Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pasar Modal dan Bisnis eCo-Fin
Mangasi Sinurat
STIE Bina Karya Tebing Tinggi
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Law, Crime, Criminology & Criminal Justice

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Dampak Perkebunan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan Di Sumatera Utara Mangasi Sinurat; Cia Cai Cen
Jurnal Pasar Modal dan Bisnis Vol 1 No 2 (2019)
Publisher : The Indonesia Capital Market Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (655.574 KB) | DOI: 10.37194/jpmb.v1i2.24

Abstract

This aim of this study is to prove the impact of plantation industries on economic growth and poverty in North Sumatra. Using path analysis and 66 pooled data, the results are obtained: Oil Palm, Rubber and Coconut Plantation partially positive and significant impact the Economy growth in North Sumatra, whereas Oil Palm Plantation, Rubber, Coconut and Economy growth are not partially significant negative towards Poverty in Sumatra North, then the economy growth is not able to mediate the relationship between Palm Oil, Rubber and Coconut against Poverty in North Sumatra. The government needs to implement the new policies such as downstream processing of plantation products so that it will not be only accepted by few people.
Analisis Prediksi Harga Saham PT. BCA Dengan Menggunakan Metode ARIMA Ferry Agam Kurnia; Mira Hardianti; Mangasi Sinurat; Lukieto Cahyadi
eCo-Fin Vol. 7 No. 2 (2025): eCo-Fin
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/ef.v7i2.2373

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham PT. BCA yang mengalami fluktuasi dalam beberapa tahun terakhir. Metode yang digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), dengan data sekunder berupa data time series harian penutupan dari tanggal 12 April 2021 hingga 11 April 2025 yang berjumlah 964 data time series. Data tersebut diperoleh melalui pencarian histori harga saham PT. BCA yang tersedia di situs resmi www.investing.com. Pengolahan data dilakukan menggunakan software ekonometrika, yaitu E-views 12. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik untuk peramalan adalah ARIMA (1,1,1), dengan nilai MAPE <10%, yang menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi. Berdasarkan model tersebut, prediksi harga saham BCA pada tahun 2026 diproyeksikan mengalami tren kenaikan hingga akhir tahun. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam mendukung pengambilan keputusan investasi dengan pendekatan peramalan teknikal berbasis data historis. Hasil ini juga memperkuat keandalan model ARIMA dalam konteks peramalan harga saham harian jangka menengah, khususnya bagi saham-saham dengan pola pergerakan harga yang relatif stabil seperti BCA.
Co-Authors Cai Cen, Cia Ferry Agam Kurnia Lukieto Cahyadi Mira Hardianti