Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
2.3.6.2 Periode yang Biasa Digunakan
Pada saat mengembangkan RSI, J. Welles Wilder menyarankan menggunakan RSI dengan periode 14 hari. Periode 14 hari dirasa tepat untuk mendapatkan keseimbangan
antara frekuensi sinyal yang cukup tinggi, dan kehandalan sinyal yang diberikan.
Pada penggunaan berikutnya, para ahli banyak menggunakan RSI dengan menggunakan periode yang berbeda-beda. Periode yang paling sering digunakan
adalah 9 dan 14 hari. Periode 5 atau 7 hari digunakan juga untuk mendapatkan frekuensi sinyal yang tinggi. Periode lain yang sering digunakan adalah 21, 25 dan 28
hari untuk mendapatkan grafik yang lebih halus dan dapat dipercaya. Dalam Tugas Akhir ini, RSI akan diuji menggunakan periode 9, 14 dan 25 hari karena periode-
periode ini lebih sering digunakan dan lebih popular saat ini.
Pemilihan periode yang berbeda akan menghasilkan hasil analisis dengan sifat yang berbeda. Memilih periode yang pendek akan menyebabkan perataan dilakukan
selama periode yang pendek pula, sehingga lebih mudah menghasilkan sinyal overbought atau oversold. Kenaikan harga selama beberapa hari akan lebih mudah
memicu sinyal overbought karena nilai U hanya dibandingkan dengan nilai D selama periode yang singkat. Pada periode penghitungan tiga hari, misalnya kenaikan harga
selama dua hari sudah cukup untuk memberi sinyal overbought. Sedangkan memilih periode yang panjang akan memberikan sinyal yang lebih kuat dan dapat diandalkan,
karena perbandingan dilakukan selama periode yang cukup lama. Pada penghitungan yang dilakukan menggunakan periode panjang, sinyal overbought dan oversold akan
lebih jarang keluar, namun lebih dapat dipercaya.
2.4 Konsep Pemodelan Objek
Pemodelan objek merupakan suatu metode untuk menggambarkan struktur sistem yang memperlihatkan semua objek yang ada pada sistem Nugroho, 2005: 37.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
Beberapa konsep dasar dalam pemodelan objek adalah objek, kelas, atribut, operasi, dan hubungan.
2.4.1 Objek dan Kelas
Objek merupakan sesuatu, sebuah entitas, sebuah benda, sesuatu yang dapat diangkat atau apapun yang dapat dibayangkan yang memiliki identitas masing-masing
O’Docherty, 2005: 13. Ada beberapa objek yang hidup dan ada yang tidak. Contoh objek dalam dunia nyata yaitu orang, nomor, kucing, dan mobil. Objek adalah orang,
tempat, benda, kejadian atau konsep-konsep yang ada di dunia nyata yang penting bagi suatu perangkat lunak Nugroho, 2005: 38.
Kelas seperti juga objek adalah sesuatu yang membungkus encapsulate informasi atribut dan perilaku operasi dalam dirinya. Dalam pengembangan sistem
tradisional, dilakukan pendekatan dengan cara memisahkan atribut pada sisi basis data dan operasi pada sisi aplikasi pengakses. Namun hal ini berbeda pada pendekatan
berorientasi objek yang menggabungkan atribut dengan operasi yang akan mengaksesnya dalam apa yang dinamakan kelas. Kelas didefinisikan sebagai
kumpulan objek dengan atribut yang mirip, operasi yang mirip, serta hubungan dengan objek yang lain dengan cara yang mirip Nugroho, 2005: 40.
Gambar berikut memperlihatkan suatu kelas dan objek yang mungkin dihasilkan dengan prosedur instansiasi. Suatu objek merupakan instansiasi dari suatu
kelas jika objek itu merupakan keturunan yang nyata dari suatu kelas.
Manusia Manusia
Adi Manusia
Ani
Kelas Objek
Instansiasi
Gambar 2.1 Kelas dan Objek
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
2.4.2 Atribut dan Operasi
Setiap objek memiliki identitas dan masing-masing dapat dibedakan. Nugroho, 2005: 38. Setiap objek memiliki atribut, misalnya sebuah mobil memiliki produsen, jenis,
warna dan harga, sedangkan seekor kucing memiliki jenis kelamin, jenis, berat, dan warna. Setiap objek juga memiliki operasi, misalnya mobil dapat bergerak dari satu
tempat ke tempat lain, sedangkan kucing dapat berlari, minum dan makan.
Atribut adalah informasi-informasi yang dimiliki suatu objek dalam kelas. Dari contoh di atas dapat ditambahkan, untuk objek Adi dan Ani dapat memiliki atribut
jenis kelamin, usia, berat badan, tinggi badan dan lain-lain. Dari fakta-fakta ini dapat dipahami bahwa nilai dari suatu atribut adalah karakteristik yang membedakan satu
objek dengan objek lainnya dalam kelas yang sama.
Manusia Manusia
Manusia
Kelas dengan atribut Objek dengan nilai pada atribut
Instansiasi
Nama: String Usia: Integer
Adi 21
Ani 23
Gambar 2.2 Atribut dan Nilai
Operasi atau metode berhubungan dengan perilaku yang berhubungan dengan suatu kelas. Operasi adalah fungsi atau transformasi yang mungkin dapat
diaplikasikan keoleh suatu objek dalam kelas. Contohnya suatu objek dalam kelas manusia dapat memiliki operasi-operasi seperti tersenyum, berbicara, makan, minum
dan sebagainya. Algoritma dari suatu operasi dapat dirincikan dengan menggunakan pseudocode yang memiliki bagian-bagian yaitu nama metode, kamus yang berisi
semua nama yang ada dan tipe datanya serta algoritma yang berisi langkah-langkah penyelesaian masalah.
Shafira Guslina : Perancangan Perangkat Lunak Prediksi Pergerakan Harga Saham Dengan Metode Relative Strength Index RSI, 2009.
+Makan +Berpindah_alamat
-Nama -Usia
Manusia
+Geserin Delta : bool +Pilihin Point : object : bool
-Warna -Posisi
-Jari-jari
Lingkaran
Gambar 2.3 Operasi
2.4.3 Hubungan Relationship
Ketika menggambarkan kelas-kelas dan objek-objek, akan terlihat bahwa kebanyakan kelas dan objek adalah berdiri sendiri. Pada kenyataannya, hampir semua kelas dan
objek saling bekerja sama satu sama lain sehingga pada pemodelan kelas dan objek, setelah kelas dan objek didefinisikan, juga dimodelkan bagaimana kelas-kelas dan
objek-objek saling berhubungan.
2.5 UML Unified Modelling Language
