BAB I PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang Globalisasi dunia berdampak luas tidak hanya pada hubungan perdagangan
antar negara tetapi juga pada kondisi perekonomian antar negara. Hal ini terbukti dengan meningkatnya kerjasama ekonomi yang semakin luas terutama antar negara-negara kawasan. Keterbukaan dan ketergantungan antar satu negara dan negara lainnya semakin kuat sehingga meningkatkan transaksi barang dan modal antar negara yang berimplikasi pada persaingan global yang semakin ketat. Kedudukan mata uang sebagai nilai tukar semakin dibutuhkan pada tiap transaksi ekonomi ini (Rusnair, 2009). Nilai tukar merupakan indikator ekonomi penting yang memiliki peran strategis dalam perekonomian suatu negara. Pergerakan nilai tukar berpengaruh luas terhadap berbagai aspek perekonomian, termasuk inflasi, kinerja ekspor-impor yang akan berpengaruh pada output perekonomian (Sugeng, dkk., 2010). Di Indonesia, pergerakan nilai tukar dikontrol melalui kebijakan moneter yang dikeluarkan pemerintah melalui Bank Indonesia selaku Bank Sentral guna menjaga stabilitas perekonomian negara. Secara umum fluktuasi nilai tukar dipengaruhi oleh permintaan dan penawaran mata uang dalam pasar keuangan. Permintaan dan penawaran terhadap mata uang dapat dipengaruhi oleh berbagai aspek misalnya bersarnya transaksi internasional (hutang, ekspor, impor, ivestasi asing), banyaknya pelaku pasar, bervariasinya jenis transaksi, banyaknya jenis mata uang asing yang ditukarkan, kondisi ekonomi, sosial, politik, tingkah laku spekulan, dan lainnya (Putra, 2009). Oleh karena itu, dalam menetapkan kebijakan moneter Bank Indonesia selalu mempertimbangkan keadaan stabilitas makroekonomi dari sisi global maupun domestik. Pada bulan Juli dan Agustus pasar keuangan global dikejutkan oleh dua peristiwa penting yang terjadi di Tiongkok, yaitu penurunan tajam harga saham Tiongkok pada bulan Juli dan kebijakan Bank Sentral Tiongkok (PBOC) pada 1
2
bulan Agustus untuk mendevaluasi yuan yang menyebabkan nilainya melemah terhadap dolar AS. Devaluasi yuan memiliki efek domino menguatkan nilai tukar dolar AS tetapi melemahkan nilai tukar mata uang negara-negara emerging yang menjadi partner. Dari sisi impor, devaluasi yuan akan berdampak pada berkurangnya kegiatan impor yang dilakukan Tiongkok, sehingga akan meningkatkan harga komoditas mineral di pasar global. Hal ini dikarenakan industri Tiongkok memiliki ketergantungan terhadap bahan mentah mineral seperti metal dari berbagai negara, sekitar 45 hingga 50 % dari total kebutuhannya (Kemendag, 2015).
Melihat adanya pengaruh yang besar dari devaluasi yuan terhadap nilai tukar mata uang negara berkembang, maka penting bagi pemerintah Indonesia, selaku negara berkembang untuk mewaspadai resiko dari kebijakan perekonomian Tiongkok seperti devaluasi Yuan dalam mengambil kebijakan moneter Indonesia (Bank Indonesia, 2015). Selain itu, hal ini juga penting bagi para pelaku pasar untuk mengambil kebijakan yang terbaik dalam kegiatan ekonomi yang dilakukan, seperti investasi, perdagangan, dan lain sebagainya. Oleh karena itu, untuk membantu pemerintah dan para pelaku pasar, diperlukanlah sebuah sistem prediksi yang dapat memperkirakan pergerakan nilai rupiah terhadap dolar AS (nilai USD/IDR) yang didasarkan pada pengaruh kebijakan ekonomi Tiongkok yang dalam hal ini adalah fluktuasi nilai tukar yuan terhadap dolar AS (nilai USD/CNY). Seiring perkembangan teknologi dan informasi, metode peramalan juga mengalami perkembangan dalam teknik yang dilakukan. Kemampuan dan ketersediaan teknologi secara luas memampukan perkembangan dalam teknik kecerdasan buatan seperti sistem cerdas, logika fuzzy, jaring saraf tiruan dan juga algoritma genetika. Teknik kecerdasan buatan sangat fleksibel dan dapat beradaptasi untuk berbagai keadaan, mampu mempelajari keadaan masa lalu dan terlebih lagi dapat menyesesaikan persoalan yang tidak mampu diselesaikan secara tradisional. Dari beberapa teknik kecerdasan buatan tersebut, algoritma genetika merupakan teknik yang sangat baik dan mudah untuk diimplementasikan serta mampu memberikan hasil yang optimal sehingga banyak digunakan dalam hal pengembangan maupun menggantikan metode statistika yang sudah ada (Drake dan Marks, 2002). Keuntungan dari algoritma genetika atas teknik optimasi parameter
3
konvensional adalah algoritma genetika tepat untuk masalah ruang yang sangat nonlinear untuk optimasi global dan algoritma adiptif. Oleh karena itu, prediksi mata uang dengan menggunakan algoritma genetika dengan solusi optimalnya, dapat memberikan keuntungan bagi berbagai pihak untuk memperoleh nilai prediksi USD/IDR yang dapat digunakan untuk keperluan bisnis, investasi maupun perdagangan dalam perekonomian global. Dalam penelitian ini, regresi linear akan dibentuk untuk menggambarkan hubungan fluktuasi nilai USD/CNY terhadap mata uang rupiah. Sedangkan algoritma genetika digunakan untuk memperoleh nilai tetha (θ) optimum dalam fungsi regresi yang dibangun, sehingga mampu digunakan sebagai aturan dalam melakukan peramalan nilai tukar. 1.2
Rumusan Masalah Adapun permasalahan yang dapat diangkat berdasarkan uraian pada latar
belakang permasalah diatas adalah bagaimana hasil implementasi dari penerapan teknik algoritma genetika dalam melakukan peramalan nilai USD/IDR. 1.3
Batasan Masalah Dalam penelitian ini, batasan-batasan masalah yang digunakan yaitu sebagai
berikut. 1. Sistem melakukan analisis dan prediksi nilai USD/IDR hanya berdasarkan pada fluktuasi nilai USD/CNY. 2. Data nilai USD/IDR dan nilai USD/CNY yang diambil dalam pembuatan sistem ini menggunakan hasil data dari website OANDA yang telah diolah sebelumnya. 3. Data nilai USD/IDR dan nilai USD/CNY yang digunakan dalam penelitian diambil mulai dari tanggal 11 Agustus 2015 – 30 April 2016.
4
1.4
Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penelitian ini adalah melihat kemampuan algoritma
genetika dalam melakukan prediksi nilai USD/IDR berdasarkan fluktuasi nilai USD/CNY, serta menunjukkan adanya pengaruh fluktuasi nilai USD/CNY dalam penentuan nilai USD/IDR. 1.5
Manfaat Penelitian Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah: 1. Meningkatkan pengetahuan dalam teknik komputasi prediksi yang mempunyai solusi optimal dalam menentukan nilai tukar mata uang suatu negara terhadap mata uang negara lain, dalam penelitian ini adalah negara Indonesia dan Tiongkok terhadap mata uang Amerika Serikat. 2. Membantu pemerintah, Bank Sentral dan para pelaku pasar uang dalam mengantisipasi fluktuasi mata uang rupiah untuk menjaga stabilitas perekonomian dalam negeri akibat adanya fluktuasi mata uang negara lain.
1.6
Metodelogi Penelitian Langkah-langkah penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut. 1. Studi Literatur Studi literatur dilakukan untuk mengetahui perkembangan dan keadaan terkini dari teknik yang akan digunakan yaitu penggunaan algoritma genetika untuk menganalisis dan memprediksi nilai USD/IDR yang diakibatkan oleh fluktuasi nilai USD/CNY. 2. Pengumpulan dan Pemrosesan Data Pengumpulan data dilakukan dengan mengambil data dari website OANDA yang dapat dijamin validitas dari data yang dibutuhkan. Data yang diambil adalah data nilai USD/IDR dan data nilai USD/CNY dari tanggal 11 Agustus 2015 – 30 April 2016. Pemrosesan data berguna untuk mengubah dan mempersiapkan data yang akan diseleksi atau diambil dari sumber kemudian dijadikan sebagai inputan yang siap dan mampu dibaca oleh sistem yang akan dikembangkan.
5
3. Perancangan Algoritma Genetika Perancangan
desain
sistem
dilakukan
dengan
proses
pemilihan
representasi kromosom yang digunakan, jenis seleksi, jenis crossover, jenis mutasi dan jenis seleksi survivor yang akan digunakan. Pemilihan metode pada proses seleksi, crossover, dan mutasi, dilakukan dengan memperhatikan semua faktor-faktor yang terlibat pada kasus sehingga dapat menghasilkan solusi yang paling baik. 4. Pengembangan dan Implementasi Sistem Tahap pengembangan dilakukan dengan proses perancangan dan pembuatan desain interface pada semua proses yaitu, proses input data, proses pengolahan data hingga proses output data. Setelah perancangan selesai, dilakukan pengembangan sistem dengan implementasi sistem dengan bahasa pemrograman java. Implementasi yang berbentuk pengkodean tersebut kemudian dilakukan analisis terhadap hasil percobaannya. Langkah terakhir pada tahap ini adalah proses trial-error untuk sistem yang dibuat. 5. Pengujian dan Analisis Tahap
selanjutnya
dilakukan
pengujian
terhadap
sistem
yang
dikembangkan dan pengujian error dan akurasi dari hasil penggunaan sistem. Pada tahap ini dilakukan percobaan sistem pada iterasi keberapa sistem akan menghasilkan solusi yang optimum dan mencapai akurasi prediksi paling tinggi. 6. Penulisan Laporan Pada tahap ini dilakukan penulisan laporan dari pengujian yang telah dilakukan meliputi penyusunan laporan, hasil dan pengambilan kesimpulan dari penelitian yang dilakukan.
