Program bantu pemilihan saham berdasarkan indikator bollinger bands - USD Repository

(1)

PROGRAM BANTU PEMILIHAN SAHAM

BERDASARKAN INDIKATOR BOLLINGER BANDS

Skripsi

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Program Studi Teknik Informatika

Oleh:

IRENE LENY PRADISTA ANGGADEWI

065314064

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

(2)

ASSISTANT PROGRAM OF CHOOSING STOCK

ACCORDING TO BOLLINGER BANDS INDICATOR

A Thesis

Presented as Partial Fulfillment of the Requirements

To Obtain the Sarjana Komputer Degree

In Study Program of Informatics Engineering

Created by :

IRENE LENY PRADISTA ANGGADEWI

NIM : 065314064

STUDY PROGRAM OF INFORMATICS ENGINEERING

FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

SANATA DHARMA UNIVERSITY

(3)

(4)

(5)

HALAMAN MOTTO

Kelemahan kita yang terbesar terletak dalam menyerah. Cara yang pasti untuk

meraih sukses adalah selalu mencoba sekali lagi

Jangan ingatkan ketakutanmu, tetapi ingatlah harapan dan impianmu. Jangan

pikirkan frustasimu, tapi pikirkan potensi yang belum kamu penuhi. Jangan

khawatirkan dirimu sendiri dengan apa yang telah kamu coba tapi gagal, tapi

(6)

Kupersembahkan untuk :

1. Allah Bapa, Tuhan Yesus Kristus, Bunda Maria..(RencanaMu Indah

bagiku.... )

2. Ayah dan ibuku tercinta (terimakasih karena telah memberikan kasih

sayang yang melimpah kepada penulis)

3. Adikku (Satrio Agung Laksono)

4. –Kamu- (Petrus Dwi Rustanto) terimakasih buat nasihat, support , dan

kesabaran yang diberikan untuk penulis

5. Kakek dan Nenekku tercinta...

(7)

(8)

ABSTRAK

Penanaman modal dalam bentuk saham saat ini banyak diminati para investor ataupun instansi. Kunci keberhasilan dalam mengolah keuangan adalah dengan mengerti secara menyeluruh konsekuensi dan seluk beluk dalam mengolah keuangan. Penanaman saham akan memperoleh keuntungan yang besar jika pembelian dan penjualan saham dilakukan pada waktu yang tepat.

Dalam tugas akhir ini akan dibuat Program Bantu Pemilihan Saham Berdasarkan Indikator Bollinger Bands. Masukan sistem berupa harga pembukaan, harga tertinggi, harga terendah, harga penutupan dan volume saham selama 20 hari. Data diunduh dari http://202.155.2.90/market_summary/daily/List_of_Scriptless(Regular)_Quotation/SL(yy

-mm-dd).TXT dan

http://202.155.2.90/market_summary/daily/List_of_LQ45_Securities_Quotation/LQ(yy-mm-dd).TXT.Keluaran sistem berupa saham rekomendasi yang akan dijual ataupun dibeli pada saat ini. Rekomendasi didasarkan atas % candlestick yang keluar dari bibir pita Bollinger Bands, warna badan dan % panjang ekor candlestick, serta volume.

(9)

ABSTRACT

The unstable of the condition of world economics which tends to experience decreasing because there are people or institution which are not right in managing finance.The key successfull in managing finance is understanding wholly of the concequence and complexity of investation business that will be invested.

One of choosing the investation finance is by invested in the form of asset. The asset investation will get big profit if buying and selling are done on time. In the final test will be made by “Assistant Program of Choosing Stock according to Bollinger Bands Indicator”. The system input are opening price, highest price, lowest price, choosing price

and volume.The system input get from

http://202.155.2.90/market_summary/daily/List_of_Scriptless(Regular)_Quotation/SL(yy

-mm-dd).TXT dan

http://202.155.2.90/market_summary/daily/List_of_LQ45_Securities_Quotation/LQ(yy-mm-dd).TXT. System output is recomendation asset which is sold or bought nowdays. The result of the attemp shows that selling or buying asset according to the recomendation of Bollinger Bands Indicator will get profit. Recomendation based on % Candlestick released by the tip of Bollinger Bands, the color and % length of candlestick tail and transaction volume.

(10)

(11)

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur saya panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena atas berkat dan rahmat-Nya yang melimpah saya dapat menyelesaikan tugas akhir ini.

Selesainya tugas akhir ini juga tidak luput dari peran serta berbagai pihak yang dengan caranya tersendiri tak henti-hentinya memberikan dukungan dan bantuan untuk penulis. Oleh karena itu saya ingin mengucapkan terima kasih diantaranya kepada :

1. Bapak Drs. Jong Jek Siang, M.Sc. selaku Dosen Pembimbing yang telah banyak meluangkan waktu dan perhatiannya untuk membimbing penulis menyelesaikan Tugas Akhir ini.

2. Bapak Eko Hari Parmadi, S.Si.,M.Kom dan Bapak Albertus Agung Hadhiatma, S.T.,M.T. selaku panitia penguji yang telah banyak memberikan masukan dan saran agar sempurnanya tugas akhir ini.

3. Bapak Emanuel Bele Bau yang turut mendukung dalam persiapan ujian pendadaran.

4. Seluruh staff dosen Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma yang telah memberikan bekal ilmu, arahan dan pengalaman selama penulis menempuh studi. 5. Seluruh staff Sekretariat Teknik yang banyak membantu penulis dalam urusan

administrasi akademik terutama menjelang ujian tugas akhir dan yudisium

6. Bapak Drs.Yosafat Jaiman, Ibu Sulistyawati, Satrio Agung Laksono yang telah memberikan banyak nasehat hidup, doa, semangat, perhatian sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini.

7. Petrus Dwi Rustanto, yang selalu menyemangati, membimbing serta selalu memberi dukungan penuh untuk penulis dalam menyelesaikan tugas akhir ini. 8. Bapak Sarji, I Kadek Dendy, dan Robin Steven yang telah membantu dan

memberikan masukan kepada penulis dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini. 9. Teman – teman yang telah memberikan nasihat dalam penulis menyelesaikan

(12)

Dengan rendah hati saya menyadari bahwa tugas akhir ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu berbagai kritik dan saran untuk perbaikan tugas akhir ini sangat saya harapkan.

Akhir kata semoga tugas akhir ini bermanfaat bagi semua pihak. Terima kasih

(13)

DAFTAR ISI 1.1 Latar Belakang Masalah ………. 1.2 Rumusan Masalah ……….. 1.3 Tujuan ………. 1.4 Batasan Masalah ………. 1.5 Metodologi Penelitian ……… 1.6 Sistematika Penelitian ……… BAB II LANDASAN TEORI ……….. 2.1 Pengertian Saham ………...

2.1.1 Analisa Fundamental……….

2.1.2 Analisa Teknikal... 2.2 Indikator-indikator dalam Analisa Teknikal... 2.3 Candlestick………..

2.3.1 Cara Membaca………..

2.3.2 Badan Candlectick………

2.3.3 Bayangan Candlestick……….. 2.4 Indikator Bollinger Bands ………. 2.4.1 Cara Pembacaan Grafik Bollinger Bands………. 2.4.2 Sinyal jual dan sinyal beli……….

2.4.3 Rumus Perhitungan………..

(14)

3.2.2 Fase Desain Logikal (Logical Design Phase)………. 3.2.2.1 Diagram aktivitas (Activity Diagram)………... 3.2.3 Analisis Keputusan dan Design ……….. 3.2.3.1 Mengidentifikasi dan Mengklarifikasi kelas usecase.... 3.2.4 Sequence Diagram... 3.2.5 Class Diagram... 3.3 Perancangan Sistem ………

3.3.1 Design Interface……….. 3.4 Perancangan Proses………. 3.4.1 Flowchart Rekomendasi Beli Saham……….. 3.4.1.1 Menghitung Lower Bands………. 3.4.1.2 Menghitung % keluar Candlestick Rekomendasi Beli.. 3.4.1.3 Menghitung panjang ekor dan warna badan ... 3.4.1.4 Menghitung Volume………. 3.4.1.5 Contoh Tahapan penentuan rekomendasi beli……….. 3.4.2 Flowchart Rekomendasi Jual Saham……….. 3.4.2.1 Menghitung Upper Bands………. 3.4.2.2 Menghitung % keluar Candlestick Rekomendasi Jual.. 3.4.2.3 Menghitung panjang ekor dan warna badan ... 3.4.2.4 Menghitung Volume... 3.4.2.5 Contoh Tahapan penentuan rekomendasi jual... BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL ………... 4.1 Implementasi program dan Pembuatan Database …...………...

4.1.1 Tabel saham………...

4.1.8 Stored Procedured persenKeluar……….. 4.1.9 Stored Procedured persenKeluarJual………

4.1.10 Volume……….

4.2 Hasil Implementasi dan Pembahasan ………... 4.3 Pengujian dan Analisis ……….. 4.3.1 Pengujian Perangkat Lunak………...

4.3.2 Analisis………..

(15)

DAFTAR PUSTAKA ……….. LAMPIRAN ………. 1. Listing Program Ambil Data ...……….………..

2. Listing Class kontrolDB………..

(16)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Candlestick ………….………...………. Gambar 2.2 Badan Candlestick ………...……….. Gambar 2.3 Bayangan Candlestick ………...… Gambar 2.4 Grafik Bollinger Bands ……...…………. Gambar 3.1Diagram konteks sistem baru ... Gambar 3.2 Use Case Diagram .…... Gambar 3.3 Diagram aktifitas Prediksi Saham ...…... Gambar 3.4 Diagram Sequence Prediksi saham (Rekomendasi Beli) …... Gambar 3.5 Diagram Sequence Prediksi saham (Rekomendasi Jual) ... Gambar 3.6 Class Diagram …...………... Gambar 3.7 Halaman utama ……...…... Gambar 3.8 Form Hasil Rekomendasi ………....……... Gambar 3.9 Desain Grafik ….………... Gambar 3.10 Flowchart rekomendasi beli saham ….……….... Gambar 3.11 Flowchart rekomendasi jual saham ….……….... Gambar 4.1 Form Halaman Utama ... Gambar 4.2 Pilih indeks saham dalam program ... Gambar 4.3 Output program sesuai dengan jenis indeks saham yang dipilih ... Gambar 4.4 Pilih saham didalam virtual trading ... Gambar 4.5 Pemilihan bobot kriteria pada program ... ... Gambar 4.6 Form About ... Gambar 4.7 Form Bantuan ... Gambar 4.8 Message Dialog Pilih Rekomendasi ... Gambar 4.9 Message Dialog Proses Selesai ... Gambar 4.10 Form Hasil Rekomendasi ... Gambar 4.11 Form Grafik Bollinger Bands ... Gambar 4.12 Grafik Bollinger Bands sinyal beli dari virrtual trading ... Gambar 4.13 Grafik Bollinger Bands sinyal beli dari program ... Gambar 4.14 Rekomendasi beli ADRO ... Gambar 4.15 Grafik sinyal beli ADRO ... Gambar 4.16 Rekomendasi jual ADRO ... Gambar 4.17 Grafik sinyal jual ADRO ... Gambar 4.18 Grafik sinyal beli ADRO ... Gambar 4.19 Rekomendasi beli PGAS ... Gambar 4.20 Grafik sinyal beli PGAS... Gambar 4.21 Rekomendasi jual PGAS... Gambar 4.22 Grafik sinyal jual PGAS... Gambar 4.23 Rekomendasi beli INDY... Gambar 4.24 Grafik sinyal beli INDY... Gambar 4.25 Rekomendasi jual INDY... Gambar 4.26 Grafik sinyal jual INDY... Gambar 4.27 Rekomendasi beli LPKR... Gambar 4.28 Grafik sinyal beli LPKR... Gambar 4.29 Rekomendasi jual LPKR...

(17)

Gambar 4.30 Grafik sinyal jual LPKR... Gambar 4.31 Grafik sinyal beli LPKR... Gambar 4.32 Grafik Korelasi Lama Hari dan Keuntungan...

(18)

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1 Cause dan effect ... Tabel 3.2 Definisi Use Case ... Tabel 3.3 Narasi Use case Prediksi saham ... Tabel 3.4 Klasifikasi use case Prediksi saham (Rekomendasi Beli)... Tabel 3.5 Klasifikasi use case Prediksi saham (Rekomendasi Jual) ... Tabel 3.6 Pembobotan ekor dan warna rekomendasi beli ... Tabel 3.7 Urutan rekomendasi beli ...

Tabel 3.8 Pembobotan ekor dan warna rekomendasi beli ... Tabel 3.9 Pembobotan ekor dan warna rekomendasi jual ... Tabel 3.10 Hasil rekomendasi jual ... Tabel 3.11 Pembobotan ekor dan warna rekomendasi jual ... Tabel 4.1 Rata-rata Beli – Jual ADRO ... Tabel 4.2 Rata-rata Beli – Jual PGAS ... Tabel 4.3 Rata-rata Beli – Jual INDY ... Tabel 4.4 Rata-rata Beli – Jual LPKR ... Tabel 4.5 Frekuensi Beli – Jual dan Keuntungan ... Tabel 4.6 Rata-rata Beli ADRO ... Tabel 4.7 Rata-rata Beli PGAS ... Tabel 4.8 Rata-rata Beli INDY ... Tabel 4.9 Rata-rata Beli LPKR... Tabel 4.10 Perubahan Harga 1-2 Hari setelah Sinyal Beli... Tabel 4.11 Rata-rata jual ADRO... Tabel 4.12 Rata-rata Jual PGAS... Tabel 4.13 Rata-rata Jual INDY... Tabel 4.14 Rata-rata jual LPKR ... Tabel 4.15 Perubahan harga setelah 1 hari sinyal jual ... Tabel 4.16 Korelasi Lama Hari dan Keuntungan ...

(19)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Keterpurukan ekonomi menjadikan banyak orang jera dalam membangun suatu usaha. Padahal bidang usaha yang menarik untuk dikembangkan sangat banyak, tetapi terkadang banyak orang takut mengalami kerugian dan cenderung tidak mau mengambil resiko.Salah satu bidang usaha yang menarik untuk dikembangkan adalah investasi saham dipasar modal.Investasi saham banyak diminati para investor karena mudahnya untuk memperoleh keuntungan dan hasil keuntungannya dapat berjumlah besar. Investasi saham selain memberikan banyak keuntungan juga mempunyai resiko kerugian yang besar. Resiko kerugian yang besar dari investasi saham itu menjadikan banyak investor jera dan ragu-ragu untuk menanamkan modalnya. Perlu adanya analisa dari investor sebelum menjual ataupun membeli saham agar investor tidak mengalami kerugian. Sistem yang banyak digunakan para investor saat ini adalah sistem pendukung pengambilan keputusan pemilihan saham dengan hasil rekomendasi saham yang hanya terdiri dari satu macam rekomendasi saham. Hal tersebut menjadikan investor harus melihat satu per satu hasil rekomendasi saham jika ingin membandingkan saham mana yang mempunyai rekomendasi jual atau beli yang paling tepat

(20)

1.2. Rumusan Masalah

1. Bagaimana menerapkan metode Bollinger Bands dalam program bantu pengambilan keputusan pemilihan saham bagi investor

1.3. Tujuan

Tujuan yang hendak dicapai adalah membuat program bantu untuk menentukan saham rekomendasi yang akan dijual ataupun dibeli pada saat ini dengan indikator Bollinger Bands

1.4. Batasan Masalah

a. Data yang digunakan diambil dari Indonesia Stock Exchange (www.idx.co.id) http://202.155.2.90/market_summary/daily/List_of_Scriptless(Regular)_Q uotation/SL(yy-mm-dd).TXT

http://202.155.2.90/market_summary/daily/List_of_LQ45_Securities_Quo tation/LQ(yy-mm-dd).TXT

b. Menggunakan Indikator Bollinger Bands

c. Data yang diolah berasal dari harga penutupan saham harian selama 20 dan 22 hari

d. Data perusahaan yang ditampilkan hanya berasal dari Indeks Regular atau LQ45 e. Aplikasi dibuat dengan bahasa pemrograman Java dengan database MySQL

1.5. Metodologi Penelitian

1. Studi Literatur

a. Pengenalan saham

b. Analisa metode Bollinger Bands dan Candlestick

c. Pencarian Kriteria – kriteria dalam pembelian maupun penjualan saham. d. Pemrograman dengan bahasa pemrograman Java dan Database MySQL 2. Pengumpulan data

(21)

Melakukan berbagai analisis untuk mengidentifikasi masalah pada sistem yang akan dibuat dan melakukan pengamatan terhadap pergerakan harga saham untuk menentukan rekomendasi beli atau jual.

4. Perancangan software

Merancang sistem program bantu dengan Indikator Bollinger Bands dilengkapi dengan kriteria pemilihan saham.

5. Implementasi

Mengimplementasikan analisis dan desain ke dalam program aplikasi 6. Analisa hasil peramalan

Melakukan pengujian hasil rekomendasi program yaitu dengan cara membandingkan hasil rekomendasi dengan pergerakan harga saham selanjutnya

1.6. Sistematika Penulisan

BAB 1 Pendahuluan

Pada bab pendahuluan berisi tentang latar belakang, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah, metodologi penelitian dan sistematika penulisan

BAB 2 Dasar Teori

Bab ini berisi dasar-dasar teori dan prinsip yang digunakan dalam pembahasan tugas akhir. Dasar teori yang digunakan yaitu Metode Bollinger Bands dan menggunakan Java

BAB 3 Analisa dan Perancangan Sistem

Bab ini menjelaskan konsep pembuatan program bantu untuk menganalisa pergerakan harga saham menggunakan metode Bollinger Bands.

BAB 4 Implementasi

Pada bab implementasi ini adalah proses implementasi dari rancangan sistem yang dibuat serta mengimplementasikan desain ke dalam pemrograman sesungguhnya, serta berisi tentang analisis kerja program yang telah dibangun

BAB 5 Penutup

(22)

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1. Pengertian Saham

Pengertian saham secara umum adalah “surat berharga yang dapat dibeli atau dijual oleh perorangan atau lembaga di pasar tempat surat tersebut diperjualbelikan”.Saham (stock) merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang paling popular. Menerbitkan saham merupakan salah satu pilihan perusahaan ketika memutuskan untuk pendanaan perusahaan. Pada sisi yang lain, saham merupakan instrument investasi yang banyak dipilih para investor karena saham mampu memberikan tingkat keuntungan yang menarik. Ada dua pendekatan yang digunakan dalam menganalisis saham suatu perusahaan yaitu sebagai berikut:

2.1.1 Analisa Fundamental

Analisis fundamental ini menyatakan bahwa setiap saham memiliki nilai intrinsik. Analisis ini mencoba untuk menghitung nilai intrinsik dari suatu saham dengan menggunakan data fundamental yaitu Laporan Keuangan Perusahaan, seperti laba, dividen, penjualan, struktur modal, resiko dan sebagainya. Analisis ini akan membandingkan nilai intrinsik dengan harga pasarnya untuk menentukan apakah harga saham pasar sudah mencerminkan nilai intrinsiknya atau belum.

2.1.2 Analisa Teknikal

Analisis teknikal merupakan upaya memperkirakan harga saham dengan mengamati perubahan harga saham di periode yang lalu, dan upaya untuk menentukan kapan investor harus membeli, menjual atau mempertahankan saham dengan menggunakan indikator-indikator teknis atau menggunakan analisis grafik. Indikator teknis yang digunakan adalah moving average, volume perdagangan, dan short-interest ratio.

(23)

dari saham, harga dan volume transaksi penjualan saham untuk menentukan nilai saham.

2.2. Indikator-Indikator Dalam Analisa Teknikal

Indikator dalam analisa teknikal pada umumnya dibagi menjadi dua bagian yaitu indikator lagging (menyusul) dan indikator leading (mendahului).

Indikator lagging adalah indikator yang tampil setelah trend muncul dan berguna ketika harga bergerak dalam trend yang cukup panjang. Indikator ini tidak memperingatkan tentang perubahan yang bakal terjadi, tetapi hanya memberitahukan apa yang sedang terjadi pada harga tersebut (yaitu, naik atau turun) sehingga dapat membuat keputusan investasi sesuai dengan fakta tersebut.

Indikator leading adalah indikator yang di tampilkan sebelum trend muncul. Indikator Leading dapat digunakan untuk acuan pengambilan keputusan untuk kedepannya. Indikator ini membantu menarik keuntungan dengan memprediksi perubahan yang bakal terjadi. Salah satu indikator yang termasuk indikator Leading adalah Indikator Bollnger Bands.Indikator Bollinger Bands adalah indikator yang dapat membantu penggunaanya untuk membandingkan volatility dan harga relatif dalam satu periode analisa

2.3. CandleStick

(24)

2.3.1 Cara Membaca

Gambar 2.1 Candlestick

Penjelasan dari gambar :

1. Candlestick dibentuk oleh empat data harga yaitu : open, high, low dan close 2. Jika harga penutupan (close) lebih tinggi dari harga pembukaan (open), maka

candlestick akan digambarkan sebagai kotak kosong

3. Jika harga penutupan (close) lebih rendah dari harga pembukaan (open), maka candlestick akan digambarkansebagai kotak berwarna

4. Kotak candlestick disebut juga sebagai ‘real body’ atau badan

5. Garis yang ada diatas dan dibawah ‘real body’ disebut dengan ‘shadows’ atau bayangan

6. Ujung bagian atas dari ‘shadow’ disebut dengan ‘high’ dan menunjukan harga tertinggi

(25)

2.3.2 Badan Candlestick

Gambar 2.2. Badan Candlestick

Badan yang terbentuk panjang menunjukan trend penjualan atau pembelian yang kuat.Semakin kuat trend maka semakin panjang bentuk badan candlestick.Sebaliknya, badan yang terbentuk pendek menunjukan kecilnya aktivitas pembelian atau penjualan

2.3.3 Bayangan Candlestick

Gambar 2.3. Bayangan Candlestick

Candlestick dengan bayangan yang panjang menunjukan aktivitas perdagangan terjadi jauh diatas atau dibawah harga pembukaan atau penutupan.Candlestick dengan bayangan yang pendek menunjukan bahwa aktivitas perdagangan terjadi di sekitar harga pembukaan atau penutupan.

(26)

pasar dan membuat harga sempat menurun namun kemudian diimbangi oleh aktivitas pembeli sehingga harga kembali naik ke level pembukaan.

2.4 Indikator Bollinger Bands

Indikator Bollinger Bands dikembangkan oleh John Bollinger pada awal 1980.Indikator Bollinger Bands telah menjadi salah satu analisa teknikal yang banyak digunakan oleh para trader dan analis pasar. Bollinger Bands adalah sebuah indikator untuk membantu membandingkan volatilitas (kestabilan pergerakan harga) dan harga relative dalam satu periode analisis.

2.4.1 Cara Pembacaan Grafik Bollinger Bands

Gambar 2.4 Grafik Bollinger Bands

Bollinger Bands terdiri atas tiga bands(garis) yaitu upper band (garis atas),middle

band(garis tengah) dan lower band(garis bawah). Ketika harga cenderung less volatile

(27)

2.4.2 Sinyal Jual dan Sinyal Beli

Indikator Bollinger Bands mempunyai sinyal jual dan sinyal beli yang dapat dilihat melalui band.

• Middle band berada dibawah harga, maka mengindikasikan Bullish trend (perlihan trend menuju sinyal beli)

• Middle band berada diatas harga, indikasi Bearish trend (Peralihan trend menuju sinyal jual)

• Perpotongan antara middle band dan harga,indikasi peralihan trend

Jenis – jenis Harga

Jenis harga yang digunakan dalam analisis teknikal adalah sebagai berikut : 1) Harga pembukaan (open price)

Open price adalah harga saham tersebut pada awal periode tersebut. Open

price pada suatu hari adalah harga saham tersebut pada saat pasar modal

dibuka pada hari itu

2) Harga Tertinggi (High price)

High price suatu saham adalah harga tertinggi yang pernah dicapai saham

tersebut pada suatu periode 3) Harga terendah (Low price)

Low price suatu saham adalah harga terendah yang pernah dicapai saham

tersebut pada suatu periode 4) Harga penutupan (Close price)

Close price suatu saham adalah harga saham tersebut pada akhir periode

(28)

2.4.3 Rumus Perhitungan

Proses pertama Indikator Bollinger Bands dihitung dengan mencari nilai dari middle band menggunakan rumus:

Close j = Harga penutupan pada period ke-j

n = Jumlah jangka waktu yaitu 20 hari (biasanya 20 periode akan digunakan sebagai default,tetapi angka ini bisa saja disesuaikan dengan keinginan dan tujuan)

Kemudian nilai Middle band tersebut digunakan untuk mencari nilai upper band dan nilai lower band.

Upper band = Middle Band + ( Faktor Pengali x Standar Deviasi ) Lower band = Middle Band – ( Faktor Pengali x Standar Deviasi )

Faktor Pengali di default dengan nilai 2 yaitu upper band dan lower band.

Standar Deviasi merupakan perhitungan statistik biasa yang digunakan untuk mengukur besarnya penyimpangan pada tiap-tiap data

Standar Deviasi =

Close j = Harga penutupan pada periode ke-j

(29)

BAB III

PERANCANGAN SISTEM

3.1.Analisis Sistem

3.1.1Fase Definisi Ruang Lingkup

Sistem pemilihan saham rekomendasi yang digunakan para investor saat ini adalah dengan sistem yang hanya menyajikan satu per satu rekomendasi saham. Berikut merupakan persoalan-persoalan yang timbul dan diuraikan dalam PIECES framework. Performance : Sistem yang lama baru bisa menampilkan satu per satu data saham rekomendasi

Information : Informasi yang didapat dari sistem yang ada sekarang kurang lengkap, hal tersebut dikarenakan investor harus membuka satu per satu saham rekomendasi.Terlalu lama jika investor harus membuka satu per satu saham rekomendasi, kebanyakan investor hanya melihat saham yang aktif saja, hal tersebut menjadikan investor kekurangan informasi.

Economic : Membuka satu per satu saham rekomendasi membutuhkan waktu yang lama, hal itu menyebabkan investor mengalami kerugian karena bagi investor waktu sangat berharga

Control : Dalam sistem lama harus membuka saham rekomendasi satu per satu, padahal data saham sangat banyak. Jika investor tidak membuka semua data saham rekomendasi maka dimungkinkan akan terjadi salah prediksi. Investor memilih satu saham yang dianggapnya paling tepat dibeli dari beberapa saham rekomendasi yang dilihatnya, padahal masih terdapat rekomendasi saham yang lebih baik dari pilihan investor yang belum dibuka datanya.

Efficiency : membuka satu per satu saham rekomendasi kurang efisien waktu, padahal dalam perhitungan saham dibutuhkan waktu yang cepat karena harga saham sewaktu-waktu dapat berubah

(30)

3.1.2 Fase Analisis Masalah (Problem Analysis)

3.1.2.1 Sistem Yang ada Saat ini

Program bantu yang ada saat ini hanya bisa menampilkan satu macam rekomendasi saham. Investor harus melihat satu per satu hasil rekomendasi saham untuk mengetahui hasil rekomendasi yang terbaik. Penyajian output sistem saat ini berupa grafik, investor harus mengidentifikasi sendiri arti dari grafik candlestick yang disajikan.Grafik yang ditampilkan biasanya terdiri dari beberapa periode waktu sebelumnya sampai dengan hari penutupan saham terakhir.

3.1.2.2 Sebab dan Akibat (Causes and Effect)

Tabel 3.1. Cause dan effect

Project : Program bantu Pemilihan Saham Berdasarkan Indikator Bollinger Bands

Date Created :19 November 2008 Date Last Update : 02 Agustus 2010

CAUSE AND EFFECT ANALYSIS SYSTEM IMPROVEMENT OBJECTIVES

Problem /

Opportunity

Causes and effect System objectives System constraint

(31)

2. Melihat satu dengan adanya sistem yang dapat meranking semua perusahaan yaitu “Program Bantu Pemilihan Saham Berdasarkan Indikator Bollinger Bands”.Sistem baru akan mengambil data saham dari Indonesia Stock Exchange site (www.idx.co.id), http://202.155.2.90/market_summary/daily/List_of_Scriptless(Regular)_Quotation/SL(yy

-mm-dd).TXT dan

http://202.155.2.90/market_summary/daily/List_of_LQ45_Securities_Quotation/LQ(yy-mm-dd).TXT

(32)

Gambar 3.1. Diagram Konteks sistem baru

3.2 Orang Yang Terlibat Dalam Sistem

Pengguna yang berinteraksi dengan sistem adalah investor saham atau orang yang ingin untuk memprediksi pembelian ataupun penjualan saham pada saat ini.

3.2.1 Fase Analisis Kebutuhan (Requirement Analysis)

3.2.1.1 Use case Diagram

Berikut ini merupakan usecase diagram pengguna dari Program Bantu Pemilihan Saham Berdasarkan Indikator Bollinger Bands.Aktor dalam use case ini adalah pengguna, pengguna yang dimaksud adalah investor. Pada sistem ini pengguna dapat melakukan prediksi saham. Prediksi saham meliputi pemilihan tanggal, periode, pemilihan indeks saham, pemilihan rekomendasi, dan pemilihan bobot kriteria.

(33)

3.2.1.2 Definisi Use Case

Use Case merupakan penjelasan mengenai kegiatan-kegiatan dalam sistem yang dilakukan oleh masing-masing pengguna (aktor).Definisi usecase Sistem Pendukung Pengambilan keputusan pemilihan saham terdapat pada tabel dibawah ini.

Table 3.2. Definisi Use Case

Nama Use Case Deskripsi Use Case Pelaku yang berpartisipasi

Prediksi saham Use case ini

menggambarkan proses prediksi saham.

Pengguna

3.2.1.3 Narasi Use Case (Use case Narative)

Bagian ini menjelaskan mengenai langkah-langkah kegiatan dalam setiap use case

Tabel 3.3. Narasi Use case Prediksi saham

Pengarang : Irene Leny Pradista Tanggal : 19 November 2009 Versi :

Nama Use Case Prediksi saham Jenis Use Case : Business Requirements

Deskripsi Use case ini mendeskripsikan suatu kejadian yang dilakukan oleh pengguna. Pengguna memilih beberapa pilihan prediksi saham untuk mengetahui hasil rekomendasi saham

Prakondisi Pengguna telah berada dihalaman utama

Pemicu Use case ini digunakan untuk mengetahui saham rekomendasi dan bobot kriteria

Bagian Umum pada Kejadian

Kegiatan Pelaku Respons Sistem Langkah 1: Pengguna

membuka halaman prediksi

(34)

Langkah 3: Pengguna

Kesimpulan Sistem menampilkan data hasil prediksi rekomendasi saham pada saat itu

(35)

3.2.2 Fase Desain Logikal (Logical Design Phase)

3.2.2.1 Diagram Aktifitas (Activity Diagram)

Berikut adalah activity diagram dari method-method yang ada dalam program ini.

Diagram Aktivitas Prediksi Saham

Berikut ini adalah activity diagram Prediksi Saham, yaitu proses dilakukan pada halaman prediksi dengan memilih tanggal, periode, memilih indeks saham, memilih rekomendasi dan memilih bobot kriteria. Setelah pengguna mengisi semua pilihan kemudian proses selanjutnya sistem akan menampilkan halaman rekomendasi. Jika pengguna tidak ingin melanjutkan proses maka dapat diklik tombol “Keluar”.

(36)

3.2.3 Analisis Keputusan dan Design (Decision Analysis)

3.2.3.1 Mengidentifikasi dan Mengklasifikasi Kelas dalam Use Case Desain

Tabel 3.4. Klasifikasi Use Case Prediksi Saham(Rekomendasi Beli)

Kelas Interface, Control, dan Entity Use Case Prediksi Saham Kelas Interface Kelas Controller Kelas Entity H-001 – VisualAmbilData

H-002 – visualHasil

ControlerAmbilData kontrolDB

ModelAmbilData

Tabel 3.5. Klasifikasi Use Case Prediksi Saham(Rekomendasi Jual)

Kelas Interface, Control, dan Entity Use Case Prediksi Saham Kelas Interface Kelas Controller Kelas Entity H001 – VisualAmbilData

H002 – visualHasilJual

ControlerAmbilData kontrolDB

ModelAmbilData

3.2.4 Sequence Diagram

Berikut ini merupakan Sequence Diagram yang menggambarkan proses yang terjadi dalam program bantu pemilihan saham.

Diagram Sequence Prediksi saham(Rekomendasi Beli)

(37)

Diagram Sequence Prediksi saham(Rekomendasi Jual)

Gambar 3.5. Diagram Sequence Prediksi saham(Rekomendasi Jual)

3.2.5 Class Diagram

(38)

(39)

3.3 Perancangan Sistem

3.3.1 Design Interface

Desain Interface Halaman Utama

(40)

Desain Hasil Rekomendasi

Hasil rekomendasi

Kode

Perusahaan

Nama

Perusahaan

Nilai %

keluar

Panjang Ekor dan

Warna Candlestick

Nilai

Volume

Hasil

Rekomendasi

Gambar 3.8. Form Hasil Rekomendasi

Desain Grafik

0 500 1000 1500 2000 2500 3000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Series1

Series2

Series3

Series4

(41)

3.4. Perancangan Proses

3.4.1 Flowchart Rekomendasi Beli Saham

Gambar 3.10. Flowchart Rekomendasi Beli Saham

Hal pertama yang dilakukan sistem adalah pengambilan data yang dilakukan secara online. Setelah data diambil kemudian menghitung nilai lower bands.Setelah nilai lower bands diketahui kemudian dipilih bobot kriteria yang terdiri dari % keluar Candlestick, Panjang ekor dan warna badan Candlestick, dan Volume. Nilai ketiga bobot kriteria kemudian dikalikan dengan nilai perhitungan ketiga kriteria.Lalu setelah perhitungan selesai akan diketahui hasil rekomendasi beli pada saat ini.

3.4.1.1 Menghitung Lower Bands

(42)

Middle Band =

Kemudian nilai Middle band tersebut digunakan untuk mencari nilai lower band. Lower band = Middle Band – ( Faktor Pengali x Standar Deviasi )

N = Periode

3.4.1.2 Menghitung % keluar Candlestick Rekomendasi Beli

Setelah nilai lower bands diketahui, kemudian mencari Nilai % Keluar yaitu dengan membandingkan nilai open,close,high,low, pada tanggal itu dengan nilai lower bands .Jika nilai open,high, low, close lebih besar daripada nilai lower bands, maka nilai 0, tapi jika lebih kecil dari lower bands maka akan dihitung :

(43)

Hasil total dari nilai open,high, low, close lalu di klasifikasikan dalam pembobotan

Ot : Harga pembukaan (open price) pada hari data terakhir

Ht : Harga tertinggi (high price) pada hari data terakhir

Lt : Harga terendah (low price) pada hari data terakhir

Ct : Harga penutupan (close price) pada hari data terakhir

l : Nilai lower bands pada hari data terakhir

3.4.1.3 Menghitung Panjang Ekor dan Warna Badan Candlestick

Hitung Warna Badan

Mencari warna badan = jika open > close, maka

((

Ot

Ct

Ot−

₎

∗ 100%

)

Mencari warna badan = jika close > open, maka

((

Ct

Ot

Ct−

₎

_∗

100%

)

Mencari warna badan = jika close = open, maka warna candlestick yellow Keterangan :

Hitung Panjang ekor candlestick

Panjang ekor candlestick = jika close > open, maka

((

Ot

Lt Ot−

₎

_∗

100%

)

Panjang ekor candlestick = jika open > close, maka

((

Ct

Lt Ct−

₎

_∗

100%

)

Keterangan :

(44)

Nilai panjang ekor candlestick < 3 % (dari nilai panjang ekor bawah candlestick) = short Nilai panjang ekor candlestick > 3 % (dari nilai panjang ekor bawah candlestick) = long Nilai Warna badan < 2 % (Nilai Warna badan Candlestick) = short

Nilai Warna badan > 2 % (Nilai Warna badan Candlestick) = long

Matrik Ekor Bawah dan Warna Candlestick

Rekomendasi beli menggunakan ekor bawah, semakin panjang ekor bawah yang keluar dari garis lower bands menunjukan rekomendasi beli yang kuat. Hal tersebut dikarenakan ekor bawah yang panjang berarti penjual berupaya masuk ke pasar dan membuat harga sempat menurun jauh, semakin turun dari garis Lower Bands, menunjukan rekomendasi beli yang kuat, namun kemudian diimbangi oleh aktivitas pembeli sehingga harga kembali naik ke level pembukaan.

Ekor Bawah

Tabel 3.6. Pembobotan ekor dan warna rekomendasi beli

3.4.1.4 Menghitung Volume

Volume Rata-rata (Volume perbandingan) :

Volume Rata-rata =

Volume j = Nilai Volume pada period ke-j

Setelah diketahui nilai Volume perbandingan kemudian dicari jumlah volume yang kosong dan volume yang liquid yaitu :

0 0

14 4

14 6

15 10

(45)

Volume kosong < 20% * Volume rata-rata(Volume perbandingan)

Setelah diketahui volume yang liquid dan volume koson kemudian tahap akhir adalah perhitungan volume liquid dengan rumus :

Nilai volume = n

j Liquid

1 J

∑

=

Keterangan:

Liquid j = nilai volume liquid pada periode ke-j

Pembobotan Nilai Volume : 90% - 100 % =25

70% – 89%=20 50% - 69% = 15 30% – 49% = 10 20% - 39% = 5 0% – 19% = 0

3.4.1.5 Contoh Tahapan dalam penentuan urutan rekomendasi Beli

Tabel 3.7 Urutan rekomendasi Beli Kode

Perusahaan

Nilai % Keluar Nilai panjang Ekor dan warna Badan

Nilai Volume Hasil

Keseluruhan

BSDE 2,0 0,0 6,0 8,0

BTEL 2,0 7,0 6,0 15,0

INTP 3,0 0,0 7,5 10,5

(46)

Contoh perhitungan untuk BTEL :

1. Mencari nilai lower band dari BTEL = 237

2. Setelah nilai lower bands diketahui, kemudian mencari Nilai % Keluar yaitu dengan membandingkan nilai open,close,high,low, pada tanggal itu dengan nilai lower bands .Jika nilai open,high, low, close lebih besar daripada nilai lower bands, maka nilai 0, tapi jika lebih kecil dari lower bands maka akan dihitung :

Perhitungan mencari nilai % keluar pada BTEL

Open = 240 , maka nilai = 0 % High = 240 , maka nilai = 0 %

Low = 230(((237-230)/237)*100%)= 2,95 % Close = 240 ,maka nilai = 0 %

Total = 0 % + 0 % + 2,95 %+ 0% = 2,95 %

Hasil total dari nilai open,high, low, close lalu di klasifikasikan dalam pembobotan nilai yaitu :

> 6 % =20 3 - 6 % = 15 1 – 3 % = 10 0 – 1 % = 5

Nilai total 2,95 % jadi bobotnya = 10.

Nilai persentase final untuk % keluar dipilih 20 %

Hasil akhir = Nilai total * Nilai persentase final = 10 * 20 % = 2

3. Langkah selanjutnya adalah mencari nilai panjang ekor dan warna badan yaitu Perhitungan Nilai warna badan Candlestick pada BTEL

Open = 240, high = 240, low = 230, close = 240

Hitung nilai Warna badan = yellow (karena nilai close = open)

Nilai panjang ekor candlestick BTEL = (((240-230)/240)*100%) = 4,17 Nilai warna dan nilai panjang ekor candlestick kemudian digabung

Nilai warna = yellow

(47)

Pembobotan =

Nilai panjang ekor candlestick < 3 % (dari nilai panjang ekor bawah candlestick) = short Nilai panjang ekor candlestick > 3 % (dari nilai panjang ekor bawah candlestick) = long Nilai Warna badan < 2 % (Nilai Warna badan Candlestick) = short

Matrik Ekor Bawah dan Warna Candlestick

Ekor Bawah

Long short

Red long Red short

Yellow warna badan

green long green short

Tabel 3.8. Pembobotan ekor dan warna rekomendasi beli

Nilai warna yellow dan nilai panjang ekor candlestick long, maka dari tabel dapat dilihat bahwa bobotnya adalah 14.

Nilai bobot * nilai persentase final ekor dan warna

Nilai persentase final ekor dan warna = 50 %

Bobot akhir = 14 * 50 % = 7

4. Nilai volume

Nilai volume dari data tanggal 10 desember = 64690 (volume per satuan)

Kemudian dari periode 20 hari tersebut akan didapat 20 nilai volume, yang kemudian setelah dirata-rata hasilnya = 67662,3

Volume kosong < 20% * Volume rata-rata(volume perbandingan)

Nilai semua volume dalam 20 hari dibandingkan dengan nilai perbandingan(13532,46) Dari 20 data ada 19 volume yang lebih dari volume perbadingan,artinya ada 19 saham liquid.

Nilai volume = ((jumlah saham liquid/periode)*100%) = ((19/20) * 100%) = 86,36%

Bobot nilai volume = 90-100 % =25 , 70 – 89%=20, 5069% = 15 , 30 – 49% = 10, 20 -39% = 5 , 0 – 19% = 0.

Nilai persentase volume = 30 %

Nilai volume akhir = 20 * 30% = 6

0 0

14 4

14 6

15 10

(48)

5. Nilai akhir % keluar = 2

Nilai akhir panjang ekor candlestick dan warna badan = 7 Nilai akhir Volume = 6

Hasil keseluruhan dari ketiga kriteria adalah 2+7+6 = 15,00

3.4.2 Flowchart Rekomendasi Jual Saham

Gambar 3.11. Flowchart Rekomendasi Jual Saham

(49)

perhitungan selesai akan diketahui hasil rekomendasi jual pada saat ini.

3.4.2.1 Menghitung Upper Bands

Proses awal dalam perhitungan upper bands adalah dengan mencari nilai middle bands terlebih dahulu, yaitu :

Middle Band =

Kemudian nilai Middle band tersebut digunakan untuk mencari nilai upper band.

Upper band = Middle Band + ( Faktor Pengali x Standar Deviasi )

N = Periode

3.4.2.2 Menghitung % keluar Candlestick Rekomendasi Jual

(50)

Open =

((

u : Nilai upper bands pada hari data terakhir

3.4.2.3 Menghitung Panjang Ekor dan Warna Badan Candlestick

Hitung Warna Badan

Mencari warna badan = jika open > close, maka

((

Ot

Ct

Ot−

₎

_∗

100%

)

Mencari warna badan = jika close > open, maka

((

Ct

Ot

Ct−

₎

_∗

100%

)

Mencari warna badan = jika close = open, maka warna candlestick yellow

Keterangan :

(51)

Panjang ekor candlestick = jika close > open, maka

((

Ht

Ct

Ht−

₎

_∗

100%

)

Panjang ekor candlestick = jika open > close, maka

((

Ht

Ot

Ht−

₎

_∗

100%

)

Keterangan :

Pembobotan =

Nilai panjang ekor candlestick < 3 % (dari nilai panjang ekor atas candlestick) = short Nilai panjang ekor candlestick > 3 % (dari nilai panjang ekor atas candlestick) = long Nilai Warna badan < 2 % (Nilai Warna badan Candlestick) = short

Matrik Ekor Atas dan Warna Candlestick

Rekomendasi jual menggunakan ekor atas, semakin panjang ekor atas yang keluar dari garis upper bands menunjukan rekomendasi jual yang kuat. Hal tersebut dikarenakan ekor atas yang panjang berarti pembeli berupaya masuk ke pasar dan membuat harga sempat naik jauh, semakin naik harga dan ekor atas naik jauh dari garis Upper Bands, menunjukan rekomendasi jual yang kuat, namun kemudian diimbangi oleh aktivitas penjual sehingga harga kembali ke level pembukaan.

Ekor Atas

Tabel 3.9. Pembobotan ekor dan warna rekomendasi jual

15 10

20 8

14 6

0 0

(52)

3.4.2.4 Menghitung Volume

Volume Rata-rata (Volume perbandingan) :

Volume Rata-rata =

Volume j = Nilai Volume pada period ke-j

Setelah diketahui nilai Volume perbandingan kemudian dicari jumlah volume yang kosong dan volume yang liquid yaitu :

Volume kosong < 20% * Volume rata-rata(Volume perbandingan)

Setelah diketahui volume yang liquid dan volume koson kemudian tahap akhir adalah perhitungan volume liquid dengan rumus :

Nilai volume =

Liquid j = nilai volume liquid pada periode ke-j

(53)

3.4.2.5 Contoh Tahapan dalam penentuan urutan rekomendasi Jual

Rekomendasi Jual pada tanggal 11 desember 2010

Tabel 3.10 Hasil Rekomendasi jual tanggal 11 desember 2010 Kode

Perusahaan

Nilai % Keluar Nilai panjang Ekor dan warna Badan

Nilai Volume Hasil

Keseluruhan

ADRO 1,0 4,0 7,5 12,5

BIPI 3,0 4,0 7,5 14,5

BMTR 4,0 7,0 6,0 17,0

ELSA 4,0 5,0 7,5 16,5

TRUB 3,0 0,0 7,5 10,5

Contoh perhitungan untuk BMTR :

1. Mencari nilai upper band dari BMTR = 571

2. Setelah nilai upper bands diketahui, kemudian mencari Nilai % Keluar yaitu dengan membandingkan nilai open, close, high, low, pada tanggal itu dengan nilai upper bands .Jika nilai open,high, low, close lebih kecil daripada nilai upper,maka nilai 0, tapi jika lebih besar maka akan dihitung :

Perhitungan mencari nilai % keluar pada BMTR

Open = 600 (((600-571)/600)* 100%) = 4,83% High = 650 (((650-571)/650)*100%)= 12,15% Low = 580(((580-571)/580)*100%)= 1,55% Close = 600(((600-571)/600)*100%=4,83%

Total = 4,83% + 12,15% + 1,55 %+ 4,83% = 23,36 %

> 6 % =20 3 - 6 % = 15 1 – 3 % = 10 0 – 1 % = 5

(54)

Nilai persentase final untuk % keluar dipilih 20 %

Hasil akhir = Nilai total * Nilai persentase final = 20 * 20 % = 4

3. Langkah selanjutnya adalah mencari nilai panjang ekor dan warna badan yaitu

Perhitungan Nilai warna badan Candlestick pada BMTR

Open = 600, high = 650, low = 580, close = 600

Hitung nilai Warna = yellow (karena nilai close = open)

Hitung Panjang ekor candlestick pada BMTR

Nilai panjang ekor candlestick = (((600-580)/600)*100%) = 3,34 Nilai warna dan nilai panjang ekor candlestick kemudian digabung

Nilai warna = yellow

Nilai panjang ekor candlestick = 3,34 (long) Pembobotan =

Nilai panjang ekor candlestick < 3 % (dari nilai panjang ekor atas candlestick) = short Nilai panjang ekor candlestick > 3 % (dari nilai panjang ekor atas candlestick) = long Nilai Warna badan < 2 % (Nilai Warna badan Candlestick) = short

Matrik Ekor Atas dan Warna Candlestick

Ekor Atas

Long short

Red long Red short

Yellow warna badan

green long green short

Tabel 3.11. Pembobotan ekor dan warna rekomendasi jual

Nilai warna yellow dan nilai panjang ekor candlestick long, maka dari tabel dapat dilihat bahwa bobotnya adalah 14.

Nilai bobot * nilai persentase final ekor dan warna Nilai persentase final ekor dan warna = 50 %

15 10

20 8

14 6

0 0

(55)

Bobot akhir = 14 * 50 % = 7

4. Nilai volume

Nilai volume dari data tanggal 10 desember = 301609 (volume per satuan)

Kemudian dari periode 20 hari tersebut akan didapat 20 nilai volume, yang kemudian setelah dirata-rata hasilnya = 39338,65

Volume kosong < 20% * Volume rata-rata(volume perbandingan)

Nilai semua volume dalam 20 hari dibandingkan dengan nilai perbandingan(7867,73) Dari 20 data ada 16 volume yang lebih dari volume perbadingan,artinya ada 16 saham liquid.

Nilai volume = ((jumlah saham liquid/periode)*100%) = ((16/20) * 100%) = 80%

Bobot nilai volume = 90-100 % =25 , 70 – 89%=20, 5069% = 15 , 30 – 49% = 10, 20 -39% = 5 , 0 – 19% = 0.

Nilai persentase volume = 30 %

Nilai volume akhir = 20 * 30% = 6 5. Nilai akhir % keluar = 4

Nilai akhir panjang ekor candlestick dan warna badan = 7 Nilai akhir Volume = 6

(56)

BAB IV

IMPLEMENTASI DAN HASIL

4.1 Implementasi program dan Pembuatan Database

Pada proses ini dilakukan pembuatan database pada MySQL menggunakan SQL yog. Database yang dibuat bernama sahambollinger. Database ini akan berisi tabel-tabel yang akan diperlukan oleh program bantu pemilihan saham dengan Indikator Bollinger Bands. Berikut sintaks pembuatan database sahambollinger dan tabel-tabel, stored procedure, dan view pada database sahambollinger :

4.1.1 Tabel saham

CREATE TABLE `saham` (

`No_saham` int(11) NOT NULL auto_increment, `kode_perusahaan` varchar(50) default NULL, `nm_perusahaan` varchar(100) NOT NULL, `Prev` double default NULL,

`High` double default NULL, `Low` double default NULL, `Close` double default NULL, `Volume` double default NULL, `Tanggal` date default NULL, PRIMARY KEY (`No_saham`)

) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1;

4.1.2 View temp

View temp berisi query untuk menghitung nilai garis middle bands

/*!50001 CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `temp` AS (select (sum(`saham`.`Close`) /

count(`saham`.`kode_perusahaan`)) AS `middle`,`saham`.`kode_perusahaan` AS `kode`,`saham`.`Tanggal` AS `Tanggal` from `saham` where

(`saham`.`kode_perusahaan` like _latin1'%%') group by `saham`.`kode_perusahaan` order by

`saham`.`kode_perusahaan`,`saham`.`Tanggal`) */;

4.1.3 View cleaningbeli

View cleaningbeli berisi query untuk menghitung nilai garis lower bands, dimana nilai lower bands merupakan hasil perhitungan yang menggunakan middle bands yang diambil dari view temp.

(57)

`sub`.`middle`)))))),0) AS `lower_bands` from (`temp` `sub` join `saham` `sh`) where (`sub`.`kode` = `sh`.`kode_perusahaan`) group by `sh`.`kode_perusahaan` order by `sh`.`kode_perusahaan`,`sh`.`Tanggal`) */;

4.1.4 View cleaningjual

View cleaningbeli berisi query untuk menghitung nilai garis upper bands, dimana nilai upper bands merupakan hasil perhitungan yang menggunakan middle bands yang diambil dari view temp.

/*!50001 CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `cleaningjual` AS (select `sh`.`kode_perusahaan` AS `kode_perusahaan`,`sh`.`High` AS `High`,round((`sub`.`middle` + (2 * sqrt(avg(((`sh`.`Close` - `sub`.`middle`) * (`sh`.`Close` -

`sub`.`middle`)))))),0) AS `upper_bands` from (`temp` `sub` join `saham` `sh`) where (`sub`.`kode` = `sh`.`kode_perusahaan`) group by `sh`.`kode_perusahaan` order by `sh`.`kode_perusahaan`,`sh`.`Tanggal`) */;

4.1.5 View vdata

View vdata berisi query untuk menghitung ‘sinyalwarna’,

`sinyalekor`,`bobot_ekor`, `warna`, `warna_badan`.

/*!50001 CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `vdata` AS (select `saham`.`kode_perusahaan` AS `kode_perusahaan`,`saham`.`Tanggal` AS `Tanggal`,`saham`.`Prev` AS `Prev`,`saham`.`High` AS `High`,`saham`.`Low` AS `Low`,`saham`.`Close` AS `Close`,if((`saham`.`Close` >

`saham`.`Prev`),round((((`saham`.`Close` - `saham`.`Prev`) /

`saham`.`Close`) * 100),0),round((((`saham`.`Prev` - `saham`.`Close`) / `saham`.`Prev`) * 100),0)) AS `sinyalwarna`,if((`saham`.`Close` >

`saham`.`Prev`),round((((`saham`.`Prev` - `saham`.`Low`) /

`saham`.`Prev`) * 100),0),round((((`saham`.`Close` - `saham`.`Low`) / `saham`.`Close`) * 100),0)) AS `sinyalekor`,if((if((`saham`.`Close` > `saham`.`Prev`),round((((`saham`.`Prev` - `saham`.`Low`) /

`saham`.`Prev`) * 100),0),round((((`saham`.`Close` - `saham`.`Low`) / `saham`.`Close`) * 100),0)) > 3),_utf8'long',_utf8'short') AS

`bobot_ekor`,(case when (`saham`.`Close` > `saham`.`Prev`) then _utf8'green' when (`saham`.`Prev` > `saham`.`Close`) then _utf8'red' else _utf8'yellow' end) AS `warna`,if((if((`saham`.`Close` >

`saham`.`Prev`),round((((`saham`.`Close` - `saham`.`Prev`) /

`saham`.`Close`) * 100),0),round((((`saham`.`Prev` - `saham`.`Close`) / `saham`.`Prev`) * 100),0)) > 2),_utf8'long',_utf8'short') AS

`warna_badan` from `saham` where (`saham`.`kode_perusahaan` like _latin1'%%') group by `saham`.`kode_perusahaan` order by

(58)

4.1.6 View ekorwarnabeli

View ekorwarnabeli merupakan query untuk memberikan bobot terhadap gabungan antara hasil kolom warna, bobot ekor dan warna badan yang diambil dari view vdata. Pemberian bobot ini adalah peberian bobot untuk sinyal beli berdasarkan panjang ekor dan warna candlestick

/*!50001 CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `ekorwarnabeli` AS (select

`vdata`.`kode_perusahaan` AS `kode_perusahaan`,(if(((`vdata`.`warna` = _utf8'red') and (`vdata`.`warna_badan` = _utf8'long') and

((`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'short') or (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'long'))),0,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'red') and

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'short') and (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'long')),14,if(((((`vdata`.`warna` = _utf8'yellow') and

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'short')) or (`vdata`.`warna_badan` = _utf8'long')) and (`vdata`.`bobot_ekor` =

_utf8'long')),14,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'green') and

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'long') and (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'long')),15,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'green') and

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'short') and (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'long')),20,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'red') and

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'short') and (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'short')),4,if(((((`vdata`.`warna` = _utf8'yellow') and

_utf8'short')),6,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'green') and

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'long') and (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'short')),10,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'green') and

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'short') and (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'short')),8,1))))))))) * 0.01) AS `hasil_akhir` from `vdata`) */;

4.1.7 View ekorwarnajual

View ekorwarnajual merupakan query untuk memberikan bobot terhadap gabungan antara hasil kolom warna, bobot ekor dan warna badan yang diambil dari view vdata. Pemberian bobot ini adalah peberian bobot untuk sinyal jual berdasarkan panjang ekor dan warna candlestick

/*!50001 CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `ekorwarnajual` AS (select

`vdata`.`kode_perusahaan` AS `kode_perusahaan`,(if(((`vdata`.`warna` = _utf8'red') and (`vdata`.`warna_badan` = _utf8'long') and

(`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'long')),15,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'red') and (`vdata`.`warna_badan` = _utf8'long') and

(`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'short')),10,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'green') and (`vdata`.`warna_badan` = _utf8'long') and

(59)

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'short') and (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'long')),20,if(((((`vdata`.`warna` = _utf8'yellow') and

_utf8'long')),14,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'green') and

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'short') and (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'long')),14,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'red') and

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'short') and (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'short')),8,if(((((`vdata`.`warna` = _utf8'yellow') and

_utf8'short')),6,if(((`vdata`.`warna` = _utf8'green') and

(`vdata`.`warna_badan` = _utf8'short') and (`vdata`.`bobot_ekor` = _utf8'short')),4,1))))))))) * 0.01) AS `hasil_akhir(%)` from `vdata`) */;

4.1.8 Stored Procedured persenKeluar

Potongan stored procedured dibawah adalah query untuk menghitung besar nilai yang keluar dari garis lower bands.baik itu nilai prev,close, high ataupun low.Keempat nilai tersebut ditotal maka akan terlihat besar nilai yang keluar dari garis lower bands.

DELIMITER $$

/*!50003 CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `persenKeluar`(in KD varchar(10))

(60)

from

(select (SUM(Close)/COUNT(kode_perusahaan)) 'middle',kode_perusahaan 'kode' ,Tanggal

from saham

Potongan stored procedured dibawah adalah query untuk menghitung besar nilai yang keluar dari garis upper bands. baik itu nilai prev,close, high ataupun low.Keempat nilai tersebut ditotal maka akan terlihat besar nilai yang keluar dari garis lower bands.

DELIMITER $$ 'middle',kode_perusahaan 'kode' ,Tanggal

from saham

WHERE kode_perusahaan LIKE KDJUAL group by kode_perusahaan

(61)

where

sub.kode = sh.kode_perusahaan group by sh.kode_perusahaan

order by sh.kode_perusahaan desc, sh.Tanggal desc; END */$$

DELIMITER ;

4.1.10 Volume

Potongan program bibawah adalah query untuk menghitung bobot volume.

Select

(SUM(Volume/500)/COUNT(kode_perusahaan))'rata_vol',(Volume/500)'VOL_PER SATUAN',(select

0.2*(SUM(Volume/500)/COUNT(kode_perusahaan))'vol_perbandingan' from saham

where kode_perusahaan like " + temp.get(i) + "'

group by kode_perusahaan)'VOL_PERBANDINGAN',kode_perusahaan , sum(IF ((Volume/500)>(select

0.2*(SUM(Volume/500)/COUNT(kode_perusahaan)) from saham

where kode_perusahaan like " + temp.get(i) + "' group by kode_perusahaan),1,0))'Jumlah_liquid', (sum(IF ((Volume/500)>(select

0.2*(SUM(Volume/500)/COUNT(kode_perusahaan)) from saham

where kode_perusahaan like " + temp.get(i) + "' group by kode_perusahaan),1,0))/20*100)'hasil' from saham

(62)

4.2 Hasil Implementasi dan Pembahasan

Halaman Utama

Form halaman utama pada program, pengguna memilih tanggal, periode, indeks saham, rekomendasi jual atau beli, dan pemilihan bobot kriteria.

o Tanggal : pemilihan tanggal sebaiknya dipilih sesuai dengan tanggal hari ini, pemilihan tanggal pada saat ini berguna untuk memprediksi rekomendasi saham beli atau jual pada hari ini.

o Periode : pemilihan periode di jComboBox terdapat dua pilihan yaitu 20 dan 22. Pemilihan periode berarti data saham yang digunakan yaitu data saham pada saat pemilihan tanggal saat ini sampai 20 hari kebelakang ataupun 22 hari kebelakang.

o Indeks saham : pemilihan indeks saham di jComboBox terdapat dua pilihan yaitu LQ45 dan Regular.LQ45 ataupun Regular merupakan pengelompokan jenis saham.

o Pemilihan rekomendasi : pemilihan rekomendasi di jRadioButton memungkinkan pengguna untuk memilih rekomendasi yang diinginkan.Apakah pengguna ingin rekomendasi untuk membeli saham ataupun untuk menjual saham.

o Pemilihan Bobot : Pemilihan bobot kriteria dapat dipilih sesuai dengan keinginan pengguna. Maksimal jumlah pilihan ketiga kriteria adalah 100. Ketiga kriteria tersebut untuk menghitung hasil rekomendasi.

(63)

Gambar 4.1 Form Halaman Utama

Program dapat memudahkan pengguna dalam memilih saham menurut kategori indeks. Jika dalam virtual trading tidak ada pengelompokan saham berdasarkan jenis, dalam program ini pemilihan saham rekomendasi jual maupun beli dikelompokkan menjadi 2 yaitu Regular dan LQ45

(64)

Hasil output program seperti terlampir dibawah ini, jenis saham yang ditampilkan merupakan jenis indeks saham yang dipilih pengguna.

Gambar 4.3. Output program sesuai dengan jenis indeks saham yang dipilih

Gambar 4.4. Pilih saham didalam virtual trading

(65)

Gambar 4.5. Pemilihan bobot kriteria pada program

Form About

(66)

Form Bantuan

Form bantuan berisi tentang petunjuk untuk pengguna tentang program bantu tersebut

Gambar 4.7. Form Bantuan

Message Dialog jika belum memilih Rekomendasi Jual atau Beli

Message Dialog pilih rekomendasi ini akan keluar jika pengguna belum memilih rekomendasi jual atau beli tetapi sudah menekan tombol proses

Gambar 4.8. Message Dialog Pilih Rekomendasi Message Dialog jika proses prediksi selesai

Message Dialog ini akan keluar jika pengguna sudah menekan tombol proses kemudian sistem akan menghitung pilihan yang dimasukan pengguna, jika proses selesai, sebelum keluar hasilnya akan muncul message dialog proses selesai terlebih dahulu

Gambar 4.9. Message Dialog Proses Selesai Form Hasil Rekomendasi

(67)

jual maka akan keluar output rekomendasi jual, tetapi jika pengguna memilih rekomendasi beli maka akan muncul rekomendasi beli. Ada tujuh kolom yang dimunculkan dalam output program yaitu kolom kode perusahaan, nama perusahaan, nilai prev, nilai % keluar, nilai panjang ekor candlestick, nilai volume, dan hasil rekomendasi.Besar kecilnya hasil dari tiga kriteria (nilai % keluar, nilai panjang ekor candlestick, nilai volume) tergantung dari pilihan pengguna. Kolom hasil rekomendasi merupakan jumlah dari ketiga kriteria, kolom hasil rekomendasi juga telah diurutkan dari bobot yang terbesar ke kecil.Bobot nilai yang besar merupakan saham yang direkomendasikan.

Gambar 4.10. Form Hasil Rekomendasi Form Grafik Bollinger Bands

(68)

Gambar 4.11. Form Grafik Bollinger Bands

4.3 Pengujian dan Analisis

4.3.1 Pengujian Perangkat Lunak

Hasil pengujian perangkat lunak dalam menghasilkan sinyal jual maupun sinyal beli.

• Program dapat menampilkan garis upper bands,middle bands, serta lower bands yang digunakan dalam perhitungan Indikator Bollinger Bands.Garis upper bands, middle bands, dan lower bands pada program sama dengan garis yang terdapat dalam virtual trading.Grafik Bollinger Bands yang ditampilkan adalah tanggal sinyal beli dan jual tanggal 5 mei 2010.Dalam grafik tersebut terdapat candlestick didalam program yang tidak sesuai dengan di virtual.Hal tersebut dikarenakan, nilai open yang di program tidak selalu sama dengan nilai open pada virtual trading. Sehingga pada program, nilai open yang lebih besar dari high disamakan nilainya seperti high, dan nilai open yang lebih kecil daripada low disamakan nilainya seperti low.

BBCA (Bank Central Asia Tbk)

(69)

Gambar 4.13. Grafik Bollinger Bands sinyal beli dari program

4.3.2 Analisis

4.3.2.1 Rata-rata Keuntungan Beli dan Jual Menggunakan Indikator Bollinger

Bands

Analisis ini bertujuan untuk mengetahui keuntungan dan kerugian yang didapat apabila melakukan pembelian pada saat muncul sinyal beli, dan melakukan penjualan pada saat muncul sinyal jual berdasarkan Indikator Bollinger Bands.

Parameter yang digunakan untuk perhitungan didalam sistem menggunakan tiga parameter atau kriteria yaitu perhitungan nilai % keluar,perhitungan nilai panjang ekor dan warna candlestick dan perhitungan nilai volume.Perhitungan nilai % keluar adalah menghitung berapa % candlestick yang keluar dari gari Bollinger Bands, Perhitungan nilai panjang ekor dan warna candlestick adalah menggabungkan perhitungan antara berapa % panjang ekor dan warna badan, sedangkan perhitungan volume adalah penghitungan rata-rata volume selama 20 hari kebelakang.

(70)

Berikut ini sinyal-sinyal Bollinger Bands yang menunjukan rekomendasi beli dan jual. ADRO (Adaro Energy Tbk)

Rekomendasi beli pada tanggal 06/05/2010

Gambar 4.14. Rekomendasi beli ADRO

Gambar 4.15. Grafik sinyal beli ADRO Rekomendasi Jual pada tanggal 23/06/2010

Gambar 4.16. Rekomendasi jual ADRO

(71)

Gambar 4.18. Grafik sinyal beli ADRO

Rekomendasi Beli perusahaan Adro pada tanggal 6 mei 2010, lalu dijual pada tanggal 23 juni 2010. Tapi pada tanggal 24 ,23, dan 22 mei Indikator Bollinger Bands merekomendasikan Beli. Indikator Bollinger Bands merekomendasikan untuk membeli beberapa kali sebelum akhirnya dijual. Rekomendasi Bollinger Bands tidak terlalu menguntungkan jika rekomendasi beli harus berpasangan dengan rekomendasi jual.

Dibawah ini merupakan keterangan dari setiap kolom dalam tabel.

Kolom A = Tanggal yang menunjukan sinyal beli Kolom B = Harga tertinggi pada tanggal sinyal beli Kolom C = Harga terendah pada tanggal sinyal beli

Kolom D = Harga tengah sinyal beli ( rata-rata dari kolom B dan kolom C) Kolom E = Tanggal yang menunjukkan sinyal jual

Kolom F = Harga tertinggi pada tanggal sinyal jual Kolom G = Harga terendah pada tanggal sinyal jual

Kolom H = Harga tengah sinyal jual (rata-rata dari kolom F dan kolom G) Kolom I = Selisih kolom H dan kolom D

ADRO (Adaro Energy Tbk)

!" !##$ " !! #$ " $

! %% # % ! # $ #! $ &"$

' ( & $" $

(72)

PGAS (Perusahaan Gas Negara Tbk) Rekomendasi Beli pada tanggal 06/09/2010

Gambar 4.19. Rekomendasi beli PGAS