## ISSN 2085-4552
Peramalan terhadap Forex dengan Metode ARIMA
Studi Kasus GBP/USD
Michael Saputra Suryono 1 ,Raymond Oetama 2
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
1 michael.saputra@student.umn.ac.id
2 raymond@umn.ac.id
Diterima 20 Februari 2019 Disetujui 24 Juni 2019
Abstract —Forex  or  Foreign  Exchange  is  trading  a country's  currency  with  another  country's  currency. The  purpose  of  this  study  is  basically  to  test  the accuracy of ARIMA on the GBP/USD currency pair. In addition, this research is expected to provide the benefits of  knowledge  about  forecasting  using  ARIMA.  This study  resulted  in  forecasting  the  GBP/USD  currency pair within 1 month, per 6 months from January 2018 to June  2018  using  the  ARIMA  method  and  R  software. Data  to  be  used  are  data  taken  from  January  2013  to June 2018. For the the process will follow the process of the  KDD  (Knowledge  Discovery  in  Database).  The results obtained by the ARIMA model (3,2,1) as the best model  to  be  applied  for  1  month  per  6  months  on  the GBP/USD  currency  pair  because  it  has  the  lowest  AIC value and the mean absolute percentage error is 3.16%.
Index  Terms—Foreign  Exchange,  ARIMA,  Time Serie, Knowledge Discovery Database

## I. P ENDAHULUAN
Forex  atau  Foreign  Exchange  adalah  perdagangan antara mata uang  yang satu dengan mata uang negara lainnya  [1].Tidak  seperti  pasar  lainnya,  pasar  forex berjalan  dalam  rentang  waktu  24  jam  hari  kerja. Trading forex sendiri dilaksanakan oleh bank, broker, dealer, institusi finansial.
Dalam  perdagangan  ini,  yang  diperdagangkan selalu  mata  uang  yang  berpasangan  misal  GBP/USD yaitu  perbandingan  nilai  mata  uang  Poundsterling terhadap  Dollar  Amerika  sebagai  dasar  penilaian.  Di dalam  forex  sendiri  terdapat  fluktuasi  harga  dimana terjadinya  kenaikan  dan  penurunan  harga.  Dengan adanya  fluktuasi  harga  maka  seorang  pelaku  pasar dapat melakukan posisi membeli atau menjual. Untuk melakukan  pembelian  dan  penjualan  dibutuhkan keputusan  yang  tepat.  Jika  salah  dalam  mengambil keputusan  maka  pelaku  pasar  akan  mengalami kerugian.  Salah  satu  yang  bisa  dilakukan  adalah menggunakan teknik forecast.
Peramalan merupakan suatu usaha untuk meramalkan  keadaan  di  masa  mendatang  melalui pengujian  keadaan  di  masa  lalu  [2].  Peramalan
terhadap  harga  pasar  forex  sangat  mengguntungkan bagi pelaku pasar karena dapat memberikan informasi tentang  harga  yang  akan  datang.    Menurut  Penelitian Rahmadayanti,  Susili,  dan  Puspitaningrum  [3] mengenai perbandingan keakuratan ARIMA dan EMA didapatkan  bahwa  ARIMA  lebih  unggul  dari  EMA dalam  meramalkan  jangka  pendek.  Sedangkan  untuk Jangka  panjang  dapat  menggunakan  EMA.  Dalam penelitian lainnya yang dilakukan Babu dan Redy  [4] ditemukan  bahwa  dalam  penelitian  sebelumnya membuktikan  bahwa  Neural  Network  lebih  bagus daripada  Arima  dan  Fuzzy.  Tetapi,  setelah  dilakukan penelitian  terhadap  mata  uang  India,  didapatkan bahwa model ARIMA lebih bagus. Kesimpulan, dapat dikatakan bahwa tidak semua model dapat menghasilkan  hasil  yang  sama  terhadap  data  lain, sehingga  perlu  di  ujicobakan  pada  data  yang  lain. Penelitian  ini  akan  melakukan  peramalan  dengan menggunakan pasangan mata uang GBP/USD sebagai objek  test  untuk  menguji  apakah  metode  ARIMA mempunyai  tingkat  keberhasilan  yang  serupa  dengan penelitian sebelumnya.
Penelitian  ini  akan  difokuskan  untuk  menerapkan ARIMA  dalam  peramalan  harga  GBP/USD  serta mengukur  hasil  peramalan.  Implikasi  dari  penelitian ini  adalah  untuk  memberikan  manfaat  pengetahuan tentang  peramalan  menggunakan  ARIMA  dalam perdagangan forex.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. KDD (Knowledge Discovery Database)
Kerangka  kerja  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini adalah KDD . Gambar 1 menggambarkan tahapan dalam melakukan KDD [5].
Gambar 1. Metode KDD
 Data Selection ,  pada  tahap  ini  dilakukan pemilihan kolom dan pemisahan data training dan  data  testing.  Data Selection merupakan pemilihan  data  dari  kumpulan  data.  Data training  diambil  dari  tahun  2013  sampai dengan  tahun  2017  dan  akan  testing  data  6 bulan  pertama  2018  yang  merupakan  data terbaru saat penelitian ini dilakukan.
 Data Preprocessing/Cleansing, tahap ini akan dilakukan pemeriksaan data meliputi mencari data  duplikasi,  pemeriksaan  missing  value dan  memperbaiki  kesalahan  data.  Proses cleansing  merupakan  proses  membuang duplikasi  data,  memeriksa  data  yang  tidak konsisten  dan  memperbaiki  kesalahan  pada data.Proses  cleansing  mempengaruhi  hasil informasi dari teknik data mining..
 Transformation, pada tahap ini akan dilakukan  identifikasi  data.  Pada  tahap identifikasi data akan dilakukan pemeriksaan data  apakah  berjenis  time  series  atau  bukan dan  data  berjenis  stasioner  atau  tidak.  Hasil proses  transformasi    ke  format  tertentu sehingga  data  tersebut  sesuai  dengan  proses data mining.
 Data Mining ,  tahap  data  mining  akan dilakukan proses mencari pola atau informasi data  dengan  menggunakan  teknik  atau metode tertentu.
 Metode  yang  akan  digunakan  adalah  metode ARIMA .  Pada  tahapan  data  mining  akan dilakukan 2 proses pengerjaan yaitu menentukan  nilai  p,d  dan  q  untuk  model ARIMA dan melakukan peramalan.
 Interpretation/Evaluation, pada  tahap  ini akan  dilakukan  pembahasan  dari  hasil peramalan  yang  sudah  dilakukan  dalam bentuk  yang  mudah  dimengerti  baik  dalam bentuk tabel atau visualisasi.

## B. Metode ARIMA
ARIMA sendiri  merupakan  gabungan  dari  model autoagressive ( AR ),  model moving average ( MA )  dan
autoagressive dan moving average  ( ARMA ). ARIMA digunakan untuk meramalkan dalam jangka pendek.Jika  digunakan  dalam  jangka  panjang  maka akan  menghasilkan  peramalan  yang  buruk.  Secara umum model ARIMA dituliskan dalam bentuk (p,d,q). p  yang  merupakan  proses  autoagressive,  d  yang merupakan  diferensiasi  dan  q  sebagai  proses moving average ( MA ).  Ada  beberapa  tahapan  yang  harus dilakukan  sebelum  melakukan  peramalan  yaitu identifikasi data (uji stasioner data), Fungsi autokorelasi  ( ACF )  dan  fungsi  autokorelasi  parsial ( PACF ), estimasi model dan peramalan.[3]

## C. Stasioner
Untuk  menguji  stasioner  data  dapat  menggunakan metode Dickey  Fuller .  Metode Dickey  Fuller menggunakan model regresi sebagai berikut :
(1)
Keterangan :
β 0 :parameter ke-0 dari model regresi Dickey Fuller
β 1 :parameter ke-1 dari model regresi Dickey Fuller

## D. Fungsi Autokorelasi (ACF)
Fungsi  autokorelasi  adalah  keeratan  hubungan suatu perubah pada waktu saat ini dan waktu lalu (lag). Dalam  analisis  deret  waktu,  autokorelasi  yang digunakan sebagai alat identifikasi untuk membuktikan  adanya  pengaruh  waktu  terhadap  nilali pengamatan  yakni  nilai  pengamatan  pada  periode sebelumnya. Autokorelasi dirumuskan sebagai berikut
(2)
Keterangan :
r k : Autokorelasi sampel pada lag ke –k
Y t : Pengamatan pada waktu ke-t
Y t-k : Pengamatan pada lag k (waktu ke t-k)

## E. Fungsi Autokorelasi Parsial (PACF)
Fungsi  autokorelasi  parsial  adalah  korelasi  antara Y t dan Y t-k setelah dilhilangkan pengaruh Y t-1, Y t-2, … Y t-+1 .  Fungsi  autokorelasi  parsial  dirumuskan  sebagai berikut :
(3)
kk adalah  koefisien  korelasi  antara  dua  buah perubah acak dan dengan syarat Y t-1, Y t-2, ….., Y t-k+1  dimana Y t : Pengamatan pada waktu ke-t dan Y t-k : Pengamatan pada lag k (waktu ke t-k) dan seterusnya.

## ISSN 2085-4552

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan data
dilakukan dengan
memanfaatkan website www.investing.com . Data yang akan  digunakan  dari  periode  1  Januari  2013-  30  Juni 2018. Pada periode tersebut terdapat 66 data bulanan. Dimana data 2013 sampai dengan 2017 akan menjadi data  training  dan  data  Januari  sampai  dengan  Juni 2018 akan dijadikan data testing.

## B. Data Selection
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pemilihan  kolom data yang akan digunakan dan pemisahan data training dan  data  testing.  Data training akan  digunakan  untuk melaukan  peramalan  sedangkan  data testing akan digunakan  untuk  menguji  hasil  peramalan.  Data training yang  akan  digunakan  dari  awal  tahun  2013 sampai  akhir  2017  sedangkan  data testing berisikan Januari-Juni  2018.Untuk  kolom  data  yang  digunakan hanya  kolom data dan price .  Untuk  kolom date berisikan  tanggal  harga  sedangkan  kolom price berisikan penutupan harga.

## C. Data Preprocessing/Cleansing
Tahap awal akan dilakukan pengecekan data.Bertujuan  untuk  melihat  apakah  data  memiliki missing  value,  nama  kolom  yang  acak  atau  tanggal yang  tidak  beraturan.  Setelah  dilakukan  pengecekan, data  tidak  memiliki  missing  value  dan  bisa  ke  tahap selanjutnya.

## D. Data Transformation
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  mengubah jenis data menjadi time series dan stasioner. Dari hasil pengecekan  didapatkan  bahwa  data  masih  bukan format  time  series  maka  akan  dilakukan  pengubahan format.  Setelah  dilakukan  perubahan  dan  pengecekan ulang,  didapatkan data telah berformat time series.Setelah  itu  akan  dilakukan  pengujian  stasioner data.
Pada  Gambar  2  terlihat  bahwa  data  mengalami kenaikan  dan  penurunan  secara  tajam  dan  data  dapat dikatakan  masih  belum  stasioner.  Data  dikatakan stasioner jika data bergerak secara konstan.Sedangkan pada Gambar 2 terlihat bahwa data masih ada trend.

## Gambar 3. Plot ACF
Pada  Gambar  3  terlihat  bahwa  hasil  plot  ACF terjadi  penurunan  secara  lambat  dari  lag  1-18 mendekati angka 0. Sesuai ketentuan jika memiliki ciri ciri  penurunan  secara  lambat  maka  data  belum stasioner.

## Gambar 4. Plot PACF
Pada  Gambar  4  terlihat  bahwa  hasil  plot  PACF terjadi  penurunan  dari  lag  1  sampai  lag  2.  Dapat dikatakan memiliki pola Cut Off.
Gambar 5. Pengujian ADF
Pada  Gambar  5  setelah  dilakukan  pengecekan stasioner  didapatkan  hasil  p-value  sebesar  0.58. Dimana jika  p-value  lebih dari 0.05 maka data bukan stasioner [6].Maka perlu dilakukan diferensiasi.

## E. Diferensiasi
Pada  Gambar  6  masih  terlihat  bahwa  harga  pada pertengahan  tahun  2016  terjadi  harga  terendah  dan harga  pertengahan  2013  terjadi  kenaikan  harga  yang tertinggi.  Pada  gambar  6  terlihat  bahwa  data  masih belum  stasioner  karena  pergerakan  harga  belum bergerak secara konstan.Untuk melakukan diferensiasi dalam  program  R  maka  akan  digunakan  perintah “diff”  yang  akan  mengubah  data  bukan  stasioner menjadi stasioner.
Gambar 6. Plot Diferensiasi Pertama
Gambar 7. Pengujian Augmented Dickey Fuller (ADF)
Pada  Gambar  7  terlihat  hasil  dari  pengujian Augmented Dicey Fuller menunjukkan bahwa p-value masih  diatas  0,05.  Dari  hasil  diferensiasi  pertama tersebut didapatkan bahwa data masih bukan stasioner. Maka perlu dilakukan diferensiasi tahap ke 2
Gambar 8. Pengujian ADF setelah diferensiasi ke 2
Pada  Gambar  8  terlihat  bahwa  hasil  pengujian ADF  setelah  dilakukan  diferensiasi  sebanyak  2  kali baru  menghasilkan  nilai  p-value  yang  lebih  kecil  dari 0.05. Maka data sudah dapat dikatakan stasioner.

## F. Data Mining
Langkah  selanjutnya  akan  dilakukan  identifikasi model  dengan  melakukan  plot  ACF  dan  PACF.  Pada Gambar 9 terlihat pada lag 1 terjadi signifikan dan lag 3  juga  terjadi  signifikan.Dari  hasil  ini  didapatkan model AR sementara yaitu AR 1 dan AR 3.

## Gambar 10. Plot PACF
Pada  Gambar  10  terlihat  pada  lag  1  dan  lag  3 terjadi  signifikan.  Dari  hasil  ini  ddidapatkan  model MA sementara yaitu MA 1 dan MA 3.
Tabel 1. Model ARIMA Model ARIMA AIC (1,2,1) -214 (1,2,3) -213 (3,2,1) -212.28 (3,2,3) -212.58
Dari tabel 1, model ARIMA yang akan digunakan adalah  model  ARIMA  yang  memiliki  nilai  absolut AIC  paling  terkecil  sehingga  didapatkan  model ARIMA  (3,2,1).Tahap  selanjutnya  akan  dilakukan tahap diagnostic checking.

## Gambar 11. Uji Box-Ljung Test
Pada Gambar 11 setelah dilakukan Uji Box-Ljung test  didapatkan  p-value  sebesar  0.93.  Jika  p-value lebih  besar  dari  0.05  maka  model  mengikuti  proses random.Setelah  tahap  ini  akan  dilakukan  tahap peramalan  dengan  menggunakan  model  ARIMA (3,2,1).

## ISSN 2085-4552

## F. Interpretation/Evaluation
Tabel  2  menunjukkan  perbedaan  Harga  Asli  dan Prediksi  dari  Januari  sampai  dengan  Juni  2018.  pada bulan  Januari-Maret  perbedaannya  positif  sedangkan setelah  itu  perbedaannya  negatif.  Pada  bulan  Januari terjadi  perbedaan  sebesar  0,049  naik  sampai  bulan Maret  terjadi  perbdeaan  0,013  dan  kemudian  turun sampai  bulan  Juni  menjadi    minus  0,096.  Untuk MAPE sendiri sebesar 3,16%
Tabel 2. Perbedaan Harga Asli dan Prediksi Januari-
Juni 2018 Bulan Aktual  Prediksi  Perbedaan January 1.4192 1.3704 0.049 February 1.376 1.3748 0.001 Maret 1.4018 1.3891 0.013 April 1.3772 1.396 -0.019 Mei 1.3300 1.4085 -0.079 Juni 1.3209 1.4171 -0.096 MAPE 3.16% G.    Diskusi
Saat  ini,  seseorang  dapat  mengevaluasi  kinerja peramalan  dengan  menerapkan  MAPE  Dari  hasil penelitian ini didapatkan MAPE sebesar 3,16% masih jauh di bawah batas  MAPE untuk peramalan yaitu 10 [7]  Dengan  demikian,  maka  penelitian  ini  memiliki hasil  yang  baik.  Dapat  dikatakan  dengan  model ARIMA  (3,2,1)  dapat  digunakan  untuk  melakukan peramalan terhadap pasangan mata uang GBP/USD.

## V.S IMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini, ARIMA bisa digunakan  untuk  meramalkan GPB/USD ,  didapatkan model ARIMA (3,2,1)  sebagai  model  terbaik  untuk diterapkan  untuk  1  bulan  per  6  bulan  pada  pasangan mata uang GBP / USD karena memiliki nilai AIC yang paling  terendah.  Nilai  MAPE  peramalan  yang diperoleh sebesar 3.16%.
D AFTAR P USTAKA
[1] J.  Salim, Betting  Forex ,  Jakarta:  Elex  Media  Komputindo, 2009.
[2] H.  Prasetya,  dan  F.  Lukiastuti, Manajemen  Operasi , Yogyakarta: MedPressindo, 2009
[3] R.  Rahmadayanti,  B.  Susili,  dan  D.  Puspitaningrum, “Perbandingan  Keakuratan  Metode  Autoagressive  Integrated Moving  Average(Arima)  Dan  Expontential  Smoothing  Pada Peramalan  Penjualan  Semen  Di  Pt.Sinar  Abadi”, Jurnal Rekursif , vol .3,  no.1,  hal.23-36,  Maret 2015.
[4] A.S. Babu, dan S.K. Redy “Exchange Rate Forecasting using ARIMA,  Neural  Network  and  Fuzzy”, Journal  of  Stock  & Forex Trading , vol.4, no.3, 2015.
[5] A. M. Siregar, “A Comparative Study of Data Mining Process Models  (KDD,  CRISP-DM  and  SEMMA)”, International Journal  of  Innovation  and  Scientific  Research ,vol.12,no.1  , hal.217-22, 2014.
[6] T.  M.  Ngan,  “Forecasting  Foreign  Exchange  Rate  by  Using ARIMA  Model:  A  case  of  VND/USD  Exchange  Rate”, Research  journal  of  Finance  and  Accounting ,  vol.7,  no.12, hal.55-65,  2016.
[7] J.J.M. Moreno, A. P. Pol, A. Abad, dan B. C. Blasco, “Using the  R-MAPE  index  as  a  resistant  measure  of  forecast accuracy”, Psicothema , vol.25, no.4, hal.500-506, 2013.