Aplikasi SES Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Memprediksi Harga Terendah EUR/USD

Authors

  • Bayu Rizki Ramadhan Universitas Nusantara PGRI Kediri
  • Moch Kharisun Azis Universitas Nusantara PGRI Kediri
  • Muklas Khoiru Wafa Universitas Nusantara PGRI Kediri

DOI:

https://doi.org/10.29407/stains.v2i1.2865

Abstract

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

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2023-01-13

How to Cite

Ramadhan, B. R., Azis, M. K., & Wafa, M. K. (2023). Aplikasi SES Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Memprediksi Harga Terendah EUR/USD. Seminar Nasional Teknologi &Amp; Sains, 2(1), 89–94. https://doi.org/10.29407/stains.v2i1.2865