PREDIKSI HARGA SAHAM SYARIAH MENGGUNAKAN METODE
SIMPLE EVOLVING CONNECTIONIST SYSTEM
(SECOS)
SKRIPSI
INDRY ERVIANTI
101402007
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
PREDIKSI HARGA SAHAM SYARIAH MENGGUNAKAN METODE SIMPLE EVOLVING CONNECTIONIST SYSTEM (SECOS)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi
INDRY ERVIANTI 101402007
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : PREDIKSI HARGA SAHAM SYARIAH
MENGGUNAKAN METODE SIMPLE EVOLVING
CONNECTIONIST SYSTEM (SECOS)
Kategori : SKRIPSI
Nama : INDRY ERVIANTI
Nomor Induk Mahasiswa : 101402007
Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI
Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS
SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, Desember 2014 Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Dedy Arisandi, ST, M.Kom Dr. Syahril Efendi, S.Si, M.IT NIP 19790831 200912 1 002 NIP 19671110 199602 1 001
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,
PERNYATAAN
PREDIKSI HARGA SAHAM SYARIAH MENGGUNAKAN METODE SIMPLE EVOLVING CONNECTIONIST SYSTEM (SECOS)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Desember 2014
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur penulis sampaikan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Informasi, Program Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Bapak Dr. Syahril Efendi, S.Si, M.IT selaku pembimbing satu dan Dedy Arisandi, ST, M.Kom selaku pembimbing dua yang telah banyak meluangkan waktu dan pikirannya, memotivasi dan memberikan kritik dan saran kepada penulis. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc. dan Ibu Sarah Purnamawati, ST, M.Sc yang telah bersedia menjadi dosen pembanding. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Program Studi Teknologi Informasi, Muhammad Anggia Muchtar, ST. MM.IT dan Muhammad Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc.IT, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara, semua dosen serta pegawai di Program Studi S1 Teknologi Informasi.
ABSTRAK
Saham syariah memiliki potensi yang sangat besar untuk mengimbangi saham konvensional di Indonesia. Dapat dilihat dari pertumbuhan saham syariah di pasar modal syariah yang mulai tinggi dan menunjukkan peningkatan jumlah saham. Saham konvensional memasukkan seluruh saham yang tercatat pada bursa saham dengan mengabaikan faktor halal dan haram. Sedangkan investasi dalam bentuk surat berharga bisa dikategorikan sebagai produk syariah, yaitu dengan syarat peraturan pelaksanaannya tidak bertentangan dengan syariah Islam tersebut. Oleh karena itu, pelaku pasar (investor) saham syariah diharuskan untuk memiliki pemahaman yang baik tentang manfaat transaksi dan manajemen resiko di pasar saham sehingga dapat menghindari resiko transaksi. Pada penelitian ini akan diimplementasikan algoritma ECoS yaitu Simple Evolving Connectionist System (SECoS). SECoS adalah implementasi minimalis dari prinsip ECoS yaitu versi sederhana dari Evolving Fuzzy Neural Network (EFuNN). Pengukuran tingkat akurasi hasil prediksi menggunakan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Hasil prediksi yang dilakukan menggunakan metode SECoS dengan menggunakan kombinasi parameter sensitivity threshold = 0.9, error threshold = 0.01, learning rate 1 = 0.6, learning rate 2 = 0.9, dan interval hari = 1 hari pada indeks saham Jakarta Islamic Index (JII) dari tanggal 1 Januari 2004 sampai dengan 31 Desember 2012 memperoleh error rata-rata yaitu sebesar 0.666840%.
SHARIA STOCK PRICE PREDICTION USING SIMPLE EVOLVING CONNECTIONIST SYSTEM (SECOS)
ABSTRACT
Sharia stock has a huge potential to stand with the conventional stock in Indonesia. It’s seen by the growth of sharia stock in sharia market which started high and showing the rate of stock number. Conventional stock take all of registered stock in stock exchange which ignore rightfull and forbidden factor. And valas investment can be categorized as sharia product with a reason that is not opposition of syar’i of islam. Because of that, the investor of sharia stock market must has good knowledge about benefit of transaction and risk management in market to avoid the risk of transaction. In this research will be implemented the algorithm of ECoS, Simple Evolving Connectionist System (SECoS). SECoS is minimalist implementation of ECOS, that is simplified version of the Evolving Fuzzy Neural Network (EFuNN). Measuring the accuracy of the prediction results using the value of MAPE (Mean Absolute Percentage Error). The results of prediction using SECoS with parameter combination learning rate 1 = 0.6, learning rate 2 = 0.9, dan interval of day = 1 day on stock indices Jakarta Islamic Index ( JII ) from January 1st, 2011 to December 31st, 2012 yield average error of 0.666840%.
DAFTAR ISI
Hal.
PERSETUJUAN ii
PERNYATAAN iii
UCAPAN TERIMAKASIH iv
ABSTRAK v
ABSTRACT vi
DAFTAR ISI vii
DAFTAR TABEL v
DAFTAR GAMBAR vi
BAB 1 PENDAHULUAN 1
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Rumusan Masalah 3
1.3 Batasan Masalah 3
1.4 Tujuan Penelitian 3
1.5 Manfaat Penelitian 3
1.6 Sistematika Penulisan 4
BAB 2 LANDASAN TEORI 5
2.1 Saham Syariah 5
2.2 Analisis Harga Saham dan Resiko Investasi 7
2.3 Peramalan (Forecasting) 8
2.3.1 Peramalan Data Runtun Waktu (Time Series) 9
2.4 Evolving Connectionist System (ECoS) 11
2.4.1 Prinsip Umum EcoS 14
2.5 Simple Evolving Connectionist System (SECoS) 14 2.5.1 Algoritma Simple Evolving Connectionist System 16
2.6 Penelitian Terdahulu 17
3.3.1 Tahap Normalisasi Data 23
3.3.2 Tahap Training Data 24
3.3.3 Tahap Testing Data 27
3.4 Perancangan Aplikasi 30
3.4.1 General Architecture 30
3.4.2 Use Case Diagram 31
3.4.3 Use Case Spesification 32
3.4.4 Class Diagram 35
3.4.5 Activity Diagram 36
3.4.6 Rancangan Menu Sistem 39
3.4.7 Perancangan Antarmuka 40
3.4.7.1Rancangan Halaman Pengaturan Data 40 3.4.7.2Rancangan Halaman Pelatihan Data 41 3.4.7.3Rancangan Halaman Pelatihan Data 42
3.4.7.4Rancangan Halaman Prediksi 42
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN APLIKASI 44
4.1 Implementasi 44
4.1.1 Spesifikasi Hardware dan Software yang digunakan 44 4.1.2 Implementasi Perancangan Antarmuka 44
4.1.3 Implementasi Data 48
4.2 Pengujian 49
4.2.1 Rencana Pengujian Aplikasi 49
4.2.2 Kasus dan hasil pengujian aplikasi 50
4.2.3 Pengujian Kinerja Aplikasi 52
4.2.4 Data Training 58
4.2.5 Pengujian Data 63
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 66
5.1 Kesimpulan 66
5.2 Saran 67
DAFTAR TABEL
Hal.
Tabel 2.1 Penelitian Sebelumnya 17
Tabel 3.1 Rangkuman Data Saham Jakarta Islamic Index 21 Table 3.2 Use Case Spesifikasi untuk Use Case Pengaturan Data 33 Table 3.3 Use Case Spesifikasi untuk Use Case Pelatihan Data 33 Table 3.4 Use Case Spesifikasi untuk Use Case Pengujian Data 34 Table 3.5 Use Case Spesifikasi untuk Use Case Prediksi 34
Table 4.1 Data Saham Jakarta Islamic Index 48
Table 4.2 Rencana Pengujian 50
Table 4.3 Hasil Pengujian 50
Table 4.4 Data Saham Jakarta Islamic Index (JII) 52
Table 4.5 Hasil Normalisasi Data Saham 53
Table 4.6 Vektor Data 54
Table 4.7 Hasil Training Data Saham 55
Table 4.8 Hasil Testing Data Saham 56
DAFTAR GAMBAR
Hal.
Gambar 2.1 Pola Data Horizontal 9
Gambar 2.2 Pola Data Musiman 10
Gambar 2.3 Pola Data Siklis 10
Gambar 2.4 Pola Data Tren 11
Gambar 2.5 Arsitektur ECoS 13
Gambar 2.6 Proses Interaksi ECoS 13
Gambar 2.7 Arsitektur SECoS 15
Gambar 3.1 Grafik Harga Saham Jakarta Islamic Index (JII) 22
Gambar 3.2 Arsitektur dari SECoS 23
Gambar 3.3 Flowchart Normalisasi Data 24
Gambar 3.4 Flowchart Generate Vector Pelatihan 25
Gambar 3.5 Flowchart Proses Training Data 26
Gambar 3.6 Flowchart Generate Vector Pengujian 27
Gambar 3.7 Flowchart Denormalisasi Data 28
Gambar 3.8 Flowchart proses testing 29
Gambar 3.9 General Architecture 30
Gambar 3.10 Use case Diagram 32
Gambar 3.11 Class Diagram 35
Gambar 3.12 Activity Diagram Pengaturan Data 36
Gambar 3.13 Activity Diagram Pelatihan Data 37
Gambar 3.14 Activity Diagram Pengujian Data 38
Gambar 3.15 Activity Diagram Prediksi 39
Gambar 3.16 Rancangan Menu Sistem 39
Gambar 3.17 Pengaturan Data (Input Data Saham) 40 Gambar 3.18 Pengaturan Data (Tampilan Data Saham) 40
Gambar 3.19 Pelatihan Data 41
Gambar 3.20 Pengujian Data 42
Gambar 4.2 Halaman Pengaturan Data 45
Gambar 4.3 Tampilan Input Harga Saham 46
Gambar 4.4 Tampilan pelatihan data 46
Gambar 4.5 Tampilan pengujian data 47
Gambar 4.6 Tampilan Grafik 47
Gambar 4.7 Tampilan Prediksi 48
Gambar 4.8 Grafik Hasil Prediksi 58
Gambar 4.9 Grafik Nilai Error 61
Gambar 4.10 Grafik Data Pelatihan 61
Gambar 4.11 Grafik Hasil Prediksi 63
