Perpustakaan Digital ITB

Nilai tukar Rupiah melemah atau terdepresiasi terhadap USD setiap tahun. Selama 10 tahun lebih, nilai tukar Rupiah terhadap USD terus melemah hingga nilainya mencapai 15.236/USD di tahun 2023. Perubahan nilai tukar suatu negara dapat berdampak pada kegiatan ekonomi di masyarakat karena akan terjadi kenaikan harga barang dan jasa sehingga daya beli bisa terancam. Melihat fenomena ini, perlu diidentifikasi penyebab utama dari terdepresiasinya nilai tukar Rupiah agar ada tindakan pencegahan agar hal ini tidak terus terjadi. Penyebab perubahan nilai tukar dapat terjadi dari berbagai faktor, baik faktor ekonomi dan atau faktor non ekonomi. Data indikator perekonomian Indonesia sangat banyak, sehingga penelitian ini akan menggunakan machine learning karena dapat memproses data yang banyak dengan waktu yang relatif singkat. Machine learning dapat dikategorikan menjadi 3, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Pada penelitian ini akan digunakan machine learning kategori supervised learning yang beralgoritma random forest regression. Random forest regression melakukan prediksi dengan cara membuat banyak decision tree, lalu hasil dari setiap pohon yang dibuat akan dirata-rata. Penelitian ini akan menentukan faktor ekonomi Indonesia yang mempengaruhi nilai tukar berdasarkan hasil prediksi machine learning yang dibuat. Terdapat 2 hal yang dilakukan. Pertama, akan dilakukan variasi splitting data untuk menentukan pengaruhnya pada hasil machine learning. Kedua, data ekonomi negara lain akan diproses pada machine learning untuk dibandingkan apakah hasil dari data Indonesia dapat berlaku pada negara lain juga. Hasil machine learning menunjukkan indikator ekonomi yang paling mempengaruhi prediksi pada data perekonomian Indonesia adalah cadangan devisa dengan akurasi prediksi bernilai 0,919.