ANALISIS ARIMA PADA PERAMALAN HARGA SAHAM PT BANK CENTRAL ASIA tbk (BBCA) DITENGAH KETIDAKPASTIAN EKONOMI GLOBAL PERIODE 2021-2026

Gifta Briliana Suhandi; Elsa Khaerun Nisaa; Dwi Putri Nurul Hidayah; Melin Enzelkia Lbn Tobing

doi:10.35968/jbau.v11i1.2058

Authors

Gifta Briliana Suhandi Universitas Cenderawasih
Elsa Khaerun Nisaa Universitas Cenderawasih
Dwi Putri Nurul Hidayah Universitas Cenderawasih
Melin Enzelkia Lbn Tobing Universitas Cenderawasih

DOI:

https://doi.org/10.35968/jbau.v11i1.2058

Keywords:

ARIMA, BBCA, Fundamentals, Forecasting, Time Series

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan harga saham BBCA periode 2021-2026 dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang diolah menggunakan perangkat lunak RStudio versi 4.5.3. Tahapan analisis meliputi uji stasioneritas (ADF), identifikasi model melalui plot ACF dan PACF, parameter estimasi menggunakan metode Maximum Likelihood (ML), serta evaluasi diagnostik residual menggunakan uji Ljung-Box dan Shapiro-Wilk. Dari sembilan kombinasi data yang diuji sebagai populasi, data mingguan periode lima tahun (2021-2026) dipilih sebagai model terbaik berdasarkan nilai AIC terkecil. Model ARIMA (0,0,1) dipilih sebagai model final dengan AIC -41,19; Ljung-Box 0,9684; serta MAPE 1,013% sehingga tergolong sangat akurat. Hasil peramalan 20 periode kedepan menunjukan harga BBCA bergerak stabil pada kisaran Rp6.472 – Rp6.506 per lembar. Analisis fundamental BBCA periode 2021-2025 menunjukan kinerja keuangan yang stabil sehingga mengindikasikan bahwa koreksi harga yang terjadi bukan disebabkan oleh penurunan kinerja melainkan dari tekanan eksternal.

References

Auliah, U., Rafidah, & Mubarak, F. (2023). Penerapan metode ARIMA terhadap perkiraan harga saham BSI. e-Journal Perdagangan Industri dan Moneter, 11(1), 45–56. https://doi.org/10.22437/pim.v11i1.30923

Anggreni & Yanti (2026). Peran analisis fundamental dalam valuasi saham: studi kasus BBCA 2020–2024. Jurnal Maneksi, 15(1), 45–58. https://doi.org/10.31959/jm.v15i1.3524

Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1976). Time series analysis: Forecasting and control. Holden-Day.

Fattah, J., Ezzine, L., Aman, Z., El Moussami, H., & Lachhab, A. (2018). Forecasting of demand using ARIMA model. International Journal of Engineering Business Management, 10, 1–9. https://doi.org/10.1177/1847979018808673

Hijrah, M., Rachman, H., & Rahayu, P. I. (2023). Peramalan harga saham perusahaan perbankan dengan market capitalization terbesar di Indonesia pasca-Covid19. Journal of Actuarial, Finance, and Risk Management, 5(2), 112–125. https://doi.org/10.31605/jomta.v5i2.3238

Huliselan, M., et al. (2025). Comparative analysis: ARIMA, ARIMA-GARCH & LSTM perbankan Indonesia. JMBI UNSRAT: Jurnal Manajemen Bisnis dan Inovasi, 12(1), 89–102. https://doi.org/10.35794/jmbi.v12i1.61515

Ibadi & Rusvinasari (2025). Implementasi model ARIMA meramalkan harga saham BRI 2020–2024. Journal of Applied Science and Information Technology, 4(1), 23–35. https://doi.org/10.32639/5rjhtd35

Kurniawan. (2025). Forecasting weekly stock price of BBNI using ARIMA. Journal of Actuarial, Finance, and Risk Management, 4(1), 15–28.

Noorlesmana (2025). Forecasting weekly stock price BBCA using ARIMA. Proceedings of the Fifth Smart Data Science (SDS) 2025 (pp. 112–120). President University Press.

Nurfadila, D., et al. (2024). Peramalan return saham subsektor perbankan menggunakan ARIMA-GARCH BBRI. Jurnal Fourier, 13(1), 1–19. https://doi.org/10.14421/fourier.2024.131.1-19

Olivia, A., & Nugraha, E. S. (2023). Forecasting BCA stock price using ARIMA. Journal of Actuarial, Finance, and Risk Management, 2(1), 34–45. https://doi.org/10.3021/jafrm.v2i1.4563

Pamungkas, G., Dkk (2024) Pengaruh ROA dan ROE terhadap harga saham PT Bank Central Asia Tbk periode 2012–2021. (2023). JRIME: Jurnal Riset Ilmu Manajemen dan Eksekutif, 3(1), 12–25. https://doi.org/10.54066/jrime.v3i1.2833

Rifqotul Itsnainiyah & Riska Ayu Setiawati (2025). Pengaruh ROA, ROE, PER, dan EPS pada harga saham perbankan BEI 2022–2024. Jurnal Ilmiah Manajemen dan Akuntansi, 3(1), 78–91. https://doi.org/10.69714/p3nktw17

Rusminto, M. Z., et al. (2024). Peramalan harga saham menggunakan metode ARIMA. JATI: Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 13(3), 340–348. https://doi.org/10.26418/justin.v13i3.90747

Setiawan, A. S. (2023). Analisis perbandingan hasil peramalan harga saham menggunakan model ARIMA dan LSTM. Jurnal Matematika Integratif, 19(2), 223–234. https://doi.org/10.24198/jmi.v19.n2.42164.223-234

Namini, S., Tavakoli, N., & Namin, A. S. (2019). A comparative analysis of forecasting financial time series using ARIMA, LSTM, and BiLSTM. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1911.09512

Sudipa, I W., et al. (2023). Trend forecasting of the top 3 Indonesian bank stocks using ARIMA. Sinkron: Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika, 8(3), 1450–1462. https://doi.org/10.33395/sinkron.v8i3.12773

Tandelilin, E. (2017). Pasar modal: Manajemen portofolio & investasi. PT Kanisius.

Triyanti, N. K., & Susila, G. P. A. J. (2021). Pengaruh NPM, ROA dan EPS terhadap harga saham sub sektor perbankan di BEI. JIMAT: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Akuntansi Undiksha, 12(2), 567–578. https://doi.org/10.23887/jimat.v12i2.32730