Analisis Teknikal dan Fundamental Saham Pada Indeks Sharia Growth dengan Metode Peramalan Deterministik dan Error Correction Model (ECM)
DOI:
https://doi.org/10.51278/bce.v4i3.1683Keywords:
Deterministic Forecasting, Error Correction Model, Investment, Stock Price, Time Series RegressionAbstract
Stock investment is a form of long-term capital allocation aimed at generating future returns while supporting economic growth through funding innovation and production capacity. This study focuses on issuers listed in the Sharia Growth Index, analyzed using a comprehensive approach that includes financial ratio calculations to evaluate fundamental performance, clustering to group stocks based on specific characteristics, and risk-return analysis to assess investment potential and risks. The analysis identified PT Adaro Energy Indonesia Tbk (ADRO) as the selected issuer due to its high returns and strategic role in the mining sector. Subsequently, forecasting methods, including the Error Correction Model (ECM) and Winter’s model, were applied to predict ADRO's stock price movements. The findings indicate that Winter’s model provides the best forecasting results for ADRO, offering high accuracy in predicting future stock price trends. These results provide strategic insights for capital market participants to make more effective and profitable investment decisions. This research serves as a reference for investors in optimizing investment strategies based on integrated technical and fundamental analysis.
References
Bisri. (2019). Analisis Faktor Internal Dan Eksternal Yang Mempengaruhi Dana Pihak Ketiga Bank Syariah Di Indonesia. Jakarta: Jurnal Ilmiah M-PROGRESS .
Canta, H. W. (2018). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Hasil tangkapan Ikan di Jawa Timur Tahun 2016 dengan Menggunakan Regresi Linear Berganda. Tugas Akhir, 40.
Indriyani, S. (2020). Estimasi Parameter Regresi Logistik Biner Dengan Metode Partial Least Squares. Makasar: Universitas Hassanudin.
Jasela, & Suhardi. (2022). Analisis Pengaruh Inflasi, Kurs dan Suku Bunga (BI Rate) terhadap Harga Saham Sub-Sektor Perbankan LQ45 di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2016-2021. AKDBB Journal of Economics and Business, 1, 45-60.
Khasanah, U. (2017). Pemodelan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Provinsi Jawa Tengah Dengan Pendekatan Spasial Autoregressive Model Panel Data. Universitas Muhammadiyah Semarang : Semarang: Tidak Diterbitkan.
Kholil. (2018). Pendekatan Holistik dan Model Dinamatik. Jakarta: Yayasan Komunikasi Pasca Tiga Belas.
Khomarudin, A. N., 2016. Teknik Data Mining : Algoritma K-Means Clustering. Bukittinggi: IlmuKomputer.com
Mardiatmoko, G. (2020). Pentingnya Uji Asumsi klasik Pada Analisis Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Penyusunan Persamaan Allometrik Kenari Muda [Canarium Indicuml.]. Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 14(3), 333-342.
Mega Sriningsih, D. H. (2018). Penanganan Multikolinearitas Dengan Menggunakan Analisis Regresi Komponen Utama Pada Kasus Impor Beras Di Provinsi Sulawesi Utara. Jurnal Ilmiah Sains, 18, 19.
Nasari, F. & Darma, S., 2015. Penerapan K-Means Clustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas Potensi Utama). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, 2(1), pp. 73-78.
Paembonan, S., 2021. Penerapan Metode Silhouette Coeficient Untuk Evaluasi Clutering Obat. s.l.:Jurnal Ilmiah Ilmu - Ilmu Teknik.
Paningrum, D. (2022). Buku Referensi Investasi Pasar Modal. Kediri: Lembaga Chakra Brahmanda Lentera.
Prayogo, B. (2017). Analisis Error Corection Model (ECM) Domowitz El-Badawi pada Data Deret Waktu. Universitas Lampung, 5-45.
Putra, R. A. (2023). Penerapan Metode Double Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Unit Mobil. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika.
Rahmawati. (2015). Model Trend untuk Peramalan Jumlah Penduduk Studi Kasus pada Pertumbuhan Penduduk Kabupaten Gowa. JTRISTE, 2(2), 46-52.
Rezaldia, D. A., & Sugiman. (2021). Peramalan Metode ARIMA Data Saham PT. Telekomunikasi. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , 4, 611-620.
Rini, M. W. (2020). Perbandingan Metode Peramalan Menggunakan Metode Time Series. Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi, 10(2), 90-94.
Rini, M. W., & Ananda, N. (2020). Perbandingan Metode Peramalan Menggunakan Metode Time Series. Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi, 10(2), 90-94.
Rizaldy, A. A. (2017). Penerapan Metode Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Penyebaran Vaksin Covid 19 di Kabupaten Cilacap. Jurnal ICTEE, 43-50.
Salim, M. I. (2022). Model Regresi Nonparametrik dengan Pendekatan Deret Fourier pada Kasus Tingkat Pengangguran Terbuka di Sulawesi Selatan. Fakultas Sains dan Teknologi. UIN Alauddin Makassar : Makassar: Skripsi.
Saputra, M. J. (2021). Analisis & Studi Simulasi Kointegrasi Data Runtun Waktu Indeks Harga Konsumen Beberapa Komoditas pada Kota Kota di Jawa Tengah. Surakarta.
Wardani, P. K., & Ratna, M. (2022). Pemodelan Terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi di Nusa Tenggara Timur Menggunakan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 274-281.
Widiarsih, D., & Romanda, R. (2020). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Inflasi di Indonesia Tahun 2015-2019 dengan Pendekatan Error Corection Model (ECM). JurnalAkuntansi & Ekonomika, 10(1), 120-128.
Widyasari, M., & Sugiarto. (2015). Analisis Error Corection Mechanism (ECM) untuk Mengetahui Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penerimaan Pajak di Indonesia. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 7(2), 2086-4132.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Nurfajriyani, Elsa Amelia Nur Arimba, Nisrina Aulia Salsabila, Ratna Maulidah Wulandari, Muhammad Hasan Alwi Abu Sifa, Naswa Sahira, Muhammad Akmal Hafiz Abidin, Bintang Amirul Mukminin, Fausania Hibatullah, Bambang Hadi Santoso Dwidjosumarno
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
