Penerapan Model Arima dan Analisis Fundamental dalam Peramalan Harga Saham PT Astra Otoparts Tbk (Auto) - Astika Putri Ningrat; Alfanita Mote; Rahayu Odeliya Putri (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Peramalan harga saham merupakan aspek krusial dalam pengambilan keputusan investasi karena membantu investor mengantisipasi pergerakan pasar, meminimalkan ketidakpastian, dan memitigasi risiko investasi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) terbaik dalam meramalkan harga saham bulanan PT Astra Otoparts Tbk (AUTO), mengukur tingkat akurasi hasil peramalan, serta menganalisis kondisi fundamental perusahaan sebagai pendukung interpretasi hasil prediksi. Data yang digunakan berupa harga penutupan saham bulanan AUTO periode 2023–2024 yang dianalisis menggunakan pendekatan Box-Jenkins. Hasil uji stasioneritas Augmented Dickey-Fuller menunjukkan bahwa data belum stasioner pada level, namun menjadi stasioner pada first difference sehingga ditetapkan nilai d=1. Berdasarkan evaluasi beberapa kandidat model, ARIMA(0,1,2) terpilih sebagai model terbaik karena memiliki nilai Akaike Information Criterion (AIC) terendah sebesar 5356,147. Hasil uji diagnostik menunjukkan residual model berdistribusi normal dan bebas autokorelasi berdasarkan uji Ljung-Box (p>0,05), sehingga model dinilai layak digunakan untuk peramalan. Peramalan selama 20 periode mendatang menunjukkan harga saham bergerak relatif stabil di kisaran Rp2.600 dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 7,56% yang tergolong sangat baik. Analisis fundamental juga menunjukkan kinerja keuangan AUTO yang solid, didukung pertumbuhan laba bersih, Return on Equity (ROE) sebesar 12,6%, dan Debt to Equity Ratio (DER) rendah sebesar 0,31x. Integrasi pendekatan teknikal dan fundamental ini menghasilkan rekomendasi investasi yang lebih komprehensif dan kokoh bagi investor dalam menghadapi dinamika pasar saham.