Saham Bank Syariah Indonesia (BSI) menarik minat investor karena posisinya yang strategis dalam industri perbankan syariah nasional, didukung oleh pertumbuhan pesat sektor ini serta pencapaian BSI yang signifikan sejak penggabungannya pada 2021, dengan total aset yang terus meningkat dari tahun ke tahun. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model peramalan saham harian PT Bank Syariah Indonesia Tbk. menggunakan metode hibrida autoresgressive integrated moving average-neural network (ARIMA-NN) serta mengevaluasi kinerjanya. Proses penelitian meliputi pemodelan autoresgressive integrated moving average (ARIMA) untuk mengidentifikasi komponen linear dengan memeriksa stasioneritas, menentukan model terbaik berdasarkan plot ACF dan PACF, serta melakukan uji diagnostik dan evaluasi model. Residu ARIMA kemudian dimodelkan menggunakan neural network (NN) dengan tahapan preprocessing residu, hyperparameter optimizer, dan peramalan residu menggunakan arsitektur NN yang optimal. Model hibrida ARIMA-NN akhirnya diterapkan untuk melakukan peramalan harga saham dan evaluasi kinerja dilakukan menggunakan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa didapatkan model hibrida ARIMA-NN terbaik yaitu ARIMA (0, 2, 1) – NN (3, 7, 1) yang dioptimasi dengan optimasi Adam, batch size 16, learning rate 0,05, dan 100 epoch, menghasilkan nilai MAPE terkecil sebesar 1,752%. Penerapan model ini dalam memprediksi diharapkan dapat membantu investor dalam mengambil keputusan investasi dengan lebih akurat.