Penerapan Fuzzy Time Series Markov Chain dalam Meramalkan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Yuan, Dollar Amerika dan Dollar Singapura - Amanda, Ade Siti; Gultom, Parapat; Sutarman, Sutarman; Asima, Asima (Innovative: Journal Of Social Science Research, 2024)
Peramalan nilai tukar mata uang merupakan aspek penting dalam analisis ekonomi karena fluktuasi nilai tukar dapat mempengaruhi berbagai sektor ekonomi suatu negara, termasuk perdagangan internasional, investasi, dan kebijakan moneter. Indonesia, sebagai negara dengan perekonomian terbuka, sangat rentan terhadap dinamika ekonomi global. Oleh karena itu, memahami dan memproyeksi pergerakan nilai tukar mata uang menjadi krusial untuk perencanaan ekonomi dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk memproyeksi harga beli nilai tukar Rupiah terhadap Yuan, Dollar Amerika, dan Dollar Singapura pada bulan Januari-Februari 2024 menggunakan metode Fuzzy Time Series Markov Chain dengan data historis tahun 2023. Metode ini menggunakan dua fungsi keanggotaan yakni sigmoid dan gauss untuk menangani kompleksitas data, karena kemampuannya untuk merepresentasikan tingkat keanggotaan dan menangkap perubahan secara lebih halus antara keanggotaan rendah dan tinggi. Hasil penelitian menunjukkan kinerja yang baik dengan error prediksi rendah (0-10%). Hasil Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan metode FTS-Markov Chain untuk ketiga nilai tukar yakni Yuan, Dollar Amerika dan Dollar Singapura dengan fungsi keanggotaan sigmoid 1,127% sedangkan fungsi keanggotaan gauss 2,435%. Nilai tukar Rupiah terhadap Yuan mengalami fluktuasi, terhadap Dollar Amerika diprediksi mengalami apresiasi, dan terhadap Dollar Singapura mengalami penurunan awal namun meningkat kembali.