Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PERANCANGAN SYSTEM EXPERT ADVISOR UNTUK MELAKUKAN PERDAGANGAN EMAS OTOMATIS PADA SOFTWARE METATRADER 4

## EXPERT ADVISOR SYSTEM DESIGN FOR AUTOMATIC GOLD TRADE IN METATRADER 4 SOFTWARE
Rizky Syaputra 1 , Apriade Voutama 2
12 Universitas Singaperbangsa Karawang rizky.syaputra17189@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
The number of novice traders trying to get into the gold trading business with little capital knowledge of this business so that not a few of them feel disadvantaged. The purpose of this study is to design an expert advisor system to trade automatically in order to avoid transaction errors due to unstable trader emotions. The expert advisor system is a program that consists of technical analysis of indicators that are used to analyze price movements in the market so that they can produce conclusions to make buy/sell transactions of  an  asset  that  will  be  or  is  being  traded.  Simple  moving  average  and  relative  strength  index  are  the methods used in designing the expert advisor system as parameters in this study. The results of the study based on data on the price of gold against the USD in the time span starting from March 1, 2021 to June 1, 2021 can guarantee that the use of the m15 time frame with a spread of 2 generates a profit of up to $1016.11 USD  from a capital of $1000 USD, as well as produces a quality system modeling expert advisor up to 90.00% from testing 6965 data bars, and generated 16 automatic gold buying transactions with the biggest profit of $240.80 USD. And got 4 consecutive wins.
Keywords: Expert System Advisor, Gold Trading, Relative Strenght Index, Simple Moving Average

## ABSTRAK
Banyaknya  para  trader  pemula  yang  mencoba  untuk  terjun  ke  bisnis  trading  gold  dengan  sedikit  modal pengetahuan terhadap bisnis ini sehingga tidak sedikit dari mereka merasa dirugikan. Tujuan penelitian ini adalah  merancang  sebuah  sistem  expert  advisor  untuk  melakukan  perdagangan  secara  otomatis  agar terhindar dari kesalahan transaksi akibat emosi trader yang tidak stabil.  Sistem expert advisor  merupakan sebuah program yang terdiri dari susunan algoritma  analisa teknikal dari indikator yang digunakan untuk menganalisa sebuah pergerakan harga di pasar sehingga dapat menghasilkan kesimpulan untuk melakukan transaksi jual / beli terhadap suatu asset yang akan atau sedang di perdagangkan. Simple moving average dan  relative  streght  index  merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  perancangan  sistem  expert  advisor seabagai parameter pada penelitian ini. Hasil penelitian berdasarkan pengujian data harga emas terhadap USD dalam rentang waktu yang dimulai dari tanggal 1 Maret 2021 hingga 1 Juni 2021 dapat disimpulkan yaitu penggunaan time frame m15 dengan spread 2 menghasilkan laba hingga $1016,11 USD dari modal yang digunakan yaitu $1000 USD, Serta menghasilkan kualitas pemodelan sistem expert advisor hingga mencapai 90,00% dari pengujian 6965 bar data, serta menghasilkan 16 transaksi pembelian emas otomatis dengan laba terbesar $240,80 USD. Serta mendapatkan kemenangan beruntun sebanyak 4 kali. Kata kunci : System Expert Advisor, Gold Trading, Relative Strenght Index, Simple Moving Average.

## PENDAHULUAN
Perdagangan  emas  atau  yang lebih  sering  dikenal  dengan  istilah Trading  Gold merupakan  salah  satu sektor  bisnis  yang  menjanjikan  bagi mereka  yang  dapat  menjalankanya dengan  baik,  namun  tidak  sedikit  pula sebagian  masyarakat  yang  mengatakan bahwa trading  gold merupakan  salah
satu  bisnis  yang  memiliki  resiko  yang sangat  besar,  banyak  dari  mereka mengatakan bahwa bisnis ini merupakan sebuah  penipuan  belaka,  para  pelaku perdagangan  ini  sering  disebut  dengan istilah Trader ,  banyaknya  para Trader pemula  yang  mencoba  untuk  terjun  ke bisnis ini dengan sedikit modal pengetahuan terhadap bisnis ini sehingga
tidak  sedikit  dari  mereka  merasa dirugikan,  dengan  demikian  banyak yang mengatakan bahwa Trading
merupakan salah satu bisnis yang sangat beresiko,  hingga  ada  yang  mengatakan bahwa Trading merupakan hanya bisnis penipuan belaka yang dipermainan oleh seorang bandar(Wu, dkk., 2020;
Alabdullatif, dkk., 2020).
Pada saat ini banyak masyarakat yang tergiur akan keuntungan besar yang dapat di peroleh dari bisnis yang sedang sangat ramai diperbincangkan pada saat ini,  namun  pada  kenyataanya  banyak sekali masyarakat yang mencoba menjalankan  bisnis  ini  tanpa  adanya pengetahuan yang cukup tentang trading ini,  melakukan trading forex  maupun trading emas  diperlukan  pengetahuan yang  cukup  luas  untuk  mendapatkan profit yang konsisten, dan juga diperlukan  pengendalian  emosi  yang baik  disaat  mulai  mencoba  memasuki pasar modal, banyaknya trader
mengalami  kerugian  yang  diakibatkan kurangnya pengetahuan untuk
menganalisa  pasar  maupun  kurangnya kemampuan untuk mengendalikan emosi psikologisnya(Yudhistyra, dkk., 2020).
Seorang  trader  dikatakan  sukses apabila  bisa  melawan  dirinya  sendiri dalam  artian  seorang  trader  harus  dapat mengendalikan  emosi  psikologisnya sendiri  terhadap  pasar,  banyak  sekali trader  yang  memiliki  kemampuan analisa  yang  hebat  sehingga  dapat menghasilkan ke akurasian tinggi analisanya  terhadap  masa  mendatang, namun  seorang  trader  yang  memiliki kemampuan  ini  belum  tentu  mereka dapat mendapatkan profit yang maksimal  berdasarkan  hasil  analisanya, banyak  diantara  mereka  yang  gagal mempercayai  hasil  analisanya  sendiri akibat emosi yang tidak terkendali yang disebabkan    pergerakan  pasar  yang sangat  fluktuasi  sehingga  membuat mereka  tidak  mempercayai  dirinya
sendiri,  dengan  penggunaan  sistem expert  advisor    mereka  dapat  terhindar dari  kesalahan  yang  diakibatkan  oleh emosi  yang  tidak  stabil(Febrianto  &
Noertjahyana, 2021; Baraja, 2021). Sistem Expert Advisor merupakan sebuah program yang terdiri dari susunan algoritma  analisa teknikal dari  indikator  yang  digunakan  untuk menganalisa sebuah pergerakan harga di pasar  sehingga  dapat  menghasilkan kesimpulan  untuk  melakukan  transaksi jual / beli terhadap suatu asset yang akan atau  sedang  di  perdagangkan,  dengan penggunaan  sistem  expert  advisor  ini para trader dapat terhindar dari gangguan emosi yang merupakan salah satu faktor terbesar  yang  mengakibatkan  kerugian seorang trader(Kuncoro, dkk., 2020).

## METODE
Penelitian  akan  dilakukan  terhadap pasang  harga  emas  terhadap  mata  uang USD (XAU/USD), selama 3 bulan pada time  frame  m1,  m5,  m15,  serta  m30 untuk mendapatkan parameter-
parameter  yang  akan  diterapkan  pada sistem  expert  advisor.  adapun  jenis penelitian ini adalah kuantitatif. Metodologi  yang  digunakan  dengan observasi  dan  experimental.  Observasi ditujukan untuk melakukan pengamatan terhadap  pengambilan  sample  data  dari tanggal 1 Maret 2021 sampai 1 Juni 2021. Kemudian diimbangi dengan experimental  yang  ditujukan  untuk melakukan  analisis  teknikal  dengan menggunakan  indikator  SMA  dan    RSI terhadap  parameter  batas  atas  dan parameter batas bawah, serta time frame terbaik sesuai hasil pada sample data.
Data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  penutupan harga  emas  dunia  terhadap  USD  pada rentang waktu dari tanggal 1 Maret 2021 hingga  1  juni  2021,  pengumpulan  data dilakukan  dengan  cara  melakukan pengujian  sistem  expert  advisor  di
halaman pengujian sistem pada software metatrader 4(Surip, 2021).
Langkah selanjutnya
adalah
melakukan pengujian data harga
penutupan emas pada setiap time frame m1,  m5,  m15,  dan  m30,  lalu  dilakukan pengujian penggunaan nilai lebar spread yang  digunakan  pada  saat  pengujian sistem expert advisor  yang terdiri dari 2, 5, 10 dan 30. Setelah mendapatkan hasil terbaik  yang  dihasilkan  oleh  pengujian pada  setiap  time  frame  dan  juga  pada setiap  penggunaan  nilai  lebar  spread yang  digunakan  pada  saat  pengujian, maka  dilakukan  perbandingan  guna mendapatkan  penggunaan  time  frame yang tepat untuk diterapkan pada sistem expert  advisor  pada  penggunaan  secara real time.  Secara  umum,  metode berisi tentang bagaimana
survei/observasi/pengukuran    dilakukan termasuk  waktu,  lama,  dan  tempat.  Di samping itu juga menjelaskan bahan dan alat  yang  digunakan,    teknik    untuk memperoleh  data/informasi,  serta  cara pengolahan    data    dan  analisis  yang dilakukan.  Acuan  (referensi)  harus dimunculkan jika metode yang ditawarkan  kurang  dikenal  atau  unik(Li & Zhoue, 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Pada  hasil  penelitian  ini  akan membahas  hasil  pengujian  Sistem Expert  Advisor  dengan  metode back testing pada  pair  XAU/USD  dengan menggunakan  TF ( time  frame ) m1, m5, m15, m30 serta penggunaan spread 2, 5, 10, 30 dengan rentang waktu mulai dari tanggal 1 maret 2021 hingga 1 Juni 2021, untuk dilakukan
perbandingan persentase  laba  bersih  yang  dihasilkan, serta hasil persentase pengujian kualitas pemodelan.  Dilakukanya Implementasi perangkat lunak  pada software metatrader 4 untuk menguji coba parameter- parameter  sistem  EA  yang  digunakan untuk  menunjang  pengambilan  keputusan
buka  maupun  tutup  posisi  pembelian perdagangan emas pada pasar modal(Kim,
2021). Serta dilakukanya juga Implementasi Interface dengan menjalankan  pengaturan  sistem  EA  pada metatrader  4  untuk  dilakukan  pengujian back  testing maupun  penggunaan  secara realtime pada perdangangan pasar( Povitukhin & Karmanova, 2020) .
Gambar 1. Pengaturan back testing EA
Gambar 2. Pemasangan EA Secara Realtime
Dilakukanya  juga  Implementasi fungsi  serta  parameter  EA    dengan menjalankan  EA  hingga  membuat keputusan  pembelian  serta  penutupan pada proses back tesing.

## Gambar 3. Beli dan Tutup Berdasarkan Fungsi dan Parameter EA
Pengujian  sistem  EA  dilakukan pada  pasangan  XAU/USD  dengan pengujian back  testing menggunakan data pada tanggal 1 Maret 2021 hingga 1 Juni  2021  pada  metatrader  4  dengan menggunakan TF m1, m5, m15, dan m30 serta penggunaan spread 2, 5, 10, dan 30. pengujian pada TF m1 dilakukan dengan modal  sebesar  $1000  USD,  dan menggunakan  beberapa  ukuran spread untuk  mendapatkan  batasan  yang  tepat dalam  menggunakan  EA,  serta  untuk mendapatkan  nilai spread yang  ideal untuk penggunaan EA.
Berdasarkan  pengujian back tesing dari  rentang  waktu  serta  saldo yang  telah  ditetapkan,  makan  terdapat hasil  grafik    laba  pengujian  TF m1 dengan spread 2 sebagai berikut :
Gambar 4. Grafik Laba TF m1 dengan Spread 2
Berdasarkan pengujian back tesing dari  rentang  waktu  serta  saldo yang  telah  ditetapkan,  makan  terdapat
laporan  data    pengujian  TF m1  dengan spread 2 sebagai berikut :
Gambar 5. Laporan data TF m1 Dengan

## Spread 2
Pengujian  pada  time  frame  m5 dilakukan  dengan  modal  sebesar  $1000 USD,  dan  menggunakan  beberapa ukuran spread untuk  mendapatkan batasan yang tepat dalam menggunakan EA,  serta  untuk  mendapatkan  nilai spread yang  ideal  untuk  penggunaan EA.  Berdasarkan  pengujian back  tesing dari rentang waktu serta saldo yang telah ditetapkan,  makan  terdapat  hasil  grafik laba pengujian TF m5 dengan spread 2 sebagai berikut :
Gambar 6. Grafik Laba TF m5 dengan
Spread 2 Berdasarkan pengujian back tesing dari  rentang  waktu  serta  saldo yang  telah  ditetapkan,  makan  terdapat laporan  data    pengujian  TF m5  dengan
spread 2 sebagai berikut :

## Gambar 7. Laporan data TF m5 Dengan Spread 2
Pengujian  pada  time  frame  m15 dilakukan  dengan  modal  sebesar  $1000 USD,  dan  menggunakan  beberapa ukuran spread untuk  mendapatkan batasan yang tepat dalam menggunakan EA,  serta  untuk  mendapatkan  nilai spread yang  ideal  untuk  penggunaan EA.  Berdasarkan  pengujian back  tesing dari rentang waktu serta saldo yang telah ditetapkan,  makan  terdapat  hasil  grafik laba pengujian TF m15 dengan spread 2 sebagai berikut :
Gambar 8. Grafik Laba TF m15 dengan

## Spread 2
Berdasarkan pengujian back tesing dari  rentang  waktu  serta  saldo yang  telah  ditetapkan,  makan  terdapat laporan data  pengujian TF m15 dengan spread 2 sebagai berikut :

## Gambar 9. Laporan data TF m15 Dengan Spread 2
Pengujian  pada  time  frame  m30 dilakukan  dengan  modal  sebesar  $1000 USD,  dan  menggunakan  beberapa
ukuran spread untuk  mendapatkan batasan yang tepat dalam menggunakan EA,  serta  untuk  mendapatkan  nilai spread yang  ideal  untuk  penggunaan EA.  Berdasarkan  pengujian back  tesing dari rentang waktu serta saldo yang telah ditetapkan,  makan  terdapat  hasil  grafik laba pengujian TF m30 dengan spread 2 sebagai berikut :

## Gambar 10. Grafik Laba TF m30 dengan Spread 2
Berdasarkan pengujian back tesing dari  rentang  waktu  serta  saldo yang  telah  ditetapkan,  makan  terdapat laporan data  pengujian TF m30 dengan spread 2 sebagai berikut :
Gambar 11. Laporan data TF m30 Dengan Spread 2.

## Pembahasan
Berdasarkan hasil pengujian setiap  time  frame  yang  telah  dilakukan pada proses back testing dengan data dari tanggal  1  Maret  2021  hingga  1  Juni 2021,  maka  dihasilkan  presentasi  laba, serta  akurasi  penggunaan  sistem  EA pada  perdagangan  XAU/USD  yang berbeda pada setiap TF dan penggunaan spread , maka dari itu maka dilakukanya perbandingan dari setiap hasil yang telah diterima  pada  proses  pengujian back testing guna  mendapatkan  ukuran  TF serta spread yang ideal dalam penggunaan  sistem  EA  pada  penelitian ini.
Pada hasil pengujian back testing
pada  sistem  EA dengan  menggunakan keempat periode waktu dengan sebaran 2 maka didapat bahwa penggunaan periode m15 dengan sebaran 2 menghasilkan  laba  yang  lebih  baik dengan  total  $1.016,11  USD  pada  16x transaksi(Sporer, 2020).

## Tabel 1. Hasil Perbandingan Penggunaan Spread 2

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian, dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan time  frame serta  lebar spread sangat berpengaruh  besar  pada  penggunaan sistem expert advisor untuk menghasilkan laba pada proses perdagangan.  Penggunaan time  frame yang  tepat  pada  proses  pengujian back testing pada  sistem expert  advisor ini adalah  pada  m15  serta  lebar spread dengan  nilai  2,  pada  pengujian back tesing dihasilkan  laba  $1.106,11  USD dari  modal  $1.000  USD  dalam  kurun waktu  3bln  dalam  16x  transaksi,  dan menghasilkan  nilai  90%  untuk  kualitas pemodelan pada time frame m15 dengan total pengujian 6965 bar data.

## DAFTAR PUSTAKA
Alabdullatif,  A.  M.,  Gerding,  E.  H.,  & Perez-Diaz,  A.  (2020).  Market design  and  trading  strategies  for community  energy  markets  with storage  and  renewable  supply. Energies, 13 (4), 972.
Baraja,  A.  (2021).  Optimasi  Indikator Linear Weighted Moving Average Menggunakan  Teknik  Martingale sebagai Metode Peningkatan Profit
Trading. INTEGER:  Journal  of Information Technology, 6 (1).
Febrianto,  V.  B.,  &  Noertjahyana,  A.
(2021). Analisis Strategi Breakout dalam  Pengambilan  Keputusan Order Pada Trading Forex . Jurnal
Infra, 9 (1), 64-70. Kim,  M.  (2021).  Adaptive  trading system integrating machine learning  and  back-testing:  Korean bond market case. Expert Systems with Applications, 176 , 114767.
Kuncoro,  R.,  Noertjahyana,  A.,  & Andjarwirawan, J. (2020). Aplikasi Notifikasi Telegram Untuk  Mengetahui  Trend  Forex Trading  Dengan  Menggunakan Pola Japanese Candlestick. Jurnal Infra, 8 (2), 162-168.
Li, S., & Zhou, D. (2021, October). The construction  and  application  of  a quantitative  trading  system  based on a trading model that repeatedly trades  at  the  same  price.  In 2021 International
Conference on Neural Networks, Information and Communication Engineering (Vol. 11933, pp. 612-620). SPIE. Povitukhin, S. A., & Karmanova, E. V. (2020, October). Development of a Profitable  Trading  Strategy  with Data Mining  Techniques. In 2020 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon) (pp. 1-6). IEEE. Spörer,  J.  (2020).  Backtesting  of Algorithmic Cryptocurrency
Trading  Strategies.  Available  at SSRN 3620154.
Surip,  M.  (2021).  Pengujian  Berbalik Sistem  Dagangan  Pintar_MACD Terhadap  Saham  Patuh  Syariah Berasaskan  Teknologi  Di  Pasaran
NASDAQ Amerika Syarikat. Multidisciplinary Applied Research and Innovation, 2 (2). Time Frame Bar Uji Coba Total Transaksi Kualitas Pemodelan Laba M1 61181 152 25% 781.32
$ M5 18894 42 90% 158.26
$ M15 6965 16 90% 1,016.11 $ M30 2986 8 84.46% 250.96 $
Perbandingan Uji Nilai Spread 2 Pada TF m1, m5, m15 dan m30 01-03-2021  - 01-06-2021
Wu, X., Chen, H., Wang, J., Troiano, L., Loia,  V.,  &  Fujita,  H.  (2020). Adaptive  stock  trading  strategies with  deep  reinforcement  learning methods. Information  Sciences, 538 , 142-158.
Yudhistyra,  W.  I.,  Risal,  E.  M., Raungratanaamporn,  I.  S.,  & Ratanavaraha,  V.  (2020).  Using big  data  analytics  for  decision making: analyzing customer behavior  using  association  rule mining  in  a  gold,  silver,  and precious metal trading company in Indonesia. International Journal of Data Science, 1 (2), 57-71.