Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model Dinamik Hukum Pendingin Newton

Abstract

Investasi merupakan upaya penanaman modal untuk mendapatkan return yang sebesar-besarnya di masa depan. Investasi saham merupakan salah satu bentuk investasi yang dapat memberikan return yang tinggi. Namun, semakin tinggi return yang didapatkan maka, semakin besar pula kemungkinan risiko yang dihadapi. Salah satu cara untuk meminimalisir kerugian dalam investasi saham adalah dengan memprediksi indeks harga saham dengan menganalisis data indeks harga saham sebelumnya. Fenomena pengembalian rata-rata (mean reversion) yang terjadi pada indeks harga saham menyerupai perpindahan panas yang dicirikan pada hukum pendingin Newton. Pada tugas akhir ini dibahas mengenai prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan menggunakan model dinamis yang didapat dari modifikasi hukum pendingin Newton. Terdapat tiga model dinamis hasil modifikasi hukum pendingin Newton yang akan digunakan untuk memprediksi indeks harga saham, yaitu Price Reversion Model, Price Reversion-Quasi Logistic Model dan Velocity Reversion Model. Ketiga model tersebut diterapkan pada Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) untuk melihat kemampuan prediksi dari masing-masing model. Berdasarkan hasil validasi model didapatkan model terbaik untuk memprediksi IHSG adalah Price Reversion Model dengan MAPE sebesar 8.4159%. Kemudian, Price Reversion Model digunakan untuk memprediksi IHSG untuk bulan April 2021 sampai Juli 2021, didapat bahwa IHSG akan mengalami tren turun dalam selang waktu tersebut.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).