## ESTIMASI MODEL TERBAIK UNTUK PERAMALAN HARGA SAHAM PT. POLYCHEM INDONESIA Tbk. DENGAN ARIMA

## BEST ESTIMATION MODEL FOR FORECASTING STOCK PRICE OF PT. POLYCHEM Tbk. BY USING ARIMA
Darvi Mailisa Putri 1§ Aghsilni 2
1 Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang, Indonesia [Email: darvimailisa@uinib.ac.id]
2 Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang, Indonesia [Email: aghsilni@uinib.ac.id]
§ Corresponding Author

## Received 2019; Accepted 2019; Published 2019

## Abstrak
Saham merupakan hal yang masih sangat menarik dibahas dalam dunia investasi. Investasi dalam bentuk saham sangat dihadapkan dengan resiko yang tinggi. Hal ini disebabkan harga saham bersifat fluktuatif dan stokastik.  Sehingga  bagi  suatu  perusahaan  harus  memiki  dasar  pengambilan  keputusan  yang  tepat  dan akurat agar bisa meminimalisir kerugian dalam berinvestasi. Analisis deret waktu merupakan analisis yang biasa  digunakan  untuk  memodelkan  data  deret  waktu.  Analisis  ini  dapat  digunakan  untuk  meramalkan harga  saham  kedepannya  dengan  menggunakan  data  sebelumnya.  Model  Autoregressive  Integrated Moving Average (ARIMA) adalah salah satu model deret waktu yang dapat digunakan untuk memodelkan harga saham. Persamaan pada model ARIMA yang diperoleh akan membantu meramalkan harga saham periode selanjutnya. Pada penelitian ini digunakan data harga saham penutupan pada PT. Polychem Tbk. dengan periode harian. Data harga saham yang ada diolah dengan menggunakan program eviews. Melalui program  eviews  dikaji  nilai  AIC,  SIC,  dan  HQC  minimum  untuk  memilih  model  terbaik.  Model ARIMA(1,1,0) menjadi model terbaik dalam meramalkan harga saham PT. Polychem Indonesia Tbk.
Kata Kunci : saham, analisis deret waktu, ARIMA

## Abstract
The stocks are very interesting matters discussed in the investment world. Investment in the form of shares is very faced by high risk. This is due to fluctuating and stochastic stock prices. So to minimize losses in investment,  a  company  must  have  appropriate  and  accurate  decision-making  standards.  Time  series analysis is an analysis commonly used to model time series data. This analysis can be used to forecast future stock prices by using previous data. The Integrated Moving Average Autoregressive Model (ARIMA) is a time series model that can be used to model stock prices. Equations obtained in the ARIMA model  will help predict future stock prices. The data used in this study is the closing stock price data at PT. Polychem Tbk. in daily periods. Existing stock price data is processed using the eviews program. Through the eviews program, the minimum AIC, SIC, and HQC values are examined to choose the best model. ARIMA model (1,1,0) is the best model in predicting the stock price of PT. Polychem Indonesia Tbk.
Keywords : stock, analysis time series, ARIMA

## 1. Pendahuluan
Saham  adalah  salah  satu  media  investasi  dan merupakan sebuah bukti kepemilikan nilai sebuah perusahaan.  Harga  saham  bersifat  fluktuatif  dan stokastik  sehingga  berinvestasi  dalam  bentuk saham  dihadapkan  dengan  resiko  yang  tinggi.
Oleh  karena  itu,  saham  masih  menjadi  hal  yang menarik  dibahas  sampai  saat  ini  dan  mengkaji berbagai  model  peramalan  harga  saham  untuk memperoleh  nilai  harga  saham  yang  mendekati dengan nilai aktualnya.
Pada tahun 2000, Mulyono mengkaji peramalan  harga  saham  dan  nilai  tukar  dengan teknik Box-Jenkins [9]. Anityaloka dan
Ambarwati juga meneliti peramalan saham jakarta islamic index menggunakan metode ARIMA pada tahun  2013  [1].  Selanjutnya,  pada  tahun  2015
Utami dan Darsyah menggunakan model winter’s untuk melakukan peramalan harga saham [10].
Model  peramalan  harga  saham  sangat dibutuhkan  oleh  perusahaan  penerbit  saham  dan para  investor.  Dengan  model  peramalan  harga saham, perusahaan penerbit saham dapat meminimumkan resiko yang ada. Sedangkan bagi para  investor,  model  peramalan  harga  saham dipakai  untuk  mengetahui  fluktuasi  harga  saham dari  perusahaan  penerbit  saham  pada  periode berikutnya.
Analisis deret waktu merupakan analisis yang biasa  digunakan  untuk  memodelkan  data  deret waktu.  Analisis  ini  dapat  digunakan  untuk meramalkan  harga  saham  kedepannya  dengan menggunakan data sebelumnya. Model
Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  adalah  salah  satu  model  deret  waktu yang  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  harga saham.
Selain  memodelkan  harga  saham,  model ARIMA  menjadi  model  yang  sering  digunakan untuk memodelkan berbagai kasus lainnya. Hal ini dapat  terlihat  dari  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan  dari  tahun  ke  tahun.  Pada  tahun  2011, Lusiani  dan  Habinuddin  mengkaji  data  curah hujan  di  kota  Bandung  [7].  Selanjutnya,  Hadijah juga menggunakan model ARIMA untuk peramalan  operasional  reservasi  di  tahun  2013 [5].  Selain  itu,  kajian  mengenai  prediksi kunjungan  pasien  baru  berbangsal  rawat  inap dengan  metode  ARIMA  diteliti  oleh  Iqbal  dan Wahyuni tahun 2015 [6]. Selanjutnya pada tahun 2016,  Elvani  dkk  mengkaji  peramalan  jumlah produksi  tanaman  kelapa  sawit  dengan  ARIMA [4].
PT.  Polychem  Tbk  merupakan  salah  satu perusahan  di  Indonesia  yang  beroperasi  sebagai produsen  nilon,  polyster  dan  kabel  ban  rayon. Sepanjang  tahun  2018  penjualan  perusahaan memang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan tahun 2017. Akan tetapi masih mencatat kerugian sehingga  tidak  membagikan  dividen  dari  laba tahun  buku  2018.  Oleh  sebab  itu  penulis  tertarik untuk  mengkaji  peramalan  harga  saham  PT. Polychem Indonesia pada tahun 2019.
Pada  penelitian  ini  akan  dikaji  harga  saham penutupan  PT.  Polychem  Indonesia  Tbk.  dari  01
November  2018  sampai  31  Oktober  2019.
Berdasarkan  data  yang  ada  akan  dikaji  bentuk model  dengan  menggunakan  eviews.  Melalui model  yang  diperoleh,  maka  didapat  hasil peramalan harga saham pada periode berikutnya.

## 2. Kestasioneran dan Model-Model

## Deret Waktu
Kestasioneran  terbagi  atas  tiga  yaitu, stasioner  terhadap  nilai  tengah  (mean),  stasioner terhadap  ragam  (varians)  dan  stasioner  terhadap kovarian.
Misalkan   t X adalah  suatu  data  deret waktu dengan   t X adalah  observasi pada saat t .
Deret  waktu   t X dikatakan  stasioner  pada  nilai tengah  jika     t X E ,dimana  nilai  tengah  tidak bergantung  terhadap t . Stasioneritas berarti tidak terdapat  pertumbuhan  atau  penurunan  pada  data [8].
Apabila  data  tidak  stasioner  dalam  nilai tengah, maka untuk
menghilangkan
ketidakstasioneran dapat dilakukan metode pembedaan  (differencing).  Differencing  adalah menghitung perubahan atau selisih nilai observasi.
Nilai  selisih  yang  diperoleh  dicek  lagi  apakah stasioner  atau  tidak.  Jika  belum  stasioner  maka dilakukan differencing lagi. Biasanya pembedaaan hanya  dilakukan  dua  kali,  karena  data  aktual umumnya tidak stasioner pada stage pertama atau stage kedua.
Notasi  yang  sangat  bermanfaat  adalah operator shift mundur (backward shift),
dinotasikan  dengan B ,  yang  penggunaannya
adalah sebagai berikut
1   t t X BX
dimana, B = Operator shift mundur
X t = Nilai X pada data ke- t
X t-1 = Nilai X pada data ke- t-1
Misalkan   t X adalah  suatu  deret  waktu.
Deret  waktu   t X stasioner  pada  varians  jika
    2 2      t t
X E X
Var , dengan kata lain nilai ragam tidak bergantung pada t .
Transformasi  Box-Cox  adalah  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  menstasionerkan data yang tidak stasioner dalam varians. Misalkan   t X T adalah  fungsi  transformasi  dari t X dan untuk  menstabilkan  varians  dapat  digunakan formula sebagai berikut [11]
    1   t t X X T
dimana 0   dengan  adalah  parameter trasnformasi.  Transformasi  logaritma  merupakan transformasi  yang  sering  digunakan  untuk mengatasi ketidakstasioneran data terhadap varians.
Misalkan   t X adalah  suatu  deret  waktu.
Deret  waktu   t X stasioner  pada  kovarians  jika
  t k t ,   tidak  bergantung  pada t .    Dimana t adalah  waktu  observasi  dan k adalah  jumlah  lag (beda waktu).

## Uji Kestasioneran
Adapun  uji  yang  dapat  dilakukan  untuk melihat kestasioneran data adalah sebagai berikut.

## 1. Grafik
Analisis grafik merupakan uji yang paling sederhana untuk  melihat kestasioneran data deret waktu.  Pada  grafik  tersebut  dibuat  plot  antara observasi  dengan  waktu.  Jika  data  tersebut memiliki rata-rata dan varians konstan, maka data tersebut  disimpulkan  stasioner.  Kelemahan  dari analisis grafik ini adalah keputusan diambil secara subjektif  sehingga  memungkinkan  terjadinya perbedaan pengambilan keputusan.
2. Uji Augmented Dickey-Fuller (ADF)
Uji  unit  root  merupakan  salah  satu  uji formal untuk menguji kestasioneran terhadap nilai tengah  pada  data  deret  waktu.  Menggunakan persamaan Dickey-Fuller terhadap model differenced-lag yang diregresikan yaitu
t k i t i t t e X X X           1 1 1    dengan 1     t t t X X X dan k jumlah  lag.
Hipotesis yang digunakan pada uji ini adalah
0 : 0   H (data tidak stasioner)
0 : 1   H (data stasioner)
Statistik  uji  Augmented  Dickey-Fuller  adalah sebagai berikut
    ˆ ˆ SE ADF  dimana    ˆ SE adalah  standar  error  untuk  ˆ .
Adapun kriteria pengambilan keputusan yaitu
1. Jika nilai mutlak statistik-t  > statistik uji ADF maka  tolak 0 H dengan  kata  lain  data stasioner.
2. Jika nilai mutlak statistik-t  < statistik uji ADF maka  terima 0 H dengan  kata  lain  data  tidak stasioner.
ACF ( Autocorrelation Function ) dan PACF
( Partial Autocorrelation Function )
Autokorelasi  merupakan  suatu  keadaan dimana  residual  suatu  pengamatan  berkorelasi dengan residual pengamatan lainnya. Autokorelasi biasa  terjadi  pada  data  deret  waktu.  Koefisien autokorelasi  digunakan  untuk  mengatur  keeratan hubungan  linier  antara  data  pengamatan  yang berbeda  lag.  Dalam  analisis  deret  waktu,  untuk mengidentifikasi orde model deret waktu digunakan ACF dan PACF.
Definisi 2.1. [2] Misalkan   t X adalah data deret waktu  stasioner,  maka  fungsi  autokovarians (ACVF) dari   t X pada lag  k  adalah
                k t t k t t k X X E X X Cov ,
Fungsi autokorelasi (ACF) dari   t X adalah
  k t t k k X X Corr    , 0    Proses White Noise
Suatu  proses { t X } disebut white noise jika memiliki sifat-sifat berikut [11]:
1. Deretnya  terdiri  dari  peubah  acak  yang tidak saling berkorelasi.
2. 0 ) (  t X E untuk setiap t .
3. 2 ) (   t X Var untuk setiap t .
4. 0 ) , (    t k t k X X Cov  untuk 0  k
Proses white noise dinotasikan sebagai
t X ) , 0 ( 2  WN .
Proses white  noise merupakan  proses  yang penting karena dianggap sebagai faktor pembangun  bagi  proses  runtun  waktu  lainnya
(building  block). Proses white  noise merupakan proses  stasioner.  Karena  variabel t X tidak berkorelasi,  maka  fungsi  autokovariannya  yaitu sebagai berikut
      0 , 0 0 , 2 k k k  
Fungsi autokorelasinya yaitu sebagai berikut
     
0 , 0 0 , 1 k k k 
Fungsi  autokorelasi  parsialnya  yaitu  sebagai berikut
      0 , 0 0 , 1 k k kk  Model Autoregressive
Model autoregressive (AR)  adalah  model stasioner  dari  data  deret  waktu  dimana  nilai pengamatan  waktu  ke-t  dipengaruhi  oleh  nilai pengamatan  sebelumnya.  Model  autoregressive dengan orde p dinotasikan dengan AR( p ). Bentuk umum model AR( p ) adalah [11] :
t p t p t t t e X X X X            ... 2 2 1 1
dimana i  adalah  parameter  ke- i dimana  dan t e
adalah  eror  kesalahan  saat t dengan t e ) , 0 ( 2 
WN . Selanjutnya  dengan  menggunakan backward  shift , 1   t t X BX persamaan  diatas dapat ditulis
t t p t t p p t t p p t t t t t p p t t t e X B e X B B B e X B X B BX X e X B X B BX X                 ) ( ) ... 1 ( ... ... 2 2 1 2 2 1 2 2 1           dengan ) ... 1 ( ) ( 2 2 1 p p p
B B B B          .
Model  AR ) ( p memenuhi  kondisi  stasioner  jika total koefisien 1 1    p i i 
Model Moving Average
Model moving average (MA)
menunjukkan  pengamatan  pada  waktu t , t X dipengaruhi  oleh  galat  pada q waktu-waktu t sebelumnya.  Model  MA  dengan  orde q dinotasikan dengan MA( q ). Bentuk umum model MA( q ) adalah [11] :
q t q t t t t e e e e X            ... 2 2 1 1
dimana i  adalah  koefisien moving  average dan
t e adalah  error  saat t dengan t e ) , 0 ( 2  WN .
Selanjutnya dengan menggunakan backward shift, model MA bisa dituliskan
t q q q t q q t t t t e B e B B B e B e B Be e X
) ( ) ... 1 ( ... 2 2 1 2 2 1                  
dengan ) ... 1 ( 2 2 1 q q p B B B          .  Agar
model  ini  stasioner  jumlah  koefisien  model
1 1    q i i  .

## Model ARMA (Autoregressive Moving Average)
Dalam  kasus  analisis  data  runtun  waktu,
proses  AR  maupun  MA  cukup  memadai,  namun kadangkala  ditemui  kasus  dimana  identifikasi model  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  data mengikuti proses AR sekaligus MA atau sebagian mengikuti  proses  AR  sedangkan  sebagian  lagi mengikuti  proses  MA.  Dalam  hal  ini  data dikatakan mengikuti proses ARMA.
Model  umum  untuk  campuran  proses  AR dan MA adalah seperti berikut
q t q t t t p t p t t t e e e e X X X X
                    
... ... 2 2 1 1 2 2 1 1 Dimana i  dan i  adalah  berturut-turut koefisien autoregressive dan  koefisien moving average . Model ARMA dapat dituliskan seperti
t q q t p p e B B B X B B B ) ... 1 ( ) ... 1 ( 2 2 1 2 2 1                atau bisa ditulis t q t p e B X B ) ( ) (   
Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Model ARIMA merupakan model campuran  AR  dan  MA  setelah  dilakukan
differencing.
Bentuk umum model ARIMA adalah:
t q t q t t p t p t t t d e e e e X X X X B                       ... ... ) 1 ( 2 2 1 1 2 2 1 1
t q t d p e B X B B ) ( ) 1 )( (    
dimana ) ... 1 ( ) ( 2 2 1 p p p B B B B          dan ) ... 1 ( ) ( 2 2 1 q q q B B B B          serta B
adalah  operator backward  shift dan t d X B ) 1 ( 
adalah  deret  waktu  yang  stasioner  pada pembedaan ke- d . Proses ini dilambangkan dengan
ARIMA ) , , ( q d p .
Dalam  memilih  berapa p dan q pada model  ARIMA  dapat  dibantu  dengan  mengamati pola fungsi autocorrelation dan partial autocorrelation  (correlogram) dengan  acuan sebagai berikut
Tabel 1. Pola Autokorelasi dan Autokorelasi Parsial
ACF PACF Model Menuju nol setelah lag q Menurun secara bertahap/ bergelombang ARIMA ) , , 0 ( q d Menurun secara bertahap/ bergelombang Menuju nol setelah lag q ARIMA ) 0 , , ( d p
Menurun secara bertahap/ bergelombang
(sampai lag q masih berbeda dari nol) Menurun secara bertahap/ bergelombang (sampai lag p masih berbeda dari nol)
ARIMA ) , , ( q d p

## Pemilihan Model Terbaik
Beberapa  kriteria  yang  digunakan  dalam pemilihan model yang terbaik yaitu :
a. Akaike’s Information Criterion (AIC)
Akaike’s  Information  Criterion (AIC) pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Akaike  untuk mengidentifikasi model dari suatu kumpulan data.
Persamaan  AIC  dalam  pemilihan  model  adalah sebagai berikut :
n k AIC 2 ˆ log 2   
dimana :  2 ˆ log  ukuran likelihood
 k jumlah parameter
 n banyak pengamatan
Model  dikatakan  baik  jika  nilai  AIC  juga semakin kecil.
b. Bayesin Information Criterion (BIC)
Bayesin  Information  Criterion (BIC) merupakan  suatu  tipe  metode  pemilihan  model dengan pendekatan
Penalized
Maximum
Likelihood .  Pendekatan  tersebut  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Schwartz.  Persamaan  BIC dalam pemilihan model adalah sebagai berikut :
n n k BIC ) log( ˆ log 2   
Dimana :  2 ˆ log  ukuran likelihood
 k jumlah parameter
 n banyak pengamatan
Model  dikatakan  baik  jika  nilai  dari  BIC  juga semakin kecil.
c. Hannan and Quinn Criterion (HQ)
Kriteria informasi
HQ yang
diperkenalkan  pada  tahun  1979  oleh  Hannan dan  Quinn  telah  banyak  penerapannya  dalam model autoregressive dan model regresi linier.
Formula HQ dapat dituliskan sebagai berikut :
n n k HQ )) log(log( 2 ˆ log 2   
Dimana :  2 ˆ log  ukuran likelihood
 k jumlah parameter
 n banyak pengamatan
Model  terbaik  adalah  model  yang  memiliki  nilai HQ paling kecil.

## 3. Peramalan  Harga  Saham  dengan Model ARIMA
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  tentang pengolahan  data  harga  saham  per  hari  PT. Polychem Indonesia Tbk. dari 01 November 2018 sampai  31  Oktober  2019  dengan  model  ARIMA menggunakan  program  eviews  8.  Adapun langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  mencari model  terbaik  pada  model  ARIMA  dengan menggunakan eviews adalah sebagai berikut

## 3.1 Plot Data
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan adalah  memplot  data.  Dalam  hal  ini  plot  data saham  berguna  untuk  melihat  apakah  data  sudah stasioner dalam mean dan varians. Jika data belum stasioner  dalam  mean  maka  perlu  dilakukan differencing dan  jika  data  belum  stasioner  dalam varians maka perlu dilakukan proses transformasi. Berikut  adalah  hasil  plot  data  menggunakan eviews 8.
160 200 240 280 320 360 400 25 50 75 100 125 150 175 200 225 DATA
Gambar 1. Grafik Data Harga Saham PT. Polychem
Berdasarkan  plot  data  yang  diperoleh terlihat  bahwa  data  harga  saham  mengalami penurunan dan sebarannya tidak terfokus disekitar nilai  tengah.    Ragam  (varians)  dari  data  harga saham juga tidak konstan maka dapat disimpulkan bahwa data harga saham tidak stasioner terhadap mean  dan  varians.  Selain  dapat  dilihat  dari  plot data, statistik uji ADF juga dapat dilakukan untuk melihat kestasioneran data terhadap nilai tengah.
Tabel 2. Hasil uji unit akar (ADF)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.304278 0.9209 Test critical values: 1% level -3.457173 5% level -2.873240 10% level -2.573080
Hasil statistik dengan uji unit akar (ADF)
diperoleh nilai statistiknya sebesar -0.304278 dan nilai  kritisnya  sebesar  -2.873240  dengan  nilai
05 . 0 
 . Nilai mutlak statistik uji lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai mutlak kritisnya, maka disimpulkan bahwa data belum stasioner terhadap nilai tengah.
Selanjutnya,  agar  data  harga  saham stasioner  terhadap  nilai  tengah  makan  dilakukan differencing.  Berikut  hasil  plot  dan  uji  unit  akar (ADF)  setelah  dilakukan  differencing  pada  orde pertama.
-30 -20 -10 0 10 20 30 25 50 75 100 125 150 175 200 225 DATA1
Gambar 2. Grafik Data Harga Saham PT. Polychem setelah dilakukan differencing dan transformasi
Tabel 3. Hasil uji unit akar (ADF) setelah differencing
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -15.59833 0.0000 Test critical values: 1% level -3.457286 5% level -2.873289 10% level -2.573106
Berdasarkan  hasil  plot  data  yang  ada terlihat  bahwa  data  telah  berada  di  sekitar  nilai tengah. Maka dapat disimpulkan bahwa data telah berada dalam keadaan stasioner.
Pada hasil uji ADF diperoleh nilai statistik sebesar  -15.59833  dan  nilai  kritisnya  sebesar -2.873289  dengan  nilai 05 . 0   .  Nilai  mutlak statistik  uji  lebih  besar  dari  pada  nilai  mutlak kritisnya,  hal  ini  memperkuat  bahwa  data  telah stasioner terhadap nilai tengah. Langkah selanjutnya  adalah  menganalisis  data  runtun waktu dengan model ARIMA ) , , ( q d p .

## 3.2 Identifikasi Model ARIMA
Identifikasi model ARIMA ) , , ( q d p
dengan  melakukan  plot  ACF  (Autocorrelation
Function)  dan  PACF  (Partial  Autocorrelation
Function).  Pada  hasil  plot  tersebut  akan  dipilih berapa p dan q pada  model  ARIMA ) , , ( q d p .
Berikut  hasil  plot  ACF  dan  PACF  sebelum  dan sesudah dilakukan transformasi log dan diferencing
Tabel 4. Hasil correlogram ACF dan PACF sebelum
differencing dan transformasi Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob
1 0.988 0.988 241.27 0.000 2 0.977 0.017 478.08 0.000 3 0.965 -0.03... 710.16 0.000 4 0.954 0.018 937.81 0.000 5 0.943 0.022 1161.4 0.000 6 0.934 0.028 1381.2 0.000
7 0.922 -0.06... 1596.6 0.000 8 0.911 -0.01... 1807.5 0.000 9 0.898 -0.03... 2013.6 0.000 1... 0.885 -0.05... 2214.5 0.000 1... 0.872 0.033 2410.5 0.000
1... 0.859 -0.05... 2601.2 0.000 1... 0.844 -0.05... 2786.4 0.000 1... 0.829 -0.04... 2965.6 0.000 1... 0.814 0.005 3139.2 0.000 1... 0.798 -0.04... 3306.7 0.000 1... 0.782 0.003 3468.6 0.000 1... 0.766 -0.03... 3624.5 0.000 1... 0.749 -0.05... 3774.2 0.000 2... 0.732 -0.01... 3917.7 0.000
2... 0.714 -0.02... 4054.9 0.000 2... 0.695 -0.04... 4185.6 0.000 2... 0.678 0.019 4310.3 0.000 2... 0.660 -0.02... 4429.0 0.000
2... 0.642 0.028 4542.0 0.000
2... 0.626 0.035 4649.9 0.000
2... 0.608 -0.04... 4752.3 0.000 2... 0.591 -0.01... 4849.2 0.000 2... 0.574 0.037 4941.2 0.000
3... 0.558 0.030 5028.4 0.000
3... 0.543 0.040 5111.3 0.000 3... 0.527 -0.01... 5190.1 0.000
3... 0.513 0.040 5265.0 0.000
3... 0.499 0.020 5336.2 0.000 3... 0.484 -0.06... 5403.5 0.000
3... 0.469 0.009 5467.1 0.000
Tabel 5. Hasil correlogram ACF dan PACF setelah
differencing dan transformasi
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 -0.00... -0.00... 0.0116 0.914 2 0.007 0.007 0.0233 0.988 3 -0.05... -0.05... 0.6577 0.883 4 -0.04... -0.04... 1.1446 0.887 5 -0.04... -0.04... 1.5814 0.903 6 0.077 0.075 3.0649 0.801 7 0.037 0.034 3.4024 0.845 8 0.085 0.080 5.2403 0.732 9 0.056 0.062 6.0411 0.736 1... -0.02... -0.01... 6.1669 0.801 1... -0.03... -0.02... 6.4816 0.839 1... -0.06... -0.05... 7.4096 0.829 1... 0.044 0.047 7.9046 0.850 1... -0.01... -0.02... 7.9765 0.891 1... 0.072 0.049 9.3226 0.860 1... -0.04... -0.05... 9.8193 0.876 1... 0.026 0.018 9.9954 0.904 1... 0.102 0.123 12.765 0.805 1... 0.015 0.021 12.825 0.847 2... -0.00... 0.015 12.826 0.885 2... 0.058 0.057 13.715 0.882 2... 0.001 0.014 13.716 0.911 2... 0.015 0.016 13.775 0.933 2... -0.06... -0.08... 14.949 0.922 2... 0.021 0.023 15.068 0.940 2... 0.085 0.070 17.047 0.908 2... 0.050 0.031 17.732 0.912 2... -0.05... -0.07... 18.429 0.915 2... -0.04... -0.04... 19.008 0.921 3... -0.06... -0.04... 20.259 0.910 3... -0.00... -0.00... 20.269 0.930 3... -0.07... -0.08... 21.844 0.912 3... -0.00... -0.03... 21.858 0.931 3... 0.064 0.056 23.027 0.923 3... -0.02... -0.04... 23.235 0.936 3... 0.017 -0.00... 23.322 0.949
Dari  correlogram  ACF  dan  PACF  yang dihasilkan,  maka  berdasarkan  Tabel  diperoleh model  ARIMA(p,d,0)  yaitu  ARIMA(1,1,0). Namun  pada  kasus  ini  peneliti  akan  tetap melakukan estimasi model AR, MA, ARMA, dan ARIMA  untuk  melakukan  perbandingan  model yang  didapat.  Langkah  selanjutnya  adalah mengestimasi parameter model-model tersebut.

## 3.3 Estimasi Model Terbaik
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  estimasi parameter model. Berikut hasil estimasi parameter yang dilakukan dengan menggunakan eviews 8.
Tabel 6. Beberapa hasil model yang diperoleh dengan nilai konstanta dan parameter Jenis Model C AR(1) MA(1) AR(1) 58,44064 (0,9379) 0,997826 MA(1) 279,3797 (0,0000) 0,927754 ARMA(1,1) 52,22490 (0,9475) 0,997886 -0,005296 ARIMA(1,1,0) -0,507898 (0,1881) -0,006872 ARIMA(0,1,1) -0,481482 (0,2113) -0,006870 ARIMA(1,1,1) -0,505879 (0,1914) -0,093839 0,086505 AR(1) dengan Transformasi Log 4,190063 (0,5764) 0,998653 MA(1) dengan Transformasi Log 5,612495 (0,0000) 0,935643 ARMA(1,1) dengan Transformasi Log 3,978835 (0,6839) 0,998828 -0,016687 ARIMA(1,1,0) dengan Transformasi Log -0,002001 (0,1530) -0,018070 ARIMA(0,1,1) dengan Transformasi Log -0,001918 (0,1698) -0,017600 ARIMA(1,1,1) dengan Transformasi Log -0,001993 (0,1561) -0,120070 0,100655
Tabel 7. Beberapa hasil model yang diperoleh dengan nilai
AIC, SIC, HQC Jenis Model AIC SIC HQC AR(1) 6,438920 6,467669 6,450500 MA(1) 9,614698 9,643363 9,626243 ARMA(1,1) 6,447122 6,490247 6,464492 ARIMA(1,1,0) 6,438622 6,467456 6,450237 ARIMA(0,1,1) 6,439257 6,468006 6,450837
ARIMA(1,1,1) 6,446786 6,490038 6,464210 AR(1) dengan Transformasi Log -4,778446 -4,749696 -4,766866 MA(1) dengan Transformasi Log -1,572164 -1,543499 -1,560619 ARMA(1,1) dengan Transformasi Log -4,770497 -4,727372 -4,753127 ARIMA(1,1,0) dengan Transformasi Log -4,778140 -4,749305 -4,766524 ARIMA(0,1,1) dengan Transformasi Log -4,778608 -4,749858 -4,767028 ARIMA(1,1,1) dengan Transformasi Log -4,769981 -4,726729 -4,752557

## 3.4 Pemilihan Model Terbaik
Berdasarkan  hasil  pengolahan  hasil  dari eviews  dari  beberapa  model  yang  diestimasi makan dipilih beberapa model yang memiliki nilai AIC, SIC, dan HQC minimum serta diperhatikan nilai signifikan terkecil. Tabel berikut merupakan perbandingan  nilai  dari  ketiga  kriteria  dalam pengambilan keputusan terbaik.
Tabel 8. Pemilihan model berdasarkan nilai AIC, SIC, HQC

## minimum
ARIMA (1,1,0) dengan Transformasi Log ARIMA (0,1,1) dengan Transforma si Log ARIMA (1,1,1) dengan Transformasi Log C -0,002001 (0,1530) -0,001918 (0,1698) -0,001993 (0,1561) AR(1) -0,018070 - -0,129979 MA(1) - -0,017600 0,100655
AIC -4,778140 -4,778608 -4,769981 SIC -4,749305 -4,749858 -4,726729 HQC -4,766524 -4,767028 -4,752557
Pada  Tabel    diperoleh  bahwa  model
ARIMA(1,1,0) dan ARIMA(0,1,1) memiliki nilai
AIC,  BIC,  dan  HQC  minimun  dibandingkan model  ARIMA(1,1,1).  Namun  dilihat  dari  nilai signifikannya  model  ARIMA(1,1,0)  lebih  kecil daripada  model  ARIMA(0,1,1).  Oleh  karena  itu, dapat  disimpulkan  bahwa  model  ARIMA(1,1,0) adalah model terbaik untuk data harga saham PT.
Polychem  Tbk.  dengan  persaman  model  sebagai berikut
t t t e X X  
     1 1 1 018070 , 0 002001 , 0 dimana,
 t X observasi orde ke – t
  1 t X observasi orde ke – (t-1)
nilai kesalahan pada periode ke - t
  1 notasi differencing orde pertama
Melalui  model  terbaik  yang  telah  terpilih dilakukan  peramalan  data  harga  saham  yang dipresentasikan melalui gambar berikut.
5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 6.0 25 50 75 100 125 150 175 200 225 LOGDATAF ± 2 S.E. Forecast: LOGDATAF Actual: LOGDATA Forecast sample: 1 245
Adjusted sample: 3 245
Included observations: 242
Root Mean Squared Error  0.022010 Mean Absolute Error 0.015313 Mean Abs. Percent Error 0.274468 Theil Inequality Coefficient   0.001960 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.001665
Covariance Proportion   0.998335
Gambar 3. Grafik Hasil Peramalan Data Harga Saham PT.
Polychem dengan Model ARIMA(1,1,0)
Pada  Gambar  terlihat  bahwa  hasil  grafik peramalan yang diperoleh dari model ARIMA(1,1,0)  sangat  signifikan  dan  memiliki eror yang sangat kecil.

## 4. Kesimpulan Dan Saran
Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan  pada  data  harga  saham  harian  PT. Polychem  Tbk.  dari  tanggal  01  November  2018 sampai  dengan  31  Oktober  2019  dengan  model ARIMA (p,d,q) diperoleh model terbaik
ARIMA(1,1,0).  Model ini  terpilih karena didukung  dengan nilai  AIC, SIC, dan HQC  yang minimum  serta  nilai  signifikan  juga  minimum. Model ARIMA(1,1,0) memiliki persamaan sebagai berikut
t t t e X X        1 1 1
018070 , 0 002001 , 0
Hasil  peramalan  yang  didapat  dari  model ARIMA(1,1,0) mendekati data aktual dengan nilai eror yang kecil.
Pada  penelitian  ini  hanya  dikaji  estimasi model terbaik dari data harga saham. Disarankan untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  mengkaji  uji asumsi  dari  model  terbaik  yang  telah  didapat. Selain itu juga bisa dikaji model  yang lebih baik yang  berkaitan  dengan  ARIMA,  seperti  hal  nya model ARCH, GARCH.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Pada artikel ini penulis ucapkan terima kasih  kepada  pihak-pihak  yang  telah  terlibat dalam membantu penulisan artikel ini.

## Daftar Pustaka
[1] Anityaloka,  R.  N.,  Ambarwati,  A.  N.  2013.
Peramalan  Saham  Jakarta  Islamic  Index Menggunakan Metode ARIMA Bulan Mei-Juli 2010. Jurnal Statistika 1(1). p.1-5.
[2] Bain, L. J., M. Engelhardt. 1992. Introduction to  Probability  and  Mathematical  Statistics Second Edition. Duxbury Press, California.
[3] Brockwell,  P.  J.,  R.  A.  Davis.  2002. Introduction  Time  Series  and  Forecasting . Springer, New York.
[4] Elvani,  S.  P.,  Utary,  A.  R.,  Yudaruddin,  R. 2016.  Peramalan  Jumlah  Produksi  Tanaman Kelapa Sawit  dengan  Menggunakan  Metode
ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving
Average). Jurnal Manajemen 8(1). p. 95-112 [5] Hadijah. 2013. Peramalan Operasional Reservasi dengan Program Minitab Menggunakan  Pendekatan  ARIMA  PT. Surindo  Andalan. Journal  The  Winners
14(1). p.13-19.
[6] Iqbal,  M.  F.,  Wahyuni,  I.  2015.  Prediksi Kunjungan  Pasien  Baru  Perbangsal  Rawat
Inap Tahun 2015 dengan Metode ARIMA di
BLUD  RSU  Banjar. Jurnal  Manajemen
Informasi Kesehatan Indonesia 3(1).
[7] Lusiani, A., Habinuddin, E. 2011. Pemodelan Autoregressive  Integrated    Moving  Average (ARIMA)  Curah  Hujan  di  Kota  Bandung. Jurnal Sigma-Mu 3(2).
[8] Makridarkis, S., Wheelwright, S. C.,
Hyndman,  R.  J.  1998. Forecasting  Methods and Applications Third Edition . Jhon Wiley &
Sons, Inc., United Stated of America.
[9] Mulyono,  Sri.  2000.  Peramalan  Harga  Saham dan  Nilai  Tukar:  Teknik  Box-Jenkins. Ekonomi dan Keuangan Indonesia XLVIII(2). p.125-141.
[10] Utami,  T.  W.,  Darsyah,  M.  Y.  2015. Peramalan  Data  Saham  dengan  Model Winter’s. Jurnal Statistika 3(2). p.41-44.
[11] Wei,  William  W.  S.  2006. Time  Series Analysis: Univariate and Multivariate .
Pearson, Boston.