Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
10.189
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Media Statistika JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Jurnal Antropologi: Isu-Isu Sosial budaya Jurnal Sains Matematika dan Statistika Science and Technology Indonesia AGRISAINTIFIKA Jurnal Ilmu-ilmu Pertanian JURNAL GALUNG TROPIKA Jurnal Matematika: MANTIK Jurnal Elementer (Elektro dan Mesin Terapan) Desimal: Jurnal Matematika Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Limits: Journal of Mathematics and Its Applications International Journal of Supply Chain Management JURNAL AGRIBISAINS Eksakta : Berkala Ilmiah Bidang MIPA M A T H L I N E : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Matematika UNAND JAS (Jurnal Agri Sains) Jurnal Baabu Al-ilmi : Ekonomi dan Perbankan Syariah Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Warta Pengabdian Andalas: Jurnal Ilmiah Pengembangan Dan Penerapan Ipteks Jurnal Kajian Matematika dan Aplikasinya Daengku: Journal of Humanities and Social Sciences Innovation Journal of Science and Technology Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied STATISTIKA IIJSE Prosiding Seminar Nasional Unimus Jurnal Research Ilmu Pertanian BAABU AL-ILMI: Ekonomi dan Perbankan Syariah Limits: Journal of Mathematics and Its Applications
Devianto, Dodi
Department Of Mathematics And Data Science, Andalas University
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 145 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied

 1 
Model Volatilitas Return Index Saham Syariah Indonesia Melalui Pendekatan Bayesian Markov Switching GARCH Afnanda, Afridho; Maiyastri, Maiyastri; Devianto, Dodi
Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sjech M. Djamil Djambek Bukittinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30983/lattice.v4i1.8381

Abstract

Volatility is an important aspect of financial analysis that plays a crucial role in risk management and investment decision making. Modeling the volatility of financial asset prices is challenging due to its dynamic and complex nature. One approach used to address this problem is the GARCH model. In volatility problems, there is a tendency for structural changes in more complex data so that the GARCH model cannot be used, to overcome this, the Markov Switching GARCH (MS-GARCH) model is used to overcome the problem of changing the data structure. Furthermore, the Bayesian model is also used in combination with the MS-GARCH model to overcome the small sample size. This research uses Indonesia Sharia Stock Index (ISSI) return data from January 1, 2023 to December 31, 2023. From the comparison of the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC) values to see the best model for forecasting ISSI data, the best model in forecasting ISSI data is the Bayesian MS-GARCH model with the smallest AIC value of -252.544 and BIC value of -237.0894, compared to the MS-GARCH model the AIC value is smaller than the Bayesian MS-GARCH model of -251.1048 and its BIC is -235.6502.   Volatilitas merupakah salah satu aspek penting dalam analisis keuangan yang memainkan peran krusial dalam manajemen resiko dan pengambilan keputusan investasi. Pemodelan volatilitas harga aset keuangan menjadi suatu tantangan karena sifatnya yang dinamis dan kompleks. Salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah model GARCH. Pada masalah volatilitas kecenderungan terjadinya perubahan struktur pada data yang lebih kompleks sehingga tidak bisa digunakan model GARCH, untuk mengatasi hal ini digunakan model Markov Switching GARCH (MS-GARCH) untuk mengatasi masalah perubahan struktur data. Selanjutnya digunakan juga model Bayesian yang dikombinasikan dengan model MS-GARCH untuk mengatasi jumlah sampel yang kecil. Penelitian ini menggunakan data return Index Saham Syariah Indonesia (ISSI) dari tanggal 1 Januari 2023 hingga 31 Desember 2023. Dari hasil perbandingan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC) melihat model terbaik untuk meramalkan data ISSI, diperoleh model terbaik dalam meramalkan data ISSI adalah model Bayesian MS-GARCH dengan nilai AIC yang terkecil yaitu sebesar -252,544 dan nilai BIC yaitu -237.0894, dibandingkan pada model MS-GARCH nilai AICnya lebih kecil dibandingkan model Bayesian MS-GARCH sebesar -251,1048 dan BIC nya sebesar -235.6502.
Pemodelan Return Harga Emas Dengan Pendekatan Inferensi Bayesian ARFIMA Acnesya, Vivin; Devianto, Dodi; Maiyastri
Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sjech M. Djamil Djambek Bukittinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30983/lattice.v5i1.9403

Abstract

Volatility in stock and commodity prices, such as gold, plays a crucial role in investment decisions because high price fluctuations increase risk but also create opportunities for higher returns. The Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) model, an extension of the ARIMA model, is capable of modeling data with long-term dependencies (long memory). This study applies the Bayesian ARFIMA inference model to address parameter uncertainty by incorporating prior information. The study focuses on modeling monthly gold price returns from January 2014 to December 2024, totaling 132 observations. According to Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC) values, the Bayesian ARFIMA model achieves slightly better performance with an AIC of -475.2392 and BIC of -469.6136, compared to the ARFIMA model’s AIC of -474.7184 and BIC of -468.968. Gold returns exhibit a long memory characteristic, meaning current price fluctuations can have persistent effects over time. Therefore, investing in gold is highly profitable as it preserves asset value and provides stability against economic volatility.   Volatilitas harga saham dan komoditas, seperti emas merupakan salah satu faktor penting dalam proses pengambilan keputusan investasi, karena fluktuasi harga yang tinggi dapat meningkatkan risiko sekaligus menciptakan peluang untuk memperoleh keuntungan yang lebih besar. Dalam analisis deret waktu (time series), model Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) merupakan pengembangan dari model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang mampu memodelkan data dengan ketergantungan jangka panjang (long memory). Penelitian ini menggunakan model inferensi Bayesian ARFIMA untuk mengatasi ketidakpastian pada parameter dengan memanfaatkan informasi prior yang diperoleh. Fokus penelitian adalah pemodelan return harga emas bulanan periode Januari 2014 hingga Desember 2024 dengan total 132 data. Berdasarkan perhitungan Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC), model Bayesian ARFIMA memperoleh nilai AIC sebesar -475.2392 dan BIC sebesar -469.6136, sedikit lebih baik dibandingkan model ARFIMA yang memiliki AIC -474.7184 dan BIC -468.968. Harga return emas mengandung sifat long memory yang artinya bahwa fluktuasi harga yang terjadi saat ini dapat memiliki pengaruh yang bertahan dalam jangka panjang, sehingga investasi dalam bentuk emas menjadi sangat menguntungkan karena mampu menjaga nilai aset dari waktu ke waktu dan memberikan stabilitas terhadap gejolak ekonomi.
Pemodelan dan Peramalan Volatilitas Memori Panjang pada Return Saham ANTM Studi Komparatif Model GARCH dan FIGARCH Rafulta, Elfa; Yanuar, Ferra; Devianto, Dodi; Maiyastri
Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sjech M. Djamil Djambek Bukittinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30983/lattice.v5i1.9525

Abstract

This study aims to model and forecast the volatility of ANTM stock returns using FIGARCH and GARCH models to capture both short- and long-memory dynamics. Daily return data spanning from January 1, 2014, to December 31, 2024, were analyzed after stationarity confirmation via ADF test. A mean model was estimated using MA (4), followed by conditional variance modeling with GARCH (1,1) and FIGARCH (1, d,1). Diagnostic tests confirmed the presence of heteroskedasticity and long memory, justifying FIGARCH usage. The FIGARCH (1, d,1) model indicated significant long-memory effects (d = 0.461007), while GARCH (1,1) effectively captured short-term volatility clustering. Forecast performance comparison showed that although both models yielded equal RMSE (0.029000), GARCH (1,1) performed better in terms of MAE (0.019531 vs. 0.019529) and MAPE (192.0809 vs. 192.3617). However, FIGARCH demonstrated superior ability in modeling persistent volatility patterns with smoother conditional variance distribution and better long-term uncertainty estimation. These findings suggest that while GARCH is preferable for short-term predictive accuracy, FIGARCH offers more robust insights into long-term volatility persistence, making it suitable for strategic financial risk management.   Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan volatilitas return saham ANTM menggunakan model GARCH dan FIGARCH guna menangkap dinamika volatilitas jangka pendek dan panjang. Data return harian dari 1 Januari 2014 hingga 31 Desember 2024 dianalisis setelah melalui uji stasioneritas ADF. Model rata-rata ditentukan menggunakan MA (4), dilanjutkan dengan pemodelan varian bersyarat menggunakan GARCH (1,1) dan FIGARCH (1, d,1). Uji diagnostik menunjukkan adanya heteroskedastisitas dan efek memori panjang, mendukung penggunaan model FIGARCH. Hasil estimasi menunjukkan bahwa model FIGARCH (1, d,1) memiliki nilai d = 0,461007, mengindikasikan adanya efek long memory yang signifikan, sedangkan GARCH (1,1) efektif dalam menangkap klaster volatilitas jangka pendek. Evaluasi kinerja peramalan menunjukkan kedua model memiliki nilai RMSE yang sama (0,029000), namun GARCH (1,1) lebih unggul dalam MAE (0,019531 vs. 0,019529) dan MAPE (192,0809 vs. 192,3617). Meskipun demikian, FIGARCH menunjukkan keunggulan dalam menangkap pola volatilitas jangka panjang yang stabil. Dengan demikian, GARCH cocok untuk akurasi prediksi jangka pendek, sementara FIGARCH lebih direkomendasikan untuk estimasi risiko jangka panjang dalam pengelolaan keuangan strategis.
Co-Authors Abdi Mulya Acnesya, Vivin Admi Nazra Afnanda, Afridho Afrimayani Afrimayani Ainul Mardhiyah Almuhayar, Mawanda Amalia Dwi Putri AMALIA DWI PUTRI ANNISA RAHMADIAH Arfarani Rosalindari ARNEZDA PUTRI Arrival Rince Putri Asdi, Yudiantri Astari Rahmadita Aulia Safitri Bahri, Susila Baqi, Ahmad Iqbal Boby Canigia Budi Rudianto Bukti Ginting Cesa Febri Desti Cichi Chelchillya Candra Cichi Chelchillya Candra Cindyana Aldrifisia Cintya Mukti Citra Ariadini Chairunnisa Claudia Putri Zoelanda Darvi Mailisa Putri Defriman Djafri Delvia Alhusna Des Welyyanti Desi Susanti Dina Monica DIRAMADHONA MUTIASALISA Efendi Efendi Eka Rahmi Kahar Elfa Rafulta Elfindri, Elfindri Elisa Sri Hastuti Elsa Wahyuni Elvi Yati Ermanely Ermanely Fadila Aulia Fadila Rasyid Fadilla Nisa Uttaqi Fajriyah, Rahmatika Faldo Aditya Farhah Anggana Fery Murtiningrum Fery Murtiningrum, Fery Finti Warni FITARI RESMALANI FITRI SABRINA Fitria Sarah Gusmanely Z Hafiz Rahman HANDIKA WAHYU VIKRANTHA Hasibuan, Lilis Harianti Hazmira Yozza Herliani Evinda Husnul Fikri Ihsan Kamal Ikhlas Pratama Sandi Irfan Suliansyah Istiqamah . Iswahyuli . Izzati Rahmi HG Jatu Visitasari Jayanti Herli Kamarni, Neng Khatimah, Havifah Husnatul Kiki Ramadani Lana Fauziah Lathifah Yulyanisa Lily Zuhrat Lita Wulandari Aeli Livia Amanda LOLANDA SYAMDENA M. Pio Hidayatullah M. Rizki Oktavian Maisan Nusa Putri Maiyastri Maiyastri, Maiyastri Majbur, Ridha Fauza maMaiyastri Maiyastri Mardha Tillah Maulini Septya Mawanda Almuhayar Mayastri Mayastri Melinda Noer Melisa Febriyana MUHAMMAD HAFANDRY Muhammad Iqbal Muhammad Qolbi Shobri Muhammad Ridho Muharisa, Catrin Mutia Yollanda Nadia Husna Nadya Risna Putri Narwen Narwen NASTHASYA, NOVALISA Nisa, Alvi Khairin Nova Noliza Bakar NOVALISA NASTHASYA Noverina Alfiany Nursyirwan Effendi, Nursyirwan NURUL AISHAH Olivia Prima Dini Partini Partini Partini Partini, Partini Puteri Bulqis Azhari Putri Bulqis Azhari Putri Permathasari Putri Permathasari Putri Putri Putri Riza Chaniago Radhiatul Husna Rahma Diana Safitri Rahmawati Ramadhan RAHMI HG, IZZATI Ramadhani, Eza Syafri Ramadhani, Nia Rasyid, Fadila Religea Reza Putri Riau, Ninda Permata Ridhatul Ilahi Ridho Pascal Willmar Ridho Saputra, Ridho Rini Elvira Riri Lestari Risma Yulia Rosi Ramayanti Rudiyanto Rudiyanto, Rudiyanto SAIDAH . Sani, Ridha Fadhila Saputri, Ovi Delviyanti SARAH SARAH Sarmada Sarmada Sarmada, Sarmada Selfinia, Selfinia SHINTA YULIANA Siska Dwi Kumala Sri Meiyenti Sri Wahyuni Sri Wahyuni Suci Sari Wahyuni SUMINDANG YUZAN Surya Puspita Sari Surya Puspita Sari, Surya Puspita Syauqi, Irfan Tasya Abrari Tessy Oktavia Mukhti Tiara Shofi Edriani Tomi Desra Yuliandi ULLYA IZZATY UMMU BUTSAINATUL EL KHAIR Uqwatul Alma Wisza Uswatul Hasanah Vira Agusta Wikasanti Dwi Rahayu William Huda Willmar, Ridho Pascal WULANDARI, FRILIANDA Yanti Mayasari Ginting Yanuar, Ferra Yaswirman, Yaswirman Yosika Putri Yurinanda, Sherli Zetra, Aidinil Zuardin, Aulia Zul Ahmad Ersyad Zulakmal, Zulakmal