Peramalan Harga dan Tren Saham Menggunakan Model ARIMA-GARCH dan Hidden Markov Model - Simamora, Dea Melinda; Sitorus, Syahriol; Syahputra, Muhammad Romi; Yanti, Maulida (FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika, 2025)
Dalam penelitian ini, model ARIMA-GARCH digunakan untuk meramalkan harga saham dan volatilitas, sedangkan Hidden Markov Model (HMM) digunakan untuk mendeteksi tren tersembunyi berdasarkan hasil peramalan tersebut. Data yang digunakan adalah data historis harga saham harian PT Bukit Asam Tbk periode Oktober 2022 hingga Oktober 2023. Dari model ARIMA-GARCH diperoleh model terbaik untuk meramalkan harga saham pembukaan dan penutupan PT Bukit Asam Tbk adalah ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,0) dan ARIMA(1,1,0)-GARCH(1,0) dengan persamaan dan . Hasil peramalan ini akan digunakan untuk mengidentifikasi dan meramalkan tren tersembunyi dalam pergerakan harga saham. Berdasarkan hasil analisis Hidden Markov Model (HMM), seluruh hidden state menunjukkan kondisi bearish yang mengindikasikan bahwa pasar secara keseluruhan berada dalam tren penurunan, meskipun terdapat fluktuasi harian pada harga saham. Kata Kunci : ARIMA-GARCH, Hidden Markov Model, Peramalan, Saham, Tren Pasar.