Saham merupakan satuan nilai dalam berbagai instrumen keuangan yang kini menjadi metode utama
untuk meningkatkan modal bisnis. Harga saham yang bersifat fluktuaktif membuat diperlukannya
metode yang tepat untuk memprediksi pergerakan harga saham untuk mengurangi kerugian yang
terjadi. Dalam penelitian kali ini, dilakukan prediksi terhadap pergerakan harga saham menggunakan
data harga saham harian pada PT Astra Internasional tbk dengan metode Vector Autoregressive (VAR)
Stasioner dan Logistic Regression. Metode VAR merupakan metode deret waktu yang digunakan untuk
memodelkan dan meramalkan secara simultan lebih dari satu variabel yang saling berkaitan. Sedangkan
metode Logistic Regression merupakan metode analisis yang mendeskripsikan hubungan antara dua
variabel dependen yang memiliki dua kategori atau lebih dengan satu atau lebih variabel independent
yang berskala kategori atau kontinu. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa metode Logistic
Regression memberikan hasil yang cenderung lebih akurat yaitu nilai akurasi sebesar 69.60%, presisi
78.57% dan recall 46.80%, dibandingkan dengan metode Vector Autoregressive (VAR) yang
menghasilkan nilai akurasi sebesar 50.98%, presisi 28.57%, dan recall 4.25%.