Judul: Prediksi Harga Saham BBCA dan BMRI dengan Model Seasonal ARIMA
Abstrak: Perusahaan saat ini tidak dimiliki oleh satu orang atau kelompok yang bekerja di perusahaan tersebut. Mereka dimiliki oleh beberapa orang yang memiliki sebagian kepemilikan perusahaan. Bukti kepemilikan ini biasanya disebut saham. Saham umumnya diperdagangkan di era modern karena memiliki kemungkinan untuk menghasilkan keuntungan dalam jumlah yang besar. Informasi mengenai harga saham di masa depan adalah sesuatu yang diinginkan oleh banyak orang. Model Seasonal ARIMA merupakan model konvensional berbasis statistik yang sering digunakan untuk memprediksi harga saham. Hal ini dikarenakan harga pasar saham tidak statis, sering berubah sepanjang waktu dan terkadang memiliki pola musiman. Hal tersebut dapat diprediksi oleh model Seasonal ARIMA. Dalam penelitian ini model Seasonal ARIMA digunakan untuk memprediksi harga saham BBCA dan BMRI tahun 2022 dengan data historis harga saham BBCA dan BMRI tahun 2012- 2021. Didapatkan model ARIMA(0,1,0)(1,0,1)12 merupakan model terbaik untuk prediksi saham BBCA karena memenuhi semua asumsi dengan nilai MAPE sebesar 9,33%. dan ditemukan bahwa model ARIMA musiman tidak cocok digunakan untuk memprediksi harga saham BMRI karena tidak memenuhi beberapa asumsi., Companies nowadays are not owned by a single person or group who works in the company. They are owned by multiple people who have a portion of the share belonging to the company. These shares are usually called stocks. Stocks are commonly traded in the modern age as it has the possibility to yield high amounts of profit. The information of future stocks prices is desired by many people. Seasonal ARIMA model is a conventional model based on statistics that is often used to predict the stock market. This is because stock market prices are not static, they often vary over time and might have seasonal pattern, which Seasonal ARIMA is able to predict. In this study, Seasonal ARIMA model is used to predict 2022 stock prices of BBCA and BMRI using historical stock price data of BBCA and BMRI in 2012-2021. The seasonal ARIMA Model (0,1,0)(1,0,1)12 was decided to be the best model for BBCA stock prediction because it meets all assumptions with a MAPE score of 9.33%. It is concluded that seasonal ARIMA model isn’t suitable to predict BMRI stock price because it doesn’t meet some of the assumptions.
Keyword: forecasting, seasonal ARIMA, stock, stock price prediction

Judul: FORECASTING STOCK RETURNS WITH AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE MODEL
Abstrak: Evaluasi terhadap suatu aset saham dapat dilakukan dengan mengacu pada nilai imbal hasil saham tersebut. Akibatnya serangkaian imbal hasil saham mampu mencerminkan volatilitas pasar saham lebih baik dibandingkan dengan serangkaian harga saham. Hal ini membuat pendugaan imbal hasil saham memiliki nilai penelitian yang lebih penting dibandingkan dengan pendugaan harga saham. Pendugaan imbal hasil saham juga penting untuk para pengelola portofolio mengambil keputusan dalam mengalokasikan modal, merespon risiko perdagangan dan efisiensi pasar saham. Imbal hasil saham dapat dipandang sebagai bagian dari deret waktu (time series) dalam periode waktu tertentu yang dapat dimanfaatkan untuk membangun suatu model matematika dengan mengkombinasikan imbal hasil saham dan atau galat pada waktu yang sudah lewat. Model tersebut dapat digunakan untuk menduga imbal hasil saham di waktu yang akan datang. Salah satu model yang terkenal dan mampu menduga imbal hasil saham dengan baik adalah model autoregressive moving average (ARMA) yang merupakan gabungan antara model autoregressive (AR) dan model moving average (MA). Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji secara terpadu model AR, MA dan ARMA serta menerapkan model tersebut pada imbal hasil saham. Untuk menerapkan model AR, MA atau ARMA pada imbal hasil saham digunakan metode Box-Jenkins. Langkah pertama yang dilakukan adalah memeriksa kestasioneran data dalam rataan maupun variance. Apabila data belum stasioner dalam rataan perlu dilakukan proses differencing. Proses transformasi logaritma dilakukan ketika data belum stasioner dalam variance. Setelah data stasioner, maka tahap selanjutnya adalah menentukan orde dari model AR dan MA dengan memperhatikan nilai dan grafik autocorrelation functions (ACF) dan partial autocorrelation functions (PACF). Kemungkinan akan diperoleh beberapa calon model setelah orde yang tepat ditentukan. Untuk menentukan satu model terbaik maka pada tahap selanjutnya adalah menentukan nilai parameter dan Akaike’s information criterion (AIC) setiap model. Setelah model terbaik ditentukan, langkah berikutnya adalah memeriksa kelayakan model tersebut dengan memeriksa nilai atau grafik ACF dan PACF residual model. Tahap terakhir adalah menggunakan model yang diperoleh sebagai alat untuk menduga imbal hasil saham pada waktu yang akan datang. Pada penelitian ini, untuk data imbal hasil saham harian bank central asia (BCA) tahun 2017 sampai dengan 2020 diperoleh model terbaik adalah model ARMA(1,1). Model ini mampu memodelkan imbal saham dengan baik, hal ini ditunjukkan dengan nilai mean absolute percentage error (MAPE) di bawah 10% yaitu sebesar 6.52%. Model ARMA(1,1) juga dapat digunakan untuk menduga imbal hasil saham untuk periode 10 hari ke depan dengan akurasi MAPE sebesar 0.93% yang tergolong kategori sangat akurat.
Keyword: Autoregressive, autoregressive moving average, imbal hasil, moving average dan pendugaan

Judul: Perencanan Lanskap Sunda Kalapa, Jakarta Utara Sebagai Kawasan W isata Sejarah
Abstrak: Perkembangan kota Jakarta dari waktu ke waktu sangatlah cepat, sehingga menyebabkan kota-kota tua banyak yang tergusur untuk dijadikan daerah baru yang lebih modern. Apabila hal tersebut tidak ditanggulangi secara dini maka keberadaan Kota Lama Jakarta akan hilang. Hal inilah yang melatar belakang untuk dilakukan tindakan perlindungan dan revitalisasi kawasan bersejarah Sunda Kalapa.
Keyword: