Salman al Farisy 1) S1/Jurusan Sistem Informasi, STIKOM Surabaya, email: rem_brandt@walla.co.il

1. PEMBUATAN APLIKASI PERAMALAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING WINTER'S BERBASIS WEB Salman al Farisy1) S1/Jurusan Sistem Informasi, STIKOM Surabaya, email: rem_brandt@walla.co.il

2. 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

3. Abstrak • Tahun 2009 diprediksiolehbanyakekonomsebagaitahun yang sulitbagiduniausaha. Krisisekonomi global yang sejakawaltidakterlaludikhawatirkanPemerintah Indonesia, ternyatalambatlaunmulaiberimbas. Perusahaan otomotifdiAmerikadanJepangmisalnya, sudahmulai (berencana) mengurangikaryawannya. Tidakmenutupkemungkinanhaltersebutjugaterjadidi Indonesia, karenaperlambatanekonomidunia (Bima, 2009).

4. Abstrak • Krisisfinansial global telahmenyebabkanjatuhnya bursa saham global dan regional padaakhirtahun 2008 hingga 2009. Para investor danpelakupasar Indonesia masihbelummempercayaikondisifinansialsepenuhnya. Ketidakpercayaan investor danpelakupasar modal telahmenyebabkanterhambatnyalikuiditas. Beberapaperusahaanterbukaseperti bank, produsenrokok, produsenmakanandanminumankemasandanjuga provider telekomunikasijugaterkenaimbasnya. Untukmengantisipasijatuhnya modal yang semakindalam, para investor danpelakupasar modal Indonesia diharapkanmampuuntukmengambilkeputusaninvestasidengantepat. Denganadanyasistemperamalanhargasaham, diharapkandapatmembantupara investor danpelakupasar modal untukmelihatgambarankedepanbagaimanapergerakansaham yang ditanam. Denganadanyagambaranpergerakansaham, para investor memilikilandasandalammengambilsuatukeputusaninvestasi.

5. Abstrak • Dalambuku yang berjudulKiatMembangunAsetKekayaanPanduanInvestasiSahamdari A sampai Z (Raharjo, 2006), investasimerupakanpenggunaandanaatau modal untukpembelian instrument investasi, sepertisaham, obligasi, reksadana, instrument pasaruang, propertidan yang sejenisnya. Untuktetapmampumendapatkankeuntungandalamberinvestasi, sahammerupakanlahan yang mampumemberikantingkatkeuntungan yang jauhlebihtinggi. Sahamadalahpermainan modal yang fluktuatif, bahkanseringkaliperubahanhargasahamterjadipadasetiapharinya. Hal inimerupakanresiko yang diterimaolehpara investor saham.

6. Abstrak • MenurutRaharjo (2006), Instrumensahamtermasukdalamkategorispekulasikarenahargasaham yang cenderungfluktuatif. Karenanilaisahambersifatfluktuatiftersebut, makaperluadanyacarauntukmemperkirakannilaisahamuntukperiode yang akandatang. Metodeperamalandapatmembantumeramalkantingkatperubahanhargasahamsertanilaihargasahamsehingga investor dapatmengetahuikapanharusmembelisaham yang diinginkandankapanharusmenjualsaham yang dimiliki. Investor sahamdapatmemantaudanmelakukantransaksipenjualandanpembeliansahamsecara online.

7. Abstrak • Denganadanyasitusperamalanhargasahamdiharapkandapatmembantupemainsahamatau Investor dalammelakukanperhitunganperamalanhargasaham. Jikadibandingkandenganperkiraansecaragamblang, teknikperamalandenganmetodetertentulebihmenjanjikandalammengambilkeputusandalampermainansaham yang dilakukanoleh investor ataupemainsaham.

8. Peramalan • Peramalan (forecasting)adalahupayauntukmemperkirakanapa yang akanterjadidimasa yang akandatang, danobjek yang diramalkandapatmeliputiapasaja (Assauri, 1993).

9. Triple Exponential Smoothing • Metodeinidigunakanketika data menunjukanadanya trend danperilakumusiman (Makridakis, 1999). Untukmenanganimusiman, telahdikembangkan parameter persamaanketiga yang disebutmetode “Holt-Winters” sesuaidengannamapenemuya. Terdapatdua model Holt-Winters tergantungpadatipemusimannyayaituMultiplicative seasonal model danAdditive seasonal model. Metodesingle exponential smoothingdandouble exponential smoothingdapatdigunakanuntukhampirsegalajenis data stasioneratau non-stasionersepanjang data tersebuttidakmengandungfaktormusiman. Tetapibilamanaterdapatmusiman, metodeinidijadikancarauntukmeramalkan data yang mengandungfaktormusiman, namunmetodeinisendiritidakdapatmengatasimasalahtersebutdenganbaik. Meskipundemikian, metodeinidapatmenanganifaktormusimansecaralangsung. (Makridakis, 1999)

10. Rumus yang digunakanuntuk triple exponential smoothing adalah: • Pemulusan trend: • bt =g (St – St-1) + (1 - g ) bt-1 • PemulusanMusiman: • I = b t X • t S + (1-b) t -L +m • Ramalan: • Ft + m = (St + bt m)It – L + m • dimana: • Ft = peramalanuntukperiode t. • t = periode • L = panjangmusiman (misal, jumlahkuartaldalamsuatutahun) • b = komponen trend, I adalahfaktorpenyesuaianmusiman • Ft + m = ramalanuntuk m periodekemuka.

11. Untuk alur logika dan sistematika peramalan dengan menggunakan metode Exponential Smoothing Winter’s, digambarkansepertigambarberikut:

13. Prosesdimulaidaripengambilan data historysaham. Setelahitusistemmelakukaninisialisasinilai alpha, beta, gamma danperiode. Prosesakandimulaidaripenghalusanexponensial, kemudianmelakukanperamalanuntukperiodemasadepan. Setelahdiramalkan, data hasilramalanditampilkan. Prosesdiulangkembalihinggamendapatkannilai MSE terkecil. • Terdapatbagianpentingdalamtahapini, yaitumelakukanperancangandanpembuatanData Flow Diagram (DFD)danEntity Relationship Diagram (ERD). Perancangansistembertujuanuntukmenggambararus data dalamaplikasisecaraterstrukturdanjelas, sertamenggambarkanproses yang terjadidalamaplikasi.

14. Gambar dibawah inimenunjukkanrancanganpenelitiandalamTugasAkhirini:

15. AlurprosesdarirancanganGambaran umum diatas, dimulaidarimasukan data hargasahamkedalamaplikasi yang nantinyaakandigunakanuntukmelakukanperamalanhargasahamdan data tersebutakandisimpankedalam database. Aplikasiiniakanmenghasilkanlaporanhasilperamalanhargasaham yang akandigunakanoleh investor.

16. Gambar 3.3 menunjukkkan Diagram KonteksdalamTugasAkhirini:

17. PadagambardiatasdigambarkanbahwaAplikasiPeramalanHargaSahammendapatkanmasukandarisekuritasberupadaftaremiten, teknikalanalisisdarimasing-masingemiten, dandaftarhargasahammasing-masingemitenuntukbeberapaperiode yang berkesinambungan. Dalammenggunakansistemini, investor akanmemasukkankodeemiten yang akandiramalhargasahamnyadanuntukjangkawaktuberapaperioderamalantersebut. Sistemakanmemprosespermintaan investor, danakanmemberikan output berupanamaemiten, hargasahamsaatini, ramalanhargasahamuntukperiode yang diinginkan investor, sertasahamsaatini, ramalanhargasahamuntukperiode yang diinginkan investor, serta saran keputusaninvestasi (order buy, order sellatauhold). Investor disinidapatberupa investor, spekulanataupialangsaham.

18. Uji Otokorelasi Sample yang digunakanadalahsaham Bank Mandiri, Tbk (BMRI.JK). data yang digunakanmerupakanhargapenutupandaritanggal 24 Mei 2012 sampai 9 September 2012. Ytmerupakanhargapenutupan (close).

19. TabelPengujianOtokorelasi

20. Tabeldi bawah inimenunjukkanringkasandariujikorelasiderajatpertama. Nilai r1 didapatdari Ʃ(Yt-mean)(Yt-1-mean) dibagidengan Ʃ(Yt-mean)2. Dari perhitungankoefisienotokorelasiderajatpertamadidapatkannilai rata-rata data (Yt) sebesar 6858,5. Dan nilaikoefisienotokorelasiderajatpertamasebesar 0,284.

21. Tabelberikutmenunjukkanringkasanhasilujiotokorelasiderajatkeduauntuk data BMRI.JK yang datanyasebanyak 50 record.Samahalnyadenganpengujianotokorelasiderajatpertama, nilai r2 didapatkandaripembagianantara Ʃ(Yt-mean)(Yt-2-mean) dibagidengan Ʃ(Yt-mean)2. Dari perhitungandiatasdidapatkannilai r2 sebesar 0,228.

22. UjiCobaPeramalandenganMetode Exponential Smoothing Winter’s • Sample yang digunakanadalahsaham Bank Mandiri (BMRI). Data yang digunakanmerupakanhargapenutupandaritanggal 1 Agustus 2012 sampai 31 Agustus 2012. Nilaiα,β,γ yang digunakanadalah 0,1;0,2;0.3;...;0,9. Data saham yang digunakandimulaidaritanggal 1 Agustus 2012 hingga 31 Agustus 2012. Jumlahrecord sebanyak 18 data.

23. Tabel History HargaSaham BMRI

24. Dari tabeldi atas, dirangkumhasilperamalanuntukberbagainilai alpha, beta, dan gamma. Hasilperamalandengankombinasinilai α=0,1; β=0,1; γ=0,1 memiliki MAPE yang terkecil (0,021%) dibandingkandenganperamalandengankombinasinilai α, β, dan γ yang lain. Sehinggahasilperamalaninidapatdigunakansebagaireferensiyaitusebesar 8150.00 untuktanggal 3 September 2012.

25. TabelRekapHasilPeramalan

26. ProsesperamalandenganMetode Exponential Smoothing Winter’s pada 7 sample emitenmenghasilkannilai yang bervariasi. Hasilperamalan 7 sample emitendapatdilihatpadatabel 4.5. dari 7 sample emiten yang digunakansebagaiobjekujicoba, 5 emitenmenghasilkanperubahanharga yang samadengankeadaanaktualemitentersebut. Sedangkan 2 emitentidaksamadengankeadaanaktualemiten. Saham BBCA dan HMSP diramalkanakanturun, sedangkanpadakeadaanaktualsahammengalamikenaikannilai. Dari 7 emitentersebutdihitungkeberhasilanperamalansebesar 71,428%

27. UjiCobaFitur Login • Proses login dilakukandengancaramenginputkanuser name dan password. Dari user namedanpassword iniakandiketahui status login,apakahsebagai admin ataupenggunabiasa. Data login yang digunakanterlihatpadatabel 4.2 yang berisiuser name danpassworduntukmasing-masinguser admin danpengguna.

28. Login

29. Test Case Login

30. UjiCobaHakAkses • Hakaksesterdiridariduajenis, yaituhakakses admin danhakaksesbiasa. Hakakses admin dimilikioleh administrator danhakaksesbiasadimiliikiolehpengguna. Administrator danpenggunamemilikihakakses yang berbeda. Penggunahanyabisamengakseshalamanfiturutama (halamanperamalandanlaporansaham), halamanberitadanhubungikami. Penggunahanyadapatmelihatberitatidakdapatmengubahisiberita. Sedangkan admin dapatmengaksesseluruhhalaman yang adatermasukhakuntukmenambahkan, mengubahisiberitaataumenghapusberita

31. Test Case Hak Akses

32. Proses Utama • berikutmerupakantampilandarihalamanAnalisisdimanaprosesutamaperamalanhargasahamdilakukanpadahalamanini. Penggunadimintauntukmemilihkodeemiten yang dikehendaki, periode yang diinginkan, tanggalmulaiperamalandantanggalakhirperamalan. Tombolprosesberfungsiuntukmemprosesperamalanhargasaham. Tombolsimpanbergunauntukmenyimpanperamalan. UntukmelihathasilperamalanterdapattombolLaporanSahamdisampinguntukmemandupenggunakehalamanlaporansaham.

34. Gambar berikutmerupakantampilandarihalamanLaporanSaham, yang menampilkanhasilperhitunganperamalan, alfa, beta gamma yang dipakai, MSE, MAPE dankeputusan yang disarankanaplikasiterhadappenggunauntukmenjual, membeliataumenahansaham yang dikehendaki. Penggunadapatmemilih ID peramalanuntukmelihatperamalan yang sudahdisimpansebelumnya.

36. SIMPULAN Kesimpulan yang dapatditarikdaripembuatanAplikasiPeramalanHargaSahammenggunakanMetode Exponential Smoothing Winter’sadalah: • AplikasiPeramalanHargaSahamMenggunakanMetode Exponential Smoothing Winter’s dapatdibuatdengan basis web, sehinggadapatdiaksessecaraumumtanpadibatasiwaktudantempat, terutamabagiparapelakupasar modal. • TeknikperamalandenganmetodeExponential Smoothing Winter'sdapatditerapkanuntukmeramalkanhargasaham. data saham BMRI dapatdiramalkandenganmetodeexponential smoothing Winter's dimanatelahdibuktikandenganPengujianOtokorelasi yang tercantumpada BAB IV. peramalanhargasahamdenganMetodeExponential Smoothing Winter's mendapatkannilaikeberhasilansebesar 71, 428% seperti yang diterangkanpadabagianEvaluasi

37. Saran-saran yang dapatdiberikanadalahsebagaiberikut: • AplikasiPeramalanHargaSahamMenggunakanExponential Smoothing Winter'sdapatdikembangkanuntukmeramalkanperdaganganuangatauvalutaasingdansahamluarnegeri. • AplikasiPeramalanHargaSahamMenggunakan Exponential Smoothing Winter'sdapatdikembangkanmenjadionline trading denganmenambahkanmodultransaksisehinggaparapelakupasardapatlangsungmerealisasikankeputusanmereka. Hal inidapatdilakukanjikaadakerjasamaantaraAgenSekuritastertentudenganpengembangaplikasi.

38. DAFTAR RUJUKAN Arsyad, Lincolin. 2001. PeramalanBisnis. BPFE-Yogyakarta. Yogyakarta Bima, Aditya, 2008, indonesia 2009 dan Krisis Ekonomi Global, (online),(http:// bimaconcept.wordpress.com/2008/12/22/dalam-menghadapi-krisis-ekonomi-global/, 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.