Prediksi IHSG Dengan Algoritma Autoregressive Integrated Moving Avarage (ARIMA) - Ibrahim, Roby; Agustin, Yoga Handoko (Institut Teknologi Garut, 2025)
Perkembangan pasar modal merupakan salah satu indikator utama perekonomian suatu negara. Oleh karena itu, kemampuan memprediksi pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) sangat penting bagi investor dan pelaku pasar modal. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model IHSG dengan menggunakan algoritma Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan dukungan software RapidMiner. Hasil uji simulasi menunjukkan bahwa model ARIMA dapat menjadi alat yang berguna bagi investor dan peneliti pasar untuk mengambil keputusan yang lebih bermakna. Metodelogi penelitian yang digunakan adalah CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) meliputi langkah-langkah sebagai berikut: Pertama, pengumpulan data historis IHSG dari periode yang relevan. Kedua, menganalisis time series untuk memahami karakteristik IHSG. Ketiga, menerapkan model ARIMA dengan parameter (p;2, d;1 q;2) dengan MSE 2461.572, menggunakan metode analisis statistik dan mengevaluasi kinerja model. Keempat, menjalankan model ARIMA pada software Colabolatory untuk memprediksi aktivitas IHSG. Kelima, evaluasi performa model menggunakan metrik. .Hasil penelitian ini telah berhasil membuat model ARIMA terbaik yang diimplementasikan dengan Colabolatory dan dapat memberikan informasi yang akurat. Penelitian ini menghasilkan model prediksi dengan metrik evaluasi RMSE 1.43 dan MAE 1.13.