Laporkan Masalah

APAKAH PREDIKSI ANALIS DENGAN MODEL SMA (SIMPLE MOVING A VERAGE) DAN EM A (EKSPONENSIAL MOVING AVERAGE) SEP AD AN DENGAN PREDIKSI MODEL AR (AUTOREGRESSIVE) DAN ARM A (A UTOREGRESSIVE MO VING A VERA GE) ?

Dhika Yogatama, Dr. Sumiyana, M.Si.

2014 | Tesis | S2 Magister Manajemen

Dalam dunia investasi saham dikenal ada dua macam analisis yaitu analisis fundamental dan analisis teknikal. Analisis teknikal berupaya untuk menguji data historis dalam memprediksi harga saham guna melakukan pembelian ataupun penjualan suatu instrumen investasi, sedangkan analisis fundamental merupakan teknik analisis yang mempelajari tentang berbagai faktor fundamental (seperti tingkat suku bunga, tingkat kepemilikan, rasio-rasio keuangan, neraca, dan sebagainya) sebagai langkah penilaian saham perusahaan. Penelitian ini akan berfokus pada analisis teknikal dengan menggunakan indikator AR, ARMA, EMA dan SMA untuk peramalan harga penutupan 10 emiten terbaik dari LQ45 sebagai proxy pasar saham di Bursa Efek. Penelitian ini akan mencoba membuktikan keakuratan metode AR, ARMA, EMA dan SMA dalam melakukan peramalan harga penutupan saham, data ini diperoleh dari yahoo finance yang dipublikasikan oleh Bursa Efek Jakarta. Setelah dilakukan pembangkitan simulasi dengan software matlab maka didapatkan bahwa nilai autokorelasi hasil pembangkitan harga saham dengan metode AR dapat didekati oleh nilai autokorelasi hasil pengukuran di lapangan. Sedangkan nilai autokorelasi hasil pembangkitan harga saham dengan metode ARMA berada jauh di bawah hasil pembangkitan dengan metode AR dan pengukuran secara langsung, dengan rata-rata selisih autokorelasi hasil pembangkitan AR dengan pengukuran sebesar 1.37x10-5, dan untuk rata-rata selisih autokorelasi pembangkitan ARMA dengan pengukuran sebesar 0.24. Untuk pembangkitan AR dan ARMA dengan data harga penutupan saham AALI, untuk pembangkitan dengan model EMA dan SMA mempunyai nilai autokorelasi yang sama dengan hasil pengukuran. Nilai Autokorelasi AR lebih mendekati nilai autokorelasi pengukuran dibandingkan nilai autokorelasi ARMA, sehingga pembangkitan dengan model AR dapat digunakan sebagai metode prediksi harga saham.

In the world of stock investing, there are two kinds of analysis; fundamental analysis and technical analysis. Technical analysis seeks to examine historical data to predict the stock price to make the purchase or sale of an investment instrument, whereas fundamental analysis is an analysis technique to learn about a variety of fundamental factors (such as interest rates, the level of ownership, financial ratios, balance sheets, and so on) as a measure of company stock valuation. The research will focus on using technical analysis indicators of AR, ARMA, EMA and SMA for forecasting the closing price of the 10 best companies as a proxy LQ45 Stock Exchange market. This study will try to prove the accuracy of the method of AR, ARMA, EMA and SMA in forecasting the stock's closing price, this data was obtained from yahoo finance published by the Jakarta Stock Exchange. After the generation of simulation with matlab software, it was found that the value of the autocorrelation of the generation of the share price with the AR method can be approximated by the value of the autocorrelation results of field measurements. While the autocorrelation value of the generation of the share price by the ARMA method is far below the generation of the AR method and direct measurement, with an average difference of autocorrelation of the generation of AR with the measurement of 1.37x10-5, and the average difference for the generation of ARMA autocorrelation with measurements at 12.24. For the generation of AR and ARMA with AALI closing price data, for the generation of the EMA and SMA models have the same autocorrelation values with measurement results. AR autocorrelation value is closer to the value of the autocorrelation measurement than ARMA autocorrelation value, thus generating the AR model can be used as a method of prediction of stock price.

Kata Kunci : Analisis teknikal, Harga Penutupan, Metode AR, ARMA, Metode EMA, Metode SMA


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.