PREDIKSI DAN AKURASI NILAI TUKAR MATA UANG RUPIAH TERHADAP US DOLAR MENGGUNAKAN RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK - Budiastawa, I Dewa Gede; Santiyasa, I Wayan (JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana), 2019)
Nilai tukar mata uang atau yang sering disebut dengan kurs merupakan harga satu unit mata uang asing dalam mata uang domestic atau dapat disebut pula dengan harga mata uang domestic terhadap mata uang asing. Nilai mata uang suatu negara sangat dipengaruhi oleh aliran modal antar negara. Tingginya nilai tukar mata uang negara lain terhadap suatu negara akan mengakibatkan terpuruknya keadaan ekonomi suatu negara. Melemahnya nilai tukar mata uang akan menyebabkan hutang luar negeri Indonesia akan meningkat dan neraca perusahaan maupun bank-bank akan terpuruk. Fenomena fluktuasi kurs rupiah yang tak menentu kerap kali terjadi di Indonesia yang akan menyebabkan keadaan ekonomi terutama perdagangan akan terganggu karena perdagangan dinilai dengan mata uang dollar Amerika (USD). Oleh karena itu diperlukan penanganan serius dalam menghadapi fluktuasi kurs yang tidak menentu karena akan mempengaruhi performa ekonomi suatu negara sehingga dapat diambil keputusan apa yang akan dilakukan setelah mengetahui nilai tukar mata uang periode selanjutnya. Dalam membantu mengambil keputusan, penulis membuat sebuah model peramalan nilai tukar rupiah terhadap USD menggunakan metode radial basis function neural network. Dalam penelitian ini digunakan factor-faktor yang mempengaruhi fluktuasi kurs rupiah terhadap IDR yaitu nilai ekspor, impor, GDP, suku bunga BI, tingkat inflasi, dan jumlah uang beredar. Pada penelitian ini dilakukan optimasi terhadap parameter learning rate dan hidden neuron untuk mendapatkan nilai eror atau tingkat kesalahan terendah. Hasil penelitian menggunakan metode radial basis function neural network menghasilkan nilai akurasi berkisar pada angka 89 – 95% pada proses training sedangkan pada proses testing berkisar 67 – 98% dan dengan tingkat kesalahan yaitu sebesar 4 – 11% pada proses training sedangkan 2 – 32% untuk proses testing. Kata Kunci : Nilai tukar, prediksi, RBF, trainning , testing , akurasi