KOMBINASI METODE REGRESI DAN ARIMA (REG-ARIMA) DALAM MODEL PREDIKSI HARGA SAHAM

Penelitian ini dilatar belakangi oleh metode ARIMA hanya dapat digunakan untuk melakukan peramalan jangka pendek saja dan hanya pada periode tertentu saja. Untuk mengatasi hal ini, maka dapat dikombinasikan metode Regresi dengan metode ARIMA agar dapat memprediksi harga saham untuk periode yang lebih panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan kombinasi metode Regresi dan ARIMA dalam membangun model prediksi harga saham. Untuk mengukur akurasi dari hasil prediksi harga saham yang diperoleh dari model yang dihasilkan oleh metode Reg-ARIMA, maka akan digunakan dua metode, Metode Mean Absolute Persentage Error (MAPE) dan Metode Root Mean Square Error (RMSE). Hasil penelitian menyampaikan yakni hasil analisis menunjukkan variasi yang signifikan dalam nilai MAPE dan RMSE antara saham-saham yang berbeda. Selain itu, nilai penutupan saham pada akhir tahun 2024 mencerminkan performa saham dalam kapitalisasi pasar dan likuiditas, dengan saham-saham seperti ITMG dan UNTR menunjukkan performa yang kuat, sementara saham-saham dengan nilai penutupan rendah mungkin memiliki risiko atau pertumbuhan yang lebih lambat.