1. Pendahuluan 1.1
Latar Belakang
Pasar valuta asing telah mengalami perkembangan yang tak terduga selama beberapa dekade terakhir, dunia bergerak ke konsep "desa global" dan telah menjadi salah satu pasar keuangan terkemuka di dunia. Nilai tukar, yang merupakan tingkat dimana mata uang satu negara dapat ditukar dengan mata uang negara lain, memainkan peran penting dalam mengendalikan dinamika pasar valuta. Oleh karena itu, prediksi yang tepat dari nilai tukar merupakan faktor penting untuk mencapai sukses dalam banyak bisnis, investasi, dll di seluruh dunia. Saat ini terdapat bukti yang signifikan bahwa nilai tukar yang diprediksi sampai batas tertentu. Sebagian besar penelitian yang berkaitan dengan keuangan, prediksi pasar di era ini menunjukkan bahwa nilai tukar asing diprediksi dengan ketepatan tinggi [17]. Dolar Amerika merupakan salah satu mata uang paling banyak diperdagangkan di bursa valuta internasional. Selain itu, mata uang ini juga sebagai indikator penting dalam perdagangan domestik maupun internasional. Oleh karena itu, nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika dipilih sebagai objek peramalan dalam penelitian ini. Data kurs merupakan data runtun waktu, area penting dari peramalan dimana pengamatan masa lalu dari variabel yang sama dikumpulkan dan dianalisis untuk mengembangkan model yang menggambarkan hubungan yang mendasari. Model ini kemudian digunakan untuk memperkirakan runtun waktu di masa depan. Pendekatan pemodelan ini sangat berguna ketika sedikit informasi yang tersedia pada proses data. Kesulitan dalam memprediksi nilai tukar telah menjadi masalah lama di bidang keuangan internasional sebagai metode ekonometrik standar tidak dapat menghasilkan perkiraan signifikan lebih baik. Dari berbagai metode tukar peramalan, Model ARIMA telah menerima banyak perhatian dalam literatur dan cenderung menghasilkan sampel perkiraan terbaik. Literatur tentang model ARIMA cukup luas. Khususnya di daerah peramalan nilai tukar, [9][13][15][16].Studi tambahan menggunakan teknik time series dengan berbagai macam data [10][11] dan beberapa model ARIMA yang di hybrid dengan metode lain [13][16]. Pembaca yang tertarik juga dapat merujuk pada buku yang ditulis oleh Chris Brooks [1]. Dalam beberapa dekade terakhir, dengan majunya teknologi komputer dan semakin populernya kecerdasan buatan, peneliti dan praktisi telah menjadi lebih cenderung untuk mengadopsi Jaringan Saraf Tiruan (JST) sebagai metode alternatif 1
dalam peramalan keuangan. Meskipun sebagian besar model JST berbagi tujuan bersama melakukan pemetaan fungsional, arsitektur jaringan yang berbeda sangat bervariasi dalam kemampuan mereka untuk menangani berbagai jenis masalah [17]. Literatur tentang Jaringan Syaraf Tiruan (JST) sebagai metode yang digunakan untuk memprediksi data time series [8], khususnya nilai tukar, [6][7][14][17]. Dalam jurnal [12] An Artificial Neural Network (p,d,q) model for time series forcasting, dikembangkan sebuah metode yaitu Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q). Metode tersebut, dikembangkan oleh Mehdi Khasei dan Mehdi Bijari pada tahun 2010. Pada penelitian tugas akhir ini dilakukan peramalan nilai tukar rupiah (IDR) terhadap dolar (USD) menggunakan model Artificial Neural Network (p,d,q) atau Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q). Dengan menggunakan model yang dikembangkan ini, maka penelitian ini dapat diterapkan untuk peramalan kurs untuk menghasilkan prediksi nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika yang lebih akurat.
1.2
Rumusan Masalah
Dengan merujuk pada latar belakang masalah diatas, maka dirumuskan beberapa rumusan masalah yang dibahas pada penelitian Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut: 1. Bagaimana penerapan metode peramalan dengan menggunakan model Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q) untuk meramalkan nilai tukar Rupiah (IDR) terhadap Dolar Amerika (USD), 2. Bagaimana perbandsingan error hasil peramalan metode Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q) apabila dibandingkan dengan hasil peramalan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan, dan ARIMA.
1.3
Tujuan Adapun tujuan dari penulisan Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut: 1. Menganalisis dan mengimplementasikan model Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q) untuk meramalkan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika, 2. Membandingkan error hasil peramalan model Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q) dengan hasil peramalan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan, dan ARIMA.
2
1.4
Batasan Masalah
Dalam Tugas Akhir ini, dibutuhkan batasan-batasan agar penelitian berjalan dengan baik dan sesuai dengan tujuan. Adapun batasan masalah yang digunakan sebagai berikut: 1. Data yang digunakan adalah data numerik nilai tukar Rupiah (IDR) terhadap Dolar Amerika (USD) yang diperoleh dari website resmi Bank Indonesia. 2. Menggunakan data historis kurs jual Rupiah (IDR) terhadap Dolar Amerika (USD) dari Januari 2010 sampai dengan Juni 2015. 3. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah Multi Layer Perceptron, hanya menggunakan satu lapis tersembunyi (hidden layer), dan menggunakan algoritma pembelajaran propagasi balik (backpropagation). 4. Sistem yang akan diimplementasikan merupakan metode gabungan dari model ARIMA (p,d,q) dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST), yaitu model Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q). 5. Sistem Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q) menggunakan skenario kombinasi input dan learning rate, untuk mendapatkan arsitektur terbaik. 6. Menggunakan perangkat lunak IBM SPSS Statistics 22 untuk menentukan parameter terbaik model ARIMA (p,d,q). 7. Menggunakan perangkat lunak MATLAB R2015a untuk mencari arsitektur terbaik dan memprogram Jaringan Syaraf Tiruan dan Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q).
1.5
Metodologi Penyelesaian Masalah
Metodologi penelitian yang akan digunakan pada penelitian Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut: 1. Pengumpulan Data dan Identifikasi Masalah Pada metodologi ini, penulis akan mengumpulkan data yang berkaitan dengan penelitian, yaitu data nilai tukar Rupiah (IDR) terhadap Dolar Amerika (USD) dari Januari 2010 sampai Juni 2015.
3
2. Studi Literatur Pada metodologi ini, penulis melakukan pencarian materi-materi seperti membaca jurnal nasional dan internasional, buku yang berkaitan tentang ekonometrik, ARIMA, kecerdasan buatan, soft computing, dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk mendukung penelitian. 3. Perancangan Sistem Pada metodologi ini, penulis membuat perancangan terhadap sistem yang akan dibangun berdasarkan parameter-parameter yang digunakan didalam algoritma mulai dari proses input sampai dengan output yang diharapkan. 4. Implementasi dan Pembangunan Sistem Pada metodologi ini, penulis akan mengimplementasikan sistem sesuai dengan rancangan yang telah dibuat sebelumnya kedalam bahasa pemrograman yang telah ditentukan. 5. Pengujian dan Analisis Pada metodologi ini, penulis akan melakukan simulasi dari sistem yang telah diimplementasikan guna mengetahui performansi dan akurasi sistem yang telah dibangun. 6. Penyusunan Laporan Penelitian Tugas Akhir Pada metodologi terakhir, penulis akan menyimpulkan berdasarkan pengujian dan analisis yang telah dilakukan dan mendokumentasikannya kedalam laporan berupa Buku Laporan Penelitian Tugas Akhir.
1.6
Sistematika Penulisan Tugas Akhir
Tugas Akhir telah selesai dikerjakan dan disajikan dalam laporan dengan susunan sebagai berikut: BAB I.
PENDAHULUAN Berisi latar belakang, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah, metodologi penyelesaian masalah, dan sistematika penulisan.
BAB II.
LANDASAN TEORI Berisi penjelasan singkat mengenai konsep-konsep yang dipakai pada penelitian ini. Konsep-konsep tersebut adalah mengenai kurs,
4
peramalan, data berkala (time series), stasioneritas, Box-Jenkins ARIMA, Jaringan Syaraf Tiruan, dan evaluasi hasil peramalan. BAB III.
ANALISIS KEBUTUHAN DAN PERANCANGAN SISTEM Berisi mengenai analisis kebutuhan perangkat lunak yang akan dibangun serta rincian perancangan sistem untuk proses preprocessing data, penentuan model ARIMA terbaik, penerapan model ARIMA pada data, pencarian arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan (JST) terbaik, penerapan model Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q).
BAB IV.
IMPLEMENTASI DAN ANALISIS HASIL PENGUJIAN Berisi rincian pengujian terhadap sistem yang telah dibangun disertai dengan analisis terhadap hasil pengujian tersebut.
BAB V.
KESIMPULAN DAN SARAN Berisi kesimpulan yang dihasilkan dari pelaksanaan Tugas Akhir dan saran yang diperlukan untuk perbaikan atau pengembangan lebih lanjut.
5
