PENERAPAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED  MOVING AVERAGE (VARIMA) UNTUK PRAKIRAAN INDEKS HARGA  SAHAM GABUNGAN DAN KURS RUPIAH TERHADAP USD

Ani Pertiwi; Lucy Fitria Dewi; Toni Toharudin; Budi Nurani Ruchjana

Ani Pertiwi Universitas Padjajaran
Lucy Fitria Dewi 2BPS Kota Pangkalpinang
Toni Toharudin Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten
Budi Nurani Ruchjana Departemen Matematika Fakultas MIPA, Universitas Padjadjaran

Keywords: Akaike’sInformation Criterion (AIC), IHSG, Kurs, multivariat, prakiraan, VARIMA

Abstract

Informasi mengenai pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan
perubahan nilai Kurs Rupiah terhadap USD dapat digunakan para investor untuk melihat
perkembangan harga saham yang dimiliki dari waktu ke waktu. Penelitian ini bertujuan
untuk menerapkan model dan memprakirakan data IHSG dan nilai kurs dengan
menggunakan Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA). Data yang
digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder yaitu data harian IHSG dan nilai Kurs
Rupiah terhadap USD selama 15 bulan (1 Januari 2020 s.d 31 Maret 2021). Pada tahap uji
stasioneritas, diketahui bahwa data tidak stasioner, sehingga dilakukan differencing pertama
untuk memenuhi syarat stasioneritas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang
memenuhi semua asumsi dan memiliki nilai AIC minimum sebesar 17.68992 adalah model
VARIMA (3,1,1). Estimasi parameter menggunakan Metode Maximum Likelihood
memberikan hasil prakiraan dengan nilai MAPE kurang dari 10%. Hal ini menunjukkan
bahwa model VARIMA memiliki tingkat akurasi yang sangat baik.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] R. I. H. Pratama dan D. R. S. Saputro, “Model Runtun Waktu Vector Autoregressive Moving Average with
Exogenous Variable”, Prosiding KNPMP 3 2018, 490-497 (2018).
[2] A. Meimela dkk, “Modeling of Covid-19 in Indonesia Using Vector Autoregressive Integrated Moving
Average” J. Phys.: Conf. Ser. 1722 012079 (2021).
[3] W. W. S. Wei, Time Series Analysis Univariate and Multivariate Method, Second Edition. Pearson (2006).
[4] M. P. Ayudhiah, S. Bahri dan N. Fitriyani, “Peramalan Indeks Harga Konsumen Kota Mataram
Menggunakan Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA)”, Eigen Mathematical Jurnal,
3(1) 1-8 (2020).
[5] A. Mauludiyanto, G. Hendrantoro, M. Hery, dan Suhartono, “Pemodelan VARIMA dengan Efek Deteksi
Outlier Terhadap Data Curah Hujan”, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 1 – 4
(2009).
[6] A. Wiwik dan L. K. Dewi, “Peramalan Menggunakan Metode Vector Autoregressive Moving Average
(VARMA)”, Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 7(2) 99-106 (2008).
[7] R. J. C. Chen, P. Bloomfield, J.S.Fu, “An Evaluation of Alternative Forecasting Methods to Recreation
Visitation”, Journal of Leisure Research, 35(4) 441-454 (2003).