Indeks saham adalah ukuran statistik yang mencerminkan keseluruhan pergerakan harga atas sekumpulan saham yang dipilih berdasarkan kriteria dan metodologi tertentu serta dievaluasi secara berkala (BEI, 2022). Fungsi dari Indeks Harga Saham Komposit yang dikenal juga sebagai Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) menurut Otoritas Jasa Keuangan (2022) antara lain: (1) Mengukur kinerja portofolio; (2) Indikator pergerakan pasar modal; (3) Melihat perkembangan kondisi ekonomi suatu negara seperti aliran modal, pertumbuhan ekonomi, dan penerimaan pajak negara. Banyak teori yang berusaha menjelaskan hubungan antara pertumbuhan ekonomi dengan investasi di sebuah negara. Salah satunya adalah teori yang dikeluarkan oleh Fama (1990). Eugine F. Fama mengungkapkan bahwa ada hubungan yang kuat antara saham dengan aktivitas ekonomi yang akan datang. Menurut Fama (1990), stock pada jumlah produksi output dalam periode tertentu akan mempengaruhi jumlah output pada periode selanjutnya.
IHSG berperan besar karena semakin tinggi investasi yang ada dalam negara, maka aliran modal juga akan semakin besar. Dengan modal besar tersebut, perekonomian akan bergerak dan meningkatkan pertumbuhan ekonomi maupun penerimaan negara lewat pajak yang dibayar oleh perusahaan. Dari pajak itulah pemerintah bisa membuat kebijakan baru untuk mensejahterakan masyarakat. IHSG bergerak secara fluktuatif, maka bisa dikatakan bahwa IHSG memiliki varians yang tinggi sehingga memerlukan pemodelan yang tepat. IHSG merupakan salah satu indikator yang penting diprediksi untuk menggambarkan output pada periode selanjutnya. Salah satu teknik statistika yang digunakan untuk mendeskripsikan sebuah hubungan fungsional antara variabel respon dan prediktor adalah analisis regresi karena dapat digunakan pula untuk prediksi.
Pemodelan IHSG di Indonesia dalam riset ini menggunakan analisis regresi dengan pedekatan regresi nonparametric berdasarkan estimator polinomial lokal yang mempunyai kelebihan dapat mengikuti pola data IHSG yang berfluktuasi atau tidak monoton. Dalam pemodelan IHSG ini dilakukan uji independensi untuk mengetahui hubungan antar variabel apakah saling bebas. Penentuan orde polinomial dan bandwith optimal digunakan metode Cross Validation (CV) dengan tujuan untuk mendapatkan hasil estimasi kurva regresi yang optimal yaitu tidak terlalu kasar atau terlalu mulus. Kriteria kebaikan model yang digunakan dalam penelitian ini adalah melakukan perhitungan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang ada standar kriterianya dan tidak tergantung pada skala data. Data yang digunakan dalam pemodelan IHSG di Indonesia pada riset ini adalah data Indeks Produksi Industri Sedang dan Besar dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Indonesia dengan periode bulanan mulai dari bulan Januari 2016 – Desember 2021. Total sampel data yaitu 72 sampel dan 14 data dari 72 sampel dijadikan sebagai outsample.
Hasil dari riset ini menunjukkan bahwa berdasarkan uji independensi, indeks produksi industri besar sedang dan indeks harga saham gabungan Indonesia saling mempengaruhi. Pemodelan indeks harga saham di Indonesia berdasarkan indeks produksi industri besar dan sedang yang paling efektif pada polinomial lokal dengan derajat polinomial 2 yang diperoleh bandwidth optimal sebesar dengan nilai CV minimum sebesar
. Selain itu, pada riset ini mendapatkan nilai MAPE dengan kategori sangat baik yaitu sebesar 9,1%. Hasil peramalan menggunakan model ini akan menghasilkan peramalan yang sangat baik, karena nilai MAPE
kurang dari 10%. Maka dapat disimpulkan, berdasarkan nilai MAPE tersebut dikatakan bahwa model tersebut baik digunakan untuk melakukan prediksi yang akan datang. Peneliti berharap dengan diketahuinya prediksi indeks harga saham berdasarkan indeks produksi industri besar sedang, diharapkan dapat memberikan rekomendasi kepada industri dalam produksinya sehingga dapat memberikan hasil yang positif untuk harga saham suatu perusahaan/industri.
Penulis: Dr. Nur Chamidah, S.Si., M.Si.
Informasi detail dari penelitian ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
Hidayat, R. I. U., Prasetyo, J. K., Larasati, B., Aisharezka, M., & Chamidah, N. (2023). JCI MODELING IN INDONESIA BASED ON INDUSTRIAL PRODUCTION INDEX WITH LOCAL POLYNOMIAL ESTIMATOR APPROACH. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 17(3), 1277-1286.
