Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1 Analisis
Berdasarkan rumusan masalah yang telah dijabarkan pada bab 1, akan dibuat pemodelan berorientasi objek dalam menganalisis dan mendesain perangkat lunak
prediksi pergerakan harga saham dengan metode Relative Strength Index RSI menggunakan UML.
Untuk mengetahui keperluan yang harus dipenuhi oleh perangkat lunak, pertama-tama akan dilakukan tahap analisis. Analisis yang dilakukan meliputi analisis
penggunaan metode Relative Strength Index RSI, deskripsi umum perangkat lunak, analisis kebutuhan fungsional, tujuan pengembangan perangkat lunak, analisis
kebutuhan data, analisis batasan perangkat lunak dan pemodelan use case.
3.1.1 Analisis Penggunaan Metode Relative Strength Index RSI
Metode RSI digunakan untuk analisis teknikal secara umum dengan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut:
1. Mendapatkan data historis harga penutupan closing price harian saham.
2. Membuat grafik dari data historis harga penutupan closing price harian saham.
3. Menentukan periode yang akan digunakan.
4. Menghitung nilai RSI harian.
5. Membuat grafik dari nilai RSI harian.
6. Membaca sinyal-sinyal yang muncul.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Bagian yang perlu diperhatikan di sini adalah langkah menghitung nilai RSI harian. Nilai RSI harian dihitung pertama-tama dengan menggunakan rata-rata
sederhanabiasa dari harga penutupan closing price saham beberapa hari ke belakang, seperti pada rumus 2. Jumlah hari yang digunakan ditentukan oleh periode
yang dipilih dari pilihan periode yang disediakan yaitu: 9, 14 atau 25 hari. Dengan demikian, untuk beberapa hari pertama, tidak ada nilai RSI harian. Setelah nilai RSI
pertama ditentukan, nilai-nilai RSI berikutnya ditentukan dengan menggunakan Exponential Moving Average, seperti pada rumus 3.
Grafik nilai RSI harian akan digambarkan di bawah grafik harga penutupan closing price saham, dengan waktu yang bersesuaian. Sinyal-sinyal yang
dikeluarkan oleh RSI kemudian dibaca oleh pengguna.
3.1.2 Deskripsi Umum Perangkat Lunak
Perangkat lunak yang akan dibangun diberi nama SAFIRA Stock Analyzer For Instant Result Application. Fungsi utama SAFIRA adalah melakukan analisis teknikal
terhadap data historis saham dengan menggunakan metode Relative Strength Index RSI. Perangkat lunak ini akan menerima masukan berupa data historis saham yang
diperoleh dari situs penyedia data saham berbagai perusahaan, dalam hal ini http:finance.yahoo.com, yang disimpan dalam file berformat csv. Dengan
memproses masukan lainnya dari pengguna berupa parameter-parameter yang akan dipakai dalam proses analisis teknikal, SAFIRA akan menghasilkan keluaran berupa
grafik pergerakan harga saham, grafik IHSG serta grafik hasil analisis teknikal dengan menggunakan metode RSI. Perangkat lunak yang dibangun ini merupakan perangkat
lunak yang berbasis web.
3.1.3 Analisis Kebutuhan Fungsional
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Berdasarkan deskripsi umum, perangkat lunak SAFIRA ini harus memenuhi kebutuhan-kebutuhan sebagai berikut:
1. SAFIRA dapat melakukan pengelolaan data saham. Pengelolaan tersebut
meliputi proses penampilan daftar saham di perangkat lunak, menambah data saham, memutakhirkan data saham, mengunduh data historis saham dan
menyimpan data harga saham dalam file csv. 2.
Selain menampilkan daftar harga saham, SAFIRA juga dapat menampilkan daftar IHSG dari suatu bursa saham serta dapat melakukan pengelolaan data
IHSG seperti menambah data IHSG serta memutakhirkan data IHSG tersebut dan dapat menampilkan grafik IHSG.
3. SAFIRA dapat menampilkan grafik harga saham berdasarkan data historis
saham yang dipilih. Data yang diproses adalah data historis saham pada file data saham yang terdiri atas nama dan id perusahaan, tanggal transaksi, harga
open, harga high, harga low, harga close dan volume. 4.
SAFIRA harus dapat memfasilitasi pengguna dalam melakukan analisis teknikal menggunakan metode Relative Strength Index. Sebelum melakukan
analisis, pengguna harus memasukkan data parameter metode RSI yaitu jumlah periode untuk perhitungan metode RSI serta panjang rentang waktu
pergerakan harga saham yang akan dianalisis. Kemudian setelah itu, SAFIRA dapat menampilkan grafik hasil analisis RSI.
5. SAFIRA dapat menampilkan sinyal-sinyal sinyal beli dan jual yang
merekomendasikan tindakan yang dapat dilakukan pengguna sesuai dengan hasil analisis terhadap pergerakan harga saham dengan metode RSI.
3.1.4 Tujuan Pengembangan Perangkat Lunak
SAFIRA adalah sebuah perangkat lunak yang menerima masukan berupa data historis harga penutupan closing price saham, dan menghasilkan keluaran berupa grafik
harga saham dan grafik nilai RSI, serta sinyal-sinyal perdagangan jika ada. Perangkat lunak ini diharapkan mampu membantu pelaku pasar modal dalam mengambil
keputusan perdagangan.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
3.1.5 Analisis Kebutuhan Data
Perangkat lunak SAFIRA memiliki keterhubungan dengan dua jenis data, yaitu data masukan dan data keluaran.
3.1.5.1 Data Masukan
Data masukan yang diperlukan oleh perangkat lunak SAFIRA merupakan data yang akan digunakan dalam proses analisis teknikal menggunakan metode RSI. Data
tersebut antara lain: 1.
Data historis saham Data ini berupa tabel data historis pergerakan harga saham yang berasal dari data
transaksi perdagangan saham di seluruh dunia yang disediakan oleh situs http:finance.yahoo.com. Akan tetapi, data historis saham yang dipakai pada
perangkat lunak ini hanya berasal dari Jakarta Stock Exchange Bursa Efek Jakarta. Data ini kemudian akan dianalisis dengan menggunakan metode RSI
sehingga dapat diketahui waktu yang tepat dalam melakukan tindakan jual atau beli. Berdasarkan rumus metode RSI, data ini setidaknya harus menyimpan
informasi mengenai nama perusahaan, id perusahaan, tanggal transaksi, harga pembukaan open, harga penutupan close, harga tertinggi high dan harga
terendah low. 2.
Parameter metode RSI Data ini berisi parameter-parameter yang dibutuhkan untuk mendapatkan hasil
analisis sesuai kebutuhan pengguna. Parameter tersebut antara lain adalah jumlah periode untuk perhitungan metode RSI serta panjang rentang waktu pergerakan
harga saham yang akan dianalisis.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
3.1.5.2 Data Keluaran
Data keluaran yang dihasilkan oleh perangkat lunak SAFIRA adalah:
1. Grafik pergerakan harga saham
Grafik harga saham menampilkan pergerakan harga saham dalam suatu rentang waktu tertentu sesuai dengan periode analisis dari masukan pengguna. Grafik
tersebut menggambarkan dan memetakan harga saham pada sumbu y dan tanggal transaksi perdagangan saham pada sumbu x.
2. Grafik hasil analisis RSI
Grafik hasil analisis menampilkan hasil perhitungan analisis pergerakan saham menggunakan metode RSI sesuai dengan periode analisis dari masukan pengguna,
yang menggambarkan dan memetakan periode yang dianalisis pada sumbu x dan nilai RSI pada sumbu y.
3. Sinyal-sinyal perdagangan
Sinyal-sinyal tersebut adalah sinyal jual dan sinyal beli yang dihasilkan oleh RSI. Sinyal-sinyal tersebut ditampilkan pada grafik hasil analisis dan laporan yang
memuat tanggal transaksi dan sinyal yang dihasilkan.
3.1.6 Analisis Batasan Perangkat Lunak
Perangkat lunak SAFIRA mempunyai batasan-batasan yaitu sebagai berikut: 1.
Perangkat lunak SAFIRA hanya dapat digunakan oleh satu pengguna pada suatu waktu.
2. Perangkat lunak hanya dapat menggambarkan satu grafik harga saham dan satu
grafik RSI untuk saham yang bersesuaian pada suatu waktu. 3.
Perangkat lunak SAFIRA hanya menerima masukan data historis harga saham dalam format CSVcomma-separated value.
4. Perangkat lunak hanya dapat membaca sinyal-sinyal yang dapat dikenali secara
matematis, bukan secara visual.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
3.1.7 Pemodelan Use Case
Berdasarkan hasil analisis kebutuhan fungsional di atas, perangkat lunak SAFIRA dapat dimodelkan ke dalam sebuah model use case yang terdiri atas diagram use case,
definisi aktor, definisi use case, dan skenario use case.
3.1.7.1 Diagram Use Case
Perangkat lunak SAFIRA dapat dimodelkan ke dalam sebuah diagram use case seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.1 berikut ini:
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Gambar 3.1 Use Case Diagram SAFIRA
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
3.1.7.2 Definisi Aktor
Pengguna perangkat lunak SAFIRA dapat didefinisikan menjadi empat aktor yaitu: pengguna, akademis, pialang saham dan penjadwal. Penjelasan aktor yang terdapat
pada perangkat lunak ini dapat dilihat pada Tabel 3.1 berikut ini:
Tabel 3.1 Aktor pada Model Use Case SAFIRA
No. Aktor
Deskripsi
1 Pengguna
Orang yang menggunakan perangkat lunak untuk memprediksi pergerakan harga saham
dengan metode RSI yang kemudian dispesialisasikan menjadi Akademis dan
Pialang Saham. 2
Akademis Pengguna yang dispesialisasikan untuk
menggunakan perangkat lunak ini, yang berasal dari kalangan umum yang awam
tentang saham. 3
Pialang Saham Pengguna yang dispesialisasikan untuk
menggunakan perangkat lunak ini, yang berasal dari kalangan yang mengerti tentang
seluk beluk saham. 4
Penjadwal Benda yang akan melakukan penjadwalan
terhadap proses pengunduhan data saham yang bersifat real time.
3.1.7.3 Definisi Use Case
Diagram use case perangkat lunak SAFIRA menggambarkan 11 buah use case. Penjelasan masing-masing use case tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.2 berikut ini:
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Tabel 3.2 Definisi Use Case perangkat lunak SAFIRA
ID Use Case Nama Use Case
Deskripsi
UC-01 Melihat Informasi IHSG
Use case yang menggambarkan langkah aktor dalam melihat
informasi IHSG Indeks Harga Saham Gabungan dari berbagai
negara seperti IHSG JKSE, Hangseng, Nikkei, dan lain-lain
sesuai dengan yang terdapat pada situs http:finance.yahoo.com.
UC-02 Melihat Dashboard IHSG Harian Use case yang menggambarkan
langkah aktor dalam melihat dashboard IHSG harian yang
berbentuk laporan report IHSG dari suatu negara.
UC-03 Melihat Informasi Historis IHSG Use case yang menggambarkan
langkah aktor dalam melihat informasi IHSG pada waktu yang
sebelumnya bukan harga indeks saham pada hari ini.
UC-04 Melihat Informasi Saham
Use case yang menggambarkan langkah aktor dalam melihat
informasi saham-saham beserta atribut-atributnya yang terdapat
pada suatu bursa saham. UC-05
Melihat Dashboard Saham Harian
Use case yang menggambarkan langkah aktor dalam melihat
dashboard harian saham-saham yang berbentuk laporan report
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
dari suatu bursa saham.
Tabel 3.2 Definisi Use Case perangkat lunak SAFIRA lanjutan
UC-06 Melihat
Informasi Historis Saham
Use case yang menggambarkan langkah aktor dalam melihat
informasi saham pada waktu yang sebelumnya sesuai dengan
permintaan pengguna. UC-07
Melakukan Analisis Teknikal Menggunakan RSI
Use case yang menggambarkan langkah aktor dalam memasukkan
parameter-parameter yang
diperlukan untuk proses analisis teknikal dengan metode RSI,
seperti: periode, rentang waktu, jenis metode yang dalam hal ini
menggunakan metode RSI, data historis saham dari proses
pengunduhan kemudian parameter-parameter tersebut akan
diproses dengan menggunakan formulasi dari RSI sehingga dapat
ditampilkan grafik hasil analisis RSI.
UC-08 Mengunduh Data IHSG setiap
15 menit Use case yang menggambarkan
proses pengunduhan data IHSG secara otomatis dari berbagai
negara setiap 15 menit sehingga data IHSG dapat update.
UC-09 Mengunduh Data Historis IHSG
Use case yang menggambarkan proses pengunduhan data historis
IHSG secara otomatis sehingga
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
aktor dapat mengetahui data IHSG pada waktu yang sebelumnya.
Tabel 3.2 Definisi Use Case perangkat lunak SAFIRA lanjutan
UC-10 Mengunduh Data Saham setiap
30 menit Use case yang menggambarkan
proses pengunduhan data saham perusahaan dari suatu bursa saham
secara otomatis sehingga data saham dapat update setiap 30
menit. UC-11
Mengunduh Data Historis Saham Manual
Use case yang menggambarkan langkah aktor dalam mengunduh
data saham perusahaan dari suatu bursa saham pada waktu yang
sebelumnya yang kemudian data historis saham ini dipakai untuk
melakukan analisis teknikal.
3.1.7.4 Skenario Use Case
Pada bagian ini akan dijabarkan skenario normal dari masing-masing use case pada perangkat lunak SAFIRA, dimana skenario masing-masing use case digambarkan
dalam bentuk Activity Diagram yaitu diagram yang menjelaskan rincian bagaimana sebuah use case berjalan.
3.1.7.4.1 Skenario Use Case Melihat Informasi IHSG
Skenario normal dari use case Melihat Informasi IHSG dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Gambar 3.2 Activity Diagram untuk Use Case Melihat Informasi IHSG
Pada keadaan awal akan dilakukan pengecekan data di tabel pada database berdasarkan masukan input pasar saham yang dipilih. Jika data tersedia maka akan
ditampilkan IHSG per pasar saham pada posisi pengambilan data terakhir. Sedangkan jika data tidak tersedia maka akan dilakukan pengecekan ulang data dengan masukan
pasar saham yang berbeda dengan yang sebelumnya. Jadi, Activity Diagram ini akan menghasilkan keluaran output IHSG per pasar saham.
3.1.7.4.2 Skenario Use Case Melihat Dashboard IHSG Harian
Skenario normal dari use case Melihat Dashboard IHSG Harian dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Gambar 3.3 Activity Diagram untuk Use Case Melihat Dashboard IHSG Harian
Pada keadaan awal akan dilakukan pengecekan data di tabel pada database berdasarkan masukan input IHSG yang dipilih. Jika data tersedia maka akan
ditampilkan data IHSG pada posisi pengambilan data terakhir. Sedangkan jika data tidak tersedia maka akan dilakukan pengecekan ulang data dengan masukan IHSG
yang berbeda dengan yang sebelumnya. Data IHSG pada posisi terakhir akan digunakan sebagai sumber data untuk menampilkan Dashboard IHSG dan Grafik
IHSG. Dengan ditampilkannya Dashboard IHSG dan Grafik IHSG maka proses di dalam Activity Diagram ini selesai.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
3.1.7.4.3 Skenario Use Case Melihat Informasi Historis IHSG
Skenario normal dari use case Melihat Informasi Historis IHSG dapat dilihat pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4 Activity Diagram untuk Use Case Melihat Informasi Historis IHSG
Pada keadaan awal akan dilakukan pengecekan data di tabel pada database berdasarkan masukan input IHSG yang dipilih. Jika data tersedia maka akan diambil
data historis IHSG sesuai dengan rentang waktu yang diinginkan aktor. Sedangkan jika data tidak tersedia maka akan dilakukan pengecekan ulang data dengan masukan
IHSG yang berbeda dengan yang sebelumnya. Setelah data historis IHSG diambil maka data historis IHSG akan di query ke database dan digunakan sebagai sumber
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
data untuk menampilkan Data Historis IHSG dan Grafik Historis IHSG. Dengan ditampilkannya Data Historis IHSG dan Grafik Historis IHSG maka proses di dalam
Activity Diagram ini selesai.
3.1.7.4.4 Skenario Use Case Melihat Informasi Saham
Skenario normal dari use case Melihat Informasi Saham dapat dilihat pada Gambar 3.5.
Gambar 3.5 Activity Diagram untuk Use Case Melihat Informasi Saham
Pada keadaan awal akan dilakukan pengecekan data di tabel pada database berdasarkan masukan input IHSG yang dipilih. Jika data tersedia maka akan
ditampilkan data saham per IHSG pada posisi pengambilan data terakhir. Sedangkan
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
jika data tidak tersedia maka akan dilakukan pengecekan ulang data dengan masukan IHSG yang berbeda dengan yang sebelumnya. Jadi, Activity Diagram ini akan
menghasilkan keluaran output data saham per IHSG.
3.1.7.4.5 Skenario Use Case Melihat Dashboard Saham Harian
Skenario normal dari use case Melihat Dashboard Saham Harian dapat dilihat pada Gambar 3.6.
Gambar 3.6 Activity Diagram untuk Use Case Melihat Dashboard Saham Harian
Pada keadaan awal akan dilakukan pengecekan data di tabel pada database berdasarkan masukan input saham yang dipilih. Jika data tersedia maka akan di
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
query data saham pada posisi pengambilan data terakhir. Sedangkan jika data tidak tersedia maka akan dilakukan pengecekan ulang data dengan masukan saham yang
berbeda dengan yang sebelumnya. Data saham pada posisi terakhir akan digunakan sebagai sumber data untuk menampilkan Dashboard Saham dan Grafik Harga Saham.
Dengan ditampilkannya Dashboard Saham dan Grafik Harga Saham maka proses di dalam Activity Diagram ini selesai.
3.1.7.4.6 Skenario Use Case Melihat Informasi Historis Saham
Skenario normal dari use case Melihat Informasi Historis Saham dapat dilihat pada Gambar 3.7.
Gambar 3.7 Activity Diagram untuk Use Case Melihat Informasi Historis Saham
Pada keadaan awal akan dilakukan pengecekan data di tabel pada database berdasarkan masukan input saham yang dipilih. Jika data tersedia maka akan diambil
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
data historis saham di dalam database sesuai dengan rentang waktu yang diinginkan aktor. Sedangkan jika data tidak tersedia maka akan dilakukan pengecekan ulang data
dengan masukan saham yang berbeda dengan yang sebelumnya. Setelah data historis saham diambil maka data historis saham akan di query ke database dan digunakan
sebagai sumber data untuk menampilkan Data Historis Saham dan Grafik Historis Saham. Dengan ditampilkannya Data Historis Saham dan Grafik Historis Saham maka
proses di dalam Activity Diagram ini selesai.
3.1.7.4.7 Skenario Use Case Melakukan Analisis Teknikal Menggunakan RSI
Skenario normal dari use case Melakukan Analisis Teknikal Menggunakan RSI dapat dilihat pada Gambar 3.8.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Gambar 3.8 Activity Diagram untuk Use Case Melakukan Analisis Teknikal Menggunakan RSI
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Pada keadaan awal akan dilakukan pengecekan data di tabel pada database berdasarkan masukan input rentang waktu yang diinginkan. Jika data tersedia maka
akan dilakukan penginisialisasian parameter RSI melalui masukan periode RSI yang dipilih. Sedangkan jika data tidak tersedia maka akan dilakukan pengunduhan
download data historis saham secara manual, setelah dilakukan pengunduhan, maka data historis saham dimasukkan ke dalam database dan ulangi proses dari awal lagi.
Setelah dilakukan inisialisasi parameter RSI, maka dilakukan perhitungan kenaikan Up dan penurunan Down saham, kemudian dilakukan perhitungan AvgUp dan
AvgDown. Jika jumlah hari lebih kecil atau tidak sama dengan jumlah periode, dilakukan perhitungan Up dan Down, sedangkan jika jumlah hari = periode + 1, maka
dilakukan perhitungan AvgUp dan AvgDown dengan EMA Exponential Moving Average. Setelah didapat AvgUp dan AvgDown sesuai dengan rentang waktu, maka
dihitung nilai RS dan RSI kemudian dilakukan analisis terhadap sinyal beli dan jual dan hasil analisis disimpan ke buffer. Jika rentang waktu belum tercapai, maka
dilakukan kembali perhitungan Up dan Down. Sedangkan jika rentang waktu tercapai maka hasil analisis RSI akan digunakan sebagai sumber data untuk menampilkan
Tabel RSI dan Grafik RSI. Dengan ditampilkannya Tabel RSI dan Grafik RSI maka proses di dalam Activity Diagram ini selesai.
3.1.7.4.8 Skenario Use Case Mengunduh Data IHSG setiap 15 menit
Skenario normal dari use case Mengunduh Data IHSG setiap 15 menit dapat dilihat pada Gambar 3.9.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Gambar 3.9 Activity Diagram untuk Use Case Mengunduh Data IHSG setiap 15 menit
Proses pada Activity Diagram dimulai dengan mengeksekusi sistem penjadwalan setiap 15 menit. Setelah itu, dilakukan proses memformat URL untuk
situs http:finance.yahoo.com, sehingga dapat diunduh data IHSG harian. Proses yang selanjutnya yaitu membangun koneksi ke http:finance.yahoo.com tetapi harus
dilakukan konfigurasi jaringan terlebih dahulu yaitu dengan melakukan setting proxy. Jika koneksi ke situs http:finance.yahoo.com berhasil, maka data IHSG harian dapat
diunduh, sedangkan jika koneksi gagal maka file yang error akan dicatat dalam file log. Setelah data IHSG harian berhasil diunduh maka data tersebut disimpan dalam
format file csv. Kemudian data IHSG dalam format file csv tersebut dimasukkan ke dalam tabel IHSG harian yang terdapat di database. Jika data IHSG berhasil
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
dimasukkan ke dalam database maka proses pada Activity Diagram ini akan selesai,
sedangkan jika gagal maka akan dicatat dalam file log.
3.1.7.4.9 Skenario Use Case Mengunduh Data Historis IHSG
Skenario normal dari use case Mengunduh Data Historis IHSG dapat dilihat pada Gambar 3.10.
Gambar 3.10 Activity Diagram untuk Use Case Mengunduh Data Historis IHSG
Proses pada Activity Diagram dimulai dengan mengeksekusi sistem penjadwalan sekali dalam sehari. Setelah itu, dilakukan proses memformat URL untuk
situs http:finance.yahoo.com, sehingga dapat diunduh data historis IHSG. Proses
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
yang selanjutnya yaitu membangun koneksi ke http:finance.yahoo.com tetapi harus dilakukan konfigurasi jaringan terlebih dahulu yaitu dengan melakukan setting proxy.
Jika koneksi ke situs http:finance.yahoo.com berhasil, maka data historis IHSG dapat diunduh, sedangkan jika koneksi gagal maka file yang error akan dicatat dalam file
log. Setelah data historis IHSG berhasil diunduh maka data tersebut disimpan dalam format file csv. Kemudian data IHSG dalam format file csv tersebut dimasukkan ke
dalam tabel historis IHSG yang terdapat di database. Jika data IHSG berhasil dimasukkan ke dalam database maka proses pada Activity Diagram ini akan selesai,
sedangkan jika gagal maka akan dicatat dalam file log.
3.1.7.4.10 Skenario Use Case Mengunduh Data Saham setiap 30 menit
Skenario normal dari use case Mengunduh Data Saham setiap 30 menit dapat dilihat pada Gambar 3.11.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Gambar 3.11 Activity Diagram untuk Use Case Mengunduh Data Saham setiap 30 menit
Proses pada Activity Diagram dimulai dengan mengeksekusi sistem penjadwalan setiap 30 menit. Setelah itu, dilakukan proses memformat URL untuk
situs http:finance.yahoo.com, sehingga dapat diunduh data saham harian. Proses yang selanjutnya yaitu membangun koneksi ke http:finance.yahoo.com tetapi harus
dilakukan konfigurasi jaringan terlebih dahulu yaitu dengan melakukan setting proxy. Jika koneksi ke situs http:finance.yahoo.com berhasil, maka data saham harian dapat
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
diunduh, sedangkan jika koneksi gagal maka file yang error akan dicatat dalam file log. Setelah data saham harian berhasil diunduh maka data tersebut disimpan dalam
format file csv. Kemudian data saham dalam format file csv tersebut dimasukkan ke dalam tabel saham harian yang terdapat di database. Jika data saham berhasil
dimasukkan ke dalam database maka proses pada Activity Diagram ini akan selesai,
sedangkan jika gagal maka akan dicatat dalam file log.
3.1.7.4.11 Skenario Use Case Mengunduh Data Historis Saham Manual
Skenario normal dari use case Mengunduh Data Historis Saham Manual dapat dilihat pada Gambar 3.12.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Gambar 3.12 Activity Diagram untuk Use Case Mengunduh Data Historis Saham Manual
Proses pada Activity Diagram dimulai dengan pengecekan data di tabel pada database berdasarkan masukan input saham dan rentang waktu yang diinginkan
pengguna. Jika data tersedia maka tidak perlu mengunduh data saham itu lagi. Sedangkan jika data tidak tersedia, maka dilakukan proses memformat URL untuk
situs http:finance.yahoo.com, sehingga dapat diunduh data historis saham. Proses yang selanjutnya yaitu membangun koneksi ke http:finance.yahoo.com tetapi harus
dilakukan konfigurasi jaringan terlebih dahulu yaitu dengan melakukan setting proxy.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
