Saham merupakan salah satu instrumen investasi yang menunjukkan kepemilikan atas suatu perusahaan. Peramalan harga saham menjadi salah satu cara yang dapat membantu investor dalam membuat keputusan investasi yang lebih tepat untuk menghadapi fluktuasi harga saham. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga penutupan saham harian menggunakan model ARIMA dan hibrida ARIMA - neural network.  Data yang digunakan merupakan harga saham PT Bank Central Asia periode Desember 2023 hingga November 2024 dengan data training dari periode 1 Desember 2023 - 24 September 2024 dan data testing dari periode 25 September 2024 - 29 November 2024. Pemodelan ARIMA dilakukan melalui penentuan orde berdasarkan ACF dan PACF, dilanjutkan dengan estimasi parameter, pengujian signifikansi parameter, pengujian diagnostik model, dan evaluasi model menggunakan MAPE. Nilai residu dari model ARIMA kemudian digunakan sebagai input untuk pelatihan model neural network. Selanjutnya, nilai peramalan model ARIMA dan neural network digabungkan membentuk model hibrida ARIMA – NN. Penilaian akhir dilakukan dengan membandingkan nilai MAPE masing-masing model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA (2,1,0) sebagai model ARIMA terbaik dengan nilai MAPE data testing 1,0555%, sedangkan model hibrida ARIMA (2,1,0) - NN (5,15,1) sebagai model hibrida terbaik dengan nilai MAPE data testing 1,547 %. Peramalan dengan model hibrida memiliki nilai MAPE yang lebih kecil dibandingkan model ARIMA, tetapi kedua model tidak menunjukkan perbedaan peramalan yang signifikan.