Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Jakarta dengan PModel Arch-Garch
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI BURSA
EFEK JAKARTA DENGAN MODEL ARCH - GARCH
SKRIPSI EVI SYAFITRI POHAN 080803015
DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI BURSA EFEK JAKARTA DENGAN MODEL ARCH - GARCH
SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat untuk mencapai gelar sarjana sains
EVI SYAFITRI POHAN 080803015
DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013
PERSETUJUAN
Judul : PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI BURSA EFEK JAKARTA DENGAN MODEL ARCH-GARCH
Kategori : SKRIPSI Nama : EVI SYAFITRI POHAN Nomor Induk Mahasiswa : 080803015 Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA Departemen : MATEMATIKA Fakultas : MATEMATIKA DAN
ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS
SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan, 2013
Komisi Pembimbing : Pembimbing 2, Pembimbing 1, Dra. Asima Manurung, M.Si Drs. Pangarapen Bangun,M.Si NIP. 19733151999032001 NIP. 195608151985031005 Diketahui oleh Departemen Matematika FMIPA USU Ketua, Prof. Drs. Tulus, Vordipl.Math., M.Si., Ph.D.
NIP.19640901 198803 1 002
PERNYATAAN
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI BURSA EFEK JAKARTA DENGAN MODEL ARCH-GARCH
SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 2013 EVI SYAFITRI POHAN 080803015
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis sampaikan kepada Allah SWT, karena berkat rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik dan shalawat berangkaikan salam penulis juga sampaikan kepada Rasulullah tercinta Muhammad SAW.
Skripsi ini merupakan salah satu syarat yang harus dipenuhi dan diselesaikan oleh seluruh mahasiswa Fakultas FMIPA Departemen Matematika USU. Pada skripsi ini penulis melakukan penelitian tentang
”PERAMALAN
INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI BURSA EFEK JAKARTA DENGAN MODEL ARCH-GARCH ”
Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Bapak Drs. Pangarapen Bangun, M.Si, selaku dosen pembimbing I dan Ibu Dra. Asima Manurung, M.Si selaku dosen pembimbing II yang telah memberikan panduan, dukungan moral, motivasi dan ilmu pengetahuan kepada saya untuk menyelesaikan penelitian ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Bapak Prof. Drs. Tulus, Vordipl, M.Si, Ph.D , dan Ibu Dra. Mardiningsih, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU, Pembantu Dekan Fakultas Metematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, Bapak Drs. Suwarno Ariswoyo, M.Si selaku dosen penguji I dan Bapak Drs. Henry Rani Sitepu, M.Si selaku dosen penguji II, yang telah memberi saran dan masukan demi kesempurnaan skripsi ini, Bapak Drs. Haluddin Panjaitan, S.Si selaku dosen penasehat akademik dan seluruh Staf Pengajar Departemen Matematika dan pegawai Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
Tidak terlupakan kepada ayah saya Syafrudin Pohan dan ibu Atti Irawati Siregar yang paling saya sayangi yang selalu mengiringi langkah anaknya dengan doa yang tulus serta perjuangan yang keras demi pencapaian cita-cita anaknya tanpa mengenal lelah dan keluh kesah, adik-adikku tersayang
Halima Tussa’diah
Pohan, M. Guru Pohan, Zikirullah Pohan dan keluarga besarku serta bapak Amran dan ibu Muliati beserta keluarga yang selalu memberikan doa dengan ikhlas dan motivasi untuk keberhasilan penulis dalam menyelesaikan studi ini. Ucapan terima kasih juga untuk sahabatku Meliya, Didi, Isnaini, Romi, Mifdal, Hanafi, Wika, Fika dan teman-teman lain di Matematika stambuk 2008, Dila,bang Rudi, Fuad, Rian, kak Ika, Sundari dan semua anggota R.M Al-Hadi, kak Nenna, kak Rima, bang Zulham, bang Radhi, bang Dika, Putri, Izzati, dan semua anggota keluarga besar IM Kubik, Himpunan Mahasiswa Matematika USU, keluarga besar MAN 1 Medan, MTSN 2 Medan, SD Swasta Al-Mukmin dan teman-teman yang tak bisa penulis sebutkan satu persatu.
Terima kasih untuk semua pihak yang terkait, semoga Tuhan yang Maha Kuasa membalasnya dengan pahala dan mencatatnya sebagai amalan yang baik. Amin.
Penulis menyadari terdapat banyak kekurangan dalam penulisan ini. Oleh karena itu, penulis meminta saran dan kritik membangun dari pembaca yang dapat membuat tulisan ini lebih baik lagi.
Demikianlah yang dapat penulis sampaikan, atas perhatian dan kerjasamanya penulis ucapkan terima kasih. Semoga tulisan ini bermanfaat bagi siapa yang membutuhkan.
Medan, 2013 Penulis, Evi Syafitri Pohan
ABSTRAK
Terdapat banyak metode peramalan (forcasting) yang dapat digunakan untuk meramalkan nilai dari variabel tak bebas (Y) seperti indeks harga saham gabungan dan variabel bebes (X) seperti Kurs, dan Suku Bunga. Model ARCH-GARCH merupakan singkatan dari AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) dan Genaralized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) merupakan model yang tidak memandang heteroskedastisitas sebagai permasalahan, tetapi justru memanfaatkan kondisi tersebut untuk membuat model.
Kata Kunci : Model ARCH-GARCH, peramalan indeks harga saham gabungan di bursa efek Jakarta.
JAKARTA STOCK EXCHANGE WITH ARCH- GARCH MODELS
ABSTRACTThere are many methods of forecasting (forecasting feature) that can be used to predict the value of a variable is not free (y) such as the composite stock price index and free variables (x) as the exchange rate and interest rate model of Arch- Gard is an abbreviation of Autoressive conditionals heteroscedasticity (ARCH) and Generalized Auturegressive carditonal Cedaticity Heteros (GARCH) model is not looking at heteroskedastistitas as a problem, but instead take advantage of the conditions to make the model.
: ARCH-GARCH Models, forecasting composite stock price index on
Keywords the Jakarta Stock Exchange .
DAFTAR ISI Halaman
2.6.2 Schwarz Information Criterion (SIC)
2.3.1 Uji Stasioner
17
2.4 Uji Asumsi Klasik
19
2.4.1 Uji Autokorelasi
20
2.4.2 Uji Heteroskedastisitas
23
2.5 Analisis Model ARCH-GARCH
26
2.6 Uji Pemilihan Model Terbaik
31
2.6.1 Uji Akaike Information Criterion (AIC)
31
32
2.3 Uji Perilaku Data
2.7 Pengujian Best Of Fit Model
32
2.7.1 Kofisien Determinasi (
2
)
32
2.7.2 Pengujian Koefisien Regresi (Uji F)
34 BAB 3 PEMBAHASAN
35
3.1 Pengumpulan Data
35
3.2 Deskripsi Obyek Penelitaian
42
3.2.1 Gambaran Umum Pasar Modal
16
13
HALAMAN JUDUL i
1.3 Tujuan Penelitian
PERSETUJUAN ii
PERNYATAAN iii
PENGHARGAAN iv
ABSTRAK vi
ABSTRACT vii
DAFTAR ISI viii
DAFTAR TABEL x
DAFTAR GAMBAR xi
BAB 1 PENDAHULUAN
1
1.1 Latar Belakang
1
1.2 Rumusan Masalah
3
3
2.2 Indeks Harga Saham
7
11
2.1.2 Obligasi
10
2.1.1 Saham
7
2.1 Pasar Modal
5 BAB 2 LANDASAN TEORI
1.4 Batasan Masalah
1.7 Tinjauan Pustaka
4
1.6 Metodologi Penelitian
4
1.5 Kontribusi Penelitian
4
42
3.3 Deskripsi Variabel Penelitian
44
3.3.1 Perkembangan Indeks Harga Saham Gabungan 44
3.3.2 Perkembangan Suku Bunga SBI Periode 2012 45
3.3.3 Perkembangan Kurs Rp/US$ Periode 2012
45
3.4 Analisis Data
46
3.4.1 Hasil Uji Perilaku Data
46
3.4.1.1 Uji stasioneritas
46
3.4.2 Hasil Uji Asumsi Klasik
48
3.4.2.1 Uji Autokorelasi
50
3.4.2.2 Uji Heteroskedastisitas
50
3.5 Hasil Estimasi Model ARCH-GARCH
52
3.5.1 Pemilihan Model Terbaik
54
3.6 Interpretasi Hasil
55
3.6.1 Uji F Satistik
57
2
3.6.2 Uji Determinasi (R )
57
3.7 Peramalan IHSG
58
3.7.1 Pengaruh Kurs Terhadap IHSG
63
3.7.2 Pengaruh Suku Bunga SBI Terhadap IHSG
63 BAB 4 KESIMPULAN DAN SARAN
64
4.1 Kesimpulan
64 4.2 keterbatasan
65
4.3 Saran
65 DAFTAR PUSTAKA
66 LAMPIRAN DAFTAR TABEL Halaman
Tabel 3.1 Indeks Harga saham Gabungan (IHSG), Kurs dan Suku Bunga (SBI)Tahun 2012
35 Tabel 3.2 Uji Stasioneritas Data dengan Uji Augmented Dickey-Fuller
46 Tabel 3.3 Uji Derajat Integrasi dengan Uji Augmented Dickey-Fuller
47 Tabel 3.4 Estimasi Model ARCH-GARCH
53
2 Tabel 3.5 Nilai R , AIC dan SIC
54 Tabel 3.6 Perbandingan Nilai RMSE, MAE, dan MAPE
55 Tabel 3.7 Hasil Regresi Model GARCH 2.2
55 Tabel 3.8 Hasil Eviews Model GARCH 2.2
56 Tabel 3.9 Hasil Peramalan (Forcasting) IHSG Tahun 2013
59 DAFTAR GAMBAR Halaman
Gambar 3.1 : Grafik pergerakan IHSG pada tahun 201244 Gambar 3.2 : Grafik peramalan IHSG tahun 2013
62