PREDIKSI HARGA EMAS DENGAN PENDEKATAN MODEL DERET WAKTU ARIMA

  • Sunyanti Sunyanti Universitas Sembilanbelas November Kolaka
  • Utriweni Mukhaiyar Institut Teknologi Bandung
Abstract viewed = 0 times
PDF (Bahasa Indonesia) downloaded = 0 times

Abstract

The gold is one of the minerals with high value of high value, both in term of price and usage. Investing in gold generally has a lot of profit for the investor. To get optimum benefit, the investor hope to get a low price at purchase and expensive price at sale. The observation of gold price based on the time forms a time series. The method used in predicting the price of gold based on sudden rising gold price movements can be analyzed by the ARIMA time model.The purpose of this research is to know the results of gold price predictions in the future so as to facilitate the investors to make decisions, when the right time in the investment.Based on the data that has been analyzed in this study that gold price data is not stationary, so that it is recommissioned with a predefined model and obtained best results on the ARIMA model (2, 2.0).


Emas adalah salah suatu bahan galian yang bernilai tinggi, baik dari sisi harga maupun sisi penggunaan. Berinvestasi emas pada umumnya banyak mendatangkan keuntungan bagi pelakunya. Untuk mendapatkan keuntungan yang optimal, pelaku investasi emas berharap mendapatkan harga yang rendah saat pembelian dan harga yang mahal saat penjualan. Pengamatan harga emas berdasarkan waktu membentuk suatu deret waktu. Metode yang digunakan dalam memprediksi harga emas berdasarkan pergerakan harga emas yang naik turun secara tiba-tiba dapat dianalisis dengan model deret waktu ARIMA. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil prediksi harga emas di waktu mendatang sehingga dapat memudahkan para investor untuk mengambil keputusan, kapan waktu yang tepat dalam investasi. Berdasarkan dari data yang telah dianalisis dalam penelitian ini bahwa data harga emas tidak stasioner, sehingga distasionerkan dengan model yang telah ditentukan dan diperoleh hasil terbaik pada model ARIMA (2,2,0).

References

Box and Jenkins. 2008. Time Series Analysis : Forecasting and Control Revised Edition, Oakland, Calivornia : Holden-Day.
Cryer, Jonathan D. and Kung-Sik Chan. 2008. Time Series Analysis withApplications in R, Second Edition, Iowa City : Springer.
Habib, Turgut. (2014). Forecasting the Gold Returns with Artifical Neural Network and Time Series. ISSN: 1913-9004. E-ISSN: 1913-9012. Journal International Business Research. Vol. 7, No. 11
Hanke, John E & Wichern, Dean W. 2009, Business forecasting 9th ed. New Jersey.
Joesoef, Jose Rizal. 2008. Pasar Uang dan Pasar Valuta Asing. Jakarta: Salemba Empat.
Maskur, Ali. (2009). Volatilitas Harga Saham antara Saham Konvensional dan Syariah. ISSN :1979-4878. Jurnal Dinamika Keuangan dan Perbankan. Vol.1, No. 2.Hal. 82 – 94
Setiyowati, Susi. 2013. Pemodelan Harga Beras dan Gula Pasir Dalam Negeri Melalui ModelHibrid Deret Waktu, Tugas Akhir. Departemen Matematika, FMIPA, ITB
Soejati, Zanzawi. 1987. Analisis Runtun Waktu. Jakarta: Penerbit Karunika Universitas Terbuka.
Published
2019-12-28
How to Cite
SUNYANTI, Sunyanti; MUKHAIYAR, Utriweni. PREDIKSI HARGA EMAS DENGAN PENDEKATAN MODEL DERET WAKTU ARIMA. Procuratio : Jurnal Ilmiah Manajemen, [S.l.], v. 7, n. 4, p. 379-390, dec. 2019. ISSN 2580-3743. Available at: <http://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/PROCURATIO/article/view/491>. Date accessed: 23 oct. 2020.

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.