PREDIKSI KURS RUPIAH TERHADAP EURO DAN POUND MENGGUNAKAN ARIMA
DOI:
https://doi.org/10.20884/1.dinarek.2024.20.1.24Keywords:
ARIMA, kurs, prediksi, deret waktuAbstract
Euro (EUR) dan Pound (GBP) adalah dua mata uang utama di Benua Eropa dan merupakan dua dari tiga mata uang yang paling banyak dipasangkan dengan Dolar Amerika di pasar mata uang dunia, sehingga memegang peranan penting terhadap perekonomian dunia. Penelitian ini akan fokus dalam memprediksi nilai tukar Rupiah (IDR) terhadap Euro dan Pound. Metode yang digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang cocok untuk memprediksi data berbentuk deret waktu. Data yang digunakan adalah data historis EUR-IDR dan GBP-IDR selama hari kerja dari 23 September 2013 sampai 22 September 2023 yang berjumlah 2610 data. Model terbaik yang diperoleh adalah ARIMA (1,1,0) untuk EUR-IDR dengan Akaike’s Information Criterion (AIC) sebesar 31095,33 dan ARIMA (1,1,1) untuk GBP-IDR dengan AIC 29229,77. Ditemukan skenario terbaik yaitu menggunakan 10% data uji untuk kedua data dengan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 104,514 dan Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 130,677 pada hasil prediksi EUR-IDR, sedangkan pada GBP-IDR menghasilkan MAE sebesar 123,417 dan RMSE sebesar 155,805. Hasil prediksi dari skenario terbaik menunjukkan kenaikan nilai tukar kedua mata uang, berpuncak pada hari ke-20 yang mencapai Rp.16512,38 pada nilai tukar Euro dan Rp.19056,49 pada Pound.
Downloads
References
Z. Nufus, “DAMPAK PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA PADA PERDAGANGAN INTERNASIONAL ANTARA INDONESIA – UNI EROPA,” At Taajir, vol. 3, no. 1, pp. 72–80, Feb. 2022, doi: https://doi.org/10.47902/at%20taajir.v3i1.567.
E. D. S. Mulyani, A. Bachtiar, D. Suci, D. Rifki, I. Yogaswara, and N. S. Tyas, “Prediksi Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika Menggunakan Metode Trend Moment,” J. Inovtek Polbeng Seri Inform., vol. 4, no. 2, 2019, doi: https://doi.org/10.35314/isi.v4i2.1029.
Z. Z. M. Mokodongan, T. O. Rotinsulu, and D. Mandeij, “ANALISIS FLUKTUASI TINGKAT KURS RUPIAH (IDR) TERHADAP DOLLAR AMERIKA (USD) PADA SISTEM KURS MENGAMBANG BEBAS DI INDONESIA DALAM PERIODE 2007.1-2014.4,” J. Berk. Ilm. Efisiensi, vol. 18, no. 02, pp. 135–145, 2018.
P. Fiszeder, “Low and high prices can improve covariance forecasts: The evidence based on currency rates,” J. Forecast., vol. 37, no. 6, pp. 641–649, Sep. 2018, doi: 10.1002/for.2525.
N. F. A. Hassanah, “Kajian Yuridis Perjanjian Perdagangan Internasional Terkait Aturan Pembatasan Dan Larangan Ekspor Oleh World Trade Organization (Wto) (Studi Perjanjian Antara Indonesia Dan Uni Eropa),” JIMHUM, vol. 1, no. 4, pp. 1–12, 2021.
M. E. Kaukab and A. Sahide, “Perjanjian Perdagangan Asimetri Indonesia-Eropa-Inggris Pasca Brexit,” Fokus Bisnis Media Pengkaj. Manaj. dan Akunt., vol. 19, no. 1, pp. 11–18, Jul. 2020, doi: 10.32639/fokusbisnis.v19i1.415.
W. S. Rahayu, P. T. Juwono, and W. Soetopo, “Analisis Prediksi Debit Sungai Amprong Dengan Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Sebagai Dasar Penyusunan Pola Tata Tanam,” J. Tek. Pengair. J. Water Resour. Eng., vol. 10, no. 2, pp. 110–119, 2019, doi: https://doi.org/10.21776/ub.pengairan.2019.010.02.04.
R. Susanti and A. R. Adji, “ANALISIS PERAMALAN IHSG DENGAN TIME SERIES MODELING ARIMA,” J. Manaj. Kewirausahaan, vol. 17, no. 1, p. 97, Jun. 2020, doi: 10.33370/jmk.v17i1.393.
R. R. Elhakim, “PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH KE DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN METODEARIMA,” MATHunesa J. Ilm. Mat., vol. 8, no. 2, pp. 145–150, 2020, doi: https://doi.org/10.26740/mathunesa.v8n2.p145-150.
W. Y. Rusyida and V. Y. Pratama, “Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode ARIMA,” Sq. J. Math. Math. Educ., vol. 2, no. 1, pp. 73–81, Apr. 2020, doi: 10.21580/square.2020.2.1.5626.
A. Faisal, “PREDIKSI SAHAM TELKOM DENGAN METODE ARIMA,” J. Bisnis, Logistik Dan Supply Chain, vol. 1, no. 2, pp. 45–50, 2021, doi: https://doi.org/10.55122/blogchain.v1i2.298.
D. P. Anggraeni, D. Rosadi, and A. A. Rizal, “PREDIKSI HARGA EMAS DUNIA DI MASA PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN MODEL ARIMA,” J. Apl. Stat. Komputasi Stat., vol. 12, no. 1, pp. 71–84, 2020, doi: https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v12i1.264.
D. R. Brillinger, “Time Series: General,” in International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences: Second Edition, Elsevier Inc., 2015, pp. 341–346. doi: 10.1016/B978-0-08-097086-8.42084-2.
R. I. Prasetyono and D. Anggraini, “Analisis Peramalan Tingkat Kemiskinan Di Indonesia Dengan Model Arima,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 26, no. 2, pp. 95–110, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i2.3699.
N. D. Satmoko et al., MANAJEMEN OPERASI (Tinjauan Teori dan Praktis). Widina Bhakti Persada Bandung, 2020.
B. Juanda and Junaidi, Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi, 1st ed. Bogor: IPB Press, 2011.
H. Wiguna, Y. Nugraha, R. R. Farizah, A. Andika, J. I. Kanggrawan, and A. L. Suherman, “Kebijakan Berbasis Data: Analisis dan Prediksi Penyebaran COVID-19 di Jakarta dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA),” J. Sist. Cerdas, vol. 3, no. 2, pp. 74–83, 2020, doi: https://doi.org/10.37396/jsc.v3i2.76.
L. Y. Chiu, D. J. Arcega Rustia, C. Y. Lu, and T. Te Lin, “Modelling and Forecasting of Greenhouse Whitefly Incidence Using Time-Series and ARIMAX Analysis,” IFAC-PapersOnLine, vol. 52, no. 30, pp. 196–201, 2019, doi: 10.1016/j.ifacol.2019.12.521.
A. A. Kurniasi, M. A. Saptari, and V. Ilhadi, “Aplikasi Peramalan Harga Saham Perusahaan Lq45 Dengan Menggunakan Metode Arima,” Sisfo J. Ilm. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 13–26, 2021, doi: 10.29103/sisfo.v5i1.4849.
N. F. B. Pradana and S. Lestanti, “Aplikasi Prediksi Jangka Pendek Harga Bitcoin Menggunakan Metode Arima,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 25, no. 3, pp. 160–174, 2020, doi: 10.35760/ik.2020.v25i3.3128.
L. Farosanti, H. Mubarok, and Indrianto, “Analisa Peramalan Penjualan Alat Kesehatan dan Laboratorium di PT. Tristania Global Indonesia Menggunakan Metode ARIMA,” JIMP (Jurnal Inform. Merdeka Pasuruan), vol. 7, no. 1, pp. 14–18, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.37438/jimp.v7i1.428.
G. M. Robinson, “Time Series Analysis,” in International Encyclopedia of Human Geography, Second Edition, Elsevier, 2019, pp. 291–300. doi: 10.1016/B978-0-08-102295-5.10614-6.
D. M. Putri and Aghsilni, “Estimasi Model Terbaik Untuk Peramalan Harga Saham PT. Polychem Indonesia Tbk Dengan Arima,” MAp J., vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2019.
A. Cherrly and R. Somya, “Prediksi Penjualan Tiket Wisata Taman Bermain Menggunakan Metode ARIMA,” Techno.Com, vol. 22, no. 2, pp. 312–322, May 2023, doi: https://doi.org/10.33633/tc.v22i2.7950.
J. Purnama and A. Juliana, “ANALISA PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA,” Cakrawala Manag. Bus. J., vol. 2, no. 2, pp. 454–468, 2020, doi: https://doi.org/10.30862/cm-bj.v2i2.51.
M. O. Adenomon and F. O. Madu, “Comparison of the Out-of-Sample Forecast for Inflation Rates in Nigeria Using ARIMA and ARIMAX Models,” in Time Series Analysis - New Insights, IntechOpen, 2023. doi: 10.5772/intechopen.107979.
K. Dubovikov, Managing Data Science. Birmingham: Packt Publishing, 2019. Accessed: Oct. 07, 2023. [Online]. Available: https://www.packtpub.com/product/managing-data-science/9781838826321
Investing, “EUR/IDR - Euro Rupiah Indonesia,” Investing.com. Accessed: Oct. 10, 2023. [Online]. Available: https://id.investing.com/currencies/eur-idr-historical-data
Investing, “GBP/IDR - Pound Inggris Rupiah Indonesia,” Investing.com. Accessed: Oct. 10, 2023. [Online]. Available: https://id.investing.com/currencies/gbp-idr-historical-data
