Dalam kondisi ekonomi yang dinamis dan ketidakpastian ekonomi global, kemampuan untuk memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Indonesia dengan akurasi tinggi menjadi semakin penting. Sebagai indikator utama yang mencerminkan kinerja ekonomi nasional dan sektor industri di Indonesia, IHSG tidak hanya menarik perhatian investor tetapi juga menjadi acuan kebijakan ekonomi nasional. IHSG sering mengalami fluktuasi karena berbagai faktor eksternal, seperti tingkat inflasi dan nilai tukar. Kedua faktor ini memiliki dampak langsung terhadap pergerakan modal dan stabilitas pasar saham di Indonesia. Melalui penelitian ini, model prediktif SARIMAX-GARCH diusulkan sebagai solusi untuk meningkatkan ketepatan prediksi IHSG dengan mempertimbangkan faktor makroekonomi utama tersebut.
Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (SARIMAX) adalah pengembangan dari model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang memungkinkan variabel eksogen, dalam hal ini inflasi dan nilai tukar, untuk dimasukkan ke dalam analisis. SARIMAX juga mempertimbangkan efek musiman yang sering memengaruhi pola harga di pasar saham. Namun, model ini memiliki kelemahan dalam menghadapi volatilitas tinggi atau fluktuasi varians dalam data ekonomi yang dinamis.
Oleh karena itu, tim peneliti menambahkan inovasi berupa memasukkan model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) ke dalam SARIMAX untuk mengatasi heteroskedastisitas, atau perubahan varians yang tidak konstan, yang umum terjadi pada data ekonomi. Kombinasi model ini menghasilkan SARIMAX-GARCH, yang terbukti memberikan prediksi IHSG yang lebih akurat dibandingkan model prediktif standar. Penelitian ini digagaskan oleh dosen dan mahasiswa 51动漫 yang terdiri dari Dr. M. Fariz Fadillah Mardianto, M.Si dan Elly Pusporani, M.Stat, dan 3 mahasiswa dari 51动漫.
Penelitian ini menemukan bahwa inflasi dan nilai tukar berpengaruh signifikan terhadap IHSG. Tingkat inflasi yang tinggi biasanya mencerminkan ketidakpastian ekonomi yang dapat mengurangi kepercayaan investor. Sementara itu, nilai tukar rupiah terhadap dolar AS menjadi indikator utama yang memengaruhi biaya operasional dan daya beli konsumen, sehingga berdampak langsung pada pendapatan perusahaan dan kinerja saham. Penelitian ini mengungkapkan bahwa setiap kenaikan dalam tingkat inflasi atau pelemahan nilai tukar akan cenderung menurunkan IHSG, menunjukkan hubungan negatif antara kedua faktor ini dengan kinerja IHSG. Dalam model SARIMAX-GARCH yang dibangun, tingkat inflasi memiliki koefisien -0,0089, sementara nilai tukar menunjukkan dampak yang lebih besar dengan koefisien -0,4053, menandakan bahwa IHSG lebih sensitif terhadap perubahan kurs dibandingkan inflasi.
Model SARIMAX-GARCH ini menunjukkan hasil yang sangat baik dalam memprediksi IHSG. Dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,952% pada data pelatihan dan 5,233% pada data pengujian, serta nilai R虏 sebesar 0,9782, model ini terbukti memiliki ketepatan yang tinggi. Tingkat akurasi yang dicapai oleh model ini membuatnya menjadi alat yang berguna bagi investor dan pembuat kebijakan, terutama dalam mengantisipasi kondisi pasar yang berpotensi mengganggu stabilitas ekonomi. Prediksi IHSG yang lebih akurat ini tidak hanya membantu investor dalam mengambil keputusan investasi yang lebih baik, tetapi juga memungkinkan pemerintah untuk merumuskan kebijakan ekonomi yang lebih responsif terhadap perubahan pasar.
Implikasi dari penelitian ini sangat penting, terutama bagi pengambil kebijakan di sektor ekonomi dan moneter. Ketidakpastian global seperti dampak pandemi COVID-19 dan krisis energi telah menimbulkan tantangan besar bagi ekonomi negara berkembang, termasuk Indonesia. Dengan memahami hubungan antara IHSG, inflasi, dan nilai tukar, pemerintah dapat lebih siap merancang kebijakan moneter yang bertujuan menjaga stabilitas makroekonomi. Intervensi yang tepat waktu dan berbasis data dapat membantu mencegah gejolak pasar yang tidak perlu dan meningkatkan kepercayaan investor terhadap perekonomian Indonesia.
Selain itu, penelitian ini mendukung Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) nomor 8, yakni pekerjaan layak dan pertumbuhan ekonomi. Dengan kemampuan prediksi yang lebih baik, model ini mendukung pengambilan keputusan yang lebih cermat di sektor publik dan swasta. Dalam jangka panjang, prediksi IHSG yang akurat dapat berkontribusi pada stabilitas ekonomi yang lebih besar, mendorong penciptaan lapangan kerja, dan pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan. Untuk penelitian lanjutan, peneliti menyarankan penggunaan model VAR-GARCH untuk menangkap keterkaitan antar berbagai variabel ekonomi yang lebih kompleks, yang diharapkan memberikan wawasan yang lebih dalam mengenai risiko sistemik dan efek lintas sektor di pasar keuangan Indonesia.
Hasil dari penelitian ini telah dipublikasikan dalam HighTech and Innovation Journal, jurnal terindeks Scopus. Penelitian ini menjadi langkah maju bagi pengembangan model prediktif yang lebih adaptif dalam menghadapi tantangan ekonomi masa kini. Dengan memperkuat ketepatan prediksi IHSG, penelitian ini memberikan sumbangsih nyata dalam mendukung stabilitas ekonomi dan daya saing pasar modal Indonesia di tingkat global.
Implikasi dari penelitian ini sangat penting, terutama bagi pengambil kebijakan di sektor ekonomi dan moneter. Ketidakpastian global seperti dampak pandemi COVID-19 dan krisis energi telah menimbulkan tantangan besar bagi ekonomi negara berkembang, termasuk Indonesia. Dengan memahami hubungan antara IHSG, inflasi, dan nilai tukar, pemerintah dapat lebih siap merancang kebijakan moneter yang bertujuan menjaga stabilitas makroekonomi. Intervensi yang tepat waktu dan berbasis data dapat membantu mencegah gejolak pasar yang tidak perlu dan meningkatkan kepercayaan investor terhadap perekonomian Indonesia.
Selain itu, penelitian ini mendukung Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) nomor 8, yakni pekerjaan layak dan pertumbuhan ekonomi. Dengan kemampuan prediksi yang lebih baik, model ini mendukung pengambilan keputusan yang lebih cermat di sektor publik dan swasta. Dalam jangka panjang, prediksi IHSG yang akurat dapat berkontribusi pada stabilitas ekonomi yang lebih besar, mendorong penciptaan lapangan kerja, dan pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan. Untuk penelitian lanjutan, peneliti menyarankan penggunaan model VAR-GARCH untuk menangkap keterkaitan antar berbagai variabel ekonomi yang lebih kompleks, yang diharapkan memberikan wawasan yang lebih dalam mengenai risiko sistemik dan efek lintas sektor di pasar keuangan Indonesia.
Hasil dari penelitian ini telah dipublikasikan dalam HighTech and Innovation Journal, jurnal terindeks. Penelitian ini menjadi langkah maju bagi pengembangan model prediktif yang lebih adaptif dalam menghadapi tantangan ekonomi masa kini. Dengan memperkuat ketepatan prediksi IHSG, penelitian ini memberikan sumbangsih nyata dalam mendukung stabilitas ekonomi dan daya saing pasar modal Indonesia di tingkat global.
Penulis: M. Fariz Fadillah Mardianto, S.Si.,M.Si.
Link Publikasi:
