Dalam analisis ini, kami mengeksplorasi perilaku harga saham Bank Mandiri menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Dengan data historis yang mencakup harga pembukaan, tertinggi, terendah, penutupan, dan volume dari saham Bank Mandiri, kami bertujuan untuk memahami pola yang ada dan melakukan peramalan harga di masa depan. Analisis ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang dinamika harga saham Bank Mandiri. Metode ARIMA terbukti efektif dalam memodelkan dan meramalkan harga saham, yang dapat menjadi alat yang berharga bagi investor dan analis pasar dalam pengambilan keputusan investasi. Deskripsi ini memberikan gambaran menyeluruh tentang analisis yang dilakukan dan hasil yang diperoleh. Anda dapat menyesuaikan bagian tertentu sesuai dengan detail spesifik dari analisis Anda jika diperlukan.

Dalam analisis ini, kami mengeksplorasi perilaku harga saham Bank Mandiri menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Dengan data historis yang mencakup harga pembukaan, tertinggi, terendah, penutupan, dan volume dari saham Bank Mandiri, kami bertujuan untuk memahami pola yang ada dan melakukan peramalan harga di masa depan. Hasil analisis ini menunjukkan adanya pola tertentu dalam harga saham Bank Mandiri, serta memberikan wawasan tentang bagaimana harga dapat diprediksi berdasarkan data historis. Dengan menggunakan model ARIMA, kami berhasil meramalkan harga penutupan saham untuk periode mendatang. Analisis ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang dinamika harga saham Bank Mandiri. Metode ARIMA terbukti efektif dalam memodelkan dan meramalkan harga saham, yang dapat menjadi alat yang berharga bagi investor dan analis pasar dalam pengambilan keputusan investasi. Deskripsi ini memberikan gambaran menyeluruh tentang analisis yang dilakukan dan hasil yang diperoleh. Anda dapat menyesuaikan bagian tertentu sesuai dengan detail spesifik dari analisis Anda jika diperlukan.

Analisis regresi linear ini bertujuan untuk memprediksi data testing. Data yang digunakan telah dibersihkan dari data yang hilang dan outlier, seperti kolom 'Country'.

Analisis regresi linear ini bertujuan untuk memprediksi data testing. Data yang digunakan telah dibersihkan dari data yang hilang dan outlier, seperti kolom 'Country'.

Data ini merupakan hasil analisis statistik yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola dan tren risiko penyakit jantung berdasarkan kelompok usia. Penelitian ini dilakukan dalam rangka memenuhi tugas mata kuliah Statistika Ekonomi dan Industri.

Regresi berganda staistika ekonomi industri bab 5. Sanusi, R. N. M. (2024). Statistika ekonomi industri: Menjelajahi dunia ekonomi melalui angka dan tren.

Regresi berganda yang diambil dari data real sumber: bps.