BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1
Saham Saham (Jake D. Tedder, 1978, p.212) adalah surat berharga yang dikeluarkan
oleh sebuah perusahaan yang berbentuk Perseroan Terbatas (PT) atau disebut juga emiten. Pemilik saham akan mendapatkan hak untuk menerima sebagian pendapatan tetap atau dividen dari perusahaan serta memiliki kewajiban untuk menanggung resiko kerugian yang diderita perusahaan yang bersangkutan. Ada 2 buah jenis saham, yaitu saham biasa dan saham preferen. Bentuk saham biasa dan dan saham preferen sama, perbedaannya ada pada jumlah dividen yang diterima, waktu pengajuan klaim, dan hak suara yang dimiliki oleh pemilik saham. Pemilik saham preferen menerima dividen dalam jumlah yang tetap, sedangkan pemilik saham biasa menerima dividen yang jumlahnya tidak tetap. Waktu pengajuan klaim dan hak suara dari pemilik saham preferen juga lebih diprioritaskan dari pemilik saham biasa. Orang yang memiliki saham suatu perusahaan memiliki hak untuk ambil bagian dalam mengelola perusahaan sesuai dengan hak suara yang dimilikinya, berdasarkan besar kecilnya nilai saham yang dimiliki. Semakin banyak prosentase saham yang dimiliki maka semakin besar hak suara yang dimiliki untuk mengontrol operasional perusahaan.
9
2.2
Jenis Kondisi Pasar Keuangan
2.2.1
Bullish Bullish Market (anonymous, http://www.kontan.co.id/index.php/investasipemula/
article/98/34/Pasar_Bullish_dan_Bearish) adalah suatu kondisi pasar keuangan dalam periode tertentu dimana harga pasar dari surat berharga seperti saham sedang mengalami kenaikan. Kondisi ini digambarkan dengan binatang Banteng, ketika banteng sedang marah biasanya dia akan menandukkan kepalanya, gerakan menandukkan kepala bergerak ke atas tersebut dianalogikan sebagai kondisi pasar sedang mengalami kenaikan, yaitu dengan chart yang bergerak ke atas.
Gambar 2.1 Keadaan Bullish
10
2.2.2
Bearish Bearish Market (anonymous, http://www.kontan.co.id/index.php/investasipemula
/article/98/34/Pasar_Bullish_dan_Bearish)adalah suatu kondisi pasar keuangan dalam periode tertentu dimana harga pasar dari surat berharga seperti saham sedang mengalami penurunan. Kondisi ini digambarkan dengan binatang beruang, ketika beruang sedang marah biasanya dia akan menerkam, gerakan menerkam beruang yang bergerak ke bawah dengan menjatuhkan badannya secara tiba-tiba tersebut dianalogikan sebagai kondisi pasar sedang mengalami penurunan, yaitu dengan chart yang bergerak kebawah dan terkadang tidak terduga.
Gambar 2.2 Keadaan Bearish
11
2.3
Tren Harga dan Volume Tren harga dan volume atau lebih dikenal dengan istilah Price and Volume Trend
(PVT atau PV) merupakan suatu indikator dalam analisis teknis yang ditujukan untuk menggabungkan harga dan volume pada pasar modal. PVT didasarkan oleh volume transaksi berjalan, dengan penambahan volume berdasarkan persentase perubahan harga pada saat penutupan pasar dibandingkan dengan harga penutupan sebelumnya.
Rumusan PVT adalah sebagai berikut :
PVT adalah serupa dengan On-balance Volume (OBV), tetapi apabila OBV menggunakan volume hanya berdasarkan saat mencapai harga penutupan tertinggi atau terendah maka pada PVT juga dimasukkan besaran nilai tertinggi atau terendah yang terjadi. PVT diartikan dengan cara yang serupa dengan OBV. Pemikiran umumnya adalah bahwa volume akan meningkat pada hari dimana harga bergerak pada arah yang dominan, misalnya saja pada tren kenaikan yang kuat maka volume akan lebih tinggi daripada hari dimana harga mengalami penurunan. Jadi apabila harga mengalami kenaikan maka PVT akan naik juga dan sewaktu harga menciptakan tingkat tertinggi
12
barunya maka PVT juga akan demikian. Apabila PVT gagal untuk mencapai reli harga tertinggi sebelumnya maka ini adalah merupakan divergensi negatif yang menandakan melemahnya pergerakan.
2.4
Strategi Ada dua jenis perdagangan yang melibatkan uang atau saham yang sebenarnya
tidak dimiliki penjualan pendek dan pembelian batas.
2.4.1 Penjualan Pendek Dalam penjualan pendek (short selling), seseorang menjual saham yang mereka tidak miliki sendiri, berharap harga akan jatuh. Mereka pada akhirnya harus membeli kembali saham tersebut. Keluar dari posisi pendek dengan membeli kembali saham disebut covering a short. Mudahnya, seseorang meminjam saham milik orang lain untuk dijual pada harga pasar. Kemudian orang tersebut berharap agar harga saham tersebut turun agar dapat dibeli kembali dengan harga lebih murah untuk dikembalikan kepada pemiliknya dalam bentuk saham, dan mengantongi keuntungannya yaitu selisih harga jual dan harga beli.
2.4.2 Pembelian Batas Dalam pembelian batas, Go long berarti seseorang meminjam uang untuk membeli saham dan berharap saham tersebut dapat naik harganya. Banyak negara
13
industry mempunyai aturan yang mengharuskan jika peminjaman berdasarkan kolateral dari saham lain, peminjaman ini harus dalam persentasi tertentu dari harga saham lain tersebut. Aturan lain termasuk pelarangan freeriding (penungangan gratis), yaitu menaruh pesan untuk membeli saham tanpa membayar terlebih dahulu, dan kemudian menjualnya dan menggunakan keuntungan untuk membayar harga pembelian sebelumnya.
2.4.3
Short-term Trading Short-term trading bisa diartikan sebagai sebuah perdagangan saham atau media
lainnya, yang dilakukan dengan jangka waktu yang sangat pendek, biasanya dalam periode harian atau bahkan bisa sampai hitungan menit. Bisa saja transaksi short-term trading terjadi 10 kali dalam waktu 1 jam. Tentunya short-term trading akan memberikan keuntungan yang sangat besar jika dilakukan dengan tepat, tapi sangat berpotensi untuk memberikan kerugian yang besar pula.
2.4.4
Long-term Investment Long-term investment bisa diartikan sebagai usaha untuk melakukan investasi
dengan jangka waktu yang lama, biasanya lebih dari 1 bulan, bahkan bisa sampai bertahuntahun. Tentunya long-term investment tidak akan memberikan keuntungan sebesar short-term trading, tetapi long-term investment memiliki resiko yang lebih kecil.
14
2.5
Jenis Harga Saham
Jenis Harga Saham 1) Open: Harga pembukaan suatu saham pada hari tertentu. 2) Close : Harga penutupan suatu saham pada hari tertentu. 3) High : Harga tertinggi yang dicapai suatu saham pada suatu hari tertentu. 4) Low : Harga terendah yang dicapai suatu saham pada suatu hari tertentu.
2.6
Moving Average Dalam statistika, moving average atau rolling average salah satu teknik yang
digunakan untuk menganalisis data dengan waktu berseri. Teknik ini diaplikasikan di bidang keuangan dan khususnya pada analisis teknikal. Teknik ini juga bisa digunakan sebagai operasi penghalusan generik, dimana data mentahnya tidak harus merupakan data dengan waktu berseri. Moving average bisa dikalkulasikan dimanapun dalam sebuah serial waktu. Di dalam keuangan, teknik ini seringkali dipalikasikan pada harga saham, keuntungan atau volume perdagangan. Moving average digunakan untuk menghaluskan fluktuasi jangka pendek, dan menguatkan tren jangka panjang. Penggunaan jangka pendek atau jangka panjang tergantung dari aplikasinya, dan parameter dari moving average bisa diatur sedemikian rupa.
15
2.6.1
Time Frame Semakin pendek timeframe sebuah moving average (MA) Semakin sensitif dan
semakin mudah untuk melihat tren baru dengan lebih cepat, tetapi bisa juga memberikan sinyal yang salah. Moving average yang lebih panjang dapat lebih diandalkan, tapi hanya dapat mengidentifikasi tren yang berskala besar. Sangat disarankan untuk menggunakan moving average dengan jangka waktu setengah dari siklus pergerakan data yang dianalisis. Jika panjang siklus puncak ke puncak adalah sekitar 30 hari, maka sangat disarankan untuk menggunakan moving average dengan jangka waktu 15 hari. Jika siklusnya adalah 20 hari, maka pergunakanlah MA 10 hari. Tetapi, banyak pemain saham yang menggunakan MA 14 untuk siklus 30 hari, dan MA 9 untuk siklus 20 hari dengan harapan mereka dapat mendapatkan sinyal-sinyal dengan lebih cepat. •
200 Hari (40 Minggu) moving average sangat populer untuk melakukan analisis siklus jangka panjang
•
20 sampai 65 Hari ( 4 sampai 13 Minggu) moving average sangat bergunauntuk siklus jangka panjang
•
5 sampai 20 Hari untuk siklus jangka pendek.
Panjang siklus dapat berubah seiring berjalannya waktu, sehingga penggunaan moving average selalu disesuaikan sesuai keadaan.
16
2.6.2
Simple Moving Average Simple moving average (atau SMA) adalah yang paling gampang untuk
diterapkan. Diberikan N titik data dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata – rata (yang disebut dengan rata – rata bergerak metode T, atau SMA(T)), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut : Kelompok Inisialisasi
Kelompok Pengujian
…… Waktu
Rata – rata
…… Ramalan
T
∑
T+1
∑
T+2
∑
Dibandingkan dengan nilai tengah sederhana (dari semua data masa lalu) rata – rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut :
17
o Hanya mengenai T periode terakhir dari data yang diketahui. o Jumlah titik data dalam setiap rata – rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Secara aljabar, rata – rata bergerak (SMA) dapat dituliskan sebagai berikut :
1
1
Sebuah SMA 5 hari mengambil jumlah harga 5 hari terakhir dan membaginya dengan 5. Sangat mudah tapi tidak selalu akurat. Sebagai contoh: Tabel 1. Contoh Simple Moving Average Hari
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Harga ($)
16
17
17
10
18
17
17
17
17
15.4
15.8
15.8
15.8
17.2
SMA 5 hari
18
Bisa dilihat pada hari ke 9 terdapat kenaikan besar dalam SMA, padahal harganya berada pada nilai konstan $17. Distorsi ini disebabkan oleh rendahnya nilai harga pada hari ke-4, yang tidak lagi diperhitungkan oleh SMA pada hari ke 9. Metode ini masih menyimpan kelemahan, yaitu seringkali menghasilkan sinyal yang terlambat (Syamsir, 2004, p119). Keterlambatan SMA dalam memberikan konfirmasi nilai disebabkan karena metode ini memberikan bobot yang sama bagi semua data, dalam kenyataannya data yang paling mencerminkan nilai data berikutnya tentulah data terakhir.
2.6.3
Exponential Moving Average
Untuk menghitung sebuah Exponential moving average (EMA): 1. Ambil nilai dari harga hari ini dan dikalikan dengan EMA%. 2. Tambahkan dengan harga EMA kemarin dikalikan dengan (1 - EMA%). Jika dilakukan kalkulasi ulang dengan data pada tabel 1, maka dapat dilihat bahwa EMA memberikan sebuah tren yang lebih halus:
19
Tabel 2. Contoh EMA Hari
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Harga ($)
16
17
17
10
18
17
17
17
17
16.3
16.5
14.4
15.2
16.2
16.4
16.6
16.8
EMA 33,3%
EMA % EMA% adalah bobot berdasarkan nilai jangka waktu: • 50% adalah nilai yang digunakan untuk EMA 3 hari. • 10% adalah nilai yang digunakan untuk EMA 19 hari. • 1% adalah nilai yang digunakan untuk EMA 199 hari.
EMA Time Periods Cara untuk menghitung EMA% untuk periode waktu tertentu: EMA% = 2 / (n+1) ; dimana n adalah nilai dari waktu Sebagai contoh: EMA% untuk EMA 5 hari adalah 2/ (5hari + 1) = 33,3%
20
Sebuah exponential moving average (EMA), yang juga dikenal sebagai exponentially weighted moving average (EWMA), menggunakan faktor pembobotan yang berkurang secara eksponensial. Pembobotan untuk setiap data yang lebih lama berkurang secara eksponensial, memberikan kepentingan yang lebih kepada observasi terkini tanpa menghilangkan nilai observasi yang lama. Penggambaran nilai bobot pada EMA dapat dilihat pada Gambar 2.3.
Gambar 2.3 EMA dengan bobot N=15 Derajat pembobotan diekspresikan sebagai faktor konstan α, sebuah nilai antara 0 dan 1. α dapat diekspresikan sebagai persentase, jadi faktor penghalusan 10% adalah sama dengan α=0.1. Secara alternatif, α dapat diekspresikan sebagai nilai N dalam periode waktu, dimana contohnya N=19 adalah sama dengan α=0.1. Observasi pada sebuah periode waktu dilambangkan dengan Yt, dan nilai EMA pada sebuah periode waktu t dilambangkan dengan St. S1 tidak didefinisikan. S2 dapat diinisialisasi dengan berbagai cara, cara paling mudah adalah dengan menggunakan nilai Y1. Besar dari efek nilai inisial S2 pada hasil Moving Average bergantung pada α; nilai α yang lebih kecil membuat pemilihan nilai S2 kebih penting daripada nilai α yang lebih besar.
21
Formula untuk menghitung EMA pada periode waktu t≥2 adalah: ·
1
·
Formula ini berdasarkan Hunter (1986), sebuah pendekatan alternatif oleh Roberts (1959) menggunakan Yt menggantikan Yt-1 ·
,
1
·
Formula ini juga bisa diekspresikan dalam analisis teknis dalam persamaan sebagai berikut, sehingga menunjukkan bagaimana EMA maju menuju titik data terakhir, tapi hanya dalam proporsi diferensiasi · Dengan terus melebarkan EMAyesterday setiap kali menghasilkan sebuah power series, menunjukkan bagaimana faktor pembobotan untuk setiap data p1,p2,dst, menurun secara eksponensial: 1 1
1
1 1
1 1
Pertanyaannya adalah seberapa jauh untuk kembali menghitung nilai inisial yang mana dalam kasus terburuk bergantung pada data. Jika ada nilai p yang besar dalam data yang lama, maka itu akan memberikan efek pada keseluruhan walaupun pembobotannya sangat kecil. Jika diasumsikan bahwa harganya tidak terlalu bergejolak begitu kasar, maka hanya pembobotannyalah yang berpengaruh banyak.
22
Bobot yang dihasilkan dengan berhenti setelah term k adalah 1
1
dimana 1_
· 1
1
1
Sebuah pecahan 1
dari keseluruhan pembobotan. Sebagai contoh, untuk memiliki 99,9% pembobotan log 0.001 · log 1 Persamaan itulah yang digunakan, karena log 1 bertambah. Ini menyederhanakan kira - kira: 3.45 · untuk contoh ini (bobot 99,9%)
1
mendekati
selama N
23
2.6.4
Weighted Moving Average Weighted moving average (WMA) memberikan bobot yang lebih besar pada data
yang terakhir (paling baru) dibandingkan dengan data yang sebelumnya (lebih lama). Pembobotannya dihitung dari jumlah hari. Pada dasarnya besar bobot yang diberikan kepada data terakhir akan tergantung kepada panjang periode yang ditetapkan. Semakin panjang periode yang ditetapkan, maka makin besar pula pembobotan yang diberikan kepada data yang terbaru. Secara matematis, WMA disusun berdasarkan formula di bawah ini : 1 1
2 2
dimana : n = periode yang dipilih k = n - (n-1) Xn = data ke-n Dari formula di atas dapat diketahui panjang periode akan menentukan bobot yang diberikan pada data yang terbaru. Contoh: Untuk WMA 5 hari, jumlah harinya adalah 1+2+3+4+5 = 15
24
Tabel 3. Contoh WMA Hari
1
2
3
4
5
Harga ($)
16
17
17
10
17
Pembobotan
1/15
2/15
3/15
4/15
5/15
Nilai bobot
1.07
2.27
3.40
2.67
5.67
WMA 5 Hari
15.07
Nilai bobot dihitung dengan mengalikan harga hari tersebut dengan 5/15, hari hari sebelumnya dengan 4/15, dan seterusnya. WMA adalah jumlah dari 5 nilai bobot. 2.7
Force Index Ditemukan oleh Dr Alexander Elder, Force Index mengkombinasikan
pergerakan harga dan volume pembelian atau penjualan untuk mengukur kekuatan kenaikan dan penurunan di pasar saham (Elder, Alexander. 1993, p.227). Dalam penghitungan nilai Force Index secara mentah, dapat digunakan formula: Force index (i) = (penutupan (i) - penutupan (i-1)) * Volume (i) Force index (i) — Force Index pada waktu i;
25
Penutupan (i) — harga penutupan pada waktu i; Penutupan (i-1) — harga penutupan pada waktu i-1; Volume (i) — volume transaksi penjualan/pembelian pada waktu i Index mentahnya ini sangat kasar dan hasil yang lebih baik dapat dicapai dengan menghaluskannya dengan EMA 2 hari atau EMA 13 hari sesuai dengan rekomendasi Dr Alexander Elder. o EMA 2 hari dari Force Index digunakan untuk mengukur kekuatan pembeli dan penjual dalam jangka pendek o EMA 13 hari digunakan untuk mengukur kekuatan kenaikan dan perununan dalam siklus jangka panjang Jika Force Index bernilai positif, maka dapat berarti keadaan berada pada posisi Bulls. Force index negatif memberikan pertanda bahwa keadaan berada pada posisi bears. Jika indeksnya berada disekitar angka 0, maka ini adalah suatu pertanda tidak ada tren kuat pada saat itu. o Semakin tinggi nilai positif pada Force Index, maka semakin kuat nilai bulls. o Nilai negatif yang dalam menunjukkan kekuatan nilai bears.
26
o Jika Force index cenderung mendatar, maka volume penjualan pembelian sedang turun atau volume yang besar gagal untuk menggerakkan harga. Keduanya akan cenderung berlanjut ke arah yang sebaliknya. Dalam metode ini, pembelian atau penjualan hanya dilakukan sesuai dengan arah tren, yang dapat dilihat melalui Force Index dengan EMA 13 hari. o Go long Jika Force index dibawah nol, dan kondisi berada pada keadaan bullish. o Go short Jika Force index diatas nol, dan kondisi berada pada keadaanbearish.
2.8.1
Formula Force Index dengan Exponential Moving Average Force index dihitung dengan cara mengurangi nilai penutupan hari ini dengan
nilai penutupan hari sebelumnya, dan dikalikan dengan volume: FORCE INDEX(i) = VOLUME(i) * ((MA (PRICE, N, i) - MA (PRICE, N, i-1)) dimana: FORCE INDEX (i) — Force Index pada waktu i; VOLUME (i) — volume pada waktu i; MA (PRICE, N, i) — Exponential Moving Average pada waktu i untuk periode N PRICE — harga penutupan; N — periode penghalusan (2 dan 13);
27
MA (PRICE, N, i-1) — Exponential Moving Average dari waktu sebelumnya.
2.8.2
Force Index untuk Jangka Pendek Pada saat digunakan dengan indikator pengikut tren lain, efektifitas Force Index
digabung EMA 2 hari akan lebih terlihat, dengan menggunakan indikator pengikut tren lainnya untuk melihat tren naik, bisa dilihat titik beli terbaik pada saat indicator Force Index menurun. Pada saat indikator tren lain menunjukkan tren menurun, Force Index digabung EMA 2 hari dapat menunjukkan titik akurat dimana dapat diputuskan untuk menjual. Penggunaan EMA 2 hari ini, dikarenkan EMA 2 hari merupakan derajat terendah dalam penghalusan data yang sangat sensitif terhadap indikator – indikator dalam jangka pendek (Elder, Alexander. 1993, p.229). Untuk mengidentifikasi titik terendah jangka pendek pada saat tren naik, tunggu sampai Force Index berubah menjadi negatif. Sehingga dapat dilakukan aksi beli pada saat tren jangka panjang mengalami sedikit penurunan. Lebih spesifiknya, saham dapat dibeli diluar harga tinggi pada saat Force Index bernilai negatif dengan kondisi tren naik. Pemain saham akan terlindungi dari penurunan harga karena transaksinya tidak akan dilakukan jika harga menurun, tetapi, jika sesuai dugaan, tren naik terus berlangsung, maka transaksinya akan diisi dengan tren naik yang kuat dari bulls. Jika pembelian diturunkan sampai suatu titik balik tinggi, maka dapat ditempatkan suatu titik henti dibawah harga terendah suatu hari pada saat sinyal untuk
28
berhenti membeli sudah menyala. Ini menguatkan titik henti sehingga memungkinkan untuk dapat keluar dari pasar lebih cepat jika trennya melemah. Dalam kasus dimana Force Index berubah menjadi positif pada saat pasar mengalami tren menurun jangka panjang, strateginya adalah sell short. Ini adalah sebuah peluang cepat yang disediakan oleh kondisi bullish pasar, yang memungkinkan untuk melakukan sell short dibawah harga terbawah. Jika ternyata kondisi bullish bertahan lebih lama dari yang diduga, maka bisa ditambah proporsi penjualannya untuk tetap bertahan pada titik terendah yang baru. Kemudian, pada saat harga mulai berubah, penjualannya cepat dieksekusi, dan dapat dibuat sebuah titik henti aman untuk harga tertinggi pada nilai harga yang baru, lalu bisa dimulai memindahkan titik hentinya dan bisa memutuskan untuk keluar dari pasar secepatnya. Force Index digabung EMA 2 hari dapat digunakan untuk menambah posisi long dan short. Posisi long dapat ditambah pada saat Force Index berubah negatif pada tren naik jangka panjang, dan menambah posisi short pada saat Force Index berubah positif pada tren turun jangka panjang. Untuk suatu periode waktu yang lebih panjang, pada saat Force Index turun ke titik terendahnya untuk suatu periode waktu yang panjang (misalnya 1 bulan), bears memiliki kekuatan yang luar biasa, dan harga kemungkinan akan jatuh lebih rendah. Secara alternatif, pada saat Force Index meningkat sampai ke titik tertingginya dalam 1 bulan, bulls memiliki kekuatan yang luar biasa, harga memiliki kecenderungan untuk bergerak lebih tinggi lagi.
29
Dalam memutuskan kapan untuk keluar dari posisi long atau short, Force Index digabung EMA 2 hari adalah sebuah alat yang penting. Jika pemain saham jangka pendek membeli pada saat Force Index bernilai negatif, maka dia sebaiknya membeli pada saat Force Index bernilai positif. Jika pembelinya melakukan go short pada saat indikator positif, maka dia harus mengembalikannya pada saat Force Index bernilai negatif. Pemain saham dengan jangka yang lebih panjang sebaiknya keluar dari posisinya hanya jika tren berubah atau jika ada perbedaan antara Force Index digabung EMA 2 hari dan tren jangka panjang. Perbedaan kurva juga sangat penting pada saat melakukan jual beli dengan basis Force Index. Kondisi bullish terjadi pada saat harga jatuh ke sebuah titik rendah baru sementara Force Index membuat titik yang lebih dangkal. Perbedaan bullish, Force Index dan harga adalah sinyal kuat untuk membeli. Sinyal kuat untuk menjual ditandai oleh kondisi bearish antara Force Index dan harga. Pada saat harga menanjak menuju puncak baru sementara Force Index menempati titik naik yang mengambang, kondisi bearish tercipta.
2.8.3
Force Index untuk Jangka Panjang Seperti Force Index digabung EMA 2 hari, Force Index digabung EMA 13 hari
mengindikasikan kekuatan bulls jika bernilai positif. Pada saat bernilai negatif, bearslah yang memiliki kontrol. Pada saat indikator tetap berada pada atau dekat dengan nol, maka pasar tidak memiliki tren.
30
Pada saat Force Index digabung EMA 13 mencapai puncak baru, sebuah tren naik dikonfirmasikan. Ini berarti bahwa penaikan memiliki kekuatan dan harga akan menaik dalam jumlah yang besar. Pada saat tren naik menjadi panjang disekitar garis tengah, ini dapat berarti harga meningkat dengan lebih lambat, atau volume transaksi berkurang. Force Index digabung EMA 13 kemudian menunjukkan titik yang kian menurun, dan pada akhirnya akan turun dibawah garis tengah. Tren penting ini adalah indikasi final bahwa tren bullish sudah berakhir. Sebuah puncak baru dari Force Index digabung EMA 13 mengindikasikan kecenderungan tren naik yang kuat. Sebuah kondisi bearish antara Force Index digabung EMA 13 dan harga adalah sebuah indikasi kuat untuk melakukan go short. Jika harga mencapai titik tinggi baru tapi Force Index digabung EMA 13 hanya mencapai titik positif yang rendah, maka kondisi bulls mulai melemah dan bears sudah mulai untuk masuk dan mengambil alih. Kelanjutan dari sebuah tren menurun biasanya ditandai dengan nilai Force Index digabung EMA 13 yang mencapai titik rendah yang baru. Jika harga jatuh ke sebuah titik rendah baru tapi Force Index digabung EMA 13 hanya mencapai nilai negative yang dangkal, maka bears mulai kehilangan kekuatannya. Ini adalah sebuah kondisi bullish, dan sebuah sinyal kuat untuk membeli(Elder, Alexander. 1993, p.231).
31
2.9
Waterfall Model Waterfall model adalah sebuah model perancangan software secara sekuensial
dimana proses perancangan tersebut mengalir secara teratur dari atas ke bawah sehingga seolah – olah terlihat seperti air terjun (Anonymous, http://en.wikipedia.org/wiki/ Waterfall_model). Waterfall model ini melalui beberapa fase seperti analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengetesan atau validasi, integrasi dan perawatan. Pada awal mulanya kata waterfall ini berasal dari kutipan artikel yang dipublikasikan pada tahun 1970 oleh Winston W. Royce, tetapi Royce sendiri tidak pernah menggunakan kata tersebut. Melainkan menggunakan pendekatan iteratif dalam perancangan software. Walaupun begitu penggunaan model ini tetap populer di dalam perancangan program.
Gambar 2.4
Waterfall Model
32
Seperti yang dapat dilihat pada gambar 2.4 diatas, fase – fase pada proses perancangan program menggunakan waterfall model mengalir dari atas ke bawah seperti air terjun. Dalam Royce orisinal waterfall model, fase – fase yang harus dilewati adalah sebagai berikut : o Analisa Kebutuhan o Desain Sistem o Penulisan Kode Program o Pengujian Program o Penerapan Program Perancangan program menggunakan waterfall model, fase yang yang diproses harus secara sekuensial, berurutan dari satu fase ke fase yang lain dan harus menunggu proses fase sebelumnya selesai, baru dilanjukan dengan fase yang berikutnya.
