Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2700 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1205-1211 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) METHOD FOR PT XL AXIATA TBK STOCK PRICE PREDICTION WITH WEBSITE-BASED DASHBOARD VISUALIZATION
Tuti Alawiyah 1 , Ipung Permadi 2 , Lasmedi Afuan 3 , Eddy Maryanto 4
1,2,3,4 Informatics, Engineering Faculty, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Email: 1 tuti.alawiyah@mhs.unsoed.ac.id , 2 ipung.permadi@unsoed.ac.id , 3 lasmedi.afuan@unsoed.ac.id , 4 eddy.maryanto@unsoed.ac.id
(Article received: August 22, 2024; Revision: August 23, 2024; published: August 27, 2024)

## Abstract
The  financial  market  is  a  dynamic  and  uncertain  sector,  with  stocks  being  one  of  the  most  commonly  used investment instruments. PT XL Axiata Tbk, a telecommunications company listed on the Indonesia Stock Exchange as  a  blue  chip  stock,  attracts  the  attention  of  many  investors  due  to  its  financial  stability  and  consistent performance. Technical analysis, particularly the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) method is used to predict prices. This research focuses on the use of the ARIMA method in predicting the closing price of PT XL  Axiata  Tbk  shares  and  the  implementation  of  visualization  of  prediction  results  through  a  web-based dashboard. The results of the analysis obtained the best model for stock prediction is ARIMA (2,1,2) with RMSE and MAPE are 50.743 and 0.01653, respectively. The closing price prediction results for 10 consecutive days are 2,190;  2,194;  2,193; 2,196;  2,194; 2,197; 2,195;  2,197;  2,195; and 2,197.  Visualization  for  the  results  of  this prediction is based on a website with the Streamlit framework that presents the results of stock prediction analysis. The existence of a website-based dashboard visualization can help readers find out the prediction results easily and interactively.
Keywords : ARIMA, dashboard, prediction, stock.

## IMPLEMENTASI METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM PT XL AXIATA TBK DENGAN VISUALISASI DASHBOARD BERBASIS WEBSITE

## Abstrak
Pasar  keuangan  merupakan  sektor  yang  dinamis  dan  penuh  ketidakpastian,  dengan  saham  menjadi  salah  satu instrumen investasi yang paling umum digunakan. PT XL Axiata Tbk, perusahaan telekomunikasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai saham blue chip, menarik perhatian banyak investor karena stabilitas finansial dan  kinerja  yang  konsisten.  Analisis  teknikal,  khususnya  dengan  metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated Moving  Average)  digunakan  untuk  memprediksi  harga.  Penelitian  ini  memfokuskan  pada  penggunaan  metode ARIMA  dalam  memprediksi  harga  penutupan  saham  PT  XL  Axiata  Tbk  dan  implementasi  visualisasi  hasil prediksi melalui dashboard berbasis website . Hasil analisis didapatkan model terbaik untuk prediksi saham adalah ARIMA(2,1,2)  dengan  RMSE  dan  MAPE  berturut-turut  adalah  50,743  dan  0,01653.  Hasil  prediksi  harga penutupan saham untuk 10 hari berturut-turut adalah 2.190; 2.194; 2.193; 2.196; 2.194; 2.197; 2.195; 2.197; 2.195; dan 2.197. Visualisasi untuk hasil prediksi ini berbasis website dengan framework Streamlit yang menyajikan hasil analisis  prediksi  saham.  Adanya  visualisasi  dashboard  berbasis website dapat  membantu  pembaca  dalam mengetahui hasil prediksi dengan mudah dan interaktif.
Kata kunci : ARIMA, dashboard, prediksi, saham.

## 1. PENDAHULUAN
Pasar  keuangan  merupakan  salah  satu  sektor yang sangat dinamis dan penuh dengan ketidakpastian.  Salah  satu  instrumen  investasi  yang paling  umum  digunakan  di  pasar  keuangan  adalah
saham [1]. Saham merupakan bukti kepemilikan atas suatu perusahaan dan menjadi salah satu cara investor untuk  berpartisipasi  dalam  pertumbuhan  dan perkembangan perusahaan tersebut[2]. Harga saham terbentuk  dari  interaksi  permintaan  dan  penawaran.
Peningkatan  permintaan  saham  akan  mendorong kenaikan harga, demikian pula sebaliknya.
PT  XL  Axiata  Tbk  merupakan  salah  satu perusahaan  telekomunikasi  yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia, artinya perusahaan ini dapat menjual sahamnya  ke  publik  sehingga  perusahaan  mendapat tambahan dana. Hal ini memberikan kesempatan bagi investor  untuk  menanamkan  perusahaannya  di perusahaan  tersebut  dengan  harapan  mendapat keuntungan  di  waktu  yang  akan  datang.  Terdaftar sebagai  saham blue  chip di  Bursa  Efek  Indonesia menjadikan  PT  XL  Axiata  Tbk  menjadi  sasaran investasi  yang  banyak  diincar  oleh  investor.  Saham blue  chip  dinilai  sebagai  saham  dari  perusahaan besar, mapan, dan terkenal dengan reputasi yang kuat. Karakteristik  utama  saham blue  chip melibatkan stabilitas  finansial,  kinerja  yang  konsisten,  serta keberlanjutan dividen[3].
Penggunaan saham sebagai salah satu alat untuk mencari tambahan dana bagi perusahaan dan investor menyebabkan  kajian  serta  analisis  tentang  saham begitu berkembang, baik secara fundamental maupun teknikal[4].  Analisis  saham  secara  fundamental menitikberatkan  pada  analisis  laporan  keuangan perusahaan, sedangkan analisis teknikal menggunakan  data  harga  saham  di  waktu  yang  lalu untuk memprediksi harga saham di waktu yang akan datang  [5].  Pergerakan  harga  IHSG  sangat  cepat sehingga  sulit  untuk  diprediksi  kenaikan  atau penurunannya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah penerapan  teknologi  yang  dapat  memprediksi  harga saham. Penelitian ini memfokuskan analisis teknikal dalam prediksi harga saham PT XL Axiata Tbk yaitu dengan metode ARIMA.
Analisis teknikal merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi pergerakan harga saham di masa depan. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam analisis ini adalah metode ARIMA (Autoregressive  Integrated  Moving  Average) [6]. 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  [7].  Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) cocok  digunakan  untuk  melakukan peramalan saham karena memiliki tingkat keakuratan peramalan  yang  cukup  tinggi  khususnya  pada peramalan  jangka  pendek[8].  Metode  ini  termasuk time  series sehingga  saat  digunakan  sebagai peramalan pada saham didukung dengan data historis saham  sehingga  peramalan  dapat  dilakukan  dengan baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang ditunjukkan seperti pada gambar 1.

## Gambar 1. Mekanisme Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Pada tahapan ini langkah yang dilakukan adalah merangkum  penggunaan  teori  dasar,  referensi  kerja dan  metode  prediktif,  serta  melakukan  tinjauan pustaka  dengan  tujuan  memperoleh  informasi tambahan  untuk  mendukung  pengerjaan  penelitian ini. Tahap pencarian literatur dimulai dengan mencari data  dan  informasi  metode  ARIMA,  visualisasi dashboard  dengan  streamlit,  prediksi,  dari  berbagai buku  teks,  jurnal  dan  artikel  yang  berkaitan  dengan prediksi saham.

## 2.2. Persiapan Data
Pada  tahapan  ini,  langkah-langkah  awal  yang dilakukan  adalah  mengumpulkan  data.  Data  yang digunakan adalah data historis saham harian PT XL Axiata  Tbk  yang  diperoleh  dari website Yahoo Finance.  Data  yang  digunakan  untuk  pemodelan prediksi yang dibuat adalah dari tahun 2013 – 2024. Setelah  pengumpulan  data.  Langkah  selanjutnya adalah  melakukan impor dataset,  mengecek  struktur tipe  data  pada  dataset,  melihat  informasi  detail  tipe data,  pengecekan  nilai null pada  dataset,  dan mengetahui statistik deskriptif data sebelum dilakukan  analisis  lebih  lanjut  dengan  metode ARIMA.

## 2.3. ARIMA
Setelah  melakukan  persiapan  data,  langkah selanjutnya  adalah  menganalisis  data  tersebut menggunakan  metode  ARIMA.  Adapun  langkah- langkah  pada  tahapan  ARIMA  adalah  sebagai berikut.

## 2.3.1. Identifikasi Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  plot  data pada  data  Close  untuk  menentukan  tren  data. Langkah selanjutnya adalah melakukan uji stasioneritas data menggunakan metode uji Augmented  Dickey-Fuller (ADF).  Uji  ini  dilakukan untuk  mengetahui  apakah  data  memiliki  akar  unit atau tidak, yaitu apakah data memiliki nilai rata-rata
yang  konstan  sepanjang  waktu[9].  Hipotesis  uji stasioner  data  deret  waktu  menggunakan  ADF adalah:
H0: Data tidak stasioner H1: Data stasioner Adapun  dasar  penentuan  hipotesis  yang digunakan  adalah  H0  ditolak  ketika  nilai p-value < 0,05 sehingga data dinyatakan stasioner. Sebaliknya, H0 diterima ketika nilai p-value > 0,05 sehingga data dinyatakan  tidak  stasioner[10].  Apabila  data  belum stasioner  maka  perlu  dilakukan  proses differencing sampai data menjadi stasioner.
Langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi Autocorrelation  Function (ACF)  dan Partial Autocorrelation
Function
(PACF). Plot
Autocorrelation  Function (ACF)  digunakan  untuk mengidentifikasi  model Autoregressive (AR)  atau menentukan  orde  p  dari  model  ARIMA  non- musiman,  sedangkan  plot Partial  Autocorrelation Function (PACF)  untuk  mengidentifikasi  model Moving Average (MA) atau menentukan orde q[11].

## 2.3.2. Pembuatan Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  model ARIMA dengan ARIMA manual dan Auto-ARIMA. Model ARIMA manual dihasilkan dari proses-proses pada  tahapan  selanjutnya  yaitu  pada  tahapan differencing,  identifikasi  ACF  dan  PACF  dalam menentukan  ordo-ordo  pada  model  ARIMA. Beberapa  model  yang  dihasilkan  akan  dilakukan analisis  lebih  lanjut  dengan  fungsi  Auto-ARIMA untuk menghasilkan model terbaik.

## 2.3.3. Pemilihan Model Terbaik
Model  terbaik  dihasilkan  dari  fungsi  Auto- ARIMA  dengan  parameter  yang  diukur  dengan menggunakan  nilai Akaike  Information  Criterion (AIC). Nilai AIC dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 1.
𝐴𝐼𝐶 = 2𝑘 − 2 log(𝐿) (1)
Keterangan:
k:  jumlah  parameter  yang  digunakan  dalam  model ARIMA L: nilai log-likelihood dari model ARIMA
Model terbaik yang terpilih kemudian dievaluasi  dengan  menghitung  nilai  performa menggunakan Root  Mean  Squared  Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error .

## 2.3.4. Prediksi
Pada  tahap  ini  dilakukan  prediksi  harga penutupan saham untuk periode 10 hari dengan model ARIMA  terbaik  yang  dihasilkan  pada  tahapan sebelumnya.  Hasil  prediksi  ini  kemudian  akan disajikan pada sebuah dashboard visualisasi.

## 2.4. Pembuatan Visualisasi Dashboard
Hasil  analisis  prediksi  pada  tahapan-tahapan sebelumnya  akan  divisualisasikan  pada  dashboard. Pembuatan  visualisasi  ini  menggunakan framework streamlit.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Persiapan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data sekunder tentang harga penutupan saham harian PT XL Axiata Tbk yang diambil dari situs web Yahoo  Finance.  Data  historis  saham  PT  XL  Axiata Tbk disajikan pada tabel 1.

## Tabel 1. Data Historis Saham EXCL
Date Open  High Low Close Adj Close Volume 2013-01-02  5622 5721 5573 5622 5065  48565940 2013-01-03  5671 5819 5523 5671 5109  66383420 2013-01-04  5671 5721 5523 5671 5109  22415050 2013-01-07  5622 5671 5573 5622 5065  27504310 … … … … … … … … … … … … … … 2024-04-16  2300 2300 2220 2270 2227  16666400 2024-04-17  2270 2290 2110 2120 2080  22034500 2024-04-18  2120 2250 2120 2190 2148  21685400 2024-04-19  2170 2220 2080 2190 2148  41032300
Data  pada  tabel  4  merupakan  data  historis saham  harian  EXCL  (PT  XL  Axiata  Tbk.)  dari  2 Januari  2013  – 19  April  2024.  Terdiri  atas  7  kolom dan  2793  observasi  (baris).  Dalam  penelitian  ini difokuskan  pada  kolom  Close  untuk  dilakukan analisis lebih lanjut. Langkah-langkah yang dilakukan  pada  tahapan  awal  adalah  melakukan impor  dataset,  mengecek  struktur  tipe  data  pada dataset, melihat informasi detail tipe data, pengecekan  nilai null pada  dataset,  dan  mengetahui statistik deskriptif data.

## 3.2. Hasil Identifikasi Model
Tahap identifikasi dimulai dengan memplot data untuk menentukan tren data, terlepas dari apakah data tersebut  musiman  atau  non-musiman.  Adapun  Plot data  pada  data  historis  saham  harian  EXCL  dari  2 Januari  2013  –  19  April  2024  dapat  dilihat  pada gambar 2.

## 1208 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1205-1211
Gambar  2  menunjukkan  pergerakan  harga saham  EXCL  dari  tahun  2013  hingga  2024.  Grafik tersebut  juga  tidak  menunjukkan  adanya  pola  yang berulang  setiap  tahun,  tidak  tampak  adanya  pola musiman  yang  jelas.  Setelah  mengidentifikasi  pola dalam  data,  data  harus  diuji  stasioneritas  terhadap varian  dan  mean.  Langkah  selanjutnya  pada pemodelan  ARIMA  adalah  melakukan  identifikasi stasioneritas  data  dengan  uji  ADF.  Hasil  uji  ADF dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji ADF Pertama Parameter Hasil ADF Test Statistic -2,6689216402704385 p-value 0.07957229850092157
Dari  hasil  uji  ADF  pada  tabel  2  dapat  dilihat bahwa nilai p-value > 0,05, H0 diterima sehingga data dinyatakan belum memenuhi asumsi stasioner. Maka perlu dilakukan proses differencing agar data menjadi stasioner.  Proses differencing dilakukan  dengan menghitung  perubahan  atau  selisih  nilai  observasi antara  waktu  tertentu[12]. Differencing dapat dilakukan  beberapa  kali  untuk  mencapai  keadaan stasioneritas  yang  diinginkan.  Output  hasil  proses differencing pertama dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji ADF setelah Differencing Parameter Hasil ADF Test Statistic -55,59057848635786 p-value 0.0
Dari  hasil uji  ADF  setelah  dilakukan differencing pertama pada data terlihat bahwa nilai p- value <  0,05.  H0  ditolak  sehingga  dapat  dikatakan data  stasioner.  Ini  berarti  akan  menggunakan  model ARIMA  dengan  nilai  orde  d  =  1  untuk  melakukan analisis lebih lanjut.
Langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi ACF  dan  PACF.  Plot Autocorrelation  Function (ACF)  digunakan  untuk  mengidentifikasi  model Autoregressive  (AR)  atau  menentukan  orde  p  dari model ARIMA non-musiman, sedangkan plot Partial
Autocorrelation Function
(PACF) untuk
mengidentifikasi  model Moving  Average (MA)  atau menentukan orde q.

## Gambar 3. Plot ACF
Berdasarkan  hasil  plot  ACF  dilihat  adanya  lag yang  signifikan  pada  lag  ke-2  dan  lag  ke-4.  Hal  ini menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang
signifikan antara observasi saat ini dengan observasi dua  periode  sebelumnya  (lag  2)  dan  empat  periode sebelumnya  (lag  4).  Sehingga  dapat  diidentifikasi nilai orde p = 2 atau p = 4.

## Gambar 4. Plot PACF
Berdasarkan hasil plot PACF terlihat adanya lag yang  signifikan  pada  lag  ke-2  dan  lag  ke-4  sama seperti pada plot ACF. Sehingga dapat diidentifikasi nilai orde q = 2 atau q = 4.

## 3.3. Hasil Pembuatan Model
Pada  tahap  ini  data  dibagi  menjadi  dua  bagian untuk  data training dan  data testing .  Pembagian jumlah data ini yaitu 90% data pelatihan (train) atau sejumlah  2513  data  dan  10%  untuk  data  uji (test) sejumlah  280  data.  Pada  tahap  identifikasi  model sebelumnya, didapat nilai setiap ordo (p,d,q). Model Autoregressive atau  ordo  p  =  2  atau  4, differencing atau ordo d = 1, dan model Moving Average atau ordo q  =  2  atau  2.  Maka  model  ARIMA  manual  yang dihasilkan adalah:
1. (2,1,2)
2. (4,1,2) 3. (2,1,4) 4. (4,1,4)
Untuk  mencari  model  terbaik  di  antara  model tersebut, dapat dicari dengan fungsi automodel pada library pmdarima.  Fungsi  auto-arima  menggunakan nilai Akaike  Information  Criterion (AIC)  sebagai penentu model terbaik[13]. Pada tahap ini dihasilkan model auto ARIMA yang disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Model ARIMA Model ARIMA AIC ARIMA(0,1,0) 29704,486 ARIMA(0,1,1) 29700,419 ARIMA(0,1,2) 29701,422 ARIMA(0,1,3) 29703.260 ARIMA(0,1,4) 29702,434 ARIMA(0,1,5) 29704,208 ARIMA(1,1,0) 29700,660 ARIMA(1,1,1) 29698,513 ARIMA(1,1,2) 29700,015 ARIMA(1,1,3) 29701,956 ARIMA(1,1,4) 29702,866 ARIMA(2,1,0) 29701,555 ARIMA(2,1,1) 29700,008 ARIMA(2,1,2) 29697,095 ARIMA(2,1,3) 29697,843 ARIMA(3,1,0) 29703,459 ARIMA(3,1,1) 29701,974 ARIMA(3,1,2) 29697,788
ARIMA(4,1,0) 29702,927 ARIMA(4,1,1) 29702,873 ARIMA(5,1,0) 29704,738
Tabel  4  menampilkan  model-model  ARIMA secara otomatis beserta informasi mengenai nilai AIC pada masing-masing model.

## 3.4. Hasil Model Terbaik
Pada tahap  sebelumnya telah  dihasilkan  model ARIMA  dengan  nilai  AIC  masing-masing  model. Model  terbaik  dipilih  berdasarkan  model  yang memiliki nilai AIC terkecil. Pada tabel 8 dapat dilihat bahwa  model  ARIMA  (2,1,2)  memiliki  nilai  AIC terkecil yaitu 29697.095. Model ARIMA (2,1,2) yang telah terpilih sebagai model terbaik kemudian dilatih menggunakan  2513  data  training  untuk  menguji sebanyak  280  data  baru  yang  kemudian  akan dilakukan  evaluasi  dengan  menghitung  performa model menggunakan RMSE dan MAPE.

## Gambar 5. Metrik Performa
Gambar 10 menunjukkan plot performa prediksi pada 280 data testing. Hasil perhitungan nilai RMSE dan  MAPE  pada  model  ARIMA  (2,1,2)  disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Performa Model RMSE MAPE 50,743 0,0165
Nilai  RMSE  sebesar  50.743  menunjukkan bahwa  rata-rata  kesalahan  prediksi  model  adalah sekitar  50.743  unit.  Nilai  RMSE  yang  lebih  rendah menunjukkan  model  yang  lebih  akurat,  sedangkan nilai  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  model  yang kurang  akurat.  Nilai  MAPE  sebesar  0,0165 menunjukkan  bahwa  rata-rata  persentase  kesalahan absolut  antara  nilai  aktual  dan  nilai  yang  diprediksi oleh  model  adalah  sekitar  1,16%.  Artinya,  model memiliki Tingkat kesalahan yang relatif rendah, yaitu sekitar 1,16% dari nilai aktual. Semakin rendah nilai MAPE semakin baik kinerja model peramalan.

## 3.5. Hasil Prediksi
Prediksi dilakukan dengan menggunakan model ARIMA  (2,1,2)  untuk  memprediksi  harga  saham pada  10  hari  ke  depan.  Hasil  prediksi  dapat  dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Prediksi Tanggal Prediksi 2024-04-22 2.190,234634 2024-04-23 2.194,146671 2024-04-24 2.193,249774 2024-04-25 2.196,195533 2024-04-26 2.194,778399 2024-04-29 2.197,197356 2024-04-30 2.195,563380 2024-05-02 2.197,677051 2024-05-03 2.195,975895 2024-05-06 2.197,896819
Tabel 6 menunjukkan nilai prediksi harga saham untuk 10 hari mulai dari 22 April 2024 sampai dengan 6  Mei  2024.  Selanjutnya  hasil  prediksi  kemudian dibandingkan  dengan  nilai  yang  sebenarnya  untuk dapat  diketahui  akurasinya.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Hasil Prediksi Tanggal Harga Prediksi Harga Sebenarnya Absolute Error Prediksi 2024-04-22 2.190 2.300 110 2024-04-23 2.194 2.390 196 2024-04-24 2.193 2.380 187 2024-04-25 2.196 2.380 184 2024-04-26 2.194 2.380 186 2024-04-29 2.197 2.440 243 2024-04-30 2.195 2.470 275 2024-05-02 2.197 2.420 223 2024-05-03 2.195 2.480 285 2024-05-06 2.197 2.410 213 MAE 210,2 MAPE 8,70% Akurasi 91,3%
Tabel 7 merupakan nilai absolute error data uji setelah  dilakukan  prediksi  oleh  model  ARIMA beserta  residu/ error hasil  prediksi  terhadap  harga sebenarnya.  Akurasi  model  terhadap  data  uji  diukur menggunakan Mean  Absolute  Error (MAE)  dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  Hasil perhitungan  MAE  adalah  210,2.  Dengan  kata  lain, rata-rata kesalahan prediksi harga adalah  Rp. 210,2. Sedangkan  hasil  perhitungan  MAPE  adalah  8,70% atau  persentase  rata-rata  kesalahan  prediksi  harga adalah  8,70%.  Berdasarkan  nilai  MAPE  tersebut, maka  akurasi  hasil  prediksi  model  adalah  sebesar 91,3%.
3.6. Hasil Visualisasi Dashboard
Pada tahapan ini dilakukan pembuatan dashboard  untuk  memvisualisasikan  hasil  analisis prediksi pada tahapan sebelumnya. Adapun hasildari visualisasi dashboard dapat dilihat pada gambar

## 1210
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1205-1211
Gambar 6 merupakan halaman Homepage yang menampilkan informasi mengenai dashboard visualisasi  prediksi  saham  EXCL.  Pada  gambar  17 disajikan  informasi  mengenai  dashboard  dan penjelasan  mengenai  menu-menu  yang  ada  pada dashboard saham. Adapun menu-menu pada halaman ini adalah menu Home, Plot Data, Performance, dan Hasil Prediksi.

## Gambar 7. Halaman Plot Data
Gambar 7 menampilkan halaman Plot Data. Di bagian atas terdapat filter tanggal yang dapat dipilih untuk menampilkan data berdasarkan rentang waktu tertentu. Kemudian terdapat filter kategori yang dapat dipilih untuk menampilkan data berdasarkan kategori tertentu.  Setelah  melakukan  filter  data,  maka  grafik akan muncul berdasarkan filter.

## Gambar 8. Halaman Performance
Gambar 8 menampilkan halaman Performance. Pada grafik Performance dapat dilihat perbandingan dari nilai aktual dan nilai prediksi saham. Nilai RMSE dan MAPE dari model yang dibuat juga dapat dilihat pada halaman tersebut.

## Gambar 9. Halaman Hasil Prediksi (1)
Gambar 9 dapat dilihat halaman Hasil Prediksi yang menampilkan grafik prediksi saham. Dari grafik tersebut dapat dilihat plot nilai aktual di masa lampau dan nilai prediksi di masa depan.

## Gambar 10. Halaman Hasil Prediksi (2)
Gambar 21 dapat nilai prediksi untuk 10 hari ke depan yang disajikan dalam bentuk tabel. Tabel pada gambar  tersebut  berisi  informasi-informasi  seperti tanggal  dan  nilai  hasil  prediksi  harga  penutupan saham. Halaman ini juga merupakan halaman terakhir dari website .

## 4. DISKUSI
Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan  bahwa  metode  ARIMA  cukup  akurat digunakan  untuk  memprediksi  pergerakan  harga saham  EXCL.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian Susanti  [14]  yang  memprediksi  pergerakan  IHSG dengan time  series  modelling ARIMA.  Dengan menggunakan data IHSG dari 2 Januari 2017 sampai 3  Januari  2018  penelitiannya  menunjukkan  bahwa model ARIMA dapat digunakan untuk prediksi harga saham dengan akurasi sebesar 97,4%.
Penelitian serupa juga dilakukan dilakukan oleh Pandji[15],  membandingkan  dua  metode  dalam memprediksi  harga  saham  yaitu Autoregressive Integrated  Moving  Average (ARIMA)  dengan
Artificial  Neural  Network (ANN).  Pada  penelitian tersebut dihasilkan perhitungan error RMSE dengan model  ARIMA  (1,  0,  0),  dan  ARIMA  (2,  0,  0) masing-masing sebesar 1,3738 dan 1,5514. Sedangkan  ANN  dengan  16  hidden  layer  sebesar 4.6814. Hasil dari penelitian ini model ARIMA (1, 0, 0)  lebih  akurat  dibandingan  metode  ANN  dalam prediksi harga saham PT. Bumi Citra Permai Tbk.
Dari  kedua  penelitian  tersebut  menunjukkan bahwa penggunaan metode ARIMA merupakan salah satu  alternatif  yang  cukup  baik  dalam  memprediksi harga  saham.  Dalam  penelitian  ini  model  ARIMA (2,1,2) merupakan  model  yang paling relevan  untuk melakukan  prediksi.  Pemilihan  model  yang  paling relevan  dalam  prediksi  dengan  metode  ARIMA  ini sangat penting agar mendapatkan hasil prediksi yang paling  akurat.  Namun  demikian  untuk  prediksi dengan  data  pada  rentang  waktu  berbeda  perlu pengujian  ulang  terhadap  alternatif  model  ARIMA yang paling sesuai.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian pada penelitian ini, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Didapatkan  model  terbaik  prediksi  harga penutupan saham EXCL dengan menggunakan
metode ARIMA untuk periode prediksi 10 hari yaitu model ARIMA(2,1,2)
2. Dari model terbaik yang sudah didapatkan, hasil prediksi harga penutupan  saham  untuk periode 10  berturut-turut  adalah  2.190;  2.194;  2.193; 2.196;  2.194;  2.197;  2.195;  2.197;  2.195;  dan 2.197
3. Visualisasi Dashboard berhasil diimplementasikan dalam website untuk memvisualisasikan hasil analisis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. K. Nti, A. F. Adekoya, dan B. A. Weyori, A  systematic  review  of  fundamental  and technical analysis of stock market predictions ,  vol.  53,  no.  4.  Springer Netherlands, 2020. doi: 10.1007/s10462-019- 09754-z.
[2] A.  N.  Girsang,  H.  D.  Tambun,  A.  Putri,  D. Rarasati,  D.  S.  S.  Nainggolan,  dan  P.  Desi, “Analisis  Pengaruh  EPS,  DPR,  dan  DER terhadap  Harga  Saham  Sektor  Trade, Services,  &  Investment  di  BEI,” Jesya (Jurnal  Ekon.  Ekon.  Syariah) ,  vol.  2,  no.  2, hal. 351–362, 2019, doi: 10.36778/jesya.v2i2.97.
[3] E.  Febrianti,  M.  Muchran,  dan  A.  Jaya, “Analysis  of  Optimal  Portfolio  Formation Using  Single  Index  Model  on  Stocks Included  in  the  Lq  45  Market  Index  on  the Indonesia Stock Exchange,” Ajar , vol. 5, no.
02, hal. 207–225,
2022, doi: 10.35129/ajar.v5i02.345.
[4] C.  Maniil,  R.  J.  Kumaat,  dan  M.  T.  B. Maramis,  “Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga Bank  Indonesia  dan  Nilai  Tukar  Rupuah Terhadap  Harga  Indeks  Saha,  LQ45  Pada Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2017:Q1- 2021Q4,” J. Berk. Ilm. Efisiensi , vol. 23, no. 1,  hal.  97–108,  2023,  [Daring].  Tersedia pada: https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/jbi e/article/view/45165
[5] N.  H.  E.  N.  Hendra  Perdana,  “Analisis Teknikal Saham Lq-45 Menggunakan
Indikator  Bollinger  Bands,” Bimaster    Bul. Ilm.  Mat.  Stat.  dan  Ter. ,  vol.  8,  no.  4,  hal.
943–951,
2019, doi: 10.26418/bbimst.v8i4.36653. [6] J. Purnama dan A. Juliana, “Analisa Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan
Menggunakan  Metode  Arima,” Cakrawala Manag. Bus. J. , vol. 2, no. 2, hal. 454, 2020, doi: 10.30862/cm-bj.v2i2.51.
[7] V.  I.  Kontopoulou,  A.  D.  Panagopoulos,  I. Kakkos, dan G. K. Matsopoulos, “A Review
of ARIMA vs. Machine Learning Approaches  for  Time  Series  Forecasting  in Data Driven Networks,” Futur. Internet , vol. 15, no. 8, hal. 1–31, 2023, doi:
10.3390/fi15080255.
[8] S.  P.  Fauzani  dan  D.  Rahmi,  “Penerapan Metode  ARIMA  Dalam  Peramalan  Harga Produksi Karet di Provinsi Riau,” J. Teknol. dan  Manaj.  Ind.  Terap. ,  vol.  2,  no.  4,  hal. 269–277, 2023, doi: 10.55826/tmit.v2i4.283.
[9] Siti  Afifatul  Farichah,  “Analisis  Inflasi  Di
Indonesia: Pendekatan Autoregressive Distributed  Lag  (Ardl),” J.  Cakrawala  Ilm. , vol.  1,  no.  10,  hal.  2467–2484,  2022,  doi: 10.53625/jcijurnalcakrawalailmiah.v1i10.25 77.
[10] M.  Q.  Hendikawati  dan  P.  Walid,  “Time Series Modelling of Stock Price By Modwt- Arima Method Semarang,” UNNES J. Math. , vol.  8,  no.  2,  hal.  79–89,  2019,  [Daring].
Tersedia pada: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
[11] W.  W.  S.  Wei, Time  Series  Analysis Univariate and Multivariate Methods , Second  Edi.  United  States  of  America:
Pearson Education, Inc., 2006. doi: 10.1016/B978-008044910-4.00546-0.
[12] S.  Aktivani,  “Uji  Stasioneritas  Data  Inflasi Kota  Padang  Periode  2014-2019,” J.  Stat. Ind. dan Kompetasi , vol. 6, no. 1, hal. 26–33, 2021.
[13] Li,  D.  Gumulya,  J.  S.  Sembel,  dan  M.  L.
Ginting, “Analisis Peramalan
dan Pengelompokan Jumlah Turis ke Jepang,” J. Integr. Syst. , vol. 4, no. 2, hal. 150–167, 2021, doi: 10.28932/jis.v4i2.3164.
[14] R.  Susanti  dan  A.  R.  Adji,  “Analisis Peramalan  Ihsg  Dengan  Time  Series Modeling Arima,” J. Manaj. Kewirausahaan , vol.  17,  no.  1,  hal.  97,  2020,  doi: 10.33370/jmk.v17i1.393.
[15] B.  yafitra  Pandji,  Indwiarti,  dan  A.  A. Rohmawati,  “Perbandingan  Prediksi  Harga Saham  Dengan  Model  Arima  Dan  Artificial Neural Network,” Ind. Comput. , vol. 4, no. 2, hal. 189–198, 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.2.344.