ANALISIS PORTOFOLIO VALUTA ASING MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS MULTI AGENT
SKRIPSI
NASAN MARTUA SIREGAR 081401068
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul
Kategori Nama Nomor Induk Mahasiswa Program Studi Departemen Fakultas
: ANALISIS PORTOFOLIO VALUTA ASING MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS MULTI AGENT : SKRIPSI : NASAN MARTUA SIREGAR : 081401068 : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER : ILMU KOMPUTER : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di Medan, 23 April 2013
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing II,
Pembimbing I,
Syahriol Sitorus, SSi, MIT NIP. 197103101996021001
Prof.Dr.Iryanto,M.Si NIP. 194604041971071001
Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991031001
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERNYATAAN
ANALISIS PORTOFOLIO VALUTA ASING MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS MULTI AGENT
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan,
April 2013
NASAN MARTUA SIREGAR 081401068
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PENGHARGAAN
Puji dan syukur ke hadirat Allah SWT karena atas segala rahmat dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dalam waktu yang telah ditetapkan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara, serta Shalawat dan Salam penulis hadiahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW. Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terima kasih, antara lain kepada: 1. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis, M.Kom sebagai Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. 2. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom sebagai Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer. 3. Bapak Prof. Dr. Iryanto, M.Si dan Bapak Syahriol Sitorus, S.Si, MIT selaku pembimbing yang telah meluangkan waktu, tenaga, dan pikiran dalam membimbing, mengarahkan, menasehati, memotivasi, dan menyemangati penulis agar dapat menyelesaikan skripsi ini. 4. Bapak M. Andri Budiman, ST, Mcomp.Sc, MEM dan Bapak Ade Chandra, ST, M.Kom sebagai dosen penguji yang telah memberikan kritik dan saran yang berguna bagi penulis. 5. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc Sekertaris Program Studi Ilmu Komputer. 6. Terkhusus Sofie Zalitha Hasibuan, S.Ked yang selalu setia mendampingi dan memberikan semangat kepada penulis. 7. Teman-teman seperjuangan mahasiswa S1-Ilmu Komputer stambuk 2008 khususnya PARKIRANGER(Saria Mahdi, Yasin Harahap S.Kom, Mardiansyah Matondang S.Kom, Setyo M, M. Nanang Bhuana, Gustaf Prameswara,S.Kom , Andika Diapari, Khairunnisa Lubis S.kom, Nurul Faradhila S.Kom, Dira, Namira, Rachmad Parmohonan,S.Kom, Martin Feb, Tri Bagus S.Kom, Aditya Rahandi, S.Kom, Bang Zulham Adoel, Bang Jawaher, Didi, Bang Jhon Munawir, Bang Dani, Bang Setyo, Bang Bodi, Pak Husin, Pak Nur, Bang Adi) yang telah menemani hari-hari penulis selama berkuliah di S1 Ilmu Komputer USU. 8. Dan teristimewa orang tua yang penulis sayangi, ibunda Rasmian Samosir, SKM dan ayahanda AKP. H. M. Jungjung Siregar, SH, MH yang telah mendukung penulis dengan penuh kasih sayang dan kesabaran yang tak terhingga, juga kepada adik-adik kesayangan penulis Novika Marashanti Siregar, S.Ked, Nindia Marlina Siregar, Nikmat Wira Cendekia Siregar, dan Nuraisyah Mehulina Siregar yang selalu menyayangi penulis sampai saat ini.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
9. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu per satu yang telah membantu menyelesaikan skripsi ini. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan. Oleh karena itu penulis menerima kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi penulis dan pembaca, khususnya rekan-rekan mahasiswa lainnya yang mengikuti perkuliahan di Universitas Sumatera Utara.
Medan,
April 2013
(Nasan Martua Siregar)
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ABSTRAK
Pengambilan keputusan trader (pialang mata uang) untuk memilih portofolio pada beberapa mata uang selalu mempertimbangkan faktor perolehan dan risiko. Karena banyaknya analisis yang perlu dipertimbangkan dalam proses pemilihan portofolio, maka diperlukan sebuah sistem dimana dalam suatu komunitas sistem terdapat beberapa agent, yang saling berinteraksi, bernegosiasi dan berkoordinasi satu sama lain dalam menjalankan pekerjaan. Sistem tersebut sering disebut dengan Multi Agent System (MAS). Kemudian cara kerja dari sistem multi agent akan digabungkan dengan model genetika. Pada penelitian Algoritma Genetika digunakan sebagai metode untuk melakukan seleksi atas kinerja agent-agent dalam mencari sebuah kemungkinan kejadian baru dari kejadian-kejadian yang sudah diketahui sebelumnya. Kejadian-kejadian yang telah diketahui sebelumnya dipandang sebagai agent-agent pelaku ekonomi yang saling berinteraksi satu sama lain yang menghasilkan fenomena yang dilihat sebagai faktor agregasi dalam analisis yang dibangun.
KataKunci— Trader, Algoritma Genetika, Agent, Multi Agent System (MAS).
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
FOREIGN EXCHANGE PORTFOLIO ANALYSYS USING GENETIC ALGORITMS BASED MULTI AGENT
ABSTRACT
Decision-making traders (brokers currency) to select a portfolio on some currencies are always considering the acquisition and risk factors. Since the number of analyzes that need to be considered in the portfolio selection process, we need a system in a community where there are multiple agent systems, which interact, negotiate and coordinate with each other in carrying out the work. The system is often referred to as the Multi Agent System (MAS). Then the workings of the multi-agent system will be combined with genetic models. In this research, Genetic Algorithm is used as a method for selection on the performance of agents in the search for a possible new occurrence of events that have been previously known. The events that have been known previously seen as agents of economic actors interact with each other resulting in the phenomenon of aggregation is seen as a factor in the analysis is built. Keywords :
Traders, , Genetic Algorithm, Agent, Multi Agent System (MAS).
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
DAFTAR ISI
Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar
ii iii iv vi vii viii x xi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Rumusan Masalah 1.3 Batasan Masalah 1.4 Tujuan Penelitian 1.5 Manfaat Penelitian 1.6 Metodologi Penelitian 1.7 Sistematika Penulisan
1 3 3 3 4 4 5
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Algoritma Genetika 2.1.1 Teknik Encoding 2.1.2 Proses Seleksi 2.1.3 Proses Rekombinasi 2.1.4 Proses Mutasi 2.1.5 Mekanisme Algoritma Genetika 2.1.6 Parameter-Parameter Genetika 2.1.7 Fungsi Fitnes 2.2 Teknik Multi Agent 2.2.1 Pengertian Agent dan Multi Agent 2.3 Portofolio 2.4 Pengertian Valuta Asing 2.5 Analisis Fundamental 2.5.1 Fluktuasi Nilai Mata Uang Dolar Amerika terhadap Rupiah pada krisis Ekonomi Indonesia tahun 1997/1998 2.5.2 Fluktuasi Nilai Mata Uang Dolar Amerika terhadap Rupiah Akibat Kenaikan Harga Minyak Dunia 2.5.3 Pengaruh Peningkatan Inflasi dan Krisis Ekonomi Global pada nilai tukar Rupiah terhadap Dollar 2.6 Perdagangan Forex 2.7 Microsoft Visual Studio
6 7 8 8 10 11 12 12 13 13 14 15 16 16 17 18 20 21
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Sistem 3.1.1 Analisis Masalah 3.1.2 Analisis Persyaratan 3.1.2.1 Persyaratan Fungsional 3.1.2.2 Persyaratan Non-Fungsional 3.2 Perancangan Perangkat Lunak 3.2.1 Perancangan Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Masalah Prediksi Valas 3.2.2 Perancangan Use Case Diagram 3.2.3 Perancangan Sequence Diagram 3.2.4 Diagram Alir (Flowchart) 3.3 Perancangan Antarmuka 3.3.1 Perancangan Form Home 3.3.2 Perancangan Form Prediksi Valas 3.3.3 Perancangan Form About 3.3.4 Perancangan Form Help 3.3.5 Perancangan Form Output BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Algoritma Genetika 4.1.1 Pengkodean Kromosom 4.1.2 Pembangkitan Populasi Awal 4.2 Implementasi Sistem 4.2.1 Form Home 4.2.2 Form Prediksi Valas dan Hasil Prediksi 4.2.3 Form About 4.2.3 Form Help 4.3 Implementasi Multi Agent System (MAS) 4.4
Pengujian 4.4.1 Hasil Prediksi
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan 5.2 Saran DAFTARPUSTAKA Lampiran A: Listing Program Lampiran B: Kurs IDR-USD Tahun 2010 Lampiran C: Kurs Hasil Percobaan Prediksi
23 23 24 25 25 26 26 27 33 35 36 36 37 38 39 40
41 41 41 43 43 44 47 48 48 49 49
55 55 56
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
DAFTAR TABEL
Halaman 2.1 3.1 3.2 3.3 3.4 4.1
Kromosom pada Penjadwalan proyek Spesifikasi Use Case Pengkodean Kromosom Spesifikasi Use Case Proses Seleksi Spesifikasi Use Case Proses Rekombinasi Spesifikasi Use Case Proses Mutasi Kurs Asli dengan Hasil Prediksi
7 29 30 31 32 49
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
DAFTAR GAMBAR Halaman 2.1 2.2 2.3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 3.14 3.15 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7
Grafik Fluktuasi Nilai Tukar Rupiah terhadap USD Grafik Perkembangan Nilai Tukar Rupiah Grafik Perkembangan Nilai Tukar Rupiah Digram Ishikawa Untuk Analisis Permasalahan Sistem Use Case Diagram Sistem Activity Diagram Pengkodean Kromosom Activity Diagram Proses Seleksi Activity Diagram Proses Rekombinasi Activity Diagram Proses Mutasi Sequence Diagram Pengkodean Kromosom Sequence Diagram Proses Rekombinasi Sequence Diagram Mutasi Flowchart Perancangan Form Home Perancangan Form Prediksi Valas Perancangan Form About Rancangan Form Help Rancangan Form Output Form Home Form Prediksi Valas Form Hasil Prediksi Pie Diagram Roulette Wheel Form About Form Help Grafik Kurs Asli dan Hasil Prediksi
17 19 20 24 28 29 30 31 32 33 34 34 35 36 37 38 39 40 43 44 44 46 47 48 54
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
