Perbandingan Metode Eksponential Smoothing dan Arima: Studi Pada Perusahaan Barang Konsumsi di Indonesia - Aan Digita Malik; Ahmad Juliana; Wike Widyasella (MONETER - JURNAL AKUNTANSI DAN KEUANGAN, 2020)
Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memprediksi kejadian yang terjadi di masa mendatang, sehingga hasil dari peramalan dapat digunakan oleh pemangku kebijakan dalam mengambil kebijakan strategis yaitu menentukan model peramalan (forecasting) yang paling sesuai untuk meramal data harga saham perusahaan barang konsumsi yang terpilih apabila tidak dilakukan akan menyebabkan para investor tidak mengetahui perkembangan yang ada pada pasar saham, apakah harga saham akan naik atau turun. Sebaiknya, para investor menggunakan metode yang sesuai dengan data harga saham. Oleh sebab  itu dalam penelitian ini akan dilakukan studi untuk meramalkan harga saham menggunakan metode analisis runtut waktu. Keterbaharuan dalam studi ini adalah mengkomparasikan dua model peramalan yaitu pemulusan eksponensial (exponential smoothing) dan ARIMA (Autoreggresive Moving Average) dalam meramalkan perusahaan barang konsumsi di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk (ICBP) lebih tepat menggunakan metode double exponential smoothing karena tingkat error yang dihasilkan lebih kecil dan PT Indofood Sukses Makmur Tbk (INDF) lebih tepat menggunakan metode ARIMA (3.1.0) karena tingkat error yang dihasilkan lebih kecil.Kata kunci: ARIMA, pemulusan eksponensial, peramalan