JURNAL GAUSSIAN, Volume 8 , Nomor 1, 2019, Halaman 1 - 11 Online di: http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian

## ANALISIS TEKNIKAL SAHAM DENGAN INDIKATOR GABUNGAN WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN STOCHASTIC OSCILLATOR
Yustian Dwi Saputra 1 , Di Asih I Maruddani 2 , Abdul Hoyyi 3 1,2,3 Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro Email: maruddani@gmail.com

## ABSTRACT
The  Stochastic  Oscillator  which  is  one  of  the  leading  indicators  has  the  disadvantage  of opening  the  gap  for  false  signals.  To  minimize  false  signals,  the  smoothing  process  is carried  out  using  the  Moving  Average.  Stochastic  Oscillator  is  usually  combined  with SMA (Simple Moving Average). But SMA has the disadvantage of giving the same weight to all data, even though in reality the data that best reflects the next value is the last data. This  makes  the  basis  of  weighting  the  WMA  (Weighted  Moving  Average)  method.This study aims to test the combination of Stochastic Oscillator with SMA and WMA and use the best combination to predict the trends that will occur and trading decisions taken from the  results  of  these  predictions.  The  research  samples  were  ANTM,  BBRI,  and  GIAA stocks  from  November  9  2015  to  November  9,  2018.The  results  show  a  combination  of Stochastic  Oscillator  and  WMA  is  a  better  combination  of  predictions  than  Stochastic Oscillator  and  SMA  because  it  has  a  smaller  MSE  value.  Based  on  the  comparison  of signal  accuracy  based  on  Overbought  and  Oversold,  the  best  period  of  combination  of Stochastic Oscillator and WMA is period 25. From the predicted trend that will occur with a  combination  of  Stochastic  Oscillator  and  WMA  period  25  a  decision  is  made  to  buy shares  for  ANTM  shares,  sell  shares  for  BBRI  shares,  and  waiting  for  a  buy  signal  for GIAA shares.
Keywords: Stochastic Oscillator, SMA, WMA, Predictions, Trends

## 1. Latar Belakang
Stochastic Oscillator adalah salah satu indikator leading yang dikembangkan oleh George  C.  Lane  pada  akhir  tahun  lima  puluhan.  Indikator  ini  merupakan  indikator momentum  yang  menunjukan  lokasi  harga  penutupan  terakhir  relatif  terhadap range tertinggi  atau  terendah  dalam  suatu  periode  tertentu  sehingga  dapat  menentukan  kondisi jenuh jual dan jenuh beli dalam aktivitas pasar. Stochastic Oscillator memiliki nilai range antara  0%-100%  (Octaviany,  2013). Stochastic  Oscillator yang  merupakan  salah  satu indikator leading yang mempunyai kekurangan.  Kekurangannya  tersebut  adalah membuka celah  adanya  sinyal  palsu.  Untuk  meminimalisir  sinyal  palsu  tersebut  dilakukan  proses pemulusan dengan menggunakan Moving Average (Octaviany, 2013). Stochastic Oscillator biasanya dikombinasikan dengan Simple Moving Average . Namun Simple Moving Average memiliki kelemahan yaitu memberikan bobot yang sama untuk semua data, padahal dalam kenyataanya data yang paling mencerminkan nilai berikutnya adalah data terakhir (Suarsa, 2006).  Hal  itu  menyebabkan  terjadinya  konfirmasi trend yang  terlambat.  Untuk  itulah peneliti akan mencobamenggunakan Weighted Moving Average dengan pembobotan setiap data  tidak  sama  dan  data  terakhir  memiliki  bobot  paling  tinggi  untuk  dikombinasikan dengan Stochastic Oscillator .
Penulis  akan  membandingkan Stochastic  Oscillator yang  dikombinasikan  dengan Weighted  Moving  Average dengan Stochastic  Oscillator yang  dikombinasikan  dengan Simple Moving Average dengan menggunakan pembanding Mean Square Error (MSE) dan ketepatan prediksi berdasarkan sinyal Overbought dan Oversold .

## 2. TINJAUANPUSTAKA
2.1. Model Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA)
Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA) atau yang lebih dikenal dengan ARIMA  Box  Jenkins  secara  umum  dinotasikan  dalam  bentuk  ARIMA( p,d,q )  merupakan gabungan dari model Autoregresive orde ke- p disingkat AR( p ) dan Moving Average pada orde  ke- q disingkat  MA( q )  dengan d adalah  pembedaan  ( differencing ).  Model ARIMA( p,d,q ) secara umum dinotasikan (Wei, 2006):
𝜙 𝑝 (𝐵)(1 − 𝐵) 𝑑 𝑍 𝑡 = 𝜃 𝑞 (𝐵)𝑎 𝑡 Dengan:
𝜙 𝑝 (𝐵) = 1 − 𝜙 1 𝐵 − 𝜙 2 𝐵 2 − ⋯ − 𝜙 𝑝 𝐵 𝑝
𝜃 𝑞 (𝐵) = 1 − 𝜃 1 𝐵 − 𝜃 2 𝐵 2 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝐵 𝑞
dengan B adalah operator  backward  shift , p menyatakan  orde  pada autoregressive dan q menyatakan  orde  pada moving  average .  Terdapat  beberapa  variasi  dari  model  ARIMA, salahsatunya  adalah  model  subset  ARIMA.  Model  subset  ARIMA  merupakan  model ARIMA  yang  tergeneralisasi,  sehingga  tidak  dapat  dinyatakan  dalam  bentuk  umum, sebagai contoh subset ARIMA ([1,5],0,[1,5]) dinotasikan:
(1 − 𝜙 1 𝐵 − 𝜙 5 𝐵 5 ) = (1 − 𝜃 1 𝐵 − 𝜃 5 𝐵 5 )
Makridakis et  al .  (1992)  menyebutkan  terdapat  tiga  tahapan  dalam  memodelkan ARIMA  diantaranya  tahap  identifikasi,  estimasi,  dan  pengujian  asumsi  serta  tahap penerapan.

## 2.2. Simple Moving Average
Simple Moving Average (SMA) dibentuk dengan cara menghitung rata-rata ( mean ) harga  suatu  sekuritas  selama  periode  waktu  tertentu.  Salah  satu  cara  untuk  mengubah pengaruh  data  masa  lalu  terhadap  rata-rata  sebagai  ramalan  adalah  dengan  menentukan sejak  awal  berapa  jumlah  nilai  pengamatan  masa  lalu  yang  akan  dimasukan  untuk menghitung  rata-rata.  SMA  digunakan  untuk  prosedur  ini  karena  setiap  muncul  nilai pengamatan  baru,  nilai  rata-rata  baru  dapat  dihitung  dengan  membuang  nilai  observasi yang  paling  lama  dan  memasukan  nilai  pengamatan  terbaru.  SMA  merupakan  indikator yang mengikuti trend . Oleh karena itu, SMA baik digunakan ketika harga bergerak dalam trend .Misalkan  diberikan  t  data  harga  saham 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑡 maka  perhitungan  SMA  pada waktu ke-t adalah sebagai berikut :
𝑎̂ n = 1 n ∑ x j t j=1 = x 1 + x 2 +  … + x t n
dimana 𝑎̂ 𝑛 merupakan  SMA  periode  n  pada  waktu  ke-t. x j merupakan  harga  penutupan saham dengan j=1,2,…, t.
2.3. Weighted Moving Average
Berbeda  dengan Simple  Moving  Average yang  menggunakan  rata-rata  dari  data terakhir  sebagai  data  perkiraan  masa  berikutnya  yang  mana  setiap  data  diberikan  bobot yang sama, Weighted Moving Average akan berusaha memprediksi beberapa data terakhir dengan  memberikan  bobot  yang  berbeda-beda  menggunakan  operator  OWA  ( Ordered Weighted  Average ).  Operator  OWA  berdimensi  n  yang  diperkenalkan  oleh  Yager  (1988) adalah operator agresi (pemetaan) 𝐹: 𝑅 𝑛 → 𝑅 didefinisikan sebagai
𝐹(𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 ) = ∑ 𝑤 𝑗 𝑏 𝑗 𝑛 𝑗=1
dimana 𝑏 𝑗 adalah  nilai  argumen  terbesar  dan 𝑤 𝑗 adalah  kumpulan  bobot  yang  mana 𝑤 𝑗 ∈ [0,1] dan ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 = 1 .  Secara  kolektif,  bobot  disebut  vektor  pembobot  OWA  dan dinotasikan 𝑊 = (𝑤 1 , 𝑤 2 , … , 𝑤 𝑛 ) .
Karena  berfokus  pada  aspek  agregasi  pada  masalah  penghalusan  data,  operator OWA  menggambarkan  keluarga  operator  rata-rata  yang  ditentukan  oleh  parameter pembobotan  vektor  W.  Operator  penghubung  ini  didasarkan  pada  penggunaan  bobot meluruh ( Linear Decaying ) yang diperkenalkan oleh Yager (2008).
Ambil 𝑎 𝑛 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑗 𝑛 𝑗=1 yang  dihaluskan  pada 𝑡 = 𝑛 .  Pembobotan Linear  Decaying yang terkait yaitu :
𝑤 𝑗 = { 𝑗 − (𝑛 − 𝑚) 𝑇 ,   𝑛 − 𝑚 + 1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑛 0            ,           𝑗 ≤ 𝑛 − 𝑚 dimana 𝑇 = ∑ 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 𝑚(𝑚+1) 2 dan m adalah parameter tunggal terkait dengan bobot LD, yang merupakan  bilangan  bulat  sedemikian  hingga 1 < 𝑚 ≤ 𝑛 .  Dengan  diambil 𝑎̂ 𝑛 untuk menjadi  nilai  pemulusan  pada  n  dengan  parameter  m,  maka  model Moving Average menjadi :
𝑎̂ 𝑛 = 1 𝑇 (𝑚𝑥 𝑛 + (𝑚 − 1)𝑥 𝑛−1 + ⋯ + 𝑥 𝑛−𝑚+1 ) 𝑎̂ 𝑛 = ∑ 𝑗𝑥 𝑛−𝑚+𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑚(𝑚 + 1) 2 ⁄ 𝑎̂ 𝑛 = 2 𝑚(𝑚 + 1) ∑ 𝑗𝑥 𝑛−𝑚+𝑗 𝑚 𝑗=1
dimana 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 adalah  data  pengamatan  dan 𝑥 𝑛 adalah  data  pengamatan  terbaru. Dalam  berbagai  aplikasi,  nilai 𝑚 dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  metode ARIMABox-Jenkins
2.4. Stochastic Oscillator
Stochastic  Oscillator merupakan  indikator  momentum  yang  dikembangkan  oleh George C.Lane pada akhir 1950-an, yang menunjukan lokasi dari penutupan harga saat ini relatif terhadap wilayah titik tinggi-rendah selama periode tertentu.Untuk meminimalisirkan  adanya  prediksi  sinyal  yang  kurang  akurat Stochastic  Oscillator akan dikombinasikan dengan indikator lagging Moving Average.Stochastic Oscillator memiliki dua buah garis , yaitu garis %K dan garis %D untuk mengindikasikan perubahan rata-rata ( Moving  Average )  atas  nilai  %K.  Berikut  ini  adalah  formula  perhitungan  kombinasi Stochastic Oscillator (Octaviany, 2013):
%𝐾  =  100 × ( 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑛𝑡𝐶𝑙𝑜𝑠𝑒– 𝐿𝑜𝑤𝑒𝑠𝑡𝐿𝑜𝑤(𝑛)
𝐻𝑖𝑔ℎ𝑒𝑠𝑡𝐻𝑖𝑔ℎ(𝑛) − 𝐿𝑜𝑤𝑒𝑠𝑡𝐿𝑜𝑤(𝑛) )
%𝐷 𝑆𝑀𝐴 = 𝑚 − 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜𝑓𝑠𝑖𝑚𝑝𝑙𝑒𝑚𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑜𝑓 %𝐾
%𝐷 𝑊𝑀𝐴 = 𝑚 − 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜𝑓𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑚𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑜𝑓%𝐾
Dimana : Recent close = harga penutupan Lowest Low = harga terendah dari yang rendah
Highest High = harga tertinggi dari yang tinggi m = jumlah periode yang digunakan dalam perhitungan %𝐾 = Stochastic Oscillator
%𝐷 𝑆𝑀𝐴 = Moving Average (SMA) m hari dari %K %𝐷 𝑊𝑀𝐴 = Moving Average (WMA) m hari dari %K
Nilai  %K  berikisar antara  0%-100%.  %K  bernilai  0 jika recent  close sama  dengan lowest  low dan  bernilai  100  jika  nilai recent  close sama  dengan highest  high .Interpretasi dalam  penggunaan Stochastic  Oscillator cukup  mudah.  Terdapat  dua  prinsip  yang  perlu diketahui :
1. Sinyal jual dan beli dapat dilihat dari garis %K dan %D. Sinyal jual saham ditandakan dengan  garis  %K  (garis  warna  merah)  memotong  %D  (garis  warna  biru)  ke  bawah yang  ditandai  dengan  lingkaran  merah.  Sedangkan  sinyal  beli  saham  ditandakan dengan garis %K (garis warna merah) yang memotong %D (garis warna biru) ke atas yang ditandai dengan lingkaran hijau.
Gambar 1. Sinyal Jual dan Beli
2. Untuk menentukan suatu saham dengan trend naik ( bullish ) atau trend turun ( bearish ) dapat dilihat berdasarkan batas-batas oversold dan overbought yaitu 20 dan 80. Angka di bawah 20 dikatakan oversold (kemungkinan akan terjadi perubahan trend menjadi bullish). Angka di atas 80 dikatakan overbought (kemungkinan akan terjadi perubahan trend menjadi bearish ).
2.5. Indikator Ketepatan Model Peramalan
Menurut Makridakis (1991), jika 𝑍 𝑡 merupakan data aktual untuk periode t dan 𝑍̂ 𝑡 merupakan prediksi untuk periode yang sama, maka kesalahan didefinisikan sebagai :
𝑎 𝑡 = 𝑍 𝑡 − 𝑍̂ 𝑡
Jika terdapat nilai pengamatan dan ramalan untuk n periode waktu, maka akan  terdapat n buah kesalahan dan ukuran statistik standar berikut yang dapat didefinisikan :
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ 𝑎 𝑖 2 𝑛 𝑖=1

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Jenis  data  pada  penelitian  ini  berupa  data  sekunder  yang  diperoleh  dari finance.yahoo.com. Data  yang  diambil  adalah  data  saham  harian  dari  saham  ANTM, BBRI,  dan  GIAA  dari  tanggal  9  November  2015  sampai  9  November  2018.  Data  yang diambil  meliputi  data Open , Close , High , Low ,  dan Volume dari  ketiga  saham tersebut.Langkah-langkah  Analisis  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Deteksi stasioneritas
2. Identifikasi model
3. Estimasi dan uji signifikansi parameter
%K
Waktu
4. Overfitting
5. Uji independensi residual
6. Uji normalitas Residual
7. Pemilihan model terbaik
8. Pembentukan indikator Stochastic Oscillator
9. Ketepatan prediksi sinyal
10. Perhitungan total profit dan loss
11. Peramalan pergerakan harga saham
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Deskripsi Data
Grafik data ketiga aset saham dapat dilihat pada Gambar 1 yang menunjukan plot data time series masing-masing  aset  saham  terlihat  mengalami trend ,  Sehingga  ketiga  saham merupakan data time series yang tidak stasioner.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Plot Time Series Harga Saham: (a) ANTM, (b) BBRI, (c) GIAA
4.2. Stasioneritas
4.2.1. Mendeteksi Stasioneritas dalam Varian
Deteksi stasioneritas dalam varian menggunakan Box Cox untuk melihat varian data telah konstan atau belum.
Tabel 1. Stasioneritas dalam Varian dengan Box Cox Saham 𝝀 ( Rounded Value ) Close (ANTM) 0.00 Close (BBRI) 0.00 Close (GIAA) -1.00
Hasil metode Box Cox pada Tabel 1 menunjukan nilai 𝜆 pada ketiga Saham tidak bernilai 1  maka  perlu  dilakukan  transformasi.  Pengujian  Box  Cox  dilakukan  kembali  dengan Saham  yang  ditransformasi  dan  hasilnya  pada  Tabel  2  yang  menunjukan  bahwa  seluruh Saham sudah stasioner dalam varian.
Tabel 2. Stasioneritas dalam Varian dengan Box Cox 2
Saham Banyak Transformasi 𝝀 ( Rounded Value ) Close (ANTM) 2 1.00 Close (BBRI) 1 1.00 Close (GIAA) 1 1.00

## 4.2.2. Uji Stasioneritas dalam Mean
Pada penelitian kali ini uji akar unit yang digunakan adalah Augmented Dickey Fuller Test (ADF) .
Tabel 3. Hasil Uji Akar Unit pada Derajat Level dengan ADF- Test Saham ADF ADF Tabel 𝑷 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 Close (ANTM) -2.782167 -2.865219 0.0613 Close (BBRI) -1.355816 -2.865199 0.6049 Close (GIAA) 0.811061 -2.865178 0.9942
Pada taraf signifikansi 5% terdapat akar unit karena semua nilai ADF >ADF tabel dan nilai P value > α. Untuk itu maka dilakukan diferensi untuk orde pertama.
Tabel 4. Hasil Uji Akar Unit Diferensi orde pertama dengan ADF- Test Saham ADF ADF Tabel 𝑷 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 Close (ANTM) -10.81899 -2.865219 0.0000 Close (BBRI) -21.43358 -2.865199 0.0000 Close (GIAA) -17.95738 -2.865178 0.0000
Berdasarkan  Tabel  4 𝐻 0 ditolak  pada  diferensi  orde  pertama  untuk  semua  variebel  karena ADF<ADF tabel dan 𝑃 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < α (5%). Sehingga diferensi orde pertama tidak mengandung akar  unit  atau  dapat  dikatakan  semua  aset  saham  stasioner  dalam  mean  pada  derajat diferensi pertama.
4.3. Pemodelan ARIMA Box Jenkins 4.3.1. Identifikasi Model (a) (b) (c)
Gambar 3. Plot ACF dan PACF: (a) ANTM, (b) BBRI, (c) GIAA
Dari  tiga  aset  saham  yang  ditampilkan  pada  gambar  3  diperoleh  model  yang  terbentuk pada Tabel 5.
Tabel 5. Model ARIMA Teridentifikasi Saham Model Close (ANTM) ARIMA(4,1,4) Close (BBRI) ARIMA(2,1,2) Close (GIAA) ARIMA(3,1,3)
4.3.2. Estimasi dan Uji Signifikansi Parameter 1. Estimasi Parameter
Untuk  meyakinkan  bahwa  model  yang  teridentifikasi  adalah  model  yang  terbaik,  maka dilakukan overfitting .
Tabel 6. Estimasi Dua Model Terbaik Saham 2 Model terbaik Close (ANTM) ARIMA(4,1,4) dan ARIMA(0,1,[4]) Close (BBRI) ARIMA(1,1,2) dan ARIMA(0,1,[2]) Close (GIAA) ARIMA(0,1,[3]) dan ARIMA([1,3],1,[1,3]) 2. Signifikansi Parameter
Model ARIMA  yang telah teridentifikasi selanjutnya dilakukan uji signifikansi parameter untuk mengetahui parameter signifikan atau tidak terhadap model ARIMA tersebut.
Tabel 7. Uji Signifikansi Parameter Model ARIMA Saham Model Parameter Prob. Keputusan Close (ANTM) ARIMA(4,1,4) 𝜙 1 0.0000 𝐻 0 ditolak 𝜙 2 0.0000 𝐻 0 ditolak 𝜙 3 0.0000 𝐻 0 ditolak 𝜙 4 0.0000 𝐻 0 ditolak 𝜃 1 0.0000 𝐻 0 ditolak 𝜃 2 0.0000 𝐻 0 ditolak 𝜃 3 0.0000 𝐻 0 ditolak 𝜃 4 0.0000 𝐻 0 ditolak ARIMA(0,1,[4]) 𝜃 4 0.0244 𝐻 0 ditolak Close (BBRI) ARIMA(1,1,2) 𝜙 1 0.0000 𝐻 0 ditolak 𝜃 1 0.0000 𝐻 0 ditolak 𝜃 2 0.0000 𝐻 0 ditolak ARIMA(0,1,[2]) 𝜃 2 0.0000 𝐻 0 ditolak Close (GIAA) ARIMA(0,1,[3]) 𝜃 3 0.0000 𝐻 0 ditolak ARIMA([1,3],1,[1,3]) 𝜙 1 0.0008 𝐻 0 ditolak 𝜙 3 0.0000 𝐻 0 ditolak 𝜃 1 0.0023 𝐻 0 ditolak 𝜃 3 0.0000 𝐻 0 ditolak
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  model  signifikan  pada  taraf signifikansi 5% karena semua parameter model memiliki nilai probabilitas < α.
4.3.3. Uji Independensi Residual
Pengujian dengan menggunakan uji Ljung Box dilakukan untuk memenuhi asumsi white noise sebagai berikut (Wei, 2006):
Tabel 8. Uji White Noise Residual Ljung Box Saham Model Lag Prob. Keputusan Close (ANTM) ARIMA(4,1,4) 12 0.310 𝐻 0 diterima 24 0.908 𝐻 0 diterima 36 0.975 𝐻 0 diterima ARIMA(0,1,[4]) 12 0.358 𝐻 0 diterima 24 0.900 𝐻 0 diterima 36 0.848 𝐻 0 diterima Close (BBRI) ARIMA(1,1,2) 12 0.793 𝐻 0 diterima 24 0.925 𝐻 0 diterima 36 0.542 𝐻 0 diterima Close (GIAA) ARIMA(0,1,[3]) 12 0.922 𝐻 0 diterima 24 0.633 𝐻 0 diterima 36 0.638 𝐻 0 diterima ARIMA([1,3],1,[1,3]) 12 0.493 𝐻 0 diterima 24 0.617 𝐻 0 diterima 36 0.719 𝐻 0 diterima
Berdasarkan Tabel 8 dapat disimpulkan bahwa semua memenuhi asumsi white noise yang artinya tidak ada korelasi residual antar lag karena semua lag memiliki nilai  probabilitas > α.  Sehingga  semua  model  dapat  diuji  untuk  model  terbaik  yang  akan  digunakan  pada proses pemulusan ( smoothing ).

## 4.3.4. Uji Normalitas Residual
Uji normalitas residual digunakan untuk mengetahui apakah residual berdistribusi normal atau tidak. Dengan menggunakan uji Jarque Bera diperoleh:
Tabel 9. Uji Normalitas Residual Saham Model Jarque Bera Probabilitas Keputusan ANTM ARIMA(4,1,4) 2970.997 0.000 𝐻 0 ditolak ARIMA(0,1,[4]) 2880.348 0.000 𝐻 0 ditolak BBRI ARIMA(1,1,2) 211.928 0.000 𝐻 0 ditolak ARIMA(0,1,[2]) 212.653 0.000 𝐻 0 ditolak GIAA ARIMA([1,3],1[1,3]) 1695.534 0.000 𝐻 0 ditolak ARIMA(0,1,[3]) 1727.546 0.000 𝐻 0 ditolak
Berdasarkan  Tabel  9  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  model  memiliki  residual  tidak berdistribusi  normal.  Meskipun  distribusi  normal  tidak  terpenuhi,  menurut  Rosadi  (2012) asumsi normalitas dapat diabaikan jika asumsi white noise terpenuhi. Hal ini juga dibahas oleh  Gujarati  (2004)  dengan  menggunakan Central  Limit  Theorem yang  menunjukan bahwa  jika  ada  sejumlah  besar  variabel  random  yang  didistribusikan  secara  independen dan identik, maka dengan beberapa perkecualian, distribusinya cenderung normal.

## 4.3.5. Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model  terbaik  dilihat  dari  nilai  SIC  ( Schwarz  Information  Criterion ).  Model terbaik adalah model yang memiliki nilai SIC paling kecil.
Tabel 10. Pemilihan Model Terbaik Saham Model Nilai SIC Close (ANTM) ARIMA(4,1,4) 0.746315 ARIMA(0,1,[4]) 0.720010 Close (BBRI) ARIMA(1,1,2) -5.150968 ARIMA(0,1,[2]) -5.160827 Close (GIAA) ARIMA(0,1,[3]) -16.70686 ARIMA([1,3],1,[1,3]) -16.67615
Terlihat  pada  Tabel  10  nilai  SIC  menunjukan  model  terbaik  untuk  saham  ANTM,  BBRI, dan  GIAA  adalah  ARIMA(0,1,[4]),  ARIMA(0,1,[2]),  dan    ARIMA(0,1,[3])  karena memiliki nilai SIC terkecil.

## 4.4. Pembentukan Indikator Stochastic Oscillator
Periode  yang  dipakai  untuk  perhitungan  %K  adalah  9,  14,  dan  25.  Periode  yang dipakai  untuk  %D  diambil  dari  model  terbaik  yang  terpilih  yaitu  ANTM  periode  4  dari ARIMA(0,1,[4]),  BBRI  periode  2  dari  ARIMA(0,1,[2]),  dan  GIAA  periode  3  dari ARIMA(0,1,[3]).
Tabel 11. Nilai MSE dari %D SMA dan %D WMA Kode Saham Periode MSE %D SMA %D WMA ANTM 9 261.0963 144.9025 14 177.3449 98.4049 25 110.9245 59.8583 BBRI 9 113.2516 50.3240 14 84.6428 37.6115 25 51.8298 23.0309 GIAA 9 170.9487 89.7108 14 118.5645 62.2134 25 73.0197 37.5084
Periode yang paling baik digunakan untuk semua saham yang telah diuji adalah periode 25 WMA, karena memiliki MSE terkecil diantara periode yang lain.

## 4.5. Ketepatan Prediksi Sinyal
Berikut hasil perhitungan ketepatan sinyal berdasarkan Overbought dan Oversold :
Tabel 12. Ketepatan Sinyal Berdasarkan Overbought dan Oversold Kode Saham Periode StochOs SMA StochOs WMA Jumlah Observasi Tepat Tidak Tepat Persentase Tepat Tepat Tidak Tepat Persentase Tepat ANTM 9 211 112 65.3251% 209 114 64.7059% 323 14 212 114 65.0307% 210 116 64.4172% 326 25 199 142 58.3578% 203 138 59.5308% 341 BBRI 9 171 129 57.0000% 171 129 57.0000% 300 14 148 128 53.6232% 144 132 52.1739% 276 25 138 116 54.3307% 140 114 55.1181% 254 GIAA 9 189 106 64.0678% 185 110 62.7119% 295 14 187 141 57.0122% 189 139 57.6220% 328 25 198 150 56.8966% 203 145 58.3333% 348
Dari  Tabel  12  terlihat  bahwa Stochastic  Oscillator WMA  memiliki  presentase  ketepatan sinyal lebih baik dari Stochastic Oscillator SMA pada periode 25.
4.6. Perhitungan Total Profit dan Loss
Berikut hasil perhitungan total profit dan loss dari perhitungan ketepatan sinyal:
Tabel 13. Perhitungan Total Profit dan Loss Kode Saham Periode StochOs SMA StochOs WMA Profit Loss Profit Loss ANTM 9 2036 -1528 2093 -1466 14 1924 -1471 1892 -1503 25 1839 -1425 1763 -1501 BBRI 9 5640 -5800 5770 -5790 14 5565 -6240 5520 -6230 25 4665 -6705 4665 -6705 GIAA 9 788 -754 748 -748 14 708 -762 724 -746 25 544 -684 561 -662
Dari perhitungan pada Tabel 13, untuk StochOs WMA hampir seluruhnya memiliki nilai profit yang  lebih  sedikit  dari profit StochOs  SMA  dan  StochOs  WMA  juga  hampir seluruhnya  memiliki  nilai loss yang  lebih  sedikit  dari  StochOs  SMA.  Sehingga  StochOs WMA memiliki potensi kerugian lebih sedikit dibanding dengan StochOs SMA meskipun memiliki keuntungan yang lebih sedikit.

## 4.7. Peramalan Pergerakan Harga Saham
Peramalan pergerakan harga saham dilihat dari plot %K dan %D terakhir yang ada pada  plot  %K  vs  %D  sebagai  berikut.Hasil  Prediksi  berdasarkan  plot  WMA  dari matlab ditampilkan pada Tabel 14.
Tabel 14. Prediksi Pergerakan Harga Saham Saham Tanggal Terakhir Keterangan Keputusan ANTM 8 November 2018 Garis %K memotong garis %D ke atas dan nilai  %K  serta  %D  berada  pada  area Oversold . Diprediksi akan terjadi tren naik Beli BBRI 8 November 2018 Garis  %K  memotong  garis  %D  ke  bawah dan  nilai  %K  serta  %D  berada  pada  area Overbought .  Diprediksi  akan  terjadi  tren turun Jual GIAA 8November2018 Garis  %K  memotong  garis  %D  ke  bawah namun  nilai  %K  serta  %D  tidak  berada pada  area Oversold ataupun Overbought . Diprediksi akan terjadi tren turun Tunggu Sinyal Beli

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  performa  MSE  yang  menunjukan  bahwa  nilai  MSE  untuk Stochastic Oscillator WMA  lebih  kecil  dibanding Stochastic  Oscillator SMA  sehingga  dapat dikatakan Stochastic  Oscillator WMA  lebih  baik  dibanding  dengan Stochastic  Oscillator SMA. Sementara itu, Stochastic Oscillator WMA memiliki ketepatan sinyal lebih baik dari Stochastic  Oscillator SMA  pada  periode  25. Stochastic  Oscillator WMA  hampir seluruhnya  memiliki  nilai profit yang  lebih  sedikit  dari profitStochastic  Oscillator SMA. Stochastic Oscillator WMA juga hampir seluruhnya memiliki nilai loss yang lebih sedikit dari Stochastic  Oscillator SMA.  Sehingga Stochastic  Oscillator WMA  memiliki  potensi
kerugian  lebih  sedikit  dibanding  dengan Stochastic  Oscillator SMA  meskipun  memiliki keuntungan yang lebih sedikit.
Dari  hasil  prediksi  pergerakan  saham  menggunakan Stochastic  Oscillator WMA periode  25  didapat  keputusan trading untuk  saham  ANTM  yaitu  membeli,  untuk  saham BBRI  keputusan trading yang  diperoleh  adalah  menjual,  Dan  untuk  saham  GIAA keputusan trading yang diperoleh adalah menunggu sinyal beli datang.

## DAFTAR PUSTAKA
Ballini,  R  dan  Yager,  R.R.  2014.  Linear  Decaying  Weights  for  Time  Series  Smoothing  :
An Analysis. International Journal of Uncertainty, Fuzzines and Knowledge-Based System , Vol. 22, No. 1, Hal. 23-40. Gujarati, D. 2004. Basic Econometrics (Ekonometrika  Dasar) . Alih bahsa Sumarno Zain. Jakarta: Penerbit Erlangga.
Makridakis,  S.  Wheelwright,  S.C.  dan  McGee,  V.E.  1991. Metode  dan  Aplikasi Peramalan . Jakarta: penerbit Erlangga. Octaviany,  P.N.2013. Analisis  Teknikal  Saham  dengan  Indikator  Gabungan  Stochastic Oscillator  dan  Exponential  Moving  Average .  FMIPA.  Universitas  Gajah  Mada: Yogyakarta. (Skripsi. Tidak dipublikasikan).
Rosadi,  D.  2012. Ekonometrika  dan  Analisis  Runtun  Waktu  Terapan  dengan  Eviews . Yogyakarta: Andi Offset.
Suarsa,  A.  2006. Perbandingan  Analisa  Teknikal  Metode  Simple  Moving  Average, Weighted  Moving  Average,  dan  Exponential  Moving  Average  dalam  Memprediksi Harga  Saham  LQ-45  Sub  Sektor  Telekomunikasi  di  Bursa  Efek  Jakarta .  Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Muhammadiyah Bandung: Bandung. (Thesis)
Wei,  W.W.S.  2006. Time  Series  Univariate  and  Multivariate  Methods .  USA:  Pearson Education, inc.
Yager, R.R. 2003. Induced Aggregation Operators: Fuzzy Sets and System , Vol. 137, Hal. 59-69.