[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-120233-id":3,"doc-seo-120233-113":31,"detail-sidebar-cat-0-id-113":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},120233,962084931830,"Theodore","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_a8503ba1806abce46bf441b54a3ca4cd",54,"Penelitian & Laporan","Prediksi Tren Risiko Keuangan Perusahaan Berdasarkan Model Machine Learning (ARIMA) - Tinjauan Literatur","Penelitian ini membahas peran teknologi kecerdasan buatan (AI) dalam meningkatkan prediksi risiko keuangan perusahaan melalui penerapan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang didukung machine learning. Melalui analisis literatur sistematis, penelitian mengeksplorasi penerapan ARIMA untuk mengidentifikasi tren jangka pendek dan jangka panjang, mendeteksi anomali keuangan, serta meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Kombinasi ARIMA dan AI mempercepat dan memperkuat identifikasi pola keuangan abnormal, sekaligus memperluas manajemen risiko berbasis data melalui wawasan yang lebih mendalam. Dengan integrasi machine learning, ARIMA lebih efektif menghadapi data keuangan yang dinamis dan fluktuatif, sehingga perusahaan dapat mengantisipasi risiko secara proaktif dan membangun sistem prediksi berpresisi tinggi.","PREDIKSI TREN RISIKO KEUANGAN PERUSAHAAN BERDASARKAN MODEL MACHINE LEARNING (ARIMA) : TINJAUAN LITERATUR  \nDeni Sunaryo, Hamdan, AlfinaAnggriani, Cecilia Winata, Dian DentaAlumi  \nManajemen, Universitas Serang Raya  \nKorespondensi [email : ](email : denisunaryomm@gmail.com)[denisunaryomm@gmail.com](email : denisunaryomm@gmail.com)  \nAbstrak  \nPenelitian ini membahas peran teknologi kecerdasan buatan (AI) dalam meningkatkan prediksirisiko keuangan perusahaan melalui penerapan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang didukung oleh machine learning. Menggunakan analisis literatur sistematis, penelitian ini mengeksplorasi bagaimana ARIMA, dengan bantuan AI, dapat diterapkan dalam manajemen risiko keuangan untuk mengidentifikasi tren jangka pendek dan jangka panjang, mendeteksi anomali keuangan, serta meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Model ARIMA berbasis machine learning memungkinkan identifikasi polakeuangan abnormal secara lebih cepat dan akurat, yang sangat penting dalam membantu perusahaan merespon risiko yang berpotensi mengganggu stabilitas finansial. Temuan utama menunjukkan bahwa kombinasi ARIMA dan AI tidak hanya mempermudah analisis data keuangan yang besar dan kompleks, tetapi juga memperluas potensi manajemen risikokeuangan berbasis data dengan memberikan wawasan yang lebih mendalam. Dengan mengintegrasikan machine learning, ARIMA menjadi lebih efektif dalam menangani data keuangan yang dinamis dan fluktuatif, sehingga perusahaan dapat mengantisipasi risiko secara lebih proaktif. Studi ini menggarisbawahi potensi besar AI dan ARIMA dalam membantu perusahaan membangun sistem prediksi risiko yang adaptif dan presisi tinggi, menawarkan peluang baru untuk memperkuat ketahanan finansial di lingkungan bisnis yang terus berubah.  \nKata Kunci: Machine Learning, ARIMA, Prediksi Risiko Keuangan, Model Keuangan, Kecerdasan Buatan, Deret Waktu  \nCorporate Financial Risk Trend Prediction Using ARIMA-Based Machine Learning: A  \nSemantic Literature Review  \nAbstract  \nThis research discusses the role of artificial intelligence (AI) technology in improving company financial risk predictions through the application of the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model supported by machine learning. Using systematic literature analysis, this research explores how ARIMA, with the help of AI, can be applied in financial risk management to identify short-term and long-term trends, detect financial anomalies, and improve the quality of decision making. ARIMA models based on machine learning enable faster and more accurate identification of abnormal financial patterns, which is very important in helping companies respond to risks that have the potential to disrupt financial stability. Key findings show that the combination of ARIMA and AI not only makes it easier to analyze large and complex financial data, but also expands the potential of data-driven financial risk  \nmanagement by providing deeper insights. By integrating machine learning, ARIMA becomes more effective in handling dynamic and fluctuating financial data, so companies can anticipate risks more proactively. This study underscores the enormous potential ofAI and ARIMA in helping companies build adaptive, high-precision risk prediction systems, offering new opportunities to strengthen financial resilience in an ever-changing business environment.  \nKeywords: Machine Learning, ARIMA, Financial Risk Prediction, AI, Financial Model, Artificial Intelligence, Time Series  \nPendahuluan  \nDi dunia yang semakin terintegrasi dan kompleks ini, ketidakpastian ekonomi telah menjadi hal yang tak terelakkan bagi perusahaan di berbagai industri. Ekonomi global yang tidak stabil akibat faktor-faktor seperti perang dagang, pandemi, dan perubahan kebijakanekonomi di berbagai negara memaksa perusahaan untuk menghadapi tantangan baru dalam menjaga kestabilan keuangan mereka. Ketidakpastian ini berdampak pada performa keuangan perusahaan, terutama pada aspek lik","cbCail44bHuHjAFW","https://ap.wps.com/l/cbCail44bHuHjAFW","pdf",456325,5,1,17,"Indonesian","id",113,"# Pendahuluan\n## Ketidakpastian ekonomi dan dampaknya pada keuangan perusahaan\n## Volatilitas pasar saham dan valuta asing\n## Model ARIMA untuk prediksi deret waktu dan keterbatasannya","[{\"question\":\"Bagaimana AI dan machine learning digunakan untuk meningkatkan prediksi risiko keuangan berbasis ARIMA?\",\"answer\":\"Penelitian menjelaskan bahwa penerapan ARIMA yang didukung machine learning memungkinkan identifikasi pola keuangan abnormal secara lebih cepat dan akurat, serta membantu manajemen risiko berbasis data. Integrasi ini membuat model lebih efektif saat menghadapi data yang dinamis dan fluktuatif.\"},{\"question\":\"Apa saja yang dapat diidentifikasi oleh model ARIMA dalam konteks manajemen risiko keuangan?\",\"answer\":\"ARIMA digunakan untuk mengidentifikasi tren jangka pendek dan jangka panjang, sekaligus mendeteksi anomali keuangan. Kemampuan ini mendukung kualitas pengambilan keputusan dalam menghadapi risiko.\"},{\"question\":\"Apa keterbatasan utama model ARIMA saat diterapkan pada data keuangan perusahaan?\",\"answer\":\"ARIMA memiliki keterbatasan ketika menghadapi data yang tidak stasioner serta dipengaruhi banyak faktor eksternal yang kompleks. Data keuangan juga dapat memiliki variabel non-linear dan fluktuasi eksternal yang sulit diprediksi dengan model linier sederhana.\"}]","Prediksi Tren Risiko Keuangan Perusahaan Berdasarkan Model Machine Learning (ARIMA) - Tinjauan Literatur | PDF",1785728875,26,{"code":4,"msg":32,"data":33},"ok",{"site_id":25,"language":24,"slug":34,"title":13,"keywords":35,"description":14,"schema_data":36,"social_meta":88,"head_meta":90,"extra_data":92,"updated_unix":29},"financial-risk-trend-prediction-using-machine-learning-model-arima-literature-review","",{"@graph":37,"@context":87},[38,55,70],{"@type":39,"itemListElement":40},"BreadcrumbList",[41,45,49,52],{"item":42,"name":43,"@type":44,"position":21},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":46,"name":47,"@type":44,"position":48},"https://docshare.wps.com/id/document/","Document",2,{"item":50,"name":12,"@type":44,"position":51},"https://docshare.wps.com/id/document/penelitian-laporan/",3,{"item":53,"name":13,"@type":44,"position":54},"https://docshare.wps.com/id/document/financial-risk-trend-prediction-using-machine-learning-model-arima-literature-review/120233/",4,{"url":53,"name":13,"@type":56,"author":57,"headline":13,"publisher":59,"fileFormat":62,"inLanguage":24,"description":14,"dateModified":63,"datePublished":64,"encodingFormat":62,"isAccessibleForFree":65,"interactionStatistic":66},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":58},"Person",{"url":42,"name":60,"@type":61},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-15","2026-08-03",true,{"@type":67,"interactionType":68,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":69},"ViewAction",{"@type":71,"mainEntity":72},"FAQPage",[73,79,83],{"name":74,"@type":75,"acceptedAnswer":76},"Bagaimana AI dan machine learning digunakan untuk meningkatkan prediksi risiko keuangan berbasis ARIMA?","Question",{"text":77,"@type":78},"Penelitian menjelaskan bahwa penerapan ARIMA yang didukung machine learning memungkinkan identifikasi pola keuangan abnormal secara lebih cepat dan akurat, serta membantu manajemen risiko berbasis data. Integrasi ini membuat model lebih efektif saat menghadapi data yang dinamis dan fluktuatif.","Answer",{"name":80,"@type":75,"acceptedAnswer":81},"Apa saja yang dapat diidentifikasi oleh model ARIMA dalam konteks manajemen risiko keuangan?",{"text":82,"@type":78},"ARIMA digunakan untuk mengidentifikasi tren jangka pendek dan jangka panjang, sekaligus mendeteksi anomali keuangan. Kemampuan ini mendukung kualitas pengambilan keputusan dalam menghadapi risiko.",{"name":84,"@type":75,"acceptedAnswer":85},"Apa keterbatasan utama model ARIMA saat diterapkan pada data keuangan perusahaan?",{"text":86,"@type":78},"ARIMA memiliki keterbatasan ketika menghadapi data yang tidak stasioner serta dipengaruhi banyak faktor eksternal yang kompleks. Data keuangan juga dapat memiliki variabel non-linear dan fluktuasi eksternal yang sulit diprediksi dengan model linier sederhana.","https://schema.org",{"og:url":53,"og:type":89,"og:title":13,"og:site_name":60,"og:description":14},"article",{"robots":91,"canonical":53},"index,follow",{"doc_id":7,"site_id":25},{"code":4,"msg":5,"data":94},[95,100,104,108,112,116,118,122,126,130,134],{"id":96,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":97,"show_sort_weight":98,"slug":99},55,"Agama & Spiritualitas",60,"religion-spirituality",{"id":101,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":102,"show_sort_weight":98,"slug":103},48,"Cerita & Novel","story-novel",{"id":105,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":106,"show_sort_weight":98,"slug":107},56,"Gaya Hidup","lifestyle",{"id":109,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":110,"show_sort_weight":98,"slug":111},51,"Komik","comic",{"id":113,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":114,"show_sort_weight":98,"slug":115},53,"Layanan Kesehatan","healthcare",{"id":11,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":12,"show_sort_weight":98,"slug":117},"research-report",{"id":119,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":120,"show_sort_weight":98,"slug":121},49,"Sastra","literature",{"id":123,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":124,"show_sort_weight":98,"slug":125},52,"Teknologi","technology",{"id":127,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":128,"show_sort_weight":98,"slug":129},50,"Ujian","exam",{"id":131,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":132,"show_sort_weight":98,"slug":133},57,"Umum","general",{"id":135,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":136,"show_sort_weight":4,"slug":137},181,"Formulir","formulir"]