Bab 4
•
0 likes•353 views
Bab 4 tentang analisis dan perhitungan menggunakan metode KNN untuk memprediksi pergerakan arah harga forex
Recommended
More Related Content
Similar to Bab 4
Similar to Bab 4 (20)
Recently uploaded
Recently uploaded (20)
Bab 4
- 1. BAB 4 IMPLEMENTASI DAN ANALISIS SISTEM Implementasi dan analisis sistem menggambarkan tentang implementasi dan analisis dari rancangan dan analisis sistem yang telah dibuat pada bab 3 mengenai proses-proses yang dilakukan dalam mengimplementasikan sistem, serta algoritma metode k-Nearest Neighbor dalam menganalisis dan memprediksi harga mata uang 4.1 Implementasi Sistem Implementasi sistem berfungsi untuk menjelaskan tentang proses-proses yang dilakukan dalam mengimplementasikan rancangan tampilan dan rancangan proses pada sistem. Implementasi ini terdiri dari implementasi rancangan form input, implementasi rancangan form proses dan implementasi rancangan form output. Form input merupakan form-form yang digunakan untuk menerima input yang diperlukan dari pengguna yaitu berupa data indeks mata uang. Form indikator digunakan untuk melakukan input data indikator dan harga mata uang pada database yang dapat dilihat pada list indikator. Pengguna akan memasukkan data yang diambil dari internet. Tampilan form indikator dapat dlihat pada Gambar 4.1. Gambar 4.1 Form Indikator 27
- 2. Form Setup Indikator pada Gambar 4.1 merupakan form yang harus diisikan terlebih dahulu untuk input data dari internet dengan memasukkan nilai SMA,nilai Parabolic SAR,nilai RSI,nilai Stochastic,nilai William. Form Daftar List Indikator yang berfungsi sebagai form untuk menampilkan daftar database indikator yang telah diinputkan melalui form setup indikator .Tampilan form main dapat dlihat pada Gambar 4.2. Gambar 4.2 Form List Indikator Pada form daftar database indikator menampilkan semua data-data yang sudah diinputkan melalu form setup indikator yang telah dikonversi Form proses merupakan form yang akan ditampilkan pada saat sistem melakukan perintah yang memiliki langkah yang panjang yaitu proses prediksi. 28
- 3. Gambar 4.3 Form Prediksi Pada proses ini sistem sedang melakukan prediksi penghitungan data-data saat ini lampau dengan memasukkan nilai K untuk membuat prediksi menjadi lebih akurat. Form Hasil prediksi ditampilkan setelah proses prediksi ini yaitu sebagai berikut: Gambar 4.4 Form hasil prediksi Proses pivot point bertujuan untuk mengkonversi pergerakan harga mata uang menjadi sebuah rasio pivot point. Jika i harga mata uang naik akan digunakan rasio dari titik pivot ke titik resistance. Sebaliknya jika indeks harga mata uang turun, yang digunakan adalah rasio dari titik pivot ke titik support. Perancangan form output berfungsi untuk menampilkan hasil dari proses analisis. 29
- 4. Gambar 4.5 Form Hasil dengan pivot point 4.2 Analisis Sistem Sistem ini akan menganalisis ketepatan serta kecocokan penggunaan metode KNearest Neighbor dalam memprediksi pergerakan harga mata uang analisis sistem berguna untuk mengetahui cara kerja serta hasil yang didapat dalam menerapakan metode K-Nearest Neighbor . Penerapan sistem ini menggunakan 10 data diambil dari tanggal 13 – 26 maret 2013 waktu pasar aktif tanpa menghitung hari sabtu dan minggu. Data ini sudah dipisahkan terlebih dahulu namun sudah diketahui nilainya dan menggunakan K-5 sebagai berikut: Tabel 4.1 Data Ujicoba Tgl Harga EUR/USD 13 14 15 18 19 20 21 22 25 26 12959 13002 13073 12958 12867 12942 12894 12986 12848 12856 Kondisi nyata Turun Drastis Naik Naik Drastis Naik Turun Drastis Naik Drastis Turun Drastis Naik Drastis Turun Drastis Mendatar Prediksi harga KNN Menurun Naik Mendatar Naik Mendatar Naik Drastis Mendatar Turun Mendatar Mendatar Saran Jual Beli Bertahan Beli Bertahan Beli Bertahan Jual Bertahan Bertahan Hasil Salah Benar Salah Benar Salah Benar Salah Salah Salah Benar prediksi memiliki hasil 3 benar dan 7 salah maka presentasenya dapat dihitung 4/10x100 = 40% Persentase yang didapat adalah sebesar 40 % Menggunakan K-25 sebagai berikut : 30
- 5. Tabel 4.2 Data Ujicoba 2 Tgl Harga EUR/USD 13 14 15 18 19 20 21 22 25 26 12959 13002 13073 12958 12867 12942 12894 12986 12848 12856 Kondisi nyata Prediksi harga KNN Menurun Naik Mendatar Naik Mendatar Naik Drastis Mendatar Turun Mendatar Mendatar Turun Drastis Naik Naik Drastis Naik Turun Drastis Naik Drastis Turun Drastis Naik Drastis Turun Drastis Mendatar Saran Jual Beli Bertahan Beli Bertahan Beli Bertahan Jual Bertahan Bertahan Hasil Salah Benar Salah Benar Salah Benar Salah Salah Salah Benar Dengan melihat hasilnya didapat bahwa hasil dari pengujian kedua dengan K-25 ternyata mendapatkan hasil 3 benar dan 7 salah maka presentasenya dapat dihitung 4/10x100 = 40% Persentase yang didapat adalah sebesar 40 % Besar K tidak mempengaruhi hasil ini. Pengujian lebih lanjut dilakukan juga yaitu dengan memasukan 1 Data dengan 10 Datauji sebagai berikut: Tabel 4.3 Databaru Tgl Harga RSI SMA Stoch EUR/USD Willi SAR Kondisi Hitun am R gan 13 12959 Normal Dibawah Normal Naik Sell Naik 3 14 13002 Normal Dibawah Normal Naik Sell Mendatar 3 15 13073 Normal Dibawah Normal Turun Sell Naik 2 18 12958 Normal Diatas Normal Naik Sell 2 19 12867 Normal Dibawah Normal Naik Sell Naik Drastis Turun 20 12942 Normal Dibawah OS Naik Sell Turun 4 21 12894 Normal Dibawah OS Naik Sell Mendatar 4 22 12986 Normal Dibawah OS Naik Buy Turun 3 25 12848 Normal Dibawah Normal Naik Buy Naik Drastis 2 3 31
- 6. Tgl Harga RSI SMA Stoch EUR/USD Willi SAR Kondisi Hitun am R gan 26 12856 Normal Dibawah Normal Naik Sa mp le 15 apr il 13034 Normal Diatas Normal Turun Buy Sell Mendatar 3 Naik Drastis Menggunakan KNN yaitu dengan Sample data yang baru dimasukan dapat ditarik kesimpulan memiliki kondisi Naik Drastis. 4.3 Kelebihan dan kelemahan sistem 4.2.1 Kelebihan sistem 1) Sistem mampu mengkonversi data indikator dan harga mata uang untuk mendapatkan nilai indikator serta hasil sebagai database sehingga tidak diperlukan perhitungan secara manual 2) Sistem dapat bekerja menyelesaikan perhitungan knn secara cepat sehingga user tidak perlu menunggu lama apabila memiliki data yang banyak 3) Sistem mampu menampilkan hasil analisis dengan tampilan grafik 4) Sistem memiliki saran sebagai pendukung keputusan yang ditujukan kepada user pada hasil prediksi 4.2.2 Kelemahan sistem 1) Sistem belum bekerja secara online sehingga tidak dapat mengambil data secara otomatis langsung diinternet 2) Sistem tidak memiliki analisis keputusan secara fundamental sehingga hanya sebatas keputusan secara teknikal 3) Sistem masih terbatas untuk menganalisis harga mata uang tertentu yaitu EUR/USD 32