Abstrak —Salah  satu  indeks  harga  saham  yang  banyak  diminati investor  di  Indonesia  adalah  indeks  saham  LQ45.  Pada  indeks saham  LQ45  terdiri  atas  45  perusahaan  besar  dan  dapat dijadikan  prospek  bisnis  yang  bagus  bagi  para  investor.  Salah satunya  adalah  PT  Bank  Central  Asia  Tbk.  Data  deret  waktu yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  historis  harga penutupan  saham  periode  harian  PT  Bank  Central  Asia  Tbk selama  4  tahun  antara  tahun  2013  hingga  2016.  Pergerakan harga  penutupan  saham  tersebut  cenderung  mengalami peningkatan dan diindikasikan bahwa pola datanya memiliki sifat kecenderungan (trend) meningkat. Sehingga pada eksperimen ini menggunakan metode deret waktu double exponential smoothing (DES) Holt’s, karena metode pemulusan ini dapat mengatasi data deret  waktu  yang  memiliki  pola  trend.  Oleh  karena  itu,  perlu dibuat sebuah aplikasi prediksi pergerakan harga saham berbasis web  yang  nantinya  dapat  digunakan  oleh  investor  dan  pelaku pasar  modal  sebagai  pertimbangan  dalam  melakukan  investasi dengan  mudah.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, diperoleh  hasil  nilai  MAPE  terkecil  yaitu  0.823%  dari  model terbaik  yang  dibangun  berdasarkan  eksperimen.  Model  terbaik dihasilkan dari pembagian data training 70%, data validasi 20% dan data testing 10%.
Kata  kunci — Aplikasi  prediksi,  LQ45,  BCA,  prediksi,  Holt’s, historis, harga saham.

## I. I. PENDAHULUAN
ASAR Modal  merupakan  sistem  keuangan  yang terorganisasi  terdiri  dari  bank  komersial,  lembaga perantara di bidang keuangan dan seluruh surat-surat berharga yang  beredar.  Salah  satu  manfaat  dari  pasar  modal  adalah menciptakan kesempatan kepada masyarakat untuk berpartisipasi  dalam  kegiatan  perekonomian  khususnya  dalam berinvestasi    [1].  Salah  satu  asset  untuk  investasi  adalah saham.  Saham  merupakan  surat  berharga  yang  menunjukkan kepemilikan atau penyertaan pasar modal investor dalam suatu perusahaan  [2].  Pendapatan  yang  didapat  dari  pemegang saham,  tergantung  dari  perusahaan  yang  menerbitkan  saham (emiten).  Jika  emiten  mampu  menghasilkan  keuntungan  yang besar  maka  keuntungan  yang  didapatkan  oleh  pemegang saham juga akan besar. Semakin tinggi return yang ditawarkan maka  semakin  tinggi  pula  risiko  yang  harus  ditanggung investor  [3].  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  prediksi  harga saham berdasarkan data historis di masa lalu.
Salah satu indeks harga saham yang banyak dilirik investor adalah indeks saham LQ45 pada bursa saham Indonesia. Pada
indeks  saham  LQ45  terdiri  atas  45  perusahaan-perusahaan besar dan dapat dijadikan prospek bisnis yang bagus bagi para investor  [4].  Salah  satunya  adalah  Bank  BCA.  Berdasarkan data  statistik  bursa  efek  Indonesia  2015,  dapat  diketahui bahwa baik dari segi kapitalisasi pasar maupun nilai transaksi perdagangan  saham,  saham  sektor  keuangan  berada  di  posisi pertama. Tak heran jika saham sektor keuangan saat ini masih sangat  digemari  investor  untuk  terus  diperdagangkan  setiap harinya  di  lantai  bursa.  Apalagi  ada  beberapa  saham  sektor keuangan yang memiliki kapitalisasi pasar dan likuiditas yang tinggi,  seperti  saham  perbankan.  Besarnya  nilai  transaksi saham  sektor  keuangan  juga  didominasi  oleh  empat  saham besar  perbankan,  yaitu  saham  PT  Bank  Central  Asia  Tbk (BBCA),  PT  Bank  Rakyat  Indonesia  Tbk  (BBRI),  PT  Bank Mandiri  Tbk  (BMRI)  dan  PT  Bank  Negara  Indonesia  Tbk (BBNI) [5].
Dari  segi  aspek  bisnis,  investasi  saham  memiliki pertumbuhan yang paling fantastis tetapi tentu ini tidak berlaku untuk semua saham. Berdasarkan laporan keuangan perusahaan yang memiliki pertumbuhan paling fantastis adalah Bank BCA dan Astra International. Dimana kedua perusahaan tersebut  paling  dikenal  masyarakat  dan  dipercaya  memiliki aspek  fundamental  yang  bagus  dan  sehat  yang  memiliki pertumbuhan  sekitar  25-30%  per  tahun  [6].  Hal  ini menunjukkan  prospek  bisnis  yang  bagus  untuk  para  investor maupun  pelaku  bisnis  saham  di  Indonesia  untuk  melakukan investasi.
Peramalan  merupakan  prediksi  nilai-nilai  sebuah  variabel berdasarkan kepada nilai yang diketahui dari variabel tersebut atau  variabel  lain  yang  berhubungan.  Pada  metode  peramalan kategori kuantitatif, khususnya model deret waktu ( time series ) dikenal  beberapa  metode  pemulusan  yaitu  dengan  perataan ( average )  dan  pemulusan  eksponensial.  Data  yang  memiliki trend didefinisikan sebagai deret waktu yang berisi komponen jangka  panjang  yang  mewakili  pertumbuhan  atau  penurunan dalam  deret,  dan  nilai  rata-ratanya  berubah  menaik  atau menurun  disepanjang  periode  waktu  [7].  Metode double exponential  smoothing dari Holt’s merupakan  salah  satu pemulusan  eksponensial  yang  disesuaikan  untuk  kondisi  data amatan yang mengandung trend [7].
Data  deret  waktu  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah harga penutupan saham periode harian PT Bank Central Asia  Tbk  selama  4  tahun  antara  tahun  2013  hingga  2016. Pergerakan  harga  penutupan  saham  tersebut  cenderung

## Pembuatan Aplikasi Prediksi Harga Saham Berbasis Web Menggunakan Metode Holt’s:

## Studi Kasus Di PT Bank Central Asia Tbk
Nabihah Hanun Atikah, Arif Djunaidy, dan Faizal Mahananto Departemen Sistem Informasi, Fakultas Tekonologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : adjunaidy@gmail.com
P
mengalami peningkatan secara terus menerus dan diindikasikan bahwa pola datanya memiliki sifat kecenderungan  (trend).  Sehingga  pada  penelitian  ini menggunakan  metode time  series  double  exponential smoothing dari Holt’s ,  karena  metode  pemulusan  ini  dapat mengatasi data deret waktu yang memiliki pola trend.
Berdasarkan pertimbangan yang sudah dipaparkan sebelumnya,  maka  pada  eksperimen  ini,  penulis  mengambil studi  kasus  peramalan  harga  saham  menggunakan  metode Holt’s pada Bank Central Asia (BCA). Adapun keluaran yang akan  dihasilkan  dari  eksperimen  ini  adalah  sebuah  aplikasi berbasis  web  untuk  memprediksi  harga  saham.  Dari  aplikasi prediksi  harga  saham  ini  diharapkan  akan  membantu  investor maupun  pelaku  pasar  modal  dalam  mengambil  keputusan investasi saham di Bursa Efek Indonesia.

## II. METODOLOGI
Tahapan  pelaksanaan  penelitian  yang  akan  dilakukan  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Pelaksanaan Penelitian

## A. Studi Literatur
Studi  literatur  didapatkan  dari  pengumpulan  referensi, diantaranya  dari  buku,  penelitian  sebelumnya,  dan  dokumen yang  terkait double  exponential  smoothing  holt’s, dan  PHP untuk mendapatkan pemahaman tentang studi yang diperlukan. Tahap  studi  literatur  ini  dilakukan  dari  awal  sampai  akhir penelitian.

## B. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang dibutuhkan  dalam  eksperimen.  Proses  pengumpulan  data dilakukan  dengan  mengunduh  data  historis  harga  saham  PT Bank  Central  Asia  dengan  kode  saham  BBCA.JK  dengan periode  harian  selama  empat  tahun  dari  tanggal  31  Desember 2012  sampai  dengan  28  April  2017  pada  website  yahoo finance.  Jenis  harga  saham  yang  digunakan  adalah  harga saham  penutupan (close  price) yang  merupakan  harga  saham terakhir  atau  harga  pentupan  pindah  hari.  Jumlah  total  data
yang  digunakan  adalah  1120  data  dan  tidak  termasuk  hari libur.

## C. Analisis Peramalan
Pada  proses  ini,  terdapat  tiga  subproses  yang  dilakukan yaitu pembuatan model peramalan, pelatihan model peramalan,  dan  pengujian  model  peramalan.  Metode peramalan  yang  digunakan  telah  ditentukan  pada  proses  studi literature dan menjadi masukan pada proses ini.

## 1) Pembuatan Model Peramalan
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  yaitu  membuat  model peramalan  yang  didasarkan  dari  studi  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  metode  peramalan  double  exponential smoothing  holt’s.  Model  peramalan  dibuat  untuk  digunakan pada proses selanjutnya. Model peramalan double exponential smoothing Holt’s dilakukan  pada  MS.  Excel  dengan memasukkan rumus metode Holt’s .

## 2) Pelatihan Model Peramalan
Pada  tahap  ini  melakukan  pelatihan  model  peramalan dengan  data  historis  yang  dimiliki  (data pelatihan )  hingga model  menjadi  model  yang  tepat  dilihat  dari  akurasi  model. Jumlah  data  historis  yang  digunakan  untuk  pelatihan  model metode  double  exponential  smoothing  digunakan  sebagai percobaan  komposisi  data,  yang  nantinya  akan  dipilih komposisi  data  yang  menghasilkan  nilai  kesalahan  MAPE terkecil. Dan juga dari proses pelatihan model dihasilkan nilai alpha dan beta yang optimal dari 81 percobaan. Yang nantinya nilai alpha dan beta yang optimal tersebut digunakan pada data validasi dan data testing.

## 3) Pengujian Model Peramalan
Pada  tahap  ini  model  yang  diperoleh  dari  tahap  pelatihan dilakukan validasi dan diambil yang terbaik dari hasil validasi. Kemudian model yang terbaik dikonfirmasi menggunakan data pengujian. S ehingga tahapan akhir pengujian model peramalan hanya  untuk  mengkonfirmasi  model  terbaik  yang  diperoleh dari pelatihan dan validasi memang benar-benar bagus. Jumlah data  historis  yang  digunakan  untuk  pengujian  model  metode double  exponential  smoothing  holts  digunakan  sebagai percobaan  komposisi  data,  yang  nantinya  akan  dipilih komposisi  data  yang  menghasilkan  nilai  kesalahan  MAPE terkecil.

## D. Pembuatan Aplikasi
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  pengerjaan  desain  aplikasi dan  implementasi  aplikasi.  Desain  aplikasi  peramalan  terdiri dari desain use case, desain sequence, desain antar-muka, dan desain  data  aplikasi  peramalan  yang  akan  dibangun.  Dan implementasi  aplikasi  terdiri  dari  pembuatan  basis  data  dan kode program.

## 1) Desain Aplikasi
a) Desain Use Case
Pada tahap ini dilakukan pembuatan diagram use case yang  digunakan  untuk  memodelkan  layanan  yang disediakan oleh aplikasi. Dan juga membuat deskripsi use
case untuk penjelasan mengenai masing-masing fungsionalitas  aplikasi.  Gambar  2  merupakan  use  case model  untuk  aplikasi  peramalan  harga  saham  berbasis web.  Adapun  program  aplikasi  yang  digunakan  pada tahap ini adalah Enterprise Architect .
uc Use Case Melihat Data Historis Harg Saham Pengguna Melihat Hasil Peramalan Holt's Menampilkan Grafik
Peramalan
Melakukan Dow nload
Menampilkan Grafik «include» «include»

## Gambar 2. Use Case Diagram

## UC-01: Melihat Data Historis Harga Saham
UC-01  adalah  kebutuhan  (fungsi)  pengguna  untuk  dapat melihat data historis saham sesuai dengan periode yang dipilih pengguna. Use  case dimulai  dari  pengguna  memilih  periode saham  yang  diinginkan,  kemudian  aplikasi  menampilkan  data aktual harga saham dan hasil peramalan sesuai dengan periode yang dipilih.

## UC-02: Melihat hasil peramalan metode Holt’s
UC-02  adalah  kebutuhan  (fungsi)  pengguna  untuk  dapat melihat  hasil  peramalan  dengan  metode  holt’s.  Use  case dimulai  dari  pengguna  telah  mengupload  file  .csv  yang  berisi data  nomor,  tanggal,  dan  harga  saham  aktual  atau  pengguna menginputkan  tanggal,  data  aktual,  dan  jumlah  waktu peramalan  yang  diinginkan.  Aplikasi  akan  menampilkan  hasil peramalan  sesuai  dengan  jumlah  waktu  peramalan  yang diinputkan.

## UC-03: Melakukan download
UC-03  adalah  kebutuhan  (fungsi)  pengguna  untuk  dapat mendownload  hasil  peramalan  dalam  bentuk  csv,  pdf,  atau word.  Use  case  dimulai  dari  pengguna  telah  melakukan peramalan kemudian pengguna mengklik tombol csv, pdf, atau word.

## b) Desain Sequence
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah  membuat  sequence diagram. Sequence diagram dibuat sesuai dengan scenario/deskripsi  dari  use  case  diagram  yang  telah  dibuat sebelumnya  yang  menitikberatkan  pada  urutan  kronologi peristiwa.  Adapun  program  aplikasi  yang  digunakan  pada tahap ini adalah Enterprise Architect .

## c) Desain Antar-muka
Pada  tahap  ini  membuat  desain  tampilan  halaman  aplikasi yang akan dibangun. Desain antar-muka aplikasi dibuat sesuai dengan  hasil  analisis  kebutuhan  aplikasi  yang  telah didefinisikan  sebelumnya  yang  mengacu  pada  deskripsi  use case dan sequence diagram yang telah dihasilkan.

## d) Desain Data
Desain data dilakukan untuk mengetahui data apa saja yang diperlukan  sebagai  masukan  dari  aplikasi  yang  akan  dibuat. Pada  pelaksanaan  tahap  ini  digunakan  tools  yaitu  xampp  dan phpMyadmin.

## 2) Implementasi Aplikasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  pembuatan  kode  aplikasi menggunakan  bahasa  pemrograman Php dengan  MySQL sebagai  manajemen  basis  datanya.  Adapun  pengembangan aplikasi ini akan menggunakan software aplikasi Sublime Text 3.0 .

## E. Uji Coba Aplikasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  uji  coba  terhadap  aplikasi yang  telah  dibuat  pada  bagian  sebelumnya.  Adapun  jenis  uji coba  aplikasi  mengacu  kepada  metode  pengujian black-box yaitu  dilakukan  dengan  menjalankan  fungsional  aplikasi  dan melakukan evaluasi terhadap aplikasi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  dalam  melakukan  peramalan  holt’s,  yaitu  mencari nilai  alpha  dan  beta  yang  optimal,  memilih  model  terbaik dengan  melakukan  percobaan  3  komposisi  data,  kemudian melakukan pengujian data, dan melakukan pengujian model.

## A. Mencari nilai alpha dan beta yang optimal
Pada  tahap  ini  mencari  nilai  alpha  dan  beta  yang  optimal dengan  melakukan  percobaan  81  kombinasi  nilai  alpha  dan beta  menggunakan  data  pelatihan,  kemudian  mencari  nilai MAPE  yang  paling  kecil.  Berdasarkan  percobaan  yang  telah dilakukan, didapat nilai MAPE terkecil 1,198% terdapat pada saat nilai α = 0,9 dan β = 0,1. Maka pada eksperimen ini dan pada aplikasi web menggunakan nilai alpha 0,9 dan nilai beta 0,1.

## B. Memilih model terbaik dengan percobaan 3 komposisi data
Setelah menentukan nilai alpha dan beta yang optimal, pada tahap  ini  dilakukan  percobaan  tiga  komposisi  data  yang dibandingkan,  yaitu  60%  data pelatihan ,  25%  data validasi , dan  15%  data pengujian atau  672  buah  data  harian  sebagai data pelatihan , 280 buah data harian sebagai data validasi , dan 168  buah  data  harian  sebagai  data pengujian ,    70%  data pelatihan ,  20%  data validasi ,  dan  10%  data pengujian atau 784  buah  data  harian  sebagai  data pelatihan ,  224  buah  data harian sebagai data validasi , dan 112 buah data harian sebagai data pengujian ,  serta  80%  data pelatihan ,  15%  data validasi , dan 5% data pengujian atau 896 buah data harian sebagai data pelatihan ,  168 buah data harian sebagai data validasi , dan 56 buah  data  harian  sebagai  data pengujian .  Tabel  1  merupakan nilai MAPE setiap percobaan komposisi data yang dilakukan.
Tabel 1.
Nilai MAPE setiap percobaan Holts Pelatihan Validasi 60%:25%:15% 1.247% 1.020% 70%:20%:10% 1.198% 0.703%
80%:15%:5% 1.127% 0.739%
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  nilai  MAPE  terkecil  adalah komposisi  data  70%:20%:10%.  Maka  dalam  eksperimen  ini, metode  peramalan  double  exponential  smoothing  holt’s menggunakan  komposisi  data  70%  data pelatihan ,  20%  data validasi ,  dan  10%  data pengujian .  Banyaknya  data pelatihan adalah 784 buah data harian dimulai dari tanggal 31 Desember 2012 hingga 31 Desember 2015, data validasi adalah 224 buah data  harian  dimulai  dari  1  Januari  2016  hingga  18  November 2016,  dan  data pengujian sebanyak  112  buah  data  harian dimulai dari 21 November 2016 hingga 28 April 2017.
Diagram  garis  perbandingan  antara  data  aktual  (historis) dengan  data  hasil  peramalan  harga  saham  BBCA.JK menggunakan  metode  double  exponential  smoothing  holt’s dengan komposisi data 60% pelatihan , 25% validasi , dan 15% pengujian dapat dilihat pada Gambar 3.
Diagram  garis  perbandingan  antara  data  aktual  (historis) dengan  data  hasil  peramalan  harga  saham  BBCA.JK menggunakan  metode  double  exponential  smoothing  holt’s dengan komposisi data 70% pelatihan , 20% validasi , dan 10% pengujian dapat dilihat pada Gambar 4.
Diagram  garis  perbandingan  antara  data  aktual  (historis) dengan  data  hasil  peramalan  harga  saham  BBCA.JK menggunakan  metode  double  exponential  smoothing  holt’s dengan komposisi data 80% pelatihan , 15% validasi , dan 5% pengujian dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 3. Komposisi Data 60% Pelatihan dan 25% Validasi
Gambar 4. Komposisi Data 70% Pelatihan dan 20% Validasi
Gambar 5. Komposisi Data 80% Pelatihan dan 15% Validasi
Hasil  dalam  bentuk  diagram  batang  dapat  dilihat  pada Gambar  6.  Dari  diagram  pada  Gambar  6,  dapat  diketahui bahwa  komposisi  data  yang  memiliki  kesalahan  MAPE  yang terkecil  adalah  70%  data pelatihan ,  20%  data validasi dan 10% data pengujian .
Gambar 6. Perbandingan kesalahan MAPE

## C. Pengujian model Peramalan
Setelah  melakukan  proses  pelatihan  dan  validasi  dilakukan proses  pengujian  model  peramalan.  Masing-masing  model yang  diperoleh  dari  tahap  pelatihan  dilakukan  validasi  dan diambil yang terbaik dari hasil validasi. Kemudian model yang terbaik  dikonfirmasi  menggunakan  data  pengujian.  Sehingga tahapan  akhir  pengujian  model  peramalan  hanya  untuk mengkonfirmasi  model  terbaik  yang  diperoleh  dari  pelatihan dan  validasi  memang  benar-benar  bagus.  Tabel  2  merupakan nilai MAPE yang dihasilkan dari pengujian model.
Tabel 2. Nilai MAPE Pengujian Model Pengujian 70%:20%:10% 0.823%
Diagram  garis  perbandingan  antara  data  aktual  (historis) dengan  data  hasil  peramalan  harga  saham  BBCA.JK menggunakan  metode  double  exponential  smoothing  holt’s dengan komposisi data 70% pelatihan , 20% validasi , dan 10% pengujian dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Komposisi Data 70% Pelatihan, 20% Validasi dan 10% Pengujian

## D. Hasil Pengujian Model
Pembangunan  model  prediksi  harga  saham  penutupan  PT Bank Central Asia Tbk dengan metode holt’s memiliki nilai α dan  β,  yaitu  0,9  dan  0,1.  Hal  ini  disebabkan  oleh  perubahan kedua data antar periode yang sangat kecil sehingga nilai level mendekati  konstan  dan  nilai trend yang  kecil.  Tabel  3 menunjukkan  contoh  pengujian  pada  model  prediksi  harga saham penutupan PT BCA Tbk berdasarkan metode Holt’s.
Tabel 3. Contoh Pengujian Terhadap Model Prediksi Harga Saham Penutupan Metode Holt’s Date Close Price Prediksi 1/2/2017 15500 15556 1/3/2017 15775 15572 1/4/2017 15700 15840 1/5/2017 15675 15786 1/6/2017 15600 15748 1/9/2017 15350 15664 1/10/2017 15400 15402 1/11/2017 15300 15421 1/12/2017 15325 15322 1/13/2017 15275 15335 1/16/2017 15175 15286 1/17/2017 15175 15181 1/18/2017 15300 15170 1/19/2017 15375 15293 1/20/2017 15250 15380 1/23/2017 15050 15265 1/24/2017 15050 15054 1/25/2017 14950 15032 1/26/2017 15300 14933 1/27/2017 15400 15271 1/30/2017 15450 15406 1/31/2017 15300 15469 2/1/2017 15425 15325 2/2/2017 15450 15432 2/3/2017 15475 15467 2/6/2017 15600 15493 2/7/2017 15625 15618 2/8/2017 15600 15654

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  eksperimen  yang  telah dilakukan, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Dilihat  dari  aspek  pemenuhan  tujuan,  dalam  eksperimen ini  telah  berhasil  didesain  serta  dibangun  aplikasi berbasis  website  sebagai  implementasi  peramalan  harga saham  berbasis  model double  exponential  smoothing holt’s berdasarkan  hasil  analisis  peramalan  yang  berasal dari  model  peramalan  yang  dilakukan dalam eksperimen ini.
2. Metode  holt’s  bagus  dalam  mengevaluasi  model  secara keseluruhan untuk data time series.
3. Dalam eksperimen ini model peramalan terbaik diperoleh dari  pembagian  3  tahun  data pelatihan ,  11  bulan  data validasi , dan 5 bulan data pengujian , menghasilkan nilai MAPE sebesar 0.823%.
4. Pada  eksperimen  ini,  peramalan  menggunakan  metode holt’s  menghasilkan  MAPE  yang  sangat  baik  yaitu sebesar  0.823%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode time series double exponential smoothing holt’s memiiki performa  yang  baik  dan  cocok  untuk  diterapkan  dalam memprediksi  harga  saham  pada  PT  Bank  Central  Asia Tbk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anoraga, Pengantar  Pasar  Modal  Edisi  Revisi .  Jakarta:  Rineka Cipta, 2001.
[2] M.  Riadi,  “Pengertian  dan  Jenis-Jenis  Saham,”  2012.  [Online]. Available:  http://www.kajianpustaka.com/2012/12/pengertian-dan- jenis-jenis-saham.html.
[3] M.  Kiki,  “Bagaimana  Cara  Berinvestasi  dan  Keuntungannya,” 2017. .
[4] B.  Afrianto,  “Prediksi  Pergerakan  Harga  Saham  Menggunakan Back Propagation Neural Network,” Simantec , vol. 3, p. 133, 2013.
[5] P.  Yoga,  “Saham  3  bank  ini  paling  diincar  investor,”  2016. [Online].  Available:  http://infobanknews.com/saham-3-bank-ini- paling-diincar-investor/. [6] A.  Hartono,  “Investasi  Emas  atau  Saham  atau  Reksadana  atau Property,” 2017. [Online]. Available: http://mengelolakeuangan.com/investasi-emas-atau-saham-atau- reksadana/.
[7] I.  Hatimah,  “Perbandingan  Metode  Double  Moving  Average  dan Pemulusan  Eksponensial  Ganda  dari  Holt  dalam  Peramalan  Harga Saham,” EKSPONENSIAL , vol. 4, no. 1, 2013.