PEMODELAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN PEUBAH INPUT MODEL ARCH PADA DATA RETURN SAHAM UNTUK PERAMALAN VOLATILITAS
Abstract: Fluktuasi yang besar
merupakan kendala yang dihadapi dalam melakukan peramalan saham dimana data
berubah secara ekstrim. Sehingga model yang cocok untuk meramalkannya adalah
ARCH. Selain model ARCH model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) juga dapat dipakai
sebagai alternatif model untuk melakukan peramalan. Model alternatif lainnya
adalah dengan menggabungkan model JST dengan model ARCH yang disebut
Neuro-ARCH. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui model terbaik antara
JST dengan Neuro-ARCH dalam meramalkan volatilitas yang selanjutnya dipakai
untuk menduga Value at Risk (VaR) dan capital gain. Data yang digunakan dalam
penelitian ini adalah Surya Semesta Internusa, Bakrieland Development, dan S
& P 500. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan membandingkan MSE dan MAD
darimasing-masing model yang didapatkan. Model Neuro-ARCH menghasilkan nilai
MSE dan MAD yang lebih kecil dibandingkan dengan model JST. Dari hasil ramalan
dapat diperoleh besarnya dugaan VaR selama 5 hari kedepan untuksaham Surya
Semesta Internusa, Bakrieland Development, S & P 500 berturut-turut
sebesar Rp 11.175.591, Rp 1.887.497, dan
Rp 3.505.055. Hasil ramalan keuntungan dari capital gain Surya Semesta
Internusa, Bakrieland Development, S & P 500berturut-turut sebesar Rp
1.074.834, Rp 8.406.435, dan Rp 1.952.313.
Penulis: Wahyu Purnamasidhi
Kode Jurnal: jpmatematikadd130802
