Bisma: Jurnal Bisnis dan Manajemen p- ISSN 1978-3108, e-ISSN 2623-0879 Vol. 14 No.2 , 2020, Hal. 101 - 108
Bisma: Jurnal Bisnis dan Manajemen
https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BISMA
Vol.14 No.2, 2020, Hal. 101 - 108

## PERAMALAN KINERJA PERUSAHAAN PERBANKAN TAHUN 2017 YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA DENGAN METODE ARCH-GARCH
John Henry Wijaya 1 , Nugi Mohammad Nugraha 2 1,2 Fakultas Ekonomi & Bisnis, Universitas Widyatama, Bandung
Abstrak Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  peramalan  kinerja  saham perbankan  pada  tahun  2017  yang  diukur  secara  mingguan  dengan  metode  ARCH-
GARCH.  Perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  adalah  sebanyak  43 perusahaan,  dimana  yang  dijadikan  sampel  sebanyak  39  perusahaan  dengan  dasar kelengkapan data. Metode ARCH-GARCH digunakan didalam peramalan dan diperoleh hasil mean  absolute  percent  error sebesar  8,52%  yang  berada  dibawah  10%  dengan demikian  metode  ARCH-GARCH  cukup  baik  dalam  meramalkan  kinerja  sektor perbankan.  Dengan  tingkat  kompleksitas  yang  tinggi,  metode  ARCH-GARCH  dapat memberikan  gambaran  yang  lebih  realistis  dibandingkan  dengan  metode-metode lainnya  untuk  membantu  investor  dalam  mengambil  keputusan.  Sektor  perbankan cenderung  mengalami  penurunan  sehingga  lebih  baik  bagi  investor  untuk  menahan keinginan  membeli  saham  perbankan  kecuali  investor  adalah  seseorang  yang menyukai risiko .
Kata Kunci: ARCH-GARCH, kinerja saham, perbankan
Abstract This study aims to determine how the forecasting of banking stock performance in 2017 is measured  weekly  using  the  ARCH-GARCH  method.  There  were  43  registered  banking companies  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange,  but  only  39  companies  used  as  the research sample based on data completeness. The ARCH-GARCH method was used in the forecasting  process.  Results  showed  that  the  value  of  the  mean  absolute  per  cent  error was  8.52%  or  below  10%.  Therefore,  the  ARCH-GARCH  method  was  quite  good  at predicting  the  performance  of  the  banking  sector.  With  a  high  level  of  complexity,  the ARCH-GARCH  method  could  provide  a  more  realistic  description  than  other  methods  to help investors make decisions. The banking sector tends to experience a downturn. Thus, it  would  be  better  for  investors  to  hold  back  the  intention  to  invest  in  banking  stocks unless they are the risk-takers.
Keywords: ARCH-GARCH, banking sector, stock performance,
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Widyatama Jl. Cikutra No. 204 A Bandung E-mail : nugi.mohammad@widyatama.ac.id

## Pendahuluan
Perkembangan  ekonomi  yang  semakin meningkat akan semakin meningkatkan minat para  investor  untuk  melakukan  investasi. Demikian pula yang terjadi pada pasar modal Indonesia,  dimana  Indeks  Harga  Saham Gabungan  yang  merupakan  indeks  harga saham  perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia juga merupakan indikator yang dapat  digunakan  oleh  para  investor  untuk dapat  melihat  kinerja  saham  perusahaan- perusahaan.
Indeks  Harga  Saham  Gabungan  dapat menggambarkan potensi investasi
di
instrument saham dalam  jangka  panjang  bagi para  investor.  Seperti  yang  terjadi  pada  IHSG hingga  tahun  2017  yang  selalu  mengalami peningkatan  yang  cukup  baik  seperti  dalam tabel berikut:

## Tabel 1. Perkembangan IHSG
Tahun IHSG Akhir Tahun Perolehan Tahunan Akumulasi Perolehan 2013 4274,18 Nilai awal Nilai awal 2014 5226,95 22.29% 90.36% 2015 4593,01 -12.13% 67.27% 2016 5296,71 15.32% 92.90% 2017 6355,65 19.99% 131.47% Sumber : Data IDX diolah
Peningkatan  IHSG  yang  positif  akan  memacu para  investor  melakukan  investasi  di Indonesia  karena  peningkatan  tersebut banyak didukung dengan peningkatan profitabilitas perusahaan-perusahaan itu sendiri. Investor akan membutuhkan lembaga keuangan,  dalam  hal  ini  perbankan,  untuk menyimpan  dan  menyalurkan  investasi. Perbankan dibutuhkan sesuai dengan fungsinya yaitu sebagai lembaga intermediasi. Perbankan  dapat  dipilih  oleh  para  investor sebagai  salah  satu  alternatif  pilihan  saham. Dalam investasi, diperlukan adanya peramalan yang  dapat  membantu  para  investor  untuk melakukan investasinya, salah satu yang dapat dilakukan  adalah  dengan  peramalan  melalui metode  GARCH.  Peramalan  ini  digunakan dengan mempertimbangkan tingkat volatilitas yang cukup tinggi yang tentu saja akan sangat berpengaruh  jika  digunakan  sebagai  acuan dalam melakukan peramalan.
Kinerja perbankan adalah salah satu indikator yang dapat dijadikan acuan untuk berinvestasi.  Berikut  grafik  kesehatan  bank tahun 2010 hingga April 2018.

## Gambar 1. Grafik Perkembangan Indikator Kesehatan Bank
Sumber: Statistik Perbankan Indonesia OJK, 2018
Kutipan  Kinerja  perbankan  Indonesia  yang cenderung  meningkat  selama  periode  2010 hingga  April  2018  akan  menjadi  salah  satu alternatif  para  investor  untuk  memilih  sektor tersebut  di  dalam  portofolionya.  Berdasarkan grafik  tersebut,  terlihat  bahwa  rasio kecukupan modal di atas ketetapan yang telah ditentukan  oleh  Bank  Indonesia  yang mengindikasikan  bahwa  kecukupan  modal tersebut cenderung meningkat yang menandakan  kemampuan  perbankan  dalam mengatasi  kemungkinan  kerugian  yang  akan dihadapinya. Sementara itu, untuk kemampuan  perbankan  menghasilkan  laba dengan menggunakan semua kemampuan dan sumber daya yang adapun cukup baik dimana digambarkan  melalui  BOPO  kurang  dari  94% sesuai  acuan  dari  Surat  Edaran  BI  No. 6/23/DPNP tahun 2004.
Ketidakpastian  tingkat return yang  dihadapi oleh investor masih menjadi masalah utama di dalam  pasar  modal.  Ketidakpastian  tersebut berdasarkan model GARCH
(p,q) mengasumsikan  bahwa  variasi  data  fluktuasi dipengaruhi  oleh  sejumlah  p  data  fluktuasi sebelumnya  dan  sejumlah  q  data  volatilitas sebelumnya,  ide  dibalik  model  ini  seperti dalam  model  autoregresi  biasa  (AR)  dan pergerakan  rata-rata  (MA),  yaitu  untuk melihat  hubungan  variabel  acak  dengan variabel  acak  sebelumnya.  Dengan  kondisi
tersebut maka dapat terlihat bahwa data time series memiliki  kecenderungan  mempunyai varian  kesalahan  pengganggu  yang  cukup konstan  dari  waktu  ke  waktu.  Hal  ini  dapat disimpulkan  bahwa  varian  residual  dari  data deret waktu tersebut bersifat heteroskedastisitas.  Varian  dari  residual bukan  lagi  hanya  fungsi  dari  variabel independen  tetapi  selalu  berubah-ubah, tergantung  seberapa  besar  residual  dimasa lalu  (Widarjono,  2007).  Hal  ini  juga  seperti penelitian yang dilakukan oleh Eliyawati, et al (2014) bahwa harga saham di masa yang akan datang  tidak  dapat  diprediksi  secara  akurat dengan  hanya  mengetahui  pergerakan  harga sekuritas di masa lalu.
Proses  GARCH  dapat  ditafsirkan  sebagai proses  ARMA  dalam  Xt  rata-rata  bersyarat. Prosedur  umum  dalam  peramalan  model GARCH  sama  dengan  prosedur  yang diterapkan  pada  model  ARIMA  yaitu  tahap identifikasi  dengan  membuat  grafik  harga saham  terhadap  waktu  dan  menghitung  nilai return untuk  melokalisasi  pergerakan  saham yang  liar,  tahap  estimasi  dan  evaluasi,  dan tahap  aplikasi.  Menurut  Winarno  (2007:  81- 82),  salah  satu  asumsi  yang  mendasari estimasi  dengan  metode  OLS  adalah  data residual  harus  terbebas  dari  autokorelasi. Selain  autokorelasi,  asumsi  lain  yang  sering digunakan  adalah  variabel  penggangu  atau residual  yang  bersifat  konstan  dari  waktu  ke waktu. Apabila residual tidak bersifat konstan,
maka terkandung masalah heteroskedastisitas. Pada  tahun  1982,  Engle  memperkenalkan model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH). Model ini digunakan  untuk  mengatasi  keheterogenan ragam dengan memodelkan fungsi rataan dan fungsi  ragam  secara  simultan.  Namun,  pada data  finansial  dengan  tingkat  volatilitas  yang lebih  besar,  model  ARCH  memerlukan  orde yang  besar  pula  dalam  memodelkan ragamnya.  Hal  tersebut  mempersulit  proses identifikasi  dan  pendugaan  model  (Untari, Mattjik, & Saefuddin, 2009).
Dalam perkembangannya, muncul variasi dari model ini, yang dikenal dengan nama GARCH, singkatan  dari Generalized  Autoregressive
Conditional
Heteroscedasticity . GARCH
dimaksudkan  untuk  memperbaiki  ARCH  dan dikembangkan oleh Tim Bollerslev (1986 dan 1994).  Model  ini  lalu  dimodifikasi  kembali oleh Mills (1999).
Menurut  Engle  (1982)  penggunaan  model ARCH  pada  data  runtun  waktu  yang mengalami  heteroskedastisitas  akan  sangat berperan  dalam  meningkatkan  efisiensi.  Pada metode  ARCH,  variansi error masa  sekarang dipengaruhi  oleh  volatilitas  masa  lalu  ( last period’s  volatility ),  sedangkan  pada  GARCH, variansi error tidak  hanya  dipengaruhi  oleh volatilitas  masa  lalu  ( last  period’s  volatility ) tetapi  juga  variansi  masa  lalu  ( last  period’s varians ). Menurut Winarno (2007: 82), dalam model  ARCH,  varian  residual  data  runtun waktu  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh  variabel independen, tetapi juga dipengaruhi oleh nilai residual  variabel  yang  diteliti.  Model  ARCH yang  nantinya  juga  dipakai  dalam  model GARCH menggunakan  dua  persamaan  berikut ini:
Y t = β 0 + β 1 X 1t + ɛ t σ t2 = α 0 + α 1 ɛ t-12
dimana :
Y = adalah variable dependen X = variable independent ɛ = residual σ t2 = varian residual
α 1 ɛ t-12 = komponen ARCH
Varian residual memiliki dua komponen, yaitu konstanta dan residual dari periode sebelumnya.  Itulah  sebabnya  model  ini disebut model bersyarat ( conditional ), karena varian  residual  periode  sekarang  (t) dipengaruhi oleh periode jauh sebelumnya (t- 1,  t-2,  dan  seterusnya).    Persamaan  yang pertama  disebut  dengan  persamaan  rata-rata bersyarat  ( conditional  mean )  dan  persamaan kedua  disebut  dengan  persamaan  varian bersyarat ( conditional variance ).
Dalam  mengaplikasikan  model  GARCH  dapat dilakukan  beberapa  langkah  sebagai  berikut Firdaus (2006: 72):
a. Identifikasi efek ARCH b. Estimasi model c. Evaluasi model
d. Peramalan
Model GARCH sudah banyak dilakukan seperti oleh Broto (2008)  yang menganalisis Inflation Targeting di  Amerika  Latin  dan  di  Indonesia oleh  Sumaryanto  (2009)  yang  menganalisis volatilitas  harga  eceran  beberapa  pangan utama.

## Metodologi
Penelitian  yang  dilakukan  ini  termasuk  ke dalam  jenis  penelitian  eksplanatori,  dimana peneltian  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan kedudukan variabel-variabel yang diteliti serta pengaruh antara satu variable dengan variable lainnya  Sugiyono  (2014).  Penelitian  yang dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  dan menganalisis  apakah  pada  data  keuangan subsektor perbankan terdapat hubungan time varying  volatility (volatilitas  sebelumnya mempengaruhi  volatilitas  sekarang).  Metode pendekatan  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif
menggunakan  logika  deduktif  ( deductive process )  yang  menguji  teori  dan  hipotesis. Konsep,  variabel,  dan  hipotesis  dipilih sebelum  penelitian  dimulai  dengan  tujuan untuk mengembangkan generalisasi teori yang memungkinkan  orang  untuk  memprediksi, menjelaskan,  dan  memahami  beberapa fenomena  dengan  lebih  baik  Silalahi  (2009: 85).
Populasi  yang  menjadi  obyek  pada  penelitian ini  adalah  data return saham  subsektor perbankan  mulai  periode  minggu  pertama bulan  Januari  2017  sampai  dengan  minggu terakhir  pada  bulan  Desember  2017. Sedangkan  sampel  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah perbankan yang memiliki data  yang  lengkap  sebanyak  39  perbankan dengan  total  populasi  dalam  penelitian  ini sebanyak 43 perbankan yang tercatat di pasar modal. Jumlah pengamatan adalah 51 minggu pengamatan  dimana  minggu  pertama  bulan Januari dijadikan sebagai minggu dasar untuk mencari return .  Teknik  pengumpulan  data dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan teknik  dokumentasi.  Pengumpulan  data dimulai dengan tahap penelitian pendahuluan, yaitu  melakukan  studi  kepustakaan  dengan mempelajari  buku-buku  dan  literatur,  jurnal- jurnal ekonomi dan bisnis, dan bacaan-bacaan
lain  yang  berhubungan  dengan  pasar  modal. Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam mengaplikasikan model GARCH pada penelitian ini menggunakan bantuan perangkat  lunak  program  Eviews  9  dengan urutan langkah sebagai berikut: a. Identifikasi efek ARCH
b. Estimasi model c. Evaluasi model d. Peramalan

## Hasil dan Pembahasan
Dari  hasil  olah  data  menggunakan  model ARCH,  diperoleh  gambaran  volatilitas  return saham poerbankan Indonesia sebagai berikut.
-.04 -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 2017 IHSS Perbankan
Gambar 2. Volatilitas Return Saham Perbankan Indonesia Sumber: data diolah, 2020
Berdasarkan Gambar 2 di atas, terlihat bahwa return saham  perbankan  terdapat  volatilitas yang  tinggi,  hal  itu  dapat  dibuktikan  dengan berfluktuasinya return saham  yang  meninggi yang  diikuti  pula  dengan  menurunnya return saham.  Selama  tahun  2017  hanya  terdapat return tertinggi  pada  bulan  3,4  dan  6 selebihnya kecenderungan mengalami penurunan, tahun tersebut terdapat pertumbuhan  kredit  perbankan  nasional hanya  berkisar  9-11%.    Hal  ini  menunjukkan bahwa    variansi  dari  data  masa  lalu  dapat mempengaruhi  pergerakan  dimasa  depan.  Ini sejalan  dengan  yang  dikemukakan  oleh Bollerslev  (1986)  bahwa  varian error  term masa  lalu  dapat  mempengaruhi  pergerakan dimasa  yang  akan  datang  tidak  hanya error term .
Uji Stasioneritas
Dengan  melihat  output correlogram eviews  9 pada Autocorrelation  Function (ACF),  terlihat bahwa  nilai  koefisien  ACF  cukup  tinggi  dan mendekati  1  yaitu  0.654  pada  kelambanan satu  bahkan  hingga  kelambanan  24  sebesar 0.944,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa return saham  tidak  stasioner.  Dengan  kata  lain terdapat spurious regression atau mengandung akar  unit  (Diebold  &  Killian,  2000    dalam Sumaryanto, 2009)
Proses Diferensi
Proses ini perlu dilakukan untuk mendapatkan data  yang  stasioner,  sehingga  dilakukan hingga  2 nd difference  didapatkan  nilai koefisien ACF cukup rendah  dan mendekati 1 yaitu  pada  kelambanan  1  sebesar  0.000  dan pada  kelambanan  24  sebesar  0.036,  hal  ini menunjukan  bahwa  data  sudah  stasioner.
Kriteria
dalam penggunaan metode correlogram ini  adalah  dengan  melihat  nilai Partial  Autocorrelation (PAC)  dan  nilai autocorrelation (AC)  pada  time  lag  2  atau timelag 3 menuju nol.
Identifikasi Model ARIMA
Setelah  data  dipastikan  stasioner,  maka selajutnya  adalah  penentuan  model  ARIMA, dimana  dilakukan  berdasarkan correlogram yaitu Autocorrelation  Function (ACF)  dan Partial Autocorrelation Function (PACF).
Berdasarkan  grafik  output  eviews  dapat diestimasi  model  tentative  ARIMA  pada tingkat  lag  pertama  1,  dan  unsur  MA  0 sehingga  jika  digabung  dengan  d  yang  sudah diketahui nilainya maka ARIMA (1,0,0).

## Gambar 3. Model ARIMA
Sumber: data diolah, 2020

## Estimasi Model ARIMA
Berdasarkan  model  Arima  diatas,  didapatkan persamaan  sesuai  dengan  hasil  estimasi, dimana  penulis  melakukan  perbandingan dengan beberapa model sebagai berikut:

## Tabel 2. Perbandingan Estimasi
Kemungkinan Pertama dan Kedua
Model AIC SBC SSE Adj. R- Squared AR(1) 5.302410 5.028773 0.011702 0.084458 MA(1) 5.342523 5.228887 0.012698 0.037336 AR(1) MA(1) 5.304397 5.152881 0.012681 0.057995

## Sumber: data diolah, 2020
Untuk  mengambil  model  terbaik  dari  ketiga estimasi diatas, dipilih dengan kriteria terkecil dari  AIC,  SBC,  SSE,  dan  Adj. R-Squared yang terbesar  dari  hasil  uji  diatas,  maka  yang diperoleh untuk dijadikan model terbaik yaitu estimasi  pada  kemungkinan  pertama  atau AR(1), karena telah memenuhi kriteria model terbaik.
Uji Diagnosis model ARIMA
Pada  tahap  ini  diuji  apakah  menghasilkan residual  yang  random  ( white  noise )  sehingga merupakan  model  yang  baik  yang  mampu menjelaskan  dengan  baik.  Kriteria  yang digunakan  menggunakan  uji Ljung-Box (LB). dimana  hasil  pengolahan  data  menunjukan
Date: 07/22/20   Time: 04:13 Sample: 1/07/2017 12/23/2017 Included observations: 50
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob ***| .    | ***| .    | 1  -0.456  -0.456 11.055 0.001 . | .    | **| .    | 2  -0.020  -0.289 11.077 0.004 . | .    | .*| .    | 3 0.024  -0.164 11.110 0.011 . | .    | .*| .    | 4  -0.059  -0.178 11.304 0.023 . | .    | .*| .    | 5 0.022  -0.135 11.333 0.045 . | .    | . | .    | 6 0.036  -0.053 11.410 0.076 . | .    | .*| .    | 7  -0.062  -0.100 11.643 0.113 . | .    | .*| .    | 8  -0.016  -0.141 11.658 0.167 . |*.    | . | .    | 9 0.120 0.028 12.565 0.183 . | .    | . | .    | 10  -0.054 0.032 12.754 0.238 . | .    | . | .    | 11  -0.035  -0.028 12.838 0.304 . | .    | .*| .    | 12  -0.038  -0.115 12.938 0.374 . |*.    | . | .    | 13 0.112 0.047 13.825 0.386 . | .    | . |*.    | 14 0.030 0.152 13.888 0.458 . | .    | . |*.    | 15  -0.029 0.138 13.951 0.529 .*| .    | .*| .    | 16  -0.149  -0.098 15.638 0.479 . | .    | .*| .    | 17 0.068  -0.080 16.003 0.524 . | .    | . | .    | 18 0.032  -0.029 16.088 0.586 . |*.    | . |*.    | 19 0.079 0.120 16.617 0.616 .*| .    | .*| .    | 20  -0.193  -0.140 19.850 0.467 . |*.    | . |*.    | 21 0.201 0.096 23.460 0.320 .*| .    | . | .    | 22  -0.077 0.054 24.006 0.347 . | .    | . | .    | 23  -0.012  -0.007 24.020 0.403 . |*.    | . |*.    | 24 0.085 0.089 24.745 0.420
probabilitas  sebesar  0.6049  dimana  lebih besar  daripada  0,1  yang  berarti  bahwa residual persamaan ARIMA (1,0,0) merupakan white noise atau dengan kata lain model  yang diperoleh bersifat residual terdistribusi secara random.
Identifikasi  Heterokedastisitas  (Efek  ARCH- GARCH)
Tahap ini dilakukan dengan cara melihat nilai statistik  LB  (terdapat  pada  Q-Stat)  sebesar 32,742  sementara  nilai  kritis  statistic  dari table  distribusi chi  squares sebesar  36,41503, berarti bahwa tidak terdapat
heterokedastisitas.
Estimasi Model GARCH
Dengan  menggunakan  model  sebelumnya, tahap  ini  dilakukan  analisis mean  model terlebih dahulu dan pada tahap akhirnya akan melakukan forecasting untuk membandingkan hasil uji sebelumnya yaitu dengan menggunakan  model  ARIMA  dan  hasil forecasting metode ARCH –
GARCH. Berdasarkan  output  pengolahan  data  dengan eviews  didapatkan  persamaan mean  model - nya IHSS = 0.001647 + 𝑒 𝑡
Untuk memeriksa apakah
terdapat ketidakhomogenan variance dari residual mean  model tersebut.  Langkah  selanjutnya yaitu  dengan  melalui time  series  plot data residual hasil  dari  evaluasi  tersebut  akan digambarkan di bawah ini.
-.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 2017
Residual Actual Fitted
Gambar 4. Evaluasi Residual Time Series Sumber: data diolah, 2020
Pemeriksaan  pada plot  residual menghasilkan kesimpulan  adanya variance yang  tidak homogen seperti  yang  disajikan  pada  gambar diatas.  Untuk  mengetahui  hasil  yang  lebih signifikan  maka  akan  dilakukan  kembali  LM Test  sampai  menghasilkan  nilai  terbaik  pada Lag yang  didapatkan.  Dengan  menggunakan Lag ke-1  hingga  ke-10,  didapatkan  bahwa investor  akan  lebih  cocok  menggunakan metode  GARCH  karena  probabilitas  yang didapatkan  sampai  dengan lag ke-10  lebih kecil dari 1%.

## Analisis Metode GARCH
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan pasangan  ordo  yang  akan  digunakan  dalam analisis  ini.  Untuk  pasangan  ordo  pertama hingga  ketiga  akan  menggunakan  ordo  p  =  1 dan q = 1, p = 1 dan q = 2, dan terakhir adalah p = 2 dan q = 1. Setelah melakukan pengujian terhadap  3  pasangan  ordo  yang  telah  dipilih, maka peneliti mengambil pasangan ordo (2,1), karena  mendapatkan  hasil  yang  lebih signifikan  dari  ketiga  pasangan  yang  telah diuji, maka dari itu pasangan ordo yang dipilih akan digunakan pada langkah selanjutnya.

## Diagnostik Model
Pada  langkah  ini  akan  melakukan  uji normalitas  untuk  memeriksa  data  tersebut normal  atau  tidaknya  dengan  menggunakan tingkat  kesalahan  5%.  Hasil  pemeriksaan kernormalan  residual  ini  melalui histrogram dan  uji Jarque-Bera .  Dengan  hasil  uji  sebagai berikut:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 -2 -1 0 1 2 3 Series: Standardized Residuals Sample 1/07/2017 12/23/2017 Observations 51 Mean -0.029297
Median -0.169812 Maximum 2.882784 Minimum -2.198263
Std. Dev. 1.101654 Skewness 0.455167 Kurtosis 2.930597 Jarque-Bera 1.771240 Probability 0.412458
Gambar 5. Evaluasi Residual Mean Mode Sumber: data diolah, 2020
Setelah  memastikan  pasangan  ordo  yang dipilih lolos uji normalitas ( probability > 0,05) . Dari output diatas  diperoleh mean  model dan variance model masing masing adalah:
IHSS = 0,002233 + 𝑒 𝑡
𝜎 𝑡 2 = 0,000801 + 0,042315 𝑒 𝑡−1 2 – 1,848127 𝜎 𝑡−1 2 - 0,959946 𝜎 𝑡−2 2
Berdasarkan  model  di  atas,  bisa  diramalkan IHSS  sekaligus  menganalisis  fluktuasi  yang diukur dengan volatilitas. Persamaan tersebut dapat  dijelaskan  bahwa  nilai  konstanta sebesar  0,002233  dengan  tanda  positif  yang mengindikasikan  bahwa  IHSS  berkorelasi secara  positif  pada  volatilitas.  Nilai  return IHSS pada waktu dipengaruhi oleh nilai return IHSS pada  waktu  − 1 dan − 2.  Selain itu,  nilai return  IHSS  tidak  dipengaruhi  oleh  nilai residual pada waktu − 1 dan − 2. Nilai varian residual pada waktu dipengaruhi oleh residual kuadrat  pada  waktu  −  1  dan  varian  residual pada waktu − 2.
-.04 -.02 .00 .02 .04 .06 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 2017 IHSS_PERBAF ± 2 S.E. Forecast: IHSS_PERBAF Actual: IHSS_PERBANKAN
Forecast sample: 1/07/2017 12/23/2017 Included observations: 51 Root Mean Squared Error 0.015823 Mean Absolute Error 0.012001 Mean Abs. Percent Error 0.085209 Theil Inequality Coefficient   0.872715 Bias Proportion 0.001372 Variance Proportion NA Covariance Proportion NA .0000 .0001 .0002 .0003 .0004 .0005 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 2017

## Forecast of  Variance

## Gambar 6. Fluktuasi Pergerakan Return Saham
Sumber: data diolah, 2020
Dapat  terlihat  meskipun  kecenderungan pergerakan return  saham bersifat  fluktuatif, tetapi  kecenderungan  mengalami  penurunan, sehingga  sector  perbankan  kurang  tepat menjadi  salah  satu  alternatif  saham  yang dapat dipilih oleh para investor.

## Forecasting
Langkah  terakhir  yang  akan  dilakukan  ialah forecasting untuk  mendapatkan  hasil  yang akan  bisa  digunakan  oleh  investor  dalam mengambil keputusan untuk berinvestasi atau tidaknya  dalam  perusahaan  perbankan  yang tercatat pada BEI.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan terlihat bahwa sektor  perbankan  cenderung  mengalami penurunan  sehingga  alangkah  lebih  baik investor  menahan  keinginan  membeli  saham perbankan  kecuali  investor  seorang  yang menyenangi  risiko.  Metode  ARCH  –  GARCH sangat signifikan digunakan untuk membantu investor  dalam  pengambilan  keputusan, karena  banyak  uji  yang  dilakukan  sehingga membuat  data  yang  diramalkan  semakin signifikan.  Meskipun  sangat  jarang  para investor  menggunakan  metode  ini  untuk memprediksikan  pergerahakan  tingkat return saham,  tetapi  dengan  tingkat  kompleksitas yang  tinggi,  metode  ARCH-GARCH  dapat memberikan  gambaran  yang  lebih  realistis dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Dari hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa mean absolute  percent  error sebesar  8,52%  yang berada  dibawah  10%  dengan  demikian metode  ARCH-GARCH  cukup  baik  didalam meramalkan  kinerja  sector  perbankan.  Selain itu  model  GARCH  adalah  salah  satu pendekatan  untuk  memodelkan  data  runtun waktu  finansial  yang  memiliki  keragaman (volatility)  yang  tidak  konstan  dan  variansi error  yang  tidak  homogen  (heteroskedastik), sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh  Anisa  dan  Himawan  (2007).  Dengan menggunakan  metode  GARCH  memang  bisa mengatasi  masalah  heteroskedastisitas  pada data time series yang mempunyai kecenderungan  volatilitas  yang  tinggi  yang disebabkan  karena  residual  atau  error  term mengandung  unsur  heteroskedastisitas.  Hasil ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  sudah dilakukan  oleh  Yolanda,  et  al  (2017)  dimana hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa model  ARIMA(2,1,1)  –  GARCH(2,2)  dapat dikatakan  baik  dalam  memprediksi  harga saham  BRI . Penelitian  lanjut  bisa  dilakukan dengan  menggunakan  model  variansi  yang lain  dari  model  GARCH  seperti  Eksponensial
GARCH  (EGARCH),  dan  membandingkan hasilnya  dengan  penggunaan  model  GARCH. Seperti yang dilakukan oleh Susanti, et al, yang melakukan  penelitian Threshold GARCH  dan Exponential GARCH.

## Daftar Referensi
Anisa,  A.,  &  Himawan,  B.  (2007).  Penggunaan GARCH  dalam  Pemodelan  Data  Nilai  Tukar IDR  Terhadap  USD.  Jurnal  Matematika, Statistika dan Komputasi, 3(2). 60-69.
Bank  Indonesia.  (2004).  Surat  Edaran  Bank
Indonesia Nomor 6/23/DPNP Perihal Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank.
www.bi.go.id. 31 Mei.
Bollerslev,  T.  (1986).  Generalized  Autoregresive Conditional  Heteroskedasticity.  Journal  of Econometrics, 31, 307-327.
Broto,  C.  (2008).  Inflastion  targating  in  latin
Amerika:  Empirical  analysist  using  Garch Models.  Banco  Deespana:  Documentos  de Trajabo.
Eliyawati W. Y., Hidyat, R. R., & Azizah, D. F. (2014)
Penerapan  Model  GARCH  (Generalized Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity)  untuk  Menguji  Pasar Modal  Efisiensi  di  Indonesia  (Studi  pada Harga  Penutupan  (Closing  Price)  Indeks Saham  LQ  45  Periode  2009-2011).    Jurnal Administrasi Bisnis, 7(2), 1-10.
Engle,  R.  F.  (1982).  Autoregressive  conditional heteroskedasticity  twith  estimates  of  the variance  of  United  Kingdom  Inflation. Econometrica, 50(4), 987-1008.
Firdaus,  M.  (2006).  Analisis  Deret  Waktu  Satu Ragam. Bogor: IPB Press (Anggota IKAPI).
Silalahi,  U.  (2009).  Metode  Penelitian  Sosial.
Bandung; PT. Refika Aditama.
Sugiyono.  (2014).  Metode  Penelitian  Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Sumaryanto.  (2009).  Analisis  volatilitas  harga eceran  beberapa  komoditas  pangan  utama dengan model ARCH/GARCH.
Susanti,  Mastur,  Z.,  &  Mariani,  S.  (2016).  Analisis Model  Threshold  Garch  dan  Model exponential  Garch  Pada  Peramalan  IHSG. UNNES Journal of Mathematics, 5(1), 55-63.
Untari,  M.,  Mattjik,  A.  A.,  &  Saefuddin,  A.  (2009). Analisis  Deret  Waktu  dengan  Ragam  Galat Heterogen  dan  Asimetrik.  Studi  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  Periode 1999-2008. Forum Statistika dan Komputasi, 14(1): 22-33.
Widarjono,  A.  (2007).  Ekonomika  Teori  dan Aplikasi. Yogyakarta: Ekonisia FE UII.
Winarno, W. W. (2007). Analisis Ekonometrika dan Statistika  dengan  Eviews.  Yogyakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen YKPN.
Yolanda  N.  B.,  Nainggolan,  N,  &  Komalig  H.  A.  H.
(2017).  Penerapan  Model  ARIMA-GARCH Untuk memprediksi Harga Saham Bank BRI. Jurnal MIPA Unsrat Online, 6(2), 92-96