Project IDX

Kursus ini dirancang untuk membantu peserta memahami dan mengimplementasikan proyek berbasis IDX (Indonesia Stock Exchange), dengan fokus pada pengelolaan dan analisis data pasar modal. Dalam proyek ini, peserta akan belajar bagaimana membangun aplikasi yang mampu mengolah, menampilkan, dan menganalisis data saham serta informasi pasar modal secara real-time.

Dengan memahami konsep pengolahan data pasar modal, peserta akan dapat mengembangkan solusi berbasis teknologi untuk mendukung pengambilan keputusan investasi, pelaporan data keuangan, dan analisis tren pasar. Kursus ini akan mencakup pemrograman backend dan frontend, integrasi API, serta manajemen database dalam proyek berbasis IDX.

Apa yang Akan Dipelajari?

1. Pengenalan Proyek IDX dan Data Pasar Modal

• Memahami IDX (Indonesia Stock Exchange) dan perannya dalam dunia keuangan.
• Jenis-jenis data pasar modal, termasuk harga saham, volume perdagangan, indeks pasar, dan laporan keuangan.
• Konsep dasar API dan sumber data yang digunakan dalam proyek IDX.

2. Pengolahan Data Pasar Modal

• Mengambil data real-time dan historis dari sumber terpercaya (API IDX, Yahoo Finance, atau sumber lain).
• Membersihkan dan memproses data agar dapat digunakan dalam analisis.
• Penyimpanan data menggunakan database SQL atau NoSQL.

3. Pengembangan Backend untuk Proyek IDX

• Membangun API backend untuk mengambil dan mengelola data pasar modal.
• Menggunakan Node.js, Python (Flask/Django), atau Java Spring Boot untuk pengolahan data.
• Menerapkan authentication dan authorization untuk keamanan aplikasi.

4. Pengembangan Frontend untuk Visualisasi Data

• Membuat dashboard interaktif untuk menampilkan data pasar modal.
• Menggunakan React.js, Vue.js, atau Angular untuk membangun antarmuka pengguna.
• Menampilkan grafik harga saham, volume perdagangan, dan indikator teknikal dengan library seperti Chart.js atau D3.js.

5. Integrasi API dan Automasi Data

• Menghubungkan aplikasi dengan API IDX atau sumber data eksternal lainnya.
• Membuat sistem update otomatis untuk pembaruan data secara berkala.
• Menerapkan caching dan optimasi query untuk meningkatkan performa aplikasi.

6. Analisis Data dan Prediksi Pasar

• Menggunakan machine learning atau analisis statistik untuk memprediksi tren pasar.
• Implementasi indikator teknikal seperti Moving Average, RSI, dan Bollinger Bands.
• Membuat laporan dan rekomendasi berbasis data pasar modal.

7. Dokumentasi dan Penyajian Proyek

• Menulis dokumentasi proyek yang mencakup deskripsi aplikasi, arsitektur sistem, dan cara penggunaan aplikasi.
• Menggunakan diagram UML atau flowchart untuk menjelaskan alur sistem.
• Mempresentasikan proyek yang telah dikembangkan dan mendemonstrasikan fitur-fitur aplikasi.