Analisis Trend dalam Meramalkan Harga Saham pada Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) Tahun 2021
Abstract
Abstract. Trend analysis is an analytical technique used to forecast the future. In addition, trend analysis is used to determine the tendency of the data to go uptrend or downtrend. Indonesian people have started to look to invest in the Islamic capital market because of the halal concept. One indicator of price movements or market performance of all sharia shares listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) is ISSI. Based on this phenomenon, the problems in this study are formulated as follows: (1) How is the stock price forecasting model on the Indonesian Sharia Stock Index (ISSI) in 2021 using trend analysis, (2) How is the measure of the accuracy of trend analysis in stock price forecasting on the Index? Indonesian Sharia Stocks (ISSI), and (3) How are the results of stock price forecasting on the Indonesian Sharia Stock Index (ISSI) in 2021 using trend analysis. Researchers use trend analysis using a quantitative approach. The data used in this study is the daily closing price of the Indonesian Sharia Stock Index (ISSI) in the period January 2012 to December 2020, which amounted to N=2174. The data is divided into two parts, namely training data and testing data. Training data is used to build the forecasting model, sebanyak is used. While testing data is used for forecast validation,  is used. The results of this study are: (1) The forecasting model is Gt = 146.683 + 0.016023×t , then (2) The size of the model accuracy is MAPE = 7.732%, and (3) ISSI stock forecasting results in 2021 are in Table 4 . Therefore the results of forecasting using trend analysis is a good method. However, this model can only be used when the national economy is stable (not affected by a phenomenon).
Keywords: Forecasting, Trend Analysis, ISSI
Abstrak. Analisis trend merupakan suatu teknik analisis yang digunakan untuk melakukan suatu peramalan pada masa yang akan datang. Selain itu analisis trend ini digunakan untuk mengetahui kecenderungan data tersebut naik atau turun. Masyarakat Indonesia sudah mulai melirik untuk berinvestasi di pasar modal syariah karena konsep kehalalannya. Salah satu indikator pergerakan harga atau kinerja pasar dari seluruh saham syariah yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) adalah ISSI. Berdasarkan fenomena tersebut, maka permasalahan dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut: (1) Bagaimana model peramalan harga saham pada Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) pada tahun 2021 menggunakan analisis trend, (2) Bagaimana ukuran ketepatan analisis trend dalam peramalan harga saham pada Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI), dan (3) Bagaimana hasil peramalan harga saham pada Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) pada tahun 2021 menggunakan analisis trend. Peneliti menggunakan analisis trend dengan menggunakan pendekatan kuantitatif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga penutupan saham harian Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) pada periode bulan Januari 2012 sampai dengan Desember 2020 yang berjumlah Data tersebut dibagi menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing. Data training digunakan untuk membangun model peramalannya, digunakan sebanyak . Sementara data testing digunakan untuk validasi peramalannya, digunakan sebanyak . Hasil dari penelitian ini adalah: (1) Model peramalannya yaitu: Gt = 146.683 + 0.016023×t , kemudian (2) Ukuran ketepatan modelnya adalah sebesar MAPE = 7.732%, dan (3) Hasil peramalan saham ISSI pada tahun 2021 terdapat pada Tabel 4. Maka dari itu hasil peramalan dengan menggunakan analisis trend merupakan metode yang baik. Namun model tersebut hanya dapat digunakan ketika keadaan ekonomi nasional stabil (tidak dipengaruhi oleh suatu fenomena).
Kata Kunci: Peramalan, Analisis Trend, ISSI
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Arisandi, A. (2019). Analisis Trend Biaya Operasional dan Peningkatan Laba pada PT. Jasmine Zhapira Makassar. Universitas Muhammadiyah Makassar.
BEI. (2020). Bursa Efek Indonesia. https://www.idx.co.id/
Bowerman, Bruce L & O’Connel, R. T. (1993). Forecasting and Time Series: An Applied Approach (3 ed.). Duxbury Press.
Darmadji, Tjiptono, dan F. (2012). Pasar Modal Di Indonesia (3 ed.). Salemba Empat.
Fahmi, I. (2012). Analisis Laporan Keuangan (2 ed.). Alfabeta.
Lewis, C. D. (1982). International and Business Forecasting Methods. Butterworths.
Tanugraha, P. (2020). Efek dari mengganti proporsi training dan testing. https://kotakode.com/pertanyaan/118/Berapa-persentase-yang-baik-untuk-membagi-dataset-menjadi-training-dan-validation-jika-training-di-m
Murti, D. (2019). Analisis Trend pada Harga Garam yang Dipengaruhi oleh Curah Hujan di Kabupaten Jeneponto. Universitas Islam Negeri (UIN) Alauddin Makassar.
Pratiwi, R. S., & Utomo, D. B. (2017). Prediksi Indeks Saham Syariah Indonesia Menggunakan Model Hidden Markov. Jurnal Sains dan Seni ITS, 6(2), 2–7. https://doi.org/10.12962/j23373520.v6i2.23859
Xiao, J., Zhu, X., Huang, C., Yang, X., Wen, F., & Zhong, M. (2019). A New Approach for Stock Price Analysis and Prediction Based on SSA and SVM. International Journal of Information Technology and Decision Making, 18(1), 35–63. https://doi.org/10.1142/S021962201841002X
Xiao, J., Zhu, X., Huang, C., Yang, X., Wen, F., & Zhong, M. (2019). A New Approach for Stock Price Analysis and Prediction Based on SSA and SVM. International Journal of Information Technology and Decision Making, 18(1), 35–63.
https://doi.org/10.1142/S021962201841002X
Irawadi Jody Alwin, Sunendiari Siti. (2021). Penerapan dan Perbandingan Tiga Metode Analisis Pohon Keputusan pada Klasifikasi Penderita Kanker Payudara. Jurnal Riset Statistika, 1(1), 19-27.
DOI: http://dx.doi.org/10.29313/.v0i0.28764
   Â