Latar Belakang Pelatihan Backpropagation

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Semua negara mempunyai mata uang sebagai alat tukar. Pertukaran uang dengan barang yang terjadi disetiap negara tidak akan menimbulkan masalah mengingat nilai uang yang berlaku sudah disesuaikan dengan nilai barang. Masalah itu akan muncul jika barang berasal dari negara lain. Oleh karena itu perlu adanya mekanisme yang menyediakan akses untuk menukarkan mata uang negara dengan mata uang negara lainnya, sehingga pembayaran dari barang tersebut dapat diterima. Dengan kata lain dibutuhkan transaksi valuta asing untuk menukarkan mata uang antar negara. Pasar valuta asing foreign exchange market merupakan suatu jenis perdagangan atau transaksi yang memperdagangkan mata uang suatu negara terhadap mata uang negara lainnya yang melibatkan pasar-pasar uang utama di dunia selama 24 jam secara berkesinambungan. Pasar valuta asing membantu perdagangan internasional dan investasi dengan memungkinkan konversi mata uang. Salah satu mata uang yang paling banyak diperdagangkan di bursa valuta internasional adalah Dolar Amerika Serikat. Peramalan merupakan salah satu metode statistik yang berperan penting dalam pengambilan keputusan. Peramalan berfungsi untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa depan berdasarkan data masa lalu. Salah satu metode yang digunakan dalam peramalan adalah metode time series. Pendugaan masa Universitas Sumatera Utara depan dilakukan berdasarkan informasi masa lalu dari suatu variabel atau kesalahan masa lalu ini dinamakan deret berkala atau time series Makridakis, 1999:21. Teknik peramalan yang digunakan dalam metode ini antara lain Auto Regressive Integrated Moving Avarege ARIMA atau Box-Jenkins, ekonometri regresi, exponential smoothing, dan lain sebagainya. Metode-metode tersebut dapat digunakan untuk meramal data pengunjung perpustakaan, volume penjualan teh hitam, dan keuangan seperti peramalan nilai tukar kurs, peramalan produk domestik b ruto, peramalan harga saham, dan lain sebagainya. Dalam beberapa tahun terakhir telah terjadi peningkatan yang substansial dalam volatilitas pertukaran nilai mata uang, kenaikan volatilitas ini terkait dengan peningkatan atau penurunan dalam perdagangan. Menurut Baxter dan Stockman 1989, memberikan bukti empiris bahwa peningkatan volatilitas nilai tukar memberikan dampak yang besar terhadap nilai tukar suatu negara dan inflasi. Peningkatan dari volatilitas nilai tukar ini dapat menghambat perdagangan internasional dan investasi internasional. Artinya, pasar valuta asing merupakan pasar yang paling volatil. Karena itulah akan muncul suatu masalah apabila data runtun waktu mengandung volatil atau data runtun waktu memiliki sistem pola data dengan formulasi yang selalu berubah-ubah atau dengan kata lain sistem yang memiliki tingkat kesulitan yang tinggi untuk dibuat formulasi modelnya sehingga hasil ramalan atau prediksi dengan menggunakan metode-metode statistik sebelumnya kurang memberikan hasil yang baik, karena metode-metode sebelumnya sulit untuk menangkap adanya volatilitas. Salah satu aplikasi data runtun waktu yang terkenal sulit untuk diprediksi adalah nilai tukar, hal ini dikarenakan kurs merupakan salah satu pasar yang sangat volatile Yu et al, 2007. Dalam beberapa dekade, ilmu pengetahuan dan teknologi mempunyai tujuan mengembangkan mesin cerdas dengan sejumlah elemen sederhana. Pada tahun 1943 sampai dengan 1986, sekelompok peneliti melahirkan metode baru yang dilatarbelakangi dari sistem jaringan syaraf pada manusia yaitu neural network NN atau jaringan syaraf tiruan JST. Jaringan syaraf tiruan adalah Universitas Sumatera Utara sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan syaraf biologi. Salah satu metode dari jaringan syaraf tiruan yang sangat baik dalam menangani masalah pengenalan pola-pola kompleks dan juga dapat digunakan untuk peramalan adalah metode backpropagation atau propagasi balik Puspitaningrum, 2006:125. Berdasarkan latar belakang tersebut, maka penulis tertarik untuk mengadakan penelitian mengenai “PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA SERIKAT TAHUN 2014 DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MODEL BACKPROPAGATION” .

1.2. Perumusan Masalah