Penerapan Metode Hybrid Fuzzy Time Series (FTS) Markov Chain dan Double Exponential Smoothing (DES) Holt Untuk Peramalan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat

Abstract

Mata uang merupakan salah satu faktor penting yang menunjukkan stabilitas ekonomi suatu negara. Dalam proses transaksi Internasional, nilai tukar dollar Amerika Serikat menyoroti betapa perbedaan nilai mata uang memengaruhi kegiatan ekspor dan impor barang karena fluktuasinya memberikan dampak signifikan pada aktivitas ekonomi internasional. Penelitian ini ialah penelitian dengan data sekunder berupa Kurs Transaksi Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat yang diambil dari situs resmi Bank Indonesia. Data nilai tukar rupiah merupakan data deret waktu keuangan yang seringkali melanggar asumsi jika dimodelkan dengan metode klasik. Oleh karena itu, untuk meramalkan data kurs transaksi digunakan metode peramalan yang tidak memerlukan asumsi klasik seperti Metode Fuzzy Time Series. Dengan mengubah data kurs ke dalam bentuk nilai linguistik kemudian mentransferkannya ke grup logika fuzzy untuk menentukan matriks transisi rantai markov, kemudian hasil peramalan dapat diperoleh. Penelitian ini juga dikombinasikan dengan Metode Double Exponential Smoothing Holt karena akan meramalkan nilai kurs transaksi selama 30 periode ke depan, di mana Metode Fuzzy Time Series tidak dapat melakukannya. Hasil pengolahan data kurs dengan metode Fuzzy Time Series Markov Chain diperoleh akurasi ramalan mencapai 99.76% dari data aktual dengan nilai MAPE sebesar 0,24%. Sedangkan, hasil pengolahan data lanjutan untuk meramalkan nilai kurs transaksi rupiah terhadap dolar Amerika Serikat menggunakan Double Exponential Smoothing Holt menunjukkan penurunan yang signifikan dari hari ke hari selama 30 hari ke depan.