Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Pandemi COVID-19 terhadap kinerja harga saham berdasarkan jumlah kasus harian, jumlah kematian harian, dan tingkat vaksinasi. Lebih lanjut penelitian ini dilakukan atas Indeks Harga Sektoral yang terdapat pada Bursa Efek Indonesia (BEI), khususnya di sektor Infrastruktur.

Dalam studi ini tiga independen digunakan seperti jumlah kasus, jumlah harian kematian, dan tingkat vaksinasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa pengaruh antara Indeks Harga Sektoral dan jumlah kasus harian, jumlah kematian harian, dan tingkat vaksinasi bersifat timbal balik. Selain itu, penelitian sebelumnya menganalisis untuk mengetahui pengaruh Pandemi COVID-19 di Pasar Saham berdasarkan data mainboard BEI. Variabel yang digunakan untuk melihat pengaruhnya adalah kasus harian COVID, jumlah kematian harian, dan juga pembatasan sosial.

---

This study aims to analyze the effect of the COVID-19 Pandemic on stock price performance based on the number of daily cases, the number of daily deaths, and the vaccination rate. Furthermore, this research was conducted on the Sectoral Price Index found on the Indonesia Stock Exchange (IDX), especially in the Infrastructure sector.

In this study three independents were used such as number of cases, daily number of deaths, and vaccination rate. This study shows that the affect between the Jakarta Stock Industrial Classification (JASICA) and the number of daily cases, the number of daily deaths, and the vaccination rate is reciprocal. In addition, previous research analyzes to determine the effect of the COVID-19 Pandemic on the Stock Market based on IDX mainboard data. The variables used to see the effect are daily cases of COVID, daily number of deaths, and also social restrictions."

"Penelitian ini menyelidiki pengaruh perhatian publik tentang isu lingkungan terhadap kinerja indeks saham konvensional dan ESG di Indonesia dari Februari 2013 hingga Februari 2023. Jumlah observasi data yang digunakan mencakup sekitar 847 pengamatan indeks konvensional dan 121 pengamatan indeks ESG. Studi ini menggunakan analisis regresi Model Panel Common Model Effect (CEM) dan Robust Ordinary Least Square (OLS) Panel untuk menganalisis hubungan antara perhatian publik, yang diukur melalui jumlah artikel berita di Detik.com, Indeks Volume Pencarian Google (GSVI) dari Google Trends terkait isu lingkungan dengan kinerja pengembalian saham. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perhatian publik terkait isu lingkungan dalam bentuk artikel berita memberikan pengaruh terhadap performa pengembalian indeks ESG di Indonesia. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan kepada investor, pembuat kebijakan, dan peneliti lain mengenai efektivitas perhatian publik dalam mengatasi isu lingkungan seiring dengan meningkatnya minat dari investor bertanggung jawab secara sosial dalam pengambilan keputusan investasi.

---

This research investigates the impact of public attention on environmental issues on the performance of conventional and ESG stock indices in Indonesia from February 2013 to February 2023. The dataset used consists of approximately 847 observations for conventional indices and 121 observations for ESG index. The study employs Common Model Effect (CEM) and Robust Ordinary Least Square (OLS) data panel approach to examine the relationship between public attention, measured by the number of news articles on Detik.com, and the Google Search Volume Index (GSVI) from Google Trends related to environmental issues, and stock return performance. The results of this research indicate that public attention to environmental issues, in the form of news articles, has an impact on the return performance of ESG indices in Indonesia. This study is expected to provide insights to investors, policymakers, and other researchers regarding the effectiveness of public attention in addressing environmental issues, particularly with the increasing interest of socially responsible investors in investment decision-making"

"Indeks Harga Saham LQ45 adalah indeks yang mengukur kinerja harga 45 saham yang memiliki likuiditas tinggi dan kapitalisasi pasar besar yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. Prediksi Indeks Harga Saham LQ45 dapat digunakan untuk mengukur kinerja suatu portofolio saham di masa yang akan datang sehingga investor dapat melakukan evaluasi terhadap saham-saham yang dimilikinya. Prediksi Indeks Harga Saham LQ45 merupakan suatu tugas yang sulit karena data indeks harga saham ini cenderung memiliki fluktuasi yang cukup tinggi. Untuk itu, diperlukan suatu teknik yang tepat dalam memprediksi Indeks Harga Saham LQ45. Indeks Harga Saham LQ45 merupakan salah satu jenis data runtun waktu. Beberapa model telah dikembangkan dalam memprediksi data runtun waktu, salah satunya adalah machine learning. Generative Adversarial Network (GAN) merupakan salah satu pendekatan khusus untuk machine learning melalui pemodelan generatif. GAN dapat menghasilkan prediksi yang memiliki keakuratan yang tinggi, karena GAN menggunakan dua jaringan, yaitu generator dan diskriminator. Long Short-Term Memory (LSTM) digunakan sebagai generator untuk mempelajari data dan melakukan prediksi serta Convolutional Neural Network (CNN) digunakan sebagai diskriminator untuk mengklasifikasi data. Oleh karena itu, dalam tugas akhir ini, penulis menerapkan GAN dalam prediksi Indeks Harga Saham LQ45. Penerapan metode ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dalam prediksi sehingga investor dapat mengukur kinerja portofolio sahamnya di masa yang akan datang dengan baik. Data yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah harga penutupan atau closing Indeks Harga Saham LQ45 harian dari periode 2 Januari 2019 hingga 30 Desember 2022. Hasil prediksi Indeks Harga Saham LQ45 dapat ditunjukkan dengan nilai MAPE. Untuk data training memiliki nilai MAPE sebesar dan untuk data testing memiliki nilai MAPE sebesar perbandingan 80% data training dan 20% data testing.

---

The LQ45 Stock Price Index is an index that measures the price performance of 45 stocks that have high liquidity and large market capitalization listed on the Indonesia Stock Exchange. The LQ45 Stock Price Index prediction can be used to measure the performance of a stock portfolio in the future so that investors can evaluate the shares they own. Predicting the LQ45 Stock Price Index is a difficult task because this stock price index data tends to have quite high fluctuations. For this reason, an appropriate technique is needed to predict the LQ45 Stock Price Index. The LQ45 Stock Price Index is a type of time series data. Several models have been developed to predict time series data, one of which is machine learning. Generative Adversarial Network (GAN) is a special approach to machine learning through generative modeling. The GAN method can produce predictions that have high accuracy, because GAN uses two networks, namely generator and discriminator. Long Short-Term Memory (LSTM) is used as generator to study data and make predictions and Convolutional Neural Network (CNN) is used as discriminator to classify data. Therefore, in this thesis, the author applies the GAN method in predicting the LQ45 Stock Price Index. The application of this method aims to increase accuracy in predictions so that investors can measure the performance of their stock portfolio in the future properly. The data used in this thesis is the daily closing price of the LQ45 Stock Price Index from the period 2 January 2019 to 30 December 2022. The prediction results of the LQ45 Stock Price Index can be shown by the MAPE value. For training data, the MAPE value is 20,9340% and for testing data, the MAPE value is 2,3740%. These results use a comparison of 80% training data and 20% testing data."

"Skripsi ini menguji pengaruh kepemilikan asing terhadap informasi harga saham stock price informativeness pada perusahaan non keuangan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia periode 2008-2016. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah informasi harga saham SPINFO , variabel bebas terdiri dari kepemilikan asing serta variabel moderating yang terdiri dari ukuran perusahaan, nilai perusahaan, tingkat hutang, likuiditas dan volatilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepemilikan asing dan nilai perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan dan memiliki hubungan positif terhadap SPINFO, sedangkan ukuran perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan dan memiliki hubungan negatif terhadap SPINFO.

---

This study examined the influence of foreign ownership, size, value, leverage, liquidity, and volatility on stock price informativeness of non financial companies in Indonesia Stock Exchange in the period 2008 2013. Dependent variable on this research is stock price informativeness SPINFO , independent variable on this research is foreign ownership and moderating variables consisted of size, value, leverage, liquidity, and volatility.

The results of this study finds that foreign ownership and value statistically significant and positively influence the stock price informativeness of non financial companies while size statistically significant and negatively influence the stock price informativeness of non financial companies."

"Investasi saham merupakan salah satu jenis investasi yang paling populer karena saham memberikan tingkat keuntungan yang tinggi dibandingkan dengan jenis investasi lainnya, tetapi saham juga memiliki tingkat risiko yang tinggi. Fluktuasi harga saham memberikan peluang bagi investor untuk mendapatkan keuntungan yang tinggi. Dibutuhkan sebuah model prediksi harga saham untuk melihat pergerakan harga saham di masa yang akan datang, sehingga investor dapat menentukan waktu yang tepat untuk membeli, menahan, dan menjual saham mereka. Dengan demikian, mereka terlepas dari risiko kerugian dan memperoleh keuntungan yang besar. Terdapat beberapa studi yang membahas tentang prediksi harga saham menggunakan machine learning. Salah satunya yaitu menggunakan Support Vector Regression (SVR). Oleh karena itu, pada skripsi ini akan diuji penerapan SVR menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai seleksi fitur dalam memprediksi harga saham di Indonesia. Pada skripsi ini digunakan data historis saham harian dari Jakarta Stock Index dan beberapa saham pada sektor real estate dan properti. Beberapa indikator teknikal digunakan sebagai fitur dalam memprediksi harga saham. Studi ini menunjukkan bahwa prediksi harga saham menggunakan SVR dengan PSO sebagai seleksi fitur memiliki kinerja yang baik untuk semua data, fitur, dan jumlah data training yang digunakan pada skripsi ini memiliki nilai error yang kecil. Oleh karena itu, diperoleh model yang akurat untuk memprediksi harga saham di Indonesia.

---

Stock investing is one of the most popular types of investments since it provides the highest return among all investment types, although it is associated with considerable risk. Fluctuating stock prices provide an opportunity for investors to make a high profit. A stock price prediction model is needed to see future stock price movements, so investors can decide the right time to buy, hold, and sell their stocks which regardless of the risk of loss and gain a big profit. Several studies have focused on the prediction of stock prices using machine learning. One of them is Support Vector Regression (SVR). Therefore, this study examines the application of SVR using Particle Swarm Optimization (PSO) as feature selection in predicting Indonesian stock price. This thesis used historical daily stock data from Jakarta Stock Index (JKSE) and several real estates and property stock sectors. Some technical indicators are used as a feature in predicting stock price. The study found that stock price prediction using SVR with PSO as feature selection showed good performances for all data, features and the amount of training data used by the study have relatively low error probabilities. Therefore, an accurate model is obtained to predict stock price in Indonesia."

"Penelitian ini mengkaji pengaruh hari raya keagamaan khususnya Idul Fitri, Waisak, dan Natal di pasar modal Indonesia, Malaysia dan Thailand. Untuk uji ketahanan, libur tahun baru juga diuji. Jangka waktu dalam penelitian ini dimulai dari tahun 2008 setelah terjadinya krisis keuangan global hingga tahun 2018. Objek penelitian ini dibagi menjadi tujuh hari sebelum hari libur dan tujuh hari setelah hari libur. Metode analisis yang digunakan meliputi statistik deskriptif, model ARMA, model ARCH, dan model GARCH. Hasil dari penelitian ini adalah terdapat pengaruh yang signifikan antara holiday terhadap return indeks harga saham di Indonesia dan Thailand selama periode penelitian, berbeda dengan indeks harga saham di Malaysia dimana tidak terdapat pengaruh yang signifikan terhadap holiday effect.

---

This study examines the influence of religious holidays, especially Eid al-Fitr, Vesak, and Christmas on the Indonesian, Malaysian and Thai capital markets. For endurance tests, New Year's holidays were also tested. The time period in this study starts from 2008 after the global financial crisis until 2018. The object of this research is divided into seven days before holidays and seven days after holidays. The analytical methods used include descriptive statistics, ARMA models, ARCH models, and GARCH models. The result of this research is that there is a significant effect between holiday on stock price index returns in Indonesia and Thailand during the study period, in contrast to the stock price index in Malaysia where there is no significant effect on the holiday effect."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengukur persistensi guncangan volatilitas saham di Bursa Efek Indonesia, yaitu Indeks Harga Saham Gabungan (Indeks Pasar) dan sembilan Indeks Sektoral pada saat pengumuman masuknya COVID-19 ke Indonesia yang diproksi dengan penduduk domestik yang terinfeksi. Peningkatan guncangan volatilitas IHSG dan Indeks Sektoral merupakah reaksi dari investor terhadap pembatasan pergerakan manusia dalam rangka pencegahan penyebaran COVID-19 (Kusumahadi & Permana, 2021). Penelitian ini mengukur estimasi conditional variance (volatilitas) dengan menggunakan model GARCH (1,1) dengan periode observasi data secara time series dari bulan Januari 2016 sampai dengan 30 April 2021 pada masa kemunculan domestik COVID-19 di Indonesia. Hasil regresi menunjukkan adanya peningkatan kemampuan indeks pasar dalam menyerap guncangan volatilitas pada periode setelah diumumkan kasus positif COVID-19 pertama kali di Indonesia yang menunjukkan kemampuan pasar cukup baik dalam merespon krisis. Adapun indeks sektor Industri Barang Konsumsi yang merupakan kelompok industri makanan dan minuman, produsen tembakau, farmasi, kosmetik dan rumah tangga, peralatan rumah tangga, dan lainnya, berdasarkan hasil penelitian mempunyai kemampuan yang paling cepat dalam menyerap guncangan volatilitas. Bukti ini dapat menjadi informasi yang penting bagi investor, akademisi maupun pengusaha dalam memahami persistensi guncangan volatilitas dari indeks pasar maupun sektoral karena terkait dengan potensi imbal hasil dan risiko yang ditimbulkan.

---

This study aims to measure the persistence of stock volatility shocks on the Indonesia Stock Exchange, namely the Composite Stock Price Index (Market Index) and nine sectoral indices, at the time of the announcement of the entry of COVID-19 into Indonesia, which were proxied by infected domestic residents. The increased volatilities of the JCI and the sectoral indices were reactions from investors to the restrictions on human movement to prevent the spread of COVID-19 (Kusumahadi & Permana, 2021). This study estimates the conditional variance (volatility) by using the GARCH (1,1) model with a time series data observation period from January 2016 to April 30, 2021, before and after the domestic emergence of COVID-19 in Indonesia. It was found that there was an increase in the ability of the market index to absorb volatility shocks in the period after the announcement of the first positive case of COVID-19 in Indonesia, which shows the market's ability to respond to the crisis is quite good. The Consumer Goods industry sector index, which is a group of food and beverage industries, producers of tobacco, pharmaceuticals, cosmetics, household appliances, and others, can absorb volatility shocks at the shortest period. The results of this study provide important information for investors, academics, and entrepreneurs in understanding the persistence of volatility shocks from the market and sectoral indices because they are related to potential returns and the risks involved."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan variabel makro ekonomi yaitu variabel Pendapatan Domestik Bruto (PDB), suku bunga SBI dan nilai tukar Rupiah terhadap indeks harga saham sektoral di Bursa Efek Jakarta. Penggunaan variabel PDB didasarkan pada pertimbangan variabel ini digunakan untuk mengukur besarnya transaksi yang terjadi dalam perekonomian atau untuk mengukur tingkat pendapatan dengan memperhitungkan transfer dan transaksi dari asset keuangan serta barang-barang. Penggunaan suku bunga SBI didasarkan pada pertimbangan bahwa untuk mengukur rate of return dari asset sebagai alternatif portofolio dapat digunakan suku bunga jangka pendek, selain itu penggunaan SBI juga didasarkan pertimbangan bahwa SBI merupakan indikator yang digunakan untuk mempengaruhi kebijakan moneter yang langsung berdampak pada perekonomian secara keseluruhan. Sedangkan penggunaan variabel nilai tukar didasarkan pada pertimbangan bahwa nilai tukar rupiah terhadap US Dollar menggambarkan kondisi perekonomian Indonesia di mata internasional.Data yang digunakan dalam kajian empiris ini merupakan data time series dan cross section bulanan periode 2000:01 sampai dengan 2004:12 atau 60 pengamatan yang diperoleh dari berbagai sumber penerbitan. Untuk menganalisis data cross section dan time series digunakan alat analisis pooled data dengan metode Seemingly Unrelated Regression (SUR).Dari hasil pengolahan data dapat dilihat bahwa variabel PDB, SBI dan REER berpengaruh signifikan terhadap indeks harga saham sektoral di Bursa Efek Jakarta. Jika dilihat secara sektoral, pengaruh tersebut berbeda-beda tergantung dari kondisi sektoral masing-masing saham. Indeks harga saham yang paling terpengaruh dengan adanya perubahan variabel makro ekonomi adalah indeks harga saham pertambangan sedangkan yang paling kecil dipengaruhi adalah indeks harga saham properti.Upaya menjaga indeks harga saham agar tetap stabil tentunya sangat tergantung dari upaya pemerintah dalam menjaga kestabilan variabel-variabel makro ekonomi agar tidak menurun dari kondisi sebelumnya. Dengan dernikian, kondisi pasar modal di Indonesia diharapkan dapat berkembang dimasa yang akan datang."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh struktur modal terhadap harga saham pada perusahaan non keuangan yang tercatat pada Bursa Efek Indonesia periode tahun 2009-2013. Penelitian ini menunjukan bahwa debt to equity ratio dan debt to asset ratio berpengaruh negatif dan signifikan terhadap harga saham. Penelitian ini mengambil objek penelitian yaitu perusahaan non keuangan yang tercatat pada Bursa Efek Indonesia pada tahun 2009 - 2013.

---

This study aims to analyze the impact of capital structure on stock prices of non-financial companies listed on the stock exchanges in Indonesia period 2009-2013. The empirical findings shows that debt to equity ratio and debt to asset ratio performs a negative and significant impact on stock price. The objects taken in this research are non financial companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2009-2013."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh antara harga minyak mentah berjangka terhadap performa saham sektoral di Indonesia. Dengan menggunakan model ordinary least squares (OLS), penelitian dilakukan untuk melihat pengaruh dari imbal hasil harga minyak mentah berjangka Brent dan imbal hasil dari sembilan saham sektoral di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan dari harga minyak mentah berjangka terhadap seluruh indeks saham di Indonesia secara signifikan positif.

---

This study aims to analyze the effect of crude oil futures price on sectoral stock indices in Indonesia. Using ordinary least squares (OLS) method, this article aims to explain about the effect of crude oil futures return and nine sectoral indices return in Indonesia. The findings show that there is a significant effect of crude oil futures price on sectoral stock indices in Indonesia, and the effects are positive for all sectors. "