Pemilihan Model Autoregressive Moving Average Terbaik Dalam Meramalkan Data Harga Saham Sektor Keuangan - Luki Setiawan; Dwi Susanti; Riaman Riaman (In Search (Informatic, Science, Entrepreneur, Applied Art, Research, Humanism), 2022)
Salah satu instrumen investasi yang populer di tengah masyarakat modern adalah Saham. Saham termasuk dalam instrumen investasi yang memiliki tingkat return yang besar namun memiliki tingkat risiko yang besar juga, oleh sebab itu dibutuhkan peramalan harga saham dalam menghadapi risiko tersebut. Data harga saham masuk golongan data deret waktu sehingga diperlukan analisis deret waktu dalam meramalkannya. Model yang paling umum dan populer digunakan dalam peramalan deret waktu adalah model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk menemukan model ARIMA terbaik dalam meramalkan data harga saham sektor keuangan. Data yang digunakan adalah data harga penutupan saham BBCA, BBTN, dan BMRI selama 1 tahun (1 April 2021 – 31 Maret 2022). Estimasi parameter ARIMA dilakukan menggunakan Maximum Likelihood Estimation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA (0,1,1) merupakan model ARIMA terbaik untuk peramalan data harga saham BBCA dengan nilai RMSE 126,757. Di sisi lain, model ARIMA (1,1,0) merupakan model ARIMA terbaik untuk peramalan data harga saham BBTN dan BMRI dengan nilai RMSE secara berturut-turut yaitu 40,873 dan 151,152. Dapat dilihat juga ketiga peramalan yang dilakukan menghasilkan nilai MAPE < 10% yang berarti peramalan dapat dinyatakan sangat akurat.