FORECASTING MODEL BERBASIS DATA TIME SERIES PADA HARGA SAHAM PERUSAHAAN PERBANKAN YANG TERPILIH

Abstract

Potensi ekonomi yang besar di masa depan, para pelaku pasar harus waspada terhadap sejumlah risiko dalam memutuskan membeli atau menjual harga saham, untuk menghindari risiko tersebut perlu dilakukan forecasting harga saham untuk memprediksi besarnya harga saham untuk periode berikutnya. Forecasting berperan sangat penting dalam bisnis investasi saham. Kemampuan untuk memprediksi secara tepat kejadian di masa depan menjadi dasar dalam pengambilan keputusan investasi saham. Pemilihan model sangatlah penting dalam melakukan forecasting, karena model peramalan sangat berguna untuk dapat memperkirakan secara sistematis atas data yang relevan pada masa yang lalu. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis forecasting model yang sesuai untuk meramalkan data harga saham perusahaan perbankan yang terpilih. Penelitian ini menggunakan identifikasi pola data untuk menentukan metode peramalan yang akan digunakan. Cek pola data dilakukan dengan menggunakan autocorrelation function. Jumlah sampel yang digunakan berjumlah 3 sampel yaitu BNI, Mandiri, dan BRI. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder berupa data harga saham harian dari masing – masing bank. Berdasarkan identifikasi pola data, penelitian ini menggunakan metode peramalan Exponential Smoothing Triple : Metode Kuadratik Satu Parameter dari Brown dan ARIMA. Metode peramalan tersebut digunakan untuk meramalkan harga saham kemudian mencari nilai error terkecil dari masing – masing metode. Hasil penelitian menunjukkan pada harga saham BNI metode yang sesuai untuk meramalkan harga saham adalah ARIMA (1,2,1). Pada Bank Mandiri metode yang sesuai untuk meramalkan harga saham adalah ARIMA (1,2,1). Sedangkan pada BRI metode yang sesuai untuk meramalkan harga saham adalah Exponential Smoothing Triple : Metode Kuadratik Satu Parameter dari Brown dengan nilai α = 0,3