Penerapan Metode Arima Dan Grey Theory Dalam Meramalkan Harga Saham Pt Indofood Sukses Makmur TBK
DOI:
https://doi.org/10.59632/leibniz.v4i1.385Keywords:
ARIMA, Grey Theory, Peramalan, SahamAbstract
Saham merupakan salah satu instrumen keuangan jangka panjang yang diperdagangkan di pasar modal serta peluang investasi yang cukup dikenal di kalangan investor di Indonesia. Pergerakan harga saham di Indonesia bersifat fluktuatif, sehingga perlu dilakukan pemodelan dan prediksi untuk mengetahui kondisi dan menyusun strategi dalam menghadapi penurunan atau pelonjakan harga saham PT. Indofood Sukses Makmur Tbk. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui metode terbaik untuk meramalkan harga saham INDF antara metode ARIMA dan Grey Theory. Data yang digunakan dalam penelitian yaitu data harga saham periode Januari 2018- Juni 2023. Peramalan harga saham menggunakan metode Grey Theory menghasilkan MAPE 13,2% sedangkan metode ARIMA dengan model terbaik adalah ARIMA (1,0,0) dengan MAPE 4,61%. Sehingga metode terbaik dalam meramalkan harga saham adalah metode ARIMA. Didapatkan hasil ramalan harga saham PT. Indofood Sukses Makmur Tbk. pada tahun 2023-2024 mengalami sedikit penurunan.
Downloads
References
Aziz, S., S, A., & Mustakim. (2017). Penerapan Metode ARIMA untuk Peramalan Pengunjung Perpustakaan UIN Suska Riau. Jurnal Garuda.
Box, G. E., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time series analysis: forecasting and control. John Wiley and Sons.
Durrah, F. I., Yulia, Y., Parhusip, T. P., & Rusyana, A. (2018). Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat Di Bandara Sultan Iskandar Muda Dengan Metode SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average). Journal of Data Analysis, 1(1), 1–11.
Irhami, E. A., & Farizal, F. (2021, March). Forecasting the Number of Vehicles in Indonesia Using Auto Regressive Integrative Moving Average (ARIMA) Method. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1845, No. 1, p. 012024). IOP Publishing.
Pratiwi, D. K., & Achmad, A. I. (2019). Pemodelan ARIMA dan Grey System Theory untuk Meramalkan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia (Berdasarkan Data Bulan Januari 2014 –Desember 2018). Prosiding Statistika, 78-87.
Sharma, S. dan Mahariba, J. A. (2019). Forecasting of Air Passenger using ARIMA Modeling. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 8(11).
Shodiq , M., & Saputra, B. D. (2022). Grey Forecasting Model Untuk Peramalan Harga Ikan Budidaya. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(6), 1770-1778.
Sugiman, R. D. A. dan. (2021). Peramalan Metode ARIMA Data Saham PT. Telekomunikasi Indonesia. PRISMA.
Susilawati, R. dan S. S. (2022). Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Menggunakan Metode ARIMA dan Grey System Theory. Jurnal Riset Statistika, 2(1).
Yunita, T. (2020). Peramalan Jumlah Penggunaan Kuota Internet Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Journal of Mathematics: Theory and Applications, 16-22.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Yossi Adelina Sitompul, Suryati Sitepu
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
