Prediksi Harga Saham Menggunakan Model Mixture Autoregressive (MAR) (Studi Kasus : Saham Perusahaan Rokok) - Sintiya Ristiyani; Mohammad Idhom; Dwi Arman Prasetya (JURNAL PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi), 2026)
Memprediksi harga saham merupakan tantangan besar dalam dunia penelitian karena tingginya risiko yang terlibat, meskipun potensi keuntungannya juga sangat besar. Hal ini mencerminkan bahwa pergerakan saham sangat dipengaruhi oleh perubahan faktor eksternal maupun internal. Oleh karena itu, memperoleh prediksi harga saham yang tepat menjadi sangat krusial guna meminimalkan kemungkinan kerugian bagi para investor. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk memprediksi harga saham dari tiga perusahaan rokok besar di Indonesia, yaitu PT. Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk (HMSP), PT. Gudang Garam Tbk (GGRM), dan PT Wismilak Inti Makmur Tbk (WIIM). Penelitian ini menggunakan suatu model statistika bernama Mixture Autoregressive (MAR), dipilih karena kemampuannya dalam menangkap pola tidak linier serta perubahan kondisi yang sering muncul pada pergerakan harga saham. Menggunakan model MAR diperoleh model MAR dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk masing-masing perusahaan yaitu Gudang Garam (5.46%), Sampoerna (4.52%), dan Wismilak (3.58%).