Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Saintifik : Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya E-Jurnal Matematika
MUHAMMAD RAFLI
Universitas Pakuan
Mathematics Physics Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
EVALUASI KINERJA PORTOFOLIO SAHAM OPTIMAL DENGAN LONG SHORT-TERM MEMORY BERBASIS MODEL MARKOWITZ PADA INDEKS SMINFRA18 ANNISA FITRIANI; BANDAR ANZARI; MUHAMMAD RAFLI; FAUZAN ISMAIL MULYADI; EMBAY ROHAETI
E-Jurnal Matematika Vol. 15 No. 3 (2026)
Publisher : Mathematics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MTK.2026.v15.i03.p510

Abstract

This study aims to determine the optimal stock portfolio within the SMinfra18 index using the Markowitz model and forecast the dominant stock price using the Long Short-Term Memory (LSTM) method. Monthly closing prices of 18 SMinfra18 stocks from January 2024 to December 2025 were analyzed. The study consisted of three main stages: (1) calculating stock returns and selecting stocks with positive expected returns; (2) optimizing the portfolio using the Markowitz model to construct an Equal Weight Portfolio, a Minimum Variance Portfolio, and an Optimal Portfolio based on the maximum Sharpe Ratio; and (3) forecasting the dominant stock price using LSTM. Seven stocks met the selection criteria: WIFI, SSIA, PGAS, UNTR, ELSA, MEDC, and PGEO. The optimal portfolio achieved a monthly expected return of 5.04% with a risk of 6.26% and a Sharpe Ratio of 0.8044, comprising UNTR (37.50%), PGAS (29.85%), SSIA (13.92%), WIFI (12.51%), and ELSA (6.21%). The LSTM model achieved a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1.36%, while a 5-day forecast for UNTR indicated stable prices between Rp 29,421.87 and Rp 29,371.21. These results demonstrate the effectiveness of integrating the Markowitz model and LSTM for portfolio optimization and stock price forecasting.
Evaluasi Kinerja ARMA-GARCH dalam Pemodelan Volatilitas Pasar dan Peramalan Return Saham BBCA Muhammad Rafli; Adisty Sungkar; Fijriyah Fitriyani; Embay Rohaeti
SAINTIFIK Vol 12 No 1 (2026): Saintifik: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/saintifik.v12i1.620

Abstract

Pergerakan harga saham yang tidak stabil mencerminkan adanya ketidakpastian pasar yang perlu dipahami oleh investor. Saham BBCA dipilih karena memiliki pengaruh besar di pasar modal Indonesia serta menunjukkan pola return yang tidak stabil, sehingga memerlukan pendekatan pemodelan volatilitas yang lebih tepat. Penelitian ini memanfaatkan data return harian periode November 2022 hingga November 2025. Tahapan analisis meliputi uji stasioneritas, penentuan model ARMA untuk memodelkan komponen mean, langkah analisis yang dilakukan mencakup pemeriksaan sifat stasioner, penentuan model ARMA sebagai representasi komponen mean, pengujian keberadaan efek ARCH, pemilihan model GARCH yang paling optimal berdasarkan kriteria informasi, serta penilaian akurasi peramalan melalui ukuran error. Hasil penelitian menunjukkan bahwa return bersifat stasioner dan terdapat efek ARCH yang signifikan. Model ARMA(1,3) GARCH(1,1) dipilih berdasarkan perbandingan kriteria AIC dan BIC yang menghasilkan nilai terendah. Model ini mampu memberikan estimasi volatilitas yang akurat dengan nilai MAE sebesar 0,0122 dan RMSE sebesar 0,0164, mampu menangkap perilaku volatilitas yang bersifat persisten. Nilai galat peramalan yang rendah mengindikasikan bahwa model ini dapat menghasilkan estimasi volatilitas yang cukup akurat. Temuan ini memberikan wawasan penting mengenai tingkat risiko pada pergerakan saham BBCA dan dapat membantu investor dalam mengambil keputusan investasi yang lebih tepat.
Co-Authors Adisty Sungkar ANNISA FITRIANI BANDAR ANZARI Embay Rohaeti FAUZAN ISMAIL MULYADI Fijriyah Fitriyani