Prediksi Harga Saham Dalam Berinvestasi Pada Perusahaan Manufaktur

  • Fauziyah Fauziyah Universitas PGRI Adi Buana Surabaya
Abstract views: 236 , Galley-3605-v1 (Bahasa Indonesia) downloads: 162

Abstract

Abstract

Indonesia Stock Exchange (IDX) is a term that is well known in the world of stocks in Indonesia. One of the company sectors listed on the IDX is manufacturing. The contribution of the manufacturing sector to Gross Domestic Product (GDP) was recorded to be the largest compared to other sectors. In this research, the manufacturing companies that will be used as the object of research to predict their stock prices are manufacturing companies listed in LQ45. In stock trading, prices fluctuate up or down. Stock conditions that fluctuate every day make investors who are going to invest in the Manufacturing industry must observe and study the past company data before investing. This data is important for investors to find out what might happen to a company's stock price. Thus, predicting stock prices in the manufacturing industry for the future is needed as a stage in deciding which manufacturing companies are good to investing in. The prediction method in this research uses ARIMA. The results obtained are the stock prices of companies GGRM, HMSP, ICBP, INDF, INTP and UNVR following a downward trend, so that the actions taken by investor in these companies are selling stocks, while for the stock prices of companies ASII, CPIN, INKP, JPFA, SMGR, TKIM, following an upward trend, so that the actions taken by investors in these companies are buying stocks.

Keywords: Prediction, ARIMA, Investment

 

 

BEI merupakan istilah yang terkenal pada dunia saham di Indonesia. Sektor perusahaan yang terdapat di BEI salah satunya adalah manufaktur. Kontribusi sektor manufaktur dalam Produk Domestik Bruto (PDB) tercatat yang paling besar dibandingkan sektor lainnya. Di dalam penelitian ini, perusahaan manufaktur yang akan dijadikan objek penelitian untuk diramalkan harga sahamnya yaitu perusahaan manufaktur yang terdaftar di LQ45.  Pada perdagangan saham, harga mengalami fluktuasi naik maupun turun.  Keadaan saham yang fluktuasi setiap hari menjadikan investor yang akan berinvestasi di industri Manufaktur harus mengamati dan mempelajari data perusahaan dimasa lalu sebelum melakukan investasi. Data tersebut penting bagi investor untuk mengetahui kemungkinan yang terjadi pada harga saham suatu perusahaan. sehingga, meramal harga saham pada industri manufaktur untuk masa yang akan datang sangat dibutuhkan sebagai tahapan dalam memutuskan perusahaan Manufaktur yang baik dalam melakukan investasi. Metode Prediksi dalam penelitian ini menggunakan ARIMA. Hasil yang didapat yaitu harga saham perusahaan GGRM, HMSP, ICBP, INDF, INTP dan UNVR mengikuti tren turun, sehingga langkah yang diambil untuk investor pada perusahaan tersebut adalah menjualnya sedangkan untuk harga saham perusahaan ASII, CPIN, INKP, JPFA, SMGR, TKIM, mengikuti tren naik, sehingga langkah yang diambil untuk investor pada perusahaan tersebut adalah membeli saham.

Kata Kunci: Prediksi, ARIMA, Investasi

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] S. Husnan, Dasar-Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas, Edisi 5. Yogyakarta: UPPN STIM YKPN, 2015.

[2] R. R. Wulandhari, “Investor Pasar Modal Diprediksi Tumbuh Pesat di 2021,” Ekonomi. https://www.republika.co.id/berita/qm59m0383/investor-pasar-modal-diprediksi-tumbuh-pesat-di-2021-part1.

[3] BEI, “Bursa Efek Indonesia.” https://www.idx.co.id/produk/saham/.

[4] S. Novika, “Industri Manufaktur Kian Merosot, Bagaimana Mendongkraknya?,” https://finance.detik.com/. finance.detik.com/berita-ekonomi-bisnis/d-4887147/industri-manufaktur-kian-merosot-bagaimana-mendongkraknya.

[5] L. A. Mahardhika, “Industri Manufaktur Diperkirakan Tumbuh pada 2020. Retrieved,” https://ekonomi.bisnis.com/. ekonomi.bisnis.com/read/20191220/9/1183462/industri-manufaktur-diperkirakan-tumbuh-pada-2020.

[6] S. Yulistiani and S. Suliadi, “Deteksi Pencilan pada Model ARIMA dengan Bayesian Information Criterion (BIC) Termodifikasi,” Stat. J. Theor. Stat. Its Appl., vol. 19, no. 1, pp. 29–37, 2019, doi: 10.29313/jstat.v19i1.4740.

[7] S. AL Wadi, M. Almasarweh, and A. A. Alsaraireh, “Predicting Closed Price Time Series Data Using ARIMA Model,” Mod. Appl. Sci., vol. 12, no. 11, p. 181, 2018, doi: 10.5539/mas.v12n11p181.

[8] Y. Hua, “Bitcoin price prediction using ARIMA and LSTM,” E3S Web Conf., vol. 218, pp. 1–5, 2020, doi: 10.1051/e3sconf/202021801050.

[9] Vintu Denis, “Moldovan Economic Development & Growth GDP Modelling and Forecasting using ARIMA . An empirical,” pp. 1–24, 2020.

[10] W. Y. Rusyida and V. Y. Pratama, “Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode ARIMA,” Sq. J. Math. Math. Educ., vol. 2, no. 1, p. 73, 2020, doi: 10.21580/square.2020.2.1.5626.

[11] A. Wardhono, Y. Indrawati, C. G. Qoriah, and M. A. Nasir, Analisis Data Time Series dalam Model Makroekonomi, Pertama. Jember: CV. Pustaka Abadi, 2019.

[12] G. W. Roy, “Analisis Teknikal Saham Menggunakan Indikator Bollinger Bands Dan Relative Strength Index Untuk Pengambilan Keputusan Investasi,” J. Manaj., vol. 6, no. 1, pp. 63–68, 2016, doi: 10.26460/jm.v6i1.202.
Published
2021-10-01
Section
Articles