BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Cepatnya perubahan fluktuasi harga index saham membuat para pemegang saham harus memperhatikan dengan baik keadaan ekonomi yang sedang berlangsung. Saham yang mempunyai harga yang tinggi bisa saja menjadi tidak berharga dalam waktu yang singkat. Dengan memperhatikan hal ini, jelas resiko yang diambil para pemegang saham terasa sangat besar. Seiring dengan besarnya resiko yang diambil pemegang saham, muncul banyak perhitungan-perhitungan matematis tentang perkiraan harga index saham. Perhitungan matematis dituangkan dalam program konvensional dan perhitungan tersebut mempunyai banyak kelemahan sehingga tingkat kesalahan dalam peramalan masih tergolong tinggi. Kelemahannya di antara lain adalah terlalu statis sedangkan harga index saham cenderung berubah dengan dinamis, dengan artian jika input yang diberikan sama maka output juga akan sama. Berbeda dengan Neural network yang tidak selalu memberikan output yang sama jika diberikan input yang sama. Ini dikarenakan Neural Network mempunyai kemampuan untuk melakukan learning dan menyimpan pengalaman / bobot dari proses learning sebelumnya. 1.2 Pengembangan Aplikasi Aplikasi Program peramalan saham dibuat dalam bentuk simulasi, perhitunganperhitungan dalam bentuk field. 1
Berikut ini adalah fitur fitur yang terdapat dalam Program peramalan saham dengan metoda BackPropagation: a. Input data b. Training Progress c. Save and Load training data d. Peramalan Indeks Saham 1.3 Ruang Lingkup Program peramalan index saham metoda BackPropagation dibuat untuk meramalkan harga high dan harga low index saham di masa mendatang yang kemudian dipakai sebagai Decision Support bagi para pemegang saham ataupun calon pembeli saham. Perubahan harga index saham dapat berubah setiap saat, tetapi sangat sulit untuk mendapatkan data untuk perhitungan tersebut dalam waktu singkat. Maka dari itu, kami akan meramalkan harga saham satu hari ke depan. Jadi program ini akan dibatasi dalam lingkup sebagai berikut : a. Peramalan saham hanya untuk satu index saham b. Harga saham yang diramalkan hanya harga saham high dan low. c. Peramalan harga saham satu hari ke depan d. Analisis fundamental tidak termasuk dalam perhitungan 2
1.4 Tujuan dan Manfaat Tujuan dibuatnya peramalan indeks saham menggunakan neural network adalah untuk meramalkan harga high dan low index saham. Dengan digunakannya program peramalan saham ini, manfaat yang dapat diperoleh adalah investor dapat mengambil keputusan dengan lebih hati-hati, dan jika hasil peramalan saham mendukung keyakinan dari investor, maka resiko yang dirasakannya makin berkurang dan makin cepat dalam mengambil keputusan. 1.5 Metodologi Penelitian Perancangan sistem dibagi menjadi empat tahapan yaitu 1. Analisis Analisis dilakukan dengan menggali informasi mengenai faktor-faktor yang dibutuhkan dan dianggap dapat mempengaruhi index saham. Faktor-faktor tersebut diperoleh dari database perusahaan yang berisi harga index saham harian empat tahun belakangan. Pengambilan informasi mengenai index saham dan neural network akan dilakukan dengan cara : a. Wawancara Wawancara akan dilakukan dengan praktisi ataupun pialang saham, dan wakil dari perusahaan. Dalam wawancara akan ditanyakan tentang variabel yang mempengaruhi harga saham dan cara-cara yang sering mereka gunakan untuk meramalkan harga saham. Sedangkan untuk mendapatkan informasi mengenai Neural network dan sistemnya secara teknis akan dilakukan konsultasi dengan dosen pembimbing. 3
b. Studi Literatur Ilmu mengenai saham dan neural network juga akan kami ambil dari bukubuku, tulisan ilmiah, dan web. 2. Tahap perancangan dan pembuatan sistem Metode perancangan dan pembuatan sistem melalui beberapa tahapan yaitu perancangan model antar muka pengguna, perancangan model jaringan syaraf tiruan yaitu dengan backpropagation, pengekstraksian dan proses memformat data-data saham sehingga bisa dipakai pada tahap pengujian. 3. Tahap pengujian Pada proses pengujian, data harga index saham yang telah dikumpulkan digunakan dalam proses pelatihan dan percobaan untuk mengetahui keakuratan hasil peramalan. 4. Tahap evaluasi Pada tahap evaluasi, ditarik kesimpulan berdasarkan hasil pengujian sistem. Jika hasil pengujian dirasakan belum memadai atau tidak mengalami perbaikan maka dilakukan kembali tahap analisis, perancangan, dan pengujian untuk memperoleh hasil yang lebih baik. 1.6 Sistematika Penulisan Uraian untuk masing masing bab adalah sebagai berikut : BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini berisi pendahuluan dalam pembuatan skripsi ini dimana membahas mengenai latar belakang, ruang lingkup, tujuan dan manfaat, metode penelitian dan sistematika penulisan skripsi. 4
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini berisi mengenai landasan teori yang mengulas definisi definisi dan pembahasan yang terkait dalam pembuatan skripsi antara lain : Neural network, tahapan proses estimasi dan estimasi secara ANN Backpropagation. BAB 3 PERANCANGAN SISTEM Bab ini akan membahas mengenai Model ANN pada peramalan indeks saham, klasifikasi input dan output, desain model backpropagation, langkah-langkah pelatihan dan pengujian aplikasi. BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab ini akan membahas mengenai spesifikasi sistem yang dipakai, berbagai macam pengujian terhadap input yang berbeda maupun jumlah node hidden layer yang berbeda, laporan hasil pengujian terbaik. BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN Bab ini merupakan penutup dari uraian penulisan Skripsi yang berisi mengenai simpulan yang akan diambil dari inti penelitian dan hasil penelitian dan juga saran-saran yang merupakan tindakan yang perlu diambil untuk tindak lanjut yang lebih baik dari hasil pemecahan masalah. 5