Institutional Repository UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta: No conditions. Results ordered -Date Deposited. 2024-03-29T07:46:35ZEPrintshttp://digilib.uin-suka.ac.id/images/sitelogo.pnghttps://digilib.uin-suka.ac.id/2017-02-08T05:29:51Z2017-02-08T05:29:51Zhttp://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/23924This item is in the repository with the URL: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/239242017-02-08T05:29:51ZPERAMALAN DATA TIME SERIES DENGAN MODEL ASYMMETRIC
POWER AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROCEDASTICITY
(APARCH)
(Studi kasus: Indeks harga saham JII periode 1 Januari 2014 - 31 Desember 2015)Pergerakan indeks harga saham yang mengalami fluktuasi sangat diperhatikan
oleh seorang investor dalam melihat besar keuntungan dan kerugian dalam
berinvestasi. Kegiatan dalam berinvestasi perlu memperhatikan besar resiko yang akan
diperoleh pada waktu yang akan datang. Karena dengan mengetahui besar resikonya
maka bisa digunakan untuk bahan pertimbangan dalam membeli suatu saham.
Permasalahannya adalah indeks harga saham setiap harinya mengalami perubahan
yang tidak konstan serta data indeks harga saham tidak simetris (asimetris). Oleh
karena itu, diperlukan alat untuk memprediksi pergerakan saham yaitu dengan
pemodelan peramalan. Salah satu alat dalam peramalan adalah model APARCH.
Model APARCH merupakan model yang digunakan untuk menganalisis data runtun
waktu yang bersifat asimetris. Penelitian ini membahas tentang peramalan data time
series dengan menggunakan model Asymmetric Power Autoregressive Conditional
Heterokedasticity (APARCH).
Data yang digunakan dalam penelitian ini penutupan harga saham syariah dalam
Jakarta Islamic Index (JII) periode 1 Januari 2014 sampai 31 Desember 2015. Model
APARCH yang dipilih berdasarkan minimum nilai Schwarz Criterion (SC). Langkahlangkah
dalam penelitian ini adalah pengujian kestasioneran data, mengidentifikasi
model ARIMA, mengestimasi model ARIMA, menguji diagnostik model ARIMA,
mendeteksi ada tidaknya unsur heteroskedastisitas, uji asimetris data, mengestimasi
model APARCH, menguji diagnostik model APARCH, meramalkan saham untuk
periode selanjutnya dengan model APARCH.
Model terbaik yang digunakan adalah ARIMA (1,1,1)-APARCH (1,0), dengan
hasil bahwa nilai aktual dan nilai peramalan pada periode 4 Januari 2016 sampai 29
Januari 2016 hampir mendekati nilai yang sama dengan nilai kesalahan rata-rata
sebesar 0,000114848 %. Sehingga, berdasarkan indikator penilaian peramalan MAPE,
maka hasil peramalan tersebut memenuhi kriteria peramalan yang baik.
Kata Kunci: APARCH, Heterokedasticity, Time SeriesNIM. 12610003 FITRIYATUL HASANAH