Perbandingan Metode Regresi Linier Berganda dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Untuk Prediksi Saham PT. BSI, Tbk. - Hilman Winnos; Richashanty Septima; Husna Gemasih (Fakultas Teknik Universitas Maritim AMNI Semarang, 2022)
Pada periode tahun 2018 sampai dengan tahun 2021 saham PT. BSI tbk (BRIS) cenderung mengalami fluktuasi harga setiap hari, sehingga dari kumpulan data time-series saham BRIS dibutuhkan penggalian data untuk menemukan pola model prediksi yang dapat menemukan informasi yang bermanfaat. Metode Data mining atau disebut juga dengan knowledge discovery merupakan penggalian informasi yang tersimpan dalam basis data yang besar melalui studi mengumpulkan, membersihkan, memproses, dan menganalisis, sehingga mendapatkan hal yang berguna dari data saham BRIS. Adapun model yang digunakan adalah metode regresi linier berganda, dan metode ARIMA dimana kedua metode tersebut memiliki keunggulan dalam analisis data numerik yang cukup akurat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan dan menghasilkan model persamaan yang akurat antra kedua metode tersebut dalam memprediksi harga saham PT. BSI tbk. Hasil yang didapat adalah model regresi linier berganda dengan hasil nilai MAPE 1,1% yaitu 98,9% lebih akurat dibandingkan dengan model ARIMA yaitu dengan hasil nilai MAPE 2,36% dan akurasinya 98,9%.