Forecasting Bitcoin using Double Exponential Smoothing Method Based on Mean Absolute Percentage Error

2020 ◽  
Vol 4 (2) ◽  
pp. 91
Author(s):  
Febri Liantoni ◽  
Arif Agusti
Keyword(s):  
Exponential Smoothing ◽  
Smoothing Method ◽  
Mean Absolute Percentage Error ◽  
Percentage Error ◽  
Business World ◽  
Absolute Percentage Error ◽  
A Value ◽  
Double Exponential ◽  
Double Exponential Smoothing ◽  
Exponential Smoothing Method

Abstract— After being introduced in 2008, the rise in the price of bitcoin and the popularity of other cryptocurrencies triggered a growing discussion about how much energy was consumed during the production of this currency. Making cryptocurrency the most expensive and most popular, both the business world and the research community have begun to study the devel-opment of bitcoin. In this study bitcoin price predictions are performed using the double exponential smoothing method based on the mean absolute percentage error (MAPE). The MAPE value is used to find the best alpha (α) parameter as the basis for bitcoin price forecasting. The dataset used is the price of bitcoin from 2017 to 2019. The dataset was obtained from www.cryptocompare.com. As for the value of the alpha parameter (α), using a value of 0.1 to 0.9. Based on the test results using the double exponential smoothing method obtained the smallest MAPE value of 2.89%, with the best alpha (α) at 0.9. The prediction is done to see the price of bitcoin on January 1, 2020. The error rate generated on the predicted price of bitcoin uses an amount of 0.0373%. This shows that the system built can be used as a support for decision making when trading bitcoin.

scholarly journals TOPSIS dan Double Exponential Smoothing untuk Perangkingan dan Peramalan Penjualan Laptop

2021 ◽  
Vol 7 (1) ◽  
Author(s):  
Suto Sugiraharjo ◽  
Rina Candra Noor Santi
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Smoothing Method ◽  
Topsis Method ◽  
Data Mining Techniques ◽  
A Value ◽  
Double Exponential ◽  
Double Exponential Smoothing ◽  
Using Data ◽  
Exponential Smoothing Method

Problems that occur CV. Mustika Rajawali, which deals with laptop sales ranking and forecasting, is how to predict future laptop sales based on previous sales data. Forecasting is very influential in determining the sales target that must be achieved by CV. Mustika Rajawali. The method has not been used in predicting laptop sales at CV. Mustika Rajawali so that consumers' needs can be seen, whether it has met the sales target or not. The products to be developed in this study are laptop sales ranking and forecasting using the TOPSIS method and double exponential smoothing. To calculate the potential sales as accurately as possible, it can be done using data mining techniques using double exponential smoothing, while the TOPSIS method is used for ranking. Ranking of laptop sales using the TOPSIS method obtained the sales order of Asus A490JA laptops, Asus A409JP, Asus A409MA, Asus E402YA, Asus TP203NAH. Prediction of laptop sales at CV. Mustika Rajawali with a value of α = 0.1 to α = 0.9 obtained the smallest MAE value using α = 0.9, which is 178,237,067 so that the prediction of CV sales. Mustika Rajawali with the exponential smoothing method using a value of α = 0.9.

Implementasi Metode Double Exponential Smoothing dalam Memprediksi Pertambahan Jumlah Penduduk di Wilayah Kabupaten Karawang

2020 ◽  
Vol 12 (2) ◽  
pp. 95-103
Author(s):  
Andini Diyah Pramesti ◽  
Mohamad Jajuli ◽  
Betha Nurina Sari
Keyword(s):  
Population Distribution ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Smoothing Method ◽  
Percentage Error ◽  
Population Census ◽  
Double Exponential ◽  
Double Exponential Smoothing ◽  
Exponential Smoothing Method ◽  
Better Than ◽  
Population Numbers

The density and uneven distribution of the population in each area must be considered because it will cause problems such as the emergence of uninhabitable slums, environmental degradation, security disturbances, and other population problems. In the data obtained from the 2010 population census based on the level of population distribution in Karawang District, the area of West Karawang, East Karawang, Rengasdengklok, Telukjambe Timur, Klari, Cikampek and Kotabaru are zone 1 regions which are the densest zone with a population of 76,337 people up to 155,471 inhabitants. This research predicts / forecasting population growth in the 7 most populated areas for the next 1 year using Double Exponential Smoothing Brown and Holt methods. This study uses Mean Absolute Percentage Error (MAPE) to evaluate the performance of the double exponential smoothing method in predicting per-additional population numbers. Forecasting results from the two methods place the Districts of East Telukjambe, Cikampek, Kotabaru, East Karawang, and Rengasdengklok in 2020 to remain in zone 1 with a range of 76,337 people to 155,471 inhabitants. Whereas in the Districts of Klari and West Karawang are outside the range in zone 1 because both districts have more population than the range in zone 1. From the results of MAPE both methods are found that 6 out of 7 districts in the method Holt's double exponential smoothing produces a smaller MAPE value compared to the MAPE value generated from Brown's double exponential smoothing method. It was concluded that in this study the Holt double exponential smoothing method was better than Brown's double exponential smoothing method.

scholarly journals PERBANDINGAN METODE FUZZY TIME SERIES DAN HOLT DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN JUMLAH MAHASISWA BARU INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2013 ◽  
Vol 12 (2) ◽  
pp. 25
Author(s):  
S. STEVEN ◽  
S. NURDIATI ◽  
F. BUKHARI
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Mean Absolute Percentage Error ◽  
Fuzzy Time Series ◽  
Percentage Error ◽  
Absolute Percentage Error ◽  
Double Exponential ◽  
Double Exponential Smoothing

Peramalan merupakan kegiatan memprediksi nilai suatu variabel di masa yang akan datang. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi jumlah mahasiswa baru Institut Pertanian Bogor dengan menggunakan metode fuzzy time series dan metode pemulusan eksponensial ganda dari Holt serta membandingkan kedua metode tersebut dengan cara melihat tingkat ketepatan peramalan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Metode fuzzy time series menggunakan himpunan fuzzy dalam proses peramalannya sedangkan metode pemulusan eksponensial ganda dari Holt menggunakan pemulusan nilai dari serentetan data dengan cara menguranginya secara eksponensial. Dalam meramalkan jumlah mahasiswa baru Institut Pertanian Bogor, metode fuzzy time series menghasilkan tingkat ketepatan peramalan yang lebih baik dengan nilai MAPE sebesar 6.41 % dibandingkan dengan metode pemulusan eksponensial ganda dari Holt dengan nilai MAPE sebesar 7.75 %. Setelah dilakukan studi kasus, metode pemulusan eksponensial ganda dari Holt akan lebih akurat hasil peramalannya jika data yang digunakan lebih banyak.

scholarly journals Sistem Informasi Peramalan Penjualan Barang Dengan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus Istana Sayur)

2020 ◽  
Vol 6 (3) ◽  
pp. 9-14
Author(s):  
Yuri Ariyanto ◽  
Ahmadi Yuli Ananta ◽  
Muhammad Robbi Darwis Darwis
Keyword(s):  
Forecast Error ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Mean Absolute Percentage Error ◽  
Percentage Error ◽  
Absolute Percentage Error ◽  
Double Exponential ◽  
Double Exponential Smoothing

Abstrak—Istana Sayur merupakan salah satu toko yang menjual beberapa macam sayuran, buah buahan dan bahan makanan yang selalu berusaha meningkatkan dan menjaga kualitas layanan, mencoba mengurangi kerugian dari pengendalian persediaan stok barang secara manual yang kurang baik akibat kelebihan dan kekurangan stok yang dialami saat ini, maka diperlukan fitur sebagai sistem informasi kasir dan peramalan stok barang. Tujuan dari pembuatan sistem informasi ini adalah analisa Forecasting secara manual ke dalam sebuah sistem informasi agar lebih praktis, dengan pemrograman PHP berframework CodeIgniter dan MySQL sebagai databasenya. Dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing Holt untuk pengambilan keputusan dalam jangka waktu tertentu dan pemanfaatkan pergerakan data pada masa lalu yang bersifat trend dimana datanya bersifat linier. Setelah dilakukan observasi pada Istana Sayur, Malang, didapat data transaksi penjualan dan barang pada tahun 2016-2018. Dari hasil perhitungan metode yang dipakai pada sistem ini kemudian dihitung Forecast Error-nya dengan menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error. Dari analisa yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error didapat nilai untuk Sawi Caisim Manis dengan nilai 15.05%, Telor Ayam dengan nilai 15.78%, Cabe Hijau dengan nilai 12.45%, Buncis dengan nilai 22.22%, Cengkeh dengan nilai 34.69%, Bawang Putih dengan nilai 19.53%, Tempe dengan nilai 20.60% dan Kentang dengan nilai 17.58%. Sehingga Sawi Caisim Manis, Telor Ayam, Cabe Hijau, Bawang Putih dan Kentang tergolong kedalam kategori baik karena memiliki nilai diantara 10%-20%. Sedangkan untuk Buncis, Cengkeh dan Tempe tergolong kedalam kategori cukup karena memiliki nilai diantara 20%-50%. Saran untuk pengembangan aplikasi ini adalah perlunya penambahan metode lain sebagai pembanding tingkat keakuratan.

scholarly journals SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

2017 ◽  
Vol 2 (1) ◽  
pp. 45 ◽  
Author(s):  
Mansyur Mansyur ◽  
Erfan Rohadi
Keyword(s):  
Exponential Smoothing ◽  
Mean Absolute Percentage Error ◽  
Percentage Error ◽  
Absolute Percentage Error ◽  
Double Exponential ◽  
Double Exponential Smoothing

Dalam dunia bisnis, dibutuhkan sebuah prediksi atau perkiraan dari suatu tindakan yang akan diproses untuk menindak lanjuti hasil yang akan diharapkan pada beberapa periode selanjutnya. Keberlangsungan proses produksi   dalam  suatu   bisnis   ditunjang   oleh   pengendalian   persediaan    stok  barang yang baik. Peramalan   merupakan   satu   komponen   pendukung   dalam   aktivitas   perencanaan   dalam membuat  suatu prediksi  bisnis  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal.  Metode   peramalan  merupakan bentuk pengendalian persediaan kuantitatif berdasarkan data historis (runtut waktu).Tujuan dari penelitian ini adalah meramalkan  jumlah  Stok  barang  di  CV.Annora  Asia  dengan   menggunakan   metode   double   exponential smoothing. Dengan metode ini, perhitungan dapat dilakukan untuk mencari nilai optimal yang paling baik dengan   tingkat  kesalahan  yang  paling  terkecil. Dan  hasil  pengujian  perhitungan  MAPE  (Mean  Absolute Percentage Error) menunjukan hasil hasil yang sangat bagus karna di temukan nilai sebesar 4,82866%.

scholarly journals Model Peramalan Garis Kemiskinan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dari Holt

2019 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
Author(s):  
Roni Aminudin ◽  
Yeffry Handoko
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Mean Absolute Percentage Error ◽  
Percentage Error ◽  
Absolute Percentage Error ◽  
Double Exponential ◽  
Double Exponential Smoothing

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan Garis Kemiskinan untuk membantu pemerintah mendapatkan informasi yang akurat dan cepat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Double Exponential Smoothing dari Holt. Metode ini adalah bagian dari data berdasarkan analisis deret waktu (time series). Penelitian ini menerapkan teori peramalan untuk menghasilkan ramalan Garis Kemiskinan untuk tahun yang akan datang. Selanjutnya, penelitian ini melakukan analisa pola data, dan menentukan nilai parameter terbaik. Metode Double Exponential Smoothing dari Holt menggunakan parameter Alpha (α) dan Gamma (γ). Untuk menentukan nilai parameter terbaik adalah menggunakan metode trial dan error. Nilai parameter terbaik menghasilkan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) terkecil. Pola data menunjukan trend, berarti metode Double Exponential Smoothing dari Holt tepat untuk digunakan dalam penelitian ini. Nilai parameter yang dihasil dari metode trial dan error adalah Alpha (α) sebesar 0,7 dan Gamma (γ) sebesar 0,1 yang menghasilkan ukuran akurasi terkecil, dalam penelitian ini menggunakan MAPE. Dengan mengamati hasil peramalan yang telah dilakukan, model peramalan ini memiliki kinerja yang sangat baik. Nilai Garis Kemiskinan akan terus meningkat, sesuai dengan pola konsumsi yang meningkat dan kenaikan harga kebutuhan pokok.

scholarly journals APLIKASI PERAMALAN JUMLAH PEMOHON PASPOR MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA KANTOR IMIGRASI KELAS II KOTA LHOKSEUMAWE

2019 ◽  
Vol 11 (2) ◽  
pp. 257
Author(s):  
Eva Darnila ◽  
Asrianda Asrianda ◽  
Rauzatul Jannah
Keyword(s):  
Exponential Smoothing ◽  
Mean Absolute Percentage Error ◽  
Percentage Error ◽  
Absolute Percentage Error ◽  
Double Exponential ◽  
Double Exponential Smoothing

Setiap tahunnya jumlah pemohon paspor dikantor imigrasi selalu meningkat (kantor imigrasi kelas II Kota Lhokseumawe). peningkatan jumlah pemohon paspor ini akan berdampak pada kesediaan sarana, prasarana, maupun pelayanan pengurusan paspor yang sering mencapai 500 – 600 buah paspor setiap bulannya ditahun 2016. Penelitian peramalan ini dilakukan dengan menggunakan metode double exponential smoothing. Perhitungan akurasi dilakukan dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Data yang digunakan sebanyak 72 data  permohonan paspor baru mulai dari bulan januari 2016 sampai desember 2018 perjenis laki – laki dan perempuan didapatkan dari kantor imigrasi kelas II kota Lhokseumawe. Dari penelitian ini pengujian pada tahun 2018 didapatkan nilai parameter untuk double exponential smoothing adalah ɑ = 0.2. Dari nilai parameter tersebut didapatkan nilai SSE sebesar = 2356.833705, nilai MSE sebesar =  1178.416852 dan MAPE sebesar = 5,585627855.

scholarly journals Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing Pada Sistem Prediksi Keuntungan Bisnis Ayam Broiler Guna Meningkatkan Pengelolaan Keuangan Peternak

Kilat ◽  
2019 ◽  
Vol 8 (2) ◽  
Author(s):  
Dine Tiara Kusuma ◽  
Muhammad Farid Rifai ◽  
M Yoga Sudirman
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Monte Carlo Method ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Smoothing Method ◽  
Mean Absolute Percentage Error ◽  
Percentage Error ◽  
Absolute Percentage Error ◽  
The Difference ◽  
Exponential Smoothing Method

Profitable business predictions are used to help chicken breeder in anticipating profit earned in the next harvest. The existence of a profitable prediction, enables breeder to predict when the next harvest is experiencing little profit or harvest failures. In addition, to be the breeder still has risky capital and bankruptcy. In this research, the author compare two methods accordingly in this case, there are triple exponential smoothing method and monte carlo method. The data used in the calculation of news data is profitable on the previous harvest. To find the value of two methods are match, the author's use mean absolute percentage error (MAPE) to learn the percentage of the value of the error. Based on the value of MAPE, triple exponential smoothing method have value of 12.10% with α value = 0.3 and monte carlo method have value of 40.58%. Meanwhile with the anticipated value of profit testing for the next 2 harvest grab the difference up to Rp. 19,935,410.

scholarly journals PERKEMBANGAN DAN PROYEKSI PRODUKSI DAN KONSUMSI BERAS DI NUSA TENGGARA BARAT

2020 ◽  
Vol 21 (3) ◽  
Author(s):  
Sopiatun Zohdi Nur ◽  
Taslim Sjah ◽  
FX Edy Fernandez
Keyword(s):  
Exponential Smoothing ◽  
Mean Absolute Percentage Error ◽  
Least Square ◽  
Percentage Error ◽  
Absolute Percentage Error ◽  
Double Exponential ◽  
Double Exponential Smoothing

Penelitian ini bertujuan untuk (a) menganalisis perkembangan produksi dan konsumsi beras di Nusa Tenggara Barat (b) menganalisis metode peramalanyang tepat untuk memproyeksikan produksi dan konsumsi beras di Nusa Tenggara Barat, dan (c) memproyeksikan produksi dan konsumsi beras di Nusa Tenggara Barat tahun 2019-2023. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan unit analisis yaitu Provinsi Nusa Tenggara Barat. Jenis data yang digunakan merupakan data kuantitatif dan kualitatif dengan sumber data sekunder. Analisis data yang digunakan diantaranya adalah metode deskriptif,metode Double Exponential Smoothing oleh Holt dan Metode Trend Least Square dan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) perkembangan produksi beras di Nusa Tenggara Barat dalam kurun waktu 14 tahun terakhir (2005-2018) mengalami fluktuasi, namun secara umum mengalami peningkatan. Produksi beras terendah di NTB terjadi pada tahun 2005 sebesar 772.421 ton, sedangkan produksi beras tertinggi terjadi pada tahun 2018 sebesar 1.409.855 ton. Hal tersebut juga diikuti oleh perkembangan konsumsi beras di NTB. Tingkat konsumsi beras terendah terjadi pada tahun 2013 sebesar 504.240 ton/tahun, sedangkan tingkat konsumsi beras tertinggi terjadi pada tahun 2018 sebesar 586.601 ton/tahun. Perbandingan jumlah produksi beras dan tingkat konsumsi beras di NTB menunjukkan adanya surplus produksi sebesar 556.194 ton. (2) Metode peramalan terbaik yang dapat digunakan untuk memproyeksikan produksi beras di Nusa Tenggara Barat tahun 2019-2023 adalah metode Trend Least Square karena mempunyai nilai MAPE terkecil, sedangkan metode peramalan terbaik untuk memproyeksikan konsumsi beras di NTB tahun 2019-2023 adalah metode Holt’s Double Exponential Smoothing karena mempunyai nilai MAPE terkecil. (3) Produksi beras diproyeksikan sebanyak 1.425.916 ton pada tahun 2019 dan sebanyak 1.602.890 ton pada tahun 2023 dengan peningkatan sebesar 22.122 ton per tahun. Konsumsi beras diproyeksikan sebanyak 599.346 ton/tahun pada tahun 2019 dan sebanyak639.755 ton/tahun pada tahun 2023. Produksi beras dalam 5 tahun kedepan mengalami surplus diatas konsumsi sebesar 686.889 ton per tahun

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document