PENERAPAN MODEL SELF-EXCITING THRESHOLD AUTOREGRESSIVE (SETAR) DALAM MEMODELKAN DATA HARGA PEMBUKAAN SAHAM APLN - Meilandra, Irvan; Imro’ah, Nurfitri; Sulistianingsih, Evy (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2025)
Model Self-Exciting Threshold Autoregressive (SETAR) merupakan salah satu model nonlinier dalam analisis runtun waktu yang memiliki keistimewaan dapat menangkap loncatan data yang tidak dapat ditangkap oleh model runtun waktu linier. Karena keistimewaannya tersebut, SETAR dapat digunakan untuk data yang berfluktuasi seperti saham agar hasil yang diperoleh memiliki akurasi yang baik. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan harga pembukaan saham APLN dengan model SETAR. Saham APLN milik PT Agung Podomoro Land Tbk merupakan perusahaan yang bergerak di bidang properti. Penelitian ini menggunakan 153 data harga pembukaan bulanan saham APLN dalam periode Januari 2012 sampai dengan September 2024. Tahapan pemodelannya yaitu uji stasioneritas dalam rata-rata dan varians, uji Terasvirta, identifikasi model SETAR, pendugaan dan uji signifikansi parameter, kemudian uji diagnostik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data menggunakan 1 threshold dengan embedding dimension 4 dan jarak waktu 1. Model SETAR yang didapatkan merupakan model 2-regime SETAR (2,1,2) dengan threshold 5,463832.