Detail
Dosen Pembimbing: Mohammad Arif Rasyidi, S.Kom., M.Sc., MCE
Nilai tukar mata uang suatu negara terhadap negara lain cenderung fluktuatif. Pergerakan nilai tukar tersebut sangat berpengaruh terhadap perekonomian suatu negara. Nilai tukar dapat berubah setiap saat sesuai mekanisme pasar, oleh karena itu diperlukan prediksi nilai tukar mata uang untuk menentukan kebijakan ekonomi yang akan datang. Terutama pada nilai tukar mitra dagang indonesia yaitu China. Mengingat besarnya dampak dari fluktuasi nilai tukar terhadap perekonomian maka dibutuhkan suatu model prediksi yang akurat untuk mengetahui pergerakan nilai tukar tersebut.
Pada masalah ini kami mengusulkan menggunakan pendekatan deep learning, dengan menggunakan salah satu algoritma deep learning yaitu, Long-Short Term Memory(LSTM). Berdasarkan model ini terhadap penerapan nilai tukar CNY/IDR pada periode 2018-2022 diperoleh bahwa model telah menghasilkan prediksi yang cukup akurat, dengan nilai RMSE (Root Mean Square Error) sebesar 8,56 dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 2,7%.
0 Review