Penerapan metode double moving average, brown, holt linear, dan arima pada harga penutupan saham
Abstract
Harga saham di periode selanjutnya perlu diprediksi oleh investor untuk meminimalisir potensi kerugian yang mungkin terjadi. Tujuan dari penelitian adalah untuk membandingkan dan mencari metode peramalan terbaik diantara 4 metode pendekatan peramalan yaitu Double Moving Average, Brown, Holt linear, dan Autoregressive Integrated Average (ARIMA) untuk melihat nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Metode yang menghasilkan nilai MAPE terkecil merupakan metode yang terbaik untuk diterapkan. Penelitian ini menggunakan data harga penutupan saham JKSE pada bulan September 2018 - bulan September 2020. Setelah melakukan perhitungan dengan bantuan software R Studio dan Ms. Excel, didapat metode Double Moving Average dengan nilai MAPE sebesar 1.0284%, Metode Brown memiliki nilai MAPE sebesar 1,0302%, metode Holt Linear memiliki nilai MAPE sebesar 1,0203%, dan metode ARIMA memiliki nilai MAPE sebesar 0,8244%. Jadi, dari perbandingan nilai MAPE metode-metode tersebut, metode peramalan yang disarankan adalah metode ARIMA karena menghasilkan nilai MAPE terkecil.
Keywords
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Abdullah, Nur & Junaidi, & Handayani, Lilies. (2019). Peramalan Rate of Return Saham Menggunakan Metode Brown’s Weighted Exponential Moving Average dengan Optimasi.
Ahmad, Fandi. (2020). Penentuan Metode Peramalam pada Produksi Part New Granada Bowl ST di PT. X. Jurnal Integrasi Sistem Industri, Volume 7 No. 1 https://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi/article/view/6383.
Anonim. Residual Diagnostic. https://otexts.com/fpp2/residuals.html.
Hatidja, Djoni. (2011). Penerapam Model ARIMA untuk Memprediksi Harga Saham PT. TELKOM Tbk.. JURNAL ILMIAH SAINS. 11. 116. 10.35799/jis.11.1.2011.53.
Indah, Dewi Rosa. Evi Rahmadani. (2018). Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa. Jurnal Penelitian Ekonomi Akutansi, Volume 2 No. 1. https://core.ac.uk/download/pdf/327252078.pdf .
Karaman, Abdullah & Altiok, Tayfur. (2005). TES Processes and ARIMA Models: A Comparison of Forecasting Performance.
Kewal, Suramaya. 2012. Pengaruh, Inflasi, Suku Bunga, Kurs, dan Pertumbuhan PDB, Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan. Jurnal Economia, Volume 8, No.1.
Levenberg-Marquardt: Forecasting the Stock Rate of Return using the Brown’s Weighted Exponential Moving Average Method with Optimization of Levenberg Marquardt. Natural Science: Journal of Science and Technology. 8. 10.22487/25411969.2019.v8.i3.14955.
Makridakis, Spyros., Wheelwright, C, Steven., McGee, E, Vector., 1983. Forecasting Methods and Applications. John Wiley & Sons.
Rachman, Rizal. (2018). Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment. Jurnal Informatika. 5. 211-220. 10.31311/ji.v5i2.3309.
Samsiah, Dewi Nur. 2008. Analisis Data Runtun Waktu Menggunakan Model Arima. http://digilib.uin-suka.ac.id/3053/1/BAB%20I%2CV%2C%20DAFTAR%20PUSTAKA.pdf.
Utami, Tiani & Darsyah, Moh. (2015). Peramalan Data Saham dengan Model Winter’s. Jurnal Statistika. 3.
Widodo, David & Hansun, Seng. (2015). Implementasi Simple Moving Average dan Exponential Moving Average dalam Menentukan Tren Harga Saham Perusahaan. ULTIMATICS. 7. 113. 10.31937/ti.v7i2.354.
Yuli, Purnami. 2016. Dekomposisi. https://www.academia.edu/25003276/Dekomposisi.
Zulkarnain, I. (2012). Akurasi Peramalan Harga Saham dengan Model ARIMA dan Kombinasi Main Chart + Ichimoku Chart.
DOI: https://doi.org/10.30872/jkin.v18i3.8578
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2021 Nabiilah Nurul, Chelsea Caroline, Ananda Putri, Hasna Afifah Rusyda
Editorial Address
Kinerja: Jurnal Ekonomi dan Manajemen
Faculty of Economics and Business, Mulawarman University
Jl. Tanah Grogot No.1 Samarinda Kalimantan Timur 75119
Email: jkin.feb.unmul@gmail.com
StatCounter: Kinerja