Investor membutuhkan suatu model matematis yang dapat digunakan untuk memprediksi perubahan harga saham pada masa mendatang. Salah satu model yang sering digunakan oleh analis dalam memprediksi pergerakan harga saham adalah model runtun waktu. Model local level merupakan salah model runtun waktu dengan tujuan untuk mendapatkan karakteristik nilai komponen unobserved dari data observasi. Filter Kalman merupakan algoritma rekursif yang bertujuan menghitung komponen unobserved dengan variansi minimum dari suatu himpunan data. Skripsi ini membahas bagaimana mengestimasi solusi dan meramal data pada model local level menggunakan Filter Kalman. Implementasi menggunakan data harga saham historis bank BCA pada http://finance.yahoo.com/. menunjukkan bahwa hasil peramalan kurang baik. Peramalan yang kurang baik disebabkan karakteristik pergerakan harga saham bulanan yang digunakan.

---

Investor needs a mathematical model to forecast future stock price changes. One of the mostly used models by stock analists to predict stock price movement is time series model. Local level model is one of the time series model which its goal is to obtain unobserved component characteristic from observation. Filter Kalman is a recursive algorithm to compute the unobserved component with the minimum variance from a set of past observations.

This scription shows how to estimate solution and forecast stock price in local level model by applying Kalman Filter. Implementation using BCA?s stock price at http://finance.yahoo.com/. show that estimation is very good and forecasting is less good. It is because the characteristic of stock price movement which was used.