Text
Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika dengan Metode Long Short-Term Memory dan Gated Recurrent Unit
Resesi ekonomi adalah penurunan aktivitas ekonomi yang signifikan dan
berkelanjutan, serta cenderung menimbulkan dampak negatif. Ciri suatu negara
mengalami resesi ekonomi dapat dilihat dari melemahnya nilai tukar mata uang
dalam negeri terhadap mata uang asing. Sehingga, informasi perubahan nilai tukar
di masa yang akan datang menjadi hal penting untuk diketahui, yang dapat
diperoleh dengan peramalan. Metode statistika yang digunakan dalam penelitian ini
adalah metode Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit
(GRU). LSTM dan GRU dibangun dengan memory cell, sehingga dapat
menyimpan dan mengakses informasi lebih baik. Penelitian ini menggunakan data
nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika pada periode 2 Januari 2018 – 14 Februari
2023, sebanyak 1.252 data. Pemilihan model peramalan terbaik antara model
LSTM dan GRU diperoleh dengan penyesuaian hyperparameter, dengan
membangun 12 model LSTM dan 12 model GRU yang mengkombinasikan
hyperparameter unit, batch size, dan timestep. Kesimpulan dalam penelitian ini
adalah model LSTM dengan unit 1, batch size 32, timestep 50, dan epoch 314
merupakan model peramalan terbaik untuk prediksi nilai tukar rupiah terhadap
dolar Amerika, karena diperoleh nilai MSE yang kecil sebesar 0,001465 dan MAPE
yang kecil sebesar 0,2321061%.
Kata Kunci: Resesi Ekonomi, Peramalan, Nilai Tukar Rupiah, Long-Short Term
Memory, Gated Recurrent Unit
1091E2023 | 1091 E 2023 | Perpustakaan FSM Undip | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain