Saham merupakan instrumen investasi yang memiliki tingkat keuntungan yang besar, tetapi juga memiliki tingkat resiko tinggi. Hal ini disebabkan karena adanya fluktuasi harga saham yang dipengaruhi permintaan dan penawaran pasar. Salah satu saham yang diminati oleh para investor adalah saham dari PT Unilever Indonesia karena memiliki nilai return yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga saham harian PT Unilever yang nantinya dapat membantu para investor menentukan keputusan investasinya agar dapat mengurangi kerugian saat berinvestasi. Prediksi harga saham dapat dilakukan dengan menggunakan metode hibrida Autoregressive Integrated Moving Average – Neural Network (ARIMA – NN). Metode ini digunakan untuk mengatasi masalah linier dan nonlinier dalam data, karena pada kasus nyata jarang ditemukan runtun waktu yang murni linier dan nonlinier. Fluktuasi harga saham dari waktu ke waktu dapat menyebabkan data histrorisnya memiliki struktur linier dan nonlinier. Metode hibrida ARIMA-NN terdiri dari dua langkah, langkah pertama adalah menganalisis bagian linier dalam runtun waktu menggunakan metode ARIMA. Pada langkah kedua, residu dari model ARIMA dimodelkan menggunakan metode NN, karena metode ARIMA tidak dapat mengkap struktur nonlinier dari data. Hasil akhir penelitian ini menunjukkan bahwa model hibrida terbaik adalah ARIMA (3, 1, 2) – NN (4, 5,1) dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) data training dan data testing berturut adalah 1,03?n 0,82%. Hasil peramalan dengan menggunakan metode hibrida ARIMA-NN untuk periode 2, 3, 6, 7, 8 Januari 2020 adalah 8407,840; 8416,917; 8429,024; 8436,313 dan 8405,010
