Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Limits: Journal of Mathematics and Its Applications
Muhammad Sayekti Kuncaraning Alam
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Metode ARIMA dan Exponential Smoothing pada Peramalan Harga Saham LQ45 Tiga Perusahaan dengan Nilai Earning Per Share (EPS) Tertinggi Irma Fitria; Muhammad Sayekti Kuncaraning Alam; Subchan
Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 2 (2017): Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Volume 14 Nomor 2 Edisi No
Publisher : Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Secara umum, saham adalah surat tanda kepemilikan perusahaan. Harga saham terbentuk di pasar saham dan ditentukan oleh beberapa faktor seperti laba per saham dasar atau earning per share, rasio laba terhadap harga per lembar saham atau price earning ratio, tingkat bunga bebas resiko yang diukur dari tingkat bunga deposito pemerintah dan tingkat kepastian operasi perusahaan. Earning Per Share (EPS) merupakan komponen penting pertama yang harus diperhatikan dalam analisis fundamental perusahaan. Informasi EPS suatu perusahaan menunjukkan besarnya laba bersih perusahaan yang siap dibagikan untuk semua pemegang saham perusahaan. EPS merupakan rasio yang menunjukkan berapa besar keuntungan yang diperoleh investor atau pemegang saham per lembar saham. Investor yang ingin menanamkan modalnya di pasar saham harus mengetahui bagaimana prediksi harga saham kedepan agar tidak mengalami kerugian. Pada penelitian ini digunakan metode peramalan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Exponential Smoothing untuk memprediksi harga saham tiga perusahaan berdasarkan nilai EPS tertinggi dari saham-saham yang tergabung dalam LQ45. Kedua metode tersebut dibandingkan untuk melihat metode yang lebih baik dalam peramalan harga saham tersebut dengan melihat nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari masing-masing metode. Berdasarkan hasil peramalan, nilai MAPE metode Exponential Smoothing lebih kecil dibandingkan metode ARIMA. Hal itu menunjukkan bahwa metode Exponential Smoothing lebih baik daripada metode ARIMA untuk peramalan harga saham pada penelitian ini.
Co-Authors Irma Fitria Subchan