This Author published in this journals
All Journal BIMASTER
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN METODE ARIMAX-EGARCH Felisya, Tasya; Imro'ah, Nurfitri; Perdana, Hendra
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol. 15 No. 2 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Sciences Tanjungpura University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan gabungan beberapa saham di Indonesia yang dapat digunakan untuk mengetahui rata-rata pergerakan saham di Indonesia. Dibandingkan dengan indeks LQ45 dan IDX30 yang hanya mencakup saham tertentu, IHSG memiliki cakupan yang lebih luas dan mampu menggambarkan kondisi pasar saham. Namun, IHSG tidak menyajikan informasi harga saham secara individual. Pergerakan IHSG dipengaruhi oleh berbagai faktor, yaitu faktor internal dan eksternal. Salah satu faktor eksternalnya adalah harga minyak mentah Brent, yang digunakan sebagai salah satu acuan penetapan harga bahan bakar yang berlaku di Indonesia. Fluktuasi harga minyak dapat berdampak pada biaya operasional perusahaan, sehingga memengaruhi pergerakan IHSG. Oleh karena itu, diperlukan model yang mampu mempertimbangkan pengaruh faktor eksternal. Model ARIMAX digunakan untuk mengidentifikasi pengaruh harga minyak mentah Brent terhadap IHSG. Untuk mengatasi masalah varians yang tidak konstan digunakan model GARCH. Namun, karena GARCH belum mampu menangkap efek asimetris pada data, maka digunakan model EGARCH sebagai pengembangan yang lebih sesuai. Analisis volatilitas IHSG penting dilakukan karena dapat membantu investor dalam pengambilan keputusan serta pengelolaan risiko investasi. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan harga IHSG menggunakan model ARIMAX-EGARCH. Data yang digunakan berupa harga penutupan harian IHSG dengan harga minyak mentah Brent sebagai variabel eksogen pada periode 2 Januari 2020 hingga 29 September 2025. Pemilihan model terbaik dipilih berdasarkan nilai AIC terkecil, dan akurasi peramalan dievaluasi menggunakan nilai MAPE. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ARIMAX (5,0,5)-EGARCH (2,2) merupakan model terbaik karena nilai MAPE sebesar 0,77% yang menunjukkan bahwa model ini sangat baik untuk melakukan peramalan.