1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saham

1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Saham merupakan surat berharga yang menunjukkan tanda kepemilikan
individu maupun badan dalam suatu perusahaan. Menurut Hin (2008), saham
merupakan salah satu alternatif media investasi yang memiliki potensi tingkat
keuntungan dan kerugian yang lebih besar dibandingkan dengan media investasi
jangka panjang lainnya. Hal ini disebabkan karena jumlah uang yang terlibat
dalam saham memiliki nominal yang tidak sedikit.
Investor yang membeli saham dalam suatu perusahaan akan menjadi
pemilik sebagian dari keseluruhan saham yang ada pada perusahaan tersebut.
Dengan kata lain, kepemilikan tidak sepenuhnya dimiliki oleh perusahaan saja
atau lebih dikenal dengan sharing ownership. Terdapat dua aturan yang berlaku
pada kepemilikan saham. Pertama, pemilik saham yang resmi memiliki hak untuk
berpartisipasi dalam pemungutan suara dan mendapatkan sebagian dari profit
perusahaan tersebut. Kedua, saham merupakan investasi dengan tingkat likuiditas
yang tinggi. Perusahaan dengan skala besar melakukan kegiatan menjual dan
membeli saham hampir setiap hari.
Kegiatan jual beli saham biasanya dilakukan dalam sebuah pasar yang
dinamakan pasar saham. Pasar saham mempertemukan penjual dan pembeli
saham untuk melakukan transaksi. Bursa Efek Indonsia (BEI) merupakan satusatunya pasar saham yang berada di Indonesia. Acuan yang digunakan oleh para
investor di BEI dalam mengambil keputusan untuk menjual atau membeli saham
adalah Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) atau composite index.
Najmudin (2009) berpendapat bahwa pergerakan harga saham akan
membentuk pola-pola yang berulang dan dapat diidentifikasi. Kemudian,
informasi pola tersebut dapat digunakan oleh para pelaku pasar saham untuk
meraih keuntungan dari investasi mereka (Susanto dan Sabardi, 2002). Ketika
harga saham sedang tinggi investor atau pemilik saham cenderung menjual aset
1
2
mereka. Sebaliknya, ketika harga saham mengalami penurunan para investor
cenderung akan melakukan pembelian saham.
Menurut Zuo dan Kita (2012), peramalan harga saham penting untuk
perencanaan aktivitas bisnis dan eknomi nasional. Prediksi harga saham banyak
menimbulkan ketertarikan bagi para peneliti. Banyak riset dilakukan dengan
menggunakan metode-metode ilmiah agar dapat memprediksi harga saham secara
akurat. Namun, menurut Schumaker (2005) belum ada metode yang dapat
memprediksi saham secara akurat.
Karakter saham adalah dinamis, sangat mudah berubah dari waktu ke waktu.
Selain itu, perubahan dari beberapa faktor seperti kebijakan pemerintah, kondisi
ekonomi, kondisi politik, dan becana alam diduga dapat menyebabkan perubahan
yang drastis pada harga saham. Faktor-faktor tersebut berasal dari luar lingkup
saham itu sendiri sehingga para pelaku saham sulit untuk mengendalikannya. Halhal di atas menyebabkan adanya ketidakpastian yang sangat tinggi pada prediksi
harga saham. Penggunaan data historis saja sebagai input untuk membangun
model peramalan dirasa tidaklah cukup.
Dilihat dari karakter saham yang dinamik dengan tingkat ketidakpastian
yang tinggi, Bayesian Network dirasa lebih sesuai sebagai pendekatan yang
digunakan dalam memodelkan dan memprediksikan harga saham. Hal ini
dikarenakan metode ini dapat menggambarkan hubungan antara IHSG dengan
faktor-faktor makroekonomi yang diduga berpengaruh. Hubungan antar faktor
tersebut mengandung unsur probabilistik. Selain itu, probabilitas hubungan antar
faktor atau variabel dapat diperbaharui seiring dengan kondisi ekonomi yang terus
berkembang.
Bayesian Network menggunakan model grafis untuk menunjukkan
hubungan atau keterkaitan
antar variabel (diskrit atau kontinyu) yang
direpresentasikan dengan panah dan node dengan mempertimbangkan faktor
ketidakpastian (Korb dan Nicholson, 2004). Hubungan secara kuantitatif
ditunjukkan dengan adanya probabilitas. Kelebihan dari pendekatan ini yaitu
probabilitas dapat terus diperbarui seiring dengan informasi baru yang didapatkan.
3
Bayesian Network sesuai untuk diterapkan pada kondisi dinamik dan dapat
mengakomodasi ketidakpastian.
Sayangnya, metode Bayesian Network hanya mampu memprediksikan arah
perubahan suatu variabel dan tidak dapat memprediksikan nilai atau besaran dari
variabel
tersebut.
Oleh
karena
itu,
penelitian
ini
mencoba
untuk
mengkombinasikan metode Bayesian Network dengan salah satu metode
peramalan time series untuk memprediksi perubahan dan besaran harga saham
dengan mempertimbangkan data historis dan juga beberapa faktor yang diduga
berpengaruh terhadap perubahan harga saham. Diharapkan kombinasi dari kedua
metode ini dapat meningkatkan akurasi peramalan IHSG.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan di atas, maka rumusan
masalah dalam penelitian ini adalah perlunya model prediksi saham yang dapat
mempertimbangkan ketidakpastian, melihat karakter saham yang dinamis dengan
tingkat ketidakpastian yang tinggi, sedangkan nominal uang yang terlibat di
dalamnya tidak sedikit.
1.3 Asumsi dan Batasan Masalah
Asumsi dan batasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Model peramalan yang dibangun hanya untuk memprediksikan
perubahan dan harga IHSG untuk satu periode ke depan saja (short term).
2. Data semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini diambil selama
periode lima tahun terakhir, terhitung dari tanggal 28 Februari 2011
sampai dengan 27 Februari 2015.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah seperti berikut.
1. Mengetahui
hubungan
antara
IHSG
makroekonomi yang diduga berpengaruh.
dengan
variabel-variabel
4
2. Mengembangkan model prediksi IHSG dengan mengkombinasikan salah
satu metode peramalan time series dengan pendekatan Bayesian Network.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah seperti berikut.
1. Memberikan sebuah model peramalan baru dalam memprediksi IHSG
yang telah banyak dilakukan sebelumnya.
2. Membantu para investor untuk memprediksikan IHSG pada pembukaan
maupun penutupan di Bursa Efek Indonesia untuk menjadi acuan dalam
pengambilan keputusan untuk menjual atau membeli saham.
3. Menjadi acuan untuk penelitian-penelitian berikutnya agar terus
mengembangkan model peramalan yang sesuai untuk memprediksikan
IHSG.