## Penerapan Metode Holt Winters Untuk Peramalan Harga Saham PT Prodia Widyahusada Tbk
Muhammad Ary Praasetyo 1 , Umi Mahdiyah 2 , Daniel Swanjaya 3
1,2,3 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Nusantara PGRI,  Kediri, Indonesia E-mail: 1 muhammadaryp18@gmail.com, 2 umimahdiyah@gmail.com, 3 daniel@unpkediri.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Naiknya  pertumbuhan  investor  indonesia  salah  satunya  disebabkan  karena  pandemi  Covid-19.  Para investor  memindahkan  asetnya  ke  instrumen  investasi.  Salah  satunya  yaitu  saham.  Pada  penelitian bertujuan  melakukan  peramalan  atau  prediksi  saham  agar  memudahkan  investor  dalam  menentukan keputusan  investasinya.  Peramalan  merupakan  suatu  kegiatan  memperhitungkan  kondisi  dimasa  yang akan datang  dengan memakai informasi  masa lampau dan data yang  mempengaruhi situasi  yang akan diprediksi. Penelitian ini menggunakan metode peramalan dengan dua metode  Holt Winters  yait metode Additive  dan  metode  Multiplicative  dengan  data  harga  saham  PT  Prodia  Widyahusada  TBK.  Untuk menentukan kelayakan model peramalan, penelitian ini menggunakan  MAPE  untuk mengetahui tingkat kesalahan  metode  dalam  peramalan.  Hasil  dari  peramalan  memakai  metode  Holt  Winters  Additive  dan Holt  Winters  Multiplicative  mendapatkan  nilai  MAPE    yang  sama-sama  sangat  baik.  Nilai  MAPE  pada peramalan  saham  menggunakan  metode  Holt  Winters  model  Additive  mendapatkan  nilai    1,81% sedangkan nilai MAPE pada peramalan saham dengan metode Holt Winters  Multiplicative mendapatkan nilai  2,06%. Hasil penelitian yang telah dilakukan dapat didapatkan  nilai MAPE pada peramalan saham menggunakan metode Holt Winters model Additive memiliki tingkat.
Kata Kunci : Saham, Holt Winters, MAPE

## Abstract
The increase in the growth of Indonesian investors is partly due to the Covid-19 pandemic. Investors are moving  their  assets  to  investment  instruments.  One  of  them  is  stocks.  The  research  aims  to  do  stock forecasting  or  prediction  to  make  it  easier  for  investors  to  determine  their  investment  decisions. Forecasting  is  an  activity  to  calculate  future  conditions  by  utilizing  past  data  and  data  that  affect  the situation to be predicted. This research uses forecasting methods with two Holt Winters methods, namely the Additive method and the Multiplicative method with PT Prodia Widyahusada TBK  stock price data. To determine the feasibility of the forecasting model, this study uses MAPE to determine the error rate of the  method  in  forecasting.  The  results  of  forecasting  using  the  Holt  Winters  Additive  and  Holt  Winters Multiplicative methods get MAPE values that are both very good. The MAPE value in stock forecast use Holt  Winters  Additive  model  method  gets  a  value  of  1.81%  while  the  MAPE  value  in  stock  forecasting using the Holt Winters Multiplicative method gets a value of 2.06%. From the results of the research that has  been  done,  it  can  be  concluded  that  the  MAPE  value  in  stock  forecasting  using  the  Holt  Winters Additive model method has the smallest error rate.
Keywords : Stock, Holt Winters, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Pada bulan Agustus 2022, Bursa  Efek  Indonesia mencatat pertumbuhan investor saham indonesia meningkat 27%, namun jumlah investor masih 1,5% dari jumlah penduduk dan dari 80% investor berusia di bawah 40 tahun [1] . Salah satu dampak penyebab pertumbuhan investor yaitu  disebabkan  oleh  pandemi  Covid-19,  Para  Investor  mengamankan  asetnya  ke  instrumen investasi  untuk  melindungi  nilainya.  Salah  satu  instrumen  investasi  adalah  saham.  Selain  itu, banyaknya  platform  investasi  saham  yang  semakin  memudahkan  masyarakat  untuk  memulai investasinya.
Saham  secara  singkat  dapat  diartikan  sebagai  tanda  kepemilikan  suatu  perusahaan. Perusahaan  dengan  sahamnya  yang  tertulis  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  disebut  emiten. Membeli  saham  perusahaan  berarti  sudah  menjadi  bagian  dari  kepemilikan  suatu  perusahaan.
Saham  dapat  digunakan  untuk  investasi  jangka  panjang.  Investasi  saham  yang  benar  akan mendapatkan  keuntungan  bagi  para  investor.  Sumber  keuntungan  bisa  didapatkan  dari  capital gain  yaitu  dengan  memanfaatkan  selisih  harga  beli  dan  harga  jual  yang  di  mana  pembelian saham  dilakukan  ketika  harga  sedang  rendah  dan  dapat  dijual  ketika  harga    tinggi  dan  juga keuntungan  bisa  didapatkan  dari  dividen  atau  pendapatan  perusahaan  yang  dibagikan  kepada para  investor  regular  yang  tidak  memperjualbelikan  saham  pada  saat  tanggal  penentuan pembagian  dividen.  Sebelum  melakukan  keputusan  investasi,  Investor  harus  dapat  membaca grafik  harga  saham  dan  memahami  fundamental  perusahaan  seperti  laporan  keuangan,  kinerja perusahaan,  dll.  Selain  itu,  investor  dapat  memanfaatkan  teknologi  untuk  memprediksi  harga saham  menggunakan  metode  data  mining.  Peramalan  merupakan  suatu  kegiatan memperhitungkan kondisi di masa yang akan datang  dengan  memakai data masa lampau dan data  yang    mempengaruhi  situasi    yang  akan  diprediksi.  Teknologi  itu  dapat  dipakai  untuk meramal harga saham yang  naik turun .
Penelitian  yang  sebelumnya  [2] yang  melakukan  perbandingan Holt-Winters  Exponential Smoothing  pada  model  musiman  multiplikatif  serta  model  musiman  aditif    dengan  data  masa lalu  yang  digunakan  yaitu  data  harga  bahan  pangan.  Penelitian  tersebut    menghasilkan  nilai MAPE dengan peramalan yang cukup baik yaitu sebesar 1.02% untuk metode Aditif sedangkan untuk  nilai MAPE  pada  peramalan  menggunakan  model Multiplikatif  yaitu sebesar  1.2%.  Hal tersebut  menunjukan  bahwa  model  Aditif  menunjukan  nilai  MAPE  yang  lebih  kecil  daripada model Multiplikatif.
Penelitian  lain  [3] melakukan  peramalan  dengan  metode  peramalan  model  musiman multiplikatif  dan  aditif  dari  pemulusan  eksponential  Holt-Winters.  Ketika  data  menunjukkan peningkatan  jangka  panjang  serta  fluktuasi  musiman  yang  meningkat  seiring  bertambahnya periode  pengamatan,  penelitian  yang  menghasilkan  model  musiman  multiplikatif  dapat digunakan.  Pola  data  ini  menunjukkan  varians  dan  mean  yang  tidak  stasioner.  Namun,  ketika data  menunjukkan  pertumbuhan  jangka  panjang  dan  variasi  musiman  yang  relatif  seragam seiring  bertambahnya  periode  pengamatan,  model  musiman  aditif  dapat  digunakan.  Dengan menggunakan  pemulusan  eksponensial  model  multiplikatif  musiman  Holt-Winters  pada  data konsumsi  listrik  total  Jerman  (sumber  data:  First  Course  on  Time  Series  Analysis),  nilai konstanta pemulusan terbaik adalah α = 0,712, b = 0 dan α = 0. Dengan menggunakan model peningkatan musiman pada total makanan, nilai konstanta pemulusan terbaik adalah α = 0,8, b = 0,291, dan α = 0.
Penelitian  lain  [4] membandingkan  metode  Multiplicative,  Additive,  dan  Double Seasonal Holt-Winters dalam melakukan peramalan. Penelitian ini menggunakan data penjualan mobil  dan  menghasilkan  temuan  bahwa  metode  peramalan  Holt-Winters  dengan  variasi Additive cocok untuk memprediksi data yang relatif stabil dengan fluktuasi di sekitar nilai rata- rata,  seperti  penjualan  mobil  Toyota,  Daihatsu,  Honda,  Suzuki,  Mitsubishi,  Nissan,  dan  Isuzu (MAPE  =  3.18278%  dan  RMSE  =  1304.96).  Sementara  itu,  metode  Double  Seasonal  Holt- Winters cocok untuk model data penjualan yang memiliki dua pola musiman, seperti penjualan mobil  BMW  (MAPE  =  12.74  dan  RMSE  =  29.728622).  Metode  Multiplicative  Holt-Winters cocok  untuk  model  data  penjualan  mobil  yang  memiliki  fluktuasi  yang  tinggi  di  atas  dan  di bawah nilai rata-rata, seperti data mobil Scania (MAPE = 15.837 dan RMSE = 11.3).
Penelitian lain [5] mengembangkan metode aditif Holt-Winters dengan memperkenalkan formula baru untuk mencari nilai awal. Memperoleh estimasi nilai awal yang lebih akurat dapat menghasilkan hasil peramalan yang lebih baik.. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa formula baru untuk menemukan nilai awal dalam metode aditif bisa mendapatkan peramalan yang lebih baik  bila  dibandingkan  dengan  metode  aditif  tradisional  dan  metode  rata-rata  bergerak tertimbang dalam hal tingkat akurasi.
Penelitian  lain  [6] mengimplementasikan  Holt-Winters  Additive  untuk  meramal kunjungan wisatawan nusantara wilayah Sumenep. Penelitian ini menghasilkan nilai keakuratan prediksi  SMAPE  sebesar  13,65%  pada  saat  α  =  0,01;  β  =  0,01; 𝛾 =  0,37.  Nilai  keakuratan SMAPE  yang  diperoleh,  metode  Hold-winters  eksponensial  smoothing  additive  bisa  dipakai tolak  ukur  pengembangan  strategi  pengembangan  dan  pemasaran  pariwisata  di  wilayah
Sumenep.  Akibatnya  bisa  memajukan  ketepatan  pemilihan  keputusan  dan  memajukan perekonomian wilayah Sumenep
Sedangkan  pada  penelitian  [7] yang  membandingkan  metode  peramalan Holt-Winters dengan  Backpropagation  untuk  peramalan  penjualan  stok  barang  toko  Anabul  Petshop.  Pada penelitian  tersebut  menggunakan  MAD  sebagai  perhitungan  rata-rata  kesalahan  mutlak.  Hasil penelitian tersebut mendapatkan metode peramalan Backpropagation menghasilkan tingkat error paling sedikit dari metode peramalan Holt winters pada data penjualan stok barang toko Anabul Petshop.
Untuk  penelitian  ini  melakukan  peramalan  pada  harga  penutupan  saham  PT  Prodia Widyahusada  Tbk  (PRDA)  menggunakan  metode  Holt-Winters  Additive,  karena  saat  masa pandemi Covid-19 harga saham Prodia mengalami kenaikan yang cukup signifikan. PT Prodia merupakan  salah  satu  layanan  yang  bergerak  di  bidang  kesehatan  seperti  membangun  klinik, laboratorium  kesehatan,  pusat  penelitian,  pendidikan  perawat  dan  cek  kesehatan  masyarakat. Pada  semester  I  tahun  2021,  Perusahaan  berhasil  mencetak  laba  bersihnya  yaitu    Rp  301,02 miliar yang pada awalnya mendapatkan laba kotor bersih pada semester I tahun 2020 senilai Rp 12,1 miliar [8] . Sehingga sahamnya menarik untuk dianalisis dan diprediksi, apakah saham ini memberikan keuntungan bagi orang awam yang akan berinvestasi di saham ini melihat pandemi covid-19 yang sudah berakhir

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Saham
Menurut  Thian  [9] Saham  adalah  surat  bersifat  kepemilikan  yang  berharga  ,  di  mana kepemilikan  surat  tersebut  merupakan  pemilik  perusahaan.  Ketika  kepemilikan  surat  berharga semakin  besar  maka  kekuasaan  atas  perusahaan  semakin  besar.  Salah  satu  keuntungan  dari kepemilikan  saham  yaitu  akan  mendapatkan  dividen.  Penentuan  dividen  dilakukan    pada  saat Rapat Umum Pemegang Saham (RUPS).
Jenis-jenis  pada saham terbagi dua segi yaitu  segi dengan cara peralihan dan dari segi dengan  hak  tagih.  Jenis  saham  segi  dengan  cara  peralihan  dibagi  dua  yaitu  saham  yang kepemilikannya  merupakan  kepemilikan  saham  terdaftar  atas  nama  pemegang  saham,  dan saham dengan  nama tertulis atas nama pemegang saham. Sedangkan jenis saham dari segi hak tagih terbagi menjadi dua yaitu saham biasa dan saham preferen. Saham biasa, yang  merupakan saham  dengan  pemilik  berhak  suara  di  suatu  perusahaan,  dikatakan  sebagai  pemilik  manfaat perusahaan    dan  memiliki  klaim  sisa  setelah  semua  hak  pemegang  saham  preferen.  Saham preferen, di sisi lain adalah saham yang pemiliknya memiliki hak istimewa untuk membagikan dividen  dan  aset  perusahaan  dalam  hal  likuidasi  perusahaan  dibandingkan  dengan  pemegang saham yang biasa.

## 2.2. Harga Saham
Harga    saham  yang    muncul  di  bursa  saham  pada  waktu  yang  ditetapkan  oleh  pelaku bursa tertentu disebut harga saham [10]. Penawaran dan permintaan di pasar modal  menentukan tinggi  rendahnya  harga  saham  tersebut. Menurut  [11] , terdapat  dua  faktor  yang  dapat mempengaruhi  volatilitas  harga  saham,  yaitu  faktor  internal  dan    eksternal.  Contoh  faktor internal meliputi pengumuman  pemasaran manufaktur, pengumuman  keuangan, pengumuman dewan,  desentralisasi,  pengumuman  akuisisi,  pengumuman  investasi,  pengumuman  pekerjaan, laporan  keuangan  perusahaan.  Sedangkan  contoh  faktor  eksternal  antara  lain  pengumuman pemerintah  (perubahan  suku  bunga,  nilai  tukar,  inflasi  dan  berbagai  peraturan  keuangan  yang dikeluarkan  pemerintah),  pengumuman  legal  (tuntutan  terhadap  perusahaan  atau  direksi perusahaan),  dan  pengumuman  industri  sekuritas  (laporan  rapat  tahunan,  penundaan perdagangan dan pembatasan perdagangan saham).

## 2.3. Prodia
PT  Prodia  Widyahusada  Tbk  (PRDA)  atau  biasa  dikenal  dengan  Laboratorium  Klinik Prodia didirikan pada tanggal 7 Mei 1973 di Solo. Seiring berjalannya waktu, Prodia  menjadi salah  satu  laboratorium  klinik  terbesar  di  Indonesia,  sekaligus  sebagai  pusat  rujukan  nasional atau  Prodia  National  Reference  Lab  (PNRL).  Prodia  juga  merupakan  laboratorium  awal  dan satu-satunya di Indonesia yang memperoleh akreditasi College of American Pathologists (CAP) dan sertifikasi NGSP Level 1 untuk layanan diagnostik HbA1c.  Per 31 Desember 2020, Prodia telah menjangkau 127 kota di 34 provinsi di Indonesia dan total 267 titik jaringan  laboratorium klinik, salah satunya adalah Prodia Health Care (PHC).  Prodia memiliki 10 titik PHC dan klinik khusus, 142 laboratorium klinik dan toko laboratorium medik, 103 kantor Point of Care (POC) dan 102 laboratorium kerjasama dengan rumah sakit. Pada tahun 2020, perusahaan mencatat 3,1 juta kunjungan dan total 14 juta cek.

## 2.4. Peramalan
Peramalan    merupakan  gambaran  suatu  momen  di  masa  yang  akan  datang  berdasarkan informasi  masa  lampau  dan  informasi sekarang.  Peramalan  ditujukan  untuk  meramal  hal  yang akan  terjadi  di  masa  depan. Menurut  [12] Jenis-jenis  peramalan  terbagi  menjadi  tiga  yaitu peramalan  atas  dasar  waktu,  peramalan  atas  dasar fungsi  dan  tujuan  dan  peramalan  atas  dasar ketersediaan  informasi.  Jenis  peramalan  saham  atas  dasar  waktu  terbagi  menjadi  tiga  metode sebagai berikut:
a. Peramalan  tempo  panjang  adalah  peramalan  yang  melakukan  analisa  waktu  lebih  lama sekitar 2 tahun atau lebih
b. Peramalan  tempo  menengah  adalah  peramalan  yang  melakukan  analisa    waktu  sekitar  3 bulan sampai 2 tahun
c. Peramalan tempo pendek adalah peramalan yang melakukan analisa waktu sekitar 0 sampai 3 bulan
Untuk jenis peramalan saham atas dasar fungsi dan tujuan terbagi menjadi empat sebagai berikut:
a. General  business  forecasting  adalah  peramalan  pada  bisnis  yang  bersifat  makro  pada masalah ekonomi, politik, sosial, budaya dan lainnya.
b. Sales  forecasting  adalah  peramalan  penjualan  pada  total  barang  yang  terjual  dimasa  akan datang menggunakan informasi penjualan sebelumnya.
c. Permalan  pada  permintaan  pasar  adalah  peramalan  yang  bertujuan  untuk  mengetahui prediksi permintaan dan kondisi pasar.
d. Peramalan pada keuangan adalah peramalan yang bertujuan untuk memprediksi modal serta biaya yang dikeluarkan di masa depan.
Sedangkan pada jenis peramalan saham atas dasar ketersediaan data terbagi menjadi dua sebagai berikut:
a. Metode kualitatif adalah metode peramalan  dimana perusahaan tidak mempunyai informasi yang  cukup  untuk  dianalisa  sehingga  peramalan  ini  sangat  subyektif  karena  hasil  analisa berbeda. Contoh dari metode ini yaitu survei, wawancara dan diskusi.
b. Metode kuantitatif adalah  metode peramalan di mana perusahaan memiliki data yang cukup dengan proses analisa menggunakan pendekatan data dan angka.

## 2.5. Holt Winters
Holt  Winters  adalah  suatu  metode  perkembangan  pemulusan  eksponensial  sederhana yang memiliki tiga variabel konstanta yaitu trend, level dan seasonal. Metode  peramalan Holt Winter  terbagi  menjadi  dua  metode  musimannya  yaitu  metode  Additive  dan  Multiplicative. Menurut    [13].  Pada  metode  peramalan  Holt  Winters  Model  Additive  digunakan  pada  data runtut  waktu  konstan  yang  memiliki  variasi  data  musiman  dengan  periode  akhir  ke-t,  dengan nilai  peramalan pada periode didapatkan  persamaan  (1)  dan  untuk
metode metode peramalan Holt Winters Model Additive digunakan pada data runtut waktu naik turun tidak menentu yang didapatkan persamaan (2) .
(1) (2)
Dimana,
= Hasil peramalan ke-t+k
= smoothing level
= smoothing trend
= Pemulusan musiman
= Periode musiman
= periode waktu yang diramalkan
= panjang musiman
Untuk  bentuk  model  smoothing  level  pada  persamaan  (1)  Holt  Winters  model  Additive dituliskan dengan persamaan (3) dan untuk model smoothing level persamaan (2) Holt Winters model Multiplicative dituliskan dengan persamaan (4) sebagai berikut :
) (3) ) (4)
Dimana,
= Harga ke-t = konstanta pembobot level (0< α<1)
= smoothing level pada tahun ke-t-1
= smoothing trend pada tahun ke-t-1
= smoothing musiman
= Periode musiman
= panjang musiman
Untuk  bentuk  model  smoothing  trend  pada  persamaan  (1)  Holt  Winters  model Additive dituliskan dengan persamaan (3) dan untuk model smoothing trend persamaan (2) Holt Winters model Multiplicative dituliskan dengan persamaan (4) sebagai berikut :
(5)
(6)
Dimana,
= Harga ke-t
= konstanta pembobot trend (0< β<1)
= smoothing level pada tahun ke- t-1
= smoothing tren pada tahun ke- t-1
= Periode musiman
= panjang musiman
Untuk bentuk model smoothing musiman dengan c merupakan panjang dari musiman dan k  bernilai  1,2,3...c.,  Pada  persamaan  (1)  Holt  Winters  model  Additive  dituliskan  dengan persamaan  (7)  dan  untuk  model  pemulusan  musiman  persamaan  (2)  Holt  Winters  model Multiplicative dituliskan dengan persamaan (8) sebagai berikut :
(7)
(8)
Dimana,
= Harga ke-t
= konstanta pembobot musiman (0< γ<1)
= Pemulusan level pada tahun ke-t
= Pemulusan musiman
= Periode musiman
= panjang musiman
Dalam  metode  smoothing  ini  diperlukan  nilai  dahulu  smoothing  level  pada  persamaan (9),  nilai  awal  smoothing  trend  dengan  persamaan  (10),  dan  nilai  awal  smoothing  musiman model Multiplicative dengan persamaan (11) sedangkan nilai awal pemulusan musiman model Additive dengan persamaan (12) sebagai berikut:
(9 ) (10 ) (11 )
(12 ) Dimana,
= Inisialisasi level
= Harga ke-c
= Harga ke-k
= smoothing level tahun ke-t-1
= smoothing tren tahun ke- t-1
= inisialisasi musiman
= Konstanta pembagi terhadap panjang musiman
= panjang musiman

## 2.6. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Menurut  Kurnia[14]  , Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) merupakan  salah  satu metode  untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan  ,  tingkat  kesalahan  terjadi  karena  selisih  nilai sebenarnya  dengan  nilai  dari  peramalan  sangat  kecil  atau  sangat  besar.  Nilai  MAPE  dihitung dengan persamaan (13) sebagai berikut :
Dimana,
= Jumlah data error
= Nilai ramalan
= Nilai aktual
Tabel 1. Standar Model Peramalan Nilai Kemampuan peramalan ≤10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20%-50% Layak ≥50% Buruk
Dengan diketahui tabel 1. Dengan kriteria model peramallan yang memiliki nilai melebihi 50%, maka model peramalan tersebut sudah tidak dapat digunakan lagi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Saham
Data  saham  PT  Prodia  Widyahusada  Tbk  dengan  kode  saham  PRDA.JK  yang  diambil pada situs Yahoo Finance. Data ditampilkan di google collab seperti pada gambar 1
Gambar 1. Data Saham PT Prodia Widyahusada Tbk

## 3.2. Preprocessing Data
Setelah  data  didapatkan , data  saham  diolah  terlebih  dahulu  untuk  disesuaikan  dengan metode yang digunakan  yaitu mengambil kolom dan baris yang digunakan  menggunakan fitur drop pada  python.  Kemudian  mengecek  data  apakah  terdapat missing  value. Setelah  itu membagi data menjadi dua yaitu data latih dan data uji dengan split data menggunakan python.
Gambar 2. Kolom dan baris yang digunakan

## 3.3. Pemodelan Metode
Pada  tahap  ini,  data  yang  sudah  dilakukan  preprocessing  akan  dilakukan  pemodelan metode  menggunakan  metode  peramalan  Holt-Winters  Additive  dan Multiplicative.  Dengan menggunakan seasonal period=240 yang menunjukan jumlah hari perdagangan saham dalam 1 tahun.

## 3.4. Evaluasi Model
Proses  peramalan  dengan  menggunakan  data  latih  sebanyak  1560  data  dan  data  uji sebanyak  60  data  yang  telah  dilakukan,  mendapatkan  hasil  peramalan  dengan  grafik perbandingan data aktual yang ditampilkan seperti di gambar  3.

## Gambar 3. Perbandingan Hasil Peramalan dengan Data Aktual
Dari  gambar  3  di  atas,  grafik  perbandingan  hasil  peramalan  harga  saham  dengan  data aktual  menggunakan  metode  Holt  Winters  pada  model  Additive  dan  Multiplicative menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan  mendekati  harga  pada  data  aktual,  yang  dapat disimpulkan metode Holt Winters pada kedua model dapat melakukan peramalan dengan baik. Untuk  hasil  peramalan  10  hari  ke  depan  dengan  metode  Holt  Winters  model  Additive ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Peramalan dengan Metode Holt Winters model Additive Hari ke Ramalan 1 5763,976 2 5726,657 3 5729,634 4 5707,612 5 5740,987 6 5762,134 7 5802,784 8 5795,274 9 5786,935 10 5770,296
Sedangkan untuk hasil peramalan untuk 10 hari dan parameter ke depan dengan metode Holt Winters model Multiplicative dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Peramalan dengan Metode Holt Winters model Multiplicative
Hari ke Ramalan 1 5798,186 2 5782,013 3 5810,230 4 5825,694 5 5913,667 6 5986,229 7 6120,414 8 6145,575 9 6168,834 10 6177,072
3.5. Analisa Hasil
Hasil  peramalan  dengan  model  peramalan Holt-Winters  Additive dan Holt-Winters Multiplicative memiliki  nilai  MAPE  yang  sama-sama  sangat  baik.  Nilai  tersebut  ditampilkan pada tabel 4.
Tabel 4. Analisa Hasil Peramalan Metode Peramalan Parameter Nilai MAPE Holt Winters Additive α=0,9, β=0,1,  γ=0,1 1,81 % Holt Winters Multiplicative α=0,9, β=0,01,  γ=0,04 2,06  %

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melalui  tahapan-tahapan  penelitian,  didapatkan  hasil  peramalan  menggunakan Holt  -Winters  Additive dan Holt-Winters  Multiplicative dengan  nilai  MAPE  yang  sama-sama sangat  baik  dalam  melakukan  peramalan.  Nilai  MAPE  pada  peramalan  saham  menggunakan Holt Winters Additive mendapatkan nilai 1,81% sedangkan nilai MAPE pada peramalan saham dengan  Holt  Winters  Multiplicative  mendapatkan  nilai  2,06%.  Dari  hasil  tersebut  dapat diketahui  bahwa  nilai  MAPE  pada  peramalan  saham  menggunakan  metode  Holt  Winters Additive memiliki tingkat error terkecil.
Penelitian ini mendapatkan hasil dengan metode Holt Winters model Additive memiliki peramalan  terkecil  daripada  metode  Holt  Winters  model  Multiplicative  pada  peramalan penutupan  harga  saham  PT  Prodia  Widyahusada  Tbk.  Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan dapat menggunakan metode peramalan lain untuk melakukan peramalan saham dengan tingkat error terkecil dan juga  dapat menggunakan metode Holt Winters pada kasus-kasus lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Rahmawati,  “BEI  catat  pertumbuhan  Investor  saham  27%  hingga  Agustus  2022,” Kontan ,  Aug.  2022.  https://investasi.kontan.co.id/news/bei-catat-pertumbuhan-investor- saham-27-hingga-agustus-2022 (accessed Jun. 14, 2023).
[2]  N. P. Dewi and I. Listiowarni, “Implementasi Holt-Winters Exponential Smoothing untuk Peramalan  Harga  Bahan  di  Kabupaten  Pamekasan,” Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi Informasi & Komunikasi , vol. 11, no. 2, pp. 219–231, 2020.
[3]  S. Nur Hamidah et al. , “Teknik Peramalan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winters,” EPSILON : Jurnal  Matematika  Murni  dan  Terapan,” vol.  07,  no.  02,  pp. 26–33, 2020.
[4]  Christnatalis, et  al .,  “Perbandingan  Metode  Multiplicative,  Additivedan  Double  Seasonal Holt-Wintersuntuk Prediksi Penjualan Mobil,” TEKESNOS , vol. 1, no.1, pp. 89-95, 2019.
[5]  S. Hansun, V. Charles, and C. Rini Indrati, “Revisiting the Holt-Winters’ Additive Method for Better Forecasting,” International Journal of Enterprise Information Systems , vol. 15, no. 2, pp. 43–57, 2019.
[6]  A.  Nawawi,  S.  Herawati,  and  N.  Prastiti,  “Implementasi  Metode  Holt  Winter  Additive Untuk Prediksi Kunjungan Wisatawan Nusantara Kabupaten Sumenep,” Jurnal SimanteC , vol. 10, no. 1, 2021.
[7]  B.  W.  N.  Tantyo  and  D.  Swanjaya,  “Perbandingan  Antara  Metode  Holt-Winters  Dan Backpropagation  Pada  Model  Peramalan  Penjualan,”  in Seminar  Nasioanl  Inovasi Teknologi , 2021, pp. 174–181.
[8]  C. Dwi, “Berkah pandemi untuk Prodia dari Rugi jadi Laba Rp 301 M,” CNBC Indonesia , Aug.  2021.  https://www.cnbcindonesia.com/market/20210804113420-17-265994/berkah- pandemi-untuk-prodia-dari-rugi-jadi-laba-rp-301-m (accessed Jun. 13, 2023).
[9]  A.  Thian, Pasar Modal  Syariah:  Mengenal  dan  Memahami  Ruang Lingkup  Pasar  Modal
Islam . Penerbit Andi, 2021. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=mZYsEAAAQBAJ
[10] J. Hartono, Teori portofolio dan analisis investasi . Yogyakarta: BPFE, 2017.
[11] E.  F.  Brigham  and  J.  F.  Houston, Dasar-dasar  manajemen  keuangan .  Jakarta:  Salemba Empat, 2018.
[12] W. Y. Rusyida, Teknik Peramalan: Metode ARIMA dan Holt Winter . Penerbit NEM, 2022. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=z9-mEAAAQBAJ
[13] Suhartono, Analisa data Statistik dengan R . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2009.
[14] N.  Kurnia,  “Penerapan  Peramalan  Penjualan  Sembako  Menggunakan  Metode  Single Moving  Average  (Studi  Kasus  Toko  Kelontong  Dedeh  Retail),” Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan , vol. 8, no. 17, pp. 307–316, 2022, doi: 10.5281/zenodo.7076573 .