ANALISIS PERAMALAN IHSG DENGAN TIME SERIES MODELING ARIMA

Riana Susanti, Askardiya Radmoyo Adji

Abstract


ABSTRAK

 

Prediksi harga saham merupakan hal yang selalu menarik minat investor dan pemangku kepentingan lain terhadap pasar saham. Dalam perdagangan saham, pergerakan IHSG yang akan datang dapat digunakan sebagai dasar untuk melakukan pengambilan keputusan pelaku investasi. Penelitian ini bertujuan menguji model time series Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk memprediksi IHSG di Bursa Efek Indonesia. ARIMA adalah model untuk menghasilkan perkiraan dari data historis. Data dalam penelitian ini dikumpulkan dari IHSG harian dari 2 Januari 2017 sampai 3 Januari 2018. Data diperoleh dari laporan bulanan yang dipublikasikan Bursa Efek Indonesia. Hasil prediksi menunjukkan bahwa model ini cukup akurat untuk peramalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA yang memiliki kinerja terbaik untuk memprediksi IHSG, yaitu model ARIMA (7,3,1)

 

Kata Kunci: Prediksi harga saham, IHSG, Time Series, ARIMA

 


Full Text:

PDF

References


DAFTAR PUSTAKA

Adebiyi, A., Adewumi, A., Ayo, C. 2014. Stock price prediction using the ARIMA model. Proceedings - UKSim-AMSS 16th International Conference on Computer Modelling and Simulation, UKSim.

Alwadi, S. 2011. Selecting wavelet transforms model in forecasting financial time series data based on arima model. Applied Mathematical Sciences (Ruse), 5 (7):315-326.

Chen, S. E. 2014. The time series forecasting: from the aspect of network. arXiv preprint.

Djalal, N., Usman, H. 2007. Prediksi IHSG dengan model GARCH dan model ARIMA. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, 7 (2):199-217.

Husnan, S. 2000. Dasar-dasar Teori Portofolio dan Analisa Sekuritas di Pasar Modal. Yogyakarta: UPP-AMP YKPN.

Lawrence, R. 1998. Using neural networks to forecast stock market prices. Department of Computer Science, University of Manitoba.

Li, C., Yang, B., & Li, M. 2017. Forecasting analysis of shanghai stock index based on ARIMA. MATEC Web of Conferences.

Lilipaly, G. S., Hatidja, D., Kekenusa, J. S. 2014. Prediksi Harga Saham PT. BRI, Tbk. Menggunakan metode ARIMA (autoregressive Integrated moving average). Jurnal Ilmiah Sains: 60-67.

Masry, M. 2017. The Impact of technical analysis on stock returns in an emerging capital markets (ECM’s) country: theoretical and empirical study. International Journal of Economics and Finance, 9.

Pramono, A., Soenhadji, I. M., Mariani, S., Astuti, I. 2013. Analisis Teknikal modern menggunakan metode MACD, RSI, SO dan buy and hold untuk mengetahui return saham optimal pada sektor perbankan LQ 45. Bandung: Proceeding PESAT (Psikologi, Ekonomi, Sastra, Arsitektur & Teknik Sipil).

Sadeq, A. 2008. Analisis prediksi indeks harga saham gabungan dengan metode ARIMA (studi pada IHSG di Bursa Efek Jakarta). Masters Thesis, Program Pascasarjana Universitas Diponegoro.

Uma, D., Sundar, D., Alli, P. (2013, 01 31). An effective time series analysis for stock trend prediction using ARIMA model for nifty midcap-50. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process, 3:65-78.

Widarjono, A. 2005. Ekonometrika: Teori dan aplikasi untuk ekonomi dan bisnis. Yogyakarta: Penerbit Ekonisia, Fakultas Ekonomi UII.

Yani, A. 2018. Analisis teknikal harga saham dengan metode ARIMA. Jurnal Ilmu Manajemen dan Akuntansi Terapan (JIMAT), 9 (2): 1-16.

Zulkarnain, I. 2010. Akurasi peramalan harga saham dengan model arima dan kombinasi main chart + ichimoku chart. Management Insight, 7(1):59–70.




DOI: http://dx.doi.org/10.33370/jmk.v17i1.393

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Jurnal Manajemen Kewirausahaan

Indexed By:

          

Jurnal Manajemen Kewirausahaan

Publish by LP2M Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi IPWI Jakarta

Gd. H.R. Soemitro Lt. 2 Jl. Ledta Natsir No. 7 Nagrak, Gunung Puteri, Bogor