Perbandingan Prediksi Harga Saham PT.BRI, Tbk dengan METODE ARIMA dan MOVING AVERAGE

Sismi Sismi, Moh. Yamin Darsyah

Abstract


ARIMA metode adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk memprediksi harga saham. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat ARIMA model dan memprediksi harga saham PT. BRI, Tbk Juli 2017. Sementara metode Moving Average adalah salah satu bisnis sederhana metode peramalan dan sering digunakan untuk memperkirakan kondisi di masa depan dengan menggunakan koleksi data masa lalu (historical data). Data yang digunakan oleh penelitian ini menggunakan data harga saham harian dari PT. BRI, Tbk. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diambil dari website perusahaan PT. BRI, Tbk. Januari 3, 2017-22 Juni 2017 untuk memprediksi harga saham pada Juli 2017. Hasilnya menunjukkan bahwa data Januari-Juni dapat digunakan untuk memprediksi harga saham pada Juli 2017. Hasil yang terbaik model Arima untuk Juli 2017 harga saham adalah AR
model 1.0.0). Adapun meramalkan 30 hari ke depan pada Juli 2017 metode yang tepat digunakan adalah metode ARIMA.

Kata kunci: ARIMA, Moving Average, saham harga, PT. BRI, Tbk

Abstrak

ARIMA method is one method that can be used to predict stock prices. The purpose of this research is to make ARIMA model and predict stock price of PT. BRI, Tbk July 2017. While Moving Average method is one of the simple
business forecasting method and is often used to estimate the conditions in the future by using a collection of past data (historical data). The data used by this research is using daily stock price data of PT.BRI, Tbk. The data used are secondary data taken from the company's website PT.BRI, Tbk. From January 3, 2017 to June 22, 2017 to predict stock prices in July 2017. The results show that January-June data can be used to predict stock prices in July 2017. The result for the best model of ARIMA for July 2017 stock price is the AR model 1.0.0). As for forecasting 30 days ahead in July 2017 the correct method used is the ARIMA method.


Keywords


ARIMA; Moving Average Stock Price; PT.BRI, Tbk

Full Text:

PDF

References


Lipipaly Greis S, Hatidja Djoni, Kekenusa John S. 2014. PREDIKSI HARGA SAHAMPT.BRI, Tbk. MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), Program Studi Matematika FMIPA UNSRAT Manado.

Nurlifa, Alfian dan Kusumadewi, Sri.2017. Sistem Peramalan Jumlah Penjualan Menggunakan Metode Moving Average Pada Rumah Jilbab Zaky, Jurnal Inovtek Polbeng-Seri Informatika, Vol. 2, No. 1, Juni 2017.

Susanto, Yudi dan Ulama, B.S.S.2016. Pemodelan Curah Hujan dengan Pendekatan Model ArimaFeed Forward Neural Network dan Hybrird (ARIMA-NN) di Banyuwangi, Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Print).

https://media.neliti.com/media/publications/132058-ID-pemodelan-curah-hujan-denganpendekatan.pdf(di Akses, 8 Juli 2018)

https://statistikawanku.wordpress.com/2013/03/29/pengertian-dan-bentuk-model-ar-ma-dan-arima. (Diakses pada 9 Juli 2018)

https://id.wikipedia.org/wiki/Bank_Rakyat_Indonesia. diakses pada 9 Juli 2018) http://oktiningrum09.blogspot.com/2011/12/model-arima.html. Diakses pada 10 Juli 2018)

https://ilmumanajemenindustri.com/pengertian-moving-average-rata-rata-bergerak-rumus-movingaverage/. Diakses pada 10 Juli 2018)


Refbacks

  • There are currently no refbacks.