## Prediksi Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika Menggunakan Metode Trend Moment
Evi Dewi Sri Mulyani 1 , Achmad Bachtiar 2 , Deni Suci R 3 , Dian Rifki 4 , Indra Yogaswara 5 , Nova Srihermaning Tyas 6 Jurusan Teknik Informatika, STMIK Tasikmalaya JL. RE. Martadinata No. 272 A Tasikmalaya. Telp (0265) 310830, Jawa Barat, Indonesia E-mail : eviajadech@gmail.com 1 , bachtiar.achmad123@gmail.com 2 , denisuci70@gmail.com 3 , dianrifki09@gmail.com 4 , indrayogas.iy@gmail.com 5 , nova.hermantyas@gmail.com 6
Abstrack - Exchange rates are very important in the economy. Exchange rates are needed to determine something that needs to be done related to the exchange rate such as short-term investment decisions, capital budgeting decisions, long-term financing decisions, and valuation of earnings. Therefore, efforts should be made to predict the exchange rate for the next day. The problem faced is a way to predict the size of the exchange rate that produces a predictive value with a minimum error rate. The method used is the Trend Moment method to predict the magnitude of the exchange rate. The result is a predicted exchange rate data for each type of exchange rate for the next day. The accuracy of the predicted results is measured by im (season index), i.e. the average value of a particular day divided by the average value per day. The prediction results show that the im value (season index) on 30 July 2019 was Rp 14,358.75.
Keywords – Data mining, Prediksi Kurs, Trend Moment.
I ntisari - Kurs atau nilai tukar mata uang sangat penting dalam perekonomian. Kurs dibutuhkan untuk menentukan sesuatu yang perlu dilakukan yang berkaitan dengan kurs itu misalnya keputusan investasi jangka pendek, keputusan penganggaran modal, keputusan pembiayaan jangka panjang, dan penilaian laba. Oleh karena itu, perlu dilakukan upaya untuk memprediksi besarnya kurs untuk satu hari ke depan. Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  cara  untuk memprediksi  besarnya  kurs  yang menghasilkan  nilai prediksi dengan tingkat kesalahan yang minimal. Metode yang digunakan adalah metode Trend Moment untuk  memprediksi  besarnya  kurs.  Hasilnya  berupa  data  kurs  yang  terprediksi  untuk  tiap  jenis  kurs sampai satu hari ke depan. Tingkat keakuratan hasil prediksi diukur dengan im (indeks musim), yaitu nilai  rata-rata  hari  tertentu  dibagi  dengan  nilai  rata-rata  per  hari.  Hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa nilai im (indeks musim) pada tanggal 30 Juli 2019 adalah  Rp 14.358,75.
Kata Kunci - Data mining, Exchange Rate Prediction, Trend Moments.

## I. P ENDAHULUAN
Nilai tukar mata uang atau dikenal dengan kurs merupakan harga satu unit mata uang asing dalam mata uang domestik atau bisa disebut sebagai nilai tukar mata uang terhadap pembayaran saat ini atau dikemudian hari antara dua mata uang masing-masing negara atau wilayah. Nilai tukar mata uang suatu negara adalah salah satu indikator penting dalam suatu perekonomian yang  menyebabkan  berkembangnya  sistem  perekonomian  ke  arah  yang  lebih  terbuka  antar negara.
Perekonomian  terbuka  membawa  suatu  dampak  ekonomi  yaitu  terjadinya  perdagangan internasional antar negara-negara di dunia. Dengan adanya perdagangan internasional, maka akan dijumpai masalah baru yaitu perbedaan mata uang yang digunakan oleh negara-negara yang bersangkutan. Akibat adanya perbedaan mata uang yang digunakan, baik di negara yang mengimpor  maupun  mengekspor,  akan  menimbulkan  suatu  perbedaan  nilai  tukar  uang (kurs)[1]. Nilai tukar mata uang suatu negara sangat dipengaruhi oleh aliran modal antar negara. Secara  teori  ekonomi  makro,  menyatakan  bahwa  suku  bunga  yang  rendah  cenderung  akan
menyebabkan  modal  dalam  negeri  mengalir  keluar  negeri[2].  Apabila  lebih  banyak  modal mengalir  ke  suatu  negara,  permintaan  atas  mata  uangnya  bertambah,  maka  nilai  mata  uang negara  yang  menjadi  tujuan  investasi  akan  meningkat  dan  nilai  mata  uang  negara  yang mengalirkan dana menjadi turun. Selain tingkat suku bunga, tingkat inflasi mempengaruhi juga nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar  Amerika,  dikarenakan  inflasi  menyebabkan  harga-harga  di dalam negeri lebih mahal dari harga di luar negeri, oleh sebab itu negara itu cenderung akan mengimpor barang-barang dan pada akhirnya nilai mata uang negara tersebut menjadi jatuh. Faktor  terakhir  adalah  jumlah  barang  impor,  semakin  banyak  barang  impor  yang  masuk  ke suatu negara, maka nilai mata uang negara tersebut akan turun, diakibatkan permintaan mata uang negara tersebut lebih sedikit dibandingkan permintaan negara pengimpor[3].
Pada  April  2016,  rata-rata  omset  harian  perdagangan  valuta  asing  diperkirakan  sebesar USD 5067 Milyar[4]. Hasil ini turun dari USD 5400 Milyar pada April 2013,  bisa di lihat bahwa pasar valuta asing merupakan pasar terbesar dan paling aktif dari semua pasar keuangan, yang  selalu  bergerak  dan  tidak  pernah  statis,di  mana  pergerak  kan  tersebut  bersifat  acak. Dengan nilai tukar yang selalu bergerak, serta tidak terstruktur menjadikan prediksi pertukaran valuta  asing  menjadi  salah  satu  yang  paling  sulit  dan  menuntut  dibuatkan  nya  aplikasi peramalan keuangan yang mempunyai tingkat akurasi yang tinggi[5].
Pada  penelitian  sebelumnya,  digunakan  metode  statistika,  salah  satu  metode  peramalan yang  kerap  kali  digunakan  adalah  teknik Exponential  Smoothing yaitu  menggunakan pemulusan data-data lampau, teknik Autoregression Integrated Moving Average (ARIMA) dan teknik jaringan syaraf tiruan dengan metode Radial Basis Fuction . Ramalan yang dilakukan umumnya  berdasarkan  pada  data  masa  lalu  yang  dianalisa  dengan  menggunakan  kaidah tertentu[6]. Metode statistika dalam memprediksi maupun menduga estimasi nilai tukar kurs rupiah terhadap dollar Amerika Serikat. Salah satu metode yang digunakan dalam memprediksi data kurs adalah analisis runtun waktu klasik ( parametrik ). Asumsi yang harus dipenuhi dalam metode  ini  adalah stasioneritas dan  proses white  noise .  Namun  data  runtun  waktu  yang berfluktuasi seperti kurs sering kali tidak memenuhi asumsi stasioneritas. Apabila asumsi dari pendekatan  regresi  parametrik  tidak  terpenuhi  maka  pendugaan  dapat  dilakukan  dengan pendekatan nonparametric [7].  Namun,  hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa  model penalized spline optimal  yang  diperoleh  merupakan  hasil  pemilihan  orde,  banyak  knot  dan  parameter penghalus yang paling optimal sehingga menghasilkan GCV yang paling minimum.
Dari permasalahan tersebut, maka diperlukan suatu penanganan serius dalam menghadapi fluktuasi  kurs  yang  tidak  menentu  karena  akan  mempengaruhi  kehidupan  ekonomi  suatu negara. Oleh karena itu, maka dipilihlah metode trend moment sebagai prediksi kurs mata uang untuk mengetahui kira-kira besar nilai tukar mata uang di waktu yang akan datang. Metode Trend Moment menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai  pengganti  garis  putus-putus  yang  dibentuk  oleh  data historis kurs rupiah terhadap dollar Amerika.
Adapun yang menjadi tujuan dan manfaat dari penelitian ini adalah untuk membuat sebuah perhitungan  prediksi  Kurs  Rupiah  terhadap  Dollar  Amerika  (USD)  dengan  menggunakan metode  trend  moment  dan  manfaat  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  adalah  memberikan gambaran  dan  mengetahui  tingkat  keakuratan  sistem  dengan  menggunakan  metode trend moment .

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Ada enam faktor utama yang diidentifikasikan sebagai teknik dan metode peramalan [8] yaitu :
1. Horizon Waktu
Ada  dua  aspek  dari  horizon  Waktu  yang  berhubungan  dengan  masing-masing  metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu dimasa yang akan datang, kedua adalah jumlah periode untuk peramalan yang diinginkan.
2. Pola Data
Dasar utama dari metode peramalan adalah anggapan bahwa macam-macam dari pola yang didapati didalam data yang diramalkan akan berkelanjutan.
3. Jenis dari Model Model-model  merupakan  suatu  deret  dimana  waktu  digambarkan  sebagai  unsur  yang penting  untuk  menentukan  perubahan-perubahan  dalam  pola.  Model-model  perlu diperhatikan karena masing- masing model mempunyai kemampuan yang berbeda dalam analisis keadaan untuk pengambilan keputusan.
4. Biaya
Umumnya ada 4 (empat) unsur biaya yang tercakup didalam penggunaan suatu prosedur peramalan,  yaitu  biaya-biaya  pengembangan,  penyimpanan  ( Storage )  data,  operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan teknik-teknik lainnya.
5. Ketepatan metode peramalan Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan didalam suatu peramalan.
6. Kemudahan dalam penerapan
Metode-metode yang dapat dimengerti dan mudah diaplikasikan sudah merupakan suatu prinsip umum bagi pengambilan keputusan.
Pada dasarnya peramalan tidak terlepas daripada perencanaan di mana kemampuan para perencana dalam meramalkan harus sesuai dengan situasi dan kondisi saat ini dan data yang ada agar rencana atau kebijakkan yang diambil dapat dijalankan secara efektif dan tepat.

## A. Forecasting
Forecasting adalah  peramalan  atau  perkiraan  mengenai  sesuatu  yang  belum  terjadi. Ramalan  yang  dilakukukan  pada  umumnya  akan  berdsasarkan  data  yang  terdapat  di  masa lampau yang dianalisis dengan menggunakan metode-metode tertentu. Forecasting diupayakan dibuat agar dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lain bertujuan mendapatkan  ramalan    yang  bisa  meminimumkan  kesalahan  meramal  ( forecast  error )  yang biasanya  diukur  dengan mean  absolute  devition , absolute  error ,  dan  sebagainya.  Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien.
Jenis  peramalan  dapat  dibedakan  menjadi  beberapa  tipe.  Peramalan  dibagi  menjadi  3 macam yaitu [11]:
1. Peramalan ekonomi
Peramalan  ekonomi  menjelaskan  siklus  bisnis  dengan  memprediksi  tingkat  inflasi, ketersediaan  uang,  dana  yang  dibutuhkan untuk      membangun      perumahan      dan indikator perencanaan lainnya.
2. Peramalan teknologi
Peramalan teknologi  memperhatikan tingkat kemajuan teknologi  yang dapat meluncurkan produk baru yang menarik, yang membutuhkan pabrik dan peralatan baru.
3. Peramalan permintaan Peramalan permintaan adalah proyeksi permintaan    untuk    produk    atau    layanan suatu perusahaan.
Ruamiana, et al. [11] juga mengutarakan bahwa     peramalan     dapat     diklasifikasikan berdasarkan  horizon  waktu  masa  depan  yang  dicakupnya.  Dalam  hubungannya  dengan horizon waktu peramalan terbagi atas beberapa kategori, yaitu:
1. Ramalan   jangka   pendek   ( short-range forecast )
Mencakup   masa   depan   yang   dekat (immediate   future)   dan   memperhatikan kegiatan harian   suatu   perusahaan   bisnis, seperti  permintaan  harian  atau  kebutuhan sumber daya harian.
2. Ramalan   jangka   menengah (medium- range forecast ) Mencakup jangka waktu satu atau dua bulan sampai satu tahun. Ramalan jangka waktu ini umumnya lebih berkaitan dengan rencana    produksi    tahunan    dan    akan mencerminkan hal-hal seperti puncak dan lembah dalam suatu permintaan dan kebutuhan untuk menjamin adanya tambahan untuk sumber daya untuk tahun berikutnya.
3.  Ramalan   jangka   panjang   ( long-range forecast )
Mencakup periode yang lebih lama dari satu atau dua tahun. Ramalan ini berkaitan dengan usaha        manajemen untuk merencanakan   produk   baru   untuk   pasar yang berubah, membangun fasilitas baru, atau menjamin adanya pembiayaan jangka panjang.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## B. Metode Trend Moment
Dalam  penerapan  metode Trend  Moment dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  data historis dari satu variabel, adapun rumus yang di gunakan dalam penyusunan dari metode ini adalah :
Y = a + b.x    (1) Dimana : Y = Jumlah penjualan a dan b = Koefisien X = waktu atau periode yang akan diramalkan Selanjutnya, untuk mengetahui koefisien a dan b dicari dengan menggunakan rumus :
b  = $(∑'()*(∑')(∑() $(∑' + )*(∑') + (2)
a = (∑()*-(∑')
$ (3)
Setelah nilai ramalan yang telah diperoleh dari hasil peramalan dengan menggunakan metode trend moment akan dikoreksi terhadap pengaruh musiman dengan menggunakan indeks musim. Perhitungan indeks musim yaitu :
𝑖𝑚 = $0120 3242*3242 42$5521 46346$47 $0120 3242*3242 (4)
Untuk mendapatkan hasil ramalan akhir setelah dipengaruhi oleh indeks musim maka akan menggunakan perhitungan sebagai berikut :
Y* = Indeks Musim x Y……  (5) Dimana :
y*  = hasil ramalan dengan menggunakan metode trend moment yang telah dipengaruhi indeks musim.

## Y    = hasil ramalan dengan menggunakan trend moment.

## C. Metode Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan Penulis adalah penelitian deskriptif  kuantitatif yaitu salah satu  jenis  penelitian  yang  bertujuan  mendeskripsikan  secara  sistematis,  faktual,  dan  akurat mengenai fakta dan sifat populasi tertentu, atau mencobamenggambarakan fenomena secara detail. Didalam penelitian deskriptif kuantitatif memusatkan pemecahan masalah yang adapada masa sekarang atau masalah kejadian yang aktual danberarti[9]. Metode penelitian kuantitatif merupakan  metode  penelitian  yang  berlandaskan pada  filsafat  positivisme,  digunakan  untuk meneliti  pada  populasi  atau  sampel  tertentu,  teknik  pengambilan  sampel  pada  umumnya dilakukan secara random, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif / statistik dengan  tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan[10].
Metode penelitian yang dilakukan penulis dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode penelitian R&D ( Research and Development). Adapun cara penelitian yang dilakukan penulis  dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode  penelitan  R&D,  adalah  sebagai berikut :
1. Penelitian dan Pengumpulan data
Pada tahap ini penulis melakukan analisa persiapan kebutuhan penelitian seperti tinjauan pustaka, aturan-aturan penulisan serta metode yang akan digunakan yang berkaitan dengan penelitian, antara lain :
a. Studi pustaka
Dengan mengumpulkan dan mempelajari literatur yang berkaitan dengan dengan metode trend moment . Sumber literatur berupa buku teks, paper, jurnal, karya ilmiah dan situs- situs  penunjang  lainnya.  Keluaran  dari  tahapan  ini  merupakan  konsep  metode Trend Moment .
b. Pengumpulan data
Data yang dikumpulkan berupa data kurs harga dollar. Keluaran dari tahapan ini yaitu berupa  harga  prediksi  dollar  yang  nantinya  akan  menjadi  dasar  dalam  peramalan penjualan Dollar dimasa yang akan  datang.
2. Analisis Sistem Untuk  tahapan  analisis  sistem  sudah  termasuk  pada  tahapan  perencanaan  R&D.  Pada tahapan ini analisis dilakukan untuk mengetahui kebutuhan berdasarkan data dan informasi yang telah diperoleh sebelumnya tentang harga kurs dollar, kemudian menganalisis sistem dengan  mengggunakan  metode Trend  Moment .  Sehingga  keluaran  dari  tahapan  ini  yaitu dapat mengetahui dan memahami kebutuhan sistem yang akan dirancang.
3. Perancangan Sistem
Untuk  tahapan  perancangan  sistem  sudah  termasuk  pada  tahapan  pengembangan  produk awal di metode R&D. Tahapan ini akan dilakukan perancangan sebuah desain dari sistem berdasarkan  database, user  interface ,  diagram  konteks,  diagram  alir  data  (DAD)  dan penerapan metode Trend Moment . Sehingga sistem yang telah dirancang akan menghasilkan suatu aliran proses dan hubungan antar data untuk memenuhi kebutuhan sistem yang telah di analisa. Keluaran dari sistem ini merupakan rancangan desain sistem untuk meramalkan penjualan dollar dengan menggunakan metode Trend Moment .
4. Implementasi
Pada tahapan implementasi ini sudah termasuk pada tahapan Uji Coba awal untuk metode R&D. Mengimplementasikan sistem kedalam bahasa pemrograman berdasarkan rancangan yang  telahdibuat  sebelumnya  sesuai  dengankebutuhan  sistem.  Keluaran  pada  tahapan  ini sistem yang dapat meramalkan dengan menggunakan metode Trend Moment .
5. Uji Coba & Evaluasi
Untuk  tahapan  uji  coba  dan  evaluasi  merupakan  gabungan  dari  tahapan    revisi  produk, ujicoba  akhir,  revisi  produk  operasional,  ujicoba  dan  penyempurnaan  produk  yang  telah disempurnakan,  pengujian  produk  akhir  serta  implementasi  dan  desimilasi  pada  metode R&D.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada tahap ini data yang dibutuhkan adalah data kurs harga dolar dari dataset yang telah di cleaning agar dapat di olah dengan analisis data mining menggunakan algoritma trend moment. Data yang digunakan adalah dataset yang telah di cleaning yaitu data kursh harga dollar dari tanggal 1 Maret sampai 28 Juni 2019 yang dapat dilihat pada tabel I dibawah ini :

## T ABEL I.
D ATASET KURS HARGA DOLLAR
No. Tanggal Kurs 1. 1 Maret 2019 Rp. 14.102,0 2. 2 Maret 2019 Rp. 14.102,0 3. 3 Maret 2019 Rp. 14.102,0 4. 4 Maret 2019 Rp. 14.120,0 5. 5 Maret 2019 Rp. 14.125,0 6. 6 Maret 2019 Rp. 14.125,0 7. 7 Maret 2019 Rp. 14.140,0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90. 29 Juni 2019 Rp. 14.175,0 91. 30 Juni 2019 Rp. 14.132,5
Sumber : id.investing 1 Maret – 28 Juni 2019
Dari dataset pada tabel I. Maka dapat dilakukan perhitungan prediksi perubahan kurs harga dollar sampai tanggal 1 Juli 2019 dengan persamaan sebagai berikut :

## T ABEL II. J UMLAH DAN RATA - RATA KURS HARGA DOLLAR
No. Kurs (Y) Waktu (X) X.Y X 2 1. 14.102,0 0 0 0 2. 14.102,0 1 14.102 1 3. 14.102,0 2 28.250 4 4. 14.120,0 3 42.375 9 5. 14.125,0 4 56.560 16 6. 14.125,0 5 71.000 25 7. 14.140,0 6 85.860 36 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90. 14.175,0 89 1.261.575 7.921 91. 14.132,5 90 1.271.925 8.100 Jumlah 1.294.728 4.095 58.360.785 247.065 Rata 14.227,78 45 X = waktu (tanggal perubahan) Y = Kurs Dollar terhadap Rupiah ∑ X = 4.095
∑ Y = 1.294.728 ∑ XY = 58.360.785 ∑ X 2 = 247.065 Rata-rata X = 45
Rata-rata Y = 14.227,78
Berdasarkan data yang telah diperoleh sebelumnya pada tabel II, maka untuk memperoleh nilai a dan b yaitu dengan cara berikut :
b  = n(∑XY) − (∑X)(∑Y) n(∑X < ) − (∑X) <
= 91(58.160.785) − (5.095)(1.294.728)
91(247.065) − (4.095) <
b = 1,56
a = (∑Y) − b(∑X) n = 1.294.728 − 1,6(4.095)
91 a = 14.157.53
Setelah diperoleh nilai a dan b maka kita hitung index musim nilai x yang ke – 121 yaitu : Rata – rata kurs pada tanggal 30 adalah
= 14.238,5
Rata – rata kurs keseluruhan = 14.227,78
𝑖𝑚 = nilai rata − rata tanggal tertentu
nilai rata − rata
𝑖𝑚 = 14.238,5
14.227,78 = 1,00086
im = 1,00086
kemudian mencari nilai Y dengan rumus Y = a + bx Y = 14.157.53 + 1,56 x 121 Y = 14.346,43
Hasil  dari  ramalah  akhir  setelah  dipengaruhi  oleh  indeks  musim  maka  akan  menggunakan perhitungan sebagai berikut :
Y* = im x Y Y* = 1,00086 x 14.346,43 Y *= 14.358,75
Jadi peramalan tanggal 30 Juli 2019 untuk kurs harga dolar yang dipengaruhi oleh indek musim sebesar Rp 14.358,75,- .
Pengujian  hasil  prediksi  dengan  mengunakan  Absolute  Percentage  Error  (APE)  atau kesalahan  absolut  melalui  perbandingan  data  kurs  tanggal  1  sampai  10  Juli  2019.  Berikut perbandingan data real dengan data hasil forcasting dengan rumus :
Dengan : PK  = Presentase Kesalahan (%)
T ABEL III. P RESENTASI E RROR D ATA T ANGGAL 1 S AMPAI 10 J ULI 2019 Tanggal Kurs Prediksi Presentasi Kesalahan (%) 1 Juli 2019 14.082,5 14.358,7 1,961648649 2 Juli 2019 14.117.5 14.371,2 1,796956639 3 Juli 2019 14.142.5 14.350,2 1,468469425 4 Juli 2019 14.105 14.324.3 1,554750685 5 Juli 2019 14.157.5 14.310.0 1,220249548 6 Juli 2019 14.157.5 14.308.3 1,20764638 7 Juli 2019 14.157.5 14.321.8 1,302027461 8 Juli 2019 14.115 14.292.4 1,256584096 9 Juli 2019 14.105 14.290.7 1,316457142 10 Juli 2019 14.135 14.328.5 1,368935247 Rata – rata kesalahan (%) 1,44537253
Dari hasil pengujian di atas, diperoleh tingkat kesalahan rata-rata adalah 1,44537253 % . Ini menunjukan jika trend kurs harga dolar baik dan jelas.

## Gambar 2. Grafik perbandingan Kurs real dan prediksi tanggal 1 – 10 Juli 2019
Pada  Gambar  2  yaitu  menjelaskan  tentang  perbandingan  dari  kedua  variabel  pengujian error  yang  terjadi,  dimana  kurs  real  (biru)  adalah  data  kurs  asli  dan  kurs  prediksi  (coklat) merupakan kurs perhitungan menggunakan metode trend momen yang terhitung mulai tanggal 1 sampai 10 Juli 2019.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  masyarakat  akan  lebih  mudah  mengetahui  nilai prediksi  kurs  rupiah  terhadap  dollar  di  waktu  yang  akan  datang.  Untuk  menerapkan  metode  trend moment yang digunakan untuk memprediksi kurs rupiah terhadap dollar ke depan digunakan data harga hari sebelumnya sebagai data history yang telah dihitung menggunakan metode trend moment sehingga di temukan hasil prediksi. Hasil peramalan tanggal 30 Juli 2019 untuk kurs harga dolar yang dipengaruhi oleh  indek  musim  sebesar Rp  14.358,75,- dengan  diperoleh  tingkat  kesalahan  rata-rata  adalah 1,44537253 % . Ini menunjukan jika trend kurs harga dolar baik dan jelas.

## R EFERENSI
[1]  A. M. Kurnia and D. Purnomo, “Fluktuasi Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika Serikat Pada  Periode  Tahun  1997.I  –  2004.Iv,” J.  Ekon.  Pembang.  Kaji.  Masal.  Ekon.  dan Pembang. , vol. 10, no. 2, p. 234, 2009.
[2]  S. Sukirno, " Mikro ekonomi: teori pengantar" . Jakarta: Raja Grafindo Persada, 2009.
[3]  W. A. Indra Suyahya, “Prediksi Nilai Tukar Rupiah Menggunakan Metode Mamdani,” Sosio e-kons , vol. 8, no. 1, 2016.
[4]  “Triennial  Central  Bank  Survey  of  foreign  exchange  and  OTC  derivatives  markets  in 2016.” [Online]. Available: https://www.bis.org/publ/rpfx16.htm?m=6%7C38 1%7C677. [Accessed: 15-Jun-2019].
[5]  U.  Enri,  “Optimasi  Parameter  Support  Vector  Machines  Untuk  Prediksi  Nilai  Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika Serikat,” J. Gerbang , vol. 8, no. 1, pp. 12–16, 2018.
[6]  D.  L.  Budi  Santosa,  Suharyanto,  “Penerapan  Optimasi  Parameter  Pada  Metode Exponential Smoothing Untuk Perkiraan Debit,” Media Komunikasi Teknik Sipil , vol. 18, no. 1. pp. 73–79, 2010.
[7]  K.  H.  Saputri  and  A.  Hoyyi,  “Pemodelan  kurs  rupiah  terhadap  dollar  amerika  serikat menggunakan regresi penalized spline berbasis radial,” J. GAUSSIAN , vol. 4, no. 3, pp. 533–541, 2015.
5000 7000 9000 11000 13000 15000 17000 19000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Kurs real Kurs Prediksi
[8]  Pinem,  E.  M,  “ Metode  Eksponensial  Smoothing  untuk  peramalan  Jumlah  Air  Minum yang  disalurkan  PDAM  Tirtanadi  Medan  tahun  2014 ,”  Universitas  Sumatera  Utara, Medan, 2012.
[9]  A. M. Yusuf, " Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif & Penelitian Gabungan, 1st ed ". Jakarta: Kencana, 2016.
[10]  Sugiyono, " Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R & D ". Bandung: Alfabeta, 2006.
[11]   Ruamiana,  W.  B.,  Nangi,  J.  &  Tajidun,  L,  “ Aplikasi  Forecasting  Jumlah  Frekuensi Penumpang  Pesawat  Terbang  Lion  Air  pada  Bandara  Udara  Halu  Oleo  dengan Menggunakan Metode Least Square ,” semanTIK, vol. 4, no. 1, pp. -, 2018.