Journal of applied statistics and data mining
Vol. 3 No. 1 (2022): Journal Applied Statistics and Data Mining

Penerapan Metode ARIMA-ARCH/GARCH untuk Meramalkan Harga Saham Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk

Wulandari, Ratri (Unknown)
Sidik (Unknown)
Sari, Virgania (Unknown)
Laksita, One Triska (Unknown)



Article Info

Publish Date
30 Jun 2022

Abstract

Pergerakan harga saham di suatu negara dapat digunakan sebagai indikator untuk menilai kondisi perekonomian negara tersebut. PT Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk. adalah salah satu perusahaan rokok terbesar di Indonesia dan termasuk dalam kategori saham blue chip. Saham Sampoerna menawarkan potensi capital gain yang signifikan bila dijadikan investasi jangka panjang. Harga saham umumnya mengikuti fenomena fluktuasi berkelompok atau volatility clustering. Fenomena ini terjadi ketika harga aset finansial mengalami perubahan drastis selama periode tertentu, sementara pada periode lainnya harga tetap stabil. Volatilitas sering ditandai dengan fase fluktuasi tinggi yang kemudian diikuti oleh periode fluktuasi rendah, dan kembali meningkat. Untuk data time series yang menunjukkan variasi fluktuatif, model yang digunakan adalah ARCH/GARCH. Penelitian ini menggunakan data harga saham PT Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk. dari Januari 2017 hingga Desember 2020, dengan nilai tertinggi tercatat pada tahun 2018. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik adalah ARIMA (1,1,1) ARCH (1), yang memprediksi penutupan harga saham pada 4 Januari 2021 mengalami keuntungan sebesar 1504 dengan nilai error 11.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

jasdm

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Social Sciences

Description

Journal of applied statistics and data mining provide open access, which in principle makes research open and freely available to the public so that it becomes a means of global knowledge exchange. Published twice a year, in June and December. This journal publishes scientific articles as research ...