PENERAPAN MODEL GARCH DAN MODEL EGARCH PADA SAHAM SEKTOR PROPERTI KETIKA KRISIS EKONOMI DUNIA NUR WIDIYATI

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENERAPAN MODEL GARCH DAN MODEL EGARCH PADA SAHAM SEKTOR PROPERTI KETIKA KRISIS EKONOMI DUNIA NUR WIDIYATI"

Transkripsi

1 PENERAPAN MODEL GARCH DAN MODEL EGARCH PADA SAHAM SEKTOR PROPERTI KETIKA KRISIS EKONOMI DUNIA NUR WIDIYATI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009

2 ii RINGKASAN NUR WIDIYATI. Penerapan Model GARCH dan Model EGARCH pada Saham Sektor Properti Ketika Krisis Ekonomi Dunia. Di bawah bimbingan FARIT MOCHAMAD AFENDI dan DIAN KUSUMANINGRUM. Data deret waktu pengembalian harga saham memiliki volatilitas yang tinggi dan ragam pengembalian harga saham yang tidak homogen menurut waktunya. Data deret waktu dengan ragam yang tidak homogen di setiap waktunya dinamakan data deret waku dengan conditional heteroskedastic (hetroskedastisitas bersyarat). Hal ini karena berhubungan dengan risiko yang harus diterima investor dan pengembalian yang diharapkan investor. Metode yang dapat digunakan untuk mengatasi heteroskedastisitas diantaranya model GARCH yang mengasumsikan adanya korelasi positif antara pengembalian dan perubahan dalam volatilitas pengembalian dan jika terdapat korelasi negatif antara pengembalian dan perubahan volatilitas (pengaruh asimetrik). Untuk mengatasi pengaruh asimetrik, salah satu model yang dapat digunakan adalah model EGARCH. Penelitian ini bertujuan untuk melihat performa model GARCH ketika krisis terjadi, dimana model GARCH melihat galat positif dan galat negatif sebagai pengaruh yang sama terhadap ragam. Kemudian membandingkan hasil peramalan model GARCH dengan model EGARCH yang melihat galat positif dan galat negatif memberikan pengaruh yang berbeda terhadap ragam. Data yang digunakan adalah data indeks harga saham sektor properti pada bulan Januari 2006 hingga Juni 2009 yang dicatat sesuai dengan banyaknya hari kerja. Data yang digunakan untuk pemodelan adalah data pengembalian harga saham dari bulan Januari 2006 hingga Mei 2009 dengan banyaknya pengamatan adalah 827, sedangkan 22 pengamatan terakhir pada bulan Juni 2009 digunakan untuk validasi model. Data diperoleh dari Model untuk deret waktu pengembalian harga saham sektor properti bulan Januari 2006 hingga Mei 2009 adalah model GARCH (1,1) dan EGARCH (1,1). Meskipun dalam kondisi krisis, model GARCH masih dapat dikatakan memiliki performa yang baik untuk digunakan karena nilai MAD, MAE, MAPE, dan RMSE dari hasil validasi untuk bulan Juni 2009 cukup kecil. Dari hasil validasi juga dapat diketahui model EGARCH lebih baik dari model GARCH jika berdasarkan nilai MAPE, tetapi jika berdasarkan nilai MAD, MAE, dan RMSE model GARCH dan EGARCH tidak terlihat adanya perbedaan. Kata kunci: EGARCH, GARCH, heteroskedastisitas

3 iii PENERAPAN MODEL GARCH DAN MODEL EGARCH PADA SAHAM SEKTOR PROPERTI KETIKA KRISIS EKONOMI DUNIA NUR WIDIYATI Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN LMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009

4 iv Judul Skripsi : Penerapan Model GARCH dan Model EGARCH pada Saham Sektor Properti Ketika Krisis Ekonomi Dunia Nama Mahasiswa : Nur Widiyati N R P : G Menyetujui : Pembimbing I Pembimbing II Farit Mochamad Afendi, S.Si, M.Si NIP Dian Kusumaningrum, S.Si Mengetahui : Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor Dr. drh. Hasim, DEA NIP Tanggal Lulus :

5 v RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Pekalongan pada tanggal 5 Desmber 1987 dari pasangan Rusnoto dan Kunisah. Penulis merupakan anak pertama dari 3 bersaudara, kakak dari Retno Wulandari dan Indra Hardiyanto. Penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SD Muhammadiyah 1 Pekajangan pada tahun Kemudian lulus dari SLTP Muhammadiyah Pekajangan dan SMU Muhammmadiyah 1 Pekalongan pada tahun 2002 dan Pada tahun 2005 penulis lulus seleksi masuk IPB melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI). Pada tahun kedua, penulis memilih Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam sebagai departemen mayor dengan departemen minor Manajemen Fungsional. Selama menjadi mahasiswa, penulis aktif di organisasi Ikatan Mahasiswa Pekalongan dan Decision Centre divisi analisis data. Penulis juga pernah menjadi asisten untuk mata kuliah Metode Statistika pada tahun ajaran 2007/2008 dan 2008/2009 serta asisten Perancangan Percobaan pada tahun ajaran 2007/2008. Pada bulan Februari 2009 hingga April 2009 penulis menjalani praktek lapang di perusahaan PT. Grup Riset Potensial.

6 vi PRAKATA ALHAMDULILLAHI ROBBIL ALAMIN. Segala puji bagi Allah SWT atas segala rahmat dan hidayahnya yang diberikan kepada hamba-nya. Shalawat serta salam semoga tetap tercurah kepada Rosulullah SAW, keluarga dan sahabatnya. Suksesnya karya ilmiah ini merupakan cita-cita yang penulis berkeinginan untuk mewujudkannya. Rasa syukur kepada Allah SWT tidak lupa penulis panjatkan atas selesainya karya ilmiah ini. Ungkapan terima kasih penulis sampaikan kepada berbagai pihak yang telah membantu dalam penyelesaian karya ilmiah ini.: 1. Bapak Farit Mochamad Afendi, S. Si, M. Si selaku pembimbing pertama dan Ibu Dian Kusumaningrum, S. Si selaku pembimbing kedua yang telah memberikan bimbingan, arahan, dan motivasi dalam menyukseskan penulisan karya ilmiah ini 2. Bu Markonah, Bu Tri, Pak Iyan, Bu Aat, Bang Sudin, Mang Dur, dan Mang Herman yang telah banyak membantu penulis dalam memenuhi kebutuhan akademik. 3. Ayahanda dan Ibunda tercinta yang senantiasa memberikan kasih sayang dan berdoa untuk keberhasilan penulis, kakek(alm), nenek, lek din, adik-adikku dan seluruh keluarga yang selalu mendukung penulis. 4. Adi Prawoko yang senantiasa menemani dan mendukung penulis. 5. Lola dan Dini yang senantiasa bersama-sama dalam menyelesaikan karya ilmiah. Terima kasih atas dukungan dan semangatnya. 6. Anton Kis. dan Verry, terima kasih atas diskusinya. 7. Fiya, Nur Andi, Neli, Leni, Nur, Erwin, Tri A., Dina, Yani, dan sahabat Statistika Semua pihak yang tidak dapat dituliskan satu per satu, penulis ucapkan terimakasih atas dukungannya. Penulis menyadari karya ilmiah ini masih jauh dari kata sempurna, tetapi ini adalah yang terbaik yang dapat penulis lakukan. Penulis berharap kekurangan ini dapat disempurnakan oleh generasi selanjutnya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat bagi pembaca. Bogor, September 2009 Penulis

7 vii DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL... viii DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR LAMPIRAN... viii PENDAHULUAN Latar Belakang... 1 Tujuan... 1 TINJAUAN PUSTAKA Saham dan Pasar Modal... 2 Indeks Harga Saham... 2 Volatilitas... 2 Heteroskedastisitas... 2 Model Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH)... 3 Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GARCH)... 3 Model Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (EGARCH)... 4 Pendugaan Parameter... 4 Uji Lagrange Multiplier... 4 Uji Ljung-Box Q... 5 Uji Jarque Berra... 5 Kriteria Pemilihan Model... 5 BAHAN DAN METODE Bahan... 5 Metode... 6 HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi Data... 6 Identifikasi Model... 7 Pendugaan Parameter... 8 Model GARCH... 8 Uji Pengaruh Asimetrik... 8 Model EGARCH... 8 Pemeriksaan Model... 8 Peramalan dan Validasi... 9 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

8 viii DAFTAR TABEL No Halaman 1. Ringkasan data pengembalian harga saham Model rataan Uji heteroskedastisitas galat model rataan Uji kenormalan galat model rataan Model GARCH (1,1) Model EGARCH (1,1) Uji kehomogenan ragam galat baku pada model GARCH dan model EGARCH Uji autokorelasi galat baku model GARCH (1,1) Uji autokorelasi galat baku model EGARCH (1,1) Ringkasan hasil validasi... 9 DAFTAR GAMBAR No Halaman 1. Plot deret waktu indeks harga saham Histogram pengembalian harga saham Plot pengembalian harga saham Hasil peramalan untuk kedua model ragam... 9 DAFTAR LAMPIRAN No Halaman 1. Pemilihan model GARCH Korelasi silang kuadrat galat model rataan terhadap lag galatnya Pemilihan model EGARCH Validasi model Validasi model (lanjutan) Penyebab terjadi kenaikan dan penurunan pada ragam aktual Saham-saham sektor properti... 14

9 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Banyak cara yang dapat dilakukan oleh investor dalam melakukan investasi misalnya dengan melakukan investasi di pasar modal. Pasar modal menjadi alternatif pendanaan dalam mengembangkan perusahaan dengan menjual surat berharga dalam bentuk instrumen keuangan melalui pasar modal. Di pasar modal inilah setiap investor dapat memilih berbagai investasi yang ada, dimana setiap investasi memiliki karakteristik tersendiri dalam hal tingkat pengembalian dan risiko (Anonim, 2009). Salah satu instrumen keuangan yang banyak dipilih investor adalah saham. Indikator penting bagi para investor dalam memberikan keputusan untuk menjual, menahan atau membeli saham dengan menggunakan pergerakan indeks harga saham. Indeks ini merupakan suatu indikator yang menunjukkan pergerakan harga saham dalam suatu periode. Akan tetapi, pada akhir tahun 2007 hingga akhir tahun 2008 terjadi krisis ekonomi yang melanda dunia sehingga mengakibatkan bursa guncang dan menjadikan indeks harga saham mengalami pergolakan (Semar, 2007). Krisis ekonomi dunia bermula dari macetnya pembayaran cicilan kredit perumahan di Amerika Serikat yang disebabkan pemberian kredit perumahan yang kurang hati-hati dan pemberian suku bunga murah oleh bank dan lembaga keuangan. Sehingga pendanaan yang seharusnya dapat digunakan untuk pembiayaan lain mengalami hambatan dan mengakibatkan kerugian surat berharga properti. Amerika Serikat yang hingga saat ini menjadi barometer perekonomian dunia mengalami kejatuhan, memberikan dampak pada perekonomian dunia termasuk Indonesia dan mengakibatkan harga saham di Indonesia mengalami pergolakan dan semakin fluktuatif. Terdapat banyak deret waktu dalam bidang keuangan misalnya data deret waktu pengembalian yang memiliki volatilitas tinggi dan keragaman yang berbeda disetiap titik waktunya. Ragam yang tidak konstan ini terjadi karena berhubungan dengan risiko yang ditanggung oleh investor. Menurut Enders (1995) data deret waktu dengan ragam tidak konstan dinamakan data deret waku dengan hetroskedastisitas bersyarat (conditional heteroskedastic), misalnya data harga saham, tingkat inflasi, tingkat suku bunga, dan sebagainya. Salah satu cara untuk mengatasi permasalahan tersebut menggunakan metode Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) yang dikenalkan pertama kali oleh Engle (1982). Model ini mampu menggambarkan karakteristik dalam keuangan yaitu tingkat pengembalian dan risiko. Dalam Enders (1995) untuk menghindari ordo yang besar pada model ARCH, Bollerslev (1986) mengembangkan model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GARCH). Dalam melakukan analisa pada data deret waktu dengan heteroskedastisitas bersyarat, tidak dapat menggunakan metode kuadrat terkecil karena akan memberikan informasi yang salah dan pengujian hipotesis menjadi tidak sah. Model ARCH/GARCH memperlakukan heteroskedastisitas sebagai ragam untuk dimodelkan, sehingga memberikan hasil prediksi keragaman galatnya dapat diketahui, tidak hanya kekurangan pada metode kuadrat terkecil yang dapat terkoreksi, tetapi prediksi ragam galatnya juga dihitung. Prediksi ini biasanya lebih menarik, terutama dalam aplikasi di keuangan (Engle, 2001). Nelson (1991) mengembangkan ide model GARCH yang dinamakan model Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (EGARCH) untuk mengatasi pengaruh asimetrik. Pengaruh asimetrik merupakan pengaruh pada perubahan volatilitas ketika terjadi perubahan dari pengembalian yang diharapkan. Dengan kata lain, perubahan volatilitas cenderung naik ketika pengembalian lebih kecil dari yang diharapkan dan perubahan volatilitas cenderung turun ketika pengembalian lebih besar dari yang diharapkan (Tagliafichi, 2003). Ketika krisis ekonomi, penting untuk melihat performa model ARCH/GARCH yang melihat galat negatif atau galat positif sebagai pengaruh yang sama pada ragam. Berbeda dengan model EGARCH yang memodelkan ragam dengan melihat galat negatif dan galat positif sebagai pengaruh yang berbeda. Kerena itu pula, melihat hasil permalan kedua model juga diperlukan. Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah : 1. Mengetahui performa model GARCH ketika krisis ekonomi dunia. 2. Membandingkan hasil peramalan dari model GARCH dengan EGARCH.

10 2 TINJAUAN PUSTAKA Saham dan Pasar Modal Instrumen keuangan yang dapat diperjualbelikan di pasar modal diantaranya surat utang (obligasi), ekuiti (saham), reksa dana, instrumen derivatif maupun instrumen lainnya. Saham merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang paling populer dan banyak dipilih investor karena mampu memberikan tingkat keuntungan yang menarik. Saham dapat didefinisikan sebagai tanda penyertaan modal seseorang atau pihak (badan usaha) dalam suatu perusahaan. Menerbitkan saham yang diperjualbelikan di pasar modal merupakan salah satu pilihan perusahaan ketika perusahaan memutuskan untuk mendapatkan pendanaan dan pasar modal juga dijadikan sarana berinvestasi bagi investor (Anonim, 2009). Indeks Harga Saham Indeks harga saham adalah suatu indikator yang menunjukkan pergerakan harga saham. Indeks berfungsi sebagai indikator trend pasar yang mampu menggambarkan kondisi pasar pada suatu waktu. Pergerakan indeks juga menjadi indikator penting bagi para investor dalam memberikan keputusan untuk menjual, menahan atau membeli saham. Di Bursa Efek Indonesia (BEI) terdapat tujuh jenis indeks antara lain (Anonim, 2009): 1. Indeks Individual, menggunakan indeks harga masing-masing saham terhadap harga dasarnya, atau indeks masingmasing saham yang tercatat di BEI. 2. Indeks Harga Saham Sektoral, menggunakan semua saham yang termasuk dalam masing-masing sektor. Di BEI indeks sektoral terbagi atas sembilan sektor yaitu: pertanian, pertambangan, industri dasar, aneka industri, konsumsi, properti, infrastruktur, keuangan, dan perdagangan dan jasa. 3. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) atau Composite Stock Price Index, menggunakan semua saham yang tercatat sebagai komponen penghitungan indeks. 4. Indeks LQ 45, yaitu indeks yang terdiri 45 saham pilihan dengan mengacu kepada 2 variabel yaitu likuiditas perdagangan dan kapitalisasi pasar. 5. Indeks Syariah atau JII (Jakarta Islamic Index) merupakan indeks yang terdiri 30 saham mengakomodasi syariat investasi dalam Islam. 6. Indeks Papan Utama dan Papan Pengembangan yaitu indeks harga saham yang secara khusus didasarkan pada kelompok saham yang tercatat di BEI yaitu kelompok Papan Utama dan Papan Pengembangan. 7. Indeks KOMPAS 100, merupakan Indeks Harga Saham hasil kerjasama Bursa Efek Indonesia dengan harian KOMPAS. Pada penelitian ini digunakan indeks harga saham sektor properti. Saham sektor properti ini termasuk saham yang fluktuatif ketika krisis ekonomi terjadi. Disamping itu, pembangunan properti di Indonesia baik untuk perumahan, tempat usaha atau gedung perkantoran terus berkembang. Volatilitas Volatilitas dari pengembalian harga saham merepresentasikan risiko dari pengembalian harga saham. Volatilitas harga pada waktu ke-t diduga pada waktu ke t-1, yang pada umumnya diukur menggunakan standar deviasi (Engle, 2001). Heteroskedastisitas Data deret waktu bidang keuangan yang memperlihatkan adanya periode-periode dengan volatilitas besar diikuti oleh periodeperiode yang relatif tenang, menunjukkan asumsi galat konstan menjadi tidak terpenuhi (Enders, 1995). Dalam model deret waktu terdapat proses galat yang biasanya dinotasikan dengan. Salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah asumsi homoskedastisitas.... (1) Asumsi tersebut tidak dipenuhi pada data deret waktu yang berhubungan dengan bidang keuangan misalnya pengembalian harga saham. (Engle, 2001) Menurut Lo (2003) data pada bidang keuangan mempunyai tiga karakteristik: 1. Sebaran bersyarat dari data deret waktu misalnya pengembalian harga saham (X t ) memiliki ekor yang lebih panjang dari sebaran normal. 2. Nilai X t tidak memiliki autokorelasi 2 tinggi, tetapi nilai X t memiliki autokorelasi tinggi. 3. Perubahan pada X t cenderung menggerombol. Besar/kecil perubahan pada X t cenderung diikuti oleh besar/kecil perubahan pada periode berikutnya.

11 3 Model Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) Metode Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) yang dikenalkan pertama kali oleh Engle (1982) mampu menggambarkan karakteristik dalam keuangan. Terdapat dua model yang disusun yaitu model rataan dan model ragam. Model rataan dapat berupa model ARMA, model regresi atau konstanta. Misalkan tedapat data deret waktu x 1, x 2,, x T yang merupakan data pengembalian harga saham dengan model rataan adalah sebagai berikut :... (2) dimana t = 1, 2,, T dan galat. adalah vektor... (3)... (4) Menurut Hamilton (1994), biasanya tidak hanya pengembalian harga saham, tetapi juga ragamnya lebih menarik untuk dilakukan peramalan. Perubahan ragam cukup penting pada pasar keuangan ketika investor mempunyai harapan besar terhadap pengembalian atas risiko yang ditanggungnya. Ragam berubah dari waktu ke waktu yang berimplikasi pada keabsahan dan keefisienan dalam penentuan parameter pada data pengembalian harga saham. Persaman (4) berimplikasi bahwa keragaman galat konstan, tetapi ragam bersayarat galat dapat berubah menurut waktu. Karena ragam harga pengembalian harga saham tidak ada, salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan kuadrat galat. Langkah selanjutnya adalah memodelkan kuadrat galat mengikuti proses Autoregressive orde-q (AR(q)). dimana adalah proses white noise.... (5) Sehingga persamaan autoregresif dapat dituliskan sebagai berikut :... (6) Persamaan (6) sering dituliskan sebagai berikut : atau Model ARCH (q) dicirikan oleh : dengan. (7)... (8) Proses galat yang memenuhi persamaan (7) dinamakan model Autoregressive Conditional Heteroscedastic dengan orde-q (Enders, 1995). Model ragam yang memenuhi persamaan ARCH (q) adalah model ragam yang menghubungkan antara ragam galat pada waktu ke-t dengan kuadrat galat pada waktu sebelumnya. Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GARCH) Bollerslev (1986) mengembangkan model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GARCH). Model ini dibangun untuk menghindari ordo yang besar pada model ARCH (Enders, 1995). Model GARCH adalah pengembangan dari model ARCH dengan struktur model sebagai berikut : atau... (9)... (10) Persamaan (9) adalah model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic dengan orde-p dan orde-q. Model ragam yang memenuhi persamaan GARCH (p,q) menghubungkan antara ragam galat pada waktu ke-t dengan ragam galat pada waktu sebelumnya dan kuadrat galat pada watu sebelumnya. Menurut Tagliafichi (2003), model GARCH memiliki beberapa keterbatasan diantaranya : 1. Ditemukan bukti bahwa pengembalian harga saham memiliki korelasi negatif dengan perubahan dalam volatilitas pengembaliannya (pengaruh asimetrik). Sedangkan model GARCH tidak mampu mengatasi permasalahan tersebut. 2. Model GARCH membatasi nilai parameter yang non-negatif untuk

12 4 menghasilkan ragam bersyarat nonnegatif. 3. Model GARCH berlebihan dalam memprediksi nilai volatilitasnya. Untuk mengatasi keterbatasan pada model GARCH, salah satu metode yang dapat digunakan adalah model Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (EGARCH). Model Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (EGARCH) Nelson (1991) mengembangkan model GARCH yang dinamakan model Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (EGARCH). Model ini mampu mengatasi keterbatasan pada model GARCH. Secara umum, struktur model EGARCH (p,q) sebagai berikut : Fungsi log likelihood pada T-pengamatan adalah :... (16) Jika asumsi tidak terpenuhi, pendugaan parameter menggunakan metode Quasi Maximum Likelihood yaitu dengan memaksimalkan fungsi Gaussian Log Likelihood, dengan syarat : dengan... (17) dimana. (11)... (12) dan... (18) jika Hubungan asimetrik antara pengembalian harga saham dengan pergerakan volatilitas direpresentasikan dengan nilai. Parameter yang tidak sama dengan nol mengindikasikan adanya pengaruh asimetrik (Hamilton, 1994). Pendugaan Parameter Pendugaan parameter pada model ARCH dapat digunakan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood). Misalkan terdapat model ARCH (q) yang memiliki struktur model sebagai berikut : 1. Model rataan :... (13) 2. Model ragam misalnya model ARCH dengan orde-q :... (14)... (19) Pendugaan untuk bersifat robust untuk kesalahan spesifikasi dari fungsi kepekatan yang dihasilkan dari akar elemen diagonal (Hamilton, 1994). Uji Lagrange Multiplier Pengujian kehomogenan ragam galat yang juga digunakan untuk mendeteksi adanya proses ARCH/GARCH digunakan uji Lagrange Multiplier dengan cara meregresikan kuadrat galat model.... (20) yang dicirikan oleh : Jika peluang bagi maka fungsi kepekatan sebagai berikut:... (15) dimana T = banyaknya pengamatan R 2 = koefisien determinasi q = banyaknya pengamatan yang mempengaruhi

13 5 Jika lebih besar dari, mengindikasikan adanya pengaruh ARCH. (Enders, 1995). Uji Ljung-Box Q Pemeriksaan autokorelasi pada galat baku pada data deret waktu dengan T pengamatan digunakan statistik Ljung-Box Q.... (21) dimana T = banyaknya pengamatan K = lag yang digunakan = fungsi autokorelasi data pada lag ke-j dari deret waktu Jika Q lebih besar dari, maka terdapat autokorelasi pada galat baku (Lo, 2000). Uji Jarque-Berra Pemeriksaan kenormalan sisaaan baku model menggunakan uji Jarque Berra. Uji ini berfungsi untuk menguji kenormalan sebaran data yang mengukur perbedaan antara skewness (kemenjuluran) dan kurtosis (keruncingan) data dari sebaran normal.... (22) Dimana T = banyaknya pengamatan S = kemenjuluran K = keruncingan Tolak H 0 jika JB >, maka galat baku tidak menyebar normal. Kriteria Pemilihan Model Dalam analisis data, biasanya diperoleh beberapa model yang dapat mewakili data dalam analisis. Diantara beberapa model yang diperoleh, dipilih salah satu model yang terbaik. Terdapat beberapa kriteria pemilihan model berdasarkan analisis galat dan berdasarkan galat peramalan (Kurnia, dkk., 2004). Kriteria pemilihan model berdasarkan analisis galat : 1. Akaike Info Criterion (AIC)... (23) 2. Schwarz s Bayesian Criterion (SBC)... (24) dengan dimana : (25) k T R = banyaknya parameter = banyaknya pengamatan = nilai fungsi log likelihood = jumlah kuadrat galat = banyaknya sisaaan Dikatakan model terbaik jika nilai AIC dan SBC minimum. Kriteria pemilihan model berdasarkan galat peramalan : 1. Mean Absolute Deviation... (26) 2. Mean Absolute Error 3. Mean Absolute Percentage Error 4. Root Mean Square Error dimana T = banyaknya data = ragam aktual = ragam dugaan... (27)... (28)... (29) Model terbaik adalah model yang mempunyai nilai statistik paling dekat dengan nol. BAHAN DAN METODE Bahan Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah data indeks harga saham sektor properti dari bulan Januari 2006 hingga Juni 2009 yang dicatat pada hari kerja. Data indeks harga saham diperoleh dari Data pengembalian harga saham dapat diformulasikan sebagai berikut :... (30) dimana d t = indeks harga saham sektor properti di pasar pada waktu ke-t X t = pengembalian harga saham pada waktu ke-t Data yang digunakan untuk pemodelan adalah data pengembalian harga saham bulan Januari 2006 hingga Mei 2009 dan data pengembalian harga saham 1 bulan terakhir yaitu bulan Juni 2009 digunakan untuk validasi model. Nama-nama saham sektor properti dapat dilihat pada Lampiran 6.

14 6 Metode Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Eksplorasi data Identifikasi model ARCH Pendugaan parameter dan pemilihan model ARCH/GARCH Uji pengaruh asimetrik Pendugaan parameter dan pemilihan model EGARCH Pemeriksaan model Peramalan dan validasi Gambar 1. Diagram alir penelitian Langkah-langkah pada Gambar 1 diatas dapat dijabarkan sebagai berikut : 1. Eksplorasi data. Eksplorasi data dengan melihat pergerakan indeks harga saham melalui plot deret waktu indeks harga saham dan statistika deskriptif pengembalian harga saham sektor properti. 2. Identifikasi model ARCH. Identifikasi adanya proses ARCH menggunakan uji Lagrang Multiplier dengan tahapan sebagai berikut : a. Menentukan model rataan. b. Meregresikan kuadrat galat model rataan. c. Menghitung nilai Jika lebih besar dari, mengindikasikan adanya pengaruh ARCH. Untuk model EGARCH tidak dilakukan pengujian heteroskedastistas karena pada dasarnya model EGARCH adalah modifikasi dari model GARCH dan hasil dari pengujian heteroskedastisitas galat memberikan hasil yang sama. 3. Pendugaan parameter dan pemilihan model ARCH/GARCH dan EGARCH. Pendugaan parameter menggunakan metode maximum likelihood jika data menyebar normal. Sedangkan jika data tidak menyebar normal, pendugaan parameter menggunakan metode Quasi Maximum Likelihod. Kriteria pemilihan model terbaik pada model ARCH/GARCH dan model EGARCH menggunakan indikator kebaikan model yaitu nilai AIC dan SBC yang minimum dan mempunyai parameter yang signifikan. 4. Uji pengaruh asimetrik. Pengaruh asimetrik pada data dapat diuji menggunakan korelasi silang antara kuadrat galat model rataan terhadap lag galatnya (Tagliafichi, 2003). 5. Pemeriksaan model. Pemerikasaan model GARCH dan model EGARCH dilakukan dengan memeriksa galat baku model yang meliputi pemeriksaan kehomogenan ragam galat baku dan pemeriksaan autokorelasi galat baku. 6. Peramalan dan validasi. Peramalan ragam dilakukan untuk model ARCH/GARCH dan model EGARCH. Kemudian dilakukan validasi untuk melihat performa model GARCH dalam memodelkan ragam. Hasil peramalan ragam model GARCH untuk 22 periode ke depan dibandingkan dengan hasil peramalan model EGARCH. HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi Data Data indeks harga saham sektor properti sebesar 828 pengamatan. Gambar 2 merupakan plot antara indeks harga saham dengan waktu. Gambar 2. Plot deret waktu indeks harga saham Dari Gambar 2 terlihat adanya pola siklus yang diawali dengan trend naik pada tahun 2006 hingga akhir bulan Juli 2007, kenaikan tersebut terjadi karena ekonomi di Indonesia yang semakin membaik. Trend naik ini kemudian disusul dengan trend turun hingga pertengahan Agustus Pola trend naik yang diikuti trend turun terjadi hingga bulan Mei 2008 kemudian trend terus menurun

15 7 hingga akhir Oktober 2008, pola tersebut terjadi karena adanya gejolak krisis ekonomi yang melanda Indonesia. Selanjutnya tercapai kestabilan sampai pada bulan April 2009 yang menunjukkan bahwa perekonomian di Indonesia sudah menunjukkan adanya perbaikan hingga meningkat pada bulan Mei Data pengembalian harga saham terdiri dari T = 827 pengamatan yang secara eksplorasi dapat dilihat pada Gambar 3. Pada gambar tersebut terdapat perbedaaan antara titik puncak dengan titik bawah pada beberapa periode dan ketidakseragaman simpangan-simpangannya. Pada gambar juga terlihat tidak adanya pola trend, karena itu model konstanta cukup untuk digunakan sebagai model rataan bagi tingkat pengembalian. Gambar 4. Plot pengembalian harga saham Gambar 3. Histogram pengembalian harga saham Hasil ringkasan data pengembalian harga saham dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1 Ringkasan data pengembalian harga saham Statistik Nilai Rataan Simpangan baku Kemenjuluran Keruncingan Berdasarkan Tabel 1 diatas, tingkat pengembalian harga saham memiliki nilai rataan yang positif menunjukkan bahwa saham sektor properti memiliki tingkat pengembalian yang positif. Kemenjuluran yang bernilai negatif menunjukkan bahwa data pengembalian menjulur ke kiri. Nilai keruncingan yang lebih besar dari 3 berarti bahwa data tersebut memiliki ekor yang lebih panjang dibandingkan dengan sebaran normal (heavy tail) dan merupakan gejala awal adanya heteroskedastisitas. Nilai kemenjuluran dan keruncingan tersebut menunjukkan bahwa data pengembalian mengumpul pada pengembalian yang bernilai besar. Identifikasi Model Identifikasi adanya heteroskedastisitas secara visual dapat terlihat pada Gambar 4. Untuk model rataan dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini, diperoleh dugaan intersep sebesar , model rataan bagi tingkat pengembalian hanya memasukkan komponen konstanta maka dugaan bagi intersep adalah nilai rataannya. Tabel 2 Model rataan. Peubah Dugaan Nilai t Nilai p Intersep Model rataan dapat dituliskan dalam persamaan sebagai berikut : Tabel 3 Uji heteroskedastisitas galat model rataan. Ordo LM Nilai p < < < < < < < < < < < Hasil uji keberadaan pengaruh ARCH menggunakan uji Lagrange Multiplier seperti yang terlihat pada Tabel 3, terlihat bahwa nilai

16 8 p signifikan pada untuk ordo Hal tersebut menunjukkan adanya pengaruh ARCH pada galat model rataan. Banyaknya ordo yang signifikan menunjukkan banyaknya ordo ARCH yang diperlukan untuk memodelkan fungsi ragam. Model ARCH adalah proses short memory yang hanya memasukkan q kuadrat galat yang digunakan untuk menduga perubahan ragam. Sedangkan model GARCH adalah proses long memory yang menggunakan semua kuadrat galat pada waktu sebelumnya untuk menduga ragam saat ini. Berdasarkan uji heteroskedastisitas pada Tabel 3, ordo yang panjang hingga ordo 12 ini mengindikasikan adanya proses GARCH. Pendugaan Parameter Untuk menentukan metode yang akan digunakan dalam pendugaan parameter, dilakukan pengujian kenormalan terhadap galat pada model rataan. Tabel 4 Uji kenormalan galat model rataan. Normal test Nilai p < Hasil uji kenormalan dapat dilihat pada Tabel 4, karena galat model rataan tidak menyebar normal dengan nilai p < yang signifikan pada, pendugaan parameter pada model GARCH dan EGARCH mengggunakan metode Quasi Maksimum Likelihood. Model GARCH yang sesuai adalah model GARCH (1,1) dengan parameter masing-masing , , dan Sedangkan Model EGARCH yang sesuai adalah model EGARCH (1,1) dengan parameter masing-masing sebesar , , , dan Model GARCH Model GARCH (1,1) dengan parameter masing-masing , , dan yang dapat diformulasikan sebagai berikut : Tabel 5 Model GARCH (1,1) Standard Peubah db Dugaan Error Nilai t Nilai p arch < arch < garch < Model GARCH (1,1) memiliki nilai AIC dan SBC masing-masing sebesar dan Model ini dipilih karena memiliki parameter yang signifikan pada dan nilai AIC dan SBC yang minimum. Pemilihan model GARCH dapat dilihat pada Lampiran 1. Uji Pengaruh Asimetrik Hasil uji adanya pengaruh asimetrik dapat dilihat pada Lampiran 2. Hasil korelasi silang antara kuadrat galat model rataan terhadap lag galatnya menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang signifikan pada lag -2. Hal tersebut menunjukkan adanya pengaruh asimetrik pada data. Salah satu model yang dapat digunakan untuk mengatasi pengaruh asimetrik pada data adalah model EGARCH. Model EGARCH Model EGARCH (1,1) dengan parameter masing-masing sebesar , , , dan dapat dirumuskan sebagai berikut : Tabel 6 Model EGARCH (1,1) Standard Peubah db Dugaan Nilai t Error Nilai p earch earch < egarch < theta Nilai yang tidak sama dengan nol menunjukkan adanya pengaruh asimetrik. Model EGARCH (1,1) memiliki nilai AIC dan SBC masing-masing sebesar dan Model tersebut dipilih karena memiliki nilai AIC dan SBC yang minimum dibandingkan dengan model lainnya. Selain itu, model ini juga memiliki parameter yang signifikan pada. Pemilihan model EGARCH dapat dilihat pada Lampiran 3. Pemeriksaan Model Pemeriksaan model dilakukan dengan melakukan pemeriksaan pada galat baku. Pemeriksaan model meliputi pemeriksaan kehomogenan ragam galat baku dan pemeriksaan autokorelasi galat baku.

17 9 Tabel 7 Uji kehomogenan ragam galat baku pada model GARCH dan model EGARCH. GARCH (1,1) EGARCH (1,1) Lag LM Nilai p LM Nilai p Pengujian kehomogenan ragam galat baku menunjukkan bahwa galat baku pada model GARCH maupun model EGARCH menunjukkan adanya kehomogenan ragam galat baku dengan nilai p yang tidak signifikan pada seperti yang terlihat pada Tabel 7. Tabel 8 Uji autokorelasi galat baku model GARCH (1,1) Lag ACF Q Nilai p Langkah selanjutnya adalah pemeriksaan autokorelasi pada galat baku yang hasilnya terlihat pada Tabel 8 dan Tabel 9. Pada Tabel 8 terlihat bahwa galat baku pada model GARCH sudah tidak terdapat autokorelasi dan galatnya bersifat acak dengan nilai p yang tidak signifikan pada. Tabel 9 Uji autokorelasi galat baku model EGARCH (1,1) Lag ACF Q Nilai p Sama halnya pada model GARCH, pada Tabel 9 terlihat bahwa model EGARCH sudah tidak terdapat autokorelasi pada sisaan baku. Dengan demikian, model GARCH dan EGARCH dapat dikatakan baik. Peramalan dan Validasi Hasil peramalan ragam untuk kedua model hingga 22 periode kedepan secara eksplorasi dapat dilihat pada Gambar 5. Pada gambar terlihat hasil peramalan untuk model GARCH dan EGARCH menunjukkan pola yang hampir sama. Sedangkan nilai aktual mengalami kenaikan dan penurunan pada beberapa titik waktu. Peramalan untuk jangka waktu panjang akan memberikan hasil yang kurang baik karena pergerakan indeks harga sangat fluktuatif May-09 6-Jun Jun Jun-09 6-Jul aktual garch egarch Gambar 5. Hasil peramalan ragam kedua model

18 10 Nilai ragam yang lebih tinggi dibandingkan dengan hasil peramalan menunjukkan risiko yang akan ditanggung investor lebih besar, kerena itu investor harus lebih berhati-hati dalam membeli saham karena model ini tidak memperhatikan faktor lain, misalnya tingkat suku bunga, inflasi, tingkat produktivitas nasional, politik dan lain sebagainya. Tabel 10 Ringkasan hasil validasi Model GARCH (1,1) EGARCH (1,1) MAD MAE MAPE % % RMSE Hasil validasi untuk kedua model dapat dilihat pada Tabel 10. Berdasarkan nilai MAPE, model EGARCH lebih baik dibandingkan dengan model GARCH dimana nilai MAPE pada model EGARCH sebesar % lebih kecil dibandingan dengan model GARCH sebesar %. Nilai MAPE untuk kedua model tersebut terlihat tinggi, nilai tersebut terjadi karena terdapat beberapa ragam aktual yang nilainya sangat dekat dengan nol. Sedangkan berdasarkan nilai MAD, MAE dan RMSE tidak terlihat adanya perbedaan antara model GARCH dan EGARCH. Pada bulan Juni 2009 terjadi kenaikan dan penurunan pada ragam aktual di beberapa waktu terjadi karena adanya perubahan dalam perekonomian di Indonesia. Faktor-faktor yang mempengaruhi gejolak pada indeks harga saham diantaranya tingkat suku bunga, inflasi, tingkat produktivitas nasional, politik dan lain sebagainya yang dapat memiliki dampak penting pada potensi keuntungan perusahaan dan pada akhirnya juga akan mempengaruhi harga sahamnya. Penyebab kenaikan dan penurunan indeks harga saham di bulan Juni 2009 dapat dilihat pada Lampiran 5. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Model GARCH dan EGARCH yang sesuai untuk data deret waktu pengembalian harga saham adalah model adalah model GARCH (1,1) dan model EGARCH (1,1). Model GARCH masih bisa digunakan karena nilai MAD, MAE, dan RMSE sangat kecil. Meskipun nilai MAPE yang terlihat cukup besar, tetapi nilai tersebut masih dapat dikatakan kecil, nilai MAPE yang membesar terjadi karena ragam aktual yang sangat dekat dengan nol. Hasil peramalan ragam untuk bulan Juni 2009, model EGARCH memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan model GARCH jika dilihat dari nilai MAPE. Saran Data deret waktu pengembalian haga saham selalu mengalami perubahan tiap waktunya, tiap periode waktu tertentu dimungkinkan menghasilkan model yang yang berbeda-beda, sehingga perlu dilakukan studi lebih lanjut untuk menerapkan model ARCH lainnya. DAFTAR PUSTAKA Anonim Indeks Harga Saham dan Obligasi. /Education/IndeksHargaSahamObligasi/ta bid/195/lang/id-id/language/id- ID/Default.aspx. [6 Mei 2009] Megenal Saham. n/whatisequities/tabid/88/lang/id- ID/language/id-ID/Default.aspx. [6 Mei 2009] Mengenal Pasar Modal. n/mengenalpasarmodal/tabid/137/lang/id -ID/language/id-ID/Default.aspx. [6 Mei 2009]. Enders, W Applied Econometric Time Series. John Willey and Sons, Inc. United States of Statistics. Engle, RF The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics. Journal of Economics Perspectives, 4: Hamilton, JD Time Series Analysis. Princeton University Press. New Jersey. Kurnia, A., Asep S., dan Sutriyati Analisis Deret Waktu pada Data dengan Ragam Galat Tak Homogen : Studi Nilai Tukar Rupiah Periode Tahun Forum Statistika dan Komputasi, 9:23-33 Lo, MS Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Time Series Model. Thesis Department of Statistics and Actuaria Science. Simon Fraser University. Putra, FP Perbandingan Model GARCH dan EWMA untuk Mengukur Risiko Berinvestasi pada Saham Sektor Keuangan. Skripsi Departemen Statistika, Institut Pertanian Bogor.

19 Semar, I Review Pasar Modal dan Ekonomi Global me=news&file=article&sid=83. [25 Mei 2009]. Tagliafichi, RA The Estimation of Market VaR Using GARCH Models and A Heavy Tail Distributions. Paper Document. Faculty of Economics. University of Buenos Aires. Argentina. 11

20 LAMPIRAN

21 12 Lampiran 1. Pemilihan model GARCH Koefisien GARCH (1,1) GARCH (1,2) GARCH (2,1) GARCH (2,2) C * arch arch * garch * garch * * SBC AIC * tidak signifikan pada Lampiran 2. Korelasi silang antara kuadrat galat model rataan terhadap lag galatnya

22 13 Lampiran 3. Pemilihan model EGARCH Koefisien EGARCH (1,1) EGARCH (1,2) EGARCH (2,1) EGARCH (2,2) c earch earch egarch * egarch * theta SBC AIC * tidak signifikan pada Lampiran 4. Validasi model Ragam Ragam Ragam Absolut Absolut Tanggal Aktual (RA) Garch (RG) Egarch (RE) (RA-RG)/RA (RA-RE)/RA 1-Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun MAPE MAPE GARCH EGARCH % %

23 14 Lampiran 4. Validasi model (lanjutan) (RA-RG) (RA-RE) Absolut (RA-RG) Absolut (RA-RE) Kuadrat (RA-RG) Kuadrat (RA-RE) E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E-08 MAD GARCH MAD EGARCH MAE GARCH MAE EGARCH RMSE GARCH RMSE EGARCH Lampiran 5. Penyebab terjadi kenaikan dan penurunan pada ragam aktual. Tanggal 5-Jun-09 8-Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun Jun-09 Kejadian Menurunnnya tingkat suku bunga dan menguatnya nilai tukar rupiah mengakibatkan penjualan properti meningkat dan indeks harga saham juga meningkat. Melemahnya nilai tukar rupiah mengakibatkan indeks harga saham ikut melemah. Nilai tukar rupiah menguat menyebabkan kenaikan pada indeks harga saham. Nilai tukar rupiah tertekan menyebabkan indeks harga saham melemah. Inflasi rendah dan tingkat suku bunga yang cenderung menurun mengakibatkan indeks harga saham menguat. Harga minyak mentah dunia merosot tajam dan pelemahan bursa-bursa regional yang diikuti pelemaan bursa di Inonesia. Rupiah masih belum bisa menguat, Pelemahan bursa saham seluruh dunia termasuk kejatuhan IHSG terus menekan nilai tukar rupiah. Pelemahan bursa dunia mengakibatkan melemahnya bursa Indonesia. Menguatnya profit taking (pengambilan keuntungan). Profit taking adalah penjualan saham oleh investor karena dikhawatirkan akan terjadi penurunan pada indeks harga saham.

24 15 Lampiran 6. Daftar nama emiten pada sektor properti Kategori Emiten Kode Property dan Real Estate Alam Sutera Reality Tbk. ASRI Bakrieland and Development Tbk. ELTY Bekasi Asri Pemula Tbk. BAPA Bhuwanatala Indah Permai Tbk BIPP Bintang Mitra Semestaraya Tbk. BMSR Bukit Darmo Preperty Tbk. BKDP Bumi Serpong Damai Tbk. BSDE Ciputra Development Tbk. CTRA Ciputra Property Tbk. CRTP Ciputra Suryat Tbk. CRTS Citra Kebun Raya Agri Tbk CKRA Cowell Development Tbk. COWL Danayasa Arthatama Tbk. SCBD Duta Anggada Reality Tbk. DART Duta Pertiwi Tbk. DUTI Fortune Mate Indonesia Tbk. FMII Global Land Development Tbk. KPIG Gowa Makassar Tourism Development Tbk. GMTD Indonesia Prima Property Tbk. MORE Intiland Development Tbk. DILD Jaka Inti Realtindo Tbk. JAKA Jakarta Inti Hotel and Development Tbk. JIHD Jaya Real Property Tbk. JRPT Kawasan Industri Jababeka Tbk. KIJA Laguna Cipta Griya Tbk. LCGP Lamicitra Nusantara Tbk. LAMI Lippo Cikarang Tbk. LPCK Lippo Karawaci Tbk. LPKR Modernland Reality Ltd. Tbk. MDLN New Century Development Tbk. PTRA Pakuwon Jati Tbk. PWON Panca Wiratama Sakti Tbk. PWSI Perdana Gapuraprima Tbk. GPRA Ristia Bintang Mahkotasejati Tbk RBMS Royal Oak Development Asia Tbk. RODA Sentul City Tbk. BKSL Summarecon Agung Tbk. SMRA Suryainti Permata Tbk. SIIP Suryamas Dutamakmur Tbk. SMDM Konstruksi Bangunan Adhi Karya Tbk. ADHI Duta Graha Indah Tbk. DGIK Jaya Konstruksi Manggala Pratama Tbk. JKON Danayasa Arthatama Tbk. SCBD Surya Semesta Internusa Tbk. SSIA Total Bangun Persada Tbk. TOTL Wijaya Karya (Persero) Tbk. WIKA

Metode Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Eksplorasi data. Identifikasi model ARCH

Metode Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Eksplorasi data. Identifikasi model ARCH 6 Metode Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Eksplorasi data Identifikasi model ARCH Pendugaan parameter dan pemilihan model ARCH/GARCH Uji pengaruh asimetrik

Lebih terperinci

(Populasi dan Sampel)

(Populasi dan Sampel) LAMPIRAN Lampiran 1 No. Kode Daftar Perusahaan Real Estate dan Property yang Terdaftar di BEI Nama Perusahaan (Populasi dan Sampel) Kriteria 1 2 3 1 ASRI Alam Sutera Realty Tbk 1 2 BAPA Bekasi Asri Pemula

Lebih terperinci

FLOWCHART PT.AGUNG PODOMORO LAND TBK TAHUN 2011 ROI 6.32%

FLOWCHART PT.AGUNG PODOMORO LAND TBK TAHUN 2011 ROI 6.32% LAMPIRAN 1 No Kode Nama Industri 2011 2012 2013 2014 1 ASRI Alam Sutera Reality, Tbk 10,15 11,20 6,22 6,23 2 BAPA Bekasi Asri Pemula, Tbk 3,94 2,89 2,88 9,27 3 BCIP Bumi Citra Permai, Tbk 1,01 2,75 7,52

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, diperlukan suatu metode yang sesuai dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, diperlukan suatu metode yang sesuai dengan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Dalam melakukan penelitian, diperlukan suatu metode yang sesuai dengan tujuan penelitian yang ingin dicapai. Berdasarkan variabel-variabel yang akan diteliti,

Lebih terperinci

Daftar Perusahaan Properti yang Terdaftar di BEI tahun ( Populasi dan Sampel )

Daftar Perusahaan Properti yang Terdaftar di BEI tahun ( Populasi dan Sampel ) Lampiran i Daftar Perusahaan Properti yang Terdaftar di BEI tahun 2008-2010 ( Populasi dan Sampel ) Kriteria No Kode Nama Perusahaan 1 2 3 Sampel 1 ADHI PT Adhi Karya Tbk Sampel 1 2 ASRI PT Alam Sutera

Lebih terperinci

Grafik Garis PDB, Tingkat Inflasi dan BI Rate DAFTAR PEMILIHAN SAMPEL

Grafik Garis PDB, Tingkat Inflasi dan BI Rate DAFTAR PEMILIHAN SAMPEL 72 Lampiran i Grafik Garis PDB, Tingkat Inflasi dan BI Rate Lampiran ii DAFTAR PEMILIHAN SAMPEL NO EMITEN KRITERIA 1 2 3 SAMPEL 1 PT Alam Sutera Realty Tbk X 2 PT Bekasi Asri Pemula Tbk X 3 PT Bhuwanatala

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Sejarah Pasar Modal di Indonesia. seiring dengan perkembangan perekonomian Indonesia.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Sejarah Pasar Modal di Indonesia. seiring dengan perkembangan perekonomian Indonesia. BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Objek Penelitian 4.1.1 Sejarah Pasar Modal di Indonesia Perkembangan pasar modal Indonesia mengalami pasang surut seiring dengan perkembangan perekonomian

Lebih terperinci

DATA PERUSAHAAN PROPERTY & REAL ESTATE

DATA PERUSAHAAN PROPERTY & REAL ESTATE Lampiran 1 DATA PERUSAHAAN PROPERTY & REAL ESTATE NO KODE NAMA PERUSAHAAN 1 APLN Agung Podomoro Land Tbk 2 ASRI Alam Sutera Realty Tbk 3 BAPA Bekasi Asri Pemula Tbk 4 BCIP Bumi Citra Permai Tbk 5 BEST

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Perhitungan Debt to Equity Ratio, Earnings Per Share dan Harga Saham Perusahaan Properti dan Real Estate Periode 2010-2012 4.1.1 Hasil Perhitungan Debt to

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. diantaranya surat utang (obligasi), ekuiti (saham), reksa dana, dan instrumen

BAB I PENDAHULUAN. diantaranya surat utang (obligasi), ekuiti (saham), reksa dana, dan instrumen BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Instrumen keuangan yang dapat diperjualbelikan di pasar modal diantaranya surat utang (obligasi), ekuiti (saham), reksa dana, dan instrumen lainnya. Saham merupakan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian Pasar modal merupakan salah satu alternatif investasi bagi masyarakat. Melalui pasar modal, investor dapat melakukan investasi di beberapa perusahaan

Lebih terperinci

LAMPIRAN. Lampiran i. Daftar Perusahaan Real Estate dan Property yang menjadi sampel. Kreteria Sampel. No Kode Nama Emiten

LAMPIRAN. Lampiran i. Daftar Perusahaan Real Estate dan Property yang menjadi sampel. Kreteria Sampel. No Kode Nama Emiten LAMPIRAN Lampiran i Daftar Perusahaan Real Estate dan Property yang menjadi sampel. No Kode Nama Emiten Kreteria 1 2 3 Sampel 1 APLN PT. Agung Podomoro Land Tbk V V V 1 2 ASRI PT. Alam Sutra Realty Tbk

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. untuk memperoleh data dan informasi yang diperlukan.

BAB III METODE PENELITIAN.  untuk memperoleh data dan informasi yang diperlukan. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Periode penelitian yang digunakan untuk penelitian ini adalah lima tahun yaitu dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2014. Penelitian ini dilakukan

Lebih terperinci

Daftar Perusahaan Property dan Real Estate yang terdaftar sebagai perusahaan publik

Daftar Perusahaan Property dan Real Estate yang terdaftar sebagai perusahaan publik Lampiran 1 Daftar Perusahaan Property dan Real Estate yang terdaftar sebagai perusahaan publik (emiten) di Bursa Efek Indonesia (BEI) adalah: No Kode Saham Nama Emiten Tanggal IPO 1 APLN Agung Podomoro

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini, penulis akan melakukan analisis terhadap data yang telah diperoleh penulis dari Bursa Efek Jakarta dan Bank Indonesia. Data tersebut merupakan data sekunder

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1. Daftar Populasi Perusahaan Properti dan Real Estate di Bursa Efek Indonesia Tahun

LAMPIRAN 1. Daftar Populasi Perusahaan Properti dan Real Estate di Bursa Efek Indonesia Tahun No LAMPIRAN 1 Daftar Populasi Perusahaan Properti dan Real Estate di Bursa Efek Indonesia Tahun 2010-2013 Nama Emiten Kode Emiten Tanggal Listing Kriteria 1 2 Sampel 1 Agung Podomoro Land APLN 11 Nov 2010

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Objek Penelitian Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2012-2014.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Desain peneltian menurut Hasan, I. (2009:31), Kerangka kerja dalam

BAB III METODE PENELITIAN. Desain peneltian menurut Hasan, I. (2009:31), Kerangka kerja dalam BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Desain peneltian menurut Hasan, I. (2009:31), Kerangka kerja dalam suatu studi tertentu, guna mengumpulkan, mengukur dan melakukan analisis data sehingga

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. yang akan semakin cepat mengikuti perubahan tekhnologi yang akan juga

BAB 1 PENDAHULUAN. yang akan semakin cepat mengikuti perubahan tekhnologi yang akan juga BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Proses globalisasi ekonomi adalah perubahan perekonomian dunia yang mendasar atau struktural, dan proses ini akan terus berlangsung terus dengan laju yang akan

Lebih terperinci

Analisis Harga Saham Properti di Indonesia menggunakan metode GARCH

Analisis Harga Saham Properti di Indonesia menggunakan metode GARCH Analisis Harga Saham Properti di Indonesia menggunakan metode GARCH Dhafinta Widyasaraswati1,a), Acep Purqon1,b) 1 Laboratorium Fisika Bumi, Kelompok Keilmuan Fisika Bumi dan Sistem Kompleks, Fakultas

Lebih terperinci

BAB II DESKRIPSI OBYEK PENELITIAN

BAB II DESKRIPSI OBYEK PENELITIAN BAB II DESKRIPSI OBYEK PENELITIAN 2.1. Sejarah singkat Perusahaan Industri Property dan Real Estate Industri real estate dan property pada umumnya merupakan dua hal yang berbeda. Real estate merupakan

Lebih terperinci

PERAMALAN DATA SAHAM S&P 500 INDEX MENGGUNAKAN MODEL TARCH

PERAMALAN DATA SAHAM S&P 500 INDEX MENGGUNAKAN MODEL TARCH PERAMALAN DATA SAHAM S&P 500 INDEX MENGGUNAKAN MODEL TARCH Universitas Negeri Malang E-mail: abiyaniprisca@ymail.com Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model peramalan terbaik dari data

Lebih terperinci

Tri Yuono Saputra / Pembimbing: Dr. Masodah, SE., MMSI.,

Tri Yuono Saputra / Pembimbing: Dr. Masodah, SE., MMSI., PENGARUH PENERAPAN GOOD CORPORATE GOVERNANCE TERHADAP MANAJEMEN LABA (STUDI PADA PERUSAHAAN PROPERTI DAN REAL ESTATE YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA) Tri Yuono Saputra / 2282 Pembimbing: Dr. Masodah,

Lebih terperinci

LAMPIRAN Daftar Perusahaan yang menjadi Sampel Penelitian

LAMPIRAN Daftar Perusahaan yang menjadi Sampel Penelitian LAMPIRAN Daftar Perusahaan yang menjadi Sampel Penelitian No. Kode Saham Nama perusahaan APLN Agung Podomoro Land Tbk 2 ASRI Alam Sutera Reality Tbk 3 BAPA Bekasi Asri Pemula Tbk 4 BIPP Bhuawanatala Indah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh penulis maka lokasi penelitiannya adalah di Bursa Efek Indonesia, melalui situs www.idx.co.id, dan Pusat Informasi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang diakses melalui Penelitian dimulai pada bulan November

BAB III METODE PENELITIAN. yang diakses melalui  Penelitian dimulai pada bulan November BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian dilakukan pada perusahaan yang termasuk dalam perusahaan sektor property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian Minat investor untuk berinvestasi pada Dana Investasi Real Estate (DIRE) atau yang lebih dikenal dengan Real Estate Investment Trust (REIT) kembali

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Perkembangan Tingkat Perputaran Piutang Perusahaan

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Perkembangan Tingkat Perputaran Piutang Perusahaan 42 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Hasil Penelian 4.1.1 Perkembangan Tingkat Perputaran Piutang Perusahaan Properti Selama Periode 2009-2011 Tingkat perputaran piutang untuk setiap

Lebih terperinci

I.PENDAHULUAN. Sektor properti dan real estate merupakan salah satu sektor terpenting di suatu

I.PENDAHULUAN. Sektor properti dan real estate merupakan salah satu sektor terpenting di suatu I.PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sektor properti dan real estate merupakan salah satu sektor terpenting di suatu negara. Hal ini dapat dijadikan indikator untuk menganalisis kesehatan ekonomi suatu negara.

Lebih terperinci

Zul Firda Adha

Zul Firda Adha ANALISIS PERKEMBANGAN PORTOFOLIO OPTIMAL TAHUNAN DENGAN METODE INDEKS TUNGGAL PADA SEKTOR PROPERTY AND REAL ESTATE DI BURSA EFEK INDONESIA SELAMA PERIODE 2012-2015 Zul Firda Adha 18212029 80,00% LATAR

Lebih terperinci

1. Gambaran Umum Perusahaan, hal-hal yang harus diungkapkan, antara lain: c. Struktur Perusahaan, entitas anak & Entitas Bertujuan Khusus (EBK);

1. Gambaran Umum Perusahaan, hal-hal yang harus diungkapkan, antara lain: c. Struktur Perusahaan, entitas anak & Entitas Bertujuan Khusus (EBK); LAMPIRAN Lampiran 1 Butir-butir Pengungkapan Wajib KEPUTUSAN KETUA BADAN PENGAWAS PASAR MODAL DAN LEMBAGA KEUANGAN NOMOR:KEP-347/BL/2012 TENTANG PENYAJIAN DAN PENGUNGKAPAN LAPORAN KEUANGAN EMITEN ATAU

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Data yang dipergunakan adalah data sekunder untuk semua variabel yaitu return

BAB III METODE PENELITIAN. Data yang dipergunakan adalah data sekunder untuk semua variabel yaitu return 34 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang dipergunakan adalah data sekunder untuk semua variabel yaitu return saham, nilai tukar, inflasi, profitabilitas (ROA) dan solvabilitas (DER)

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di Pasar Bunga Rawabelong, Jakarta Barat yang merupakan Unit Pelaksana Teknis (UPT) Pusat Promosi dan Pemasaran Holtikultura

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. menginvestasikan modal dengan harapan memperoleh imbalan berupa return atas

BAB I PENDAHULUAN. menginvestasikan modal dengan harapan memperoleh imbalan berupa return atas 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Pasar modal merupakan salah satu tempat bagi para investor untuk menginvestasikan modal dengan harapan memperoleh imbalan berupa return atas investasinya.

Lebih terperinci

DAFTAR ISI (Lanjutan) DAFTAR TABEL

DAFTAR ISI (Lanjutan) DAFTAR TABEL 1 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN 1 PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Perumusan Masalah 4 Tujuan Penelitian 7 Manfaat Penelitian 7 Ruang Lingkup Penelitian 8 2 TINJAUAN PUSTAKA 8 Kerangka

Lebih terperinci

... Hubungi Kami : Studi Potensi Bisnis PERKANTORAN di Jakarta, Beserta Pengembang Utamanya. Mohon Kirimkan. eksemplar.

... Hubungi Kami : Studi Potensi Bisnis PERKANTORAN di Jakarta, Beserta Pengembang Utamanya. Mohon Kirimkan. eksemplar. Hubungi Kami 021 31930 108 021 31930 109 021 31930 070 marketing@cdmione.com S aat ini, bisnis perkantoran di Jakarta tidak lagi terkonsentrasi di daerah pusat bisnis (CBD). Keterbatasan lahan serta harga

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Perkembangan pasar modal di Indonesia yang pesat menunjukan bahwa kepercayaan pemodal untuk menginvetasikan dananya di pasar modal cukup baik. Banyaknya

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata-kata kunci: laba bersih, laba kotor, arus kas. vii Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Kata-kata kunci: laba bersih, laba kotor, arus kas. vii Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Masalah ekonomi berubah setiap waktunya maka suatu perusahaan harus memiliki kemampuan untuk memprediksi keadaan di masa depan, Kinerja perusahaan dapat dilihat dari kondisi laporan keuangan yang

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Perusahaan Properti Perusahaan properti yaitu perusahaan yang bergerak dalam bidang pembangungan kondominium, apartemen, perkantoran, real estate dan sebagainya.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian asosiatif. Menurut (Rochaety, 2007:17), Penelitian asosiatif

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian asosiatif. Menurut (Rochaety, 2007:17), Penelitian asosiatif BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis, Lokasi, dan Waktu penelitian 1. Jenis Penelitian Dalam penelitian ini, jenis penelitian yang dilakukan penulis adalah penelitian asosiatif. Menurut (Rochaety, 2007:17),

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan real estate yang

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan real estate yang BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Objek Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2010-2014 yaitu sebanyak 51 perusahaan. Penelitian

Lebih terperinci

SENSITIFITAS MODEL GARCH UNTUK MENGATASI HETEROKEDASTIK PADA DATA DERET WAKTU

SENSITIFITAS MODEL GARCH UNTUK MENGATASI HETEROKEDASTIK PADA DATA DERET WAKTU SENSITIFITAS MODEL GARCH UNTUK MENGATASI HETEROKEDASTIK PADA DATA DERET WAKTU Asep Saefuddin, Anang Kurnia dan Sutriyati Departemen Statistika FMIPA IPB Ringkasan Data deret waktu pada bidang keuangan

Lebih terperinci

PORTOFOLIO OPTIMAL PADA SEKTOR PROPERTI, REAL ESTATE DAN KONSTRUKSI BANGUNAN DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL

PORTOFOLIO OPTIMAL PADA SEKTOR PROPERTI, REAL ESTATE DAN KONSTRUKSI BANGUNAN DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL PORTOFOLIO OPTIMAL PADA SEKTOR PROPERTI, REAL ESTATE DAN KONSTRUKSI BANGUNAN DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL Laporan Tugas Akhir sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana dari Universitas Atma

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. modal perusahaan real estate dan property di Indonesia saat ini berkembang

BAB I PENDAHULUAN. modal perusahaan real estate dan property di Indonesia saat ini berkembang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perkembangan kondisi perekonomian yang semakin pesat dan adanya persaingan yang semakin tajam dalam pasar global merupakan suatu tantangan dan peluang bagi perusahaan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. dikumpulkan ataupun diolah menjadi data untuk keperluan analisis atau

III. METODE PENELITIAN. dikumpulkan ataupun diolah menjadi data untuk keperluan analisis atau 25 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitaif yang bersifat sekunder, yaitu data yang berasal dari pihak lain yang telah dikumpulkan

Lebih terperinci

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK. Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 25 32 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. untuk menjual, menahan, atau membeli saham dengan menggunakan indeks

BAB I PENDAHULUAN. untuk menjual, menahan, atau membeli saham dengan menggunakan indeks BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG MASALAH Pasar modal merupakan pasar abstrak, dimana yang diperjualbelikan adalah dana jangka panjang, yaitu dana yang keterikatannya dalam investasi lebih dari satu

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL GARCH DAN MODEL EWMA DALAM MENGUKUR RISIKO BERINVESTASI (Studi Kasus: Saham Syariah di Jakarta Islamic Indeks)) Yuyun Yunarti

PENERAPAN MODEL GARCH DAN MODEL EWMA DALAM MENGUKUR RISIKO BERINVESTASI (Studi Kasus: Saham Syariah di Jakarta Islamic Indeks)) Yuyun Yunarti PENERAPAN MODEL GARCH DAN MODEL EWMA DALAM MENGUKUR RISIKO BERINVESTASI (Studi Kasus: Saham Syariah di Jakarta Islamic Indeks)) Yuyun Yunarti Abstract Time series model accommodating the above heteroscedastisity

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. mempercepat perkembangan suatu perusahaan. Pengumpulan dana melalui pasar

BAB I PENDAHULUAN. mempercepat perkembangan suatu perusahaan. Pengumpulan dana melalui pasar BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pasar modal dipandang sebagai salah satu sarana positif untuk mempercepat perkembangan suatu perusahaan. Pengumpulan dana melalui pasar modal dapat dikerahkan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 35 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada tahun 2013. Dalam penelitian ini, penulis melakukan pengambilan data dari internet melalui situs www.idx.co.id

Lebih terperinci

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Beberapa kesimpulan yang didapatkan dari penelitian Portofolio Optimal dalam Sektor Properti, Real Estate dan Konstruksi Indonesia adalah sebagai berikut. 1.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. publik tahun yang diperoleh dengan menggunakan cara download

BAB III METODE PENELITIAN. publik tahun yang diperoleh dengan menggunakan cara download BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini meggunakan data sekunder berupa laporan keuangan setelah di audit perusahaan sektor real and estate yang terdaftar sebagai perusahaan

Lebih terperinci

ini adalah perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek

ini adalah perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek 51 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Desain penelitian adalah keseluruhan dari perencanaan untuk menjawab pertanyaan penelitian dan mengantisipasi beberapa kesulitan yang mungkin timbul

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam penelitian ini, penulis mengadakan penelitian dengan mengunjungi

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam penelitian ini, penulis mengadakan penelitian dengan mengunjungi BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Dalam penelitian ini, penulis mengadakan penelitian dengan mengunjungi dan mengunduh data laporan keuangan melalui website Bursa Efek Indonesia,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Sumber data dalam penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan property yang

III. METODE PENELITIAN. Sumber data dalam penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan property yang III. METODE PENELITIAN 3.1 Sumber dan Jenis Data 3.1.1 Sumber Data Sumber data dalam penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan laporan keuangan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian Real property

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian Real property BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian Kehadiran pasar modal di Indonesia ditandai dengan banyaknya investor yang mulai menanamkan sahamnya dalam industri real estate dan property. Bisnis

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini adalah perusahaan sektor Jasa Kostruksi dan Real Estate yang

BAB III METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini adalah perusahaan sektor Jasa Kostruksi dan Real Estate yang BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian ini adalah perusahaan sektor Jasa Kostruksi dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode penelitian 2008-2013.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian dilakukan di Bursa Efek Indonesia yang beralamat di Indonesia Stock

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian dilakukan di Bursa Efek Indonesia yang beralamat di Indonesia Stock BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di Bursa Efek Indonesia yang beralamat di Indonesia Stock Exchange Building, Jalan Jendral Sudirman Kav. 52-53, Indonesia

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. adalah 5 hari sebelum terjadi pengumuman penurunan BI Rate pada

BAB III METODE PENELITIAN. adalah 5 hari sebelum terjadi pengumuman penurunan BI Rate pada BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian event study karena meneliti dampak dari suatu peristiwa pada periode tertentu. Fokus penelitian ini adalah 5 hari

Lebih terperinci

1. Gambaran Umum Perusahaan, hal-hal yang harus diungkapkan, antara lain: c. Struktur Perusahaan, entitas anak & Entitas Bertujuan Khusus (EBK);

1. Gambaran Umum Perusahaan, hal-hal yang harus diungkapkan, antara lain: c. Struktur Perusahaan, entitas anak & Entitas Bertujuan Khusus (EBK); LAMPIRAN Lampiran 1 Butir-butir Pengungkapan Wajib KEPUTUSAN KETUA BADAN PENGAWAS PASAR MODAL DAN LEMBAGA KEUANGAN NOMOR:KEP-347/BL/2012 TENTANG PENYAJIAN DAN PENGUNGKAPAN LAPORAN KEUANGAN EMITEN ATAU

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2 Jenis dan Sumber Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2 Jenis dan Sumber Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian tentang risiko harga sayuran di Indonesia mencakup komoditas kentang, kubis, dan tomat dilakukan di Pasar Induk Kramat Jati, yang

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. Investasi pada umumnya dapat dikelompokkan dalam dua golongan

I. PENDAHULUAN. Investasi pada umumnya dapat dikelompokkan dalam dua golongan I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Investasi pada umumnya dapat dikelompokkan dalam dua golongan utama, yaitu investasi dalam bentuk real assets dan investasi dalam bentuk financial assets (Bodie, 2005).

Lebih terperinci

PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH)

PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH) Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 4 Hal. 80 88 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dan penentuan teknik pengujian statistik yang digunakan.

BAB III METODE PENELITIAN. dan penentuan teknik pengujian statistik yang digunakan. BAB III METODE PENELITIAN A. WAKTU DAN TEMPAT PENELITIAN Penelitian ini dilakukan mulai bulan Februari 2017 yang dilakukan di Jakarta. Proses penelitian ini di awali dengan mengidentifikasi permasalahan,

Lebih terperinci

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan Berdasarkan uraian dan pembahasan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Investasi berkaitan dengan penempatan dana ke dalam bentuk aset yang lain selama periode tertentu dengan harapan tertentu. Aset yang menjadi objek investasi seseorang

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. keuntungan atau coumpouding. Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. keuntungan atau coumpouding. Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Investasi Menurut Fahmi dan Hadi (2009) investasi merupakan suatu bentuk pengelolaan dana guna memberikan keuntungan dengan cara menempatkan dana tersebut pada alokasi

Lebih terperinci

PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani, Sugiman

PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani, Sugiman g UJM 5 (1) (2016) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani,

Lebih terperinci

BAB II DESKRIPSI INDUSTRI PROPERTI Sejarah dan Perkembangan Industri Properti. Definisi property menurut SK Menteri Perumahan Rakyat

BAB II DESKRIPSI INDUSTRI PROPERTI Sejarah dan Perkembangan Industri Properti. Definisi property menurut SK Menteri Perumahan Rakyat 22 BAB II DESKRIPSI INDUSTRI PROPERTI 2.1. Sejarah dan Perkembangan Industri Properti Definisi property menurut SK Menteri Perumahan Rakyat no.05/kpts/bkp4n/1995, Ps 1.a:4 property adalah tanah hak dan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 58 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Pendekatan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuantitatif. Pendekatan kuantitatif adalah pendekatan ilmiah terhadap pengambilan keputusan

Lebih terperinci

B A B IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. no.05/kpts/bkp4n/1995, Ps 1.a:4, properti adalah tanah hak dan atau bangunan

B A B IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. no.05/kpts/bkp4n/1995, Ps 1.a:4, properti adalah tanah hak dan atau bangunan B A B IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Gambaran Umum Perusahaan Properti Perusahaan properti menurut SK Menteri Perumahan Rakyat no.05/kpts/bkp4n/1995, Ps 1.a:4, properti adalah

Lebih terperinci

Suma Suci Sholihah, Heni Kusdarwati, Rahma Fitriani. Jurusan Matematika, F.MIPA, Universitas Brawijaya

Suma Suci Sholihah, Heni Kusdarwati, Rahma Fitriani. Jurusan Matematika, F.MIPA, Universitas Brawijaya PEMODELAN RETURN IHSG PERIODE 15 SEPTEMBER 1998 13 SEPTEMBER 2013 MENGGUNAKAN THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (TGARCH(1,1)) DENGAN DUA THRESHOLD Suma Suci Sholihah,

Lebih terperinci

DAFTAR PUSTAKA. Chariri, A., and Ghozali, I Teori Akuntansi. Badan Penerbit UNDIP. Semarang.

DAFTAR PUSTAKA. Chariri, A., and Ghozali, I Teori Akuntansi. Badan Penerbit UNDIP. Semarang. 68 DAFTAR PUSTAKA Chariri, A., and Ghozali, I. 2007. Teori Akuntansi. Badan Penerbit UNDIP. Semarang. Rusdin, 2008. Pasar Modal : Teori, Masalah, dan Kebijakan dalam Praktik, Bandung : ALFABETA. Ikatan

Lebih terperinci

BAB V SIMPULAN DAN SARAN

BAB V SIMPULAN DAN SARAN BAB V SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Berdasarkan hasil penelitian yang penulis lakukan dan didukung oleh teoriteori yang dipelajari dan hasil pembahasan yang diperoleh mengenai analisis kebangkrutan perusahaan

Lebih terperinci

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH, Universitas Negeri Malang E-mail: die_gazeboy24@yahoo.com Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada Bursa Efek Indonesia dan Perusahaan Properti dan Real Estate yang bersangkutan dengan menggunakan akses internet

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. pembahasan. Teknik penentuan sampel yang digunakan dalam penelitian ini

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. pembahasan. Teknik penentuan sampel yang digunakan dalam penelitian ini BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Objek Penelitian Pada bagian ini akan dipaparkan hasil mengenai hasil penelitian dan pembahasan yang meliputi analisis kuantitatif berupa analisis data yang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek

BAB III METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek 23 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2011-2013. Pemilihan sampel penelitian

Lebih terperinci

TEKNIK PERAMALAN DENGANMODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONALHETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi KasusPada PT. Astra Agro Lestari Indonesia Tbk)

TEKNIK PERAMALAN DENGANMODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONALHETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi KasusPada PT. Astra Agro Lestari Indonesia Tbk) Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 2 (2013), hal 71 78. TEKNIK PERAMALAN DENGANMODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONALHETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi KasusPada PT. Astra Agro Lestari

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji 35 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab II akan dibahas konsep-konsep yang menjadi dasar dalam penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji ACF, uji PACF, uji ARCH-LM,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. building contrition yang terdaftar di BEI periode

BAB III METODE PENELITIAN. building contrition yang terdaftar di BEI periode BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan tempat penelitian Waktu penelitian ini dilakukan pada bulan September 2011 sampai dengan bulan maret 2015. Penelitian ini merupakan studi empiris yang dilakukan dengan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. penting dalam proses pengambilan keputusan di suatu instansi. Untuk melakukan

BAB I PENDAHULUAN. penting dalam proses pengambilan keputusan di suatu instansi. Untuk melakukan 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada zaman sekarang, peramalan merupakan salah satu unsur yang sangat penting dalam proses pengambilan keputusan di suatu instansi. Untuk melakukan peramalan

Lebih terperinci

PEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH. Retno Hestiningtyas dan Winita Sulandari, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNS

PEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH. Retno Hestiningtyas dan Winita Sulandari, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNS S-9 PEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH Retno Hestiningtyas dan Winita Sulandari, M.Si Jurusan Matematika FMIPA UNS ABSTRAK. Pada data finansial sering terjadi keadaan leverage effect,

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Desain Penelitian Penelitian ini didasari oleh gejolak/volatilitas nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing (valuta asing).pada nilai transaksi jual beli valuta asing yang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. mulai operasionalisasi variabel, penentuan jenis dan sumber data, metode

BAB III METODE PENELITIAN. mulai operasionalisasi variabel, penentuan jenis dan sumber data, metode BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian yang digunakan Metode penelitian dirancang melalui langkah-langkah penelitian dari mulai operasionalisasi variabel, penentuan jenis dan sumber data, metode

Lebih terperinci

Daftar Pustaka. Ang Robert Buku Pintar Pasar Modal Indonesia. Mediasoft. Jakarta.

Daftar Pustaka. Ang Robert Buku Pintar Pasar Modal Indonesia. Mediasoft. Jakarta. Daftar Pustaka Ang Robert. 1997. Buku Pintar Pasar Modal Indonesia. Mediasoft. Jakarta. Brigham and Houston. 2010. Fundamental of Financial Management, Edisi 11. Jakarta: Salemba Empat. Budisantoso, Totok

Lebih terperinci

LAMPIRAN I DAFTAR SAMPEL PENELITIAN

LAMPIRAN I DAFTAR SAMPEL PENELITIAN LAMPIRAN I DAFTAR SAMPEL PENELITIAN Daftar Sampel Perusahaan Sektor Property, Real Estate, dan Building Construction di Bursa Efek Indonesia 2008-2010 No. Kode Perusahaan Name Perusahaan 1 ASRI PT Alam

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari BEI. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data harian yang dimulai dari 3 Januari 2007

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pun ikut berkembang. Pembangunan sektor riil membutuhkan investasi yang besar,

BAB I PENDAHULUAN. pun ikut berkembang. Pembangunan sektor riil membutuhkan investasi yang besar, BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Seiring dengan tumbuhnya pembangunan sektor riil, maka sektor keuangan pun ikut berkembang. Pembangunan sektor riil membutuhkan investasi yang besar, maka

Lebih terperinci

PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 110 117 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian yang Digunakan 3.1.1 Objek Penelitian Penulis melakukan penelitian pada Perusahaan Property & Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Adapun

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Krisis ekonomi global yang terjadi pada saat ini sangat berpengaruh pada

BAB I PENDAHULUAN. Krisis ekonomi global yang terjadi pada saat ini sangat berpengaruh pada BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian Krisis ekonomi global yang terjadi pada saat ini sangat berpengaruh pada perekonomian dalam negeri. Penurunan kondisi ekonomi ini ditandai oleh kebangkrutan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini mengambil objek penelitian yaitu perusahaan properti dan real

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini mengambil objek penelitian yaitu perusahaan properti dan real III. METODE PENELITIAN 3.1 Populasi Dan Sampel Penelitian ini mengambil objek penelitian yaitu perusahaan properti dan real estate. Populasi dalam penelitian ini berjumlah 48 perusahaan, sesuai publikasi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. operasional. Oleh karena itu, pada bagian ini diuraikan hal-hal mengenai variabel

BAB III METODE PENELITIAN. operasional. Oleh karena itu, pada bagian ini diuraikan hal-hal mengenai variabel BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini berisi tentang bagaimana penelitian akan dilakukan secara operasional. Oleh karena itu, pada bagian ini diuraikan hal-hal mengenai variabel penelitian dan definisi

Lebih terperinci

2015 PENGARUH FAKTOR FUND AMENTAL TERHAD AP HARGA SAHAM PAD A EMITEN SEKTOR PROPERTI D AN REAL ESTATE D I BURSA EFEK IND ONESIA

2015 PENGARUH FAKTOR FUND AMENTAL TERHAD AP HARGA SAHAM PAD A EMITEN SEKTOR PROPERTI D AN REAL ESTATE D I BURSA EFEK IND ONESIA BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian Pasar modal merupakan pasar untuk berbagai instrumen keuangan jangka panjang atau long-term financial assets. Pasar modal memiliki peranan penting bagi perekonomian

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. bergerak di bisnis properti karena perusahaan golongan ini mengalami

BAB III METODE PENELITIAN. bergerak di bisnis properti karena perusahaan golongan ini mengalami BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Populasi Penelitian Populasi merupakan keseluruhan pengamatan yang menjadi perhatian penelitian. Penelitian ini menggunakan populasi perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Desain penelitian mempunyai peranan yang sangat penting, karena keberhasilan suatu penelitian sangat dipengaruhi oleh pilihan desain atau model penelitian.

Lebih terperinci

Bab V SIMPULAN DAN SARAN

Bab V SIMPULAN DAN SARAN Bab V SIMPULAN DAN SARAN V.1 Ringkasan Penelitian ini dilakukan untuk menguji prediksi menggunakan metode ARIMA. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data IHSG penutupan harian IHSG mulai periode

Lebih terperinci

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manjemen. Diajukan Oleh:

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manjemen. Diajukan Oleh: ANALISIS PENGARUH RETURN ON EQUITY, PRICE EARNING RATIO, DEBT TO EQUITY RATIO, DAN EARNING PER SHARE TERHADAP HARGA SAHAM PERUSAHAAN REAL ESTATE AND PROPERTY YANG GO PUBLIK DI BEI SKRIPSI Diajukan Untuk

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian. yang berupa data deret waktu harga saham, yaitu data harian harga saham

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian. yang berupa data deret waktu harga saham, yaitu data harian harga saham 32 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian 3.1.1. Objek Penelitian Objek sampel data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang berupa data deret waktu harga saham,

Lebih terperinci