## PERGERAKAN NILAI AKTIVA BERSIH (NAB) BERDASARKAN EVALUASI KESALAHAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA REKSA DANA BNI-AM DANA LANCAR SYARIAH
(MOVEMENT OF NET ASET VALUE (NAV) BASED ON ERROR EVALUATION OF DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING IN MUTUAL FUNDS BNI-AM DANA LANCAR SYARIAH)
Muhammad Noor Arridho 1) , Kusrini 2) , Muhammad Rudyanto Arief 3)
1,2,3) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Yogyakarta, Indonesia
e-mail: muhammad.1297@students.amikom.ac.id 1) , kusrini@amikom.ac.id 2) , rudy@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Reksa dana merupakan suatu instrumen dalam berinvestasi dilakukan dengan mengumpulkan dana masyarakat yang dikelola oleh badan hukum. Kemudian badan tersebut melakukan pengelolaan dana tersebut ke dalam surat berharga  seperti  obligasi,  pasar  uang  dan  saham.  Hakikatnya,  melakukan  investasi  dapat  meningkatkan kesejahteraan dimasa yang akan datang. Namun, peminatan masyarakat Indonesia dalam berinvestasi tergolong rendah. Seiring dengan berkembangnya teknologi reksa dana mulai dikenal oleh masyarakat luas melalui hadirnya penyedia  aplikasi  layanan  pasar  modal  yang  sangat  beragam  dan mudah  dijangkau.  Investasi  dapat dilakukan dengan modal rendah dan memiliki risiko kecil, namun memberikan imbal hasil kompetitif. Tingkat pertumbuhan imbal hasil tersebut mendorong masyarakat untuk melakukan investasi. Meskipun reksa dana memiliki risiko kecil, seiring  bertambahnya  modal  risiko  tersebut  semakin  bertambah.  Dalam  hal  ini  peneliti  melakukan  prediksi pergerakan  nilai  aktiva  bersih  (NAB)  pada  reksa  dana  BNI-AM  Dana  Lancar  Syariah  menggunakan  metode Double Exponential Smoothing dengan 1 variabel untuk memberikan preferensi dalam meminimalkan risiko dalam berinvestasi.  Prediksi  dilakukan  berdasarkan  data  historis  periode  bulan  Januari  hingga  Maret  2022  dan didapatkan evaluasi kesalahan prediksi MAPE sebesar 0,01073% dan MAD 0,0171588 menggunakan pembobotan nilai alpha 0,6.
Kata Kunci: Double Exponential Smoothing. Evaluasi Kesalahan, Prediksi, Reksa Dana.

## ABSTRACT
Mutual funds are a place to raise public funds managed by legal entities which are then invested in securities in the form of stocks, bonds and money markets. In essence, investing can increase welfare in the future. However, the  interest  of  the  Indonesian  people  in  investing  is  relatively  low.  Along  with  the  development  of  mutual  fund technology, it has become known to the wider community through the presence of capital market service application providers. although, mutual funds have a small risk, as capital increases the risk increases. In this study, the re- searcher predicts the movement of net asset value (NAV) in the BNI-AM Dana Lancar Syariah mutual fund with Double Exponential Smoothing method 1 variable to give preference in minimizing investment risk.. Predictions made based on data for January to March 2022 and an evaluation of the MAPE prediction error of 0,01073% and MAD 0,0171588 using an alpha weighting of 0.6.
Keywords:Double Exponential Smoothing,Error Evaluation, Prediction, Mutual Fund.

## I. P ENDAHULUAN
eiring  berjalannya  waktu  teknologi  semakin berkembang dan lambat laun mengubah pola kebiasaan  masyarakat  sehingga  mereka dituntut  untuk  beradaptasi.  Namun,  peminatan dalam  sektor  investasi  di  pasar  modal  tergolong rendah, hal ini terlihat dari jumlah investor sebesar 3.022.366 mencakup setidaknya 1,125% dari total
populasi Indonesia sebanyak 268.835.016
penduduk  [1].  Hakikatnya,  melakukan  investasi dapat  meningkatkan  kesejahteraan  dimasa  yang akan  datang,  terdapat  beberapa  cara  dalam berinvestasi  antara  lain  aset  berwujud  dan  tidak berwujud.  Aset  nyata  (berwujud)  dapat  berupa bangunan,  emas,  surat  berharga  dan  uang sedangkan  aset  tidak  berwujud  berupa  merek dagang dan hak paten [2], [3].
S
Perkembangan  teknologi  tumbuh  dengan  cepat, dibuktikan dengan hasil pendataan survei Susenas 2020  oleh  Badan  Pusat  Statistik  pertumbuhan angka  pengguna  internet  penduduk  Indonesia sebesar  53,73  di  tahun  2020.  Capaian  tersebut menggambarkan keterbukaan media informasi bagi penduduk  terhadap  perubahan  dan  perkembangan menuju masyarakat informasi [4].
Hadirnya  beberapa  penyedia  aplikasi  layanan pasar  modal,  emas, cryptocurrency memudahkan pengguna ponsel pintar untuk melakukan investasi. Salah  satu  pilihan  menarik  dalam  berinvestasi adalah  reksadana.  Keduanya  dapat  dipergunakan sebagai  aset  untuk  berinvestasi  dengan  modal rendah, memiliki risiko kecil, namun memberikan imbal hasil kompetitif  [5]–[7]. reksadana memiliki beberapa macam jenis yang dibedakan berdasarkan risiko  dan  pertumbuhan  nilai  diantaranya  reksa dana campuran, pendapatan tetap, pasar uang dan saham [8].
Adanya  imbal  hasil  pertumbuhan  tersebut mendorong masyarakat untuk melakukan investasi. Namun, bagaimana meminimalkan hadirnya risiko yang cukup tinggi seiring bertambahnya modal [8]. Sejalan  dengan  permasalahan  tersebut  dengan melakukan  prediksi  pergerakan  harga  yang  akan datang  dapat  dipergunakan  sebagai  pertimbangan untuk meminimalkan risiko.
Terdapat  berbagai  cara  melakukan  prediksi secara statistik, dimana pemilihan metode tersebut dipengaruhi  oleh  beragam  aspek  dapat  berupa keakuratan dan pola data [9]. Penggunaan metode ES ( Exponential Smoothing) baik dalam mengurangi variasi acak tidak beraturan
( irregular ) [10], kemampuan dalam menggabungkan unsur tren maupun musim dalam data  [11].  Secara  khusus,  terdapat  beberapa pemodelan  yaitu  SES  ( Single  Exponential Smoothing), DES (Double Exponential Smoothing) dan TES (Winter/Triple  Exponential  Smoothing) [12]. DES berkinerja baik dengan data mengandung  unsur  tren  tanpa  adanya  musiman [12].
Sejalan  dengan  permasalahan  tersebut  peneliti melakukan  prediksi  pergerakan  harga  reksa  dana untuk memberikan preferensi agar dapat meminimalkan  risiko  dalam  berinvestasi  reksa dana.  Selain  itu,  penelitan  ini  bertujuan  untuk melihat  evaluasi  kesalahan  dalam  model  prediksi
menggunakan Double  Exponential  Smoothing terhadap pergerakan harga reksa dana.

## II. STUDI PUSTAKA

## A. Penelitian Terkait
Adapun  penelitian  terkait  dengan  prediksi menggunakan  metode  DES yang  telah  dilakukan sebelumnya  dan  menjadi  referensi  dalam  pada penelitian  ini  yaitu  penelitian  pertama  membahas perbandingan  MAPE  ( Mean  Average  Percentage Error) Holt’s dan Brown’s DES  dalam  prediksi pergerakan  harga  reksa  dana.  Hasil  penelitian tersebut  metode Holt’s memperoleh  nilai error lebih kecil dari pada Brown’s dengan nilai MAPE 0,61604262. Namun dalam hal ini jenis pergerakan harga  reksa  dana  dipengaruhi  oleh  tren  yang berbeda [13].
Penelitian kedua berkaitan dengan prediksi harga saham  menggunakan  metode Simple  Moving Average dan Web  Scrapping .  Penelitian  ini menggunakan  MAPE  dalam  menghitung  akurasi. Hasil yang diperoleh berdasarkan data saham L45 menunjukkan nilai N=5 memperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 97,6% [14].
Penelitian  ketiga  berkaitan  dengan  penggunaan metode SES untuk memprediksi penjualan katering pada  Kedai  Pojok  Kedaung.  Penelitian  ini menggunakan  MAD  ( Mean  Absolute  Deviation ) dan  MAPE  sebagai  evaluasi  kesalahan  dalam memprediksi  dan  memperoleh  akurasi  sebesar 26,77% dengan nilai alpha (𝑎) 0,3 [15].
Penelitian keempat membahas mengenai peramalan  laju  inflasi  di  Indonesia  menggunakan Brown’s DES.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan metode Brown’s mempunyai kemampuan  baik  berdasarkan  kriteria  MAPE dengan nilai sebesar 10,607% [16].
Penelitian  kelima  berkaitan  dengan  Optimasi Parameter  menggunakan  Algoritma Multiple Genetik pada metode Brown’s ES. Namun, dalam proses  pencarian  mengabaikan  nilai  lain  yang mulanya  dianggap  tidak  optimal.  Hasil  dari penelitian  ini  diperoleh  nilai alpha optimal  0,74 dengan MAPE sebesar 1,3224% [17].
Berdasarkan  dasar  acuan  rujukan  tersebut peneliti memilih menggunakan metode DES pada penelitian  ini  dengan  menggunakan  MAD  dan
MAPE  sebagai  parameter  evaluasi  kesalahan dalam memprediksi .

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  bersifat  kuantitatif. Pada  bagian  ini  membahas  mengenai  tahap-tahap yang dilakukan dalam penelitian. Adapun tahapan tersebut terlampir pada gambar 1.

## Gambar 1 Alur Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  terbagi  dalam beberapa  tahapan.  Dimulai  dari  identifikasi masalah,  studi  pustaka,  pengumpulan  data, pengolahan  dan  analisa  data  dan  diakhiri  dengan evaluasi. Berkaitan penjelasan mengenai alur pada gambar 1 sebagai berikut:
A. Identifikasi Masalah
Bagian  ini  peneliti  menjelaskan  mengenai urgensi penelitian berkatian dengan pola kebiasaan yang  telah  terjadi  saat  ini.  Dalam  hal  ini  peneliti melihat beberapa aspek dari sudut pandang berbeda kemudian  menghimpun  serta  menyusun  sehingga diperoleh suatu permasalahan.
B. Studi Pustaka
Studi Pustaka menjelaskan pembahasan mengenai  referensi  terkait  terhadap  metode  yang digunakan adapun pustaka yang digunakan berasal dari jurnal penelitian terdahulu dan buku.
C. Pengumpulan Data
Adapun  data  yang  akan  digunakan  untuk pengolahan  menggunakan  data  pergerakan  harga NAB  (Nilai  Aktiva  Bersih)  dari  reksa  dana  BNI- AM  Dana  Lancar  Syariah  pada  manajer investasi PT.  BNI  Asset  Management  selama  periode Januari hingga Maret 2022 yang berasal dari laman
resmi AMII (Asosiasi Manajer Investasi Indonesia).
D. Analisa dan Olah Data
Penerapan analisa statistik menggunakan metode Double Exponential Smoothing dengan 1 variabel. Setelah  itu  dilakukan  pengujian  akurasi  melalui proses  evaluasi  kesalahan  prediksi  berdasarkan nilai MAD dan MAPE. Adapun dalam melakukan analisis  data  meliputi  pengolahan  dan  penyajian data berbentuk grafik data historis.
Double  Exponential  Smoothing adalah  proses pemulusan  ( smoothing )  pada  setiap  data  prediksi terhadap  objek  pengamatan  terbaru,  dalam penerapannya  terdapat  faktor  pertumbuhan  ( trend factor) sebagai  upaya  untuk  membawa  perkiraan lebih dekat terhadap data yang diamati.
Dalam  penerapannya  diperlukan  setidaknya  10 sampai  15  pengamatan  data  historis  dalam menentukan bobot nilai, metode ini sangat efektif dalam  pengamatan  data  yang  memiliki  tren  baik positif  (naik)  maupun  negatif  (turun)  serta  sangat sesuai digunakan untuk melakukan prediksi jangka pendek hingga menengah [12].
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan persamaan Brown’s metode Double  Exponential Smoothing dengan  1  variabel.  Adapun  prosesnya menggunakan  perhitungan  dasar  dari Single Exponential  Smoothing sebagai  penentu  nilai Double berdasarkan nilai variabel bobot alpha (𝑎) .
𝑆 𝑡 ′ = 𝑎𝑋 𝑡 + (1 − 𝑎) 𝑆 𝑡−1 ′ ( 1)
Pada  persamaan  (1) 𝑆 𝑡 ′ digunakan  untuk menentukan nilai single smoothing.
𝑆 𝑡 ′′ = 𝑎𝑆 𝑡 ′ + (1 − 𝑎) 𝑆 𝑡−1 ′′ ( 2)
𝑎 𝑡 pada  persamaan  (3)  berfungsi  untuk menentukan  nilai  konstanta smooothing yang hasilnya kemudian dijumlahkan dengan nilai nilai koefisien  dari  tren  yang  ditentukan menggunakan persamaan (4) [8], [16], [18].
𝑎 𝑡 = 2𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ ( 3) 𝑏 𝑡 = 𝑎 1−𝑎 + (𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ ) ( 4) 𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 (𝑚) ( 5)
E. Evaluasi
Dalam melakukan evaluasi menggunakan mengukur  variabilitas  (keadaan  bervariasi)  dalam kesalahan  prediksi.  Dalam  hal  ini  menggunakan MAD ( Mean Absolute Deviation ) pada persamaan (6).  Kelebihan  dari  penggunaan  metode  evaluasi ini mudah dalam penafsiran dan penjelasan kepada non-spesialis (orang yang tidak ahli) [19].
MAD = 𝟏 𝒏 ∑ |𝐸 𝑡 | 𝒏 𝒕=𝟏 ( 6)
𝐸 𝑡 =   𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ( 7)
Dalam memudahkan pemahaman bagi khalayak umum  digunakan  persamaan  (8).  Adapun  n menunjukkan jumlah dari akumulasi setiap jumlah, umumnya  nilai  tersebut  kurang  dari  1  dari pengamatan  data  historis,  dalam  penggunaannya cara ini merupakan proses pengukuran yang paling mudah  dipahami  dikarenakan  tidak  bergantung terhadap  unit  dari  variabel  yang  akan  di  prediksi serta  dinyatakan  secara  jelas  dalam  bentuk persentase [20].
MAPE = 1 𝑛 ∑ |𝑃𝐸 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 ( 8)
𝑃𝐸 𝑡 = ( 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 ) 100                 ( 9)
Setiap  prediksi  tentunya  tidak  menjamin mendapatkan  hasi  prediksi  yang  sesuai,  dalam penetapannya dilakukan dengan melakukan pengukuran  kesalahan  berdasarkan  nilai  akurasi. Permodelan dapat dikatakan memiliki kinerja  baik jika  mendapat  akurasi  di  bawah  10%  [21],  [22] keterangan lanjut mengenai kriteria evaluasi dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Evaluasi Kesalahan Prediksi Rentang Nilai Keterangan < 10% Tinggi 10% - 20% Sedang 20% - 50% Cukup > 50% Rendah

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Visualisasi Data
Adapun hasil penelitian adalah dapat dilihat pada visualisasi  plot  data  historis  guna  melihat  pola pergerakan  harga  reksa  dana  BNI-AM  Dana Lancar Syariah dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Plot Data Aktual
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  nilai  NAB selama  periode  Januari  sampai  Maret  2022 cenderung  berpola  tren  naik  tanpa  ada  unsur musiman dalam data.
B. Metode Prediksi
Prediksi harga reksa dana BNI-AM Dana Lancar Syariah  dilakukan  dengan  melihat  indeks  nilai kesalahan  prediksi  berdasarkan  rentang  nilai MAPE.  Adapun  dalam  prosesnya  dilakukan dengan  melakukan  prediksi  berdasarkan  rentang nilai pembobotan antara 0 dan 1.
1. Single Smoothing
𝑆 𝑡 ′ = 𝑎𝑋 𝑡 + (1 − 𝑎) 𝑆 𝑡−1 ′
𝑆 𝑡 ′ =  0,6 x 1594,09  +   (1 –  0,6) 1594,03
2. Double Smoothing
𝑆 𝑡 ′′ = 𝑎𝑆 𝑡 ′ + (1 − 𝑎) 𝑆 𝑡−1 ′′ 𝑆 𝑡 ′′ = 0,6 + (1 − 0,6) 1594,03
3. Konstanta Smoothing 𝑎 𝑡 = 2𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′
𝑎 𝑡 = 2(1594,06 − 1594,0516)
4. Koefisien Trend 𝑏 𝑡 = 𝑎 1−𝑎 + (𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ ) 𝑏 𝑡 = 0,6 1−0,6 + (1594,06 − 1594,0516)
5. Perhitungan prediksi
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 (𝑚) 𝐹 𝑡+𝑚 = 1594,03 + 0(1)
Perhitungan ini merupakan aspek penting dalam menentukan  nilai  harga  prediksi  pada  periode selanjutnya. Untuk nilai awal ditentukan berdasarkan  nilai  rata-rata  dari  data  data  historis. Kemudian  untuk  data  berikutnya  ditentukan berdasarkan  persamaan  (1),  Perhitungan  ini  akan terus berlanjut hingga data terakhir.
Tabel 2. Hasil Prediksi menggunakan alpha 0,6 t X t F t+m 1 1593,72 ... 2 1594,09 1594,03 3 1594,28 1594,102 4 1594,32 1594,337 ... ... ... 58 1604,34 1604,285 59 1604,39 1604,517
Pada tabel 2 terlampir hasil perhitungan prediksi menggunakan  nilai  alpha (𝑎) 0,6  menggunakan perhitungan  berdasarkan  persamaan  (1)  dan berlanjut hingga ke persamaan (5).
C. Evaluasi Kesalahan
Pada  bagian  ini  dilakukan  evaluasi  kesalahan menggunakan  persamaan  (6)  dan  persamaan  (8). Berikut  hasil  kalkulasi  akhir  evaluasi  kesalahan prediksi menggunakan MAD dan MAPE berdasarkan nilai alpha terlampir pada tabel 3.
Tabel 3. Evaluasi Kesalahan berdasarkan nilai
alpha 𝜶 MAD MAPE 0,1 0,409367 0,02561% 0,2 0,201829 0,01262% 0,3 0,181568 0,01135% 0,4 0,175425 0,01097% 0,5 0,17377 0,01086% 0,6 0,171588 0,01073% 0,7 0,174061 0,01088% 0,8 0,179674 0,01123% 0,9 0,188396 0,01178%
Berdasarkan hasil evaluasi pada tabel 3 diperoleh evaluasi kesalahan terendah dengan nilai alpha (𝛼) 0,6  dengan  nilai  MAD  0,0171588  dan  MAPE 0,01073%.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  penelitian yang  dilakukan,  metode Double  Exponential Smoothing dengan  1  variabel  dapat  diterapkan untuk  melakukan  prediksi  pada  NAB  reksa  dana BNI-AM  Dana  Lancar  Syariah  dengan  diperoleh evaluasi  kesalahan  prediksi  terendah  MAPE sebesar  0,01073%  dan  MAD  0,0171588  dengan menggunakan pembobotan nilai alpha (𝛼) 0,6.
Dalam penelitian ini dapat dilihat metode Double Exponential Smoothing 1 variabel memeroleh hasil sangat  baik.  Namun  tidak  menutup  kemungkinan penggunaan  metode  berbeda  seperti moving
average atau metode machine learning memperoleh hasil yang berbeda sehingga diperoleh hasil  prediksi  dari  perspektif  yang  berbeda  guna melihat  kemampuan  metode  DES  dibandingkan dengan metode lainnya. Selain itu, berkaitan dengan evaluasi  kesalahan  dapat  menggunakan  perhitungan berbeda  yang  disesuaian  berdasarkan  kebutuhan penggunaan metode yang digunakan.

## D AFTAR P USTAKA
Buku:
[1] B. P. Statistik, “Statistik Telekomunikasi Indonesia 2020,” Stat. Telekomun. Indones. 2020 , no. 06300.2113, p. 329, 2021.
[2] D. Rosadi, Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan EViews . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2011.
[3] J. H. Wilson and B. Keating, Forecasting and Predictive Analytics with ForecastX , Seventh Ed. New York: Mc Graw Hill Education, 2019.
[4] D. C. Montgomery, C. L. Jennings, and M. Kulahci, Introduction to Time Series Analysis and Forecasting . New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2008.
[5] S. C. Albright, W. L. Winston, and C. Zappe, Data analysis & decision making with Microsoft Excel , Third edit. Ohio: THOMSON SOUTH-WESTERN, 2006.

## Jurnal:
[6] S. Rizal, “Fenomena Penggunaan Platform Digital Reksa Dana Online dalam Peningkatan Jumlah Investor Pasar Modal Indonesia,” Humanis Humanit. Manag. Sci. Proc. , vol. 1, no. 2, pp. 851– 861, 2021.
[7] A. Fitriyani and A. Triayudi, “Sentiment Analysis of Reksadana on Bibit Applications Using the Naïve Bayes Method and K-Nearest Neighbor (Knn),” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 127–134, 2022.
[8] Y. Jacob, J. J. Sondakh, and R. J. Pusung, “Penerapan Perlakuan Akuntasi Aset Tetap Berwujud Sesuai PSAK Nomor 16 pada PT. Megasurya Nusalestari Manado,” J. LPPM Bid. EkoSosBudKum (Ekonomi, Sos. Budaya, dan Hukum) , vol. 5, no. 2, pp. 881–886, 2022.
[9] N. Huda and R. Hambali, “Risiko dan Tingkat Keuntungan Investasi Cryptocurrency,” J. Manaj. dan Bisnis , no. February, 2020.
[10] H. C. Krisnawangsa, C. T. A. Hasiholan, M. D. A. Adhyaksa, and L. F. Maspaitella, “Urgensi Pengaturan Undang-Undang Pasar Fisik Aset Kripto (Crypto Asset),” Dialogia Iurid. J. Huk. Bisnis dan Investasi , vol. 13, no. 1, pp. 1–15, 2021.
[11] A. Masruroh, “Konsep Dasar Investasi Reksadana,”
SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 1, no. 1, 2014.
[12] A. Muchayan, “Comparison of Holt and Brown’s Double Exponential Smoothing Methods in The
Forecast of Moving Price for Mutual Funds,” J.
Appl. Sci. Eng. Technol. Educ. , vol. 1, no. 2, pp. 183–192, 2019.
[13] D. Romaita, F. A. Bachtiar, and M. T. Furqon, “Perbandingan Metode Exponential Smoothing
Untuk Peramalan Penjualan Produk Olahan Daging Ayam Kampung (Studi Kasus : Ayam Goreng Mama Arka),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 11, p. 10387, 2019.
[14] S. Hansun, A. Wicaksana, and M. B. Kristanda,
“Prediction of Jakarta City Air Quality Index:
Modified Double Exponential Smoothing
Approaches,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 17, no. 4, pp. 1363–1371, 2021.
[15] A. Muchayan, “Perbandingan Mean Average
Percentage Error Pada Peramalan Pergerakan Harga
Reksa Dana Menggunakan Metode Holt Dan
Brown’S Double Exponential Smoothing,” e- NARODROID , vol. 6, no. 1, pp. 8–13, 2020.
[16] D. T. Anggraeni, “Forecasting Harga Saham
Menggunakan  Metode Simple Moving Average
Dan  Web Scrapping,” J. Ilm. Matrik , vol. 21, no. 3,
pp. 234–241, 2019.
[17] M. N. Arridho and Y. Astuti, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk Memprediksi
Penjualan Katering pada Kedai Pojok Kedaung,” J.
Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS , vol. 2, no. 02, pp. 35–44, 2020.
[18] D. Purwanti and J. Purwadi, “Metode Brown’s
Double Exponential Smoothing dalam Peramalan
Laju Inflasi di Indonesia,” J. Ilm. Mat. , vol. 6, no. 2,
p. 54, 2019.
[19] A. Sudiatmika, G. Indrawan, and D. G. H. Divayana, “Optimasi Nilai Parameter pada Metode
Brown’s Exponential Smoothing dengan Algoritma Multiple Genetik,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, p. 39, 2022.
[20] D. Retno Deswita, A. Hoyyi, and T. Widiharih,
“Pemodelan Metode Brown’s Double Exponential
Smoothing (B-DES) dan Brown’S Weighted
Exponential Moving Average (B-WEMA) menggunakan Optimasi Levenberg-Marquardt pada Jumlah Wisatawan di Jawa Tengah,” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 316–325, 2020.
[21] A. Raharja, W. Angraeni, and R. Aulia Vinarti,
“Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon Di PT Telkomsel Divre3 Surabaya,” Undergrad. Thesis, Inf. Syst. RSIf 519.72 Rah p, 2010 , 2010.
[22] R. Gustriansyah, “Analisis Metode Single
Exponential Smoothing dengan Brown Exponential Smoothing pada Studi Kasus Memprediksi Kuantiti Penjualan Produk Farmasi di Apotek,”
Semnasteknomedia , vol. 5, 2017.