## PERAMALAN HARGA SAHAM NVIDIA DENGAN METODE DOUBLE MOVING AVERAGE
1 Alief Prima Gani*, 2 Tundo, 3 Ridho Akbar, 4 Kevin Arya Josaphat Sitompul 1234 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jl. Radin Inten II No. 8 5, Duren Sawit, Jakarta 13440, Jakarta Timur
1 aliefprimagani73@gmail.com, 2 tundo@gmail.com, 3 ridho@gmail.com,
4 kevinjosaphat21@gmail.com *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Pergerakan  harga  saham  NVIDIA  sangat  mempengaruhi  keputusan  investasi,  sehingga peramalan  yang  akurat  menjadi  sangat  penting  untuk  mempengaruhi  keputusan  investasi. Penelitian ini akan menerapkan proses data mining untuk peramalan pada harga saham NVIDIA menggunakan  metode  Double  Moving  Average  dengan  penerapan  model  ordo  2  dan  ordo 3.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui peramalan indeks harga saham NVIDIA beradasarkan  data  history  yang  dimiliki.    Hasil  menunjukkan  bahwa  peramalan harga saham menggunakan metode Double Moving Average model ordo 2 lebih akurat dan sesuai dengan hasil aktual atau sebenarnya. Sebaliknya peramalan metode Double Moving Average dengan model ordo  3  menghasilkan  peramalan  yang  kurang  memuaskan  untuk  dapat  digunakan,  sehingga kurang cocok untuk pasar dinamis. Hasil peramalan harga saham NVIDIA menggunakan metode Double  Moving  Average  ordo  2  memperoleh  akurasi  sebesar  98%  dan  ordo  3  sebesar  67%. Berdasarkan  hasil  perbandingan  dari  penggunaan  ordo 2  dan  3  dapat  menjadi  faktor penting bagi para investor untuk membantu membuat keputusan dalam investasi dalam hal meramalkan produksi saham NVIDIA selanjutnya.
Kata Kunci: Double Moving Average, Data Mining, Peramalan, Saham, NVIDIA.

## Abstract
The  movement  of  NVIDIA's stock  price  greatly  affects investment  decisions, so accurate forecasting is very important to influence investment decisions. This research will apply the data mining process for forecasting NVIDIA stock prices using the Double Moving Average method with the application of order 2 and order 3 models. The purpose of this study is to determine the forecasting of the NVIDIA stock price index based on historical data.  The results show that stock price forecasting using the Double Moving Average method order 2 model is more accurate and in accordance with actual or actual results. Conversely, forecasting the Double Moving Average method with the 3rd order model produces unsatisfactory forecasts that can be used, making it less  suitable  for  dynamic  markets.  The  results  of  forecasting  NVIDIA  stock  prices  using  the Double Moving Average method order 2 obtained an accuracy of 98% and order 3 of 67%. Based on the comparison results of using orders 2 and 3, it can be an important factor for investors to help make investment decisions in terms of forecasting the next production of NVIDIA shares.
Keywords: Double Moving Average , Data Mining, Forecasting, Stock, NVIDIA.

## PENDAHULUAN
Saat  ini,  saham  menjadi  topik  yang sedang  hangat  dibicarakan  oleh  masyarakat. Tentu  dengan  beberapa  tujuan  dan  berbagai
keuntungan saham menjadi salah satu investasi yang  banyak  diminati  [1].  Saham  merupakan instrumen investasi yang bersifat kepemilikan. Saham  juga  dapat  diartikan  sebagai  bukti
pernyataan dalam kepemilikan perusahaan [2].
NVIDIA Corporation adalah  perusahaan ternama  di  bidang  teknologi,  terutama  dalam pengembangan Graphics  Processing  Unit (GPU)  dan Artificial  Intelligence (AI).
Pergerakan harga saham NVIDIA
Corporation dapat dijadikan sebagai salah satu indikator  penting  bagi  para  investor  dalam menentukan  keputusan  investasi.  Pengukuran kinerja  dari  saham  NVIDIA  merefleksikan nilai  perusahaan  dimata  investor,  seiring dengan  inovasi  dan  strategi  bisnis  yang dijalankan oleh perusahaan. Tren harga saham NVIDIA  memberikan  gambaran  mengenai kondisi pasar keuangan dan dapat mempengaruhi  keputusan  investasi  yang diambil.  Maka  dari  itu  peramalan  diperlukan untuk  melakukan  prediksi  harga  saham  yang ada pada perusahaan NVIDIA.
Peramalan  ( forecasting )  didefinisikan sebagai  satu  kegiatan  yang  bertujuan  guna meramal  keadaan  yang  kemungkinan  terjadi dimasa mendatang dimana prosesnya didasari oleh  kejadian  yang  telah  terjadi  sebelumnya. Berdasarkan definisi tersebut maka peramalan juga  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  proses untuk  meramal  suatu  nilai  pada  masa mendatang berdasarkan nilai-nilai yang diperoleh  dari  masa  yang  sudah  terjadi  [3]. Peramalan  pada  indeks  harga  saham  dapat digunakan  untuk  menjadi  acuan  atau  tolak ukur dalam kegiatan pasar modal dan produk- produk  yang  dihasilkan  dari  investasi  [4]. Penelitian  terhadap  indeks  harga  saham  juga berguna  sebagai  sumber  rujukan  yang  dapat
dipercayai  kebenarannya  dalam  melihat kondisi bursa saham pada masa ini [5].
Salah  satu  cara  melakukan  peramalan adalah  dengan  memanfaatkan  teknologi  data mining . Data mining adalah analisis data yang diambil  dari  penyimpanan  data  yang  sangat besar  yang  banyak  digunakan  sebagai informasi  yang  berguna  [6].  Adapun  fokus data mining sendiri  adalah  pada  bagaimana manusia dapat memecahkan masalah dari pola hasil identifikasi pembelajaran komputer atau disebut juga Machine Learning [7]. Salah satu algoritma  yang  efektif  untuk  peramalan ( forecasting )  adalah Double  Moving  Average (DMA).  DMA  merupakan  salah  satu  metode dalam moving  average yang  menggunakan data single  moving  average pada  waktu tertentu  dengan  penyesuaian  antara single moving average - double moving average serta penyesuaian  trend  [8].  Pada  teknik  double moving average dilakukan penghitungan rata- rata  bergerak  sebanyak  dua  kali  kemudian dilanjutkan dengan meramal.[9].
Terdapat  penelitian  terdahulu  yang dilakukan oleh Cinthia Vairra Hudiyanti, Fitra A  Bachtiar,  Budi  Darma  Setiawan,  (2019) [10]. Dari hasil penelitian tersebut perhitungan metode Double
Moving
Average
menghasilkan  peramalan  jumlah  penumpang kereta  api  lebih  akurat  dibandingkan  metode Double  Exponential  Smoothing .  Hal  ini ditunjukkan dengan nilai kesalahan peramalan (MSE  dan  MAPE)  yang  lebih  kecil  pada metode Double  Moving  Average .  Penelitian lain  yang  dilakukan  oleh  Bayu  Diharjo  dan
Rifiana  Arief  (2021)  [11].  Dari  penelitian tersebut Hasil dari perhitungan Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)  untuk  peramalan indeks  harga  saham  pada  jenis indeks Open , High , Low ,  dan Close menggunakan  metode Double  Moving  Average masing-masing memiliki  nilai  MAPE  <10%  yaitu Open dengan  3,27%  , High dengan  3,11%, Low dengan  3,10%  dan Close dengan  3,17%.
Sehingga  pada  penelitian  ini,  kinerja  model prediksi  yang  dilakukan  mempunyai  kinerja yang sangat  baik  dan  akurat.  Terakhir  adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hilman Winnos, Richashanty Septima, Husna Gemasih  (2022)  [12].  Data  yang  digunakan pada  penelitian  ini  sebanyak  369  data  harian harga penutupan (closing price) indeks IDX30 tanggal 04 Mei 2020 hingga 08 Mei 2021. Dari hasil pengujian  diperoleh  model  terbaik  yaitu ARIMA  (0,1,1)  dengan  nilai  error  RMSE sebesar  46,11725  (46,11%),  MAE  sebesar 38,25260  (38,25%),  dan  MAPE  sebesar 7,966014  (7,96%).  Pada  penelitian  Hilman Winos dkk (Tahun 2022), peramalan ( forecasting )  dilakukan  untuk  mengetahui
pengaruh  dari  variabel-variabel Date , Open , High , Low ,  dan Close yang  dapat  digunakan untuk menentukan strategi dalam pengambilan keputusan  [12].  Berdasarkan  uraian  tersebut penelitian  yang  dilakukan  pada  paper  ini berfokus pada peramalan indeks harga saham menggunakan metode Double Moving Average (DMA) untuk mengetahui peramalan indeks  harga  saham  berdasarkan  data  yang diperoleh dari website kaggle.

## METODE PENELITIAN
Berikut adalah gambaran metode penelitian  dalam  penelitian  ini,  yang  tampak pada Gambar 1.

## Pengumpulan Data
Pada metode penelitian, tahapan pertama  yang  dilakukan  yaitu  pengumpulan data dan informasi mengenai data indeks harga saham  NVIDIA  dimana  data  yang  diperoleh berasal  dari  website  kaggle . Data  tersebut adalah data indeks harga saham yang memiliki atribut Date , Open , High , Low , dan Close .

## Penerapan Model Peramalan
Tahap selanjutnya adalah proses peramalan  indeks  harga  saham  NVIDIA dengan metode  peramalan  DMA  dari  rentang harian  pada  bulan  Desember  2023  -  April 2024. Sehingga langkah-langkah yang dilakukan  pada  Metode  DMA  antara  lain adalah sebagai berikut.
1. Menghitung single  moving  average (rata- rata bergerak pertama). Berikut persamaan (1) yang akan digunakan untuk menghitungnya.
𝑀 𝑥 =   𝑌 𝑥+1 = (𝑌 𝑥 + 𝑌 𝑥−1 +⋯+𝑌 𝑥−𝑎+1 ) 𝑎 (1)
2. Menghitung double  moving  average (rata- rata  bergerak  kedua).  Berikut  persamaan (2) yang akan digunakan untuk menghitungnya.
𝑀′ 𝑥 = (𝑀 𝑥 + 𝑀 𝑥−1 +⋯+𝑀 𝑥−𝑎+1 ) 𝑎 (2)
3. Menentukan  besarnya  nilai  konstanta.
Berikut persamaan (3) yang akan
digunakan untuk menghitungnya.
𝛽 0 = 2 𝑀 𝑥 −  𝑀 ′ 𝑥 (3)
4. Menentukan  besarnya  koefisien  trend.
Berikut persamaan (4) yang akan digunakan untuk menghitungnya.
𝛽 1 = 2 𝑎−1 (𝑀 𝑥 −   𝑀 ′ 𝑥 (4)
5. Menentukan besar nilai peramalan.
Terakhir menentukan besar nilai peramalan dengan  ordo  2  dan  ordo  3  menggunakan persamaan (5) berikut.
𝑌′ 𝑥+𝑝 =   𝛽 0 +  𝛽 1𝑃 (5)
Keterangan:
𝑀 𝑥 : Single moving average (rata-rata bergerak pertama).
𝑀′ 𝑥 : Double  moving  average (rata-rata bergerak kedua).
𝛽 0 : Konstanta.
𝛽 1 : Koefisien trend .
𝑌′ 𝑥+𝑝 : Peramalan.
a : Orde waktu.

## Perhitungan Error
Tahap  berikutnya  yaitu  perhitungan error yang dilakukan guna mengukur keakuratan dari keseluruhan model peramalan yang telah dilakukan, dimana akan digunakan model  evaluasi Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE)  [13].  Keakuratan  yang dihasilkan dari sebuah model peramalan dapat ditentukan  dengan  nilai  terkecil  dari  tiap-tiap metode  akurasi  data.  Semakin  kecil  nilai MAPE, semakin baik tingkat akurasi peramalannya  [14].  Berikut  persamaan  (6) yang akan menghasilkan nilai MAPE.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑋 𝑡 − 𝑆 𝑡 𝑋 𝑡 | × 100% 𝑛 𝑡=1 (6)
Keterangan:
𝑋 𝑡 = Hasil Prediksi.
𝑆 𝑡 = Nilai Aktual.
n = Banyaknya data yang diuji.

## Evaluasi Hasil Peramalan
Tahap terakhir yaitu melakukan evaluasi  dari  hasil  peramalan  yang  sudah diproses. Pada tahap evaluasi hasil peramalan dilakukan  proses  perbandingan  antara  hasil peramalan dengan hasil yang sebenarnya. Dari hasil  peramalan  tersebut  kemudian  akan diperoleh bahan evaluasi [15].

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset harga saham NVIDIA yang berisikan atribut Date , Open , High , Low ,  dan
Close yang berjumlah 90 data. Berikut adalah data history harga  saham  NVIDIA  yang tampak pada Tabel 1.

## Penerapan Model Peramalan
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan penerapan  model  peramalan  pada  data High yang ada didata history harga saham NVIDIA yang  dikumpulkan  sebelumnya.  Terdapat  5 data  peramalan  yang  akan  diterapkan  pada data High berdasarkan data Date yaitu, 2024-
04-18,  2024-04-19,  2024-04-22,  2024-04-23, 2024-04-24.  Penerapan  model  peramalan  ini akan  ada  beberapa  tahapan,  Tahap  Pertama, akan  dilakukan  perhitungan Single  Moving Average (SMA)  untuk  data  yang  dijelaskan sebelumnya.
Berikut  adalah  data  hasil  perhitungan SMA  menggunakan  persamaan  (1)  dengan ordo 2 yang bisa dilihat pada Tabel 2 dan ordo 3 yang bisa dilihat pada Tabel 3.
Tahap Kedua, akan dilakukan
perhitungan Double  Moving  Average (DMA) untuk  data  yang  dijelaskan  sebelumnya. Berikut  adalah  data  hasil  perhitungan  DMA menggunakan  persamaan  (2)  dengan  ordo  2 yang bisa dilihat pada Tabel 4 dan ordo 3 yang bisa dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 1. Data History Harga Saham NVIDIA
Date Open High Low Close 23-12-07 457 466,29  456,04  465,96 23-12-08  465,95  477,41 465,5 475,06 23-12-11  474,91  475,31 458,3 466,27 23-12-12  460,46  476,66  460,46  476,57 23-12-13  476,29  485,94  476,08  480,88 23-12-14 483,9 486,7 474,22 483,5 23-12-15  481,94  494,04 481,2 488,9 23-12-18 494 504,33 491,5 500,77 23-12-19  494,24 497 488,95  496,04 23-12-20  496,55  499,99  480,98  481,11 23-12-21  488,11  490,95  484,19 489,9 23-12-22  491,95  493,83  484,67 488,3 23-12-26  489,68 496 489,6 492,79 ...... ...... ...... ...... ...... 24-04-17 883,4 887,75 839,5 840,35 [Sumber: Kaggle]
Tabel 2. Hasil SMA (Ordo 2) Date High ( 𝒀 𝒙 )  SMA ( 𝑴 𝒙 ) 2023-12-07 466,29 0 2023-12-08 477,41 471,85 2023-12-11 475,31 476,36 2023-12-12 476,66 475,985 2023-12-13 485,94 481,3 2023-12-14 486,7 486,32 2023-12-15 494,04 490,37 2023-12-18 504,33 499,185 2023-12-19 497 500,665 ...... ...... ...... 2024-04-18 664,17 775,96 2024-04-19 554,0225 609,0963 2024-04-22 443,0538 498,5382 2024-04-23 526,1777 484,6158 2024-04-24 491,577 508,8774 [Sumber: Data Olahan] Tabel 3. Hasil SMA (Ordo 3) Date High ( 𝒀 𝒙 )  SMA ( 𝑴 𝒙 ) 2023-12-07 466,29 0 2023-12-08 477,41 0 2023-12-11 475,31 473,0033 2023-12-12 476,66 476,46 2023-12-13 485,94 479,3033 2023-12-14 486,7 483,1 2023-12-15 494,04 488,8933 2023-12-18 504,33 495,0233 2023-12-19 497 498,4567 ...... ...... ...... 2024-04-18 493,7767 754,2356 2024-04-19 404,9148 595,4805 2024-04-22 298,3481 399,0132 2024-04-23 211,1447 304,8025 2024-04-24 158,211 222,5679 [Sumber: Data Olahan] Tabel 4. Hasil DMA (Ordo 2) Date High ( 𝒀 𝒙 )  DMA ( 𝑴′ 𝒙 ) 2023-12-07 466,29 0 2023-12-08 477,41 0 2023-12-11 475,31 474,105 2023-12-12 476,66 476,1725 2023-12-13 485,94 478,6425 2023-12-14 486,7 483,81 2023-12-15 494,04 488,345 2023-12-18 504,33 494,7775 2023-12-19 497 499,925 ...... ...... ...... 2024-04-18 664,17 830,2125 2024-04-19 554,0225 692,5281 2024-04-22 443,0538 553,8172 2024-04-23 526,1777 491,577 2024-04-24 491,577 496,7466 [Sumber: Data Olahan]
Tabel 5. Hasil DMA (Ordo 3) Date High ( 𝒀 𝒙 )  DMA ( 𝑴′ 𝒙 ) 2023-12-07 466,29 0 2023-12-08 477,41 0 2023-12-11 475,31 0 2023-12-12 476,66 316,4878 2023-12-13 485,94 318,5878 2023-12-14 486,7 320,8011 2023-12-15 494,04 323,9978 2023-12-18 504,33 327,9722 2023-12-19 497 331,16 ...... ...... ...... 2024-04-18 493,7767 548,6407 2024-04-19 404,9148 449,9054 2024-04-22 298,3481 331,4979 2024-04-23 211,1447 234,6052 2024-04-24 158,211 175,7902 [Sumber: Data Olahan] Tabel 6. Hasil 𝜷 𝟎 (Ordo 2) Date High ( 𝒀 𝒙 ) ( 𝜷 𝟎 ) 2023-12-07 466,29 0 2023-12-08 477,41 0 2023-12-11 475,31 478,615 2023-12-12 476,66 475,7975 2023-12-13 485,94 483,9575 2023-12-14 486,7 488,83 2023-12-15 494,04 492,395 2023-12-18 504,33 503,5925 2023-12-19 497 501,405 ...... ...... ...... 2024-04-18 664,17 721,7075 2024-04-19 554,0225 525,6644 2024-04-22 443,0538 443,2591 2024-04-23 526,1777 477,6546 2024-04-24 491,577 521,0082 [Sumber: Data Olahan]
Tabel 7. Hasil 𝜷 𝟎 (Ordo 3) Date High ( 𝒀 𝒙 ) ( 𝜷 𝟎 ) 2023-12-07 466,29 0 2023-12-08 477,41 0 2023-12-11 475,31 0 2023-12-12 476,66 636,4322 2023-12-13 485,94 640,0189 2023-12-14 486,7 645,3989 2023-12-15 494,04 653,7889 2023-12-18 504,33 662,0744 2023-12-19 497 665,7533 ...... ...... ...... 2024-04-18 493,7767 959,8304 2024-04-19 404,9148 741,0556 2024-04-22 298,3481 466,5285 2024-04-23 211,1447 374,9998 2024-04-24 158,211 269,3457 [Sumber: Data Olahan]
Tahap Ketiga, akan dilakukan
perhitungan  besarnya  konstanta  ( 𝛽 0 )  untuk data  yang  dijelaskan  sebelumnya.  Berikut adalah data hasil perhitungannya menggunakan  persamaan  (3)  dengan  ordo  2 yang bisa dilihat pada Tabel 6 dan ordo 3 yang bisa dilihat pada Tabel 7.
Tahap Keempat, akan dilakukan perhitungan  besarnya  koefisien trend (𝛽 1 ) untuk  data  yang  dijelaskan  sebelumnya.
Berikut  adalah  data    hasil  perhitungannya menggunakan  persamaan  (4)  dengan  ordo  2 yang bisa dilihat pada Tabel 8 dan ordo 3 yang bisa dilihat pada Tabel 9.
Tahap  Kelima  atau  terakhir,  akan dilakukan perhitungan besarnya nilai peralaman  ( 𝑌′ 𝑥+𝑝 ).  Berikut  adalah  hasil perhitungannya  menggunakan  persamaan  (5) dengan ordo 2 yang bisa dilihat pada Tabel 10 dan ordo 3 yang bisa dilihat pada Tabel 11.
Tabel 8. Hasil 𝜷 𝟏 (Ordo 2) Date High ( 𝒀 𝒙 ) ( 𝜷 𝟏 ) 2023-12-07 466,29 0 2023-12-08 477,41 0 2023-12-11 475,31 4,51 2023-12-12 476,66 -0,375 2023-12-13 485,94 5,315 2023-12-14 486,7 5,02 2023-12-15 494,04 4,05 2023-12-18 504,33 8,815 2023-12-19 497 1,48 ...... ...... ...... 2024-04-18 664,17 -108,505 2024-04-19 554,0225 -166,864 2024-04-22 443,0538 -110,558 2024-04-23 526,1777 -13,9224 2024-04-24 491,577 24,2616 [Sumber: Data Olahan]
Tabel 9. Hasil 𝜷 𝟏 (Ordo 3) Date High ( 𝒀 𝒙 ) ( 𝜷 𝟏 ) 2023-12-07 466,29 0 2023-12-08 477,41 0 2023-12-11 475,31 0 2023-12-12 476,66 319,9444 2023-12-13 485,94 321,4311 2023-12-14 486,7 324,5978 2023-12-15 494,04 329,7911 2023-12-18 504,33 334,1022 2023-12-19 497 334,5933 ...... ...... ...... 2024-04-18 493,7767 411,1896 2024-04-19 404,9148 291,1503 2024-04-22 298,3481 135,0306 2024-04-23 211,1447 140,3946 2024-04-24 158,211 93,55556 [Sumber: Data Olahan]
Tabel 10. Hasil 𝒀′ 𝒙+𝒑 (Ordo 2) Date High ( 𝒀 𝒙 ) ( 𝒀′ 𝒙+𝒑 ) 2023-12-07 466,29 0 2023-12-08 477,41 0 2023-12-11 475,31 474,105 2023-12-12 476,66 476,1725 2023-12-13 485,94 478,6425 2023-12-14 486,7 483,81 2023-12-15 494,04 488,345 2023-12-18 504,33 494,7775 2023-12-19 497 499,925 ...... ...... ...... 2024-04-18 664,17 830,2125 2024-04-19 554,0225 692,5281 2024-04-22 443,0538 553,8172 2024-04-23 526,1777 491,577 2024-04-24 491,577 496,7466 [Sumber: Data Olahan] Tabel 11. Hasil dari 𝒀′ 𝒙+𝒑 (Ordo 3) Date High ( 𝒀 𝒙 ) ( 𝒀′ 𝒙+𝒑 ) 2023-12-07 466,29 0 2023-12-08 477,41 0 2023-12-11 475,31 0 2023-12-12 476,66 316,4878 2023-12-13 485,94 318,5878 2023-12-14 486,7 320,8011 2023-12-15 494,04 323,9978 2023-12-18 504,33 327,9722 2023-12-19 497 331,16 ………….. ........ …….. 2024-04-18 493,7767 548,6407 2024-04-19 404,9148 449,9054 2024-04-22 298,3481 331,4979 2024-04-23 211,1447 234,6052 2024-04-24 158,211 175,7902 [Sumber: Data Olahan]
Setelah  semua  tahap  selesai  maka selesailah  penerapan  model  peramalan  untuk data history harga saham NVIDIA.

## Perhitungan Error
Tahap  ini  akan  dilakukan  perhitungan error  untuk  setiap  data  yang  telah  dilakukan penerapan model peramalan.
Perhitungan  dilakukan  menggunakan persamaan (6). Berikut adalah hasil perhitungan error (MAPE) dengan ordo 2 yang
dapat  dilihat  pada  Tabel  12  dan  ordo  3  yang dapat dilihat pada Tabel 13.
Mape = 1 𝑛 ∑ | 𝑋 𝑡 − 𝑆 𝑡 𝑋 𝑡 | × 100% 𝑛 𝑡=1
Mape = 554,0225 − 692,5281 554,0225 × 100 = −25 Mape = 443,0538 − 553,8172 443,0538 × 100 = −25 Mape = 526,1777 − 491,577 526,1777 × 100 = 6,57 Mape = 491,577 − 496,7466 491,577 × 100 = −1,05
Mape = 1 𝑛 ∑ | 𝑋 𝑡 − 𝑆 𝑡 𝑋 𝑡 | × 100% 𝑛 𝑡=1 Mape = 404,9148 − 449,9054
404,9148 × 100 = −11,11 Mape = 298,3481 − 331,4979 298,3481 × 100 = −11,11 Mape = 211,1447 − 234,6052 211,1447 × 100 =   −11,11 Mape = 158,211 − 175,7902 158,211 × 100 =   −11,11 Keterangan nilai untuk MAPE: <10% = Sangat Baik
10-20% = Baik
20-50% = Wajar >50% = Tidak Akurat

## Evaluasi Hasil Peramalan
Tahap  evaluasi  hasil  peramalan  adalah dilakukannya proses perbandingan antara hasil peramalan dengan hasil yang sebenarnya. Dari hasil  peramalan  tersebut  kemudian  akan diperoleh  bahan  evaluasi.  Berikut  gambar  2 yang memperlihatkan perbandigan antara hasil sebenarnya  dengan  hasil  peramalan  dengan ordo 2 dan ordo 3.

## Tabel 12. Hasil Perhitungan MAPE (Ordo 2)
Date High ( 𝒀 𝒙 ) ( 𝒀′ 𝒙+𝒑 ) 𝑴𝑨𝑷𝑬 2023-12-07 466,29 0 0 2023-12-08 477,41 0 0 2023-12-11 475,31 474,105 0% 2023-12-12 476,66 476,1725 0% 2023-12-13 485,94 478,6425 2% 2023-12-14 486,7 483,81 1% 2023-12-15 494,04 488,345 1% 2023-12-18 504,33 494,7775 2% 2023-12-19 497 499,925 1% ...... ...... ...... ...... 2024-04-19 554,0225 692,5281 25% 2024-04-22 443,0538 553,8172 25% 2024-04-23 526,1777 491,577 7% 2024-04-24 491,577 496,7466 1% [Sumber: Data Olahan] Tabel 13. Hasil Perhitungan MAPE (Ordo 3) Date High ( 𝒀 𝒙 ) ( 𝒀′ 𝒙+𝒑 ) 𝑴𝑨𝑷𝑬 2023-12-07 466,29 0 0 2023-12-08 477,41 0 0 2023-12-11 475,31 0 0 2023-12-12 476,66 316,4878 34% 2023-12-13 485,94 318,5878 34% 2023-12-14 486,7 320,8011 34% ...... ...... ...... ...... 2024-04-22 404,9148 449,9054 11% 2024-04-22 298,3481 331,4979 11% 2024-04-23 211,1447 234,6052 11% 2024-04-24 158,211 175,7902 11%
[Sumber: Olahan Data]
Gambar 2. Grafik Hasil Perbandingan antara Hasil Sebenarnya dengan Hasil Peramalan
Keterangan:
Y x Biru = Data atau Hasil sebenarnya.
Y ′ x + p (Ordo  2) Merah :  Data  atau  Hasil Peramalan
Y ′ x + p (Ordo  3) Hijau :  Data  atau  Hasil Peramalan
Dari  grafik  di  atas  dapat  disimpulkan bahwa  model  peramalan  ordo  2  lebih  akurat dibandingkan model peramalan ordo 3. Karena hasil  peramalan  ordo  2  lebih  mendekati  data hasil  sebenarnya.  Berdasarkan  perhitungan Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) yang  dilakukan,  dapat  dilihat  bahwa  untuk model peramalan dengan ordo 2, nilai akurasi yang diperoleh adalah sebagai berikut: MAPE sebesar  -25%  untuk  data  pertama  dan  kedua,
6%  untuk  data  ketiga,  dan  1%  untuk  data keempat.  Jika  diakumulasikan,  nilai  MAPE keseluruhan untuk ordo 2 menunjukkan bahwa model  ini  memiliki  nilai  akurasi  yang  sangat baik,  dengan  rata-rata  kesalahan  yang  lebih rendah.  Hal  ini  tercermin  dalam  nilai  akurasi yang mencapai 98%, yang sesuai dengan hasil yang telah disebutkan dalam abstrak.
Untuk model peramalan dengan ordo 3, perhitungan MAPE menunjukkan nilai sebesar 11%  untuk  masing-masing  data.  Meskipun
akurasi ini masih dalam kategori baik, namun jika dibandingkan dengan model ordo 2, model ordo  3  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih rendah, yaitu sebesar 67%. Hal ini mengindikasikan  bahwa  model  ordo  2  lebih efektif  dalam  memprediksi  data  dengan kesalahan  yang  lebih  rendah  dibandingkan dengan model ordo 3.
Dengan demikian, hasil perhitungan ini mendukung  kesimpulan  bahwa  penggunaan model  peramalan  ordo  2  memberikan  tingkat akurasi yang lebih tinggi dan dapat diandalkan dibandingkan dengan model ordo 3, sebagaimana  yang  telah  diuraikan  dalam abstrak penelitian ini.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan, dapat disimpulkan peramalan harga saham NVIDIA menggunakan metode Double Moving  Average (DMA)  terdapat  2  hal  yaitu, penerapan  metode  DMA  dengan  ordo  2 terbukti  lebih  efektif  dan  akurat  dalam meramalkan harga saham NVIDIA. Sebaliknya  penerapan  metode  DMA  dengan ordo  3  menunjukkan  hasil  peramalan  yang
kurang memuaskan, sehingga kurang disarankan  untuk  digunakan  untuk  kondisi pasar  yang  sangat  dinamis.  Pemilihan  model peramalan  yang  tepat,  seperti  ordo  2  dalam kasus  ini,  adalah  kunci  untuk  menghasilkan prediksi  yang  handal  dan  mendukung keputusan investasi yang lebih baik.
Selain  itu  diharapkan  juga  penelitian ini  dapat  membantu  para  peneliti  selanjutnya dalam melakukan proses peramalan untuk data yang mereka miliki.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Abdul  Dwiyanto  Suyudi,  E.  C.
Djamal, A. Maspupah Jurusan Informatika, and F. Sains dan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi, “Prediksi Harga Saham menggunakan Metode Recurrent  Neural  Network,” Semin.
Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 1907–5022,
2019.
[2] V.  P.  Ramadhan  and  F.  Y.  Pamuji, “Analisis  Perbandingan  Algoritma
Forecasting  dalam  Prediksi  Harga Saham  LQ45  PT  Bank  Mandiri Sekuritas  (BMRI),” J.  Teknol.  dan Manaj.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  39– 45, 2022, doi: 10.26905/jtmi.v8i1.6092.
[3] Z.  A.  Sari  and  M.  Andarwati, “Peramalan  Double  Moving  Average
Dan  Double  Exponential  Smoothing Jumlah Penumpang Di Stasiun
Kotabaru Malang,” J. Inf. Syst. Manag.
Digit. Bus. , vol. 1, no. 2, pp. 263–272,
2024, doi: 10.59407/jismdb.v1i2.436.
[4] M.  N.  Rafirhan et  al. ,  “Peramalan
Indeks Harga  Saham PT XYZ Menggunakan Metode Double Moving Average (DMA),” IJESPG (International J. Eng. Econ. Soc. Polit. Gov. , vol. 1, no. 3, pp. 183–190, 2023,
[Online]. Available: https://ijespgjournal.org/index.php/ijes pg/article/view/52 [5] Tundo et  al. ,  “Sebuah  Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Klasifikasi Masyarakat Miskin pada Desa Tanjungsari,” vol. 6, no. 1, pp. 77–83, 2024.
[6] Tundo,  “Prediksi  Produksi  Minyak Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto  Dengan  Rule  Yang Terbentuk  Menggunakan  Decision Tree  Reptree,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek. Inform.    JANAPATI ,  vol.  9,  no.  2,  pp.
253–265,  2020,  [Online].  Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.p hp/janapati/article/view/23868
[7] N. N. M. Cahyani and L. P. Mahyuni,
“Akurasi  Moving  Average  Dalam Prediksi  Saham  Lq45  Di  Bursa  Efek Indonesia,” E-Jurnal  Manaj.  Univ. Udayana , vol. 9, no. 7, p. 2769, 2020, doi:
10.24843/ejmunud.2020.v09.i07.p15.
[8] A. Kurniawati and A. Arima, “Analisis
Prediksi  Harga  Saham  PT.  Astra
International Tbk Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Support Vector Regression (SVR),” J. Ilm. Komputasi , vol. 20, no. 3, pp. 417– 423, 2021, doi: 10.32409/jikstik.20.3.2732. [9] K. Harahap, “Prediksi Persediaan Stok
Sparepart  Mesin  Produksi  Kategori
Fast  Moving  Menggunakan  Metode Double  Moving  Average  Berbasis
Website  Pada  PT.  Intan  Hevea  …,” J.
Info Digit , vol. 2, no. 1, 2024, [Online].
Available:https://kti.potensiutama.ac.i d/index.php/JID/article/view/1540%0 Ahttps://kti.potensiutama.ac.id/index.p hp/JID/article/download/1540/589 [10] C. V. Hudiyanti, F. A. Bachtiar, and B.
D.  Setiawan,  “Perbandingan  Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan  Mancanegara  di  Bandara Ngurah Rai,” J. Pengemb. Teknol. Inf.
dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.
2667–2672, 2019.
[11] B.  Diharjo  and  R.  Arief,  “Prediksi
Harga  Saham  Indeks  Idx30  Di Indonesia  Saat  Pandemi  Covid-19 Dengan Autoregressive Integrated Moving  Average  (Arima),” J.  Ilm.
Inform.  Komput. ,  vol.  26,  no.  3,  pp.
248–276, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i3.5029. [12] Hilman Winnos, Richashanty Septima, and  Husna  Gemasih,  “Perbandingan Metode  Regresi  Linier  Berganda  dan Autoregressive Integrated Moving Average  (ARIMA)  Untuk  Prediksi Saham PT. BSI, Tbk.,” Ocean Eng.  J.
Ilmu Tek. dan Teknol. Marit. , vol. 1, no.
4, pp. 15–23, 2022, doi:
10.58192/ocean.v1i4.350.
[13] G. Budiprasetyo, M. Hani’ah, and D. Z. Aflah, “Prediksi Harga Saham Syariah
Menggunakan  Algoritma  Long  Short- Term  Memory  (LSTM),” J.  Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 3, pp. 164–172, 2023, doi: 10.25077/teknosi.v8i3.2022.164-172.
[14] B.  yafitra  Pandji,  Indwiarti, and  A. A.
Rohmawati,  “Perbandingan  Prediksi
Harga  Saham  Dengan  Model  Arima Dan  Artificial  Neural  Network,” Ind.
Comput. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  189–198, 2019, doi:
10.21108/indojc.2019.4.2.344.
[15] W.  Y.  Rusyida  and  V.  Y.  Pratama,
“Prediksi  Harga  Saham  Garuda Indonesia  di  Tengah  Pandemi  Covid- 19  Menggunakan  Metode  ARIMA,” Sq.  J. Math. Math. Educ. , vol. 2, no. 1, p. 73, 2020, doi: 10.21580/square.2020.2.1.5626.