Tesis ini membahas penerapan metode autoregressive integrated moving average (ARIMA) dalam menentukan cash forecasting. Metode ARIMA dapat mendukung keberhasilan sistem automatic cash pooling yang saat ini digunakan oleh perusahaan. Metode cash forecasting yang saat ini digunakan perusahaan menimbulkan kelebihan dan kekurangan kas. Hal ini menyebabkan inefisiensi bagi perusahaan dengan adanya opportunity cost dan transaction cost. Penelitian ini menyarankan kepada perusahaan untuk menggunakan metode ARIMA dalam menentukan cash forecasting cabang dan dikombinasikan dengan sistem cash pooling yang sudah diimplementasikan saat ini.

---

This thesis discusses application of autoregressive integrated moving average (ARIMA) method in determining cash forecasting. ARIMA method is able to support the success of the automatic cash pooling system that currently used by the company. Cash forecasting method used by the company currently has excess cash and cash shortage. It makes inefficiency for the company by raising the opportunity cost and transaction cost. This study recommend to the company to use ARIMA method in determining branches cash forecasting and combines with cash pooling system that has been implemented.