Prediksi Nilai Tukar Dolar Amerika Serikat Terhadap Rupiah Menggunakan Metode Support Vector Regression Dengan Whale Optimization Algorithm - Ramadhan, Muhamad Reza Al; Utomo, Daryono Budi (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS, 2024)
Setiap negara melakukan perdagangan dengan nega-ra lain untuk memenuhi kebutuhan rakyatnya, termasuk In-donesia. Sayangnya, setiap negara memiliki mata uang yang berbeda-beda. Oleh karena itu, diperlukan nilai tukar mata uang untuk melakukan perdagangan dengan negara lain. Nilai tukar adalah harga mata uang suatu negara terhadap mata uang negara lain yang telah disepakati bersama. Setiap peru-bahan nilai tukar mata uang akan memberikan dampak ter-hadap perekonomian suatu negara. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui nilai tukar yang akan datang. Untuk me-nyelesaikan permasalahan ini, dibutuhkan metode prediksi seperti Support Vector Regression (SVR). Akan tetapi, hasil prediksi SVR bergantung kepada pemilihan nilai hyper-parameter. Oleh karena itu, SVR akan dioptimasi menggunakan Whale Optimization Algorithm (WOA). Data nilai tukar mata uang yang digunakan adalah Dolar Amerika Serikat terhadap Rupiah yang berasal dari situs Yahoo Finance menggunakan harga penutupan harian mulai dari tanggal 27 Mei 2020 sampai dengan 2 Juni 2023. Penelitian ini berfokus untuk memprediksi harga penutupan harian berikutnya dengan menggunakan beberapa harga penutupan harian sebelumnya sebagai masuk-an. Metode Support Vector Regression yang dioptimasi dengan Whale Optimization Algorithm memiliki kinerja yang baik dalam memprediksi nilai tukar Dolar Amerika Serikat terhadap Rupiah dengan hyperparameter SVR, yaitu ε (epsilon) sebesar 1,00000605110973×10-12, C (penalty cost) sebesar 2,22663363867838, dan γ (gamma) sebesar 0,205687967011551 serta dengan jumlah lag variabel sebesar 5 mampu menghasilkan kinerja terbaik dengan nilai MAPE prediksi sebesar 0,238335527152796%.