Peramalan Saham Indofood Di Indonesia Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)

  • Rumaisa Kruba Universitas Syiah Kuala
  • Hizir Sofyan Universitas Syiah Kuala
  • Devira Marshanda Universitas Syiah Kuala
  • Rahmadhania Universitas Syiah Kuala
  • Nurul Syazana Universitas Syiah Kuala
Keywords: Model Peramalan, Harga Saham, Time Series, SARIMA

Abstract

Penelitian ini memperkenalkan kece slot sebuah model peramalan harga saham PT Indofood Sukses Makmur Tbk di Indonesia menggunakan analisis time series. Saham menjadi topik perbincangan utama dalam bidang ekonomi karena instrumen investasi ini memiliki risiko yang tinggi. Upaya yang digunakan untuk memprediksi pergerakan harga saham di masa kece slot depan adalah dengan peramalan time series. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari sumber data Yahoo Finance yang mencakup harga close saham PT Indofood Sukses Makmur Tbk selama periode Januari 2010 hingga Januari 2023. Melalui analisis data, ditemukan bahwa harga saham tersebut bersifat kece slot fluktuatif dan memiliki pola trend peningkatan dengan pola musiman yang tidak teratur. Metode analisis yang digunakan adalah SARIMA, yaitu model ARIMA yang mempertimbangkan unsur musiman. Adapun model peramalan yang dikembangkan adalah ARIMA(0,1,0),(1,1,1),12 dengan persamaan . Hasil analisis menunjukkan bahwa model tersebut memenuhi uji signifikansi parameter dan uji diagnostik residual, serta memiliki nilai AIC yang paling rendah dibandingkan dengan model lainnya. Berdasarkan hasil penelitian, model ARIMA(0,1,0),(1,1,1),12 memiliki nilai MAPE sebesar 4.6283% < 10% sehingga dapat digunakan sebagai alat peramalan yang efektif untuk memprediksi harga saham PT Indofood Sukses Makmur Tbk di masa depan. Dengan demikian, hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi pada pengembangan strategi investasi bagi investor dan pengambil keputusan di bidang keuangan.

References

Fahmi, I. 2013. AnalisisLaporanKeuangan. Alfabeta: Bandung.
Fajari, D. A., Abyantara, M. F., Lingga, H. A. 2021. Peramalan Rata-rata Harga Beras Pada Tingkat Perdagangan Besar atau Grosir Indonesia Dengan Metode Sarima (Seasonal ARIMA). Jurnal Agribisnis Terpadu 14 (1) : 88 – 97.
Hanke, J. E. & Wichers. D. W. 2005. Business Forecasting Eight Edition. New Jersey: Pearson Prentice hall.
Irnawati, J. Suryanto, W. 2021. Pengaruh Earning Per Share dan Price to Book Value terhadap Harga Saham Pada PT. Indofoof CBP Sukses Makmur, Tbk. Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis 14 (1) : 81 – 90.
Iqbal, M., Ningsih, N. W. 2021. Prediksi Harga Saham Harian PT BTPN Syariah Tbk Menggunakan Model Arima dan Model Garch. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam 7 (3) : 1573 – 1580.
Kafara, Z., Rumlawang, F. Y., Sinay, L. J. 2017. Peramalan Curah Hujan Dengan Pendekatan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Studi Kasus : Curah Hujan Bulanan di Kota Ambon, Provinsi Maluku. Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan 11 (1) : 63 – 74.
Putra, A. L., Kurniawati, A. 2021. Analisis Prediksi Harga Saham PT. Astra International Tbk Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Support Vector Regression (SVR). Jurnal Ilmiah Komputasi 20 (3).
Sunariadi, N. M., Intan, P. K., Novitasari, D. C. R., Hariningsih, Y. 2022. Prediksi Produksi Bawang Merah di Kabupaten Nganjuk Dengan Metode Seasonal ARIMA (SARIMA). Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika 6 (1) : 49 – 60.
Published
2025-06-09
How to Cite
Kruba, R., Sofyan, H., Marshanda, D., Rahmadhania, & Syazana, N. (2025). Peramalan Saham Indofood Di Indonesia Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Jurnal Manajemen Dan Keuangan, 14(1), 102-117. https://doi.org/10.33059/jmk.v14i1.11501