Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli

Analisis Estimasi IRR Menggunakan Metode Newton Raphson pada Data Arus Kas Saham PT Bank Syariah Indonesia Tbk

Shinta Marchiana Safara (UIN Raden Mas Said Surakarta)
Faradiba Saroh (UIN Raden Mas Said Surakarta)
Ari Wibowo (UIN Raden Mas Said Surakarta)



Article Info

Publish Date
30 Jul 2026

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat pengembalian investasi saham PT Bank Syariah Indonesia Tbk menggunakan pendekatan metode numerik. Data yang digunakan berupa arus kas investasi yang terdiri dari harga pembelian saham, dividen yang diterima investor, serta nilai terminal pada akhir periode investasi. Arus kas tersebut memiliki interval waktu yang tidak seragam sehingga perhitungan tingkat pengembalian tidak dapat dilakukan dengan metode aljabar biasa. Oleh karena itu digunakan metode Newton–Raphson untuk mencari nilai Internal Rate of Return (IRR) dari fungsi Net Present Value (NPV). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model analisis deterministik berbasis data sekunder berbentuk time-series. Proses analisis dilakukan melalui tahap normalisasi waktu, penyusunan model NPV, serta iterasi numerik menggunakan algoritma Newton–Raphson hingga mencapai nilai konvergen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Newton–Raphson mampu menemukan nilai IRR secara cepat dan stabil hanya dalam beberapa iterasi. Berdasarkan data arus kas yang dianalisis diperoleh nilai IRR sebesar sekitar 7,39% per tahun. Nilai ini menggambarkan tingkat pengembalian investasi yang diperoleh investor selama periode penelitian. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode numerik dapat digunakan secara efektif dalam analisis investasi dengan arus kas yang tidak teratur. Selain itu, penelitian ini juga menunjukkan bahwa penerapan metode matematika numerik dapat memberikan kontribusi dalam pengambilan keputusan keuangan yang lebih akurat dan rasional.

Copyrights © 2026






Journal Info

Abbrev

RIGGS

Publisher

Subject

Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

Journal of Artificial Intelligence and Digital Business (RIGGS) is published by the Department of Digital Business, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai in helping academics, researchers, and practitioners to disseminate their research results. RIGGS is a blind peer-reviewed journal dedicated to ...