## DESIGN OF EXPERIMENT PADA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI KURS TUKAR MATA UANG IDR/USD

## Rizka Britania*
Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Bina Nusantara, Jl. K. H. Syahdan No 9, Kemanggisan, Palmerah, Jakarta 11480, Indonesia
(Received: June 28, 2022/Accepted: December 5, 2022)

## Abstrak
Prediksi  kurs  tukar  mata  uang  memiliki  peranan  penting  dalam  bisnis,  salah  satunya  dalam  hal international  purchasing.  Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  forecasting mata uang, salah satunya adalah Artificial Neural Network (ANN). Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, ANN terbukti superior dibandingkan metode forecasting lainnya dalam memprediksi kurs tukar mata uang. Salah satu kelemahan ANN adalah tidak adanya setting parameter yang baku untuk digunakan, sehingga setting parameter yang berbeda dapat memberikan hasil akurasi yang berbeda. Penelitian  ini  bertujuan  menentukan  dua  nilai  parameter  yang  memiliki  pengaruh  signifikan,  yaitu jumlah input node dan jumlah hidden node melalui metode design of experiment dalam memprediksi kurs tukar mata uang IDR/USD. Bobot awal dan bias pada replikasi yang memberikan performansi lebih  baik  dari  replikasi  sebelumnya  disimpan  untuk  selanjutnya  digunakan  dalam  membangkitkan forecast  pada  periode  selanjutnya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  delapan  input  nodes  dan empat hidden nodes memberikan akurasi terbaik yang ditandai dengan nilai MSE test terendah. Selain itu,  berdasarkan  grafik  perilaku  MSE  test  dari  setiap  arsitektur  jaringan  yang  terbentuk,  dapat disimpulkan bahwa dalam memprediksi kurs tukar mata uang IDR/USD, jumlah hidden nodes bersifat lebih sensitif dibanding jumlah input nodes.
Kata kunci: Artificial Neural Network; design of experiment; forecast; kurs tukar mata uang

## Abstract
Design of Experiment in Artificial Neural Network to Forecast Foreign Exchange Rate IDR/USD]. Forecasting  foreign  exchange  rate  plays  a  significant  role  in  business,  for  example  in  international purchasing. There are several methods used in forecasting foreign exchange rates, one of them is the Artificial  Neural  Network  (ANN).  Based  on  several  earlier  literatures,  ANN  has  been  proven  as  a superior method in forecasting foreign exchange rate compared to other methods. However, ANN has several weaknesses, for example, there is no standard parameters setting used in ANN, thus different parameters  setting  could  lead  to  different  accuracy.  This  research  aims  to  determine  two  crucial parameters  that  give  significant  impact  to  the  ANN  model  built;  the  number  of  input  nodes  and  the number of hidden nodes, through the design of an experiment to forecast the IDR/USD exchange rate. Initial weights and bias in replication that give better performance than earlier replication are stored and used to forecast the data for next periods as needed. The result of this research shows that eight input nodes and four hidden nodes give the best accuracy to forecast IDR/USD exchange rate which is proven by the lowest MSE test score. Moreover, based on the MSE test behavior graph, the number of hidden nodes is more sensitive than the number of input nodes in forecasting IDR/USD exchange rate.
Keywords: Artificial Neural Network; design of experiment; forecast; foreign exchange rate

## 1. Pendahuluan
Kurs tukar mata uang menunjukkan nilai mata uang  suatu  negara  yang  dinyatakan  dalam  mata  uang negara  lain.  Fluktuasi  pada  kurs  tukar  mata  uang memiliki  pengaruh  langsung  terhadap  perekonomian suatu negara. Terdapat beberapa hal terkait
perekonomian  yang  memperoleh  pengaruh  langsung dari fluktuasi kurs tukar, yaitu tingkat konsumsi suatu negara,  ekspor,  harga  produk,  produktivitas,  dan kondisi pariwisata (Zhao, 2020).
Ekspor  merupakan  kegiatan  perekonomian negara  yang  paling  mendapat  pengaruh  dari  fluktuasi kurs  tukar  mata  uang.  Jika  mata  uang  suatu  negara menguat, akan terjadi penurunan ekspor. (Thorbecke Kato,  2012)  membuktikan  bahwa  ekspor  di  negara Jepang  berkurang  sekitar  30%  saat  terjadi  penguatan
*Penulis Korespondensi
E-mail: rizka.britania@binus.ac.id
Yen  sebesar  30%.  Selain  meningkatkan  ekspor, pelemahan  mata  uang  juga  dapat  meningkatkan konsumsi  produk  domestik  sebagai  akibat  dari mahalnya produk-produk impor. Peningkatan permintaan  produk  untuk  konsumsi  domestik  dan ekspor  tentunya  akan  meningkatkan  permintaan produksi  dalam  negeri  yang  mendorong  terjadinya peningkatan produktivitas. Selain itu, kondisi pariwisata  juga  dapat  mempengaruhi  perekonomian suatu  negara.  Pelemahan  nilai  mata  uang  akan mendorong  banyaknya  turis  asing  yang  masuk  dan menguntungkan  bagi  negara  karena  meningkatnya devisa  yang  masuk.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian yang dilakukan oleh (Tung, 2019) dengan studi kasus di  Vietnam  dan  (Nizar,  2012)  dengan  studi  kasus  di Indonesia.
Dapat  dilihat  bahwa  kurs  tukar  mata  uang memiliki  peranan  penting  bagi  perekonomian  suatu negara.  Jika  ditinjau  dari  sisi  produsen  dalam  negeri, adanya  fluktuasi  pada  kurs  tukar  mata  uang  dapat memberikan  kesulitan  dalam  pengambilan  beberapa keputusan  penting  perusahaan  baik  itu supplier , distributor,  maupun  penjual.  Kemampuan  untuk memiliki prediksi kurs yang akurat dapat menguntungkan  bagi  perusahaan  karena  dapat membantu dalam membuat keputusan sebaik mungkin.
Salah  satu  contoh  keputusan  yang  dipengaruhi oleh  fluktuasi  kurs  tukar  mata  uang  adalah  keputusan terkait  pembelian  bahan  baku  yang  berasal  dari  luar negeri. Pada tanggal 1 April 2015, Bank Indonesia (BI) mengeluarkan  kebijakan  dalam  Peraturan  BI  No. 17/3/PBI/2015  yang  menyatakan  bahwa  setiap transaksi  di  wilayah  Indonesia  wajib  menggunakan mata uang Rupiah. Hal ini tentunya menjadi tantangan seperti  pada international  purchasing karena  harga bahan  baku  dinyatakan  dalam  mata  uang  negara  lain, dan dibayarkan sesuai dengan kurs yang berlaku pada hari  pembelian.  Sifat  kurs  tukar  mata  uang  yang fluktuatif  memberikan  tantangan  dalam  menentukan kapan waktu pembelian yang optimal. Oleh karena itu diperlukan metode yang dapat memprediksi kurs tukar mata uang yang memberikan error seminimal mungkin untuk mengoptimalkan transaksi.
Secara garis besar, metode prediksi kurs tukar mata  uang  dapat  dibedakan  menjadi  dua; technical model dan economic  based  model .  Inti  dari technical model dalam  prediksi  kurs  tukar  mata  uang  adalah untuk  menemukan trend yang  ada  dalam time  series data dan  mengasumsikan  bahwa trend tersebut  akan berulang  lagi  di  masa  depan.  Di  sisi  lain,  inti  dari prediksi  kurs  tukar  mata  uang  menggunakan pendekatan economic adalah  mencoba  menemukan hubungan  fungsional  antara  beberapa  variabel independen  seperti  tingkat  suku  bunga  dan  GDP, terhadap variabel dependen (nilai kurs).
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  ada,  kurs tukar  mata  uang  masih  dinyatakan  sebagai  hal  yang sulit untuk diprediksi, (Galeshchuk, 2016). Kecenderungan  atas  penilaian  ini  berawal  dari publikasi (Meese  Rogoff, 1983) dalam (Galeshchuk, 2016)  yang  menyimpulkan  bahwa  tidak  ada  model economic yang lebih baik dari metode simple random walk untuk memprediksi kurs tukar mata uang. Prediksi
kurs  mata  uang  bukanlah  hal  yang  mudah  terkait banyaknya  faktor-faktor  yang  sulit  diprediksi  di dalamnya  dan  adanya  hubungan  nonlinear  pada variabel-variabel yang terlibat. Oleh karena itu, untuk memperoleh performansi hasil prediksi yang baik perlu mempertimbangkan  sifat  nonlinearitas  model.  Salah satu  metode  yang  dapat  mempertimbangkan  hal tersebut adalah Artificial Neural Network (ANN). Beberapa penelitian terdahulu telah membuktikan  bahwa  ANN  dapat  memberikan  hasil prediksi  yang  lebih  baik  dibanding  metode  lainnya. (Panda    Narasimhan,  2007)  menggunakan  ANN untuk memprediksi kurs tukar INR/USD dan hasilnya adalah  ANN  memiliki  performa  lebih  baik  dibanding model  autoregressive  dan random  walk .  (Ye,  2012) menggunakan  ANN  untuk  memprediksi  kurs  tukar RMB/USD dan memperoleh hasil forecast yang cukup akurat dan efisien, serta memproyeksi nilai RMB akan meningkat  di  masa  mendatang.  (Dunis  et  al.,  2012) menggunakan  data  harian  selama  10  tahun  untuk mengevaluasi  apakah  ANN  masih  superior  dibanding metode  lainnya  untuk  memprediksi  EUR/USD,  dan hasilnya  adalah  ANN  memberikan  hasil  yang  lebih baik dibanding ARMA dan random walk . Beberapa penelitian juga menggabungkan ANN dengan  metode  lain  untuk  berbagai  tujuan  yang berkaitan dengan prediksi kurs tukar mata uang. (Nag Mitra,  2002)  menggunakan  ANN  dan Genetic Algorithm dalam  memprediksi  tiga  kurs  tukar  mata uang  (DEM/USD,  YEN/USD,  dan  USD/GBP). Hasilnya adalah model yang dibuat memiliki performa lebih baik dibanding model statistik nonlinear ARCH. (Meng  Sun, 2013) menyatakan bahwa sebagian besar peneliti  hanya  berfokus  pada  akurasi  hasil forecast , sehingga  dibuatlah trading  rules berdasarkan  hasil forecast kurs  tukar  mata  uang  yang  dilakukannya dengan  metode  ANN.  (Thakur  et  al.,  2016) menggunakan  data  Januari  2000  hingga  Desember 2012  untuk  memprediksi  inflasi  di  India.  Hasilnya adalah model ANN tersebut memberikan prediksi yang akurat.  (Chen    Narala,  2017)  menggunakan  ANN untuk memprediksi kurs tukar USD/INR selama masa inflasi  (Januari  2001  hingga  Desember  2014),  dan menggunakan model tersebut untuk memprediksi kurs tukar di tahun 2015. (Jena et  al., 2015) menggunakan Knowledge  Guided ANN  yang  terdiri  dari  LMS  dan FLANN untuk memprediksi kurs tukar USD/GBP dan USD/INR. Hasilnya adalah KGANN memberikan hasil lebih baik dibanding LMS dan FLANN. (Rout, 2013) menggunakan Recurrent FLANN  untuk  memprediksi USD/INR, USD/GBP, dan USD/JPY. Hasilnya adalah model  tersebut  memberikan  prediksi  lebih  baik dibanding LMS dan FLANN.
Dari  beberapa  penelitian  yang  disebutkan  di atas, dapat dilihat bahwa ANN merupakan metode yang dapat memberikan hasil prediksi yang baik, bahkan jika dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Salah  satu tantangan dalam mengaplikasikan ANN adalah belum adanya  konfigurasi  untuk  parameter-parameter  yang baku untuk digunakan di dalamnya, sehingga seringkali penggunaan parameter yang berbeda akan memberikan hasil  yang  berbeda.  Terdapat  beberapa  penelitian terdahulu yang mengkaji besarnya pengaruh
parameter-parameter  yang  digunakan  dalam  ANN. (Zhang    Hu,  1998)  mengkaji  signifikansi  pengaruh jumlah input dan arsitektur jaringan dalam memprediksi  kurs  tukar  GBP/USD.  Dari  hasil penelitiannya,  ditemukan  bahwa  jumlah input  node memberikan  pengaruh  lebih  besar  dibanding  jumlah hidden  node .  (Erdogan    Goksu,  2014)  mengkaji pengaruh  perubahan  fungsi  transfer  dan learning algorithm dalam  memprediksi  kurs  tukar  LYR/EUR. (Lavanya  Parveentaj, 2013) menggunakan beberapa algoritma backpropagation dan  menemukan  bahwa algoritma  LM  memberikan  prediksi  kurs  tukar AUD/YEN  yang  lebih  akurat  dibanding  algoritma lainnya.  Hasil  yang  sama  ditemukan  oleh  (Kumar Chandar  et  al.,  2015)  melalui  penelitiannya  dengan mengaplikasikan  lima learning  algorithm yang berbeda-beda  untuk  memprediksi  kurs  tukar  INR/PS, INR/USD, INR/EURO/ dan INR/JPY.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  penetapan  parameter- parameter yang tepat  akan meningkatkan performansi ANN  baik  dari  sisi  akurasi  yang  diberikan  maupun waktu  komputasi  yang  diperlukan.  Secara  praktikal, pemilihan parameter-parameter ini menjadi sulit karena adanya  perbedaan  karakteristik  antar  mata  uang, sehingga  belum  tentu  parameter-parameter  yang memberikan hasil optimal untuk suatu mata uang dapat berlaku juga bagi mata uang lainnya. Diperlukan suatu metode untuk  menentukan parameter-parameter  ANN yang  memberikan  performansi  optimal.  Penelitian  ini menjawab gap penelitian  tersebut,  khususnya  untuk parameter arsitektur jaringan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menentukan arsitektur jaringan yang memberikan hasil prediksi kurs tukar mata uang IDR/USD dengan akurasi yang  baik, khususnya  dalam  hal  jumlah input  node dan  jumlah hidden  node yang  digunakan  dengan  menggunakan design of experiment (DoE). Secara teoritis, penelitian ini  memperkaya  literatur  terkait  aplikasi  ANN  untuk memprediksi  kurs  tukar  mata  uang  IDR/USD khususnya  terkait  jumlah  optimal input  node dan hidden  node yang  sesuai  dengan  karakteristik  kurs tukar  mata  uang  IDR/USD.  Selain  itu,  penelitian  ini juga  memberikan framework penentuan  jumlah input node dan hidden  node optimal  untuk  kurs  tukar  mata uang  lain  melalui  konsep design  of  experiment yang digunakan.  Secara  praktis,  penelitian  ini  dapat membantu dalam pengambilan keputusan di perusahaan.  Dengan  dimilikinya  prediksi  kurs  tukar mata uang yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi,
akan  memudahkan  perusahaan  mengambil  keputusan baik strategis, taktis, maupun operasional seperti dalam hal  penentuan  waktu  dan  kuantitas  pembelian  bahan baku impor yang optimal.
Pada  penelitian  ini,  dipilihnya  parameter jumlah input  node dan  jumlah hidden  node sebagai faktor yang dikaji melalui DoE didasarkan pada  fakta bahwa  kedua  hal  tersebut  memiliki  pengaruh  yang cukup  besar  terhadap  model  ANN  yang  dibuat. Menurut (Zhang  Hu, 1998), jumlah node pada input layer merupakan faktor terpenting karena merepresentasikan  nilai lag yang  optimal  untuk memprediksi  nilai  di  masa  depan.  Jumlah node pada hidden  layer dapat  menangkap  pola  nonlinear  dan mendeteksi  hubungan  kompleksitas  pada  data.  Tanpa adanya hidden  node ,  jaringan  akan  seperti  model statistik  linear.  Jaringan  dengan  jumlah node pada hidden layer yang terlalu sedikit akan memiliki power yang  kurang  untuk  mempelajari  data,  sementara  jika terlalu banyak akan terjadi overfitting dan menghasilkan error forecasting yang tidak baik.
Dilakukan replikasi sebanyak sepuluh kali pada setiap  arsitektur  jaringan  yang  terbentuk.  Bobot  awal dan  bias  dari  pada  replikasi  yang  memberikan performansi  lebih  baik  dari  replikasi  sebelumnya dicatat  untuk  digunakan  kembali  saat  melakukan forecasting untuk  periode  selanjutnya,  sehingga  hasil forecast tersebut  sudah  menggunakan  arsitektur jaringan,  bobot  awal,  dan  bias  yang  memberikan akurasi  terbaik. Setting parameter  lain  (selain  jumlah input  node dan  jumlah hidden  node )  yang  digunakan mengacu pada penelitian (Ye, 2012) karena telah sesuai dengan hasil penelitian (Zhang et al., 1998) mengenai setting parameter-parameter  yang  umum  digunakan dalam  prediksi  kurs  tukar  mata  uang. Tabel  1 menunjukkan  perbandingan setting parameter  pada penelitian  (Ye,  2012)  dan  penelitian  (Zhang  et  al., 1998) tersebut.
Untuk  memastikan  bahwa  arsitektur  jaringan hasil  penelitian  adalah  yang  terbaik,  dilakukan perbandingan  nilai MSE  test yang  dihasilkan  dengan menggunakan  arsitektur  jaringan  hasil  penelitian  dan dengan  menggunakan  arsitektur  jaringan  pada penelitian (Ye, 2012). Uji signifikansi t-test digunakan untuk  melihat  signifikansi  perbedaan error  forecast dari  kedua  arsitektur  jaringan  yang  diperbandingkan tersebut.  Selain  itu,  dibangkitkan  juga forecast kurs tukar harian selama satu bulan selanjutnya menggunakan arsitektur jaringan, bobot awal, dan bias
Tabel 1 . Perbandingan Setting Parameter pada Penelitian (Ye, 2012) dan (Zhang et al., 1998)
Faktor Penelitian Ye (Ye, 2012) Penelitian (Zhang et al., 1998) Horizon Singkat (tiga step ) Singkat (1-3 step ) Menengah (4-8 step ) Pembagian set data 3 =2 Ukuran training set 4 tahun (2005-2009) 2 tahun Control strategy Feedforward Feedforward Algoritma training Backpropagation Backpropagation Fungsi aktivasi pada hidden layer Tangent Sigmoid sigmoidal Fungsi aktivasi pada output layer Linear Linear Tipe jaringan Multi-layer feedforward Multi-layer feedforward
dari  hasil  penelitian,  dan  diukur  persentase error -nya terhadap kurs aktual melalui nilai MAPE.
2. Metode Penelitian
Penelitian ini pada dasarnya bertujuan menentukan  arsitektur  jaringan  terbaik  (dalam  hal jumlah input node dan hidden node ), bobot awal, dan bias  yang  memberikan  prediksi  kurs  tukar  IDR/USD dengan  akurasi  terbaik,  serta  menggunakannya  untuk membangkitkan forecast selama  beberapa  periode  ke depan. Performansi relatif didasarkan pada perbandingan  nilai MSE  test hasil  penelitian  dengan
MSE  test yang  menggunakan  data  kurs  yang  sama, namun  menggunakan  jumlah input  node dan hidden node sesuai  pada  pada  (Ye,  2012). Gambar  1 menunjukkan bagan alur penelitian.
Penelitian  ini  menggunakan  kurs  tukar  mata uang Rupiah Indonesia/ US Dollar (IDR/USD) sebagai objek kajian. Digunakan data kurs tukar harian dari 01 Januari 2020 hingga 28 Februari 2022 (total 529 data) yang diambil dari website Bank Indonesia (https://www.bi.go.id/id/statistik/informasi- kurs/jisdor/Default.aspx).  Data  tersebut  selanjutnya dibagi  untuk training (70%),  validasi  (15%),  dan  tes
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
(15%). Penyelesaian model dilakukan dengan bantuan software Matlab R2018.

## 2.1 Pembagian Set Data
Digunakan  data  historis  kurs  jual  harian  yang diambil dari website Bank Indonesia, dari bulan Januari 2020 hingga Februari 2022 (total 529 data):
▪ Data  untuk training :  kurs  tukar  dari  2  Januari 2020 hingga 12 Juli 2021 (total 370 data, 70%);
▪ Data untuk validasi: kurs kurs tukar dari 13 Juli 2021 hingga 05 November 2021 (total 80 data, 15%);
▪ Data  untuk  tes:  kurs  tukar  dari  08  November 2021  hingga  25  Februari  2022  (total  79  data, 15%).
2.2 Setting Parameter
a. Arsitektur jaringan
Model  ANN  yang  digunakan  terdiri  dari  satu input  layer ,  satu hidden  layer ,  dan  satu output  layer . Jumlah input node dan hidden node ditentukan dengan design  of  experiment .  Digunakan  sepuluh  level  untuk faktor node pada input  nodes dan  lima  level  untuk faktor node pada hidden nodes . Belum terdapat acuan mengenai nilai autoregressive yang optimal, sehingga digunakan  cukup  banyak  level  (1,  2,  …,  10)  untuk mencari  jumlah input  node yang  optimal.  Terkait jumlah node pada hidden nodes , berdasarkan literatur dinyatakan bahwa jumlah hidden nodes tidak melebihi dua kali jumlah input nodes , dan penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  (Lachtermacher    Fuller,  1995) menyatakan  bahwa  performansi neural  network terhadap hidden nodes tidak terlalu sensitif dibandingkan  terhadap input  nodes ,  sehingga  hanya digunakan  lima  level  untuk hidden  nodes (4,8,12,16, dan 20).
Kombinasi  dari  sepuluh input  nodes dan  lima hidden  nodes menghasilkan  50  arsitektur  jaringan untuk  diuji.  Dilakukan full  factorial  design  of experiment , dan dilakukan replikasi training sebanyak 10  kali  untuk  masing-masing  arsitektur  jaringan  yang terbentuk. Performansi setiap jaringan diukur berdasarkan kriteria Mean Squared Error (MSE). Nilai
bobot  awal  dan  bias  pada  replikasi  yang  memberikan performansi  lebih  baik  dari  replikasi  sebelumnya dicatat dan nantinya digunakan sebagai bobot awal dan bias  untuk  model  terbaik  sehingga  setiap  program dijalankan  akan  menghasilkan error yang  tetap  dan yang terbaik karena program tidak lagi membangkitkan bobot awal dan bias secara random.

## b. Normalisasi data
Dilakukan  normalisasi  data  sehingga  data historis  ekuivalen  dengan  nilai  yang  terletak  antara  [- 1,1].
c. Algoritma dan parameter untuk training:
▪ Algoritma: backpropagation method
▪ Learning rate : 0,01
▪ Epoch : 15.000
▪ Error goal : 0,01
d. Fungsi Aktivasi:
▪ Fungsi aktivasi hidden layer : tanh sigmoidal
▪ Fungsi aktivasi output layer : linear
▪ Fungsi training: gradient descent
e. Ukuran performansi: Mean Squared Error (MSE)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penentuan arsitektur jaringan terbaik dalam hal jumlah input node dan jumlah hidden node dilakukan melalui design  of  experiment .  Dipilih  sepuluh input node (1,2,3..10) dan lima hidden nodes (4,8,12,16,20) sebagai  levelnya.  Dari  kombinasi  ini  terbentuk  50 arsitektur jaringan. Setiap arsitektur jaringan dijalankan dan direplikasi sebanyak sepuluh kali. Nilai MSE test dari kesepuluh replikasi tersebut selanjutnya dirata-rata untuk mewakili nilai MSE test atas arsitektur jaringan terkait.  Arsitektur  jaringan  yang  memiliki  nilai MSE test terendah  selanjutnya  dipilih  sebagai  arsitektur jaringan terbaik dan dapat digunakan untuk memprediksi kurs tukar IDR/USD sesuai kebutuhan.
Penyelesaian model ANN dilakukan menggunakan software Matlab  2018. Gambar  2 menunjukkan contoh running program untuk arsitektur
Gambar 2. Contoh Running Program Model ANN untuk 1 Input Node dan 4 Hidden Nodes
jaringan 1 input node dan 4 hidden nodes . Saat berada pada  proses training ,  ANN  memiliki  suatu  set  bobot awal  dan  bias.  Bobot  awal  dan  bias  ini  selanjutnya diperbaharui terus-menerus selama fase training untuk meningkatkan  akurasi output hingga  pada  akhirnya diperoleh  bobot  dan  bias  yang  optimal. Tabel  2 menunjukkan hasil pencatatan sepuluh replikasi untuk arsitektur  jaringan  1 input  node ,  dan  4 hidden  nodes . Pada Tabel 2 terdapat nilai MSE test yang dihasilkan, bobot  awal,  dan  bias  yang  ditetapkan  oleh  masing- masing  replikasi. MSE  test menunjukkan error yang dihasilkan.  Bobot  berperan  sebagai  koefisien  yang menunjukkan  kekuatan  hubungan  antara  dua neuron , dan bias berperan sebagai konstanta yang ditambahkan pada jumlah hasil kali bobot dan input untuk membantu model memberikan hasil yang fit dengan data yang ada. Kalkulasi  selanjutnya  dilakukan  sesuai  dengan  fungsi aktivasi yang digunakan.
Penentuan bobot awal dan bias yang tepat akan memudahkan error goal tercapai  sehingga  dapat mempersingkat waktu  komputasi. Bobot  awal “IW{1,1}”  menyatakan  bobot  awal  yang  digunakan dari input  node ke hidden  nodes .  Sesuai  dengan arsitektur  jaringan  yang  digunakan  pada Tabel  2 (1 input  node dan  4 hidden  nodes ),  ukuran  “IW{1,1}” yang dihasilkan adalah 1 x 4. Bobot awal “LW{2,1}” menyatakan  bobot  awal  yang  digunakan  dari hidden nodes ke output  node .  Karena output hanya  ada  satu node , maka ukuran dari “LW{2,1}” adalah 4 x 1. Bias “b{1}”  merupakan  bias  yang  terkandung  pada  fungsi aktivasi hidden layer . Ukuran dari bias ini adalah 1 x 4 karena hidden  layer terdiri  dari  empat nodes .  Bias “b{2}”  merupakan  bias  yang  terkandung  pada  fungsi aktivasi output layer . Karena output hanya terdiri dari satu node , maka ukuran dari bias ini adalah 1 x 1.
Pada Tabel 2 , dapat dilihat bahwa replikasi ke- 6  memiliki  nilai MSE  test terendah  dibandingkan replikasi lainnya. Dapat dinyatakan bahwa replikasi ke- 6  memberikan  performansi  terbaik  untuk  arsitektur jaringan dengan kombinasi 1 input node dan 4 hidden nodes .  Oleh  karena  itu  bobot  awal  yang  dimiliki replikasi  ke-6  akan  disimpan  sebagai  bobot  awal  dan bias untuk arsitektur jaringan tersebut.
Pada replikasi ke-6 bobot awal dari input node ke hidden  nodes yang  digunakan  memiliki  nilai  yang relatif  serupa  yang  berarti  kekuatan  hubungan  yang diberikan dari input node kepada keempat hidden nodes tidak  signifikan  berbeda.  Adanya  perbedaan  tanda (positif  dan  negatif)  menunjukkan  adanya  perbedaan sifat  pengaruh  yang  diberikan.  Bobot  awal  bertanda positif seperti yang dimiliki pada hubungan input node dengan hidden  node ke-2  dan  ke-3  menambah  nilai output ,  dan  sebaliknya,  bobot  awal  bertanda  negatif seperti pada hubungan input node dengan hidden node ke-1  dan  ke-4  mengurangi  nilai output .  Bobot  awal pada  hubungan  antara hidden  nodes dengan output node LW{2,1} menunjukkan nilai yang relatif berbeda satu  sama  lain  yang  menunjukkan  adanya  perbedaan kekuatan hubungan antara hidden nodes yang satu dan yang lain dengan output node . Keempat bobot awal ini bertanda  positif  yang  berarti  semua  bobot  awal  yang digunakan  menambah  nilai output .  Bias  pada  fungsi aktivasi  di hidden  layer b{1}  menunjukkan  nilai bertanda positif pada node ke-1 dan ke-4 yang berarti menambah  nilai output pada  proses  kalkulasi,  dan bertanda negatif pada node ke-2 dan ke-3 yang berarti mengurangi  nilai output .  Bias  pada  fungsi  aktivasi  di output layer b{2} memiliki nilai bertanda positif yang berarti menambah nilai output .
Tabel 2 . Nilai MSE test pada Sepuluh Replikasi untuk 1 Input Node dan 4 Hidden Nodes
Replikasi ke-  MSE Test Bobot Awal dan Bias IW{1,1} LW{2,1} b{1} b{2} 1 0.0014 -5.6021  0.3487   -0.1777    0.9894   -0.5463 5.5974 -0.421 -5.5996 1.8682 5.6461 1.7199 -5.6087 -5.589 2 0.0024 3 0.0010 -5.682   -0.8756    0.2055   -0.2873   -0.2703 5.5016  0.0711 -5.5769 1.9372 -5.5894 -1.859 -5.6117 -5.587 4 0.0126 5 0.0056 6 0.00094 -5.6019      0.7464    0.8559    0.1811    0.3457  5.5976  0.0408 5.5984 -1.871 5.6012 1.8641 -5.5881 -5.613 7 0.0025 8 0.002 9 0.0018 10 0.0027
Program Matlab dijalankan untuk 49 kombinasi arsitektur  jaringan  lainnya. Tabel  3 menunjukkan rangkuman  nilai  rata-rata  performansi  tes  yang dinyatakan dalam MSE test untuk 50 arsitektur jaringan yang  terbentuk.  Nilai MSE  test yang  ditampilkan merupakan  nilai  rata-rata  dari  sepuluh  replikasi  yang dilakukan. Gambar 3 menunjukkan perilaku nilai MSE test untuk  setiap  arsitektur  jaringan  yang  diuji.  Dari gambar  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  untuk  hampir semua  level input  nodes yang  diuji,  semakin  besar hidden nodes maka akan semakin besar nilai MSE test yang dihasilkan. Dapat dilihat bahwa 20 hidden nodes memberikan MSE  test terbesar  dibanding  keempat hidden  nodes lain  yang  diuji,  kecuali  pada  2 input nodes .  Dapat  dilihat  juga  bahwa  4 hidden  nodes memberikan MSE  test terkecil  dibanding  keempat hidden  nodes lain  yang  diuji,  kecuali  pada  3 input nodes . Hal ini menandakan bahwa jumlah hidden nodes lebih  sensitif  dibanding  jumlah input  nodes .  Hal tersebut bertentangan dengan hasil penelitian (Lachtermacher    Fuller,  1995)  yang  menyatakan sebaliknya.  Dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah input nodes dan  jumlah hidden  nodes yang  digunakan bersifat  sensitif tergantung  pada pola mata uang yang dikaji. Oleh karena itu, jumlah input nodes dan hidden nodes yang  digunakan  bersifat  unik  dan  harus ditetapkan dengan tepat agar memberikan hasil prediksi yang akurat.
Dari Tabel  3 dapat  dilihat  bahwa  performansi terbaik  secara  keseluruhan  terdapat  pada  arsitektur jaringan dengan delapan input nodes dan empat hidden nodes dengan  nilai  rata-rata MSE  test terendah,  yaitu sebesar  0,00117.  Nilai  performansi  ini  dimiliki  oleh replikasi ke-3. Berdasarkan pencatatan, bobot awal dan bias pada replikasi tersebut adalah:
IW{1,1}: bobot awal dari input nodes ke hidden nodes:
-0.1795    0.0588   -0.8582    0.1495   -0.8055    0.4114 -0.8568    0.3882;
0.1318   -0.0329    0.2526    0.9134    0.0146   -1.1141 0.7209   -0.2824;
0.5270    0.8189   -0.8395    0.2538    0.7692   -0.3868 0.1170    0.1267;
-0.8774    0.2392   -0.2075    0.6033   -0.8075    0.4493
0.8361   -0.0148
LW{2,1}:  bobot  awal  dari hidden  nodes ke output node : -0.6693    0.2175    0.6948   -0.1330 b{1}: bias pada hidden nodes : 1.7578; -0.5533;
0.6312; -1.6503
b{2}: bias pada output node : 0.2303.
(Ye,  2012)  menyatakan  bahwa  arsitektur jaringan  yang  terbaik  untuk  memprediksi  kurs  tukar mata uang yang dikajinya adalah 10 input nodes dan 7 hidden  nodes .  Jika  arsitektur  jaringan  tersebut diaplikasikan menggunakan data kurs tukar IDR/USD pada  penelitian  ini,  nilai  rata-rata MSE  test yang dihasilkan  adalah  0.0020  (lebih  besar  dari  nilai MSE test hasil  arsitektur  jaringan  terpilih).  Hal  ini membuktikan bahwa arsitektur jaringan hasil penelitian (delapan input  nodes dan  empat hidden  nodes ) memberikan  hasil  prediksi  yang  lebih  akurat,  dan menandakan  bahwa  jumlah input  nodes dan hidden nodes bersifat sensitif terhadap jenis kurs yang dikaji.
Tabel 3 . Nilai MSE Test untuk Setiap Arsitektur Jaringan yang Diuji
Hidden Nodes Input Nodes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 0.00329  0.00200  0.00250  0.00133  0.00166  0.00118  0.00135 0.00117 0.00218  0.00153 8 0.00441  0.00252  0.00312  0.00230  0.00266  0.00231  0.00179  0.00185  0.00226  0.00226
12 0.00342  0.00402  0.00219  0.00301  0.00227  0.00339  0.00423  0.00226  0.00296  0.00245
16 0.00948  0.00920  0.00563  0.00251  0.00228  0.00253  0.00289  0.00242  0.00191  0.00251
20 0.01273  0.00649  0.00991  0.00430  0.00728  0.00651  0.00944  0.00324  0.00278  0.00261
Gambar 3 . Perilaku Nilai MSE Test pada Setiap Arsitektur Jaringan yang Diuji
Hasil  uji  komparasi  nilai MSE  test yang diperoleh  dari  model  penelitian  (0.00117)  dan penelitian (Ye, 2012) (0.0020) dilakukan menggunakan t-test yang dirangkum pada Tabel 4 . H 0 = x 1 ̅ x 2 ̅ H 1 = x 1 ̅ x 2 ̅ x 1 ̅ = rerata MSE  test pada  arsitektur  jaringan  hasil penelitian (delapan input nodes , empat hidden nodes ) = 0,00117 x 2 ̅ = rerata MSE  test pada  arsitektur  jaringan mengikuti  penelitian  (Ye,  2012)  dengan  data kurs  IDR/USD  (sepuluh input  nodes ,  tujuh hidden nodes ) = 0,0020.
Dengan  tingkat  pengujian  pada alpha =  0,05, maka  nilai  kritis  terletak  di  t 0.05;18 =  -1,73.  Nilai t-test hasil perhitungan adalah -2.0475, karena t  -1,73 maka hipotesis  nol  ditolak  yang  berarti  bahwa  “secara signifikan,  rerata MSE  test pada  arsitektur  jaringan
hasil  penelitian  (delapan input  nodes ,  empat hidden nodes )  kurang  dari  rerata MSE  test pada  arsitektur jaringan  dari  penelitian  (Ye,  2012)  (sepuluh input nodes , tujuh hidden nodes )”. Oleh karena itu, arsitektur jaringan delapan input nodes , empat hidden nodes tepat digunakan untuk memprediksi kurs tukar IDR/USD.
Untuk  lebih  meyakinkan  ketepatan  hasil penelitian, selanjutnya dibangkitkan forecast kurs tukar IDR/USD periode Maret 2022 menggunakan arsitektur jaringan terpilih,  dan bobot  awal  serta nilai  bias  yang tersimpan. Tabel  5 menunjukkan  hasil forecast tersebut.  Jika  dibandingkan  dengan  data  kurs  Maret 2022 yang diambil dari website Bank  Indonesia, nilai error MAPE yang dihasilkan cukup kecil, yaitu sebesar 0.175%.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  hasil  penelitian dapat memberikan hasil forecast dengan akurasi cukup baik.
Berdasarkan  akurasi forecast yang  diperoleh, tujuan penelitian ini telah terpenuhi dengan baik, yaitu
Tabel 4 . Rangkuman Uji T-Test untuk Nilai MSE Test
MSE Test dengan Arsitektur Jaringan Berdasarkan:
Replikasi Hasil penelitian Penelitian Ye (Ye, 2012) 1 0.00094 0.00190 2 0.00180 0.00130 3 0.00058 0.00110 4 0.00260 0.00083 5 0.00091 0.00320 6 0.00071 0.00068 7 0.00091 0.00120 8 0.00120 0.00220 9 0.00130 0.00350 10 0.00073 0.00410 Rata-Rata 0.00117 0.00200 Variansi 0.00000 0.00000 n 10 10 Sp 0.00091 t test -2.0475 Tabel 5 . Perbandingan Hasil Forecast dengan Kurs Aktual Bulan Maret 2022 Forecast Aktual Error 14349 14350 0.000070 14359 14373 0.000974 14340 14383 0.002990 14365 14411 0.003192 14346 14394 0.003335 14357 14371 0.000974 14347 14298 0.003427 14348 14306 0.002936 14354 14328 0.001815 14343 14321 0.001536 14355 14311 0.003075 14338 14290 0.003359 14352 14340 0.000837 14340 14341 0.000070 14346 14358 0.000836 14343 14351 0.000557 14339 14361 0.001532 14345 14341 0.000279 14335 14360 0.001741 14344 14364 0.001392 MAPE 0.001746
memperoleh  parameter  yang  memberikan  hasil prediksi  kurs  tukar  mata  uang  IDR/USD  dengan akurasi  yang  baik,  khususnya  dalam  hal  jumlah input node dan  jumlah hidden  node yang  digunakan  serta penetapan bobot  awal  dan bias. Framework design of experiment yang  digunakan  pada  penelitian  ini  juga dapat  diaplikasikan  untuk  penentuan  parameter  lain baik pada kurs tukar mata uang IDR/USD maupun kurs tukar mata uang lainnya. Penelitian ini masih memiliki banyak  ruang  untuk  perbaikan,  diantaranya  adalah pengujian parameter-parameter lain selain jumlah input nodes dan hidden nodes yang digunakan, seperti fungsi aktivasi, fungsi training , dan jumlah hidden layer yang sesuai  dengan  pola  kurs  tukar  mata  uang  IDR/USD. Kelemahan  lain  dari  penelitian  ini  adalah  masih digunakannya replikasi pada setiap arsitektur jaringan yang diuji untuk menentukan bobot awal dan bias yang baik.  Perbaikan  dapat  dilakukan  dengan  menentukan bobot  awal  dan  bias  menggunakan  suatu  metode sistematis seperti algoritma pencarian Harmony seperti yang  dilakukan  (Lee  et  al.,  2016),  atau  algoritma pencarian Cuckoo seperti  yang  dilakukan  (Kumar Tripathi, 2019).

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan arsitektur  jaringan  terbaik  dalam  memprediksi  kurs tukar  mata  uang  IDR/USD  dengan  menggunakan design of experiment . Terdapat dua faktor yang dikaji, yaitu jumlah input nodes dengan nilai level satu hingga sepuluh,  dan  jumlah hidden  nodes dengan  lima  level (4,8,12,16,  dan  20).  Setiap  arsitektur  jaringan  yang terbentuk,  dijalankan  sepuluh  kali,  dan  dihitung  rata- rata  nilai MSE  test yang  dihasilkan.  Bobot  awal  dan bias pada replikasi dengan performansi (nilai MSE test) yang  lebih  baik  dari    performansi  sebelumnya  juga dicatat.  Hasilnya,  jumlah input  nodes yang  terbaik adalah delapan, dan jumlah hidden nodes terbaik adalah empat,  dengan  nilai MSE  test yang  diberikan  sebesar 0.00117.  Nilai MSE  test ini  lebih  kecil  dibandingkan dengan MSE  test yang  diberikan  oleh  arsitektur jaringan  hasil  penelitian  (Ye,  2012)  (0.0020).  Hasil prediksi kurs tukar Maret 2022 memberikan nilai error MAPE yang cukup kecil (0.175%) dibandingkan kurs aktual.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil penelitian  cukup  baik  dalam  memprediksi  kurs  tukar mata  uang  IDR/USD.  Selain  itu,  grafik  perilaku  nilai MSE test pada berbagai arsitektur jaringan menunjukkan  bahwa  jumlah input  nodes kurang sensitif  dibandingkan  jumlah hidden  nodes dalam prediksi kurs tukar mata uang IDR/USD.

## 5. Daftar Pustaka
Chen,  J.  C.,    Narala,  N.  H.  R.  (2017).  Forecasting currency  exchange  rates  via  Feedforward Backpropagation  Neural  Network. Universal Journal  of  Mechanical  Engineering , 5 (3),  77– 86. https://doi.org/10.13189/ujme.2017.050302 Dunis, C. L., Laws, J.,  Schilling, U. (2012). Currency trading in volatile markets: Did neural networks outperform  for  the  EUR/USD  during  the financial crisis 2007-2009. Journal of Derivatives  and  Hedge  Funds , 18 (1),  2–41.
https://doi.org/10.1057/jdhf.2011.31 Erdogan, O.,  Goksu, A. (2014). Forecasting Euro and Turkish  Lira  Exchange  Rates  with  Artificial Neural Networks (ANN). International Journal of  Academic  Research  in  Accounting,  Finance and  Management  Sciences , 4 (4),  307–316. https://doi.org/10.6007/ijarafms/v4-i4/1361 Galeshchuk,  S.  (2016).  Neural  networks  performance in  exchange  rate  prediction. Neurocomputing ,
172 , 446–452. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.03.100
Jena,  P.  R.,  Majhi,  R.,    Majhi,  B.  (2015). Development  and  performance  evaluation  of  a novel  knowledge  guided  artificial  neural network  (KGANN)  model  for  exchange  rate prediction. Journal  of  King  Saud  University  - Computer  and  Information  Sciences , 27 (4), 450–457. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2015.01.002
Kumar Chandar, S., Sumathi, M.,  Sivanandam, S. N.
(2015).  Forecasting  of  foreign  currency exchange rate using neural network. International  Journal  of  Engineering  and Technology , 7 (1), 99–108.
Kumar, V.,  Tripathi, M. M. (2019). Weight and bias initialization of ANN for load forecasting using cuckoo  search  algorithm. Proceedings  -  2019 7th  International  Conference  on  Green  and Human Information Technology, ICGHIT 2019 ,
January , 60–65.
https://doi.org/10.1109/ICGHIT.2019.00021 Lachtermacher,  G.,    Fuller,  J.  D.  (1995). Backpropagation  in  Time-series  Forecasting . 14 , 381–393.
Lavanya,  V.,    Parveentaj,  M.  (2013).  Foreign Currency  Exchange  Rate  (FOREX)  using Neural  Network. International  Journal  of Science  and  Research , 2 (10),  174–177. https://www.academia.edu/5320333/Foreign_C urrency_Exchange_Rate_FOREX_using_Neur al_Network
Lee,  A.,  Geem,  Z.  W.,    Suh,  K.  D.  (2016). Determination  of  optimal  initial  weights  of  an artificial neural network by Using the harmony search  algorithm:  Application  to  breakwater armor  stones. Applied  Sciences  (Switzerland) ,
6 (6). https://doi.org/10.3390/app6060164 Meng,  L.,    Sun,  Y.  (2013).  Research  on  automated forex  trading  system  based  on  BP  neural network. Advanced  Materials  Research , 753 –
755 , 3080–3083. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AM R.753-755.3080 Nag,  A.  K.,    Mitra,  A.  (2002).  Forecasting  daily foreign  exchange  rates  using  genetically optimized neural networks. Journal of
Forecasting , 21 (7), 501–511. https://doi.org/10.1002/for.838
Nizar,  M.  A.  (2012).  Pengaruh  Jumlah  Turis  Dan Devisa  Pariwisata  Terhadap  Nilai  Tukar Rupiah. Jurnal Kepariwisataan Indonesia , 7 (2). https://ideas.repec.org/p/pra/mprapa/65629.htm l
Panda,  C.,    Narasimhan,  V.  (2007).  Forecasting exchange  rate  better  with  artificial  neural network. Journal  of  Policy  Modeling , 29 (2),
227–236.
https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2006.01.005 Rout,  A.  (2013).  Efficient  Forecasting  of  Exchange rates with Recurrent FLANN. IOSR Journal of
Computer Engineering , 13 (6), 21–28. https://doi.org/10.9790/0661-1362128
Thakur, G. S. M., Bhattacharyya, R.,  Mondal, S. S. (2016). Artificial Neural Network Based Model for  Forecasting  of  Inflation  in  India. Fuzzy Information  and  Engineering , 8 (1),  87–100. https://doi.org/10.1016/j.fiae.2016.03.005
Thorbecke,  W.,    Kato,  A.  (2012).  The  effect  of exchange rate changes on Japanese
consumption  exports. Japan  and  the  World
Economy , 24 (1), 64–71.
https://doi.org/10.1016/j.japwor.2011.12.004
Tung,  L.  T.  (2019).  Does  exchange  rate  affect  the foreign  tourist  arrivals?  Evidence  in  an emerging  tourist  market. Management  Science
Letters , 9 (8), 1141–1152. https://doi.org/10.5267/j.msl.2019.5.001
Ye, S. (2012). RMB Exchange Rate Forecast Approach
Based  on  BP  Neural  Network. Physics Procedia , 33 . https://doi.org/10.1016/j.phpro.2012.05.064
Zhang,  G.,  Eddy  Patuwo,  B.,    Y.  Hu,  M.  (1998).
Forecasting with artificial neural networks: The state  of  the  art.  In International  Journal  of Forecasting (Vol. 14, Issue 1). https://doi.org/10.1016/S0169-2070(97)00044- 7
Zhang,  G.,    Hu,  M.  Y.  (1998).  Neural  network forecasting  of  the  British  pound/US  dollar exchange  rate. Omega , 26 (4),  495–506. https://doi.org/10.1016/S0305-0483(98)00003- 6
Zhao,  Y.  (2020).  The  influence  and  impact  of  the exchange  rate  on  the  economy. E3S  Web  of
Conferences , 214 .
https://doi.org/10.1051/e3sconf/202021403007 Peraturan BI mengenai Sistem Pembayaran, diperoleh melalui situs internet:
http://www.bi.go.id/id/peraturan/sistem- pembayaran/Pages/pbi_170315.aspx.
Diunduh pada 27 Mei 2017.