Prediksi Harga Saham Menggunakan ARIMA Outlier sebagai Pendekatan Awal Menuju Analisis AI Keuangan
DOI:
https://doi.org/10.51903/elkom.v18i2.3314Keywords:
ARIMA Outlier , Deret Waktu, Deteksi Outlier, Kecerdasan Buatan, Prediksi Harga SahamAbstract
Perkembangan kecerdasan buatan (AI) mendorong inovasi dalam analisis keuangan, termasuk prediksi harga saham yang fluktuatif. Penelitian ini bertujuan memprediksi harga saham PT Garudafood Putra Putri Jaya Tbk menggunakan model ARIMA dengan penanganan Outlier sebagai pendekatan awal menuju sistem prediksi yang lebih adaptif. Data harga penutupan harian dari Yahoo Finance dianalisis melalui uji stasioneritas, identifikasi model ARIMA, deteksi Outlier berbasis log-return, serta evaluasi performa menggunakan RMSE, MAE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ARIMA Outlier memberikan performa lebih baik dibandingkan ARIMA dasar. ARIMA standar menghasilkan MAPE 1.32% dan AIC –899.46, sedangkan ARIMA dengan tiga dummy Outlier mencapai MAPE 1.16% dan AIC –900.37. Peramalan 14 hari ke depan menunjukkan pola yang stabil pada kisaran Rp 370–371. Pada data uji, ARIMA dasar memberikan akurasi terbaik pada pertengahan Agustus, sedangkan ARIMA Outlier mencapai akurasi tertinggi pada akhir Agustus dengan prediksi Rp 370.2 yang sangat dekat dengan harga aktual Rp 370.4. Hasil ini menunjukkan bahwa penanganan Outlier meningkatkan ketepatan model, sehingga ARIMA Outlier dapat digunakan sebagai fondasi awal menuju pengembangan sistem prediksi keuangan berbasis AI.
References
Achmadi, N. (2023). Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Nilai Tukar Terhadap Harga Saham Sektor Perbankan Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2021-2022. Jurnal Riset Akuntansi Mercu Buana, 9(2).
Agustianto, R., Purnamasari, I., & Suyitno, S. (2020). Analisis Data Ketinggian Permukaan Air Sungai Mahakam Daerah Kutai Kartanegara Tahun 2010-2016 Menggunakan Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Dengan Efek Outlier: Studi Kasus: Data Rata-rata Ketinggian Tiap Bulan Permukaan Air Sungai Mahakam, Tenggarong, Kalimantan Timur. Eksponensial, 11(1), 39–46.
Beeg, F. A. F., Paendong, M. S., & Mananohas, M. L. (2024). Penerapan Model ARIMA-GARCH untuk Peramalan Harga Emas Dunia. D’Cartesian: Jurnal Matematika Dan Aplikasi, 13(2), 73–79.
Chen, Y., Li, T., & Lin, L. (2023, March 17). Portfolio Allocation Using Monte Carlo Simulation and ARIMA Model Targeting Chinese Companies Trading on the US Stock Exchange. https://doi.org/10.4108/eai.18-11-2022.2326875
Fadhilah, D. N., Parmikanti, K., & Ruchjana, B. N. (2024). Peramalan Return Saham Subsektor Perbankan Menggunakan Model ARIMA-GARCH. Jurnal Fourier, 13(1), 1–19.
Kruba, R., Sofyan, H., Marshanda, D., & Syazana, N. (2025). Peramalan Saham Indofood di Indonesia Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Jurnal Manajemen Dan Keuangan, 14(1), 102–117.
Laome, L., Wibawa, G. N. A., Raya, R., & Asbahuna, A. R. (2021). Forecasting time series data containing outliers with the ARIMA additive outlier method. Journal of Physics: Conference Series, 1899(1), 012106.
Melyani, C. A., Nurtsabita, A., Shafa, G. Z., & Widodo, E. (2021). Peramalan inflasi di Indonesia menggunakan metode autoregressive moving average (ARMA). Journal of Mathematics Education and Science, 4(2), 67–74.
Negara, A. K., & Febrianto, H. G. (2020). Pengaruh Kemajuan Teknologi Informasi Dan Pengetahuan Investasi Terhadap Minat Investasi Generasi Milenial Di Pasar Modal. Business Management Journal, 16(2), 81–95.
Nurman, S., & Nusrang, M. (2022). Analysis of rice production forecast in maros district using the box-jenkins method with the arima model. ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, 2(1), 36–48.
PT Garudafood Putra Putri Jaya Tbk. (2025). Laporan Keuangan Konsolidasian Interim untuk Periode Enam Bulan yang Berakhir pada 30 Juni 2025.
Silalahi, R. N., & Muljono, M. (2024). Perbandingan Kinerja Metode Linear Regression, LSTM dan GRU Untuk Prediksi Harga Penutupan Saham Coco-Cola. Komputika: Jurnal Sistem Komputer, 13(2), 201–211.
Suseno, J., Asyhari, H., & Saputra, M. A. (2025). DAMPAK DIGITALISASI TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI INDONESIA. Jurnal Dinamika Sosial Dan Sains, 2(1), 432–438.
Trydini, T. R., Helmi, H., & Huda, N. M. (2023). PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE DENGAN INNOVATIONAL OUTLIER. BIMASTER: Buletin Ilmiah Matematika, Statistika Dan Terapannya, 12(1).
Wanda, I. S., Mufarroha, F. A., Jauhari, A., & Anamisa, D. R. (2025). Peramalan Produksi Padi Menggunakan Extreme Learning Machine (ELM) Dengan Deteksi Outlier. JUSIFOR: Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika, 4(1), 51–58.
Yusvida, R., Windarko, N. A., & Setiawardhana, S. (2025). EVALUASI KINERJA MODEL ARIMA DALAM PERAMALAN KONSUMSI ENERGI GEDUNG BERTINGKAT. Briliant: Jurnal Riset Dan Konseptual, 10(3), 697–706.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
