Data Sciences Indonesia (DSI)
Vol. 2 No. 2 (2022): Research Artikel Volume 2 Issue 2, Desember 2022

Aplikasi Cerdas Berbasis Website Prediksi Harga Emas dengan Implementasi Algoritma Smoothing Time Series Forecasting

Muhammad Al Husaini (Universitas Siliwangi)
Aam Hermansyah (Universitas Siliwangi)
Vega Purwayoga (Universitas Siliwangi)
Hen Hen Lukmana (Universitas Siliwangi)
Delvan Ramadhan (Universitas Siliwangi)



Article Info

Publish Date
15 Dec 2022

Abstract

Investasi emas merupakan hal yang umum dilakukan oleh masyarakat pada saat ini. Harga emas adalah salah satu hal penting yang menjadi fokus utama dalam melakukan investasi emas yang perlu akurasi ketepatan prediksi baik dalam kurun waktu minggu, hari ataupun tahun sehingga mampu memudahkan untuk menggunakan prediksi tersebut dalam berinvestasi baik untuk membeli atau menjual emas tersebut. Aplikasi berbasis web dengan implementasi algoritma time series forecasting ini dibangun untuk memudahkan dalam prediksi harga emas dengan menggunakan metode pemulusan moving average simple exponential smoothing hingga holt’s exponential dan holt’s winter’s exponential smoothing. Metode penelitian yang digunakan pada rancang bangun aplikasi berbasis web ini menggunakan metode prototype dari pengumpulan atau analisa kebutuhan sistem, membangun prototyping, mengkodekan sistem, evaluasi sistem, pengujian sistem hingga penggunaan sistem. Implementasi menggunakan algoritma pemulusan time-series forecasting yaitu menggunakan dataset yang diambil dari application programming interface (API) https://metalpriceapi.com dengan jumlah data harga emas yang digunakan sejumlah 872 data yang dilakukan pengujian akurasi menggunakan mean absolute percentage error (MAPE) untuk menguji akurasi data aktual dan prediksi dari ketiga algoritma tersebut yaitu dengan menghasilkan 5,517 % untuk metode simple exponential smoothing, 4,93 % pada metode holt’s exponential smoothing, dan 2,78 % untuk holt’s winter’s exponential smoothing. Penggunaan algoritma holt’s-winter’s menghasilkan akurasi yang lebih baik dari kedua algoritma sebelumnya dengan persentase akurasi yang baik berdasarkan pengujian akurasi mean absolute percentage error dengan nilai pengujian kurang dari 5 %.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

dsi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Education Physics

Description

Data Sciences Indonesia (DSI) adalah jurnal yang memuat hasil penelitian atau kajian ilmu di bidang Ilmu komputer dengan mengambil ranah Data Sciende dan pendukung keilmuan tersebut. Data Sciences Indonesia (DSI) terbit setiap dua kali dalam setahun, yaitu pada bulan Juni dan Desember. Data Sciences ...