## PERAMALAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGE DAN WEB SCRAPING
Siti Hadijah, Karina Auliasari, Franciscus Xaverius Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
2018004@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Studi  ini  mengeksplorasi  teknik  peramalan  harga  saham  dengan  memanfaatkan  metode Simple  Moving Average (SMA)  dan Web  Scraping .  Pendekatan  ini  menggabungkan  keunggulan  analisis  historis  dengan pengumpulan data real-time melalui teknik web scraping untuk memprediksi pergerakan harga saham di pasar keuangan. Metode SMA digunakan untuk memperoleh rata-rata harga dalam rentang waktu tertentu sebagai dasar prediksi,  sementara  teknik web scraping memungkinkan  pengambilan  data  aktual  dari  sumber-sumber online secara  otomatis.  Penelitian  ini  menjelaskan  implementasi  praktis  dari  dua  teknik  ini  dalam  meramalkan  harga saham, mengevaluasi keandalan prediksi, serta menganalisis keunggulan dan batasan dari pendekatan ini dalam konteks pasar keuangan yang dinamis. Data historis saham ANTM selama 1 tahun (September 2022 - September 2023) digunakan untuk meramalkan 7 hari ke depan. Metode SMA memberikan prediksi akurat dengan tingkat akurasi sebesar 1,18% (kurang dari 10%) dan ini menunjukkan bahwa semakin kecil nilai n, maka tingkat nilai akurasi menjadi lebih baik. Terkait pergerakan harga saham dari penelitian ini dapat memberikan panduan bagi investor dan pelaku pasar dalam mengambil keputusan investasi yang lebih terinformasi di pasar saham.
Kata kunci : Peramalan, Saham, Simple Moving Average, Web Scraping, Saham ANTM

## 1. PENDAHULUAN
Harga  saham  merupakan  salah  satu  indikator terpenting  dalam  dunia  investasi  [1].  PT  Aneka Tambang Tbk atau biasa disingkat ANTM merupakan bagian  dari  MIND  ID  yang  bergerak  di  bidang pertambangan  nikel,  bauksit,  dan  emas.  Untuk menunjang  operasionalnya,  perseroan  juga  memiliki 15 butik emas di 11 kota di Indonesia pada akhir tahun 2021[2].  Harga  saham  ANTM  termasuk  saham  yang banyak  diburu  investor  karena  memiliki  potensi keuntungan  besar.  Metode Simple  Moving  Average (SMA)  dan  teknik web  scrapping dapat  digunakan untuk memprediksi harga saham dengan akurasi tinggi dan  juga  memprediksi  harga  saham  untuk  indeks saham tertentu.
Metode SMA  memiliki  metode peramalan  yang mudah  dipahami  dan  dihitung.  Metode  ini  hanya memerlukan perhitungan rata-rata harga saham dalam periode  tertentu.  Selain  itu,  Web  Scrapping  juga mudah dilakukan karena hanya memerlukan pengambilan data dari internet [3]. Metode SMA dan Web Scrapping dapat memberikan akurasi yang cukup tinggi  dalam  peramalan  harga  saham  ANTM.  Dalam metode  SMA,  semakin  kecil  persentase  error  maka semakin akurat peramalan yang dilakukan, perhitungan  rata-rata  harga  saham  juga  dapat dilakukan dengan cepat dan mudah, dapat menghemat waktu  dalam  pengambilan  data  karena  tidak  perlu melakukan survei langsung ke lapangan. Penggunaan metode ini dapat membantu investor dalam mengambil keputusan investasi yang tepat dan mengurangi risiko kerugian dalam investasi saham.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sebuah website forecasting yang memiliki fokus utama pada  peramalan  harga  saham,  dengan  penekanan
khusus  pada  pergerakan  saham  ANTM  (PT  Aneka Tambang Tbk) dalam rentang waktu 7 hari ke depan. Website yang  dikembangkan  akan  dirancang  dengan menggunakan  berbagai  alat  dan  teknologi  modern, termasuk  penggunaan  PyCharm  sebagai  lingkungan pengembangan  terintegrasi  (IDE),  MySQL  sebagai sistem  manajemen  basis  data  relasional  untuk menyimpan  dan  mengelola  data,  serta  Python  dan Flask sebagai kerangka kerja utama untuk mengimplementasikan  logika  bisnis  dan  membuat antarmuka pengguna web.
Penelitian  ini  merujuk  pada  upaya  sebelumnya dalam menerapkan analisis data dan kecerdasan buatan untuk memprediksi pergerakan harga saham. Melalui pendekatan ini, penulis berharap dapat meningkatkan akurasi  dan  kegunaan  prediksi  harga  saham  ANTM. Hasil penelitian diharapkan memberikan manfaat bagi analisis  keuangan  yang  terlibat  dalam  pasar  modal Indonesia.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  bukan hanya  pengembangan  situs  web  semata,  tetapi  juga penyediaan  alat  yang  berharga  bagi  para  profesional keuangan.  Melalui  integrasi  teknologi  canggih  ini, diharapkan  dapat  meningkatkan  pemahaman  dan pengambilan  keputusan  di  pasar  modal  Indonesia, serta  mendorong  perkembangan  pasar  modal  ke  arah yang lebih inovatif dan efisien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Anggraeni  (2022)  dalam  penelitiannya yang berjudul “Peramalan
Harga Saham Menggunakan  Metode Simple  Moving  Average dan Web  Scrapping .” Dalam penelitian ini, web  scraping berjalan  dengan  baik  menggunakan  Python  dan perpustakaan BeautifullSoup . Tingkat akurasi
perhitungan  peramalan  simple moving  average menggunakan  metode  MAPE  untuk  saham  LQ45 menunjukkan  bahwa  perhitungan  dengan  nilai  N=5 memberikan tingkat akurasi tertinggi yaitu 97,6%[4].
Menurut  Hilhami ( 2019)  dalam  penelitiannya yang  berjudul  “Peramalan  Harga  Saham  Pt.  Astra Agro  Lestari  menggunakan  metode  simple moving average dan Weighted  Moving  Average” tujuannya adalah  untuk  mengilustrasikan  variasi  tren  harga saham,  membedakan  antara  SMA  dan  WMA,  serta menentukan keunggulan di antara keduanya. Dari hasil analisis,  terbukti  bahwa  WMA  adalah  pilihan  yang lebih unggul daripada SMA untuk meramalkan harga saham PT Astra Agro Lestari. Metode WMA dengan jangka  waktu  5  hari  menunjukkan  tingkat  kesalahan rata-rata yang lebih rendah, sehingga dianggap sebagai pilihan yang lebih baik untuk peramalan[5].
Menurut  Sembiring  (2021)  dalam  penelitiannya yang  berjudul  “Analisis  Tingkat  Akurasi  Algoritma Moving Average Dalam penelitian "Prediksi Pergerakan  Nilai  Bitcoin  melalui  Analisis Moving Average (MA)", tujuannya adalah untuk memperoleh data tentang pergerakan nilai uang elektronik dengan menggunakan algoritma Moving Average (MA) untuk identifikasi dan analisis. Data pergerakan Bitcoin telah diuji  selama  5  tahun  untuk  mengevaluasi  tingkat akurasi  prediksi.  Data  dikumpulkan  dari  sumber publik  di Investing.com dan  Meta  Trader  4  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  C#.  Hasil pengujian  menunjukkan  tingkat  ketepatan  prediksi untuk  teknik  pembelian  sebesar  62,86%,  sedangkan untuk teknik penjualan pada periode yang sama hanya mencapai 25%[6].

## 2.2. Peramalan
Peramalan saham merupakan bagian integral dari analisis  keuangan  yang  melibatkan  beragam  metode, strategi, dan pendekatan untuk memprediksi pergerakan  harga  saham  di  masa  mendatang. Peramalan  saham  merupakan  suatu  proses  kompleks yang melibatkan pengumpulan, analisis, dan interpretasi  data  historis  serta  faktor-faktor  eksternal yang  dapat  mempengaruhi  harga  saham  suatu perusahaan [7].

## 2.3. Saham
Saham  adalah  instrumen  pasar  keuangan  yang paling  populer  dan  merupakan  tanda  kepemilikan ekuitas  seseorang  atau  perusahaan  pada  suatu korporasi  atau  perseroan  terbatas.  Saham  dapat diartikan  sebagai  bukti  kepemilikan  atas  nilai  suatu perusahaan  atau  sebagai  bukti  kepemilikan  ekuitas. Ketika  seseorang  membeli  saham,  itu  berarti  dia membeli bagian tertentu dari perusahaan tersebut [8].

## 2.4. Website
Situs  web  adalah  kumpulan  halaman  yang tergabung  dalam  1 domain atau subdomain ,  yang tersimpan  di World  Wide  Web (WWW)  di  Internet. Biasanya,  halaman-halaman  web  ini  dibuat  dalam
format  HTML  ( Hyper  Text  Markup  Language )  dan dapat diakses melalui protokol HTTP [9].

## 2.5. Python
Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah python. Python adalah komputer canggih  yang  berspesialisasi  dalam  penggunaan perangkat  lunak  atau  aplikasi  komputasi  yang menyediakan akses ke data dan analisis data [10].

## 2.6. Flask
Flask  adalah  kerangka  web  yang  ditulis  dengan Python  dan  diklasifikasikan  sebagai  jenis  kerangka mikro. Flask bertindak sebagai kerangka aplikasi dan antarmuka web [11].

## 2.7. Web Scraping
Web Scraping melibatkan pengambilan dokumen semi-terstruktur dari Internet, umumnya dalam bentuk halaman  web  dalam  bahasa  markup  seperti  HTML atau  XHTML,  dan  menganalisis  dokumen  tersebut untuk mengekstrak data spesifik dari halaman tersebut untuk digunakan kembali di area lain [12].

## 2.8. Metode Simple Moving Average
Simple  moving  average (SMA)  merupakan teknik  peramalan  yang  melakukan  perhitungan  rata- rata  dari  data  pada  rentang  waktu  tertentu  tanpa memperhatikan  bobot.  Metode  ini  tepat  digunakan untuk  data  yang  cenderung  fluktuatif,  tidak menunjukkan tren, dan tidak menerapkan pembobotan [13].  Rumus  untuk  menghitung  nilai Simple  Moving Average adalah sebagai berikut:
(1) Keterangan:
MA : Moving Average ∑ 𝑥 : Hasil penjumlahan semua data periode waktu

## 2.9. Menghitung Nilai Akurasi Forecasting
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan Mean Absolute  Percent  Error (MAPE)  sebagai  metode penghitungan akurasi. Hal ini dikarenakan metode ini dinilai  lebih  akurat  dan  lebih  mudah  digunakan dibandingkan  [14].  Rumus  penghitungan  MAPE adalah sebagai berikut :
1 𝑛 ∑ |𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡| |𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙| ) ∗ 100 (2)
Keterangan: n : jumlah data/ record Actual : nilai actual Forecast : nilai perkiraan/ forecasting Output dari  perhitungan  tersebut  diekspresikan dalam  bentuk  persentase,  tingkat  keakuratan  dapat diukur menggunakan rumus : 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − 𝑀𝐴𝑃𝐸 (3)
Tabel 1. Karakteristik nilai MAPE MAPE (%) Interpresi Akurasi Peramlaan <10 Sangat Baik 10-20 Baik 21-50 Cukup >50 Kurang
Dapat  dilihat  pada  Tabel  1  merupakan karakteristik  nilai  MAPE  dimana  jika  nilainya  lebih kecil  maka  akurasinya  menjadi  sangat  baik  dan sebaliknya  jika  akurasinya  lebih  besar  maka akurasinya menjadi kurang baik.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Objek Penelitian
Objek penelitian yang digunakan dalam peneltian ini  adalah  saham  ANTM  yang  ada  pada  data  harga saham yang diambil dari situs resmi Yahoo Finance di alamat  :  https://finance.yahoo.com  berikut  adalah tampilannya  pada  Gambar  1.  Saham  ANTM  pada bulan September 2023 dengan 20 data tersebut berisi tanggal  kemudian  harga  buka,  tertinggi  dan  terendah saham,  perubahan  harga  saham  dan volume perdagangan. File yang  didapatkan  dari  situs  ini berupa xls.
Gambar 1 Screenshoot saham ANTM pada situs Yahoo Finance pada tanggal 01 – 29 September

## 3.2. Diagram Blok Sistem
Berikut  ini  diagram  blok  sistem  dari  Penerapan Metode Simple  Moving  Average dan Web  Scraping untuk menggambarkan tujuan yang akan dicapai.
Gambar 2 Diagram blok sistem
Pada  Gambar  2  pengguna website melakukan input  data  historis  saham  ke  dalam database .  Data harian tersebut berisi field tanggal, harga buka, harga tutup,  harga  tertinggi,  harga  terendah,  perubahan harga,  serta  volume  perdagangan.  Selanjutnya  data diproses  menggunakan  metode  SMA  dalam  bahasa pemrograman  python. Output yang  dihasilkan  dari proses ini adalah hasil ramalan berupa tabel yang berisi field tanggal  dan  harga close serta  grafik  pergerakan harga saham.

## 3.3. Use Case Diagram
Berdasarkan  penelitian  ini, use  case program digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3 Diagram blok sistem
Pada  Gambar  3  pengguna  mengumpulkan  data historis saham dengan cara web scraping pada website Yahoo Finance pada saham ANTM dan akan masuk ke Data Test .  Setelah  data  siap  pada  Data Train maka dilakukan  pembuatan  model  SMA.  Setelah  itu  akan dilakukan  peramalan  terhadap  data  saham  ANTM. Lalu pada Result hasil peramalan berupa tanggal yang ditentukan  dan  harga close saham.  Terakhir, pengukuran  nilai  akurasi  peramalan  yang  dilakukan menggunakan MAPE. Pada halaman About akan berisi penjelasan terkait website .

## 3.4. Flowchart
Secara  umum, website ini  digambarkan  pada flowchart sebagai berikut.
Pada  Gambar  3  saat website ini  digunakan, pengguna  akan  mendapatkan  data  melalui website Yahoo  Finance dengan  cara web  scrapping .  Setelah berhasil  mendapatkan  data,  data  akan  dimasukkan dalam database website . Lalu dari data tersebut dibuat model  SMA  untuk  dilakukan  peramalan.  Setelah proses peramalan selesai, maka dilakukan perhitungan akurasi  nilai  peramalan  dengan  memakai  MAPE. Nantinya output dari  permalan  akan  ditampilkan dalam  bentuk  tabel  berisi  tanggal  yang  sudah ditentukan  dan  harga close saham,  grafik  peramalan, dan nilai akurasi dari peramalan.

## Gambar 3 Flowchart sistem
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Dashboard
Gambar 4 Halaman dashboard saat belum ada data yang masuk
Halaman dashboard merupakan tampilan halaman  utama  pada website peramalan  ini.  Di halaman  akan  menampilkan  jumlah  Data Train dan Data Test yang  ada  pada website .  Pada  Gambar  4 menampilkan ketika website masih kosong lalu belum dilakukan scrape dan belum terdapat data apapun atau data masih kosong.
Gambar 5 Halaman dashboard ketika sudah ada data yang masuk
Pada  Gambar  5  disini  menampilkan  halaman dashboard dengan  data  yang  sudah  ada  tidak  lagi kosong, yang dimana website telah berhasil dilakukan
scraping .  Dapat  dilihat  pada  gambar  jika  halaman sudah  terisi  data train sebanyak  263  dan  data test sebanyak 270. Dan data ini juga telah tersimpan pada database .
4.2. Halaman Data Train
Gambar 6 Halaman data train
Halaman data train merupakan tampilan halaman yang nantinya akan menampilkan data historis saham yang  diambil  dengan  cara web  scraping untuk dilakukan  peramalan.  Pada  Gambar  6  dapat  dilihat data  masih  kosong  karena  belum  dilakukan  web scraping dengan cara mengklik button action. Setelah action dilakukan maka nanti data akan muncul.
Gambar 7 Halaman data train ketika web scraping
Pada  Gambar  7  akan  menampilkan  proses  yang dilakukan untuk web scraping dimana pengguna harus memasukkan kode saham ANTM yang nantinya akan dilakukan peramalan padah saham tersebut. Pengguna juga  harus  memasukkan  tanggal  mulai  dan  berakhir penjualan  saham.  Nanti  akan  muncul  hasil  dari  yang pengguna telah masukkan.
Gambar 8 Halaman data train setelah web scraping
Pada  Gambar  8  dapat  dilihat  bahwa website sudah  berhasil  menampilkan  data  dengan  cara scraping . Terlihat juga telah  masuk data  harian  yang berisi field tanggal,  harga open ,  harga close ,  harga tertinggi  &  terendah,  perubahan  harga,  dan volume perdagangan. Kemudian selanjutnya ketika pengguna mengklik button pre-processing halaman akan beralih ke data test .
4.3. Halaman Data Test

## Gambar 9 Halaman data test
Halaman data test merupakan tampilan dari data- data yang digunakan untuk melakukan peramalan jika pengguna  mengklik  button process .  Pada  Gambar  9 terlihat bahwa dari data test tadi sudah tersisa 2 field yang  dibutuhkan.  Untuk  melakukan  peramalan  yaitu field date atau tanggal dan field close atau harga saham ditutup pada tanggal tersebut.

## 4.4. Halaman Result
Gambar 10 Halaman result hasil dari peramalan
Halaman result merupakan  halaman  dari output peramalan ini yang dimana nantinya akan menampilkan  hasil  dari  peramalan,  tingkat  akurasi peramalan serta grafik. Pada Gambar 10 dapat dilihat bahwa hasil peramalan atau pergerakan saham ANTM dalam 7 hari kedepan sudah dapat dilihat. Bisa dilihat juga  data  haga close masih  tidak  terlihat  tapi  sudah muncul hasil dari peramalan.
Gambar 11 Halaman result grafik hasil dari peramalan
Pada Gambar 11 ini merupakan grafik dari hasil peramalan  yang  sudah  dilakukan  dan  juga  diatas terdapat  nilai  MAPE  dimana  itu  adalah  nilai  dari akurasi  peramalan  saham  ini.  Dapat  dilihat  nilai MAPE  nya  adalah  1.18%  dimana  ini  tergolong  baik. Grafik  yang  berwarna  biru  merupakan  harga penutupan  dan  warna  merah  adalah  hasil  peramalan. Bisa dilihat pada Gambar 11 grafik pada bulan agustus naik, dan kemudian bulan selanjutnya menurun sampai
peramalan  di  7  hari  pada  bulan  september  2023. Sehingga menghasilkan nilai akurasi yang baik.
Gambar 12 Halaman hasil riport dari peramalan
Pada Gambar 12 tersebut adalah report dari hasil peramalan saham ANTM dalam 7 hari kedepan yang sudah  dilakukan,  untuk  memudahkan  pengguna  jika ingin  menyimpan  hasil  dari  peramalan  yang  telah dilakukannya. File yang didapatkan berupa pdf.

## 4.5. Halaman About
Gambar 13 Halaman about
Halaman about merupakan  halaman  tentang penjelasan website yang telah dibuat. Pada Gambar 13 dapat  dilihat  tampilannya  dan  juga  pengguna  bisa mendapatkan atau bertanya pada pembuat website jika ada  kendala  menggunakan platform yang  sudah disediakan pada gambar tersebut. Halaman ini dibuat untuk melengkapi kebutuhan pengguna.

## 4.6. Pengujian Sistem
Analisis  dilakukan  berdasarkan  hasil  pengujian sistem terhadap keluaran dari peramalan harga saham. Hasil  peramalan  ini  menjadi  penentu  sejauh  mana program  memberikan  informasi  yang  akurat  kepada pengguna. Beberapa aspek yang akan diuji mencakup:
4.6.1. Pengujian compatibility web terhadap web
browser
Tujuan pengujian ini adalah untuk mengevaluasi halaman web yang telah dibuat apakah mampu  menampilkan  semua  data  sesuai  dengan perancangan  saat  diakses  melalui  berbagai web browser yang umum digunakan oleh pengguna. Hasil uji coba kompatibilitas halaman web terhadap berbagai web browser dapat ditemukan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian browser Fungsi Browser Microsoft Edge Version 120.0.2210.133 Google Chrome Version 120.0.6099.217 Mozilla Firefox Version 120.0.1 Dashboard ✓ ✓ ✓ Data Train ✓ ✓ ✓ Tombol Action Data Train ✓ ✓ ✓ Tombol Scrape Data Train ✓ ✓ ✓ Tombol Import Csv Data Train ✓ ✓ ✓ Tombol Pro-Preposessing Data Train ✓ ✓ ✓ Tombol Delete All Data Train ✓ ✓ ✓ Data Test ✓ ✓ ✓ Tombol Process Data Test ✓ ✓ ✓ Tombol Delete All Data Test ✓ ✓ ✓ Result ✓ ✓ ✓ Tombol Print hasil Result ✓ ✓ ✓ Tombol Delete All Result ✓ ✓ ✓
Berdasarkan  Tabel  2  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  pengujian  pada  halaman result sudah  sesuai. Setelah itu hasil peramalan dari permintaan pengguna sudah  dapat  dilihat  dan  grafik  dari  nilai  mape  akan terlihat  dan  gambar  dari  grafik  juga  sudah  dapat ditampilkan.  Kemudian  tombol print  result telah berhasil  yang  nantinya  pengguna  akan  mendapatkan file berupa  pdf  untuk  menyimpan  hasil  dari peramalannya, lalu tombol delete all sudah berfungsi dengan  baik  dan  bisa  menghapus  semua  data  yang sudah dimasukkan pada result .
4.6.2. Pengujian Blackbox Sistem Bertujuan untuk mengamati apakah hasil input yang dilakukan sesuai dengan output yang diharapkan. Untuk  pengujian  dilakukan  oleh  pengguna.  Hasil  uji coba  salah  satu blackbox peramalan  dan  disini  saya menggunakan  pengujian blackbox result ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Pengujian result No Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Kesimpulan 1 Menampilkan halaman result Dapat menampilkan halaman result Menampilkan halaman result Sesuai 2 Menampilkan hasil peramalan berupa tabel Dapat menampilkan tabel hasil peramalan Menampilkan tabel hasil peramalan Sesuai 3 Menampilkan hasil peramalan berupa grafik Dapat menampilkan grafik hasil peramalan Menampilkan grafik hasil peramalan Sesuai 4 Tombol “ Print Result ” Dapat menampilkan riport hasil peramalan Menampilkan hasil riport Sesuai 5 Tombol “ Delete All ” Menghapus semua data yang ada pada data result Dapat menghapus data pada result Sesuai Berdasarkan Tabel 3 tersebut dapat disimpulkan  bahwa  pengujian  pada  halaman result sudah  sesuai.  Setelah  itu  hasil  peramalan  dari permintaan  pengguna  sudah  dapat  dilihat  dan  grafik dari nilai MAPE akan terlihat dan gambar dari grafik juga sudah dapat ditampilkan. Kemudian tombol print result telah  berhasil  yang  nantinya  pengguna  akan mendapatkan file berupa  pdf  untuk  menyimpan  hasil dari  peramalannya,  lalu  tombol delete  all sudah berfungsi dengan baik dan bisa menghapus semua data yang sudah dimasukkan pada result .
4.6.3. Pengujian User
Pada  Tabel  4  akan  menunjukan  uji  terhadap pengguna  dari website yang  sudah  dibuat.  Dengan aspek 3 penilaian yaitu tidak setuju, cukup setuju dan setuju.
Tabel 4. Pengujian user No Pertanyaan Setuju Cukup Setuju Tidak Setuju 1 Website mudah digunakan. 15 1 0 2 Tampilan antarmuka cukup menarik. 12 3 1 3 Fungsional pada Website tergolong lengkap. 14 2 0 4 Anda mengalami kebingungan dalam mengoperasikan Website. 1 3 12 5 Membutuhkan bantuan dari orang teknis untuk dapat menggunakan website ini. 1 3 12 6 Hasil peramalan pada Website ini sudah akurat. 12 4 0
Pada Tabel 4 dapat dilihat bahwa sebagian dari user telah melakukan pengujian terhadap website yang telah  dibuat.  Hasilnya  menurut  pengujian  itu user merasa cukup mudah untuk menggunakan website , hal yang  seperti  ini  sangat  penting  untuk  pengembangan website ini  dikedepannya.  Kemudian  juga,  untuk fungsi,  keterbatasan  yang  dirasakan  oleh  pengguna maupun kendala yang dihadapi oleh pengguna sangat berpengaruh  dalam  pengembangan  lebih  lanjut pembuatan wesite ini. Pada pengujian user , banyaknya user yang  di  ujikan  ada  16 user .  Pada  pertanyaan pertama, kedua dan ketiga user memilih cukup dengan persentase  90%,  kemudian  pertanyaan  keempat  dan kelima persentase user meilih  tidak  setuju  80%  dan terakhir pertanyan keenam user memilih cukup 80%.

## 4.7. Pengujian Metode
Analisis  dilakukan  berdasarkan  hasil  pengujian metode  terhadap  keluaran  dari  peramalan  harga saham. Hasil peramalan ini menjadi penentu ketepatan sejauh  mana  program  memberikan  informasi  yang akurat  kepada  pengguna.  Pada  tahap  ini  pengujian yang  dilakukan  adalah  melakukan  peramalan  harga saham  untuk  7  hari  kedepan  menggunakan  data historis  saham  ANTM  sebagai sample dalam  satu bulan, dimulai tanggal 1 – 30 september 2023. Berikut ini merupakan hasil pengujian metode Simple Moving Average (SMA),  kemudian Mean  Absolute  Percent Error (MAPE) sebagai metode penghitungan akurasi.
Tabel 5. Pengujian metode Date Close SMA APE 01/09/2023 1955 04/09/2023 1950 05/09/2023 1950 06/09/2023 1945 07/09/2023 1955 08/09/2023 1945
Date Close SMA APE 11/09/2023 1955 1950,714286 0,219218 12/09/2023 1945 1949,285714 0,220345 13/09/2023 1915 1944,285714 1,52928 14/09/2023 1900 1937,142857 1,954887 15/09/2023 1900 1930,714286 1,616541 18/09/2023 1845 1915 3,794038 19/09/2023 1840 1900 3,26087 20/09/2023 1860 1886,428571 1,420891 21/09/2023 1835 1870,714286 1,946283 22/09/2023 1850 1861,428571 0,617761 25/09/2023 1850 1854,285714 0,23166 26/09/2023 1840 1845,714286 0,310559 27/09/2023 1820 1842,142857 1,216641 29/09/2023 1815 1838,571429 1,298701 Berdasarkan Tabel 5 setelah melakukan peramalan dengan menggunakan metode SMA, maka akan dilanjutkan dengan mencari nilai akurasi dengan menggunakan metode MAPE. Dengan cara menghitung  data  aktual  dan  data  hasil  peramalan dihasilkan  nilai  APE  terlebih  dahulu.  Nilai  APE dijumlahkan  dan  dibagi  dengan  jumlah  data  dimana jumlah  data  adalah  20  lalu  nanti  akan  menghasilkan MAPE.  Hasil  total  nilai  APE  adalah  19,63767  dan dibagi dengan jumlah data 20 adalah 0,981884 artinya nilai MAPE pada peramalan bulan september 2023 ini adalah  sebesar  98,1%  artinya  tingkat error yang diperoleh  100%  -  98,1%  =  1,9%  interpresi  akurasi peramalan sangat baik

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian,  dapat disimpulkan bahwa  metode Simple  Moving  Average (SMA)  telah berhasil  dalam  meramalkan  harga  saham  ANTM selama  1  tahun  (September  2022  -  September  2023) untuk  7  hari  ke  depan  dengan  tingkat  akurasi  yang cukup  baik,  ditunjukkan  oleh  nilai Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1.18%. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa penambahan jumlah data train dapat  meningkatkan  akurasi  peramalan.  Selain itu,  untuk  pengembangan  selanjutnya,  disarankan untuk mengeksplorasi metode lain seperti Exponential Moving  Average (EMA),  yang  dapat  memberikan sinyal  yang  lebih  sensitif  terhadap  pergerakan  pasar baru.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  telah menghasilkan  hasil  yang  positif  dan  memberikan arahan  untuk  penelitian  lanjutan  dalam  bidang peramalan harga saham menggunakan pendekatan web scraping dan metode peramalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. F. Dika dan H. Pasaribu, “Pengaruh Earning Per  Share,  Return  On  Assets,  Dan  Debt  To Equity  Ratio  Terhadap  Harga  Saham,” Jurnal UNY Volume 9 No 2 , pp.258-274, 2020.
[2]  PT. Antam Tbk., “Saham ANTM,” ANTAM, 14 September 2023. [Online]. Available: https://antam.com/id.  [Accessed  29  Oktober 2023].
[3]  Meilinaeka,  “Web  Scraping  :  Pengertian  dan Fungsinya  dalam  Pengambilan  Data”.  (Online). Available:  https://it.telkomuniversity.ac.id/web- scraping-pengertian-dan-fungsinya-dalam- pengambilan-data/. [Accessed 29 Oktober 2023].
[4]  D.  T.  Anggraeni,  “Forecasting  Harga  Saham Menggunakan  Metode  Simple  Moving  Average Dan  Web  Scrapping,” Jurnal  Ilmiah  MATRIK Vol.21 No.23, pp. 234-241, 2019.
[5]  M. S. A. A. Hilhami, “Forecasting Harga Saham Pt.  Astra  Agro  Lestari  Dengan  Metode  Simple Moving  Average  Dan  Weighted  Moving Average,” Respository UM Jember, 2021.
[6]  F.  Sembiring,  “Analisis  Tingkat  Akurasi Algoritma  Moving  Average  dalam  Prediksi Pergerakan  Uang  Elektronik  Bitcoin,” Jutisi: Vol. 10 No. 1 , pp. 23-30, 2021.
[7]  A. H. Sasongko, “Pengertian Peramalan,” Binus University,  14  Juli  2021.  [Online].  Available: https://binus.ac.id/entrepreneur/2021/07/14/peng ertian-peramalan/. [Accessed 29 Oktober 2023].
[8]  R.  N.  Fauziyah,  “Pengertian  Saham:  Ciri-Ciri, Resiko Dan Tips Berinvestasi,” Gramedia Blog, 2022 , pp.  255-263,  2021.  [Online].  Available: https://www.gramedia.com/best- seller/pengertian-saham/.  [Accessed  29  Oktober 2023].
[9]  D.  R.  Anamisa  and  F.  A.  Mufarroha,  “Dasar Pemrograman  Web:  Teori  dan  Implementasi (HTML, CSS, Javascript, Bootstrap,
CodeIgniter),”  Malang:  Media  Nusa  Creative,
2020.
[10]  D.  Intern,  “  Python:  Pengertian,  Contoh Penggunaan,  dan  Manfaat  Mempelajarinya,” Dicoding,  31  Mei  2023.  [Online].  Available: https://www.dicoding.com/blog/python- pengertian-contoh-penggunaan-dan-manfaat- mempelajarinya/. [Accessed 29 Oktober 2023].
[11]  DQLab,  “  Mengenal  Flask,  Library  Machine Learning Python Idaman Developer,” DQLab, 01 September 2021. [Online].
Available: https://dqlab.id/mengenal-flask-library-machine- learning-python-idaman-developer. [Accessed 29 Oktober 2023].
[12]  A. Josi, “Penerapan Teknik Web Scraping Pada Mesin  Pencari  Artikel  Ilmiah,” arxiv.org, pp. 160-164, 2014.
[13]  S.  S.  Sundari,  “Sistem  Peramalan  Persediaan Barang dengan Weight Moving Average di Toko The  Kids  24,”  Konfersi  Nasional  Sistem  dan Informayika, Oktober 2015. [Online]. Available: https://www.neliti.com/publications/171296/sist em-peramalan-persediaan-barang-dengan- weight-moving-average-di-toko-the-kids. [Accessed 29 Oktober 2023].
[14]  N. Saders, “Forecasting Fundamentals,” BEP, 14 November 2016. [Online]. Available: [https://books.google.co.id/books/about/Forecast ing_Fundamentals.html?id=4mx8DQAAQBAJ &redir_esc=y. [Accessed 29 Oktober 2023].