5 menit baca 917 kata Diperbarui: 15 Januari 2026

🎯 Poin Penting tentang Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

  • ARIMA adalah model statistik time-series yang digunakan untuk meramal dan memprediksi tren harga aset keuangan.
  • Model ini memanfaatkan data historis dengan mempertimbangkan pola masa lalu dan hubungan antar waktu.
  • Tiga komponen utama ARIMA adalah Autoregressive (AR), Integrated (I), dan Moving Average (MA).
  • Parameter 'I' (Integrated) sangat krusial untuk men-stasioner-kan data, yang penting untuk akurasi prediksi.
  • ARIMA membantu investor membuat keputusan yang lebih baik dengan memprediksi fluktuasi pasar.

📑 Daftar Isi

Apa itu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)?

Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah ARIMA adalah model statistik time-series untuk meramal tren harga aset keuangan, memanfaatkan data historis dan tiga komponen: Autoregressive (AR), Integrated (I), dan Moving Average (MA).

Penjelasan Lengkap tentang Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Apa itu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)?

Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah sebuah metode analisis statistik yang sangat populer dalam bidang ekonometrika dan analisis finansial. Model ini dirancang khusus untuk meramalkan dan memprediksi tren pergerakan harga aset keuangan, seperti saham, mata uang (forex), komoditas, dan indeks pasar. Keunggulan utama ARIMA terletak pada kemampuannya untuk memperhitungkan pola-pola yang ada dalam data historis melalui pendekatan time-series. Pendekatan ini secara spesifik melakukan peramalan dengan menggunakan data yang berasal dari periode waktu yang berbeda, sehingga menangkap dependensi temporal dalam data.

Dalam konteks investasi dan trading, ARIMA sering kali menjadi alat bantu penting untuk memprediksi fluktuasi pasar keuangan. Dengan prediksi yang lebih akurat, investor dapat memperoleh pedoman yang lebih kuat dalam membuat keputusan investasi yang strategis. Model ARIMA tidak hanya bergantung pada data harga semata, tetapi juga dapat diintegrasikan dengan pertimbangan faktor-faktor ekonomi makro dan mikro, serta peristiwa politik yang berpotensi memengaruhi harga suatu aset. Hal ini memungkinkan para pelaku pasar untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi, berdasarkan analisis yang komprehensif dan berkualitas.

Parameter Utama dalam Model ARIMA

Model ARIMA dicirikan oleh tiga parameter utama yang masing-masing memiliki peran spesifik dalam membentuk prediksi:

  • Autoregression (AR) (p): Parameter ini menjelaskan sejauh mana nilai data pada suatu periode waktu berkorelasi dengan nilai data pada periode waktu sebelumnya. Dalam kata lain, AR mengukur pengaruh nilai-nilai masa lalu terhadap nilai saat ini.
  • Integrated (I) (d): Parameter ini berkaitan dengan proses diferensiasi data untuk membuatnya menjadi stasioner. Data yang stasioner adalah data yang rata-rata dan variansnya tidak berubah seiring waktu, yang merupakan prasyarat penting agar model ARIMA dapat bekerja secara efektif.
  • Moving Average (MA) (q): Parameter ini mengukur hubungan antara observasi saat ini dan residu (kesalahan prediksi) dari observasi sebelumnya. MA menangkap efek dari kesalahan prediksi masa lalu terhadap nilai saat ini.

Kombinasi dari ketiga parameter ini (p, d, q) membentuk model ARIMA(p, d, q) yang spesifik, di mana setiap nilai mewakili tingkat atau orde dari masing-masing komponen.

Cara Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Menggunakan model ARIMA dalam trading melibatkan analisis data historis, identifikasi parameter (p, d, q), penerapan model, dan validasi prediksinya untuk membuat keputusan trading.

  1. 1Kumpulkan data historis harga aset yang relevan (misalnya, harga penutupan harian selama beberapa tahun).
  2. 2Lakukan analisis eksplorasi data, termasuk visualisasi grafik dan uji stasioneritas (misalnya, menggunakan Augmented Dickey-Fuller test).
  3. 3Tentukan orde parameter p, d, dan q. Ini seringkali melibatkan analisis plot Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF), serta penggunaan algoritma seperti AIC (Akaike Information Criterion) atau BIC (Bayesian Information Criterion) untuk memilih model terbaik.
  4. 4Latih model ARIMA menggunakan data historis yang telah diolah dan tentukan parameter p, d, q yang optimal.
  5. 5Gunakan model yang terlatih untuk membuat prediksi harga di masa depan.
  6. 6Validasi akurasi prediksi model secara berkala dan sesuaikan parameter atau model jika diperlukan berdasarkan kinerja aktual pasar.

Contoh Penggunaan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam Trading

Seorang trader forex ingin memprediksi pergerakan harga pasangan mata uang EUR/USD. Trader tersebut mengumpulkan data harga penutupan harian EUR/USD selama 5 tahun terakhir. Setelah melakukan analisis, trader mengidentifikasi bahwa data memerlukan satu kali diferensiasi untuk menjadi stasioner (d=1), menunjukkan adanya korelasi yang signifikan dengan nilai pada periode sebelumnya (p=2), dan juga adanya pengaruh dari kesalahan prediksi masa lalu (q=1).

Dengan parameter ini, trader membangun model ARIMA(2,1,1). Model ini kemudian digunakan untuk memprediksi harga penutupan EUR/USD untuk beberapa hari ke depan. Jika prediksi menunjukkan tren naik yang kuat, trader mungkin mempertimbangkan untuk membuka posisi beli (long) pada EUR/USD, dengan menempatkan stop-loss di bawah level prediksi terendah untuk membatasi risiko.

Sebaliknya, jika prediksi menunjukkan tren turun, trader mungkin akan membuka posisi jual (short) atau menunda transaksi. Akurasi prediksi model ini akan terus dipantau dan dievaluasi terhadap pergerakan pasar aktual.

Istilah Terkait

Pelajari juga istilah-istilah berikut untuk memperdalam pemahaman Anda: Time Series Analysis, Forecasting, Stasioneritas, Autocorrelation Function (ACF), Partial Autocorrelation Function (PACF), Ekonometrika, Regresi, Moving Average (MA), Autoregression (AR)

Pertanyaan Umum tentang Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Apakah model ARIMA cocok untuk semua jenis aset keuangan?

Model ARIMA paling efektif untuk aset keuangan yang menunjukkan pola dependensi temporal yang kuat dan dapat distasionerkan. Namun, kinerjanya bisa bervariasi tergantung pada volatilitas dan karakteristik unik dari setiap aset.

Bagaimana cara menentukan parameter p, d, dan q yang tepat?

Penentuan parameter p, d, dan q biasanya dilakukan melalui analisis grafik ACF dan PACF, serta menggunakan kriteria statistik seperti AIC atau BIC. Proses ini seringkali bersifat iteratif dan membutuhkan pemahaman tentang karakteristik data.

Apakah ARIMA dapat memperhitungkan faktor eksternal seperti berita ekonomi?

Model ARIMA murni berfokus pada data historis internal. Untuk memasukkan faktor eksternal, diperlukan pengembangan model yang lebih kompleks seperti ARIMAX (ARIMA with exogenous variables) atau model ekonometrika lainnya.