PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BANK NEGARA INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE FRACTIONAL INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARFIMA)
(1) 
(*) Corresponding Author
Abstract
Penelitian ini mengangkat tentang peramalan harga saham PT. Bank Negara Indonesia
menggunakan metode Autoregressive Fractional Integrated Moving Average
(ARFIMA). Metode ARFIMA digunakan dalam penelitian ini karena saham PT. BNI
mengikuti pola long memory atau ketergantungan jangka panjang. Data harga saham
PT. BNI yang digunakan adalah data harian dari tanggal 21 Februari 2016 hingga 21
Februari 2020. Berdasarkan hasil pengolahan yang dilakukan data saham tersebut perlu
dilakukan proses stasioneritas dalam varians, sehingga pengolahan selanjutnya
menggunakan data yang telah stasioner. Model ARFIMA yang diperoleh adalah
ARFIMA (0,0.499,5) dengan AIC sebesar 15997.52. Residual dari model tersebut tidak
memenuhi asumsi distribusi normal dan white noise, hal ini karena masih banyak terdapat
outlier pada data harga saham PT. BNI, sehingga nilai kurtosis dan skewness dari residual
cukup besar. Hasil peramalan 12 periode ke depan dari model ARFIMA (0,0.499,5) yang
telah ditransformasi kembali ke dalam bentuk data aslinya memiliki nilai SMAPE
sebesar 1,23% yang artinya model ARFIMA (0,0.499,5) sangat baik digunakan untuk
meramalkan harga saham PT. BNI ke depannya.
menggunakan metode Autoregressive Fractional Integrated Moving Average
(ARFIMA). Metode ARFIMA digunakan dalam penelitian ini karena saham PT. BNI
mengikuti pola long memory atau ketergantungan jangka panjang. Data harga saham
PT. BNI yang digunakan adalah data harian dari tanggal 21 Februari 2016 hingga 21
Februari 2020. Berdasarkan hasil pengolahan yang dilakukan data saham tersebut perlu
dilakukan proses stasioneritas dalam varians, sehingga pengolahan selanjutnya
menggunakan data yang telah stasioner. Model ARFIMA yang diperoleh adalah
ARFIMA (0,0.499,5) dengan AIC sebesar 15997.52. Residual dari model tersebut tidak
memenuhi asumsi distribusi normal dan white noise, hal ini karena masih banyak terdapat
outlier pada data harga saham PT. BNI, sehingga nilai kurtosis dan skewness dari residual
cukup besar. Hasil peramalan 12 periode ke depan dari model ARFIMA (0,0.499,5) yang
telah ditransformasi kembali ke dalam bentuk data aslinya memiliki nilai SMAPE
sebesar 1,23% yang artinya model ARFIMA (0,0.499,5) sangat baik digunakan untuk
meramalkan harga saham PT. BNI ke depannya.
Keywords
Harga saham, PT. Bank Negara Indonesia, ARFIMA
Full Text:
PDFArticle Metrics
Abstract view : 705 timesPDF - 583 times
DOI: https://doi.org/10.26714/jsunimus.8.1.2020.%25p
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2020 Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Editorial Office:
Department of Statistics
Faculty Of Mathematics And Natural Sciences
Universitas Muhammadiyah Semarang
Jl. Kedungmundu No. 18 Semarang Indonesia
Published by:
Department of Statistics Universitas Muhammadiyah Semarang
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License