Penetapan harga opsi merupakan salah satu aspek penting dalam dunia keuangan, terutama dalam mengelola risiko dan memaksimalkan keuntungan. Model Black Scholes Merton (BSM) klasik merupakan model yang banyak digunakan untuk menghitung harga opsi, namun model ini memiliki keterbatasan karena mengasumsikan volatilitas pasar yang konstan. Penelitian ini bertujuan untuk memodifikasi model Black Scholes Merton menjadi model Fraksional Black Scholes Merton dengan mengintegrasikan Volatilitas GJR-GARCH yang mampu menangkap efek asimetris dalam volatilitas pasar, guna memperoleh estimasi harga opsi yang lebih realistis. Data yang digunakan adalah harga penutupan saham harian Apple Inc. (AAPL) dari 7 Januari 2022 hingga 7 Maret 2025. Volatilitas saham diperoleh melalui variansi GJR-GARCH setelah proses identifikasi dan estimasi model ARIMA untuk data return. Selanjutnya, volatilitas tersebut digunakan dalam model Fraksional Black Scholes Merton (FBSM) dan model Black Scholes Merton untuk menghitung harga opsi call tipe Eropa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model FBSM dengan volatilitas GJR-GARCH menghasilkan estimasi harga opsi yang lebih akurat dibandingkan dengan model BSM klasik menggunakan volatilitas historis, berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). ini menunjukkan model dengan GJR-GARCH lebih tepat digunakan dalam kondisi pasar yang fluktuatif.