Indonesia berkomitmen memperbaiki ekonominya dengan tujuan mencapai lima besar perekonomian dunia dan menghindari jebakan pendapatan menengah (middle-income trap). Visi ini sejalan dengan Sustainable Development Goals (SDGs) nomor 8, yang menekankan pekerjaan layak dan pertumbuhan ekonomi. Meski begitu, fluktuasi ekonomi sering terjadi, seperti terlihat dari pertumbuhan positif 5,02% pada tahun 2019 dan pertumbuhan negatif 6,13% pada Agustus 2020. Untuk mengatasi fluktuasi ini, strategi stabilisasi pasar saham di bisnis marketplace di Indonesia diusulkan. Bukalapak dan Matahari Department Store, sebagai marketplace utama, memiliki peran vital dalam pertumbuhan ekonomi dengan potensi peningkatan pendapatan negara. Melalui inovasi big data, peran generasi muda diharapkan dapat memajukan ekonomi Indonesia.
Berdasarkan permasalahan tersebut, mahasiswa Statistika 51动漫 bernama Ramudifa, Netha, dan Ayuning melalui mata kuliah Analisis Runtun Waktu Lanjutan meneliti nilai saham marketplace di Indonesiayang memiliki basis offline yaitu Matahari (LPPF) dan online yaitu Bukalapak (BUKA). Terdapat beberapa metode statistik yang digunakan dalam membangun model, diantaranya metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH), serta regresi nonparametrik pada data time series dengan estimator Kernel dan deret Fourier. Dengan membandingkan antara beberapa metode tersebut, didapatkan model terbaik melalui metode regresi nonparametrik dengan estimator kernel yang menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2,6% untuk data saham Bukalapak dan 0,9% untuk data saham Matahari. Hasil tersebut dapat dikategorikan kemampuan model dalam peramalan sudah baik.
Keunikan penelitian ini terletak pada penyelidikan menyeluruh dari metode sederhana seperti ARIMA hingga metode yang lebih baru, yaitu analisis time series dengan regresi nonparametrik. Metode terbaik yang dipilih dari analisis ini dapat menjadi acuan bagi pemerintah dan pelaku ekonomi dalam perencanaan ekonomi demi mencapai tujuan pemulihan ekonomi nasional.
Penelitian ini merupakan luaran dari mata kuliah Analisis Runtun Waktu Lanjutan di semester 6 dengan dosen pengampu Dr. M. Fariz Fadillah Mardianto, M.Si., Sa’idah Zahrotul Jannah, S.Si., M.Stat., dan Elly Pusporani, S.Si., M.Stat., serta berhasil dipresentasikan dalam International Conference on Mathematics, Computational Sciences and Statistics 2022 (ICoMCoS 2022) yang diadakan oleh Fakultas Sains dan Teknologi, 51动漫. Hasil penelitian ini juga berhasil diterbitkan dalam AIP Conference Proceedings berjudul Forecasting Marketplace Stock Value in Indonesia based on the Best Time Series Analysis Model pada 22 Desember 2023.
Link Publikasi:
