VOKASI NEWS – Nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat merupakan indikator penting perekonomian Indonesia. Sejak sistem nilai tukar mengambang bebas berlaku tahun 1997, pergerakan kurs ditentukan mekanisme pasar. Hal ini membuat pergerakan harga cenderung fluktuatif dan sulit diprediksi.
Kondisi ini membawa dampak nyata pada berbagai sektor, termasuk penyelenggaraan ibadah haji. Sebab, setoran awal biaya perjalanan haji khusus wajib dibayarkan dalam Dolar Amerika Serikat. Biro perjalanan haji sering menghadapi risiko kerugian akibat perbedaan waktu penerimaan dana. Perbedaan muncul antara penerimaan dari jamaah dalam Rupiah dan kewajiban pembayaran dalam Dolar. Oleh karena itu, ketepatan waktu konversi mata uang menjadi hal yang sangat krusial.
Metode Support Vector Regression untuk Prediksi Fluktuasi Kurs
Untuk menjawab tantangan tersebut, dikembangkan sebuah model peramalan nilai tukar Rupiah ke Dolar. Model ini menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dengan kernel Radial Basis Function (RBF). Metode dipilih karena tidak memerlukan asumsi distribusi data tertentu dan mampu menangani pola kompleks. Pendekatan ini relatif lebih stabil dibandingkan pendekatan jaringan saraf tiruan yang berisiko terjebak optimum lokal.
Penelitian memanfaatkan data historis kurs harian dari tanggal 1 Januari 2020 hingga 31 Desember 2025. Sebelum pemodelan, data melalui praproses berupa interpolasi dan normalisasi menggunakan MinMaxScaler. Proses dilanjutkan rekayasa fitur berbasis Phase Space Reconstruction dan forward selection untuk variabel relevan. Optimasi parameter dilakukan melalui Grid Search dengan validasi Time Series Split lima fold. Sementara pendekatan peramalan menggunakan skema direct multi-step forecasting untuk satu hingga lima hari ke depan.
Hasil optimasi menunjukkan parameter terbaik berada pada kisaran C antara 10 hingga 100, epsilon sebesar 0,01, dan gamma sebesar 0,01. Secara keseluruhan, model menghasilkan rata-rata Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,5703 persen di seluruh horizon prediksi. Akurasi tertinggi diperoleh pada horizon satu hari ke depan dengan MAPE sebesar 0,4317 persen, sementara horizon lima hari ke depan menghasilkan MAPE tertinggi sebesar 0,7112 persen.
Penerapan Sistem Berbasis Web untuk Membantu Biro Perjalanan Haji
Kecenderungan peningkatan error seiring bertambahnya horizon peramalan merupakan hal wajar dalam peramalan deret waktu. Sebab, ketidakpastian terakumulasi semakin besar pada rentang waktu yang lebih jauh. Dibandingkan penelitian sejenis di bidang finansial, performa model ini tergolong sangat kompetitif. Hal ini karena mencakup peramalan lima langkah ke depan yang jauh lebih menantang.
Model yang dikembangkan diintegrasikan ke dalam sistem berbasis web menggunakan framework Flask. Sistem dilengkapi mekanisme pelatihan ulang model baik secara otomatis maupun manual agar prediksi tetap relevan. Dengan lima horizon prediksi yang merepresentasikan hari kerja dalam satu minggu, sistem ini diharapkan menjadi alat bantu biro haji. Kehadiran platform mempermudah penentuan waktu konversi Rupiah ke Dolar Amerika Serikat yang lebih tepat. Langkah ini meminimalkan potensi kerugian akibat fluktuasi kurs tanpa mengabaikan batas pengurusan porsi haji.
Secara umum, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Support Vector Regression dengan kernel RBF yang dioptimasi melalui Grid Search mampu menghasilkan peramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat dengan tingkat akurasi yang baik. Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan agar penelitian berikutnya menambahkan informasi lain seperti analisis sentimen, kejadian geopolitik, hingga kondisi makroekonomi lain seperti suku bunga sehingga hasil prediksi menjadi lebih relevan.
[BACA JUGA: Airlangga Cup VIII 2026 Resmi Dibuka, Diikuti 820 Peserta dari Berbagai Daerah]
Penulis: Alvina Tsabitah
Editor: Nawal Eka Paramita (Tim Vokasi Branding)
