Moneter : Jurnal Akuntansi dan Keuangan
Vol 7, No 2 (2020): Oktober 2020

Perbandingan Metode Eksponential Smoothing dan Arima: Studi Pada Perusahaan Barang Konsumsi di Indonesia

Aan Digita Malik (Universitas Borneo Tarakan)
Ahmad Juliana (Universitas Borneo Tarakan)
Wike Widyasella (Universitas Borneo Tarakan)



Article Info

Publish Date
02 Oct 2020

Abstract

Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memprediksi kejadian yang terjadi di masa mendatang, sehingga hasil dari peramalan dapat digunakan oleh pemangku kebijakan dalam mengambil kebijakan strategis yaitu menentukan model peramalan (forecasting) yang paling sesuai untuk meramal data harga saham perusahaan barang konsumsi yang terpilih apabila tidak dilakukan akan menyebabkan para investor tidak mengetahui perkembangan yang ada pada pasar saham, apakah harga saham akan naik atau turun. Sebaiknya, para investor menggunakan metode yang sesuai dengan data harga saham. Oleh sebab  itu dalam penelitian ini akan dilakukan studi untuk meramalkan harga saham menggunakan metode analisis runtut waktu. Keterbaharuan dalam studi ini adalah mengkomparasikan dua model peramalan yaitu pemulusan eksponensial (exponential smoothing) dan ARIMA (Autoreggresive Moving Average) dalam meramalkan perusahaan barang konsumsi di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk (ICBP) lebih tepat menggunakan metode double exponential smoothing karena tingkat error yang dihasilkan lebih kecil dan PT Indofood Sukses Makmur Tbk (INDF) lebih tepat menggunakan metode ARIMA (3.1.0) karena tingkat error yang dihasilkan lebih kecil.Kata kunci: ARIMA, pemulusan eksponensial, peramalan

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

moneter

Publisher

Subject

Economics, Econometrics & Finance Social Sciences

Description

Jurnal Moneter yang telah terindex oleh Google Scholar dengan p-ISSN: 2355-2700, e-ISSN: 2550-0139, dterbitkan oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Sarana Informatika. Artikel telah melalui proses review oleh reviewer yang mempunyai kompetensi dibidangnya masing-masing. ...