Perbandingan Prediksi Harga Saham dengan Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dan Artificial Neural Network

JUSTINUS DEDY HANDYKA SIMANJUNTAK

Informasi Umum

Kode

19.04.2935

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Time Series Analysis

Dilihat

352 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Abstrak Pasar modal sangat berkaitan dengan perekonomian karena pasar modal merupakan kegiatan perdagangan modal-modal perusahaan publik. Saham merupakan jumlah satuan dari modal kooperatif yang harganya dapat berubah sewaktu-waktu tergantung keuntungan dan kerugian atau kinerja perusahaan tersebut. Mengingat harga saham yang berubah-ubah maka diperlukan metode yang sesuai untuk dapat melakukan peramalan suatu harga saham. Untuk kasus harga saham berubah-ubah dapat diatasi dengan menggunakan metode time series. Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) merupakan salah satu model time series yang baik dalam melakukan peramalan harga saham. Model GARCH menganggap asumsi heteroscedasticity dapat meramalkan harga saham yang berubah-ubah secara signifikan terhadap waktu. Artifical Neural Network menunjukan pendekatan yang efektif dalam peramalan time series karena tingkat keakuratannya yang tinggi. Pada penelitian ini didapatkan hasil perhitungan error RMSE dengan model GARCH (1,0) sebesar 0.3234, dan ANN menggunakan 21 hidden layer sebesar 0.0091. Hasil dari penelitian ini metode ANN ialah metode terbaik dalam prediksi harga saham PT. Bumi Citra Permai Tbk.

Kata kunci : GARCH, ANN, Saham