PEMBUATAN APLIKASI PERAMALAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING WINTER'S BERBASIS WEB

Transkripsi

1 PEMBUATAN APLIKASI PERAMALAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING WINTER'S BERBASIS WEB Salman al Farisy 1) 1) S1/Jurusan Sistem Informasi, STIKOM Surabaya, Abstract : The Collapsing of global and regional stock exchange at the end of 2008 to 2009 have been caused by global crisis. Indonesian investors and brokers still can't fully trust in financial condition. Their doubt makes the liquidity goes stuck. As an action to anticipate worsen financier capital, investors have been expected to be capable at making a good decision on investation. In order to help investors, a forecasting application that capable to forecasting stock price alteration has been made. The forecasting method for this case is Exponential Smoothing Winter's method. With this method, this application could predict the stock price alteration for the next period. This application has been made web based, so that could be used almost anytime and everywhere. Keywords: Forecasting, Exponential Smoothing Winter's Method, Stock, Share, Invest, Broker, Finance Tahun 2009 diprediksi oleh banyak ekonom sebagai tahun yang sulit bagi dunia usaha. Krisis ekonomi global yang sejak awal tidak terlalu dikhawatirkan Pemerintah Indonesia, ternyata lambat laun mulai berimbas. Perusahaan otomotif di Amerika dan Jepang misalnya, sudah mulai (berencana) mengurangi karyawannya. Tidak menutup kemungkinan hal tersebut juga terjadi di Indonesia, karena perlambatan ekonomi dunia (Bima, 2009). Krisis finansial global telah menyebabkan jatuhnya bursa saham global dan regional pada akhir tahun 2008 hingga Para investor dan pelaku pasar Indonesia masih belum mempercayai kondisi finansial sepenuhnya. Ketidakpercayaan investor dan pelaku pasar modal telah menyebabkan terhambatnya likuiditas. Beberapa perusahaan terbuka seperti bank, produsen rokok, produsen makanan dan minuman kemasan dan juga provider telekomunikasi juga terkena imbasnya. Untuk mengantisipasi jatuhnya modal yang semakin dalam, para investor dan pelaku pasar modal Indonesia diharapkan mampu untuk mengambil keputusan investasi dengan tepat. Dengan adanya sistem peramalan harga saham, diharapkan dapat membantu para investor dan pelaku pasar modal untuk melihat gambaran ke depan bagaimana pergerakan saham yang ditanam. Dengan adanya gambaran pergerakan saham, para investor memiliki landasan dalam mengambil suatu keputusan investasi. Dalam buku yang berjudul Kiat Membangun Aset Kekayaan Panduan Investasi Saham dari A sampai Z (Raharjo, 2006), investasi merupakan penggunaan dana atau modal untuk pembelian instrument investasi, seperti saham, obligasi, reksadana, instrument pasar uang, properti dan yang sejenisnya. Untuk tetap mampu mendapatkan keuntungan dalam berinvestasi, saham merupakan lahan yang mampu memberikan tingkat keuntungan yang jauh lebih tinggi. Saham adalah permainan modal yang fluktuatif, bahkan seringkali perubahan harga saham terjadi pada setiap harinya. Hal ini merupakan resiko yang diterima oleh para investor saham. 1

2 Menurut Raharjo (2006), Instrumen saham termasuk dalam kategori spekulasi karena harga saham yang cenderung fluktuatif. Karena nilai saham bersifat fluktuatif tersebut, maka perlu adanya cara untuk memperkirakan nilai saham untuk periode yang akan datang. Metode peramalan dapat membantu meramalkan tingkat perubahan harga saham serta nilai harga saham sehingga investor dapat mengetahui kapan harus membeli saham yang diinginkan dan kapan harus menjual saham yang dimiliki. Investor saham dapat memantau dan melakukan transaksi penjualan dan pembelian saham secara online. Dengan adanya situs peramalan harga saham diharapkan dapat membantu pemain saham atau Investor dalam melakukan perhitungan peramalan harga saham. Jika dibandingkan dengan perkiraan secara gamblang, teknik peramalan dengan metode tertentu lebih menjanjikan dalam mengambil keputusan dalam permainan saham yang dilakukan oleh investor atau pemain saham. PERAMALAN Peramalan (forecasting) adalah upaya untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang, dan objek yang diramalkan dapat meliputi apa saja (Assauri, 1993). Triple Exponential Smoothing Metode ini digunakan ketika data menunjukan adanya trend dan perilaku musiman (Makridakis, 1999). Untuk menangani musiman, telah dikembangkan parameter persamaan ketiga yang disebut metode Holt-Winters sesuai dengan nama penemuya. Terdapat dua model Holt-Winters tergantung pada tipe musimannya yaitu Multiplicative seasonal model dan Additive seasonal model. Metode single exponential smoothing dan double exponential smoothing dapat digunakan untuk hampir segala jenis data stasioner atau non-stasioner sepanjang data tersebut tidak mengandung faktor musiman. Tetapi bilamana terdapat musiman, metode ini dijadikan cara untuk meramalkan data yang mengandung faktor musiman, namun metode ini sendiri tidak dapat mengatasi masalah tersebut dengan baik. Meskipun demikian, metode ini dapat menangani faktor musiman secara langsung. (Makridakis, 1999). Rumus yang digunakan untuk triple exponential smoothing adalah: Pemulusan trend: bt =g (St St-1) + (1 - g ) bt-1 Pemulusan Musiman: I = b t X t S + (1-b) t -L +m Ramalan: Ft + m = (St + bt m)it L + m dimana: Ft = peramalan untuk periode t. t = periode L = panjang musiman (misal, jumlah kuartal dalam suatu tahun) b = komponen trend, I adalah faktor penyesuaian musiman Ft + m = ramalan untuk m periode ke muka. Untuk alur logika dan sistematika peramalan dengan menggunakan metode Exponential Smoothing Winter s, digambarkan seperti gambar 3.1 2

3 Tidak Mulai Inisialisasi nilai alpha, Beta, gamma periode Penghalusan Exponensial Estimasi trend Read Data Proses dimulai dari pengambilan data history saham. Setelah itu sistem melakukan inisialisasi nilai alpha, beta, gamma dan periode. Proses akan dimulai dari penghalusan exponensial, kemudian melakukan peramalan untuk periode masa depan. Setelah diramalkan, data hasil ramalan ditampilkan. Proses diulang kembali hingga mendapatkan nilai MSE terkecil. Terdapat bagian penting dalam tahap ini, yaitu melakukan perancangan dan pembuatan Data Flow Diagram (DFD) dan Entity Relationship Diagram (ERD). Perancangan sistem bertujuan untuk menggambar arus data dalam aplikasi secara terstruktur dan jelas, serta menggambarkan proses yang terjadi dalam aplikasi. Gambar 3.2 menunjukkan rancangan penelitian dalam Tugas Akhir ini: Estimasi musiman Data Harga Saham Aplikasi Proses Peramalan Harga Saham dengan Metode Winters Peramalan untuk periode dimasa depan Analisis Teknikal Hasil peramalan harga saham Data History Harga Saham Gambar 3.2 Alur Proses Rancangan Sistem Kombinasi Alpha, Beta, Gamma menghasilkan nilai MSE terkecil? Ya Selesai Gambar 3.1 Diagram Alir Metode Exponential Smoothing Winter s Alur proses dari rancangan Gambar 3.2, dimulai dari masukan data harga saham ke dalam aplikasi yang nantinya akan digunakan untuk melakukan peramalan harga saham dan data tersebut akan disimpan ke dalam database. Aplikasi ini akan menghasilkan laporan hasil peramalan harga saham yang akan digunakan oleh investor. 3

4 Terdapat Context Diagram yang merupakan diagram pertama dalam rangkaian Data Flow Diagram yang menggambarkan entitas-entitas yang berhubungan dengan suatu sistem. Gambar 3.3 menunjukkkan Diagram Konteks dalam Tugas Akhir ini: Uji Otokorelasi Sample yang digunakan adalah saham Bank Mandiri, Tbk (BMRI.JK). data yang digunakan merupakan harga penutupan dari tanggal 24 Mei 2012 sampai 9 September Yt merupakan harga penutupan (close). Saran Transaksi Tabel 4.1 Pengujian Otokorelasi Investor Laporan Hasil Peramalan Periode (t) Date Yt Y t-1 Y t-2 Kode Emiten Periode Ramalan periode ramalan 0 Aplikasi Peramalan Harga Saham M eng g unakan M etode Exponential Smoothing Winter's Daftar Emiten History Harg a Saham Emiten Analisis Teknikal Sekuritas 1 24/5/ /5/ kode_emitten Wakil Pialang Laporan Hasil Ramalan Saran Transaksi Gambar 3.3 Diagram Konteks Aplikasi Peramalan Harga Saham 3 28/5/ /9/ Pada gambar 3.3 digambarkan bahwa Aplikasi Peramalan Harga Saham mendapatkan masukan dari sekuritas berupa daftar emiten, teknikal analisis dari masing-masing emiten, dan daftar harga saham masing-masing emiten untuk beberapa periode yang berkesinambungan. Dalam menggunakan sistem ini, investor akan memasukkan kode emiten yang akan diramal harga sahamnya dan untuk jangka waktu berapa periode ramalan tersebut. Sistem akan memproses permintaan investor, dan akan memberikan output berupa nama emiten, harga saham saat ini, ramalan harga saham untuk periode yang diinginkan investor, serta saham saat ini, ramalan harga saham untuk periode yang diinginkan investor, serta saran keputusan investasi (order buy, order sell atau hold). Investor disini dapat berupa investor, spekulan atau pialang saham. 49 7/9/ /9/ Tabel 4.2 menunjukkan ringkasan dari uji korelasi derajat pertama. Nilai r1 didapat dari Ʃ(Y t -mean)(y t-1 -mean) dibagi dengan Ʃ(Y t - mean) 2. Dari perhitungan koefisien otokorelasi derajat pertama didapatkan nilai rata-rata data (Y t ) sebesar 6858,5. Dan nilai koefisien otokorelasi derajat pertama sebesar 0,284. Tabel 4.2 Perhitungan Koefisien Otokorelasi Derajat Pertama Periode Y t Y t-1 Y t- (t) mean , ,5 Y t-1- (Y t- mean mean) 2 (Y t- mean)( Y t- 1-mean) 25122, ,25-158,5 3422,25 497, ,5-58,5 72,25 922,

5 ,5-58,5 272,25-965, ,5 16,5 1722,25 684, ,5 41, ,5 4834,75 Ʃ ,5-116, , ,75 Tabel 4.3 menunjukkan ringkasan hasil uji otokorelasi derajat kedua untuk data BMRI.JK yang datanya sebanyak 50 record. Sama halnya dengan pengujian otokorelasi derajat pertama, nilai r2 didapatkan dari pembagian antara Ʃ(Y t - mean)(y t-2 -mean) dibagi dengan Ʃ(Y t -mean) 2. Dari perhitungan diatas didapatkan nilai r2 sebesar 0,228. Tabel 4.3 Perhitungan Koefisien Otokorelasi Derajat Kedua Periode Y t- Y t Y t-2 (t) mean Y t-2- mean mean) 2 (Y t- (Y t- mean)( Y t-2- mean) , , ,5-3422, ,5-158,5 72, , ,5 141,5 272, , ,5-58,5 1722, , ,5 16, ,5 1922,25 Ʃ , , ,5 Uji Coba Peramalan dengan Metode Exponential Smoothing Winter s Sample yang digunakan adalah saham Bank Mandiri (BMRI). Data yang digunakan merupakan harga penutupan dari tanggal 1 Agustus 2012 sampai 31 Agustus Nilai α,β,γ yang digunakan adalah 0,1;0,2;0.3;...;0,9. Data saham yang digunakan dimulai dari tanggal 1 Agustus 2012 hingga 31 Agustus Jumlah record sebanyak 18 data. Tabel 4.4 History Harga Saham BMRI Date Open High Low Close Volume Adj. Close 1/8/ /8/ /8/ /8/ /8/ /8/ Dari tabel 4.4, dirangkum hasil peramalan untuk berbagai nilai alpha, beta, dan gamma. Hasil peramalan dengan kombinasi nilai α=0,1; β=0,1; γ=0,1 memiliki MAPE yang terkecil (0,021%) dibandingkan dengan peramalan dengan kombinasi nilai α, β, dan γ yang lain. Sehingga hasil peramalan ini dapat digunakan sebagai referensi yaitu sebesar untuk tanggal 3 September Tabel 4.5 Rekap Hasil Peramalan Emiten Harga Ramalan Aktual Keputusan Kesimpulan sebelumnya BBCA (turun) BMRI GGRM HMSP (turun) INDF ISAT ULTJ Jual Gagal 7900 Tahan/Beli Sukses Tahan/Beli Sukses Jual Gagal Tahan/Beli Sukses Jual Sukses Tahan/Beli Sukses Proses peramalan dengan Metode Exponential Smoothing Winter s pada 7 sample emiten menghasilkan nilai yang bervariasi. Hasil peramalan 7 sample emiten dapat dilihat pada tabel 4.5. dari 7 sample emiten yang digunakan sebagai objek uji coba, 5 emiten menghasilkan perubahan harga yang sama dengan keadaan 5

6 aktual emiten tersebut. Sedangkan 2 emiten tidak sama dengan keadaan aktual emiten. Saham BBCA dan HMSP diramalkan akan turun, sedangkan pada keadaan aktual saham mengalami kenaikan nilai. Dari 7 emiten tersebut dihitung keberhasilan peramalan sebesar 71,428% Uji Coba Fitur Login Proses login dilakukan dengan cara menginputkan user name dan password. Dari user name dan password ini akan diketahui status login, apakah sebagai admin atau pengguna biasa. Data login yang digunakan terlihat pada tabel 4.2 yang berisi user name dan password untuk masing-masing user admin dan pengguna. Tabel 4.2 Login User Name Password Status joko1 admin12 administrator user User User / pengguna Test Case ID 1 Deskripsi username dan password yang valid Tabel 4.3 Test Case Login Tujuan Input Output Keterangan 2 Deskripsi username dan password non valid Memasukkan data login username=joko1 Dan password=admin 12 Memasukkan data login Username=joko1 Dan Password=coba Form login tertutup dan muncul form utama untuk admin Muncul pesan ID USER atau Password Salah!!! Sukses Sukses Uji Coba Hak Akses Hak akses terdiri dari dua jenis, yaitu hak akses admin dan hak akses biasa. Hak akses admin dimiliki oleh administrator dan hak akses biasa dimiliiki oleh pengguna. Administrator dan pengguna memiliki hak akses yang berbeda. Pengguna hanya bisa mengakses halaman fitur utama (halaman peramalan dan laporan saham), halaman berita dan hubungi kami. Pengguna hanya dapat melihat berita tidak dapat mengubah isi berita. Sedangkan admin dapat mengakses seluruh halaman yang ada termasuk hak untuk menambahkan, mengubah isi berita atau menghapus berita Tes t Cas e ID 1 2 Tabel 4.4 Test Case Hak Akses Tujuan Maintena nce berita dengan hak akses Maintena nce Berita tanpa hak akses password non valid PROSES UTAMA Input Login sebagai administra tor Login sebagai pengguna Output yang diharapk an Terdapat tombol edit berita Tombol edit berita tidak muncul Keterang an Sukses Sukses Gambar berikut merupakan tampilan dari halaman Analisis dimana proses utama peramalan harga saham dilakukan pada halaman ini. Pengguna diminta untuk memilih kode emiten yang dikehendaki, periode yang diinginkan, tanggal mulai peramalan dan tanggal akhir peramalan. Tombol proses berfungsi untuk memproses peramalan harga saham. Tombol simpan berguna untuk menyimpan peramalan. 6

7 Untuk melihat hasil peramalan terdapat tombol Laporan Saham di samping untuk memandu pengguna ke halaman laporan saham. Gambar 4.4 merupakan tampilan dari halaman Laporan Saham, yang menampilkan hasil perhitungan peramalan, alfa, beta gamma yang dipakai, MSE, MAPE dan keputusan yang disarankan aplikasi terhadap pengguna untuk menjual, membeli atau menahan saham yang dikehendaki. Pengguna dapat memilih ID peramalan untuk melihat peramalan yang sudah disimpan sebelumnya. SIMPULAN Kesimpulan yang dapat ditarik dari pembuatan Aplikasi Peramalan Harga Saham menggunakan Metode Exponential Smoothing Winter s adalah: 1. Aplikasi Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Exponential Smoothing Winter s dapat dibuat dengan basis web, sehingga dapat diakses secara umum tanpa dibatasi waktu dan tempat, terutama bagi para pelaku pasar modal. 2. Teknik peramalan dengan metode Exponential Smoothing Winter's dapat diterapkan untuk meramalkan harga saham. data saham BMRI dapat diramalkan dengan metode exponential smoothing Winter's dimana telah dibuktikan dengan Pengujian Otokorelasi yang tercantum pada BAB IV. peramalan harga saham dengan Metode Exponential Smoothing Winter's mendapatkan nilai keberhasilan sebesar 71, 428% seperti yang diterangkan pada bagian Evaluasi Saran-saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut: 1. Aplikasi Peramalan Harga Saham Menggunakan Exponential Smoothing Winter's dapat dikembangkan untuk meramalkan perdagangan uang atau valuta asing dan saham luar negeri. 2. Aplikasi Peramalan Harga Saham Menggunakan Exponential Smoothing Winter's dapat dikembangkan menjadi online trading dengan menambahkan modul transaksi sehingga para pelaku pasar dapat langsung merealisasikan keputusan 7

8 mereka. Hal ini dapat dilakukan jika ada kerjasama antara Agen Sekuritas tertentu dengan pengembang aplikasi. DAFTAR RUJUKAN Arsyad, Lincolin Peramalan Bisnis. BPFE-Yogyakarta. Yogyakarta Bima, Aditya, 2008, indonesia 2009 dan Krisis Ekonomi Global, (online),( bimaconcept.wordpress.com/2008/12/2 2/dalam-menghadapi-krisis-ekonomiglobal/, diakses 5 September 2012). Makridakis, Spyros, Dkk, 1999, Metode dan Aplikasi Peramalan, Erlangga, Jakarta. Rahardjo, Sapto, 2006, Kiat Membangun Aset Kekayaan Panduan Investasi Saham dari A sampai Z, Elex Media Komputindo, Jakarta. 8