## JURNAL SIMADA JURNAL SIMADA

## Sistem  Informasi  & Manajemen Basis Data
1 - 14 15 - 25
26 - 39 40 - 49 50 - 63 64 - 71 72 - 79 80 - 90

## Prototype Sistem Informasi Administrasi Pengadaan Barang Dengan TeknologI RFID Marini
Aplikasi Pengolahan Data Puskesmas (Pusat Kesehatan Masyarakat) Desa Margodadi Kab. Tulang Bawang Achmad Nuzul Mariyus, Neni Purwati, RZ. Abdul Aziz
management software technology data system software database system
Sistem Pendukung Keputusan  Penerima Tahunan Pada Sales Penjualan Reward Menggunakan Metode T (TOPSIS) echnique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Studi Kasus: CV. Anugerah Jaya Sentosa Lampung) Melda Agarina, Tria Devi Miranti, Sutedi
Perancangan dan Penerapan (SEO) pada Website Pemasaran Produk “Search Engine Optimization” Toko Janjebles Mardhiya Hayaty, Reno Surya Kusmawan Aplikasi SMS Sebagai adwal Sidang Dalam Perkara Perdata (Study Kasus : J Gateway Reminder Pengadilan Negeri Metro Kelas IB) Muhammad Adie Syahputra, Cacah Firmansyah Penerapan Algoritma
Untuk Memprediksi Harga Tukar Rupiah Backpropagation Neural Network (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Pada Bursa Efek Indonesia
Abrar Hiswara
Sistem Pendiagnosa Kerusakan Pada Motor Menggunakan Metode Case-Base Reasoning Approach Jevan Nelson, Septian Dicky Chandra
Perancangan Reponsive Layananan Sistem Informasi Perkuliahan Online Terhadap Mahasiswa Dan Dosen Pengampu Matakuliah Sudarmaji

## Pelindung
Sriyanto, S.Kom., MM

## Pimpinan Redaksi
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom
Redaksi Pelaksana Fitria M.Kom Rio Kurniawan, M.Cs Yulmaini, S.Kom., M.Cs

## Editor Ahli (Mitra Bestari)
Dr. Arta Moro Sundjaja (Univeristas Bina Nusantara) DR. Deris Setiawan (Univetsitas Sriwijaya) DR. Hustinawaty (Universitas Gunadarma) Ramadiani, M.Kom., Ph.D (Universitas Mulawarman) DR. Syifaun Nasyah (UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta)
Editor Ahli Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom Dr. RZ. Abdul Aziz, ST., M.T Joko Triloka, M.T., Ph.D Dr (can) Sutedi, S.Kom., M.T.I

## Dewan Editor
Hendra Kurniawan, S.Kom., M.T.I Melda Agarina, S.Kom., M.T.I Sri Karnila, S.Kom., M.Kom Nurjoko, S.Kom., M.T.I
Editor/Layout Dwi Lianiko, S.Kom Febrian Eka Saputra, S.Kom

## Kesekretariatan
Dona Yuliawati, S.Kom., M.T.I Sushanty Saleh, S.Kom., M.T.I Arman Suryadi Karim, S.Kom., M.T.I

## Bendahara
Halimah, S.Kom., M.T.I Ochi Marshella F, S.Kom., M.T.I

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  Syukur  kehadirat  allah  SWT,  atas  karunia  dan  rahmatnya  sehingga  Jurnal  Ilmiah  Sistem Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  Volume  02,  No.  01  bulan  Maret  2019  dapat diterbitkan sesuai dengan periode yang telah ditetapkan.
Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  merupakan  Jurnal  yang  diterbitkan oleh Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis (IIB) Darmajaya. Penerbitan jurnal ini sebagai wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis di bidang keilmuan Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Pada  edisi  ini  terdapat  8  artikel  dimana  versi online dari  Jurnal  tersebut  dapat  dilihat  di jurnal.darmajaya.ac.id.  Kami  ucapkan  terima  kasih  banyak  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan kontribusi dalam volume jurnal ini. Pada kesempatan ini kami kembali mengundang dan memberikan  kesempatan  kepada  para peneliti, dibidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data untuk  kembali  mempercayai  jurnal  SIMADA  sebagai  wadah  bagi  para  peneliti  dalam mempublikasikan hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhir  kata  redaksi  berharap  agar  makalah  dalam  jurnal  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dan sumbangsih  pemikiran  yang  bermanfaat  dalam  menjawab  tantangan  yang  dihadapi  khususnya  bagi perkembangan ilmu dan teknologi dalam bidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.

## Bandar Lampung, 25 Maret 2019

## Redaksi Jurnal Simada

## Penerapan Algoritma Backpropagation Neural Network Untuk Memprediksi Harga Tukar Rupiah (IDR) Terhadap Dollar Amerika (Usd) Pada Bursa Efek Indonesia

## Abrar Hiswara
1 Fakultas Teknik, Informatics Universitas Bhayangkara Jakarta Raya Jl. Perjuangan  No. 01, Bekasi Utara Telp. (021) 7267655
1 abrar@dsn.ubharajaya.ac.id

## Abstract
This study aims to predict the value of the Rupiah against the US Dollar using the Backpropagation Neural Network algorithm. In order to find  out  the potential exchange rate of the Rupiah against  the US Dollar in the future. The stages carried out in this study are by comparing the test results of 5 Backpropagation Neural network architectures in the hidden layer. The data used are secondary data which are factors that influence the exchange rate. Testing is done  using  Rapidminer  by  conducting  training  process  training  data  and  testing  data.  From  the  results  of  the training process and data  testing training on the five backpropagation artificial  network architectures. Produce a number of outputs in the form of charts that illustrate the level of indication of the best similarity from the results of predictions and RMSE error values as a test result on the first architecture with an average number of error values of 4.8665, in the second Architecture with an average of 5.0645, then on the third architecture evenly - average of 5,0095, the fourth architecture with an average of 258,723 and on the fifth architecture with an average of 262.26.
Keywords: Prediction; Exchange Rate; Backpropagation; Neural Network; Artificial Neural Networks

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  nilai  kurs  Rupiah  terhadap  US  Dollar  dengan  menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network. Agar dapat mengetahui potensi nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar dimasa  mendatang.  Tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  melakukan  perbandingan  hasil pengujian dari 5 arsitektur Backpropagation Neural  Network pada hidden layer . Data yang digunakan adalah data sekunder  yang  merupakan  Faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  nilai  kurs.  Pengujian  dilakukan  menggunakan Rapidminer  dengan  melakukan  proses  pelatihan  data  training  dan  data  testing.  Dari  hasil  proses  pelatihan  data training  dan  data  testing  pada  kelima  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation .  Menghasilkan  sejumlah output  berupa  chart  yang  menggambarkan  tingkat  indikasi  kemiripan  terbaik  dari  hasil  prediksi  dan  nilai  error RMSE sebagai bentuk hasil pengujian pada arsitektur pertama dengan jumlah rata - rata nilai error sejumlah 4.8665, pada  Arsitektur  kedua  dengan  rata  –  rata  5.0645,  kemudian  pada  arsitektur  ketiga  dengan  rata  –  rata  5.0095, arsitektur ke empat dengan rata – rata 258.723 dan pada arsitektur kelima dengan rata – rata 262.26.
Kata Kunci: Prediksi; Nilai Tukar; Backpropagation; Neural Network; Jaringan Syaraf Tiruan

## 1. PENDAHULUAN
Harga  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap US  Dollar mengalami  Fluktuasi  Berdasarkan  data  Kurs  Transaksi  Bank Indonesia pertanggal 3 Januari 2017 sampai dengan 28 september 2018 posisi kurs cendrung melemah. Hal ini akan berdampak kepada banyak hal. Terutama Investor dan Pedagang Valas atau Trader, yang menentukan keuntungan dan  kerugian  asset  yang  didapatkan  berdasarkan  pergerakan  nilai  kurs  tersebut.  Dengan  memperkirakan  secara sistematis tentang suatu yang paling mungkin terjadi di masa mendatang berdasarkan data dan informasi pada masa lalu  yang  dimiliki  sekarang.  Prediksi  nilai  kurs  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  metode Neural  Network , Berdasarkan  faktor  -  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  fluktuasi  nilai  kurs.  Sehingga  diharapkan  dapat  melakukan tindakan yang baik dimasa mendatang.

## Gambar 1. Fluktuasi Nilai Kurs
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dijelaskan  diatas,  maka  tujuan  penelitian  yang  hendak  dicapai  adalah,  untuk melakukan prediksi nilai kurs Rupiah terhadap US Dollar dengan menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network .  Agar  dapat  mengetahui  potensi  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  US  Dollar  dimasa  mendatang.  Dengan melakukan pengujian terhadap 5 arsitektur, untuk mendapatkan hasil prediksi terbaik.

## 2. KERANGKA TEORI
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rivatul  Ridho  Elvierayani  (2017)  yang  berjudul  “Peramalan  Nilai  Tukar  (Kurs) Rupiah  Terhadap  Dolar  Tahun  2017  dengan  Menggunakan  Metode Arima  Box-Jenkin ”.  Tujuan  dari  penelitian tersebut  yaitu  untuk  mencari  model  ARIMA  yang  memiliki  kinerja  terbaik  dalam  memprediksi  nilai  tukar  (kurs) rupiah  terhadap  dollar.  Populasi  penelitian  tersebut  menggunakan  data  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar  bulanan selama enam tahun terakhir. Sumber data yang digunakan dalam penelitian tersebut  adalah sumber data sekunder, yaitu  data  yang  diperoleh  dari  pihak  lain,  dan  diolah  kembali  untuk  kepentingan  penelitian  ini.  (Sumber  data diperoleh  dari http://data.go.id/dataset/nilai-tukar-uang-asing-terhadap-rupiah ).  Metodologi  yang  digunakan  dalam membangun persamaan  yang digunakan untuk  memprediksi kurs  mata uang rupiah terhadap dollar adalah  metode Box dan Jenkins yang menggunakan pendekatan interative. Dari hasil peramalan satu periode ke depan untuk kurs rupiah terhadap dollar pada penelitian tersebut adalah 13.655,49.
Pada penelitian kedua  yang  berhasil penulis temukan adalah penelitian  yang dilakukan oleh  Daneswara Jauhari, Anang Hanafi, M.Fahrul  Alam Y, Arrofi Reza Satria, Luqman Hakim H, Imam Cholissodin (2016)  yang  berjudul
Page | 66                                      J urnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 02 No. 01 Maret 2019 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
“Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap  US  Dollar  Menggunakan  Metode Genetic  Programming ”.  Tujuan  dari penelitian tersebut yaitu membuat suatu aplikasi yang dapat memprediksi nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar di masa  mendatang  dengan  menggunakan  Algoritma Genetic  Programming .  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian tersebut  menggunakan  data  nilai  tukar  mata  uang  Rupiah  terhadap Dollar dari  website  fixer.io  dari  tahun  2000 sampai 2017 dengan mengambilnya melalui api server fixer.io dengan JSON . Berdasarkan hasil uji coba parameter algoritma Genetic  Programming .  Didapatkan  bahwa  Algoritma GP dapat  melakukan  prediksi  nilai  tukar  Rupiah terhadap US Dollar dengan  sangat baik, dengan  parameter algoritma GP yang digunakan terdapat  4 operasi  yakni “+”,  “-“,  “*”,  “/”,  “,” dan  juga 5 terminal  yakni  x1,  x2,  x3,  x4,  x,  yang  merupakan data nilai tukar uang Rupiah terhadap US  Dollar .    Untuk  mengukur  solusi  dari  permasalahan  prediksi  nilai  tukar  Rupiah  terhadap US  Dollar , pada  penelitian  tersebut  menggunakan  perhitungan  nilai MAPE .  Penghitungan  menggunakan  parameter  terbaik dapat  menghasil  nilai MAPE sebesar  0,08%.  Penelitian  ketiga  yang  dilakukan  oleh  First  Ryan  S.N.,  Wijayanto, M.Kom  (2017)  dengan  judul  “Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah  Berbasis  Algoritma Regresi  Linier Dengan  Metode Perbaikan Moving  Average dan Seasonal  Movement”. Yang  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  pertukaran  nilai mata  uang  dengan  menggunakan  metode  algoritma  linier  regresi  dengan  perbaikan  yang  dilakukan  terhadap pergerakan musiman dan rata – rata nilai pada periode tertentu. Dalam penelitian tersebut data ditentukan perperiode harian,  bulanan  dan  tahunan.  Dari  hasil  penelitian  tersebut  didapat  Perhitungan  peramalan  berbasis  regresi  linier dengan perbaikan CMA, nilai random dan dekomposisi cukup baik untuk peramalan data kurs rupiah untuk saat ini dengan rata-rata kesalahan dibawah 50%.
Pada  penelitian  keempat  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Reza  dan  Suprayogi  (2017)  dengan  judul  penelitian “Prediksi  Jangka  Waktu  Pengiriman  Barang  pada  PT.Pos  Indonesia  menggunakan  Backpropagation”.  Penelitian tersebut bertujuan untuk melakukan prediksi pengiriman barang pada PT. POS Semarang karena memiliki kendala dalam  memprediksi  pengiriman  barang,  sehingga  sering  terjadi  keterlambatan  pengiriman  yang  menimbulkan keluhan dari konsumen. Pada penelitian tersebut pengumpulan data primer dilakukan dengan cara mengambil data pengiriman  pada  PT  POS  Semarang  yang  berjumlah  1000  data.  900  data  yang  kemudian  diolah  sebagai  data training, dan 100 data dijadikan data validation. Data tersebut meliputi lokasi barang, kantor asal, kode asal, kantor tujuan,  kode  tujuan,  jenis  angkutan,  dan  lama  pengiriman  yang  kemudian  dilakukan  normalisasi  data.  Dari  hasil penelitian tersebut didapatkan hasil dengan nilai error sebesar 2,1111 %.
Kemudian pada penelitian kelima yang dilakukan oleh Daneswara Jauhari, Alfian Himawan, Candra Dewi (2016) yang  berjudul  “Prediksi  Distribusi  Air  PDAM  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation di PDAM  Kota  Malang”  pada  penelitian  tersebut  bertujuan  untuk  memprediksi  jumlah  dari  distribusi  air  perbulan berdasarkan  jumlah  kehilangan  air  dan  jumlah  air  yang  terjual.  Pada  tahap  pelatihan  dilakukan  pengujian  untuk mendapatkan  iterasi,  learning  rate,  data  latih  dan  data  uji,  jumlah  node  pada  lapisan  tersembunyi,  dan  minimum error yang optimal. Data yang digunakan dalam proses prediksi distribusi air didapatkan dari PDAM kota Malang. Data  berupa  jumlah  distribusi  air  ( 𝒎𝟑 ),  kehilangan  air  ( 𝒎𝟑 )  dan  air  terjual  antara  bulan  Januari  2006  sampai dengan bulan Maret 2016. Hasil pelatihan didapatkan iterasi optimal sebanyak 2000, learning rate yang optimal 0.1, data latih dan data uji  yang optimal sebanyak 80 untuk data latih dan 11 untuk data uji, jumlah node pada lapisan tersembunyi sebanyak 5, sedangkan  minimum error adalah 0.00001. Dari hasil pengujian  menggunakan parameter optimal tersebut didapatkan akurasi terbaik sebesar 97,99%. Pada penelitian berikutnya oleh Yudhi Andrian, Erlinda Ningsih (2014) dengan judul “Prediksi Curah Hujan di Kota Medan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network”. Pada penelitian tersebut bertujuan untuk memprediksi curah hujan di kota medan menggunakan metode
backpropagation. Dalam penelitian tersebut pengujian dilakukan menggunakan data sekunder curah hujan bulanan Kota Medan tahun 1997  –  2012.  Data bersumber dari BMKG Stasiun Polonia,  Kota Medan. Dari  hasil  penelitian Pengujian dengan hidden 5 memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan hidden 6, 7, dan 8. Nilai akurasi tertinggi di dapat dari pengujian data dengan jumlah hidden 5 dan target error 0.0072 yaitu 43.27 %. Target error yang berbeda akan menghasilkan jumlah iterasi yang berbeda pula. Semakin kecil target error , maka jumlah iterasi akan  semakin  besar. Pada hasil prediksi rata-rata curah  hujan tertinggi pada tahun 2013 terjadi pada bulan 5  yaitu 315.8.
Dari  penelitian  pertama  sampai  dengan  penelitian  ketiga  terdapat  kesamaan  objek  penelitian  berupa  mata  uang dengan  tujuan  memprediksi  nilai kurs dari  suatu mata uang, akan tetapi dengan  metode yang  berbeda. Dari ketiga penelitian tersebut dapat disimpulkan tiap  – tiap metode menghasilkan nilai akurasi yang berbeda beda. Selain itu, pada penelitian ke empat sampai dengan penelitian ke enam terdapat kesamaan metode yang penulis gunakan dalam penelitian  yang  penulis  lakukan  yaitu  dengan  menggunakan  metode Backpropagation  Neural  Network. Dari  hasil penelitian  –  penelitian  tersebut  penggunaan  metode Backpropagation mendapat  nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi dengan tingkat kesalahan hanya sekitar 5% dengan penggunaan hidden 5 memiliki akurasi yang lebih baik. Untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  tersebut  penulis  juga  akan  menguji  penggunaan hidden 5  pada  arsitektur backpropagasi  untuk  melakukan  prediksi  nilai  kurs  Rupiah  terhadap US  Dollar berdasarkan  pengumpulan  data sekunder yang penulis kumpulkan.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Objek Penelitian
Objek  penelitian  objek  yang  diteliti  dan  dianalisi  dalam  penelitian  yang  dilakukan  penulis,  yaitu:  “Harga  tukar Rupiah  (IDR)  terhadap  Dollar Amerika  (USD) pada  Bursa  Efek  Indonesia    menggunakan  algoritma Backpropagation Neural Network ”. Berikut Sumber Variable yang digunakan pada penelitian ini

## 3.2 Variable Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kurs jual, kurs beli, kurs tengah, tingkat inflasi, suku bunga yang di tetapkan Bank Indonesia (BI rate) jumlah ekspor impor dan jumlah cadangan devisa Indonesia. Data ini diperoleh dari Bank Indonesia dan Badan Pusat statistik  diunduh pada halaman resmi www.bi.go.id dan www.bps.go.id. Data yang  digunakan  merupakan  data time  series pertanggal  2  Desember  2013  sampai  dengan  28  september  2018. Dataset ini akan dibuat menjadi 8 kolom dengan variabel parameter X1, X2, X3, X4,X5,X6,X7 dan X8. Data yang digunakan  untuk  variable  tersebut  diambil  bedasarkan  faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  nilai  kurs.  Berikut  ini deskripsi dari data variable :
Tabel 3.1 Keterangan variable No Kode Atribut Variable Keterangan 1 X1 Tanggal Tanggal pada data dimasa lampau 2 X2 Nilai Kurs Jual Data Nilai Kurs yang diperoleh dari Bank Indonesia
3 X3 Nilai Kurs Beli Data Nilai Kurs yang diperoleh dari Bank Indonesia 4 X4 Inflasi Data Inflasi yang diperoleh dari Bank Indonesia 5 X5 Suku Bunga Nominal (BI Rate) Data BI rate yang diperoleh dari Bank Indonesia

## 33 Metode Backpropagation
Metode Backpropagation menggunakan error output untuk mengubah  nilai  bobot arah mundur. Untuk dapatkan nilai output error, tahapan perambatan maju harus dikerjakan terlebih dahulu dengan mengaktifkan neuron dengan fungsi aktivasi sigmoid. (Dr.ir Saludin Muis, 2017).
Gambar 3.1 Arsitektur jaringan Backpropagation.
Sumber: DR.Ir.Saludin Muis,M.Kom.2017.Jaringan Syaraf Tiruan

## f(x) =
Algoritma :
1. Inisialisasi bobot awal dengan nilai acak yang cukup kecil
2. Bila kondisi berhenti bernilai FALSE, maka :
a. FeedForward :
Tiap input menerima sinyak x i dan meneruskan ke lapisan diatasnya (lapisan tersembunyi).
Tiap unit tersembunyi z i menjumlahkan sinyal – sinyal input terbobot :
z_in j =
Gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output :
z j =
Kemudian salurkan sinyal tersebut ke lapisan diatasnya (output).
Tiap unit output (y k ) menjumlahkan sinyal – sinyal input terbobot.
y_in k =
Gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output :
y k =
Kemudian salurkan sinyal tersebut ke lapisan diatasnya (output).
b. backpropagation :
Tiap  unit  output  (y k )  menerima  target  pola  yang  berkaitan  dengan  pola  input  pembelajaran,  hitung  nilai errornya (kemelesetan) :
δ k =
pakai koreksi bobot untuk memperbaiki nilai w jk :
∆w jk =
Pakai koreksi bias untuk memperbaiki nilai w 0k :
∆w 0k = α δ k
Kirimkan δ k ke  lapisan  dibawahnya.  Tiap  unit  tersembunyi  (z i )  menjumlahkan  delta  inputnya  dari  unit  – unit yang berada diatasnya.
δ_in j =
nilai ini dikalikan dengan turunan dari fungsi aktivasinya untuk mendapatkan nilai error :
δ k =
pakai nilai koreksi error untuk memperbaiki nilai
∆v ij =
pakai juga nilai koreksi bias untuk memperbaiki nilai
∆w 0k = α δ k
Tiap unit output (y k ) memperbaiki bias dan bobotnya :
w jk (baru) = w jk (lama) + ∆ w jk
Tiap unit tersembunyi (z j ) memperbaiki bias dan bobotnya :
v ij (baru) = v ij (lama) + ∆ v ij Lakukan test kondisi berhenti.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  proses  pelatihan  data training dan  data testing pada  kelima  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation. Menghasilkan  sejumlah  output  berupa  chart  yang  menggambarkan  tingkat  indikasi  kemiripan terbaik  dari  hasil  prediksi  dan  nilai  error RMSE sebagai  bentuk  hasil  pengujian  pada  arsitektur  pertama  dengan
Page | 70                                      J urnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 02 No. 01 Maret 2019 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
jumlah  rata  -  rata  nilai  error  sejumlah  4.8665,  pada  Arsitektur  kedua  dengan  rata  –  rata  5.0645,  kemudian  pada arsitektur ketiga dengan rata – rata 5.0095, arsitektur ke empat dengan rata – rata 258.723 dan pada arsitektur kelima dengan rata – rata 262.26
Gambar 3. Hasil prediksi arsitektur 1
Tabel 2. Hasil Pengujian
Nilai Error RMSE SME Arsitektur 1 8.281 +/- 1.452 70.677 +/- 22.710 Arsitektur 2 8.482 +/- 1.647 74.660 +/- 28.531 Arsitektur 3 8.630 +/- 1.389 76.404 +/- 23.802 Arsitektur 4 483.579 +/- 33.867 234995.565 +/- 32039.534 Arsitektur 5 482.781 +/- 41.739 234820.034 +/- 39534.523

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan pembahasan pada penelitian ini. Maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut
1. Berdasarkan hasil pengujian mengindikasikan nilai kurs sangat terpengaruh oleh banyaknya variabel. Dan dari hasil pengujian tersebut nilai kurs masih berpotensi berfluktuasi.
2. Metode backpropagation yang  digunakan  untuk  Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap  Dollar  berhasil melakukan prediksi dengan bermacam tingkat akurasi dari beberapa arsitektur jaringan syaraf tiruan yang telah diuji.
3. Metode backpropagation yang  digunakan  untuk  Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap  Dollar    menghasilkan nilai error terbaik  pada  arsitektur    pertama.  Dengan  nilai  rata-rata  yang  didapatkan  yaitu  4.8665.  dari  hasil tersebut menunjukan bahwa tingkat kesalahan masih cukup tinggi.

## PENELITIAN LANJUTAN
1. Jumlah pada  sample data untuk proses pelatihan  perlu diperbanyak untuk mempermudah proses pembelajaran pada algoritma Backpropagation Neural Network .
2. Untuk penelitian selanjutnya dapat menekan tingkat kesalahan yang masih tinggi dan dapat membuat visualisasi dari proses pembelajaran pada algoritma Backpropagation Neural Network.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrian,  Yudhi.,  Ningsih,  Erlinda.  2014.  Prediksi  Curah  Hujan  di  Kota  Medan  Menggunakan  Metode Backpropagation Neural Network, Seminar Nasional Informatika
Elvierayani,  Rivatul  Ridho.  2017,  Peramalan  Nilai  Tukar  (Kurs)  Rupiah  Terhadap  Dollar  Tahun  2017  dengan Menggunakan  Metode Arima  Box-Jenkin ,  Seminar  Nasional  Integrasi  Matematika  dan  Nilai  Islami.  1(1):
253-261
Jauhari, Daneswara., Himawan,  Alfian., Dewi, Candra. 201., Prediksi  Distribusi Air PDAM menggunakan metode Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation di  PDAM  Kota  Malang , Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK), 3(2): 83-87
Jauhari,  Daneswara.,  Hanafi,  Anang.,  Alam  Y,  M.  Fahrul.,  Satria,  Arrofi  Reza.,  Hakim  H  Luqman.,  Cholissodin,
Imam. 2016. Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Menggunakan Metode Genetic Programming,
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 3(4): 285-291
Muis, DR. Ir. Saludin, M.Kom. 2017. Jaringan Syaraf Tiruan . Yogyakarta: TEKNOSAIN
Reza,  Muhammad.,  Suprayogi.  2017.  Prediksi  Jangka  Waktu  Pengiriman  Barang  pada  PT.Pos  Indonesia menggunakan Backpropagation, Cogito Smart Jurnal, 3(1): 111-120
Ryan S.N, First., Wijayanto, M.Kom. 2017. Prediksi Nilai Tukar Rupiah Berbasis Algoritma Regresi Linier Dengan Metode Perbaikan Moving Average dan Seasonal Movement
https://www.bi.go.id/id/ (Diakses pada 30 september 2018)
http://data.go.id/dataset/nilai-tukar-uang-asing-terhadap-rupiah )
Alamat :  Jalan Zainal Abidin  Pagar Alam No.93 Gedong Meneng, Bandar Lampung 35142 Telp. 0721-787214 Fax. 0721- 700261
email : simada@darmajaya.ac.id
Website : jurnal.darmajaya.ac.id
Diterbitkan :
LEMBAGA PENGEMBANGAN PEMBELAJARAN, PENELITIAN, DAN PENGABDIAN MASYARAKAT (LP4M) INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA