<![CDATA[Aktivitas ekonomi di masyarakat tidak terlepas dari uang yang mampu mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Uang yang beredar terlalu banyak di masyarakat dapat mengakibatkan terjadinya inflasi, sedangkan terlalu sedikit uang yang beredar mampu memperlambat pertumbuhan ekonomi. Upaya untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah memastikan ketersediaan uang kartal berdasarkan aliran uang masuk (inflow) dan aliran uang keluar (outflow) di Bank Indonesia melalui prediksi yang akurat. Metode FBProphet diimplementasikan dalam penelitian ini untuk meramalkan inflow dan outflow regional Bank Indonesia di Provinsi DKI Jakarta. Data yang digunakan dari periode tahun 2011-2023 menggunakan frekuensi bulanan, dengan data pelatihan dari tahun 2011-2022 dan sisanya sebagai data uji. Hasil evaluasi kinerja berdasarkan metrik MAPE dengan menerapkan metode prophet secara basic, menunjukkan tingkat akurasi pada inflow tergolong wajar, sedangkan pada outflow tergolong tidak akurat. Penerapan komponen hari libur, khususnya berupa dataframe holidays, mampu meningkatkan kinerja metode prophet dengan selisih MAPE sebesar 15.89% pada inflow, sehingga menjadi 25.06%, sedangkan pada outflow menjadi 34.57% dengan selisih MAPE sebesar 25.05%. Penerapan hyperparameter tuning dengan Bayesian optimization juga mampu meningkatkan kinerja metode prophet lebih optimal serta menunjukkan bahwa komponen hari libur yang optimal diterapkan pada inflow adalah dataframe holidays dan country holidays, sedangkan pada outflow hanya dataframe holidays. MAPE yang dihasilkan dari penerapan Bayesian optimization, pada inflow menjadi 21.18% dengan selisih sebesar 19.77%, sedangkan pada outflow menjadi 29.78% dengan selisih sebesar 29.84%. Kata kunci: peramalan, fbprophet, bayesian optimization, inflow, outflow]]>
