Aplikasi SES Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Memprediksi Harga Terendah EUR/USD
DOI:
https://doi.org/10.29407/stains.v2i1.2865Abstract
Abstrak – Mata uang dimiliki setiap berbagai negara dan punya peranan penting yang sering disebut dengan istilah valuta asing atau valas. Valuta asing berfungsi untuk alat bisnis pada transaksi perekonomian dan bagian dari devisa suatu negara. nilai tukar atau kurs merupakan nilai mata uang suatu negara bisa di perdagangkan dengan nilai mata uang negara lain. Dalam penelitian ini, dibangun sistem untuk forecasting atau prediksi kurs harga terendah mata uang Euro terhadap dolar amerika serikat berbasis android. Metode yang digunakan adalah Single Exponential Smoothing untuk forecasting atau prediksi nilai tukar mata uang dalam beberapa hari kedepannya. Metode Single Exponential Smoothing merupakan metode prediksi dengan melakukan pengulangan hitung data terbaru secara terus menerus dan setiap data ada bobot. Bobot data sebelumnya dipertimbangkan dengan masing-masing data periode untuk membedakan suatu prioritas data. Hasil dari penelitian ini adalah implementasi metode Single Exponential Smoothing pada forecasting harga terendah EUR/USD berbasis Android. Penelitian ini mengambil sampel data dari yahoo finance. Tujuan utama dari penelitian ini untuk mengetahui prediksi harga terendah UER/USD. Data dalam penelita ini adalah data harga terendah pada EUR/USD sebanyak 262 data selama 2 (dua) tahun yaitu dari tanggal 08-12-2021 sampai 08-12-2022. Hasil Penelitian ini menunjukan harga EUR/USD terendah dalam satu hari kedepan.
Downloads
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Bayu Rizki Ramadhan, Moch Kharisun Azis, Muklas Khoiru Wafa
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
