Perancangan sistem prediksi kurs rupiah terhadap dolar Amerika menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Alviani, Laela Chintia (2023) Perancangan sistem prediksi kurs rupiah terhadap dolar Amerika menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (129kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (45kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (127kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4-bab1.pdf Download (188kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (238kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (425kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (952kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (43kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (128kB) | Request a copy

Abstract

Penggunaan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam memprediksi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika bertujuan untuk memahami pergerakan mata uang di masa depan. Pemahaman ini memberikan peluang bagi berbagai pihak yang terlibat dalam transaksi mata uang, terutama masyarakat umum dan pemerintah yang terlibat dalam bisnis internasional dan pengelolaan keuangan negara. Prediksi yang akurat terhadap perubahan nilai tukar menjadi faktor krusial dalam menjaga stabilitas ekonomi suatu negara. Penerapan model ARIMA dalam memprediksi nilai tukar rupiah melibatkan beberapa tahapan penting, termasuk pengujian data awal untuk memastikan sifat stasioneritasnya, pemodelan dengan menggunakan ARIMA dan evaluasi terhadap kualitas model yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA dengan ordo (2,1,0) memberikan prediksi dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi, sebagaimana dibuktikan oleh nilai evaluasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0.016 atau 1,6% dan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.240. Dengan hasil evaluasi tersebut, model ini dapat diandalkan untuk memprediksi pergerakan nilai tukar rupiah selama 24 bulan ke depan. Sistem prediksi diuji menggunakan pendekatan black box dengan dua fungsi yang dinilai. Pengujian mencakup tampilan website yang diuji dua kali dan pengujian terhadap fungsi prediksi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika yang diuji sebanyak 48 kali. Hasil dari pengujian tersebut menunjukkan bahwa tidak ditemukan kesalahan atau permasalahan dalam kedua fungsi tersebut.

Actions (login required)

View Item