediksi harga emas bertujuan untuk mengetahui peluang investasi harga emas di masa yang akan datang sehingga dapat digunakan sebgai pertimbangan oleh investor emas untuk mengetahui perubahan harga emas. Metode decision tree adalah bentuk visualisasi yang memiliki simpul akar dan simpul daun, Node daun berisi hasilnya. Kelebihan decision tree dilihat dari kemudahan pembuatannya. Selain itu, jika ada opsi yang lebih baik, dapat dengan mudah dimasukkan dalam rangkaian pohon keputusan. Masalah yang dihadapi dalam investasi emas adalah berfluktuasinya harga setiap hari, Untuk menghindari resiko kerugian. Tujuannya agar dapat meminimalisir kerugian bagi investor dalam membeli emas dengan menerapkan algoritma decision tree pada model machine learning. Hasil penelitian ini menghasilkan algoritma decision tree yang diterapkan pada model machine learning berdasarkan implementasi yang telah dilakukan untuk melakukan prediksi harga emas memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi , yaitu sebesar dengan nilai akurasi R-Squared sebesar 99%, MSE 0.000117, MAE 0.006843. Kata Kunci: Emas, Prediksi Harga, Decision Tree.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Emas, Prediksi Harga, Decision Tree
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Agus Sugiarto
Date Deposited:	31 Jul 2024 06:54
Last Modified:	31 Jul 2024 06:54
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/14055

Actions (login required)

View Item