Analisis Tren dan Volatilitas Saham BBRI Menggunakan Moving Average dan Standar Deviasi

Bilah Samping Artikel

PDF
Diterbitkan: Des 31, 2025
DOI: https://doi.org/10.62527/jitsi.6.4.514
Kata Kunci:
BBRI, Moving Average, Volatilitas, Standar Deviasi, Analisis Teknikal

Isi Artikel Utama

Andreas Doloksaribu
Politeknik Negeri Medan

Abstrak

Bank Rakyat Indonesia (BBRI) merupakan salah satu bank terbesar di Indonesia dengan kapitalisasi pasar yang signifikan. Penelitian ini bertujuan menganalisis tren pergerakan harga dan volatilitas saham BBRI periode Januari 2023 - Oktober 2025 menggunakan Simple Moving Average (SMA) 20 dan 50 hari serta Standar Deviasi 20 hari. Data harian (672 observasi) dianalisis untuk mengidentifikasi pola tren dan tingkat risiko investasi. Hasil menunjukkan saham BBRI mengalami fase uptrend kuat pada 2023 (+33,1%), diikuti rally ke puncak Rp 5.763 pada Mei 2024. Namun, periode pertengahan 2024 diwarnai oleh volatilitas tinggi dengan pola whipsaw (sinyal palsu), dimana Death Cross Oktober 2024 mengonfirmasi penurunan akhir ke level terendah Rp 3.176 (-44,9% dari puncak). Volatilitas bervariasi dari 40 IDR (terendah, Juli-Agustus 2023) hingga 425 IDR (tertinggi, Mei-Juni 2024), menunjukkan korelasi negatif dengan kekuatan tren. Moving Average efektif mengidentifikasi perubahan tren dengan akurasi tinggi, memberikan implikasi praktis bagi strategi investasi berbasis analisis teknikal.

Rincian Artikel

##submission.howToCite##
Doloksaribu, A. (2025). Analisis Tren dan Volatilitas Saham BBRI Menggunakan Moving Average dan Standar Deviasi. JITSI : Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, 6(4), 389 - 394. https://doi.org/10.62527/jitsi.6.4.514
Terbitan
Vol 6 No 4 (2025)
Bagian
Articles
##submission.license.cc.by-sa4.footer##

Referensi

[1] M. Hilman and A. Mulyana, "Komparasi Algoritma Moving Average dan Exponential Smoothing dalam Prediksi Harga Saham Menggunakan Python," JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer), vol. 8, no. 1, pp. 15-24, 2022.
[2] H. Susanto and S. Sudadi, "Implementasi Algoritma Simple Moving Average Untuk Memprediksi Penjualan," Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 11, no. 2, pp. 18-25, 2020.
[3] A. Pratama and M. Syafruddin, "Analisis Perbandingan Akurasi Metode Simple Moving Average dan Exponential Moving Average dalam Memprediksi Harga Saham Perbankan," Jurnal Akuntansi dan Keuangan Daerah, vol. 17, no. 2, pp. 45-56, 2022.
[4] W. P. Sari and R. Hidayat, "Analisis Volatilitas Return Saham Perbankan di Bursa Efek Indonesia Pasca Pandemi Covid-19," Jurnal Ekonomi dan Bisnis Dharma Andalas, vol. 25, no. 1, pp. 112-125, 2023.
[5] Z. Bodie, A. Kane, and A. J. Marcus, Investments, 10th ed. New York: McGraw-Hill Education, 2014.
[6] J. J. Murphy, Technical Analysis of the Financial Markets. New York: New York Institute of Finance, 1999.
[7] S. B. Achelis, Technical Analysis from A to Z, 2nd ed. New York: McGraw-Hill, 2001.
[8] E. Tandelilin, Portofolio dan Investasi: Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Kanisius, 2010.
[9] D. Kurniawan and A. Saputra, "Penerapan Metode Moving Average pada Sistem Peramalan Persediaan Barang Berbasis Web," Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 1, pp. 23-30, 2021.
[10] R. Wijaya, "Penerapan Analisis Teknikal Menggunakan Indikator Moving Average pada Saham PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk," Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB, vol. 9, no. 2, 2021.
[11] B. Santoso, "Analisis Prediksi Harga Saham Menggunakan Moving Average: Studi Kasus BCA," Jurnal Ekonomi dan Bisnis, vol. 9, no. 1, pp. 78-92, 2021.
[12] R. Pratama and D. Kusuma, "Efektivitas Moving Average pada Saham Sektor Finansial di Bursa Efek Indonesia," Jurnal Manajemen dan Keuangan, vol. 12, no. 2, pp. 145-158, 2023.
[13] Bursa Efek Indonesia, "Data Historis Saham BBRI," 2025. [Online]. Available: https://www.idx.co.id.