ANALISIS PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN ETS DALAM PERAMALAN HARGA INDEKS IDX80 PADA KONDISI PASAR YANG VOLATIL

Read full text
Authors: Vivin Vivin, Syasya Qonita Azizah, Wulanova Romadhona
Cited by: 0

Abstract

Volatilitas indeks saham Indonesia menjadi perhatian penting bagi investor, terutama pada indeks IDX80 yang merepresentasikan saham berkapitalisasi besar dan berlikuiditas tinggi. Meskipun demikian, indeks ini menunjukkan kerentanan terhadap gejolak politik, pandemi COVID-19, dan tekanan ekonomi global, yang menimbulkan ketidakpastian harga dan risiko investasi. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Error, Trend, Seasonality (ETS) dalam memprediksi harga indeks IDX80 sebagai dasar perumusan strategi investasi berbasis data. Data yang digunakan berupa harga penutupan bulanan IDX80 periode Januari 2019–Desember 2025. Model ARIMA diestimasi melalui identifikasi pola autokorelasi dan pengujian diagnostik residual, sedangkan ETS dibangun dalam kerangka state-space. Kinerja kedua model dibandingkan menggunakan AIC, BIC, RMSE, dan MAE. Hasil analisis menunjukkan bahwa ARIMA(2,0,2) memberikan performa terbaik dengan nilai AIC, BIC, RMSE, dan MAE yang lebih rendah dibandingkan ETS(A,N,N), serta residual yang lebih acak dan stabil. Model ini kemudian digunakan untuk memproyeksikan harga indeks untuk periode 2026–2027, yang menunjukkan kecenderungan pergerakan harga yang relatif stabil meskipun interval ketidakpastian meningkat seiring bertambahnya horizon waktu. Temuan ini mengindikasikan bahwa ARIMA lebih sesuai digunakan untuk peramalan jangka pendek IDX80 dan dapat memberikan masukan strategis bagi investor dalam pengelolaan risiko dan pengambilan keputusan investasi pada kondisi pasar yang volatil

Fields of Study & Subjects

Stock Market Forecasting Methods Forecasting Techniques and Applications Financial Risk and Volatility Modeling

Publication details

Journal / source
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Volume
10
Issue
1
Pages
750–756
Publication date
28 January 2026