Copyright©  2019: M. Rismawan Ridha
https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/
Accepted: 2020-06-29

## ANALISIS VOLATILITAS RETURN INDEKS SAHAM SEKTOR BARANG KONSUMSI DI INDONESIA: APLIKASI METODE TRESHOLD-GARCH (TGARCH)
Analysis of Volatility Return of Consumer Goods Stock Index in Indonesia: Application of Treshold-GARCH Method
M. Rismawan Ridha 1* , Ananto Wibowo 2
1 Badan Pusat Statistik Kabupaten Maluku Tengah, Jl. R.A. Kartini No.15, Maluku Tengah, 97511, Maluku, Indonesia
2 Badan Pusat Statistik Kabupaten Cianjur Jl. Perintis Kemerdekaan No.3, Cianjur, 43285, Jawa Barat, Indonesia
e-mail : rismawan.ridha@bps.go.id 1* , ananto.wibowo@bps.go.id 2
Abstrak : Sektor barang konsumsi merupakan salah satu sektor yang paling penting dalam perekonomian sebagai  penopang  bursa  saham  dalam  negeri.  Ketika  iklim  investasi  sedang  optimal,  nilai  indeks  saham barang  konsumsi  cenderung  meningkat  dan  volatilitasnya  cukup  stabil.  Namun,  saat  terjadi  guncangan, indeks  saham  barang  konsumsi  menunjukkan  penurunan  nilai  dan  sangat  tidak  stabil  dengan  volatilitas yang  tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  kemungkinan  terjadinya  pola  asimetris  pada  data return indeks saham barang konsumsi serta mengetahui apakah goncangan negatif ( bad news ) dan positif ( good  news )  berbeda  pengaruhnya  terhadap  volatilitas  atau leverage  effect .  Sumber  data  berasal  dari harian  indeks  saham  dengan  alat  analisis  yang  digunakan  adalah Treshold  Generalized  Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (TGARCH). Hasil penelitian menunjukkan bahwa volatilitas return indeks saham  sektor  barang  konsumsi  signifikan  dipengaruhi  oleh  return  dan  residual  satu  periode  dan  tiga periode  sebelumnya.  Selain  itu,  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara bad  news dan good  news , dimana bad news memberikan pengaruh yang lebih besar terhadap volatilitas indeks saham sektor barang konsumsi.
Kata Kunci :  Volatilitas, Indeks Saham Sektor Barang Konsumsi, TGARCH.
Abstract: The  consumer  goods  sector  is  important  in  the  economy  as  a  support  for  the  domestic  stock market.  When  the  investment  climate  is  in  the  optimal  state,  the  index  value  of  consumer  goods  stocks tends  to  increase  and  volatility  is  quite  stable.  However,  when  shocks  occur,  the  consumer  goods  index shows  a  decrease  in  value  and  is  very  unstable  with  high  volatility.  This  study  aims  to  examine  the possibility of asymmetrical patterns in the data of the return of the consumer goods stock index and find out  whether  negative  (bad  news)  and  positive  (good  news)  shocks  have  different  effects  on  volatility (leverage  effect).  The  data  source  from  the  daily  stock  index  with  the  analysis  tool  used  is  Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (TGARCH). The result of the analysis shows that  the  volatility  return  of  consumer  goods  stock  index  significantly  influenced  by  the  return  and residuals of the previous period and three previous periods. Also, Bad news and Good news significantly differ in influencing the volatility return of consumption goods stock index, where Bad news has a greater impact on the volatility of the consumer goods sector index.
Keywords: Volatility, Consumer Goods Stock Index, TGARCH.

## 1. PENDAHULUAN
Terjadinya fluktuasi pada perdagangan saham–saham publik hampir tiap menit menyebabkan harga saham  sulit  untuk  diprediksi  [1]. Volatilitas indeks  yang  cukup  tinggi  pada  IHSG  (Indeks  Harga  Saham Gabungan) atau indeks harga saham yang di keluarkan BEI (Bursa Efek Indonesia) menjadi perhatian para
investor,  manajemen  bursa,  dan  pihak  lainnya.  Volatilitas  sebuah  pasar  menggambarkan  fluktuasi  atau perubahan harga pada pasar tersebut [2]. Pada pasar saham, dikenal dengan istilah “ high risk high return ” yaitu  semakin  tinggi  resiko  yang  ada,  maka  semakin  tinggi  juga  keuntungan  yang  didapatkan  para pemegang  saham  [3].  Investor  yang  spekulatif  lebih  suka  kepada  pasar  dengan  volatilitas  tinggi,  karena memungkinkan  memperoleh  keuntungan  dalam  waktu  yang  singkat.  Sedangkan,  jika  volatilitasnya rendah,  investor  harus  memegang  saham  dalam  jangka  waktu  yang  panjang  untuk  memperoleh keuntungan.  Volatilitas  yang  rendah  juga  menandakan  resiko  rendah  yang  diambil  investor  untuk menanamkan sahamnya pada pasar saham. Jika resikonya tinggi,  maka investasi yang ada akan  menjadi sedikit karena ketidakstabilannya kondisi pasar.
BEI  mempunyai  indeks  saham  sektoral  yang  terbagi  atas  9  sektor.  Klasifikasi  ini  berdasarkan industri  yang  telah  ditetapkan  BEI  atau  diberi  nama  dengan  JASICA  ( Jakarta  Industrial  Classification ) [4]. Salah satu sektor tersebut adalah sektor barang konsumsi. Sektor barang konsumsi merupakan sektor yang penting dalam perekonomian Indonesia karena menjadi penopang bursa saham dalam negeri. Sektor ini  juga  dianggap  menarik  bagi  investor  karena  pertumbuhan  indeksnya  yang  terbilang  paling  tinggi diantara sektor-sektor lainnya [5].
Sektor  barang  konsumsi  didominasi  oleh  saham-saham  emiten  rokok,  seperti  PT  Gudang  Garam Tbk  (GGRM)  dan  PT  HM  Sampoerna  (HMSP)  sebagai  pendukung  utama  saham  ini.  Dominasi  saham emiten  rokok  di  sektor  barang  konsumsi  disebabkan  oleh  Indonesia  yang  merupakan  negara  dengan tingkat konsumsi rokok tertinggi se-Asia Tenggara [6], yang di lain sisi, memiliki kontribusi yang besar terhadap  penerimaan  negara.  Walaupun  demikian,  Saham-saham  emiten  rokok  ini  sensitif  terhadap berbagai  informasi  situasional  (sentimen)  seperti  kebijakan  kenaikan  tarif  cukai  rokok  yang  akan berdampak pada pelemahan kinerja keuangan emiten.
Berbagai  sentimen  pada  perekonomian  maupun  pasar  saham  yang  ada  pada  saat  ini  telah memengaruhi  kestabilan  harga  saham.  Hal  tersebut menunjukkan  aset  investasi  menjadi  rentan  terhadap gejolak.  Keadaan  dalam  negeri  maupun  luar  negeri  turut  berdampak  kepada  pasar  saham  di  Indonesia. Pada  periode  tertentu,  (terutama  saat  terjadi  gejolak  perekonomian)  indeks  saham  barang  konsumsi menunjukkan  penurunan  nilai  dan  sangat  tidak  stabil  dengan  volatilitas  yang  tinggi.  Hal  berbeda  justru terjadi  ketika  perekonomian  dalam  keadaan  baik  dan iklim  investasi  sedang  optimal,  nilai indeks  saham sektor barang konsumsi meningkat dan volatilitasnya cenderung stabil [7]. Dari keadaan tersebut, terdapat kecenderungan  adanya  pola  asimetris  dari  peningkatan  volatilitas  [8].  Volatilitas  yang  tinggi  cenderung terjadi umumnya diakibatkan oleh guncangan negatif daripada saat terjadi guncangan yang bersifat positif. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  finansial  selalu  dikaitkan  dengan  fenomena  ketidaksimetrisan  antara nilai guncangan/error positif dan negatif [9].
Studi  volatilitas  pada  saham  dan  analisis  terkait  pola  asimetris  telah  banyak  dilakukan.  Salah satunya oleh Priyono [8] dengan judul “ Efek Asimetris dalam Volatilitas Return Indeks LQ45: Pendekatan GJR-GARCH ”.  Temuan  pada  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  data  return  indeks  LQ45  mengalami volatilitas yang tinggi sebagai dampak fluktuasi eksternalitas dari krisis finansial di Amerika. Selain itu, terdapat efek bad news dalam ekonomi yang mengakibatkan peluang return indeks LQ45 akan menurun di periode berikutnya. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Nastiti A, dan Suharsono A [10] dengan hasil studinya  didapatkan  bahwa  return  beberapa  perusahaan go  public memiliki  sifat  heteroskedastisitas  dan sahamnya memiliki potensi resiko yang lebih tinggi dibandingkan saham perusahaan lainnya.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  peneliti  merasa  perlu  untuk  melakukan  studi  mengenai  ada tidaknya  pola  asimetris  pada  data  return  indeks  saham  barang  konsumsi.  Penelitian  ini  juga  ingin mengetahui  apakah  goncangan  negatif  ( bad  news) dan  goncangan  positif  ( good  news) berbeda pengaruhnya  terhadap  volatilitas  atau  terjadinya leverage  effect pada  data  return  saham  sektor  barang konsumsi.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Sumber dan Jenis Data
Sumber data dalam analisis ini adalah data sekunder. Data yang digunakan merupakan data harian indeks saham sektor barang konsumsi  periode Juli 2014 – Juli 2016 pada saat penutupan yang diperoleh dari duniainvestasi.com yang  tersambung  ke  Bursa  Efek  Indonesia.  Sebelum  data  yang  di  kumpulkan diolah, terlebih  dahulu  data  indeks  saham  diubah  menjadi  data  return  indeks  saham  dengan  cara, indeks saham hari ke- dikurangi dengan indeks saham hari ke , dibagi dengan indeks saham hari ke [11]. Persamaan secara sistematis sebagai berikut:
( )   ( ) (1)

## 2.2. Metode Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  analisis  deskriptif  dan  analisis time series untuk mengetahui volatilitas return indeks saham barang konsumsi dengan menggunakan software Microsoft  Excel  dan  E-views  9.0.  Analisis time  series yang  digunakan  adalah  analisis Treshold Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity (TGARCH)  untuk  memodelkan  volatilitas return indeks saham barang konsumsi.
Langkah  analisis  dimulai  dengan  membuat time  series  plot dan  menghitung  statistik  deskriptif return  indeks  saham  sektor  barang  konsumsi.  Langkah  berikutnya  melakukan  uji  stasioneritas  dengan menggunakan  uji  Augmented  Dickey  Fuller  (ADF).  Misalkan  terdapat  terdapat  model AR (1)  dengan persamaan:
(2)
Maka  dikatakan  stasioner  jika | | [12]. Data  yang  telah  stasioner  dibuat  plot  correlogram Autocorrelation  Function (ACF)  dan Partial  Autocorrelation  Function (PACF)  yang  digunakan  untuk pendugaan orde ARIMA.
Berdasarkan  hasil  ini,  kemudian  dilakukan  estimasi,  uji  signifikansi  parameter  dan  uji  diagnosa residual.  Model  yang  terbaik  dipilih  berdasarkan  nilai  AIC  ( Akaike  Information  Criterion )  dan  SC ( Schwardz  Criterion )  yang  terkecil.  Residual  yang  diperoleh  dari  model  ARIMA  terbaik  diuji  apakah terdapat  efek  ARCH  dengan  uji  LM.  Jika  diketahui  terdapat  efek  ARCH  (adanya  heteroskedastisitas) berarti layak dilanjutkan dengan pemodelan menggunakan ARCH/GARCH [10].
Pada beberapa data finansial, terdapat perbedaan besarnya perubahan pada volatilitas ketika terjadi pergerakan  nilai  return,  yang  disebut  dengan  pengaruh  keasimetrikan  [13].  Metode  TGARCH  yang digunakan  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  model  volatilitas  yang  sistematik  dengan  menambahkan variabel dummy untuk  mengakomodir  kemungkinan  terjadinya  pengaruh  keasimetrikan  dan  volatilitas suatu variabel sebagai akibat adanya Bad news dan Good news [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Analisis Deskriptif
Dalam bidang finansial, istilah return dikenal sebagai besarnya pengembalian yang akan diperoleh sebagai hasil dari suatu kegiatan investasi. Return indeks saham sektor barang konsumsi periode Juli 2014 –  Juli  2016  menunjukkan  keadaan  volatilitas  yang  tinggi.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  pergerakan  return perusahaan di sektor ini yang sangat tidak stabil, dimana rentang nilainya berkisar dari -0,04 sampai 0,06 setiap  harinya.  Nilai  return  tertinggi  yakni  sebesar  0,054  sedangkan  nilai  return  terendah  adalah  -0,037. Untuk mendapatkan informasi yang lebih komprehensif dan melihat lebih lanjut sebaran data return pada indeks sektor barang konsumsi, maka digunakan statistik deskriptif seperti Gambar 1.
-.04 -.02 .00 .02 .04 .06 50 100 150 200 250 300 350 400 450 RETURN 0 10 20 30 40 50 60 -0.0375 -0.0250 -0.0125 0.0000 0.0125 0.0250 0.0375 0.0500 Series: RETURN Sample 1 478 ( Juli 14' - Juli 16')
Observations 478 Mean 0.000466 Median 0.000493 Maximum 0.054359 Minimum -0.037923 Std. Dev. 0.012194 Skewness 0.324523 Kurtosis 4.476040 Jarque-Bera 51.78242 Probability 0.000000

## Gambar 1. Statistik Deskriptif  Return Indeks Sektor Barang Konsumsi Periode Juli 2014 – Juli 2016
Dari  gambar  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata  return  indeks  saham  barang  konsumsi  adalah sebesar 0,000466, atau dapat diartikan bahwa tingkat pengembalian pada sektor barang konsumsi selama periode penelitian  mencapai  sekitar 0,05 persen tiap harinya. Sebarannya juga tidak mengikuti distribusi normal  yang  bisa  dilihat  dari  keruncingan  (kurtosis)  yang  mencapai  4,47,  dimana  melebihi  nilai  normal kurtosis  yaitu  3  [15].  Nilai  kurtosis  yang  sangat  besar  (bernilai  positif)  mengindikasikan  bahwa sebarannya  memiliki  ekor  yang  lebih  panjang  dari  sebaran  normal.  Hal  ini  dapat  dibuktikan  oleh  Uji Jarque-Bera dengan nilai sebesar 51,78 dengan probability 0,0000 (p-value < 0,05, yang berarti menolak Ho  dan  kesimpulannya  data  tidak  berdistribusi  normal).  Jika  data  tidak  mengikuti  distribusi  normal, dengan indikasi nilai kurtosis yang besar (di atas 3), maka terdapat kecenderungan bahwa sifat dari data dipengaruhi oleh proses ARCH atau adanya pola asimetrik [16].

## 3.2 Analisis Inferensia

## Uji Stasioneritas dan Pemilihan Ordo AR, MA, serta Pemodelan ARIMA
Pengujian  stasioneritas  dengan  menggunakan  metode  Augmented  Dickey  Fuller-test  (ADF-test), pada intercept dan tanpa tren. Hasil yang didapat adalah sebagai berikut:
Null Hypothesis: RETURN has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=17)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -24.73051 0.0000 Test critical values: 1% level -3.443834 5% level -2.867379 10% level -2.569943
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Gambar 2. Hasil uji stasioneritas Return pada level
Berdasarkan hasil pengujian stasioneritas, pada tingkat signifikansi 5% menunjukkan bahwa return indeks  barang  konsumsi  telah  stasioner  pada  tingkat  level.  Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan Pemilihan Ordo AR, MA atau ARMA.
Gambar 3. Correlogram Autoregressive dan Moving Average
Analisis correlogram atau yang biasa dikenal dengan plot autokorelasi antarwaktu, digunakan untuk mengetahui  pada  ordo  berapakah  AR,  MA  atau  keduanya  signifikan  memengaruhi  return  indeks  barang sektor konsumsi [17]. Dilihat dari correlogram yang signifikan yaitu yang keluar dari confidence interval - nya, ada AR(1), AR(3), MA(1) dan MA(3). Selanjutnya dilakukan estimasi dengan menggunakan model AR(1), AR(3), MA(1) dan MA(3) dan didapat hasil output E-views sebagai berikut:
Gambar 4. Output pemodelan AR(1) AR(3) MA(1) MA(3)
Berdasarkan hasil pemodelan diatas, didapatkan persamaan model ARMA yaitu:
( ) (   ) (   ) 0,3222 0,8054 (3)
Keterangan: (*) Signifikan pada taraf 5 %.
Hasil  estimasi  tersebut  merupakan  model  terbaik  yang  didapat,  dengan  pertimbangan  pemilihan model terbaik berdasarkan kriteria nilai AIC dan SC yang lebih kecil jika dibandingkan dengan ordo-ordo ARMA  lainnya  [18].  Model  tersebut  menyatakan  bahwa  nilai  return  ke- dipengaruhi  oleh  nilai  return dan  residual  pada  lag  sebelumnya  ( )  dan  tiga  lag  sebelumnya  ( ).  Selanjutnya,  dilakukan  uji heteroskedastisitas  residual  dari  model  ARMA  tersebut,  dengan  menggunakan  ARCH-LM test ,  didapat hasil sebagai berikut:
Heteroskedasticity Test : ARCH F-statistic 11.90800 Prob. F(2,473) 0.0000 Obs*R-squared 22.81814 Prob. Chi-Square(2) 0.0000 Gambar 5. Output Pengujian Heteroskedastisitas ARCH-LM
Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  nilai  Prob  (F- statistic )  adalah  0,0000,  jika  dibandingkan  dengan tingkat  signifikansi  5%  atau  0,05,  maka  kita  dapat  menolak dan  simpulkan  bahwa  terdapat heteroskedastisitas pada residual. Hal ini menandakan bahwa variansnya yang tidak konstan antar waktu sehingga  estimator  yang  dihasilkan  tidak  efisien  atau  varians  dari  estimator  tidak  minimum  [19].  Untuk mengatasi permasalahan tersebut, digunakan teknik Treshold -GARCH untuk memodelkan data return .

## Treshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (TGARCH)
Selanjutnya,  dilakukan  pemodelan  dengan  menggunakan Treshold -GARCH  dikarenakan  jika menggunakan model ARIMA dan residualnya bersifat heteroskedastis, maka varians yang dihasilkan tidak akan  konstan  antar  waktu  sehingga  akan  menyulitkan  dalam  melakukan  estimasi  parameter  dan peramalan.  Tidak  seperti  ARIMA  yang  menggunakan Ordinary  Least  Square (OLS),  estimasi  yang digunakan  pada  metode  ini  adalah  estimasi  fungsi Maximum  Likelihood .  Hasil  estimasi  pemodelan  data return indeks saham barang konsumsi menggunakan Model TGARCH(1,1) ditunjukkan oleh Gambar 6.
Gambar 6. Output Pemodelan TGARCH (1,1)
Conditional Mean Equation : ( ) (   ) (   ) 0,7645 (4)
Conditional Variance Equation :
0,8909 (5)
Keterangan: (*) Signifikan pada taraf 5%
Pada persamaan mean model dengan taraf signifikansi 5%, nilai return ke- dipengaruhi oleh nilai return dan residual baik hari sebelumnya maupun 3 hari sebelumnya. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat pengembalian  indeks  saham  barang  konsumsi  secara  langsung  dipengaruhi  oleh  guncangan  atau shock pada hari sebelumnya juga 3 hari sebelumnya.
Pada  persamaan  varians  model  dengan  taraf  signifikansi  5%,  varians  return  dipengaruhi  oleh varians  return  di  hari  sebelumnya.  Selain  itu,  koefisien  variabel dummy  threshold sebesar  0,0814 menunjukkan  hasil  yang  signifikan.  Ini  berarti  terdapat  pengaruh  keasimetrikan  atau  adanya  perbedaan besarnya perubahan volatilitas ketika terjadi pergerakan nilai return.
Efek leverage yang  ditunjukkan  pada  koefisien  variabel dummy  threshold yang  bernilai  positif ( ) berarti  bahwa bad  news (guncangan  negatif)  memiliki  efek  yang  lebih  kuat dibandingkan good news (guncangan positif) [20]. Ketika terjadi perubahan pada pergerakan nilai return, volatilitas cenderung menurun  ketika  return  naik  dan  akan  meningkat  ketika  return  melemah.  Saat  guncangan  negatif  ( bad news ) pada hari sebelumnya dan 3 hari sebelumnya yakni saat dan bernilai negatif, hal ini akan berdampak  besar  sehingga  volatilitas  meningkat  dan  akan  menurunkan  nilai  return.  Sebaliknya,  saat guncangan  positif  ( good  news )  dimana  nilai dan bernilai positif  akan  menurunkan  volatilitas
yang  berdampak  pada  naiknya  nilai  return.  Pengaruh  keasimetrikan  ini  terjadi  akibat  adanya  volatilitas yang  sangat  besar  pada  pasar  saham  sektor  barang  konsumsi  dengan  tingkat  resiko  yang  besar  dalam memegang suatu aset.
Selanjutnya,  kita  kembali  melakukan  pegujian  ARCH-LM  dan  uji  normalitas  Jarque  Bera  untuk mengetahui  apakah  masih  terdapat  pengaruh  efek  ARCH  (masalah  pada  heteroskedastisitas).  Hasil pengujian ARCH-LM dan uji normalitas ditunjukkan oleh Gambar 7 dan 8.
Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 2.113219 Prob. F(2,473) 0.1220 Obs*R-squared 4.215577 Prob. Chi-Square(2) 0.1215
Gambar 7. Output pengujian Heteroskedastisitas ARCH-LM dengan Model TGARCH(1,1)
0 10 20 30 40 50 60 -3 -2 -1 0 1 2 3 Series: Standardized Residuals Sample 1 478 Observations 478 Mean 0.005000 Median -0.019625 Maximum 3.278279 Minimum -3.220389 Std. Dev. 0.999967 Skewness 0.114331 Kurtosis 3.215862 Jarque-Bera 1.969406 Probability 0.373550
Gambar 8. Output Uji Normalitas Jarque-Bera dengan Model TGARCH(1,1)
Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  pada  taraf  signifikansi  5%  tidak  terdapat  masalah heteroskedastisitas  yang  menandakan  bahwa  residual bersifat  homoskedastis atau  memiliki  varians  yang konstan antar waktu. Selain itu, berdasarkan hasil pengujian normalitas residual, p-value uji Jarque-Bera sebesar  0,3735  ( p-value >0,05)  menyimpulkan  bahwa  asumsi  normalitas telah terpenuhi  dan  efek  ARCH telah hilang di dalam model. Hasil kedua pengujian juga menandakan bahwa model telah layak serta bisa digunakan untuk memodelkan volatilitas return indeks saham sektor barang konsumsi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  maka  diperoleh  beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut: (1)  Terdapat  pola  asimetris  pada  data  return  indeks  saham  sektor  barang  konsumsi  sehingga  dapat digunakan  teknik  TGARCH;  (2) Volatilitas  return  indeks  saham  sektor  barang  konsumsi  signifikan dipengaruhi oleh return dan residual satu periode dan tiga periode sebelumnya; (3) dummy threshold (efek asimetris)  yang  signifikan  menujukkan  bahwa bad  news memiliki  dampak  yang  lebih  besar  jika dibandingkan  dengan good  news terhadap  pergerakan  volatilitas  return  indeks  saham  sektor  barang konsumsi.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  selain  menganalisis  return,  sebaiknya  dapat  juga  menganalisis  nilai Value  at  Risk (VaR)  dinamik  saham  perusahaan  pada  sektor  barang  konsumsi.  Selain  itu,  dalam pemodelan analisis volatilitas, dapat juga digunakan model ARCH-GARCH lainnya seperti EGARCH dan IGARCH.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kamaludin, Struktur  Volatilitas  Pendekatan  ARCH  GARCH .  Jurnal  Media  Riset  Bisnis  dan Manajemen Vol. 8, No. 2, 2008
[2] Sitanggang,  M.S.,  &  Hidayat,  P., Analisis  Kausalitas  antara  Volatilitas  Saham  dengan  Variabel Makroekonomi Indonesia . Jurnal Ekonomi dan Keuangan Vol. 1, No. 5, Universitas Sumatera Utara: 2013
[3] Farida, M., & Darmawan, A., Pengaruh Risiko Inflasi, Risiko Suku Bunga, Risiko Valuta Asing, dan Profitabilitas  terhadap  Return  Saham .  Jurnal  Administrasi  Bisnis  (JAB)  Vol.  50  No.1,  Universitas Brawijaya: 2017
[4] Indonesia Stock Exchange., Buku Panduan Indeks Harga Saham Bursa Efek Indonesia . Jakarta: 2010
[5] Massijaya,  N.K., Pengaruh  Variabel  Makroekonomi  Terhadap  Harga  Saham  Perusahaan  Sektor Consumer  Goods  pada  Indeks  LQ45. Skripsi,  Fakultas  Ekonomi  dan  Manajemen,  Institut  Pertanian Bogor: 2015
[6] ASEAN  Tobacco  Tax  Report  Card., Regional  Comparisons  and  Trends. Southeast  Asia  Tobacco Controll Alliance (SEATCA): 2014
[7] Gunadi,  I.,  Taruna,  A.A.,  &  Harun,  A.C., Penggunaan  Indeks  Stabilitas  Sistem  Keuangan  (ISSK) Dalam  Pelaksanaan  Surveilans  Makroprudensial. Working  Paper,  WP/15/2013,  Bank  Indonesia: 2013
[8] Priyono,  A.F., Efek  Asimetris  dalam  Volatilitas  Return  Indeks  LQ45:  Pendekatan  GJR:  GARCH. Jurnal Manajemen Indonesia Vol. 12, No. 2 Agustus: 2012
[9] Tsay, R.S., Analysis of Financial Time Series. John Wiley and Sons inc. Canada: 2002
[10] Nastiti,  A.,  &  Suharsono,  A.,  Analisis  Volatilitas  Saham  Perusahaan  Go  Public  dengan  Metode ARCH-GARCH. Jurnal Sains dan Seni ITS Vol .1 , No.1: 2012
[11] Paramitha,  G.,  Nugroho  W.H.,  &  Kusdarwati,  H., Perbandingan  Model  Volatilitas  Data  Return dengan Menggunakan Model Exponentially Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity  (EGARCH)(1,1),  dan  Threshold  Generalized  Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity  (TGARCH)(1,1)  (Pada  Data  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  dan  Swiss  Market Indeks). Jurnal Mahasiswa Statistik, Vol. 1, No.14, Universitas Brawijaya: 2013.
[12] Baumöhl  E.  &  Lyócsa  S.,  (2009). Stationarity  of  Time  Series  and  the  Problem  of  Spurious Regressio n. MPRA Paper 27926, University Library of Munich, Germany.
[13] Untari,  N.,  Mattjik,  A,A.,  &  Saefuddin,  A., Analisis  Deret  Waktu  dengan  Ragam  Galat  Heterogen dan Asimetrik : Studi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Periode 1999-2008. Forum Statistika dan Komputasi: 2009
[14] Juanda, B., & Junaidi., Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi . IPB Press. Bogor: 2012
[15] Lawford, S., Finite-sample quantiles of the Jarque-Bera Test. Journal of Applied Economic Letters, Vol. 12: 2005
[16] Lo,  M.S., Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity  Time  Series  Models. Thesis. Departement of Statistics and Actuarial Science. Simon Fraser University: 2003
[17] Enders, W., Application of Econometric Time Series Second Edition. John Wiley and Sons, Inc. New York: 2004
[18] Nachrowi,  N.D.,  &  Usman,  H,. Pendekatan  Populer  dan  Praktis  Ekonometrika  Untuk  Analisis Ekonomi dan Keuangan . LP FEUI. Jakarta: 2006
[19] Gujarati, N.D., & Porter D.C., Basic Econometrics: Fifth Edition. McGraw-Hill Companies Inc, New York: 2009.
[20] Dahlvid,  C.,  &  Granberg,  P., The  Leverage  Effect:  Uncovering  the  true  nature  of  U.S  assymetric volatility . Master Thesis. Lund University: 2017.