ANALISIS PERBANDINGAN METODE NEWTON-RAPHSON, BISECTION, DAN BRENT DALAM MENGESTIMASI IMPLIED VOLATILITY SAHAM TESLA

COMPARATIVE ANALYSIS OF THE NEWTON-RAPHSON, BISECTION, AND BRENT METHODS IN ESTIMATING THE IMPLIED VOLATILITY OF TESLA STOCKS

Abstract

Tesla merupakan perusahaan otomotif dan teknologi terkemuka dengan saham yang diperdagangkan secara global dan memiliki volatilitas tinggi akibat dinamika industri kendaraan listrik, respons pasar terhadap informasi, serta evaluasi yang spekulatif. Kondisi ini membuat saham Tesla berisiko tinggi namun berpotensi memberikan keuntungan besar, sehingga opsi saham Tesla menjadi instrumen penting bagi investor. Tingginya volatilitas tersebut memengaruhi harga opsi, sehingga implied volatility (IV) digunakan sebagai parameter utama untuk merepresentasikan ekspektasi pasar dan diestimasi melalui penyelesaian masalah balik volatilitas. Metode Newton-Raphson, Bisection, dan Brent digunakan dalam estimasi IV dengan karakteristik berbeda. Newton-Raphson cepat tetapi sensitif terhadap tebakan awal, Bisection stabil namun lambat, sedangkan Brent menggabungkan stabilitas dan kecepatan. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Brent memberikan kinerja paling optimal dan paling sesuai untuk estimasi implied volatility pada opsi saham Tesla. Hasil uji menunjukkan metode Newton-Raphson berhasil dalam 45,14% kasus, rata-rata memerlukan 1,61 iterasi dan memakan waktu 0,000963 detik. Metode Bisection berhasil dalam 87,24% kasus, memerlukan rata-rata 34,24 iterasi dan waktu 0,007321 detik. Sementara itu, metode Brent berhasil dalam 87% kasus, rata-rata memerlukan 9,90 iterasi dan waktu 0,002703 detik. Perbandingan ketiga metode dilakukan dengan melihat tingkat keberhasilan konvergensi, jumlah iterasi, dan waktu komputasi sebagai indikator stabilitas dan efisiensi. Dari hasil tersebut, metode Brent terbukti paling efektif dan cocok digunakan untuk mengestimasi volatilitas terimplikasi pada opsi saham Tesla.