PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG ASING MENGGUNAKAN YANG MEMPERHITUNGKAN NILAI KEUNTUNGAN. Supervisor : Prof. Ir. Arif Djunaidy, M.Sc., Ph.D.

Transkripsi

1 PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG ASING MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF REKUREN YANG MEMPERHITUNGKAN NILAI KEUNTUNGAN SEBAGAI PARAMETER PENGUBAH BOBOT RETNO AULIA VINARTI Supervisor : Prof. Ir. Arif Djunaidy, M.Sc., Ph.D.

2 Latar Belakang Dari pengembangan penelitian sebelumnya menggunakan dua ukuran akurasi, yaitu galat dan profit didapatkan kesimpulan Nilai GALAT yang minimum TIDAK menjadikan jaminan untuk mendapatkan PROFIT yang maksimum

3 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan peramalan nilai tukar mata uang asing semula hanya memperhatikan salah satu perspektif (profit atau galat) sebagai tolak ukur, kini menjadi dua perspektif tolak ukur (profit dan galat).

4 Asaad, 2008 Output : bobot + bias JSR minimalisasi galat Modifikasi JSR Output : bobot + bias JSR maksimalisasi keuntungan Montana, 1992 Output : calon kromosom induk JSR minimalisasi galat JSR dengan fungsi kinerja minimalisasi galat Mengenkripsi bobot + bias sebagai kromosom induk (JSR galat) JSR dengan fungsi kinerja maksimalisasi nilai keuntungan Mengenkripsi bobot + bias sebagai kromosom induk (JSR nilai keuntungan) Output : calon kromosom induk JSR maksimalisasi keuntungan Output : kromosom induk Tahap pemilihan (selecting) Output : kromosom anak Faharani, 2008 Tahap Mutasi + Crossover Output : kromosom anak yang memiliki keuntungan tinggi dan galat rendah Tahap evaluasi Tidak Memuaskan? Lai, 2007 Output : hasil peramalan Mencari hasil peramalan dengan rumus backpropagation

5 Modifikasi JSR Implementasi Rumus Profit sebagai berikut

6 Modifikasi JSR Data yang digunakan adalah sebagai berikut Data yang digunakan harus dinormalisasikan terlebih Data yang digunakan harus dinormalisasikan terlebih dahulu, untuk memenuhi fungsi aktivasi JSR logsig.

7 Modifikasi JSR Grafik perbandingan profit yang didapatkan

8 Modifikasi JSR Grafik perbandingan galat yang didapatkan

9 Permasalahan Bagaimana mengombinasikan fungsi kinerja minimalisasi galat dan maksimalisasi profit? Paper Montana, 1992 menjelaskan mengenai cara memilih bobot dan bias JST yang optimal menggunakan Algoritma Genetika. Sehingga muncul ide bahwa untuk mengombinasikan kedua fungsi kinerja dapat digunakan Algoritma Genetika, dengan harapan akan menghasilkan generasi baru yang memiliki profit maksimal dan galat minimal.

10 Arsitektur JSR (Yu, 2009; Asaad, 2008) NORM CLOSE NORM OPEN NORM HIGH NORM LOW NORM INF NORM STOCKS1 NORM STOCKS2 H1 H2 H3 H4 Ypred

11 Enkripsi Bobot Bias (Montana, 1992)

12 Tahap Selecting Bobot Bias Fungsi Kinerja Maksimalisasi Profit JSR Bobot Bias Fungsi Kinerja Minimalisasi Galat JSR Fitness Test

13 Tahap Selecting Fitness Kromosom 6 Kromosom 1 Peluang= 1/Fitness Kromosom 5 Kromosom 2 Peluang Kumulatif Kromosom 4 Kromosom 3 Random Number

14 Tahap Mutasi dan Crossover Proses Mutasi Proses Crossover

15 Tahap Evaluasi Generasi baru Fungsi Evaluasi Profit Galat

16 Dekripsi Bobot Bias (Montana, 1992)

17 Perhitungan dg Rumus Backpropagation Merubah nilai bobot dan bias menjadi hasil prediksi t q ( ) p w0 j + wij yt i et y a + a f + = 0 j= 1 j i= 1 Denormalisasi y norm y min Δ(max min) = akt y akt = y norm. Δ(max min) + min 0-1 min-max

18 Uji coba kebenaran / validasi Hasil uji coba dengan fungsi maksimalisasi profit Nilai Tukar Mata Uang Galat Rate Stdev Rate USD/JPY EUR/USD GBP/USD Hasil uji coba dengan fungsi minimalisasi error Nilai Tukar Mata Uang Galat Rate Stdev Rate USD/JPY EUR/USD GBP/USD

19 Hasil Uji Coba kinerja GA pada USD/JPY Kromosom induk MAPE MAPE Profit Minimalisasi Galat Keuntungan Minimalisasi Galat MAPE Maksimalisasi Keuntungan Keuntungan Maksimalisasi Keuntungan

20 Hasil Uji Coba kinerja GA pada EUR/USD Kromosom induk MAPE MAPE Profit Minimalisasi Galat Keuntungan Minimalisasi Galat MAPE Maksimalisasi Keuntungan Keuntungan Maksimalisasi Keuntungan

21 Hasil Uji Coba kinerja GA pada GBP/USD Kromosom induk MAPE MAPE Profit Minimalisasi Galat Keuntungan Minimalisasi Galat MAPE Maksimalisasi Keuntungan Keuntungan Maksimalisasi Keuntungan

22 Uji Coba kinerja GA Fakta uji coba Pada mata uang USD/JPY > 8 dan 10 kromosom Pada mata uang EUR/USD > 8 dan 12 kromosom Pada mata uang GBP/USD > 8 dan 10 kromosom Kesimpulan Jumlah kromosom paling baik untuk ketiga mata uang tersebut adalah 8 kromosom

23 Uji Coba dg metode peramalan lain Hasil uji coba dengan pasangan mata uang USD/JPY JST ES OPE Forex Keuntungan Galat Hasil uji coba dengan pasangan mata uang EUR/USD JST ES OPE Forex Keuntungan Galat

24 Uji Coba dg metode peramalan lain Hasil uji coba dengan pasangan mata uang GBP/USD JST ES OPE Forex Keuntungan Galat

25 Uji Coba untuk berbagai kondisi yang akan datang Hasil uji coba untuk pasangan mata uang USD/JPY

26 Uji Coba untuk berbagai kondisi yang akan datang Hasil uji coba untuk pasangan mata uang EUR/USD

27 Uji Coba untuk berbagai kondisi yang akan datang Hasil uji coba untuk pasangan mata uang GBP/USD

28 Uji Coba untuk berbagai kondisi yang akan datang Kesimpulan hasil uji coba : Saat kondisi masa yang akan datang diperkirakan optimis, maka tindakan jual beli yang disarankan adalah menjual Saat kondisi masa yang akan datang diperkirakan pesimis, maka tindakan jual bli beli yang disarankan adalah dlhmembeli bli

29 Kesimpulan Dari hasil uji coba kebenaran atau validasi, dapat disimpulkan bahwa model fungsi kinerja yang dibangun pada JSR telah valid. Dari hasil uji coba kinerja dan keandalan, dapat disimpulkan bahwa kinerja terbaik program OPE Forex dapat dipenuhi dengan menggunakan jumlah calon kromosom induk sebesar 8. Dari hasil uji cobaperbandingan dengan metode peramalan JST dan ES, disimpulkan bahwa OPE Forex superior. Dari hasil uji coba berbagai kondisi masa depan, dapat disimpulkani bh bahwa OPE Forex dapat digunakan secara praktis dengan tiga kemungkinan yang akan terjadi di masa depan yaitu optimistic, most likely dan pessimistic.

30 Saran Prosedur sekuensial yang dilakukan cukup banyak sehingga memakan waktu yang cukup lama untuk menjalankan OPE - Forex Automatisasi dari potongan program OPE-Forex, agar menjadi mudah untuk digunakan oleh orang awam, baik dari segi tampilan muka atau dari segi kustomisasi. Teori sampling (6-4-2) yang digunakan hanya menggunakan satu referensi. Penggunaan algoritma sampling lainnya, salah satunya adalah Algoritma Sampling yang dibangun oleh Yu, Lean (2009), agar mengetahui bagaimana variasi dari dampak pembagian data history yyang dimiliki.

31 Saran Program OPE Forex ini baru diujicobakan pada 3 pasang mata uang asing yang paling sering dijual belikan di dunia, oleh karena itu hasil yang dikeluarkan oleh OPE Forex mengenai jumlah kromosom paling optimal yaitu 8, hanya berlaku untuk 3 pasang mata uang asing yaitu USD/JPY, EUR/USD dan GBP/USD saja. Penelitian berikutnya juga dapat dilakukan untuk menambahkan automatisasi untuk pencarian jumlah kromosom pada GA yang paling optimal, sehingga tidak perlu dilakukan pencarian manual dengan menggunakan bantuan Microsoft Excel lagi.