Implementasi Model ARIMA untuk Analisa Prediksi Harga Penutupan Saham Historis Harian Perusahaan BP Minyak dan Gas Multinasional

Authors

  • Reiza Dwi Karunia Universitas Semarang
  • Nurtriana Hidayati Universitas Semarang

DOI:

https://doi.org/10.26418/justin.v13i3.90747

Keywords:

Prediksi, ARIMA, Harga Saham, Data Historis, Tren Musiman, Investasi

Abstract

Prediksi harga saham merupakan aspek penting dalam analisis keuangan yang mendukung pengambilan keputusan investasi. Tantangan utama dalam prediksi harga saham adalah sifatnya yang sangat fluktuatif dan dipengaruhi oleh banyak faktor eksternal, seperti kebijakan ekonomi, perubahan geopolitik, dan kondisi pasar global. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi harga penutupan saham perusahaan energi BP, sebuah perusahaan minyak dan gas multinasional yang berbasis di London, Inggris, menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data historis yang digunakan mencakup periode 2021 hingga 2024, dipilih karena mencerminkan masa pemulihan ekonomi pasca-pandemi dan gejolak pasar akibat krisis energi global, sehingga relevan dalam mengkaji volatilitas harga saham. Proses pemodelan menggunakan parameter spesifik ARIMA (1,1,1) yang ditentukan berdasarkan analisis ACF dan PACF setelah uji stasioneritas dengan ADF. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ARIMA memberikan prediksi yang akurat, dengan nilai MAPE sebesar 1,47%, yang menunjukkan tingkat kesalahan prediksi yang sangat rendah. Penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi investor dan pelaku pasar sebagai referensi dalam penyusunan strategi investasi yang berbasis data historis, serta menguatkan efektivitas model ARIMA dalam memetakan tren saham pada kondisi pasar yang dinamis. Kata kunci: Prediksi, ARIMA, Harga Saham, Data Historis, Tren Musiman, Investasi

References

S. Kim and H. Kim, “Improved Stock Prediction Using Statistical Models,†*Applied Soft Computing*, vol. 101, p. 107049, 2021.

S. Rezaldi Dona Ayu, “Peramalan Metode ARIMA Data Saham PT. Telekomunikasi Indonesia,†*Journal Universitas Negeri Semarang*, vol. 4, pp. 611–620, 2021. Available: [https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/](https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/).

Faisal, A. (2021). Prediksi Saham Telkom dengan Metode ARIMA. Blogchain: Jurnal Bisnis, Logistik dan Supply Chain, 1(2).

Auliah, U., Rafidah, & Mubarak, F. (2023). Penerapan metode ARIMA terhadap perkiraan harga saham pada perusahaan Bank Syariah Indonesia (BSI). E-Journal Perdagangan Industri dan Moneter, 11(1), 1–10.

Rusminto, M. Z., Wibowo, S. A., & Wahyuni, F. S. (2024). Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode ARIMA. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(2).

K. Singh and A. Yadav, “Time Series Forecasting with ARIMA: Case Study on Stock Prices,†*International Journal of Computer Applications*, vol. 184, no. 4, pp. 45–50, 2022.

S. Makridakis *et al.*, “Statistical and Machine Learning Forecasting Methods: Concerns and Ways Forward,†*PLOS ONE*, 2020. DOI: [TBA].

G. Zhang and Z. Xu, “Stock Price Forecasting Using ARIMA Model,†*Journal of Finance and Data Science*, vol. 6, no. 4, pp. 21–30, 2020.

Kaggle, “Energy Crisis and Stock Price Dataset 2021-2024,†2024. Available: [https://www.kaggle.com/datasets/pinuto/energy-crisis-and-stock-price-dataset-2021-2024](https://www.kaggle.com/datasets/pinuto/energy-crisis-and-stock-price-dataset-2021-2024).

M. Waqas *et al.*, “A Comparative Analysis of Forecasting Techniques Using Time Series Data,†*Journal of Big Data*, 2021. DOI: [TBA].

N. Ahmed *et al.*, “Application of ARIMA Models in Stock Market Prediction,†*Journal of Financial Analytics*, 2022. DOI: [TBA].

Trydini, T.R. (2023) ‘Prediksi Harga Saham Menggunakan Model Autoregressive’, 12(1), Pp. 1–10.

J. W. Taylor, “Evaluating Forecast Accuracy Metrics in Stock Price Prediction,†*International Journal of Forecasting*, 2019. DOI: [TBA].

M. Punia, P. Singh, and Seema, “Evaluation of Time Series Forecasting Methods: A Practical Comparison Using MAPE and RMSE,†*Journal of Time Series Applications*, vol. 12, no. 4, pp. 365–378, 2021.

R. J. Hyndman and G. Athanasopoulos, *Forecasting: Principles and Practice*. OTexts, 2018.

X. He, Y. Liu, and T. Zhang, “A Hybrid Approach for Financial Forecasting: Integrating ARIMA and Deep Learning,†*Journal of Computational Finance*, vol. 18, no. 2, pp. 78–94, 2023.

Downloads

Additional Files

Published

2025-08-01

Issue

Section

Articles