## 1
Copyright© 2023: Author(s) https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/
Submitted: 2023-05-12            Accepted: 2023-09-05
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## PERAMALAN HARGA TAKSIRAN EMAS DAN UANG PINJAMAN PADA PT. PEGADAIAN CABANG PASSO DENGAN MENGGUNAKAN METODE DOUBLE MOVING AVERAGE
Forecasting The Price of Gold and Loan Money at PT Pegadaian Cabang Passo Using the Double Moving Average Method
Winda Butarbutar 1 , Sitha Latuconsina 2 , Nur Fadila Palisoa 3 , Rini Ayu R. Sasmita 4 , Nur Amalya Tuanaya 5 , Kristina Laura Talaud 6 , Yonlib Weldri Arnold Nanlohy 7* 1,2,3,4,5,6,7 Program Studi Statistika FMIPA Universitas Pattimura Jln Ir. M. Putuhena, Ambon, 97233, Maluku, Indonesia
E-mail Corresponding Author : ywa.nanlohy@gmail.com
Abstrak: Kegiatan  perekonomian  yang  dilakukan  oleh  manusia  sehari-hari  tidak  dapat  pisahkan  dari uang.  Dalam  kehidupan  sehari-hari  uang  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  setiap  aktivitas manusia  baik  itu  sebagai  alat  untuk  membeli  maupun  alat  untuk  membayar  barang  dan  semua kebutuhannya.  Nilai  taksiran  adalah  nilai  tertentu  yang  akan  dijadikan  jaminan  yang  didasarkan  pada harga jadi pasar dan peraturan yang berlaku pada masa tertentu. Dengan nilai taksiran yang tinggi akan mendorong  keputusan  nasabah  menggunakan  jasa  gadai  emas.  Bagi  mereka  yang  memiliki  barang berharga,  akan  tetapi  masih  mengalami  kesulitan  dalam  perekonomian  nya  maka  untuk  memperoleh pinjaman uang secara praktis dan cepat mereka akan menjual ataupun menjaminkan barang berharganya. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  meramalkan  harga  taksiran  emas  dan  uang  pinjaman menggunakan  metode Double  Moving  Average ,  dengan  harapan  penelitian  ini  dapat  membantu  PT Pegadaian  maupun  nasabah  dalam  memberikan  taksiran  harga  emas  dan  juga  uang  pinjaman  untuk kedepannya.  Dari  perhitungan  harga  taksiran  emas  didapatkan  hasil  peramalan  pada  bulan  November 2022 sebesar Rp. 4650260870.1 dan pada bulan Desember 2022 sebesar Rp.9300521740.2, dengan nilai MAPE  sebesar  12,62822%.  Sedangkan  perhitungan  uang  pinjaman  didapatkan  hasil  peramalan  pada bulan  November  2022  sebesar  Rp.  3908587825.6  dan  pada  bulan  Desember  2022  sebesar  Rp. 7817175651.1, dengan nilai MAPE sebesar 22.64406%.
Kata Kunci: Double Moving Average , MAPE, Taksiran Emas, Uang Pinjaman.
Abstract: Economic activities carried out by humans daily cannot be separated from money. In everyday life, money has a very important role in every human activity, both as a tool to buy and as a tool to pay for goods and all their needs. Estimated value is a certain value that will be used as collateral based on market prices and regulations that apply at a certain time. With a high estimated value, it will encourage the customer's decision  to  use gold pawning  services. For those who have valuable items but are still experiencing economic difficulties, to obtain money loans practically and quickly, they will sell or pledge their  valuables.  This  research  aims  to  predict  the  estimated  price  of  gold  and  loan  money  using  the Double  Moving  Average  method,  hoping  that  this  research  can  help  PT  Pegadaian  and  customers provide estimates of the price of gold and loan money for the future. From calculating the estimated price of gold, the forecast results for November 2022 are IDR. 4650260870.1, and in December 2022, it was IDR 9300521740.2 with a MAPE value of  12.62822%, while the UP calculation obtained forecasting results  in  November  2022  of  IDR.  3908587825.6  and  in  December  2022  IDR.  7817175651.1  with  a MAPE value of 22.64406%.
Keywords: Double Moving Averages, Gold Estimation, Loan Money, MAPE.

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan perekonomian yang dilakukan oleh manusia sehari-hari tidak dapat pisahkan dari uang. Uang pada mulanya adalah alat pertukaran barang-barang keperluan hidu masyarakat, yang artinya uang itu dapat ditukarkan dengan semua barang atau bisa diterima secara umum sebagai alat penukar [1]. Dalam kehidupan sehari-hari uang memiliki peran yang sangat penting dalam setiap aktivitas manusia baik itu sebagai alat untuk membeli maupun alat  untuk membayar  barang dan  semua  kebutuhannya.  Semakin  berkembangnya  permintaan  masyarakat  maka semakin besar pula biaya yang dibutuhkan. Oleh sebab itu, banyak masyarakat yang kesulitan dalam memenuhi kebutuhannya.  Adanya  masalah  tersebut  membuat  masyarakat  mencari  alteratif  agar  kebutuhannya  terpenuhi, salah  satunya  yaitu  dengan  meminjam  uang.  Bagi  mereka  yang  memiliki  barang  berharga,  akan  tetapi  masih mengalami kesulitan dalam perekonomiannya maka untuk memperoleh pinjaman uang secara praktis dan cepat mereka akan menjual ataupun menjaminkan barang berharganya. Menurut [2] uang pinjaman merupakan sejenis modal atau sejumlah uang yang berasal dari  Perum Pegadaian dan disalurkan kepada masyarakat/nasabah yang ingin meminjam sejumlah uang karena kebutuhan tertentu dengan prosedur yang tidak rumit. Sekarang masyarakat mulai  banyak  memanfaatkan  jasa  gadai  sebagai  alternatif  dalam  menyelesaikan  masalah  keuangannya  sebagai contoh menggadaikan emas perhiasannya ke Pegadaian [3]
PT  Pegadaian  merupakan  salah  satu  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  yang  bergerak  dalam  usaha menyalurkan dana atas dasar hukum gadai dengan sifat yang khas, yaitu menyediakan pelayanan bagi pemanfaatan umum  dan  sekaligus  memupuk  keuntungan  berdasarkan  prinsip  pengelolaan  bisnis.  Di  beberapa  perusahaan termasuk  Pegadaian, peminjaman  uang harus  memiliki  barang  jaminan  seperti  emas.  Adapun  emas  merupakan salah satu barang yang dapat digunakan sebagai investasi jangka panjang. Pegadaian dikatakan dapat mencapai target apabila memiliki nasabah, karena dari  nasabahlah Pegadaian mendapatkan keuntungan. Jaminan tersebut ditaksir dan uang pinjaman didapatkan. Perusahaan mengalami persentase keuntungan yang berbeda tergantung taksiran dan uang pinjaman. Nilai taksiran adalah nilai tertentu yang akan dijadikan jaminan yang didasarkan pada harga  jadi  pasar  dan  peraturan  yang  berlaku  pada  masa  tertentu.  Nilai  taksiran  yang  tinggi  akan  mendorong keputusan nasabah menggunakan jasa gadai emas. Nasabah akan merespon positif apabila nilai yang dihasilkan dari produk dan jasa mampu memenuhi manfaat bagi kebutuhannya [4].
Berdasarkan data bulanan harga taksiran emas dan uang pinjaman dari PT Pegadaian Cabang Passo, maka dapat  dilakukan  suatu  metode  peramalan  untuk  meramalkan  harga  taksiran  emas  dan  UP  untuk  2  periode berikutnya. Peramalan ( forecasting ) adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan di masa mendatang yang  meliputi  kebutuhan  dalam  ukuran  kualitas  barang,  waktu,  dan  lokasi  yang  dibutuhkan  dalam  memenuhi permintaan barang maupun jasa [5]. Dalam melakukan peramalan terdapat beberapa metode yang umum dipakaI. Secara  garis  besar  yaitu  metode  deret  waktu  ( time  series )  yang  dikelompokkan  menjadi  metode average yaitu ( Single  Moving  Average dan Double  Moving  Average ),  metode smoothing yaitu  ( single  exponential  smoothing serta double  exponential  smoothing dari Brown dan Holt ),  dan  metode  regresi  yaitu time  series  regression [6]. Dalam  menangani data  yang berpola trend ,  baik trend naik  maupun trend turun,  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan adalah metode rata-rata bergerak ganda ( Double Moving Average ). Metode Double Moving Average ini dinyatakan cukup sesuai untuk peramalan jangka pendek dan jangka menengah [7] .

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Definisi Peramalan
Dalam kehidupan sehari-hari,  segala sesuatu  serba tidak ada yang pasti dan sukar dalam  memperkirakan suatu  hal  secara  tepat.  Setiap  perusahaan  di  berbagai  bidang  dalam  meningkatkan  kesejahteraan  maupun meningkatkan kualitas perusahaannya pasti akan mengkaji berbagai solusi untuk masa yang akan datang, sehingga penting  adanya  peramalan.    Peramalan  ( forecasting )  merupakan  metode  statistika  yang  memprediksi  besarnya jumlah suatu hal pada masa depan berdasarkan data pada masa lampau yang dianalisis secara ilmiah [8].
Peramalan yaitu memprediksi beberapa kebutuhan di masa mendatang, yakni meliputi kebutuhan dalam hal kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang atau jasa. Pada umumnya kegunaan peramalan adalah sebagai berikut [9]:
1. Alat bantu perencanaan yang lebih efektif dan efesien
2. Menentukan kebutuhan manusia di masa yang akan datang
3. Pengambilan keputusan
Peramalan ialah salah satu unsur yang berperan penting dalam mengambil suatu keputusan. Keefektifitas keputusan  umumnya  dipengaruhi  oleh  2  hal  pokok  yang  harus  diperhatikan  dalam  proses  peramalannya  agar hasilnya lebih akurat dan bermanfaat. Dua hal pokok tersebut ialah pengumplan data yang relevan serta pemilihan teknik prediksi/peramalan tepat [10].

## 2.2.  Time series
Deret waktu adalah rangkaian data yang berupa nilai pengamatan yang diukur selama kurun waktu tertentu, berdasarkan waktu dengan interval yang sama. Analisis time series merupakan hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen, yang dikaitkan dengan waktu seperti tahun, bulan, triwulan, bulananan, semester atau catur wulan [11].

## 2.3.  Double Moving Average
Double Moving Average merupakan salah satu teknik peramalan yang menggunakan data time series yang memiliki trend .  Metode  ini  merupakan  perluasan  dari  metode Single  Moving  Average ,  karena  melakukan perhitungan  dua  kali  pada Single  Moving  Average . Double  Moving  Average biasa  disebut  metode  rata-rata bergerak yang maksudnya ialah nilai rata-rata akan menggunakan data baru kemudian meniadakan data yang lama [12]. Berikut ini adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam peramalan menggunakan metode Double Moving Average :
1. Menghitung Single Moving Average
t t -1 t -N+1 t X + X + ...+ X S' = N (1)
2. Menghitung Double Moving Average
t t -1 t - N+1 t S' + S' + ...+ S' S'' = N (2) 3. Menghitung Konstanta
t t t t t t
α = S' +(S' - S" )= 2S' - S" (3)
4. Menghitung Slope
t t t 2
b = (S' -S" ) N - 1 (4)
5. Menghitung peramalan m periode
t+m t t F = α +b m (5)
dengan:
t+1 F : ramalan satu periode ke depan
t X : data aktual pada periode ke- t
t F : ramalan pada periode ke- t
α : parameter smoothing
t S' : nilai rata-rata bergerak tunggal pada waktu t
t S" : nilai rata-rata bergerak ganda pada waktu t
t α : konstanta periode m ke depan
t b : komponen kecenderungan
t+m F : hasil peramalan untuk m periode ke depan yang akan  diramalkan
Semua  kondisi  peramalan  mengandung  derajat  ketidakpastian.  Derajat  ketidakpastian  dapat  diketahui dengan memasukkan unsur kesalahan ( error ) dalam peramalan atau prediksi. Oleh karena itu, untuk mengetahui metode prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi maka dibutuhkan perhitungan tingkat kesalahan dalam suatu prediksi [5], [13].
Pemilihan metode terbaik dan ketepatan metode peramalan yang digunakan dapat ditentukan berdasarkan beberapa  nilai  ukuran  berikut,  dengan 𝐴 𝑡 menyatakan  nilai  aktual, 𝐹 𝑡 menyatakan  nilai  peramalan,  dan 𝑛 menyatakan jumlah data [5]:
a. Mean Absolut Deviation (MAD)
Ukuran yang digunakan untuk mengukur ketepatan pengukuran yang digunakan salah satunya adalah MAD. Perhitungan akurasi dengan cara ini adalah dengan merata-ratakan kesalahan ramalan. Metode ini berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama. Nilai MAD dapat dihitung dengan persamaan berikut:
t t A F MAD n − = (6)
b. Mean Square Error (MSE)
MSE  merupakan  ukuran  lain  yang  digunakan  untuk  mengukur  ketepatan  hasil/nilai  prediksi  (ramalan). Perhitungan  MSE  dengan  merata-ratakan  kesalahan  yang  dikuadratkan  dari  setiap  pengamatan  runtun  waktu. Berikut ini adalah cara memperoleh nilai MSE:
( ) 2 t t A F MSE n
− = (7)

## c. Mean Absolut Percentage Error (MAPE)
MAPE diperoleh  dengan  menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap  pengamatan  runtun  waktu  dibagi dengan banyak observasi runtun waktu, kemudian merata-ratakannya. Besar kesalahan dalam meramalkan dengan nilai  pada  kenyataannya  dapat  diidentifikasi  dengan  MAPE.  Berikut  merupakan persamaan  untuk  memperoleh nilai MAPE :
1 100 n t t t t A F A MAPE n = −  =  (8)
Terdapat empat kriteria akurasi dengan menggunakan MAPE [14].  Secara lebih detail untuk kategori nilai MAPE dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 2. Kriteria Nilai MAPE Nilai MAPE Kriteria MAPE < 10% Tinggi 10% < MAPE < 20% Baik 20% < MAPE < 50% Cukup MAPE > 50% Buruk
Berikut adalah langkah-langkah dalam Double Moving Average :
1. Menghitung rata-rata bergerak tunggal
2. Menghitung rata-rata bergerak ganda menggunakan persamaan
( ) 1 1 ... I I I t t t N
II t S S
S S N − − + + + + = (9)
dimana:
II t S : Nilai rata-rata bergerak ganda
I t S : Data rata-rata bergerak tunggal (pertama) pada periode t
N : Banyak periode pengamatan
3. Menentukan besarnya nilai konstanta
( ) I I II t t t t S S S  = + − (10)
4. Menentukan besarnya nilai trend
2 ( ) 1 I II t t t b S S v = − − (11)
5. Menentukan besarnya nilai peramalan (forecast)
( ) t m t t f b m  + = + (12)
dimana m merupakan jumlah periode kedepan yang ingin diramalkan
6. Pengukuran akurasi peramalan
1 100 n t t t t A F A MAPE n = −  =  (13)

## 2.4.  Harga Taksiran Emas
Nilai  taksiran  emas  merupakan  nilai  emas  yang  digunakan  nasabah  kepada  bank  atau  pihak  Pegadaian. Dalam memberikan nilai taksiran emas ini dipengaruhi oleh dua faktor yakni dari berat emas/perhiasan serta dari kadar (karat) emas/perhiasan yang akan digadaikan. Pada umumnya nilai taksiran emas tidak sama dengan harga pasar emas serta jumlah  Uang Pinjaman (UP) yang diberikan oleh Pegadaian, namun juga lebih kecil dari nilai taksiran  barang  gadai.  Hal  ini  merupakan  salah  satu  antisipasi  yang  dilakukan  Pegadaian  untuk  mencegah kerugian. Besarnya nilai taksiran ini akan menjadi landasan bagi Pegadaian dalam menentukan besarnya jumlah pinjaman yang akan diberikan kepada nasabah [15].
Nilai taksiran yang tinggi merupakan salah satu faktor mendorong keputusan nasabah menggunakan jasa gadai emas. Nasabah akan merespon positif apabila nilai yang dihasilkan dari produk dan jasa mampu memenuhi manfaat bagi kehidupan sehari-hari. Dapat dinyatakan bahwa nilai taksiran menjadi pertimbangan bagi nasabah dalam  melakukan  transaksi  gadai  emas  Pegadaian.    Lembaga      gadai      memiliki      ketetapan      nilai      taksiran tersendiri   dalam menarik minat nasabah. Tinggi rendahnya nilai taksiran yang ditetapkan masing-masing lembaga gadai   berpengaruh   terhadap   jumlah   pinjaman   yang   nasabah   dapatkan. Semakin tinggi nilai  taksiran  emas maka  semakin  tinggi  pula pinjaman  yang  diperoleh nasabah,   begitupun   sebaliknya.   Jika   nilai   taksiran yang   diberikan   rendah,   maka nasabah   akan   mencari   lembaga   yang   taksirannya   lebih   tinggi   untuk memenuhi kebutuhan.  Sehingga  nilai  taksiran  menjadi  pertimbangan  nasabah  memilih  sebuah lembaga gadai untuk melakukan transaksi gadai emas  [16].
Penetapan   nilai   taksiran   yang   relatif   lebih   tinggi   dan   kompetitif   yang diterapkan oleh Pegadaian maupun Bank Syariah akan mampu memotivasi nasabah menggunakan  produk  pembiayaan  gadai  emas  syariah. Hal ini didukung oleh hasil penelitian yang pernah dilakukan oleh Nafila yang menyimpulkan bahwa nilai taksiran berpengaruh positif dan siginifikan terhadap motivasi nasabah dalam menggadaikan  emas  di  Unit  Gadai  Bank Syariah Mandiri. Artinya, semakin baik tingkat kesesuaian nilai taksiran terhadap emas/perhiasan yang  digadaikan oleh nasabah akan memotivasi nasabah untuk menggadaikan emas/perhiasan di lembaga tersebut akan semakin tinggi [17].

## 2.5.  Uang Pinjaman
Uang  pinjaman  adalah  sejumlah  uang  atau  sejenis  modal  yang  berasal  dari  Pegadaian  yang  disalurkan kepada nasabah yang ingin meminjam  uang untuk kebutuhan tertentu dengan cara yang mudah. Semakin banyak uang  yang  disalurkan  ke  nasabah  maka  akan  semakin  banyak  keuntungan  yang  diterima  Pegadaian.  Semakin banyak uang yang disalurkan oleh menunjukkan kinerja keuangan Pegadaian semakin baik. Hal ini didukung oleh penelitian [2] bahwa uang pinjaman berpengaruh terhadap laba bersih [18].
Menurut [19] uang yang dipinjam menghasilkan bunga  dimana dana ( profit ) yang berasal dari uang bunga inilah  yang  membiayai  semua  kegiatan  yang  melayani  kebutuhan  masyarakat  yang  membutuhkan  layanan Pegadaian.  Jumlah  pinjaman  tergantung  pada  nilai  barang  yang  dijaminkan.  Semakin  tinggi  nilainya,  maka semakin besar  pinjaman yang akan diterima nasabah, begitupun sebaliknya. Terbentuknya jumlah pinjaman (UP) barang jaminan didasarkan pada taksiran. Semakin tinggi nilai taksiran barang yang dinilai, maka semakin tinggi pinjaman yang akan diperoleh.

## 2.6.  Metode  Pengumpulan Data
Metode  yang  digunakan  adalah  metode  penelitian  lapangan  ( field  research ),  yang  berarti  meneliti  suatu obyek secara langsung. Penelitian lapangan merupakan penelitian yang dilakukan dengan mengumpulkan data dan informasi yang diperoleh langsung dari responden.

## 2.7.  Teknik Analisis Data
Double Moving Average merupakan salah satu teknik peramalan yang menggunakan data time series yang memiliki trend .  Metode  ini  merupakan  perluasan  dari  metode Single  Moving  Average ,  karena  melakukan perhitungan  dua  kali  pada single  moving  average ,  dalam  menangani  data  yang  berpola trend ,  baik trend naik maupun trend turun.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan Peramalan Harga Taksiran Emas
Perhitungan Moving Average pertama 𝑆 𝑡 𝐼 (dengan 3 bulan Moving Average ):
3 4831956522 4062524348 4188543478 436100811 3 6.0
I S = + = + 4 4062524348 4188543478 3856706522 403592478 3 2.7
I S = + = + 46 5171086957 5133336957 4582532609 4962318841.0 3 I S = + + =
Perhitungan Moving Average kedua II t S :
5 4361008116.0 4035924782.7 4216431159.3 4204454686.0 3 II S = + + = 6 4035924782.7 4216431159.3 4227036232.0 4159797391.3 3 II S = + + = 46 5285971014.7 5106753623.7 4962318841.0 5118347826.4 3 II S = + + =
Selanjutnya dilakukan penentuan nilai t  (konstanta) dan nilai t b ( slope ) untuk peramalan harga taksiran emas. Nilai t  baru dapat dicari pada bulan Mei tahun 2019, yaitu:
( ) I I II t t t t S S S
 = + −
5 4216431159.3 4216431159.3 4204454686.0 4228407632.7 ( )  = + − =
6 4227036232.0 4227036232.0 4159797391.3 4294275072.7 ( )  = + − =
46 4962318841.0 4962318841.0 5118347826.4 4806289855.6 ( )  = + − = 2 ( ) 1 I II t t t b S S v = − − 5
4216431159.3 4204454686.0 11976473.3 2 ( )
3 1 b = − =
−
6 4227036232.0 4159797391.3 67238840.7 2 ( )
3 1 b = − = − 46 4962318841.0 5118347826.4 156028985.4 2 ( ) 3 1 b = − = −
−
Langkah selanjutnya adalah penentuan besarnya forecast ( ) t f m + untuk harga taksiran emas, yang mana peramalan baru bisa ditentukan untuk bulan Juni tahun 2019 dengan nilai t  dan t b bulan Mei tahun 2019.
( ) t m t t f b m  + = +
6 4228407632.7 11976473.3 4240384106.0 (1)
f = +  = 7 4294275072.7 67238840.7 4361513913.3 (1)
f  = + = 48 4806289855.6 156028985.4)
9300521740.2 ( (2) f − = +  =
Pengukuran akurasi ramalan harga taksiran emas dilakukan dengan perhitungan MAPE, sebagai berikut.
1 100 n t t t t A F A MAPE n = −  =  4220358696 4240384106.0 0.00474 4220358696 − = = 4696000000 4361513913.3 0.07123 4696000000 − = = 4582532609 4765258455.0 0.03987 4582532609 − = = 1 0.00474 0.07123 0.02653 0.
100
41 03987 n t MAPE = + +  = + +  1 5 7 100 7 4 .1 75 MAPE  =

## 12.62822 MAPE =
Dari perhitungan harga taksiran emas didapatkan hasil peramalan pada bulan November 2022 sebesar Rp. 4650260870,1  dan  pada  bulan  Desember  2022  sebesar  Rp.9300521740.  Untuk  pengujian  nilai  akurasi  dengan menggunakan nilai MAPE didapatkan hasil sebesar 12,62822%, dimana yang telah diketahui bahwa apabila nilai MAPE di bawah 20% maka dapat disimpulkan bahwa nilai taksiran emas tersebut memiliki nilai peramalan yang baik.

## 3.2. Perhitungan Peramalan UP (Uang Pinjaman)
Perhitungan Moving Average pertama 𝑆 𝑡 𝐼 (dengan 3 bulan Double Moving Average ) adalah sebagai berikut:
3 4445400000 3737550000 3853460000 4012136666, 7 3 I S + + =
=
4 3737550000 3853460000+3548170000 3713060000, 0 3 I S + = = 46 4757400000+4722670000+4215930000 4565333333, 3 3 I S = =
Perhitungan Moving Average kedua II t S yakni:
5 4012136666, 7 3713060000, 0 3879116666, 7
3868104444, 4 3
II S + + = =
6 3713060000, 0 3879116666, 7 388873333, 3 3827016666, 7 3 II S + + = = 46 5106753623, 7 5009031304, 7 4565333333, 3 4893706087, 2 3 II S + + = =
Selanjutnya dilakukan penentuan nilai t  (konstanta) dan nilai t b ( slope ) untuk peramalan UP. Nilai t  baru dapat dicari pada bulan Mei tahun 2019, yaitu:
( ) I I II t t t t S S S a  = + −
5 3879116666, 7 (3879116666, 7 3868104444, 4) 3890128888, 9 a = + − = 6 3888873333, 3 (3888873333, 3 3827016666, 7) 3950730000, 0 a = + − = 46 4565333333, 3 (4565333333, 3 4893706087, 2) 4236960579, 4 a = + − =
2 ( ) 1 I II t t t b S S v = − − 5 2 (3879116666, 7 3868104444, 4) 11012222, 2
3 1 b = − = − 6 2 (3888873333, 3 3827016666, 7) 61856666, 7
3 1
b = − = − 46 2 (4565333333, 3 4893706087, 2) 328372753, 9
3 1 b = − = − −
Langkah  selanjutnya  adalah  penentuan besarnya forecast ( ) t f m + untuk UP,  yang  mana peramalan baru bisa ditentukan untuk bulan Juni tahun 2019 dengan nilai 𝛼 𝑡 dan 𝑏 𝑡 bulan Mei tahun 2019.
( ) t m t t f b m  + = +
6 (3890128888, 9 11012222, 2)(1) 3901141111,1 f = + =
7 (3950730000, 0 61856666, 7)(1) 4012586666, 7 f = + =
47 (4236960579, 4 ( 328372753, 9))(1) 3908587825, 6
f = + − =
Pengukuran akurasi ramalan UP dilakukan dengan perhitungan MAPE, sebagai berikut.
t t t A F A − 3882730000 3901141111,1 0, 00474 3882730000
− =
4320320000 4012586666, 7 0, 07123 4320320000 − = 3 4618450000 4495938888.9 461845000 0
0 0, 265 − = 4215930000 4759256618, 7 0,12887 4215930000 − = 1 100 n t t t t A F A MAPE n = −  =  41 1 0.00474 0.07123 0 1 .02653 0.1288 100 4 7 t MAPE = + + + = +   100 9, 28407 41 MAPE  = 22, 64406

## MAPE =
Dari perhitungan UP diperoleh hasil peramalan pada bulan November 2022 sebesar Rp. 3908587825,6 dan pada bulan Desember 2022 sebesar Rp. 7817175651,1. Untuk pengujian nilai akurasi dengan menggunakan nilai MAPE diperoleh hasil sebesar 22,64406%, dimana yang telah diketahui bahwa apabila nilai MAPE di antara 21%- 30% maka dapat disimpulkan bahwa nilai taksiran UP tersebut memiliki nilai peramalan yang cukup baik.
bulan November 2022 sebesar Rp. 4650260870,1 dan pada bulan Desember 2022 sebesar Rp.9300521740. Untuk pengujian  nilai  akurasi  dengan  menggunakan nilai  MAPE  didapatkan  hasil  sebesar  12,62822%,  dimana yang telah diketahui bahwa apabila nilai MAPE di bawah 20% maka dapat disimpulkan bahwa nilai taksiran emas tersebut memiliki nilai peramalan yang baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa harga taksiran emas dan UP dari  Januari  2019  sampai  dengan  Oktober  2022  untuk  mendapatkan peramalan  pada  November  dan  Desember 2022 yaitu harga taksiran emas sebesar Rp. 4650260870,1 dan Rp. Rp.9300521740. Selanjutnya untuk peramalan UP sebesar Rp. 3908587825,6 dan pada bulan Desember 2022 sebesar Rp.7817175651,1 Dari kedua peramalan
tersebut  memiliki  nilai  peramalan  yang  baik,  tetapi  harga  taksiran  emas  memiliki  nilai  pengukuran  akurasi peramalan yang lebih akurat yaitu sebesar 12.62822%, dengan menggunakan MAPE.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Utari, A. Purwanti, and D. Prawironegoro, “Manajemen  Keuangan,” Jakarta:  Mitra  Wacana  Media , 2014.
[2] L. Darwina, “Pengaruh Jumlah Taksiran Dan Uang Pinjaman terhadap Laba Bersih pada Perum Pegadaian Syari’ah Kota Lhokseumawe,” J. Apl. Manaj. , vol. 9, no. 2, pp. 500–508, 2012.
[3] F. Wati, “Pengaruh Nilai Taksiran Emas Terhadap Keputusan Nasabah Menggunakan Produk Gadai Di Pegadaian Syariah Cabang Blauran Surabaya,” Univ. Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya , 2020.
[4] D.  Marlius,  Pengaruh  Jumlah  Taksiran  dan  Uang  Pinjaman  Terhadap  Laba  Bersih  Pada  PT.  Pegadaian (UPC) Gurun Laweh. 2018. doi: 10.31227/osf.io/uch4a.
[5] H.  D.  E.  Sinaga  and  N.  Irawati,  “Perbandingan Double  Moving  Average Dengan Double  Exponential Smoothing Pada Peramalan Bahan Medis Habis Pakai,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. Vol. IV, no. 2, pp. 197–204, 2018.
[6] H. A. Yusuf, I. Djakaria, and Resmawan, “Penerapan Metode Double Moving Average Untuk Meramalkan Hasil,” J. Mat. dan Apl. , vol. 9, no. 2, pp. 92–96, 2020.
[7] M.  Layakana  and  S.  Iskandar,  “Penerapan  Metode Double  Moving  Average dan Double  Eksponential Smoothing Dalam Meramalkan Jumlah Produksi Crude Palm Oil (CPO) Pada PT. Perkebunan Nusantara IV Unit Dolok Sinumbah,” KARISMATIKA Kumpul. Artik. Ilmiah, Inform. Stat. Mat. dan Apl. , vol. 6, no. 1, 2018.
[8] M.  Layakana  and  S.  Iskandar,  “Penerapan  Metode Double  Moving  Average Dan Double  Eksponential Smoothing dalam Meramalkan Jumlah Produksi Crude Palm Oil (CPO) pada PT. Perkebunan Nusantara IV Unit Dolok Sinumbah,” Karismatika , vol. 6, no. 1, pp. 44–53, 2020.
[9] E.  Setiyawan,  “Pengembangan  Aplikasi  Dan  Peramalan  Infaq  Sadaqah  Menggunakan  Metode Double Exponential Smoothing ,” in Seminar Informatika Aplikatif Polinema , 2020, pp. 463–466.
[10] S.  N.  Mahmuda,  “Penerapan Double  Moving  Average Untuk  Prediksi  Pembelian  Daya  Energi  Listrik Dalam Jangka Pendek (Studi Kasus PT. PLN Jember)”.
[11] Y. Yudi, “Peramalan Penjualan Mesin Industri Rumah Tangga Dengan Metode Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur,” J. Inform. Kaputama , vol. 2, no. 1, pp. 53–59, 2018.
[12] N. Oktavia, A. Agustina, and R. Luthvina, “Peramalan Penjualan Olein Curah Di Perusahaan Pengolahan Kelapa Sawit Menggunakan Double Moving Average,” Invent. Ind. Vocat. E-Journal Agroindustry , vol. 2, no. 2, pp. 39–45, 2021.
[13] I. Sungkawa and R. T. Megasari, “Penerapan Ukuran Ketepatan Nilai Ramalan Data Deret Waktu Dalam Seleksi Model Peramalan Volume Penjualan PT. Satriamandiri Citramulia,” ComTech Comput. Math. Eng. Appl. , vol. 2, no. 2, pp. 636–645, 2011.
[14] J.  Warmansyah  and  D.  Hilpiah,  “Penerapan  Metode Fuzzy Sugeno  Untuk  Prediksi  Persediaan  Bahan Baku,” Teknois J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 9, no. 2, pp. 12–20, 2019.
[15] A. Afriana, “Pengaruh Nilai Taksiran Dan Biaya Ijarah Terhadap Keputusan Nasabah Melakukan Gadai Emas Di Pegadaian Syariah Cabang Abdullah Dg. Sirua Makassar.” Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, 2016.
[16] R.  Lupiyoadi,  “Manajemen  Pemasaran  Jasa:  Jasa  Teori  dan  Praktik,” Ed.  Pertama,  Jakarta  Salemba
Empat , 2009.
[17] N. Baladraf, “Pengaruh Nilai Taksiran Terhadap Motivasi Nasabah Dalam Menggadaikan Emas  di Unit Gadai  Bank  Syariah  Mandiri  Cabang  Gorontalo,” Skripsi  Progr.  Stud.  S1  Fak.  Ekon.  dan  Bisnis  Univ. Negeri Gorontalo, Gorontalo , 2013.
[18] F.  Salim,  L.  Syafitri,  and  S.  Megawati  Elizabeth,  “Pengaruh  Uang  Pinjaman,  Jumlah  Taksiran,  Dan Pembiayaan Gadai Emas Terhadap Laba Bersih PT. Pegadiaan Palembang,” 2018.
[19] Harpiana,  “Pengaruh  Jumlah  Taksiran  Dan  Uang  Pinjaman  Terhadap  Laba  Bersih  Pada  PT.  Pegadaian Cabang Takalar.” Universitas Muhammadiyah Makassar, 2021.