Last modified: 2016-10-22
Abstract
Pada saat ini, para pemain Trading Forex pada umumnya masih menggunakan data-data nilai tukar suatu Trading Forex yang berupa angka-angka dari sumber yang berbeda-beda. Dengan demikian mereka hanya menerima atau mengetahui data nilai tukar suatu Trading Forex yang sedang berlaku pada saat itu saja sehingga sulit untuk menganalisis atau memprediksi pergerakan nilai tukar masa yang akan datang. Pemain Forex biasanya menggunakan indikator untuk memudahkan mereka menganalisis dan memperdiksi nilai masa depan. Indikator merupakan alat bantu pengambilan keputusan. Trading forex adalah transaksi perdagangan mata uang suatu negara, dengan mata uang negara lainnya. Perdagangan berlangsung secara global antara pusat-pusat keuangan dunia dengan melibatkan bank-bank utama dunia sebagai pelaksana utama transaksi. Trading Forex menawarkan Jenis investasi yang menguntungkan dengan modal yang kecil dan tingkat keuntungan tinggi, dengan modal yang relatif kecil dapat memperoleh keuntungan berlipat. Hal ini disebabkan perdagangan forex terdapat sistem leverage dengan modal yang ditanam akan dilipat gandakan jika hasil prediksi buy/sell akurat, namun Trading Forex mempunyai tingkat risiko tinggi, akan tetapi dengan mengetahui saat yang tepat untuk bertransaksi (buy or sell) maka kerugian dapat dihindari. Trader yang melakukan investasi di pasar valuta asing dituntut untuk memiliki kemampuan menganalisis keadaan dan situasi dalam memprediksi selisih nilai tukar mata uang. Pergerakan harga forex yang membentuk pola (kurva) naik dan turun sangat membantu para trader dalam pengambilan keputusan. Pergerakan kurva dijadikan sebagai salah satu indikator dalam pengambilan keputusan untuk beli (buy) atau jual (sell). Penelitian ini mengusulkan algoritma Support Vector Machine (SVM) menggunakan kernel anova untuk memprediksi pergerakan kurva pada live time trading forex menggunakan data GBPUSD, 1H.
Hasil penelitian menunjukkan trend kurva yang dihasilkan Algoritma Support Vector Machine menyerupai pola kurva online trading forex, dan hasil prediksi trend (high) sama dengan real data trading forex online. Maka dapat diambil kesimpulan bahwa algoritma Support Vector Machine dapat digunakan sebagai indikator prediksi pergerakan kurva pada trading forex.