Kegiatan investasi saham di Indonesia mengalami penambahan jumlah investor yang signifikan setiap tahunnya. Harga saham yang fluktuatif mengalami kenaikan dan penurunan menuntut para pelaku saham untuk lebih memperhatikan keputusannya untuk berinvestasi pada saham tertentu. Hal ini menyebabkan kemunculan analisis untuk memprediksi harga saham dari waktu ke waktu. Analisis diperlukan oleh investor untuk menghindari dampak buruk dari investasi saham yang asal-asalan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi adalah VARIMA. VARIMA merupakan versi multivariat dari metode ARIMA. Pada perjalanannya ditemukan bahwa ARIMA menunjukkan kelemahan yaitu hanya bisa menangkap pola runtun waktu linear. Untuk memperbaiki kelemahan tersebut, diajukan metode LSTM yang bisa menangkap pola runtun waktu nonlinear. Oleh karena itu, Hybrid VARIMA-LSTM diusulkan untuk melakukan prediksi pada harga saham. Pada penelitian ini, implementasi prediksi saham digunakan pada data Indeks Harga Saham Gabungan(IHSG) dari tahun 2010 sampai tahun 2021. Hasil penelitian menggunakan metode VARIMA memperoleh nilai akurasi sebesar 89,3% dengan MAPE 10,7% dan RMSE 774,70. Sedangkan hasil penelitian menggunakan metode Hybrid VARIMA-LSTM menghasilkan evaluasi yang lebih baik, dengan nilai akurasi sebesar 95,91%, MAPE 4,083% dan RMSE 498,98. Dari hasil evaluasi tersebut dapat disimpulkan bahwa metode Hybrid VARIMA-LSTM menunjukkan evaluasi yang lebih baik.