Prototipe Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Jangka Pendek  Dengan Kriteria Majemuk

Soetam Rizky Wicaksono; Rudy Setiawan; Purnomo .

doi:10.30591/smartcomp.v10i3.2945

Prototipe Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Jangka Pendek Dengan Kriteria Majemuk

Soetam Rizky Wicaksono, Rudy Setiawan, Purnomo .

Abstract

Perdagangan dalam bursa efek, khususnya Bursa Efek Indonesia (BEI) telah meningkat pesat, terlebih dalam masa pandemi Covid-19. Volume transaksi telah menunjukkan peningkatan yang cukup pesat dan menjadi justifikasi bahwa perdagangan bursa lebih didominasi oleh transaksi saham jangka pendek. Maka kebutuhan analisis pembelian saham jangka pendek menjadi penting agar risiko kerugian trader dapat diminimalkan. Alat bantu analisis memanfaatkan TA yang disederhanakan agar menjadi pendukung keputusan aksi jual beli. Dalam artikel ini, disajikan hasil dengan menggunakan metode TOPSIS berdasarkan fleksibilitas nilai yang bisa diterapkan pada kriteria secara majemuk. Kriteria yang dipilih merupakan hasil dari wawancara dengan dua trader profesional yaitu posisi candlestick di atas garis EMA, lonjakan volume transaksi perdagangan atau spike volume, kondisi uptrend yang secara otomatis menjadi benefit serta likuiditas dari volume perdagangan. Hasil dari implementasi dengan pembuatan prototipe aplikasi berbasis web menunjukkan hasil yang cukup akurat setelah dilakukan backtest pada akhir September 2021. Namun masih perlu dilakukan backtest dengan periode yang berbeda karena anomali dalam bursa saham Indonesia yang seringkali bersifat volatile. Salah satu keunggulan dari prototipe ini adalah kebebasan untuk pemilihan kriteria dan nilai yang dimasukkan oleh pengguna dibandingkan mayoritas bot yang secara kaku menetapkan kriteria berdasarkan indikator TA.

Kata kunci : Pendukung Keputusan, Saham, Trading, TOPSIS

Full Text:

References

M. R. B. Kencana, “Tertinggi Sepanjang Sejarah, Transaksi Harian Saham BEI Capai Rp 32 T di 30 November 2020,” Liputan 6, 2020. https://www.liputan6.com/saham/read/4422043/tertinggi-sepanjang-sejarah-transaksi-harian-saham-bei-capai-rp-32-t-di-30-november-2020 (accessed Jan. 10, 2021).

P. Dorimulu and F. Firdaus, “BEI Catat Transaksi Harian Rp 20,02 Triliun,” Investor ID, 2021. https://investor.id/market-and-corporate/bei-catat-transaksi-harian-rp-2002-triliun (accessed Jan. 10, 2021).

K. Safitri, “Hingga Agustus 2021, Jumlah Investor Saham Mencapai 2,6 Juta SID,” Kompas, 2021. https://money.kompas.com/read/2021/09/02/163651826/hingga-agustus-2021-jumlah-investor-saham-mencapai-26-juta-sid?page=all#:~:text=JAKARTA%2CKOMPAS.com - Sepanjang,diaktifkannya kembali pasar modal Indonesia. (accessed Jan. 10, 2021).

N. B. Vuong and Y. Suzuki, “Does Fear has Stronger Impact than Confidence on Stock Returns? The Case of Asia-Pacific Developed Markets,” Sci. Ann. Econ. Bus., vol. 67, no. 2, pp. 157–175, 2020, doi: 10.47743/saeb-2020-0009.

R. P. Sari and M. R. Maulana, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Emiten Saham Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 3, p. 321, 2021, doi: 10.30865/json.v2i3.3037.

S. Burns and H. Burns, Buy Sell Signals. Stolly Media, 2015.

A. Ishak and Wanli, “Analysis of Fuzzy AHP-TOPSIS Methods in Multi Criteria Decision Making: Literature Review,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 1003, no. 1, pp. 0–10, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/1003/1/012147.

G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Multiple Attribute Decision Making. Chapman and Hall/CRC, 2011.

M. Esfandiari and M. Rizvandi, “An application of TOPSIS method for ranking different strategic planning methodology,” Manag. Sci. Lett., vol. 4, no. 7, pp. 1445–1448, 2014, doi: 10.5267/j.msl.2014.6.022.

K. P. Yoon and W. K. Kim, “The behavioral TOPSIS,” Expert Syst. Appl., vol. 89, pp. 266–272, 2017, doi: 10.1016/j.eswa.2017.07.045.

R. Dash, S. Samal, R. Rautray, and R. Dash, A TOPSIS approach of ranking classifiers for stock index price movement prediction, vol. 758. Springer Singapore, 2018.

R. Dash, S. Samal, R. Dash, and R. Rautray, “An integrated TOPSIS crow search based classifier ensemble: In application to stock index price movement prediction,” Appl. Soft Comput. J., vol. 85, p. 105784, 2019, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105784.

R. Ewa, “Multi-criteria decision making models by applying the TOPSIS method to crisp and interval data,” Mult. Criteria Decis. Mak., no. Mcdm, 2011.

Vezhven, Simple Mix Indicator Analysis. Malang: Seribu Bintang, 2019.

M. Giso, TRIK CUAN. Malang: Litera Mediatama, 2018.

E. Ong, Technical Analysis for Mega Profit. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2016.

W. Leigh and R. Purvis, “Implementation and validation of an opportunistic stock market timing heuristic: One-day share volume spike as buy signal,” Expert Syst. Appl., vol. 35, no. 4, pp. 1628–1637, 2008, doi: 10.1016/j.eswa.2007.08.063.

J. K. M. Watts, “Language Consistency and Stock Market Trading Volume,” SAGE Open, vol. 10, no. 2, 2020, doi: 10.1177/2158244020919779.

C. Pathirawasam, “The Relationship Between Trading Volume and Jump Processes in Financial Markets,” J. Compet., vol. 41, no. 3, pp. 41–49, 2011.

P. J. Kaufman, Trading Systems and Methods. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc, 2013.

B. Sutrisno, “Hubungan Volatilitas dan Volume Perdagangan di Bursa Efek Indonesia,” Esensi, vol. 7, no. 1, pp. 15–26, 2017, doi: 10.15408/ess.v7i1.3894.

DOI: https://doi.org/10.30591/smartcomp.v10i3.2945