Pemodelan Fuzzy Time Series Stevenson Porter pada Pergerakan Nilai FOREX Euro terhadap Rupiah - Hasanah, Nandita Uswatun; Eti Kurniati (UPT Publikasi Ilmiah Unisba, 2024)
Abstrak. Pasar Foreign Exchange (FOREX) adalah arena global yang terpusat dengan mata uang dari berbagai negara diperdagangkan. Transaksi di pasar ini melibatkan pembelian satu mata uang dengan penjualan mata uang lain secara simultan, dengan tujuan mendapatkan keuntungan dari perubahan nilai tukar. Trader dan masyarakat yang terlibat dalam transaksi menggunakan mata uang asing penting untuk menentukan waktu yang tepat guna menghindari kerugian, karena semua transaksi tidak dilaksanakan pada saat pemesanan. Oleh karena itu, prediksi pergerakan nilai FOREX menjadi suatu alternatif untuk mengetahui pergerakan nilai tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi pergerakan nilai FOREX Euro terhadap Rupiah dengan metode Fuzzy Time Series Stevenson Porter. Salah satu pendekatan matematis yang diterapkan adalah pemodelan Fuzzy Time Series Stevenson Porter. Hasil yang diperoleh yaitu nilai prediksi mendekati nilai sebenarnya dengan MAPE 4% untuk data training dan 3% untuk data testing. Abstract. The Foreign Exchange (FOREX) market is a centralized global arena where currencies from different countries are traded. Transactions in this market involve the simultaneous purchase of one currency with the sale of another, with the aim of profiting from changes in exchange rates. It is important for traders and people involved in transactions using foreign currencies to determine the right time to avoid losses, as all transactions are not executed at the time of booking. Therefore, predicting the movement of FOREX rates becomes an alternative to knowing the movement of these rates. The purpose of this research is to predict the movement of FOREX Euro value against Rupiah with Stevenson Porter's Fuzzy Time Series method. One of the mathematical approaches applied is Fuzzy Time Series Stevenson Porter modeling. The results obtained are the predicted value is close to the actual value with MAPE 4% for training data and 3% for testing data.