PREDIKSI HARGA SAHAM PT BANK CENTRAL ASIA TBK DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) - Tri Wulandari, Rahmawati Desi; Nurmalitasari, Nurmalitasari; Permatasari, Hanifah (Infotech: Journal of Technology Information, 2024)
Stock prediction is one of the important things in stock trading. It calculates the potential worth of stocks or other financial assets that are traded on stock exchanges. The precision of stock forecast outcomes serves several purposes, principally providing investors with protection from possible market hazards and opening doors for index traders, market speculators, and arbitrageurs to make money. This study used the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model and the Google Colab website to examine and predict the closing price of PT Bank Central Asia Tbk shares. This study uses daily historical stock data from 01 January 2020 to 01 January 2024. The ARIMA (1.0.1) model is the most accurate model for predicting the closing price of PT Bank Central Asia Tbk shares, according to the study’s findings.ABSTRAKDalam trading saham, Prediksi saham adalah hal yang sangat penting. Mengetahui nilai masa depan saham perusahaan atau instrument keuangan lainnya yang diperdagangkan di bursa keuangan adalah sesuatu yang menarik. Banyak hal dipengaruhi oleh akurasi hasil prediksi saham, terutama kebutuhan bagi investor untuk melindungi nilai mereka dari resiko pasar yang mungkin terjadi, peluang bagi speculator pasar dan arbitrase mengambil keuntungan dari indeks perdagangan. Tujuan penelitian ini untuk memprediksi harga penutupan saham PT Bank Central Asia Tbk dengan menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan menganalisisnya dengan menggunakan website Google Colab. Penelitian ini menggunakan data historis harian saham dari tanggal 1 Januari 2020 hingga tanggal 1 Januari 2024. Hasil studi menunjukkan bahwa model ARIMA (1.0.1) adalah yang terbaik untuk meramalkan harga penutupan saham pada perusahaan ini.