Kurs adalah sebuah nilai mata uang suatu negara terhadap mata uang lain. Oleh karena itu, kurs memiliki dua komponen utama yaitu mata uang domestik, dan mata uang asing. Mata uang asing yang sering digunakan sebagai patokan nilai tukar adalah US Dollar. Di berbagai negara termasuk Indonesia, nilai tukar mata uang terhadap US Dollar sangat mempengaruhi perekonomian yang berjalan, terutama harga jual suatu barang. Selain itu, nilai tukar mata uang juga berpengaruh terhadap keputusan seseorang untuk berinvestasi, baik saham, emas, atau yang lain. Penelitian ini mencoba memprediksi nilai tukar rupiah terhadap US Dollar dengan memanfaatkan aplikasi RapidMiner. Aplikasi tersebut merupakan aplikasi freeware yang didalamnya terdapat berbagai macam metode pengolahan data yang siap untuk digunakan secara mudah. Penelitian ini menerapkan metode linear regression yang terdapat pada aplikasi RapidMiner. Metode tersebut akan mengolah data-data yang sudah ada sebelumnya untuk membentuk suatu persamaan yang akan digunakan untuk prediksi nilai tukar rupiah terhadap US Dollar. Atribut yang digunakan untuk melakukan prediksi adalah nilai pembukaan, perubahan, tertinggi, dan terendah dari nilai tukar rupiah terhadap US Dollar. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari situs investing.com. Dari hasil pengujian yang dilakukan, didapatkan akurasi metode linear regression sebesar 95% dengan nilai threshold adalah 30 rupiah. Selain itu, nilai root mean squared error yang didapatkan sebesar 14,951.
Tugas Akhir (TA) adalah sebuah karya ilmiah yang harus dibuat oleh mahasiswa jurusan Teknik Informatika, Universitas Surabaya sebagai salah satu syarat kelulusan. Dalam mengajukan topik TA, mahasiswa wajib membuat dan mengumpulkan proposal TA tersebut. Setelah itu, ketua jurusan akan menentukan calon dosen pembimbing, dosen reviewer 1, dan dosen reviewer 2 sesuai dengan kompetensi untuk proposal tersebut. Dalam proses pengajuan proposal tersebut, terdapat beberapa masalah yang muncul, yakni adanya kemungkinan kesalahan penentuan pembimbing karena proses penentuannya berdasarkan pengetahuan pribadi dari ketua jurusan, kesulitan memantau perkembangan proses pengajuan proposal, dan kesulitan untuk melakukan pemerataan pembimbing TA. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibuatlah sistem untuk melayani administrasi pengajuan topik TA beserta penentuan pembimbing. Proses penentuan pembimbing akan menggunakan metode Dice Coefficient. Dari hasil pengujian sistem dengan metode K-Fold Cross Validation dengan nilai k = 100 untuk 1000 data TA yang ada, didapatkan nilai akurasi sistem sebesar 36,25%. Apabila diambil 100 data TA yang memiliki dosen pembimbing yang ideal, sistem memberikan nilai akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 45,5%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.