BAB I PENDAHULUAN. bahwa sering terjadi ketidak-akuratan hasil peramalan, tetapi mengapa peramalan

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peramalan adalah salah satu input penting bagi para manajer dalam proses pengambilan keputusan investasi. Dalam proses peramalan dapat disadari bahwa sering terjadi ketidak-akuratan hasil peramalan, tetapi mengapa peramalan masih perlu dilakukan? hal ini disebabkan bahwa semua organisasi beroperasi dalam suatu lingkungan yang mengandung unsur ketidakpastian, tetapi keputusan harus tetap diambil yang nantinya akan mempengaruhi masa depan organisasi tersebut. Suatu pendugaan secara ilmiah terhadap masa depan akan jauh lebih berarti ketimbang pendugaan hanya mengandalkan intuisi saja. Dalam setiap transaksi perdagangan saham, investor/manajer investasi (MI) dihadapkan kepada pilihan untuk membeli atau menjual saham. Setiap kesalahan dalam pengambilan keputusan investasi akan menimbulkan kerugian bagi investor itu sendiri. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis yang akurat dan dapat diandalkan untuk dijadikan dasar pengambilan keputusan investasi. Ada dua macam analisis yang dikenal dalam dunia investasi saham yaitu analisis fundamental dan analisis teknikal. Perbedaan dari kedua analisis ini adalah jika analisis fundamental lebih menekankan pada pentingnya nilai wajar suatu saham dan membutuhkan banyak sekali data, berita, dan angka sedangkan analisis teknikal hanya membutuhkan grafik harga dan volume masa lampau. 1

2 Seorang analis teknikal memiliki filosofi bahwa mereka dapat mengetahui pola-pola pergerakan harga saham berdasarkan observasi pergerakan harga saham di masa lalu. Analisis teknikal juga dapat dikatakan sebagai studi tentang perilaku pasar yang digambarkan melalui grafik untuk memprediksi kecenderungan harga di masa mendatang. Analisis teknikal banyak digunakan oleh kaum spekulan, yaitu para investor yang melakukan pembelian maupun penjualan sekuritas dalam jangka pendek untuk mencari keuntungan jangka pendek (Taswan & Soliha, 2002). Memang keuntungan yang ingin diraih adalah abnormal return (return yang besar/ tidak normal), akan tetapi resikonya pun sangat besar. Dalam analisis teknikal, seorang spekulan bertindak pragmatis. Untuk melakukan investasi tidak perlu melakukan kajian berbagai faktor fundamental (seperti tingkat suku bunga, tingkat kepemilikan, rasio keuangan, neraca dan sebagainya) untuk memperoleh return yang akan diinginkan. Para spekulan lebih percaya pada pola pergerakan harga saham yang fluktuatif (price movement). Pengguna analisis teknikal berkeyakinan bahwa segala sesuatunya seperti rasa optimis, pesimis, dan cemas telah terefleksi dalam harga. Kadang-kadang investor bertransaksi atas dasar keyakinannya (feeling) sehingga banyak pengguna jasa analisis teknikal bermain dengan pola cepat (hit and run)/(rifman, 2002 dalam Shadeq, 2008). Menurut Rode, Friedman, Parikh dan Kane (1995), teori dasar analisis teknikal adalah suatu teknik perdagangan yang menggunakan data periode waktu tertentu yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan investasi dengan 2

3 baik. Jadi obyek dari analisis teknikal ini adalah memprediksi hasil dari suatu data time series dengan metode peramalan dan perhitungan yang akurat. Untuk memprediksi perkembangan harga saham dengan analisis teknikal digunakan 3 prinsip dasar (Hartono, 2011), yaitu: 1. Harga saham mencerminkan informasi yang relevan 2. Informasi yang ditunjukkan oleh perubahan harga di waktu yang lalu 3.Perubahan harga saham akan mempunyai pola tertentu bersifat repetitif Ada beberapa jenis indikator analisis teknikal yang berasal dari data harga saham yang berurutan (time series), di antaranya adalah indikator moving average, indikator filter, indikator momentum, analisis tren, teori siklus, indikator volume dan analisis gelombang (Lawrence, 1997). Indikator-indikator tersebut bisa berfungsi memberikan informasi untuk investasi jangka pendek dan jangka panjang, membantu menentukan trend atau siklus dalam pasar modal, mengindikasikan kekuatan harga saham. Analisis teknikal ini digunakan oleh sekitar 90% dari pialang saham (Van Eyden, 1996 dalam Lawrence, 1997). Penggunaan analisis ini sudah cukup meluas namun demikian analisis ini mempunyai kelemahan yaitu bersifat kritis atau mempunyai tingkat subyektifitas yang tinggi. Menurut Lawrence (1997) analisis teknikal harga saham dengan metode moving average memiliki kelemahan sebagai berikut: ketelitian melihat grafik merupakan hal yang sangat penting untuk memanfaatkan sinyal beli dan sinyal jual, interpretasi dalam melihat pergerakan harga saham/grafik untuk setiap analis 3

4 berbeda-beda, terkadang indikator moving average ini juga memberikan sinyal yang salah. Menurut Rode (1995) hingga saat ini belum ada satupun indikator yang dijadikan sebagai pedoman berinvestasi secara pasti, karena sejauh ini belum ada indikator yang benar-benar sempurna. Hal ini membuat para analis selalu mencari-cari indikator terbaru sebagai petunjuk dalam berinvestasi. Salah satu indikator baru yang banyak digunakan untuk peramalan adalah autoreggressive moving average (ARMA). ARMA merupakan suatu metode yang menghasilkan ramalan-ramalan berdasarkan sintesis dari pola data secara historis (Arsyad, 1995 dalam Shadeq, 2008). Sebenarnya ada beberapa metode prediksi lainnya yang bisa digunakan untuk memprediksi harga saham, antara lain adalah metode GARCH, VAR, dan CAPM. Metode GARCH (generalized autoregressive conditional heteroscedasticity) dan metode VAR (vector autoregressive) merupakan suatu metode yang memprediksi suatu variabel melalui variabel lain yang mempengaruhinya. Bahwa pada intinya pasar modal yang kuat dapat mempengaruhi pasar modal yang lemah. Metode CAPM (capital asset pricing model) merupakan suatu model yang menghubungkan tingkat pendapatan yang diharapkan dari suatu aset yang berisiko dengan risiko dari aset tersebut pada kondisi pasar yang seimbang. Secara harfiah, model ARMA merupakan gabungan antara model AR (autoregressive) yaitu suatu model yang menjelaskan pergerakan suatu variabel melalui variabel itu sendiri di masa lalu dan model MA (moving average) yaitu model yang melihat pergerakan variabelnya melalui residualnya di masa lalu. 4

5 Dibandingkan dengan beberapa metode prediksi lainnya (GARCH, VAR, CAPM), metode ARMA memiliki karakteristik yang paling sesuai dengan karakteristik data yang didapat dari pasar saham yaitu data time series. Dari beberapa penelitian tentang prediksi harga saham menggunakan metode ARMA dapat dilihat bahwa ada ketidakkonsistenan hasil penelitian yang menunjukkan keakuratan metode ARMA hanya pada periode tertentu saja. Pada penulisan Tesis ini akan memodelkan time variation dari pergerakan harga saham dengan proses AR (autoregressive), ARMA (autoregressive moving average), Metode SMA (simple moving average), dan Metode EMA (exponensial moving average). Kemudian akan dibandingkan hasilnya dan akan didapatkan kelebihan serta kekurangan dari proses ARMA dengan proses AR. 1.2 Permasalahan Permasalahan yang akan dikaji pada penelitian ini adalah bagaimana memodelkan harga saham sebagai proses AR, ARMA, EMA, SMA. Kemudian, studi ini menentukan parameter-parameter model AR, ARMA, EMA, SMA yang berkaitan dengan harga saham seperti deviasi standar, mean, dan sebagainya. Lalu, studi ini juga mensimulasikan dan membandingkan model harga saham dengan proses AR, ARMA, EMA, SMA. 1.3 Batasan Masalah Dalam tesis ini permasalahan menentukan parameter dibatasi dengan asumsi sebagai berikut: 5

6 1. Prediksi yang dihasilkan bukan merupakan satu titik nilai harga saham atau return saham, tetapi merupakan rentang/selang nilai return harga saham 2. Prediksi yang dihasilkan merupakan nilai prediksi pada satu hari berikutnya (short term prediction). 1.4 Metoda Penelitian yang akan dilakukan dibagi dalam beberapa tahap yaitu: Pengumpulan data harga saham Pengumpulan data harga saham yang didapat dari hasil pengukuran harga saham LQ 45 yang mana percobaan ini akan dilakukan dengan menggunakan data yang bisa didapatkan dari sumber sumber di internet seperti yahoo finance, google finance, dan sumber yang lainnya. Memodelkan harga saham dengan proses AR Harga saham yang telah didapat dari hasil pengukuran dari yahoo finance akan dimodelkan dengan proses AR yang mana selanjutnya akan ditentukan parameter-parameter yang berkaitan dengan proses AR. Memodelkan harga saham dengan proses ARMA Harga saham yang telah didapat dari hasil pengukuran dari yahoo finance akan dimodelkan dengan proses ARMA yang mana selanjutnya akan ditentukan parameter-parameter yang berkaitan dengan proses ARMA. Memodelkan harga saham dengan model SMA 6

7 Harga saham yang telah didapat dari hasil pengukuran dari yahoo finance akan dimodelkan dengan proses SMA yang mana selanjutnya akan ditentukan parameter-parameter yang berkaitan dengan proses SMA. Memodelkan harga saham dengan model EMA Harga saham yang telah didapat dari hasil pengukuran dari yahoo finance akan dimodelkan dengan proses EMA yang mana selanjutnya akan ditentukan parameter-parameter yang berkaitan dengan proses EMA. Mensimulasikan model harga saham. Proses AR, Proses ARMA, Proses SMA, dan Proses EMA yang telah ditentukan parameter-parameternya akan disimulasikan dengan software Matlab, simulasi ini digunakan untuk memperoleh data-data yang didapat dari masing-masing proses untuk kemudian akan dibandingkan hasil fungsi autokovarians dengan pengukuran harga saham secara langsung. Analisa data dan pembahasan Menganalisa data hasil dari simulasi dan membandingkan fungsi autokorelasi antara model AR, model ARMA, model SMA, dan model EMA dengan hasil pengukuran harga saham secara langsung. Mengambil kesimpulan akhir 7

8 Mengambil kesimpulan atas hasil penelitian yang telah didapatkan dengan menunjukkan perbandingan fungsi autokorelasi antara model AR, model ARMA, model SMA, model EMA. 1.5 Sistematika Pembahasan Agar pembahasan tesis ini lebih sistematik dan terarah, maka penulisannya dibagi dalam lima bab, dengan sistematika sebagai berikut: BAB I: PENDAHULUAN Berisi latar belakang, permasalahan, pembatasan masalah, metodologi, sistematika, tujuan, dan relevansi dari tesis yang disusun. BAB II: TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS Berisi konsep tentang metode AR, metode ARMA, model SMA, da model EMA, yang akan digunakan untuk mengkombinasikan pendekatan yang berbeda. BAB III: METODOLOGI PENELITIAN Berisi tentang algoritma dan alur-alur simulasi dari pembangkitan data yang berupa bit-bit informasi. BAB IV: ANALISA DATA HASIL SIMULASI Bab ini akan menganalisa hasil simulasi, membandingkan data-data yang ada untuk memperoleh suatu kesimpulan tertentu yang nantinya dapat dijadikan acuan dalam dunia investasi. 8

9 BAB V: KESIMPULAN DAN SARAN Merupakan kesimpulan dari keseluruhan uraian dalam bab-bab sebelumnya dan juga saran yang nantinya dapat ditindak lanjuti untuk penyempurnaan penelitian ini. 1.6 Tujuan Penulisan tesis ini bertujuan untuk memodelkan dan membandingkan hasil prediksi harga saham dengan proses AR, ARMA, SMA, dan EMA, serta membandingkan nilai autokovariansnya dengan nilai autokovarian hasil pengukuran secara langsung. 1.7 Relevansi Dari hasil tesis ini diharapkan dapat memberikan kontribusi sebagai berikut: Dapat ditemukannya permasalahan yang mengakibatkan rendahnya validitas hasil prediksi pergerakan harga saham. Dapat menjadi acuan sebagai evaluasi untuk prediksi pergerakan harga saham. Menjadi referensi bagi mahasiswa lain yang hendak mempelajari/mengembangkan model ARMA. 9