Perbandingan Hasil Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Regresi Linier dan Double Moving Average (Studi Pada IHSG Indonesia)

• Main Authors: Heru Pramono Hadi, Titien Sukamto, R. Septiansa Anggoro
• Format: Article
• Language: English
• Published: Program Studi Sistem Informasi 2018-07-01
• Series: JOINS (Journal of Information System)
• Online Access: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/joins/article/view/1882
• ISSN: 2528-0228; 2528-0236

Abstrak Peramalan (forecasting) merupakan suatu teknik yang biasa digunakan untuk memprediksi jumlah produksi atau permintaan di masa depan, dengan menganalisa data pada deret waktu tertentu. Terdapat beberapa metode yang biasa digunakan untuk melakukan peramalan dengan analisa deret waktu. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan indeks harga saham 3 (tiga) perusahaan anggota Bursa Efek Indonesia (PT.A, PT. B, PT. C), menggunakan metode Regresi Linier dan Double Moving Average. Hasil dari peramalan kemudian dibandingkan untuk menentukan metode manakah yang paling tepat dari kedua metode tersebut yang paling tepat untuk meramalkan indeks harga saham. Penelitian ini menggunakan data indeks saham pada 3 perusahaan anggota Bursa Efek Indonesia selama periode 2 tahun, mulai Januari 2016 – Desember 2017 untuk meramalkan indeks harga saham pada tahun 2018 (12 bulan). Menggunakan tracking signal, ditemukan bahwa perhitungan peramalan indeks harga saham menggunakan metode Double Moving Average jauh lebih valid dibandingkan dengan metode Regresi Linier, ditunjukkan melalui nilai BKA (Batas Kewajaran Atas) kurang dari 4 dan BKB (Batas Kewajaran Bawah) kurang dari -4. Kata kunci—peramalan deret waktu, Regresi Linier, Double Moving Average, indeks harga saham, tracking signal Abstract Forecasting is a technique that commonly used to predict the amount of production or demand in the future, by analyzing data at a particular time series. There are several methods commonly used for time series forecasting, ie. Liniear Regression and Double Moving Average. This study aims to predict the stock price index of three (3) member companies of IDX (Indonesia Composite Index), therefore as PT. A, PT. B, and PT. C, using Liniear Regression and Double Moving Average. Forecasting result are then compared to determine which method is most appropriate to predeict the value of stock price index using Tracking Signal method. This study uses stock index data on three (3) member companies of IDX during the priod of 2 years, starting in January 2016 – December 2017 to predict stock price index in January – December 2018 (12 months). The results found that the calculation of stock price forecasting using Double Moving Average Method is more valid than the Liniear Regression method, shown through the average BKA less than 4, and BKB less than -4. Keywords—time series forecasting, liniear regression, double moving average, stock price indek, tracking signal.