Volume 2, No. 1, 2020, pp. 73-81 http://dx.doi.org/10.21580/square.2020.2.1.5626

## Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode ARIMA
Wilda Yulia Rusyida 1* , Versiandika Yudha Pratama 2
1,2 Institut Agama Islam Negeri Pekalongan
* wilda.yulia.rusyida@iainpekalongan.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keakuratan metode ARIMA dalam melakukan peramalan atau  prediksi  harga  saham  harian  PT.  Garuda  Indonesia,  Tbk  di  tengah  pandemi Covid-19 .  Data yang digunakan dalam  penelitian ini  yaitu data sekunder  berupa data historis harga saham harian sejak  22  April  2019  sampai  20  April  2020.  Dari  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  model ARIMA  (3,1,2)  menunjukkan  bahwa  data  22  April  2019  sampai  20  April  2020  dapat  digunakan untuk memprediksi harga tutup saham 21 April 2020 sampai 13 Juli 2020. Model ARIMA terbaik yang  diperoleh  adalah  ARIMA  (3,1,2)  dimana  harga  saham  PT.  Garuda  Indonesia,  Tbk  hari  ini dipengaruhi  oleh  satu  hari  perdagangan  yang  lalu.  Prediksi  harga  saham  harian  PT.  Garuda Indonesia,  Tbk  di  Bursa  Efek  Indonesia  dari  21  April  2020  sampai  13  Juli  2020  cenderung mengalami penurunan. Hal ini di duga karena investor cenderung menahan modalnya efek adanya kebijakan larangan mudik yang diterapkan pemerintah yang berimbas pada berhentinya operasional sektor penerbangan.
Kata kunci : metode ARIMA, harga saham, Garuda Indonesia, Covid-19.

## ABSTRACT
This  study aims to determine the accuracy  of the ARIMA  method in  forecasting  or  predicting the daily stock price of PT. Garuda Indonesia, Tbk during the Covid-19 pandemic. The data used in this study are secondary data in the form of historical daily stock price data of PT. Garuda Indonesia, Tbk  from  April  22nd,  2019  to  April  20th,  2020.  The  result  of  this  study  by  using ARIMA  (3,1,2) method show that the data of April 22nd, 2019 to April 20th, 2020 can be used to predict the closing price of April 21st,  2020 until July 13th 2020. The best ARIMA model obtained is ARIMA (3,1,2) where the stock price of PT. Garuda Indonesia, Tbk today is influenced  by one day before. Daily stock price prediction PT. Garuda Indonesia, Tbk on the Indonesia Stock Exchange from April 21st, 2020 until July 13th 2020 tended to decrease. This is because investors tend to withhold capital from the effects of a ban on returning home policy implemented by the government which has an impact on stopping operational in the aviation sector.
Keywords: ARIMA method, stock price, Garuda Indonesia, Covid-19.

## 1. PENDAHULUAN
Pasar modal memfasilitasi berbagai sarana dan prasarana kegiatan jual beli dan kegiatan terkait  lainnya,  dimana  didalamnya  mencakup  sarana  pendanaan  bagi  perusahaan  maupun institusi lain (misalnya pemerintah) dan sarana bagi kegiatan berinvestasi yang dilakukan oleh para  investor  (Darmaji  dan  Fakhruddin,  2006).  Transaksi  jual  beli  harga  saham  merupakan salah satu bentuk investasi favorit yang dilakukan oleh banyak investor, karena mendapatkan keuntungan  yang  menjanjikan.  Dalam  hal  ini  investor  pasti  memilih  investasi  yang mendapatkan  keuntungan  baginya  dengan  tingkat  kegagalan  atau  resiko  yang  kecil  (Pandji, dkk. 2019). Hal ini akan bergantung pada setiap harga pada masing-masing harga saham yang kerap berubah dari waktu ke waktu, atau biasa dikenal sebagai data runtun waktu ( time series ). Salah  satu  risiko  yang  dihadapi  dalam  membeli  saham  adalah  resiko  turunnya  harga ( capital loss ) dan  risiko terjadinya  likuidasi  terhadap perusahaan  yang  mengeluarkan  saham tersebut  (Sawidji,  2012).  Untuk  meminimalkan  resiko  dalam  membeli  dan  menjual  saham, investor harus melakukan analisis mengingat data harga saham yang merupakan data time series yang memiliki aktifitas yang tinggi. Tidak ada saham yang terus menerus mengalami kenaikan sebagaimana  juga tidak ada saham  yang turun terus menurus, kenaikan dan penurunan  yang bergantian seiring dengan bertambahnya waktu menimbulkan beberapa pola. Pergerakan harga saham selama jangka waktu tertentu umumnya membentuk suatu pola tertentu. Oleh karena itu, permalan  dirasa  sangat  perlu  untuk  mengoptimalkan  keuntungan  sebagaimana  tujuan  utama investor di pasar modal (Darsyah dan Nur, 2016).
Salah  satu  emiten  atau  perusahaan  yang  bergerak  di  pasar  modal  adalah  PT.  Garuda Indonesia,  Tbk  atau  biasa  dikenal  dengan  kode  emiten  GIAA.  PT  Garuda  Indonesia,  Tbk merupakan adalah perusahaan penyedia jasa dan layanan penerbangan atau transportasi udara yang ada di Indonesia. PT Garuda Indonesia, Tbk merupakan salah satu BUMN yang sahamnya saat ini dimiliki oleh Pemerintah Indonesia sebesar 60,53% dan sisanya oleh publik. Di tahun 2020 ini, PT Garuda Indonesia, Tbk mendapatkan sorotan tajam dari para investor terkait harga sahamnya  yang  cenderung  tidak  stabil.  Hal  ini  dikarenakan  adanya  pandemi  Covid-19  yang mempengaruhi  segala  sektor  perekonomian  di  dunia,  tak  terkecuali  sektor  perhubungan  / transportasi.
Covid-19  ( Corona  Virus  Disease  2019 )  adalah  penyakit  akibat  serangan  virus  SARS- Cov-2  ( Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus 2)  atau  yang  lebih  dikenal  dengan istilah  Virus  Corona.  Kasus  virus  corona  muncul  dan  menyerang  manusia  pertama  kali  di provinsi Wuhan, China. Awal kemunculannya diduga merupakan penyakit pneumonia, dengan gejala serupa sakit flu pada umumnya. Gejala tersebut di antaranya batuk, demam, letih, sesak napas,  dan  tidak  nafsu  makan.  Namun  berbeda  dengan  influenza,  virus  corona  dapat berkembang dengan cepat hingga mengakibatkan infeksi lebih parah dan gagal organ. Kondisi darurat ini terutama terjadi pada pasien dengan masalah kesehatan sebelumnya (Mona, 2020).
Virus  ini  menular  ke  manusia  dan  dapat  menyebabkan  gangguan  ringan  pada  sistem pernapasan, infeksi paru-paru yang berat, hingga kematian. Walaupun lebih banyak menyerang lansia, sebenarnya virus ini dapat menyerang siapa saja, mulai dari balita hingga orang dewasa, termasuk ibu hamil dan menyusui. Karena penularan virus corona yang sangat cepat, Organisasi Kesehatan  Dunia  (WHO)  menetapkan  virus  corona  sebagai  pandemi  pada  11  Maret  2020. Status pandemi atau epidemi global menandakan bahwa penyebaran COVID-19 berlangsung
sangat cepat hingga hampir tak ada negara di dunia yang dapat memastikan diri terhindar dari virus  corona  (Widiyani,  2020).  Karena  alasan  inilah  pemerintah  di  beberapa  negara memutuskan untuk menerapkan lockdown atau isolasi total atau karantina.
Karantina menurut UU Republik Indonesia Nomor 6 tahun 2018 tentang Kekarantinaan Kesehatan adalah pembatasan kegiatan dan/atau pemisahan seseorang yang terpapar penyakit menular  sebagaimana  ditetapkan  dalam  peraturan  perundang-undangan  meskipun  belum menunjukkan gejala apapun untuk mencegah kemungkinan penyebaran ke orang di sekitarnya (UU No 6  tahun 2018).  Beberapa  negara  yang  telah  menerapkan lockdown untuk mencegah penyebaran  virus  corona  adalah  China,  Spanyol,  Italia,  dan  Malaysia.  Pemerintah  negara tersebut memutuskan lockdown , dengan menutup semua akses fasilitas publik dan transportasi. Warga dihimbau untuk tetap di dalam rumah dan mengisolasi diri, dengan harapan virus tidak menyebar  lebih  luas  dan  upaya  penyembuhan  dapat  berjalan  maksimal  (Perdana,  2020; Kottasova, 2020).
Indonesia sendiri memberlakukan kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) untuk  menekan  penyebaran  virus  ini  dengan physical  distancing .  Penerapan  PSBB  ini berdampak pada berhentinya kegiatan transportasi massa seperti bus, kereta api, hingga pesawat terbang.  Kementerian Perhubungan  menyiapkan  upaya  penyelamatan  maskapai  penerbangan yaitu  dengan  membatasi  tingkat  keterisian  kursi  pesawat  terbang  komersial  maksimal  50%. Tidak  sedikit  penumpang  yang  membatalkan  rencana  perjalanan  lewat  jalur  udara  seiring adanya  pergantian  jam  operasional.  Hal  ini  menyebabkan  penurunan  penjualan  tiket  yang berakibat langsung pada kondisi keuangan perusahaan penerbangan, salah satunya adalah PT. Garuda Indonesia, Tbk. Saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk. cenderung menurun selama periode PSBB yaitu selama bulan Maret-April tahun 2020.
Dengan adanya PSBB yang diterapkan oleh pemerintah, membuat investor berpikir ulang apakah  akan  menanamkan  modalnya  di  PT.  Garuda  Indonesia,  Tbk  ataukah  tidak.  Oleh karenanya  diperlukan  suatu  analisis  mendalam  untuk  memprediksi  harga  saham  ini  ke depannya,  salah  satunya  menggunakan  metode  ARIMA.  Model  ARIMA  banyak  digunakan secara  luas  dalam  melakukan  peramalan  deret  berkala  dan  banyak  penelitian  menyebutkan bahwa  model  ARIMA  sangat  baik  dalam  melakukan  peramalan  beberapa  periode  ke  depan (Kamruzzaman,  2003).  Secara  umum,  model  ini  dirumuskan  sebagai  ARIMA  (p,  d,  q),  p merupakan orde Autoregressive (AR), d merupakan difference , dan q merupakan orde moving average (MA).  Model  AR  adalah  model  yang  menggambarkan  bahwa  variabel  dependen dipengaruhi oleh variabel dependen pada periode sebelumnya ( time lag dari variabel dependen sebagai  variabel  independen),  sedangkan  pada  model  MA,  yang  merupakan  variabel independen  adalah  nilai  residu  ( error ) pada periode  sebelumnya.  Model  AR dan  model  MA dikombinasikan sehingga menghasilkan model ARIMA (Makridakis, 1999).
Beberapa penelitian terdahulu menggunakan metode ARIMA dalam memprediksi harga saham suatu emiten atau perusahaan. Lilipaly, dkk (2014) menggunakan metode ARIMA untuk melakukan prediksi harga saham PT. BRI, Tbk. Hasilnya model ARIMA untuk harga saham maksimum adalah ARIMA (2,1,3) dan harga saham minimum adalah model (2,1,3) yang dapat digunakan  untuk  memprediksi  data  bulan  November  2014  dengan  validasi  prediksi  yang diambil  pada  bulan  Oktober  2014.  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Sadeq  (2008)  mengenai analisis  prediksi  IHSG  dengan  metode  ARIMA.  Hasil  peramalan  model  ini  menunjukkan bahwa  model  ini  cukup  akurat  dalam  melakukan  peramalan  dengan  prosentase  kesalahan
absolut  rata-rata  sebesar  4,14%.  Berdasarkan  hal  tersebut,  peneliti  ingin  memprediksi bagaimana perkiraan harga saham PT. Garuda Indonesia, Tbk untuk kurang lebih 2 bulan ke depan khususnya saat pandemi Covid-19.

## 2. METODE
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa harga saham harian  PT.  Garuda  Indonesia,  Tbk pada periode waktu 22  April 2019  sampai 20  April 2020 (255  hari).  Sumber data dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui  penelusuran historical harga saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk pada website resmi yahoo finance maupun Bursa Efek Indonesia.
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  teknikal.  Analisis  teknikal  pertama  kali  dilakukan oleh  Charles  H.  Dow pada  tahun  1884, dimana  Dow  menemukan  ukuran  perhitungan  pasar saham miliknya berdasarkan data time series . Disebutkan bahwa teori Dow ini bertujuan untuk mengindentifikasi  harga  pasar  dalam  jangka  panjang  dengan  berdasarkan  pada  data-data historis harga pasar dimasa lalu (Tandelilin, 2001). Menurut Rode, Friedman, Parikh dan Kane (1995) teori dasar analisis teknikal adalah suatu teknik perdagangan yang menggunakan data periode waktu tertentu yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan investasi dengan baik. Jadi obyek dari analisis teknikal adalah memprediksi dari suatu data time series dengan metode peramalan dan perhitungan yang akurat. Keunggulan analisis teknikal ini adalah bahwa mampu memperoleh informasi lebih cepat, sehingga dengan kemampuan para analis dan daya insting yang tajam akan bisa secara langsung menterjemahkannya dalam tindakan menjual dan membeli saham guna memperoleh keuntungan saham (Taswan dan Soliha, 2002).
Salah satu jenis indikator yang digunakan untuk analisis teknikal yang berasal dari data harga  saham  yang  berurutan  adalah  indikator moving  average mengggunakan  metode Autoregressive Integrated Moving average (ARIMA). ARIMA merupakan suatu metode yang menghasilkan  ramalan-ramalan  berdasarkan  sintesis  dari  pola  data  secara  historis  (Arsyad, 1995).  Model  ARIMA  merupakan  model time  series yang  digunakan  berdasarkan  asumsi bahwa data time series tersebut stasioner artinya rata-rata dan varian (σ 2 ) suatu data time series konstan (Mulyono, 2000).
ɸ ( )∇ =   + − ( )
dengan
: Nilai pengamatan saat t ɸ : Parameter autoregresif ( autoregresive )
: Parameter rataan bergerak ( moving average )
: Operator geser mundur
: Parameter pembedaan ( differencing )
: Parameter konstan
: Nilai sisaan ( error )
: Derajat autoregresive (AR)
: Derajat moving average (MA)
Analisis  Data  dilakukan  menggunakan  metode  ARIMA  dengan  bantuan  software statistika yaitu SPSS versi 26. Langkah - langkah penerapan model ARIMA secara berturut – turut adalah sebagai berikut.
1.  Pengambilan Data
2.  Plot Data
3.  Pemeriksaan Kestasioneran Data
4.  Penentuan Parameter p, d dan q dalam ARIMA
5.  Penentuan persamaan model ARIMA
6.  Prediksi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Pengambilan Data
Data harga saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk yang digunakan untuk memprediksi harga  saham  saat  pandemi  covid-19  ini  diambil  dari  IDX:  GIAA.  Data  tersebut  berupa data runtun waktu ( time series ). Data yang digunakan untuk memprediksi adalah data harga saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk. dari  tanggal  22 April 2019 sampai dengan 20 April 2020 (255 hari).

## 3.2.  Plot Data
Terlihat bahwa plot data harga saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk sejak 22 April 2019 sampai dengan 20 April 2020 menunjukkan grafik yang naik turun.
Gambar 1. Plot Data Harga Saham Harian PT. Garuda Indonesia, Tbk 22 April 2019 - 20 April 2020

## 3.3.  Pemeriksaan Kestasioneran Data
Kestasioneran  data  diperlukan  untuk  memperkecil  kekeliruan  model.  Dari  Gambar  1 terlihat bahwa plot data harga saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk. cenderung fluktuatif, artinya data tidak stasioner. Terlihat juga dari plot ACF ( Auto Correlation Function ) dan PACF ( Partial Auto Correlation Function ) seperti gambar berikut.
Gambar 2. Plot ACF Data Harga Saham Harian PT. Garuda Indonesia, Tbk 22 April 2019 - 20 April 2020
Gambar 3. Plot PACF Data Harga Saham Harian PT. Garuda Indonesia, Tbk 22 April 2019 - 20 April 2020
Gambar 4. Sequence plot Data Saham Harian PT. Garuda Indonesia, Tbk 22 April 2019 - 20 April 2020 dengan Selisih Orde 1
Plot  ACF yang cenderung  menurun  menunjukkan  bahwa  data  tidak  stasioner  dalam  rata-rata, sedangkan plot PACF yang hamper alternating menunjukkan bahwa data tidak stasioner dalam varians. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  proses  pembedaan  ( differencing )  agar  menjadi  data  yang bersifat stasioner. Pada Gambar 4 terlihat bahwa setelah dilakukan proses pembedaan dengan tingkat 1, data saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk. bergerak disekitar rata-rata. Dari data tersebut dapat diamati bahwa data sudah bersifat  stasioner. Proses pembedaan ( differencing ) yang telah dilakukan mengidentifikasi bahwa nilai d yang dapat dipakai adalah d=1.

## 3.4.  Penentuan Parameter p, d dan q dalam ARIMA
Selanjutnya  akan  dipilih  parameter/orde  model  ARIMA  yang  sesuai  dengan menggunakan nilai RMSE ( Root Mean Squared Error ) dengan rumus sebagai berikut.
  ˆ i i y y RMSE n   
Tabel 1. Penentuan Nilai AR(p), I(d), dan MA(q) dengan nilai RMSE
Terdapat 12 model yang di diferensing 1 kali untuk memprediksi harga saham PT. Garuda Indonesia, Tbk sejak 20 April 2019 sampai dengan 20 April 2020. Berdasarkan teori, semakin kecil nilai RMSE yang dihasilkan suatu model maka model semakin baik (Dewi dan Muslikh, 2013). Sehingga diperoleh model dengan RMSE paling kecil yaitu dengan orde p=3, d=1, dan q=2 atau ARIMA (3,1,2) dengan hasil nilai RMSE terkecil  yaitu 38,03 dan selanjutnya akan digunakan untuk memprediksi data saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk. tanggal 21 April 2020 sampai dengan 13 Juli 2020.

## 3.5.  Penentuan Persamaan Model ARIMA
Berdasarkan hasil penentuan orde diperoleh ARIMA (3,1,2) dan output tabel Parameter, diperoleh koefisien sebagai berikut.
Gambar 5. Output Tabel Parameter
Difference (d=1)
Orde Nilai RMSE Orde Nilai RMSE (1,1,0) 38,92 (2,1,2) 38,78 (1,1,1) 38,69 (2,1,3) 38,04 (1,1,2) 38,61 (3,1,0) 38,74 (1,1,3) 38,36 (3,1,1) 38,50 (2,1,0) 38,95 (3,1,2) 38,03 (2,1,1) 38,66 (3,1,3) 38,51
Koefisien  parameter  AR 1:  0,542,  AR 2:  -0,848, AR 3: 0,142, MA 1: 0,543, MA 2:  - 0,996, dan konstanta -7,506, selanjutnya dibuat persamaan ARIMA menjadi
1 2 3 4 1 2 7,506 1,542 1,39 0,99 0,142 0,543 0,996
t t t t t t t Z Z Z Z Z Z Z               .

## 3.6.  Prediksi
Model  ARIMA  (3,1,2) digunakan  untuk  memprediksi  harga  saham  harian  PT.  Garuda Indonesia, Tbk. tanggal 21 April 2020 sampai dengan 13 Juli 2020 (masa pandemi Covid-19). Adapun grafik prediksi ( forecasting ) harga sahamnya adalah seperti berikut.
Gambar 6. Grafik Prediksi Harga Saham Harian Bank Indonesia Tanggal 21 April 2020 - 13 Juli 2020
Garis berwarna merah menunjukkan plot data harga saham harian PT. Garuda Indonesia, Tbk. Dari tanggal 22 April 2019 sampai dengan 20 April 2020. Sedangkan garis berwarna biru merupakan prediksi ( forecast ) harga saham PT. Garuda Indonesia, Tbk pada tanggal 21 April 2020 sampai 13 Juli 2020 yang cenderung turun.

## 4. SIMPULAN
Model untuk memprediksi harga saham PT. Garuda Indonesia, Tbk. pada tanggal 21 April 2020 sampai 13 Juli 2020 yaitu ARIMA (3,1,2) dengan persamaan
1 2 3 4 1 2 7,506 1,542 1,39 0,99 0,142 0,543 0,996 t t t t t t t Z Z Z Z Z Z Z               .
Adapun prediksi nominal harga saham harian PT.Garuda Indonesia, Tbk per tanggal 21 April 2020 sampai dengan 13 Juli 2020 adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Prediksi Harga Saham Harian PT. Garuda Indonesia, Tbk Tanggal 21 April 2020 - 13 Juli 2020
Tanggal Harga Saham Tanggal Harga Saham Tanggal Harga Saham Tanggal Harga Saham Tanggal Harga Saham 21/04/2020 204 08/05/2020 200 28/05/2020 197 15/06/2020 163 30/06/2020 175 22/04/2020 208 11/05/2020 198 29/05/2020 201 16/06/2020 159 01/07/2020 149 23/04/2020 201 12/05/2020 192 02/06/2020 182 17/06/2020 173 02/07/2020 161 24/04/2020 178 13/05/2020 209 03/06/2020 178 18/06/2020 178 03/07/2020 157 27/04/2020 187 14/05/2020 215 04/06/2020 173 19/06/2020 173 06/07/2020 149 28/04/2020 195 15/05/2020 215 05/06/2020 161 22/06/2020 148 07/07/2020 167 29/04/2020 198 18/05/2020 190 08/06/2020 180 23/06/2020 159 08/07/2020 171 30/04/2020 207 19/05/2020 198 09/06/2020 181 24/06/2020 161 09/07/2020 172 04/05/2020 217 20/05/2020 188 10/06/2020 180 25/06/2020 158 10/07/2020 149 05/05/2020 209 26/05/2020 175 11/06/2020 161 26/06/2020 172 13/07/2020 153 06/05/2020 180 27/05/2020 196 12/06/2020 161 29/06/2020 179
5. DAFTAR PUSTAKA
Arsyad, Lincolin. (1995). Peramalan Bisnis . Jakarta: Ghalia Indonesia.
Darmaji, T., & Handy, M. Fakhruddin. (2006). Pasar Modal di Indonesia: Pendekatan Tanya Jawab . Jakarta: Salemba Empat.
Darsyah, M. Y., & Nur, M. S. (2016). Model Terbaik Arima Dan Winter Pada Peramalan Data Saham Bank. Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang , 4(1).
Dewi, C., & Muslikh, M. (2013). Perbandingan Akurasi Backpropagation Neural Network dan ANFIS untuk Memprediksi Cuaca. Journal of Scientific Modelling & Computation, 1(1), 7-13.
Kamruzzaman,  J.,  &  Sarker,  R.  (2003).  Comparing  ANN  based  models  with  ARIMA  for prediction of forex rates. Asor Bulletin , 22(2), 2-11.
Kottasova,  I.  (2020).  Coronavirus  Lockdowns:  24  Hours  of  Confusion  Around  the  World. Retrieved from CNN Health .
Lilipaly, G. S., Hatidja, D., & Kekenusa, J. S. (2014). Prediksi Harga Saham PT. BRI, Tbk. Menggunakan  Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average). Jurnal Ilmiah Sains , 14(2), 60-67.
Makridakis,  Wheelwright,  dan  McGee.  (1999). Metode  dan  Aplikasi  Peramalan  edisi  ke-2 . Jakarta: Erlangga.
Mona,  N.  (2020).  Konsep  Isolasi  Dalam  Jaringan  Sosial  Untuk  Meminimalisasi  Efek Contagious  (Kasus  Penyebaran  Virus  Corona  Di  Indonesia). Jurnal Sosial  Humaniora Terapan , 2(2).
Mulyono, Sri. (2000). Peramalan Harga Saham dan Nilai Tukar : Teknik Box-Jenkins. Jurnal Ekonomi dan Keuangan Indonesia , Vol. XLVIII No.2
Pandji, B. Y., Indwiarti, I., & Rohmawati, A. A. (2019). Perbandingan Prediksi Harga Saham dengan model ARIMA dan Artificial Neural Network . Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) , 4(2), 189-198.
Perdana,  P.  R.  (2020).  Syarat  Ketat  Lockdown,  RI  Sanggup  Nggak?. Retrieved  from detik.Finance
Rode,  David  and  Parikh,  Satu  and  Friedman,  Yolanda  and  Kane,  Jeremiah.  (1995). An Evolutionary  Approach  to  Technical  Trading  and  Capital  Market  Efficiency .  The Wharton School University of Pennsylvania.
Sadeq, A. (2008). Analisis prediksi indeks harga saham gabungan dengan metode arima (studi pada  IHSG  di  bursa  efek  Jakarta ).  Doctoral  dissertation,  program  Pascasarjana Universitas Diponegoro.
Sawidji, S. (2012). Cara Cepat Memulai Investasi Saham Bagi Pemula Edisi Revisi . Jakarta : Gramedia
Tandelilin,  Eduardus.  (2001). Analisis  Investasi  dan  Manajemen  Portofolio,  edisi  pertama . Yogyakarta: BPFE
Taswan dan Euis Soliha.  (2002). Perspektif Analisis Pelaku Investasi dan Spekulasi di Pasar Modal . Fokus Ekonomi , Vol.1 No.2 Agustus hal.157-166
Widiyani,  R.  (2020).  Latar  Belakang  Virus  Corona,  Perkembangan  hingga  Isu  Terkini. Retrieved from detik News