PREDIKSI HARGA SAHAM PT. GOTO GOJEK-TOKOPEDIA MENGGUNAKAN GEOMETRIC BROWNIAN MOTION TERMODIFIKASI KALMAN FILTER DENGAN KONSTRAIN - Rasyidah, Salma Azmi; Maulana, Dimas Avian (Universitas Negeri Surabaya, 2024)
Saham adalah salah satu instrumen pasar modal paling populer saat ini yang berpengaruh untuk kemajuan ekonomi negara. Saham didefinisikan sebagai kepemilikan investor atas investasinya atau sejumlah dana yang diinvestasikan pada suatu emiten. Harga saham terus mengalami fluktuasi setiap harinya tetapi banyak investor yang tetap berminat untuk melakukan investasi. Salah satu emiten yang memiliki peminat sangat banyak adalah PT. GoTo Gojek Tokopedia Tbk (GOTO). Model Geometric Brownian Motion (GBM) berguna untuk memodelkan harga saham jika nilai return dari suatu saham di masa lalu berdistribusi normal tetapi pada jangka waktu yang lama cenderung menghasilkan error yang cukup besar. Oleh karena itu, ditambahkan metode filtering Kalman Filter dan konstrain yaitu batasan sesuai dengan auto rejection untuk meminimalkan error. Berdasarkan simulasi dengan 100, 500, dan 1000 iterasi menggunakan model GBM menghasilkan nilai MAPE berturut-turut 10,19%, 9,46%, dan 8,09%. Hasil terbaik diperoleh pada 1000 iterasi dengan nilai MAPE 8,09%, tetapi hasil prediksi model GBM-KF menghasilkan nilai MAPE yang jauh lebih kecil yaitu 2,56%. Penambahan konstrain ke dalam model GBM-KF tidak berpengaruh secara signifikan namun diperoleh nilai MAPE yang berbeda yaitu 2,96%. Ketiga model memiliki akurasi peramalan tinggi dibawah 10%. Model GBM-KF adalah metode yang paling baik untuk memprediksi harga saham GOTO.