## PREDIKSI HARGA SAHAM INDEKS IDX30 DI INDONESIA SAAT PANDEMI COVID-19 DENGAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)
1 Bayu Diharjo, 2 Rifiana Arief
1 Manajemen Sistem Informasi, Program Pasca Sarjana, Universitas Gunadarma
1 Jalan Margonda Raya No.100, Depok, 16424, Jawa Barat
1 bayudiharjo@gmail.com, 2 rifiana@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Covid-19 (Corona Virus Disease 2019) adalah penyakit akibat serangan virus SARS-Cov- 2  (Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus2)  atau  lebih  dikenal  dengan  istilah  Virus Corona. Adanya pandemi corona ini berpengaruh terhadap berbagai sektor di Indonesia, salah satunya adalah sektor ekonomi dan kegiatan investasi. Hal ini ditandai dengan pelemahan nilai indeks  saham  dan  pertumbuhan  jumlah  investor  yang  cukup  tinggi.  Salah  satu  Indeks  saham adalah  Indeks  IDX30.  Data  Indeks  IDX30  dapat  membantu  investor  dalam  prediksi  harga beberapa  periode  kedepan  dalam  mengambil  keputusan  untuk  buy  atau  hold  saham  untuk mengurangi  kerugian  dan  memperoleh  keuntungan.  Tujuan  penelitian  melakukan  analisis prediksi  harga  saham  indeks  IDX30  di  Indonesia  saat  pandemi  Covid-19  menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan sebanyak 369 data harian harga penutupan (closing price) Indeks IDX30 tanggal 04 Mei 2020 hingga 08 Mei 2021. Dari  hasil  pengujian  diperoleh  model  terbaik  yaitu  ARIMA  (0,1,1)  dengan  nilai  error  RMSE sebesar  46.11725  (46.11%),  MAE  sebesar  38.25260  (38.25%),  dan  MAPE  sebesar  7.966014 (7.96%).
Kata Kunci: ARIMA, Indeks IDX30, Covid-19, RMSE, MAE, MAPE

## Abstract
Covid-19 (Corona Virus Disease 2019) is a disease caused by the attack of the SARS-Cov- 2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus2) virus or better known as the Corona Virus. The existence of this corona pandemic affects various sectors in Indonesia, one of which is the economic sector and investment activities. This is indicated by the weakening of the stock index value and a fairly high growth in the number of investors. One of the stock indexes is the IDX30 Index.  IDX30  Index  data  can  assist  investors  in  predicting  prices  for  the  next  few  periods  in making decisions to buy or hold shares to reduce losses and gain profits. The purpose of the study was to analyze the prediction of the IDX30 index stock price in Indonesia during the Covid-19 pandemic using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). The data used are 369 daily closing prices for the IDX30 Index from 04 May 2020 to 08 May 2021. From the test results, the  best  model  is  ARIMA  (0.1,1)  with  an  RMSE  error  value  of  46.11725  (46.11%).  MAE  is 38.25260 (38.25%), and MAPE is 7.966014 (7.96%).
Keywords: ARIMA, Index IDX30, Covid-19, RMSE, MAE, MAPE

## PENDAHULUAN
Covid-19 (Corona Virus Disease 2019) adalah penyakit akibat serangan virus SARS- Cov-2  ( Severe  Acute  Respiratory  Syndrome Coronavirus2 ) atau lebih dikenal dengan virus corona [1].  Kasus  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  [1].  Penularan  virus  corona  ini sangat  cepat  sehingga  Organisasi  Kesehatan Dunia  (WHO)  menetapkan  penyebaran  virus corona sebagai pandemi pada 11 Maret 2020.
Pemerintah Indonesia sendiri memberlakukan  kebijakan  untuk  menekan penyebaran  virus  ini  dengan  Pembatasan Sosial Berskala Besar. Penerapan kebijakan ini berdampak  pada  berhentinya  kegiatan  sosial masyarakat  dan  berpengaruh  pada  semua sektor  kehidupan  sosial  masyarakat  [2]. Berkaitan dengan sektor ekonomi dan kegiatan investasi,  pandemi  ini  memberikan  dampak terhadap pergerakan harga saham dan jumlah investor di Indonesia. Pergerakan harga saham di  Indonesia  mengalami  pelemahan,  ditandai dengan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan
(IHSG)  diprediksi  pelemahan  selama  8  hari beruntun.  Hal  ini  disebabkan  karena  IHSG gagal melakukan rebound setelah pengumuman  kasus  pertama  virus  corona  di Indonesia. Harga Indeks turun 91,46 poin atau 1,68% ke level 5.361,25 [3]. Berdasarkan data statistik  pasar  modal  indonesia  dari  OJK, hingga November 2020 jumlah investor terus mengalami  peningkatan  sebesar  42%  jika dibandingkan  dengan  jumlah  investor  pada tahun 2019 akhir. Sampai bulan Februari 2021, tercatat  kenaikan  sebesar  16,24%  jika dibandingkan  dengan  akhir  tahun  2020. Keadaan  ini  mengindikasikan  dampak  yang baik dikarenakan masyarakat Indonesia semakin banyak yang sadar tentang pentingnya  dana  yang  dicadangkan  untuk kondisi  mendesak  atau  darurat  melalui investasi.
Fluktuasi  pasar  biasanya  ditandai  oleh berubahnya  indeks  pasar  saham  secara keseluruhan dan dapat mempengaruhi variabilitas return suatu  investasi.  Kondisi pasar  sulit  diperkirakan  dan  baru  diketahui setelah peristiwa terjadi [4]. Pengetahuan dan langkah yang tepat dalam kegiatan jual beli di pasar saham sangat diperlukan investor untuk dapat memaksimalkan keuntungan dan meminimalisasi  kerugian  yang  mungkin terjadi.  Guna  memaksimalkan  investasi  pada saham,  investor  harus  mampu  melakukan analisis  untuk  dapat  pengambilan  keputusan yang  tepat  mengingat  investasi  saham mengandung unsur ketidakpastian dan potensi resiko  yang  tinggi  antara  lain  karena
pergerakan harga saham yang bergerak cukup dinamis dan tinggi serta selama jangka waktu tertentu  umumnya  membentuk  suatu  pola tertentu.
Salah satu saham yang diperdagangkan di  Bursa  Efek  Jakarta  adalah  Indeks  IDX30. Indeks  IDX30  merupakan  Indeks  yang mengukur kinerja harga dari 30 saham dengan likuiditas  tinggi,  kapitalisasi  pasar  besar  dan didukung  oleh  fundamental  perusahaan  yang baik  [5].  Pada  awal  pandemi  corona, pergerakan harga saham perusahaan- perusahaan  dengan  label  IDX30  cenderung tidak  stabil.  Kesalahan  dalam  mengambil keputusan dapat berakibat timbulnya kerugian. Forecasting  adalah  teknik  memprediksi  atau meramalkan beberapa peristiwa atau kejadian di  masa  yang  akan  datang.  Prediksi  sangat penting  dalam  berbagai  bidang  kehidupan sosial  masyarakat  termasuk  bisnis,  industri, pemerintahan, ekonomi, lingkungan, kedokteran, ilmu sosial, politik, dan keuangan [6].
Beberapa  penelitian  terdahulu  telah melakukan forecasting untuk meramalkan atau memprediksi berbagai keperluan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Peramalan tingkat inflasi di  Kenya  dilakukan menggunakan  metode  ARIMA  dan  GARCH. Hasil  penelitian  ini  menempatkan  ARIMA (1,1,12)  merupakan  model  dengan  tingkat akurasi lebih baik dibandingkan dengan model GARCH (1,2) [7]. Prediksi / peramalan tingkat inflasi yang ada di Sudan menggunakan model
ARIMA.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  diambil  dari  periode  1970 sampai  dengan  2016.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  ARIMA  (1,2,1)  sebagai  model terbaik  [8].  Prediksi  /  peramalan  tingkat pengangguran  di  Malaysia  menunjukkan model  ARIMA  (2,1,2)  menghasilkan  akurasi lebih  baik  dibandingkan  dengan  model Holt- Winters berdasar  nilai Mean  Square  Error (MSE)  [9].  Prediksi  /  peramalan  harga penutupan dari pasar saham Amman (ASE) di Yordania menggunakan model ARIMA. Hasil penelitian  ini  menunjukkan  model  ARIMA (1,1,2)  memberikan  akurasi  tinggi  dalam prediksi  dengan  nilai  RMSE  yaitu  4.00  pada 200 data observasi harga harian indeks Bursa Efek Amman (ASE) [10]. Prediksi / peramalan kasus hepatitis B di China dengan menggunakan model ARIMA dan model grey GM (1,1).  Hasil  penelitian  menunjukkan kinerja prediksi menggunakan model ARIMA lebih baik daripada model GM (1,1) [11].
Prediksi/ peramalan harga saham IHSG pada  Indonesia  Composite  Index  (ICI)  pada data bulanan Indonesia Composite Index (ICI) di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode Januari 2000 sampai dengan Desember 2017
menggunakan model ARIMA. Hasil penelitian ini  menunjukkan  model  ARIMA  (0,1,1) memiliki nilai error  minimum RMSE 444.3502,  MAE  382.3258,  dan  MAPE  pada 216  data  observasi  harga  saham  IHSG  [12]. Prediksi  /  peramalan  nilai  harga  saham  PT.
Bumi Citra Permai Tbk dengan membandingkan model ARIMA dan Artificial
Neural  Network  (ANN) .  Hasil  dari  penelitian ini  disimpulkan  bahwa  perbandingan  hasil perhitungan error RMSE  dengan  model ARIMA (1,0,0), dan ARIMA (2,0,0), masing- masing  sebesar  1.3738,  1.5514,  sedangkan ANN dengan 16 hidden layer sebesar 4.6814. Hasil dari penelitian ini model ARIMA (1,0,0) lebih akurat dibandingkan metode ANN dalam prediksi  harga saham  PT. Bumi  Citra  Permai Tbk  [13].  Prediksi  /  peramalan  deret  waktu ( time  series )  mengenai  data  harian nifty dari indeks  NIFTY50  di  bursa  efek  India  dengan mengimplementasikan  model  ARIMA  [14]. Prediksi  /  peramalan  jumlah  harian  kasus Covid-19 yang terkonfirmasi di Sudan dengan melakukan  perbandingan  model  ARIMA  dan Holt  Winter .  Hasil  penelitian  menunjukkan model ARIMA(2,1,2) direkomendasikan dalam  prediksi  dibandingkan  dengan  model Holt-Winters [15].
Prediksi/peramalan harga minyak
mentah selama pandemi dengan membandingkan  model  ARIMA  dengan model GARCH. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  model  ARIMA(4,1,4)  memiliki  hasil lebih  baik  dibandingkan  dengan  model GARCH(1,1)  [16].  Prediksi  /  peramalan peningkatan pasien terinfeksi Covid-19 di Iran dengan  membandingkan  model  ARIMA  dan Neural  Network (ANN).  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  akurasi  model  ARIMA lebih baik dibandingkan model ANN [17].
Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa model ARIMA  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik
ketika dibandingkan model lainnya dalam hal prediksi  /  peramalan.  Tujuan  penelitian  ini adalah melakukan analisis prediksi nilai harga penutupan (closing  price) saham  Indeks IDX30 dimasa pandemi virus corona ( Covid- 19 )  dengan  model  peramalan  menggunakan metode Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA),  menilai  harga  penutupan (closing  price) saham  Indeks  IDX30  di  masa pandemi virus corona (Covid-19) mengalami kenaikan  atau  penurunan  dan  mengevaluasi penerapan  metode  ARIMA  terhadap  hasil prediksi nilai harga penutupan (closing price) saham  Indeks  IDX30  berdasarkan  nilai Root Mean  Square (RMSE),  nilai Mean  Absolute Error (MAE),  dan  nilai Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE).  Hasil  penelitian ini  menyediakan  model  prediksi  /  peramalan harga  saham  terutama  harga  penutupan (closing price) yang dapat dijadikan alternatif untuk mempelajari kondisi harga saham dalam beberapa  periode  ke  depan  bagi  manajer investasi,  investor  ataupun  calon  investor untuk keputusan investasi dalam mengendalikan  resiko (buy) atau (hold) sehingga  dapat  meminimalkan  kerugian  dan mengoptimalkan  keuntungan  sebagaimana tujuan utama investor khususnya saat pandemi virus corona (Covid-19).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data harga penutupan (closing price) harian saham Indeks IDX30 dari tanggal
04 Mei 2020 sampai dengan 08 Mei 2021 yang diunduh  dari  laman  resmi  investing.com (https://id.investing.com/). Variabel penelitian ini adalah data harga penutupan (closing price) harian  saham  Indeks  IDX30  dari  tanggal  04 Mei 2020 sampai dengan 08 Mei 2021. Dalam penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan proses  dalam  menentukan  model  yang  tepat untuk  meramalkan  nilai  harga  saham  dalam indeks IDX30 menggunakan metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA).  Secara  garis  besar,  metode penelitian  ini  terdiri  atas  beberapa  tahapan proses seperti yang tergambar pada Gambar 1. Tahapan  awal  dimulai  dari  input  data  harga saham. Data yang digunakan dalam input data merupakan data nilai harga penutupan (closing price) harian  saham  Indeks  IDX30.  Data tersebut  merupakan  data  sekunder  yang diperoleh  dari  laman  resmi investing.com (https://id.investing.com/) dari tanggal 04 Mei 2020 sampai dengan 08 Mei 2021 dengan total data  observasi  sebanyak  369 record .  Tahap selanjutnya yaitu identifikasi model dengan uji stasioneritas  dan  diferensiasi  data  untuk
memperoleh  pendugaan  model  ARIMA (p,d,q). Kemudian dilakukan estimasi parameter  model  dengan  menggunakan  ACF dan  PACF.  Tahap  selanjutnya  dilakukan pemeriksaan  diagnostik  dengan  parameter nilai Akaike’s Information Criterion (AIC) dan Schwartz’s  Bayesian  Criterion  (SBC), dan selanjutnya  dilakukan  evaluasi  parameter kesalahan  ( error) dengan  nilai error terkecil kemudian  dilakukan  prediksi  atau  peramalan dengan  menggunakan  model  ARIMA  terbaik yang dihasilkan.

## Input Data Harga Saham IDX30
Data  yang  digunakan  merupakan  data sekunder yang diperoleh dari situs Investing.com (https://id.investing.com/). Data input yang digunakan adalah nilai harga penutupan (closing price) harian saham Indeks IDX30  yang  merupakan  data  sekunder  yang diperoleh  dari  laman  resmi investing.com (https://id.investing.com/) dari tanggal 04 Mei 2020  sampai  dengan  08  Mei  2021.  Sampel data  mingguan  nilai  harga  saham  Indeks IDX30 tersaji pada Tabel 1.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Tabel 1. Sampel data Data Harga Penutupan (Closing Price) Harian [18]
Saham Indeks IDX30 Tanggal Harga (Rp) 04/05/2020 377,94 05/05/2020 378,52 06/05/2020 376,59 07/05/2020 377,68 08/05/2020 375,61 [Sumber: Investing.com , 2021]
Gambar 2. Grafik Harga Saham Indeks IDX30 Stasioner

## Pendugaan Model ARIMA
Setelah  dilakukan  penginputan  data, langkah selanjutnya adalah proses pendugaan model. Pada tahapan ini dilakukan pengecekan kondisi  data  apakah  stasioner  atau  tidak dengan  melakukan  pengecekan  kestasioneran data.  Pada  gambar  2  terlihat  bahwa  grafik menunjukkan  data  harga  penutupan  saham Indeks  IDX30  tidak  stasioner  karena  terlihat grafik naik turun.
Penentuan stasioner atau tidaknya suatu data  cukup  dilakukan  dengan  melihat  plot antara  data  terhadap  waktu.  Jika  plot  tidak menampilkan  pola  tren  maka  data  tersebut stasioner.  Untuk  menjadikan  grafik  stasioner dilakukan uji stasioneritas terhadap data yang
diuji. Dalam penelitian ini untuk menentukan stasioner  data  menggunakan  uji Augmented Dickey Fuller (ADF) dengan kriteria parameternya  menggunakan Akaike  Info Criterion (AIC)  atau Schwarz  Info  Criterion (SBC),  sedangkan  untuk  menghasilkan  nilai probabilitas p  (p value )  < 0.05 menggunakan level  diferensiasi  dari  level  0  sampai  level  2 [6].  Setelah  data  sudah  stasioner  pendugaan model  ARIMA  dapat  dilakukan  dengan melihat plot ACF dan PACF pada correlogram dapat  dijadikan  model  ARIMA  (p,d,q)  [19]. Model  sementara  untuk  peramalan  ARIMA dapat  diperoleh  dari  aturan  pola  ACF  dan PACF  dalam  pebentukan  model  seperti  pada Tabel 2.
Tabel 2. Penentuan Pola ACF dan PACF ACF PACF Model Tentatif Tails off Cuts off setelah lag q AR(p) Cuts off setalah lag p Tails off MA(q) Cuts off setelah lag p Cuts off setelah lag p AR(p) atau MA(q) pilih model terbaik
Pada  Tabel  2  pola  ke-1  dan  ke-2, terdapat  pola tails  off pada  ACF  dan  PACF menunjukkan  bahwa  data  tidak  stasioner. Setelah data stasioner pola menunjukkan tidak adanya tails off seperti pada pola ke-3 sehingga dapat  dilakukan  kombinasi  kemungkinan model  dengan  parameter  AR(p)  MA(q),  dan juga ARMA(p,q) .

## Estimasi Parameter
Tahap  estimasi  parameter  ini  adalah mengevaluasi  model  yang  sudah  melewati tahap  pengujian  stasioneritas  data  dan dilanjutkan  dengan  melihat  pola  ACF  dan PACF.  Estimasi  model  yang  telah  dihasilkan kemudian  dilakukan  estimasi  parameter  yang nilai  yaitu Akaike’s  Information  Criterion (AIC)  dan Schwartz’s  Bayessian  Criterion (SBC).  Penentuan  estimasi  model  terbaik dilihat dari nilai terkecil dari AIC dan SBC.

## Pemeriksaan Diagnostik
Pemeriksaan  diagnostik  merupakan tahapan  untuk  menganalisis  nilai  probabilitas untuk  semua  estimasi  model.  Tahap  ini bertujuan  untuk  memastikan  apakah  model yang  digunakan  sudah  baik  dengan  melihat residual.  Analisis  residual  dapat  dikatakan baik jika memiliki white noise dengan melihat nilai  probabilitas  pada  ACF  dan  PACF  yang
signifikan  (p-value  >  α  =(0,05)  [5].    Dengan melihat Correlogram Residual dapat dianalisis untuk mendapatkan model ARIMA yang baik untuk melakukan peramalan.

## Pemilihan Model ARIMA Terbaik
Model ARIMA yang terpilih merupakan satu  model  yang  telah  melalui  proses-proses pengujian  model  sampai  dengan  menentukan model  terbaik  untuk  mengetahui  ketepatan sebelum  melakukan  peramalan.  Tahap  awal melakukan  stasioneritas  data  dan  diferensiasi data,  mengidentifikasi  model  melalui  pola ACF  dan  PACF Correlogram ,  sehingga memperoleh 3(tiga) model sementara.
Pemilihan Model ARIMA yang sudah melalui pengecekan  kesalahan (error) menggunakan kriteria Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dengan nilai terkecil.

## Pengukuran Akurasi Model ARIMA
Pengukuran  akurasi  model  ARIMA dalam  peramalan  menggunakan  nilai Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  untuk mengetahui  keakuratan  paramalan  data  uji. Semakin  kecil  nilai  MAPE  yang  dihasilkan, menunjukkan bahwa hasil peramalan semakin mendekati  nilai  aktual  sehingga  nilai  yang dipilih merupakan model dengan nilai MAPE terkecil. Penetapan model dengan nilai MAPE
kurang  dari  10%  (MAPE  <  10%)  dianggap hasil  peramalan  sangat  baik,  nilai  MAPE kurang  dari  20%  (MAPE  <  20%)  dianggap hasil peramalan baik, dan nilai MAPE diantara 20%  sampai  dengan  50%  (20%  <  MAPE  < 50%)  dianggap  hasil  peramalan  cukup  baik [17].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  kali  ini  yang  akan diramalkan adalah harga saham indeks IDX30 dimasa pandemi corona (Covid-19) di rentang waktu Juni 2021 sampai dengan Agustus 2021. Pengujian dengan model  ARIMA  diharapkan mampu  meramalkan  harga  saham  indeks
IDX30 berdasarkan model terbaik dengan nilai MAPE yang terkecil.

## Hasil Identifikasi Model
Proses  pengidentifikasian  model  yang akan  digunakan  dalam  peramalan,  langkah yang  dilakukan  yaitu  dengan  melakukan  uji stasioneritas dan menemukan pendugaan level diferensiasi  model  ARIMA  terhadap  data harga  saham  Indeks  IDX30.  Pengujian stasioneritas dan level diferensiasi diperlukan Uji  Unit  Root  menggunakan  uji Augmented Dickey-Fuller  (ADF) terhadap  data  harga saham Indeks IDX30.
(a) Hasil Uji Unit Root pada Level ( H 0 ) (b)  Hasil  Uji  Unit  Root  pada  1 st difference ( H 1 )
Gambar 3. Hasil Uji Unit Root dengan ADF
Pada gambar 3 (a) dilakukan pengujian dengan diferensiasi Level (level 0), hasil yang didapat  bahwa  nilai  probabilitas  p value sebesar 0.3504 > 0.05 dan t-statistik sebesar - 1.8616  >  t- critical  values -2.8692,  maka variabel  nilai H 0 dianggap  tidak  stasioner.
Pada gambar 3 (b) dilakukan pengujian dengan
diferensiasi 1st Diference (level 1) memperoleh nilai probabilitas p value sebesar 0.0000  <  0.05  dan  nilai  t-statistik  sebesar  - 16.98977 >  t-critical  values sebesar  -2.921, maka  variabel  nilai H 1 dianggap  sudah stasioner karena sudah stasioner dengan nilai p
values < 0.05 dan t-statistic < t-critical values.
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  maka untuk  data  harga  saham  Indeks  IDX30 menggunakan nilai diferensiassi level 1 𝐻 1 .

## Estimasi Parameter ACF dan PACF
Langkah selanjutnya adalah melakukan pendugaan model ARIMA dengan melakukan pengujian  dengan  kriteria Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelatioan
Function (PACF) untuk mendapatkan parameter p dan q.

## Gambar 4. Hasil Uji Unit Root dengan ADF
Gambar 5. Pengujian ACF dan PACF
Dari  gambar  5  Pengujian  ACF  dan PACF, menunjukkan bahwa plot ACF maupun PACF  mengalami tails  off atau  data  tidak signifikan dari lag 1 sampai lag 52, sehingga dari hasil pengujian tersebut pendugaan model ARIMA bernilai Autorgresive sebesar AR (1) dan Moving  Average sebesar  MA(1)  dan  d sebesar 1 dengan kemungkinan model ARIMA (p,d,q)  akan  memiliki  3  model  pendugaan yang terbentuk yaitu ARIMA (1,1,0) , ARIMA (0,1,1) dan ARIMA (1,1,1).

## Estimasi Parameter Model
Pengujian  estimasi  parameter  model untuk  melihat  model  yang  memiliki  akurasi paling baik. Pengujian parameter model akan dilakukan  dengan  menggunakan  kriteria Akaike  Info  Criterion (AIC)  dan Schwarz
Bayessian Criterion
(SBC) sebagai pembandingnya.  Parameter  model  data  yang didapat dari harga saham Indeks IDX30 yaitu
ARIMA (1,1,0) , ARIMA (0,1,1) dan ARIMA (1,1,1).
(a) Model ARIMA (1,1,0)
(b) Model ARIMA (0,1,1)
(c) Model ARIMA (1,1,1)
Gambar 6. Hasil Pengujian Model ARIMA
Pada  gambar  6  (a)  menunjukkan  nilai Akaike Info Criterion (AIC) sebesar 6.464242 dan Schwarz  Bayessian  Criterion (SBC) sebesar  6.469101.  Pada  gambar  6  (b) menunjukkan  nilai Akaike  Info  Criterion (AIC) sebesar 6.456378 dan Schwarz Bayessian Criterion (SBC) sebesar 6.488237.
Sedangkan  pada  6  (c)  menunjukkan  nilai
Akaike Info Criterion (AIC) sebesar 6.457674 dan Schwarz  Bayessian  Criterion (SBC) sebesar 6.500153.
Perbandingan dengan mencari nilai AIC
dan SBC terkecil untuk mengetahui pemodelan  ARIMA  yang  terbaik  data  harga saham  Indeks  IDX30  .  Perbandingan  hasil model  ARIMA  disajikan  pada  Tabel  3.  Dari hasil perbandingan pada Tabel 3 dapat ditarik
kesimpulan  bahwa  model  ARIMA  yang terbaik  pada  data  harga  penutupan  saham Indeks  IDX30  yaitu  model  ARIMA  (1,1,0) dengan  nilai  AIC  sebesar  6.464242  dan  SBC sebesar  6.469101  dan  model  ARIMA  (0,1,1) dengan  nilai  AIC  sebesar  6.456378  dan  SBC sebesar 6.488237.

## Pemeriksaan Diagnostik
Pemeriksaan diagnostik dilakukan dengan  menggunakan  pengujian  Ljung  Box, yang  artinya  agar  tidak  ada lag dalam  model ARIMA  yang  signifikan  (p  values  <  0.05). Pemeriksaan  model  ARIMA  yang  akan  diuji adalah  model  ARIMA  (1,1,0)  dan  model ARIMA  (0,1,1)  karena  pada  pengujian sebelumnya.
Tabel 3. Data Perbandingan Model ARIMA Model AIC SBC ARIMA (1,1,0) 6.464242 6.469101 ARIMA (0,1,1) 6.456378 6.488237 ARIMA (1,1,1) 6.457674 6.500153 (a) Model ARIMA (1,1,0) (b) Model (0,1,1)
Gambar 7. Pemeriksaan Diagnostik ARIMA (1,1,0) dan ARIMA (0,1,1)
(a) Model ARIMA (1,1,0) (b) Model (0,1,1)
Gambar 8. Hasil Parameter Error Model ARIMA (1,1,0) dan ARIMA (0,1,1)
Tabel 4. Pengujian Error ARIMA Model RMSE MAE MAPE ARIMA (1,1,0) 46.13973 38.31403 7.978030 ARIMA (0,1,1) 46.11725 38.25260 7.966014
Pada  Gambar  7  pemodelan  dengan Model  ARIMA  (1,1,0)  dan  model  ARIMA (0,1,1)  merupakan  model  yang  tepat  untuk melakukan  prediksi  atau  peramalan  karena sudah melalui uji diagnostik

## Evaluasi Parameter Error
Dari  hasil  pengujian  Gambar  8  (a) Model ARIMA (1,1,0) peramalan untuk nilai error RMSE sebesar 46.13973, MAE sebesar 38.31403,  dan  MAPE  sebesar  7.978030 (7.97%)  dan  gambar  8  (b)  Model  ARIMA (0,1,1)  peramalan  untuk  nilai error RMSE
sebesar 46.11725, MAE sebesar 38.25260, dan
MAPE sebesar
7.966014 (7.96%).
Berdasarkan hasil pengujian error arima pada Tabel  4  dapat  disimpulkan  bahwa  model dengan  nilai  MAPE  yaitu  ARIMA  (0,1,1)
kurang  dari  10%  dianggap  hasil  peramalan sangat baik.

## Hasil Peramalan
Hasil  peramalan  pengujian  ARIMA (0,1,1)  dengan  menggunakan  data  harga penutupan saham Indeks IDX30 pada periode tanggal  04  Mei  2020  sampai  dengan  08  Mei 2021  diperoleh  nilai  peramalan  harga  untuk periode  01  Juni  2021  sampai  dengan  10  Juni 2021 dapat dilihat pada tabel 5.
Dari  Tabel  5  hasil  prediksi  prediksi harga penutupan saham Indeks IDX30 dengan model  ARIMA  (0,1,1)  akan  mengalami kenaikan.  Untuk  perbandingan  hasil  prediksi dengan  harga  faktual  yang  terjadi  pada  harga penutupan saham Indeks IDX3 disajikan pada Tabel 6.
Tabel 5. Hasil Peramalan MingguanHarga Saham dalam Indeks IDX30 Tanggal Harga (Rp) 01/06/2021 469.19 02/06/2021 469.44 03/06/2021 469.68 04/06/2021 469.93 05/06/2021 470.18 06/06/2021 470.42 07/06/2021 470.67 08/06/2021 470.92 09/06/2021 471.16 10/06/2021 471.41
Tabel 6. Perbandingan Hasil Peramalan dengan Hasil Faktual Harga Saham dalam
Indeks IDX30 No Tanggal Harga Faktual (Rp) Harga Forecasting (Rp) 1 01/06/2021 484.21 469.19 2 02/06/2021 483.08 469.44 3 03/06/2021 491.55 469.68 4 04/06/2021 486.28 469.93 5 05/06/2021 486.97 470.18 6 06/06/2021 488.27 470.42 7 07/06/2021 485.11 470.67 8 08/06/2021 479.04 470.92 9 09/06/2021 481.30 471.16 10  10/06/2021 484.79 471.41
Gambar 9. Grafik Hasil Peramalan dengan Hasil Faktual Harga Saham dalam Indeks IDX30
Note: Gambar  9  menunjukkan  grafik  perbandingan  hasil  peramalan  dengan  hasil  faktual  harga  saham dengan Indeks IDX30. Hasil harga peramalan sangat mendekati hasil harga faktual (sebenarnya).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  telah  melakukan  analisis prediksi nilai harga penutupan (closing price)
saham  Indeks  IDX30  dimasa  pandemi  virus corona  (Covid-19) dengan  model  peramalan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), menilai
harga penutupan (closing price) saham Indeks IDX30 (mengalami kenaikan atau penurunan) dan mengevaluasi penerapan metode ARIMA terhadap  hasil  prediksi  nilai  harga  penutupan (closing price) saham Indeks IDX30 berdasarkan nilai Root Mean Square (RMSE), nilai  Mean  Absolute  Error  (MAE),  dan  nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Dari  hasil  pengujian  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  pengujian  dengan  model ARIMA terhadap data harga penutupan saham Indeks IDX30 memiliki 2 model ARIMA yaitu model ARIMA (1,1,0) dan ARIMA (0,1,1) dan dari ke 2 model ARIMA tersebut yang terbaik adalah  model  ARIMA  (0,1,1).  Hal  ini  dapat
dibuktikan dari hasil nilai error dari pengujian model  ARIMA  (0,1,1)  dimana  hasil  yang diperoleh nilai error yang kecil yaitu nilai error RMSE  sebesar  46.11725,  MAE  sebesar 38.25260,  dan  MAPE  sebesar  7.966014 (7.96%). Hasil Pengujian terhadap data harga penutupan  saham  Indeks  IDX30  diperoleh kesimpulan  bahwa  peramalan  harga  saham Indeks  IDX30  akan  mengalami  kenaikan walaupun  masih  dalam  masa  pandemi  virus corona  (Covid-19) ditandai  dengan  tren kenaikan  harga  dari  tanggal  01  Juni  2021 sampai  dengan  10  Juni  2021  walaupun sebelumnya  pada  awal  pandemi  harga  saham Indeks IDX30 mengalami penurunan.
Pengembangan  penelitian  selanjutnya dapat  menggunakan dataset berbeda  dengan dengan  jumlah  data  yang  lebih  banyak sehingga  dapat  memperoleh  hasil  peramalan yang jauh lebih baik dan akurat. Selain itu juga dapat  menggunakan  alternatif  peramalan selain  menggunakan  ARIMA  baik  untuk prediksi harga penutupan saham Indeks IDX30 maupun kebutuhan prediksi lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Mona,  "Konsep  isolasi  dalam jaringan  sosial  untuk  meminimalisasi efek contagious (kasus penyebaran virus corona  di  Indonesia)", Jurnal  Sosial
Humaniora  Terapan ,  vol.2,  no.2,  pp 117-125, 2020.
[2] I.  Wahidah,  M.A.  Septiadi,  M.  C.  A.
Rafqie,  N.F.S  Hartono,  R.  Athallah, "Pandemik COVID-19: Analisis perencanaan pemerintah dan masyarakat  dalam  berbagai  upaya pencegahan”, Jurnal  Manajemen  Dan
Organisasi ,  vol  11,  no.3,  pp  179-188,
2020.
[3] D.A.  Susesti  dan  E.T.  Wahyuningtyas, "Pendapatan  Saham  Abnormal  Pada
Masa  Tidak  Pandemi  Dan  Pandemi Covid-19: Studi Pada Subsektor Farmasi dan Telekomunikasi", Accounting  and  Management  Journal, vol . 5, no.1, pp 69-79, 2021.
[4] D.  Tambunan,  "Investasi  Saham  di Masa  Pandemi  COVID-19",   Widya Cipta: Jurnal Sekretari dan Manajemen ) , vol .4, no .2, pp 117-123,
2020.
[5] PT Bursa Efek Indonesia (BEI), Indeks Saham,  (2020).  [Online].  Available:
https://www.idx.co.id/produk/indeks/. [Accessed 18 Mei 2021].
[6] D.C.  Montgomery,  C.L.  Jennings  dan M. Kulahci, “ Introduction to time series analysis  and  forecasting” ,  John  Wiley
& Sons, 2015.
[7] C. Uwilingiyimana, J. Munga’tu dan J. D. D. Harerimana, "Forecasting
Inflation  in  Kenya  Using  Arima-Garch Models,  " International  Journal  of Management and Commerce Innovations, vol . 3,  no.2,  pp  15-27,
2015.
[8] B.M.A.  Abdulrahman,  A.Y.A  Ahmed, dan  A.E.Y.  Abdellah,  "Forecasting  of Sudan  Inflation  Rates  using  ARIMA Model," International Journal of
Economics and Financial Issues , vol. 8, no.3, pp 17-22, 2018.
[9] S.F.  Ramli,  M.  Firdaus,  H.  Uzair,  M.
Khairi dan A. Zharif,  "Prediction of the unemployment rate in Malaysia,” International  Journal  of Modern  Trends  in  Social  Sciences, vol. 1, pp 38-44, 2018.
[10] M.  Almasarweh  dan  S.  A.  Wadi, "ARIMA Model in Predicting Banking Stock  Market  Data," Modern  Applied Science , vol. 12, 2018.
[11] Y.  Wang,  Z.  Shen  dan  Y.  Jiang, "Comparison of ARIMA and GM (1, 1) models  for  prediction  of  hepatitis  B  in China," PloS one, vol. 13, no.9, 2018.
[12] Z.  Amry  dan  B.  Halomoan,  "ARIMA
Model  Selection  for  Composite  Stock
Price Index in," International Journal of Accounting and Finance Studies , vol. 2,
2019.
[13] B.Y.  Pandji,  Indwiarti  dan  A.A.
Rohmawati,  "Perbandingan  Prediksi Harga  Saham  dengan  model  ARIMA dan Artificial Neural Network," Indonesia Journal on Computing  (Indo-JC) ,  vol.  4,  no.2,  pp 189-198, 2019.
[14] B. Dhyani, M. Kumar, P. Verma dan A.
Jain, “Stock  Market  Forecasting
Technique using Arima Model,” International Journal of Recent
Technology and Engineering , vol. 8, no.
6, 2020.
[15] A.A.A.  Shokeralla,  F.A.I.A.  Sameeh dan A.G.M. Musa, “Prediction the daily number of confirmed cases of COVID-
19  in  Sudan  with  ARIMA  and  Holt Winter
exponential smoothing,” International  Journal  of
Development Research , vol. 10, no. 08,
pp 39408-39413, 2020.
[16] M.I. Haque dan A.R. Shaik, "Predicting Crude Oil Prices During a Pandemic: A
Comparison  of  Arima  and  Garch Models," Montenegrin Journal of
Economics ,  vol.  1,  no.1,  pp  197-207,
2021.
[17] L.  Moftakhar,  M.  Seif  dan  M.S.  Safe, "Exponentially  increasing  trend  of infected  patients  with  COVID-19  in
Iran:  a  comparison  of  neural  network and ARIMA forecasting
models," Iranian  Journal  of  Public
Health ,  vol.  49,  Suppl  1,  pp  92-100,
2020 .
[18] Data  Historis  IDX  30  Index  IDX30
(JKIDX30). (2020). [Online]. Available: https://id.investing.com/indices/idx-30- historical-data.  [Accessed  18  Mei
2021].
[19] P.  Ramos,  N.  Santos  dan  R.  Rebelo,
"Performance  of  state  space  and
ARIMA  models  for  consumer  retail sales forecasting," Robotics and computer-integrated manufacturing, vol. 34, pp 151-163, 2015.