Emas berperan sebagai bagian dari aset keuangan suatu negara dan menjadi bagian penting dari cadangan moneter global untuk perdagangan serta sebagai perlindungan saat menghadapi krisis keuangan yang mendadak. Model peramalan yang efektif sangat penting digunakan untuk mengantisipasi fluktuasi harga emas. Pendekatan yang dapat dilakukan adalah dengan data runtun waktu (time series). Metode Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) adalah salah satu metode peramalan time series yang mampu menangani masalah dengan data yang memiliki ketergantungan jangka panjang (long memory). Estimasi parameter pembeda d dalam bentuk bilangan desimal dalam metode ARFIMA bisa menggunakan metode Geweke Porter Hudak (GPH), Rescaled Range Statistics (R/S), dan Sperio. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan harga emas pada PT. Aneka Tambang menggunakan metode ARFIMA-TGARCH dengan tiga estimasi parameter pembeda d serta membandingkan metode estimasi parameter pembeda d terbaik dari model tersebut. Hasil dari penelitian ini menunjukkan Model terbaik ARFIMA(p,d,q)-TGARCH(p,q) menggunakan tiga estimasi parameter pembeda d adalah model ARFIMA(1,d,1)-TGARCH(1,1) pada masing-masing estimasi, serta Metode estimasi parameter pembeda d terbaik untuk meramalkan harga emas produksi PT. Aneka Tambang adalah metode estimasi Sperio dengan nilai MAPE sebesar 17.96794%, sedangkan nilai MAPE untuk estimasi.