Perbandingan Prediksi Harga Saham Menggunakan Metode Holt Winter’s Exponential Smoothing Dan Seasonal Arima
Abstract
Bisnis di bidang perkebunan sawit tentu tidak umum di Indonesia terutama
pada awal tahun 2000 hingga tahun 2008 harga CPO melonjak tinggi, akan tetapi
saat tahun 2019 akhir Indonesia dilanda pandemi Covid-19 yang menyebabkan
harga dari CPO turun di awal tahun 2020. Hal ini tentu mempengaruhi harga saham
di beberapa perusahaan perkebunan sawit, salah satunya adalah PT. Sawit Sumber
Sarana. PT. Sawit Sumber Sarana merupakan salah satu perusahaan perkebunan
sawit terbesar yang ada di Indonesia. Dengan terjadinya pandemi Covid-19 ini tentu
berpengaruh terhadap harga saham yang ada pada PT. Sawit Sumber Sarana. Oleh
karena itu peneliti ingin mengetahui gambaran harga saham dari PT. Sawit Sumber
Sarana satu tahun kedepan dengan membandingkan dua metode peramalan, yaitu
metode Holt Winter Exponential Smoothing dan metode Seasonal Autoregressive
Integrated Movement (SARIMA). Pada hasil penelitian yang sudah dilakukan
didapatkan hasil bahwa metode terbaik yang digunakan untuk peramalan adalah
metode Seasonal ARIMA (SARIMA) Holt Winter’s Exponential Smoothing model
Multiplikative dengan nilai MAPE sebesar 7.487427% sedangkan untuk metode
SARIMA sudah dilakukan bebrapa overfitting model dan di dapatkan model yang
terbaik adalah model SARIMA (0,1,1) (0,1,1)12, akan tetapi pada model SARIMA
(0,1,1) (0,1,1)12 memiliki nilai MAPE sebesar 8.061401% yang berarti sedikit lebih
besar daripada nilai MAPE yang ada pada metode Holt Winter’s Exponential
Smoothing model Multiplikative. Oleh karena itu dari hasil perbandingan dua
metode peramalan tersebut metode yang baik digunakan adalah Holt Winter's
Exponential Smoothing model Multiplikative dengan hasil peramalan yang
cenderung mengalami kenaikan, contohnya pada bulan Januari 2022 hasil
prediksinya sebesar 1097.5227 dan hanya mengalami penurunan pada bulan Mei 2022 yaitu sebesar 972.7341.
Collections
- Statistics [900]