Peramalan Harga Saham BSI dengan Double Exponential Smoothing dari Brown
DOI:
https://doi.org/10.29313/bcss.v6i1.23671Keywords:
Harga Saham, Peramalan, Double Exponential Smoothing BrownAbstract
Abstract. Stock prices are important indicators that reflect a company’s performance and value in the capital market and tend to fluctuate over time. Stocks serve as a source of financing that can be used to develop businesses or support the implementation of new projects. A stock represents a security that serves as proof of an individual’s ownership in the company they have purchased.This study aims to apply Brown’s Double Exponential Smoothing (DES) method to forecast the stock prices of Bank Syariah Indonesia (BSI). This method is employed because it is capable of modeling time series data that exhibit a trend pattern. The data used consist of historical BSI stock price data over a certain period, with forecasting accuracy measured using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results of the analysis using Brown’s Double Exponential Smoothing method show that the stock price forecasts are accurate and indicate an increasing trend over five periods.
Abstrak. Harga saham merupakan indikator penting yang mencerminkan kinerja dan nilai suatu perusahaan di pasar modal serta mengalami pergerakan yang fluktuatif dari waktu ke waktu. Saham menjadi suatu sumber keuangan yang berfungsi sebagai pembiayaan yang dapat digunakan untuk mengembangkan bisnis atau mendukung berjalannya proyek baru. Saham merupakan surat yang akan menjadi bukti kepemilikan seseorang atas perusahaan yang dibelinya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Double Exponential Smoothing (DES) dari Brown dalam meramalkan harga saham Bank Syariah Indonesia (BSI). Metode ini digunakan karena mampu memodelkan data deret waktu yang memiliki pola tren. Data yang digunakan berupa data historis harga saham BSI pada periode tertentu, dengan tingkat akurasi peramalan yang diukur menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil analisis menggunakan metode Double Exponential Smoothing dari Brown yang menghasilkan peramalan nilai harga saham secara akurat selama 5 periode meningkat.
References
Muhammad Fariz Faqih, & Ilham Faishal Mahdy. (2024). Penerapan Self Organizing Maps dalam Pengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Aspek Pendidikan. Jurnal Riset Statistika, 93–102. https://doi.org/10.29313/jrs.v4i2.4708
Oktoriandi, D. (2022). Penerapan uji Q Cochran terhadap Atribut Produk Laptop Menggunakan Multiple Response Analysis (MRA). Jurnal Riset Statistika, 1(2), 127–134. https://doi.org/10.29313/jrs.v1i2.521
Habsari H. Forecasting Uses Double Exponential Smoothing Method and Forecasting Verification Uses Tracking Signal Control Chart [Internet]. Available from: https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss1pp013-022
Herwanto D. Penerapan Metode Double Exponential Smoothing dan Moving Average pada Peramalan Permintaan Produk Gasket Cap di PT. Nesinak Industries. Serambi Engineering, VII(1).
Makridakis S. Metode dan Aplikasi Peramalan.Jakarta: Erlangga; 1999.
Tannadi B. Ilmu Saham: Pengenalan Saham Jakarta: Elex Media Komputindo; 2020.
Brown, R. G. (1959). Statistical Forecasting for Inventory Control. New York: McGraw-Hill.
Husnan, S. (2015). Dasar-Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas (Edisi Kelima). Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & Hyndman, R. J. (1998). Forecasting: Methods and Applications (3rd ed.). New York: John Wiley & Sons.
Zainerrosid, R. P. Peramalan Harga Saham Bank Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing (Vol. 2).
Ngabidin, Z., Sanwidi, A., & Arini, E. R. (2023). Implementasi Metode Double Exponential Smoothing Brown Untuk Meramalkan Jumlah Penduduk Miskin. Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains Dan Teknologi, 11(2), 328–338. https://doi.org/10.37905/euler.v11i2.23054
Bastian, F., & Sari Islami, F. (2021). Jurnal Paradigma Multidisipliner (JPM) Peramalan Harga Saham PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk. Menggunakan Metode ARIMA. Forecasting Pt. Bank Mandiri (Persero) Tbk. Stock Price Using Arima Method. In JPM (Vol. 2, Issue 2). https://finance.yahoo.com
Susilawati, R., & Sunendiari, S. (2022). Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Menggunakan Metode Arima dan Grey System Theory. Jurnal Riset Statistika, 1–13. https://doi.org/10.29313/jrs.vi.603
Widhi Aryanti, & Nur Azizah Komara Rifai. (2023). Penerapan Artificial Neural Network dengan Algoritma Backpropagation untuk Memprediksi Harga Saham. Jurnal Riset Statistika, 107–118. https://doi.org/10.29313/jrs.v3i2.2953
