81
6.2.2. Metode Peramalan Harga Saham Emiten LSIP
Dalam langkah memperoleh metode peramalan yang baik maka digunakan beberapa metode peramalan. Adapun ringkasan seluruh metode yang dicoba pada
proses peramalan harga saham emiten LSIP dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Ringkasan Perbandingan Akurasi Nilai MSE Hasil Penerapan Metode
Peramalan Pergerakan Harga Saham Penutupan Harian Emiten LSIP
No Metode
LT α
β ∂
MSE 1
Single Moving Average SMA 2
29786.4 2
Single Moving Average SMA 5
59437 3
Single Moving Average SMA 10
105198 4
Single Moving Average SMA 20
149302 5
Single Moving Average SMA 60
323778 6
Single Exponential Smoothing SES 0.9
23547 7
Double Exponential Smoothing DES 0.9
0.85 22917
8 Winters Multiplikatif
2 0.9
0.05 0.9
25969 9
Winters Multiplikatif 5
0.8 0.05
0.9 28959
10 Winters Multiplikatif
10 0.5
0.05 0.9
75893 11
Winters Multiplikatif 60
0.9 0.1
0.9 103437
12 Dekomposisi Multiplikatif
2 125786
13 Dekomposisi Multiplikatif
5 126002
14 Dekomposisi Multiplikatif
10 125577
15 Dekomposisi Multiplikatif
20 121629
16 Dekomposisi Multiplikatif
60 151169
17 Dekomposisi Aditif
2 125829
18 Dekomposisi Aditif
5 125963
19 Dekomposisi Aditif
10 125797
20 Dekomposisi Aditif
20 116942
21 Dekomposisi Aditif
60 130365
22 ARIMA 1,1,1
22928 23
ARIMA 0,1,1 22775
24 ARIMA 1,1,0
22775 25
ARIMA 2,1,0 22952
26 ARIMA 2,1,1
23106 27
ARIMA 0,1,2 22951
28 ARIMA 2,1,1 23106
29 ARIMA 2,1,2 23116
30 ARIMA 1,1,2 22959
Berdasarkan penerapan beberapa model peramalan seperti yang disajikan pada Tabel 5, maka metode peramalan yang sesuai untuk menjelaskan pola data
trend harga penutupan harian saham LSIP adalah metode ARIMA. Pemilihan ini didasarkan atas nilai MSE yang dihasilkan dengan penggunaan metode ini lebih
82 kecil dibandingkan dengan metode peramalan yang lainnya yakni sebesar 22775.
Hal ini mengindikasikan bahwa metode ARIMA 1,1,0 lebih sesuai untuk menjelaskan pola data trend untuk emiten LSIP. Sebenarnya, nilai MSE ARIMA
1,1,0 sama dengan ARIMA 0,1,1 tetapi nilai peluang terjadinya error p-value dari ARIMA 1,1,0 lebih baik dibandingkan ARIMA 0,1,1. Oleh karena itu
dipilih model ARIMA 1,1,0. 6.2.3. Peramalan Harga Saham Emiten LSIP
Metode yang dipilih untuk meramalkan pola data emiten LSIP adalah metode peramalan dengan model ARIMA 1,1,0. Model ARIMA 1,1,0 tersebut
dituliskan dalam bentuk peramalan umumnya adalah sebagi berikut : Y
t
= 18,84+ 0,0526 Y
t-1
+
t
Pola data yang teridentifikasi menggunakan plot data time series memperlihatkan kecenderungan yang terus meningkat pada harga penutupan
saham penutupan harian PT Bakrie Sumatra Plantations, Tbk dan Anak Perusahaan UNSP. Pada tahun 2006 harga saham terus mengalami peningkatan
hingga menembus harga Rp. 6.600,- di akhir tahun. Kenaikan harga saham UNSP terus berlanjut pada tahun 2007, dimana isyu kenaikan harga BBM yang
terus merangkak naik ditambah dengan penggalakan energi alternatif pengganti Peramalan untuk pergerakan harga saham harian penutupan emiten LSIP
dengan metode yang dipilih metode ARIMA dapat dilihat pada Lampiran 3 memiliki kecenderungan yang meningkat berkisar antara Rp. 4.000,-an di awal
bulan Mei dan menyentuh harga sampai dengan Rp. 5.500.- an untuk peramalan dua bulan ke depan yakni di bulan Mei-Juni 2009. Hasil peramalan dapat dilihat
pada Lampiran 4. Hasil ramalan ini memberikan kesempatan bagi para investor yang memanfaatkan capital gain untuk membeli saham LSIP sekarang lalu
menjualnya dikemudian hari terutama minggu awal bulan Juni dan sebelum penutupan akhir bulan Mei di tahun 2009 karena mencapai angka tertinggi dalam
periode yang diramalkan. 6.3. Peramalan Harga Saham Emiten UNSP dan Anak Perusahaan
6.3.1. Ekplorasi Pola Data Harga Saham UNSP dan Anak Perusahaan
Kategori