## PERAMALAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE ARIMA (AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE) TIME SERIES

## Muhammad Zidan Rusminto, Suryo Adi Wibowo, Febriana Santi Wahyuni
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Email: zrusminto44@gmail.com

## ABSTRAK
Salah  satu  instrumen  investasi  yang  paling  umum  digunakan  di  pasar  keuangan  adalah  saham.  Saham merupakan bukti kepemilikan atas suatu perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Metode ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average)  dalam  meramalkan  pergerakan  harga  saham  di  pasar keuangan. Data historis harian harga saham digunakan untuk membangun model peramalan guna memprediksi tren masa depan. Metode ARIMA digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan fluktuasi harga saham serta memberikan prediksi nilai-nilai masa depan. Langkah-langkah analisis melibatkan pemrosesan data time series, pemilihan  parameter  model  ARIMA,  dan  evaluasi  kinerja  model.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai akurasi yang diperoleh dari metode ARIMA adalah 1.31% (kurang dari 10%) artinya interpresi akurasi peramalan sangat  baik.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  kecil  nilai  maka  semakin  baik  nilai  akurasinya.  Terkait pergerakan harga saham. Implikasi dari penelitian ini dapat memberikan panduan bagi investor dan pelaku pasar dalam mengambil keputusan investasi yang lebih terinformasi di pasar saham.
Kata kunci : ARIMA, Harga Saham, Peramalan, Time Series, Pasar Keuangan

## 1. PENDAHULUAN
Pasar  keuangan  merupakan  salah  satu  sektor yang  sangat  dinamis  dan  berfluktuasi.  Salah  satu instrumen  investasi  yang  sering  digunakan  di  pasar keuangan  adalah  saham,  yang  mewakili  hak kepemilikan  dalam  suatu  perusahaan.  dan  menjadi salah  satu  cara  investor  untuk  berpartisipasi  dalam pertumbuhan dan perkembangan perusahaan tersebut.
Dalam beberapa tahun terakhir, industri teknologi  dan  startup  di  Indonesia  telah  mengalami pertumbuhan  yang  pesat.  Perusahaan-perusahaan seperti  Gojek  dan  Tokopedia,  yang  sebelumnya beroperasi  secara  independen,  memutuskan  untuk bergabung  menjadi  satu  entitas  yang  dikenal  sebagai GOTO  (Gojek  Tokopedia)  PT.  Perusahaan  ini beroperasi di berbagai sektor, termasuk ride-hailing, e- commerce, dan pembayaran digital, dan telah menjadi salah  satu  pemain  utama  dalam  ekosistem  teknologi Indonesia.  Oleh  karena  itu,  pergerakan  harga  saham GOTO  PT  memiliki  dampak  yang  signifikan  dalam pasar modal Indonesia [1].
Analisis  harga  saham  merupakan  suatu  metode untuk  memprediksi  pergerakan  harga  saham  di  masa depan. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam analisis  ini  adalah  metode  ARIMA  (Autoregressive Integrated  Moving  Average).  Metode  ini  merupakan metode  time  series  yang  didasarkan  pada  asumsi bahwa data yang diamati memiliki pola tertentu yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  di  masa depan.
Metode  ini  cocok  digunakan  untuk  peramalan jangka  pendek  karena  menggunakan  data  masa  lalu untuk  menghasilkan  peramalan  jangka  pendek  yang akurat.  ARIMA  sangat  baik  dalam  ketepatan peramalan jangka pendek, sementara untuk peramalan jangka  panjang,  ketepatannya  kurang  baik  [2].  Maka
dari itu penelitian ini akan melakukan peramalan harga saham GOTO.JK pada tiga hari ke depan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Rafi  Almada  Fatra  (2022)  dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Prediksi Harga Saham Pt Blue Bird Tbk Ditengah Pandemi Covid-19 Dengan  Metode  Arima  Dalam  Perspektif  Ekonomi Islam” yang bertujuan untuk mengetahui prospek nilai saham  kedepannya  pada  PT  Blue  Bird  Tbk  atau menganalisis prediksi harga saham blue bird di tengah pandemi  covid19  menggunakan  metode  ARIMA mempunyai  tingkat  keakuratan  peramalan  sebesar 83.33%.  Penelitian  ini  memberikan  manfaat  bagi investor  berupa  analisis  tentang  peramalan  harga saham  blue  bird  ditengah  pandemi  covid-19,  agar dapat  memimimalisir  resikodalam  membeli  dan menjual saham perusahaan [3].
Menurut Ahmad
Fauzi (2015) dalam penelitiannya yang berjudul “Peramalan Menggunakan  Model  Arima  Pada  Harga  Saham Telkom Dan Lippo” yang bertujuan menemukan pola dalam  deret  data  historis  dan  mengekstrapolasikan (proses memperkirakan nilai suatu variabel melampaui interval  pengamatan  aslinya  berdasarkan  hubungan dengan  variabel  lain)  pola  tersebut  ke  masa  depan. Peramalan  dilakukan  pada  data  in  sample  dan  out sample.  Hasil  peramalan  untuk  68  periode  kedepan. Hasil ramalan dengan model ARIMA (0,1,1) pada data in  sample  dan  out  sample  untuk  saham  TELKOM bernilai  2820.9  sedangkan  LIPPO  bernilai  1166.57, hasil ramalan bernilai flat dari hasil ramalan pertama hingga ke 68 [4].
Menurut Riana Susanti dan Askardiya Radmoyo Adji  (2020)  dalam  penelitiannya  yang  berjudul
“Analisis  Peramalan  Ihsg  Dengan  Time  Series Modeling Arima” yang bertujuan menguji model time series  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  untuk  memprediksi  IHSG  di  Bursa  Efek Indonesia. metode ARIMA dapat dipergunakan untuk meramalkan  pergerakan  IHSG.  Model  terbaik  yang dipergunakan  berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan adalah ARIMA (7,3,1). Hasil peramalan dengan model ARIMA (7,3,1) ini tidak jauh berbeda dari nilai aktual IHSG [5].

## 2.2. Peramalan
Maulidah  (2012)  menyatakan  bahwa  peramalan adalah  kombinasi  antara  seni  dan  ilmu  untuk memproyeksikan peristiwa yang akan terjadi di masa depan. Proses ini melibatkan analisis data historis dan proyeksi  ke  depan  menggunakan  model  matematis (pendekatan kuantitatif) atau bisa juga berupa estimasi berdasarkan intuisi yang bersifat subjektif (pendekatan kualitatif). Pendekatan peramalan dapat pula mencakup  penggabungan  model  matematis  yang disesuaikan  dengan  pertimbangan  yang  cermat  dari seorang manajer [6].
Dalam  peramalan,  terdapat  dua  jenis  utama: peramalan  kualitatif  dan  peramalan  kuantitatif. Peramalan  kualitatif  melibatkan  penilaian  subjektif berdasarkan  pengalaman,  pengetahuan,  dan  keahlian individu, sementara peramalan kuantitatif menggunakan  metode  statistik  dan  matematis  untuk menganalisis data historis dan menghasilkan prediksi. Metode  peramalan  yang  umum  digunakan  termasuk regresi  linier,  rata-rata  bergerak,  eksponensial smoothing, dan model ARIMA.

## 2.3. Data Historis Saham
Saham  dapat  didefinisikan  sebagai  bukti kepemilikan  nilai  sebuah  perusahaan  atau  bukti penyertaan  modal.  Saham  dapat  dibeli  dan  dijual  di pasar  saham,  dan  harganya  dapat  berfluktuasi tergantung  pada  permintaan  dan  penawaran  di  pasar. Data historis saham adalah rangkuman perkembangan harga saham individual yang sahamnya diperdagangkan  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Data  ini mencakup informasi tentang pergerakan harga saham, volume perdagangan, rasio keuangan, dan data lainnya yang relevan dengan kinerja saham seperti pendapatan perusahaan.  Data  historis  saham  dapat  digunakan untuk  menganalisis  tren  dan  pola  pergerakan  harga saham  di  masa  lalu,  yang  dapat  membantu  investor dalam  membuat  keputusan  investasi  yang  lebih  baik dan  terinformasi  [6].  Beberapa  jenis  data  historis saham yang umumnya tersedia meliputi:
a. Harga  pembukaan  (open  price):  Harga  saham pada awal sesi perdagangan.
b. Harga  penutupan  (close  price):  Harga  saham pada akhir sesi perdagangan.
c. Perubahan  harga  (change):  Selisih  antara  harga penutupan dan harga pembukaan.
d. Volume  perdagangan:  Jumlah  saham  yang diperdagangkan dalam satu sesi perdagangan.
e. Rasio keuangan: Data keuangan perusahaan yang dapat digunakan untuk menganalisis kinerja dan nilai saham.
2.4. Metode  ARIMA  ( Autoregressive  Integrated Moving Average )
Model  ARIMA  (Autoregressive  Integrated Moving  Average)  adalah  model  matematis  yang digunakan  untuk  menganalisis  dan  meramalkan  data time  series.  Model  ini  terdiri  dari  tiga  komponen utama:  komponen  autoregressive  (A),  komponen integrated  (I), dan  komponen  moving  average  (MA). Berikut adalah model ARIMA secara matematis: Model ARIMA (p,d,q) [7]
a. Komponen Autoregressive (AR): AR(p)  menggambarkan  hubungan  antara  variabel dependen  dengan  nilai-nilai  sebelumnya  dalam deret  waktu.  Ini  dinyatakan  sebagai  persamaan berikut [7].
𝒀 𝒕 = ∅ 𝟏 𝒀 𝒕−𝟏 +   ∅ 𝟐 𝒀 𝒕−𝟐 + ⋯ +   ∅ 𝒑 𝒀 𝒕−𝒑 (1) Keterangan:
Y_t = nilai dalam waktu ∅ _1, ∅ _2,…, ∅ _p = parameter  autoregressive  yang harus diestimasi
b. Komponen Integrated (I):
Komponen ini menggambarkan jumlah differencing yang diperlukan untuk membuat deret waktu menjadi stasioner (yaitu, memiliki rata-rata dan variansi konstan). Ini dinyatakan sebagai I(d), di  mana  d  adalah  jumlah  differencing  yang diperlukan.  Proses  differencing  dapat  dituliskan sebagai berikut [7]:
𝒀 𝒕 𝒍 =   𝒀 𝒕 − 𝒀 𝒕−𝟏 𝒀 𝒕 𝒍𝒍 =   𝒀 𝒕 𝒍 − 𝒀 𝒕−𝟏 𝒍 ..... 𝒀 𝒕 (𝒅) =   𝒀 𝒕 (𝒅−𝟏) − 𝒀 𝒕−𝟏 (𝒅−𝟏) (2) Keterangan:
Y_t = nilai dalam waktu
d = diferencial
c. Komponen Moving Average (MA): MA(q) menggambarkan hubungan antara variabel dependen dan nilai-nilai sebelumnya dari gangguan.  Ini  dinyatakan  sebagai  persamaan berikut [7].
𝒀 𝒕 =   𝒂 𝒕 +   𝜽 𝟏 𝒂 𝒕−𝟏 +   𝜽 𝟐 𝒂 𝒕−𝟐 + ⋯ +   𝜽 𝒒 𝒂 𝒕−𝒒 (3) Keterangan:
Y_t = nilai dalam waktu a_t  = error pada waktu t
θ_1,θ_2,…,θ_q = parameter moving average yang harus diestimasi
2.5. MAPE ( Mean Absolute Percent Error ) Ada  berbagai  metode  untuk  evaluasi  tingkat ketepatan  prediksi,  beberapa  metrik  digunakan, termasuk:  rata-rata  kesalahan  prediksi  (MFE),  rata- rata  deviasi  absolut  (MAD),  rata-rata  kesalahan kuadrat  (MSE),  dan  rata-rata  kesalahan  persentase absolut (MAPE). Dalam penelitian ini, mean absolute persentase  error  (MAPE)  digunakan  sebagai  metode
untuk  menghitung  akurasi.  Sebab,  metode  ini dianggap  lebih  tepat  dan  lebih  sederhana  untuk dipahami  jika  dibandingkan  dengan  metode-metode lainnya [8].
Rumus  perhitungan  MAPE  adalah  sebagai berikut:
1 𝑛 ∑ |𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡| |𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙| ) ∗ 100 (4)
Keterangan: n: Jumlah data/catatan actual: nilai sebenarnya forecast: nilai perkiraan/proyeksi Hasil  perhitungan  tersedia  dalam  bentuk persentase.  Semakin  kecil  persentase  kesalahannya, semakin  akurat  ramalannya.  Derajat  ketelitiannya dapat dihitung dengan menggunakan rumus: 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − 𝑀𝐴𝑃𝐸 (5)
Tabel 1 Karakteristik Nilai Mape MAPE (%) Interpresi Akurasi Peramalan <10 Sangat Baik 10-20 Baik 21-50 Cukup >50 Kurang

## 2.6. Website
Secara  umum,  Web  adalah  gabungan  dari berbagai  halaman  dalam  suatu  situs  web  yang dikelompokkan di bawah satu domain atau subdomain, tersedia  di  World  Wide  Web  (WWW)  di  Internet. Umumnya,  halaman-halaman  web  dibuat  dalam format  HTML  (Hyper  Text  Markup  Language)  dan dapat  diakses  melalui  protokol  HTTP.  Protokol  ini berfungsi  untuk  mengirimkan  informasi  dari  server situs  web  agar  dapat  ditampilkan  kepada  pengguna melalui peramban web [9].

## 2.7. Python
Python  adalah  bahasa  pemrograman  tingkat tinggi  yang  dinamis,  yaitu  bahasa  pemrograman interpreter, yaitu bahasa yang mengubah kode sumber berubah  menjadi  kode  mesin  secara  instan  saat program  berjalan,  bahasa  ini  juga  mendukung pendekatan  pemrograman  berorientasi  objek  dalam pengembangan  aplikasi.  Selain  mudah  dipelajari, bahasa ini menyediakan beragam struktur data tingkat tinggi [10].

## 2.8. Database MySQL
MySQL adalah perangkat lunak sumber terbuka dan  gratis  di  bawah  ketentuan  Lisensi  Publik  Umum GNU dan juga dapat dibeli di bawah berbagai lisensi kepemilikan. Saat ini, penggunaan sistem manajemen basis data (DBMS)  sudah  umum. Sistem  manajemen basis  data  relasional  (RDBMS)  digunakan  untuk menyimpan dan mengelola sistem besar [11].

## 2.9. Flask
Flask adalah kerangka web ditulis menggunakan Python  dan  dikategorikan  sebagai  kerangka  kerja
mikro,  Flask  Framework  berfungsi  sebagai  struktur aplikasi  dan  antarmuka  web.  Melalui  pemanfaatan framework  Flask  dan  bahasa  pemrograman  Python, pengembang  dapat  menciptakan  situs  web  yang terstruktur  dan  mengelola  perilaku  web  dengan  lebih mudah [12].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Diagram Blok
Berikut  ini  diagram  blok  sistem  dari  Penerapan Metode ARIMA dan input data untuk menggambarkan tujuan yang akan dicapai.
Gambar 1. Diagram Blok
Pada  Gambar  1  pengguna website melakukan input  data  historis  saham  yang  diperoleh  dari yahoo finance ke dalam database . Data harian tersebut berisi field tanggal, harga open , harga close , harga tertinggi, harga  terendah,  perubahan  harga,  dan volume perdagangan. Selanjutnya data diproses menggunakan metode  ARIMA  ( Autoregressive  Integrated  Moving Average ) menggunakan bahasa pemrograman python . Sebelum melakukan peramalan system mencari model terbaik untuk dilakukan peramalan. Setelah menemukan  model  (p,  d,  q)  terbaik,  dilakukan peramalan  menggunakan  metode  ARIMA. Output yang dihasilkan dari proses ini adalah hasil peramalan harga saham yang disajikan pada tabel yang berisi field tanggal, harga close actual dan harga close peramalan. Dari  table  tersebut  dibuat  grafik  sebagai  visualisasi perbandingan  harga close  actual dan  harga close peramalan.

## 3.2. Flowchart Sistem
Pada gambar 2 saat pertama mengakses website , pengguna masuk pada halaman homepage . Selanjutnya masuk halaman dashboard . Pada halaman ini  pengguna  dapat  melihat  jumlah  data training dan data test yang sudah dimasukkan ke dalam database . Dari  sini  pengguna  dapat  memasukkan  data  historis saham yang diperoleh dari website yahoo finance atau pengguna dapat memasukkan data dengan memasukkan  file  .csv.  data  yang  sudah  dimasukkan akan  ditampilkan  pada  halaman  data train .  Pada halaman  data train dapat  melakukan preprocessing data sehingga menghasilkan data test . Data sudah siap untuk dilakukan pencarian model terbaik ARIMA dan melakukan  peramalan.  Hasilnya  akan  berupa  grafik dan data table . Dari hasil peramalan tersebut dilakukan evaluasi menggunakan MAPE.

## Gambar 2. Flowchart sistem

## 3.3. Flowchart Metode
Secara  umum,  metode  ini  digambarkan  pada flowchart sebagai berikut:
Gambar 3. Flowchart Metode
Pada gambar 3 langkah pertama yang dilakukan memasukkan data yang diperoleh dari website yahoo finance .  Setelah  pengumpulan  data  berhasil,  data tersebut  diproses  terlebih  dahulu.  Jadi  data  latih  dan data uji dihasilkan. Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah data uji stasioner atau tidak. Jika tidak, lakukan proses diferensiasi. Jika ya, lakukan pencarian AR dan MA untuk menemukan model terbaik untuk prakiraan ARIMA dan memungkinkan model tersebut melakukan  prakiraan  menggunakan  ARIMA.  Setelah hasil  peramalan  keluar  maka  evaluasi  menggunakan MAPE  untuk  menilai  hasil  peramalan  terhadap  data actual.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Halaman Home Pada  gambar  4  menampilkan  halaman  home yang  berisi  ringkarang  tentang  isi  website  dan penjelasan  saham.  Terdapat  tombol  menuju  ke halaman dashboard.

## Gambar 4. Tampilan Halaman Home
4.2. Tampilan Halaman Dashboard
Pada  gambar  5  menampilkan  desain dashboard website .  Pada  halaman  ini  terdapat  jumlah  data  yang sudah  disimpan  dalam database dan  pilihan  menu Data Train , Data Test , Forecasting , Recommendation .
Gambar 5. Implementasi Halaman Dashboard

## 4.3. Tampilan Halaman Data Train
Pada  gambar  6  menampilkan  halaman  Data Train. Terdapat table data yang baru dimasukkan pada database.  Untuk  memasukkan  data  terdapat  pada button  action  yang  nantinya dropdown menu  untuk pengguna ingin melakukan scraping atau memasukkan data.csv.
Gambar 6. Tampilan Halaman Data Train

## 4.4. Tampilan Halaman Form Scrape Data
Pada gambar 7 menampilkan halaman Crawling Data,  dimana  pengguna  nanti  diminta  untuk memasukkan  nama  saham.  Lalu  diminta  measukkan tanggal  mulai  dan  selesai  untuk  pengambilan  data secara otomatis.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Crawling

## 4.5. Tampilan Halaman Import csv
Pada gambar 8 pengguna dapat memasukkan file
.csv yang dimiliki, namun perlu diingat sistem hanya menerima  file  .csv.  Jika  tidak  maka  sistem  akan menetap di halaman tersebut.
Gambar 8. Tampilan Halaman Import Csv

## 4.6. Tampilan Halaman Data Test
Pada gambar 9 menampilkan halaman Data Test sudah  disajikan  data  yang  siap  untuk  dilakukan peramalan. Pada table ini field yang tidak dibutuhkan sudah  dihilangkan.  Hanya  menyisakan  field  index tanggal  dan  harga  close.  Pengguna  perlu  klik  button process untuk melakukan peramalan.
Gambar 9. Tampilan Halaman Data Test

## 4.7. Tampilan Halaman Result Forecasting
Pada  gambar  10  menampilkan  halaman  hasil forecasting  berupa  data  table  dan  grafik.  Pengguna juga dapat melihat hasil; dari evaluasi MAPE.

## 4.8. Pengujian Dengan Jumlah Data Yang Tidak Beraturan
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  jumlah  data  mempengaruhi  nilai  akurasi peramalan  menggunakan  metode  ARIMA.  Pengujian ini sekaligus  untuk pengujian MAPE(Mean  Absolute Percent Error).

## 4.8.1. Menggunakan  data  dua  bulan  terakhir dengan jumlah data 41

## Gambar 11 Hasil Pengujian Pertama
Untuk  pengujian  dengan  jumlah  data  41 menghasilkan  nilai  akurasi  8.14%,  artinya  tingkat akurasinya sebesar 100% - 8.14% = 91.86%. Interpresi akurasi peramalan termasuk sangat baik.
a. Menggunakan data enam bulan terakhir dengan jumlah data 165.

## Gambar 12 Hasil Pengujian Kedua
Untuk  pengujian  dengan  jumlah  data  41 menghasilkan  nilai  akurasi  8.14%,  artinya  tingkat akurasinya sebesar 100% - 8.14% = 91.86%. Interpresi akurasi peramalan termasuk sangat baik.
b. Menggunakan data delapan belas bulan terakhir dengan jumlah data 372
Untuk  pengujian  dengan  jumlah  data  165 menghasilkan  nilai  akurasi  1.82%,  artinya  tingkat akurasinya sebesar 100% - 1.82% = 98.18%. Interpresi akurasi peramalan termasuk sangat baik.

## 4.9. Pengujian Browser
Aplikasi diuji menggunakan tiga peramban web untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  keberhasilannya. Hasil  pengujian  pada  ketiga  peramban  tersebut mengindikasikan  bahwa  secara  umum,  tampilan  dan fungsionalitas  aplikasi  telah  diuji  dengan  baik  dapat berjalan pada tiga browser yaitu Microsoft Edge versi 120.0.2210.61, Google Chrome versi 119.0.6045.200 dan Mozilla Firefox versi 120.0.1.

## Tabel 2 Pengujian Browser
Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Mozilla Dashboard ✓ ✓ ✓ Data Training ✓ ✓ ✓ Data Test ✓ ✓ ✓ Forecasting Result ✓ ✓ ✓ Form Input Data ✓ ✓ ✓ Tombol Pre- Processing ✓ ✓ ✓ Tombol Delete All Data Training ✓ ✓ ✓ Tombol Import Data ✓ ✓ ✓ Tombol Delete All Data Test ✓ ✓ ✓ Tombol Process ✓ ✓ ✓ Grafik Forecasting Result ✓ ✓ ✓

## 4.10. Pengujian Blackbox Sistem
Uji  sistem  adalah  tahap  eksperimen  di  mana setiap  fungsi  krusial  diperiksa  untuk  menentukan sejauh  mana  sistem  beroperasi  sesuai  dengan  yang diinginkan dan diharapkan sesuai dengan tujuan awal aplikasi.
a) Pengujian halaman dashboard Tabel 3 Pengujian Dashboard No  Pengujian Hasil Yang Diharapk an Hasil Sistem Kesimpul an 1 Menampil kan halaman dashboard Dapat menampil kan halaman dashboard Menampil kan halaman dashboard Sesuai 2 Menampil kan total data test dan data train Dapat menampil kan total data test dan data train Menampil kan total data test dan data train Sesuai
b) Pengujian halaman data train Tabel 4 Pengujian Data Train No  Pengujian Hasil Yang Diharapk an Hasil Sistem Kesimpul an 1 Menampil kan halaman data train Dapat menampil kan halaman data train Menampil kan halaman data train Sesuai 2 Tombol “Import Data” Pergi ke halaman form memasukk an data .csv Menampil kan halaman form memasukk an data .csv Sesuai 3 Tombol “Delete All” Menghapu s semua data yang sudah dimasukka n pada data train Dapat menghapu s semua data yang sudah dimasukka n pada data train Sesuai 4 Tombol “Pre- Processing ” Pergi ke halaman data test Menampil kan halaman data test Sesuai c) Pengujian halaman form input data

## Tabel 5 Pengujian Form Input Data
No  Pengujian Hasil Yang Diharapk an Hasil Sistem Kesimpul an 1 Menampil kan halaman form input data Dapat menampil kan halaman form input data Menampil kan halaman form input data Sesuai 2 Input file .csv Dapat diterima sistem Berhasil memasukk an file .csv Sesuai 3 Input file bukan .csv Tidak dapat diterima sistem Gagal memasukk an file bukan .csv Sesuai d) Pengujian halaman data test Tabel 6 Pengujian Data Test No  Pengujian Hasil Yang Diharapk an Hasil Sistem Kesimpul an 1 Menampil kan halaman data test Dapat menampil kan halaman data test Menampil kan halaman data test Sesuai
No  Pengujian Hasil Yang Diharapk an Hasil Sistem Kesimpul an 2 Tombol “Delete All” Menghapu s semua data yang sudah dimasukka n pada data test Dapat menghapu s semua data yang sudah dimasukka n pada data test Sesuai 3 Tombol “Process” Pergi ke halaman forecastin g result Menampil kan halaman forecastin g result Sesuai e) Pengujian halaman result forecasting Tabel 7 Pengujian Result No  Pengujian Hasil Yang Diharapk an Hasil Sistem Kesimpul an 1 Menampil kan halaman forecastin g result Dapat menampil kan halaman forecastin g result Menampil kan halaman forecastin g result Sesuai 2 Menampil kan hasil peramalan berupa grafik Dapat menampil kan grafik hasil peramalan Menampil kan grafik hasil peramalan Sesuai 3 Menampil kan hasil peramalan berupa tabel Dapat menampil kan tabel hasil peramalan Menampil kan tabel hasil peramalan Sesuai

## 4.11. Pengujian User

## Tabel 8 Pengujian User
No Pertanyaan Tidak Setuju Cukup Setuju Setuju 1 Apakah menurut anda Website Forecasting ARIMA mudah digunakan? 0 0 11 2 Apakah tampilan antarmuka Website Forecasting ARIMA cukup menarik? 0 0 11 3 Apakah Website ini dapat membantu dalam melakukan peramalan pada saham GOTO ? 0 0 11 4 Apakah fungsi tentang Website Forecasting ARIMA tergolong lengkap ? 0 3 8 5 Apakah hasil peramalan Website 0 2 9
No Pertanyaan Tidak Setuju Cukup Setuju Setuju Forecasting ARIMA sudah akurat ? 6 Apakah user mengalami kebingungan dalam mengoperasikan Website Forecasting ARIMA ? 6 4 1 7 Apakah dibutuhkan pelatihan khusus untuk menggunakan Website Forecasting ARIMA ? 5 6 0
Pada  pengujian  user  terdapat  sejumlah  tujuh pertanyaan  yang  dibagikan  kepada  responden.  Pada Tabel  4.7  menunjukan  hasil  uji  terhadap  user  dari website  yang  sudah  dibuat.  Terdapat  sebelas responden  yang  melakukan  pengujian  user  ini.  Pada pertanyaan pertama sampai ketiga, sebelas responden mengatakan  setuju.  Pertannyaan  keempat,  tiga responden  mengatakan  cukup  setuju  dan  delapan lainnya  setuju.  Pertanyaan  kelima,  dua  responden cukup setuju dan sembilan lainnya setuju. Pertanyaan keenam,  enam  responden  mengatakan  tidak  setuju, empat  cukup  setuju  dan  satu  responden  setuju. Pertanyaan yang terakhir, lima responden mengatakan tidak  setuju  dan  enam  lainnya  mengatakan  cukup setuju.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  peramalan  harga saham  GOTO  untuk  3  hari  kedepan  menggunakan metode ARIMA ini telah berhasil dan dapat dilakukan. Dengan  cara  melakukan  input  data  train  selanjutnya akan dilakukan pre processing agar menjadi data test. Sehingga  data  siap  dilakukan  peramalan  pada  model ARIMA.  Saat  membangun  model  ARIMA  yang sesuai,  diperlukan  tiga  parameter  terbaik  (p,  d,  q), dimana  p  adalah  nilai  autoregresif,  d  adalah  jumlah diferensiasi  yang  dilakukan,  dan  q  adalah  nilai  rata- rata  bergerak.  Dalam  pengujian  metode  dihasilkan model  terbaik  yaitu  ARIMA(0,2,1).  Nilai  MAPE untuk  mengukur  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari metode  ARIMA  adalah  1.31%  (kurang  dari  10%) artinya interpresi akurasi peramlaan sangat baik. Dan hal ini menunjukkan bahwa semakin kecil nilai n maka nilai akurasinya semakin baik.
Dari pengujian jumlah data yang tidak beraturan dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  data  dapat mempengaruhi nilai akurasi peramalan yang dilakukan.  Semakin  banyak  jumlah  data  maka  akan menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik.  Pada pengujian ketiga dengan jumlah data 372 menghasilkan nilai MAPE 1.31%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   H. Wiguna, Y. Nugraha and F. R. R., "Kebijakan Berbasis Data: Analisis dan Prediksi Penyebaran
COVID-19 di Jakarta dengan Metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)," Jurnal Sistem Cerdas, vol. 03, p. 10, 2020.
[2]   E.  Tan  and  I.  Astuti,  "Metode  Autoregressive Integrated Moving  Average untuk Meramalkan Penjualan," Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis, vol. 01, no. 02, p. 10, 2020.
[3]   R.  Susanti  and  A.  R.  Adji,  "ANALISIS PERAMALAN IHSG DENGAN TIME SERIES  MODELING  ARIMA," JURNAL MANAJEMEN KEWIRAUSAHAAN, p. 10, 2020.
[4]   R.  Susanti  and  A.  R.  Adji,  "ANALISIS PERAMALAN IHSG DENGAN TIME
SERIES MODELING," MANAJEMEN KEWIRAUSAHAAN, p. 10, 2020.
[5]   F.  S.  Purnomo,  "PENGGUNAAN  METODE ARIMA  (AUTOREGRESSIVEINTEGRATED MOVING AVERAGE) UNTUK PRAKIRAAN BEBAN  KONSUMSI  LISTRIK  JANGKA PENDEK  (SHORT TERM  FORECASTING)," UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG, SEMARANG, 2015.
[6]   S. NURJANAH, "ANALISIS KINERJA KEUANGAN  SEBELUM  DAN  SESUDAH AKUISISI  DAN  MERGER  PADA  PT.  GOTO GOJEK  TOKOPEDIA  TBK  TAHUN  2017  – 2022,"  UNIVERSITAS  PAKUAN  BOGOR, BOGOR, 2023.
[7]   S. Maulidah, "Peramalan(Forecasting) Permintaan,"  Universitas  Brawijaya,  Malang, 2012.
[8]   A. HADIANSYAH, "PERAMALAN PENJUALAN CAT PADA PT. HIJ
MENGGUNAKAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE," UNIVERSITAS  KOMPUTER  INDONESIA BANDUNG, BANDUNG, 2020. [9]   A. FAUZI, "PERAMALAN MENGGUNAKAN  MODEL  ARIMA  PADA HARGA  SAHAM  TELKOM  DAN  LIPPO," Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Surabaya, 2015.
[10]  S. P. Fauzani and D. Rahm, "Penerapan Metode ARIMA  Dalam  Peramalan  Harga  Produksi Karet  di  Provinsi  Riau," Jurnal  Teknologi  dan Manajemen Industri Terapan, vol. 2, no. 04, p.
9, 2023.
[11]  R.  A.  FATRA,  "ANALISIS  PREDIKSI HARGA  SAHAM  PT  BLUE  BIRD  TBK DITENGAH PANDEMI COVID-19 DENGAN METODE  ARIMA  DALAM  PERSPEKTIF EKONOMI  ISLAM,"  UNIVERSITAS  ISLAM NEGERI RADEN INTAN LAMPUNG, LAMPUNG, 2021.
[12]  P. Beynon and Davies, DATABASE SYSTEMS THIRD  EDITION,  New  York:  PALGRAVE MACMILLAN, 2004.