Analisis Tren dan Prediksi Kapitalisasi Aset Menggunakan Model ARIMA

Icha Maulidya

doi:10.61132/pajamkeu.v2i5.1624

Authors

Icha Maulidya Institut Pertanian Bogor

DOI:

https://doi.org/10.61132/pajamkeu.v2i5.1624

Keywords:

ARIMA, Asset Capitalization, Forecasting, Fixed Asset, Time Series

Abstract

Effective management of fixed assets plays a crucial role in maintaining the reliability and transparency of a company’s financial reporting. Errors in the capitalization process can lead to misstatements in financial statements and affect investment decisions. This study aims to analyze and forecast asset capitalization trends using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. The research utilizes monthly recap data of asset capitalization recorded during the Settlement to Fixed Asset process from January 2021 to August 2025. The data were processed through several stages, including stationarity testing, model identification, parameter estimation, and model accuracy evaluation. The findings indicate that the data are stationary without differencing (d = 0). From several candidate models, ARIMA(0,0,3) was identified as the best model based on the lowest AIC value of 39.76. The selected model was then applied to predict asset capitalization values for the next ten periods, resulting in forecasts ranging from 1.12 to 1.56 trillion rupiah. Model evaluation showed a MAPE of 29.01%, which implies a moderate forecasting accuracy. Consequently, the ARIMA model can be considered a suitable analytical tool for monitoring and forecasting asset capitalization quantitatively.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Aditya, D., Khoirunnisa, D., & Uzliawati, L. (2024). Analisis penerapan standar akuntansi pemerintahan No. 7 tahun 2010 terhadap pencatatan aset tetap di Pemerintah Kota Serang Provinsi Banten. Jurnal Riset Akuntansi Politala, 7(1), 203–211. https://doi.org/10.34128/jra.v7i1.320

Amalani, M. Z. B., Santoso, N. A., & Syefudin, S. (2025). Perbandingan metode ARIMA dan Fuzzy Time Series dalam peramalan harga eceran daging sapi di Indonesia. RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 4(3), 2232–2242. https://doi.org/10.31004/riggs.v4i3.2283

Anggraini, N., & Rahmamita, D. (2022). Analisis perencanaan pajak melalui metode penyusutan aset tetap dan revaluasi aset tetap untuk meminimalkan beban pajak terutang (Studi kasus pada CV. Elita Kerudung Kediri). Jurnal Ilmiah Cendekia Akuntansi, 7(3), 29. https://doi.org/10.32503/cendekiaakuntansi.v7i3.2815

Buana, R. Y. S. C., & Nugrahanti, T. P. (2022). Pengaruh pengungkapan keuangan dan suku bunga pinjaman bank terhadap kinerja keuangan melalui kapitalisasi aset sewa pada perusahaan pembiayaan (2020–2021). Jurnal Impresi Indonesia, 1(11), 1149–1167. https://doi.org/10.58344/jii.v1i11.397

Budiarti, R. R. (2024). Analisis pengakuan aset tetap pada PT. X. Jurnal Ilmiah Ekonomi Manajemen Bisnis dan Akuntansi, 1. https://doi.org/10.61722/jemba.v1i2.369

Chelsya. (2025). Pengajaran dan pelatihan akuntansi kapitalisasi bunga di SMA Ricci 1 Jakarta Barat. Jurnal Serina Abdimas, 3. https://doi.org/10.24912/jsa.v3i3.35291

Ibrahim, I. O. N. (2025). Forecasting harga komoditas bawang merah Kota Kediri dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).

Iswanto, M. E., Wati, V., Irawan, J., & Yusuf, A. M. (2024). Analisis tren dan musiman dalam produksi mangga di Indramayu menggunakan model ARIMA. Teknokom, 7(2), 266–273. https://doi.org/10.31943/teknokom.v7i2.229

Komite Standar Akuntansi Pemerintahan. (2021). Standar akuntansi pemerintahan.

Kurnia, F. A., Hardianti, M., Sinurat, M., & Cahyadi, L. (2025). Analisis prediksi harga saham PT. BCA dengan menggunakan metode ARIMA. eCo-Fin, 7(2), 880–896. https://doi.org/10.32877/ef.v7i2.2373

Kurniasi, A. A., Saptari, M. A., & Ilhadi, V. (2021). Aplikasi peramalan harga saham perusahaan LQ45 dengan menggunakan metode ARIMA. Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 5(1). https://doi.org/10.29103/sisfo.v5i1.4849

Lubis, R. M. F., Situmorang, Z., & Rosnelly, R. (2021). Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA–Box Jenkins) pada peramalan komoditas cabai merah di Indonesia. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(2), 485. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2927

Luthfi, F. (2022). Analisis prediksi perkembangan pasar modal syariah di Indonesia menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Prosiding Seminar Nasional Seminar Akademik Tahunan Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan, 5.

Nahuway, Y., Ekowati, C. K., & Madu, A. (2025). Analisis data time series menggunakan metode ARIMA untuk meramalkan persentase lulusan tepat waktu di FKIP Undana. Notasi: Jurnal Pendidikan Matematika, 3(1), 46–55. https://doi.org/10.70115/notasi.v3i1.285

Naya, F. P., Berlianti, S. S., Parcha, N., & Kayla, A. (2024). Peramalan harga beras Indonesia menggunakan metode ARIMA. Kultura Digital Media: Research and Academic Publication Consulting, 6.

Nurlela, W., Pratiwi, A. I., & Yulianti, H. T. (2025). Analisis metode Moving Average, Exponential Smoothing, dan ARIMA dalam peramalan permintaan untuk pengendalian stok floor rear. Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan (JTMIT), 4(3). https://doi.org/10.55826/jtmit.v4i3.1134

Panjaitan, A. S., Maretha, M. R., Hilmiah, & Mardhotillah, B. (2023). Optimalisasi penerapan metode ARIMA dalam mengestimasi harga emas di negara Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Statistik Indonesia, 3(2), 136–146. https://doi.org/10.11594/jesi.03.02.06

Pradana, B. L. (2025). Time series forecasting of LQ45 stock index using ARIMA: Insights and implications. Journal of Management, 1.

Purnama, J., & Juliana, A. (2020). Analisa prediksi indeks harga saham gabungan menggunakan metode ARIMA. Cakrawala Management Business Journal, 2(2), 454. https://doi.org/10.30862/cm-bj.v2i2.51

Putra, I. K. A. J., & Firmansyah, A. (2021). Evaluasi kebijakan akuntansi biaya pinjaman atas aset tetap di Indonesia. Jurnal Riset Akuntansi (JUARA), 11(2), 274–298. https://doi.org/10.36733/juara.v11i2.2924

Putri, S. S., & Haryati, T. (2025). Manfaat stock opname rumah dalam proses terhadap kesesuaian pencatatan aset lancar: Studi kasus pada PT ABCD Surabaya. Jurnal Rumpun Manajemen dan Ekonomi, 2. https://doi.org/10.61722/jrme.v2i4.5877

Qurniawan, N. T., & Sukmono, T. (2025). Peramalan permintaan dengan menerapkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) pada industri beton. Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan (JTMIT), 4(3). https://doi.org/10.55826/jtmit.v4i3.1117

Rachmawati, A. K. (2020). Peramalan penyebaran jumlah kasus COVID-19 Provinsi Jawa Tengah dengan metode ARIMA. Zeta-Math Journal, 6(1), 11–16. https://doi.org/10.31102/zeta.2021.6.1.11-16

Reutna Komala, M., Kusuma, I. C., & Didi, D. (2024). Analisis penerapan aset tetap berdasarkan pernyataan standar akuntansi pemerintahan (PSAP) No. 07. Jurnal Akunida, 10(1), 59–67. https://doi.org/10.30997/jakd.v10i1.13248

Rosidah, I., Kesumah, P., Kurniawan, S., & Gunardi. (2024). Analisis penerapan PSAP No. 07 pada akuntansi aset tetap di Kantor Kecamatan Ciwidey. Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis dan Akuntansi (EMBA), 3(1), 216–229. https://doi.org/10.59820/emba.v3i1.266

Rotty, A. T., Kalangi, L., & Lambey, L. (2020). Determinan akurasi pelaporan aset tetap daerah (Studi kasus pada Pemerintah Provinsi Sulawesi Utara). Jurnal Riset Akuntansi dan Auditing “Goodwill,” 11. https://doi.org/10.35800/jjs.v11i1.28643

Safitri, A., Lestari, U. P., & Nurhayati, I. (2019). Analisis dampak penerapan PSAK 73 atas sewa terhadap kinerja keuangan pada industri manufaktur, pertambangan, dan jasa yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2018. Prosiding Industrial Research Workshop and National Seminar, 10.

Sallim, A. H., Siregar, B. G., Lubis, A., & Hardana, A. (2023). Analisis pengimplementasian akuntansi aset tetap berdasarkan PSAK No. 16 di PT Cahaya Bintang Medan. Jurnal Mahasiswa Akuntansi Samudra, 4(4), 175–195. https://doi.org/10.33059/jmas.v4i4.8371

Sapto, R., Hastuti, S. D. S., Berliana, N., & Siswani, A. (2025). Prediksi kunjungan wisatawan mancanegara di Bandara Ngurah Rai tahun 2025 menggunakan model ARIMA musiman. Jurnal Informatika dan Komputer, 9(1). https://doi.org/10.26798/jiko.v9i1.1927

Sujarwo, R. M. (2025). Penerapan model ARIMA untuk memproyeksi tren harga TBS sawit di Provinsi Jambi. Scientific Journal of Reflection: Economic, Accounting, Management and Business, 8(1), 251–261. https://doi.org/10.37481/sjr.v8i1.1040

Sutanto, P., Setiawan, A., & Setiabudi, D. H. (2017). Perancangan sistem forecasting di perusahaan kayu UD. 3G dengan metode ARIMA.