## PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT
1 Sri Wahyuni, 2 Farikhin, 3 Iswahyudi Joko Suprayitno
1 Program Studi Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muhammadiyah Semarang
2 Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro Semarang
3 Program Studi Pendidikan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muhammadiyah Semarang Alamat e-mail : sriwahyuniunimus23@gmail.com

## ABSTRAK
Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dapat digunakan untuk mengurangi resiko  dari  suatu  pengambilan  kebijakan  ekonomi Indonesia. Kuala Lumpur Stock Exchange  (KLSE) sebagai  variabel  yang  mempengaruhi  IHSG  dengan  korelasi  93,4%. Kedekatan  antara  IHSG  dan KLSE karena  negara  yang  berdekatan  biasanya  memiliki investor  yang  sama. Penggunaan  metode  fungsi  transfer single  input dengan  data Februari  2005  sampai  November  2010  menghasilkan  model  [1,3,5]1[1,3]  dan  b,r,s (0,0,0) serta menghasilkan ramalan 66 bulan kemudian. Ramalan yang dihasilkan dapat dijadikan  acuan  sampai  Mei  2016  dengan Mean Absolute Prosentation Error (MAPE) selama 12 bulan sebesar 3,25.
Kata Kunci : IHSG, KLSE, Peramalan, Fungsi Transfer

## PENDAHULUAN
Peramalan  merupakan  tehnik  untuk memperkirakaan keadaan  di  masa  depan sehingga, dapat digunakan sebagai policemaker dari  kejadian  yang tidak diinginkan. Fungsi  transfer  adalah  suatu teknik peramalan guna mendapatkan nilai prediksi  masa  depan  dari  suatu  deret berkala  (output atau y t )  didasarkan  pada nilai-nilai masa lalu dari deret itu sendiri (y t )  dan  pengaruhnya  menyebar  dari variabel  input  ke  variabel output oleh karena itu model fungsi transfer merupakan teknik peramalan yang dinamis [1]. Fungsi transfer
merupakan pengembangan  dari ARIMA dan  regresi linear,  minimal  terdapat  dua  variabel. Aplikasi  fungsi  transfer  pada  penelitian ini,  digunakan  pada  peramalan  indeks harga  saham  gabungan  (IHSG) terhadap
indeks  harga  saham  Malaysia (KLSE). Hal ini dikarenakan negara yang berdekatan  saling  berpengaruh [5].  [4] menyatakan bahwa biasanya negara yang berdekatan  memilki  investor  yang  sama. IHSG (y t ) memiliki  korelasi  sebesar 93,4%  terhadap KLSE (x t ). Penelitian yang  dilakukan  memiliki  perbedaan dengan penelitian dari [6] dan [8]. Kedua penelitian  tersebut menggunakan  regresi linear  dan ARIMA sedangkan  penulis menggunakan  Fungsi  transfer yang merupakan pengembangan ARIMA
dengan  regresi  linear. ARIMA digunakan untuk peramalan jangka pendek sedangkan  fungsi  transfer  untuk  jangka panjang.
Time  series merupakan serangkaian pengamatan berdasarkan  urutan  waktu dan  antar  urutan  waktu  pada  suatu variabel yang berdekatan saling berkorelasi. Artinya,  tiap  pengamatan
yang diambil dari variabel yang berkorelasi  dengan  variabel  itu  sendiri pada  waktu  sebelumnya  merupakan model yang dinamis [1]. Proses stokastik adalah suatu proses variabel random yang nilainya  tidak  dapat  ditentukan  secara pasti, tetapi dirumuskan dengan pendekatan probabilistik. Proses stasioner  adalah proses  keseimbangan yang  akan  menjadikan  data konstan. Kestasioneran data artinya data tidak naik maupun  turun  atau  fluktuasi  data  berada disekitar  rata-rata  dan  varian  yang konstan.  Ketidakstasioneran  dalam time series dibedakan  menjadi  dua  (2),  yaitu tidak stasioner dalam mean (disebabkan  t tidak  konstan)  dan  tidak  stasioner dalam varians (disebabkan  t 2 yang dependent terhadap  deret  waktu).  Tidak stasioner  dalam mean dapat  diatasi dengan melakukan
differencing
(pembedaan)  dan stabilizing  varians (transformasi) untuk menstasionerkan varians.
Fungsi transfer dapat digunakan untuk menjelaskan  pengaruh  fungsi  frekuensi pada  literatur Box, Jenkins dan Reinsel. Persamaan fungsi transfer adalah
t t t n x B v y   ) ( . Parameter ) (B v
menjelaskan adanya orde fungsi transfer. Operator  (B) menunjukan operator backshift. Ketika x t dan n t diasumsikan mengarah  pada  beberapa  model ARMA persamaan fungsi transfer
t t t n x B v y   ) ( dapat disebut sebagai ARMAX model [1].
Model  fungsi  transfer  adalah  suatu model yang menggambarkan nilai prediksi  masa  depan  dari  suatu  deret berkala  (output atau y t )  didasarkan  pada nilai-nilai masa lalu dari deret itu sendiri (x t )  dan  berdasarkan  pula  pada  satu  atau lebih  deret  berkala  yang  berhubungan deret  (input  x t )  dengan  deret output tersebut. Model fungsi transfer merupakan fungsi dinamis, yang pengaruhnya  tidak  hanya  pada  hubungan linier  antara  waktu  ke-t input x t dan
waktu  ke-t output y t ,  tetapi berpengaruh juga  terhadap  hubungan  saat input x t dengan  saat t,  t+1,  t+2,  …,  t+k pada output y t .    Bentuk  umum  model  fungsi transfer single input (x t ) dan single output (y t ) adalah [1]:
t t t n x B v y   ) ( (1) ( 2.8 ) keterangan : y t =   deret output
x t =   deret input
t  =  pengaruh  kombinasi  dari seluruh  faktor  yang  mempengaruhi y t v(B) =   (v 0 + v 1 B + … + v k B k ), di mana  k adalah  orde  fungsi transfer.
s s B B B B           ....... ) ( 2 2 1 0 menyatakan  besarnya  kenaikan  level (mean)dan r r B B B B    
     ....... 1 ) ( 2 2 1 menyatakan bentuk delay atau decay dari proses  sebagai  respon  masing-masing.
Besarnya  s  pada ) (B  menunjukkan
awal  terjadinya  penundaan,  sedangkan  r pada ) (B  menunjukkan  bentuk  di  mana jika  r=1  merngakibatkan  respon  berupa delay atau decay dan r= 2 mengakibatkan respon  berupa  gelombang  sinus [10]. Sementara  b  merupakan  waktu  jeda setelah t.

## METODE PENELITIAN
Deret input (x t ) dan  deret output (y t ) tertentu  dalam  bentuk  data  mentah, terdapat empat tahap utama dan beberapa sub-tahap  didalam  proses  yang  lengkap dari  pembentukan  model  fungsi  transfer [7] sebagai berikut:
Tahap  I  :  Identifikasi  Model  Fungsi Transfer
Tahap  identifikasi  digunakan  untuk melihat  perilaku  dan  karakteristik  dari data  yang  ada  (data input dan output). Dalam  tahap  ini  akan  diperoleh  fungsi transfer ( ) dengan  langkah-langkah sebagai berikut:
a. Mempersiapkan  deret input dan output yang stasioner.
b. Prewhitening  deret  input pada  deret input  untuk  mendapat  deret  yang  white noise (α t ) c. Prewhitening deret output pada  deret output  untuk  mendapat  deret  yang  withe noise (β t ) d. Menghitung  fungsi  korelasi  silang atau (Cross  Correlation  Function) CCF dan Autocorrelation  untuk  deret  input dan  deret  output  setelah  dilakukan prewhitening e. Penaksiran  langsung  bobot respons impuls. Dalam  hal  ini  korelasi  silang antara  dan  dikalikan dengan standar deviasi dari  deret  dan  dibagi  oleh standar deviasi dari deret  . f. Penetapan (b, r, s) untuk  model fungsi transfer
g. Penaksiran awal deret noise (n t ) h. Penetapan p dan q untuk  model ARIMA dari deret noise
Tahap II: Penaksiran Parameter- parameter Model Fungsi Transfer. Metode penaksiran parameter menggunakan maximum likelihood estimation.
Tahap  III:  Uji  Diagnosis  Model  Fungsi Transfer. Taksiran parameter yang dihasilkan  pada  model  awal  perlu dilakukan pengujian guna melihat apakah model  yang  didapat  sudah  memenuhi asumsi  yang  telah  ditetapkan  sehingga layak digunakan sebagai model
sebenarnya.  Ada  beberapa  langkah  yang dapat  dilakukan  dalam  pengujian  ini, antara lain:
1) Pemeriksaan Autokorelasi untuk Residual Model.
2) Penghitungan Crosscorrelation antara Residual dengan Input Prewhitening. Komponen white  noise independen,
maka fungsi cross correlation antara (a t ) dengan (  t ) tidak akan menunjukkan pola
tertentu  dan  berada  diantara  dua standar deviasi 2(n-k) 1/2 .
Tahap  IV:  Penggunaan  Model  Fungsi
Transfer Untuk Peramalan. Jika dan
keduanya stasioner dan berhubungan maka  peramalan  dengan model fungsi transfer dapat dilakukan.

## HASIL PENELITIAN
Perkembangan indeks saham gabungan  Indonesia  dipengaruhi  oleh berbagai  faktor. Faktor-faktor yang mempengaruhi  indeks  saham  gabungan di  Indonesia  terbagi  menjadi  faktor eksternal  dan  faktor  internal.  Dalam  hal ini  akan  dibahas  faktor  eksternal  yang mempengaruhi  perkembangan  indeks saham  gabungan  Indonesia  yaitu  indeks saham negara terdekat. Hal ini disebabkan negara-negara yang
berdekatan  biasanya  memiliki  investor yang  sama.  Berikut  statistik  dari  indeks saham gabungan Indonesia.

## Gambar 1. Perkembangan IHSG Periode
Februari 2005 Sampai November 2010.
Berdasarkan Gambar 1 dapat  dilihat bahwa  pola  perkembangan  nilai IHSG selama  periode  bulan Februari tahun 2005 sampai  dengan  bulan November 2010 naik  turun.  Perkembangan  IHSG selama  periode  Februari  2005  sampai November    2010  memiliki  rata - rata sebesar  1979,1  rupiah.  Nilai minimum 1029,6  rupiah  terjadi  pada  bulan  April 2005.
Kesepakatan maupun perjanjian- perjanjian ekonomi seperti G20 Index IH SG 70 63 56 49 42 35 28 21 14 7 1 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 Time Series Plot of IHSG
menyebabkan Indeks harga saham mengalami  kenaikan [12].  Korelasi  yang sangat  tinggi  antara  IHSG  dengan KLSE sebesar  0,934  menunjukkan  adanya hubungan  yang  linear  yang  kuat,  artinya bahwa  semakin  tinggi  IHSG  semakin tinggi pula KLSE.
Analisis  fungsi  transfer  digunakan untuk  menggambarkan  IHSG  sebagai deret output (y t ) dan  deret KLSE yang berperan sebagai deret input (x t ).
Pemodelan  pola  IHSG (deret output), maka terlebih dahulu dilakukan pemodelan  terhadap  deret input,  yaitu Indeks saham  Malaysia (KLSE) dengan plot  time  series.  Time  series  berarti pengamatan  berdasarkan  perilaku  dari data  variabel  [3].  Dari  pengamatan berdasarkan  plot  time  series  diketahui data  tidak  stasioner  dalam mean dan varian, maka perlu dilakukan transformasi lalu didifferencing.
Gambar 2. Plot Data KLSE Februari 2005 sampai November 2010.
Model ARIMA yang  terbentuk  harus memenuhi  asumsi  residual white  noise dan  berdistribusi  normal.  Model  yang terbaik  adalah ARIMA (1,1,1) yang mempunyai  nilai AIC terkecil,  yaitu -238.865.  Selain  itu,  model  ini  telah memenuhi  asumsi  residual white  noise. Sedangkan,  untuk  asumsi  distribusi normalnya jika P value (0,15) >  =5% [2]. Secara matematis model KLSE ini dapat dituliskan sebagai berikut:
(1 – 0,78445B) x t = (1 – 0,56081.
Di mana x t =  (1 – B) x t . Sehingga prewhitening untuk  deret input (KLSE) dapat dituliskan sebagai berikut:
 t = ) 56081 , 0 1 ( ) 78445 , 0 1 ( B x B t   (2)
Apabila model deret input sudah layak untuk  digunakan  maka  selanjutnya  deret output dipaksakan mengikuti model deret input untuk menjaga  integritas  hubungan fungsional,  sehingga  nilai  residual  dari KLSE belum  tentu white  noise.  Secara matematis model  deret output (IHSG) yang  telah  diprewhitening dapat  ditulis sebagai berikut:
 t = ) 56081 , 0 1 ( ) 78445 , 0 1 ( B y t   (3)
Fungsi  korelasi  silang (CCF) merupakan suatu  fungsi  yang  menjelaskan  korelasi antara variabel IHSG dan KLSE. Dengan melihat lag yang  signifikan  pada  plot CCF ini  maka  dapat  ditentukan  bahwa nilai-nilai (b,  r,  s) yang  memungkinkan adalah (0,0,0).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  deret input akan  mempengaruhi deret output pada lag ke 0 sehingga dapat dikatakan bahwa apabila terjadi perubahan  pada  nilai  IHSG pada  waktu ke t maka  akan  berpengaruh  terhadap perubahan KLSE pada waktu yang sama.
Setelah ditentukan nilai-nilai dari (b, r, s) maka  fungsi  transfer  dengan  nilai b=0, r=0,  dan s=0 dapat  dituliskan  sebagai berikut:
v(B) x t = (  0 ) x t (4)
Model  dari noise ( t n )  yang  sesuai model ARIMA (0,1,0).  Secara  matematis model  dari noise ( t n )  tersebut  dapat dituliskan sebagai berikut:
t n = ) 1 ( ) 1 ( 1 0 0 0 B a B t     (5)
Setelah didapatkan model  yang sesuai untuk noise ( t n )  maka  selanjutnya  dapat disusun  model  fungsi  transfer IHSG sebagai berikut:
y t =(  0 )x t + ) 1 ( ) 3 1 ( 5 5 3 3 1 1 3 1 1 B B B a B B t           6)
Model  fungsi  transfer  IHSG dengan KLSE yang  telah  dihasilkan  perlu  diuji kelayakannya  sehingga  model  dapat dipergunakan.  Pengujian  ini  meliputi pengujian signifikansi  parameter  dan
Index KL SE 70 63 56 49 42 35 28 21 14 7 1 1500 1400 1300 1200 1100 1000 900 800 Time Series Plot of KLSE
pengujian  kesesuaian  asumsi  residual. Didapatkan parameter  model  fungsi transfer  signifikan  layak  masuk  model. Sebagai  catatan  nilai  T hitung merupakan nilai  mutlak  maka,  mengabaikan  nilai yang negatif.
Persamaan fungsi  transfer IHSG sebagai berikut:
y t =(1,40625)x t + ) 2012 , 0 4983 , 0 7462 , 0 1 ( ) 65097 , 0 88519 , 0 1 ( 5 3 1 3 1 B B B a B B t      (7) = 0,74622 − − 0,49835 − − 0,20118 − + 1,40625 − − 1,0494 − + 0,5214 − + 0,2829 − − 0,88519 + 0,65097 + ) (8)
Model fungsi  transfer di atas  dapat diartikan  bahwa  nilai IHSG pada  waktu ke t dipengaruhi oleh nilai dirinya sendiri pada waktu ke t-1, t-2, t-3, t-4, t-5 dan t- 6.  Disamping  itu peramalan  IHSG dipengaruhi oleh KLSE pada waktu ke t , t-1 t-2, t-3, t-4, t-5 dan t-6 serta  nilai residual pada waktu ke t , t-1, t-3, t-4, t-5 dan t-6.  Misalkan adalah  peramalan pada  bulan  Desember  2010  maka,  IHSG akan  dipengaruhi  oleh  dirinya  sendiri pada  bulan  November  2010,  Oktober 2010,  September  2010,  Agustus  2010, Juli  2010  dan  Juni  2010.  IHSG dipengaruhi  oleh KLSE pada  Desember 2010,  November  2010,  September  2010, Agustus  2010,  Juli  2010  dan  Juni  2010. Sedangkan residual pada bulan Desember 2010, November 2010 dan Agustus 2010.
Pengujian terhadap parameter- parameter  model telah  selesai  dilakukan, maka  selanjutnya  dilakukan  pegujian terhadap  nilai  residual  model. Nilai residual  model  harus  memenuhi  dua asumsi  yang  telah  ditetapkan,  yaitu mengikuti  proses white  noise dan mempunyai  distribusi  normal. Tabel autokorelasi  residual dapat  menjelaskan
peramalan  model  fungsi  transfer  untuk enam  puluh  enam  (66)  bulan  kemudian. Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  model dapat  menjelaskan  peramalan  sampai Mei 2016.
Setelah  diperoleh  bahwa  residual model  fungsi  transfer  mengikuti  proses white  noise maka  langkah  selanjutnya dilakukan  pengujian  normalitas  terhadap residualnya sebagai berikut:

## Gambar 3. Plot Residual Normal Persamaan
Model Fungsi Transfer.
Nilai p-value lebih  besar  dari  0,05 sehingga, dapat  disimpulkan  bahwa model  deret input independen.  Model yang telah dibuat untuk deret input dapat mewakili  perilaku  deret input sehingga tidak  ada  bagian  deret input yang  tidak terjelaskan  dan  berkumpul  pada  deret noise. Ketepatan  suatu  model  dalam meramalkan  kejadian  yang  akan  terjadi dikemudian  waktu  sangatlah  penting maka perlu  dilakukan  validasi.  Model dikatakan  valid karena semua  hasil ramalan  berada  dalam  batas  selang kepercayaan  95%. Data  dalam  penelitian ini  menggunakan  transformasi ln,  untuk mengembalikan transformasi ln digunakan exponential.
Model  dikatakan  baik  jika  pada training memiliki AIC terkecil  dan  pada data testing ramalan  berada  pada  selang kepercayaan serta memiliki MAPE semakin  kecil.  Pada  data training  AIC sebesar -2008,202  pada  model  fungsi transfer  [1,3,5],1[1,3].  Validasi  data dilakukan dengan menguji model training dengan  menggunakan  data Desember  2011  sampai  November  2012 dengan  menghitung  nilai MAPE dan melihat  selang  kepercayaan.  Hasil  dari
penghitungan MAPE selama  12  bulan sebesar  3,25  dan  nilai  ramalan  dari  data testing berada  pada  selang  kepercayaan 95%.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa model fungsi transfer [1,3,5],1[1,3] dapat digunakan  untuk  meramalkan  enam puluh  enam  bulan  kemudian  dengan tingkat kepercayaan 95%.
Dari plot tersebut dapat dilihat bahwa nilai IHSG selama 12 bulan  mendatang cukup  fluktuatif  dengan  pola  yang cenderung hampir sama.
Gambar 4. Plot Ramalan 12 Bulan ke Depan, Batas Bawah dan Atas .
Ramalan  merupakan  suatu  prediksi kejadian  yang  akan  datang.  Ramalan IHSG pada bulan Desember 2011 sampai November 2012  dapat  dijadikan  evaluasi untuk peramalan selanjutnya. Antara data aktual  dan  ramalan  saling  berhimpit menunjukkan  ramalan  yang  dilakukan dapat  dijadikan  acuan.  Rata-rata  ramalan tertingggi IHSG berada pada posisi bulan Agustus 2012 dengan 3674,31 sedangkan pada  data  aktual  terjadi  pada  bulan Oktober 2012. Sedangkan, ramalan IHSG terendah  dalam  kurun  Desember  2011 sampai  November  2012  yaitu  3583,23 yang  merupakan  rata-rata  bulan  Maret 2012  dengan  rata-rata  IHSG  terendah pada  kenyataanya  terjadi  pada  Desember 2011.
Akhir  2011 IHSG  bergerak  positif didukung dari sentimen investment grade dari Fitch Ratings kepada Indonesia yang berakibat  pada  masuknya  aliran  dana asing termasuk ke bursa saham [13]. Data aktual  pada  Mei  2012  mengalami penurunan akibat krisis Yunanai (GaleriSaham.com). Antara Ramalan dan data aktual Mei 2012 selisih 209,92 poin
lalu pada Juni 2012 selisish 303,91 poin. Sedangkan  pada  Juni  2012  terjadi pergerakan  saham  akibat  kenaikan  uang muka  BI  sehingga  IHSG  terus  menguat tetapi hasilnya lebih bagus di tahun 2012.
Tabel 1. Hasil Peramalan IHSG Desember 2011 - November 2012.
Bulan Aktua l Rama lan meng gunak an fungs i transf er
95% Confidence Interval Batas Bawah Batas Atas Desember 2011 3821, 99 3638, 66 1679,0 6 7885,3 Januari 2012 3941, 69 3609, 92 1602,6 3 8131,3 Februari 2012 3985, 21 3588, 07 1534,4 5 8131,3 Maret 2012 4121, 55 3583, 23 1478,5 2 8390,0 April 2012 4180, 73 3596, 37 1434,2 4 8684,0 Mei 2012 3832, 82 3622, 90 1398,6 7 9017,9 Juni 2012 3955, 58 3651, 67 1366,5 2 9384,3 Juli 2012 4142, 34 3671, 55 1333,0 7 9758,2 Agustus 2012 4060, 33 3674, 31 1295,1 6 10112, 8 September 2012 4262, 56 3659, 53 1252,8 0 10689, 7 Oktober 2012 4350, 29 3633, 53 1208,4 6 10925, 0 November 2012 4276, 14 3607, 28 1166,0 5 11159, 5 Kesimpulan  hasil  ramalan  diterima dengan tingkat kesalahan =5%.
Pemodelan  dengan  fungsi  transfer  dapat meramalkan  dalam  jangka  panjang  pada peramalan IHSG dengan KLSE sebanyak enam  puluh  enam  bulan  (66)  kedepan. Artinya peramalan yang dilakukan dengan  data  Februari  2005  sampai
0 5000 10000 15000 De s- 11 Ma r- 12 Ju n- 12 Se p- 12 aktual ramalan bat_bw bat_atas
November 2010 dapat meramalkan IHSG dari  Desember  2010  sampai  Mei  2016. Oleh  karena  peramalan  IHSG  Desember 2010  sampai  Februari  2014  telah  terjadi, maka  peramalan  yang  dilakukan  dapat dijadikan  evaluasi  ramalan.  Sedangkan peramalan IHSG  bulan  Maret  2014 sampai  Mei  2016  dapat  dijadikan  acuan peramalan selanjutnya.

## KESIMPULAN
Hasil analisa didapatkan bahwa KLSE sebesar  0,934,  artinya  hubungan  antara IHSG  dan  KLSE  sangat  kuat. KLSE merupakan indeks saham negara terdekat dengan Indonesia yang memiliki pengaruh  terkuat.  Model  fungsi  transfer dari  IHSG  yang  dipengaruhi  oleh  KLSE adalah sebagai berikut:
y t =(1,40625)x t +
) 20118 , 0 49835 , 0 74622 , 0 1 ( ) 65097 , 0 88519 , 0 1 ( 5 3 1 3 1 B B B a B B t      (9)
dan  model  fungsi  transfer  yang  telah stasioner sebagai berikut:
= 0,74622 − 0,49835 − − 0,20118 − + 1,40625 − − 1,0494 − + 0,5214 − + 0,2829 − − 0,8852 + 0,65097 + ) (10)
(5.2)
Model  fungsi  transfer  telah  terbentuk maka peramalan untuk 12 bulan kedepan dapat  diketahui.  Peramalan  untuk  dua belas  (12)  bulan  ke  depan  berada  pada selang kepercayaan 95%, artinya peramalan  dikatakan  baik.  Jika  di  lihat dari  nilai autokorelasi dapat  dijelaskan bahwa  pemodelan  fungsi  transfer  dapat meramalkan enam puluh enam (66) bulan kemudian.
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  sudah dilakukan, maka ada beberapa saran yang perlu diperhatikan :
1. Fungsi transfer  merupakan  model yang terbentuk minimal dua variabel,  sehingga  korelasi  yang kuat  memegang  peranan  yang penting dalam membentuk peramalan. 2. Dalam  menduga  model  ramalan suatu variabel, perlu dipertimbangkan  variabel-variabel lain  yang  berpengaruh. Artinya perlu  dilakukan  pemodelan  fungsi transfer  multi input.  Perlunya model  fungsi  transfer  multi input agar    ramalan  yang  digunakan  bisa lebih  menggambarkan  kondisi  di lapangan.
3. Beberapa data menunjukkan outlier
Data dengan outlier IHSG ditunjukkan  pada  bulan  Mei  2005 yang merupakan nilai terendah dan outlier tertinggi ditunjukkan
Oktober  2010  dengan  rata-rata IHSG 1979,1 yang merupakan rata- rata  dari  bulan  Februari  2005 sampai November 2010.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abraham,  B  and  Johannes  L.  2005. Statistical Methodes for Forcasting, A. Jhon Wiley and Sons Inc.,New Jersey.
[2] Aswi  dan  Sukarna.  2006. Analisis Deret Waktu Teori dan Aplikasi. Adira Publisher: Makassar.
[3] Anityaloka, R. dan Atika, N.A. 2012. Peramalan  Saham  Jakarata  Islamic Index  Menggunakan  Metode  ARIMA Bulan Mei-Juli 2010. Jurnal Statistika. Vol 1, No1:1-5.
[4] Hidayah,  N.  2012. Pengaruh  Indeks Bursa Asia Tenggara Terhadap Indeks
Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  di Bursa Efek Indonesia. Repository.Gunadarma.ac.id/.../1/PRE
SENTASI.pdf. 11  September  2014. Pukul 21.00.
[5] Mansur,  M.  2005. Pengaruh  Indeks Bursa  Global  terhadap  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG) pada Bursa Efek  Jakarta  (BEJ)  Periode  Tahun 2000-2003. Sosiohumaniora Vol 7, No
3:203-219.
[6] Mauliano, D. A.2009. Analisis faktor- faktor yang mempengaruhi  indeks harga saham gabungan di BEI. Tugas akhir.Universitas Gunadarma.
[7] Mufidah.  2010. Pemodelan  dan Peramalan  Nilai  Barang  Jaminan  di Perum  Pegadaian  Sidoarjo.  Tugas
akhir. ITS.
[8] Sadeq,  A.  2008. Analisis  prediksi indeks saham gabungan dengan metode  ARIMA  pada  IHSG  di  Bursa Efek  Jakarta.  Thesis. Universitas Diponegoro.
[9] Sunariyah.  2006. Pengetahuan  Pasar Modal (Edisi ke-5). UPP STIM.YKPN: Yogyakarta.
[10] Wei,  W.W.S.  2006. Time  Series Analysis  Univariate  and  Multivariate Methods,  Addison-Wesley  Company
Inc., New York.