Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Pada Aplikasi Swordsis Untuk Memprediksi Nilai Tukar

Abstract

Mata uang adalah satuan nilai alat pembayaran berupa uang yang diterima dan berlaku sebagai alat pembayaran yang sah dan melakukan transaksi ekonomi di suatu negara. Dolar Amerika Serikat merupakan mata uang resmi amerika serikat dan di beberapa negara, faktanya dolar AS menjadi mata uang di banyak negara lain, dengan uang kertas maupun dalam beberapa kasus seperti Bitcoin dolar AS adalah mata uang yang paling banyak digunakan dalam transaksi internasional dan mata uang mengambang bebas. Selain mata uang dolar AS yang paling banyak digunakan di dunia yaitu Euro. Euro adalah mata uang yang digunakan di 19 negara anggota Uni Eropa. Euro adalah mata uang cadangan terbesar kedua dan mata uang kedua yang paling banyak diperdagangkan di dunia setelah dolar AS. Nilai tukar mata uang Euro terhadap dolar AS setiap harinya kerap mengalami naik dan turun. Dari permasalahan yang ada penulis tertarik untuk merancang sebuah aplikasi untuk memprediksi nilai tukar mata uang Euro terhadap dolar AS dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing, untuk memprediksi nilai tukar Euro dengan mempelajari pola dan tingkah laku data time series high historisnya. Data yang digunakan pada penelitian ini dalam memprediksi nilai tukar bersumber dari yahoo finance bulan desember 2021 sampai dengan bulan desember 2022. Single Exponential Smoothing akan di implementasikan ke dalam Aplikasi yang menggunakan Android Studio. Hasil pengujian dengan metode Single Exponential Smoothing dari data histori high Euro terhadap dolar AS, pada penelitian ini menghasilkan akurasi dengan nilai alpha 0.2 pada perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) rata-rata adalah 27%.