## SQUARE : Journal of Mathematics and Mathematics Education

## Penentuan Saham Syariah Terbaik Melalui Pendekatan Peramalan
Eva Khoirun Nisa UIN Walisongo Semarang khoirunnisa14.eva@gmail.com

## ABSTRAK
Berinvestasi  syariah  sudah  menjadi  tren  masyarakat  Indonesia  pada  saat  ini.  Beberapa  kelebihan yang  menjadi  alasan  banyak  yang  berinvestasi  syariah  termasuk  saham  syariah,  yaitu  sesuai prinsip-prinsip  Islam  dan  indeks  saham  syariah  di  Indonesia  melesat  naik  saat  pandemi  di  saat negara  lain  mengalami  penurunan.  Keuntungan  merupakan  tujuan  utama  dari  investasi.  Namun ternyata  masih  banyak  masyarakat  yang  mengalami  kebingungan  dalam  memilih  saham  syariah berpotensial  menguntungkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  saham  syariah  yang memberikan  harga  saham  yang  tinggi  dan  meramalkan  harga  saham  syariah  dengan  metode peramalan.  Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  bahwa  data  harga  saham  syariah  yang digunakan tidak mempunyai faktor musiman dan merupakan data time series jangka waktu pendek sehingga model ARIMA tepat digunakan untuk meramalkan harga saham syariah. Saham syariah ACES  merupakan  saham  yang  mempunyai  harga  saham  tinggi  dengan  model  terbaik  ARIMA (0,1,4).  Ramalan  harga  saham  syariah  ACES  mengalami  penurunan  pada  bulan  September, Oktober, dan November 2021 kemudian stabil sampai bulan Agustus 2023. Kata kunci: ARIMA, peramalan, saham syariah.

## ABSTRACT
Investing in sharia has become a trend in Indonesian society at this time. Some of the advantages of investing in sharia are according to Islamic principles and the sharia stock index in Indonesia shot up during the pandemic when other countries experienced a decline. Profit is the main goal of investment.  However,  it  turns  out  that  there  are  still  many  people  who  experience  confusion  in choosing  potentially  profitable  Islamic  stocks.  This  study  aims  to  obtain  Islamic  stocks  that provide high stock prices and forecast Islamic stock prices by forecasting methods. Based on the analysis  of  study,  the  Islamic  stock  prices  used  does  not  have  seasonal  factors  and  it  is  a  short- term  time  series  data  so  that  the  ARIMA  model  is  appropriate  to  use  to  predict  Islamic  stock prices.  ACES  sharia  shares  are  stocks  that  have  a  high  share  price  with  the  best  model  ARIMA (0,1,4).  ACES's  sharia  share  price  forecast  will  decline  in  September,  October,  and  November 2021 and then stabilize until August 2023.
Keywords: ARIMA, forecasting, sharia stocks.

## 1. PENDAHULUAN
Bergaya  hidup  syariah  sudah  menjadi  tren  masyarakat  Indonesia.  Dari  mulai  pakaian, makanan,  komestik  sampai  cara  berinvestasi.  Investasi  syariah  menjadi  terobosan  baru  yang mendapat  tempat  di  hati  masyarakat  Indonesia  yang  mayoritas  beragama  Islam.  Investasi syariah dipandang sesuai dengan prinsip-prinsip  dalam Islam yaitu adanya prinsip bagi hasil dan  bagi  rugi,  prinsip  dagang,  prinsip  biaya  atau  upah  serta  prinsip  bebas  jasa  (Iqbal  & Mirakhor,  2007).  Selain  itu,  hadirnya  investasi  syariah  menjadi  pilihan  umat  muslim  ketika sebelumnya  riba  menjadi  momok  dalam  berinvestasi  karena  menurut  Lewis  &  Algaoud (2007)  dan  Abbes  &  Trichilli  (2015),  tidak  terdapat  transaksi  berbasis  riba  dalam  investasi syariah.
Pasar  modal  syariah  difasilitasi  sukuk,  reksadana  dan  saham  syariah  (Board,  2015). Selain karena lebih sesuai dengan ketentuan agama Islam, beberapa kelebihan saham syariah sebagai salah satu produk pasar modal syariah berdasarkan hasil penelitian Saiti et al. (2014) yaitu  tidak  terpengaruh  signifikan  terjadinya  leverage,  tingkat  volatilitas  rendah  dan diversifikasi  tinggi.  Hal  yang  menarik  terjadi  baru-baru  ini  adalah  indeks  saham  syariah  di Indonesia  melesat  naik  saat  pandemi  (Irfan  et  al.,  2021)  di  saat  negara  lain  mengalami penurunan.  Karena  atmosfer  investasi  syariah  di  Indonesia  yang  tinggi,  beberapa  kelebihan saham syariah serta kondisi saham syariah yang menarik perhatian saat pandemi menjadi latar belakang penelitian ini mengkaji saham syariah.
Penelitian  ini  juga  digagas  berdasarkan  survei  yang  telah  dilaksanakan  sebelumnya kepada beberapa orang-orang yang sudah investasi saham namun belum untuk saham syariah, calon investor, trader dan yang sedang atau pernah investasi saham syariah. Survei ini sebagai survei pra riset untuk melihat kondisi yang terjadi di masyarakat mengenai sikap masyarakat terhadap  saham  syariah.  Survei  dilaksanakan  secara  online  menggunakan  google  form  dan whatsapp.  Sebanyak  30  responden  mengikuti  survei  tersebut  dan  menghasilkan  65% responden  menyatakan  masih  bingung  dalam  memilih  saham  syariah  potensial  yang  dapat dijadikan investasi.
Untuk  mencoba  membantu  calon  investor  atau  trader  dalam  memilih  saham  syariah, digunakanlah  pendekatan  statistika  khususnya  forecasting.  Umpusinga  et  al.  (2020) meramalkan  harga  saham  syariah  dengan  Vector  Autoregression  (VAR).  Dari  penelitian tersebut  diperoleh  kesimpulan  bahwa  harga  saham  EXR  dan  ANTM  diperkirakan  sama memiliki  pergerakan  yang  stabil  sedangkan  JII  diperkirakan  akan  meningkat  signifikan selama enam bulan ke depan. Lain halnya dengan Budiandru (2021) yang menguji pengaruh risiko  dan  volatilitas  pengembalian  terhadap  volatilitas  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia dengan Autoregressive Conditionally Heteroscedasticity-Generalized Autoregressive Conditional  Heteroskedasticity  (ARCH-GARCH).  Penelitian-penelitian  tersebut  hanya membatasi  penggunaan  VAR  dan  ARCH-GARCH  dalam  meramalkan  harga  dan  volatilitas saham padahal salah satu syarat peramalan yang baik adalah peramalan dengan metode atau teknik yang sesuai dengan pola datanya (Wang et al., 2009). Dengan demikian, riset ini tidak akan  membatasi  dengan  teknik  peramalan  tertentu  karena  nantinya  akan  menyesuaikan dengan pola data  saham  syariah yang  ada.  Hal ini  dilakukan agar diperoleh  hasil  yang tepat dan signifikan.
Totakura  et  al.,  (2020)  menyatakan  pemilihan  saham  yang  tepat  dapat  membantu keberhasilan trader. Terlebih untuk swing trader yang melakukan perdagangan saham jangka pendek hingga menengah, sangat butuh informasi harga saham setiap saat. Tujuan utama dari swing trader yaitu untuk mendapatkan keuntungan dari gerakan harga saham selama beberapa hari  (Swing,  2010).  Oleh  karena  itu,  peramalan  harga  saham  sangat  dibutuhkan  bagi  para “pemain”  saham.  Penelitian  ini  akan  meramalkan  harga  saham  syariah  yang  hasilnya  dapat dimanfaatkan oleh investor, swing trader, atau bahkan pemain saham pemula dalam memilih saham syariah yang dapat memberikan keuntungan optimal.

## 2. METODE
Penelitian  ini  akan  mengungkap  jenis  saham  syariah  yang  menghasilkan  profit  tinggi serta  peramalan  harganya  berbantu  statistika.  Dengan  demikian,  riset  ini  menggunakan pendekatan kuantitatif dengan tahapan sebagai berikut.
1. Memilih saham-saham syariah Indonesia dengan kriteria pertumbuhannya positif
2. Menganalisis secara deskriptif untuk harga saham syariah yang terpilih
3. Menerapkan analisis peramalan dengan data saham syariah yang sudah dipilih pada tahap pertama dengan langkah-langkah analisisnya sebagai berikut.
3.1.   Menentukan time series plot untuk masing-masing harga saham syariah terpilih.
3.2.   Menganalisis time series plot untuk melihat karakteristik data time seriesnya.
3.3.  Menentukan  pola  data  (time  series)  berdasarkan  plot  Autocorrelation  Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF).
3.4.  Mengidentifikasi metode apa yang sesuai dengan pola data yang dihasilkan plot ACF dan PACF.
3.5.   Menguji asumsi model peramalan.
3.6.  Menentukan estimasi model peramalan yang sesuai dengan pola data.
3.7.  Menentukan  model  terbaik  dari  hasil  estimasi  model  yang  diperoleh  berdasarkan nilai AIC terkecil.
3.8.   Menerapkan peramalan data harga saham syariah menggunakan model terbaik yang telah diperoleh pada tahap 3.4.
3.9.   Menginterpretasikan hasil peramalan.
3.10.  Memperoleh saham syariah apa saja yang berpotensi baik.
Data  harga  saham  syariah  dalam  riset  ini  merupakan  data  sekunder  dari  bulan  Januari 2017  sampai  Agustus  2021  diperoleh  dari  Jakarta  Islamic  Index  (JII),  idx.co.id,  dan  Yahoo Finance.  Saham  syariah  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  saham  syariah  yang terindeks  oleh  JII  sekaligus  terindeks  oleh  LQ45  sehingga  teknik  pengambilan  sampel  yang digunakan  adalah  purposive  sampling.  Keuntungan  teknik  sampling  ini  yaitu  memperoleh kualitas yang dimiliki informan (Tongco, 2007) yang dalam riset ini agar mendapatkan saham syariah  yang  berprospek  bagus.  Saham  syariah  yang  dimaksud  adalah  UNVR  ( Unilever Indonesia  Tbk) ,  KLBF  (Kalbe  Farma,  Tbk.),  ACES  (Ace  Hardware  Indonesia,  Tbk),  INDF ( Indofood  Sukses  Makmur  Tbk) ,  ICBP  (Indofood  CBP  Sukses  Makmur,  Tbk),  SMGR (Semen Indonesia (Persero), Tbk), UNTR (United Tractors, Tbk), INTP (Indocement Tunggal Prakarsa, Tbk), CTRA ( Ciputra Development  Tbk) , ANTM (Aneka Tambang,  Tbk), ADRO
30  | Eva Khoirun Nisa - Penentuan Saham Syariah Terbaik Melalui Pendekatan Peramalan
( Adaro  Energy  Indonesia  Tbk) ,  ITMG  ( Indo  Tambangraya  Megah  Tbk) ,  dan  PTBA  (Bukit Asam, Tbk). Data harga saham syariah berbentuk data time series sehingga antar periode baik sebelum maupun sesudah saling mempengaruhi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Deskripsi Data
Terdapat 13 saham syariah yang terindeks oleh JII sekaligus LQ45 yaitu UNVR, KLBF, ACES, INDF, ICBP, SMGR, UNTR, INTP, CTRA, ANTM, ADRO, ITMG, dan PTBA. Data harga  saham  syariah  yang  diambil  merupakan  harga  saham  syariah  tiap  bulan  dari  bulan Januari  2017  sampai  Agustus  2021.  Namun  setelah  dihitung  proyeksi  pertumbuhan  untuk masing-masing  saham syariah diperolehlah  8 saham  syariah yang mempunyai nilai  proyeksi pertumbuhan  positif  yaitu  KLBF,  ACES,  ICBP,  SMGR,  UNTR,  INTP,  ANTM,  dan  PTBA. Berikut poyeksi pertumbuhan tiap saham syariah.
Tabel 1. Proyeksi Pertumbuhan Saham Syariah Saham Syariah Proyeksi Pertumbuhan UNVR -9.159,66 KLBF 2.627,24 ACES 45.400,30 INDF -25.164,57 ICBP 33.056,78 SMGR 88.234,51 UNTR 318.272,81 INTP 23.863,93 CTRA -6025,638426 ANTM 100155,4655 ADRO -3282,888351 ITMG -1131,897911 PTBA 27970,28888
Dari kedelapan saham syariah tersebut dapat kita lihat karakteristiknya dengan statistika deskriptif. Berikut tabel statistika  deskriptif untuk masing-masing  harga  saham syariah yang terpilih.
Tabel 2. Statistk Deskriptif Harga Saham Syariah Terpilih Total Count N Mean Variance Sum Min Max Skewness Kurtosis 56 56 1517,2 17604,5 84963,2 1115,0 1735,0 -0,97 0,70 56 56 1428,7 72355,3 80007,1 745,0 1808,7 -0,68 0,04 56 56 9439 1085343 528562 8114 11910 0,84 -0,34 56 56 10364 2530974 580400 7125 13950 0,21 -0,46 56 56 26048 34324896 1458681 15105 38900 0,23 -0,77 56 56 16575 13617251 928221 10200 22475 -0,19 -1,20 56 56 1401 1396002 78440 484 5220 1,93 3,05 56 56 4669 13483027 261443 1781 13200 1,46 0,45
Tabel  2  menginformasikan  jumlah  data  untuk  setiap  jenis  saham  syariah,  rata-rata, variansi,  jumlah,  nilai  minimum,  maksimum,  kemencengan  grafik  normal  (skewness)  dan keruncingan  grafik  normal  (kurtosis).  Berdasarkan  Tabel  2  diketahui  rata-rata  harga  saham syariah  tertinggi  dari  8  saham  adalah  saham  UNTR  (United  Tractors  Tbk)  dengan  rata-rata harga  saham  sebesar  26.048/lembar  sedangkan  rata-rata  harga  saham  syariah  terendah  yaitu saham  ANTM  (Aneka  Tambang,  Tbk)  dengan  nilai  1.401/lembar.  Untuk  keragaman  data harga  setiap  saham  syariah  dapat  dikatakan  sangat  beragam  karena  nilai  variansi  harga kedelapan saham syariah tersebut sangat besar. Hal ini dapat juga dilihat dari nilai minimum dan maksimum yang selisihnya besar sehingga rentang nilainya besar dan sangat bervarian.
Analisis data secara deskriptif juga diperlukan untuk menentukan metode peramalan apa yang  lebih  tepat  digunakan.  Contohnya  bila  data  stasioner  dan  residualnya  berdistribusi normal  maka  dapat  digunakan  metode  peramalan  ARIMA.  Dari  Tabel  2  diperoleh  saham syariah ICBP, UNTR, SMGR, ANTM dan PTBA mempunyai nilai skewness positif sehingga dapat  diartikan  grafik  menceng  ke  kanan  seperti  pada  gambar  sedangkan  saham  syariah KLBF, ACES, dan INTP mempunyai kemencengan bernilai negatif sehingga data juga tidak berdistribusi normal karena dikatakan data tersebut  mempunyai sebaran normal jika datanya terpusat di tengah.
3.2. Penentuan Saham Syariah Terbaik dengan Forecasting Analysis
Sebelum  masuk  ke  tahap  forecasting,  hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  membentuk plot  time  series  pada  masing-masing  saham  syariah  untuk  mengetahui  karakteristik  data secara analisis time series sehingga membantu menentukan metode peramalan yang tepat.
Dari  plot  time  series  di  atas  terlihat  semua  saham  syariah  yang  terpilih  tidak  ada penurunan  kurva  setelah  bulan  ke-36  malah  terlebih  beberapa  mengalami  kenaikan  seperti ACES,  SMGR,  dan  ANTM.  Artinya  bahwa  mulai  terjadinya  pandemi  Covid-19  pada  awal tahun  2020  (mulai  bulan  ke-37),  kalau  kita  bandingkan  dengan  tiga  bulan  sebelumnya  tidak ada  penurunan  sehingga  dapat  kita  nyatakan  bahwa  pandemi  covid-19  tidak  berpengaruh terhadap saham syariah. Hal ini sangat pantas bila banyak orang yang memilih saham syariah untuk investasi.
Hal penting lainnya berdasarkan Gambar 1 adalah semua data harga saham syariah tidak mempunyai  faktor  musiman  karena  tidak  ada  pengulangan  nilai  pada  periode  atau  bulan tertentu  dan  sangat  fluktuatif  tiap  bulannya. Dengan  demikian,  model  peramalan  yang  tepat digunakan adalah  tanpa  faktor musiman.  ARIMA singkatan dari  Auto  Regressive  Integrated Moving  Average  merupakan  model  peramalan  yang  paling  sederhana  tetapi  mempunyai beberapa kelebihan. Model ini cocok digunakan untuk data time series jangka waktu pendek dan  melalui  model  ARIMA  nilai  akurasi  prediksi  dapat  terus  ditingkatkan  sembari mempertahankan nilai parameter seminimal mungkin (Abdallah, 2019).
Pendapat  lain  dari  Meyler  et  al.,  (1998)  menyatakan  bahwa  keuntungan  menggunakan model ARIMA adalah menguntungkan jika seseorang meramalkan dalam jumlah data besar. Selain  itu,  ARIMA  tepat  digunakan  untuk  menghindari  masalah  yang  terkadang  terjadi dengan  multivariat  dengan  jumlah  variabel  banyak.  Dengan  demikian,  model  ARIMA diterapkan dalam penelitian ini.
Gambar 1. Time Series Plot Harga Saham Syariah

## Stasioneritas dalam Mean dan Varian
Tahap  pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  penentuan  model  ARIMA  yaitu  menguji kestasioneritasan data dalam mean dan varian. Untuk melihat kestasioneran dalam mean maka dapat kita lihat dari plot ACF (Autocorrelation Function).
Berdasarkan  Gambar  2,  terlihat  bahwa  pola  ACF  turun  lambat  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  data  saham  KLBF,  ICBP,  UNTR,  INTP,  ANTM,  dan  PTBA  tidak stasioner  dalam  mean  sedangkan  saham  ACES,  SMGR,  stasioner  dalam  mean.  Untuk  data saham  yang  tidak  stasioner  dalam  mean  perlu  dilakukan  differencing  agar  menjadi  stasioner dalam  mean.  Setelah  melalui  differencing  dengan  operator  backward  shift  diperoleh  data keenam sama syariah tersebut stasioner dalam mean.
Gambar 3. Plot Box-Cox Saham Syariah (A)
Gambar 4. Plot Box-Cox Saham Syariah (B)
Untuk  mengetahui  apakah  data  sudah  stasioner  dalam  varian  atau  tidak  dilakukan pengecekan dengan  plot  Box-Cox.  Bila  nilai  rounded  value  pada  plot  Box-Cox  lebih  dari  1 maka data stasioner dalam varian. Berdasarkan plot Box-Cox pada Gambar 3 dan Gmabar 4 diperoleh hasil bahwa kedelapan saham syariah tersebut stasioner dalam varian. Berikut plot Box-Cox masing-masing saham syariah.

## Identifikasi Model ARIMA
Setelah  dipastikan  data  stasioner  dalam  mean  dan  varian  selanjutnya  adalah mengidentifikasi  model  ARIMA  apa  yang  tepat  diterapkan  untuk  data  melalui  plot Autocorrelation  Function  (ACF)  dan  Partial  Autocorrelation  Function  (PACF).  Gambar  5 baik  ACF  maupun  PACF  nya  cut  off  pada  lag  ke-2  maka  identifikasi  model  awal  yang mungkin untuk saham KLBF adalah ARIMA (2,1,0) dan (0,1,2).
Gambar 6 menunjukkan  bahwa model awal  yang  mungkin  untuk  saham  ACES  adalah ARIMA (4,1,0) dan (0,1,4) sedangkan untuk saham ICBP yaitu ARIMA (5,1,0) dan (0,1,5) yang sesuai dengan Gambar 7.
Gambar 6. Plot ACF dan PACF Saham ACES
Gambar 7. Plot ACF dan PACF Saham ICBP
Berdasarkan Gambar 8, baik ACF maupun PACF pada saham SMGR tidak terdapat lag yang melewati garis merah (cut off) maka model tidak dapat diidentifikasi. Begitu pula yang terjadi  pada  saham  UNTR  tidak  ada  lag  yang  melewati  cut  off  pada  Gambar  9  sehingga model ARIMA tidak dapat diidentifikasi.
Gambar 9. Plot ACF dan PACF Saham UNTR
Berbeda dengan saham UNTR, plot ACF maupun PACF pada Gambar 10 terjadi cut off pada lag ke-4 sehingga model yang mungkin untuk saham INTP ARIMA (4,1,0) dan (0,1,4). Untuk  saham  ANTM  terjadi  cut  off  pada  lag  ke-5  (Gambar  11)  sehingga  model  yang mungkin  ARIMA  (5,1,0)  dan  (0,1,5).  Namun,  pada  saham  PTBA  baik  plot  ACF  maupun PACF-nya (Gambar 12) tidak ada lag yang melewati garis merah (cut off) maka model tidak dapat diidentifikasi.
Gambar 10. Plot ACF dan PACF Saham INTP
Gambar 11. Plot ACF dan PACF Saham ANTM

## Gambar 12. Plot ACF dan PACF Saham PTBA
Model  yang  diidentifikasi  selanjutnya  diestimasi  dan  diuji  parameter  dengan  t  test.  H 0 ditolak  ketika
/ 2, hitung n p t t    atau  p-value  <  α  dengan  H 0 menyatakan  parameter  tidak signifikan,  merupakan  tingkat  kesalahan,  n  menyatakan  ukuran  sampel,  p  adalah banyaknya parameter, dan p-value merupakan peluang untuk menolak H 0 sementara H 0 benar. Untuk t hitung dirumuskan sebagai berikut (de Sa, 2007).
/ hitung x t s n   
Keterangan:
: rata-rata hitung
: rata-rata hipotesis
: variansi
: ukuran sampel
x s n 
Di bawah ini  merupakan  hasil  estimasi  dan pengujian parameter  untuk  masing-masing saham.
Tabel 3. Estimasi dan Pengujian Parameter Saham  ARIMA  Estimasi Parameter  t-hitung  p-value   t-tabel Kesimpulan KLBF (2,1,0) -0,318 1,91 0,062 1,98 0,05  Tidak signifikan (0,1,2) 0,463 3,65 0,001 1,98 0,05 Signifikan ACES (4,1,0) 0,26 1,89 0,065 1,98 0,05  Tidak signifikan (0,1,4) -0,311 -2,29 0,026 1,98 0,05 Signifikan ICBP (5,1,0) -0,329 -2,35 0,023 1,98 0,05 Signifikan (0,1,5) 0,545 4,28 0 1,98 0,05 Signifikan INTP (4,1,0) 0,306 2,24 0,029 1,98 0,05 Signifikan (0,1,4) -0,617 -5,27 0 1,98 0,05 Signifikan ANTM (5,1,0) -0,411 -3,14 0,003 1,98 0,05 Signifikan (0,1,5) 0,708 5,7 0 1,98 0,05 Signifikan
Dari Tabel 3 diperoleh hasil bahwa model ARIMA yang signifikan untuk saham syariah KLBF adalah (0,1,2) sedangkan untuk saham ACES adalah (0,1,4), untuk saham ICBP yaitu (5,1,0)  dan  (0,1,5),  untuk  saham  INTP  adalah  (4,1,0)  dan  (0,1,4)  serta  untuk  saham  ANTM adalah (5,1,0) dan (0,1,5)

## Pengujian Asumsi Residual
Untuk  memperoleh  model  ARIMA  terbaik,  dari  beberapa  model  yang  telah  diperoleh selanjutnya  diuji  asumsi  white  noise  dan  normalitas  pada  residual.  Dengan  hipotesis  nol menyatakan asumsi white noise terpenuhi, berikut hasil pengujiannya.
Tabel 4. Uji Asumsi White Noise
Saham  Model Lag P- Value Kesimpulan KLBF (0,1,2) 12 0,407 white noise 24 0,246 white noise 36 0,364 white noise 48 0,527 white noise ACES (0,1,4) 12 0,818 white noise 24 0,85 white noise 36 0,927 white noise 48 0,991 white noise ICBP (5,1,0) 12 0,175 white noise 24 0,255 white noise 36 0,486 white noise 48 0,792 white noise (0,1,5) 12 0,481 white noise 24 0,489 white noise 36 0,684 white noise 48 0,905 white noise INTP (4,1,0) 12 0,388 white noise 24 0,387 white noise 36 0,656 white noise 48 0,884 white noise (0,1,4) 12 0,366 white noise 24 0,504 white noise 36 0,843 white noise 48 0,925 white noise ANTM (5,1,0)
12 0,566 white noise 24 0,995 white noise 36 0,991 white noise 48 1 white noise (0,1,5) 12 0,884 white noise 24 0,991 white noise 36 0,975 white noise 48 1 white noise

## 40  | Eva Khoirun Nisa - Penentuan Saham Syariah Terbaik Melalui Pendekatan Peramalan
Tabel  4  menginfokan  bahwa  asumsi  white  noise  residual  pada  semua  model  terpenuhi karena p value    .  Tahapan  terakhir  sebelum  meramalkan  harga  saham  yaitu  menguji normalitas  residual.  Anderson  Darling  diterapkan  dalam  pengujian  residual  ini  dengan
5%   .  Residual  berdistribusi  normal  jika p value    .  Berdasarkan  Tabel  5  diperoleh hasil  akhir  bahwa  hanya  residual  saham  ACES  yang  memenuhi  asumsi  normalitas  karena p value    .  Dapat  disimpulkan  model  terbaik  untuk  meramalkan  harga  saham  syariah adalah ARIMA (0,1,4) pada saham ACES.
Tabel 5. Uji Normalitas Residual Nama Saham P-value Kesimpulan KLBF 0,005 tidak berdistribusi normal ACES 0,099 berdistribusi normal ICBP 0,005 tidak berdistribusi normal INTP 0,007 tidak berdistribusi normal ANTM 0,005 tidak berdistribusi normal

## 3.3 Peramalan Harga Saham Syariah
Dari proses sebelumnya diperoleh model peramalan terbaik untuk saham syariah ACES adalah ARIMA (0,1,4) dengan bentuk model sebagai berikut.
Keterangan:
: harga saham
: periode waktu
: parameter autoregresif
: residual
Z
t
a 
Model  ARIMA  (0,1,4)  sudah  tepat  untuk  data  harga  saham  ACES.  Hal  ini  dapat  kita lihat  dari  Gambar  12  bahwa  titik-titik  data  mengikuti  garis  normal  sehingga  residual  data ACES berdistribusi normal sesuai dengan persyaratan model ARIMA. Selain itu, plot nilai fits hampir  sama  dengan  nilai  actual  yang  ditunjukkan  dengan  gambar  garis  merah  yang  posisi per  periode  mendekati  posisi  garis  biru.  Dengan  demikian,  saham  syariah  yang  mempunyai potensi harga tinggi adalah saham ACES.
    1 1 1 1 1 1 0, 311 t t t t t t t t t t B Z B a Z Z a Z Z a        
        
Tabel  6  memperlihatkan  nilai  peramalan  harga  saham  syariah  ACES  selama  24  bulan dari mulai September 2021 sampai Agustus 2023 karena data yang diambil dari bulan Januari 2017 sampai Agustus 2021. Hasil ramalan harga saham syariah ACES dari bulan September 2021  menuju  Oktober  dan  November  2021  mengalami  penurunan  meski  selisihnya  sangat kecil  sekali.  Tetapi  setelah  itu  harga  saham  naik  dan  nilainya  selalu  sama  pada  harga  Rp. 1403,16  sampai  bulan  Agustus  2023.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  harga  saham  syariah  yang selalu berubah tiap detiknya.
Tabel 6. Nilai Peramalan Harga Saham Syariah ACES 95% Limits Period Forecast Lower Upper 57 1400,87 1211,6 1590,15 58 1382,54 1116,11 1648,97 59 1394,28 1073,04 1715,52 60 1403,16 1037,76 1768,55 61 1403,16 968,85 1837,46 62 1403,16 909,46 1896,85 63 1403,16 856,48 1949,83 64 1403,16 808,21 1998,1 65 1403,16 763,56 2042,75 66 1403,16 721,84 2084,47 67 1403,16 682,53 2123,78 68 1403,16 645,25 2161,06 69 1403,16 609,72 2196,59 70 1403,16 575,72 2230,59 71 1403,16 543,06 2263,25 72 1403,16 511,6 2294,71 73 1403,16 481,21 2325,1 74 1403,16 451,79 2354,52 75 1403,16 423,25 2383,06 76 1403,16 395,52 2410,79 77 1403,16 368,53 2437,78 78 1403,16 342,23 2464,08 79 1403,16 316,57 2489,74 80 1403,16 291,5 2514,81

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  bahwa  data  harga  saham  syariah  yang digunakan  tidak  mempunyai  faktor  musiman  dan  merupakan  data  time  series  jangka  waktu pendek  sehingga  model  ARIMA  tepat  digunakan  untuk  meramalkan  harga  saham  syariah. Saham syariah ACES merupakan saham yang mempunyai harga saham tinggi dengan model terbaik  ARIMA  (0,1,4).  Ramalan  harga  saham  syariah  ACES  mengalami  penurunan  pada bulan September, Oktober, dan November 2021 kemudian stabil sampai bulan Agustus 2023.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abbes,  M.  B.,  &  Trichilli,  Y.  (2015).  Islamic  Stock  Markets  and  Potential  Diversification Benefits. Borsa Istanbul Review, 15(2), 93–105.
Abdallah,  F.  D.  M.  (2019).  Role  of  Time  Series  Analysis  in  Forecasting  Egg  Production Depending on ARIMA Model. Applied Mathematics, 9(1), 1–5.
Board, I. financial services. (2015). Islamic financial services industry stability report.
Budiandru,  B.  (2021).  ARCH  and  GARCH  Models  on  the  Indonesian  Sharia  Stock  Index.
Jurnal Akuntansi Dan Keuangan Islam, 9(1), 27–38.
de Sa, J. P. M. (2007). Applied Statistics using SPSS, STATISTICA, MATLAB, and R. Springer Berlin Heidelberg.
Iqbal, Z., & Mirakhor, A. (2007). An Introduction To Islamic Finance: Theory and Practice. John Wiley & Sons.
Irfan, M., Kassim, S., & Dhimmar, S. (2021). Impact of Covid-19 on Islamic Stock Markets: An  Investigation  using  Threshold  Volatility  and  Event  Study  Models.  International Journal of Islamic Economics and Finance (IJIEF), 4(1), 121–148.
Lewis, M. K., & Algaoud, L. M. (2007). Perbankan Syariah: Prinsip, Praktik, dan Prospek. PT. Serambi Ilmu Semesta.
Meyler,  Aidan,  Kenny,  Geoff,  Quinn,  &  Terry.  (1998).  Forecasting  irish  inflation  using ARIMA models. 11359, 0–8.
Saiti,  B.,  Bacha,  O.  I.,  &  Masih,  M.  (2014).  The  diversification  benefits  from  Islamic investment  during  the  financial  turmoil:  The  case  for  the  US-based  equity  investors. Borsa Istanbul Review, 14(4), 196–211.
Swing, L. (2010). A Practical Guide to Swing Trading. TA - Book.
Tongco, M. D. C. (2007). Purposive sampling as a tool for informant selection. Ethnobotany Research and Applications, 5, 147–158.
Totakura, V., Devasekhar, V., & Sake, M. (2020). Prediction of stock trend for swing trades using long short-term memory neural network model. International Journal of Scientific and Technology Research, 9(3), 1918–1923.
Umpusinga, H. A., Riasari, A., & ... (2020). Dynamic Modelling of Sharia-Based Corporate, Islamic Index and Exchange Rate: VAR Model Application. Jurnal Ilmiah Ekonomi …, 6(02), 195–202.
Wang,  X.,  Smith-Miles,  K.,  &  Hyndman,  R.  (2009).  Rule  induction  for  forecasting  method selection:  Meta-learning  the  characteristics  of  univariate  time  series.  Neurocomputing, 72(10–12), 2581–2594.