## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897

## Perbandingan Metode ARIMA Box-Jenkins dengan Moving Avarage Untuk Peramalan Harga Emas
Desmi Roma Putra Lubis * , Ilka Zufria
Program Studi Ilmu komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* romaputradesmi@gmail.com, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: romaputradesmi@gmail.com
Abstrak− Emas merupakan salah satu jenis investasi yang mulai digemari oleh banyak orang. Peramalan harga emas memiliki peran  penting  bagi  investor  dan  pelaku  bisnis  dalam  pengambilan  keputusan  investasi  yang  cerdas.  Permasalahan  dalam penelitian ini yaitu ketidakpastian harga emas di pasar yang dipengaruhi banyak faktor misalnya permintaan dan peminatan penawaran global, harga kurs yang naik turun, situasi global, dan nilai tukar dollar amerika. Dan permasalahan lainnya yang dapat diambil  yaitu peramalan harga  emas  yang berubah dari  waktu  ke  waktu  yang  mengakibatkan kerugian potensial bagi investor perdagangan dalam hal resiko keuntungan dipasar. Maka dari itu perlu dibuat suatu sistem yang dapat menentukan peramalan  harga  emas  pada  investor  di  pasar.  menggunakan  metode  perbandingan  ARIMA  Box-Jenkins  dengan  Moving Avarage yang tepat dan analisis yang cermat untuk peramalan harga emas. Perbandingan metode dilakukan agar mengetahui pola  tren  deret  dan  memberikan  data  yang  akurat  yaitu  dengan  metode  ARIMA  Box-Jenkins  sedangkan    metode  Moving Avarage  mengetahui  pergerakan  nilai  rata-rata  untuk  meramalkan  nilai  berikutnya.  Dengan  menghitung  hasil  peramalan Moving Average dan ARIMA kemudian dibandingkan nilai akurasi dari ARIMA dan Moving Average didapat nilai akurasi dari ARIMA yaitu 98.74% dan Moving Average yaitu 97.73%, diketahui bahwa selisih nya tidak berbeda terlalu jauh namun ARIMA mendapatkan akurasi tertinggi. Perancangan aplikasi dilakukan dengan melakukan riset di Toko Emas H. ST. Martua dengan mengumpulkan data harga emas, setelah data dikumpulkan dilakukan perhitungan untuk dilakukan koding kemudian dimasukkan keaplikasi yang sudah dibangun menggunakan metode Moving Average dan ARIMA.
Kata Kunci: Emas; ARIMA Box-Jenkins; Moving Avarage; Perancangan Aplikasi.i
Abstract− Gold is a type of investment that is starting to be popular with many people. Gold price forecasting has an important role for investors and business people in making smart investment decisions. The problem in this research is displaying the price of gold in the market which influences many factors, for example global supply and demand, fluctuating exchange rates, the global situation, and the US dollar exchange rate. And another problem that can be taken up is forecasting gold prices which change from time to time which results in potential losses for investor trading in terms of profit risk in the market. Therefore, it is  necessary to  create a system that  can determine  gold price forecasts for  investors in the  market.  uses the Box-Jenkins ARIMA comparison method with precise Moving Average and careful analysis to forecast gold prices. The comparison method is used to determine the trend pattern of the series and provide accurate data, namely the ARIMA Box-Jenkins method, while the Moving Average  method  determines the  movement of the average value to  estimate the  next value. By  calculating the prediction results of the Moving Average and ARIMA, then comparing the accuracy values of ARIMA and Moving Average, we get the accuracy value of ARIMA, namely 98.74% and Moving Average, namely 97.73%. It is known that the difference is not too different, but ARIMA gets the highest accuracy. The role of the application was carried out by conducting research at the H. ST Gold Shop. Martua by collecting gold price data, after the collected data is calculated for coding then entered into an application that has been built using the Moving Average and ARIMA methods.
Keywords : Gold; ARIMA Box-Jenkins; Moving Avarage; Application Design

## 1. i PENDAHULUAN
Emas  merupakan  salah  satu  jenis  investasi  yang  mulai  digemari  oleh  banyak  orang.  Setiap  investasi  memiliki risiko,  termasuk  investasi  emas.  Risiko  kerugian  ini  perlu  diminimalkan  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang maksimal. Sehingga dibutuhkan perencanaan dan peramalan yang tepat untuk berinvestasi emas [1] [2]. Sebagai logam mulia, emas juga dapat dianggap sebagai produk kontrak saham di pasar komoditas. Dalam krisis ekonomi dunia tahun 2008, berbagai produk keuangan  mengalami pelemahan. Namun, hanya pasar emas  yang  memiliki kinerja luar biasa. Ada banyak faktor yang mempengaruhi perubahan harga emas, misalnya nilai tukar dolar, inflasi dan kebijakan moneter [3] [4].
Peramalan  harga  emas  memiliki  peran  penting  bagi  investor  dan  pelaku  bisnis  dalam  pengambilan keputusan investasi yang cerdas, dengan tujuan mengurangi risiko dan meningkatkan keuntungan di pasar emas. Harga  emas  terus  berubah  dari  waktu  ke  waktu,  dan  dengan  menggunakan  peramalan,  kita  dapat  memantau pergerakan  harga  emas  di  masa  depan.  Dengan  demikian,  peramalan  ini  memberikan  dasar  bagi  para  investor untuk  merencanakan  dan  mengambil  keputusan  yang  dapat  meningkatkan  keuntungan  dan  mencegah  kerugian potensial. Meskipun perdagangan emas dilakukan diseluruh dunia, namun yang menjadi standar emas dunia adalah harga emas London atau yang dikenal dengan London Gold Fixing. London Gold Fixing dalam penetapan harga emas, ditetapkan dua kali dalam satu hari yaitu pada pukul 10.30 am dan 3.00 pm. Penetapan harga pada pukul 03.00  pm  dianggap  sebagai  harga  penutupan  hari  perdagangan  dan  digunakan  sebagai  patokan  kontrak  emas diseluruh dunia [3].
Toko perhiasan adalah tempat untuk melakukan suatu transaksi jual-beli sebuah benda yang terbuat dari emas yang digunakan untuk merias diri khususnya bagi kaum wanita. Perhiasan emas merupakan jenis perhiasan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
yang paling sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari. Dalam menentukan harga jual ataupun beli emas, sebuah toko emas setidaknya memiliki sistem prediksi harga emas [4].
ARIMA Box-Jenkins merupakan metode yang menggunakan dasar deret waktu dengan model matematis. Dengan  tujuan  agar  kesalahan  yang  terjadi  dapat  sekecil  mungkin.  Oleh  Karena  itu,  penggunaan  metode  ini membutuhkan identifikasi model dan estimasi parameternya. Moving average merupakan metode yang digunakan dengan  memodifikasi  pengaruh  data  masalalu  terhadap  nilai  rata-rata  untuk  menetapkan  seberapa  banyak observasi terakhir yang diikutsertakan dalam peramalan [5].
Perbandingan metode ARIMA Box-Jenkins dengan Moving Avarage  yaitu dimana ARIMA Box-Jenkins menggunakan  pola  tren  deret  data  sebelumnya  dan  memberikan  peramalan  yang  akurat.  sedangkan  Moving Avarage  menggunakan  metode  pergerakan  nilai  rata-rata  untuk  meramalkan  nilai  berikutnya  dan  memberikan peramalan yang sederhana dan stabil. akurasi perbandingan tergantung pada data yang digunakan dan kecocokan model,  akurasi  model  biasanya  menggunakan  metrik  seperti  Mean  Squared  Error  (MSE),  Root  Mean  Squared Error (RMSE), atau Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Perbandingan dilakukan untuk analisis yang cermat terkait dengan peramalan harga emas karena peramalan harga emas tidak selalu bisa mencapai tingkat akurasi yang tinggi karena karena banyak faktor yang tidak dapat diramal dengan pasti, maka dari itu peramalan harga emas digunakan dengan metode yang tepat dan analisis yang cermat supaya ada acuan bagi investor jika sewaktu-waktu harga emas berubah yang mengakibatkan kerugian potensial perdagangan dalam hal resiko keuntungan dipasar.
Permasalahan dalam penelitian ini yaitu ketidakpastian harga emas di pasar yang dipengaruhi banyak faktor misalnya permintaan dan peminatan penawaran global, harga kurs yang naik turun, situasi global, dan nilai tukar dollar  amerika.  Dan  permasalahan  lainnya  yang  dapat  diambil  yaitu  peramalan  harga  emas  yang  berubah  dari waktu ke waktu yang mengakibatkan kerugian potensial bagi investor perdagangan dalam hal resiko keuntungan dipasar.
Maka dari  itu perlu dibuat suatu sistem  yang dapat menentukan peramalan  harga emas pada  investor di pasar. Dimana sistem ini nantinya dapat menghasilkan harga dengan menggunakan metode perbandingan ARIMA Box-Jenkins  dengan  Moving  Avarage  yang  tepat  dan  analisis  yang  cermat  untuk  peramalan  harga  emas.  Dan penting untuk diingat bahwa peramalan harga emas tidak selalu bisa mencapai tingkat akurasi yang tinggi karena karena  banyak  faktor  yang  tidak  dapat  diramal  dengan  pasti,  maka  dari  itu  peramalan  harga  emas  digunakan dengan metode yang tepat dan analisis yang cermat.
Berdasarkan penelitian terdahulu yang diambil oleh penulis sebagai sumber referensi yaitu penelitian yang dilakukan oleh M. Jannah dan N. Nurfauziah pada tahun 2018, yang menyatakan bahwa dari hasil analisis yang sudah dilakukan dengan menggunakan metode ARIMA  Box-Jenkins didapatkan hasil peramalan dengan model terbaik  ARIMA-nya  yaitu  ARIMA  (2,1,1).  Sedangkan  analisis  yang  menggunakan  metode  Moving  Average membuahkan  hasil  namun hasilnya tidak relevan  sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut kurang tepat apabila menggunakan metode Moving Average [5].
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh S. Riyadi and R. Liantini di tahun 2019 menunjukkan bahwa emas  benar-benar  merupakan  safe  haven.  Hal  tersebut  ditunjukkan  dengan  adanya  peningkatan  harga  emas  di kondisi  perekonomian  yang  belum  baik  seperti  saat  ini.  Saran  yang  dapat  ditujukan  kepada  investor  dalam penelitian ini yaitu dalam melakukan investasi emas terutama di masa Pandemi Covid-19 sebaiknya investor perlu memperhatikan pergerakan harga emas dan memperhatikan kondisi perekonomian  [6].
Penelitian  A. A. Wiliyana and M. Y. Darsyah pada tahun 2018 dengan menerapkan metode Fuzzy Time Se- ries klasik dapat diterapkan untuk berbagai jenis pola data time series, karena metode ini lebih fleksibel dan tidak menyaratkan asumsi asumsi klasik. Berdasarkan hasil peramalan diperoleh tingkat akurasi peramalan dengan menggunakan  MAPE  sebesar  0,  99%,  sehingga  hasil  peramalan  harga  emas  Indonesia  dengan  menggu-  nakan metode Fuzzy Time Series Klasik tergolong sangat baik .
R. Elizabeth and S. Sitorus di tahun 2018 menerapkan metode (ARIMA) dalam memprediksi naik turunnya harga emas. Metode (ARIMA) mampu membuktikan analisis data harga emas yang akan datang  [1]. Penelitian Nasrudin  dkk  tahun  2022,  menyimpulkan  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  at  au  error  berdasarkan  MAPE  sebesar 0,49% [8].
Perbedaan penelitian ini dari penelitian sebelumnya adalah dari segi objek penelitian, dimana objek peneliti sebelumnya  berbeda  dengan  penelitian  ini  dengan  menggunakan  perbandingan  metode  ARIMA  Box-Jenkins dengan Moving Avarage. Hasil dari penelitian ini adalah untuk menentukan perbandingan metode ARIMA Box- Jenkins  dengan  Moving  Avarage  untuk  peramlaan  harga  emas.  Diharapkan  nantinya  pada  kasus  ini  dapat membantu pihak Investor perdagangan dipasar untuk menentukan harga emas.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  Untuk  menghasilkan  Perhitungan  peramalan  harga  emas  dalam  melakukan peramalan  harga  emas  dengan  metode  ARIMA  Box-Jenkins  dengan  Moving  Avarage,  Untuk  menghasilkan perbandingan kinerja model ARIMA Box-Jenkins dengan Moving Avarage untuk peramalan harga emas.
Kontribusi  yang  di  harapkan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  mampu  memberikan  informasi  yang  lebih akurat tentang nilai  harga emas di  masa depan,  yang dapat digunakan oleh  investor dalam  membuat keputusan investasi. Memperbaiki kualitas peramalan harga emas secara optimal,  dengan membandingkan metode ARIMA

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
Box-Jenkins dengan Moving Avarage untuk Peramalan harga emas. Memberikan kontribusi bagi pengembangan ilmu pengetahuan dibidang data mining, khususnya dalam konteks peramalan harga emas.
2. i METODOLOGI i PENELITIAN

## 2.1 ARIMA Box-Jenkins
ARIMA Box-Jenkins merupakan salah satu jenis metode yang melibatkan time series data. Salah satu keuntungan menggunakan metode ini adalah dapat membuat model meskipun hanya menggunakan satu variabel. Kemudian, metode  ini  dapat  digunakan  untuk  analisis  peramalan  [9].  Untuk  menggunakan  metode  ARIMA  Box-Jenkins dalam peramalan harga emas, langkah-langkah yang dapat dilakukan antara lain [10]: a. Identifikasi Model
b. Estimasi Parameter
c. Pemeriksaan Diagnostik: Uji Indenpendensi Residual dan Uji Kenormalan Residual Rumus umum dari model ARIMA (p,d,q) untuk peramalan / forecasting adalah sebagai berikut :
y = p * Sn + q * Sn (1) F = Data Awal Terakhir + y (2)
Dalam model ARIMA Box-Jenkins umum (p,d,q) untuk kasus sederhana ARIMA (1,1,1) sebagai berikut [11]: a. Mean Absolute Error (MAE)
MAE = 1 𝑛 ∑ |𝑒 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (3)
b. Mean Absolute percentage error (MAPE)
MAPE = ∑ | 𝑦 𝑖 −𝑦̂ 𝑖 𝑦̂ 𝑖 | 𝑛 𝑡=1 ∗ 100%
(4)
c. Mean Squared Error (MSE)
MSE = 1 𝑛 ∑ (𝑥̂ 𝑡 − 𝑥 𝑡 ) 2 𝑛 𝑖=1 (5)

## 2.2 Moving Avarage
Metode moving average digunakan dengan memodifikasi pengaruh data masalalu terhadap nilai rata-rata untuk menetapkan  seberapa  banyak  observasi  terakhir  yang  diikutsertakan  dalam  peramalan.  Jika  terdapat  observasi baru, maka rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan data terlama dan menggantinya dengan data terbaru [5].  Rumus umum dari metode Moving Average adalah sebagai berikut:
MA = (X1 + X2 + X3 + ... + Xn) / n (6) Penggunaan  MA dengan n=3:
Periode 1: X1 = 10, MA = (10) / 1 = 10 Periode 2: X2 = 15, MA = (10 + 15) / 2 = 12.5 Periode 3: X3 = 20, MA = (10 + 15 + 20) / 3 = 15 Periode 4: X4 = 18, MA = (15 + 20 + 18) / 3 = 17.67 Periode 5: X5 = 22, MA = (20 + 18 + 22) / 3 = 20

## 2.3 Pendekatan Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif yaitu suatu bentuk penelitian yang berdasarkan data yang dikumpulkan  selama  penelitian  dilakukan  secara  analisis  yaitu  plot  time  series,  boxplot  data,  dan  perhitungan analisis  deskriptif.  Teknik  atau  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  ARIMA  Box-Jenkins  dan Moving Avarage. Pemilihan jenis penelitian ini didasarkan atas tujuan penelitian dengan mengumpulkan data-data histori untuk menentukan peramalan harga emas dimasa yang akan datang dalam jangka waktu tertentu dan untuk membantu para investor pasar dalam mempengaruhi kesimpulan yang berupa peramalan harga emas.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Tahapan atau langkah-langkah penelitian yang akan penulis lakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Studi  Literatur:  Tahap  ini  melakukan  pemahaman  literatur  mengenai  teori-teori  yang  relevan  dengan  harga emas, data mining, algoritma yang digunakan adalah ARIMA Box-Jenkins dan Moving Avarage dan penelitian ini berforma model dengan ARIMA (Autogressive Integreted Moving Avarage).
b. Data  Selection:  Data  Selection  merupakan  Pengumpulan  data  dilakukan  guna  memperoleh  informasi  yang dibutuhkan  dalam  rangka  mencapai  tujuan  penelitian  data  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  dari  situs  online harga-emas.org.
c. Transformation:  Tahap  transformasi  yaitu  mengubah  data  yang  didapat  menjadi  dataset  yang  seusai  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
melakukan modelling pada data mining. Penelitian ini data yang didapat ditransformasi ke dalam bentuk time series.
d. 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.
e. Evaluation:  Pada tahap  ini  hasil  yang didapatkan  pada proses  data mining,  mengukur hasil performa  model yang digunakan. Pada penelitian ini digunakan proses evaluation dengan menggunakan ARIMA Box-Jenkins dan Moving Avarage.
f. Implementation: Implementation disini adalah tindakan-tindakan yang dilakukan oleh individu atau kelompok yang diarahkan pada terciptanya tujuan yang telah dilakukan dalam penelitian tersebut [12].

## 2.5 Teknik Analisis Data
Analisis pengolahan data terbagi menjadi dua jenis yaitu metode analisis kuantitatif dan kualitatif. Metode analisis kuantitatif  ini  menggunakan  data  statistik  dan  angka  yang  menyediakan  data  penelitian  dengan  sangat  cepat, sementara  itu  metode  analisis  kualitatif  terdiri  dari  beberapa  data  yang  menggunakan  data  dalam  jumlah  yang sangat  besar  sebagai  bahan  referensi  untuk  mendapatkan  informasi  yang  akurat.  Dalam  penelitian  ini,  penulis menggunakan  metode  pengumpulan  data  kuantitatif  yaitu  menggunakan  data  statistik  dan  angka  yang menyediakan data penelitian dengan sangat cepat.

## 2.6 Teknik Analisis Data
Analisis pengolahan data terbagi menjadi dua jenis yaitu metode analisis kuantitatif dan kualitatif. Metode analisis kuantitatif  ini  menggunakan  data  statistik  dan  angka  yang  menyediakan  data  penelitian  dengan  sangat  cepat, sementara  itu  metode  analisis  kualitatif  terdiri  dari  beberapa  data  yang  menggunakan  data  dalam  jumlah  yang sangat  besar  sebagai  bahan  referensi  untuk  mendapatkan  informasi  yang  akurat.  Dalam  penelitian  ini,  penulis menggunakan  metode  pengumpulan  data  kuantitatif  yaitu  menggunakan  data  statistik  dan  angka  yang menyediakan data penelitian dengan sangat cepat.

## 2.7 Rencana Pembahasan
Rencana pembahasan dalam penelitian ini adalah flowchart perencanaan dalam menentukan peramalan harga emas pada  setiap  pengambilan  data  sebelumnya  peramalan  menggunakan  metode  ARIMA  Box-Jenkins  yang  dapat dilihat pada Gambar 1 dilihat dibawah ini:
Gambar 1 . Flowchart ARIMA Box-Jenkins
Pada  rangkaian  flowchart  diatas  dapat  dijelaskan  proses  tentang  peramalan  harga  emas  dengan  metode ARIMA Box-Jenkins sebagai berikut [13]:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
3. HASIL DAN
i PEMBAHASAN

## 3.1 Metode ARIMA
Berikut dibawah ini merupakan total data harga emas yang didapat dari hasil riset berjumlah 180.
Tabel 1. Total Data Harga Emas NO TANGGAL HARGA EMAS 1 2018-1-2 649000 2 2018-1-9 647000 3 2018-1-16 649000 4 2018-1-23 642000 5 2018-1-30 648000 6 2018-2-6 653000 7 2018-2-13 653000 8 2018-2-20 656000 .... .... .... 180 2023-7-1 910000
Sebelum  melakukan  proses  perhitungan  maka  ditentukan  attribut  yang  digunakan  dalam  peramalan menggunakan  ARIMA  untuk menentukan  harga selanjutnya untuk diramalkan. Harga emas  merupakan  attribut yang digunakan untuk peramalan. Data yang akan dicoba untuk di hitung manual berjumlah 10 data seperti tabel dibawah.
Tabel 2. Data Harga Emas No Tanggal Harga Emas (Rupiah) 1 2/1/2018 649000 2 9/1/2018 647000 3 16/01/2018 649000 4 23/01/2018 642000 5 30/01/2018 648000 6 6/2/2018 653000 7 13/02/2018 653000 8 20/02/2018 656000 9 27/02/2018 657000 10 6/3/2018 657000
Differencing adalah proses menghitung selisih antara nilai-nilai data dalam deret waktu pada posisi waktu yang berbeda. Tujuannya adalah untuk mengubah deret waktu menjadi stasioner, di mana rata-rata dan variansnya tetap konstan. Differencing seringkali digunakan dalam analisis deret waktu dan pemodelan ARIMA.
Rumus Differencing: S = Am – An. S1 = 0, data awal stasioner = 0, S2 = 647000 – 649000 = -2000, S3 = 649000 – 647000 = 2000, S4 = 642000 – 649000 = -7000, S5 = 648000 – 642000 = 6000
Tabel 3 . Data Stasioner No Data Stasioner 1 0 2 -2000 3 2000 4 -7000 5 6000 6 5000 7 0 8 3000 9 1000 10 0
Tabel diatas merupakan tabel stasioner untuk dilakukan perhitungan manual ARIMA selanjutnya Dilihat dari ketiga model dari model ARIMA (1, 0, 1) mempunyai nilai AR sebesar signifikan namun untuk MA tidak signifikan  karena  nilainya  lebih  dari  0,050.  Kemudian  lakukan  tes  berikutnya  model  ARIMA  (0,  1,  1),  disini diperoleh AR dan MA tidak signifikan. Kemudian lakukan uji model dengan Bias ARIMA (1, 1, 1) disini diperoleh nilai signifikan AR dan MA kurang dari 0,050  [14]. Disini kita menggunakan tipe ARIMA (1,1,1) dikarenakan berdasarkan referensi jurnal diatas menyebutkan model ARIMA (1,1,1) terbaik sesua tabel dibawah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
Tabel 4. Nilai Awal Tipe Autoregressive, Differencing dan MA
Autoregressive (p) Differencing (D) Moving Average (q) 1 1 1
Disini dilakukan peramalan / forecasting untuk mendapatkan harga emas di urutan ke 11. Rumus forecasting: y = p * Sn + q * Sn. F = Data Awal Terakhir + y, F11 = 657000 + (1 * 0 + 1 * 0) = 657000, F12 = 657000 + (1 * -2000 + 1 * -2000) = 653000, F13 = 653000 + (1 * 2000 + 1 * 2000) = 657000, F14 = 657000 + (1 * -7000 + 1 * -7000) = 643000
Tabel 5. Hasil Peramalan Harga Emas dengan ARIMA Indeks Waktu (t) Harga Emas (A) Stasioner 11 657000 0 12 653000 -2000 13 657000 2000 14 643000 -7000 15 655000 6000 16 665000 5000 17 665000 0 18 671000 3000 19 673000 1000 20 673000
Root Mean Square Error (RMSE) adalah metode pengukuran dengan mengukur perbedaan nilai prediksi sebuah model. Keterangan Error: Error 1= Data Awal – Data Ramal = 660000 – 657000 = 3000, Error 2 = Data Awal – Data Ramal = 658000 – 653000 = 5000. Untuk nilai absolut error hanya mengubah format nilai negatif ke positif. Keterangan Square of Error: Square of Error 1= Absolut Error ^ 2 = 3000 ^2 = 54.8, Square of Error 2 = Absolut Error ^ 2 = 5000 ^2 = 70.7.
Setelah  dihitung  nilai  Square  of  Error  kemudian  ditotal  dan  kemudian  dilakukan  perhitungan  untuk mendapatkan nilai RMSE. Keterangan RMSE: RMSE = RMSE / Total Data Awal = 838.5 / 10 = 83.85. Semakin dekat RMSE ke 0, semakin akurat model tersebut. Namun RMSE dikembalikan pada  skala  yang sama dengan target yang Anda prediksi dan oleh karena itu tidak ada aturan umum mengenai apa yang dianggap sebagai nilai 'baik'.  Seberapa  bagus  nilai  metrik  Anda  hanya  dapat  dievaluasi  dalam  konteks  kumpulan  data  yang  Anda kerjakan.RMSE sebesar 83.85 untuk model prediksi harga emas kemungkinan besar dianggap bagus karena harga emas cenderung di atas 650000. Namun, RMSE yang sama sebesar 83.85 untuk model peramalan sangatlah buruk ketika emas rata rata di 80 – 100 rupiah [15] [16] [17].
Tabel 6. Nilai RMSE dari ARIMA Error (At - Ft)  Nilai Absolut Error (|At - Ft|)  Square of Error ((At - Ft) ^2) 3000 3000 54.8 5000 5000 70.7 16000 16000 126.5 26000 26000 161.2 14000 14000 118.3 8000 8000 89.4 3000 3000 54.8 -3000 3000 54.8 -2000 2000 44.7 -4000 4000 63.2 Total 838.5 RMSE 83.85
Tabel 7. Keterangan Nilai RMSE

## RMSE
Jika nilai RMSE semakin mendekat 0 semakin baik
Disini nilai RMSE yaitu 83.85 jadi nilai RMSE dari ARIMA dikategorikan baik. MAE (Mean Absolute Error) adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan model peramalan. Keterangan MAE: MAE = (Rata Rata Absolute Error / total data awal) / 10 = (8400 / 10) / 10 = 84.0
Tabel 8. Nilai MAE dari ARIMA
MAE 84.0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
Tabel 9. Keterangan Nilai MAE

## MAE
nilai MAE semakin mendekat 0 semakin baik
Disini nilai MAE yaitu 84, jadi nilai MAE dari ARIMA dikategorikan baik, MAE dan RMSE memiliki keterangan atau penjelasan yang sama tentang seberapa baik sebuah nilai seperti keterangan RMSE diatas. Mean Absolut Percentage Error  (MAPE) adalah  metode pengukuran dengan  mengukur persentase kesalahan rata rata mutlak. Keterangan  Absolut Error /  Aktual:  Abs  Error Akt 1 = Absolut Error /  Nilai  Awal = 3000 /  660000 = 0.004545455
Tabel 10. Nilai MAPE dari ARIMA Nilai Absolute Error (|At - Ft|)  Abs Error / Aktual (|(At - Ft)/At|) 3000 0.004545455 5000 0.007598784 16000 0.023774146 26000 0.038863976 14000 0.020926756 8000 0.011887073 3000 0.004491018 3000 0.004491018 2000 0.002980626 4000 0.005979073 Total 0.125537925 MAPE 1.255379247
Keterangan MAPE = (rata rata / total data) * 100 = (0.125537925 / 10) * 100 = 1.255379247
Tabel 11. Keterangan Nilai MAPE Nilai MAPE Interpretasi ≤ 10 Hasil peramalan sangat akurat 10 – 20 Hasil peramalan baik 20 – 50 Hasil peramalan layak (cukup baik) > 50 Hasil peramalan tidak akurat
Disini  nilai MAPE  yaitu 1.2553, jadi  nilai  MAPE dari Moving Average dikategorikan baik dikarenakan nilai <= 10. Keterangan Akurasi = 100 – MAPE = 98.7446208
Tabel 12. Nilai Akurasi ARIMA
Akurasi ARIMA 98.74%

## 3.2 Metode Moving Avarage
Data yang akan dicoba untuk di hitung manual berjumlah 10 data seperti tabel dibawah.
Tabel 13. Data Harga Emas
No Tanggal Harga Emas (Rupiah) 1 02/01/2018 649000 2 09/01/2018 647000 3 16/01/2018 649000 4 23/01/2018 642000 5 30/01/2018 648000 6 06/02/2018 653000 7 13/02/2018 653000 8 20/02/2018 656000 9 27/02/2018 657000 10 06/03/2018 657000
Tabel diatas merupakan 10 data harga emas untuk dilakukan perhitungan manual selanjutnya. Peramalan menggunakan  Moving average  dilakukan dengan periode  yang  berjumlah total dari data awal  yaitu 10. Rumus Peramalan Moving Average: SMA = (A1 + A2 + ….. + An) / n. Keterangan: Hari ke 11 = 649000 + 647000 + 649000 + 642000 + 648000 + 653000 + 653000 + 656000 + 657000 + 657000 / 10 = 6511000 / 10 = 651100

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
Hari ke 12 = 647000 + 649000 + 642000 + 648000 + 653000 + 653000 + 656000 + 657000 + 657000 + 651100 / 10 = 6513100 / 10 = 651310
Hari ke 13 = 649000 + 642000 + 648000 + 653000 + 653000 + 656000 + 657000 + 657000 + 651100 + 651310 / 10 = 6517410 / 10 = 651741
Hari ke 14 = 642000 + 648000 + 653000 + 653000 + 656000 + 657000 + 657000 + 651100 + 651310 + 651741 / 10 = 6520151 / 10 = 652015.1
Tabel 14. Hasil Peramalan Harga Emas dengan Moving Average
Peramalan no ke- Harga emas (rupiah) 11 651100 12 651310 13 651741 14 652015.1 15 653016.6 16 653518.3 17 653570.1 18 653627.1 19 653389.8 20 653028.8
Tabel diatas yaitu peramalan harga emas menggunakan Moving average. Root Mean Square Error (RMSE) adalah metode pengukuran dengan mengukur perbedaan nilai peramalan sebuah model.
Tabel 15. Nilai RMSE dari Moving Average Error (At - Ft) Square of Error ((At - Ft) ^2) 8900.0 94.3 6690.0 81.8 21259.0 145.8 16984.9 130.3 15983.4 126.4 19481.7 139.6 14429.9 120.1 14372.9 119.9 17610.2 132.7 15971.2 126.4 Total 1217.4 RMSE 121.74
Tabel 16. Keterangan Nilai RMSE

## RMSE
Jika nilai RMSE semakin mendekat 0 semakin baik
Disini nilai RMSE yaitu 121.74 jadi nilai RMSE dari  Moving Average dikategorikan baik. MAE (Mean Absolute Error) adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan model peramalan.
Tabel 17. Nilai MAE dari Moving Average
MAE 15168.3

## Tabel 18. Keterangan Nilai MAE
MAE nilai MAE semakin mendekat 0 semakin baik
Disini nilai MAE yaitu 15168.3, jadi nilai MAE dari Moving Average dikategorikan baik karena semakin mendekati 0. Mean Absolut Percentage Error (MAPE) adalah metode pengukuran dengan mengukur persentase kesalahan rata rata mutlak.
Tabel 19. Nilai MAPE dari Moving Average Error (At - Ft) Nilai Absolute Error (|At - Ft|) Abs Error / Aktual (|(At - Ft)/At|) 8900.0 8900.0 0.013484848

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
Error (At - Ft) Nilai Absolute Error (|At - Ft|) Abs Error / Aktual (|(At - Ft)/At|) 6690.0 6690.0 0.010167173 21259.0 21259.0 0.03158841 16984.9 16984.9 0.02538849 15983.4 15983.4 0.023891465 19481.7 19481.7 0.028947591 14429.9 14429.9 0.02160165 14372.9 14372.9 0.021516306 17610.2 17610.2 0.026244682 15971.2 15971.2 0.023873243 Total 0.226703858 MAPE 2.267038578 Tabel 20. Keterangan Nilai MAPE Nilai MAPE Interpretasi ≤ 10 Hasil peramalan sangat akurat 10 – 20 Hasil peramalan baik 20 – 50 Hasil peramalan layak (cukup baik) > 50 Hasil peramalan tidak akurat
Disini  nilai MAPE  yaitu 2.2670, jadi  nilai  MAPE dari  Moving Average dikategorikan baik dikarenakan nilai <= 10. Keterangan Akurasi = 100 – MAPE = 97.73296
Tabel 21. Nilai Akurasi Moving Average
Akurasi Moving Average 97.73%

## 3.3 Perbandingan MA dan ARIMA
Dibawah ini merupakan tabel di urutan ke 11 dari perolehan data hasil riset harga emas.
Tabel 22. Data Harga Emas Awal Diurutan ke 11
prediksi urutan ke- Harga Emas (Rupiah) 11 660000
Dibawah ini merupakan tabel hasil peramalan dengan Moving average di urutan ke 11.
Tabel 23. Hasil Peramalan Harga Emas dengan Moving Average
peramalan no ke- Harga Emas (Rupiah) 11 651100
Selanjutnya kita hitung nilai rata rata harga emas dari 3 periode tersebut Harga Rata Rata 3 periode: Harga Emas awal = 660000, Selisih = nilai awal – nilai hasil = 660000 – 654322.2 = 5677.8
Tabel 24. Hasil Peramalan Harga Emas dengan ARIMA prediksi urutan ke- Harga Emas (Rupiah) 11 657000
Harga Emas awal = 660000, Selisih = 660000 – 657000 = 3000, Jika selisih yang mendekati 0 maka hasil perhitungan terbaik, disini selisih  terkecil didapat oleh metode ARIMA.
Tabel 25. Nilai Akurasi ARIMA
Akurasi ARIMA 98.74%
Tabel 26. Nilai Akurasi Moving Average
Akurasi Moving Average 97.73%
Disini  nilai akurasi dari peramalan  Moving  Average diperoleh  yaitu 97.73 % dan akurasi ARIMA yaitu 98.74%.Dapat dilihat dari selisih didapati bahwa ARIMA mendapat selisih terbaik, dan untuk akuras ARIMA juga mendapat akurasi tertinggi, berdasarkan penelitian yang dilakukan ARIMA mendapatkan nilai akurasi  dan hasil terbaik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897

## 3.4 Pengujian Akurasi
Tahap pengujian ini merupakan tahap yang dimaksudkan untuk mengetahui apakah setiap fungsi yang ada pada sistem  sudah  berfungsi  sesuai  dengan  rancangan  yang  dibuat.  Pada  tahap  pengujian  dilakukan  dengan  cara menggunakan  aplikasi  web  dengan  media  web  browser  yaitu  google  chrome..  Tahap  pengujian  ini  dilakukan dengan menggunakan localhost sebagai server uji. Berikut ini adalah hasil pengujian yang dilakukan. Disini user melakukan login agar bisa masuk ke aplikasi sistem peramalan harga emas.
Gambar 3. Aplikasi Web Halaman Login
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  aplikasi  dari  halaman  login,  user  harus  masuk  kedalam  untuk mengelola  akses  aplikasi.  Selanjutnya  masuk  ke  dashboard  dan  muncul  jumlah  data  harga  emas  yang  sudah disimpan di awal.
Gambar 4. Tampilan Jumlah Data Harga Emas
Setelah user masuk akan menampilkan halaman utama yaitu dashboard, yang berisi jumlah data harga emas sesuai inputan user. Menampilkan data harga emas yang sudah diinputkan diawal.
Gambar 5 . Data Harga Emas
Menu data harga emas dimana user memasukkan data dan attribut apa yang akan dilakukan dalam proses peramalan, disini user menginputkan tanggal dan harga emas. Kemudian memasukkan data harga emas yang sudah diberikan oleh Toko Emas H. ST. Martua kedalam aplikasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
Kemudian user melakukan input data yang sudah didapatkan dari hasil riset di Toko Emas H. ST. Martua. Menampilkan grafik data aktual atau data inputan harga emas.
Gambar 7. Menampilkan Grafik Data Harga Emas Awal
Gambar diatas tampilan grafik data aktual harga emas yang didapat dari tempat riset, disini di input 20 data, 10 data pertama untuk dilakukan perhitungan peramalan, dan data 11 – 20 untuk melakukan perhitungan akurasi. Menampilkan grafik hasil peramalan metode ARIMA.
Gambar 8. Menampilkan Grafik Hasil Peramalan ARIMA
Gambar diatas merupakan tampilan grafik hasil peramalan ARIMA. Menampilkan grafik data aktual dan hasil peramalan untuk perbandingan dari metode ARIMA Box-Jenkins.
Gambar 9. Menampilkan Grafik Data Aktual dan Hasil Peramalan ARIMA
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  grafik  data  aktual  dan  hasil  peramalan  ARIMA  Box-Jenkins. Menampilkan akurasi benar dan akurasi salah dari perhitungan ARIMA.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
Gambar diatas merupakan tampilan akurasi hasil peramalan ARIMA. Menampilkan akurasi benar dan salah dari perhitungan Moving Average.
Gambar 11. Menampilkan Grafik Akurasi Peramalan Moving Average

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  pelanggan  untuk  prioritas penanganan di Toko Emas H. ST. Martua, penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut: Dengan menggunakan metode Moving Average dan ARIMA membantu meramalkan harga emas kedepannya agar dapat mengetahui dan memanfaatkan peramalan tersebut. Dengan menghitung hasil peramalan Moving Average dan ARIMA kemudian dibandingkan nilai akurasi dari ARIMA dan Moving Average didapat nilai akurasi dari ARIMA yaitu 98.74% dan Moving  Average  yaitu  97.73%,  diketahui  bahwa  selisih  nya  tidak  berbeda  terlalu  jauh  namun  ARIMA mendapatkan  akurasi  tertinggi.  Perancangan  aplikasi  dilakukan  dengan  melakukan  riset  di  Toko  Emas  H.  ST. Martua dengan mengumpulkan data harga emas, setelah data dikumpulkan dilakukan perhitungan untuk dilakukan koding  kemudian  dimasukkan  keaplikasi  yang  sudah  dibangun  menggunakan  metode  Moving  Average  dan ARIMA.

## REFERENCES
[1] R.  Elizabeth  and  S.  Sitorus,  “Gold  Price  Forecasting  Using  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA) Method,” J. Math. Technol. Educ., vol. 1, no. 1, pp. 11–18, 2021, doi: 10.32734/jomte.v1i1.6859.
[2]     A, G., Sakura, S., & W. H. Adji, "Pengaruh Promosi dan Fluktuasi Harga Emas terhadap Peningkatan Jumlah Nasabah pada Produk Murabahah Logam Mulia  Untuk  Investasi Abadi (MULIA)di PT Pegadaian  Cabang Cikudapateuh  Kota Bandung". Al-Kharaj : Jurnal Ekonomi, Keuangan & Bisnis Syariah, 5(1), 66–78, 2022.
https://doi.org/10.47467/alkharaj.v5i1.1124
[3]     X. Yang, “The Prediction of Gold Price Using ARIMA Model,” vol. 196, no. Ssphe 2018, pp. 273–276,   2019, doi: 10.2991/ssphe-18.2019.66.
[4]     D, S., & M. S. Saiful Haq, "Analisis pengaruh makroekonomi, indeks saham global, harga emas   dunia dan harga minyak dunia  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)".  Jurnal  Riset  Ekonomi  Dan  Bisnis,  15(2),  95,  2022. https://doi.org/10.26623/jreb.v15i2.4381
[5] M. Jannah and N. Nurfauziah, “Analisis Pengaruh Nilai Tukar Rupiah, Tingkat Suku Bunga Sbi (Bi Rate) Dan Harga Emas Dunia Terhadap Indeks Lq45 Di Bursa Efek Indonesia,” J. Manaj. Maranatha, vol. 17, no. 2, p. 103, 2018, doi: 10.28932/jmm.v17i2.796.
[6] S. Riyadi and R. Liantini, “Aplikasi Prediksi Harga Emas dan Administrasi Toko Perhiasan Berbasis PHP dan Scan QR- Code  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Sederhana,”  Rekayasa,  vol.  12,  no.  1,  p.  71,  2019,  doi: 10.21107/rekayasa.v12i1.4553.
[7] A. A. Wiliyana and M. Y. Darsyah, “Perbandingan Metode ARIMA Dan MOVING AVERAGE Pada Kasus Harga Gula Di Jakarta,” Vol 1, January 2018.
[8] D. M. Dewi, M. Z. Nafi’, and N. Nasrudin, “Analisis Peramalan Harga Emas Di Indonesia Pada Masa Pandemi Covid- 19  Untuk  Investasi,”  J.  Litbang  Sukowati    Media  Penelit.  dan  Pengemb.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  38–50,  2022,  doi: 10.32630/sukowati.v5i2.235.
[9] F. Aditya, D. Devianto, and M. Maiyastri, “Peramalan Harga Emas Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Klasik,” J. Mat. UNAND, vol. 8, no. 2, p. 45, 2019, doi: 10.25077/jmu.8.2.45-52.2019.
[10]  R. F. Sholeh, B. A. Dermawan, and I. Maulana, “Peramalan Harga Emas Di Indonesia Menggunakan Algoritma Double Exponential Smoothing Damped Trend,” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 329–339, 2021.
[11]  B. P. Nugroho, “Implementasi Sistem Untuk Prediksi Harga Emas,”  J. SAINTEKOM, vol. 8, no. 2, p. 90, 2018, doi: 10.33020/saintekom.v8i2.56.
[12]  A.  P.  Desvina  and  D.  Nuraziza,  “Peramalan  Metode  Box-Jenkins  Untuk  Memprediksi  Banyaknya  Air      Bersih  yang Disalurkan PDAM di Pekanbaru,” J. Sains Mat. dan Stat., vol. 8, no. 2, p. 146, 2022, doi: 10.24014/jsms.v8i2.18775.
[13]    A. I. Basri., W. P. Sumiyar, & V. A. Tisya, "Pemanfaatan Flowchart Untuk Memudahkan Dalam Proses Bisnis Kerjasama Daerah  Pemerintah  Kota  Yogyakarta".  ABDIMAS  NUSANTARA:  Jurnal  Pengabdian  Kepada  Masyarakat, 3(September), 34–37. 2018.
[14]   B, A. I., Sumiyar, W. P., & V. A. Tisya, "Pemanfaatan Flowchart Untuk Memudahkan Dalam Proses Bisnis Kerjasama

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6897
Daerah Pemerintah Kota Yogyakarta. ABDIMAS NUSANTARA: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 3(September), 34–37. 2022.
[15]      N.  Salwa,  N.  Tatsara,  R.  Amalia,  and  A.  F.  Zohra,  “Peramalan  Harga  Bitcoin  Menggunakan  Metode  ARIMA (Autoregressive  Integrated  Moving  Average),”  J.  Data  Anal.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  21–31,  2018,  doi: 10.24815/jda.v1i1.11874.
[16]    M. Sidiq, “Forecasting Rainfall with Time Series Model,”  IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 407, no. 1, pp. 0–7, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/407/1/012154.
[17]    S. Darmawan, & M. S. Saiful Haq, "Analisis pengaruh makroekonomi, indeks saham global, harga emas dunia dan harga minyak  dunia  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)".  Jurnal  Riset  Ekonomi  Dan  Bisnis,  15(2), 95,  2022. https://doi.org/10.26623/jreb.v15i2.4381.