Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 51-59                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Implementasi Sliding Window Algorithm pada Prediksi Kurs berbasis Neural Network
Primandani Arsi 1 , Tri Astuti 2 , Desty Rahmawati 3 , Pungkas Subarkah 4 1,2,3 informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Purwokerto email: ukhti.prima@amikompurwokerto.ac.id 1 , tri_astuti@amikompurwokerto.ac.id 2 , desty@amikompurwokerto.ac.id 3 , subarkah@amikompurwokerto.ac.id 4
Abstract: Time series is sequential data based on time sequence. Time series data can be used for prediction topics, one of the prediction topics that is always interesting to study is exchange rate  prediction.  In  the  case  of  exchange  rate  prediction,  an  appropriate  data  preprocessing stage  is  required.  The  success  of  this  preprocessing  stage  will  have  a  major  effect  on  the resulting  RMSE  value.  There  is  an  important  technique  in  determining  the  best  RMSE  value, especially  in  time  series  data,  one  of  which  is  the  windowing  technique.  The  windowing technique is the stage of transforming time series data into cross sectional. Window size has an  important  role  in  time  series  data.  However,  there  is  no  standard  in  window  size.  The Window size experiment starts with a small value and then increases to a larger value until it reaches a certain point with the best RMSE. In this research, an experiment will be conducted on  windows  size  on  exchange  rate  data  based  on  a  neural  network.  The  purpose  of  this research is to optimize the RMSE of a data mining model based on windows parameters. The implementation of sliding windows is carried out in the scenarios of window sizes 4, 6, and 28. Based on the experiments conducted, the best RMSE is on windows size 6 = 0.014 +/-  0.000. With  a  combination  of  neural  network  parameters  in  the  form  of  training  cycles  =  1000, learning rate = 0.1 and momentum = 0.1.
Keywords : Sliding window, Window size, exchange rate, Neural network, RMSE
Abstrak: Data  time  series  ialah  kumpulan  data  yang  beruntun/teratur  berdasarkan  urutan waktu. Data time series dapat digunakan pada topik prediksi, salah satu topik prediksi yang selalu menarik dikaji adalah prediksi kurs. Dalam kasus prediksi kurs dibutuhkan tahapan preprocessing  data  yang  tepat.  Keberhasilan  tahapan  preprocessing  inilah  yang  nantinya berpengaruh besar dalam nilai RMSE yang dihasilkan. Terdapat sebuah teknik penting dalam menentukan  nilai  RMSE  terbaik  khususnya  pada  data  time  series,  salah  satunya  adalah teknik  windowing.  Teknik  windowing  merupakan  tahap  transformasi  data  time  series menjadi crosssectional. Window size memiliki peran penting pada data time series. Namun tidak ada standart baku dalam ukuran window itu sendiri. Eksperimen Window size diawali dari  nilai  kecil  kemudian  ditingkatkan  ke  nilai  yang  lebih  besar  hingga  mencapai  titik tertentu  dengan  RMSE  terbaik.  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  eksperimen  terhadap windows  size  pada  data  kurs  berbasiskan  neural  network.  Tujuan  dari  penelitian  yang dilakukan  adalah  untuk  optimalisasi  RMSE  dari  model  data  mining  berbasis  parameter windows. Implementasi sliding windows dilakukan pada skenario window size 4, 6, dan 28. Berdasarkan eksperimen yang  dilakukan, RMSE terbaik  yakni pada windows  size 6 = 0.014 +/-  0.000.  Dengan  kombinasi  dari  parameter  neural  network  berupa  training  cycles=1000, learning rate=0,1 dan momentum=0,1.
Kata kunci : Sliding window, Window size, Kurs, Neural network, RMSE
Pendahuluan Data  time  series  ialah  kumpulan
data yang beruntun/teratur berdasarkan  urutan  waktu.  Frekuensi dari  urutan  waktu  tersebut  dapat meliputi tahun, bulan, jam, atau bahkan detik  (Pérez-Chacón,  Asencio-Cortés, Martínez-Álvarez,  &  Troncoso,  2020) Data  time  series  dapat  digunakan  pada
topik prediksi, salah satu topik prediksi yang  selalu  menarik  dikaji  adalah prediksi kurs (Panda, Panda, & Pattnaik,
2022).  Dalam  kasus  prediksi  kurs dibutuhkan tahapan preprocessing data yang tepat. Umumnya tahapan preprocessing  data  yang  dilakukan adalah cleaning,
integration, transformation  dan  reduction  ( Ć alasan,
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 51-59                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Abdel Aleem, & Zobaa, 2020). Keberhasilan  tahapan  preprocessing inilah yang nantinya berpengaruh besar dalam nilai RMSE yang dihasilkan.
Root  Mean  Square  Error  atau sering  disebut  RMSE  adalah    sebuah metode  pengukuran  dengan  cara mengukur perbedaan nilai hasil prediksi  suatu  model,  sebagai  estimasi dari nilai yang telah diobservasi (Tomar, Tomar,  Bhardwaj,  &  Sinha,  2022).  Root Mean  Square  Error  merupakan  hasil akar  kuadrat  dari  Mean  Square  Error (MSE).  Keakuratan  sebuah  metode estimasi  atau  eror  hasil  pengukuran ditandai  dengan  nilai  RMSE  yang  kecil (Hodson, 2022). Sehingga dapat dikatakan  sebuah  model  estimasi dengan  RMSE  lebih  kecil  lebih  akurat dari pada model estimasi dengan RMSE yang lebih besar (Gao, Xu, & Li, 2022).
Terdapat  sebuah  teknik  penting dalam  menentukan  nilai  RMSE  terbaik khususnya pada data time series, salah satunya  adalah  teknik  windowing.
Teknik  windowing  merupakan  tahap transformasi  data  time  series  menjadi crosssectional (Aulia et al., 2021)(Norwawi, 2021). Berdasarkan penelitian  sebelumnya,  window  size memiliki  peran  penting  pada  data  time series . Namun tidak ada standart baku dalam  ukuran  window  itu  sendiri (Ranjan, Tripathy, Prusty, & Jena, 2021). Eksperimen  Window  size  diawali  dari nilai  kecil  kemudian  ditingkatkan  ke nilai  yang  lebih  besar  hingga  mencapai titik  tertentu  dengan  RMSE  terbaik (Kulanuwat et al., 2021).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Wahyuni pada tahun 2021 menggunakan  window  size  6,  window size  12  dan  window  size  18  yang  di implementasikan  pada  prediksi  inflasi berbasis  neural  network.  Berdasarkan eksperimen  yang  dilakukan  penulis mendapakan  nilai  RMSE  optimal  pada window  size  6  yakni  0,435  (Wahyuni, 2021).  Penelitian  selanjutnya  oleh Soemantri  pada  tahun  2021  dimana objek  penelitian  tersebut  adalah  data gempa  bumi  yang  berasal  dari  BMKG
Indonesia. Eksperimen dilakukan dengan membandingkan ukuran windows 4 dan 3. Adapun hasil terbaik adalah pada ukuwan windows 4 dengan
RMSE  0,712  (Somantri  et  al.,  2022). Penelitian  selanjutnya  adalah  pada prediksi  permukaan  air  menggunakan Neural  Network.  Dalam  penelitian tersebut  optimasi  nilai  RMSE  dilakukan dengan  melakukan  eksperimen Sliding Window. Eksperimen dilakukan sebanyak 4 kali dengan ukuran window yang  berbeda  yakni  window  size  7, window  size  14,  window  size  21  dan window  size  28.  Ukuran  window tersebut  merupakan  representasi  hari sebagai  variabel  masukan  arsitektur jaringan  BPNN.  Adapun  RMSE  terbaik diperoleh  dengan  ukuran  window  28 (Dwi  Kartini,  Friska  Abadi,  &  Triando Hamonangan Saragih, 2021).
Berdasarkan  uraian  latar  belakang diatas  terkait  dengan  pentingnya ukuran window yang dapat mempengaruhi ketepatan hasil prediksi. Maka  dalam  penelitian  ini  akan dilakukan eksperimen terhadap windows size pada data kurs berbasiskan  neural  network.  Tujuan dari  penelitian  yang  dilakukan  adalah untuk  optimalisasi  RMSE  dari  model data mining berbasis parameter window.

## Metode
Implementasi  Slidding  Windows pada  prediksi  kurs  berbasis  neural network  dilakukan  dengan  beberapa tahapan.  Adapun  setiap  tahapan  yang dilakukan  merupakan  upaya  untuk menekan  tingkat  error  hasil  prediksi seperti  yang  nampak  pada  gambar  1 berikut.  Tahapan  yang  pertama  kali dilakukan adalah pencarian dataset dari sumber yang valid. Selanjutnya tahapan preprocessing dilakukan untuk mentransformasi  data  time  series menjadi  data crsossectional .  Data tersebut  selanjutnya  dimodelkan  pada neural  network  dengan  beberapa kombinasi parameter yang disesuaikan. Splitting  dataset  dalam  penelitian  ini
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 51-59                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
menggunakan  teknik  k-fold  cross validation,  dengan  membagi  data menjadi  9  bagian  untuk  data  training dan  1  bagian  untuk  testing.  Tahap evaluasi  model  dilakukan  dengan eksperimen  sliding  window  algorithm dan parameter neural network.
Perfomance  model  dilakukan  dengan mengukur tingkat error terkecil (RMSE).

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 1. Dataset dan Preprocessing
Dataset  yang  digunakan  sebagai objek  dalam  penelitian  ini  merupakan data  yang  resmi  dupublikasikan  oleh Bank Indonesia(Indonesia, n.d.). Dataset tersebut merupakan data kurs rupiah terhadap dolar dengan periode data  2  Januari  2015  hingga  31  Maret
2022.  Data  yang  dimaksud  bertipe time series sehingga diperlukan transformasi  data  dalam  bentuk crsossectional. Pada tahap preprocessing normalisasi data dibutuhkan guna menghilangkan redundansi serta memastikan dependensi  pada  data  dengan  range terendah 0,0 dan tertinggi 1,0.
2. Slidding Window Algorithm Sliding window algorithm merupakan teknik pembentukan struktur  pada  data time  series.  Dalam penelitian  ini  windowing  dilakukan untuk  mentransformasi  data  time series  menjadi  data  crsossectional. Eksperimen Slidding window dilakukan  dengan  beberapa  skenario, sebagaimana  hasil  eksperimen  terbaik
yang terdapat pada penelitian sebelumnya  maka  skenario  dilakukan dengan  window  size  6,  4  dan  28. Tujuanya  adalah  mengurangi  tingkat kesalahan aproksimasi. Kesalahan pada  batas  tersebut  diwakili  oleh beberapa  parameter  time  series  (Ding &  Fei,  2013).  Selanjutnya  hasil segmentasi data dimodelkan menggunakan algoritma neural network. 3. Neural Network Eksperimen  dilakukan  terhadap dataset menggunakan algoritma neural  netwok.  Berdasarkan  beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya,  neural  network  mampu memprediksi  dengan  hasil  yang  baik terutama  pada  bidang  keuangan seperti  pergerakan  saham,  prediksi penjualan dan nilai tukar (Moghaddam, Moghaddam, & Esfandyari, 2016). Pada kasus prediksi nilai  tukar,  penulis  telah  melakukan eksperimen pada penelitian sebelumnya menggunakan neural network,  namun  parameter  windows size  belum  dapat  ter-implementasi dengan  baik  (Arsi  &  Prayogi,  2020). Dalam  penelitian  kali  ini  eksperimen windows  size  akan  coba    dilakukan berbasiskan algoritma neural network. Adapun  paremeter  neural  network yang  menjadi  objek  eksperimen adalah  training  cycles,  momentum, learning rate. Masing-masing parameter akan dilakukan eksperimen dengan  skenario  training  cycles  100 hingga  2000;  skenario  learning  rate 0,1  hingga  1;  momentum  dengan range  0,1  hingga  0,9.  Splitting  data dilakukan untuk menentukan pembagian  jumlah  data  latih  serta data  uji.  Splitting  dilakukan  dengan menerapkan  teknik  k-Fold  Cross Validation.

## 4. RMSE (Root Mean Square Error)
Perfomance  model  terbaik  di ukur dengan RMSE dan MSE pada hasil prediksi.  Root  Mean  Squared  Error
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 51-59                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
(RMSE)  merupakan  metode  untuk mengevaluasi  model  dengan  cara mengukur  tingkat  akurasi  dari  hasil perkiraan  model  yang  dihasilkan.
RMSE dievaluasi dengan cara melakukan  perhitungan  kuadrat  error (prediksi – observasi)  dibagi  dengan total  data  (=  rata-rata),  kemudian diakarkan. Sedangkan MSE merupakan rerata  dari  eror  kuadrat  antara  nilai aktual dan nilai prediksi dibagi jumlah data,  sebagaimana  dirumuskan  dalam persamaan
dibawah ini(Chicco, Warrens, & Jurman, 2021).
 = − = n i n yi i
RMSE 1 2 ) ÿ ( (1)
 − = n y MSE 2 ) ÿ ( (2)

## Hasil
Data  yang  telah    dihimpun  dari Bank  Indonesia  sejumlah  1.535  dengan periode  data  2  Januari  2015  hingga  31 Maret 2021. Data terdiri dari 5 variabel yakni  id;  nilai;  kurs  jual;  kurs  beli;  dan tanggal.  Preprocessing  awal  pada  data menghasilkan  dua  buah  variabel  yakni “date”  dan  “kurs”  yang  selanjutnya digunakan  pada  tahap  berikutnya (disajikan pada tabel 1).
Tabel 1. Data mentah Kurs Date 14.572 31 Maret 2021 14.481 30 Maret 2021 14.434 29 Maret 2021 14.446 26 Maret 2021 14.464 25 Maret 2021 14.455 24 Maret 2021 14.421 23 Maret 2021 14.456 22 Maret 2021 14.476 19 Maret 2021 14.572 31 Maret 2021 ........... ........... 12.589 5 Januari 2015 12.474 2 Januari 2015
Dalam  penelitian  ini  normalisasi dilakukan guna meminimalisir redudansi  data  dan  mencegah  anomali pada data. Normalisasi dilakuan dengan range  minimal  0,0  sedangkan  maximal 1,0  seperti  yang  terlihat  pada  tabel  2 berikut. Tabel 2. Data setelah dinormalisasi Kurs Date 0.49522922969513616 31 Maret 2021 0.47405166395159415 30 Maret 2021 0.4631138003258087 29 Maret 2021 0.4659064463579241 26 Maret 2021 0.4700954154060973 25 Maret 2021 0.4680009308820107 24 Maret 2021 0.460088433791017 23 Maret 2021 0.468233651384687 22 Maret 2021 0.4728880614382127 19 Maret 2021 0.45799394926693043 31 Maret 2021 ........... ........... 0.03374447288806144 5 Januari 2015 0.006981615080288574  2 Januari 2015 1. Implementasi Neural Network Implementasi neural network terhadap  dataset  yang  digunakan dilakukan  dengan  3  tahap  eksperimen yakni  taining  cycles;  learning  rate; momentum,  adapun  hasil  ekperimen dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Eksperimen parameter training cycles Training cycles  RMSE 200 0.017 +/- 0.002 400 0.017 +/- 0.002 600 0.017 +/- 0.002 800 0.017 +/- 0.002 1000 0.016 +/- 0.002 1200 0.016 +/- 0.002 1400 0.016 +/- 0.002 1600 0.016 +/- 0.002 1800 0.016 +/- 0.002 2000 0.016 +/- 0.002 Eksperimen  parameter  training cycles  dengan  skenario  200  hingga 2000,  dengan  learning  rate=0,1  dan momentum=0,1  menunjukan  adanya persamaan  nilai  RMSE  pada  training cycles  200  sampai  dengan  800  yakni
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 51-59                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
0.017  +/-  0.002.  Sementara  itu  terjadi penurunan  nilai  RMSE  pada  nilai training  cycles  1000  dengan  nilai  RMSE 0.016  +/-  0.002,  nilai  RMSE  tersebut tidak  mengalami  perubahan  sampai dengan  eksperimen  terakhir  yakni training  cicyles  2000.  Selanjutnya dengan menggunakan parameter training  cycles  1000  ditetapkan  untuk eksperimen learning rate, dengan range eksperimen  antara  0,1  hingga  1 sedangkan nilai momentum 0,1. Eksperimen yang dihasilkan  ditunjukan dalam dalam tabel 4. Tabel 4. Eksperimen parameter learning rate Training cycles Learning rate RMSE 1000 0,1 0.016 +/- 0.002 1000 0,2 0.017 +/- 0.003 1000 0,3 0.018 +/- 0.003 1000 0,4 0.019 +/- 0.005 1000 0,5 0.019 +/- 0.006 1000 0,6 0.021 +/- 0.009 1000 0,7 0.022 +/- 0.011 1000 0,8 0.028 +/- 0.015 1000 0,9 0.028 +/- 0.015 1000 1 0.037 +/- 0.015 Berdasarkan  eksperimen  yang dilakukan  terhadap  parameter  learning rate  seperti  yang  tampak  pada  tabel  4 diatas,  menunjukan  bahwa  semakin tinggi learning rate maka semakin tinggi eror  yang  dihasilkan.  Learning  rate dengan  hasil  RMSE  terbaik  adalah  0,1 dengan RMSE 0.017 +/- 0.002. Eksperimen berikutnya dengan menetapkan  trainieng  cycles  1000  dan learning      0,1  dilakukan  untuk ekperimen momentum. Tabel 5. Eksperimen parameter momentum Traini ng cycles Learnin g rate Mo men tum RMSE 1000 0,1 0,1 0.016 +/- 0.002 1000 0,1 0,2 0.017 +/- 0.002 1000 0,1 0,3 0.017 +/- 0.002 1000 0,1 0,4 0.017 +/- 0.002
1000 0,1 0,5 0.017 +/- 0.002 1000 0,1 0,6 0.017 +/- 0.003 1000 0,1 0,7 0.018 +/- 0.003 1000 0,1 0,8 0.018 +/- 0.004 1000 0,1 0,9 0.021 +/- 0.005 Tabel  5  diatas  menunjukan  hasil eksperimen pada parameter momentum. Momentum 0,1 menghasilkan  RMSE  paling  kecil  yakni 0.016  +/-  0.002.  Pada  momentum  0,2 hingga 0,5 tidak terjadi perubahan pada RMSE, namun pada nilai momentum 0,6 terjadi  perubahan  pada  toleransi  error yakni  dari  0.017  +/-  0.002  menjadi 0.017  +/-  0.003.  Perubahan  RMSE kembali  terjadi  pada  momentum  0,7 hingga 0,9. Sehingga dapat disimpulkan bahwa  hasi  RMSE  terbaik  melalui eksperimen  momentum  adalah  pada nilai 0,1.
Berdasarkan  eksperimen  yang dilakukan terhadap beberapa parameter neural  netwok  maka  mendapatkan kombinasi  parameter  neural  network terbaik  pada  training  cycles=1000, learning  rate=0,1  dan  momentum=0,1, dengan  arsitektur  neural  network seperti  yang  tampak  pada  gambar  1 dibawah ini.
Gambar 2. Arsitektur neural network

## 2. Implementasi  Sliding  Window Algorithm
Pada  data  kurs  yang  digunakan, data  ke  1  sampai  dengan  1.535 merupakan  unit  observasi.  Segmen pertama  adalah  data  ke  1  hingga  data ke 6, digunakan pada prediksi data ke 7.
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 51-59                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Segmen kedua adalah  data ke 2 hingga ke 7,  digunakan pada prediksi data ke 8.  Proses  tersebut  terus  berlanjut hingga  data  selesai  tersegmentasi dengan  baik  seperti  yang  tampak  pada gambar  2  berikut.  Segmentasi  window size  6  menghasilkan  510  rows  dari 1.535  data.  Hasil  segmentasi  window pada window size 6 disajikan pada tabel 7.
Gambar 3. Segmentasi windows
Tabel 7. Hasil segmentasi dari window size 6 id  Ku rs + 1 Ku rs- 5 Ku rs- 4 Ku rs- 3 Ku rs- 2 Ku rs- 1 Ku rs- 0 0  0,4 60 0,4 95 0,4 74 0,4 63 0,4 66 0,4 70 0,4 68 1  0,4 58 0,4 66 0,4 70 0,4 68 0,4 60 0,4 68 0,4 73 2  0,4 59 0,4 60 0,4 68 0,4 73 0,4 58 0,4 69 0,4 61 3  0,4 60 0,4 58 0,4 69 0,4 61 0,4 59 0,4 48 0,4 60 4  0,4 48 0,4 59 0,4 48 0,4 60 0,4 60 0,4 71 0,4 53 5  0,4 34 0,4 60 0,4 71 0,4 53 0,4 48 0,4 32 0,4 40 6  0,3 86 0,4 48 0,4 32 0,4 40 0,4 34 0,4 32 0,4 15 7  0,3 85 0,4 34 0,4 32 0,4 15 0,3 86 0,3 83 0,3 91 8  0,3 67 0,3 86 0,3 83 0,3 91 0,3 85 0,3 82 0,3 76 9  0,3 65 0,3 85 0,3 82 0,3 76 0,3 67 0,3 33 0,3 50 1 0 0,3 62 0,3 67 0,3 33 0,3 50 0,3 65 0,3 65 0,3 60 1 1 0,3 70 0,3 65 0,3 65 0,3 60 0,3 62 0,3 62 0,3 77 1 2 0,3 72 0,3 62 0,3 62 0,3 77 0,3 70 0,3 66 0,3 72 1 3 0,3 83 0,3 70 0,3 66 0,3 72 0,3 72 0,3 82 0,3 90
1 4 0,3 75 0,3 72 0,3 82 0,3 90 0,3 83 0,3 82 0,3 81 1 5 0,3 82 0,3 83 0,3 82 0,3 81 0,3 75 0,3 71 0,3 77 1 6 0,3 90 0,3 75 0,3 71 0,3 77 0,3 82 0,3 81 0,3 78 .... .. ..... . ..... . ..... . ..... . ..... . ..... . ..... . 5 0 7 0,0 29 0,0 50 0,0 39 0,0 35 0,0 40 0,0 32 0,0 38 5 0 8 0,0 67 0,0 40 0,0 32 0,0 38 0,0 29 0,0 46 0,0 67 5 0 9 0,0 07 0,0 29 0,0 46 0,0 67 0,0 67 0,0 50 0,0 34 Implementasi  sliding  windows dilakukan pada skenario window size 4, 6, dan 28. Tabel dibawah ini merupakan hasil eksperimen pada window size 4, 6 dan  28.  Eksperimen  dilakukan  dengan mengimplementasikan  k-fold  validation pada  tiap  window  size.  Berdasarkan eksperimen,  ditunjukan  bahwa  RMSE terbaik pada window size 6 dengan nilai k=3 RMSE 0.014 +/- 0.000.
Tabel  6.  Ekperimen  window  size  4 dengan implementasi k-fold k-fold RMSE Window size 4 Window size 6 Window size 28 2 0.017 +/- 0.000 0.015 +/- 0.000 0.019 +/- 0.000 3 0.018 +/- 0.002 0.014 +/- 0.000 0.019 +/- 0.001 4 0.017 +/- 0.003 0.016 +/- 0.002 0.018 +/- 0.002 5 0.019 +/- 0.005 0.015 +/- 0.002 0.018 +/- 0.003
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 51-59                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
6 0.017 +/- 0.002 0.016 +/-0.002 0.020 +/- 0.004 7 0.018 +/- 0.004 0.015 +/- 0.003 0.019 +/- 0.006 8 0.018 +/- 0.003 0.016 +/- 0.003 0.020 +/- 0.004 9 0.018 +/- 0.005 0.015 +/- 0.002 0.017 +/- 0.005 10 0.017 +/- 0.004 0.015 +/- 0.002 0.020 +/- 0.005 Evaluasi Model
Pencarian  model  terbaik  dengan optimasi  Sliding  windows  algorithm pada  model  menghasilkan  RMSE  yang bervariasi.  Guna  membandingan  model berdasarkan  parameter  window  dapat divisualisasikan  pada  melalui  gambar berikut.
Gambar 4. Evaluasi model dengan RMSE terbaik
Pada  gambar  diatas  ditampilkan hasil evaluadi model berdasarkan RMSE terbaik  yakni  pada  windows  size  6  = 0.014 +/- 0.000. Dengan kombinasi dari parameter  neural  network  berupa training  cycles=1000,  learning  rate=0,1 dan momentum=0,1.

## Simpulan
Optimasi  dengan  metode  Sliding Window Algorithm mampu meningkatkan  akurasi  pada  prediksi kurs  rupiah  berbasis  neural  network. Hal  ini  ditunjukan  dengan  nilai  RMSE yang  mengecil  pada  windows  size  6  = 0.014  +/-  0.000.  Ketepatan  ukuran segmentasi windows berpengaruh secara  signifikan  pada  prediksi  dengan data  time  series  berbasis  neural network. Namun masih terdapat kekurangan pada eksperimen parameter  neural  network.  Kombinasi parameter neural network perlu eksperimen yang tepat untuk mendapatkan RMSE terbaik. Diharapkan pada  penelitian  selanjutnya  dilakukan metode  optimasi  berbasis  parameter neural  network  yang  nantinya  akan berpengaruh  juga  pada  RMSE  yang dihasilkan.
Daftar Pustaka Arsi,  P.,  &  Prayogi,  J.  (2020).  Optimasi Prediksi NilaiTukar Rupiah Terhadap  Dolar  Menggunakan Neural Network Berbasiskan Algoritma Genetika. Jurnal Informatika , 7 (1), 8 – 14. https://doi.org/10.31311/ji.v7i1.6 793 Aulia, A. A., Elhanafi, A. M., Dafitri, H., Aulia, A., Elhanafi, A. M., & Dafitri, H. (2021). Implementasi Algoritma Gated  Recurrent  Unit  Dalam Melakukan  Prediksi  Harga  Kelapa Sawit Dengan Memanfaatkan Model Recurrent Neural Network ( RNN  ). Prosiding  SNASTIKOM: Seminar Nasional Teknologi Informasi  &  Komunikasi  Paper , 288 – 294.
Ć alasan,  M.,  Abdel  Aleem,  S.  H.  E.,  & Zobaa,  A.  F.  (2020).  On  the  root mean square error (RMSE) calculation for parameter estimation of photovoltaic models:  A  novel  exact  analytical solution  based  on  Lambert  W function. Energy  Conversion  and Management , 210 (January),
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 51-59                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
112716.
https://doi.org/10.1016/j.enconm an.2020.112716 Chicco, D., Warrens, M. J., & Jurman, G. (2021). The coefficient of determination  R-squared  is  more informative  than  SMAPE,  MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression  analysis  evaluation.
PeerJ  Computer  Science , 7 ,  1 – 24. https://doi.org/10.7717/PEERJ- CS.623
Ding, Z., & Fei, M. (2013). An anomaly detection  approach  based  on isolation  forest  algorithm  for streaming  data  using  sliding window . IFAC Proceedings Volumes  (IFAC-PapersOnline) (Vol. 3). IFAC. https://doi.org/10.3182/2013090 2-3-CN-3020.00044 Dwi  Kartini,  Friska  Abadi,  &  Triando Hamonangan Saragih. (2021). Prediksi  Tinggi  Permukaan  Air Waduk  Menggunakan  Artificial Neural  Network  Berbasis  Sliding Window. Jurnal  RESTI  (Rekayasa
Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 5 (1), 39 – 44. https://doi.org/10.29207/resti.v5i 1.2602 Gao,  Q.,  Xu,  H.,  &  Li,  A.  (2022).  The analysis  of  commodity  demand predication  in  supply  chain network  based  on  particle  swarm optimization algorithm. Journal of Computational and Applied Mathematics , 400 , 113760. https://doi.org/10.1016/j.cam.20 21.113760 Hodson,  T.  O.  (2022).  Root  Mean Square  Error  (RMSE)  or  Mean
Absolute Error (MAE): when to use them  o  not. Geoscientific  Model Development , 7 (March),  1525 – 1534. Indonesia, B. (n.d.). Data Kurs Rupiah - Dolar. Retrieved from https://www.bi.go.id/ Kulanuwat,  L.,  Chantrapornchai,  C., Maleewong,  M.,  Wongchaisuwat,
P.,  Wimala,  S.,  Sarinnapakorn,  K.,
&  Boonya-Aroonnet,  S.  (2021). Anomaly detection using a sliding window  technique  and  data imputation with machine learning for hydrological time series. Water
(Switzerland) , 13 (13). https://doi.org/10.3390/w131318 62
Moghaddam, A. H., Moghaddam, M. H., &  Esfandyari,  M.  (2016).  Stock market  index  prediction  using artificial  neural  network. Journal of Economics, Finance and Administrative Science , 21 (41), 89 –
93. https://doi.org/10.1016/j.jefas.20 16.07.002 Norwawi, N. M. (2021). Sliding window time series forecasting with multilayer perceptron and multiregression of COVID-19 outbreak in Malaysia . Data Science for COVID-19 Volume 1: Computational Perspectives . Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/B978-0- 12-824536-1.00025-3 Panda,  M.  M.,  Panda,  S.  N.,  &  Pattnaik, P.  K.  (2022).  Multi  currency exchange  rate  prediction  using convolutional  neural  network.  In Materials Today: Proceedings . Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2 020.11.317 Pérez-Chacón,  R.,  Asencio-Cortés,  G., Martínez-Álvarez,  F.,  &  Troncoso, A.  (2020).  Big  data  time  series forecasting  based  on  pattern sequence similarity and its application  to  the  electricity demand. Inf.  Sci.  (Ny) , 540 ,  160 – 174.
Ranjan, K. G., Tripathy, D. S., Prusty, B.
R., & Jena, D. (2021). An improved sliding  window  prediction-based outlier  detection  and  correction for volatile time-series. International Journal of Numerical
Modelling:  Electronic  Networks, Devices  and  Fields , 34 (1),  1 – 13. https://doi.org/10.1002/jnm.281
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 51-59                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
6
Somantri, O., Purwaningrum, S., Informatika,  J.  T.,  Cilacap,  P.  N.,
Studi, P., & Informatika, M. (2022).
Model  Support  Vector  Machine  (
Svm  )  Berdasarkan  Parameter, 8 , 17 – 24. Tomar,  D.,  Tomar,  P.,  Bhardwaj,  A.,  &
Sinha, G. R. (2022). Deep Learning Neural Network Prediction System Enhanced  with  Best  Window  Size in  Sliding  Window  Algorithm  for Predicting Domestic Power Consumption  in  a  Residential Building. Computational Intelligence  and  Neuroscience ,
2022 . https://doi.org/10.1155/2022/72
16959 Wahyuni,  R.  E.  (2021).  Optimasi Prediksi  Inflasi  Dengan  Neural Network  Pada  Tahap  Windowing Adakah Pengaruh Perbedaan Window  Size? Technologia:  Jurnal Ilmiah , 12 (3), 176. https://doi.org/10.31602/tji.v12i3 .5181