Analisis Harga Saham Pada Pasar Modal Menggunkan Metode Autogressive Integrated Moving Average
DOI:
https://doi.org/10.70404/jimbi.v1i02.675Keywords:
Peramalan, ARIMA, BSDE, Harga Saham, Pasar ModalAbstract
Pasar modal adalah salah satu alat yang sangat penting dalam ekonomi karena menjadi tempat di mana orang-orang yang membutuhkan uang bisa bertemu dengan orang-orang yang memiliki uang lebih. Salah satu saham di sektor properti yang banyak diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia adalah PT Bumi Serpong Damai Tbk dengan kode saham BSDE. Harga saham BSDE bergerak naik turun, jadi kita perlu menggunakan metode analisis yang bisa membantu memprediksi arah pergerakan harga saham di periode selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi harga saham BSDE dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan adalah harga saham harian BSDE selama lima tahun. Tahapan analisis dilakukan dengan melakukan uji stasioneritas menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF), proses pengurangan dengan differencing, mengidentifikasi pola melalui ACF dan PACF, memilih model berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC), melakukan uji diagnostik pada sisa menggunakan Box-Ljung Test, menguji normalitas sisa, serta mengevaluasi akurasi model dengan RMSE, MAE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data harga saham BSDE pada level saat ini belum stabil karena nilai p-value ADF sebesar 0,1955 lebih besar dari 0,05. Setelah melakukan differencing pada tingkat pertama, data menjadi stasioner dengan nilai p-value sebesar 0,01. Perbandingan model menunjukkan bahwa model ARIMA yang dipilih memiliki nilai AIC yang rendah dan sisa-sisa data tidak menunjukkan adanya autokorelasi yang signifikan menurut Uji Box-Ljung dengan p-value sebesar 0,1609. Hasil ramalan untuk 30 hari ke depan menunjukkan bahwa harga saham BSDE diperkirakan akan tetap stabil di sekitar Rp1.270, tetapi rentang prediksinya semakin lebar seiring bertambahnya waktu ramalan. Nilai MAPE yang sebesar 1,696407% menunjukkan bahwa model ini memiliki tingkat akurasi yang sangat baik. Dengan cara ini, metode ARIMA bisa dimanfaatkan sebagai alat untuk memprediksi harga saham BSDE dalam jangka pendek.
References
Anwar, R., & Rassiyanti, L. (2025). Analisis Komparasi Model Peramalan Prophet Dan Arima Dalam Memprediksi Harga Saham Penutupan PT ANTM. Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied, 5(1), 57–74. https://doi.org/10.30983/lattice.v5i1.9478
Azizah, S. Q., Romadhona, W., Pertahanan, U., Indonesia, R., & Forecasting, T. S. (2027). ANALISIS PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN ETS DALAM PERAMALAN HARGA INDEKS IDX80 PADA KONDISI PASAR YANG VOLATIL. 10(1), 750–756.
darmandji, tjiptono, fakhruddin, hendy m. (2011). pasar modal di indonesia (edisi 3). salemba empat.
Dewanti, R. T., Zukhronah, E., & Sulandari, W. (2024). Peramalan Harga Saham Pt Indofood Sukses Makmur Tbk Menggunakan Model Hibrida Singular Spectrum Analysis (Ssa) – Autoregressive Integrated Moving Average (Arima). Jurnal Gaussian, 13(2), 270–279. https://doi.org/10.14710/j.gauss.13.2.270-279
Fahmi, I. (2013). pengantar pasar modal. alfebeta.
Fauziyah, F. (2021). Prediksi Harga Saham Dalam Berinvestasi Pada Perusahaan Manufaktur. Jurnal Ilmiah Soulmath : Jurnal Edukasi Pendidikan Matematika, 9(2), 101–114. https://doi.org/10.25139/smj.v9i2.3605
Fitriani, R., Ratih, N. R., & Isnaniati, S. (2024). Analisis Peramalan Harga Saham Dengan Metode Arima Terhadap Keputusan Investasi Pada Perusahaan Perbankan Dalam Indeks LQ45. JCA (Jurnal Cendekia Akuntansi), 5(1), 75. https://doi.org/10.32503/akuntansi.v5i1.5311
Hartono. (2013). Teori Portofolio dan Analisa Investasi (8th ed.). BPFE-Yogyakarta.
heizer, jay, render, B. (2015). manajemen operasi = manajemen keberlangsungan dan rantai pasokan. salemba empat.
Junaid, M. T., Juliana, A., & Sabrina, H. (2020). Studi Perbandingan Model Arima Dan Garch Untuk Memprediksi Harga Saham Pada Perusahaan Tambang Di Indonesia. Jurnal Ilmu Keuangan Dan Perbankan (JIKA), 10(1), 83–98. https://doi.org/10.34010/jika.v10i1.3331
Kurniasi, A. A., Saptari, M. A., & Ilhadi, V. (2021). Aplikasi Peramalan Harga Saham Perusahaan Lq45 Dengan Menggunakan Metode Arima. Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 5(1), 13–26. https://doi.org/10.29103/sisfo.v5i1.4849
Lilipaly, G. S., Hatidja, D., & Kekenusa, J. S. (2014). PREDIKSI HARGA SAHAM PT . BRI , Tbk . MENGGUNAKAN METODE ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ) THE PREDICTION STOCK PRICE OF PT . BRI , Tbk . USE ARIMA METHOD ( Autoregressive Integrated Moving Average ) ( Undang-Undang RI Nomor 10 Tahun.
makrindakhis, spyros, wheel wright, steven mcgee, victor e. (1999). metode dan aplikasi peramalan jilid 1 (edisi 2). erlangga.
Manurung, T. (2011). Model Compounds Dalam Menghitung Aggregate Loss. Jurnal Ilmiah Sains, 11(1), 86. https://doi.org/10.35799/jis.11.1.2011.48
Maulidya, G. A., Satyahadewi, N., Statistika, P. S., & Tanjungpura, U. (2024). Analisis Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ) dengan. Indonesian Journal of Applied Statistics, 7(1), 60–72. https://doi.org/10.13057/ijas.v7i1.85299
Milniadi, A. D., & Adiwijaya, N. O. (2023). Analisis Perbandingan Model Arima Dan Lstm Dalam Peramalan Harga Penutupan Saham ( Studi Kasus : 6 KRITERIA. Sibatik Journal, 2(6), 1683–1692.
Nurdi Afrianto, Dhomas Hatta Fudholi, & Septia Rani. (2022). Prediksi Harga Saham Menggunakan BiLSTM dengan Faktor Sentimen Publik. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 6(1), 41–46.
Prianda, B. G., & Widodo, E. (2021). Perbandingan Metode Seasonal Arima Dan Extreme Learning Machine Pada Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara Ke Bali. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 15(4), 639–650. https://doi.org/10.30598/barekengvol15iss4pp639-650
Rahmawati, R., Zukhronah, E., & Sulandari, W. (2024). Perbandingan Peramalan Harga Saham Pt Bank Central Asia Tbk Menggunakan Model Arima Dan Hibrida Tsr-Arima. Jurnal Gaussian, 13(2), 289–299. https://doi.org/10.14710/j.gauss.13.2.289-299
Rosilawati, E. D., Tarno, T., & Wuryandari, T. (2024). Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (Ihsg) Menggunakan Model Intervensi Fungsi Pulse. Jurnal Gaussian, 12(3), 382–391. https://doi.org/10.14710/j.gauss.12.3.382-391
Rusyida, W. Y., & Pratama, V. Y. (2020). Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode ARIMA. Square : Journal of Mathematics and Mathematics Education, 2(1), 73. https://doi.org/10.21580/square.2020.2.1.5626
Sapanji, R. A. E. V. T., Lestari, S., & Samihardjo, R. (2023). Prediksi Indeks Bursa Efek Indonesia 2023 Pendekatan ARIMA , Machine Learning dengan R Programming Indonesia Stock Exchange Index Prediction 2023 with the ARIMA Approach , Machine Learning with R Programming. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), 13(2), 163–177.
Susila, M. R., Jamil, M., & Santoso, B. H. (2023). Akurasi Model Hybrid ARIMA-Artificial Neural Network dengan Model Non Hybrid pada Peramalan Peredaran Uang Elektronik di Indonesia. Jambura Journal of Mathematics, 5(1), 46–58. https://doi.org/10.34312/jjom.v5i1.14889
Tandelilin. (2017). Pasar Modal: Manajemen Portofolio dan Investasi. Kanisius.
Yadi, I. Z., Fitriasnyah, A. R., Wianto, P. W. A., Wahyu Iriananda, S., Putra, R. W. R. P., Raihan, A. A., Saputra, D. A., Verdiansyah, E., Tamara Rosyida, Putro, H. P., Herry Wahyono, Simarmata, K., Masnita, Y., Sidqi, F., Sumitra, I. D., Setiawan, S., Kartikawangi, D., Rizky, N., Hadi, A., … Abdilah. (2023). AYadi, I. Z., Fitriasnyah, A. R., Wianto, P. W. A., Wahyu Iriananda, S., Putra, R. W. R. P., Raihan, A. A., Saputra, D. A., Verdiansyah, E., Tamara Rosyida, Putro, H. P., Herry Wahyono, Simarmata, K., Masnita, Y., Sidqi, F., Sumitra, I. D., Setiawan, S., . JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 1–6. http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/41624%0Ahttp://eprints.unram.ac.id/41624/2/JURNAL TUGAS AKHIR - F1D019037 - I.G.N.A. BAYU ADHIPRAMANA - TEKNIK INFORMATIKA.pdf%0Ahttps://informatika.stei.itb.ac.id/rinaldi.munir/Stmik/2019-2020/Makalah/Makalah-Stima-2
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis (JIMBI)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
