Inovasi Prediksi Harga Emas Berbasis Naive Bayes: Menjembatani Data Dan Pasar
Keywords:
Harga Emas, Naive Bayes, Algoritma, Probabilitas, InvestasiAbstract
Harga emas telah lama menjadi barometer stabilitas ekonomi dan investasi, tetapi volatilitasnya sering kali menjadi tantangan bagi investor. Penelitian ini menghadirkan sebuah terobosan dalam prediksi harga emas dengan mengadopsi pendekatan Naive Bayes, algoritma berbasis probabilitas yang mengubah kompleksitas data menjadi wawasan yang berharga. Model ini dirancang dengan memadukan data historis harga emas, indikator makroekonomi global, dan pola pasar untuk menciptakan prediksi yang akurat dan mudah dipahami. Hasilnya menunjukkan potensi besar algoritma ini dalam menjawab kebutuhan pasar yang dinamis, sekaligus memberikan perspektif baru bagi pengambilan keputusan strategis di sektor investasi. Penelitian ini bukan hanya sekadar model prediksi, tetapi juga jembatan inovatif yang menghubungkan data ekonomi dengan peluang pasar, membuka cakrawala baru bagi inovasi di era digital.
References
Raschka, Sebastian. Python Machine Learning. Packt Publishing, 2015.
Bishop, Christopher M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
Scikit-Learn Documentation: "Naive Bayes Classifiers" (scikit-learn.org).
Witten, Ian H., Frank, Eibe, dan Hall, Mark A. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann, 2016.
Artikel "A Quick Introduction to Naive Bayes" di Towards Data Science (towardsdatascience.com).
Pratama, A., & Nugroho, K. (2022). Naïve Bayes dan Confusion Matrix untuk Efisiensi Analisa Intrusion Detection System Alert. Diakses dari ResearchGate.
Suryana, T., & Wibowo, A. (2021). Perbandingan Metode CART dan Naïve Bayes dalam Klasifikasi Kasus Customer Churn. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 7(2), 45-52. Diakses dari eJournal Unma.
Nugroho, K. S. (2019). Confusion Matrix untuk Evaluasi Model pada Supervised Learning. Medium. Diakses dari Medium.
