Program Prediksi Harga Saham Menggunakann Analisis Teknikal Dengan Pola Candlestick Dan Indikator Teknikal
Abstract
Abstrak—Saham merupakan suatu tanda penyertaan modal seseorang dalam suatu perusahaan. Meningkatnya peminat pada saham dikarenakan saham menjanjikan keuntungann yang sangat banyak, sehingga hal ini dapat memancing peningkatan peminat saham. Banyak pemula yang baru masuk ke dunia saham membeli saham secara acak tanpa adanya analisis dahulu karena mereka belum mengetahui banyak hal di dunia jual beli saham, sehingga mereka bukannya mendapatkan untung tetapi mendapatkan kerugian. Pada penelitian ini akan meprediksi pergerakan harga saham menggunakna indikator teknis. Indikator teknis merupakan suatu hal yang dpaat mengidentifikasi pergerakan harga saham, pergerekan akan diprediksi dengan berbagai macam faktor. Hasil pengujian pada penelitian berupa persentase keuntungan yang didapat dari perhitungan teknis. Dari penelitian ini didapatkan persentase keuntungan terbasr yaitu 155% pada 1 indikator Support dan Resistance, dan pada hasil penelitian ini juga didapatkan jika indikator yang digunakan dikombinasikan, aka profit yang didapat semakin sedikit.
Kata kunci— analisis teknis, indikator tekniikal, saham, candlestick
References
W. Lu, “A CNN-BiLSTM-AM method for stock price prediction,” Neural Computing and Applications, vol. 33, no. 2021, pp. 4742-4753, 2021.
Y. H. Trang-Thi Ho, “Stock Price Movement Prediction Using Sentiment Analysis and CandleStick Chart Representation,” MDPI Journal, vol. 21(23):7957, pp. 1-18, 2021.
I. A. D. P. I Gusti Ayu Vera Widyasti, “The Effect of Profitability, Liquidity, Leverage, Free Cash Flow, and Good Corporate Governance on Dividend Policies and Good Corporate Governance on Dividend Policies Indonesia Stock Exchange 2017-2019),” American Journal of Humanities and Social Sciences Research, vol. 5, pp. 269-278, 2021.
A. Ahmar, “Sutte Indicator: A Technical Indicator in Stock Market,” International Journal of Economics and Fina, vol. 7, no. 2, pp. 223-226, 2017.
J. M. W. H. C. B. Robert D. Edwards, Technical Analysis of Stock Trends, vol. 3, Boca Raton: CRC Press, 2018, pp. 371-380.
·. A. F. A. B. A. W. Isaac Kof Nti, “A systematic review of fundamental and technical analysis of stock market predictions,” Artifcial Intelligence Review, vol. 53, pp. 3007-3057, 2020.
N. S. H. P. Khapidz Mahendra, “ANALISIS TEKNIKAL SAHAM MENGGUNAKAN INDIKATOR MOVING AVERAGE CONVERGENCE DIVERGENCE (MACD),” Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya , vol. 1, no. 11, pp. 51-58, 2022.
Z. Cai, “Exponential Moving Average Normalization,” Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 194-203, 2021.
A. S. B. K. N. K. E. N. L. E. Widi Hastomo, “Optimasi Deep Learning untuk Prediksi Saham di Masa Pandemi Covid-19,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 2, no. 7, pp. 133-139, 2021.
I. L. Muh. Ichwan Musa, “KAJIAN PERUBAHAN FRAKSI HARGA SAHAM TERHADAP LIKUIDITAS DAN RETURN SAHAM DI BURSA EFEK INDONESIA,” Jurnal Economix, vol. 7, no. 1, pp. 100-111, 2019.
Y. Y. S. ,. Z. Nikolay Miller, “Identification of technical analysis patterns with smoothing splines for bitcoin prices,” Journal of Applied Statistics , vol. 12, no. 46, pp. 2289-2297, 2019.
M. Q. E. M. H. W. MHP Swari, “Business Intelligence System using Simple Moving Average Method (Case Study : Sales Medical Equipment at PT. Semangat Sejahtera Bersama),” 2nd Workshop on Engineering, Education, Applied Sciences and Technology (WEAST, vol. 1899, 2020.
M. I. P. B. S. Ikhza Syafa Muis, “Analisis Teknikal Return Saham dengan Indikator-Indikator Bollinger Band, Parabolic SAR, dan Stochastic Oscillator,” Jurnal Samudra Ekonomi dan Bisnis, vol. 2, no. 12, 2021.
