Modified Box-Pierce Ljung-Box Chi-Square statistic Lag
12 24
36 48
Chi-Square 2,7
DF 7
P-Value 0,909
Dengan model ARIMA 2,0,2 tersebut dapat dirumuskan persamaan peramalan harga saham perkebunan di bursa efek indonesia BEI sebagai berikut:
Y
t
=
µ
+
φ
1
Y
t −1
+
φ
Y
t − 2
+
θ
1
Y
t −1
+
θ
Y
t − 2
+ e
t
Dengan demikian, prediksi data ke 25 sampai 60 36 periode atau 3 tahun ke depan menjadi: Y
t
= 176,282 + 1,1324 – 0,6096 + 0,9693 – 0,8661 + e
t
Hasil ramalan dapat dilihat pada lampiran 1 Dari hasil ramalan PT. JAWA yang diperoleh dengan program Minitab 16,
ARIMA menunjukkan bahwasanya dengan data jangka pendek tersebut terdapat trend yang naik. Oleh karena itu, langkah yang sebaiknya diambil untuk para
investor ke perusahaan JAWA adalah membeli .
4.2.4. Peramalan Harga Saham PT London Sumatra Indonesia Tbk
LSIP
Dengan menggunakan alat bantu software komputer minitab 16, diperoleh plot data yang dapat dilihat pada gambar sebagai berikut:
Gambar 4.13. Plot Data LSIP
Universitas Sumatera Utara
Grafik pada gambar 4.13. memperlihatkan bahwa data harga saham penutupan LSIP cenderung menurun. Dimana pada bulan September 2011 sebesar
2150, pada April 2012 terjadi kenaikan yaitu 3000 dan turun lagi hingga 1000 di bulan Agustus 2013.
Gambar 4.14. Fungsi Autokorelasi Data Penutupan Saham PT.LSIP Pada Bursa Efek Indonesia Dari September 2011 Samapai Agustus 2013
Hasil identifikasi menunjukkan bahwa data penutupan saham LSIP belum stasioner, sehingga memerlukan proses differencing. Oleh karena itu angka d
differencing atau integrasi ditulis dengan angka terkecil yakni 1. Sehingga pada data digunakan model ARIMA p,1,q. Kemungkinan model yang digunakan
dalam analisis ini antara lain : ARIMA 0,1,1, ARIMA 1,1,0, ARIMA 2,1,0, ARIMA 0,1,2, ARIMA 1,1,2, ARIMA 2,1,1 dan ARIMA 2,1,2.
Dari kemungkinan yang telah diestimasi maka model yang telah memenuhi kriteria adalah model ARIMA 1,1,2 yang mencakup nilai AR 1 dan
MA 2. Hasil diagnostik model ARIMA 1,1,2 dapat dilihat pada grafik ACF dan grafik PACF.
Universitas Sumatera Utara
1533367 0,100
0,100 0,100
-44,910 1
1523382 -0,050
-0,040 0,104
-52,375 2
1513352 -0,200
-0,180 0,110
-59,671 3
1500484 -0,350
-0,320 0,122
-66,698 4
1481706 -0,500
-0,462 0,137
-73,584 5
1453228 -0,650
-0,607 0,157
-80,335 6
1425255 -0,713
-0,657 0,261
-78,915 7
1384900 -0,590
-0,589 0,304
-74,907
Gambar 4.15. Grafik ACF Data Penutupan Saham LSIP
Gambar 4.16. Grafik PACF Data Penutupan Saham LSIP
Pada kedua grafik tersebut, keduanya mempunyai kesamaan, yakni tidak ada satupun bar warna biru yang melampaui garis batas merah, atau dapat
dikatakan bahwa residu dari model di atas bersifat random, sehingga model ARIMA 1,1,2 dapat digunakan untuk memprediksi harga saham perkebunan di
bursa efek indonesia BEI. Dengan estimasinya:
Estimates at each iteration Iteration SSE Parameters
Universitas Sumatera Utara
8 1382723
-0,551 -0,563
0,321 -73,528
9 1382670
-0,550 -0,568
0,318 -74,025
10 1382633
-0,548 -0,565
0,321 -73,907
11 1382632
-0,547 -0,566
0,320 -73,972
12 1382627
-0,547 -0,566
0,321 -73,950
13 1382627
-0,547 -0,566
0,321 -73,953
Relative change in each estimate less than 0,0010 Final Estimates of Parameters
Type Coef
SE Coef T
P AR
1 -0,5468
0,4093 -1,34
0,197 MA
1 -0,5655
0,4737 -1,19
0,247 MA
2 0,3211
0,2863 1,12
0,276 Constant -73,95 67,54 -1,10 0,287
Differencing: 1 regular difference Number of observations: Original series 24, after differencing 23
Residuals: SS =
1257207 backforecasts excluded MS =
66169 DF = 19 Modified Box-Pierce Ljung-Box Chi-Square statistic
Lag 12
24 36
48 Chi-Square
3,3 DF
8 P-Value
0,917
Dengan model ARIMA 1,1,2 tersebut dapat dirumuskan persamaan peramalan harga saham perkebunan di bursa efek indonesia BEI sebagai berikut:
Y
t
=
µ
+
φ
1
Y
t −1
+
θ
1
Y
t −1
+
θ
Y
t − 2
+ e
t
Dengan demikian, prediksi data ke 25 sampai 60 36 periode atau 3 tahun ke depan menjadi: Y
t
= -73,95 - 0,5468 - 0,5655 + 0,3211 + e
t
Hasil ramalan dapat dilihat pada lampiran 1 Dari hasil ramalan LSIP yang diperoleh dengan program Minitab 16 ARIMA
menunjukkan bahwasanya dengan data jangka pendek tersebut terdapat trend yang menurun. Oleh karena itu, langkah yang sebaiknya diambil untuk para investor ke
perusahaan LSIP adalah menjual.
Universitas Sumatera Utara
4.2.5. Peramalan Harga Saham PT Sampoerna Agro Tbk SGRO
