## Journal of Social and Economics Research
Volume 5, Issue 1, June 2023 P-ISSN 2715-6117 E-ISSN 2715-6966 Open Access at: https://idm.or.id/JSER/index.php/JSER

## PENGGUNAAN  METODE  GARCH  DALAM  MEMPREDIKSI  INDEKS  SAHAM SEKTOR  TEKNOLOGI  (IDXTECHNO)  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK INDONESIA PERIODE 2021-2022
USING  THE  GARCH  METHOD  IN  PREDICTING  THE  TECHNOLOGY  SECTOR STOCK  INDEX (IDXTECHNO)  LISTED ON  THE  INDONESIA  STOCK EXCHANGE FOR THE 2021-2022 PERIOD
Leoni Fransisca 1 , Yudith Dyah Hapsari 2 1,2 Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Email: yudithd.hapsari@atmajaya.ac.id

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Kata Kunci: Deret Waktu, Peramalan, Lengkungan,  Garch, Asimetris, Heteroskedastisitas. Pandemi  Covid-19  berdampak  pada  produktivitas  masyarakat  dan kondisi perekonomian. Meningkatnya penggunaan media online di masa pandemi  berdampak  pada  sektor  teknologi  dan  ekonomi  dimana semakin banyak investor yang berinvestasi di industri teknologi. Harga indeks  saham  sektor  teknologi  cenderung  meningkat.  Penelitian  ini menggunakan analisis time series pada perusahaan subsektor teknologi dengan  menggunakan  data  historis.  Harga  saham  ini  diperoleh  dari www.investing.com  yang  diterbitkan  oleh  idx.  hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  data  indeks  harga  saham  mingguan  subsektor periode  2021  sampai  dengan  2022  bersifat  heteroskedastis  dan  terdapat fluktuasi  yang  tidak  simetris,  sehingga  diperlukan  variasi  model arch/garch  yaitu  arch  (1,0)  to  menghasilkan  hasil  peramalan  yang akurat. Hasil peramalan model ini menunjukkan bahwa model arch (1.0) cukup akurat  dalam  melakukan  peramalan  dengan  rata-rata persentase kesalahan  mutlak  sebesar  0,0038%.  Indeks  saham  sektor  teknologi dipengaruhi oleh beberapa faktor, baik ekonomi mikro maupun ekonomi makro.
Copyright © 2023 JSR. All rights reserved.

## ARTICLE INFO ABSTRACT
Keywords: Time Series, Forecasting, Arch, Garch, Asymmetric, Heteroscedasticity The  covid-19  pandemic  has  had  an  impact  on  people's  productivity and  economic  conditions.  The  increased  use  of  online  media  during the pandemic has an impact on the technology and economic sectors where more investors are investing in the technology industry. Stock index prices in the technology sector tend to increase. This research uses  time  series  analysis  on  technology  sub-sector  companies  using historical data. This stock price is obtained from www.investing.com published by the idx. the results of this study indicate that the sub- sector's weekly stock price index data for the period 2021 to 2022 is heteroscedastic  and  there  are  unsymmetrical  fluctuations,  so  a variation  of  the  arch/garch  model  is  needed,  namely  arch  (1,0)  to produce  accurate  forecasting  results.  The  forecasting  results  of  this model show that the arch (1.0) model is quite accurate in forecasting with  an  average  absolute  error  percentage  of  0.0038%.  The technology  sector  stock  index  is  influenced  by  several  factors,  both microeconomic and macroeconomic.
Copyright © 2023 JSR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Tahun  2019  merupakan  tahun  dimana  telah  terjadi  suatu  fenomena  yang  tidak terduga,  yaitu  fenomena  pandemi  virus  Covid  19.  Virus  ini  pertama  kali  di  negara Cina, tepatnya di kota Wuhan pada bulan Desember tahun 2019. Penularan virus ini sangat  cepat  serta  sudah  mewabah  ke  199  negara  termasuk  salah  satunya  adalah Indonesia,  hal  ini  menyebabkan  banyak  negara  yang  terjangkit  mengambil  tindakan lockdown dalam pencegahan penularan virus Covid 19. Penerapan ini mengakibatkan banyaknya berbagai kegiatan diluar rumah yang ditunda atau di berhentikan. Berbagai sektor  yang  terkena  dampak  pandemi  terpaksa  untuk  mengambil  langkah  alternatif untuk  menjalankan  kegiatannya,  salah  diantaranya  yaitu  sektor  pendidikan.  Metode pembelajaran di sekolah maupun di universitas dialihkan menjadi pembelajaran jarak jauh,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  konfigurasi  pemanfaat  internet  telah  berubah  dari sekolah menjadi rumah, dimana penggunaan internet di daerah pemukiman semakin meningkat  (Sari  &  Setyawan,  2023;  Sumiyati  et  al.,  2022).  Selain  peningkatan  jumlah pengguna  internet.  Selain  peningkatan  jumlah  pengguna  internet  penggunaan  alat elektronik  seperti  handphone,  laptop,  komputer  juga  meningkat  sebagai  sarana pembelajaran  jarak  jauh.  Hal  ini  menunjukkan  dengan  adanya  fenomena  Covid – 19 telah  menciptakan  peningkatan  baik  dari  sektor  jaringan  internet  maupun  sektor peralatan  jaringan  dan  dapat  memberikan  sinyal  hijau  kepada  perusahaan  di  sekor teknologi untuk dapat berkembang di masa Covid-19.

## Gambar 1. Perkembangan Indikator TIK di Indonesi (2017-2021)
Pada  tahun  2019,  masyarakat  yang  mengakses  internet  di  negara  Indonesia  tercatat sebesar  47,69  persen,  namun  saat  pandemi  Covid-19  masuk  ke  Indonesia  pada  awal bulan  Maret  2020  hingga  tahun  2021  tercatat  bahwa  masyarakat  yang  mengakses internet di Indonesia mengalami kenaikan yang cukup siginifikan yaitu sebesar 53,73 persen,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  penerapan  lockdown  telah  membuat masyarakat lebih banyak mengakses internet. Perekonomian suatu negara dipengaruhi oleh  dua  kondisi  yaitu kondisi  mikro  dan  kondisi  makro.  Kondisi  mikro  merupakan suatu  kondisi  ekonomi  yang  berasal  dari  dalam  negara  seperti  contohnya,  tingkat pendapatan penduduk, kondisi mikro juga cukup andil memberikan dampak kepada perekonomian  negara  (Winata  &  Hapsari,  2017;  Soedewi  &  Purqon,  2015).  Kondisi makro  memiliki  peran  yang  cukup  besar  dalam  mempengaruhi  perekonomian  salah satunya pada kinerja pasar modal di suatu negara.

## Gambar 2. Jumlah Investor Pasar Modal
Grafik  diatas  (Depository,  2021)  menunjukkan  jumlah  investor  yang  menanamkan modal  pada  pasar  modal  di  Indonesia,  jika  melihat  perbandingan  pada  tahun  2020 hingga 2022 terjadi peningkatan yang cukup besar dimana jumlah investor pada tahun 2020  sebanyak  3.880.753  juta  jiwa  lalu  mengalami  peningkatan  sebesar 92,99  %  pada tahun  2021  jumlah  investor  yang  tercatat  untuk  menanamkan  modalnya  di  pasar modal sebesar 7.489.337 juta jiwa. Melihat pesatnya perkembangan teknologi nyatanya telah merubah banyak aspek bisnis yang berkembang dengan memanfaatkan teknologi
pada  masa  pemulihan  pandemi  covid-  19,  hal  ini  akan  membuka  peluang  investor yang  ingin  menanamkan  modalnya  di  sektor  teknologi.  Maka  diperlukan  sebuah analisa  lebih lanjut untuk memprediksi harga indeks saham sektor teknologi  sebagai dasar  acuan  kepada  berbagai  pihak  investor  yang  ingin  berinvestasi  pada  sektor teknologi  dengan  memperhatikan  harga  indeks  saham  sektor  teknologi (IDXTECHNO).

## TINJAUAN PUSTAKA

## Investasi
Menurut  (Aditya  Wardhana,  2020)  mengatakan  bahwa  investasi  adalah  aset  yang  di peroleh  dengan tujuan memungkinkannya untuk  terapresiasi  nilainya dari  waktu  ke waktu. Tujuan investasi bila dilihat dari sisi kebutuhan: untuk pemenuhan kebutuhan primer  dan  sekunder,  untuk  pendidikan  anak,  untuk  kesehatan  dan  untuk spekulasi.Dalam melakukan kegiatan investasi tentunya para investor mengharapkan bentuk  portfolio  investasi  yang  baik.  Tingkat  pengembalian  atau  merupakan pendapatan  yang  dinyatakan  dalam  presentase  dari  modal  awal  investasi  (Murni, 2020; Raneo & Muthia, 2018; Purnaningrum, 2018).

## Pasar Modal
Pasar  modal  (Sudarmanto,  2021)  dapat  dikatakan  sebagai  suatu  tempat  atau  wadah untuk  bertemunya  pemilik  modal  atau  yang  memiliki  kelebihan  dana  dengan  yang membutuhkan dana dimana media interaksi yang digunakan adalah saham, efek, atau surat berharga yang dapat diperjual belikan dimana hasil penjualan tersebut menjadi salah satu sumber pembiayaan bagi perusahaan dalam menambah modal mereka dan juga  menjadi  sarana  bagi  si  pemilik  dana  yang  lebih  untuk  menginvestasikan  dana yang dia miliki dengan harapan akan mendapatkan keuntungan atau imbal balik yang disebut dividen (Mutakif & Nurwulandari)(Sujatmiko & Thamrin, 2022).
(Sudarmanto,  2021)  menyatakan  bahwa  manfaat  pasar  modal  dapat  dirasakan sekaligus  oleh  investor,  emiten,  pemerintah  maupun  masyarakat.  Berikut  manfaat pasar modal bagi investor
1. Sebagai wahana investasi bagi inestor yang ingin berinvestasi di asset keuangan
2. Hasil  investasi  di  pasar  modal  dapat  meningkatkan  kekayaan  dalam  bentuk kenaikan harga dan pembagian dividend.

## Saham
Saham  (sudarmanto,  2021)  mengatakan  bahwa  merupakan  salah  satu  instrumen investasi di pasar keuangan. Saham yaitu instrumen investasi yang banyak dipilih oleh para  investor  karena  saham  dapat  memberikan  tingkat  keuntungan  yang  cukup menarik.  Saham  dapat  didefinisikan  sebagai  surat  yang  menunjukan  bukti kepemilikan  suatu  perusahaan,  dan  pemegang  saham  memiliki  hak  klaim  atas
keuntungan perusahaan, klaim atas aktiva perusahaan dan berhak hadir dalam Rapat Umum Pemegang Saham (RUPS).

## Analisa Teknikal
Analisis teknikal merupakan analisis saham yang dilakukan dengan cara menganalisis suatu saham, untuk melihat potensi kenaikan maupun penurunan harga saham dalam jangka  pendek.  Analisis  teknikal  (Genandy,  2021)  adalah  analisis  yang  ditujukkan untuk mengamati pergerakan harga dalam bentuk grafik harga di masa lalu, pola yang terbentuk,  dan  indikator-indikator  tertentu  dengan  tujuan  untuk  memprediksi pergerakan  harga  di  masa  yang  akan  datang.  Analis  teknikal  berupaya  untuk mengidentifikasi  pola  dan  tren  harga  dalam  pasar  serta  mempelajari  pula  berbagai pola seperti harga, volume, dan pergerakan rata-rata dari harga.
Penelitian  oleh  Virgina  dan  Erica  (erica,  2018)  mengenai  pengaplikasian  metode GARCH untuk meramalkan data dan volatilitas harga saham pada sub sektor energi dan  menggunakan  sampel  data  PT  Adaro.  Hasil  penelitian  tersebut  membuktikan bahwa  data  dari  PT  Adaro  tidak  stationer.  Agar  data  stasioner,  digunakan  proses differencing  dengan  lag  =  2  (d  =  2)  dan  data  time  series  menjadi  stasioner.  Dari pengujian  efek  ARCH  dengan  menggunakan  uji  Q  dan  LM  diperoleh  kesimpulan bahwa data Adaro Energy Tbk memiliki efek ARCH. Model terbaik untuk semua data Adaro Energy Tbk adalah model AR(1)-GARCH(1,1). Model tersebut signifikan dan R- squares  diidentifikasi  sebesar  0,99  untuk  data  model  Adaro  Energy  Tbk,  penerapan model  ini  untuk  prediksi  cukup  baik  berdasarkan  kriteria  MAPE  (Mean  Absolute Percentage Error) untuk peramalan data PT Adaro Energy Tbk sebesar 2,16%
Penelitian  oleh  Faizul  dan  Eni  (Faizul,  2021)  mengenai  peramalan  volatilitas  return saham  pada  sektor  utilitas  dan  transportasi  menggunakan  metode  Generalized Autoregressive  Conditional  Heteroskedasticity  (GARCH).  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa volatiklitas saham dipengaruhi oleh error bulan sebelumnya dan volatilitas (return).
Penelitian  oleh  Rifki  Bakhtiar  (Bachtiar,  2020)  mengenai,  kemampuan  komparatif model  peramalan  dan  volatilitas  time  series  pasar  modal  di  Indonesia  dengan menggunakan  model  ARCH – family  (1.1)  dan  GARCH  (1.1).  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa Hasil penelitian menunjukkan bahwa return IHSG berpengaruh asimetris dan model peramalan terdekat adalah EGARCH (1.1). Pengembalian untuk indeks AGRI, MINING, BASICIND, INFRA, FIN, TRADE juga memiliki efek asimetris tetapi dimodelkan dengan TGARCH (1.1). Sedangkan indeks MISCIND, KONSUMEN, PROPERTI memiliki efek simetris dan dimodelkan dengan GARCH (1.1)
Penelitian  oleh  Agung  Putra  Raneo  a  dan  Fida  Muthiab  (Agung  Putra  Raneo,  2018) mengenai  penerapan  model  GARCH  dalam  peramalan  volatilitas  di  Bursa  Efek Indonesia.  Resiko  dan  volatilitas  adalah  dua  hal  yang  berkaitan  terutama  dalam penelitian  mengenai  pasar  modal.  Pergerakan  saham  maupun  indeks  yang dipengaruhi  banyak  faktor  membuat  volatilitas  umum  terjadi  dan  hal  ini  tentu mempengaruhi  penilaian  resiko.  Penelitian  ini  mencoba  melihat  penggunaan  model GARCH  dalam  menilai  volatilitas  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Penelitian  ini  bersifat
deskriptif, dengan menganalisa volatilitas di Bursa Efek Indonesia melalui return dari Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Metode  yang  digunakan  adalah  model simetris  GARCH  dan  asimetris  TARCH  dan  EGARCH.  Hasil  penelitian menunjukan bahwa  pasar  modal  Indonesia  memiliki  gejala  volatility  clustering.  Pasar  modal Indonesia lebih sensitif terhadap berita negatif daripada positif. Model GARCH yang dapat dilakukan adalah GARCH (1,1), TARCH (1,1) dan EGARCH (1,1) dengan model EGARCH(1,1)  memiliki  hasil  ramalan  yang  sedikit  lebih  baik  dari  kedua  model lainnya.
Penelitian  oleh  (Agung  Barowi,  2020)  mengenai  pengaruh  analisis  teknikal  terhadap keputusan  investor  dalam  berinvestasi,  hasil  penenlitian  menggunakan  indikator moving  avarege,  stochastic  oschilar,  candlestick  hasil  didapatkan  bahwa  pengaruh moving average dapat digunakan sangat baik dalam mengambil keputusan dan harga pergerakan  saham  industri  farmasi  mengalami  trend  naik  yang  ditunjukkan  dengan garfik candlestick dan didukung oleh indikator MA.

## Model Penelitian untuk Forecasting

## Gambar 3. Model Penelitian untuk Forecasting
Keterangan:
Y t-1 = Harga indeks saham 1 minggu sebelum t Yt-2 = Harga indeks saham 2 minggu sebelum t Y t- n = Harga indeks saham N minggu sebelum t Yt = Harga indeks saham setelah peramalan

## Hipotesis Konseptual
Berdasarkan  kerangka  teoritis  dan  rumusan  masalah  yang  sudah  ada  tentang penelitian  yang  memiliki  tema  penggunaan  model  GARCH  dalam  memprediksi indeks  saham  sektor  teknologi  yang  terdaftar  di  BEI  periode  2021-2022,  maka  dapat disimpulkan bahwa ada dua hipotesis penelitian, yaitu:
H1: Harga saham terdahulu berpengaruh signifikan dalam menentukan harga saham subsektor teknologi kedepannya.

## METODE

## Metode Pengumpulan dan Pengolahan Data
Penenlitian  ini  bersifat  kuantitatif,  dimana  data  yang  digunakan  berbentuk  data runtun  atau  (time  series)  dan  memiliki  interval  waktu  mingguan.  Data  yang digunakan adalah nilai  indeks saham sektor teknologi (IDXTECHNO) yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2021-2022.  Data  diperoleh  dari  website www.investing.com  dengan  jangka  waktu  dari  1  Januari  2021  hingga  16  Desember 2022.  Penelitian  yang  digunakan  adalah  analisis  deskriptif  dan  analisis  time  series dengan  menggunakan  program  Eviews  12  dan  Microsoft  Excel  untuk  memprediksi volatilitas indeks saham pada sub sektor teknologi

## Analisis Deskriptif
Menurut (Hardani, 2020) penelitian deskriptif adalah penelitian yang diarahkan untuk memberikan  gejala-gejala,  fakta-fakta  atau  kejadian-kejadian  secara  sistematis  dan akurat,  mengenai  sifat-sifat  populasi  atau  daerah  tertentu.  Analisis  deskriptif  ini digunakan  untuk  menggambarkan  pola  harga  saham  indeks  IDXTECHNO  selama periode  penelitian  berlangsung.  Metode  penyajian  yang  digunakan  berbentuk  tabel dan grafik garis.
Uji Stationeritas
Yt = Variabel yang diamati selama periode t
Yt-1 = Variabel yang diamati selama satu periode sebelumnya
Į = Konstanta intersep atau drift
ȕ t = Koefisien tren
ࢢ = Koefisien yang merepresentasikan akar proses
įj = Koefisien variabel lag Y p = Panjangnya lag
et = error terms
(Winarno,  2019),  mengatakan  bahwa  pengujian  stasioneritas  data  adalah  hal  yang penting dalam analisis regresi data urut waktu.
Hipotesis null menyatakan bahwa į = 0 artinya Yt memiliki unit root. Jika data suatu variabel  memiliki  unit  root,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data  variabel  tersebut tidak stasioner.

## Uji Normalitas
Salah  satu  asumsi  dalam  statistika  adalah  data  berdistribusi  normal,  untuk  menguji data  dengan  lebih akurat,  diperlukan  alat  analisis  yaitu  salah  satunya  menggunakan metode  Jarque  Bera.  Jarque  Bera  adalah  uji  statistic  untuk  mengetahui  apakah  data berdistribusi  normal.  Uji  ini  mengukur  perbedaan  skewness  dan  kurtosis  data  dan dibandingkan dengan apabila datanya bersifat norma. Rumus yang digunakan adalah:

## S= Skewness K= Kurtosis

## k= banyaknya koefisien yang digunakan dalam persamaan
Dengan  H0  pada  data  berdistribusi  normal,  uji  Jarque  Bera  didistribusi  dengan  X2 dengan  derajat  bebas  sebesar  2.  Probability  menunjukkan  kemungkinan  jarque  bera melebihi  (dalam  nilai  absolut)  nilai  terobservasi  dibawah  hipotesis  nol.  Nilai probabilitas  yang  kecil  cenderung  mengarahkan  pada  penolakan  hipotesis  nol distribusi normal
Uji ARCH – GARCH
Pada  uji  ARCH-LM  yang  kedua  ini  kita  mengharapkan  gagal  tolak  H0  yaitu  residu dari  model  GARCH  bersifat  homoskedastis.  Jika  masalah  heteroskedastisitas  sudah dapat  diatasi,  maka  model  ARCH/GARCH  dapat  digunakan  untuk  melakukan peramalan  harga  saham.  Jika  model  terbaik  telah  ditetapkan,  maka  model  siap digunakan  untuk  peramalan.  Ada  beberapa  metode  yang  digunakan  untuk menunjukan kesalahan yang disebabkan oleh suatu teknik peramalan tertentu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  7  jenis  subsektor  bisnis  yang  telah  dikategorikan  oleh  pemerintah  dan tercatat  kedalam  Bursa  Efek  Indonesia.  Diantaranya  sub  sektor  jasa  dan  konsultasi teknologi  informasi,  golongan  jasa  dan  aplikasi  online,  golongan  perangkat  lunak, golongan perangkat jaringan, golongan perangkat komputer, golongan perangkat dan instrument elektronik, golongan komponen elektronik dan semi konduktor.

## Analisis Deskriptif Indeks Saham
Analisis  deskriptif  mempelajari  tata  cara  penyusunan  dan  penyajian  data  yang dikumpulkan dalam suatu penelitian. Tujuan dari metode ini adalah untuk meringkas dan menggambarkan informasi tanpa merusak gambaran umumnya. Dalam penelitian ini variabel yang digunakan adalah harga indeks saham pada closing price.
Analisa  deskriptif  dibawah  menunjukan  rata-rata  (mean),  median  (mid),  modus (mode)  serta  nilai  minimum  (min)  dan  maksimum  (max)  dari  setiap  variabel  yang terlibat dalam penelitian ini, Selama periode penelitian tahun 2021 – 2022 data indeks saham sub sektor teknologi memiliki nilai minimum sebesar 2324,890, nilai maksimum 11997,72. Tahun 2022 dimana harga nilai (IDXTECHNO) mengalami downward yang sangat signifikan pada quarter kedua dan memiliki grafik upward pada kuartal ketiga namun tidak memiliki perubahan signifikan hingga mengalami penurunan drastis di kuartal  keempat  tahun  2022.  Volatilitas  yang  sangat  tinggi  ini  menunjukkan  bahwa data memiliki memiliki gejolak asimetrik

## Gambar 4. Hasil Analisis Deskriptif Indeks Saham

## Uji Stationeritas
Menurut (Winarno, 2019) data stationer adalah data yang memiliki rerata dan varian konstan  sepanjang  waktu  serta  kovarian  antara  dua  data  runtut  waktu  tergantung pada kelambanan antara dua periode atau tidak.
Tabel 1. Hasil Uji Statisioner (1)
Tabel 2. Hasil Uji Statisioner (2)
Dapat diketahui bahwa nilai absolut t statistik harga indeks saat penutupan sebesar - 2,037161 lebih kecil dari nilai kritis pada tabel. Atau probabilitas sebesar 0,2707 yang lebih besar dari 0,05 atau
(5%). Hal ini menunjukkan bahwa data memiliki sebuah trend atau tingkat musiman, Selain itu hal ini menunjukkan bahwa data bersifat autokorelasi dan uji akar unit pada
variable price belum stationer. Melihat hal ini maka uji ADF perlu dilakukan ke tingkat 1st Difference dengan Į = 5 %.
Setelah  dilakukan  uji  ADF  lebih  lanjut  telah  didapatkan  data  sebagaimana  pada gambar data menunjukkan hasil t-statistik yang lebih besar dari critical value dan p- value  yang  lebih  kecil  dari  5%,  hal  ini  menunjukkan  penyesuaian  tingkat  volatilitas dimana  data  perminggu  tidak  mengalami  upward  maupun  onward  yang  signifikan. Hal  ini  menunjukkan  bawa  residual  dari  tingkat  price  sudah  bersifat  stasioner sehingga  dapat  diambil  kesimpulan  pada  tingkat  1st  Difference  data  stasioner  dan analisis data dapat dilakukan ke tahap berikutnya.

## Uji Normalitas
Hasil uji normalitas dalam penelitian ini disajikan dalam gambar berikut ini:

## Gambar 4. Hasil pengujian Normalitas penelitian
Berdasarkan analisa menggunakan E-Views 12 didapatkan data seperti yang tertera di samping, bila diamati dapat penulis ketahui bahwa nilai Jarque – Bera sebesar 6,881767 yaitu lebih besar dari 2 maka data tidak signifikan atau data tidak berdistribusi normal. Berdasarkan olahan data diatas dapat diketahui juga bahwa besar probabilitas sebesar 0,032036 atau lebih kecil dari 0,05 maka dapat dikatakan bahwa data tidak berdistribusi normal  dan  data  memiliki  gejolak  asimetrik.  Untuk  menghindari  dari  autokorelasi maka  penulis  tidak  dapat  menggunakan  metode  analisis  OLS.  Sebgai  jalan  keluar penulis akan menggunakan metode ARCH.

## Uji ARCH-LM
Uji ARCH/GARCH dilakukan karena setelah melakukan beberapa uji (normalitas, dan uji  stationeritas)  dikathui  bahwa  data  bersifat  tidak  normal  dan  bersifat heteroskedasitas  dimana  data  memiliki  tingkat  volatilitas  yang  tidak  tetap  dan cenderung  berubah  ubah,  namun  pengujian  ini  tidak  dapat  dilakukan  menggunakan pengujian  ARIMA  karena  setelah  pengujian  ARCH-LM  diketahui  bahwa  nilai probabilitas kurang dari 5% sehingga memerlukan uji ARCH – GARCH.
Tabel 3. Hasil Uji ARCH-LM
Dari  hasil  uji  ARCH-LM  tersebut,  terlihat  nilai  probabilitas  chi  square  adalah  0,0000 atau  kurang  dari  0,05,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  bersifat  signifikan  dan  data memiliki  sifat  heteroskedasitas  maka  H0  ditolak.  Hal  ini  menandakan  bahwa  data tersebut mengalami variasi sepanjang waktu dimana varians nya tidak saling konstan maka dapat dikatakan bahwa data memiliki tingkat volatilitas. Dan perlu melakukan uji ARCH/GARCH menggunakan maximum likelihood.

## Tabel 4. Uji Model ARCH – GARCH
Dari  hasil  perbandingan  diatas  GARCH  (1,0)  dengan  threshold  0  merupakan  model terbaik karena memiliki nilai Akaike Info Criterion dan Schwarz Criterion yang paling kecil  dibandingkan  model  yang  lain.  Berikut  merupakan hasil  regresi  model  GARCH (1,0) dengan threshold 0:
Tabel 5. Hasil regresi model GARCH (1,0) dengan threshold 0
Hasil estimasi tersebut merupakan model yang didapat melihat AIC dan SIC yang lebih kecil daripada ordo lainnya lainnya. Diketahui bahwa ordo arima yang digunakan yaitu AR (1) dengan tingkat sigfinifikansi yang digunakan adalah 5%.
Berikut persamaan mean dan variancenya:
Mean Equation:
Harga (w) = -25.32047 + 0.005803 harga (w-1) + et
(w-1)  menunjukkan  bahwa  data  pada  taraf  signifikansi  5%  nilai  harga  saham  ke-t  di pengaruhi oleh nilai harga saham 1 minngu sebelumnya.
Ꝺ 2w = 31304,18 + 1,113195 ɛ 2 w-1 – 0.005803 Ꝺ 2w-1
(w-1)  menunjukkan  bahwa  data  pada  taraf  signifikansi  5%  nilai  harga  saham  ke-t dipengaruhi oleh nilai harga saham 1 laq sebelumnya. Hal ini juga menunjukkan bahwa indeks saham ini memiliki guncangan secara langsung yang saling mempengaruhi.
Untuk menunjukkan tingkat volatilitas dapat dikatakan bahwa volatilitas harga saham yang  digambarkan  oleh  varians  ke-t  pada  taraf  signifikansi  5%  dipengaruhi  oleh varians  1  minggu  sebelumnya,  dan  dipengaruhi  residual  varian  sebelumnya.  Dapat dikatakan  bahwa  jika  volatilitas  indeks  saham  hari  sebelumnya  meningkat  maka volatilitas pada hari selanjutnya juga akan meningkat. Namun pada model ARCH (1,0) data bersifat heteroskedasitas dan data berdistribusi tidak normal. Maka diperlukan uji Bollerslev-Wooldridge.

## Uji Bollerslev- Wooldridge
Dapat dilihat dari output estimasi dibawah, probabilitas pada variabel price lebih kecil dibanding model yang tidak menggunakan proses Bollerslev-Wooldridge. Dikarenakan model  tersebut  sudah  terbebas  dari  masalah  heteroskedastisitas,  hal  ini  menunjukkan bahwa data bervarians konstan antar waktu dan data terpilih dengan nilai AIC dan SC terkecil ditetapkan sebagai model terbaik, maka model tersebut akan digunakan untuk tahap forecasting.

## Tabel 6.  Hasil pengujian Uji Bollerslev- Wooldridge

## Tabel 7. Forecasting Data
Selisih rata-rata antara harga indeks saham aktual pada sub sektor teknologi dan harga proyeksi  menunjukan  adanya  underestimate  antara  hasil  ramalan  dengan  nilai aktualnya.  Hasil  MAPE  kurang  dari  5%  menunjukan  bahwa  model  relevan  untuk digunakan dalam peramalan.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  ARCH  secara  simetris  dapat  digunakan  dalam penilaian volatilitas serta peramalan terhadap forecast indeks saham sektor teknologi, model  terbaik  yang  dapat  digunakan  adalah  model  ARCH  (1,0),  hal  ini  juga menunjukkan  bahwa  pergerakan  indeks  saham  dipasar  modal  lebih  sensitif  terhadap berita negatif dibandingkan berita positif.
Gambar 5. Kelompok Umur positif Covid-19
Dapat diketahui bahwa pada tahun 2021 tingkat penularan virus covid-19 cukup tinggi sehingga  pemerintah  memberlakukan  perintah  PPKM  (Pemberlakuan  Pembatasan Kegiatan  Masyarakat).  Hal  ini  menyebabkan  hampir  seluruh  aktivitas  masyarakat beralih  ke  media  digital,  dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah  hampir  seluruh  sektor beralih kegiatan melalui daring atau online. Hal ini memberikan dampak yang cukup baik pada sektor teknologi, dimana perusahaan dapat
memanfaatkan peluang untuk meningkatkan laba perusahaan, hal ini juga berdampak positif  terhadap  nilai  indeks  saham  teknologi  (IDXTECHNO)  yang  memiliki  grafik upward  dengan  volatilitas  yang  besar.  ebagai  contohnya  kegiatan  pembelajaran  yang dilakukan  secara  daring  menyebabkan  peningkatan  penggunaan  internet  semakin tajam,  pemakaian  ponsel  cerdas  maupun  laptop  bertambah,  menyebabkan  flek  naik pada grafik tingkat saham sektor teknologi tahun 2021.

## Gambar 6. Penilaian responden terhadap beberapa aspek kegiatan
Memasuki  pertengahan  tahun  2022  pemerintah  mulai  mengurangi  kebijakan  PPKM menyebabkan  banyak  orang  yang  menginginkan  untuk  Kembali  melakukan  aktivitas diluar rumah dan melakukan
kegiatan seperti semula, pada masa yang biasa disebut NEW NORMAL ini,  beberapa sektor  non  vital  seperti  sekolah,  universitas  sudah  memberlakukan  kegiatan  offline, banyak  investor  yang  mulai  beralih  menanamkan  modal  di  sektor  yang  mulai mengalami  pemulihan  pasca  pandemi  seperti  transportasi  atau  melakukan  investasi yang  memiliki  tingkat  resiko  yang  rendah  seperti  emas.  Hal  ini  menyebabkan penurunan yang konstan di kuartal 2 dan 3 pada grafik indeks saham teknologi 2022.
Melihat  laporan  keuangan  19  perusahaan  yang  masuk  kedalam  sub  sektor  teknologi, didapatkan bahwa  sebanyak  15  perusahaan  memiliki  kegiatan  impor  maupun  ekspor dan ada banyak perusahaan yang melakukan aktivitas pinjaman luar negeri. Sehingga dapat dikatakan bahwa mayoritas aktivitas ekonomi perusahaan yang masuk kedalam golongan  sub  sektor  teknologi  yang  melakukan  kegiatan  ekspor  maupun  impor  akan berpengaruh  terhadap  kurs  nilai  tukar  rupiah,  sehingga  dapat  dikatakan  aktivitas ekonomi pada sektor teknologi dapat mempengaruhi volatilitas indeks saham teknologi (IDXTECHNO).

## Gambar 7. Volatilitas indeks saham teknologi (IDXTECHNO).
Indeks saham juga dipengaruhi oleh tingkat kurs rupiah, hal ini dikarenakan jika suatu negara  mengalami  inflasi  dimana  presentase  impor  ekspor  menurun  maka  akan membuat  nilai  tukar  suatu  negara  melemah  karena  harga  mata  uang  asing  yang semakin  tinggi  hal  ini  akan  berpengaruh  negative  terhadap  indeks  harga  saha.  Pada grafik  dapat  diketahui  tingkat  kurs  rupiah  pada  tahun  2021  hingga  2022.  Dapat diketahui  bahwa  walaupun  grafik  kurs  menurun  drastis  pada  2020  namun  kurs mengalami  gejolak  yang  seimbang  pada  tahun  2021  hingga  2022  hal  ini  juga  dapat disebabkan tingkat ekspor impor Indonesia yang cenderung stabil.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  telah  ditemukan  bahwa  data  indeks  saham  pada  perusahaan  yang bergerak  di  sub  sektor  teknologi  periode  tahun  2021-  2022  adalah  data  runtut  waktu (time  series)  yang  bersifat  heteroskedastis  sehingga  harus  menggunakan  metode ARCH.  Model  yang  paling  tepat  untuk  meramalkan  harga  indeks  saham  pada perusahaan  sub  sektor  teknologi  adalah  variasi  dari  model  ARCH/GARCH,  yaitu model (ARCH 1,0). Yang dapat digunakan untuk forecast data selama 2 bulan kedepan.
Hasil empiris dari penelitian ini menunjukan peramalan harga indeks saham untuk sub sektor teknologi untuk periode 2 bulan dengan data mingguan (18 Desember 2022 – 26 Februari  2023),  terbukti  akurat  dengan  tingkat  kesalahan  peramalan  rata-rata  sebesar 0.003052%.  Model  terpilih  ARCH  (1,0)  secara  simetris  dapat  digunakan  untuk melakukan penelitian Analisa tingkat volatilitas indeks saham sektor teknologi, dimana indeks  pasar  modal  sektor  teknologi  cenderung  sensitive  terhadap  bad  news dibandingkan good news.
Tingkat indeks saham pada tahun 2021 hingga 2022 dipengaruhi  oleh berbagai  faktor seperti  tingkat  kurs  rupiah,  gejala  pandemi  dan juga  faktor internal  perusahaan  yang bergerak dibidang teknologi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullaevich. (2020). In Pengantar Ilmu Investasi . Bandung.
Aditya, W. (2020). Pengantar Ilmu Investasi . Bandung: Media Sains Indonesia.
Ang, R. (1997). Buku Pintar Pasar Modal Indonesia: Mediasoft Indonesia. Juli, Jakarta .
Bachtiar,  R.  (2020).  Kemampuan  Komparatif  Model  Peramalan  dan  Volatilitas  Time Series  Pasar  Modal  di  Indonesia  dengan  Model  ARCH. Jurnal  Akuntansi  dan Manajemen.
Masdani,  S.  (2022). Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  dengan  Analisis  Always  Better
Control  (Abc),  Metode  Min  Max,  Model  Q  (Continuous  Review)  dan  Model  P (Periodic  Review)  Pada  PT  Eastwind  Mandiri (Doctoral  Dissertation,  Universitas Sultan Agung).
Mutakif, F., & Nurwulandari, A. (2012). Pengaruh Volume Perdagangan Saham, Nilai Tukar  dan  Indeks  Hang  Seng  terhadap  Pergerakan  Indeks  Harga  Saham Gabungan. Jurnal Akuntansi & Bisnis , 7 (2), 178-192.
Purnaningrum, E. (2018). Renewable Stock Price Model Sebagai Pendukung Investasi Saham: Studi Kasus Saham Jii. Kolegial , 6 (2), 97-110.
Raneo,  A.  P.,  &  Muthia,  F.  (2018).  Penerapan  Model  GARCH  dalam  Peramalan Volatilitas di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen dan Bisnis Sriwijaya , 16 (3),
194-202.
Raneo,  A.  P.,  &  Muthia,  F.  (2018).  Penerapan  Model  GARCH  Dalam  Peramalan Volatilitas di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen dan Bisnis Sriwijaya , 16 (3),
194-202.
Ravi, N., Chaturvedi, P., Huerta, E. A., Liu, Z., Chard, R., Scourtas, A., ... & Foster, I. (2022).  FAIR  Principles  for  AI  Models  with  a  Practical  Application  for Accelerated High Energy Diffraction Microscopy. Scientific Data , 9 (1), 657.
Sari, W., & Setiyawan, S. (2023). Volatilitas Saham Sektor Teknologi yang Terdaftar di Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  pada  Masa  Pandemi  COVID-19. Jurnal Accounting Information System (AIMS) , 6 (1), 53-62.
Soedewi, S., & Purqon, A. (2015). Analisis Volatilitas Lima Saham Berbeda Sektor pada Indeks Kompas100 dengan Metode ARCH-GARCH. Prosiding SKF , 560-569.
Sujatmiko,  I.,  &  Thamrin,  H.  (2022).  Analisis  Risiko  Perusahaan  Infrastruktur  Yang Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Menggunakan  Value  at  Risk (Var). Indikator , 2 (3), 43-56.
Sumiyati,  S.,  Sandy,  B.  D.  A.,  &  Wilujeng,  P.  R.  (2022).  Metode  Arch/Garch  untuk Memprediksi Hubungan Economic Uncertainty akibat Pandemi Covid 19 dan Volatilitas Saham. Jurnal Bisnis dan Akuntansi , 24 (1), 117-130.
Sutrieni,  E. Model  dan  Peramalan  Volatilitas  Saham  Sektor  Infrastruktur,  Utilitas  dan Transportasi (Bachelor's thesis, Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Jakarta).
Winata,  H.,  &  Hapsari,  Y.  D.  (2017).  Penggunaan  Metode  Treshold  Garch  dalam Memprediksi  Harga  Saham  PT.  Gudang  Garam,  Tbk. Optim.  Journal  Ekonomi dan Pembangunan , 7 (1), 59.