Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Perbandingan Akurasi Peramalan Harga Saham: Pilihan VS Indifferent
Perbandingan Akurasi Peramalan Harga
Saham: Pilihan VS Indifferent
Tesis
Diajukan kepada
Program Pascasarjana Magister Manajemen
Untuk Memperoleh Gelar Magister Manajemen
Oleh:
Monika Alvianto
NPM : 912013007
Program Pascasarjana
Universitas Kristen Satya Wacana
Salatiga
2015
Lembar pengesahan
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS
TUGAS AKHIR
Yang bertandatangan di bawah ini:
Nama
: Monika Alvianto
NIM
: 912013007
Program Studi
: Magister Manajemen
Fakultas
: Ekonomika dan Bisnis
Menyatakan dengan sesungguhnya bahwa tesis
dengan judul Perbandingan Akurasi Peramalan
Harga Saham: Pilihan VS Indifferent, yang
dibimbing oleh Prof. Supramono, SE., MBA., DBA,
adalah benar-benar hasil karya saya.
Di dalam tesis ini tidak terdapat keseluruhan atau
sebagian tulisan atau gagasan orang lain yang saya
ambil dengan cara menyalin atau meniru dalam
bentuk rangkaian kalimat atau gambar yang saya
akui seolah-olah sebagai karya saya sendiri tanpa
memberikan pengakuan pada peneliti atau sumber
aslinya.
Salatiga, 29 Mei 2015
Yang memberi pernyataan,
Monika Alvianto
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
With Jesus i can do all things,
Nothing is impossible in Him.
Kerja keras yang disertai dengan Doa
tidak akan berakhir sia-sia
-Filipi 4:13Segala perkara dapat kutanggung di dalam Dia
yang memberi kekuatan kepadaku.
Karya ini kupersembahkan untuk Tuhan Yesus Kristus, Papa,
Mama, saudara, dan teman-teman yang selalu mendoakan dan
mendukung di setiap waktu.
KATA PENGANTAR
Peramalan (forecasting) adalah suatu kegiatan
untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada
masa yang akan datang. Dalam setiap transaksi
perdagangan saham, investor dihadapkan kepada
pilihan untuk menjual, menahan, atau membeli
saham. Setiap keputusan dalam investasi akan
menimbulkan keuntungan maupun kerugian bagi
investor itu sendiri, oleh karena itu perlu dilakukan
analisis yang akurat dan dapat diandalkan untuk
dijadikan dasar pengambilan keputusan investasi.
Teknik analisis yang banyak digunakan dalam
peramalan
harga
Arch/Garch.
Akan
saham
yaitu
tetapi
Arima
beberapa
dan
penelitian
menunjukkan adanya inkonsistensi hasil penelitian
karena ada yang menyatakan bahwa Arima lebih
akurat dibandingkan Arch/Garch dan begitu pula
sebaliknya. Sehingga dalam penelitian ini akan
membahas mengenai peramalan pergerakan harga
saham
yang
menggunakan
Arch/Garch
tergabung
dua
yang
dalam
teknik
akan
yaitu
Indeks
LQ45
Arima
dibandingkan
dan
tingkat
keakuratannya, sehingga dapat diketahui teknik
i
mana yang lebih akurat dalam memprediksi harga
saham di masa mendatang.
Penulis menyadari masih terdapat kekurangan
dalam penelitian ini. Oleh karena itu kritik dan saran
yang membangun dari pembaca sangat diperlukan.
Semoga tesis ini dapat bermanfaat bagi semua pihak
yang berkepentingan.
Salatiga, April 2015
Monika Alvianto
ii
UCAPAN TERIMA KASIH
Segala puji dan syukur kepada Tuhan Yang
Maha Esa karena atas berkat dan penyertaannya
sehingga penulis dapat menyelesaikan tesis yang
berjudul “Perbandingan Akurasi Peramalan Harga
Saham: Pilihan VS Indifferent”.
Penyusunan tesis ini tidak lepas dari bimbingan,
bantuan, dan dukungan yang sangat berarti dari
berbagai
pihak,
sehingga
pada
kesempatan
ini
penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada:
1. Orang tua di Toraja yang telah memberi doa,
nasehat, dan dukungan baik dalam bentuk
moril maupun materi selama ini.
2. Prof. Supramono, S.E., MBA., DBA, selaku
dosen pembimbing yang telah memberikan
inspirasi, bimbingan, dan masukan hingga
terselesaikannya tesis ini.
3. Seluruh Bapak/Ibu dosen pengajar di Program
Studi Magister Manajemen UKSW.
4. Seluruh
pengelola
Program Studi Magister
Manajemen UKSW.
5. Gabriel, Kak Novi, Riswati dan teman-teman
Angkatan-27
Program
iii
Studi
Magister
Manajemen yang telah memberi bantuan dan
semangat dalam penyelesaian tesis ini.
Terima kasih atas semua doa, bantuan, dan
semangat yang telah diberikan, biarlah Tuhan yang
akan
membalas
semua
kebaikan
yang
telah
diberikan kepada penulis. Tuhan memberkati.
Salatiga, April 2015
Monika Alvianto
iv
ABSTRAK
Dalam setiap transaksi perdagangan saham, investor
dihadapkan kepada pilihan untuk menjual, menahan, atau
membeli saham. Setiap keputusan
dalam investasi akan
menimbulkan keuntungan maupun kerugian bagi investor itu
sendiri. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis yang akurat
dan dapat diandalkan untuk dijadikan dasar pengambilan
keputusan investasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan
peramalan harga saham-saham yang tergabung dalam Indeks
LQ45 menggunakan teknik Arima dan Arch/Garch, dengan
menambah variabel inflasi, kurs usd, dan suku bunga Bank
Indonesia, dengan penggunaan periode data selama 5 tahun
sejak Februari 2009 sampai Januari 2014. Kedua teknik ini
akan dibandingkan tingkat keakuratannya sehingga dapat
diketahui metode mana yang lebih akurat dalam meramal
pergerakan harga saham di masa mendatang. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa Arch/Garch memiliki tingkat kesalahan
yang lebih kecil dibandingkan
Arima. Hal ini menunjukkan
bahwa
lebih
performa
Arch/Garch
baik
dalam
meramal
pergerakan harga saham di pasar modal Indonesia.
Kata kunci : Arch, Arima, Garch, Inflasi, Kurs, Peramalan, Suku
bunga BI.
v
DAFTAR ISI
Halaman
Kata Pengantar ..................................................
i
Ucapan Terima Kasih ......................................
iii
Abstrak .............................................................
v
Daftar Isi .........................................................
vi
Daftar Singkatan ............................................
ix
Daftar Tabel ....................................................
x
Daftar Gambar ................................................
xi
Daftar Persamaan ...........................................
xii
BAB I
BAB II
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah ...........
1
1.2 Perumusan Masalah ................
7
1.3 Tujuan Penelitian .....................
7
1.4 Manfaat Penelitian ...................
7
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Analisis Harga Saham ..............
9
2.1.1 Analisis Fundamental ......
13
2.1.2 Analisis Teknikal .............
14
2.2 Peramalan (Forecasting) ............
16
2.3 Faktor
21
yang
vi
Mempengaruhi
Harga Saham ...........................
BAB III
2.4 Analisis Time Series ...................
23
2.4.1 Uji Stasioneritas ..............
23
2.4.2 Model AR .........................
24
2.4.3 Model MA ........................
25
2.4.4 Model ARMA ....................
25
2.4.5 Model ARIMA ...................
26
2.4.6 ARCH/GARCH ................
28
METODE PENELITIAN
3.1 Variabel ...................................
34
3.2 Populasi dan Sampel ................
34
3.3 Jenis dan Sumber Data ............
35
3.4 Teknik Analisis Data ................
35
3.4.1 Uji Stasioneritas ..............
35
3.4.2 Teknik Analisis ARIMA ......
36
3.4.3 Teknik Analisis ARCH/
39
GARCH ............................
3.5 Perbandingan Akurasi ..............
BAB IV
41
PEMBAHASAN
4.1 Analisis Data ARIMA ................
43
4.1.1 Uji Stasioneritas ..............
43
4.1.2 Identifikasi Model (p,d,q) .
44
4.1.3 Estimasi Model ................
46
vii
4.1.4 Diagnostic Checking ..........
47
4.1.5 Peramalan .......................
49
4.2 Analisis Data ARCH/GARCH ....
50
4.2.1 Uji ARCH/Effect ...............
50
4.2.2 Estimasi Model ................
51
4.2.3 Uji Diagnostik Residual ...
52
4.2.4 Peramalan .......................
53
4.3 Perbandingan Akurasi ..............
55
4.4 Pengukuran
Variabel
untuk 56
Analisis Arch/ Garch ...............
4.5 Pembahasan ............................
BAB V
58
SIMPULAN DAN IMPLIKASI
5.1 Simpulan .................................
65
5.2 Implikasi Kebijakan ..................
65
5.3 Keterbatasan
dan
Agenda 66
Penelitian Mendatang ...............
Daftar Pustaka
Lampiran
viii
DAFTAR SINGKATAN
ANFIS
: Adaptive Neuro Fuzzy Integrated System
ANN
: Artificial Neural Network
ARIMA
: Autoreggressive
Integrated
Moving
Average
ARCH
: Autoregressive Conditional
Heterokedasticity
BEJ
: Bursa Efek Jakarta
DJIA
: Dow Jones Industrial Average
GARCH
: Generalized Autoregressive Conditional
Heterokedasticity
IHSG
: Indeks Harga Saham Gabungan
LQ45
: Liquid 45
NIKKEI
: Indeks Pasar Modal Jepang
OLS
: Ordinary Least Square
SET
: Indeks Pasar Modal Thailand
SHANGHAI
: Indeks Pasar Modal Cina
ix
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 3.1
Pola
Autokorelasi
dan
37
Autokorelasi Parsial ...................
Tabel 4.1
Lag yang Signifikan di 5% ........
45
Tabel 4.2
Estimasi Model ARIMA .............
47
Tabel 4.3
Diagnostic Checking ...................
48
Tabel 4.4
Peramalan dengan ARIMA ........
49
Tabel 4.5
Pengujian Arch-Effect ...............
51
Tabel 4.6
Estimasi Model GARCH ............
52
Tabel 4.7
Uji Diagnostik Residual ............
53
Tabel 4.8
Peramalan dengan Arch/Garch .
54
Tabel 4.9
Perbandingan
55
Peramalan
Kesalahan
Arima
dan
Arch/Garch ................................
Tabel 4.10
Variabel
yang
Mempengaruhi
Saham LQ45 ..................
x
57
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar
2.1 Pola Pergerakan Data ...............
xi
20
DAFTAR PERSAMAAN
Halaman
Persamaan 2.1
Model AR .............................
24
Persamaan 2.2
Model MA ............................
25
Persamaan 2.3
Model ARMA ........................
25
Persamaan 2.4
Model ARIMA .......................
26
Persamaan 2.5
Model ARCH ........................
28
Persamaan 2.6
Model GARCH ......................
28
Persamaan 3.1
Model
41
GARCH
dengan
Variabel ...............................
xii
Saham: Pilihan VS Indifferent
Tesis
Diajukan kepada
Program Pascasarjana Magister Manajemen
Untuk Memperoleh Gelar Magister Manajemen
Oleh:
Monika Alvianto
NPM : 912013007
Program Pascasarjana
Universitas Kristen Satya Wacana
Salatiga
2015
Lembar pengesahan
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS
TUGAS AKHIR
Yang bertandatangan di bawah ini:
Nama
: Monika Alvianto
NIM
: 912013007
Program Studi
: Magister Manajemen
Fakultas
: Ekonomika dan Bisnis
Menyatakan dengan sesungguhnya bahwa tesis
dengan judul Perbandingan Akurasi Peramalan
Harga Saham: Pilihan VS Indifferent, yang
dibimbing oleh Prof. Supramono, SE., MBA., DBA,
adalah benar-benar hasil karya saya.
Di dalam tesis ini tidak terdapat keseluruhan atau
sebagian tulisan atau gagasan orang lain yang saya
ambil dengan cara menyalin atau meniru dalam
bentuk rangkaian kalimat atau gambar yang saya
akui seolah-olah sebagai karya saya sendiri tanpa
memberikan pengakuan pada peneliti atau sumber
aslinya.
Salatiga, 29 Mei 2015
Yang memberi pernyataan,
Monika Alvianto
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
With Jesus i can do all things,
Nothing is impossible in Him.
Kerja keras yang disertai dengan Doa
tidak akan berakhir sia-sia
-Filipi 4:13Segala perkara dapat kutanggung di dalam Dia
yang memberi kekuatan kepadaku.
Karya ini kupersembahkan untuk Tuhan Yesus Kristus, Papa,
Mama, saudara, dan teman-teman yang selalu mendoakan dan
mendukung di setiap waktu.
KATA PENGANTAR
Peramalan (forecasting) adalah suatu kegiatan
untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada
masa yang akan datang. Dalam setiap transaksi
perdagangan saham, investor dihadapkan kepada
pilihan untuk menjual, menahan, atau membeli
saham. Setiap keputusan dalam investasi akan
menimbulkan keuntungan maupun kerugian bagi
investor itu sendiri, oleh karena itu perlu dilakukan
analisis yang akurat dan dapat diandalkan untuk
dijadikan dasar pengambilan keputusan investasi.
Teknik analisis yang banyak digunakan dalam
peramalan
harga
Arch/Garch.
Akan
saham
yaitu
tetapi
Arima
beberapa
dan
penelitian
menunjukkan adanya inkonsistensi hasil penelitian
karena ada yang menyatakan bahwa Arima lebih
akurat dibandingkan Arch/Garch dan begitu pula
sebaliknya. Sehingga dalam penelitian ini akan
membahas mengenai peramalan pergerakan harga
saham
yang
menggunakan
Arch/Garch
tergabung
dua
yang
dalam
teknik
akan
yaitu
Indeks
LQ45
Arima
dibandingkan
dan
tingkat
keakuratannya, sehingga dapat diketahui teknik
i
mana yang lebih akurat dalam memprediksi harga
saham di masa mendatang.
Penulis menyadari masih terdapat kekurangan
dalam penelitian ini. Oleh karena itu kritik dan saran
yang membangun dari pembaca sangat diperlukan.
Semoga tesis ini dapat bermanfaat bagi semua pihak
yang berkepentingan.
Salatiga, April 2015
Monika Alvianto
ii
UCAPAN TERIMA KASIH
Segala puji dan syukur kepada Tuhan Yang
Maha Esa karena atas berkat dan penyertaannya
sehingga penulis dapat menyelesaikan tesis yang
berjudul “Perbandingan Akurasi Peramalan Harga
Saham: Pilihan VS Indifferent”.
Penyusunan tesis ini tidak lepas dari bimbingan,
bantuan, dan dukungan yang sangat berarti dari
berbagai
pihak,
sehingga
pada
kesempatan
ini
penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada:
1. Orang tua di Toraja yang telah memberi doa,
nasehat, dan dukungan baik dalam bentuk
moril maupun materi selama ini.
2. Prof. Supramono, S.E., MBA., DBA, selaku
dosen pembimbing yang telah memberikan
inspirasi, bimbingan, dan masukan hingga
terselesaikannya tesis ini.
3. Seluruh Bapak/Ibu dosen pengajar di Program
Studi Magister Manajemen UKSW.
4. Seluruh
pengelola
Program Studi Magister
Manajemen UKSW.
5. Gabriel, Kak Novi, Riswati dan teman-teman
Angkatan-27
Program
iii
Studi
Magister
Manajemen yang telah memberi bantuan dan
semangat dalam penyelesaian tesis ini.
Terima kasih atas semua doa, bantuan, dan
semangat yang telah diberikan, biarlah Tuhan yang
akan
membalas
semua
kebaikan
yang
telah
diberikan kepada penulis. Tuhan memberkati.
Salatiga, April 2015
Monika Alvianto
iv
ABSTRAK
Dalam setiap transaksi perdagangan saham, investor
dihadapkan kepada pilihan untuk menjual, menahan, atau
membeli saham. Setiap keputusan
dalam investasi akan
menimbulkan keuntungan maupun kerugian bagi investor itu
sendiri. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis yang akurat
dan dapat diandalkan untuk dijadikan dasar pengambilan
keputusan investasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan
peramalan harga saham-saham yang tergabung dalam Indeks
LQ45 menggunakan teknik Arima dan Arch/Garch, dengan
menambah variabel inflasi, kurs usd, dan suku bunga Bank
Indonesia, dengan penggunaan periode data selama 5 tahun
sejak Februari 2009 sampai Januari 2014. Kedua teknik ini
akan dibandingkan tingkat keakuratannya sehingga dapat
diketahui metode mana yang lebih akurat dalam meramal
pergerakan harga saham di masa mendatang. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa Arch/Garch memiliki tingkat kesalahan
yang lebih kecil dibandingkan
Arima. Hal ini menunjukkan
bahwa
lebih
performa
Arch/Garch
baik
dalam
meramal
pergerakan harga saham di pasar modal Indonesia.
Kata kunci : Arch, Arima, Garch, Inflasi, Kurs, Peramalan, Suku
bunga BI.
v
DAFTAR ISI
Halaman
Kata Pengantar ..................................................
i
Ucapan Terima Kasih ......................................
iii
Abstrak .............................................................
v
Daftar Isi .........................................................
vi
Daftar Singkatan ............................................
ix
Daftar Tabel ....................................................
x
Daftar Gambar ................................................
xi
Daftar Persamaan ...........................................
xii
BAB I
BAB II
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah ...........
1
1.2 Perumusan Masalah ................
7
1.3 Tujuan Penelitian .....................
7
1.4 Manfaat Penelitian ...................
7
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Analisis Harga Saham ..............
9
2.1.1 Analisis Fundamental ......
13
2.1.2 Analisis Teknikal .............
14
2.2 Peramalan (Forecasting) ............
16
2.3 Faktor
21
yang
vi
Mempengaruhi
Harga Saham ...........................
BAB III
2.4 Analisis Time Series ...................
23
2.4.1 Uji Stasioneritas ..............
23
2.4.2 Model AR .........................
24
2.4.3 Model MA ........................
25
2.4.4 Model ARMA ....................
25
2.4.5 Model ARIMA ...................
26
2.4.6 ARCH/GARCH ................
28
METODE PENELITIAN
3.1 Variabel ...................................
34
3.2 Populasi dan Sampel ................
34
3.3 Jenis dan Sumber Data ............
35
3.4 Teknik Analisis Data ................
35
3.4.1 Uji Stasioneritas ..............
35
3.4.2 Teknik Analisis ARIMA ......
36
3.4.3 Teknik Analisis ARCH/
39
GARCH ............................
3.5 Perbandingan Akurasi ..............
BAB IV
41
PEMBAHASAN
4.1 Analisis Data ARIMA ................
43
4.1.1 Uji Stasioneritas ..............
43
4.1.2 Identifikasi Model (p,d,q) .
44
4.1.3 Estimasi Model ................
46
vii
4.1.4 Diagnostic Checking ..........
47
4.1.5 Peramalan .......................
49
4.2 Analisis Data ARCH/GARCH ....
50
4.2.1 Uji ARCH/Effect ...............
50
4.2.2 Estimasi Model ................
51
4.2.3 Uji Diagnostik Residual ...
52
4.2.4 Peramalan .......................
53
4.3 Perbandingan Akurasi ..............
55
4.4 Pengukuran
Variabel
untuk 56
Analisis Arch/ Garch ...............
4.5 Pembahasan ............................
BAB V
58
SIMPULAN DAN IMPLIKASI
5.1 Simpulan .................................
65
5.2 Implikasi Kebijakan ..................
65
5.3 Keterbatasan
dan
Agenda 66
Penelitian Mendatang ...............
Daftar Pustaka
Lampiran
viii
DAFTAR SINGKATAN
ANFIS
: Adaptive Neuro Fuzzy Integrated System
ANN
: Artificial Neural Network
ARIMA
: Autoreggressive
Integrated
Moving
Average
ARCH
: Autoregressive Conditional
Heterokedasticity
BEJ
: Bursa Efek Jakarta
DJIA
: Dow Jones Industrial Average
GARCH
: Generalized Autoregressive Conditional
Heterokedasticity
IHSG
: Indeks Harga Saham Gabungan
LQ45
: Liquid 45
NIKKEI
: Indeks Pasar Modal Jepang
OLS
: Ordinary Least Square
SET
: Indeks Pasar Modal Thailand
SHANGHAI
: Indeks Pasar Modal Cina
ix
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 3.1
Pola
Autokorelasi
dan
37
Autokorelasi Parsial ...................
Tabel 4.1
Lag yang Signifikan di 5% ........
45
Tabel 4.2
Estimasi Model ARIMA .............
47
Tabel 4.3
Diagnostic Checking ...................
48
Tabel 4.4
Peramalan dengan ARIMA ........
49
Tabel 4.5
Pengujian Arch-Effect ...............
51
Tabel 4.6
Estimasi Model GARCH ............
52
Tabel 4.7
Uji Diagnostik Residual ............
53
Tabel 4.8
Peramalan dengan Arch/Garch .
54
Tabel 4.9
Perbandingan
55
Peramalan
Kesalahan
Arima
dan
Arch/Garch ................................
Tabel 4.10
Variabel
yang
Mempengaruhi
Saham LQ45 ..................
x
57
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar
2.1 Pola Pergerakan Data ...............
xi
20
DAFTAR PERSAMAAN
Halaman
Persamaan 2.1
Model AR .............................
24
Persamaan 2.2
Model MA ............................
25
Persamaan 2.3
Model ARMA ........................
25
Persamaan 2.4
Model ARIMA .......................
26
Persamaan 2.5
Model ARCH ........................
28
Persamaan 2.6
Model GARCH ......................
28
Persamaan 3.1
Model
41
GARCH
dengan
Variabel ...............................
xii