Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/115533
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorLesmana, Donny Citra-
dc.contributor.advisorBudiarti, Retno-
dc.contributor.authorRahmadianto, Bagus-
dc.date.accessioned2022-12-13T23:52:31Z-
dc.date.available2022-12-13T23:52:31Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/115533-
dc.description.abstractPerusahaan 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.id
dc.description.abstractCompanies 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.id
dc.language.isoidid
dc.publisherIPB Universityid
dc.titlePrediksi Harga Saham BBCA dan BMRI dengan Model Seasonal ARIMAid
dc.typeUndergraduate Thesisid
dc.subject.keywordforecastingid
dc.subject.keywordseasonal ARIMAid
dc.subject.keywordstockid
dc.subject.keywordstock price predictionid
Appears in Collections:UT - Actuaria

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Cover_G94180063_Bagus Rahmadianto.pdf
  Restricted Access
Cover555.83 kBAdobe PDFView/Open
G94180063_Bagus Rahmadianto_Full Text.pdf
  Restricted Access
Full_Text1.21 MBAdobe PDFView/Open
Lampiran_G94180063_Bagus Rahmadianto.pdf
  Restricted Access
Lampiran511.39 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.