## Prediksi Harga Terendah dan Harga Tertinggi dengan Menggunakan Metode Anfis untuk Analisa Teknikal pada FBS Forex Market

## (Prediction of Lowest Prices and Highest Prices by Using Anfis Method for
Technical Analysis on the FBS Forex Market)
Moch. Lutfi [1]*
[1] Teknik Informatika – Universitas Yudharta Pasuruan
Email: moch.lutfi@yudharta.ac.id
KEYWORDS: ABSTRACT anfis, forex, fbs, rmse Forex Market Is  a  type  of currency  trading  of the  country  that handles  the  world  currency market  within  24  hours  agreed,  foreign  exchange  trading  has  become  an  alternative  for investors to  save more trades in  general  and traders  are  required  to  support  good  technical analysis  of  good  fundamentals  so  that  able  to  reap  huge  profits.  Technical  analysis  is  an analysis used to estimate prices will fall at the lower price threshold (support) and the upper price  threshold  (resistance).  Fibonacci  Retracement  is  a  method  often  used  for  technical analysis of rising prices or rising prices. The data used in this study was downloaded from the FBS Forex Market server which consists of open, high, low, close, and volume data. The next step  is  grouping  data as  a  preprocessing method  with the k-means method to  normalize  the data before the data is processed in the proposed method, the k-means method is a method of grouping  data  based  on  the  nearest  cluster  object.  One  of  the  advantages  of  the  k-means method is simple, efficient and easy to apply. In this study, artificial neural network and fuzzy inference  system (ANFIS) and  Fibonacci  Retracement methods are  used to  predict  support and  resistance  levels.  Testing  is  done  using  training  data  and  test  data  with  different  time intervals. This data produces the highest level of testing based on data from 3 January 2015 - December 2017 and 1 month test data for the period January 2018 100% weekly real data ,. While the value of the accuracy of the trial data period 1 to 2 years and 1 month test data for the period January 2018 daily real data, which is 40%. The average value of the experiment using training data and test data with different time intervals was 52.61%. KATA KUNCI: ABSTRAK anfis, forex, fbs, rmse. Forex    Market  adalah  jenis  perdagangan  mata  uang  negara  yang  melibatkan  pasar  mata uang dunia dalam waktu 24 jam yang berkelanjutan. Perdagangan valuta asing telah menjadi alternatif  bagi  seorang  investor  dikarenakan  keuntungan  yang  akan  didapatkan  melebihi perdagangan  pada  umumnya  dan  seorang  trader  dituntut  untuk  memiliki  kemampuan analisa  teknikal  maupun  fundamental  yang  bagus  agar  mampu  meraup  keuntungan  yang besar. Analisa teknikal merupakan analisa yang digunakan untuk prediksi harga akan turun didasarkan  pada  ambang    bawah  harga  (support)  dan  ambang  atas  harga  (resistance). Fibonacci  Retracement  merupakan  metode  yang  sering  digunakan  untuk  analisa  teknikal harga naik maupun harga akan turun. Data yang digunakan dalam penelitian ini diunduh dari server FBS Forex Market yang terdiri atas open, high, low, close, dan volume sebagai data  input.  Tahap  selanjutkan  dilakuan  pengelompokan  data  sebagai  tahap  preprocesing dengan metode k-means untuk menormalisasikan data sebelum data di proses pada metode yang diusulkan, metode k-means merupakan metode pengelompokan data berdasarkan objek klaster terdekat. Salah satu kelebihan metode k-means adalah sederhana, efisien dan mudah diterapkan. Dalam penelitian ini digunakan metode  jaringan saraf tiruan dan fuzzy inference system  (ANFIS) dan  Fibonacci  Retracement  untuk memprediksikan tingkat support dan resistance. Pengujian dilakukan dengan menggunakan data latih dan data uji dengan interval waktu  yang  berbeda.  Pengujian  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi  berada  pada percobaan dengan data latih 3 tahun periode Januari 2015  – Desember 2017 dan data uji 1
bulan  periode  Januari  2018  data  real  mingguan  100%,.  Sedangkan  nilai  tingkat  akurasi terendah berada pada percobaan dengan data latih real periode 1 sampai 2 tahun dan data uji 1 bulan periode Januari 2018 data real harian, yaitu 40%. Nilai rata-rata dari percobaan menggunakan data latih dan data uji dengan interval waktu yang berbeda adalah 52.61%.

## I. PENDAHULUAN
Perdagangan  mata  uang  asing  atau  sering disebut  valas  merupakan  jenis  perdagangan  mata uang  negara  terhadap  mata  uang  negara  lainnya dan  pasangan  mata  uang  disebut pair ,  transaksi valuta  asing  yang  melibatkan  pasar  mata  uang utama di seluruh dunia selama waktu 24 jam secara berkelanjutan.  Mengingat  tingkat  perkembangan likuiditas  dan  kecepatan  dari  pergerakan  harga mata uang yang sangat tinggi tersebut, perdagangan  valuta  asing  telah  menjadi  alternatif bagi  seorang  investor  dikarenakan  keuntungan yang akan didapatkan melebihi perdagangan pada umumnya.    Akibat  Pergerakan  harga  yang  cepat tersebut,  maka  perdagangan  valuta  asing  juga memiliki risiko yang sangat tinggi [1].
Dengan  adanya  resiko  pasti  ada  pula  peluang untuk  mendapatkan  keuntungan.  Oleh  karena  itu, seorang trader dituntut untuk memiliki kemampuan analisa teknikal maupun fundamental yang bagus agar mampu meraup keuntungan yang besar  dari  perdagangan  mata  uang  tersebut. Prediksi  harga  digunakan  untuk  membantu  para trader dalam mengambil keputusan apakah mereka harus  menjual atau membeli disaat berada  dalam pasar valuta asing [2].
Analisa teknikal digunakan untuk memprediksikan  harga  pada  pasar  akan  naik  atau akan turun didasarkan pada ambang  bawah  harga ( support ) dan pada ambang atas harga ( resistance ). Fibonacci Retracement merupakan  metode  yang sering digunakan untuk analisa teknikal harga naik maupun  harga  akan  turun  [3].  Menurut  para ilmuwan, fibonacci adalah "Angka Tuhan" karena kombinasi  angka  fibonacci  ini  bisa  ditemukan  di alam.  Dalam  aplikasi  Metatrader  yang  digunakan untuk  transaksi  jual  beli  mata  uang  asing  level fibonacci retracement yaitu : 0 , 23.6 , 38.2 , 50 , 61.8  ,  100  dan fibonacci  extension yaitu  161.8  , 261.8  dan  423.6  indikator fibonacci rectrament merupakan  salah  satu  indikator  prediksi  harga berdasarkan  data  histori  sebelumnya  yang diharapkan bisa membantu para trader , khususnya
untuk  para trader yang  memiliki  kelemahan dalam hal  analisis.
Dataset  Forex  FBS  merupakan  dataset  publik dalam  bentuk  data time  series yang  diunduh  di aplikasi  mt4  pada  server  fbs  sedangkan  untuk memproses data fbs perlu dilakukan preprocessing pengelompokan data untuk menormalisasikan agar mudah  untuk  diproses  pada  metode  yang diusulkan.
Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma clustering yang sering digunakan dalam pengelompokan data karena sederhana dan efisien. Dengan memberikan kumpulan data dan jumlah 𝑘 klaster  yang  diinginkan,  algoritma  ini  akan mengulangi  partisi  data  ke 𝑘 -klaster  berdasarkan fungsi  jarak.  Dan  jika  pusat  klaster  tidak mengalami  perubahan  maka  proses  pengklasteran dinyatakan selesai. Kelebihan utama dari algoritma K-Means  adalah  sederhana,  efisien,  mudah dipahami dan mudah diterapkan [4].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh [5], bahwa metode jaringan syaraf tiruan  dan fuzzy  inference  system (ANFIS)  dapat digunakan  untuk  prediksi  maupun  peramalan dengan  struktur  standar  ANFIS  yaitu  lima    layer. ANFIS  merupakan  metode gabungan antara fuzzy logic  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST). Kombinasi  dari  kedua  metode  tersebut  dikatakan dengan  sistem  hibrid.  ANFIS  juga  memiliki beberapa  bentuk  lapisan node berbasiskan fuzzy inference  system .  Namun  metode fuzzy  logic memiliki  kelebihan  dalam  memodelkan  aspek kualitatif  yang  didapatkan  dari  pengetahuan manusia  dan  proses  pengambilan  keputusan dengan    menerapkan  basis  aturan  ( rules )  [6]. Sedangkan metode JST dapat bekerja berdasarkan data  histori  sebelumnya  dan  dapat  memprediksi kejadian  yang  akan  datang  berdasarkan  data-data yang diinputkan tersebut [7].
Dalam  melakukan  analisis  teknikal  pada perdagangan mata uang asing diperlukan alat bantu analisis  yang disebut indikator. Kurang  lebih dari 50 jenis  indikator dalam analisis teknikal, banyak analis  seorang trader yang  memiliki  gaya  dan karakteristik  yang  berbeda-beda  dalam  analisa
teknikal berdasarkan pergerakan koreksi dari harga naik  maupun  harga  turun  kemudian  mengambil posisi setelahnya. Pandangan prediksi bahwa harga akan  berbalik  arah  atau  disebut retrace setelah terjadi  pergerakan  memang  bukan  hal  yang  asing lagi dan untuk mendapatkan tingkat-tingkat tujuan pergerakan  harga  setelah  pergerakan  yang  cepat dengan  sifat support maupun resistance , Fibonacci Retracement dianggap    sebagai  salah satu  yang  terbaik  [8].  Ide  dasarnya  adalah  untuk transaksi buy pada retracement ditingkat support Fibonacci saat trend sedang naik, dan transaksi sell pada retracement ditingkat resistance Fibonacci saat trend sedang turun [9].

## II. PENELITIAN TERKAIT
Penelitian  tentang  prediksi trend harga  naik dan trend harga hasil penelitian sudah banyak yang dipublikasikan. Sebelum memulai tahap penelitian, perlu adanya kajian terhadap penelitian sebelumnya, dengan tujuan dapat mengetahui state of  the  art, metode,  data,  maupun  algoritma  yang sudah pernah digunakan.
Penelitian  yang  dilakukan  [2]  pendekatan analisis  teknikal  dengan  menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan.  Untuk  menyelesaikan  suatu masalah,  algoritma yang  digunakan  untuk memprediksi  harga  saham  adalah Supervised Learning dengan metode Propagasi Balik ( Backpropagation ). Dengan algoritma ini, jaringan -jaringan  dapat  dilatih  dengan  menggunakan  data harga saham dari situasi sebelumnya, menyesuaikan  bobot  penghubung  dalam  jaringan sebagai  input  baru  dan  meramalkan  harga  saham selanjutnya.
Penelitian yang dilakukan
[10]
membandingkan prediksi harga dengan neuro fuzzy dan  teknik  indikator  yang  ada  pada  meta trader , dalam  penelitian  ini  memprediksi cart naik  dan turun namun tidak ditentukan pula titik support dan resistance -nya.
Penlitian  yang  dilakukan  [9]  menjelaskan kegunaan  dari fibonacci  retracement yang  mana pada forex  market dalam  analisa  teknikal  perlu adanya support dan resistance maka  dari  itu Fibonacci  Retracement sangat  penting  saat melakukan open posisi pada forex market , karena saat  transaksi  pada  perbatasan  titik support dan resistance pasti  adanya  pembalikan  pergerakan harga atau sering disebut retrace .
Pada penelitian ini akan dilakukan preprocesing data  dengan  analisa  teknikal  forex kemudian  dari  data  tersebut  diolah  oleh  metode ANFIS  selanjutnya  diimplementasikan  dengan fibonacci  retracement untuk  mengetahui trend harga naik dan tren d harga turun.
III. METODE PENELITIAN
Penelitian  mengusulkan  model  algoritma, serta mengembangkan aplikasi untuk mengimplementasikan  model  algoritma  yang diusulkan,  menerapkan  pada  dataset  FBS forex market yang  diperoleh  dari  server  FBS  melalui aplikasi  Meta  Trader  4.  Perangkat  lunak  yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi adalah IDE  ( Integrated  Development  Environment ) NetBeans dengan bahasa Java.
Data yang akan digunakan dalam penelitian mulai  periode  Januari  2015–  Desember  2017. Pasangan  mata  uang  yang  digunakan  adalah pasangan mata uang Eropa (EURO) dan mata uang Amerika (USD). Data harga yang diperoleh terdiri dari 5 atribut, yaitu : open, high, low, close, volume . Kemudian data tersebut diproses untuk mendapatkan  parameter-parameter  yang  telah ditentukan.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian  tentang  pendekatan  data time  series menggunakan  metode  ANFIS  dan Fibonacci Retracement berbasis preprocesing pada  prediksi harga forex market . Adapun langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penelitian ini, yaitu : 1. Mempelajari  pergerakan  harga  dalam  1  menit yang  berhubungan  dengan  harga  pada Forex Market. Melakukan  pengumpulan  data tentang faktor-faktor yang mempengaruhi harga.
2. Menganalisa  dengan  metode  ANFIS  dan fibonacci retracement .
3. Mengimplementasikan  dengan  program  java yang telah dibuat.
4. Melakukan evaluasi output hasil prediksi harga

## Gbr. 1 Kerangka yang diusulkan
Arsistektur    ANFIS    juga    sama    dengan jaringan    syaraf    dengan    fungsi    radial  dengan batasan  tertentu. Fungsi tersebut merupakan basis jaringan  dengan  aturan fuzzy sugeno  order  satu, maka diperlukan batasan [11]:
a. Fungsi  aktivasi  harus  memiliki  agregat  yang sama  atau  pembobotan  untuk  menurunkan target outputnya.
b. Jumlah  fungsi  aktivasi  harus  sama  dengan jumlah aturan fuzzy (if - then).
c. Jika  ada  beberapa  input  pada  basis  aturannya, maka    tiap-tiap    fungsi  aktivasiharus  sama dengan fungsi keanggotaan tiap-tiap inputnya.
d. Fungsi aktivasi dan aturan fuzzy harus memiliki fungsi  yang  sama  pada  neuron  dengan  aturan yang ada disisi output -nya.

## Algoritma K-Means
K-Means adalah salah satu algoritma clustering /pengelompokan  data  yang  bersifat Unsupervised  Learning ,  yang  berarti  masukan dari  algoritma  ini  menerima  data  tanpa  label kelas.  Fungsi  dari  algoritma  ini  adalah mengelompokkan  data  kedalam  beberapa cluster .
Tahapan algoritma K-Means:
1. Pilih jumlah klaster 𝑘 yang diinginkan
2. Inisialisasi 𝑘 pusat klaster ( centroid ) secara random
3. Tempatkan setiap data atau objek ke klaster terdekat.  Kedekatan  dua  objek  ditentukan berdasar  jarak.  Jarak  yang  dipakai  pada
algoritma  K-Means  adalah Euclidean distance ( d )
𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
4. Hitung  kembali  pusat  klaster  dengan keanggotaan  klaster  yang  sekarang.  Pusat klaster adalah rata-rata ( mean ) dari semua data atau objek dalam klaster tertentu
5. Tugaskan  lagi  setiap  objek  dengan memakai  pusat  klaster  yang  baru.  Jika pusat  klaster  sudah  tidak  berubah  lagi, maka proses pengklasteran selesai.

## Arsitektur ANFIS
Struktur  ANFIS  yang  menggambarkan sistem inferensi fuzzy Sugeno terdapat pada Gbr. 2. Misalkan terdapat 2 input x 1 ,x 2 dan 1 output y. Ada 2 aturan pada basis aturan Sugeno, yaitu [12]: IF x 1 is A 1 AND x 2 is B 1 THEN y 1 = c 11 x 1 + c 12 x 2 + c 10 IF x 1 is A 2 AND x 2 is B 2 THEN y 2 = c 21 x 1 + c 22 x 2 + c 20 dimana : y i = output
c i,j = parameter konsekuen

## Gbr. 2 Arsitektur ANFIS
Penjelasan  arsitektur  ANFIS  pada  Gbr.  2 adalah :

## Lapisan 1
Semua data input pada lapisan ini adalah data input  adaptif  (parameter  dapat  berubah)  dengan fungsi data input pada persamaan 1.
𝑂 1,𝑖 = 𝜇𝐴 𝑖 (𝑥 1 ) , untuk 𝑖 = 1,2 atau 𝑂 1,𝑖 = 𝜇𝐵 𝑖−2 (𝑥 2 ) , untuk 𝑖 = 3,4 (2)
Berdasarkan persamaan diatas di mana :
𝑥 1 , 𝑥 2 = input pada data i 𝜇𝐴 𝑖 , 𝜇𝐵 𝑖−2 = fungsi keanggotaan masing-masing data.
Data 𝑂 1,𝑖 berfungsi  sebagai  input  derajat keanggotaan  terhadap  himpunan fuzzy A  dan  B. Fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  adalah  jenis generalized  bell. Fungsi  keanggotaan  dari generalized  bell ini  dipengaruhi  oleh  parameter {𝑎, 𝑏, 𝑐} yang didefinisikan pada Persamaan (3).
𝑏𝑒𝑙𝑙(𝑥, 𝑎, 𝑏, 𝑐) = 1 1 + | 𝑥 − 𝑐 𝑎 | 2𝑏 (3)
Berdasarkan persamaan di atas di mana : 𝑥 = data input 𝑎 = standar deviasi 𝑏 = 1 (harus positif, agar kurva menghadap bawah) 𝑐 = rata-rata ( mean )

## Lapisan 2
Semua data input pada lapisan ini adalah non- adaptif  (parameter  tetap).  Fungsi  dari  data  ini adalah  mengalikan  setiap  sinyal  masukan  yang datang.  Tiap  keluaran  data  input  menyatakan derajat  pengaktifan  ( firing  strength )  tiap  aturan fuzzy .  Fungsi  dari  data  input  seperti  pada Persamaan (4).
𝑂 2,𝑖 = 𝑤 𝑖 = 𝜇𝐴 𝑖 (𝑥 1 ) 𝜇𝐵 𝑖 (𝑥 2 ) (4)
di mana 𝑖 = 1,2

## Lapisan 3
Data  input  pada  lapisan  ini  adalah  data  input non  adaptif  yang  menampilkan  fungsi  derajat pengaktifan  terormalisasi  ( normalized  firing sterngth ) yaitu rasio keluaran data input ke- 𝑖 pada lapisan  sebelumnya  terhadap  seluruh  keluaran lapisan  sebelumnya,  dengan  bentuk  fungsi  data input seperti pada Persamaan (5).
𝑂 3,𝑖 = 𝑤 ̅ = 𝑤 𝑖 𝑤 1 + 𝑤 2 (5)
di mana 𝑖 = 1,2
Apabila  dibentuk  lebih  dari  dua  aturan, fungsi dapat diperluas dengan membagi w i dengan jumlah total w untuk semua aturan.

## Lapisan 4
Data  input  pada  lapisan  ini  adalah  data  input adaptif dengan  fungsi dari data input seperti pada Persamaan (6).
𝑂 4,𝑖 = 𝑤 ̅ 𝑖 𝑓 𝑖 = 𝑤 ̅ 𝑖 (𝑐 𝑖1 𝑥 1 + 𝑐 𝑖2 𝑥 2 + 𝑐 𝑖0 ) (6)
Berdasarkan persamaan di atas di mana : 𝑤 ̅ 𝑖 = derajat pengaktifan ternormalisasi dari lapisan 3 𝑐 𝑖1 , 𝑐 𝑖2 , 𝑐 𝑖0 = parameter konsekuen yang adaptif

## Lapisan 5
Pada lapisan ini hanya ada satu data input tetap yang  fungsinya  untuk  menjumlahkan  semua masukan.  Fungsi  data  input  seperti  pada Persamaan (7).
𝑂 5,𝑖 = ∑ 𝑤 ̅ 𝑖 𝑓 𝑖 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑓 𝑖 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖 𝑖 (7)

## Least Square Estimator (LSE)
Jika  diketahui  keluaran  dari  model  linier 𝑦 yang diekspresikan melalui Persamaan (7).
𝑦 = 𝜃 1 𝑓 1 (𝑢) + 𝜃 2 𝑓 2 (𝑢) + ⋯ + 𝜃 𝑛 𝑓 𝑛 (𝑢) (8)
Berdasarkan persamaan diatas dimana : 𝑦 = [𝑦 1 , 𝑦 2 , ⋯ , 𝑦 𝑚 ] 𝑇 model vektor output 𝑢 = [𝑢 1 , 𝑢 2 , ⋯ , 𝑢 𝑝 ] 𝑇 model vektor input 𝑓 𝑛 = fungsi u yang diketahui 𝜃 𝑛 = parameter yang diestimasi dengan menggunakan notasi matrik didapatkan :
𝐴𝜃 = 𝑦 (9)
Untuk  penyelesaian  terbaik  untuk 𝜃 ,  yang meminimalkan ‖𝐴𝜃 − 𝑦‖ 2 adalah Least  Square Estimator (LSE) 𝜃 ∗ :
𝜃 ∗ = (𝐴 𝑇 𝐴) −1 𝐴 𝑇 𝑦 (10)
Di mana 𝐴 𝑇 = transpose 𝐴

## Evaluasi Hasil Prediksi
Pada evaluasi metode prediksi dapat dikatakan baik apabila sudah diketahui sejauh mana metode tersebut  mampu  memprediksi  data  yang  telah diketahui, maka perlu dilakukan evaluasi kesesuaian  lebih  lanjut  terhadap  kumpulan  data. Untuk  mengevaluasi  ketepatan  model  prediksi dapat  digunakan  dengan  beberapa  metode  salah
satunya dengan ukuran statistik standar yaitu Root Mean Square Error (RMSE) [13]. Metode Root  Mean  Square  Error atau  yang sering  disebut  RMSE  merupakan  akar  rata-rata total kuadrat error yang terjadi antara output proses dan output target, semakin kecil nilai RMSE maka besar tingkat keberhasilan proses pelatihan.
Jika 𝑦 𝑖 merupakan data aktual untuk periode 𝑖 dan 𝑦̂ 𝑖 merupakan  hasil  prediksi  yaitu  keluaran yang dihasilkan oleh  jaringan untuk periode  yang sama, maka kesalahan didefinisikan sebagai
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̅ 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 𝑁 (11)
Berdasarkan persamaan diatas dimana : 𝑛 = banyaknya data 𝑦 𝑖 = nilai aktual target jaringan
𝑦̂ 𝑖 = nilai hasil prediksi atau output jaringan Sedangkan  untuk  mengetahui  hasil  tingkat akurasi digunakan rumus seperti persamaan
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖
= ∑ ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑚𝑎 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 × 100 (12)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  sub  bab  pengujian  ini  nilai  laju pembelajaran  yang  digunakan  adalah  learning reate  0.1  dengan  data  latih  dan  uji  yang  berbeda. Pengujian  dilakukan  pada  setiap  target output berbeda  dan  dibandingkan  nilai  RMSE  yang terkecil. Untuk hasil pengujian menggunakan data latih  3  tahun,  yaitu  periode  Januari  2015  – Desember  2017  dan  data  uji  1  bulan  dengan interval  waktu  yang  berbeda,  yaitu  Januari    2018 (data real periode harian).  Gbr.  4. Pengujian Laju Pembelajaran Data Latih 3 Tahun Dan Data Uji 1 Bulan (data real periode harian)

## Gbr. 3 Grafik perbandingan nilai RMSE
Gbr. 3 dapat dilihat bahwa nilai error RMSE terkecil  pada  periode    untuk  harga high pada interval  waktu  yang  berbeda  berada  pada  periode data  latih  4  jam  dengan  data  uji  1  bulan  dengan nilai  error  RMSE  0.00186316460273501,  untuk harga low dan close juga  sama  pada  periode  data latih  4  jam  dengan  data  uji  1  bulan  dengan  nilai error  RMSE  0.00185945059214062  pada  harga low dan  harga close dengan  nilai  error  RMSE 0.00266128703323372.
Pengujian trend dilakukan  menggunakan data  latih  dan  data  uji  dengan  interval  waktu berbeda.  Sedangkan  hubungan  antara  tingkat akurasi  setiap  pengujian  dengan  data  latih  yang sama dapat digambarkan pada grafik Gbr. 3.
Gbr. 4 Grafik pengujian tingkat akurasi trend
Pada grafik Gbr. 4 dapat dilihat bahwa nilai tingkat  akurasi  tertinggi  berada  pada  percobaan dengan  data  latih  3  tahun  periode  Januari  2015  – Desember  2017  dan  data  uji  1  bulan  periode Januari  2018  data  real  mingguan  100%,  . Sedangkan  nilai  tingkat  akurasi  terendah  berada pada  percobaan  dengan  data  latih  real  periode  1 sampai 2 tahun dan data uji 1 bulan periode Januari
2018  data  real  harian,  yaitu  40%.  Nilai  rata-rata dari percobaan menggunakan data latih dan data uji dengan  interval  waktu  yang  berbeda  adalah 52.61%.
Berdasarkan  pengujian  ini  nilai  tingkat akurasi untuk periode data latih dan data uji dengan interval  yang  berbeda  mengalami  peningkatan seiring  dengan  meningkatnya  periode  data  uji. Grafik  untuk  data  uji  4  jam,  per-hari,  dan  per- minggu  mengalami  pergerakan trend yang signifikan. Pergerakan dari data uji 4  jam ke data uji  hari  menggalami  penurunan  sedangkan  dari data uji hari ke data uji mingguan tahun mengalami kenaikan  dari  data  latih  1  tahun  ke  data  latih  3 tahun.

## TABEL 1. HASIL PENGUJIAN TREND DATA LATIH 3 TAHUN DAN DATA UJI 1 BULAN
Periode 1 Bulan Hari Aktif Market Trend Aktual Trend Jaringan Hari ke-1 Senin Naik Turun Hari ke-2 Selasa Turun Naik Hari ke-3 Rabu Turun Turun Hari ke-4 Kamis Naik Turun Hari ke-5 Jum’at Naik Naik Hari ke-6 Senin Naik Naik Hari ke-7 Selasa Naik Naik Hari ke-8 Rabu Turun Naik Hari ke-9 Kamis Naik Turun Hari ke-10  Jum’at Turun Naik Hari ke-11  Senin Naik Turun Hari ke-12  Selasa Naik Naik Hari ke-13  Rabu Turun Naik Hari ke-14  Kamis Naik Turun Hari ke-15  Jum’at Turun Naik Hari ke-16  Senin Turun Turun Hari ke-17  Selasa Turun Naik Hari ke-18  Rabu Turun Turun Hari ke-19  Kamis Turun Naik Hari ke-20  Jum’at Turun Turun
Dari Tabel  1 dapat dilihat bahwa terdapat  7 data trend jaringan  yang  memiliki  kesamaan dengan data trend aktual dari 20 data keseluruhan, sehingga dihasilkan tingkat akurasi 35.0%. Untuk hasil  pengujian trend menggunakan  data  latih  3
tahun periode januari 2011  –  Desember 2013 dan data  uji  1  bulan  januari  2014  (data  real  periode harian).

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat simpulkan bahwa prediksi harga saham forex FBS dengan  menggunakan preprocesing data  dengan metode  k-means  dan  indikator  forex  kemudian setelah  data  ternormalisasi  tahap  selanjutnya  di proses  dengan  metode  yang  diusulkan  yaitu metode ANFIS nilai tingkat akurasi tertinggi pada percobaan  dengan  data  latih  3  tahun  periode Januari 2015 – Desember 2017 dan data uji 1 bulan periode  Januari  2018  data  real  mingguan  100%. Sedangkan  nilai  tingkat  akurasi  terendah  berada pada  percobaan  dengan  data  latih  real  periode  1 sampai 2 tahun dan data uji 1 bulan periode Januari 2018 data real harian, yaitu 40%.
Nilai rata-rata dari percobaan menggunakan data latih dan data uji dengan interval waktu yang berbeda adalah 52.61%.

## REFERENSI
[1] S. H. Santosa, Trading Valas . Pustaka Pelajar, 2013.
[2] E. D. Y. Suprianto, “Penerapan jaringan syaraf tiruan untuk  memprediksi  harga  saham,” Univ.  Komput. Indones. , 2004.
[3] M.  Alalaya,  “Fibonacci  Retracement  and  Elliot Waves  to  Predict  Stock  Market  Prices :  Evidence from Amman Stock Exchange Market,” vol. 8, no. 3, pp. 69–86, 2018.
[4] M.  Robani  and  A.  Widodo,  “Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Pengelompokan  Ayat  Al  Quran Pada  Terjemahan  Bahasa  Indonesia,” J.  Sist.  Inf. Bisnis , vol. 6, no. 2, p. 164, 2016.
[5] C.  Dewi,  D.  P.  Kartikasari,  and  Y.  T.  Mursityo, “Prediksi  Cuaca  Pada  Data  Time  Series Menggunakan  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System  (Anfis),” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 18–24, 2014.
[6] M. S. Chen, L. C. Ying, and M. C. Pan, “Forecasting tourist arrivals by using the adaptive network-based fuzzy inference system,” Expert Syst. Appl. , vol. 37, no. 2, pp. 1185–1191, 2010.
[7] J.-S.  R.  Jang,  “ANFIS :  Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System,” IEEE Trans. Syst. , vol. 184, no. 1, pp. 17–18, 1993.
[8] B.  Poulos,  “The  Truth  About  Fibonacci  Trading,” 2004.
[9] V.  Gaucan,  “How  to  use  Fibonacci  retracement  to predict  forex  market,” J.  Knowl.  Manag. Econ.  Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 24–38, 2011.
[10] A.  Abraham,  “Analysis  of  hybrid  soft  and  hard computing techniques for forex monitoring systems,”
IEEE Int. Conf. Fuzzy Syst. , vol. 2, pp. 1616–1621, 2002.
[11] S. K. Sri Hartati, Neuro-Fuzzy . Graha Ilmu, 2010.
[12] Suyanto., Artificial Intelegence . Informatika, 2007.
[13] H.  Harafani,  “Optimasi  Parameter  Pada  Metode Support  Vector  Machine  Berbasis  Algoritma
Genetika untuk Estimasi Kebakaran Hutan,” J. Intell. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 82–90, 2015.