…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/76528

http://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/76528
type: Thesis
type: Article
title: ANALISIS 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)
abstract: Investor 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-
date: 2026-03-04
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/document/1056570
has version: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/document/1056570
has published: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/document/1056570
has document: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/document/1056571
has version: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/document/1056571
has published: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/document/1056571
subject: Matematika

http://digilib.uin-suka.ac.id/id/document/1056570
type: Document
label: ANALISIS 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) (Text)
has file: 21106010063_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf
has part: 21106010063_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf

http://digilib.uin-suka.ac.id/id/document/1056571
type: Document
label: ANALISIS 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) (Text)

UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
type: Organization

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
type: Organization

NIM.: 21106010063 Fadhilah Kurnia Putri
type: Person
given name: NIM.: 21106010063
family name: Fadhilah Kurnia Putri

https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/76528/
title: HTML Summary of #76528 ANALISIS 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)
format: text/html
primary topic: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/76528

Matematika
type: Concept