## ANALISIS TEKNIKAL UNTUK PREDIKSI PORTOFOLIO SAHAM YANG OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN BAYESIAN NETWORK
Pristiwati Fitriani STMIK Logika Jl. K.L Yos Sudarso No. 374 C Medan Email: pristiwati_fitriani@yahoo.co.id
ABSTRAK- Pengambilan  keputusan  bagi  investor  untuk  melakukan  investasi  pada  saham  selalu  mempertimbangkan faktor  perolehan  dan  risiko.  Risiko  diidentifikasikan  dengan  ketidakpastian. Bayesian  Network adalah  representasi grafis  dari  gabungan      probabilitas  fungsi  distribusi  yang  lebih  dari  satu  set  variabel. Bayesian  Network merupakan Diagram  Asiklik  Grafik  (DAG)  yang  mendefinisikan  faktorisasi  distribusi  probability  bersama  atas  variabel  yang diwakili  oleh  node  dari  DAG. Bayesian  Networ k  telah  digunakan  untuk  data  mining  model  grafis  yang  membuat hubungan probabilistik antara variabel interest, digunakan teknik statistik, model grafis memiliki beberapa keuntungan bagi  pemodelan  data. Bayesian  Network dapat  menyelesaikan  masalah  prediksi  portofolio  saham  berdasarkan  analisis teknikal untuk basis data yang bersifat statistik. Analisis pengujian dilakukan  dengan 2 cara dengan Microsoft Visual Basic  6.0 dan Microsoft  Excel .  Indikator  yang  digunakan  untuk  analisis  saham  terdiri  atas Simple  Moving  Average (SMA), Relative Strength Index (RSI) dan Bollinger Bands (BB). Dengan menerapkan metode Bayesian Network dapat menentukan  portofolio  saham  yang  optimal  dapat  mengetahui  kapan  sebaiknya  melakukan  transaksi  jual  dan  beli saham.
Kata kunci : Bayesian Network , Saham, Portofolio, Pemodelan Data.

## 1. PENDAHULUAN
Pengambilan  keputusan  bagi  investor  untuk melakukan investasi
pada
saham selalu mempertimbangkan  faktor  perolehan  dan  resiko. Resiko diidentifikasikan dengan ketidakpastian. Keputusan  investasi  pada  dasarnya  menyangkut masalah pengelolaan dana pada suatu periode tertentu, di  mana  para  investor  mempunyai  harapan  untuk memperoleh  pendapatan  atau  keuntungan  dari  dana yang diinvestasikan selama periode waktu tertentu.
Sebelum  mengambil  keputusan  investasi  baru, para  investor  perlu  mengadakan  analisa  yang  cermat. Keuntungan  investasi  sangat  tergantung  banyak  hal, tapi  hal  yang  utama  adalah  tergantung  pada kemampuan  atau  strategi  penanaman  modal  atau investor  dalam  membaca  keadaan  dan  situasi  pasar tidak  menentu.  Bila  harga  saham  naik  maka keuntungan  yang  dimiliki  pemodal  akan  meningkat. Kenaikan  harga  saham  dan  permintaan  yang  tinggi merupakan daya tarik tersendiri bagi perusahaan untuk menerbitkan  saham.  Penanam  modal  untuk  membeli saham  berarti  mereka  membeli  prospek  suatu perusahaan.
Di dalam pembentukan protofolio saham, investor akan  memilih  mana  portofolio  saham  yang  tepat  dari sekian banyak portofolio saham yang ada. Untuk dapat memilih  portofolio  saham  yang  tepat  diperlukan analisa yang tepat dan cukup  karena banyaknya analisa yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  proses  pemilihan portofolio  saham,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  di mana  dalam  suatu  komunitas  yang  saling  berinteraksi, bernegosiasi dan berkoordinasi satu sama lain.
Menurut  [1], Bayesian  Network merupakan metode  pendekatan  untuk  mengukur  suatu  yang mengandung  ketidak-pastian  yang  diukur  dengan probabilitas. Dengan menggunakan pendekatan
probabilitas tingkat ketidakpastian dapat  diukur secara matematis.
Bayesian  Network telah  digunakan  untuk  data mining  model  grafis  yang  membuat  hubungan probabilistik  antara  variabel  interest,  digunakan  teknik statistik,  model  grafis  memiliki  beberapa  keuntungan bagi  pemodelan  data  dan Bayesian  Network dapat menyelesaikan  masalah  prediksi  portofolio  saham berdasarkan  analisis  teknikal  untuk  basis  data  yang bersifat statistik.

## 1.1 Rumusan Masalah
1. Bagaimana memanfaatkan metode Bayesian Network untuk memilih dan menentukan portofolio saham yang layak dan optimal.
2. Bagaimana  motode Bayesian  Network digunakan untuk  melakukan  prediksi  atau  peramalan  terhadap sebuah  portofolio  saham  apakah  melakukan transaksi jual atau beli.
3. Bagaimana  membuat  aplikasi  prediksi  saham  yang dapat digunakan investor dan user friendly.

## 1.2 Batasan Masalah
1. Dalam  menyelesaikan  masalah  prediksi  portofolio saham ini menggunakan metode Bayesian Network, dalam  hal  ini  metode-metode  yang  mempengaruhi pembentukan  prediksi  portofolio  saham  dipandang pelaku ekonomi  yang saling  berinteraksi  satu sama lain  yang  menghasilkan  fenomena  yang  dilihat sebagai  faktor  agregasi  dalam  analisis  yang dibangun
2. Hanya  beberapa  indikator  teknikal  modern  yang digunakan  untuk  memberikan  masukan  kapan portofolio  saham  tersebut  dijual  dan  kapan portofolio saham itu dibeli.
3. Portofolio  saham  yang  digunakan  sebagai  sampel dalam  menyelesaikan  hanya  beberapa  saham  yang masuk dalam Bursa Efek Jakarta (BEJ).
4. Data yang dikumpul dari situs
www.finance@yahoo.com. Data saham yang digunakan hanya harga penutup ( close ) dan periode waktu persatu hari.
5. Perangkat  lunak  yang  dibangun  sebagai  hasil penerapan atau implementasi menggunakan metode Bayesian  Network dan  bahasa  pemrograman
Microsoft Visual Basic 6.0

## 1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Menerapkan  metode Bayesian  Network untuk menentukan  portofolio  saham  yang  optimal  untuk dipilih.
2. Mengetahui  kapan  sebaiknya  melakukan  transaksi jual dan beli
1.4 Manfaat Penelitian
1. Memberikan  informasi  dan  pengetahuan  tentang pembentukan portofolio yang optimal.
2. Sebagai  bahan  masukan  bagi  para  investor  dalam melakukan jual beli saham.
3. Dengan  adanya  analisis  teknikal  portofolio  saham, diharapkan  para  pengguna  atau  investor  dapat mengurangi tingkat resiko yang akan diperoleh.

## 2. ISI PENILITIAN
2.1. Metode Penelitian
Adapun  kerangka  kerja  penelitian  ini  dapat digambarkan pada gambar berikut:
Gambar 1  Kerangka Kerja Penelitian
Menurut  [2], Bayesian  Network berasal  dari teorema Bayes ,  teorema Bayes adalah  sebuah pendekatan  untuk  sebuah  ketidakpastian  yang  diukur dengan  probabilitas.  Teorema  ini  dikemukakan  oleh Thomas Bayes dengan rumus dasar:
( | ) (  ) ( ) ( ) (1)
Menurut    [4],  Pada  umumnya  struktur Bayesian Network terdiri dari 2 bagian yaitu :
1. Directed Acyclic Graph (DAG)
DAG  ini  terdiri  dari  node  dan  busur-busur  ( arcs ) yang  menghubungkan  antara  node  yang  satu dengan  node  yang  lain.  Node  pada Bayesian Network merepresentasikan  variabel  atau  atribut. Sedangkan busur merepresentasikan relasi ketergantungan  atau  hubungan  kausal  antara  dua node.  Pada  BN,  node  terdiri  dari  dua  jenis,  yaitu nodeclass dan  node  atribut. Nodeclass mewakili variabel  class  yang  merupakan  target  klasifikasi pada  dataset,  sedangkan  node  atribut  mewakili variabel-variabel  selain  variabel  class.  Apabila  dua buah  node  dihubungkan  oleh  sebuah  busur,  maka kausal  node  akan  menjadi parent node  dari  node yang lain.
2. Conditional Probability Table (CPT)
CPT  merepresentasikan  probabilitas  berdasarkan informasi prior. Secara matematis, sebuah conditional  probability  dapat  ditulis  dengan  P(X=x │P1=p1,  P2=P2,  …,  Pn=pn)  contoh  probabilitas simpul  X  pada  status  x  berdasarkan  simpul  orang tua  P1  pada  status  p1,  simpul  orang  tua  P2    pada status p2, …, dan simpul orang  tua  Pn pada  status pn. Pada CPT terdapat status dari tiap variabel yang merupakan suatu nilai yang bisa diambil oleh node.
Menurut  [3],  Skenario use case Bayesian Netwok terlihat pada gambar 2 :
Gambar 2 Activity Diagram Membangun Struktur Bayesian Network
Menurut [5], Prediksi sendiri sebenarnya mempertimbangkan  nilai  yang  belum  terlihat  pada masa  akan  datang  berdasarkan  pola-pola  yang  terjadi sebelumnya.
Prediksi
merupakan proses memprakirakan  akan  sesuatu  dengan  mengoreksi  aksi sebelumnya, untuk meramalkan suatu kondisi dibutuhkan  perhitungan  yang  tepat  guna  menjawab permasalahan tersebut.
Menurut  [6],  Peramalan  adalah  proses  untuk memperkirakan  berapa  kebutuhan  dimasa  yang  akan datang  yang  meliputi  kebutuhan  dalam  ukuran kwantitas, kwalitas, waktu dan lokasi yang  dibutuhkan dalam  rangka  memenuhi  permintaan  barang  ataupun jasa.  Peramalan  permintaan merupakan  tingkat permintaan  produk-produk  yang  diharapkan  akan terealisasi untuk jangka waktu tertentu pada masa yang akan datang.
Menurut  [7].    Analisis  teknikal  ( technical analysis )  adalah  analisa  untuk  prediksi  pergerakan harga saham di masa yang akan datang atas dasar data past  perfomence atau  pola  pergerakan  harga  dan volume yang telah terjadi sebelumnya.
Menurut  [8].  Teori  Dow  ( The  Dow  Theory ) Analisis  teknikal  merupakan  analisis  yang  tua  dan sangat  terkenal  dalam  bagaiman  cara  menentukan tren mayor  harga  dibursa  saham.  Teori  Dow  menyebutkan bahwa mayoritas saham bergerak sejalan dengan bursa secara  keseluruhan.  Jika  bursa  saham  bergerak  naik, maka  mayoritas  saham  akan  bergerak  naik  juga.  Dan sebaliknya  jika  bursa  saham  bergerak  turun,  maka kebanyakan saham akan bergerak turun.
Menurut  [7]. Support dan Resistance adalah tingkat  ketahanan  harga  dimana buying atau selling interest dapat  mempertahankan agar harga tidak turun atau naik lebih besar lagi.
Menurut  Budi  Harsono  [7]. Trendline atau  garis tren merupakan  kumpulan  dari  titik-titik  yang membentuk  suatu  garis  yang  menandakan  arah  suatu pergerakan harga saham, yang secara umum terdapat 3 pola :
1. Up trendline ( tren harga naik)
2. Down trend ( tren harga turun)
3. Sideways trend ( tren harga cenderung flat ) Trendline merupakan  lekukan  pada  area support- resistance.
Pada  analisis  untuk  pertimbangan  pengambilan keputusan  transaksi,  dapat  mengubah  parameter time frame terhadap tren yang  diamati,  baik  untuk keputusan  eksekusi  beli,  jual,  mempertahankan  saham yang telah dimiliki, atau sekedar diam mengamati saja.
Dengan  mengenali tren tersebut,  khususnya pengenalan terhadap saham tertentu (fokus), maka akan sangat  menentukan  kesuksesan  dalam  melakukan investasi atau spekulasi yang dilakukan.
Keputusan transaksi tersebut, tetap harus memperhatikan support-resistance  line yang  telah dibahas  sebelumnya  dimana  pada  kecenderungan up- trend ,  harus  mengingat  bahwa  kemungkinan  terbesar harga  maksimum  akan  sampai  pada  level resistance , dan  pada  kecenderungan down  trend maka  harus mengingat bahwa kemungkinan terbesar harga terendah akan sampai pada level support .
Artinya,  jika  konsisten  menggunakan  data trendline maka harus mengupayakan bahwa pembelian yang dilakukan sebisa mungkin di sekitar support level dan  penjualan  yang  dilakukan  harus  di  sekitar  harga resistance level, sehingga akan diperoleh kemungkinan perolehan keuntungan tertinggi.
Menurut [9], Investasi pada hakikatnya merupakan  penempatan  sejumlah  dana  pada  saat  ini dengan  harapan  untuk  memperoleh  keuntungan  di masa  mendatang.  Lebih  jauh  ekonomi    asal  Amerika Paul  R.  Krugman  dan  Obstfeld  mengatakan  bahwa bagian output yang  digunakan  oleh  perusahaan- perusahaan  swasta  guna  menghasilkan output di  masa mendatang  disebut sebagai investasi.
Menurut  [10],  Bursa  saham  mengenal  beberapa istilah  berbahasa  asing  yang  terkait  dengan  harga saham,  seperti open,  high,  low,  close,  bid, dan ask .
Berikut perjelasan istilah harga tersebut:
1. Open (pembukaan),  harga  yang  terjadi  pada transaksi pertama satu saham.
2. High (tertinggi),  harga  tertinggi  transaksi  yang tercapai pada satu saham.
3. Low (terendah),  harga  terendah  transaksi  yang tercapai pada satu saham
4. Close (penutupan),  harga  yang  terjadi  pada transaksi terakhir satu saham
5. Bid (minat beli), harga yang diminati pembeli untuk melakukan transaksi
6. Ask (minat jual), harga yang diminati penjual untuk melakukan transaksi.
Dalam  investasi  saham  perusahaan  yang  sudah go-public ,  yaitu  perusahaan  tersebut  dapat  menjual sahamnya  ke  masyarakat  umum.  Di  Indonesia  istilah perusahaan go-public disebut  sebagai  perusahaan terbuka  (Tbk.).  Untuk  dapat go-public ,  perusahaan perlu  memenuhi semua persyaratan  yang ditetapkan di antaranya :
1. Perseroan Terbatas (PT) yang beroperasi sekurang- kurangnya 12 bulan.
2. Memiliki  aktiva  bersih berwujud sekurang- kurangnya Rp 5.000.000.000 (lima miliar rupiah).
3. Laporan  keuangan  auditan  tahun  buku  terakhir memperoleh  opini  wajar  tanpa  pengecualian  dari akuntan publik yang terdaftar di Bapepam.
4. Menjual  sekurang-kurangnya  50.000.000  (lima puluh  juta)  persen  dari  jumlah  saham  yang diterbitkan (mana yang lebih kecil).
5. Jumlah pemegang saham publik sekurang- kurangnya 500 (lima ratus) pihak.
6. Pernyataan  pendaftaran  emisi  telah  dinyatakan efektif oleh Bapempam-LK.
2.2. Permodelan Bayesian Network
Model  dari  topologi Bayesian  Network dapat dilihat pada gambar dibawah dimana terdapat variabel- variabel  yang  saling  berhubungan  yang  ditandai dengan tanda panah dengan asumsi sebagai berikut :
1. Untuk  menghasilkan  prediksi  portofolio  yang optimal  dalam  menentukan  sinyal  beli/jual  dari indikator  analisis  teknikal  modern  Sample  Moving Average (SMA), Relative Strength Index (RSI) dan Bollinger  Band  (BB).    SMA,  RSI  dan  BB merupakan  indikator-indikator  yang  tugasnya menentukan sinyal beli dan sinyal jual. Karena data yang akan digunakan oleh ketiga indikator tersebut adalah data harga saham penutup.
2. Data  BB  dan  RSI  dapat  menggunakan  SMA sebagai  indikator  bantu  yang  diasumsikan  bahwa ada  hubungan  antara  kedua  indikator  teknikal sehingga  dapat  ditarik  tanda  panah  seperti  gambar dibawah ini.

## Simple Moving Average
(SMA) Relative Strength Index (RSI)
Bollinger Band (BB)
Gambar 3  Pembentukan Topologi Bayesian Network 3. Ketiga  indikator  teknikal  SMA,  RSI  dan  BB memiliki
tujuan
yang
sama
yaitu mengidentifikasikan adanya sinyal jual/beli. Dengan  asumsi  tersebut  meyakinkan  adanya hubungan  sinyal  jual/beli  (rekomendasi)  terhadap SMA,  RSI  dan  BB,  sehingga  dapat  ditarik  tanda panah sebagai berikut :
Simple Moving Average (SMA) Relative Strength Index (RSI) Bollinger Band
(BB)
Rekomendasi
Gambar 4  Model Akhir Dari  Topologi Bayesian

## Network
Setelah  langkah  membuat  topologi Bayesian Network selesai,  langkah  selanjutnya  yang  harus dilakukan  adalah  mengestimasi  nilai  peluang  yang dihubungkan  dengan tiap node . Sebelum mengestimasi peluang  pada  prediksi  portofolio    saham  yang  optimal ada  baiknya  mencari  peluang  dan  mengasumsikan beberapa hal seperti :
1. Dalam  melakukan  analisa  keputusan  jual  atau  beli, seorang  investor  memerlukan  suatu  teknik.  Salah satu  teknik  menentukan  kapan  jual  dan  kapan  beli dalam manajemen protofolio menggunakan analisis teknikal  yang    dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu analisis  teknikal  klasik  dan  analisis  teknikal modern.  Indikator  yang  digunakan  adalah  SMA, RSI  dan  BB.  Indikator  tersebut  digunakan  karena data input yang  diperlukan  dari  ketiga  indikator sama yaitu penutup dan periode tertentu.
2. Ketiga indikator tersebut memiliki hubungan. SMA menjadi indikator bantu dalam RSI dan BB.
Gambar  dibawah  ini  menjelaskan  tentang  model dari Bayesian  Network yang  telah  di  desain  terlebih dahulu dengan beberapa asumsi.
Simple Moving Average (SMA) Relative Strength Index (RSI)
Bollinger Band (BB) Rekomendasi P(SMA) P(BB | SMA) P(RSI | SMA) P(R | RSI, BB ) P(R | RSI, ˜ BB ) P(R | ˜ RSI, BB )
Gambar 5  Model Bayesian Network dan Estimasi Peluang
Gambar  di  atas  menjelaskan  struktur Network Bayesian dan  estimasi  peluang.  Setelah  menghitung Peluang  SMA  atau  P(SMA),  dapat  menghitung Peluang  RSI  terhadap  SMA  atau  P(RSI│SMA), Peluang  BB  terhadap  SMA  atau  P(BB│SMA),  dari perhitungan  tersebut  maka  dapat  direkomendasikan beberapa  peluang  yaitu    Peluang  Rekomendasi terhadap RSI dan BB atau P(R│RSI, BB).
Setelah  selesai  pembuatan  model  dari Bayesian Network , tahap selanjutnya adalah menghitung peluang dengan menggunakan teorema Bayes . Untuk mendapatkan  nilai  peluang  diperlukan  perhitungan frekuensi  berdasarkan  data  saham.  Tentukan  nilai peluang.
(2)
Dari  penjelasan  model Bayesian  Network ,  maka ditentukan  rumus  peluang  untuk  rekomendasi  prediksi portofolio  yang  sesuai  dengan  teorema Bayes yang menjadi  landasan  utama  dari model Bayesian  Network .Rekomendasi    adalah  hasil  akhir  atau  keputusan  yang diambil  tiap  indikator.  Tiap  indikator  memiliki  tujuan yang sama yaitu mengambil keputusan sinyal jual atau sinyal  beli.  Beberapa  alat  bantu  indikator  analisis teknikal  modern  SMA,  RSI  dan  BB.  Dari  asumsi tersebut  maka  rekomendasi  memiliki  tiga  orang  tua yang nilai peluangnya adalah P(R│RSI, BB) diperoleh dengan  menjumlahkan  nilai  peluang  RSI  dan  BB dibagi 2. Adapun rumus tersebut adalah :
(   )     (  ) (3)
Untuk  tahap  selanjutnya  adalah  menetapkan  atau menentukan  hasil  yang  diperoleh.    Rekomendasi  yang diperoleh    terdiri  dari  dua  keadaan  yaitu  rekomendasi jual  dan  rekomendasi  beli.  Teori  matematika  untuk peluang  dari  ruang  pencuplikan  dari    sekumpulan bilangan  disebut  pembobot  ( weights ),  dengan  nilai antara  0  sampai  1,  sebagai  cara  mengevaluasi
kebolehjadian  ( likehood )  munculnya  suatu  peristiwa dari  eksperimen  statistik.  Setiap  titik  dalam  ruang pencuplikan diboboti sedemikian rupa sehingga jumlah keseluruhan  dari  pembobot  menjadi  1.  Dengan demikian  kejadian  dengan  kemungkinan  tinggi  diberi bobot  mendekati  1  dan  kejadian  yang  lebih  mustahil diberi bobot mendekati 0.
Begitu juga dalam  merekomendasikan sinyal jual dan beli, nilai peluang yang mendekati 1 yang menjadi rekomendasi.  Jika  A c adalah  kejadian  komplementer dari kejadi A, maka : P(A’) = 1 – P(A). Untuk  rekomendasi  prediksi  portofolio,  jika sinyal  jual  melalui  perhitungan  di  atas,  maka  untuk menentukan  sinyal  beli  sangat  mudah  dengan mengurangi nilai 1 dengan nilai dari sinyal jual, begitu juga sebaliknya.
Berikut  ini  adalah  gambar  diagram  hirarki  yang menjelaskan struktur sistem yang akan dirancang.

## Gambar 6  Diagram Hirarki

## 2.3. Hasil
Form menu utama adalah form yang pertama kali aktif  ketika  sistem  running.  Pada  form  menu  utama terdapat  3  (tiga)  pilihan  yagn  dapat  diakses  oleh user . Adapun  bentuk  form  menu  utama  dapat  dilihat  pada gambar berikut
Gambar 7  Form Menu Utama
Seperti pada gambar di atas terdapat 3 (tiga) menu yaitu  profil  untuk  melihat  profil  suatu  perusahaan, metode untuk menganalisis dari beberapa metode yang digunakan  SMA,  RSI,    BB, Bayesian  Network dan saham untuk melihat data-data saham.
Form profil perusahaan akan terlihat pada gambar di bawah ini
Gambar 8 Form Profil
Gambar form profil diatas menjelaskan  beberapa pilihan  perusahaan  yang  akan  dianalisis.  Jika user mengklik  atau  memilih  salah  satu  dari  kode-kode perusahaan  tersebut  seperti  AALI,  SGRO,  GGRM, EXCL,  INRU  maka  tampil  profil  dari  perusahaan tersebut.
Gambar  dibawah  ini  adalah form metode  dari analisis  teknikal  saham      Adapun  bentuk form metode analisis dapat dilihat pada gambar berikut
Gambar 9 Form Metode Analisis
Pada form metode  analisis  diatas  terdapat beberapa pilihan untuk dianalisa seperti SMA, RSI, BB dan Bayesian  Network. Metode  SMA  berfungsi  untuk melihat pergerakan saham dan mendapatkan rekomendasi  sesuai  dengan  keputusan  SMA.  RSI berfungsi  untuk  melihat  pergerakan  saham  dan mendapatkan  rekomendasi  sesuai  dengan  keputusan RSI,  BB  berfungsi  untuk  melihat  pergerakan  saham dengan  metode  BB  akan  mendapatkan  rekomendasi sesuai  dengan  keputusan  BB.  Dengan Bayesian Network dapat  menentukan  peluang  kombinasi  dari peluang RSI dan BB.
Gambar  di  bawah  ini  adalah form saham  yang akan  dianalisis.  Adapun  bentuk form metode  analisis dapat dilihat pada gambar berikut
Gambar 10 Form Saham
Pada form saham  di  atas    terdapat  beberapa pilihan data saham yang telah diinputkan seperti AALI, SGRO,  INRU,  EXCL,  GGRM. Input data  saham penulis  ambil  dari www.finance@yahoo.com ,  dari mulai  tanggal  1  Januari  sampai  dengan      20  Agustus 2013, data  yang  diambil  hanya date dan close sebagai bahan analisis.
Gambar  dibawah  ini  adalah form metode Sample Moving  Average (SMA).  Adapun  bentuk form metode SMA dapat dilihat pada gambar berikut
Gambar 11 Form Metode Sample Moving Average (SMA)
Pada form metode SMA di atas terdapat beberapa pilihan  data  saham  yang  telah  di  inputkan  seperti AALI,  SGRO,  INRU,  EXCL,  GGRM.  Pada form terdapat  pilihan  tanggal, user dapat  memilih  tanggal awal  dan  tanggal  akhir    sesuai  dengan  keinginan user , dengan  menekan  tombol  cari  maka  tampil  data-data yang diinginkan dan menampilkan peluangnya berdasarkan    metode  SMA  dan  dapat  melihat  grafik dari pergerakan saham.
Gambar  dibawah  ini  adalah form metode Relative Strength Index (RSI). Adapun bentuk form metode RSI dapat dilihat pada gambar berikut
Gambar 12 Form Metode Relative Strength Index (RSI)
Pada form metode  RSI  terdapat  beberapa  pilihan data  saham  yang  telah  di  inputkan  seperti  AALI, SGRO,  INRU,  EXCL,  GGRM.  Pada form terdapat pilihan  tanggal, user dapat  memilih  tanggal  awal  dan tanggal  akhir    sesuai  dengan  keinginan user, dengan menekan  tombol  cari  maka  tampil  data-data  yang diinginkan  dan  menampilkan  peluangnya  berdasarkan metode  RSI  dan  dapat  melihat  grafik  dari  pergerakan saham.
Gambar dibawah ini adalah form metode Bollinger Bands (BB).  Adapun  bentuk form metode  BB  dapat dilihat pada gambar berikut
Gambar 13 Form Metode Bollinger Bands (BB)
Pada form metode  BB  di  atas  terdapat  beberapa pilihan  data  saham  yang  telah  di  inputkan  seperti AALI,  SGRO,  INRU,  EXCL,  GGRM.  Pada form terdapat  pilihan  tanggal, user dapat  memilih  tanggal awal  dan  tanggal  akhir    sesuai  dengan  keinginan user, dengan  menekan  tombol  cari  maka  tampil  data-data yang diinginkan dan menampilkan peluangnya berdasarkan   metode BB dan dapat melihat  grafik dari pergerakan saham.
Gambar dibawah ini adalah form metode Bayesian Network (BN). Form  Bayesian  Network dapat  dilihat pada gambar berikut
Gambar 14 Form Metode Bayesian Network (BN)
Pada form metode Bayesian  Network di  atas terdapat  beberapa  pilihan  data  saham  yang  telah diinputkan  seperti  AALI,  SGRO,  INRU,  EXCL, GGRM. Pada form terdapat pilihan tanggal, user dapat memilih tanggal awal dan tanggal akhir  sesuai dengan keinginan user, dengan  menekan  tombol  cari  maka tampil  data-data  yang  diinginkan  dan  menampilkan peluangnya berdasarkan  kombinasi antara metode RSI dan  metode  BB  dan  dapat  melihat  grafik  dari pergerakan  saham.  Dengan  metode  Bayesian  Network para  investor  mudah  dalam  menentukan  pilihan  untuk jual dan beli saham yang lebih optimal.

## 2.4. Pengujian
Untuk  pengujian  pada  analisis  teknikal  saham penulis  mencoba  dengan  2  cara  yaitu  dengan menggunakan Microsoft  Visual  Basic  6.0 dan Microsoft  Excel .  Dimana  dari  kedua  cara  tersebut mendapatkan  menghasilkan  data  yang  sama  setelah diuji.
Untuk  analisis  pengujian  pergerakan  saham  dan rekomendasi  jual  atau  beli  menggunakan  metode Simple  Moving  Average ( SMA)  pada  gambar    diatas, jika  harga close lebih  kecil  dengan  SMA  maka direkomendasikan agar beli saham, dan jika harga close lebih  besar  dari  harga  SMA  maka  direkomendasikan untuk  jual  saham,  dari  hasil  analisa  dengan membandingkan  histori  saham  dengan  prediksi  yang direkomendasikan  masih  banyak  prediksi  yang  tidak tepat, karena prediksi hanya memiliki dua rekomendasi jual  dan  beli,  akan  mengakibatkan  tidak  didapatkan kapan  waktu  yang  paling  tepat  untuk  membeli  saham dan  kapan  waktu  yang  paling  tepat  untuk  menjual saham.
Tabel 1 Pengujian Simple Moving Average (SMA) No Tanggal Close Perkiraan Harga SMA Rekomendasi 1 1/23/2013 19250 19427.77778 Beli 2 2/11/2013 18850 19000 Beli 3 3/4/2013 18500 18511.11111 Beli 4 2/14/2013 19000 18983.33333 Jual 5 3/11/2013 18700 18600 Jual
Untuk  analisis  pengujian  pergerakan  saham  dan rekomendasi  jual,  beli  dan  pertahankan  menggunakan metode Relative Strength Index (RSI) pada gambar  14
diatas, jika harga RSI dibawah 30 maka direkomendasikan  agar  beli  saham,  jika  harga  RSI diatas  70  maka    direkomendasikan  agar  jual  saham, dan  jika  harga  RSI  antara  30  sampai  dengan  70  maka direkomendasikan  agar  saham  dipertahankan.  Dari hasil analisis  yang dilakukan   dengan  membandingkan histori  saham  dengan  prediksi  yang  direkomendasikan masih lebih bagus dari SMA, karena prediksi  memiliki tiga  rekomendasi  jual,  beli  pertahankan,  pada  RSI investor dapatkan mempertahankan  kapan waktu yang paling  tepat  untuk  beli  saham,  jual  saham  dan menpertahankan saham.
Tabel 2  Pengujian Relative Strength Index (RSI) No Tanggal Close RSI Rekomendasi 1 2/28/2013 18450 27.77777778 Beli 2 3/1/2013 18500 37.14285714 Pertahankan 3 3/5/2013 18600 30 Beli 4 3/6/2013 18900 38.0952381 Pertahankan 5 3/7/2013 19000 82.35294118 Jual
Untuk  analisis  pengujian  pergerakan  saham  dan rekomendasi  jual,  beli  dan  pertahankan  menggunakan metode Bollinger Bands (BB) pada gambar 15 di atas, akan  lebih  baik  lagi  bagi  investor,  karena  BB merupakan    kombinasi  dari Moving  Average dan standar  deviasi  dan  mempunyai  BB  bawah  dan  BB atas,    yang  dapat  membuat  seorang  investor  menahan diri untuk dapat mempertahankan kapan  beli, jual dan pertahankan  harga  saham,  dengan  analisis  yang dilakukan    dengan  membandingkan  histori  saham  dan pergerakan antara RSI dan BB.
Tabel 3  Pengujian Bollinger Bands (BB)
No Tangg al Clos e BB Bawah BB Atas Rekomen dasi 1 2/22/2 013 183 50 18553.3 1241 19202.24 315 Beli 2 2/25/2 013 184 50 18342.3 4955 19302.09 489 Pertahanka n 3 3/5/20 13 186 00 18070.1 5256 18952.06 966 Pertahanka n 4 3/6/20 13 189 00 18134.5 9011 18820.96 545 Jual 5 3/14/2 013 180 50 18354.4 2095 19090.02 35 Beli
Untuk  analisis  pengujian  pergerakan  saham  dan rekomendasi  jual,  beli  dan  pertahankan  menggunakan metode Bayesian Network (BN) pada gambar 16 di atas Bayesian  Network (BN)  menggunakan  peluang Relative  Strength  Index dan Bollinger  Bands ,  peluang BB  jual  yang  kondisi  RSI  jual,  peluang  BB  beli  yang kondisi RSI beli, peluang BB pertahankan yang kondisi RSI pertahankan, sehingga  menghasilkan rekomendasi hasil  yang  baik. Bayesian  Network bekerja  lebih  baik untuk pengambilan keputusan bagi seorang investor.
Tabel 4  Pengujian Bayesian Network (BN) No Tanggal Close Rekomendasi Peluang 1 2/19/2013 18850 Beli 0.142857143 2 2/20/2013 19900 Pertahankan 0.630434783 3 3/6/2013 18900 Pertahankan 0.630434783 4 3/7/2013 19000 Jual 0,5 5 3/8/2013 18850 Jual 0,5

## 3. Kesimpulan
Dalam  implementasi  dan  pengujian  sistem  pada analisis  teknikal  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan    metode Bayesian  Network terdapat beberapa  hal  yang    disimpulkan  dari  penelitian  ini antara lain sebagai berikut :
1. Sistem  yang  dibangun  untuk  prediksi  portofolio saham,  dapat  membantu  para  investor  dalam pengambilan  keputusan  dan  menjadi  solusi  yang tepat dalam prediksi saham.
2. Bayesian Network dapat membantu dalam mengkombinasikan antara metode Relative Strength Index (RSI)  dan  metode Bollinger  Bands (BB), sehingga  tingkat  kepercayaan  lebih  besar  terhadap sistem yang dibangun.
3. Dalam  analisis  teknikal  metode Relative  Strength Index (RSI)  dan  metode Bollinger  Bands (BB) dapat  merekomendasikan  dengan  baik,  untuk peluang  kapan  saham    jual  dan  kapan  saham  harus beli.

## 4. Penutup
Adapun  selama  pengujian  sistem  terdapat kelemahan-kelamahan,  sehingga  dibutuhkan  saran yang dapat dikembangkan  untuk kelanjutan sistem ini. Saran yang penulis harapaan dari penelitian ini adalah : 1. Diharapkan sistem ini dapat  dikembangkan dengan menambahkan  metode-metode  teknikal  lainnya sehingga mendapatkan rekomendasi yang memuaskan.
2. Sistem  saham  dengan  analisis  teknikal  dapat menjadi  lebih  bagus  dengan  menggabungkan metode  fundamental  agar  para  investor  dapat mengetahui  pergerakan  saham  sekaligus  prosfek kedepan  perusahaan  tersebut,  sehingga  investor mamapu  memperhitungkan  dalam  waktu  jangka panjang.
3. Diharapkan  sistem  ini  mampu  terhubung  langsung dengan database sebenarnya  pada  saham  Bursa
Efek Jakarta (BIJ), agar sistem ini dapat digunakan oleh banyak user dan data akan selalu up date .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Mohammad  Safrodin 1 ,  Surya  Sumpeno 2 ,  Moch. Hariadi 3 , Autonomous Leveling Sentence Composer Berbasis Causal Bayesian Network Untuk Intelligent  Tutoring  System ,  Surabaya,  Jurnal Elektro. Teknology Industri ITS, 2010 [2]  Variq 1 ,  Surya  Sumpeno 2 ,  Moch,  Hariadi3, Purnama 4 , Sistem  Tutor  Cerdas  Menggunakan Metode  Bayesian  Network .  Jurnal  Bidang  Studi Tekni,  Surabaya,  Komputer  dan  Telematika Teknik Elektro, 2010 [3]  Sayuti  Rahman,  Ihsan  Lubis,  Husni  Lubis,
Penanganan Mising Value dengan Metode Bound and  Collapse  Pada  Struktur  Bayesian  Network , Medan,  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM), 2012
[4]  Oktavia  Ari  Marlita 1 ,  Adiwijaya 2 ,  Angelina  Prima Kurniati 3 , Anomaly  Detection  Pada  Intrusion Detection  System  (IDS)  Menggunakan  Metode Bayesian  Network ,  Vol.  17.  No.  1,  Jurnal Penelitian  dan  Pengembangan  Telekomunikasi ,2012
[5]   Iriansyah  BM  Sangadji, Prediksi  Perilaku  Pola Pengunjung Terhadap Transaksi Pada Toko Buku Gramedia  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Metode Back Propagation , Jurnal, 2009
[6]  Fachrudin  Pakaja,  Agus  Naba  dan  Purwanto, Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dan  Certainty  Factor, Vol. 6. No. 1, Jurnal EECCIS, 2012.
[7]   Budi Harsono S, Efektif Bermain Saham, Jakarta, Penerbit PT. Elex Media Komputindo, 2013
[8]  Christine  Suryadi, Probabilitas  dan  Statistika Teorema  Bayes ,  Institut  Teknologi  Bandung, 2003
[9] Irham Fahmi, Pengantar Pasar Modal , Bandung, Penerbit Alfabeta Cv , 2012
[10]  L.  Thain  Hin, Panduan  Berinvestsi  Saham, Jakarta, Penerbit  PT.  Elex  Media  Komputindo, 2008