Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/115533
Title: | Prediksi Harga Saham BBCA dan BMRI dengan Model Seasonal ARIMA |
Authors: | Lesmana, Donny Citra Budiarti, Retno Rahmadianto, Bagus |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | IPB University |
Abstract: | Perusahaan saat ini tidak dimiliki oleh satu orang atau kelompok yang bekerja di
perusahaan tersebut. Mereka dimiliki oleh beberapa orang yang memiliki sebagian
kepemilikan perusahaan. Bukti kepemilikan ini biasanya disebut saham. Saham
umumnya diperdagangkan di era modern karena memiliki kemungkinan untuk
menghasilkan keuntungan dalam jumlah yang besar. Informasi mengenai harga
saham di masa depan adalah sesuatu yang diinginkan oleh banyak orang. Model
Seasonal ARIMA merupakan model konvensional berbasis statistik yang sering
digunakan untuk memprediksi harga saham. Hal ini dikarenakan harga pasar saham
tidak statis, sering berubah sepanjang waktu dan terkadang memiliki pola musiman.
Hal tersebut dapat diprediksi oleh model Seasonal ARIMA. Dalam penelitian ini
model Seasonal ARIMA digunakan untuk memprediksi harga saham BBCA dan
BMRI tahun 2022 dengan data historis harga saham BBCA dan BMRI tahun 2012-
2021. Didapatkan model ARIMA(0,1,0)(1,0,1)12 merupakan model terbaik untuk
prediksi saham BBCA karena memenuhi semua asumsi dengan nilai MAPE sebesar
9,33%. dan ditemukan bahwa model ARIMA musiman tidak cocok digunakan
untuk memprediksi harga saham BMRI karena tidak memenuhi beberapa asumsi. Companies nowadays are not owned by a single person or group who works in the company. They are owned by multiple people who have a portion of the share belonging to the company. These shares are usually called stocks. Stocks are commonly traded in the modern age as it has the possibility to yield high amounts of profit. The information of future stocks prices is desired by many people. Seasonal ARIMA model is a conventional model based on statistics that is often used to predict the stock market. This is because stock market prices are not static, they often vary over time and might have seasonal pattern, which Seasonal ARIMA is able to predict. In this study, Seasonal ARIMA model is used to predict 2022 stock prices of BBCA and BMRI using historical stock price data of BBCA and BMRI in 2012-2021. The seasonal ARIMA Model (0,1,0)(1,0,1)12 was decided to be the best model for BBCA stock prediction because it meets all assumptions with a MAPE score of 9.33%. It is concluded that seasonal ARIMA model isn’t suitable to predict BMRI stock price because it doesn’t meet some of the assumptions. |
URI: | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/115533 |
Appears in Collections: | UT - Actuaria |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Cover_G94180063_Bagus Rahmadianto.pdf Restricted Access | Cover | 555.83 kB | Adobe PDF | View/Open |
G94180063_Bagus Rahmadianto_Full Text.pdf Restricted Access | Full_Text | 1.21 MB | Adobe PDF | View/Open |
Lampiran_G94180063_Bagus Rahmadianto.pdf Restricted Access | Lampiran | 511.39 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.