Available at http://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 7(03), 2021, 1573-1580
Prediksi Harga Saham Harian PT BTPN Syariah Tbk Menggunakan Model Arima dan Model Garch
Muhammad Iqbal 1*) , Nur Wahyu Ningsih 2)
1 Mahasiswa S3 Studi Islam Program Pascasarjana UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta,
2 Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, UIN Raden Intan Lampung * Email korespondensi: iqbalfebi@radenintan.ac.id

## Abstract
The purpose of this study was to find the ARIMA Model and GARCH Model which had the best performance in predicting the stock price of PT. BTPN Syariah Tbk. The method of data collection and analysis uses the Box and Jenkins method which uses an iterative approach. Meanwhile, data processing is assisted by the E-Views software application.  The  results  of  the  study  obtained  that  model  A  model  ARIMA  (p,d,q)  the  best  model  chosen  was ARIMA (1,1,1). Based on the estimation results and the selection of the best model, the best selected model is GARCH (2,1) so that the mean equation  Yt = 0.001193 + e t and the variance equation 𝜕 𝑡 2 = 0.988415 𝜀 𝑡−1 2 + 1.004447 𝜀 𝑡−2 2 - 1.001916 𝑎 𝑡−1 2 . The GARCH (1,1) model is able to predict BTPS daily stock price data well for the next one month period, because the forecast data is close to the actual data. This is reinforced by the MAPE value of 1.273%.
Keywords: Stock price, ARIMA Model, GARCH Model.
Saran  sitasi: Iqbal,  M.,  Ningsih,  N.  W.  (2021).  Prediksi  Harga  Saham  Harian  PT  BTPN  Syariah  Tbk Menggunakan  Model  Arima  dan  Model  Garch. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Islam,  7 (03),  1573-1580. doi:http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i3.2795
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i3.2795

## 1. PE ii NDAHULUAN
Sampai  dengan  2020,  terdapat  14  bank  umum syariah  di  Indonesia,  beberapa  diantaranya  sudah go public di  mana  sahamnya  diperdagangkan  di  lantai bursa.  Daftar  bank  syariah  yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia (BEI) dapat dilihat pada tabel 1: Tabel 1. Daftar Bank Syariah terdaftar di Bursa
Efek Indonesia Nama Emiten Kode Emiten PT. BTPN Syariah Tbk BTPS PT. Bank Panin Dubai Syariah Tbk PNBS PT. Bank BRI Syariah Tbk BRIS Sumber: www.idx.co.id , Desember 2019 Peramalan
merupakan suatu teknik memperkirakan  suatu  nilai  pada  masa  yang  akan datang dengan memperhatikan data masa lalu maupun data saat ini. Peramalan dilakukan dengan memanfaatkan informasi terbaik yang ada pada masa itu,  untuk  menimbang  kegiatan  dimasa  yang  akan
datang  agar  tujuan  yang  diinginkan  dapat  tercapai. Peran peramalan menjelajah kedalam banyak bidang seperti ekonomi, keuangan, pemasaran, produksi, riset operasional, administrasi Negara, meteorologi, geofisika,  kependudukan,  dan  pendidikan  (Sukarna, 2006).
Agar  proses  pengambilan  keputusan  investasi sekuritas  financial  seperti  saham,  dilakukan  secara tepat  dan  menghasilkan  keuntungan  sesuai  yang diharapkan  oelh  para  investor  maupun  manajer investasi,  diperlukan  analisis  data  yang  akurat  dan dapat  diandalkan.  Salah  satu  analisis  yang  sering digunakan  yaitu  analisis  teknikal.  Berbeda  dengan analisis  fundamental  yang  lebih  menekankan  pada pentingnya nilai wajar suatu saham dan membutuhkan banyak  sekali  data,  informasi,  dan  angka-angka, analisis teknikal hanya membutuhkan grafik data pola harga dan volume secara historis. Asumsinya dengan mengetahui  pola-pola  pergerakan  harga  saham berdasarkan  observasi  pergerakan  harga  saham  di masa lalu, maka akan dapat diprediksi pola pergerakan
di  masa  mendatang.  Analisis  teknikal  juga  dapat dikatakan  sebagai  studi  tentang  perilaku  pasar  yang digambarkan  melalui  grafik  untuk  memprediksi kecenderungan  harga  di  masa  mendatang  (Nastiti  & Suharsono, 2012).
Salah  satu  pendekatan  baru  yang  banyak digunakan  untuk  peramalan  adalah Autoreggressive Integrated  Moving  Average (ARIMA).  ARIMA merupakan suatu metode yang menghasilkan ramalan- ramalan  berdasarkan  sintesis  dari  pola  data  secara historis.  ARIMA  ini  sama  sekali  mengabaikan variabel  independen  karena  model  ini  menggunakan nilai  sekarang  dan  nilai-nilai  lampau  dari  variabel dependen  untuk  menghasilkan  peramalan  jangka pendek  yang  akurat.  Secara  harfiah,  model  ARIMA merupakan gabungan antara model AR ( Autoregressive ) yaitu suatu model yang menjelaskan pergerakan suatu variabel melalui variabel itu sendiri di masa lalu dan model MA (Moving Average) yaitu model  yang  melihat  pergerakan  variabelnya  melalui residualnya  di  masa  lalu.  Dalam  penelitian  ini  akan diterapkan model ARIMA sebagai alat analisis untuk memprediksi  pergerakan  harga  saham  di  masa mendatang (Winarno, 2017).
Model umum deret waktu Autoregressive (AR), Moving  Average (MA),  dan Autoregressive  Moving Average (ARMA) sering digunakan untuk memodelkan  data  ekonomi  dan  keuangan  dengan asumsi stasioneritas terhadap ragam (homoskedastisitas).  Sedangkan  di  dunia  ekonomi sering  ditemui  data  yang  tidak  stasioner  terhadap ragam (heterokedastisitas). Oleh karena itu, dibutuhkan suatu model deret waktu lain dengan tetap mempertahankan  heteroskedastisitas  data  (Nastiti  & Suharsono, 2012).
Tahun  1982,  Engle  memperkenalkan  model Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) untuk memodelkan data yang bersifat heteroskedastisitas.  Bollerslev  pada  tahun  1986 memperkenalkan  model Generalized  Autoregressive Conditional  Heteroscedastic (GARCH)  sebagai pengembangan  dari  model  ARCH.  Model  GARCH merupakan  model  yang  lebih  sederhana  dengan banyaknya parameter yang lebih sedikit dibandingkan model  ARCH  berderajat  tinggi.  Dalam  analisis  data deret  waktu  ekonomi  dan  keuangan,  yang  menjadi pusat  perhatian  adalah  fluktuasi  harga  yang menunjukkan  naik  turunnya  harga.  Model  GARCH sangat berguna untuk mengevaluasi dan memprediksi fluktuasi  harga(Eliyawati,  2014).  Penelitian  ini
bertujuan  menganalisis  penggunaan  model  model ARIMA  dan  model  GARCH  dalam  memprediksi harga saham harian PT BTPN Syariah Tbk.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis Data Deret Waktu
Data  deret  waktu  dalam  bidang  keuangan, khususnya data return memiliki kecenderungan untuk memiliki  karakter  tertentu,  hal  ini  dikenal  dengan istilah stylized fact. Menurut Sewell (2011:2), stylized fact merupakan sebuah istilah yang biasa digunakan di bidang ekonomi yang mengacu kepada bukti empiris bahwa  terdapat  konsistensi  yang  sama  pada  bidang tertentu  sehingga  diterima  sebagai  kebenaran. Beberapa stylized  fact yang  terdapat  pada  data  deret waktu  diantaranya  adalah,  akar  unit  ( unit  root ), heteroskedastisitas, penggugusan volatilitas ( volatility clustering ), dan distribusi probabilitas bersifat fat tails relatif  terhadap  distribusi  normal  (Ramadhan  & Rikumahu, 2015).

## 2.2. Stasioner Data Deret Waktu
Observasi Z t dapat dianggap sebagai realisasi dari variabel random Z t dengan fungsi kepadatan peluang ( ) t Z f . Artinya,
n t t t Z Z Z , , , 2 1  dianggap mempunyai fkp gabungan ( ) n t t t Z Z Z f , , , 2 1  . Jika suatu proses stokastik mempunyai  fkp  gabungan ( ) m n t n t n t Z Z Z f + + + , , 2 1 yang independen dengan t , sebarang bilangan bulat m dan sebarang n 1 , n 2 ,  …, n m ,  maka  struktur  probabilistik tidak  akan  berubah  seiring  dengan  bertambahnya waktu, proses ini dinamakan stasioner.
Suatu data  dikatakan  stasioner  jika  memenuhi syarat sebagai berikut:
E ( Z t ) =  , yakni rata-rata dari Z konstan. Var (Z t ) = 2 2 ) (   = − t Z E , yakni variansi  dari Z konstan.
)] )( [(    − − = + k t t k Z Z E ,  yakni  kovariansi(Widarjono Agus, 2016).
Persamaan di atas menyatakan bahwa kovariansi k  pada  kelambanan  ( lag ) k adalah  kovariansi  antara nilai Z t dan Z t+k . Jika  nilai k =0  maka 0  merupakan variansi  dari Z .  Jika k =1  maka 1  merupakan kovariansi nilai Z yang saling berurutan.

## 2.3. Uji Augmented Dickey-Fuller (ADF)
Ada  beberapa  metode  uji  stasioneritas,  salah satunya  adalah  uji  Augmented  Dickey-Fuller  (ADF) yang  dikembangkan  oleh  Dickey-Fuller(Gujarati,
2011). Dalam prakteknya uji ADF inilah yang sering digunakan  untuk  mendeteksi  stasioneritas  atau tidaknya data. Persamaan uji ADF sebagai berikut:
t t t Z Z  + =  − 1  Dengan ( )         − − − − − − − − −  −  −  −  −  = 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 t t t t t t t t t t t Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z 
dimana:
 =  Nilai  koefisien  untuk  nilai  pengamatan  pada waktu ke t- 1
t Z  =  Selisih nilai antara data ke- t dengan data ke- t-
1
t  =  Variabel residual
Z t =  Nilai pengamatan pada waktu ke t Z t- 1 =  Nilai pengamatan pada waktu ke t- 1

## 2.4. Pembedaan (Differencing)
Secara  umum differencing yang  menghasilkan suatu  kejadian  (proses)  baru  yang  stasioner,  misal Wtadalah:
( ) t d t Z B W − = 1
dengan: d = 1, 2, …. , n B = backshift operator (operator mundur)

## 2.5. Model Dalam Analisis Deret Waktu

## Model Linier Autoregressive (AR)
Dalam statistik dan pemrosesan  sinyal ,  model autoregressiv e(AR)  adalah  jenis proses  acak yang sering  digunakan  untuk  model  dan  memprediksi berbagai jenis fenomena alam. Model autoregressive adalah  salah  satu  dari  kelompok prediksi  linier formula yang mencoba untuk memprediksi output dari sebuah  sistem  yang  didasarkan  pada  output sebelumnya(Neusser, 2016). AR notasi ( p ) menunjukkan  model autoregressivep ketertiban.  AR ( p ) model didefinisikan sebagai berikut:
t p t p t t t a Z Z Z Z + + + + = − − −    ... 2 2 1 1
dimana:
Z t =  Nilai deret waktu Z pada waktu t Z t-1 ,…,Z t-p =  Nilai  deret  waktu  Z  pada  masing- masing selang waktu t- 1, t- 2,…., t-p
 =  Parameter autoregresi (AR)
t a =  Nilai  dari  proses white  noise pada waktu t t a independen dan berdistribusi  normal  dengan  mean  0 dan variansi 2 t   .

## Model Linier Moving Average (MA)
Dalam  deret  waktu,  rata-rata  bergerak  (MA) model merupakan pendekatan umum untuk model seri pemodelan  waktu  univariat(Neusser,  2016).  MA notasi ( q ) mengacu pada model moving average order q :
q t q t t t a a a Z − − + + + =   ... 1 1
dimana: Z t =  Nilai deret waktu Z pada waktu t
t a
=  Nilai  dari  proses white  noise pada waktu t
q t t a a − − ,..., 1 =  Nilai  dari  proses white  noise pada masing-masing  selang  waktu t- 1 ,  t- 2 ,..,t-q . nilai a sebagai variable bebas  =  Parameter moving average (MA)
Model  Linier  Autoregressive  Moving  Average (ARMA)
Model  ARMA  ( p , q )  adalah  suatu  model campuran antara autoregressive orde p dengan model moving  average orde q .  Suatu  proses  ( Z t )  dikatakan mengikuti model ARMA ( p , q ) jika memenuhi:
q t q t t t p t p t t t a a a a Z Z Z Z − − − − − − + + + + + + + + =       ... ... 2 2 1 1 2 2 1 1
Model  Autoregressive  Integrated  Moving  Avarage atau ARIMA (p, d, q)
Model  ARIMA  ( p , d , q )  ini  merupakan  model deret  waktu  yang  nonstasioner.  Bentuk  umum  dari model ini adalah:
( ) ( ) ( ) q t q t t p t p p t p p t t t a a a Z Z Z Z Z − − − − − − − − + + + + − − + + − + + =           1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 dengan:
p =  orde AR d =  orde differencing non musiman q =  orde MA Z t
=  Nilai deret waktu Z pada waktu t
t a =  Nilai  dari  proses white  noise pada waktu t
q t t a a − − ,..., 1 =  Nilai  dari  proses white  noise pada masing-masing  selang  waktu t- 1 ,  t- 2 ,.., t-q . nilai a sebagai variabel bebas Z t-1 ,…,Z t-p =  Nilai  deret  waktu  Z  pada  masing- masing selang waktu t- 1, t- 2,…., t-p
 =  Parameter autoregresi (AR)  =  Parameter moving average (MA)
Model Autoregresive Conditional Heteroscedasticity (ARCH)
Secara  umum,  model  ARCH  ( p )  dapat dinyatakan dalam bentuk persamaan berikut:
2 1 0 2 2 2 2 2 1 1 0 2 i t p i i p t p t t t e e e e − = − − −  + = + + + + =        
dengan 0 0   , 0  i  untuk 0  i , 0  p , ( ) . , 0 ~ 2 t t N e 

## Mendeteksi Unsur ARCH
Untuk  mendeteksi  ada  tidaknya  unsur  ARCH didalam data deret waktu yaitu dengan uji Ljung-Box pada  kuadrat  residual  melalui  korelogram.  Uji  ada tidaknya  unsur  ARCH  dalam  kuadrat  residual  tidak hanya  melalui  FAK  atau  FAKP  saja,  dapat  juga dianalisis melalui uji statistik dari Ljung- Box(Gujarati, 2011). Hipotesis ada satu atau tidaknya unsur ARCH dapat diformulasikan sebagai berikut: Hipotesis H 0 : 0 = k  (Model tidak mengandung unsur ARCH)
H 1 : 0  k  (Model mengandung unsur ARCH)
Statistik Uji
( )  − − + = K k k k n n n LB 1 2 ˆ 2 
dengan % 5 =  . H 0 ditolak  jika
( ) 2 , m K a LB −   atau  dapat  menggunakan nilai p-value , H 0 ditolak jika p-value   .

## Uji ARCH-LM
Robert  Engle  tahun  1928  mengembangkan pengujian untuk mengetahui masalah heterokedastisitas  dalam  data  deret  waktu  yang dikenal  dengan  uji  ARCH Lagrange  Multiplier (ARCH-LM)(Kristanto, 2015). Ide dasar uji ini adalah bahwa  variansi  residual  bukan  hanya  fungsi  dari variabel  independen  tetapi  tergantung  pada  residual kuadrat pada periode sebelumnya(Winarno, 2017). Hipotesis
H 0 : 0 1 0 = = = = p     (residual  model  tidak
mengandung efek ARCH)
H 1 :  minimal  ada  satu 0  i  (residual  model mengandung  efek  ARCH)  dimana  ( i= 1,  2,3 , …., p )
Statistik Uji ( ) ( ) 1 2 1 1 0 − − − =
m N SSR
m SSR SSR F
dengan ( )  + − = N m t SSR 1 2 2 0   dan  + = N m t SSR 1 2 1 
dimana
 :  rata-rata sampel dari 2 t  dengan
 − = T t t T 1 2 1   2 t  :  residual kuadrat terkecil
dengan % 5 =  .
Tolak H 0 jika ( )   2 m F  atau dapat menggunakan nilai p-value , H 0 ditolak jika p-value   .

## Model  Generalized  Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity (GARCH)
Secara  umum  model  GARCH  ( p,  q )  dapat dinyatakan melalui persamaan berikut:
  = − = − − − − − + + = + + + + + + = q j j t j p i i t i q t q t p t p t t e e e e 1 2 1 2 0 2 2 1 1 2 2 1 1 0 2             
dimana ;
2 t  =  variansi dugaan pada waktu ke- t
0  =  konstanta i  =  koefisien ARCH
j  =  koefisien GARCH
q p , =  ordo GARCH 0 , 0 , 0 0  =   p q dan 0 = i  untuk p i , , 2 , 1  = , 0 = j  untuk . , , 2 , 1 q j  = Kondisi 0 0   , 0 = i  ,
0 = j  dibutuhkan  untuk  memperoleh  nilai  variansi bersyarat 0 2  t  .  Jika  ordo p =  0,  maka  model GARCH ( p,q ) tersebut menjadi model ARCH ( q ).

## 2.6. Kriteria Pemilihan Model

## Akaike’s Information Criterion (AIC)
Akaike’s  Information  Criterion (AIC)  adalah suatu  kriteria  pemilihan  model  terbaik  yang diperkenalkan  oleh  Akaike  pada  tahun  1973  dengan mempertimbangkan  banyaknya  parameter  dalam model(Widarjono  Agus,  2016).  Kriteria Akaike’s Information  Criterion (AIC)  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
AIC = n x ln ( SSE/n ) +2 m + n + n x ln (2π) dimana:
ln = natural log SSE  = Sum Square Error n = Banyaknya pengamatan m = Banyaknya parameter dalam model
π = 3,14
Semakin  kecil  nilai Akaike’s  Information Criterion (AIC) yang diperoleh berarti semakin baik model yang digunakan.

## Schwartz’s Information Criterion (SIC)
Schwartz’s  Information  Criterion (SIC)  adalah kriteria  pemilihan  model  terbaik  yang  berdasarkan pada  nilai  terkecil(Winarno,  2017).    Kriteria Schwartz’s  Information  Criterion (SIC)  dapat dirumuskan sebagai berikut:
SIC = n ln (SSE/n) + m ln ( n) + n ln ( 2π ) dimana:
ln = natural log SSE = Sum Square Error
dengan SSE =  = − n t t t 1 2 2 2 ) (  
n
= Banyaknya pengamatan
m
= Banyaknya parameter dalam model
π
= 3,14
Semakin  kecil  nilai Schwartz’s  Information Criterion (SIC),  maka  semakin  baik  model  yang digunakan.

## 3. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harga penutupan saham BTPN Syariah. Sumber data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sumber data sekunder, yaitu data yang diperoleh dari pihak  lain,  dan  diolah  kembali  untuk  kepentingan penelitian  ini  yaitu  data  harga  saham  harian  BTPN Syariah  selama  bulan  02  Januari  2019  hingga  30 Desember  2019.  Sumber  data  Yahoo!  Finance http://finance.yahoo.com).
Langkah  analisis  dimulai  dengan  membuat  time series  plot  dan  menghitung  statistik  deskriptif  harga saham. Langkah berikutnya melakukan uji stasioneritas  dengan menggunakan uji  Dickey  Fuller (DF). Data yang telah stasioner dibuat ACF dan PACF yang  digunakan  untuk  pendugaan  orde  ARIMA. Berdasarkan  ini,  kemudian  dilakukan  estimasi,  uji signifikansi  parameter  dan  uji  diagnosa  residual. Model  yang  terbaik  dipilih  berdasarkan  nilai  AIC terkecil. Apabila data saham belum memenuhi asumsi distribusi normal maka dilakukan deteksi outlier dan memodelkannya dengan model ARIMA terbaik.
Residual  yang  diperoleh  dari  model  ARIMA terbaik  diuji  apakah  terdapat  efek  heteroskedasticity (ARCH) dengan uji LM. Jika diketahui terdapat efek heteroskedasticity  berarti  layak  dimodelkan  dengan ARCH-GARCH. Orde ARCH dan GARCH diperoleh
dengan  melihat  plot  PACF  residual  kuadrat. Selanjutnya  dilakukan  estimasi  dan  uji  signifikansi parameter  ARCH-GARCH.  Model  ARCH-GARCH terbaik dipilih berdasarkan signifikansi parameter dan kemudian  melakukan  peramalan  terhadap  varians residual (volatilitas saham).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Statistik Deskriptif
Deskripsi  data  harga  saham  BTPS  disarikan dalam Tabel 2. Dari tabel tersebut terlihat bahwa harga terendah adalah 1795 sedangkan harga tertinggi 4310 dan rata-rata harga saham 2945.391.
Tabel 2. Deskripsi Data
Statistik Deskriptif Mean 2945.39 Median 3080.00 Maximum 4310.00 Minimum 1795.00 Std. Dev. 718.11 Skewness 0.056 Kurtosis 1.716 Obs. 256 Sumber: data diolah, 2020
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah data pada bulan Januari 2019 sampai Desember 2019 yang diperoleh secara online melalui finance.yahoo.com.  Data  faktual  yang  digunakan penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1, berikut:
1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 2019 BTPS

## Gambar 2. Trend Harga Saham BTPS Uji Stasioneritas
Uji  kestasioneran  data  terhadap  rata-rata  dapat diduga  menggunakan  metode Augmented  Dickey- Fuller (ADF).  Hasil  uji  unit  root  dengan  metode Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  dapat  dilihat  pada Tabel 2:
Tabel 2. Uji ADF Data Harga Saham BTPS
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.760557 0.8279 Test critical values: 1% level -3.455887 5% level -2.872675 10% level -2.572778 Sumber: data diolah, 2020
Dari tabel 2 diperoleh nilai probabilitas ADF data harga  saham  BTPS  sebesar  0.8279.  Nilai  tersebut lebih dari taraf signifikansi 5% sehingga H0 diterima yang  berarti  data  harga  harga  saham  BTPS  tidak stasioner terhadap rata-rata.
Karena  data  harga  saham  BTPS  tidak  stasioner terhadap  rata-rata, maka  dilakukan differencing  orde pertama.  Data  harga  saham  BTPS  yang  telah didifferencing orde pertama perlu diuji kestasioneran datanya  dengan  menguji unit  root menggunakan metode Augmented Dickey-Fuller (ADF) dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Uji ADF Data didifferencingHarga
Saham BTPS t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -17.73848 0.0000 Test critical values: 1% level -3.455990 5% level -2.872720 10% level -2.572802
Sumber: data diolah, 2020
Dari  Tabel  3  diperoleh  nilai  probabilitas  ADF data harga saham BTPS sebesar 0.000. Nilai tersebut kurang dari taraf signifikansi 5% sehingga H0 ditolak yang  berarti  data  harga  saham  BTPS  stasioner terhadap rata-rata

## Membentuk model ARIMA (p,d,q)
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan terhadap  data  harga  saham  BTPS,  diketahui  bahwa data  tidak  stasioner  pada level, namun  menjadi stasioner stasioner setelah dilakukan proses transformasi logaritma natural dan proses diferensiasi sebanyak  satu  kali,  sehingga  data  dapat  dimodelkan menggunakan metode
ARIMA. Dengan
menggunakan metode Box-Jenkins, didapatkan model ARIMA(1,1,1) sebagai model terbaik. Berikut ini nilai C, ∅ 1 , 𝜃 1 dan AIC pada setiap Model BTPS.

## Tabel 4. Estimasi Parameter Model Kondisional Mean BTPS
No Model Estimasi Parameter Probabilitas AIC 1 ARIMA (1,1,0) C = 0.003241 0.0328  -4.464228  1 = -0.074971 0.2319 2 ARIMA (0,1,1) C = 0.003360 0.0213  -4.462051  1 = -0.106320 0.0902 3 ARIMA (1,1,1) C = 0.003312 0.0000  -4.485704  1 = 0.918287 0.0000  1 = -0.995704 0.0000 4 ARIMA (0,1,0) C =  0.003380 0.0385  -4.462062 Sumber: data diolah, 2020 Berdasarkan tabel 4, dengan melihat
probablilitasnya  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi 5%, maka model yang diterima adalah: ARIMA(1,1,1) dengan  Konstanta,  dengan  Nilai  AIC = -4.485704. Jadi model terbaik yang terpilih adalah ARIMA (1,1,1).

## Identifikasi dan Estimasi ARCH – GARCH
Hasil  analisis  terhadap  residual  dari  model persamaan  rata-rata  untuk  data  BTPS  menunjukkan bahwa  terdapat  masalah  heteroskedastisitas  pada residualnya.  Oleh  karena  itu,  metode  GARCH digunakan untuk memodelkan volatilitas harga saham
BTPS.  Dengan  menggunakan  pendekatan maximum likelihood ,  didapatkan  model  GARCH(2,1)  sebagai
model terbaik. Berikut ini nilai C, ε 2 , 𝑎 2 Probabilitas, AIC dan SBC pada setiap Model BTPS:

## Tabel 5. Estimasi Parameter Model GARCH BTPS
No Model Estimasi Parameter Probabilitas AIC SIC 1 GARCH (1,1) Persamaan Mean C = 0.000589 0.0016  -0.867563 -0.812169 Persamaan Varians ε 2 = 0.977535 0.0000 𝑎 2 = 0.020276 0.8810 2 GARCH (1,2) Persamaan Mean C = 0.000426 0.0137  -0.863140 -0.793898 Persamaan Varians ε 2 = 0.961137 0.0000 𝑎 2 = -0.042329 0.7547 𝑎 2 = 0.096403 0.4040 3 GARCH (2,1) Persamaan Mean C = 0.001193 0.0004  -0.867247 -0.798005 Persamaan Varians ε 2 = 0.988415 0.0000 ε 2 = 1.004447 0.0000 𝑎 2 = -1.001916 0.0000 4 GARCH (2,2) Persamaan Mean C = 5.91E-05 0.4557  -0.865099 -0.782009 Persamaan Varians ε 2 = 0.933981 0.0000 ε 2 = -0.697892 0.0618 𝑎 2 = 0.707926 0.0546 𝑎 2 = 0.061464 0.6389
Sumber: data diolah, 2020
Berdasarkan  tabel  5,  dengan  melihat  nilai probabilitasnya  model  yang  diterima  adalah  model GARCH  (2,1).  Sedangkan  model  GARCH  (1,1)  , GARCH  (1,2)  dan  GARCH  (2,2)  tidak  diterima karena  nilai  probabilitasnya  lebih  besar  dari  tingkat signifikansi  5%.  Jadi  model  terbaik  yang  terpilih BTPS  adalah  GARCH  (2,1)  dengan  nilai  AIC ( Akaike’s  Information  Critertion )  sebesar  -0.867247 dan  nilai  SIC  ( Schwartz’s  Information  Criterion ) sebesar -0.798005.

## Pembentukan Model
Berdasarkan hasil estimasi dan pemilihan model terbaik, maka didapatkan model terbaik yang terpilih adalah  GARCH  (2,1)  sehingga  diperoleh  persamaan mean (a) dan persamaan variansi model (b) koefisien subtitusi GARCH adalah sebagai berikut:
a. Yt = 0.001193 + e t b. 𝜕 𝑡 2 = 0.988415 𝜀 𝑡−1 2 + 1.004447 𝜀 𝑡−2 2 - 1.001916 𝑎 𝑡−1 2

## Peramalan
Setelah  memeperoleh  GARCH  yang  terbaik, langkah  selanjutnya  adalah  menggunakan  model tersebut untuk memprediksi harga saham BTPS dalam periode  tertentu  berupa forecast dari  data  saham harian BTPS selama satu bulan. Banyaknya data yang
diambil untuk evaluasi model mengambil sebanyak 19 data yaitu dari tanggal 02 sampai 30 Desember 2019. Setelah  mendapatkan  19  data  ramalan,  data  tersebut akan  dibandingkan  dengan  data  sebenarnya  untuk mengetahui  kesignifikanan  evaluasi  model.  Data perbandingan hasil ramalan dengan hasil aktual untuk satu bulan, dapat ditampilkan dalam gambar berikut:
3,800 3,900 4,000 4,100 4,200 4,300 4,400 20 19 -0 2- 12 20 19 -0 3- 12 20 19 -0 4- 12 20 19 -0 5- 12 20 19 -0 6- 12 20 19 -0 9- 12 20 19 -1 0- 12 20 19 -1 1- 12 20 19 -1 2- 12 12 /1 3/ 20 19 12 /1 6/ 20 19 12 /1 7/ 20 19 12 /1 8/ 20 19 12 /1 9/ 20 19 12 /2 0/ 20 19 12 /2 3/ 20 19 12 /2 6/ 20 19 12 /2 7/ 20 19 12 /3 0/ 20 19

## Data Aktual DATA_RAMALAN
Gambar 2. Grafik tabel hasil ramalan dan aktual untuk satu bulan ke depan
Gambar  di  atas  tampak  bahwa  data  ramalan sedikit lebih besar daripada data aktual dengan selisih yang tidak terlalu besar. Hal ini menejelaskan bahwa data  hasil  peramalan  menggunakan  model  runtun waktu  GARCH  (2,1)  mendekati  data  aktual.
Penjelasan  ini  diperkuat  dengan  nilai  MAPE  yang sebesar  1,273  %  sehingga  model  runtun  waktu GARCH  (2,1)  dapat  melakukan  peramalan  dengan baik.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari penelitian mengenai  mencari  Model  ARIMA  dan  Model GARCH  yang  memiliki  kinerja  terbaik  dalam memprediksi  harga  saham  perbankan  syariah  pada pasar  modal  di  Indonesia,  diperoleh  kesimpulan:  (1) Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan  terhadap data harga saham BTPS model ARIMA (p,d,q) model terbaik  yang  terpilih  adalah  ARIMA  (1,1,1). Berdasarkan  hasil  estimasi  dan  pemilihan  model terbaik, maka didapatkan model terbaik yang terpilih adalah  GARCH  (2,1)  sehingga  diperoleh  persamaan mean (a) dan persamaan variansi model (b) koefisien subtitusi GARCH adalah sebagai berikut: a. Yt = 0.001193 + e t b. 𝜕 𝑡 2 = 0.988415 𝜀 𝑡−1 2 + 1.004447 𝜀 𝑡−2 2 - 1.001916 𝑎 𝑡−1 2
Model  GARCH  (1,1)  mampu  memprediksi secara  baik  data  harga  saham  harian  BTPS  untuk periode satu bulan ke depan karena data ramalan telah mendekati data aktual. Hal ini diperkuat dengan nilai MAPE sebesar 1,273 %.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  yang  telah  membantu  selesainya penelitian ini dan kepada pihak pengelola JIEI (Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam) ITB AAS Indonesia Surakarta yang telah berkenan menerbitkan artikel ini.

## 7. REFERENSI
Eliyawati,  W.  Y.  (2014).  Penerapan Model  GARCH
(Generalized Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity)  untuk  Menguji  Pasar  Modal Efisien  di  Indonesia  (Studi  pada  Harga Penutupan (Closing Price) Indeks Saham LQ 45 Periode 2009-2011). Jurnal Administrasi Bisnis , 7 (2).
Gujarati,  D.  N.  (2011). Econometrics  by  example (Vol. 1). Palgrave Macmillan New York.
Kristanto,  A.  B.  (2015).  Faktor  Finansial  dan  Non Finansial yang Mempengaruhi Agresivitas Pajak di Indonesia. Media Riset Akuntansi, Auditing & Informasi , 15 (1), 31–48.
Nastiti,  K.  L.  A.,  &  Suharsono,  A.  (2012).  Analisis Volatilitas  Saham  Perusahaan  go  public  dengan metode ARCH-GARCH. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 1 (1), D259–D264.
Neusser,  K.  (2016). Time  series  econometrics .
Springer.
Ramadhan,  B.  A.,  &  Rikumahu,  B.  (2015).  Analisis Perbandingan Metode Arima Dan Metode Garch Untuk  Memprediksi  Harga  Saham.(Studi  Kasus Pada Perusahaan Telekomunikasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode Mei 2012-April 2013). EProceedings of Management , 2 (1).
Sukarna, A. (2006). Analisis Deret Waktu: Teori dan Aplikasinya. Makasar: Andira Publisher . Widarjono  Agus.  (2016). Ekonometrika  Pengantar dan  Aplikasinya  disertai  Panduan  Eviews .  UPP
STIM YKPN.
Winarno,  W.  W.  (2017). Analisis  ekonometrika  dan statistika dengan eviews . UPP STIM YKPN.