PERAMALAN HARGA SAHAM PT JAPFA COMFEED INDONESIA TBK (JPFA) MENGGUNAKAN METODE ARIMA (PERIODE DATA HARIAN 2016–2026)

Abstrak

Penelitian ini dilakukan untuk menghitug, menganalisis dan meramalkan harga saham PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk dengan kode JPFA, dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average atau disingkat dengan ARIMA, yang dilakukan berdasarkan data harga penutupan harian saham JPFA selama kurun waktu 1 Januari 2016 – 5 Mei 2026 atau 10 tahun. Karena itu, pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan analisis deret waktu (time series). Sedangkan tahapan meliputi analisis deskriptif, uji stasioneritas Augmented Dickey – Fuller (ADF), identifikasi model melalui plot ACF dan PACF, estimasi parameter, diagnostik residual, serta  forecasting 2 hari ke depan. Setelah dilakukan berbagai tes, menunjukkan bahwa model ARIMA(0,1,2) dipilih karena merupakan model terbaik berdasarkan nilai AIC terendah yaitu 26238,85. Model ARIMA (0,1,2) ini memiliki tingkat ketepatan tinggi. Hasil dari perhitungan menggunakan R studio, ditunjukan dengan perhitungan  RMSE yang berada di angka 47,25 MAE 32,30, dan MAPE sebesar 1,98%. Sedangkan hasil uji Ljung Box masih menunjukan terdapat autokorelasi residual, namun secara umum model dapat menangkap pola pergerakan saham JPFA. Hasil  peramalan 2 hari ke depan memperlihatkan harga saham cenderung stabil di kisaran 2590,72. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan benefit bagi pihak pihak berkepentingan seperti investor, analis keuangan, praktisi dalam memahami perilaku harga saham terutama pada perusahaan agribisnis menggunakan model ARIMA.

This study was conducted to calculate, analyze, and forecast the stock price of PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk (stock code: JPFA) using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method, based on daily closing price data of JPFA shares over the period from January 1, 2016 to May 5, 2026 (10 years). Therefore, the approach used is quantitative with time series analysis. The stages include descriptive analysis, the Augmented Dickey–Fuller (ADF) stationarity test, model identification through ACF and PACF plots, parameter estimation, residual diagnostics, and two-day-ahead forecasting. After various tests, the ARIMA(0,1,2) model was selected as the best model based on the lowest AIC value of 26,238.85. This ARIMA(0,1,2) model has a high level of accuracy. The results calculated using R Studio show an RMSE of 47.25, an MAE of 32.30, and a MAPE of 1.98%. Meanwhile, the Ljung–Box test still indicates residual autocorrelation, but overall the model is able to capture the movement pattern of JPFA stock prices. The two-day forecast shows that the stock price tends to be stable around 2,590.72. The results of this study are expected to benefit stakeholders such as investors, financial analysts, and practitioners in understanding stock price behavior, especially in agribusiness companies, using the ARIMA model.