Text

Peramalan Harga Saham Dengan Metode Logistic Smooth Transition Autoregressive (LSTAR) (Studi Kasus Pada Harga Saham Mingguan PT. Bank Mandiri Tbk Periode 03 Januari 2011 sampai 24 Desember 2018)

---

ABSTRAK
Data runtun waktu seperti data finansial dan perekonomian tidak semuanya
membentuk model linier, sehingga dibutuhkan model nonlinier untuk memodelkan
data tersebut. Salah satu model nonlinier yang populer adalah model Smooth
Transition Autoregressive (STAR). STAR memiliki dua kemungkinan fungsi
transisi yang sesuai, yaitu logistik dan eksponensial yang perlu diuji untuk
mengetahui fungsi transisi yang sesuai. Tujuan penulisan skripsi ini adalah untuk
menentukan model Logistic Smooth Transition Autoregressive (LSTAR),
kemudian menggunakan model tersebut untuk meramalkan harga saham PT Bank
Mandiri Tbk. Penelitian ini menggunakan data harga saham mingguan PT Bank
Mandiri Tbk periode 03 Januari 2011 sampai 24 Desember 2018 sebagai data
insample dan periode 01 Januari 2019 sampai 30 September 2019 sebagai data
outsample. Prosedur penelitiannya diawali dengan memodelkan data dengan proses
Autoregressive (AR), menguji kelinieran data, memodelkan dengan LSTAR,
melakukan peramalan return, mengubah peramalan return menjadi peramalan
harga saham dan mengevaluasi hasil peramalannya. Hasil peramalan harga saham
mingguan PT Bank Mandiri Tbk dengan model STAR menghasilkan model
nonlinier terbaik LSTAR (1,1). Model ini menghasilkan hasil peramalan yang
sangat baik dengan nilai symmetric Mean Square Error (sMAPE) sebesar 5,12%.
Kata Kunci : Nonlinier, Runtun Waktu, STAR, LSTAR

ABSTRACT
Series such as financial and economic data do not always form a linear model, so a
nonlinear model is needed. One of the popular nonlinear models is the Smooth
Transition Autoregressive (STAR). STAR has two possible suitable transition
function such as logistic and exponential that need to be test to find the appropriate
transition function. The purpose of writing this thesis is to determine the LSTAR
model, then use the model to predict the stock price of PT Bank Mandiri. This study
uses the data of the weekly stock price of PT Bank Mandiri from the period of
January 3, 2011 to December 24, 2018 as insample data and the period of January
1, 2019 to December 30, 2019 as outsample data. The research procedure begins
with modeling the data with the Autoregressive (AR) process, testing the linearity
of the data, modeling with LSTAR, forecasting, and finally evaluating the results
of forecasting. Evaluating the results of the forecasting of the weekly share price of
PT Bank Mandiri with the STAR model results in the best nonlinear model LSTAR
(1,1). This model produces an highly accurate forecasting result with a value of
symmetric Mean Square Error (sMAPE) to be 5.12%.
Keywords : Nonlinear, Time Series, STAR, LSTAR

---

Ketersediaan

801E20IV

801 E 20-iv

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

801 E 20-iv

Penerbit

: ., 2020

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Maria Odelia

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar