Aplikasi Metode Singular Spectrum Analysis Pada Peramalan Data Indeks Harga Saham Gabungan (Studi Kasus : Data Harian Harga Penutupan Indeks Harga Saham Gabungan)

Abstract

Kesejahteraan masyarakat merupakan hal esensial yang menjadi tujuan negara. Pembangunan perlu dilakukan untuk mencapai kesejahteraan masyarakat, salah satunya pembangunan ekonomi. Pembangunan ekonomi dapat dimulai dengan memperbaiki pertumbuhan ekonomi, karena dapat menjadi gambaran kondisi ekonomi suatu negara. Salah satu komponen perhitungan kondisi ekonomi adalah sektor bisnis investasi. Berdasarkan data Kustodian Sentral Efek Indonesia (KSEI), jumlah investor pasar modal di Indonesia per akhir April 2022 mencapai 8,62 juta investor. Gambaran kegiatan pasar modal secara global dapat dilihat dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI). Terdapat beberapa istilah saham yang biasa digunakan untuk memantau harga saham, salah satunya closing price atau harga penutupan. Harga penutupan dapat dijadikan sebagai acuan opening price atau harga pembukaan untuk hari berikutnya. Data harga penutupan IHSG adalah salah satu contoh data runtun waktu. Analisis yang melekat dengan data runtun waktu adalah peramalan. Salah satu metode peramalan yang dapat digunakan adalah Singular Spectrum Analysis (SSA). SSA termasuk metode analisis runtun waktu yang memiliki performa baik serta fleksibel karena termasuk metode peramalan non-parametrik, sehingga tidak ada asumsi-asumsi yang harus dipenuhi. Terdapat dua proses besar pada metode SSA yaitu dekomposisi dan rekonstruksi. Berdasarkan hasil peramalan IHSG periode 2 Maret 2020 – 28 Maret 2022 menggunakan metode SSA, diperoleh nilai MAPE untuk data training 1,59% dan data testing 4,84% sehingga dapat dikatakan bahwa metode tersebut akurat. Hasil peramalan menunjukkan bahwa untuk beberapa periode mendatang data mengalami trend yang cenderung naik.