Prediksi Nilai Tukar US Dollar dan Ringgit Malaysia Terhadap Rupiah Menggunakan Metode Long Short Term Memory

Abstrak

Riset ini bertujuan untuk membangun model serta mengukur kemampuan model dalam memperhitungkan data time series kurs US Dollar serta Ringgit Malaysia menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) memastikan banyaknya epochs yang diperlukan untuk menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) serta Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terbaik. Dataset diunduh dari website Yahoo Finance dengan rentang periode 1 Januari 2007 hingga 31 Desember 2019. Riset ini memprakirakan data nilai tukar US Dollar rentang waktu 9 Agustus 2017 hingga 31 Desember 2019 dan juga kurs Ringgit Malaysia untuk rentang waktu 22 Mei 2017 hingga 31 Desember 2019. Mengulangi proses LSTM untuk jumlah epochs yang berbeda, diperoleh bahwa jumlah epochs cukup mempengaruhi kepada nilai RMSE serta MAPE, dengan epochs terbaik yaitu 60 epochs untuk kurs US Dollar serta 80 epochs untuk Ringgit Malaysia. Dengan memakai model dengan 70 neuron di tiap unitnya, didapat hasil perkiraan untuk data kurs US Dollar dengan nilai RMSE terbaik sebesar 69.0328 dan MAPE 0,34%. Sedangkan itu data kurs Ringgit Malaysia nilai RMSE terbaik sebesar 24.9369 dan MAPE 0,51%.