Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PERAMALAN HARGA EMAS DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAMPED TREND
FORECASTING GOLD PRICE IN INDONESIA USING DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAMPED TREND ALGORITHM
Rizky Fajar Sholeh 1 , Budi Arif Dermawan 2 , Iqbal Maulana 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang rizky.fajar17188@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
Gold is one of the many items that can be used as an investment instrument. Investing in gold is becoming popular among the public because it is easy to do by all levels of society. However, gold prices can change at  any  time  in  minutes,  hours,  or  days,  causing  price  uncertainty.  In  this  study,  researchers  tested  the performance of the Double Exponential Smoothing Damped Trend models for forecasting gold prices. The gold price data used is 182 data taken from online gold price sites. The evaluation results show that the performance of the Double Exponential Smoothing Damped Trend model is said to be very good with an error  value  of  Mean  Absolute  Percentage  Error  of  0.49%  in  the  application  of  the  Double  Exponential Smoothing Damped Trend model.
Keywords: Gold price, forecasting, Double Exponential Smoothing Damped Trend

## ABSTRAK
Emas merupakan satu dari sekian banyak barang yang dapat digunakan sebagai instrumen berinsvestasi. Berinvestasi  emas  menjadi  populer  di  kalangan  masyarakat  karena  mudah  untuk  dilakukan  oleh  semua lapisan  masyarakat.  Akan  tetapi  harga  emas  bisa  saja  berubah  sewaktu-waktu  baik  dalam  menit,  jam, maupun hari sehingga menyebabkan ketidakpastian harga. Pada penelitian ini, peneliti menguji performa Double  Exponential  Smoothing  Damped  Trend untuk forecasting harga  emas.  Data  harga  emas  yang digunakan  berjumlah  182  data  yang  diambil  dari  situs  harga  emas online. Hasil  evaluasi  menunjukkan bahwa performa model Double Exponential Smoothing Damped Trend dikatakan sangat baik dengan nilai error dari Mean  Absolute  Percentage  Error sebesar  0,49%  pada  penerapan  model Double  Exponential Smoothing Damped Trend . Kata kunci: Harga emas , peramalan, Double Exponential Smoothing Damped Trend.

## PENDAHULUAN
Emas  merupakan  satu  dari  sekian banyak  barang  yang  dapat  digunakan sebagai instrumen
berinsvestasi.
Berinvestasi  emas  menjadi  populer  di kalangan  masyarakat  karena  mudah untuk  dilakukan  oleh  semua  lapisan masyarakat. Akan tetapi harga emas bisa saja berubah sewaktu-waktu baik dalam menit,  jam,  maupun  hari  sehingga menyebabkan ketidakpastian harga (Andriyanto,  2017).  Fluktuasi  harga emas  disebabkan  oleh  beberapa  faktor diantaranya adalah fluktuasi kurs Rupiah dengan  kurs  US  Dollar,  tingkat  inflasi serta  yang  lainnya  (Ristianto  et  al., 2021).  Hasil  analisis  Monex  Investindo Futures  (2021)  menyatakan  bahwa
pengesahan  stimulus  AS  membuat pelaku  pasar  berpindah  ke  aset  berisiko sehingga  berdampak  ke  harga  emas. Selain  itu,  vaksinasi  COVID-19  secara global  berdampak  pada  harga  emas dunia  karena  mengundang  naiknya minat pada aset berisiko (Putriadita & T. Rahmawati,  2021).  Harga  emas  dapat mengalami  fluktuasi  atau  harga  dapat berubah  sewaktu-waktu  sehingga  harga emas  dapat  dikategorikan  sebagai  salah satu  investasi  dengan  data  bertipe time series (Guntur et al., 2018).
Data  bertipe  deret  waktu  ( time series ) dapat diekstrak menjadi
informasi
untuk strategi dalam berinvestasi untuk mendapatkan
keuntungan  bagi  investor.  Proses  yang
dilakukan  untuk  mengekstrak  data tersebut  yaitu  memperkirakan  harga emas di masa depan
dengan menggunakan  peramalan  pada  data harga emas sekarang. Peramalan adalah sebuah cara memprediksi harga di masa depan  yang  bereferensi  baik  dari  harga sekarang  maupun  masa  lalu  (Habsari  et al.,  2020).  Terdapat  dua  metode  dalam peramalan yaitu metode kualitatif berdasarkan pemikiran secara logis serta metode kuantitatif
berdasarkan banyaknya  data  atau  informasi  di  masa lalu  dalam  bentuk  numerik.  Peramalan kuantitatif  memiliki  dua  jenis  metode yaitu  metode  regresi  serta  metode  deret waktu.  Metode  pada  data  deret  waktu ( time series ) melakukan prediksi berlandaskan nilai error masa lalu. Poin penting  pada  tahap  model  deret  waktu yaitu menentukan pola yang tepat untuk pengujian  pada  model.  Beberapa  jenis pola  yang  ada  di  antaranya  adalah  pola trend ,  data  horizontal,  data  musiman, dan pola siklus. Karena data harga emas menunjukkan  pola trend ,  maka  metode
yang  tepat  untuk  digunakan  yaitu algoritma Double Exponential Smoothing (DES) (Habsari et al., 2020). DES hanya perlu menggunakan historis harga  data  yang  aktual  yaitu  data time series yang  mengalami  fluktuasi  lalu dimasukkan kedalam rumus DES berdasarkan  nilai  parameter  pemulusan untuk  melakukan  peramalan  di  masa depan (Hudiyanti et al., 2019).
Penelitian  kali  ini  menggunakan referensi  dari  penelitian  sebelumnya yaitu  penelitian  dari  Hudiyanti  et  al. (2019) yang membandingkan peramalan kunjungan  wisatawan  mancanegara  di Bandara  Ngurah  Rai  per  bulan  dengan model  antara Double  Moving  Average dengan Double  Exponential  Smoothing menunjukkan  hasil error terendah  pada
Double
Exponential
Smoothing . Penelitian  dari  Hakimah  et  al.  (2020) melakukan  perbandingan  tipe  pada
algoritma Exponential Smoothing
dengan  meramalkan  data  nilai  tukar Rupiah  terhadap  USD  dengan Double Exponential Smoothing dengan Damped Trend menjadi algoritma terbaik. Penelitian  ini  menjelaskan  juga  bahwa performa algoritma Exponential Smoothing bergantung pada nilai parameter pemulusan serta untuk mendapatkan  nilai  optimasi  parameter terbaik  dengan  menggunakan  MAPE. Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka penelitian  ini  akan  memprediksi  harga emas di masa depan dengan menerapkan algoritma Double Exponential Smoothing dengan penambahan parameter Damped Trend dan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai tolak ukur performa terbaik dalam penggunaan algoritma yang akan digunakan.  Hasil  performa  terbaik digunakan  untuk  peramalan  untuk  satu bulan kedepan.

## METODE
Metodologi penelitian yang digunakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 1. Studi Literatur
Tahap  ini  melakukan  pemahaman literatur  mengenai  teori-teori  yang relevan dengan harga emas, data mining , algoritma forecasting yang  digunakan yaitu Double  Exponential  Smoothing Damped Trend (DESDT), dan penilaian performa  model  dengan Mean  Absolute Percentage Errori (MAPE).

## 2. Data Selection
Tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data  yang  digunakan.  Data  yang digunakan  merupakan  data  sekunder yang  dari  sebuah  situs online yaitu harga-emas.org  dengan  menggunakan teknik web scrapping yaitu proses yang digunakan  untuk  menambang  informasi dari website yang  tidak  terstruktur  lalu mengubahnya  ke  dalam  bentuk  yang mudah  dipahami  seperti spreadsheet , database atau comma-separated  values (csv)  (Saurkar  et  al.,  2018).  Data  yang dikumpulkan merupakan data time series atau  deret  waktu  harga  emas  Antam seberat satu gram di Indonesia.

## 3. Transformation
Tahap transformasi yaitu mengubah data yang didapat menjadi dataset yang seusai untuk melakukan modelling pada data  mining .  Penelitian  ini  data  yang didapat  ditransformasi  ke  dalam  bentuk time series . Proses yang dilakukan yaitu mengubah kolom yang berisikan tanggal menjadi  atribut  utama  pada dataset . Selain  itu,  tahap  ini  juga  membagi dataset menjadi data  training dan data testing . 4. Data Mining Tahap data  mining ini  melakukan peramalan atau forecasting pada dataset . Forecasting merupakan perkiraan perhitungan nilai sesuatu di waktu masa depan  yang  didasarkan  pada  data terdahulunya  yang  dijabarkan  secara ilmiah pada pemanfaatan model (Fahlevi et  al.,  2018).  Proses forecasting yang dilakukan  menggunakan  model  dengan algoritma Double Exponential Smoothing  Damped  Trend (DESDT) yaitu  pengembangan  algoritma Double Exponential  Smoothing (DES)  oleh Gardner & Mc Kenzie pada tahun 1985 dengan  meredam  nilai trend (damped trend) ke  garis  datar  di  periode kedepannya.  Persamaan  DESDT  dapat dilihat sebagai berikut:
𝑆 𝑡 =  𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 + 𝜑𝑏 𝑡−1 )
(1) 𝑏 𝑡 =  𝛽(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽)𝜑𝑏 𝑡−1
(2) 𝐹 𝑡+𝑚 =   𝑆 𝑡 + (𝜑 1 + 𝜑 2 + ⋯ + 𝜑 𝑚 )𝑏 𝑡
(3) Di mana:
𝑆 𝑡 :  hasil  pemulusan smoothing level
ke-t periode.
𝑏 𝑡
:  hasil smoothing  trend ke-t periode.
𝑋 𝑡 : nilai aktual data ke-t periode.
𝑆 𝑡−1 : nilai pemulusan periode sebelumnya (t-1).
𝑏 𝑡−1
: hasil smoothing trend periode
sebelumnya (t-1). 𝛼 : nilai parameter pemulusan level
(0 < α < 1). 𝛽 :  nilai  parameter  pemulusan trend
(0 < β < 1). 𝜑 :  nilai  parameter  pemulusan damped trend (0 < 𝜑 < 1). 𝑚 : total periode kedepannya yang akan diprediksi.
𝐹 𝑡+𝑚 : hasil prediksi pada periode kedepannya.
Pada  implementasi  DESDT,  nilai awal 𝑆′ 𝑡 dan 𝑏 𝑡 harus  tersedia.  Namun pada  saat 𝑡 = 1 ,  kedua  nilai  tersebut belum didapatkan. Penentuan kedua nilai tersebut  dilakukan  dengan  memasukan nilai  data  aktual  pertama  sebagai  nilai pemulusan level periode  pertama  yaitu 𝑆′ 1 = 𝑋 1 ,  serta  untuk  nilai  pemulusan trend pertama
dilakukan dengan persamaan yaitu 𝑏 1 =   𝑋 2 − 𝑋 1 (Andriyanto, 2017).
5. Evaluation
Pada tahap ini,
hasil
yang didapatkan  pada  proses data  mining mengukur  hasil  performa  model  yang digunakan.  Pada  penelitian  kali  ini proses  evaluasi  dengan  menggunakan Mean
Absolute Percentage Error (MAPE).  MAPE  merupakan  tolak  ukur pada kesalahan perhitungan penyimpangan  persentase  pada  data peramalan terhadap data
aktual (Pramesti  et  al.,  2020).  Jika  persentasi MAPE  yang  didapatkan  kurang  dari 10%,  maka  model  peramalan  tersebut tergolong  sangat  baik.  Implementasi perhitungan  MAPE  dapat  dilihat  pada persamaan berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 | 𝑛
𝑡=1
(4)
Di mana keteranganya adalah:
𝑋 𝑡
: nilai data aktual ke-t periode. 𝐹 𝑡
: nilai prediksi ke-t periode. 𝑛 : Jumlah data yang diuji.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini adalah
pengolahan  data  harga  emas  Antam seberat  satu  gram  di  Indonesia  yang diambil  mulai  dari  1  Oktober  2020 hingga 31 Maret 2021 dari situs online . Data historis harga diubah menjadi time series dan  diterapkan  pada  model forecasting algoritma  DESDT  serta mengukur  performa  model  terbaiknya dengan menggunakan MAPE.

## 1. Data Selection
Data  yang  dipilih  untuk  penelitian ini  didapatkan  dari  situs online yaitu harga-emas.org  seperti  pada  gambar  2 berikut.
Gambar 2. Sumber Data Data yang sudah didapatkan menggunakan  teknik web  scrapping copy & paste disimpan ke dalam format csv seperti pada gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Format csv
Dari hasil data yang disimpan dalam format csv, didapatkan total jumlah data yang  didapatkan  sebanyak  182  data historis  harga  emas  Antam  seberat  satu gram.

## 2. Transformation
Pada  tahap  ini dataset diubah menjadi time  series dengan  mengubah kolom  Tanggal  menjadi  atribut  utama. Hasil  dari  perubahan  tersebut  disajikan dalam gambar 4 berikut.
Gambar 4. Dataset Time Series Dataset tersebut menunjukan bahwa data  historis  harga  membentuk  pola trend yang  menurun  dapat  ditunjukkan kedalam  grafik  harga  emas  yang menunjukan  bahwa  sedang  mengalami pelemahan  harga  pada  periode  tersebut ditunjukan pada gambar 5 berikut.
Gambar 5. Trend Linier pada harga emas Dataset yang sudah diubah menjadi time  series kemudian  dibagi  menjadi data  training dan data  testing dengan perbandingan  8:2  berdasarkan  prinsip pareto  (Ramadhani,  2021).  Hasil  dari pembagian data dapat diperhatikan pada Tabel 1 berikut.
Table 1. Pembagian data Tipe Data Periode Total Data Training 1 Oktober 2020 – 22 Februari 2021 145 Data Testing 23 Februari 2021 – 31 Maret 2021 37

## 3.
Data Mining Tahap  ini  melakukan  peramalan dengan menggunakan algoritma DESDT. Peramalan DESDT berdasarkan  nilai level dan  nilai trend yang  diredam  nilainya  dimana  kedua nilai tersebut dipengaruhi oleh parameter smoothing  alpha , beta ,  dan phi dimana nilai  setiap  parameter  adalah  (0.1,  0.2,
0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9). Peramalan  DESDT  dengan  kombinasi parameter menghasilkan peramalan sebanyak 729 model ramalan. Proses  dimulai  dari  melatih  model dengan  melakukan  peramalan  dengan data training . Setelah itu, melakukan uji peramalan  model  yang  sudah  di  latih terhadap data testing .
Model  yang  sudah  didapatkan diukur tingkat performanya menggunakan MAPE berdasarkan persentase kesalahan atau error .
Semakin kecil error yang didapat, maka semakin bagus peramalan yang
dilakukan.  Hasil  MAPE  yang  didapat

## diambil parameter terbaiknya yang dapat
dilihat pada tabel 2 berikut.
Table 2. Parameter terbaik Alpha (α) Beta (β) Phi ( 𝝋 ) MAPE 0.1 0.8 0.8 0,49222 0.2 0.5 0.8 0,49322 0.2 0.6 0.8 0,49440 0.2 0.7 0.8 0,49686 0.1 0.9 0.8 0,49731 4. Evaluation Berdasarkan Tabel 2, dapat diketahui bahwa peralaman pada
parameter  terbaiknya  terjadi  pada  saat nilai α = 0.1, β = 0.8 dan 𝜑 = 0.8 dengan persentase  MAPE  yaitu  0.49222  atau 0.49%  sehingga  melakukan  peramalan harga emas satu bulan kedepannya.
a. Pelatihan Perhitungan Peramalan Harga Emas Menetukan  nilai  pemulusan level (S t )  dari  persamaan  (1) dan trend (b t ) dari persamaan (2)
• Untuk t = 1
X 1 = 1002000
Pada  t  =  1  nilai  S t dan  b t menggunakan nilai awal S 1 = X 1 dan b 1 = X 2 - X 1 sehingga:
S 1 = 1002000 b 1 = 1002000 – 1002000 b 1 = 0
Karena  nilai  X 1 hingga  X 5 memiliki  nilai  yang  sama,  maka tidak ada perubahan nilai (S t ) dan (b t ).  maka  dari  itu  dilanjutkan perhitungan  dimulai  dari  t  =  6 sebagai berikut.
• Untuk t = 6
X 2 = 1015000
S 6 = 𝛼𝑋 6 + (1 − 𝛼)(𝑆 6−1 + 𝜑𝑏 6−1 )
S 6 = 𝛼𝑋 6 + (1 − 𝛼)(𝑆 5 + 𝜑𝑏 5 )
S 6 = 0,1 ∗ 1015000 + (1 − 0,1)(1002000 + 0,8 ∗ 0)
S 6 = 1003300
b 6 = 𝛽(𝑆 6 − 𝑆 6−1 ) + (1 − 𝛽)𝜑𝑏 6−1
b 6 = 𝛽(𝑆 6 − 𝑆 5 ) + (1 − 𝛽)𝜑𝑏 5 b 6 = 0,8(1003300 − 1002000) + (1 − 0,8)0,8 ∗ 0 b 6 = 1040

## •
Untuk t = 7 X2 = 1015000 S 7 = 𝛼𝑋 7 + (1 − 𝛼)(𝑆 7−1 + 𝜑𝑏 7−1 )
S 7 = 𝛼𝑋 7 + (1 − 𝛼)(𝑆 6 + 𝜑𝑏 6 )
S 7 = 0,1 ∗ 1017000 + (1 − 0,1)(1003300 + 0,8 ∗ 0)
S 7 = 1005418,8
b 7 = 𝛽(𝑆 7 − 𝑆 7−1 ) + (1 − 𝛽)𝜑𝑏 7−1
b 7 = 𝛽(𝑆 7 − 𝑆 6 ) + (1 − 𝛽)𝜑𝑏 6 b 7 = 0,8(1005418,8 − 1003300) + (1 − 0,8)0,8 ∗
1040 b 7 = 1861,44 Dan seterusnya hingga perhitungan pada t = 182 sebagai berikut.
• Untuk t = 182
X 182 = 911000 S 182 = 𝛼𝑋 182 + (1 − 𝛼)(𝑆 182−1 + 𝜑𝑏 182−1 )
S 182 = 𝛼𝑋 182 + (1 − 𝛼)(𝑆 181 + 𝜑𝑏 181 )
S 182 = 0,1 ∗ 911000 + (1 − 0,1)(1002000 + 0,8 ∗
0)
S 182 = 919334,5617
b 182 = 𝛽(𝑆 182 − 𝑆 182−1 ) + (1 −
𝛽)𝜑𝑏 182−1 b 182 = 𝛽(𝑆 182 − 𝑆 181 ) + (1 − 𝛽)𝜑𝑏 181 b 182 = 0,8(919334,5617 − 921838,2487) +
(1 − 0,8)0,8 ∗ (−1972,0308)
b 182 = ( −2318,4746 )

## Hasil keseluruhan dapat dilihat pada

## Tabel 3.
Table 3. Nilai Xt, St, bt dan F t+m harga emas dengan parameter α=0.1, β=0.8 dan 𝝋 =0.8 (t) Xt St bt Forecast 1 10020 00 1002000 0 Null 2 10020 00 1002000 0 1002000 3 10020 00 1002000 0 1002000 4 10020 00 1002000 0 1002000 5 10150 00 1003300 1040 1002000 6 10170 00 1,005,418 .8000 1,861.4 400 1004132 7 99900 0 1,006,117 .1568 8.565.1 58 1,006,907.9 520 8 10040 00 1,006,522 .1325 4.610.2 31 1,006,802.3 695 9 10070 00 1,006,901 .8559 3.775.4 24 1,006,890.9 510 10 10070 00 1,007,183 .5009 2.857.2 27 1,007,203.8 898 11 10190 00 1,008,570 .8711 1,155.6 119 1,007,412.0 791 12 10170 00 1,010,245 .8246 1,524.8 606 1,009,495.3 606 13 10150 00 1,011,819 .1418 1,502.6 315 1,011,465.7 131 14 10070 00 1,012,419 .1223 7.204.0 54 1,013,021.2 470 15 10090 00 1,012,595 .9019 2.566.8 86 1,012,995.4 466 16 10110 00 1,012,621 .1275 612.507 1,012,801.2 528 17 10080 00 1,012,203 .1153 - 3.246.0 97 1,012,670.1 281 18 10080 00 1,011,549 .0847 - 5.751.6 20 1,011,943.4 275 19 10080 00 1,010,780 .0596 - 7.072.4 60 1,011,088.9 552 20 10080 00 1,009,992 .8366 - 7.429.3 78 1,010,214.2 628 21 10120 00 1,009,658 .6377 - 3.862.2 92 1,009,398.4 863 22 10120 00 1,009,614 .6889 - 969.557 1,009,349.6 543 23 10070 00 1,009,283 .4119 - 2.805.3 45 1,009,537.1 244 24 10080 00 1,008,953 .0859 - 3.091.4 63 1,009,058.9 843
25 10080 00 1,008,635 .1920 - 3.037.7 86 1,008,705.7 688 26 10070 00 1,008,252 .9522 - 3.543.9 64 1,008,392.1 691 27 10070 00 1,007,872 .4916 - 3.610.7 19 1,007,969.4 351 28 10070 00 1,007,525 .2706 - 3.355.4 83 1,007,583.6 340 29 99500 0 1,006,031 .1488 - 1,248.9 852 1,007,256.8 320 30 99200 0 1,003,728 .7646 - 2,041.7 450 1,005,031.9 607 31 99600 0 1,001,485 .8318 - 2,121.0 255 1,002,095.3 686 32 99600 0 999,410.1 102 - 1,999.9 413 999,789.01 14 33 99400 0 997,429.1 415 - 1,904.7 656 997,810.15 72 34 10040 00 996,714.7 961 - 8.762.3 88 995,905.32 90 35 10040 00 996,812.4 245 - 620.955 996,013.80 50 36 10000 00 997,086.4 734 2.093.0 38 996,762.74 82 37 10090 00 998,428.5 248 1,107.1 297 997,253.91 64 38 10040 00 999,782.8 057 1,260.5 655 999,314.22 85 39 10040 00 1,001,112 .1323 1,265.1 517 1,000,791.2 581 40 10060 00 1,002,511 .8283 1,322.1 811 1,002,124.2 537 41 97200 0 1,000,412 .6159 - 1,467.8 210 1,003,569.5 732 42 97000 0 996,314.5 232 - 3,513.3 255 999,238.35 91 43 96800 0 990,953.4 765 - 4,850.9 694 993,503.86 28 44 97800 0 986,165.4 309 - 4,606.5 916 987,072.70 10 45 98500 0 982,732.1 418 - 3,483.6 859 982,480.15 76 46 98500 0 980,450.6 738 - 2,382.5 642 979,945.19 31 47 98500 0 979,190.1 602 - 1,389.6 211 978,544.62 25
48 98000 0 978,270.6 170 - 9.579.7 40 978,078.46 33 49 97500 0 977,253.8 140 - 9.667.1 82 977,504.23 78 50 97300 0 976,132.3 955 - 1,051.8 097 976,480.43 95 51 97300 0 975,061.8 530 - 1,024.7 236 975,290.94 77 52 97700 0 974,517.8 667 - 5.991.4 48 974,242.07 41 53 97700 0 974,334.6 958 - 2.423.9 99 974,038.55 08 54 97700 0 974,426.6 983 348.180 974,140.77 58 55 96100 0 973,109.0 974 - 1,048.5 098 974,454.55 27 56 95300 0 970,343.2 606 - 2,380.4 310 972,270.28 95 57 95300 0 966,895.0 242 - 3,139.4 581 968,438.91 58 58 95300 0 963,245.1 120 - 3,422.2 431 964,383.45 77 59 95300 0 959,756.5 858 - 3,338.3 799 960,507.31 75 60 95300 0 956,677.2 937 - 2,997.5 744 957,085.88 19 61 95300 0 954,151.3 107 - 2,500.3 983 954,279.23 41 62 95300 0 952,235.8 929 - 1,932.3 980 952,150.99 21 63 95300 0 950,920.9 770 - 1,361.1 164 950,689.97 45 64 95300 0 950,148.8 756 - 8.354.5 98 949,832.08 40 65 95300 0 949,832.4 570 - 3.868.0 85 949,480.50 77 66 95300 0 949,870.7 092 - 312.876 949,523.01 02 67 95300 0 950,161.1 112 2.273.1 56 949,845.67 91 68 95300 0 950,608.6 673 3.944.1 54 950,342.96 37 69 95300 0 951,131.7 797 4.815.9 63 950,924.19 96 70 95300 0 951,665.3 511 5.039.1 25 951,517.05 67
71 95300 0 952,161.6 330 4.776.5 15 952,068.48 11 72 95300 0 952,589.3 788 4.186.2 09 952,543.75 42 73 95300 0 952,931.8 480 3.409.5 47 952,924.27 55 74 95300 0 953,184.1 505 2.563.9 48 953,204.61 17 75 95200 0 953,250.3 397 939.745 953,389.26 64 76 95100 0 953,092.9 674 - 1.108.6 19 953,325.51 94 77 96200 0 953,903.8 501 6.309.6 82 953,004.27 79 78 96500 0 955,467.7 622 1,352.0 846 954,408.62 47 79 97200 0 958,094.4 869 2,317.7 133 956,549.42 99 80 97000 0 960,953.7 918 2,658.2 780 959,948.65 76 81 97000 0 963,772.3 728 2,680.1 893 963,080.41 42 82 97600 0 966,924.8 718 2,950.8 295 965,916.52 42 83 97000 0 969,356.9 819 2,417.8 208 969,285.53 54 84 97100 0 971,262.1 146 1,910.9 575 971,291.23 85 85 97100 0 972,611.7 926 1,385.4 956 972,790.88 06 86 97300 0 973,648.1 701 1,050.7 813 973,720.18 90 87 97300 0 974,339.9 157 7.215.2 15 974,488.79 52 88 97300 0 974,725.4 196 4.238.4 65 974,917.13 28 89 97700 0 975,258.0 471 4.939.1 75 975,064.49 68 90 96700 0 974,787.8 630 - 2.971.2 05 975,653.18 11 91 96500 0 973,595.1 499 - 1,001.7 097 974,550.16 66 92 96500 0 972,014.4 039 - 1,424.8 704 972,793.78 21 93 96500 0 970,287.0 569 - 1,609.8 569 970,874.50 76 94 96900 0 968,999.2 542 - 1,287.8 192 968,999.17 14 95 96900 0 968,072.0 990 - 9.477.7 53 967,968.99 89 96 97500 0 968,082.4 909 - 1.433.3 05 967,313.87 87 97 97500 0 968,671.0 438 4.479.0 95 967,967.82 64
98 98100 0 970,226.4 342 1,315.9 779 969,029.37 14 99 97100 0 971,251.2 949 1,030.4 450 971,279.21 65 100 96900 0 971,768.0 858 5.783.0 39 972,075.65 08 101 95400 0 970,407.6 560 - 9.958.1 52 972,230.72 89 102 95400 0 968,049.9 035 - 2,045.5 325 969,611.00 38 103 95200 0 964,972.1 297 - 2,789.5 042 966,413.47 75 104 95700 0 962,166.4 738 - 2,690.8 454 962,740.52 64 105 96500 0 960,512.4 177 - 1,753.7 801 960,013.79 74 106 95500 0 958,698.4 542 - 1,731.7 756 959,109.39 36 107 95600 0 957,181.7 303 - 1,490.4 632 957,313.03 37 108 94800 0 955,190.4 238 - 1,831.5 193 955,989.35 98 109 94800 0 953,152.6 875 - 1,923.2 321 953,725.20 84 110 94400 0 950,852.6 916 - 2,147.7 139 951,614.10 18 111 95200 0 949,421.0 685 - 1,488.9 327 949,134.52 06 112 95400 0 948,806.9 301 - 7.295.4 00 948,229.92 23 113 95400 0 948,800.9 683 - 1.214.9 58 948,223.29 81 114 95400 0 949,233.3 945 3.265.0 16 948,703.77 16 115 95700 0 950,245.1 362 8.616.3 36 949,494.59 58 116 95700 0 951,540.9 988 1,174.5 515 950,934.44 31 117 95800 0 953,032.5 760 1,381.1 900 952,480.63 99 118 95800 0 954,523.7 751 1,413.9 497 954,137.52 79 119 95600 0 955,689.4 414 1,158.7 650 955,654.93 49 120 95200 0 956,154.8 081 5.576.9 57 956,616.45 34 121 95400 0 956,340.8 682 2.380.7 94 956,600.96 47
122 95400 0 956,278.1 986 - 120.430 956,531.33 17
123 95400 0 956,041.7 077 - 1.911.1 95 956,268.56 41 124 95500 0 955,799.9 309 - 2.240.0 06 955,888.81 21 125 95400 0 955,458.6 574 - 3.088.5 89 955,620.73 04 126 94700 0 954,390.4 132 - 9.040.1 27 955,211.57 02 127 94300 0 952,600.4 827 - 1,576.5 864 953,667.20 30 128 93000 0 949,205.2 922 - 2,968.4 062 951,339.21 36 129 94000 0 946,147.5 105 - 2,921.1 704 946,830.56 72 130 94000 0 943,429.5 168 - 2,641.7 822 943,810.57 42 131 94000 0 941,184.4 819 - 2,218.7 131 941,316.09 10 132 94300 0 939,768.5 603 - 1,487.7 314 939,409.51 14 133 94500 0 939,220.5 377 - 6.764.5 51 938,578.37 52 134 94500 0 939,311.4 362 - 355.140 938,679.37 36 135 94500 0 939,854.7 226 4.289.4 68 939,283.02 51 136 94000 0 940,178.0 920 3.273.2 71 940,197.88 00 137 94000 0 940,395.9 583 2.266.6 53 940,439.95 36 138 94000 0 940,519.5 615 1.351.4 90 940,577.29 06 139 93500 0 940,064.9 127 - 3.420.9 52 940,627.68 07 140 92200 0 938,012.1 128 - 1,696.9 751 939,791.23 65 141 92500 0 935,489.0 795 - 2,289.9 427 936,654.53 27 142 92300 0 932,591.4 128 - 2,684.5 242 933,657.12 53 143 93000 0 930,399.4 141 - 2,183.1 228 930,443.79 34 144 93000 0 928,787.6 242 - 1,638.7 315 928,652.91 58
145 93000 0 927,728.9 751 - 1,109.1 163 927,476.63 90 146 93800 0 927,957.5 138 53.724 926,841.68 20 147 93800 0 928,965.6 306 8.073.5 30 927,961.81 17 148 93400 0 930,050.3 616 9.969.6 13 929,611.51 29 149 92200 0 929,963.1 376 897.346 930,847.93 07 150 92200 0 929,231.4 328 - 5.710.0 63 930,034.92 53 151 92200 0 928,097.1 649 - 9.987.7 53 928,774.62 77 152 92300 0 926,868.3 302 - 1,142.8 718 927,298.14 47 153 92300 0 925,658.6 295 - 1,150.6 201 925,954.03 28 154 92300 0 924,564.3 201 - 1,059.5 467 924,738.13 35 155 92300 0 923,645.0 145 - 9.049.7 20 923,716.68 27 156 91800 0 922,428.9 332 - 1,117.6 606 922,921.03 68 157 91800 0 921,181.3 243 - 1,176.9 128 921,534.80 47 158 92300 0 920,515.8 146 - 7.207.1 38 920,239.79 40 159 92400 0 920,345.3 192 - 2.517.1 05 919,939.24 36 160 91500 0 919,629.5 557 - 6.128.8 45 920,143.95 08 161 93000 0 920,225.3 233 3.785.5 26 919,139.24 82 162 93000 0 921,475.3 489 1,060.5 888 920,528.16 54 163 92900 0 922,991.4 379 1,382.5 655 922,323.81 99
164 92600 0 924,287.7 413 1,258.2
531 924,097.49
03 165
92600 0 925,364.9 094 1,063.0 550 925,294.34 38 166 92400 0 925,993.8 181 6.732.1 57 926,215.35 34 167 92700 0 926,579.1 516 5.759.8 13 926,532.39 07 168 92700 0 927,035.9 430 4.575.9 01 927,039.93 67 169 92700 0 927,361.8 136 3.339.1 09 927,402.01 51
170 92500 0 927,366.0 481 568.133 927,628.94 23 171 93400 0 928,070.3 489 5.725.3 08 927,411.49 88 172 93400 0 929,075.5 361 8.957.5 47 928,528.37 35 173 93100 0 929,912.9 259 8.132.3 26 929,792.13 99 174 92900 0 930,407.1 608 5.255.0 51 930,563.51 20 175 92100 0 929,844.8 084 - 3.658.0 11 930,827.56 49 176 92400 0 928,996.9 508 - 7.368.1 43 929,552.16 75 177 92400 0 927,966.7 494 - 9.420.5 14 928,407.49 93 178 92200 0 926,691.7 975 - 1,170.6 898 927,213.10 83 179 92200 0 925,379.7 211 - 1,236.9 715 925,755.24 57 180 92100 0 924,051.1 295 - 1,260.7 887 924,390.14 39 181 91100 0 921,838.2 487 - 1,972.0 308 923,042.49 86 182 91100 0 919,334.5 617 - 2,318.4 746 920,260.62 41
Selanjutnya  dilakukan  peramalan harga emas untuk kedepannya.
b. Peralaman harga emas
Melakukan  peramalan  harga  emas untuk periode 31 hari kedepannya (m = 31)  menggunakan  persamaan  (3) menggunakan periode pada hari terakhir yaitu t = 182:
𝐹 𝑡+𝑚 =   𝑆 𝑡 + (𝜑 1 + 𝜑 2 + ⋯ + 𝜑 𝑚 )𝑏 𝑡
𝐹 182+31 =   𝑆 182 + (𝜑 31 )𝑏 182 𝐹 213 =  919334,5617 + (0,8 31 )(−2318,4746)
𝐹 213 =  912848,8529
Hasil  untuk  peramalan  harga  emas kedepannya secara keseluruhan dimulai  dari  periode  1  hingga  31  hari dan  membandingkan  dengan  data aktual  dapat  dilihat  pada  Tabel  4 berikut.

## Table 4. Hasil peramalan 31 hari kedepan
No Tanggal Harga aktual Harga prediksi 1 04/01/202 1 911000 918777 2 04/02/202 1 922000 917590 3 04/03/202 1 922000 916640 4 04/04/202 1 922000 915880 5 04/05/202 1 921000 915273 6 04/06/202 1 920000 914786 7 04/07/202 1 924000 914397 8 04/08/202 1 922000 914086 9 04/09/202 1 931000 913837 10 04/10/202 1 927000 913638 11 04/11/202 1 927000 913479 12 04/12/202 1 926000 913351 13 04/13/202 1 924000 913249 14 04/14/202 1 924000 913168 15 04/15/202 1 925000 913102 16 04/16/202 1 935000 913050 17 04/17/202 1 937000 913009 18 04/18/202 1 937000 912975 19 04/19/202 1 939000 912948 20 04/20/202 1 939000 912927 21 04/21/202 1 932000 912910 22 04/22/202 1 932000 912896 23 04/23/202 1 935000 912885 24 04/24/202 1 933000 912876 25 04/25/202 1 933000 912869 26 04/26/202
1 933000 912864 27 04/27/202 1 930000 912859
28 04/28/202 1 926000 912856 29 04/29/202 1 931000 912853 30 04/30/202 1 922000 912851 31 05/01/202 1 921000 912849
Berdasarkan  Tabel  4,  maka  dapat dibuat perbandingan antara harga aktual dengan  harga  ramalan  ke  dalam  grafik. Perbandingan  harga  ke  dalam  grafik dapat dilihat pada gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Perbandingan harga aktual dengan ramalan

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa:
1. Penerapan model forecasting menggunakan  algoritma Double
Exponential  Smoothing  Damped Trend menghasilkan performa yang sangat baik dalam peramalan harga emas yang sedang mengalami trend penurunan
dengan persentase kesalahan  atau error berdasarkan MAPE sebesar 0,49%.
2. Hasil persentase error model peramalan dengan algoritma DESDT termasuk kedalam golongan  sangat  baik.  Namun karena parameter smoothing terbatas yaitu hanya mencoba secara manual  serta  hanya  memiliki  nilai (0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8,
0.9)
mengakibatkan
tingkat performa  model  yang  digunakan kurang maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Andriyanto, T. (2017). Sistem Peramalan  Harga  Emas  Antam Menggunakan  Double  Exponential Smoothing. Intensif , 1 (1), 1. https://doi.org/10.29407/intensif.v1
i1.531
Fahlevi, A., Bachtiar, F. A., & Setiawan, B. D. (2018). Perbandingan Holt ’ s dan  Winter  ’  s  Exponential Smoothing untuk Peramalan Indeks Harga Konsumen Kelompok Transportasi , Komunikasi dan Jasa Keuangan. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 2 (12), 6136–6145. http://j-ptiik.ub.ac.id Guntur, M., Santony, J., & Yuhandri, Y.
(2018).  Prediksi  Harga  Emas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dalam Investasi untuk Meminimalisasi  Resiko. Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan
Teknologi  Informasi) , 2 (1),  354– 360.
https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.
276
Habsari,  H.  D.  P.,  Purnamasari,  I.,  &
Yuniarti,  D.  (2020).  Peramalan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dan Verifikasi Hasil Peramalan Menggunakan  Grafik  Pengendali Tracking  Signal  (  Studi  Kasus : Data  IHK  Provinsi  Kalimantan Timur  )  Forecasting  Uses  Double Exponential  Smoothing  Method and Forecastin. Jurnal Ilmu Matematika  Dan  Terapan , 14 (1), 13–22.
Hakimah,  M.,  Rahmawati,  W.  M.,  &
Afandi,  A.  Y.  (2020).  Pengukuran Kinerja  Metode  Peramalan  Tipe Exponential Smoothing Dalam Parameter Terbaiknya. Jurnal Ilmiah NERO , 5 (1), 44–50.
Hudiyanti,  C.  V.,  Bachtiar,  F.  A.,  &
Setiawan, B. D. (2019). Perbandingan Double Moving Average  dan  Double  Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah  Kedatangan  Wisatawan Mancanegara  di  Bandara  Ngurah Rai. Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 3 (3), 2667–2672.
Pramesti, A. D., Jajuli, M., & Sari, B. N.
(2020). Implementasi Metode Double  Exponential  Smoothing dalam  Memprediksi  Pertambahan
Jumlah  Penduduk  di  Wilayah Kabupaten  Karawang. Ultimatics : Jurnal  Teknik  Informatika , 12 (2),
95–103.
https://doi.org/10.31937/ti.v12i2.1 688
Putriadita,  D.,  &  T.  Rahmawati,  W. (2021). Harga  emas  Antam  masih akan  menurun  meski  stimulus  AS sudah sah . Kontan.Co.Id. https://investasi.kontan.co.id/news/
harga-emas-antam-masih-akan- menurun-meski-stimulus-as-sudah- sah
Ramadhani,  N.  (2021). Penjelasan
Lengkap Mengenai Apa Itu Pareto .
Akseleran.
https://www.akseleran.co.id/blog/p areto-adalah/
Ristianto,  F.,  Nurmalasari,  &  Yoraeni, A.  (2021).  Impementasi  Metode
Naive Bayes Untuk Prediksi Harga Emas. Jurnal CO-SCIENCE (Computer Science) , 1 (1), 62–71.
Saurkar, A. V, Pathare, K. G., & Gode,
S. A. (2018). An Overview On Web Scraping  Techniques  And  Tools. International  Journal  on  Future Revolution in Computer Science & Communication  Engineering , 4 (4), 363–367. http://www.ijfrcsce.org