Submitted: 2023-12-04              Accepted: 2024-04-04
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## PREDIKSI NILAI KURS MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DAN YUAN CHINA (CNY) DENGAN RUPIAH (IDR) MENGGUNAKAN METODE ARIMA
Prediction Analysis of The Currency Exchange Value of The US Dollar and Chinese Yuan with The Rupiah Using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Method
Satya Dhira Alfa Teja 1 , Luigi Derick 2 , Mey Lista Tauryawati 3 , Ahmad Fuad Zainuddin 4* 1,2,3,4 Business Mathematics Department, School of Applied STEM, Universitas Prasetiya Mulya Jl. BSD Raya Utama, Kav. Edutown No. I.1, BSD City, Tangerang 15339, Banten, Indonesia
E-mail Corespponding Author : ahmadfuadzain@gmail.com
Abstrak: Bonus demografi yang sedang terjadi di Indonesia tidak sebanding dengan lapangan pekerjaan yang tersedia. Hal ini menyebabkan banyak dari mereka untuk mencari sumber pendapatan dari berbagai tempat, salah satunya dengan berinvestasi atau trading. Trading forex juga merupakan sumber pendapatan yang  potensial  jika  dilakukan  dengan  benar.  Analisa  dengan  menggunakan  metode  yang  benar  dapat membantu untuk sukses dalam dunia trading forex . Dalam dunia forex , mata uang Dollar Amerika (USD ) dan Yuan China (CNY) merupakan mata uang yang sering dipilih karena paling berpotensi menghasilkan keuntungan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi harga kurs Dollar Amerika (USD) dan Yuan China  (CNY)  terhadap  Rupiah  (IDR)  menggunakan  metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA). Data kurs mata uang USD dan CNY akan dibagi menjadi data train dan test untuk memprediksi secara long  term (10  hari),  dan short  term (5  hari).  Dari  hasil  analisa  tersebut,  diperoleh  bahwa  model ARIMA  (2,0,2)  adalah  model  terbaik  untuk  memprediksi  kurs  USD  terhadap  IDR,  sedangkan  model ARIMA  (3,0,2)  adalah  model  terbaik  untuk  prediksi  kurs  CNY  terhadap  IDR.  Model  terbaik  diperoleh berdasarkan nilai AIC terendah dan signifikansi parameter. Setelah mendapatkan model terbaik untuk nilai tukar kurs mata uang  USD dan CNY terhadap IDR, selanjutnya dilakukan prediksi  untuk  jangka  waktu short term dan long term . Hasil menunjukkan bahwa untuk meramalkan secara short term , model ARIMA yang telah diperoleh, cocok untuk digunakan. Namun, untuk meramalkan secara long term , model ARIMA tersebut masih kurang akurat untuk digunakan, karena keterbatasan data train .
Kata Kunci: ARIMA , Dollar Amerika (USD), Yuan China (CNY) .
Abstract:  The  demographic  bonus  currently  occurring  in  Indonesia  is  not  commensurate  with  the  job opportunities available. This causes many of them to look for sources of income from various places, one of  which  is  investing  or  trading.  Forex  trading  is  also  a  potential  source  of  income  if  done  correctly. Analysis using the correct method can help to be successful in the world of forex trading. In the world of forex,  the  American  Dollar  (USD)  and  Chinese  Yuan  (CNY)  are  the  currencies  that  are  often  chosen because they have the most potential to generate profits. This research aims to predict the exchange rate of  the  US  Dollar  (USD)  and  Chinese  Yuan  (CNY)  against  the  Rupiah  (IDR)  using  the  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method. USD and CNY currency exchange rate data will be divided into train and test data to predict long term (10 days) and short term (5 days). Based on the analysis results, it was determined that the ARIMA model (2,0,2) was the best model for forecasting the USD exchange rate against IDR, while the ARIMA model (3,0,2) was the best model for forecasting the CNY exchange rate against  IDR.  These  selections  were  based  on  the  criteria  of  the  lowest  AIC  value  and  parameter significance.  Subsequently,  utilizing  the  best  models,  forecasts  were  conducted  for  both  short-term  and long-term  periods.  The  research  findings  indicate  that  the  ARIMA  model  is  appropriate  for  short-term forecasting.  However,  for  long-term  forecasting,  the  accuracy  of  the  ARIMA  model  remains  somewhat limited due to the constraints of available train data.
Keywords: ARIMA, United State Dollar (USD), Chinese Yuan (CNY).

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  saat  ini  mengalami  bonus  demografi  yang  diperkirakan  mencapai  puncak  pada  2025. Meskipun memiliki potensi positif, bonus demografi juga membawa risiko seperti peningkatan pengangguran karena  kurangnya  lapangan  kerja.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir  terjadi  migrasi  mahasiswa  Indonesia  ke Singapura sebagai respons terhadap tantangan ekonomi dan persaingan global, dan menggarisbawahi isu-isu yang dihadapi generasi Z, termasuk biaya hidup tinggi, kesulitan mencari pekerjaan, membangun karir, akses
permodalan yang terbatas, serta ketidaksetaraan ekonomi yang semakin terlihat [1], [2]. Program magang bagi mahasiswa  pun  semakin  diperketat  dan  disesuaikan  loading  pekerjaan  yang  ada  di  perusahaan,  khususnya perusahaan start-up [3].
Generasi Z dapat mengambil peluang dalam investasi dan trading sebagai sumber penghasilan. Terjadi peningkatan signifikan dalam jumlah investor, melebihi 8 juta, yang berinvestasi dalam berbagai instrumen seperti  saham,  P2P lending ,  obligasi,  sukuk,  dan forex trading [4],  [5] . Forex trading menjadi  bisnis  yang diminati berkat akses yang mudah dan berbagai platform yang tersedia. Investor dan trader forex memiliki kebebasan  untuk  memilih  mata  uang  yang  mereka  perdagangkan, dengan  Dollar  Amerika  (USD)  dianggap sebagai  mata  uang safe  haven yang  menarik  karena  suku  bunga  Amerika  Serikat  yang  rendah  dan popularitasnya yang tinggi [6], [7]. Selain itu, pertumbuhan ekonomi China yang pesat juga telah menjadikan ekonomi China menjadi ekonomi terbesar kedua di dunia. Tentunya dengan menciptakan peluang bagi investor dan trader untuk berdagang mata uang Yuan China (CNY) [8]. Dengan meningkatnya permintaan mata uang Yuan diperkirakan akan memperkuat nilai tukar Yuan China (CNY) terhadap mata uang lainnya [9].
Analisis  prediksi  nilai  tukar  Dollar  Amerika  (USD)  dan  Yuan  China  (CNY)  terhadap  Rupiah  (IDR) penting  untuk  dilakukan,  baik  dengan  pendekatan  analisis time-series [10],  maupun  secara  bersama-sama mengamati  kedua  mata  uang  tersebut  terhadap  Rupiah  (IDR)  [11],  mengingat  kedua  negara  tersebut merupakan negara yang mendominasi perekonomian dunia dan menjadi mitra utama Indonesia dalam bidang kerjasama ekonomi [12]. Namun, sejak kejadian pandemi COVID-19 yang berawal dari Wuhan, China [13], membuat  pergerakan  nilai  kurs  dunia  sangat  fluktuatif  dan  cenderung  melemah,  termasuk  Rupiah  (IDR). Untuk itu, penelitian ini akan berfokus pada analisa teknikal dari data historis day-to-day nilai kurs mata uang Dollar Amerika Serikat (USD) dan Yuan China (CNY) terhadap Rupiah (IDR), selama tahun 2021.

## 2. METODOLOGI
Pemodelan time series umumnya menggunakan tiga model, yaitu model Autoregressive (AR), model Moving  Average (MA),  dan  model  non-stasioner  homogen Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) [14], [15]. Bentuk umum proses Autoregressive orde ke- p (AR( p )) adalah:
𝑌̇ 𝑡 = 𝜙 1 𝑌̇ 𝑡−1 + 𝜙 2 𝑌̇ 𝑡−2 + ⋯ + 𝜙 𝑝 𝑌̇ 𝑡−𝑝 + 𝑎 𝑡 (1)
atau
𝜙 𝑝 (𝐵) 𝑌̇ 𝑡 = 𝑎 𝑡 (2)
dengan 𝜙 𝑝 (𝐵) = 1 − 𝜙 1 𝐵 − 𝜙 2 𝐵 2 − ⋯ − 𝜙 𝑝 𝐵 𝑝 .
Sedangkan bentuk umum proses Moving Average orde ke- q (MA( q )) adalah:
𝑌̇ 𝑡 = 𝑎 𝑡 − 𝜃 1 𝑎 𝑡−1 − 𝜃 2 𝑎 𝑡−2 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝑎 𝑡−𝑞 (3)
atau
𝑌̇ 𝑡 = 𝜃 𝑞 (𝐵)𝑎 𝑡 (4)
dengan 𝜃 𝑞 (𝐵) = 1 − 𝜃 1 𝐵 − 𝜃 2 𝐵 2 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝐵 𝑞 .
Untuk menangani data time series yang tidak stasioner, digunakan proses differencing ke- d yang tepat, agar  data  menjadi  stasioner  dengan  menggunakan  model  ARIMA( p,d,q ).  Pemodelan  ini  dapat  dituliskan sebagai berikut:
𝜙 𝑝 (𝐵)(1 − 𝐵) 𝑑 𝑌̇ 𝑡 = 𝜃 0 + 𝜃 𝑞 (𝐵)𝑎 𝑡 (5)
dengan 𝜙 𝑝 (𝐵) = 1 − 𝜙 1 𝐵 − 𝜙 2 𝐵 2 − ⋯ − 𝜙 𝑝 𝐵 𝑝 dan 𝜃 𝑞 (𝐵) = 1 − 𝜃 1 𝐵 − 𝜃 2 𝐵 2 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝐵 𝑞 .
Penelitian  ini  mengikuti  langkah-langkah  sistematis  dalam  analisis  data time series dengan menggunakan model ARIMA [14].
Langkah penting dalam analisis data time series adalah memastikan data memenuhi sifat stasioner, yang diperiksa menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) [14], [16]. Rumus uji ADF dapat ditulis sebagai berikut:
Δ 𝑌 ̇ 𝑡 = 𝛽 1 + 𝛽 2 𝑡 +  𝛿 𝑌 ̇ 𝑡−1 + 𝑎 1 ∆ 𝑌 ̇ 𝑡−1 + 𝑎 2 Δ 𝑌 ̇ 𝑡−2 + ⋯ + 𝑎 𝑝 Δ 𝑌 ̇ 𝑡−𝑝 + 𝜀 𝑡 (6)
dengan 𝜀 𝑡 proses yang white noise berdistribusi normal 𝑁(0, 𝜎 2 ) dan ∆ 𝑌 ̇ 𝑡−1 = 𝑌 ̇ 𝑡−1 − 𝑌 ̇ 𝑡−2 .
Hipotesis pengujian yaitu:
𝐻 0 : 𝛿 = 0 , jika terdapat akar unit atau data yang tidak stasioner.
𝐻 1 : 𝛿 < 0 , jika terdapat akar unit atau data yang stasioner.
dengan tingkat signifikansi 𝛼 , 𝐻 0 ditolak jika ADF < nilai kritis Dickey-Fuller atau p-value < 𝛼 . Statistik uji yang digunakan yaitu:
𝑡 = 𝛿̂ 𝑆𝐸(𝛿̂) (7)
Selanjutnya,  untuk  pengecekan  terhadap seasonality dilakukan  dengan  uji Kruskal-Wallis .  Tahap pemodelan  ARIMA  melibatkan  identifikasi  orde  AR  dan  MA  dengan  memeriksa  pola Auto  Correlation Function (ACF)  dan Partial  Auto  Correlation  Function (PACF)  [14],  [16],  [15].  Auto-korelasi  pada lag-k didefenisikan sebagai berikut:
𝜌 𝑘 = 𝐶𝑜𝑣(𝑌 𝑡 , 𝑌 𝑡−𝑘 ) √𝑉𝑎𝑟(𝑌 𝑡 ) 𝑉𝑎𝑟(𝑌 𝑡−𝑘 ) = 𝛾 𝑘 𝛾 0 (8)
dengan 𝜌 𝑘 nilai ACF pada lag-k . Sedangkan Auto-korelasi parsial pada lag-k didefenisikan sebagai berikut:
𝜙 𝑘𝑘 = | 1 𝜌 1 𝜌 2 𝜌 1 1 𝜌 1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝜌 𝑘−1 𝜌 𝑘−2 𝜌 𝑘−3 ⋯ 𝜌 𝑘−2 𝜌 1 ⋯ 𝜌 𝑘−3 𝜌 2 ⬚ ⋮ ⋮ ⋯ 𝜌 1 𝜌 𝑘 | | 1 𝜌 1 𝜌 2 𝜌 1 1 𝜌 1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝜌 𝑘−1 𝜌 𝑘−2 𝜌 𝑘−3 ⋯ 𝜌 𝑘−2 𝜌 𝑘−1 ⋯ 𝜌 𝑘−3 𝜌 𝑘−2 ⬚ ⋮ ⋮ ⋯   𝜌 1 1 | (9)
dengan 𝜙 𝑘𝑘 nilai PACF pada lag-k .
Pemilihan orde yang tepat dilakukan berdasarkan kriteria informasi seperti Akaike Information Criterion (AIC) [14], [17]. Formula AIC dirumuskan sebagai berikut:
𝐴𝐼𝐶 = 2𝐾 − 2 ln(𝐿) (10)
dengan K nilai estimasi parameter dalam model, L nilai maximum likelihood model.
Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan statistik Mean Squared Error (MSE) [18] dan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  [19]  untuk  mengukur  akurasi  dan  konsistensi  hasil  prediksi  model ARIMA [14], [15], [20]. Formula MSE dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (11)
Sedangkan formula MAPE dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 𝑦 𝑖 | × 100% 𝑛 𝑖=1 (12)
dengan 𝑦 𝑖 adalah nilai aktual pada waktu ke- i dan 𝑦̂ 𝑖 nilai prediksi pada waktu ke- i .
Model yang telah dipilih dan diterapkan untuk melakukan peramalan pada data kurs masa depan. Hasil peramalannya  dievaluasi  dengan  membandingkan  data  aktual  dan  data  prediksi.  Selanjutnya,  dilakukan visualisasi grafik perbandingan antara data aktual dan prediksi yang digunakan untuk mengukur akurasi model. Jika terdapat perbedaan yang signifikan, model perlu dievaluasi  kembali atau disesuaikan dengan parameter yang terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis  Data  Kurs  Dollar  Amerika  Serikat  (USD)  dan  Kurs  Yuan  China  (CNY) Terhadap Rupiah (IDR)
Langkah pertama sebelum menganalisis data nilai tukar kurs Dollar Amerika Serikat (USD) terhadap Rupiah (IDR) adalah mendeskripsikan data melalui grafik plot.

## Gambar 1. Nilai Kurs USD/IDR 2021
Gambar 1 merupakan plot data nilai tukar kurs Dollar Amerika Serikat (USD) terhadap Rupiah (IDR) selama  tahun  2021. Dari  grafik  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  adanya  kenaikan  yang pesat  dari  pertengahan bulan Februari sampai dengan pertengahan bulan April, namun data mulai berfluktuasi tanpa adanya tren yang signifikan dari bulan Mei dan seterusnya. Secara keseluruhan, masih dapat dikatakan bahwa data cenderung mengalami kenaikan dari awal tahun sampai dengan akhir tahun.

## Gambar 2. Nilai Kurs CNY/IDR 2021
Gambar 2 merupakan plot data nilai tukar kurs Yuan China (CNY) terhadap Rupiah (IDR) selama tahun 2021. Dari grafik tersebut, dapat dilihat bahwa adanya kenaikan yang pesat dari pertengahan bulan Februari sampai dengan pertengahan bulan April, namun data mulai berfluktuasi tanpa adanya tren yang signifikan dari bulan Mei sampai dengan bulan Juli. Dari bulan Juli sampai dengan pertengahan Oktober, dapat dilihat adanya penurunan  secara  berkala,  dan  kemudian  dari  titik  tersebut  data  mulai  mengalami  pertumbuhan  yang  kuat sampai seterusnya. Secara keseluruhan, sangat jelas bahwa data cenderung mempunyai tren kenaikan dari awal tahun sampai dengan akhir tahun.

## 3.2. Pengujian Stasioneritas Data
Langkah  analisis  awal  dalam  peramalan  data time  series adalah  pengujian  stasioneritas  dengan menggunakan uji ADF dan juga melalui plot ACF dan PACF. Tabel Pengujian ADF dan juga Plot ACF dan PACF sebelum differencing untuk nilai tukar USD dan CNY terhadap IDR ditampilkan pada Tabel 1, Gambar 3, dan Gambar 4.
Tabel 1. Pengujian ADF Sebelum Differencing Uji ADF ADF Statistik P-value USD/IDR -2,86 0,04 CNY/IDR -2,57 0,09
Gambar 3. Plot ACF USD/IDR Sebelum Differencing
Gambar 4. Plot PACF USD/IDR Sebelum Differencing
Tabel 1 menunjukkan bahwa berdasarkan uji ADF, data Dollar Amerika (USD) terhadap Rupian (IDR) sudah stasioner, namun data Yuan China (CNY) terhadap Rupiah (IDR) masih belum stasioner. Nilai p-value yang  melampaui  0,05  mengindikasikan  bahwa  data  belum  stasioner,  dan p-value yang  di  bawah  0,05 mengindikasikan bahwa data sudah stasioner. Dapat dilihat pada Tabel 1, bahwa berdasarkan asumsi tersebut, maka  data  USD  terhadap  IDR  sudah  stasioner  karena  nilai p-value sudah  di  bawah  0,05,  dan  data  CNY terhadap IDR belum stasioner karena nilai p-value melampaui 0,05.
Dikarenakan  data  CNY  terhadap  IDR  masih  belum  stasioner,  maka  dilakukan differencing terlebih dahulu. Data USD terhadap IDR diindikasikan sudah stasioner berdasarkan uji ADF, sehingga perlu dipastikan lebih lanjut melalui plot ACF dan PACF. Pada Gambar 3, terlihat bahwa plot ACF data USD terhadap IDR,
menunjukkan bahwa data tersebut masih memiliki tren sehingga tidak bisa dianggap stasioner. Dikarenakan salah  satu  metode  pengujian  stasioneritas  tidak  lulus,  maka  data  kurs  USD  terhadap  IDR  juga  perlu differencing . Tabel Pengujian Augmented Dicker-Fuller (ADF) dan plot ACF dan PACF setelah differencing untuk nilai tukar USD dan CNY terhadap IDR ditampilkan pada Tabel 2, Gambar 5, Gambar 6, Gambar 7, dan Gambar 8.
Tabel 2. Pengujian ADF Setelah Differencing Uji ADF ADF Statistik P-value USD/IDR -16,85 1,11 x 10 −29 CNY/IDR -18,21 2,38 x 10 −30
Tabel 2 menunjukkan bahwa berdasarkan ADF test, data USD dan CNY terhadap IDR sudah stasioner. Nilai p-value dari kedua data yang dibawah 0,05 mengindikasikan bahwa kedua data tersebut sudah stasioner. Namun untuk dipastikan lebih lanjut, berikut merupakan Plot ACF dan PACF setelah differencing dari USD dan CNY terhadap IDR.
Gambar 5. Plot ACF USD/IDR Setelah Differencing
Gambar 6. Plot PACF USD/IDR Setelah Differencing

## Gambar 7. Plot ACF CNY/IDR Setelah Differencing

## Gambar 8. Plot PACF CNY/IDR Setelah Differencing
Gambar 5, 6, 7, dan 8 menunjukkan Plot ACF dan PACF dari USD dan CNY terhadap IDR, bahwa tidak ada tren pada kedua data tersebut, sehingga data  tersebut sudah stasioner. Hasil dari uji  ADF dan juga  plot ACF dan PACF mengindikasikan bahwa data USD dan CNY terhadap IDR sudah stasioner dan siap untuk diprediksi.
3.3. Prediksi Data Kurs Dollar Amerika Serikat (USD) Terhadap Rupiah (IDR)
Selanjutnya  dilakukan grid  search untuk  menemukan  model  terbaik  berdasarkan  informasi  dari  ACF dan  PACF,  model  awal  diasumsikan  ARIMA  (1,0,1)  sebagai  model  terbaik.  Namun,  melalui grid  search dengan rentang 1 sampai 4 untuk parameter p dan q , diperoleh hasil bahwa model terbaik untuk prediksi short term yaitu selama 5 hari adalah ARIMA (2,0,2) dengan nilai AIC sebesar 2.490,64. Hasil ini didasarkan pada AIC  terendah  dari  berbagai  iterasi  dalam  rentang  tersebut.  Kemudian  dilakukan  pengecekan  signifikansi parameter.  Model  yang  tidak  menunjukan  signifikansi  akan  tereliminasi.  Selanjutnya, grid  search dengan interval  parameter  yang  sama  dilakukan  pada  data  untuk  memprediksi long  term yaitu  selama  10  hari, diperoleh hasil bahwa model terbaik adalah ARIMA (2,0,2).

## Gambar 9. Hasil Prediksi 5 Hari Model (2,0,2) USD/IDR
Gambar 10. Hasil Prediksi 5 Hari Model (2,0,2) USD/IDR Keseluruhan
Gambar 9 membandingkan nilai aktual dan prediksi dari model ARIMA (2,0,2) selama 5 hari. Model ini secara tepat mengikuti tren garis aktual, dengan MSE sebesar 119 dan MAPE sebesar 0.05%. Nilai MSE dan  MAPE  yang  rendah  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Gambar  10  juga  memperlihatkan perbandingan  data  aktual  dan  prediksi  secara  keseluruhan,  dapat  dilihat  pada  garis  prediksi  (Garis  Biru) hasilnya sangat dekat dengan prediksinya, hal ini menunjukkan kesalahan yang sangat kecil. Oleh karena itu, model ARIMA (2,0,2) dianggap baik dalam memprediksi nilai kurs mata uang USD terhadap IDR.
Gambar 11. Hasil Prediksi 10 Hari Model ARIMA (2,0,2) USD/IDR

## Gambar 12. Hasil Prediksi 10 Hari Model ARIMA (2,0,2) USD/IDR
Gambar 11 menampilkan hasil prediksi dari model ARIMA (2,0,2) selama 10 hari, dengan MSE sebesar 779.68 dan MAPE sebesar 0.79%. Namun, grafik tersebut menunjukkan bahwa prediksi dari model ini tidak mengikuti dengan baik tren garis aktual. Meskipun MSE dan MAPE menunjukkan tingkat akurasi yang layak, perbandingan grafik antara data aktual dan prediksi tidak mendekati satu sama lain, terutama pada ekor sebelah kanan  grafik  (Gambar  12).  Oleh  karena  itu,  model  ARIMA  pada  kasus  ini  mungkin  kurang  cocok  untuk memprediksi kurs USD terhadap IDR dalam jangka waktu 10 hari. Lebih baik digunakan untuk prediksi 5 hari ke  depan,  mengingat  sifat  volatil  data  keuangan  yang  membuat  prediksi  dalam  jangka  waktu  lebih  pendek cenderung lebih akurat.
3.4. Prediksi Data Kurs Yuan China (CNY) Terhadap Rupiah (IDR)
Tahap selanjutnya dalam analisis ini adalah melakukan grid search untuk menemukan model terbaik. Berdasarkan plotting ACF  dan  PACF,  model  ARIMA  (1,0,1)  diasumsikan  sebagai  model  terbaik.  Namun, untuk  memastikan,  dilakukan grid  search dengan  rentang  parameter p dan q dari  1  hingga  4  untuk meminimalkan kesalahan.
Hasil grid search untuk prediksi 5 hari menunjukkan bahwa model ARIMA (1,0,0) memiliki nilai AIC terendah,  yaitu  1.657,25.  Namun,  setelah  dilakukan  pengecekan  terhadap  signifikansi  parameter,  ARIMA
(1,0,0) tidak memenuhi kriteria. Sebaliknya, model ARIMA (3,0,2) memenuhi signifikansi parameter dengan nilai AIC 1.655,99.
Penerapan grid  search dengan  interval  parameter  yang  sama  juga  dilakukan pada  data  pelatihan  dan data uji untuk prediksi 10 hari. Hasilnya, model terbaik berdasarkan nilai AIC terendah adalah ARIMA (1,0,0) dengan  AIC  sebesar  1.625,88.  Namun,  setelah  pengecekan  signifikansi  parameter,  ARIMA  (1,0,0)  tidak memenuhi kriteria, dan ARIMA (3,0,2) menjadi model terbaik dengan nilai AIC 1.628,26.
Gambar 13. Hasil Prediksi 5 Hari Model (3,0,2) CNY/IDR
Gambar 14. Hasil Prediksi 5 Hari Model (3,0,2) CNY/IDR Keseluruhan
Gambar 13 membandingkan nilai aktual dengan nilai prediksi dari model ARIMA (3,0,2) untuk periode 5 hari. Model ini mengikuti tren garis aktual dengan baik, dan memiliki MSE sebesar 5,45 dan MAPE sebesar 0,12%, menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi. Gambar 14 juga memperlihatkan keseluruhan perbandingan data aktual dan prediksi, terutama pada ekor sebelah kanan grafik, dimana garis prediksi (biru) dan garis aktual (merah)  saling berdekatan dan mengikuti tren naik. Dengan informasi ini, dapat diasumsikan bahwa model ARIMA (3,0,2) adalah pilihan yang baik untuk memprediksi kurs CNY terhadap IDR.
Gambar 15. Hasil Prediksi 10 Hari Model (3,0,2) CNY/IDR

## Gambar 16. Hasil Prediksi 10 Hari Model (3,0,2) CNY/IDR Keseluruhan
Gambar 15 menampilkan hasil prediksi dari model ARIMA (3,0,2) selama 10 hari, dengan MSE sebesar 17,22 dan MAPE sebesar 0,79%. Namun, grafik tersebut menunjukkan bahwa garis prediksi tidak mengikuti tren dari garis aktual. Grafik perbandingan data keseluruhan dalam Gambar 16 juga mengindikasikan bahwa garis prediksi (biru) dan garis aktual (merah) tidak cocok atau mendekati satu sama lain, meskipun MAPE dan MSE tergolong  kecil  karena  perbandingannya  dengan  seluruh  data.  Meskipun  model  ARIMA  ini  memiliki MAPE dan MSE yang kecil, perhatian tetap harus diberikan pada tren grafik perbandingan aktual dan prediksi yang tidak cocok. Oleh karena itu, model ARIMA mungkin kurang tepat untuk memprediksi CNY/IDR dalam 10  hari  ke  depan  dalam  kasus  ini.  Dibandingkan  dengan  Gambar  13,  model  ARIMA  lebih  cocok  untuk memprediksi kurs CNY terhadap IDR dalam 5 hari ke depan daripada 10 hari ke depan, mengingat volatilitas data keuangan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  ARIMA  untuk  memodelkan  prediksi  nilai  tukar  USD  dan  CNY terhadap  IDR  dalam  jangka  waktu short  term (5  hari)  dan long  term (10  hari).  Hasil  menunjukkan  bahwa model ARIMA (2,0,2) sangat baik untuk memprediksi kurs USD terhadap IDR dalam jangka waktu short term (5 hari), namun kurang akurat dalam jangka waktu long term (10 hari). Sementara itu, model ARIMA (3,0,2) sangat baik untuk memprediksi kurs CNY terhadap IDR dalam jangka waktu short term (5 hari), akan tetapi
kurang akurat untuk memprediksi dalam jangka waktu long term (10 hari). Meskipun uji statistik seperti MSE dan MAPE mengindikasikan kelayakan model, perhatian terhadap grafik prediksi terhadap data aktual tetap penting. Secara keseluruhan, model ARIMA untuk USD dan CNY terhadap IDR memberikan hasil yang baik dalam short term , namun kurang baik dalam long term .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didukung oleh Universitas Prasetiya Mulya, Tangerang Selatan, Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   E. F. Santika, "Bonus demografi Indonesia diproyeksi mencapai puncak pada tahun 2025," Badan Pusat Statistik, 20 05 2023. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/05/20/bonus- demografi-indonesia-diproyeksi-mencapai-puncak-pada-
2050#:~:text=Badan%20Pusat%20Statistik%20(BPS)%20memproyeksikan,dan%20di%20atas%2064 %20tahun. [Accessed 28 07 2023].
[2]   H. Alaydrus, "Duh! Ribuan Mahasiswa RI Pindah Jadi Warga Negara Singapura," CNBC Indonesia, 09 07  2023.  [Online].  Available:  https://www.cnbcindonesia.com/news/20230709081005-4-452521/duh- ribuan-mahasiswa-ri-pindah-jadi-warga-negara-singapura. [Accessed 28 07 2023].
[3]   B. Anggawidjaja, F. Sari and A. F. Zainuddin, "Workforce Grouping in Completing Projects with Intern Work Activity Log Data using K-Means Clustering," Variance: Journal of Statistics and Its Applications, vol. 5, no. 2, pp. 131-138, 2023.
[4]   A. Sadeghi, A. Daneshvar and M. M. Zaj, "Combined ensemble multi-class SVM and fuzzy NSGA-II for trend forecasting and trading in Forex markets," Expert Systems With Applications, vol. 185, no. 1, pp. 1-18, 2021.
[5]   G. A. Putri, A. K. Widagdo and D. Setiawan, "Analysis of financial technology acceptance for peer to peer  lending  (P2P  lending)  using  extended  technology  acceptance  model  (TAM)," Journal  of  Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, vol. 9, no. 1, pp. 1-12, 2023.
[6]   T. Saleh, "Morgan Stanley Sebut Mata Uang Ini Terbaik, Dollar AS kah?," CNBC Indonesia, 19 08 2020. [Online].  Available:  https://www.cnbcindonesia.com/market/20200819220656-17-180967/morgan- stanley-sebut-mata-uang-ini-terbaik-dolar-as-kah . [Accessed 28 07 2023].
[7]   R. Sebayang, "Ini Cara China Maju, Jadi Ekonomi Terbesar ke-2 Dunia," CNBC Indonesia, 25 12 2019. [Online].  Available:  https://www.cnbcindonesia.com/news/20191225094237-4-125509/ini-cara-china- maju-jadi-ekonomi-terbesar-ke-2-dunia. [Accessed 28 07 2023].
[8]   K.  You  and  N.  Sarantis,  "A  twelve-area  model  for  the  equilibrium  Chinese  Yuan/US  dollar  nominal exchange rate," Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, vol. 22, no. 1, pp. 151-170, 2012.
[9]   A. F. Aysan and F. N. Kayani, "China's transition to a digital currency does it threaten dollarization?," Asia and the Global Economy, vol. 2, no. 1, pp. 1-6, 2022.
[10 ] B.  G.  Are  and  S.  H.  Sitorus,  "Prediksi  Nilai  Tukar  Mata  Uang  Rupiah  Terhadap  Dolar  Amerika Menggunakan Metode Hidden Markov Model," Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi, vol. 8, no. 1, pp. 44-54, 2020.
[11 ] N. A. Halim and Wahyono, Prediksi Nilai Tukar Mata Uang Dollar Amerika dan Yuan China terhadap Rupiah  menggunakan  Multiple  Regression  berbasis  Algoritma  Genetika  menggunakan  Suku  Bunga, Yogyakarta: Skripsi, UGM, 2018.
[12 ] Maulida  and  Endah,  "Mitra  Dagang  Terbesar  Indonesia:  AS  dan  China  Sedang  Alami  Perlambatan Ekonomi," Lembaga Ketahanan Nasional RI, 18 07 2022. [Online]. Available: https://www.lemhannas.go.id/index.php/publikasi/press-release/1627-mitra-dagang-terbesar-indonesia- as-dan-china-sedang-alami-perlambatan-ekonomi-2. [Accessed 12 12 2023].
[13 ] B. Yip and V. Perasso, "Asal Covid-19: Apakah kita perlu tahu dari mana asal virus corona ini?," BBC World  Service,  25  06  2021.  [Online].  Available:  https://www.bbc.com/indonesia/dunia-57590872. [Accessed 10 12 2023].
[14 ] W.  W.  Wei,  Time  Series  Analysis:  Univariate  and  Multivariate  Methods,  second  edition,  Boston: Pearson-Addison Wesley, 2006.
[15
] T. C. Mills, "Applied Time Series Analysis: A Practical Guide to Modeling and Forecasting," in ARMA Models for Stationary Time Series , Loughborough, Academic Press, 2019, pp. 31-56.
[16 ] R. A. Pitaloka, Sugito and R. Rahmawati, "Perbandingan Metode ARIMA Box-Jenkins dengan ARIMA Ensemble pada Peramalan Nilai Impor Provinsi Jawa Tengah," Jurnal Gaussian, vol. 8, no. 2, pp. 194- 207, 2019.
[17 ] L. I. Harlyan, E. S. Yulianto, Y. Fitriani and Sunardi, "Aplikasi Akaike Information Criterion (AIC) pada Perhitungan Efisiensi Teknis Perikanan Pukat Cincin di Tuban, Jawa Timur," Marine Fisheries, vol. 11, no. 2, pp. 181-188, 2020.
[18 ] B. Kim, K. H. Ryu and S. Heo, "Mean squared error criterion for model-based design of experiments with subset selection," Computers and Chemical Engineering, vol. 159, no. 1, pp. 1-17, 2022.
[19 ] A. de Myttenaere, B. Golden, B. Le Grand and F. Rossi, "Mean Absolute Percentage Error for regression models," Neurocomputing, vol. 192, no. 1, pp. 38-48, 2016.
[20 ] S.  Makridakis  and  M.  Hibon,  "The  M3-Competition:  Results,  Conclusions,  and  Implications," International Journal of Forecasting, vol. 16, no. 4, pp. 451-476, 2000.