Harga saham merupakan salah satu instrumen investasi yang memiliki tingkat volatilitas tinggi sehingga peramalan diperlukan untuk mendukung pengambilan keputusan investasi. PT Amman Mineral Internasional Tbk. (AMMN) merupakan salah satu perusahaan pertambangan terbesar di Indonesia yang harga sahamnya dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti harga komoditas, kondisi ekonomi, dan sentimen pasar. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Support Vector Regression (SVR) dalam meramalkan harga saham AMMN. Data yang digunakan berupa harga saham harian AMMN periode 1 Oktober 2025 hingga 20 Mei 2026 sebanyak 150 data. Pemodelan ARIMA dilakukan melalui tahapan identifikasi model, estimasi parameter, dan uji diagnostik residu. Sementara itu, pemodelan SVR dilakukan melalui normalisasi data, penentuan timesteps, serta optimasi hyperparameter menggunakan Grid Search dengan Time Series Split. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA terbaik adalah ARIMA (3,2,0). Adapun model SVR terbaik menggunakan timesteps 5 dengan hyperparameter C = 1000, ε = 0,1, ???? = 0,1, dan kernel Radial Basis Function (RBF). Berdasarkan nilai MAPE yang lebih kecil, metode SVR memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan ARIMA dalam meramalkan harga saham AMMN.