Forecasting Return Harian Pada Indeks IDX30 Periode 2023-2025 Menggunakan Model Arima - Restu Adi Firmansyah (Faculty of Economic and Business, 2026)
Pandemi COVID-19 menyebabkan structural breaks pada pasar modal Indonesia, menuntut evaluasi kestabilan parameter keuangan pasca pandemi. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi model ARIMA terbaik untuk return harian IDX30 periode 2023-2025, mengevaluasi akurasi prediksinya, serta menganalisis implikasi efisiensi pasar. Menggunakan pendekatan kuantitatif metode time series univariat, sampel mencakup 708 observasi harga penutupan harian dari Bursa Efek Indonesia dan Yahoo Finance. Analisis data dilakukan melalui prosedur Box-Jenkins menggunakan perangkat lunak EViews. Hasil uji ADF mengonfirmasi bahwa log return telah stasioner pada tingkat level (p-value = 0,0000). Berdasarkan kriteria AIC (-6,1734) dan BIC (-6,1412), model ARIMA (1,0,2) terpilih sebagai model terbaik dengan residual bersifat white noise. Evaluasi menunjukkan tingkat akurasi tinggi dengan MAE 0,0079 dan RMSE 0,0111. Nilai MAPE yang besar (108%) dikonfirmasi sebagai konsekuensi teknis data mendekati nol, bukan kegagalan model. Signifikansi komponen AR (1) dan MA (2) membuktikan IDX30 berada pada kondisi weak form efficiency yang tidak sempurna akibat keterlambatan informasi dan perilaku herding. Disimpulkan bahwa ARIMA (1,0,2) sesuai untuk prediksi return jangka pendek di fase pemulihan.
Validasi dan Finalisasi Ratna 17 juni 2026
Keywords: Forecasting; IDX30; Log Return; ARIMA