Penerapan Model GBM untuk Prediksi Harga Saham dan Nilai Risiko Kerugian Menggunakan Program R

Fira Agista (Universitas Pakuan)
Hagni Wijayanti (Universitas Pakuan)
Yasmin Erika Faridhan (Universitas Pakuan)

Jurnal Eurekamatika
Vol 11, No 1 (2023): Jurnal Eurekamatika

In stock asset investment, the profit earned by an investor is measured by the return value, which is highly dependent on the stock price. In this study, stock price predictions were made using the Geometric Brownian Motion (GBM) model, and loss risk value was calculated using the Monte Carlo Simulation Value at Risk (VaR) method, so that investors can find out future stock prices and possible losses that may be obtained. The data used is the closing price of PT Telkom's shares for the period of 1 March to 12 October 2021. By using R, the results show that the prediction of PT Telkom's stock price for the period of 1 September to 12 October 2021 has a very good accuracy with a MAPE value of 2.1%. The risk value for the period of 6 October to 12 October 2021 with evaluation results through backtesting at violation probability levels of 1% and 5% produces a violation ratio of 0; this means that the Monte Carlo Simulation VaR method can be used at the level of the violation probability.Keywords: Geometric Brownian Motion, Return, Stock, Value at Risk. AbstrakPada investasi aset saham, keuntungan yang diperoleh seorang investor diukur melalui nilai return, yang sangat bergantung pada harga saham. Dalam penelitian ini dilakukan prediksi harga saham menggunakan model Geometric Brownian Motion (GBM) dan nilai risiko kerugian menggunakan metode Value at Risk (VaR) Simulasi Monte Carlo, sehingga investor dapat mengetahui harga saham pada masa yang akan datang dan kemungkinan kerugian yang akan terjadi. Data yang digunakan adalah harga penutupan saham PT Telkom pada periode waktu 1 Maret sampai dengan 12 Oktober 2021. Berbantuan program R, hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi harga saham PT Telkom periode 1 September sampai dengan 12 Oktober 2021 memiliki akurasi yang sangat baik dengan nilai MAPE sebesar 2,1%. Nilai risiko untuk periode 6 Oktober sampai 12 Oktober 2021 dengan hasil evaluasi melalui backtesting pada tingkat peluang pelanggaran 1% dan 5% menghasilkan rasio pelanggaran sebesar 0, yang berarti metode VaR Simulasi Monte Carlo dapat digunakan pada tingkat peluang pelanggaran tersebut.