Prediksi kurs Dolar Amerika terhadap Rupiah dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average

ABSTRAK:

Nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat (USD/IDR) merupakan salah satu indikator ekonomi yang penting karena memengaruhi aktivitas perdagangan, investasi, dan stabilitas ekonomi nasional. Fluktuasi nilai tukar yang terjadi secara dinamis menuntut adanya metode peramalan yang mampu memberikan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa dan tingkat akurasi metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam memprediksi kurs Dolar Amerika terhadap Rupiah. Data yang digunakan berupa data harian Jakarta Interbank Spot Dollar Rate (JISDOR) periode Januari–April 2026. Penelitian dilakukan melalui tahapan preprocessing, uji stasioneritas menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF), differencing, identifikasi model menggunakan ACF dan PACF, pemilihan model terbaik menggunakan Akaike Information Criterion (AIC), uji White-Noise dengan LjungBox, serta evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Accuracy of Directional Change (ADC). Penelitian membandingkan dua skenario, yaitu data dengan interpolasi dan data tanpa interpolasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik pada kedua skenario adalah ARIMA(0,1,1). Skenario dengan interpolasi menghasilkan performa yang lebih baik dengan nilai MAPE sebesar 0,13% dan ADC sebesar 79,09%, sedangkan skenario tanpa interpolasi memperoleh nilai MAPE sebesar 0,20% dan ADC sebesar 68,12%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode ARIMA mampu memberikan prediksi yang sangat akurat untuk peramalan kurs USD/IDR, serta bahwa penggunaan interpolasi dapat meningkatkan kualitas dan akurasi hasil prediksi.

ABSTRACT:

The exchange rate between the Indonesian Rupiah and the United States Dollar (USD/IDR) is an important economic indicator that influences trade activities, investment decisions, and national economic stability. The dynamic fluctuations of exchange rates require forecasting methods capable of providing reliable information to support decision- making processes. This study aims to evaluate the performance and accuracy of the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method in forecasting the USD/IDR exchange rate. The dataset used consists of daily Jakarta Interbank Spot Dollar Rate (JISDOR) data from January to April 2026. The research process includes data preprocessing, stationarity testing using the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test, differencing, model identification using ACF and PACF, model selection using the Akaike Information Criterion (AIC), White-Noise testing using the Ljung-Box test, and model evaluation using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Accuracy of Directional Change (ADC). Two scenarios were compared: data with interpolation and data without interpolation. The results indicate that the best model for both scenarios is ARIMA(0,1,1). The interpolation scenario achieved superior performance with a MAPE value of 0.13% and an ADC value of 79.09%, while the non-interpolation scenario obtained a MAPE value of 0.20% and an ADC value of 68.12%. These findings demonstrate that the ARIMA method provides highly accurate forecasts for the USD/IDR exchange rate and that interpolation improves the quality and accuracy of forecasting results.

مستخلص البحث:

يُعد سعر صرف الروبية مقابل الدوالر األمريكي(USD/IDR)أحد املؤشرات االقتصادية املهمة ألنه يؤثر على أنشطة التجارة واالستثمار واالستقرار االقتصادي الوطين. التقلبات الديناميكية يف سعر الصرف تتطلب وجود أساليب للتنبؤ قادرة على تقدمي معلومات لدعم عملية اختاذ القرار. هدف هذا البحثإىل تقييم أداء ودرجة دقة طريقة املتوسط املتحرك املتكامللالحندارالذايت (ARIMA)يف التنبؤ بسعر صرف الدوالر األمريكي مقابل الروبية. البياانت املستخدمة هي بياانت يومية ملعدل الدوالر الفوري بني البنوك يف جاكرات(JISDOR)للفرتة من يناير إىل أبريل2026. مت إجراء البحث من خالل مراحل املعاجلة املسبقة، اختبار االستقرارية ابستخدام اختبار ديكي-فولر املوسع(ADF)، التفاضل، حتديد النموذج ابستخدامACFوPACF، اختيار أفضل منوذج ابستخدام معيار أكايك للمعلومات(AIC)، اختبار الضوضاء البيضاء ابستخدام اختبار ليونغ-كذلك التقييمكس، وبو ابستخدام متوسط اخلطأ املطلق النسيب(MAPE)ودقة تغري االجتاه(ADC).أجري البحثمقارنة بني سيناريوهني، ومها البياانت كال السيناريوهني هو مع االستيفاء والبياانت بدون االستيفاء. أظهرت نتائج البحث أن أفضل منوذج يفARIMA(0,1,1).أدى السيناريو املزود ابالستيفاء إىل أداء أفضل بقيمةMAPEتبلغ0.13%وADCتبلغ79.09،%بينما حصل السيناريو بدون االستيفاء على قيمةMAPEتبلغ0.20% وADCتبلغ68.12.%وتوضح هذه النتائج أن طريقةARIMAقادرة على تقدميتوقعاتأكثر دقةلتنبؤ سعر صرف الدوالر األمريكي مقابل الروبية اإلندونيسية، وأن استخدام االستيفاء ميكن أن يعمل على حتسني جودة ودقة نتائج التنبؤ