Media Jurnal Informatika Vol. 15, no.2, Desember 2023 http://jurnal.unsur.ac.id/mjinformatika
Sistem Analisis Laporan Keuangan Dan Prediksi Kinerja Keuangan PT Astra International Tbk Dengan Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving

## Average)
Patah Herwanto 1 , Nenda Marliani 2 , Rosida 3, Ridwan Herdyansyah 4
1,3 STMIK IM, 2,4 STIE STAN-IM pherwanto@stmik-im.ac.id 1 , nendamarliani@gmail.com 2 , rosida@stmik-im.ac.id 3 , ridwanrakha11@gmail.com 4

## Abstract
This research aims to conduct a financial statement analysis and predict the financial performance of PT Astra International Tbk using the ARIMA model. The data utilized consists of the financial data of PT Astra International Tbk from 2012 to 2021. The ARIMA model's predictions indicate a projected Current Ratio (CR) of 138.17, Debt to Equity Ratio (DER) of 70.44, Return on Assets (ROA) of 6.87%, and Total Asset Turnover (TOA) of 0.68. The predictive model's performance is assessed by calculating the Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  values.  The  evaluation  results  show  that  the  ARIMA  model  provides  reasonably accurate predictions for the financial ratios CR, DER, and TOA, but less accuracy for the ROA ratio. In measuring the prediction  error,  the  MAE  and RMSE  values  for all  financial  ratios  are  low,  while  the  MAPE  values  indicate  low  to moderate  prediction  errors.  Overall,  this  research  suggests  that  the  ARIMA  model  can  be  employed  as  a  tool  for predicting  a  company's  financial  performance.  However,  further  research  could  be  conducted  using  other  models  or combining multiple models to enhance the accuracy of financial performance predictions for the company.
Keywords: ARIMA, financial statements, financial performance prediction, PT Astra International Tbk, Mean Absolute Error, Root Mean Square Error, Mean Absolute Percentage Error, Python.

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis laporan keuangan dan prediksi kinerja keuangan PT Astra International Tbk dengan model ARIMA. Data yang digunakan adalah data keuangan PT Astra International Tbk dari tahun 2012 hingga 2021. Hasil prediksi menggunakan model ARIMA menunjukkan proyeksi Current Ratio (CR) sebesar 138,17, Debt to Equity Ratio (DER) sebesar 70,44, Return on Assets (ROA) sebesar 6,87%, dan Total Asset Turnover (TOA)  sebesar  0,68.  Evaluasi  model  prediksi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  Mean  Absolute  Error  (MAE),  Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ARIMA memberikan prediksi yang cukup akurat untuk rasio keuangan CR, DER, dan TOA, namun kurang akurat untuk rasio keuangan ROA. Dalam pengukuran tingkat kesalahan prediksi, nilai MAE dan RMSE untuk semua rasio keuangan memiliki nilai yang rendah, sedangkan nilai MAPE menunjukkan kesalahan prediksi yang rendah hingga sedang. Secara keseluruhan,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  ARIMA  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam melakukan prediksi kinerja keuangan perusahaan. Namun, penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan menggunakan model lain atau mengombinasikan beberapa model untuk meningkatkan akurasi prediksi kinerja keuangan perusahaan.
Kata Kunci : ARIMA, laporan keuangan, prediksi kinerja keuangan, PT Astra International Tbk, Mean Absolute Error, Root Mean Square Error, Mean Absolute Percentage Error, Python.

## I. PENDAHULUAN
PT Astra International  Tbk merupakan salah satu perusahaan  otomotif  terbesar  di  Indonesia  yang  telah beroperasi  selama  lebih  dari  60  tahun.  Seiring  dengan pertumbuhan bisnis yang pesat, perusahaan mengalami perubahan  dan  berkembang  menjadi  perusahaan  yang memiliki  beberapa  lini  bisnis,  termasuk  otomotif, agribisnis,  dan  infrastruktur.  Dalam  operasinya,  PT Astra  International  Tbk  terus  melakukan  analisis terhadap kinerja keuangan perusahaan untuk memastikan  keberlanjutan  bisnis  dan  meningkatkan kinerja  keuangan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah
sistem  analisis  laporan  keuangan  yang  efektif  dan efisien  yang  dapat  memberikan  informasi  yang  akurat dan relevan mengenai kinerja keuangan perusahaan.
Dalam  lingkungan  bisnis  yang  kompetitif, informasi  yang  akurat  dan  terkini  tentang  kinerja keuangan  perusahaan  sangat  penting  bagi  para pemangku  kepentingan.  Oleh  karena  itu,  penggunaan sistem  analisis  laporan  keuangan  yang  efektif  dapat memberikan keuntungan kompetitif bagi perusahaan[1]–[3].
Menurut[1],  [2],  [4],  analisis  laporan  keuangan merupakan  suatu  proses  untuk  mengevaluasi  kondisi
keuangan  perusahaan  berdasarkan  informasi  keuangan yang terdapat dalam laporan keuangan. Namun, analisis laporan  keuangan  yang  dilakukan  hanya  dengan menggunakan  data  historis  saja  tidak  cukup  untuk memberikan  gambaran  yang  akurat  tentang  kinerja keuangan perusahaan di masa yang akan datang.
Model  ARIMA  telah  banyak  digunakan  dalam bidang  keuangan  dan  akuntansi  untuk  meramalkan berbagai  variabel  keuangan  seperti  harga  saham,  nilai tukar,  dan  kinerja  keuangan  perusahaan[5]–[7].  [8], [9]menyatakan  bahwa  model  ARIMA  telah  banyak digunakan  dalam  keuangan  dan  akuntansi  untuk meramalkan berbagai variabel keuangan. Sementara itu, [10]menyatakan bahwa model ARIMA telah digunakan untuk  meramalkan  dan  menganalisis  harga  saham, kinerja  keuangan  perusahaan,  dan  variabel  ekonomi lainnya.  [11],  [12]juga  menyebutkan  bahwa  model ARIMA telah digunakan dalam analisis keuangan untuk memprediksi  harga  saham  dan  kinerja  keuangan perusahaan.  Oleh  karena  itu,  model  ARIMA  menjadi salah satu alat yang berguna dalam memprediksi kondisi keuangan dan ekonomi pada masa depan.
Dalam  penelitian  ini,  penulis  akan  melakukan analisis  laporan  keuangan  dan  menggunakan  model ARIMA untuk memprediksi kinerja keuangan PT Astra International Tbk dari tahun 2012 hingga 2021. Hal ini diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih akurat  tentang  kondisi  keuangan  perusahaan  di  masa yang  akan  datang  dan  dapat  membantu  manajemen perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih baik.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sebuah  sistem  analisis  laporan  keuangan  yang  efektif dan  efisien  menggunakan  model  ARIMA  untuk memprediksi  kinerja  keuangan  PT  Astra  International Tbk  di  masa  depan.  ARIMA  dapat  memperhitungkan hubungan  antara  variabel  dependen  dan  variabel independen  seiring  waktu[13],  [14].  Hasil  prediksi kinerja  keuangan  perusahaan  akan  memberikan informasi  yang  berguna  bagi  manajemen  perusahaan dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  nilai tambah  bagi  PT  Astra  International  Tbk  dalam meningkatkan  kinerja  keuangan  perusahaan.  Sistem analisis laporan keuangan yang efektif dan efisien akan memungkinkan manajemen perusahaan untuk memantau  kinerja  keuangan  perusahaan  dengan  lebih baik  dan  membuat  keputusan  bisnis  yang  lebih  tepat. Model  ARIMA  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  hasil  prediksi  kinerja keuangan  yang  lebih  akurat  dan  relevan  bagi perusahaan.

## II. METODE PENELITIAN
Tahap  pertama  dari  metode  penelitian  yang diusulkan  adalah  analisis  laporan  keuangan  untuk menilai  kinerja  keuangan  PT  Astra  International  Tbk dari  tahun  2012  hingga  2021.  Pada  tahap  ini,  peneliti akan mengumpulkan data laporan keuangan perusahaan selama  periode  waktu  tersebut  dan  melakukan  analisis rasio  keuangan  seperti Return  on  Assets,  Return  on Equity, Debt to Equity Ratio, Current Ratio [3], [15] , dan lain-lain.
Setelah analisis rasio keuangan selesai dilakukan, peneliti akan mengevaluasi kinerja keuangan perusahaan  dengan  menggunakan  informasi  yang diperoleh  dari  analisis  tersebut.  Peneliti  akan  mencari tahu  apakah  kinerja  keuangan  perusahaan  mengalami peningkatan  atau  penurunan  dalam  periode  waktu tersebut dan mengevaluasi faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja keuangan tersebut.
Tahap  kedua  dari  metode  penelitian  yang diusulkan adalah pengembangan model prediksi dengan model ARIMA untuk memprediksi kinerja keuangan PT Astra International Tbk di masa depan. Pada tahap ini, peneliti  akan  membangun  model  prediksi  dengan menggunakan  model  ARIMA  dan  menguji  akurasi model  tersebut  menggunakan  data  uji.  Model  dan pengujian  dikembangkan  dalam  bahasa  pemograman python[16]–[18].
Proses  pengembangan  model  prediksi  akan melibatkan beberapa tahapan, yaitu pemilihan variabel prediktor,  pengumpulan  data,  pelatihan  model,  dan evaluasi  model.  Peneliti  akan  menggunakan  data historis  yang  telah  dikumpulkan  pada  tahap  pertama untuk melatih model dan mengevaluasi performa model tersebut.
Prosedur  pengujian  yang  akan  digunakan  adalah dengan  membagi  data  ke  dalam  dua  set,  yaitu  set pelatihan  dan  set  uji.  Setelah  model  selesai  dilatih dengan  set  pelatihan,  peneliti  akan  menguji  performa model dengan menggunakan set uji. Evaluasi performa model  dilakukan  dengan  menggunakan  MAE,  RMSE, dan MAPE.
MAE, RMSE, dan MAPE merupakan ukuran yang banyak  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model prediksi. Ukuran tersebut juga sering digunakan sebagai ukuran  akurasi  untuk  model  peramalan  deret  waktu. Selain  itu,  MAE,  RMSE,  dan  MAPE  juga  merupakan ukuran yang paling umum digunakan untuk mengevaluasi  kinerja  model  peramalan  di  berbagai bidang[14], [19], [20].
Proses akuisisi data dilakukan dengan mengumpulkan laporan keuangan PT Astra International Tbk dari tahun 2012 hingga 2021. Peneliti akan  menggunakan  laporan  keuangan  tahunan  dan kuartalan  yang  dipublikasikan  oleh  perusahaan  untuk mengumpulkan data yang diperlukan untuk analisis dan pengembangan model prediksi.
Metode penelitian yang diusulkan akan menggabungkan  teknik  analisis  data  dan  metode statistik untuk  melakukan analisis dan peramalan pada data  runtun  waktu  dengan  menggunakan  beberapa parameter  seperti  order AR ,  order I ,  dan  order MA untuk  mengembangkan  model  prediksi  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  kinerja  keuangan  PT Astra International Tbk di masa depan. Metode ini dapat membantu  investor,  analis  keuangan,  dan  manajer perusahaan  dalam  membuat  keputusan  investasi  dan keuangan yang lebih baik berdasarkan hasil analisis dan prediksi kinerja keuangan perusahaan.
Persamaan  matematis  ARIMA  secara  umum  adalah sebagai berikut:
ARIMA(p, d, q)(P, D, Q)m: (1)
y(t) = c + phi(1)y(t-1) + ... + phi(p)y(t-p) - theta(1)e(t-1) - ... - theta(q)e(t-q) + e(t) + Phi(1)e(t-m) + ... + Phi(P)e(t- Pm) (2)
Notasi :
- y(t) adalah nilai variabel pada waktu t
- c adalah konstanta
- p adalah jumlah parameter autoregressive (AR)
- d adalah derajat integrasi
- q adalah jumlah parameter moving average (MA)
- P adalah jumlah parameter seasonal autoregressive (SAR)
- D adalah derajat seasonal integrasi
- Q  adalah  jumlah  parameter  seasonal  moving average (SMA)
- m adalah panjang musim
- Variabel  e(t)  adalah  residual  pada  waktu  t,  yaitu selisih antara nilai aktual y(t) dan nilai prediksi dari model.
Dalam pemodelan ARIMA, parameter p, d, dan q ditentukan dengan menguji dan memilih model terbaik menggunakan  metode  seperti  Akaike  Information Criterion  (AIC)  atau  Bayesian  Information  Criterion (BIC).  Parameter  P,  D,  Q,  dan  m  ditentukan  dengan mengamati  plot  Autocorrelation  Function  (ACF)  dan Partial  Autocorrelation  Function  (PACF)  dari  data musiman.
Berikut adalah persamaan matematika untuk MAE (Mean  Absolute  Error),  RMSE  (Root  Mean  Squared Error), dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error):
1. Mean Absolute Error (MAE):
MAE = (1/n) * Σ|i=1|n| (y_i - ŷ_i)| (3)
2. Root Mean Squared Error (RMSE):
RMSE = √[(1/n) * Σ|i=1|n| (y_i - ŷ_i)^2] (4)
3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE):
MAPE = (1/n) * Σ|i=1|n| [(y_i - ŷ_i) / y_i] * 100%    (5)
Notasi :
- n: jumlah data
- y_i: nilai aktual pada data ke-i
- ŷ_i: nilai prediksi pada data ke-i

## III. HASIL PENELITIAN
3.1 Kinerja Keuangan berdasarkan Current
Ratio
Tabel 1: Kinerja Keuangan berdasarkan Current Ratio
TAHUN ASET LANCAR (dalam Miliar Rupiah) HUTANG LANCAR (dalam Miliar Ruliah) CR 2012 75,799 54,178 140% 2013 88,352 71,139 124%
2014 97,241 74,241 131% 2015 105,161 76,242 138% 2016 110,403 89,079 124% 2017 121,528 98,722 123% 2018 131,180 116,467 113% 2019 129,058 99,962 129% 2020 132,308 85,736 154% 2021 160,262 103,778 154% RATA-RATA 133%
Berdasarkan  tabel  1, current  ratio mengalami fluktuasi  dari  tahun  2012  sampai  2021.  Nilai  CR tertinggi  terjadi  pada  tahun  2020  dan  2021  yaitu mencapai  154%.  Rasio  ini  mengukur  kemampuan perusahaan  membayar  utang  jangka  pendeknya. Semakin  rendah  nilai current  ratio ,  maka  perusahaan akan  semakin  berisiko  dalam  masalah  likuiditasnya. Berdasarkan  standar  industri, current  ratio dikatakan dalam kondisi  baik  jika nilai sebesar 200%. Rata-rata current  ratio dari  tahun  2012  sampai  2021  adalah 133%.  Dengan  demikian  kondisi cuurent  ratio PT Astra  International  Tbk  berada  dalam  kondisi  yang kurang baik.

## 3.2. Kinerja Keuangan berdasarkan Debt to
Equity Ratio

## Tabel 2 :. Kinerja Keuangan berdasarkan Debt to
Equity Ratio TAHUN TOTAL UTANG (dalam Miliar Rupiah) TOTAL EKUITAS (dalam Miliar Rupiah) DER 2012 92,460 89,814 103% 2013 107,806 106,188 102% 2014 115,840 120,187 96% 2015 118,902 126,533 94% 2016 121,949 139,906 87% 2017 139,325 156,505 89% 2018 170,348 174,363 98% 2019 165,195 186,763 88% 2020 142,749 195,454 73% 2021 151,696 215,615 70% RATA-RATA 90%
Berdasarkan tabel 2 debt to equity ratio mengalami fluktuasi  dari  tahun  2012  sampai  2021.  Nilai  DER tertinggi  terjadi  pada  tahun  2012  yaitu  103%.  Nilai DER  terendah  terjadi  pada  tahun  2021  yaitu  70%. Rasio  ini  mengukur  kemampuan  suatu  perusahaan dalam  melunasi  kewajibannya  dengan  menggunakan ekuitas  perusahaan.  Semakin  tinggi  rasio  ini menunjukan  rendannya  pendaan  perusahaan  yang bersumber  dari  pemegang  saham.  Sehingga  semakin tinggi  utang  dibandingkan  dengan  ekuitas  berakibat beban  perusahaan  pada  kreditur  semakin  besar. Berdasarkan standar industri, nilai standar debt equity ratio adalah 90%. Nilai rata-rata debt equity ratio tahun 2017-2021 adalah 90%. Dengan demikian kondisi debt
equity ratio PT Astra International Tbk berada dalam kondisi baik.

## 3.3 Kinerja Keuangan berdasarkan Return on

## Assets
Tabel 3: Kinerja Keuangan berdasarkan Return on Assets TAHUN LABA BERSIH (dalam Miliar Rupiah) TOTAL ASET (dalam Miliar Rupiah) ROA 2012 22,742 182,274 12% 2013 22,297 213,994 10% 2014 22,131 236,027 9% 2015 15,613 245,345 6% 2016 18,302 261,855 7% 2017 23,121 295,830 8% 2018 27,372 344,711 8% 2019 26,621 351,958 8% 2020 18,571 338,203 5% 2021 25,586 367,311 7% RATA-RATA 8%
Berdasarkan tabel 3, return on asset dari tahun 2012 sampai 2021 mengalami fluktuasi. Nilai ROA tertinggi terjadi  pada  tahun  2012  yaitu  12%.  Nilai  ROA  terjadi pada  tahun  2020  yaitu  5%.  Rasio  ini  mengukur kemampuan  perusahaan  menghasilkan  laba  dari  aset yang dimilikinya. Semakin tinggi return on asset artinya perusahaan  semakin  baik  dalam  memanfaatkan  aset yang  dimilikinya  untuk  memperoleh  keuntungan. Berdasarkan  standar  industri,  kondisi return  on  asset dikatakan  baik  jika  nilainya  sebesar  30%.  Rata-rata return on asset dari tahun 2017 sampai 2021 adalah 8%, hal  ini  menujukan  bahwa  kondisi  profitabilitas perusahaan  ditinjau  dari  ROA  dalam  kondisi  kurang baik.

## 3.3. Kinerja Keuangan berdasarkan Total Asset

## Turnover
Tabel 4: Kinerja Keuangan berdasarkan Total Asset Turnover TAHUN PENJUALAN BERSIH (dalam Miliar Rupiah) TOTAL ASET (dalam Miliar Rupiah) TOA 2012 188,053 182,274 1.0 2013 193,880 213,994 0.9 2014 201,701 236,027 0.9 2015 184,196 245,345 0.8 2016 181,084 261,855 0.7 2017 206,057 295,830 0.7 2018 239,205 344,711 0.7 2019 237,166 351,958 0.7 2020 175,046 338,203 0.5
TAHUN PENJUALAN BERSIH (dalam Miliar Rupiah) TOTAL ASET (dalam Miliar Rupiah) TOA 2021 233,485 367,311 0.6 RATA-RATA 0.7
Berdasarkan tabel 4, total asset turnover dari tahun 2013  sampai  2020  mengalami  penurunan  dan  naik kembali ditahun 2021. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan    menghasilkan  penjualan  dari  total  asset yang  dimiliki  perusahaan.  Semakin  tinggi  perputaran aset maka semakin baik kelangsungan hidup perusahaan.  Berdasarkan  standar  industri, total  asset turnover dikatakan baik jika mengalami perputaran total aset sebanyak 2 kali. Rata-rata perputaran total aset dari tahun 2012 sampai 2021 adalah 0,7 kali. Maka kondisi total  asset  turnover dalam  kondisi  yang  kurang  baik, karena  hasilnya  berda  di  bawah  standar  industri  untuk rasio total asset turnover.

## 3.4 Hasil Prediksi Kinerja Keuangan CR, DER, ROA dan TOA
Data  hasil  prediksi  tahun  2022  untuk  CR,  ER, ROA  dan  TOA  dengan  pengukuran  kesalahan menggunakan 3 ukuran evaluasi model sekaligus yaitu MAE, RMSE, dan MAPE adalah Sebagai Berikut:

## Tabel 5: Hasil Prediksi
Jenis Prediksi 2022 MAE RMSE MAPE CR 138,17 6.91 7.74 4.52 DER 70.44 9.11 10.53 13.00 ROA 6.87 1.12 1.23 15.32 TOA 0.68 0.08 0.1 13.62

## IV. PEMBAHASAN
Berfokus pada hasil prediksi menggunakan model ARIMA, kita dapat melihat bahwa:
a. Untuk  proyeksi  Current  Ratio  (CR)  tahun  2022, nilai  yang  diantisipasi  mencapai  138,17.  Tingkat kesalahan  proyeksi,  dengan  MAE  sebesar  6,91, RMSE  sebesar  7,74,  dan  MAPE  sebesar  4,52, menunjukkan bahwa model ARIMA cukup handal dalam  meramalkan  nilai  CR  tahun  depan,  dengan tingkat kesalahan yang rendah.
b. Saat melihat proyeksi Debt to Equity Ratio (DER) tahun 2022, nilai yang diestimasi mencapai 70,44. Namun,  tingkat  kesalahan  proyeksi  yang  tinggi, dengan  MAE  sebesar  9,11,  RMSE  sebesar  10,53, dan  MAPE  sebesar  13,00,  menunjukkan  bahwa model ARIMA memiliki tantangan dalam memprediksi  nilai  DER  tahun  depan,  dengan tingkat kesalahan yang cukup tinggi.
c. Untuk  proyeksi  Return  on  Assets  (ROA)  tahun 2022,  nilai  yang  diantisipasi  mencapai  6,87%. Meskipun terdapat beberapa ketidakpastian, tingkat
kesalahan  proyeksi  yang  relatif  rendah,  dengan MAE sebesar 1,12, RMSE sebesar 1,23, dan MAPE sebesar  15,32%,  menunjukkan  bahwa  model ARIMA cukup baik dalam memprediksi nilai ROA tahun depan.
d. Dalam proyeksi Total Asset Turnover (TOA) tahun 2022, nilai yang diproyeksikan adalah sebesar 0,68. Walaupun terdapat beberapa ketidakpastian, tingkat kesalahan  proyeksi  yang  rendah,  dengan  MAE sebesar  0,08,  RMSE  sebesar  0,1,  dan  MAPE sebesar  13,62%,  menunjukkan  bahwa  model ARIMA mampu memberikan proyeksi yang cukup akurat untuk nilai TOA tahun depan.
Dalam  penelitian  ini,  model  ARIMA  digunakan untuk  memprediksi  rasio  keuangan  PT  Astra International  Tbk.  Berdasarkan  hasil  prediksi  yang diperoleh,  dapat  diketahui  bahwa  prediksi  rasio  CR memiliki  nilai  138,17  atau  138,17%. Current  ratio dikatakan  dalam  kondisi  baik  jika  nilainya  mencapai 200%.  Sehingga  nilai  CR  sebesar  138,17  menunjukan bahwa CR kondisinya kurang baik karena ada dibawah standar  industri.  Sehingga  kemampuan  perusahaan dalam  memenuhi  kewajiban  jangka  pendeknya  dalam kategori kurang baik.
Prediksi  rasio  DER  sebesar  70,44  atau  70.44%. Total utang perusahaan adalah 70.44% dari total ekuitas perusahaan. Sehingga menunjukkan bahwa perusahaan memiliki  kewajiban  yang  lebih  rendah  dibandingkan dengan  modalnya.  Berdasarkan  standar  industri,  nilai debt  equity  ratio dikatakan  dalam  kondisi  baik  jika nilainya sebesar 90%, dan lebih kecil dari itu. Sehingga nilai DER 70.44% masuk kedalam kategori baik. Rasio ini  mengukur  kemampuan  suatu  perusahaan  dalam melunasi  kewajibannya  dengan  menggunakan  ekuitas perusahaan.  Semakin  tinggi  angka debt  equity  ratio (DER),  diasumsikan  perusahaan  memiliki  risiko  yang semakin tinggi terhadap solvabilitas perusahaannya.
Prediksi  rasio  ROA  menunjukkan  nilai  6,87  atau 6.87%.  Rasio  ini  mengukur  kemampuan  perusahaan menghasilkan laba dari aset yang dimilikinya. Semakin tinggi return on asset artinya perusahaan semakin baik dalam  memanfaatkan  aset  yang  dimilikinya  untuk memperoleh  keuntungan.  Nilai  rasio  ROA  sebesar 6.87% menunjukan bahwa perusahaan mampu mengasilkan laba bersih sebesar 6.87% dari 100% total aset  perusahaan.  Berdasarkan  standar  industri,  kondisi return  on  asset dikatakan  dalam  kondisi  baik  jika nilainya  mencapai  30%.  Nilai  prediksi  ROA  berada dibawah  standar  industri  sehingga  masuk  kategori kurang baik.
Prediksi  rasio  TOA  menunjukkan  nilai  0,68  atau 0.68  kali.  Rasio  ini  menunjukkan  kemampuan perusahaan  dalam  menghasilkan  penjualan  dari  total aset yang dimilikinya. Semakin tinggi perputaran aset maka  semakin  baik  kelangsungan  hidup  perusahaan. Nilai  TOA  sebesar  0,68  menunjukan  bahwa perusahaan  mampu  menghasilkan  penjualan  sebesar Rp.0,7  dari  Rp.1  total  aset  yang  dimiliki  perusahaan. Berdasarkan  standar  industri, total  asset  turnover dikatakan  baik  jika  mengalami  perputaran  total  aset mencapai  2  kali.  Maka  kondisi total  asset  turnover
dapat dikatakan kurang baik, karena hasilnya berada di bawah standar industri untuk rasio total asset turnover. Selanjutnya, pengukuran tingkat kesalahan prediksi  menggunakan  Mean  Absolute  Error  (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage  Error  (MAPE).  Berdasarkan  nilai  MAE, RMSE,  dan  MAPE  yang  diperoleh,  dapat  diketahui tingkat  kesalahan  prediksi  untuk  masing-masing  rasio keuangan. Semakin kecil nilai MAE dan RMSE, maka tingkat  akurasi  prediksi  semakin  tinggi,  sedangkan semakin  kecil  nilai  MAPE,  maka  tingkat  kesalahan prediksi  semakin kecil. Dalam penelitian ini, rasio CR memiliki  nilai  MAPE  terkecil  yaitu  4,52,  sedangkan rasio  ROA  memiliki  nilai  MAE  dan  RMSE  terkecil yaitu 1,12 dan 1,23 secara berturut-turut.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan  model ARIMA, diperoleh prediksi  nilai  CR, DER, ROA, dan TOA untuk PT Astra International Tbk pada tahun 2022. Dari  hasil  prediksi,  terlihat  bahwa  nilai  CR  diprediksi sebesar 138.17 masuk kategori kurang baik. Nilai DER diprediksi  sebesar  70.44  masuk  kategori  baik.  Nilai ROA  diprediksi  sebesar  6.87  masuk  kategori  kurang baik. Nilai TOA diprediksi sebesar 0.68 masuk kategori kurang baik.
Untuk mengevaluasi  kinerja model menggunakan MAE, RMSE, dan MAPE. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ARIMA memiliki tingkat kesalahan yang rendah, dengan MAE sebesar 6.91, RMSE sebesar 7.74, dan MAPE sebesar 4.52 untuk prediksi nilai CR; MAE sebesar 9.11, RMSE sebesar 10.53, dan MAPE sebesar 13.00  untuk  prediksi  nilai  DER;  MAE  sebesar  1.12, RMSE  sebesar  1.23,  dan  MAPE  sebesar  15.32  untuk prediksi  nilai  ROA;  serta  MAE  sebesar  0.08,  RMSE sebesar  0.1,  dan  MAPE  sebesar  13.62  untuk  prediksi nilai  TOA.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa model  ARIMA  dapat  digunakan  sebagai  metode prediksi  yang  akurat  untuk  mengestimasi  kinerja keuangan PT Astra International Tbk pada tahun 2022 berdasarkan data historis keuangan.
Untuk  penelitian  berikutnya,  disarankan  untuk memperluas kerangka analisis dengan mempertimbangkan  penggunaan  model  alternatif, seperti regresi, neural networks, atau ensemble models, selain ARIMA. Lebih lanjut, penelitian dapat diperkaya dengan mengintegrasikan faktor-faktor eksternal seperti kondisi  pasar,  perubahan  kebijakan  ekonomi,  atau analisis sentimen pasar.

## VI. REFERENSI
[1] M. F. Amriyadi, “Analisis Laporan Keuangan Untuk Menilai Kinerja Keuangan Pada PT.
Gudang Garam Tbk.,” J. Sains Sosio Hum. , vol.
6, no. 1, pp. 843–853, Jun. 2022, doi:
10.22437/jssh.v6i1.20198.
[2] R. Puspitasari, “ANALISA LAPORAN KEUANGAN GUNA MENGUKUR KINERJA KEUANGAN PT ASTRA INTERNASIONAL TBK. Analysis of Financial Statement To
Measure Financial Performance of PT Astra International Tbk,” Apr. 2012.
[3] J. Jamaludin, “ANALISIS LAPORAN
KEUANGAN UNTUK MENILAI KINERJA KEUANGAN PADA PT. ASTRA INTERNASIONAL,Tbk. PERIODE 2016- 2020,” Equilib. J. Penelit. Pendidik. Dan Ekon. , vol. 20, no. 01, Art. no. 01, Jan. 2023, doi: 10.25134/equi.v20i01.6762.
[4] N. V. Lilipory, H. S. Taroreh, and J. V. Mangindaan, “Analisis Kinerja Keuangan Dengan Menggunakan Metode Du Pont System Pada PT. Astra International, Tbk Periode 2013- 2017,” J. Adm. BISNIS JAB , vol. 8, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2019, doi: 10.35797/jab.v8.i1.1-6.
[5] A. Faisal, “PREDIKSI SAHAM TELKOM DENGAN METODE ARIMA,” J. Bisnis Logist. Dan Supply Chain BLOGCHAIN , vol. 1, no. 2, pp. 45–50, Nov. 2021, doi:
10.55122/blogchain.v1i2.298.
[6] V. R. C, “Predicting the Stock Market Index Using Stochastic Time Series Arima Modelling: The Sample of BSE and NSE,” SSRN Electron.
J. , 2019, doi: 10.2139/ssrn.3451677.
[7] S. Siami-Namini and A. S. Namin, “Forecasting Economics and Financial Time Series: ARIMA vs. LSTM,” 2018, doi:
10.48550/ARXIV.1803.06386.
[8] V. Hryhorkiv, L. Buiak, A. Verstiak, M. Hryhorkiv, O. Verstiak, and K. Tokarieva, “Forecasting Financial Time Sesries Using Combined ARIMA-ANN Algorithm,” in 2020 10th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT) , Deggendorf, Germany: IEEE, Sep. 2020, pp. 455–458. doi:
10.1109/ACIT49673.2020.9208859.
[9] S. Siami-Namini, N. Tavakoli, and A. S. Namin, “A Comparative Analysis of Forecasting Financial Time Series Using ARIMA, LSTM, and BiLSTM,” 2019, doi:
10.48550/ARXIV.1911.09512.
[10]  M. Kumar and M. Thenmozhi, “Forecasting stock index returns using ARIMA-SVM, ARIMA-ANN, and ARIMA-random forest hybrid models,” Int. J. Bank. Account. Finance , vol. 5, no. 3, p. 284, 2014, doi: 10.1504/IJBAAF.2014.064307.
[11]  H. Khotmi and R. Wardiningsih, “ANALISIS TEKNIKAL HARGA SAHAM PT. ADIRA DINAMIKA MULTI FINANCE Tbk. DI MASA COVID 19 DENGAN METODE ARIMA,” IQTISHADUNA , vol. 11, no. 2, pp. 39–54, Dec.
2020, doi: 10.20414/iqtishaduna.v11i2.2840.
[12]  Adina Astasia, Septie Wulandary, Ahid Nur Istinah, and Istiqomatul Fajriyah Yuliati,
“Peramalan Tingkat Profitabilitas Bank Syariah dengan Menggunakan Model Fungsi Transfer Single Input,” J. Stat. Dan Apl. , vol. 4, no. 1, pp.
11–22, Jul. 2020, doi: 10.21009/JSA.04102.
[13]  P. Newbold, “ARIMA model building and the time series analysis approach to forecasting,” J. Forecast. , vol. 2, no. 1, pp. 23–35, Jan. 1983, doi: 10.1002/for.3980020104.
[14]  F.-M. Tseng, H.-C. Yu, and G.-H. Tzeng, “Combining neural network model with seasonal time series ARIMA model,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 69, no. 1, pp. 71–87, Jan. 2002, doi: 10.1016/S0040-1625(00)00113-X.
[15]  O. Khair, “ANALISIS RASIO LIKUIDITAS, RASIO AKTIVITAS DAN RASIO PROFITABILITAS UNTUK MENILAI KINERJA KEUANGAN PADA PT ASTRA OTOPARTSTBK PERIODE (2008-2017),” J. Ilm. Feasible JIF , vol. 2, p. 157, Aug. 2020, doi: 10.32493/fb.v2i2.2020.157-167.6155.
[16]  A. S. Bayangkari Karno, “Analisis Data Time Series Menggunakan LSTM (Long Short Term Memory) Dan ARIMA (Autocorrelation Integrated Moving Average) Dalam Bahasa Python.,” Ultima InfoSys J. Ilmu Sist. Inf. , vol. 11, no. 1, pp. 1–7, Jul. 2020, doi:
10.31937/si.v9i1.1223.
[17]  S. Law, “STUMPY: A Powerful and Scalable Python Library for Time Series Data Mining,” J. Open Source Softw. , vol. 4, no. 39, p. 1504, Jul. 2019, doi: 10.21105/joss.01504.
[18]  N. Rahimov and K. Dilmurod, “THE APPLICATION OF MULTIPLE LINEAR REGRESSION ALGORITHM AND PYTHON FOR CROP YIELD PREDICTION IN AGRICULTURE,” Harv. Educ. Sci. Rev. , vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Sep. 2022, Accessed: Apr. 29, 2023. [Online]. Available: https://www.journals.company/index.php/hesr/ar ticle/view/97
[19]  D. Chicco, M. J. Warrens, and G. Jurman, “The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation,” PeerJ Comput. Sci. , vol. 7, p. e623, Jul. 2021, doi: 10.7717/peerj-cs.623.
[20]  D. Makala and Z. Li, “Prediction of gold price with ARIMA and SVM,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1767, no. 1, p. 012022, Feb. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1767/1/012022.