Institutional Repository UIN Sunan Kalijaga YogyakartaANALISIS VOLATILITAS SAHAM MENGGUNAKAN MODEL GENERELIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (GARCH) , LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) DAN HYBRID GARCH - LSTM (STUDI KASUS : SAHAM HARIAN JAKARTA ISLAMIC INDEX (JII ) PERIODE JANUARI 2019 – DESEMBER 2023)NIM.: 21106010063Fadhilah Kurnia PutriauthorInvestor di pasar modal tidak hanya mempertimbangkan tingkat keuntungan (return), tetapi juga tingkat risiko yang tercermin melalui volatilitas harga saham. Volatilitas menggambarkan tingkat ketidakpastian pergerakan harga yang dapat memengaruhi stabilitas keputusan investasi, terutama pada indeks saham berbasis syariah seperti Jakarta Islamic Index (JII). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja model Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH), Long Short-Term Memory (LSTM), serta Hybrid GARCH–LSTM dalam memodelkan volatilitas saham harian Jakarta Islamic Index periode Januari 2019 hingga Desember 2023. Data yang digunakan berupa harga penutupan harian yang ditransformasikan menjadi log return. Tahapan analisis meliputi uji stasioneritas, autokorelasi, heteroskedastisitas, pembentukan model volatilitas, serta evaluasi performa menggunakan ukuran kesalahan prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data log return JII mengandung efek heteroskedastisitas dan fenomena volatility clustering yang kuat. Berdasarkan hasil evaluasi model, GARCH menghasilkan nilai RMSE sebesar 0,012 dan MAE sebesar 0,009, sedangkan LSTM memperoleh RMSE 0,018 dan MAE 0,014. Model Hybrid GARCH–LSTM menunjukkan peningkatan dibandingkan LSTM tunggal dengan RMSE 0,015 dan MAE 0,011, namun masih sedikit di atas performa GARCH. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan statistik klasik masih unggul dalam kestabilan estimasi volatilitas saham syariah, sementara integrasi kecerdasan buatan berperan sebagai pelengkap dalam meningkatkan fleksibilitas prediksi risiko pasar. Kata Kunci: Volatilitas Saham, GARCH, LSTM, Hybrid GARCH-Matematika2026-03-04UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA;FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGIThesis

For work being deposited by its own author: In self-archiving this collection of files and associated bibliographic metadata, I grant Institutional Repository UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta the right to store them and to make them permanently available publicly for free on-line. I declare that this material is my own intellectual property and I understand that Institutional Repository UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta does not assume any responsibility if there is any breach of copyright in distributing these files or metadata. (All authors are urged to prominently assert their copyright on the title page of their work.)

For work being deposited by someone other than its author: I hereby declare that the collection of files and associated bibliographic metadata that I am archiving at Institutional Repository UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta) is in the public domain. If this is not the case, I accept full responsibility for any breach of copyright that distributing these files or metadata may entail.

Clicking on the deposit button indicates your agreement to these terms.