Mohamad As’ad
Program Studi Teknologi Informasi, STMIK Pradnya Paramita Malang

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Peramalan Harga Emas Harian Dengan Model Hibrida Double Exponensial Smoothing Holt’s dan Jaringan Syaraf Tiruan Mohamad As’ad; Sujito; Sigit Setyowibowo
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 19 No. 1 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 1, Maret 2020
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.19.1.156

Abstract

Emas merupakan logam mulia yang banyak fungsinya. Emas sebagai bentuk investasi berjangka banyak dilakukan di lembaga-lembaga keuangan seperti: Pegadaian, bank Mandiri Syari’ah dan juga BNI Syari’ah. Tidak hanya di lembaga keuangan tersebut diatas, di toko online seperti Bukalapak, Tokopedia, Lazada juga melakukan jual beli emas. Selain toko online tersebut banyak toko offline di setiap kota di Indonesia ini juga jualan emas perhiasan ataupun juga emas batangan. Dari hal tersebut diatas, perlu diketahui bahwa perkiraan harga emas harian untuk bertransaksi bagi masyarakat yang ingin berinvestasi atau juga ingin menjual emas yang dimiliki sangat penting dan hal ini merupakan tujuan dari penelitian ini. Banyak metode peramalan yang bisa digunakan untuk meramalkan harga emas harian, tetapi penelitian ini menggunakan model hibrida double exponensial smoothing Hold’s dan jaringan syaraf tiruan (DESH-JST) karena metode ini sesuai dengan kondisi data harga emas harian. Data sekunder harga emas harian di unduh dari: investing.com. Data yang digunakan untuk rentang waktu 2 November 2018 sampai dengan 2 November 2019 yang berarti terdapat 287 data. Penelitian ini dilakukan di laboratorium komputer kampus STMIK Pradnya Paramita Malang. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan R package statistics. Hasil dari penelitian ini diperoleh untuk model DESH nilai parameter alpha sebesar 0.8566 dan bheta sebesar 1e-04. Untuk model JST-nya digunakan model neural network autoregresive (NNAR) dengan hasil akhir model NNAR(15,12). Model JST ini berarti mempunyai arsitektur jaringan data input berupa residual dengan lag-1 sampai dengan lag-15 dengan 12 neuron single layer, menggunakan fungsi aktifasi sigmoid biner. Hasil peramalan dengan model hibrida DESH-JST mempunyai akurasi peramalan RMSE sebesar 0.9845204, MASE sebesar 0.9692805 dan MAPE sebesar 0.0005179602.