## Perbandingan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing pada Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar AS
Sayyidah Jasinda Amalia, Nunik Oktaviani, Garin Indra Prameswara, Yogo Dwi Prasetyo * , M Yoka Fathoni
Sistem Informasi,  Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 20103143@ittelkom-pwt.ac.id, 2 20103158@ittelkom-pwt.ac.id, 3 20103130@ittelkom-pwt.ac.id, 4,* yogo@ittelkom-pwt.ac.id,
5 myokafathoni@ittelkom-pwt.ac.id 5 Email Penulis Korespondensi: yogo@ittelkom-pwt.ac.id Submitted 18-07-2022 ; Accepted 16-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Mata  uang  masing-masing  negara  berbeda,  mengakibatkan  kesulitan  dalam  bertransaksi  antara  satu  negara  dengan  negara  lain. Sehingga dibutuhkan proses penukaran mata uang untuk memudahkan proses transaksi antar negara yang disebut Nilai Tukar. 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  sangat  dipengaruhi  oleh  aliran  modal  antar  negara.  Perekonomian  Indonesia  banyak dipengaruhi  perekonomian  internasional  sehingga  nilai  tukar  Rupiah sangat  dibutuhkan  oleh  masyarakat  dalam  kehidupan perekonomiannya.  Nilai  tukar  mata  uang  asing  yang  mempengaruhi  nilai  tukar  Rupiah  seperti  nilai  tukar  Dollar  AS  sangat  perlu diramalkan untuk jangka waktu tertentu. Data nilai tukar (Kurs) memiliki volatilitas yang sangat tinggi dan cenderung tidak stasioner. Penelitian  ini membahas peramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar AS dengan dua metode yaitu Moving Averages dan Exponential Smoothing .  Analisis  akurasi  dengan  metode Mean  Absolute  Deviation (MAD)  dan Mean  Squared  Error (MSE). Software yang digunakan dalam penelitian ini adalah software Quantitative Method (QM 5.3). Hasil penelitian menjelaskan bahwa metode peramalan yang paling tepat digunakan dalam menganalisis data. Metode Exponential Smoothing ramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar AS dengan α = 1,0 untuk tanggal 1 Januari 2022 adalah sebesar Rp. 14.278 dengan MAD senilai 29,105 dan MSE senilai 1564,619.
Kata Kunci: Peramalan; Moving Average; Exponential Smoothing

## Abstract
The currency exchange rate or known as the exchange rate is the price of one unit of foreign currency in the domestic currency or can be referred to as the currency exchange rate against current or future payments between the two currencies of each country or region. The exchange rate of a country's currency is strongly influenced by the flow of capital between countries. The Indonesian economy is heavily  influenced  by the international  economy  so  that the  Rupiah  exchange rate  is very  much needed  by  the  community in  their economic life. Exchange rate data has very high volatility and tends not to be stationary. This study discusses the forecasting of the Rupiah  exchange  rate  against  the  Dollar  AS  with  two  methods,  namely  Moving  Averages  and  Exponential  Smoothing.  Accuracy analysis using Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Squared Error (MSE) methods. The software used in this research is the Quantitative  Method  (QM  5.3)  software.  The  results  of  the  study  explain  that  the  most  appropriate  forecasting  method  is  used  in analyzing the data. The Exponential Smoothing method forecasts the exchange rate of the Rupiah against the US Dollar with = 1.0 for January 1, 2022, which is Rp. 14,278 with MAD worth 29,105 and MSE worth 1564,619.
Keywords : Forecasting; Moving Average; Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Mata uang masing-masing negara berbeda, mengakibatkan kesulitan dalam bertransaksi antara satu negara dengan negara lain. Sehingga dibutuhkan proses penukaran mata uang untuk memudahkan proses transaksi antar negara yang disebut Nilai Tukar[1].
Nilai tukar mata uang asing mengambil bagian penting dalam dinamika pasar mata uang. Nilai tukar Rupiah adalah harga Rupiah terhadap mata uang lainnya. Dengan kata lain, nilai tukar Rupiah ( adalah penilaian terhadap satu Rupiah yang ditranslasikan ke mata uang negara lain (mis. Rupiah terhadap Dollar AS, Rupiah terhadap Yen, dan sebagainya). Data nilai tukar mata uang dikenal sebagai data time series. Data deret waktu adalah pengamatan variabel yang berurutan secara kronologis[2].
Data time series atau data deret waktu didefinisikan sebagai kumpulan pengukuran variabel data yang diperoleh pada  interval  pengambilan  tetap  selama  interval  waktu  tertentu.  Data time  series ini  dapat  terdiri  dari  komponen- komponennya, termasuk tren, musiman (pola berdasarkan rentang musim/waktu tertentu), dan random . Tren biasanya ditentukan ketika nilai data meningkat atau menurun, musiman mengacu pada pola kejadian dalam jangka waktu tertentu. Pada  waktu yang sama random berarti tidak berpola karena interferensi ketika pengukuran/pengambilan data. Contoh data deret waktu adalah nilai tukar Rupiah (kurs).
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 di kemudian hari antara dua mata uang masing-masing negara atau wilayah. Nilai tukar mata uang suatu negara sangat dipengaruhi oleh aliran modal antar negara, apabila modal mengalir ke suatu negara, permintaan mata uangnya meningkat, dan kemudian nilai mata uang negara tujuan investasi akan meningkat dan nilai mata uang investasi dana menurun [3]. Selain suku bunga, tingkat inflasi  juga  mempengaruhi  Rupiah  Indonesia  ke  Dollar  AS  (Amerika  Serikat)  karena  harga  naik  karena  inflasi  harga domestik  akan  lebih  mahal  dari  harga  luar  negeri,  sehingga  negara  cenderung  impor  barang  dan  akhirnya  mata  uang negara terdepresiasi. Faktor terakhir adalah jumlah barang impor, semakin banyak barang impor yang masuk ke dalam
negeri suatu negara, maka nilai mata uang negara tersebut akan turun karena permintaan terhadap mata uang tersebut. Negara tersebut memiliki mata uang yang lebih sedikit daripada yang dibutuhkan oleh negara pengimpor.
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)[3].  Prediksi  nilai  mata  uang  salah  satunya  terhadap  Dollar  AS    sangat  diperlukan  untuk menentukan  kebijakan  perekonomian  yang  akan  datang[4].  Terdapat  sejumlah  fenomena  besar  yang  hingga  saat  ini hasilnya dapat diramalkan dengan presisi ketepatan yang cukup tinggi.  Kemajuan dari  suatu ilmu   pengetahuan  dan teknologi telah  meningkatkan  pengertian  mengenai  berbagai  aspek lingkungan  dan akibatnya  banyak peristiwa  yang dapat  diramalkan[5].  Peramalan  berperan  penting  dalam  setiap  bidang  fungsional,  baik  dalam  bidang  keuangan, pemasaran, sumber daya manusia, produksi, dalam pemerintah maupun organisasi yang bertujuan laba, namun peramalan bukanlah  pengganti  dari  perencanaan.  Peramalan  adalah  salah  satu  aspek  dari  perencanaan.  Pada  umumnya  kegunaan peramalan  adalah  sebagai  alat  bantu  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien,  juga  untuk  menentukan  kebutuhan sumber daya  di masa  yang kan  datang  serta  untuk membuat  keputusan  yang  tepat.  Kegunaan peramalan  terlihat pada suatu pengambilan keputusan. Baik tidaknya hasil suatu penelitian sangat ditentukan oleh ketepatan ramalan yang dibuat. Walaupun  demikian  perlu  diketahui  bahwa  ramalan  selalu  ada  unsur  kesalahannya,  sehingga  yang  perlu  diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari ramalan tersebut[6]
Tingginya  nilai  tukar  mata  uang  negara  lain  terhadap  suatu  negara  akan  mengakibatkan  terpuruknya  keadaan ekonomi suatu negara. Melemahnya nilai tukar mata uang akan menyebabkan utang luar negeri Indonesia akan meningkat dan neraca perusahaan maupun bank-bank akan terpuruk. Fenomena fluktuasi nilai tukar Rupiah yang tak menentu kerap kali  terjadi  di  Indonesia  yang  akan  menyebabkan  keadaan  ekonomi  terutama  perdagangan  akan  terganggu  karena perdagangan  dinilai  dengan  mata  uang  Dollar  AS.  Oleh  karena  itu  diperlukan  penanganan  serius  dalam  menghadapi fluktuasi kurs yang tidak menentu karena akan mempengaruhi performa ekonomi suatu negara sehingga dapat diambil keputusan apa yang akan dilakukan setelah mengetahui nilai tukar mata uang periode selanjutnya.
Pergeseran volatilitas (yaitu pemutusan struktural dalam volatilitas) dalam pengembalian meningkatkan kurtosis yang secara signifikan berkontribusi pada ketidaknormalan yang diamati dalam pengembalian pasar. Dalam makalah ini, kami secara endogen mendeteksi perubahan signifikan dalam volatilitas nilai tukar Dollar AS dan memasukkan informasi ini  untuk  memperkirakan  Value-at-Risk  (VaR)  untuk  memperkirakan  penurunan  besar  dalam  nilai  tukar  Dollar  AS. Setelah membandingkan kerangka kerja dengan beberapa metode benchmark dengan fungsi loss mean squared error dan mean absolute presentase error, dan menerapkan model confidence set, pekerjaan ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan  meningkatkan  akurasi  peramalan  dibandingkan  pendekatan  sebelumnya[7].  Perbaikan  terus-menerus  pada teknik peramalan sangat penting terutama di area di mana terdapat batasan batas atas pada pasokan dan batas bawah pada tingkat operasi minimum[8].
Nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dollar  AS  yang  fluktuatif  sangat  mempengaruhi  ekonomi  Indonesia  saat  ini, dibutuhkan suatu metode untuk meramalkan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar AS agar bisa diprediksi. Diharapkan  para pemangku kepentingan segera mengambil kebijakan strategis demi stabilitas ekonomi nasional[9].  Salah satu faktor yang mempengaruhi kuatnya ekonomi suatu negara adalah nilai tukar mata uang (kurs). Pada beberapa kasus yang terjadi di negara maju seperti Eropa atau Amerika, nilai tukar mata uang merupakan bagian yang sangat vital, hingga berpengaruh menghambat perdagangan internasional[10]. Perekonomian Indonesia banyak dipengaruhi perekonomian internasional sehingga nilai tukar Rupiah sangat dibutuhkan oleh masyarakat dalam kehidupan perekonomiannya[11]. Nilai tukar mata uang asing yang mempengaruhi kurs Rupiah seperti nilai tukar Dollar AS sangat perlu diramalkan untuk jangka waktu tertentu. Data kurs memiliki volatilitas yang sangat tinggi dan cenderung tidak stasioner[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan metodologi penelitian disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian .
Penelitian  ini  membahas forecasting nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dollar  AS  dengan  dua  metode  yaitu Moving Averages dan Exponential Smoothing . Alasan menggunakan kedua metode tersebut adalah untuk lebih menyesuaikan tren dalam data yang tersedia. Prediksi dilengkapi dengan nilai kesalahan rata-rata, rata-rata kesalahan mutlak dan deviasi.
identifikasi masalah merumuskan masalah
mengkaji literatur menentukan variabel penelitian mengolah data membuat kesimpulan
Software yang digunakan dalam penelitian ini adalah software Quantitative Method (QM 5.3).
Jenis penelitian yang dilakukan adalah  deskripsi kuantitatif. Penelitian  ini bertujuan untuk menjelaskan secara sistematis dan aktual dengan  memahami fakta dan karakteristik populasi tertentu secara akurat dengan menggambarkan fenomenanya secara  rinci. Penelitian deskriptif kuantitatif adalah usaha untuk memberikan jawaban terkait  langkah yang digunakan dalam Penelitian yang dilakukan dengan menggunakan metode kuantitatif.
Teknik  pengumpulan  data  dengan  menggunakan  teknilk  dokumentasi  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data sekunder. Pengambilan data time series nilai tukar Rupiah terhadap Dollar AS dari tanggal 1 Januari sampai dengan 31 Desember  2021  Kurs  referensi  dari  bank  Indonesia    yang  merupakan  harga  spot  Dollar  AS  /  Rupiah  yang  disusun berdasarkan  kurs  transaksi  Dollar  AS  terhadap  Rupiah  antar  bank  di  pasar  valuta  asing  Indonesia,  melalui  Sistem Monitoring Transaksi Valuta Asing Terhadap Rupiah (SISMONTAVAR) di Bank Indonesia secara real time.

## 2.2 Moving Average
Metode  Moving  Average  untuk  menghaluskan  data  time  series  adalah  metode  yang  sangat  subyektif  karena  akan tergantung pada panjang dari periode yang kita pilih untuk menyusun rata-ratanya. Untuk menghilangkan fluktuasi siklis, periode yang dipilih harus merupakan nilai bulat yang berhubungan dengan perkalian dari rata-rata perkiraan dari panjang siklis dalam serial data tersebut[13].
Apabila kita mempunyai data berkala sebanyak 𝑡: 𝑌 1 , 𝑌 2 , … , 𝑌 𝑖 , … , 𝑌 𝑡 maka rata-rata bergerak ( moving average ) 𝑛 waktu (tahun, bulan, minggu, hari) merupakan urutan rata-rata hitung sebagai berikut :
𝒀𝒕 + 𝒀𝒕−𝟏 + 𝒀𝒕−𝟐  + ...  +𝒀𝒕−(𝒏+𝟏)
𝑵 (1)
Setiap rata-rata hitung di atas disebut total bergerak ( moving total ) yang berguna untk mengurangi variasi dari data asli.  Di  dalam  data  berkala,  rata-rata  bergerak  sering  digunakan  untuk  memuluskan  fluktuasi  yang  terjadi  dalam  data tersebut.

## 2.3 Exponentials Smoothing
Metode ini digunakan untuk peramalan jangka pendek. Model mengasumsikan bahwa data fluktuasi disekitar nilai mean yang  tetap,  tanpa  tren  atau  pola  pertumbuhan  konsisten.  Tidak  seperti Moving  Average , Exponential  Smoothing memberikan penekanan yang lebih besar kepada time series saat ini melalui penggunaan sebuah konstanta smoothing mungkin berkisar dari 0 ke 1. Nilai yang dekat dengan 1 saat ini sedangkan nilai yang dekat dengan 0 memberi penekanan pada titik data sebelumnya[14]. Rumus untuk simple exponential smoothing adalah sebagai berikut :
𝑺 𝒕 = 𝒂 ∗ 𝑿 𝒕 + (𝟏 − 𝒂) ∗ 𝑺 𝒕−𝟏 (2)
Keterangan : 𝑺 𝒕 = Peramalan untuk periode 𝑡 𝑿 𝒕 = Nilai aktual time series 𝑺 𝒕−𝟏 = Peramalan pada waktu 𝑡 − 1 (waktu sebelumnya) 𝜶 = Kontanta perataan antara 0 dan 1

## 2.4 Akurasi  Peramalan
Sebuah ukuran yang lebih banyak digunakan oleh para peneliti untuk menaksir ketepatan dari berbagai model peramalan adalan Mean Absolute Deviation (MAD).
𝑴𝑨𝑫 = ∑  |𝑨 𝒕 − 𝑭 𝒕 | (3)
Keterangan : ∑ = Jumlah 𝐴 𝑡 = Data pengamatan periode 𝑡 𝐹 𝑡 = Ramalan Periode 𝑡 Sedangkan Mean Squared Error (MSE), ukuran didasarkan pada jumlah beda kuadrat antara nilai-nilai aktual dan nilai yang di fit kan dalam sebuah time series. Jika sebuah model mencocokkan diri pada data time series masa lampau dengan  sempurna,  maka  variasi  yang  tak  terjelaskan  tersebut  akan  minimal.  Sementara  itu  jika  model  tersebut mencocokkan  diri  pada  data time  series masa  lampau  dengan  tidak  baik,  maka  variasi  tak  terjelaskan  tersebut  akan maksimal.
𝑴𝑺𝑬 = ∑(𝑨 𝒕 − 𝑭 𝒕 ) 𝟐 (4)
Keterangan : ∑ = Jumlah 𝐴 𝑡 = Data pengamatan periode t 𝐹 𝑡 = Ramalan Periode t

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk selanjutnya data akan dilakukan dengan dua metode yaitu Moving Averange dan Exponential Smoothing. Moving average menggunakan  Moving Average  3 hari dan exponential smoothing menggunakan peramalan 5 hari. Data nilai tukar Rupiah yang aktual diperoleh dari website Bank Indonesia yaitu bi.go.id. mulai dari tanggal 1 Januari sampai dengan 31 Desember 2021. Adapun data tersebut adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar AS per tanggal 1 Januari 2021 s/d 31 Desember 2021
Periode Kurs Periode Kurs 1 13.903 … … 2 13.945 … … 3 13.926 241 14.264 4 13.938 242 14.251 5 14.058 243 14.219 6 14.155 244 14.225 7 14.231 245 14.237 8 14.109 246 14.265 9 14.119 247 14.269 10 14.068 248 14.278 Sumber : Bank Indonesia (2021)
a. Peramalan dengan metode moving average 3 hari
Metode  ini  dihitung  dengan  menggunakan  data  dari  periode  yang  baru  untuk  menemukan  rata-rata  lama  dan memasukkan  data  untuk  periode  terbaru.  Rata-rata baru  digunakan  sebagai  Prakiraan untuk  periode  mendatang.  Hasil perhitungan peramalan dengan metode moving average sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar AS Moving Average 3 hari
Periode Kurs Forecasting MAD   At – Ft MSE (At – Ft) 2 1 13.903 2 13.945 3 13.926 4 13.938 13.924,67 13,334 177,795 5 14.058 13.936,33 121,667 14802,86 6 14.155 13.974,00 181 32761 7 14.231 14.050,33 180,666 32640,21 8 14.109 14.148,00 39 1521 9 14.119 14.165,00 46 2116 10 14.068 14.153,00 85,001 7225,166 … .… .… … … 100 14.276 14.304,67 -28,667 28,667 101 14.297 14.292,67 4,334 4,334 102 14.316 14.288,33 27,667 27,667 103 14.271 14.296,33 -25,334 25,334 104 14.262 14.294,67 -32,667 32,667 105 14.262 14.283,00 -21 21 106 14.240 14.265,00 -25 25 107 14.206 14.254,67 -48,666 48,666 108 14.222 14.236,00 -14 14 109 14.244 14.222,67 21,333 21,333 110 14.378 14.224,00 154 154 … .… .… … … 241 14.264 14.358,67 94,667 8961,84 242 14.251 14.332,33 81,333 6615,058 243 14.219 14.288,00 -69 4761 244 14.225 14.244,67 -19,667 386,791 245 14.237 14.231,67 5,334 28,451 246 14.265 14.227,00 38 1444 247 14.269 14.242,33 26,666 711,076 248 14.278 14.257,00 21 440,959 Total 3.549.430 9593,998 666484,8 AVERAGE 14.312,22 39,159 2720,346 Next period 14.270,68
Gambar 2. Grafik Perbandingan Data Kurs dan Forecast Menggunakan Moving Average 3 Hari.
Gambar 2 memperlihatkan grafik antara data kurs dan forecast menggunakan Moving Average 3 hari terletak pada kurva yang hampir sama.
b. Peramalan dengan metode Exponential Smoothing Hasil perhitungan menggunakan konstanta 𝛼 = 1, 0.
Tabel 4. Hasil Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar AS Eksponential Smoothing α=0,1 Periode Kurs Forecasting MAD   At – Ft MSE (At – Ft) 2 1 13.903 2 13.945 13.903 42 1764 3 13.926 13.945 19 361 4 13.938 13.926 12 144 5 14.058 13.938 120 14400 6 14.155 14.058 97 9409 7 14.231 14.155 76 5776 8 14.109 14.231 122 14884 9 14.119 14.109 10 100 10 14.068 14.119 51 2601 … .… .… … … 100 14.276 14.292 16 256 101 14.297 14.276 21 441 102 14.316 14.297 19 361 103 14.271 14.316 45 2025 104 14.262 14.271 9 81 105 14.262 14.262 0 0 106 14.240 14.262 22 484 107 14.206 14.240 34 1156 108 14.222 14.206 16 256 109 14.244 14.222 22 484 110 14.378 14.244 134 17956 … .… .… … … 241 14.264 14.349 85 7225 242 14.251 14.264 13 169 243 14.219 14.251 32 1024 244 14.225 14.219 6 36 245 14.237 14.225 12 144 246 14.265 14.237 28 784 247 14.269 14.265 4 16 248 14.278 14.269 9 81 Totals 3.549.430 7189 386461 AVERAGE 14.312,22 29,105 1564,619 Next period forecast 14.278
Gambar 3. Grafik Perbandingan Data Kurs dan Forecast Menggunakan Exponential Smoothing 𝜶 = 𝟏, 0.
Pada Gambar 3  memperlihatkan grafik antara data kurs dan forecast menggunakan Eksponential Smoothing dengan 𝜶 = 𝟏, 0 juga terletak pada kurva yang hampir sama. Sehingga hasil forecast yang diperoleh cukup akurat.
Berikut  ini  perbandingan  akurasi  peramalan  menggunakan  metode Moving  Average 3  hari  dan Exponential Smoothing dengan 𝛼 = 1,0 .
Tabel 7. Perbandingan Akurasi pada Peramalan Metode MAD MSE Moving Average 3 hari 39,159  2720,346 Exponential Smoothing 𝛼 = 1,0 29,105  1564,619
Dari  tabel  di  atas    bisa  diketahui  metode Exponential  Smoothing 𝛼 = 1,0 dengan  MAD  =  29,105  dan  MSE  = 1564,619 dikarenakan MAD dan MSE nya terkecil daripada metode Moving Average .

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  peramalan  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dollar  AS  dengan  menggunakan  metode Moving Average dan metode Exponential Smoothing Hasil yang diperoleh dimana periode yang digunakan pada metode Moving Average adalah 3 hari sebelumnya dan pada metode Exponential Smoothing nilai 𝛼 = 1,0 .  Nilai Mean Absolute Deviation (MAD) terkecil diperoleh pada metode Exponential Smoothing sebesar Rp. 29,105 dengan nilai Mean Square Error (MSE) sebesar Rp. 1.564,619. Hal ini menunjukan bahwa metode Exponential Smoothing menghasilkan akurasi peramalan yang lebih baik daripada metode Moving Average.  Ramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar AS  untuk tanggal 1 Januari 2022 menggunakan Exponential Smoothing sebesar Rp. 14.278.

## REFERENCES
[1] U.  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  and  B.  Dimas  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim,  “Zero :  Jurnal  Sains, Matematika, dan Terapan Prediction of Rupiah Currency Value Against Dollar with ARIMA Model Bagus Dimas,” vol. 5, no. 2, pp. 1–08, 2021.
[2] Y. D. Prasetyo, “Seminar Nasional Royal (SENAR) 2018 ISSN 2622-9986 (cetak) STMIK Royal-AMIK Royal,” 2018.
[3] E. Dewi et al., “Prediksi Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika Menggunakan Metode Trend Moment,” vol. 4, no. 2, 2019.
[4] I. Hidayat Susilowati, “Perspektif: Jurnal Ekonomi & Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika Peramalan Nilai Tukar Kurs IDR Terhadap Dollar USD Dengan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing”, doi: 10.31294/jp.v17i2.
[5] M. Latif and R. Herdiansyah, “Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 3, no. 2, pp. 137–142, Jan. 2022, doi: 10.47065/josh.v3i2.1232.
[6] Y. Sari and E. Winarni, “Perbandingan Kinerja Peramalan Kurs di Indonesia,” Ekonomis: Journal of Economics and Business, vol. 6, no. 1, pp. 60–68, doi: 10.33087/ekonomis.v6i1.487.
[7] F. Prado, M. C. Minutolo, and W. Kristjanpoller, “Forecasting based on an ensemble Autoregressive Moving Average - Adaptive neuro  -  Fuzzy  inference  system  –  Neural  network  -  Genetic  Algorithm  Framework,”  Energy,  vol.  197,  Apr.  2020,  doi: 10.1016/j.energy.2020.117159.
[8] H. Anjum and F. Malik, “Forecasting Risk in the US Dollar Exchange Rate under Volatility Shifts.”
[9] P.  Jana  and  I.  Ratri  Prihatiningsih,  “PERAMALAN  KURSIDRTERHADAP  USDMENGGUNAKAN  DOUBLE  MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.”
[10]  F.  Ryan,  “ANALISIS  DAN  IMPLEMENTASI  MODEL  PERAMALAN  BERBASIS  ALGORITMA  MOVING  AVARAGE UNTUK NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR,” Jurnal SIMETRIS, vol. 9, no. 1, 2018.
[11]  I. Hidayat Susilowati, “Perspektif: Jurnal Ekonomi & Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika Peramalan Nilai Tukar Kurs IDR Terhadap Dollar USD Dengan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing”, doi: 10.31294/jp.v17i2.
[12]  V. Zayu Farima et al., “PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR AMERIKA TERHADAP INDONESIA DENGAN MODEL MAXIMAL  OVERLAP  DISCRETE  WAVELET  TRANSFORM-AUTOREGRESSIVE  MOVING  AVERAGE,”  2018. [Online]. Available: www.bi.go.id.
[13]  H. Ihsan et al., “Peramalan Penjualan dengan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : Penjualan Bakso Kemasaan/Kiloan Rumah Bakso Bang Ipul),” 2018. [Online]. Available: http://www.ojs.unm.ac.id/jmathcos
[14]  R. Rachman, S. Nusa, and M. Jakarta, “211~220 Diterima Maret 21,” JURNAL INFORMATIKA, vol. 5, no. 1, 2018.