## Aplikasi  Cerdas  Berbasis  Website  Prediksi  Harga  Emas  dengan  Implementasi Algoritma Smoothing Time Series Forecasting
Muhammad Al-Husaini 1)* , Aam Hermansyah 2) , Vega Purwayoga 3) , Hen Hen Lukmana 4) , Delvan Ramadhan 5) alhusaini@unsil.ac.id 1) , amzhermanzyah@gmail.com 2) , vega.purwayoga@unsil.ac.id 3) , henhenlukmana@unsil.ac.id 4) , deru.dhan@gmail.com 5) 1,2,3,4,5) Universitas Siliwangi
Received: 28 November 2022 Accepted: 15 Desember 2022 Published: 15 Desember 2022 * Yuldan Nur Addinsyah Abstrak  : Investasi  emas  merupakan  hal  yang  umum  dilakukan  oleh masyarakat pada saat ini. Harga emas adalah salah satu hal penting yang menjadi fokus utama dalam melakukan investasi emas yang perlu akurasi ketepatan prediksi baik dalam kurun waktu minggu, hari ataupun tahun sehingga  mampu  memudahkan  untuk  menggunakan  prediksi  tersebut dalam  berinvestasi  baik  untuk  membeli  atau  menjual  emas  tersebut. Aplikasi  berbasis  web  dengan  implementasi  algoritma time  series forecasting ini dibangun untuk memudahkan dalam prediksi harga emas dengan  menggunakan  metode  pemulusan moving  average simple exponential  smoothing hingga holt’s  exponential  dan  holt’s  winter’s exponential smoothing . Metode penelitian yang digunakan pada rancang bangun  aplikasi  berbasis  web  ini  menggunakan  metode prototype dari pengumpulan atau analisa kebutuhan sistem, membangun prototyping , mengkodekan  sistem,  evaluasi  sistem,  pengujian  sistem  hingga penggunaan  sistem.  Implementasi  menggunakan  algoritma  pemulusan time-series  forecasting yaitu  menggunakan  dataset  yang  diambil  dari application  programming  interface  (API) https://metalpriceapi.com dengan jumlah data harga emas yang digunakan sejumlah 872 data yang dilakukan  pengujian  akurasi  menggunakan mean  absolute  percentage error (MAPE) untuk menguji akurasi data aktual dan prediksi dari ketiga algoritma  tersebut  yaitu  dengan  menghasilkan  5,517  %  untuk  metode simple  exponential  smoothing, 4,93  %  pada  metode holt’s  exponential smoothing, dan  2,78  %  untuk holt’s  winter’s  exponential  smoothing . Penggunaan  algoritma holt’s-winter’s menghasilkan  akurasi  yang  lebih baik  dari  kedua  algoritma  sebelumnya  dengan  persentase  akurasi  yang baik  berdasarkan  pengujian  akurasi mean  absolute  percentage  error dengan nilai pengujian kurang dari 5 %.
Kata Kunci: Harga Emas , Prediksi, Simple Exponential Smoothing , Holt’s Exponential Smoothing, Holt’s-Winter’s Exponential Smoothing
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Dewasa ini disrupsi teknologi memberikan pengaruh dalam aktifitas kehidupan masyarakat, tidak terkecuali dalam hal investasi, salah satunya investasi perhiasan emas. Harga emas merupakan parameter yang menjadi fokus perhatian dalam penentuan jual-beli perhiasan jenis logam mulia ini, sehingga hal tersebut berkaitan dengan  prediksi  harga  emas  dalam  kurun  waktu  saat  ini.  Implementasi  teknologi  dengan  prosedur  dan algoritma pengolahan data prediksi yang sesuai mampu menjadi solusi untuk memberikan rekomendasi dan prediksi dalam menentukan harga emas yang sesuai dengan berdasarkan data waktu berkala. Penelitian ini mengembangkan  aplikasi  berbasis  website  yang  dilengkapi  analisis  prediksi  serta  rekomendasi  dengan algoritma time  series  forecasting atau  data  berkala  dengan  implementasi  algoritma  Holt’s  Winters  dengan
pemulusan Triple  Exponential  Smoothing ,  implementasi  dari  algoritma  tersebut  pada  web  yang  telah dibangun  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  pergerakan  harga  emas  dalam  melakukan  investasi dalam  periode  yang  akan  datang  baik  dalam  kurun  waktu  bulan,  minggu,  ataupun  tahun  pada  aplikasi berbasis website yang telah dibuat.

## TINJAUAN LITERATUR
Sigit Riyadi dkk (2019) dalam penelitiannya [1] tentang “ Aplikasi Prediksi Harga Emas dan Administrasi Toko  Perhiasan  dengan  Metode  Regresi  Linear  Sederhana”  dengan  rancang  bangun  aplikasi  berkaitan dengan implementasi algoritma regresi linear untuk prediksi harga emas dengan hasil nilai galat yang cukup tinggi dengan harga prediksi senilai 587004 dan untuk harga sebenarnya yaitu 587034,48 dengan persentase sejumlah  99,99%  untuk  periode  tahun  2017,  hasil  tersebut  mengindikasikan  nilai  galat  yang  sangat  tinggi dengan faktor utama pengaruh harga galat dengan inflasi.
Pembahasan implementasi algoritma lainnya berkaitan yaitu penelitian oleh Azhar Syahputra dkk (2020) pada  penelitiannya  [2]    mengenai  “Implementasi  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Pada  Aplikasi Prediksi Harga Emas Dunia” dengan hasil dan penggunaan smoothing atau pemulusan peramalan pertama dan kedua untuk implementasi algoritma pada prediksi pergerakan harga emas tersebut.
Penelitian yang berfokus untuk menentukan galat dengan membandingkan data asli dan prediksi yang dengan menerapkan Root Mean Square Error yaitu oleh Yunita dkk. (2021) [3] mengenai “ Implementasi Root Mean  Square  Error  Untuk  Melakukan  Prediksi  Harga  Emas  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Multilayer Perceptron”.  Penelitian  [4]  mengenai  “  Implementasi  Metode Fuzzy  Time  Series Dengan  Model  Algoritma Chen  Untuk  Memprediksi  Harga  Emas”  memperoleh  hasil  dengan  memanfaatkan  aplikasi  MATLAB  bahwa dengen  penerapan  metode  tersebut  dan  algoritma  Chen  menghasilkan  selisih  rata-rata  serta  dengan  data aktual  tidak  melebihi  Rp.  2.850,-,  pada  penelitian  ini  metode  dan  algoritma  tersebut  hanya  menggunakan satu data dalam memprediksi harga emas tersebut.
Penelitian  yang  dilaksanakan  oleh  Anisa  Aulia  dkk  (2022)  [5]  tentang  “  Prediksi  Harga  Emas  dengan Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Regression (SVR)  dan Linear  Regression (LR)  “  mendapatkan  hasil bahwa  dengan  penggunaan  algoritma Linear  Regression (LR)  memiliki  nilai error yang  lebih  rendah dibandingkan dengan penggunaan Support Vector Regression (SVR) dengan hasil Mean Square Error senilai 4,044 lebih baik dari nilai 7,524 untuk SVR .
Penelitian  berkaitan  dengan  prediksi  menggunakan  metode smoothing terdapat  pada  penelitian  oleh Rizky  Fajar  Sholeh  dkk  (2021)  [6]  tentang  “  Peramalan  Harga  Emas  di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Double Exponential Smoothing Damped Trend” memperoleh hasil yang sangat baik dengan model algoritma tersebut yang menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) senilai 0,49%.
Penelitian yang dilaksanakan oleh Nisa dkk (2019) [7] tentang “ Prediksi Harga Emas Menggunakan Feed Forward  Neural  Network (FFNN)  dengan  Metode Extreme  Learning  Maching ”  memperoleh  hasil Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  yaitu  dengan  algoritma  tersebut  senilai  0,5499%,  hasil  prediksi  tersebut cukup mendekati dengan nilai aktual nya dengan data hingga tahun 2019.
Penerapan  algoritma  lainnya  untuk  memprediksi  harga  emas  yang  dilaksanakan  oleh  Prabowo  dkk (2019)  [8]  tentang  “Implementasi  Metokde K-Nearest  Neighbor Dan  Regresi  Linear  Dalam  Prediksi  Harga Emas” mendapatkan hasil relative error dalam pengujiannya senilai 0,39 % dari perbandingan harga prediksi dengan  harga  aktual.  Penelitan  oleh  Radhamani  dkk  (2022)  [9]  tentang  “  Gold  Price  Prediction  Using  ML Algorithm”  menerapkan  beberapa  algoritma machine  learning seperti  Regresi  Linear, decision  tree , random forest ,  memperoleh  hasil  bahwa  penggunaan random  forest merupakan  algoritma  yang  lebih  baik dibandingkan algoritma lainnya pada pengujian tersebut dengan akurasi yang lebih  akurat.
Penelitian  berkaitan  dengan Time  Series atau  data  berkala  oleh  Aji  Prasetya  dkk  (2022)  [10]  tentang “ Time Series Analysis With Smoothed Convulutional Neural Network” dengan menguji optimalisasi performa dari penggunaan algoritma Smoothed CNN dengan memperoleh hasil perbandingan yang lebih baik dalam pengujiannya  dengan  algoritma  Multilayer  Perceptron  (MLP),  Long  Short  Term  Memory  (LSTM),  dan Convulutional Neural Network (CNN) itu sendiri dengan Mean Square Error (MSE) senilai 0,026.
Penelitian  berkaitan  dengan  penerapan time  series oleh  Abdul  Khamid  dkk  (2021)  [11]  tentang  “ Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan Penjualan pada Songkok Palapa Gresik dengan Metode Time – Series berbasis Website “ yaitu rancang bangun website dengan penggunaan waterfall pada pengembangan perangkat lunak serta algoritma Least Mean Square, Moving Average, dan Single Exponential Smoothing .
Penelitian terkait mengenai pembuatan website dengan menggunakan algoritma peramalan yaitu oleh Giandicka dkk (2021) [12] tentang “ Sistem Informasi Pengolahan Data Penjualan Dan Peramalan Pembelian Setiap  Pelanggan  Dengan  Metode Trend  Projection Berbasis  Website  Pada  Pt.  Aldora  Sukses  Perkasa Tanjungpinang”  menghasilkan  aplikasi  berbasis  website  untuk  pengolahan  peramalan  pembelian  untuk pengguna  dengan  penggunaan  algoritma Trend  Projection .  Aplikasi  yang  dibuat  memiliki  tujuan  untuk membantu pengguna dalam proses pencetakan laoran stok serta laoran penjualan.

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian aplikasi berbasis web prediksi ini terdapat beberapa tahapan yaitu: A. Pengolahan Data
Penelitian  dalam  peramalan  menggunakan  algoritma time  series ini  menggunakan  acuan  data  secara real time melalui  penggunaan Application  Programming Interface  (API) https://metalpriceapi.com .  Pada website tersebut pemanfaatan API yang tersedia yaitu data harga emas terbaru secara berkala. Data tersebut dapat kita sesuaikan menjadi data berbentuk comma-separated values (csv) .

## B. Implementasi Algoritma Time Series
Penerapan  algoritma  ini  dalam  prediksi  harga  emas  menggunakan  perhitungan  menggunakan  beberapa metode diantaranya yaitu:
1. Simple Exponential Smoothing (SES) Methods
Metode ini merupakan salah satu metode pemulusan yang sederhana dengan hanya terdapat satu parameter yang diestimasi, persamaan ini memilki formulasi seperti berikut:
F t+1 = α y t + (1- α) F t (1)
Keterangan notasi rumus diatas seperti berikut:
α   = konstanta pemulusan y t = data/observasi ke-t F t = data pada periode t F t+1 = fungsi untuk nilai peramalan satu periode berikutnya
Fungsi  pada F t+1 yaitu  berdasarkan  perhitungan  hasil  pembobotan  sesuai  dengan  data  terbaru y t , dengan melalui pembobotan α serta peramalan terbaru F t , selain itu rumus tersebut dilengkapi dengan selisih dari konstanta pemulusan.

## 2. Holt’s Exponential Smoothing
Metode ini merupakan perluasan dari simple exponential smoothing dengan menyesuaikan pada parameter trend sehingga menggunakan dua parameter. Metode ini menggunakan faktor trend untuk proses pemulusan yang bertujuan dalam menyesuaikan pola trend .
Persamaan  yang  digunakan  yaitu  dengan  dua  parameter  pemulusan  dan  satu  persamaan  peramalan  yaitu sebagai berikut:
L t = α y t + (1- α) (L t – b t-1 ) (2)
b t = β ( L t - L t-1 )+ (1- β ) b t-1 (3)
Berikut ini persamaan peramalan pada period m ke depan:
F t+m = L t + mb t
Berikut ini keterangan notasi dari ketiga persamaan tersebut:
L t = Level estimasi dari rangkaian data periode t α = konstanta pemulusan untuk data y t = data/observasi pada periode t β = estimasi konstanta pemulusan pada trend b t = estimasi kemiringan pada periode t m = jumlah periode ke depan yang akan dilakukan peramalan
Pemilihan bobot α dan β dengan cara meminimalkan error pada Mean Square Error (MSE), pemilihan bobot yang  tinggi  akan  menghasilkan  perubahan  yang  cepat  pada trend ,  begitupun  sebaliknya  pemilihan  bobot yang kecil menghasilkan perubahan yang relatif lambat.
3. Holt’s- Winter’s Exponential Smoothing
Metode ini merupakan perluasan dari metode sebelumnya yaitu Holt’s Methods dengan menggunakan pola trend dan musiman, sehingga menambahkan satu parameter yaitu musim. Metode ini memiliki dua tipe pola yaitu additive dan multiplicative .
Berikut ini persamaan dengan menggunakan Holt’s-Winter’s tipe additive untuk pemulusan:
L t = α ( y t – S t-s ) + (1- α) ( L t -1 + b t-1 ) (4)
Persamaan untuk estimasi trend tipe additive:
b t = β ( L t - L t-1 ) + (1- β ) b t-1 (5)
Berikut ini persamaan untuk estimasi musim tipe additive:
S l,+t = γ ( y t - L t ) + (1- γ) S t-s (6)
Persamaan menggunakan Holt’s-Winter’s pola multiplicative yaitu untuk pemulusan:
y t L t = α S t-s + ( 1 - α) ( L t-1 + b t-1 ) (7)
Persamaan estimasi trend nya seperti berikut:
b t = β (L t – L t-1 ) + (1- β)b t-1 (8)
Persamaan untuk estimasi musim tipe multiplicative yaitu:
y t S t = γ L t + ( 1 -γ)S t-1 (9)
Persamaan Fungsi dari peramalan holt’s-winter’s tipe additive yaitu:
F t+m = L t + mb t + S t+m-s (10)
Persamaan Fungsi dari peramalan holt’s-winter’s tipe multiplicative:
F t+m = ( L t + mb t ) S t+m-s (11)
L t = Level estimasi dari rangkaian data periode t α    = konstanta pemulusan untuk data y t = data/observasi pada periode t β    = estimasi konstanta pemulusan pada trend b t = estimasi kemiringan pada periode t γ    = konstanta pemulusan estimasi musim S t = komponen Estimasi musim m     = jumlah periode yang akan dilakukan peramalan s = jumlah periode pada musim F t+m = fungsi peramalan kedepan untuk periode m

## C. Pengembangan Sistem
Aplikasi  berbasis website untuk  peramalan  prediksi  harga  emas  hingga  tahun  2023  ini  tentunya  perlu kebutuhan  fungsional  sistem  serta  relasi  antara  proses-proses  yang  terlibat  pada  aplikasi  berbasis  website berbasis web ini https://learn-gold.vercel.app . Metode yang digunakan pada pengembangan sistem ini yaitu metode prototype .
Penggunaan metode ini memiliki fleksibilitas karena dapat menyesuaikan dengan kondisi yang ada dengan dapat  membuat  suatu  perangkat  lunak  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  [12]. Prototype yang website untuk peramalan prediksi harga emas berbasis website ini dibangun berdasarkan tahapan:
Gambar 1. Metode Prototype Pengumpulan Kebutuhan Evaluasi
Sistem
Membangun Protyping Mengkodekan Sistem Evaluasi Protoyping Penggunaan Sistem Pengujian Sistem

## 1. Pengumpulan Kebutuhan
Tahapan  ini  melaksanakan  pengumpulan  kebutuhan  sistem  yang  akan  dibangun  dengan  mengidentifikasi tujuan dari kebutuhan fungsional peramalan yang akan dirancang pada website .

## 2. Membangun Prototype
Tahapan ini membangun model awal yaitu untuk menu analisa peramalan dalam website untuk kebutuhan pengguna.

## 3. Evaluasi Prototyping
Tahapan  ini  yaitu  melaksanakan  proses  evaluasi  oleh  pengguna  dengan  tujuan  untuk  menyesuaikan kebutuhan dari sistem yang dibangun dengan melengkapi keinginan serta kebutuhan pengguna khususnya dalam fungsi analisa peramalan.

## 4. Pengkodean Sistem
Pada tahapan ini merupakan penyelesaian dari model prototyping yang telah disepakati dan selanjutnya perlu implementasi  pada  bahasa  pemrograman  yang  akan  digunakan.  Pada  pengembangan  website  ini  akan mengunakan javascript untuk membangun website dan python untuk penerapan algoritma time series .

## 5. Pengujian Sistem
Sistem yang telah dibangun perlu pengujian untuk meminimalkan atau mengurangi dari error atau bug yang ada didalam menu pada website prediksi harga emas tersebut. Pengujian yang dilakukan yaitu menggunakan model pengujian black box .

## D. Analisis Sistem
Analisis dalam identifikasi kebutuhan sistem khususnya pada pengembangan website prediksi harga emas ini perlu dilaksanakan, dengan melakukan analisis pada:

## 1. Analisis Perangkat Lunak
Pengambangan website prediksi ini menggunakan sistem operasi Windows 11, Visual Code yang terkoneksi dengan  Git  untuk text  editor dan deployment pada  server , javascript  untuk  pengembangan  website  dan python untuk implementasi dari algoritma data science.

## 2. Analisis Metode Prediksi
Metode prediksi yang digunakan yaitu menggunakan metode time series dari mulai least mean square atau metode  kuadrat  terkecil, simple  exponential  smoothing ,  hingga  metode holt’s-winter’s untuk  pemulusan peramalan  dari  prediksi  harga  emas  tersebut  baik  melalui  website  dan  pendekatan  data  science menggunakan bahasa pemrograman python.

## E. Akurasi Hasil Peramalan
Pengukuran  hasil  peramalan  perlu  ketepatan  akurasi  menggunakan  parameter  data  asli  dan  data  hasil peramalan  menggunakan  algoritma  atau  metode  yang  digunakan.  Perhitungan error menggunakan beberapa proses perhitungan umum yaitu:

## 1. Mean Squared Error (MSE)
Perhitungan menggunakan persamaan Mean Square Error (MSE) yaitu menghitung rata-rata kesalahan antara nilai aktual dan peramalan berpangkat ( Average of Squared Error ) dengan persamaan seperti berikut ini:
MSE = ∑ ̂ (12)
Keterangan notasi persamaan tersebut yaitu:
𝑎 𝑡 = Nilai data aktual 𝑓̂ 𝑡 = Nilai peramalan
n = Banyaknya data

## 2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Perhitungan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ini merupakan persentase dari kesalahan mutlak antara data aktual dengan data faktual ( average absolute percent error ) dengan persamaan berikut ini:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | ̂ | ∗ 100 (13)
Keterangan: 𝑎 𝑡 = Nilai data aktual 𝑓̂ 𝑡 = Nilai peramalan
n = Banyaknya data

## HASIL PENELITIAN
Penelitian dalam rancang bangun web prediksi harga emas ini menggunakan beberapa algoritma smoothing atau  pemulusan  yaitu Simple  Exponential  Smoothing , Holt’s  Exponential  Smoothing ,  dan Holt’s  Winter’s Exponential Smoothing .

## 1. Simple Exponential Smoothing (SES)
Berikut  ini  hasil  perhitungan  menggunakan  metode Simple  Exponential  Smoothing dengan  menggunakan bobot  α=0,3  dan  α=0,6 . Pengujian  menggunakan  dataset  dari Application  Programming Interface  (API) https://metalpriceapi.com pada  bulan  januari  s.d  september  2022  dengan  menggunakan  perhitungan menggunakan aplikasi pengolah angka microsoft excel mendapatkan hasil seperti berikut:
Tabel 1. Perhitungan Prediksi Harga Emas Metode Simple Exponential Smoothing (SES)
Date Gold Price Alpha =0.3 Alpha=0.6 e(Alpha =0.3) ^ 2 e(Alpha=0.6) ^ 2 PE(alpha=0.3) PE(alpha=0.6) Jan-22 1797,65 1797,65 1797,65 Feb-22 1907,23 1797,65 1797,65 12007,7764 12007,78 0,057455 0,057455 Mar-22 1936,18 1830,52 1863,40 19190,5609 19190,5609 0,071548 0,071548 Apr-22 1896,957 1862,22 1907,07 4413,343489 1126,206481 0,035021 0,017691 May-22 1837,76 1872,64 1901,00 598,3307366 4803,487972 0,01331 0,037713 Jun-22 1805,8 1862,18 1863,06 4467,807512 9063,245633 0,037015 0,05272
Jul-22 1762,487 1845,26 1828,70 9938,1284 10114,21065 0,056562 0,057061 Aug-22 1708,93 1820,43 1788,97 18586,96321 14345,4692 0,079777 0,070086 Sep-22 1660,93 1786,98 1740,95 25440,54009 16395,06852 0,096031 0,077091 MSE 11830,43134 10880,75322 RMSE 108,7677863 104,310849 MAPE 5,584% 5,517%
Pada  pengujian  menggunakan  metode  tersebut  menghasilkan Mean  Absolute  Percentage  Error senilai 5,584% untuk α=0,3 dan 5,517% menggunakan α=0,6.
Gambar 2. Visualisasi perbandingan Simple Exponential Smoothing
Gambar  diatas  menunjukkan  visualisasi  perbandingan  penggunaan  metode Simple  Exponential  Smoothing (SES)  pada  872  isian  data  dari  API https://metalprice.com menggunakan  bahasa  pemrograman  python dengan  menggunakan  fungsi library  module statsmodel.api  yang  ada  pada  dokumentasi  bahasa pemrograman python seperti berikut ini:
Gambar 3. Implementasi module statsmodel.api Simple Exponential Smoothing (SES) dan data aktual

## 2. Holt’s Exponential Smoothing
Pengujian  menggunakan  metode Holt’s  Exponential  Smoothing ini  menambahkan  satu  pembobotan trend , konstanta yang digunakan untuk proses peramalan pada pengujian ini yaitu α = 0,3 dan β= 0,1. Berikut hasil pengujian menggunakan dataset dari https://metalpriceapi.com dengan mengambil sebagian data dari bulan januari s.d September 2022 seperti hasil berikut ini:
Tabel 2. . Perhitungan Prediksi Harga Emas Metode Holt’s Exponential Smoothing
Year Bulan Gold Price Lt bt Ft+m Error Error2 MAPE 2022 1 1797,65 1797,65 0,00 1797,65 0,00 0 2 1907,23 1830,52 3,29 1797,65 109,58 12007,78 0,057455 3 1936,18 1864,52 6,36 1833,81 102,37 10479,33 0,052871 4 1896,957 1878,70 7,14 1870,88 26,08 679,9871 0,013747
5 1837,76 1871,42 5,70 1885,84 -48,08 2312,087 0,026165 6 1805,8 1855,72 3,56 1877,12 -71,32 5086,135 0,039493 7 1762,487 1830,24 0,65 1859,28 -96,79 9369,023 0,054919 8 1708,93 1794,31 -3,00 1830,90 -121,97 14876,07 0,071371 9 1660,93 1752,19 -6,92 1791,30 -130,37 16997,15 0,078494 MSE 8975,95 RMSE 94,74147 MAPE 4,93%
Nilai dari Mean Absolute Percentage Error menggunakan metode ini memiliki nilai error yang lebih baik dari metode sebelumnya dengan 4,93% dengan pengaruh dari penambahan bobot trend (β) .
Gambar 4. Visualisasi perbandingan Holt’s Exponential Smoothing dan data aktual visualisasi perbandingan penggunaan metode Holt’s Exponential Smoothing (SES) pada 872 isian data dari API https://metalprice.com dengan definisi variabel Double Exponential Smoothing (DES) menghasilkan grafik yang cukup mendekati data aktual dengan penambahan bobot trend seperti berikut ini:
Gambar 5. Implementasi module statsmodel.api Simple Exponential Smoothing (SES)

## 3. Holt’s- Winter’s Exponential Smoothing
Metode ini menambahan satu parameter musim dan menerapkan pola additive dan multiplicative . Metode ini menggunakan 3 (tiga) konstanta pemulusan yaitu α untuk pemulusan data, β untuk pemulusan trend dan γ untuk pemulusan musim. Pada pengujian ini menggunakan α=0,4 , β = 0,1 , γ = 0,3. Berikut ini hasil dari pengujian menggunakan data dari bulan januri s.d september 2022 seperti hasil berikut:
Tabel 3. Perhitungan Prediksi Harga Emas Metode Holt’s – Winter’s Exponential Smoothing
Year Bulan sales Lt bt St Ft+m error Error2 MAPE 2022  1 1797,65 0,953911 2 1907,23 1,012059
3 1936,18 1,027421 4 1896,957 1884,504 -26,44 1,006608 2022  5 1837,76 1849,561 -27,2903 0,965824 1772,429 65,33142  4268,194 0,035549 6 1805,8 1815,278 -27,9896 1,006875 1844,246 -38,4459  1478,089 0,02129 7 1762,487 1776,957 -29,0228 1,016752 1836,298 -73,8109  5448,046 0,041879 8 1708,93 1731,93 -30,6232 1,000642 1759,484 -50,5541  2555,719 0,029582 9 1660,93 1684,77 -32,2769 0,971832 1643,162 17,76769  315,6909 0,010697 Total 14065,74 RMSE 39,53302 MAPE 2,78%
Pengujian metode ini dengan menggunakan 3 (tiga) konstanta dan menentukan level estimasi data pertama (L t ) dengan rata-rata 4 (empat) data pertama atau Moving Average awal yaitu menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) lebih baik dengan hasil 2,78%.
Gambar 6. Visualisasi perbandingan Holt’s-Winter’s Exponential Smoothing dan data aktual
visualisasi perbandingan penggunaan metode Holt’s-Winter’s Exponential Smoothing (SES) atau disebut juga Triple  Expnential  Smoothing pada  872  isian  data  dari  API https://metalprice.com dengan  definisi  variabel Triple Exponential Smoothing 12 (TES12).

## Gambar 7. Implementasi module statsmodel.api Holt’s – Winter’s Exponential Smoothing
Ilustrasi grafik yang dihasilkan mendekati data aktual, hal tersebut karena penerapan dari bobot trend, season dan  algoritma  perhitungan addictive atau multiplicative pada  dokumentasi  bahasa  pemrograman  python seperti pada gambar diatas.
Aplikasi  berbasis  web  dengan  implementasi  algoritma time-series smoothing ini  dibangun  menggunakan bahasa pemrograman javascript dengan hasil rancang bangun halaman web seperti berikut:

## 1. Tampilan Beranda
Halaman awal dari aplikasi berbasis web ini menampilkan dashboard yang akan menampilkan menu analisis dari prediksi harga emas.

## Gambar 2. Tampilan Beranda

## 2. Menu Utama
Menu utama dari aplikasi berbasis web ini dirancang secara efektif untuk proses prediksi yaitu adanya menu prediksi, histori harga, dan histori tabel laba.
Gambar 3. Tampilan Menu Utama
3. Menu Prediksi
Menu prediksi yang dibuat yaitu dengan menerapkan metode smoothing moving average , dan holt’s-winter’s exponential  smoothing untuk  menentukan  prediksi  harga  emas  secara realtime dengan  mengambil  data melalui Application  Programming  Interface (API) https://metalprice.com .  Pada  menu  ini  terdapat  analisis
prediksi harga emas baik itu dalam periode minggu, bulan ataupun tahun.

## Gambar 4. Tampilan Menu Prediksi

## 4. Menu Histori Harga
Pada menu ini menampilkan histori harga berdasarkan periode bulan dan tahun dengan mengacu pada data harga emas secara realtime.
Gambar 5. Tampilan histori harga

## 5. Menu Histori Tabel Laba
Menu  ini  menampilkan  histori  laba  berdasarkan  data  secara realtime dari  API https://metalprice.com dari mulai tahun 1951 s.d 2022.

## Gambar 6. Tampilan histori tabel laba

## KESIMPULAN
Implementasi dari algoritma time series forecasting yang digunakan pada aplikasi berbasis web prediksi harga emas https://learn-gold.vercel.app menghasilkan  akurasi  dalam  prediksi  yaitu  untuk  setiap  metode  yang digunakan seperti berikut:
1. Implementasi  menggunakan  metode Simple  Exponential  Smoothing (SES) menghasilkan  akurasi  prediksi dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) senilai 5,517 %.
2. Metode Holt’s Exponential Smoothing menghasilkan akurasi pengujian prediksi dengan nilai 4,93 %, nilai ini lebih baik dari penggunaan metode sebelumnya 1,58 %.
3. Implementasi metode Holt’s Winter’s Exponential Smoothing dengan menggunakan tiga parameter bobot untuk pemulusan data, trend, dan musim, menghasilkan akurasi lebih baik dari kedua metode sebelumnya dengan akurasi pengujian Mean Absolute Percentage Error (MAPE) senilai 2,78%.

## REFERENCES
[1] 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.
[2] A.  Syahputra,  “Implementasi  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Pada  Aplikasi  Prediksi  Harga Emas Dosen Pendidikan Vokasional Teknik Mesin,” J. Teknol. Terap. Sains , vol. 1, no.1, p. 12, 2020.
[3] Y.  S.  Lubis,  A.  M.  Elhanafi,  and  H.  Dafitri,  “Implementasi  Root  Mean  Square  Error  Untuk  Melakukan Prediksi  Harga  Emas  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Multilayer  Perceptron,” Pros.  SNASTIKOM Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Pap. , pp. 331–336, 2021.
[4] D.  Nababan  and  E.  Alexander,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Time  Series  Dengan  Model  Algoritma Chen  Untuk  Memprediksi  Harga  Emas,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  71–78,  2020,  doi: 10.15408/jti.v13i1.15516.
[5] A.  Aulia,  B.  Aprianti,  Y.  Supriyanto,  and  C.  Rozikin,  “Prediksi  Harga  Emas  dengan  Menggunakan Algoritma Support Vector Regression (Svr) dan Linear Regression (LR),” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 5, pp. 84–88, 2022, doi: 10.5281/zenodo.6408864.
[6] R.  F.  Sholeh,  B.  A.  Dermawan,  and  I.  Maulana,  “Peramalan  Harga  Emas  di  Indonesia  Menggunakan Algoritma Double Exponential Smoothing Damped Trend,” Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, pp. 328– 337, 2021.
[7] T. Izati, A. Nisa, Wasito, Budi, Widiharih, “3 1,2,3,” Prediksi Harga Emas Menggunakan Feed Forw. Neural Netw. Dengan Metod. Extrem. Learn. Mach. , Vol. 8, Pp. 171–183, 2019.
[8] S. R. Prabowo Budi Utomo, Ema Utami, “P Rogram S Tudi D Oktor,” Pemodelan Arsit. Sist. Inf. Perizinan Menggunakan Kerangka Kerja Togaf Adm , vol. 4, no. 1, p. (halaman 2), 2018.
[9] V.  Radhamani,  D.  Manju,  P.  M. Bobby, M. Javagar,  V.  Nivetha,  and  P. Rinubha,  “Gold Price Prediction Using Ml Algorithms,” Ymer , vol. 21, no. 7, pp. 183–192, 2022, doi: 10.37896/YMER21.07/14.
[10]  A. P. Wibawa, A. B. P. Utama, H. Elmunsyah, U. Pujianto, F. A. Dwiyanto, and L. Hernandez, “Time-series analysis  with  smoothed  Convolutional  Neural  Network,” J.  Big  Data ,  vol.  9,  no.  1,  2022,  doi: 10.1186/s40537-022-00599-y.
[11]  A. Khamid and D. F. Suyatno, “Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan Penjualan pada Songkok Palapa Gresik dengan menggunakan Metode Time-Series Berbasis Website,” Jeisbi , vol. 02, no. 02, p. 2021, 2021.
[12]  Giandicka, N. R. Setyoningrum, and N. M. Kautsar, “Sistem Informasi Pengolahan Data Penjualan Dan Peramalan Pembelian Setiap Pelanggan Dengan Metode Trend Projection Berbasis Website Pada Pt. Aldora Sukses Perkasa Tanjungpinang,” Bangkit Indones. , vol. X, no. 01, pp. 92–101, 2021.