Electronic Theses and Dissertation

Indeks harga saham gabungan (ihsg) merupakan gabungan dari indeks harga saham setiap perusahaan yang terdaftar di dalam bursa efek sejak tanggal 1 april 1983. data yang digunakan pada penelitian ini adalah data bulanan ihsg, inflasi, suku bunga, nilai kurs usd terhadap rupiah dan harga emas di indonesia sejak januari 2011 sampai desember 2020. penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi ihsg dan memprediksi nilai ihsg di waktu yang akan datang menggunakan metode autoregressive distributed lag (ardl). metode ardl dapat digunakan jika data stasioner pada tingkat differencing tidak lebih dari satu dan tidak memiliki kointegrasi. model ardl terbaik yang didapatkan pada penelitian ini yaitu model ardl(1,3,4,4,2) yang artinya faktor-faktor yang memengaruhi nilai ihsg adalah nilai ihsg pada satu bulan sebelumnya, tingkat inflasi pada tiga bulan sebelumnya, tingkat suku bunga dan nilai kurs usd terhadap rupiah pada empat bulan sebelumnya serta harga emas pada dua bulan sebelumnya. kemudian untuk melihat keakuratan model ardl maka dilakukan perbandingan antara data aktual dan data prediksi ihsg dengan hasil yang didapat adalah nilai mean absolut percentage error (mape) sebesar 1,210% yang artinya model ardl(1,3,4,4,2) yang digunakan untuk memprediksi nilai ihsg memiliki keakuratan yang sangat baik karena nilai mape yang diperoleh dari model tersebut kurang dari 10%. sedangkan nilai mean absolute deviation (mad), mean absolute error (mae) dan mean square error (mse) sebesar 0,040, 0,045 dan 0,003 dimana nilai akurasi peramalan tersebut mendekati 0 sehingga dapat disimpulkan bahwa model ardl yang digunakan memiliki keakuratan yang baik. kata kunci: ihsg, inflasi, suku bunga, nilai kurs usd, harga emas, ardl

The Indonesia Composite Index (ICI) is a composite of the stock price index of each company listed on the stock exchange since April 1, 1983. The data used in this study are monthly data on the ICI, inflation, interest rates, the USD exchange rate and the price of gold in Indonesia from January 2011 to December 2020. This study aims to determine the factors that affect the ICI and predict the value of the ICI in the future using the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) method. ARDL method can be used if the data is stationary at differencing level one and has no cointegration. The best ARDL model obtained in this study is the model ARDL(1,3,4,4,2) which means that the factors that affect the ICI value are the ICI value one month ago, the inflation rate three months ago, BI rates and USD exchange rate four months ago and gold price two months ago. Then to see the accuracy of the ARDL model, a comparison is made between the actual data and the ICI prediction data with the results obtained is the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 1,210%, which means the model ARDL(1,3,4,4,2) which is used to predict the ICI value has very good accuracy because the MAPE value is less than 10%. While the Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Square Error (MSE) values are 0,040, 0,045 and 0,003 where the forecasting accuracy value is close to 0 so it can be said that the ARDL model used has good accuracy. Keywords: ICI, inflation, BI rates, USD exchange rate, gold price, ARDL