Pembuatan Aplikasi Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan dengan Metode Tmee Series Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Budiman, Ramadhan Pratama (2017) Pembuatan Aplikasi Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan dengan Metode Tmee Series Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5213100015-Undergraduate_Thesis.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Pasar modal yang ada di Indonesia merupakan pasar yang sedang berkembang (emerging market) yang dalam perkembanganya sangat rentan terhadap kondisi makroekonomi secara umum. Untuk melihat perkembangan pasar modal Indonesia salah satu indikator yang sering digunakan adalah Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG, yang merupakan salah satu indeks pasar saham yang digunakan oleh Bursa Efek Indonesia (BEI). Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan indikator utama yang menggambarkan pergerakan harga saham, dengan memilki fungsi sebagai indikator trend pasar, indikator tingkat keuntungan, tolak ukur kinerja portofolio serta penentuan strategi pasif dan prouk derivatif. Penentuan indeks harga saham gabungan dapat diprediksikan dengan cara meramalkan indeks harga saham gabungan berdasarkan data historis. Dengan melihat pola data historis dari realisasi nilai harga saham IHSG, maka metode yang cocok dipakai adalah metode peramalan ARIMA. Metode ARIMA memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan cenderung memiliki nilai error yang kecil karena prosesnya yang terperinci. Dengan banyaknya penanam modal dan analis saham di sebuah perusahaan yang menggunakan aplikasi Microsoft Excel dalam kegiatan sehari-hari serta untuk mempermudah user menggunakan peramalan nantinya, maka akan dibuat suatu aplikasi dengan menggunakan macro Visual Basic for Application (VBA) pada Microsoft Excel. Dari hasil uji coba, diperoleh model ARIMA yang baik dan representatif yaitu model ARIMA (1,1,1) untuk peramalan nilai harga saham IHSG dengan tingkat kesalahan yang cukup kecil yaitu MAPE sebesar 0,510% pada peramalan historis dan 0,508% pada peramalan 13 periode mendatang. Model ARIMA yang diperoleh telah diterapkan ke dalam Microsoft Excel sehingga hasil yang didapatkan mampu merepresentasikan serta meramalkan nilai harga saham IHSG untuk periode mendatang dan mempermudah investor maupun penanam modal untuk melakukan pengambilan keputusan. ======================================================================================================================== The existing capital market in Indonesia is an emerging market which in its development is very vulnerable to macroeconomic conditions in general. To see its development is very vulnerable to macroecomic conditions in general. To see the development of the Indonesian capital market, one of the most commonly used indicators is the Indonesia Composite Index (IHSG), which is one of the stock market indices used by the Indonesia Stock Exchange (IDX). Indonesia Composite Index (IHSG) is the main indicator that describes the movement share price, with function as market trend indicator, profit rate indicator, portfolio performance benchmark and determination of passive strategy and derivatife product. The determination of Indonesia Composite Index can be predicted by predictong stock price index based on historical data. By looking at the patterns of historical data from the realization of the stock price of IHSG, ARIMA forecastting method is the suitable method for this one. ARIMA method has a haigh degree of accuracy and tend to have small error value as the process was detailed. With so many investors and stock analyst in a company that uses Microsoft Excel applications in everyday activities and to make it easer for users to forecast in the future, an application will be created using Visual Vasic for Application (VBA) macros in Microsoft Excel. Based on the results, good and representative ARIMA models obatained ARIMA (1,1,1) for forecasting the stock price of IHSG with a small enough error rate is 0,510% MAPE in historical forecasting dan 0,508% MAPE for forecasting coming 13 periods. ARIMA models obatined have been applied into Microsoft Excel so that the results obatained are able to represent and predict the stock prices of IHSG for future periods and make the investors easier to make decisions.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: IHSG, Peramalan, ARIMA, Excel
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T58.62 Decision support systems
Divisions: Faculty of Information Technology > Information System > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Ramadhan Pratama Budiman
Date Deposited: 11 Aug 2017 03:40
Last Modified: 11 Aug 2017 03:40
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/42214

Actions (login required)

View Item View Item