Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceedings National Conference Sisi Indonesia
Galang Surya Ramadhan
Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur, East Java, Indonesia
Humanities Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Pergerakan Nilai Tukar Mata Uang USD Terhadap Rupiah Dengan Menggunakan Algoritma Prophet Galang Surya Ramadhan
Proceedings National Conference Sinesia Vol. 2 No. 1 (2026): National Conference Sinesia III | Tut Wuri Handayani
Publisher : Yayasan Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sisi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69836/ncrcs-sinesia.v2i1.143

Abstract

Nilai tukar mata uang USD terhadap IDR memiliki volatilitas tinggi yang berdampak signifikan pada stabilitas makroekonomi dan perdagangan internasional Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pergerakan kurs jual USD/IDR serta mengevaluasi akurasi algoritma Prophet dalam menangani data deret waktu keuangan yang kompleks. Metode yang digunakan melibatkan penggunaan data historis sebanyak 1.281 baris yang dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Model dioptimasi menggunakan seasonality mode multiplicative untuk mengakomodasi fluktuasi yang proporsional terhadap tren. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Prophet memiliki performa yang sangat baik dalam peramalan ini, dibuktikan dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 4,12%, Mean Absolute Error (MAE) sebesar 687,13, dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 808,98. Diskusi hasil visualisasi menunjukkan bahwa model mampu menangkap titik perubahan tren (changepoints) secara akurat di tengah dinamika pasar. Kesimpulannya, algoritma Prophet terbukti sangat andal dan efektif untuk memprediksi volatilitas kurs mata uang. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah mengintegrasikan variabel eksternal seperti indikator ekonomi global atau sentimen berita untuk meningkatkan sensitivitas model terhadap anomali pasar yang ekstrem.
Co-Authors