Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode ARIMA

Authors

  • Wilda Yulia Rusyida Institut Agama Islam Negeri Pekalongan
  • Versiandika Yudha Pratama Institut Agama Islam Negeri Pekalongan

DOI:

https://doi.org/10.21580/square.2020.2.1.5626

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keakuratan metode ARIMA dalam melakukan peramalan atau prediksi harga saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk di tengah pandemi Covid-19. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder berupa data historis harga saham harian sejak 22 April 2019 sampai 20 April 2020. Dari hasil penelitian dengan menggunakan model ARIMA (3,1,2) menunjukkan bahwa data 22 April 2019 sampai 20 April 2020 dapat digunakan untuk memprediksi harga tutup saham 21 April 2020 sampai 13 Juli 2020. Model ARIMA terbaik yang diperoleh adalah ARIMA (3,1,2) dimana harga saham PT. Garuda Indonesia, Tbk hari ini dipengaruhi oleh satu hari perdagangan yang lalu. Prediksi harga saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia dari 21 April 2020 sampai 13 Juli 2020 cenderung mengalami penurunan. Hal ini di duga karena investor cenderung menahan modalnya efek adanya kebijakan larangan mudik yang diterapkan pemerintah yang berimbas pada berhentinya operasional sektor penerbangan.

Kata kunci: metode ARIMA, harga saham, Garuda Indonesia, Covid-19.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Arsyad, Lincolin. (1995). Peramalan Bisnis. Jakarta: Ghalia Indonesia.

Darmaji, T., & Handy, M. Fakhruddin. (2006). Pasar Modal di Indonesia: Pendekatan Tanya Jawab. Jakarta: Salemba Empat.

Darsyah, M. Y., & Nur, M. S. (2016). Model Terbaik Arima Dan Winter Pada Peramalan Data Saham Bank. Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 4(1).

Dewi, C., & Muslikh, M. (2013). Perbandingan Akurasi Backpropagation Neural Network dan ANFIS untuk Memprediksi Cuaca. Journal of Scientific Modelling & Computation, 1(1), 7-13.

Kamruzzaman, J., & Sarker, R. (2003). Comparing ANN based models with ARIMA for prediction of forex rates. Asor Bulletin, 22(2), 2-11.

Kottasova, I. (2020). Coronavirus Lockdowns: 24 Hours of Confusion Around the World. Retrieved from CNN Health.

Lilipaly, G. S., Hatidja, D., & Kekenusa, J. S. (2014). Prediksi Harga Saham PT. BRI, Tbk. Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Jurnal Ilmiah Sains, 14(2), 60-67.

Makridakis, Wheelwright, dan McGee. (1999). Metode dan Aplikasi Peramalan edisi ke-2. Jakarta: Erlangga.

Mona, N. (2020). Konsep Isolasi Dalam Jaringan Sosial Untuk Meminimalisasi Efek Contagious (Kasus Penyebaran Virus Corona Di Indonesia). Jurnal Sosial Humaniora Terapan, 2(2).

Mulyono, Sri. (2000). Peramalan Harga Saham dan Nilai Tukar : Teknik Box-Jenkins. Jurnal Ekonomi dan Keuangan Indonesia, Vol. XLVIII No.2

Pandji, B. Y., Indwiarti, I., & Rohmawati, A. A. (2019). Perbandingan Prediksi Harga Saham dengan model ARIMA dan Artificial Neural Network. Indonesia Journal on Computing (Indo-JC), 4(2), 189-198.

Perdana, P. R. (2020). Syarat Ketat Lockdown, RI Sanggup Nggak?. Retrieved from detik.Finance

Rode, David and Parikh, Satu and Friedman, Yolanda and Kane, Jeremiah. (1995). An Evolutionary Approach to Technical Trading and Capital Market Efficiency. The Wharton School University of Pennsylvania.

Sadeq, A. (2008). Analisis prediksi indeks harga saham gabungan dengan metode arima (studi pada IHSG di bursa efek Jakarta). Doctoral dissertation, program Pascasarjana Universitas Diponegoro.

Sawidji, S. (2012). Cara Cepat Memulai Investasi Saham Bagi Pemula Edisi Revisi. Jakarta : Gramedia

Tandelilin, Eduardus. (2001). Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio, edisi pertama. Yogyakarta: BPFE

Taswan dan Euis Soliha. (2002). Perspektif Analisis Pelaku Investasi dan Spekulasi di Pasar Modal. Fokus Ekonomi, Vol.1 No.2 Agustus hal.157-166

Widiyani, R. (2020). Latar Belakang Virus Corona, Perkembangan hingga Isu Terkini. Retrieved from detik News

Downloads

Published

2020-04-29

Issue

Section

Articles