## PREDIKSI KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR
Nova Kusumawati 1 , Fitri Marisa 2 , Indra Dharma Wijaya 3
1 Fakultas Teknik Informatika, Universitas Widyagama Malang Email : 1 Novakusuma111@gmail.com, 2 fitrimarisa@widyagama.ac.id,
3 indra.dharma@gmail.com

## Abstrak
Nilai  tukar  mata  uang  suatu  negara  merupakan  salah  satu  indikator  penting dalam  suatu  perekonomian.  Persoalan  yang  sangat  penting  diperhatikan  dalam masalah  valuta  asing  ini  adalah  nilai  Kurs  mata  uang  suatu  bangsa.  Sebagaimana dimaklumi bahwa tiada suatu bangsa pun di dunia ini yang dapat mengcukupi semua konsumsinya  dari  hasil  produksinya  sendiri,  meskipun  ada  pula  beberapa  komoditi yang hasilnya melebihi kebutuhan dalam negeri sehingga dapatdiekspor. Oleh karena itu suatu bangsa pasti memerlukan mata uang asing dalam transaksi internasionalnya. Kebutuhan  akan  uang  asing  yang  kemudian  disebut  valas  ini  akan  menimbulkan persoalan  yang  cukup  besar  yaitu  menentukan  seberapa  besar  nilai  tukar  dari  mata uang  satu  negara  terhadap  mata  uang  negara  lain.  Penggunaan  metode  Regresi Linear  dalam  masalah  prediksi  telah  terbukti  bahwa  hasil  prediksinya  sangat  akurat yang  diindikasikan  dengan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar.  Berdasarkan  data  tiap tahun  dimana  terjadi  peningkatan  nilai  tukar  rupiah  terhadapat  rupiah  sehingga  akan menyebabkan  perubahan  nilai  jumlah  utang  luar  negeri  yang  akan  bertambah. Program  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  menentukan  keputusan  hasil prediksi  penentuan  kurs  rupiah  terhadap  dollar.dimana  sistem  dapat  memprediksikan apakah  kurs  akan  beranjak  naik  atau  kurs  akan  beranjak  positif  sehingga  dapat  di ambil langkah – langkah yang terbaik.
Kata kunci — Regresi Linear, Kurs, Valas

## Abstract
The exchange rate of a country's currency is one of the  important indicators in an economy. A very important issue to be addressed in this foreign exchange issue is the value of the currency exchange rate of a nation. Understandably that no nation in the world can provide all its consumption from its own production, there are also some commodities  produced  in  domestic  demand  that  can  be  exported.  Therefore  a  nation must  require  foreign  currency  in  its  international  transaction.  The  need  for  foreign money which is then called the forex will cause a big problem that is the exchange rate of the country's currency.
The regression method of linear regression in prediction of proven results with predictions  is  very  accurate  indicated  by  the  rupiah  exchange  rate  against  the  dollar. Based on the data each year that manifested the rupiah will be realized due to changes in the amount of foreign debt that will  increase. The program can be used to assist in determining  the  decision  of  the  rupiah  exchange  rate  prediction  against  the  dollar.
Where  the  system  can  predict  the  exchange  rate  will  rise  or  the  exchange  rate  will move positive can be taken the best steps.
Keywords — Linear Regression, Kurs, Valas

## 1.  PENDAHULUAN
Kurs  adalah  perbandingan  nilai  tukar  mata  uang  suatu  negara  dengan matauang negara asing atau perbandingan nilai tukar valuta antarnegara. Kurs jugamerupakan  salah  satu  variabel  ekonomi  makro  yang  sangat  penting, karena kurs matauang dapat menjaga stabilitas ekonomi di suatu kawasan atau negara.
Penelitian yang dilakukan oleh Ryan mengenai Prediksi Nilai Tukar Rupiah Berbasis  Algoritma  Regresi  Linier  Dengan  Metode  Perbaikan  Moving  Average Dan  Seasonal  Movement.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan algoritma  linier  regresi  dengan  perbaikan  yang  dilakukan  terhadap  metode pergerakan  musiman  dan  rata-rata  nilai  pada  periode  tertentu.  Perhitungan akurasi  peramalan  diberlakukan  untuk  menentukan  seberapa  akurat  prediksi yang dihasilkan [1].
Regresi  linear  adalah  alat  statistik  yang  dipergunakan  untuk  mengetahui pengaruh antara satu atau beberapa variabel terhadap satu buah variabel. Dari penelitian  diatas  hanya  menghasilkan  akurasi  terhadap  nilai  rata-rata  maka untuk itu peneliti akan membangun aplikasi prediksi kurs rupiah terhadap dollar amerika menggunakan metode regresi linear.

## 2.  METODE PENELITIAN

## 2.1  Pengertian Metode Regresi Linear
Regresi  linear  adalah  alat  statistik  yang  dipergunakan  untuk  mengetahui pengaruh  antara  satu  atau  beberapa  variabel  terhadap  satu  buah  variabel. Variabel  yang  mempengaruhi  sering  disebut  variabel  bebas,  variabel independen  atau  variabel  penjelas.  Variabel  yang  dipengaruhi  sering  disebut dengan  variabel  terikat  atau  variabel  dependen.  Regresi  linear  hanya  dapat digunakan  pada  skala  interval  dan  ratio.  Regresi  Linear  Sederhana  Analisis regresi linear sederhana dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu buah variabel bebas terhadap satu buah variabel terikat. Persamaan umumnya adalah:  Y  =  a  +  b  X.  Dengan  Y  adalah  variabel  terikat  dan  X  adalah  variabel bebas.  Koefisien  a  adalah  konstanta  (intercept)  yang  merupakan  titik  potong antara  garis  regresi  dengan  sumbu  Y  pada  koordinat  kartesiusInterpretasi Output,  Koefisien  determinasi  Koefisien  determinasi  mencerminkan  seberapa besar  kemampuan  variabel  bebas  dalam  menjelaskan  varians  variabel terikatnya. Mempunyai nilai antara 0 – 1 di mana nilai yang mendekati 1 berarti semakin tinggi kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan varians variabel terikatnya.  Nilai  t  hitung  dan  signifikansi  Nilai  t  hitung  >  t  tabel  berarti  ada pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat,  atau bisa  juga  dengan  signifikansi  di  bawah  0,05  untuk  penelitian  sosial,  dan  untuk penelitian bursa kadang-kadang digunakan toleransi sampai dengan 0,10 [2].

## 2.2  Kurs
Kurs  (Exchange  Rate)  adalah  pertukaran  antara  dua  mata  uang yangberbeda,  yaitu  merupakan  perbandingan  nilai  atau  harga  antara  kedua mata  uang  tersebut.  Perbandingan  nilai  inilah  sering  disebut  dengan  kurs (exchange  rate).  Nilai  tukar  biasanya  berubah-ubah,  perubahan  kurs  dapat berupa  depresiasi  dan  apresiasi.  Depresiasi  mata  uang  rupiah  terhadap  dollar AS  artinya  suatu  penurunan  harga  dollar  AS  terhadap  rupiah.  Sedangkan apresiasi rupiah terhadap dollar AS adalah kenaikan rupiah terhadap dollar AS. Kurs valuta asing dapat diklasifikasikan ke dalam kurs jual, kurs beli, dan  kurs tengah.  Selisih  dari  penjualan  dan  pembelian  merupakan  pendapatan  bagi pedagang valuta asing. [3]
a.  Pengertian Nilai Tukar
Perdagangan  yang  dilakukan  antara  dua  negara  tidaklah  semudah  yang dilakukan dalam satu negara,  karena mesti memakai dua mata uang yang berbeda  misalnya  antara  negara  Indonesia  dan  Amerika  Serikat. Pengimpor  Amerika  harus  membeli  rupiah  untuk  membeli  barang-barang dari  Indonesia.  Sebaliknya  pengimpor  Indonesia  harus  membeli  Dollar Amerika untuk menyelesaikan pembayaran terhadap barang yang dibelinya di  Amerika.  besarnya  jumlah  mata  uang  tertentu  yang  diperlukan  untuk memperoleh  satu  unit    valuta  asing  disebut  dengan  kurs    mata  uang asing.[4]
b.  Regresi Linear Sederhana
Analisis  regresi  linier  sederhana  digunakan  untuk  mendapatkan  hubungan matematis  dalam  bentuk  suatu  persamaan  antara  variabel  tak  bebas dengan  variabel  bebas  tunggal.  Regresi  linier  sederhana  hanya  memiliki satu perubahan regresi linier untuk populasi adalah:

## 1.
Dengan :
Y=  Subyek  dalam  variabel  dependen  yang  diprediksikan  (  variabel  tak bebas)
X=  Subyek  pada  variabel  independen  yang  mempunyai  nilai  tertentu  ( variabel bebas)
a = konstanta b = koofisien regresi
Persamaan  model  regresi  sederhana  hanya  memungkinkan  bila  pengaruh yang  ada  itu  hanya  dari  independent  variabel  (variabel  bebas)  terhadap dependent  variabel  (variabel  tak  bebas).  Jadi  harga  b  merupakan  fungsi  dari koefisien  korelasi.  Bila  koefisien  korelasi  tinggi,  maka  harga  b  juga  besar, sebaliknya  bila  koefisien  korelasi  negatif  maka  harga  b  juga  negatif,  dan sebaliknya bila koefisien korelasi positif maka harga b juga positif
2.
Y = a + b.X

## 3.
Dimana :
r=koefisien korelasi product moment antara variabel X dengan variabel Y
Sy=simpangan baku variabel Y Sx=simpangan baku variabel Y
Jadi  harga  b  merupakan  fungsi  dari  koefisien  korelasi.  Bila  koefisien korelasi  tinggi,  maka  harga  b  juga  besar,  sebaliknya  bila  koefisien  korelasi rendah maka harga b juga renah (kecil). Selain itu bila koefisien korelasi negatif maka  harga  b  juga  negatif,  dan  sebaliknya  bila  koefisien  korelasi  positif  maka harga b juga positif. Selain itu harga a dan b dapat dicari dengan rumus berikut :
4.
5.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Bagan Perancangan Sistem
Gambar 1 Perancangan Sistem Mengumpulkan data kurs dolllar terhadap rupiah Memasukkan nilai a dan b ke dalam persamaan metode regresi linier Y= a+b.x Merancang perhitungan menggunakan
metode regresi linier Hasil dari perhitungan metode regresi
linier Menentukan nilai a dan b dengan rumus metode regresi linier .

## 1.  Mengumpulkan data kurs dolllar terhadap rupiah.

## Tabel 1 DataKurs
Kurs  - Kurs Suku Bunga Terhadap Rupiah No. Bulan Kurs Rupiah 1 Januari,2016 13,175.00 2 Pebruari,2016 13,776.00 3 Maret,2016 13,264.00 4 April,2016 13,980.00 5 Mei,2016 14,195.00 6 Juni,2016 13,220.00 7 Juli,2016 13,887.00 8 Agustus,2016 13,195.00 9 September,2016 13,134.00 10 Oktober,2016 13,180.00 11 Nopember,2016 13,143.00 12 Desember,2016 13,154.00
Pada tabel di atas menjelaskan dari kurs dari bulan januari sampai dengan bulan  desember    tahun  2016  dimana  data  kurs  ini  di  jadikan  data  training sebagai  sample  dari  perhitungan  menggunakan  metode  regresi  linear,  dimana pada tebel kurs menjelaskan nilai dari masing – masing nilai kurs sebagai nilai perbandingan dari masing – masing bulan terhadap nilai kurs.
2.  Merancang perhitungan menggunakan metode regresi linier.
Tabel 2 Perhitungan Metode Regresi Linear Bulan Kurs Rupiah (Pembelian) (Y) X X2 Y2 X.Y Januari,2016 13,175.00 0 0 26.35 0 Pebruari,2016 13,776.00 1 1 27.552 13.776 Maret,2016 13,264.00 2 4 26.528 26.528 April,2016 13,980.00 3 9 27.96 41.94 Mei,2016 14,195.00 4 16 28.39 56.78 Juni,2016 13,220.00 5 25 26.44 66.1 Juli,2016 13,887.00 6 36 27.774 83.322 Agustus,2016 13,195.00 7 49 26.39 92.365 September,2016 13,134.00 8 64 26.268  105.072 Oktober,2016 13,180.00 9 81 26.36 118.62 Nopember,2016 13,143.00 10  100 26.286 131.43 Desember,2016 13,154.00 11  121 26.308  144.694 JUMLAH 161,303.00 66  506  322.606  880.627 Keterangan:
X= Tahun ramal Y= Kurs Pembelian
Data kurs pada bulan januari sampai bulan desember dihitung berdasarkan tahun  ramal  (  X)  yang  dimulai  dari  tahun  ramal  0  sampai  tahun  ramal  11. Setelah  itu untuk tahun ramal  X2 adalah tahun ramal  dikuadratkan, setelah itu menghitung data (Y) yang merupakan kurs pembelian tersebut
Dikuadratkan,  yang  terakhir  menghitung  data  X  dan  data  Y  yaitu  dengan cara  mengkalikan  data  X  dengan  data  Y.  Setelah  data  semua  diketahui  lalu data  tersebut  dijumlahkan  untuk  mencari  nilai  a  dan  b  berdasarkan  rumus regresi linear.
3.  Menentukan nilai a dan b dengan rumus metode regresi linier.
Nilai b
=
Nilai b = Nilai b = Nilai b = 1,716
Nilai  b  didapatkan  sebesar  1,716  ,  nilai  b  tersebut  diperoleh  dari  rumus regresi linear diatas. Variabel b ini digunakan untuk mencari nilai a.
Nilai a = = = = a = 9438
Nilai  a  didapatkan  sebesar  9438  ,  nilai  a  tersebut  diperoleh  dari  rumus regresi linear diatas. Setelah nilai a dan b diketahui maka dimasukkan kedalam rumus persamaan regresi linear
4.  Memasukkan nilai a dan b ke dalam persamaan metode regresi linier Y= a+b.x.
Y =  a+bx
=  9438+(1,716.19)
= 9438+32.604 = 42.042 ( prediksi nilai indeks poin)
Hasil dari persamaan regresi linear tersebut didapatkan nilai indeks poin sebesar 42.042
5.  Hasil dari perhitungan metode regresi linier. Bulan agustus sebelumnya + prediksi nilai indeks poin
13.195.00 + 42.042 1361542
Hasil  perhitungan  regresi  linear  tersebut  dijumlahkan  dengan  bulan  yang akan  diramal.  Hasil  pada  bulan  agustus  yang  akan  datang  sebesar  1361542, mempunyai selisih 42 poin dari bulan agustus sebelumnya.
Gambar 2 Flowchart Sistem Mengunakan Metode Regresi Linier
Gambar 3 Diagram Konteks
Admin  bertugas  menginputkan  Data  Training  dan  data  kriteria.  Sebelum admin masuk kedalam sistem admin terlebih dahulu harus login terlebih dahulu.
Sedangkan  user  bertugas  melakukan  prediksi  rupiah,  dan  user  menerima  info hasil prediksi kurs.
Gambar 4 Tabel Relasi

## 3.2 Implementasi
Berikut ini adalah hasil rancangan dan sudah di implementasikan kepada objek.  Halaman  login  digunakan  untuk  masuk  ke  halaman  menu  utama  . halaman  login  dilakukan  oleh    admin  dengan  menginputkan  username  dan password yang sudah dimiliki.
Gambar 5 Halaman login.
Terdapat  tombol  ok  untuk  masuk  kedalam  sistem,  tombol  batal  untuk membatalkan  login, tombol hapus  untuk menghapus username dan password, tombol register untuk mendaftarkan/menambah login baru.
Setelah berhasil login, maka akan di arahkan ke halaman home/ menu utama.
Gambar 7 Halaman Home / Menu Utama Pada halaman home terdapat menu prediksi, menu input kategori, menu Data Training dan menu keluar.

## Gambar 8 Halaman Menu Prediksi
Pada  halaman  menu  prediksi  ini  menampilkan  form  untuk  melakukan analisa  peramalan  kurs.  User  menginputkan/memilih  tahun  awal  dan  tahun akhir kemudian memnginputkan/memilih bulan awal dan bulan bulan akhir, lalu memilih jenis mata rupiah, kemudian tampilkan data bulan. Setelah selesai user melakukan  analisa  peramalan  dengan  menginputkan  bulan  dan  tahun  yang akan  diramal  lalu  melakukan  ramal  data.  Hasil  peramalan  ditampilkan  dalam bentuk nilai dan grafik.
Gambar 9 Halaman Input Kategori

## Gambar 10 Halaman Menu Data Training
Menu Data Training menampilkan database jumlah data kurs pada bulan januari sampai bulan desember. tombol update berfungsi untuk mengupadate/mengubah  data kurs yang  ada, tombol hapus untuk  mengahpus data kurs yang ada.

## Gambar 11 Halaman Hasil Prediksi

## 3.3 Nilai Perbandingan Data Real Dengan Hasil Peramalan
Dalam  hasil peramalan terdapat perbedaan nilai  antara  hasil peramalan dengan  data  real  yang  sudah  di  dapatkan,  adapaun  perbedaan  data  real dengan dengan hasil peramalan dapat di lihat seperti tabel di bawah ini

## Tabel 3 Tabel Perbandingan Data Real Dengan Hasil Peramalan
No. Data Real Hasil Peramalan
Bulan/ tahun Kurs
Rupiah Bulan/Tahun  Kurs Rupiah 1 Januari,2016 13,175.00  Januari,2017  13198
2 Pebruari,2016
13,776.00 Pebruari, ,2017 13790 3 Maret,2016 13,264.00  Maret, 2017 13278 4 April,2016 13,980.00  April, 2017 13890 5 Mei,2016 14,195.00  Mei, 2017 14175 6 Juni,2016 13,220.00  Juni, 2017 13270 7 Juli,2016 13,887.00  Juli, 2017 13775 8 Agustus,2016 13,195.00  Agustus, 13776
2017 9 September,2016 13,134.00 September, 2017 13264 10 Oktober,2016 13,180.00 Oktober, 2017 13980 11 Nopember,2016 13,143.00 Nopember, 2017 13195 12 Desember,2016 13,154.00 Desember, 2017 13220
Dari  data  nilai  perbandigan  antara  data  real  dengan  data  peramalan dapat  dibuatkan    sebuah  grafik  untuk  mengetahui  nilai  selisih  data  dia  atas, adapun  grafik  yang  di  buat  seperti  di  tunjukkan  pada  gambar  4.8  seperti dibawah ini.
Gambar 12 Grafik Nilai Perbandingan Data Real Dengan  Data Peramalan

## 4.  KESIMPULAN
Setelah  selesai  pengujian  mengenai  aplikasi  prediksi  kurs  dengan  metode regresi  linear  dapat  berjalan  sesuai  dengan  perancangan,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  program  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam menentukan  keputusan  hasil  prediksi  penentuan  kurs  rupiah  terhadap dolar.Sistem  dapat  memprediksikan  kurs  akan  beranjak  naik  atau  kurs  akan beranjak  turun  dengan  presentase  akurasi  sebanyak75%  atau  mampu memprediksi  secara  baik.  Dimana  data  real  dengan  data  hasil  peramalan diperoleh rata – rata memiliki selisih sebanyak -125.67 poin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1.]  Sukma,  R.  Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah  Berbasis  Algoritma  Regresi  Linear Dengan  Metode  Perbaikan Moving  Average Dan Seasonal  Movement . Semarang: Universitas Dian Nuswantor. 2017.
[2.] Sri  Mulyono,  “Regresi  Linear”,  24  Januari  2013,  [Online].  Tersedia: http://tedybros.blogspot.co.id/ [Diakses: 23 September 2017].
[3.] Triyono (2008). “Analisis Perubahan Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika. Ekonomi Pembangunan Vol. 9, No. 2 Desember, Hal. 156-167
[4.]  Sadono, Sukirno. 2010 . Makroekonomi. Teori Pengantar. Edisi Ketiga. Raja Grasindo Perseda. Jakarta
[5.]  Zainul  Muchlas, & Agus  Rahman Alamsyah. (2015, februari). Faktor faktor yang mempengaruhi kurs rupiah terhdap dollar amerika pasca krisis (2000- 2010). JIBEKA , 76-86. juli 17, 2017.