## PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK SISTEM REKOMENDASI BUY SELL DI FOREX TRADING
Iswanto 1) , Yuliana Melita Pranoto 2) , Reddy Alexandro Harianto 3)
1 Teknologi Informasi ISTTS Surabaya, Indonesia email: nuansasempurna@gmail.com
2 Teknologi Informasi ISTTS Surabaya, Indonesia email: ymp@istts.ac.id
3 Teknologi Informasi ISTTS Surabaya, Indonesia email: reddy@istts.ac.id
Abstract
Having a sophisticated application, even though often experience problems in deciding BUY - SELL in trading forex trading. This is due to the often time series predictions, in the high variable experiencing high values as well as low variables, for that it is needed a recommendation system to overcome this problem.
The application of classification algorithms to the recommendation system in support of BUY- SELL  decisions  is  one  appropriate  alternative  to  overcome  this.  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) algorithm  was  chosen  because  the  K-NN  method  is  an  algorithm  that  can  be  used  in  building  a recommendation system that can classify data based on the closest distance. This system is designed to assist traders in making BUY-SELL decisions, based on predictive data.
The  results  of  the  recommendation  system  from  the  ten  trials  predicted  by  Arima  are recommended. When compared to the price in the field the target profit is 7%  per week from ten experiments if the average profit has exceeded the target.
Keywords: classification algorithm, recommendation system, trading.

## Abstrak
Memiliki aplikasi, yang canggih sekalipun seringkali mengalami kendala dalam memutuskan BUY – SELL dalam berdagang forex trading. Ini disebabkan sering kali prediksi time series, dalam variable high mengalami nilai high begitu juga variable low, untuk itu sangat di butukan sebua sistem rekomendasi untuk mengatasi permasalahan ini.
Penerapan algoritma klasifikasi untuk sistem rekomendasi dalam mendukung keputusan BUY- SELL merupakan salah satu alternatif yang tepat untuk mengatasi ini. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dipilih karena metode K-NN merupakan suatu bentuk algoritma yang dapat dipakai dalam menbangun  sistem  rekomendasi  yang  dapat  mengklasifikasikan  data  berdasarkan  jarak  terdekat. Sistem ini dirancang untuk membantu trader dalam mengambil keputusan BUY-SELL, berdasarkan data hasil prediksi.
Hasil sistem rekomendasi dari sepuluh percobaan hasil prediksi arima direkomendasikan buy. Ketika  dibandingkan  dengan  harga  di  lapangan  target  keuntungan  7%  per  minggu  dari  sepuluh percobaan apabila dirata-rata keuntungan telah melampaui target.
Kata kunci: Algoritma klasifikasi, Sistem Rekomendasi, Trading.

## I. PENDAHULUAN
Banyak  orang  berupaya  melakukan pencarian sistem
trading yang
konon bisa menghilangkan  faktor  risiko alias zero- risk trading system. Dalam dunia forex trading, hingga kini mitos tersebut masih tumbuh subur dan  dikenal  dengan  istilah “holy  grail  of trading” dalam  literatur  Medieval  disebutkan
sebagai  cawan  suci  yang  dipergunakan  oleh Yesus  Kristus  dalam  perjamuan  terakhir. Dalam legenda King Arthur, para Ksatria Meja Bundar  diperintahkan  untuk  mencari  cawan suci  tersebut  yang  diyakini  memiliki  banyak keajaiban.  Dalam  trading  forex,  istilah  holy grail merujuk  pada  sebuah  strategi  yang  bisa memberikan  “keajaiban”  bagi  penggunanya.
Keajaiban  tersebut  berupa  keuntungan  terus menerus  tanpa  pernah  “dicemari”  oleh kerugian barang sedikit pun. Karena memang tidak  ada  holy  grail  dalam  trading,  holy  grail itu hanya mitos. [1] Kebutuhan akan pentingnya pengambilan  keputusan  hasil  prediksi  adalah dalam penentuan BUY- SELL. Hasil prediksi seringkali mengalami kesulitan dalam pengambilan keputusan  dikarenakan prediksi dalam time series untuk variable high hasilnya high  low  hasilnya  low.  untuk  itu  sangat  di butukan  sebua  sistem  rekomendasi  untuk mengatasi permasalahan ini.
Disini  diperjelas  cara  menggunakan sistem  rekomendasi,  dari  hasil  prediksi penelitian  sebelumnya  pemanfaatan  ARIMA untuk  menprediksi  harga  emas  dalam  sistem rekomendasi  trading  gold  option.  Sistem  ini dibuat  untuk  membantu  para  trader  dalam menentukan  BUY-  SELL  secara  cepat,  tepat dan akurat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Saat ini banyak alat dan perangkat data mining open-source tersedia untuk digunakan seperti Rapidminer, Waikato Environment for Knowledge  Analysis  (WEKA),  KNIME,  R- Programming,  Orange,  NLTK  dll.  Alat  dan perangkat lunak ini menyediakan serangkaian metode  dan  algoritma  yang  membantu  dalam analisis  data  yang  lebih  baik.  Alat-alat  ini membantu  analisis  klaster,  visualisasi  data, analisis  regresi,  Pohon  keputusan,  Analisis prediktif,  Penambangan  teks,  Klasifikasi  dll . Oranye :  adalah  pembelajaran  mesin  sumber terbuka  dan  perangkat  lunak  penambangan data  (ditulis  dengan  Python).  Ini  memiliki visual  pemrograman  front-end  untuk  analisis dan visualisasi data eksploratif, dan juga dapat digunakan  sebagai  pustaka  Python.    Program ini  dikelola  dan  dikembangkan  oleh Laboratorium
Bioinformatika
Fakultas Komputer dan Informasi Sains di Universitas Ljubljana.Orange  adalah  perangkat  lunak pemrograman visual berbasis komponen untuk penambangan  data,  pembelajaran  mesin  dan analisis  data.  Komponen  disebut  widget  dan berkisar  dari  visualisasi  data  sederhana, pemilihan  subset  dan  preprocessing,  untuk evaluasi  empiris  algoritma  pembelajaran  dan pemodelan prediktif. [2]
K-NN  Algoritma  K-Nearest  Neighbor
(K-NN) adalah metode untuk
mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  ada  paling  dekat  dengan objek. Karena itu, untuk membuatnya prediksi dengan  K-NN,  kita  perlu  mendefinisikan metrik  mengukur  jarak  antara  titik  kueri  dan kasing  dari  contoh  sampel.  Salah  satu  yang paling  populer  untuk  mengukur  jarak  ini dikenal sebagai Euclidean. [ 2]
!(#, %)'# − %) )
Di mana x dan p adalah titik kueri dan contoh  contoh  kasus,  masing-masing.  Karena prediksi K-NN didasarkan pada asumsi intuitif bahwa objek yang dekat jarak berpotensi sama, masuk akal untuk membedakan antara tetangga terdekat K saat membuat prediksi. Biarkan titik terdekat  antara  K  tetangga  terdekat  memiliki lebih  banyak  mempengaruhi  hasil  dari  sudut permintaan.  Ini  bisa  dicapai  dengan memperkenalkan satu set bobot W, satu untuk masing-masing  tetangga  terdekat,  yang ditentukan  oleh  kedekatan  relatif  masing- masing  tetangga  dengan  memperhatikan  titik permintaan. [2]

## III. METODE PENELITIN
3.1 Metode Penelitian Metode dalam melakukan penelitian ini adalah :
1. Studi Literatur
Dengan mempelajari buku-buku referensi  dan  paper  atau  jurnal  yang berkaitan  dengan  permasalahan  serta mencari  solusi  yang  terbaik.  Topik bahasan  utama  yang  dibutuhkan diantaranya adalah algoritma klasifikasi.
2.   Pengumpulan data Data  set  diperoleh  dari  Meta  Trader, data  uji  diperoleh  dari  prediksi ARIMA.
3.   Pembuatan dan pengujian Sistem Melakukan  pembuatan  system  dengan aplikasi  excel  pengujian  dengan Tool Orange
3.2 Algoritma klasifikasi
Dalam dunia pendidikan data mining terdapat banyak  cara  algoritma  klasifikasi  yang  biasa digunakan seperti:
a. Naïve bayes
b. K nearest neighbor
c. Decision tree Sistem yang dikembangkan
menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor (K-NN). Metode ini dipilih karena metode K-
NN merupakan suatu bentuk model pendukung keputusan yang dapat mengklasifikasikan data berdasarkan  jarak  terdekat.  K-NN  adalah rumus  yang  paling  sederhana  yang  sering digunakan dalam pengimplementasian pencarian jarak. Rumus yang digunakan dalam perhitungan  K-NN  adalah  rumus  Euclidean Distance. [3]
Untuk mempermudah pembuktian dalam perhitungan manual dalam penelitian ini menggunakan  algoritma K-nearest  neighbors sebagai  sistem  rekomendasi, K-nearest neighbors merupakan algoritma yang
berfungsi  untuk  melakukan  klasifikasi  suatu data berdasarkan data pembelajaran (training data  sets).  Dengan  k  merupakan  banyaknya tetangga terdekat.

## 3.3. Data Input
Data  yang  digunakan  diperoleh  dari meta  trader-4,  Jumlah  data  sebanyak  677 (mulai 2007.1.14 s/d 2019.12.29) dimana  667 data  sebagai  training  dan  10  data  sebagai  uji coba. Contoh data dapat dilihat dalam table
Tabel 1 Contoh Data Uji
Open high low close  Rekomendasii 686.60  693.30  678.40  691.40 BUY 692.00  693.30  670.40  681.60 SELL 680.70  690.40  667.00  688.30 BUY 688.50  690.50  664.10  670.60 SELL 670.40  674.50  653.50  661.10 SELL 662.90  664.80  651.00  655.30 SELL 655.40  671.50  651.70  670.70 BUY 670.80  673.10  643.80  648.20 SELL
Adapun  data  tes  hasil  prediksi  adalah sebagai berikut Tabel 2 Data Uji Prediksi Open Mean High Mean Low Mean Close Rekomen dasi 1504.37  1521.63  1476.10  1509.72 ? 1513.37  1518.93  1484.11  1513.71 ? 1458.83  1516.44  1461.81  1455.90 ? 1467.06  1467.55  1447.35  1470.54 ? 1460.60  1484.27  1463.65  1461.90 ? 1464.13  1466.54  1447.12  1464.89 ? 1459.37  1489.01  1455.56  1463.43 ? 1475.42  1488.38  1463.19  1477.99 ? 1478.12  1482.89  1474.58  1479.36 ? 1511.36  1523.80  1480.38  1514.78 ?

## 3.4. Proses
Penerapan Metode K-Nearest Neighbor adalah:
1. Tentukan parameter k
2. Hitung jarak antara data yang akan dievaluasi dengan semua pelatihan
3. Urutkan  jarak  yang  terbentuk  (urut naik)
4. Tentukan  jarak  terdekat  sampai urutan k
5. Pasangkan kelas yang bersesuaian
6. Cari jumlah kelas dari tetangga yang terdekat dan tetapkan kelas tersebut sebagai  kelas  data  yang  akan dievaluasi.
Apabila nilai K sudah ditentukan maka proses  perhitungan  2,  3,  4,  5  dan  6  akan dilakukan  secara  otomatis,  sehingga  sisten akan  menberi  rekomendasi  BUY  atau  SELL secara cepat dan akurat.
Contoh  perhitungan memakai  persamaan Euclidian Distance yaitu: Hasil Prediksi ARIMA percobaan pertama
0pen high low close Rekomendasi 1504.37  1521.63  1476.10  1509.72 ?
dengan menggunakan perhitungan Euclidean Distance dengan rumus * = '(, ) − , - ) ) + (/ ) − / - ) ) + (0 ) − 0 - ) ) + (1 ) − 1 - ) ) Dimana : e = jarak a = open b = high
c = low d = close diketahui:
, - = 1504.37 / - = 1521.63 0 - = 1476.10
1 - = 1509.72 Untuk , ) / ) 0 ) 1 ) akan berubah sesuai dengan data set daribaris 1 s/d 667 Perhitungan hasil nilai baris pertama
* = '(625.70 − 1504.37) ) + (636.20 − 1521.63) ) + (620.20 − 1476.10) ) + (628.70 − 1509.72) ) * = '(−878.67) ) + (−885.43) ) + (−855.90) ) + (−881.02) )
* = √772060.97 + 783989.33 + 732568.93 + 776192.17
* = √3064811.40
* = 1750.66
Perhitungan hasil nilai baris kedua
* = '(634.70 − 1504.37) ) + (654.00 − 1521.63) ) + (632.20 − 1476.10) ) + (645.80 − 1509.72) ) * = '(−869.67) ) + (−867.63) ) + (−843.90) ) + (−863.92) )
* = √756325.91 + 752784.80 + 712171.27 + 746353.77
* = √2967635.76
* = 1722.68 Sistem akan menghitung hasil dari tiap baris 1 s/d 667 Dari  hasil  perhitungan Euclidean  Distance terlihat  tetangga  yang  paling  dekat  pertama (k=1)  adalah  baris  662  dimana  baris  662 rekomendasinya adalah (BUY)
Apabila ingin melihat tiga tetangga terdekat (k=3) maka ketemu
1. Baris 662 jaraknya 11,37 rekomendasinya BUY
2. Baris 227 jaraknya 12,91 rekomendasinya BUY
3. Baris 667 jaraknya 15,26 rekomendasinya BUY
Begitu seterusnya Hasil Prediksi ARIMA percobaan kedua dengan cara perhitungan yang sama ketika dihitung secara manual seperti terlihat pada table
1. Baris 662 jaraknya 8.04 rekomendasinya BUY
2. Baris 659 jaraknya 19.05 rekomendasinya BUY
3. Baris 658 jaraknya 23.40
rekomendasinya BUY

## 4. HASIL
Setelah dimasukkan sistem rekomendasi memperoleh hasil sebagai berikut Tabel 3 Hasil Sistem Rekomendasi
N o Predi ksi Open Mean High Mean Low Mean Close Rekom en dasi 1 1504. 17 1521. 63 1476. 10 1509. 72 BUY 2 1513. 37 1518. 93 1484. 11 1513. 71 BUY 3 1458. 83 1516. 44 1461. 81 1455. 90 BUY 4 1467. 06 1467. 55 1447. 35 1470. 54 BUY 5 1460. 60 1484. 27 1463. 65 1461. 90 BUY 6 1464. 13 1466. 54 1447. 12 1464. 89 BUY 7 1459. 37 1489. 01 1455. 56 1463. 43 BUY 8 1475. 42 1488. 38 1463. 19 1477. 99 BUY
9 1478. 12 1482. 89 1474. 58 1479. 36 BUY 1 0 1511. 36 1523. 80 1480. 38 1514.
78 BUY

## Desain antar muka
Gambar 1 Menu Utama Sistem Rekomendasi Trading
Pada gambar 1 terdapat tiga pilihan yaitu: data, rekomendasi  BUY  –  SELL,  dan  validasi. Apabila dipilih rekomendasi BUY-SELL akan tampil seperti berikut
Gambar 2 Menu Rekomendasi Buy Sell
Dari  menu  rekomendasi  BUY-SELL, kita  masukkan  data  hasil  prediksi  ARIMA Open,  High,  Low,  dan  Close,  serta  tentukan berapa  nilai  K  maka  akan  muncul rekomendasinya.

## 3.5  Pembuktian  Menggunakan  Aplikasi Tool Orange
1. Pembuktian Algoritma KNN
a. Buka  aplikasi  tool  Orange,  buat sekema data set, dan data uji yang mau dimprediksi seperti gambar berikut:

## Gambar 3 Sekema Data dan Prediksi KNN
b. Tampilkan  hasil  rekomendasi  dengan cara  double  click  data  prediksi  akan terlihat hasil seperti gambar berikut:
Gambar 4 Hasil Rekomendasi KNN
dengan k=5
Dari gambar  4  sepuluh  hasil prediksi  ARIMA  direkomendasikan BUY.  Tampilan  grafiknya  sebagai berikut:
Gambar 5 Grafik Open-Close KNN
2. Pembuktian Algoritma decision tree,
a. Buka  aplikasi  tool  Orange,  buat sekema data seperti gambar berikut:

## Gambar 6 Sekema Algoritma
Decision Tree b. Untuk menampilkan hasil
rekomendasi,  double  click  data prediksi  maka  akan  terlihat  hasil prediksi seperti gambar berikut:
Gambar 7 Hasil Rekomendasi Decision Tree
Dari gambar  7  sepuluh  hasil  prediksi ARIMA direkomendasikan BUY.
3. Pembuktian  Rekomendasi  menggunakan algoritma Naïve Bayes
a. Buka  aplikasi  tool  Orange,  buat sekema data seperti gambar berikut:
Gambar 8 Skema Algoritma Naïve Bayes
b. Untuk menampilkan hasil rekomendasi,  double  click  data prediksi  maka  akan  terlihat  hasil prediksi seperti gambar berikut:
Gambar 9 Hasil Rekomendasi Algoritma Naïve Bayes
Dari gambar  9  sepuluh  hasil  prediksi ARIMA direkomendasikan BUY.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Hasil  perhitungan  sistem  rekomendasi dari sepuluh percobaan semua direkomendasikan BUY.
2. Hasil  pembuktian  dengan  tool  oragne menggunakan  algoritma  KKN  hasilnya semua direkomendasikan BUY.
3. Hasil  pembuktian  dengan  tool  oragne menggunakan  algoritma decision  tree hasilnya semua direkomendasikan BUY.
4. Hasil  pembuktian  dengan  tool  oragne menggunakan  algoritma algoritma  Naïve Bayes hasilnya  semua  direkomendasikan
BUY.
Hasil  sistim  rekomendasi  dari  sepuluh percobaan hasil prediksi arima
direkomendasikan  buy.  Ketika  dibandingkan dengan  harga  dilapangan  target  keuntungan 7% perminggu dari sepuluh percobaan apabila dirata-rata keuntungan telah melampaui target.

## Saran
Untuk  penelitian  dimasa  mendatang Untuk sistem rekomendasi bisa menggunakan algoritma klasifikasi yang lain seperti ID3, dan lainnya.  Sehingga  bisa  dipakai  perbandingan keakurasiannya.
Sedangkan    analisa  perlu  melakukan teknik  fundamental,  karena  dalam  prosesnya pasar  juga  dipengarui  penmintaan  dan penawaran,  dipengarui    oleh  kondisi lingkungan  baik  keaman,  ancaman  maupun bencana alam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Holy  Grail  dalam  Trading  Forex,  Website: https://www.foreximf.com/blog/mencari- strategi-forex-99-akurat-baca-ini, diakses pada 17 mei 2020
[2]   Amrita  Naika,  Lilavati  Samant,  “Correlation review  of  classification  algorithm  using  data mining  tool:  WEKA,  Rapidminer,  Tanagra, Orange and Knime” International Conference on  Computational  Modeling  and  Security (CMS 2016).
[3]   Achmad  Bayhaqy,  Kaman  Nainggolan, Sfenrianto  Sfenrianto,  Emil  R.  Kaburuan “Sentiment Analysis about E-Commerce from Tweets  Using  Decision  Tree,  K-Nearest Neighbor,  and  Naïve  Bayes,” STMIK  Nusa Mandiri  Jakarta,  Indonesia dan Bina Nusantara  University,  Jakarta,  Indonesia 11480 .
[4]  A.  Sespajayadi,  Indrabayu,  and  I.  Nurtanio, “Technical  data  analysis  for  movement prediction  of  Euro  to  USD  using  Genetic Algorithm-Neural Network,” in 2015 International Seminar on Intelligent Technology  and  Its  Applications  (ISITIA) , 2015, pp. 23–26.
[5]  M. Goyal and R. Vohra, “Applications of Data Mining  in  Higher  Education”,  IJCSI International  Journal  of  Computer  Science Issues, Vol. 9, Issue 2, No 1 , March 2012.
[6]   R.  Huebner,  “A  survey  of  educational  data mining  research”, Research  in  Higher Education Journal , 2012.
[7]   M.S. Mythili, A.R. Mohamed Shanavas, “An Analysis  of  students’  performance  using classification  algorithms ”,  IOSR,  Journal  of Computer  Engineering,  Volume  16, Issue  1, January 2014.
[8]   S. Lakshmi Prabha, A.R.Mohamed Shanavas, “Educational  data  mining  applications”, Operations  Research  and  Applications:  An International Journal  (ORAJ),  Vol.  1,  No. 1, August 2014.
[9]   C. Romero, S. Ventura and E. Garcia, "Data mining  in  course  management  systems: Moodle case study and tutorial", Computers & Education, Vol. 51, no. 1, pp. 368-384, 2008
[10] S. Ayesha, T. Mustafa, A. Sattar and M. Khan, “Data  mining  model  for  higher  education system”, Europen Journal of
[11]  Z.  J.  Kovacic,  “Early  prediction  of  student success:  Mining  student  enrollment  data”, Proceedings  of  Informing  Science  &  IT Education Conference (In SITE) 2010.
[12]  P.  Kavipriya,  A  Review  on  Predicting Students’  Academic  Performance  Earlier, Using Data Mining Techniques, International Journal  of  Advanced  Research  in  Computer
Science and Software Engineering, Volume 6, Issue 12, December 2016 ISSN: 2277 128X
[13]  Christos Tjortjis, John Keane “A classification algorithm  for  data  mining” Intelligent  Data Engineering  and  Automated  Learning — IDEAL 2002
[14]  Abdullah H Wahbeh, Qasem A. Al-Radaideh, Mohammed  N  Al-Kabi,  Emad  M  Al Shawakfa, ”Comparitive study of data mining tools  over  some  classification  methods”, (IJACSA)  International  Journal  of  Advanced
Computer  Science  and  Applications,  Special Issue on Artificial Intelligence
[15]  Priyadharsini. C and D. A. S. Thanamani, “An Overview of Knowledge Discovery Database and  Data  mining  Techniques,” Int.  J.  Innov. Res. Comput. Commun. Eng., vol. 2, no. 1, pp. 1571–1578,  2014  [Online]. Available: http://www.rroij.com/open- access/anoverview-of-knowledge-discovery- databaseand-data-miningtechniques.pdf