ABSTRAK
Menentukan keputusan yang tepat dalam trading saham bukanlah hal yang mudah untuk dilakukan dikarenakan pergerakan harga saham yang sangat dinamis, apabila salah langkah maka yang didapat adalah kerugian. Untuk menentukan tindakan yang tepat dalam trading saham, investor dapatmenganalisis saham yang akan diinvestasikan terlebih dahulu agar mendapatkan keuntungan yang besar. Analisis yang dapat dilakukan adalah teknikal analisis saham dengan menggunakan berbagai indikator yang ada. Pada skripsi ini, akan dibahas penggabungan enam indikator analisisteknikal saham, yaitu Simple Moving Average, Moving Average Convergence/Divergence (MACD), Relative Strength Index (RSI), Stochastic Oscillator (SO) yaitu %D dan %K, dan William %Rdengan menggunakan metode Computational efficient functional link artificialneural network (CEFLANN). Melalui metode ini, akan didapatkan rekomendasi berupa keputusan untuk jual, tahan, atau beli dan ketepatan akurasi rekomendasi yang diperoleh untuk jangka waktu satu minggu adalah 73,3%.
ABSTRACT
Deciding the right strategy in stocks trading is not an easy thing to be done because the stock prices movement, a little mistake can lead a huge loss. To determine the appropriate decision, investors can analyze the behaviour of targeted stocks first for gaining high profit . One of the method of analysis which can be performed is the technical stock analysis using various existing indicators. This undergraduate thesis will discuss about the combination of six indicators in technical analysis by using Computational efficient functional link artificial neural network (CEFLANN). The six technical indicators is Simple Moving Average, Moving Average Convergence/Divergence (MACD), Relative Strength Index (RSI), Stochastic Oscillator (SO) yaitu %D dan %K, dan William %R. By usingthis method, investors will find the recommended decision on stocks trading, such as sell, hold, or buy and the accurate of the decision in one week is 73,3%. |
S69332-Irmawardani Saragih.pdf :: Unduh