Abstrak —Saham  merupakan  salah  satu  media  untuk melakukan  investasi  pada  suatu  perusahaan  dan  juga  dapat diperjual-belikan.  Harga  saham  merupakan  salah  satu indikator dalam jual-beli saham yang digunakan investor untuk menentukan  keputusan.  Keputusan  yang  akan  diambil mengenai saham mana yang akan dibeli atau disimpan sehingga dapat menghasilkan keuntungan.
Peramalan  atau  prediksi  harga  saham  secara  kuantitatif dapat  dilakukan  berdasarkan  data  historis  dan  dengan menggunakan model matematis. Data historis pergerakan harga saham dapat dianalisa untuk menemukan pola pergerakan yang terjadi.  Analisa  pola  pergerakan  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  beberapa  metode  peramalan  seperti moving average,  exponential  smoothing,  artificial  neural  network ,  dan lain-lain.
Metode Moving  Average merupakan  metode  peramalan  yang menggunakan  nilai  rerata  beberapa  periode  dari  data  historis yang  ada. Moving  Average baik  digunakan  untuk  data  yang relatif  stabil.  Metode Exponential  Smoothing merupakan metode  peramalan  dengan  menambahkan  bobot  untuk  data historis  periode  sebelumnya  dengan  nilai  peramalan  periode sebelumnya,  menentukan  tren  yang  terjadi,  dan  menentukan nilai  musiman  dari  data  historis.  Metode Artificial  Neural Network merupakan  jaringan  yang terdiri atas sekelompok unit pemroses  yang  dimodelkan  hampir  seperti  jaringan  saraf manusia.  Dengan  melakukan  pembenaran pada weight dan bias berdasarkan error yang terjadi. Setelah itu akan didapat Neural Network yang  baik  dan  siap  untuk  melakukan  proses  yang berulang-ulang.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menciptakan sarana informasi  mengenai  peramalan  harga  saham  dengan  beberapa metode  peramalan  untuk  dapat  saling  dibandingkan  pada teknologi aplikasi berbasis web.
Kata Kunci —peramalan , moving average, exponential smoothing,  artificial  neural  network, harga  saham,  aplikasi berbasis web

## I. PENDAHULUAN
URSA  efek  yang  berada  di  Indonesia  saat  ini  sedang berkembang  seiring  berjalannya  waktu.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  volume  dan  nilai  harga  saham  yang cendrung naik tiap tahunnya. Oleh karena itu, jual beli saham
menjadi  salah  satu  pilihan  untuk  menamkan  dan  menaikkan modal. Nilai saham yang sedang naik atau turun dapat dilihat dari volume dan harga saham [1].
Harga  saham  merupakan  salah  satu  indikator  dalam  jual- beli  saham  yang  digunakan  investor  untuk  menentukan keputusan.  Keputusan  yang  akan  diambil  mengenai  saham mana  yang  akan  dibeli  sehingga  dapat  menghasilkan keuntungan.  Tetapi  permasalahan  yang  ada  adalah  untuk mengetahui  nilai  harga  saham  yang  fluktuatif  atau  belum pasti  untuk  kedepannya.  Peramalan  harga  saham  diperlukan untuk  memaksimalkan  hasil  dari  keputusan  yang  diambil [2,3].
Peramalan  atau  prediksi  harga  saham  dapat  dilakukan berdasarkan  data  historis.  Data  historis  pergerakan  harga saham  dapat  dianalisa  untuk  menemukan  pola  pergerakan yang  terjadi.  Analisa  pola  pergerakan  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  metode  peramalan  seperti moving average,  exponential  smoothing ,  dan artificial  neural network . Metode Moving  Average merupakan  metode  peramalan yang  menggunakan  nilai  rerata  beberapa  periode  dari  data historis  yang  ada. Moving  Average baik  digunakan  untuk data  yang  relatif  stabil.  Metode Exponential  Smoothing merupakan  metode  peramalan  dengan  menambahkan  bobot untuk  data  historis  periode  sebelumnya  dengan  nilai peramalan  periode  sebelumnya,  menentukan  tren  yang terjadi,  dan  menentukan  nilai  musiman  dari  data  historis. Metode Artificial  Neural  Network merupakan  jaringan  yang terdiri  atas  sekelompok  unit  pemroses  yang  dimodelkan hampir  seperti  jaringan  saraf  manusia.  Dengan  melakukan pembenaran  pada weight dan bias berdasarkan error yang terjadi.  Setelah  itu  akan  didapat Neural  Network yang  baik dan  siap  untuk  melakukan  proses  yang  berulang-ulang [3,4,5,6].
Peramalan  dengan  metode  tersebut  akan  lebih  mudah digunakan dan dipahami jika memiliki antarmuka yang jelas dan  mudah.  Salah  satu  teknologi  yang  dapat  digunakan adalah  aplikasi  berbasis  web.  Aplikasi  berbasis  web  adalah sebuah aplikasi berbasis web yang dirancang sedemikian rupa sehingga  dapat  menjalankan  atau  memproses  suatu  model yang diinginkan, dalam hal ini adalah model peramalan, dan

## Pembangunan Aplikasi Berbasis Web Untuk Peramalan Harga Saham Dengan Metode
Moving Average, Exponential Smoothing , Dan

## Artificial Neural Network
Ruben A. Siregar, Edwin Riksakomara S.Kom., M.T. Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : riksakomara@gmail.com, ruben.siregar12@gmail.com
B
dapat  diakses  secara online .  Saat  ini,  pengembang  aplikasi berbasis web sudah banyak dikarenakan aplikasi berbasis web mudah  untuk  dibangun  dan  dikembangkan  serta  dapat diakses oleh pengguna dari mana saja [7].
Aplikasi  untuk  permalan  saham  sendiri  sebenarnya  sudah ada  tetapi  tidak  semua  aplikasi  memiliki  tingkat  keakuratan yang  baik.  Tidak  hanya  itu,  aplikasi  yang  memiliki  tingkat keakuratan  yang  baik  hampir  semuanya  tidak  dapat digunakan secara gratis sehingga hanya orang-orang tertentu saja yang dapat menggunakannya. Dengan dibuatnya aplikasi berbasis  web  peramalan  harga  saham  dengan  beberapa metode  peramalan  yang  dibandingkan,  diharapkan  dapat membantu  dan  digunakan  oleh  semua  investor  saham  dalam mengambil keputusan terkait saham yang akan dibeli maupun dijual.

## II. URAIAN PENELITIAN
Diagram alir metodologi penelitian yang akan dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Diagram Alir Penelitian

## A. Studi Literatur
Studi  literatur  didapatkan  dari  pengumpulan  referensi, diantaranya  dari  buku,  penelitian  sebelumnya,  dan  dokumen yang  terkait moving  average,  exponential  smoothing, artificial  Neural  Network dan  PHP  untuk  mendapatkan pemahaman  tentang  studi  yang  diperlukan.  Tahap  studi literatur ini dilakukan dari awal sampai akhir penelitian.

## B. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data  dan kebutuhan  untuk  pengerjaan  tugas  akhir.  Pengumpulan  data merupakan  hal  yang  harus  dilakukan  untuk  penelitian  ini karena  seluruh  proses  peramalanan  berdasarkan  pada  data ini. Proses pengumpuan data dilakukan dengan menggunakan  API  ( Application  Program  Interface )  yang merupakan  penghubung  untuk  mendapatkan  data  harga saham  dari Yahoo!  Finance ,  serta  data  yang  didapat  akan diolah  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  masukkan  pada  metode peramalan.
Sintaks url  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  data  dari Yahoo! Finance dengan menggunakan API: http://real-chart.finance.yahoo.com/table.csv? s=x&a=x&b=x&c=x&d=x&e=x&f=x&g=d&ignore=.csv dengan keterangan parameter secara umum (mudah):
-  s : kode saham
-  a : bulan awal harga saham (0-11)
-  b : tanggal awal harga saham (1-31)
-  c : tahun awal harga saham
-  d : bulan akhir harga saham (0-11) -  e : tanggal akhir harga saham (1-31) -  f : tahun akhir harga saham -  g : periode saham harian/bulanan/tahunan - ignore : format data
Contoh  penggunaan untuk mendapatkan data saham Bank Negara Indonesia (BNI) per tanggal 4 februari 2014 hingga 4 februari 2016:
http://real-chart.finance.yahoo.com/table.csv?s=BBNI.JK& a=1&b=4&c=2014&d=1&e=4&f=2016&g=d&ignore=.csv Data  akan  secara  otomatis  terunduh  dengan  format .csv dengan  konten  data  seperti  tanggal  harian,  harga  buka saham,  harga  terendah  saham,  harga  tertinggi  saham,  harga tutup  saham,  volume  transaksi  saham,  dan  harga  adjektif saham [8].
Untuk  penggunaan  data  dalam  aplikasi,  data  saham  tidak perlu  diunduh  terlebih  dahulu  tetapi  langsung  dapat digunakan dengan menggunakan
sintaks php
file_get_contents() yang  akan  mengambil  seluruh  data menjadi sebuah kalimat (variabel dengan tipe data string ) dan kemudian dilakukan pre-processing data .
Data  yang  digunakan  pada  proses  peramalan  bukan  pada aplikasi  adalah  harga  saham  perusahaan  Mahaka  Media dengan  kode  saham  ABBA.JK  [9],  Bank  Negara  Indonesia (BNI)  dengan  kode  saham  BBNI.JK  [10],  dan  indeks  harga saham  gabungan  (IHSG)  dengan  kode  saham  ^JKSE  [11] untuk  periode  harian  per  tanggal  4  februari  2014  sampai dengan  4  februari  2016.  Data  yang  digunakan  pada  aplikasi adalah  data  harga  saham  semua  perusahaan  yang  terdaftar pada bursa efek Indonesia dengan periode harian per tanggal saat ini dalam kurun waktu dua tahun lalu.

## C. Pembuatan Model Peramalan
Model  peramalan  dibuat  berdasarkan  metode  peramalan dan  ditujukan  untuk  digunakan  pada  aplikasi  peramalan harga saham.
1) Moving Average
Untuk  metode  peramalan moving  average ,  menggunakan dua  jenis moving  average yaitu simple  moving  average dan weighted  moving  average .  Metode simple  moving  average menggunakan  3  periode  dan  perhitungan  awal  dilakukan pada  MS.  Excel  kemudian  melakukan  percobaan  untuk komposisi  data  pelatihan  dan  percobaan.  Komposisi  data dengan  hasil error (MAPE) terkecil dipilih untuk digunakan pada aplikasi.
Metode weighted  moving  average juga  menggunakan  3 periode dan tiap periodenya dikalikan dengan bobot awal 0.5, 0.35,  dan  0.15.  Perhitungan  awal  dilakukan  pada MS. Excel kemudian  melakukan  percobaan  untuk  komposisi  data  dan bobot  yang  diubah.  Komposisi  data  dengan  hasil error (MAPE)  terkecil  dipilih  untuk  digunakan  pada  aplikasi  dan pada  aplikasi  bobot  akan  di- solve untuk  mencari error (MAPE) terkecil.
2) Exponential Smoothing
a) Single Exponential Smoothing
Untuk  metode Single  Exponential  Smoothing hanya melibatkan  parameter alpha ,  data  aktual,  dan  hasil peramalan.  Perhitungan  awal  dilakukan  pada  MS.  Excel kemudian  melakukan  percobaan  untuk  komposisi  data  dan parameter  yang  diubah.  Komposisi  data  dengan  hasil error (MAPE)  terkecil  dipilih  untuk  digunakan  pada  aplikasi  dan pada  aplikasi  parameter  akan  di- solve untuk  mencari error (MAPE) terkecil.
b) Double exponential smoothing brown
Untuk  metode Double  exponential  smoothing  brown melibatkan  parameter alpha ,  data  aktual,  dan  hasil peramalan,  serta  mengulang  proses  sebanyak  satu  kali sehingga  proses  berjalan  dua  kali.  Perhitungan  awal dilakukan  pada  MS.  Excel  kemudian  melakukan  percobaan untuk komposisi data dan parameter yang diubah. Komposisi data  dengan  hasil error (MAPE)  terkecil  dipilih  untuk digunakan pada aplikasi dan pada aplikasi parameter akan di- solve untuk mencari error (MAPE) terkecil.
c) Double Exponential Smoothing Holt
Untuk  metode Double  exponential  smoothing  holt melibatkan  parameter alpha , beta ,  data  aktual,  hasil peramalan,  dan  tren  data.  Perhitungan  awal  dilakukan  pada MS.  Excel  kemudian  melakukan  percobaan  untuk  komposisi data  dan  parameter  yang  diubah.  Komposisi  data  dengan hasil error (MAPE)  terkecil  dipilih  untuk  digunakan  pada aplikasi  dan  pada  aplikasi  parameter  akan  di- solve untuk mencari error (MAPE) terkecil.
d) Triple exponential smoothing brown
Untuk  metode Triple  exponential  smoothing  brown melibatkan  parameter alpha ,  data  aktual,  dan  hasil peramalan,  serta  mengulang  proses  sebanyak  dua  kali sehingga  proses  berjalan  tiga  kali.  Perhitungan  awal dilakukan  pada  MS.  Excel  kemudian  melakukan  percobaan untuk komposisi data dan parameter yang diubah. Komposisi data  dengan  hasil error (MAPE)  terkecil  dipilih  untuk digunakan pada aplikasi dan pada aplikasi parameter akan di- solve untuk mencari error (MAPE) terkecil.
e) Triple Exponential Smoothing Winter Untuk  metode Triple  exponential  smoothing  winter melibatkan  parameter alpha , beta , gama ,  data  aktual,  hasil peramalan,  tren  data,  dan  adanya  pola  musimam. Perhitungan  awal  dilakukan  pada  MS.  Excel  kemudian melakukan  percobaan  untuk  komposisi  data  dan  parameter yang  diubah.  Komposisi  data  dengan  hasil error (MAPE) terkecil  dipilih  untuk  digunakan  pada  aplikasi  dan  pada aplikasi  parameter  akan  di- solve untuk  mencari error (MAPE) terkecil.
3) Artificial Neural Network
Data  harga  tutup  saham  untuk  tugas  akhir  ini  tidak dipengaruhi  ataupun  memiliki  keterkaitan  dengan  variabel lain, sehingga rancangan model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yang  digunakan  dalam  tugas  akhir  ini  akan  berbentuk time series ,  yaitu  dengan  melihat  data  hingga  beberapa  hari  ke belakang.
Model JST pada penelitian ini, terdiri dari input layer yang berisi neuron-neuron jumlah  penjualan  pada  masa  lampau, hidden  layer yang  terdiri  dari  satu  lapisan  ( layer )  yang terdapat neuron-neuron yang  memiliki  fungsi  aktifasi sigmoid  bipolar dengan  jumlah neuron yaitu  2  kali  jumlah input  layer ,  dan output  layer terdiri  dari  satu neuron ,  yaitu target jumlah.
Komposisi data yang digunakan adalah 70% data pelatihan dan  30%  data  percobaan  yang  mengacu  pada  buku  panduan Neural  Network untuk  Matlab.  Parameter  pada  ANN  yang digunakan:
• Epoch atau iterasi dilakukan secara dinamis selama waktu eksekusi sistem masih berjalan
•  Waktu eksekusi sistem dilakukan percobaan sebanyak tiga kali dengan waktu 60 detik, 1800 detik, dan 3600 detik
• Learning  rate berubah  secara  dinamis  pada  setiap  proses pelatihan dengan nilai antara 0.3 hingga 0.8
•  Momentum  yang  digunakan  mengikuti  sistem  secara default sistem sebesar 0.9
• Error tolerance ditetapkan dengan nilai mendekati 0 (nol) sebesar 0.001

## D. Desain Aplikasi
Aplikasi  didesain  untuk  memenuhi  kebutuhan  pengguna seperti  yang  terdapat  pada  Gambar  2  mengenai Use  Case Diagram [12].
Gambar 2. Use Case Diargam

## 1) UC-01: Melihat data historis saham
UC-01  adalah  kebutuhan  (fungsi)  pengguna  untuk  dapat melihat  data  historis  saham  untuk  periode  dan  persahaan tertentu  yang  dipilih  pengguna. Use  case dimulai  dari pengguna  memilih  saham  apa  yang  ingin  dilihat,  kemudian data historis diambil dari Yahoo! Finance untuk ditampilkan. 2) UC-02: Memilih metode peramalan
UC-02  adalah  kebutuhan  (fungsi)  pengguna  untuk  dapat memilih  metode  peramalan  yang  ingin  digunakan  pada aplikasi. Use  case dimulai  dari  pengguna  masuk  dalam halaman  peramalan  saham,  kemudian  pengguna  memilih saham, metode peramalan, dan jumlah waktu peramalan yang diinginkan pengguna.
3) UC-03: Melihat hasil peramalan
UC-03  adalah  kebutuhan  (fungsi)  pengguna  untuk  dapat melihat  hasil  peramalan  dengan  metode  peramalan  yang telah  dipilih. Use  case dimulai  dari pengguna telah memilih saham,  metode  peramalan,  dan  jumlah  waktu  peramalan kemudian  menekan  tombol  tampilkan.  Sistem  akan menampilkan hasil peramalan yang diinginkan.
4) UC-04: Melihat informasi penggunaan
UC-04  adalah  kebutuhan  (fungsi)  pengguna  untuk  dapat melihat  informasi  penggunaan  aplikasi. Use  case dimulai ketika pengguna menekan tombol menu Informasi Penggunaan,  kemudian  sistem  akan  menampilkan  informasi penggunaan aplikasi.
5) UC-05: Mengubah tema
UC-05  adalah  kebutuhan  (fungsi)  pengguna  untuk  dapat mengubah  warna  tema  tampilan  aplikasi. Use  case dimulai ketika  pengguna  menekan  tombol  menu  ubah  tema  maka akan  muncul  beberapa pilihan tema. Setelah dipilih, aplikasi akan mengubah warna tema.
6) UC-06: Melihat tentang aplikasi
UC-06  adalah  kebutuhan  (fungsi)  pengguna  untuk  dapat melihat  informasi  tentang  aplikasi  dan developer . Use  case dimulai  dari  pengguna  menekan  tombol  menu  Tentang, sistem akan menampilkan halaman tentang.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  eksperimen  didapat  dari  langkah  yang  dilakukan pada bab II dengan tiga objek saham sebagai percobaan yaitu, saham  perusahaan  Mahaka  Media  dengan  kode  saham ABBA.JK, Bank Negara Indonesia (BNI) dengan kode saham BBNI.JK, dan indeks harga saham gabungan (IHSG) dengan kode  saham  ^JKSE  untuk  periode  harian  per  tanggal  4 februari  2014  sampai  dengan  4  februari  2016.  Perbandingan nilai kesalahan MAPE untuk setiap metode dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Perbandingan nilai MAPE semua metode

## A. Simple Moving Average
Model simple  moving  average tiga  periode  dibuat  dengan komposisi  data  yang  berbeda,  70%  dan 30%, 80% dan 20%, serta  90%  dan  10%.  Ketiga  model  tersebut  akan dibandingkan  untuk  melihat  komposisi  mana  yang  memiliki nilai  kesalahan  MAPE  terkecil.  Dari  hasil  percobaan, diketahui  bahwa  komposisi  data  yang  memiliki  kesalahan rata-rata  MAPE  yang  terkecil  untuk  metode simple  moving average adalah  90%  data pelatihan dan 10% data percobaan dengan nilai sebesar 2.014% (lihat Gambar 3).
B. Weighted Moving Average
Model weighted  moving  average tiga  periode  dibuat dengan  komposisi  data  yang  berbeda,  70%  dan  30%,  80% dan  20%,  serta  90%  dan  10%.  Ketiga  model  tersebut  akan dibandingkan  untuk  melihat  komposisi  mana  yang  memiliki nilai  kesalahan  MAPE  terkecil.  Dari  hasil  percobaan, diketahui  bahwa  komposisi  data  yang  memiliki  kesalahan rata-rata MAPE yang terkecil untuk metode weighted moving average adalah  90%  data pelatihan dan 10% data percobaan dengan  nilai  sebesar1.993%  (lihat  Gambar  3).  Untuk mendapatkan  bobot  yang  optimal,  akan  dilakukan  pencarian secara otomatis ( solver ) pada sistem aplikasi.
C. Single Exponential Smoothing
Model single  exponential  smoothing dibuat  dengan komposisi  data  yang  berbeda,  70%  dan 30%, 80% dan 20%, serta  90%  dan  10%.  Ketiga  model  tersebut  akan dibandingkan  untuk  melihat  komposisi  mana  yang  memiliki nilai  kesalahan  MAPE  terkecil.  Dari  hasil  percobaan, diketahui  bahwa  komposisi  data  yang  memiliki  kesalahan rata-rata MAPE yang terkecil untuk metode weighted moving
average adalah  90%  data pelatihan dan 10% data percobaan dengan  nilai  sebesar  1.804%  (lihat  Gambar  3).  Untuk mendapatkan  nilai  alpha  yang  optimal,  akan  dilakukan pencarian secara otomatis ( solver ) pada sistem aplikasi.
D. Double exponential smoothing brown
Model double  exponential  smoothing  brown dibuat  dengan komposisi  data  yang  berbeda,  70%  dan 30%, 80% dan 20%, serta  90%  dan  10%.  Ketiga  model  tersebut  akan dibandingkan  untuk  melihat  komposisi  mana  yang  memiliki nilai  kesalahan  MAPE  terkecil.  Dari  hasil  percobaan, diketahui  bahwa  komposisi  data  yang  memiliki  kesalahan rata-rata MAPE yang terkecil untuk metode weighted moving average adalah  90%  data pelatihan dan 10% data percobaan dengan  nilai  sebesar  2.116%  (lihat  Gambar  3).  Untuk mendapatkan  nilai  alpha  yang  optimal,  akan  dilakukan pencarian secara otomatis ( solver ) pada sistem aplikasi.
E. Double Exponential Smoothing Holt
Model double  exponential  smoothing  holt dengan komposisi  data  yang  berbeda,  70%  dan 30%, 80% dan 20%, serta  90%  dan  10%.  Ketiga  model  tersebut  akan dibandingkan  untuk  melihat  komposisi  mana  yang  memiliki nilai  kesalahan  MAPE  terkecil.  Dari  hasil  percobaan, diketahui  bahwa  komposisi  data  yang  memiliki  kesalahan rata-rata MAPE yang terkecil untuk metode weighted moving average adalah  80%  data pelatihan dan 20% data percobaan dengan  nilai  sebesar  2.487%  (lihat  Gambar  3).  Untuk mendapatkan  nilai  alpha  dan  beta  yang  optimal,  akan dilakukan  pencarian  secara  otomatis  ( solver )  pada  sistem aplikasi.
F. Triple exponential smoothing brown
Model triple  exponential  smoothing  brown dibuat  dengan komposisi  data  yang  berbeda,  70%  dan 30%, 80% dan 20%, serta  90%  dan  10%.  Ketiga  model  tersebut  akan dibandingkan  untuk  melihat  komposisi  mana  yang  memiliki nilai  kesalahan  MAPE  terkecil.  Dari  hasil  percobaan, diketahui  bahwa  komposisi  data  yang  memiliki  kesalahan rata-rata MAPE yang terkecil untuk metode weighted moving average adalah  90%  data pelatihan dan 10% data percobaan dengan  nilai  sebesar  2.089%  (lihat  Gambar  3).  Untuk mendapatkan  nilai  alpha  yang  optimal,  akan  dilakukan pencarian secara otomatis ( solver ) pada sistem aplikasi.
G. Triple Exponential Smoothing Winter
Model triple  exponential  smoothing  winter dibuat  dengan komposisi  data  yang  berbeda,  70%  dan 30%, 80% dan 20%, serta  90%  dan  10%.  Ketiga  model  tersebut  akan dibandingkan  untuk  melihat  komposisi  mana  yang  memiliki nilai  kesalahan  terkecil.  Dari  hasil  percobaan,  diketahui bahwa  komposisi  data  yang  memiliki  kesalahan  rata-rata MAPE yang terkecil untuk metode weighted moving average adalah  80%  data  pelatihan  dan  20%  data  percobaan  dengan nilai  sebesar  3.457%  (lihat  Gambar  3).  Untuk  mendapatkan nilai  alpha,  beta,  gamma,  dan  periode  musim  yang  optimal, akan  dilakukan  pencarian  secara  otomatis  ( solver )  pada sistem aplikasi.

## H. Artificial Neural Network 1 Input
Dari  hasil  percobaan,  diketahui  bahwa  semakin  lama waktu yang digunakan untuk melakukan pelatihan model JST 1, semakin kecil pula kesalahan pada model tersebut. Dengan nilai  kesalahan  rerata  MAPE  terkecil  sebesar  0.825%  (lihat Gambar 3).

## I. Artificial Neural Network 2 Input
Dari  hasil  percobaan,  diketahui  bahwa  semakin  lama waktu yang digunakan untuk melakukan pelatihan model JST 2,  semakin  kecil  pula  kesalahan  pada  model  tersebut  (lihat Gambar  4).  Dengan  nilai  kesalahan  rerata  MAPE  terkecil sebesar  0.775%  (lihat  Gambar  3).  Model  JST  2  ini merupakan  model  terbaik  dengan  nilai  rerata  kesalahan MAPE  yang  terkecil  dari  semua  model  percobaan.  Tetapi nilai  kesalahan  MAPE  akan naik kembali jika alokasi waktu yang digunakan sebesar 5400 detik (lihat Gambar 5). Alokasi waktu  dengan  nilai  kesalahan  MAPE  terkecil  untuk  model JST 2 adalah selama 3600 detik.

## J. Artificial Neural Network 3 Input
Dari  hasil  percobaan,  diketahui  bahwa  semakin  lama waktu yang digunakan untuk melakukan pelatihan model JST 3, semakin kecil pula kesalahan pada model tersebut. Dengan nilai  kesalahan  rerata  MAPE  terkecil  sebesar  1.005%  (lihat Gambar 3).
Gambar 4. Perbandingan nilai MAPE setiap alokasi waktu
Gambar 5. Nilai kesalahan MAPE tiap alokasi waktu

## K. Artificial Neural Network 4 Input
Dari  hasil  percobaan,  diketahui  bahwa  semakin  lama waktu yang digunakan untuk melakukan pelatihan model JST 4, semakin kecil pula kesalahan pada model tersebut. Dengan nilai  kesalahan  rerata  MAPE  terkecil  sebesar  1.077%  (lihat Gambar 3).

## L. Artificial Neural Network 5 Input
Dari  hasil  percobaan,  diketahui  bahwa  semakin  lama waktu yang digunakan untuk melakukan pelatihan model JST 5, semakin kecil pula kesalahan pada model tersebut. Dengan nilai  kesalahan  rerata  MAPE  terkecil  sebesar  1.168%  (lihat Gambar 3).

## M. Artificial Neural Network 6 Input
Dari  hasil  percobaan,  diketahui  bahwa  semakin  lama waktu yang digunakan untuk melakukan pelatihan model JST 6, semakin kecil pula kesalahan pada model tersebut. Dengan nilai  kesalahan  rerata  MAPE  terkecil  sebesar  1.638%  (lihat Gambar 3).

## N. Artificial Neural Network 7 Input
Dari  hasil  percobaan,  diketahui  bahwa  semakin  lama waktu yang digunakan untuk melakukan pelatihan model JST 7, semakin kecil pula kesalahan pada model tersebut. Dengan nilai  kesalahan  rerata  MAPE  terkecil  sebesar  1.727%  (lihat Gambar 3).

## O. Artificial Neural Network 8 Input
Dari  hasil  percobaan,  diketahui  bahwa  semakin  lama waktu yang digunakan untuk melakukan pelatihan model JST 8, semakin kecil pula kesalahan pada model tersebut. Dengan nilai  kesalahan  rerata  MAPE  terkecil  sebesar  2.159%  (lihat Gambar 3).

## P. Artificial Neural Network 9 Input
Dari hasil percobaan, dapat diketahui bahwa semakin lama waktu yang digunakan untuk melakukan pelatihan model JST 9, semakin kecil pula kesalahan pada model tersebut. Dengan nilai  kesalahan  rerata  MAPE terkecil sebesar 13.866% (lihat Gambar 3).

## Q. Artificial Neural Network 10 Input
Dari hasil percobaan, dapat diketahui bahwa semakin lama waktu yang digunakan untuk melakukan pelatihan model JST 10,  semakin  kecil  pula  kesalahan  pada  model  tersebut. Dengan  nilai  kesalahan  rerata  MAPE  terkecil  sebesar 21.309% (lihat Gambar 3).

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Hasil  uji  coba  dan  pembahasan  yang  dilakukan  dalam tugas akhir dapat ditarik kesimpulan bahwa:
1. Metode simple  moving  average,  weigthed  moving average, single exponential smoothing, double exponential  smoothing  brown , double  exponential smoothing  holt , triple  exponential  smoothing  brown , triple  exponential  smoothing  winter, dan artificial
Neural  Network dapat  diaplikasikan  pada  program peramalan  dan  nilai  parameter  yang  merupakan masukkan  pengguna  serta  sistem solver dengan memasukkan  rumus  formula  metode  kedalam  koding program dan menggunakan library ANN.
2. Dari  semua  metode  peramalan  yang  digunakan, Artificial Neural Network adalah metode terbaik dengan nilai rerata kesalahan MAPE yang terkecil.
3. Model Artificial Neural  Network yang  terbaik  adalah model  JST  2  yang  dipengaruhi  oleh  dua  harga  saham kemarin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Arifin  och  G.  W.  Hadi,  ”Membuka  Cakrawala  Ekonomi,  PT  Setia Purna”, 2007. (a)
[2] K.  Setiawan,  ”Paradigma  Sistem  Cerdas”,  Surabaya:  Sekolah  Tinggi Teknik Surabaya. (b)
[3] S. Thawornwong och D. Enke, i ”Forecasting stock returns with artificial neural networks”, Idea Group Publishing, 2004, pp. Chapter 3, pp. 47-79. (c)
[4] C. C. Holt, i ”Forecasting Trends and Seasonal by Exponentially Weighted Averages”,  International  Journal  of  Forecasting,  1957,  pp.  20  (1):  5-10. (d)
[5] Thawornwong,  S.  dan  Enke, D., “Neurocomputing,” dalam The adaptive selection of financial and economic variables for use with artificial neural networks, 2004, pp. pp. 205-232. (e)
[6] ”Moving  Average  -  MA  Definition,”  INVESTOPEDIA,  [Online]. Available: http://www.investopedia.com/terms/m/movingaverage.asp.
[Cited 21 January 2016]. (f)
[7] R.  Grove,  ”Web  Based  Application  Development”,  Ontario:  Jones  and Bartlett Publisher, 2010. (g)
[8] A. Wern, ”Getting Started With the Yahoo Finance API”, 2015. [Online]. Available:  http://wern-ancheta.com/blog/2015/04/05/getting-started-with- the-yahoo-finance-api/. [Cited 21 Mei 2015]. (h) [9] ”Mahaka Media, Tbk”, Yahoo, [Online]. Available:
http://finance.yahoo.com/q/hp?s=ABBA.JK&a=00&b=1&c=2004&d=04 &e=1&f=2015&g=d. [Cited 23 Mei 2015]. (i) [10] ”Bank Negara Indonesia”, Yahoo, [Online]. Available: http://finance.yahoo.com/q/hp?s=^JKSE&a=00&b=1&c=2004&d=04&e= 1&f=2015&g=d. [Cited 23 Mei 2015]. (j) [11] ”Jakarta Composite Index,” Yahoo, [Online]. Available: http://finance.yahoo.com/q/hp?s=^JKSE&a=00&b=1&c=2004&d=04&e= 1&f=2015&g=d. [Cited 23 Mei 2015]. (k)
[12] D.  Siahaan,    Analisa  Kebutuhan  dalam  Rekayasa    Perangkat  Lunak. Yogyakarta : Penerbit Andi, 2012