Text

Pemodelan Indeks Harga Saham Gabungan Menggunakan Regresi Spline Multivariabel

---

ABSTRAK

Indeks Harga saham Gabungan (IHSG) merupakan indeks gabungan dari seluruh jenis saham yang tercatat di bursa efek dan pergerakannya mengindikasikan kondisi yang terjadi di pasar modal. Pergerakan IHSG menjadi indikator penting bagi para investor untuk menentukan apakah mereka akan menjual, menahan, atau membeli suatu saham. Salah satu faktor yang mempengaruhi pergerakan IHSG yaitu Inflasi (X1), Kurs (X2) dan suku bunga SBI (X3). Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model IHSG terbaik menggunakan pendekatan regresi nonparametrik spline multivariabel. Pendekatan dilakukan dengan regresi nonparametrik karena kurva regresi yang diperoleh tidak menunjukan pola hubungan tertentu. Spline sangat bergantung pada orde dan letak titik knot. Model spline terbaik adalah model yang memiliki nilai MSE (Mean Square Error) paling minimum. Pada penelitian ini, Model regresi spline terbaik yaitu pada saat X1 berorde 4, X2 berorde 2 dan X3 berorde 2. Banyaknya titik knot pada X1 sebanyak 1 knot yaitu pada titik 8,22, X2 sebanyak 2 knot yaitu pada titik 13066,82 dan 13781,75 Sedangakan X3 sebanyak 2 knot yaitu pada titik 6,6 dan 6,67 dengan nilai MSE sebesar 6686,85.

Kata kunci: Indeks Harga Saham Gabungan, Regresi Spline Multivariabel, MSE

ABSTRACT

The Composite Stock Price Index (CSPI) is a composite index of all types of shares listed on the stock exchange and their movements indicate the conditions occurring in the stock market. CSPI movement is an important indicator for investors to determine whether they will sell, hold, or buy a stock. One of the factors that influence the movement of CSPI is Inflation (X1), Exchange Rate (X2) and SBI rate (X3). This study aims to obtain the best CSPI model using a multivariable nonparametric spline regression approach. The approach is done by nonparametric regression because the regression curve obtained does not show a certain relationship pattern. Spline is very dependent on the order and location of the knot point. The best spline model is the model that has the minimum MSE (Mean Square Error) value. In this study, the best spline regression model is when X1 is 4 order, X2 is 2 order and X3 is 2 order. The number of knots on X1 is 1 knot at 8.22, X2 is 2 knots at 13066.82 and 13781.75 While X3 is 2 knots at 6.6 and 6.67 with value of MSE equal to 6686.85.

Keywords: Composite Stock Price Index, Multivariable Spline Regression, MSE

---

Ketersediaan

640E18III

640 E 18

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

640 E 18

Penerbit

: ., 2018

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

2205

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Ihdayani Banun Afa

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar