Pemodelan ARIMA pada Data Nilai Tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat untuk Peramalan Kurs Periode 2026
ARIMA Modeling of the Indonesian Rupiah Exchange Rate Against the United States Dollar for Forecasting the 2026 Exchange Rate
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20454767Keywords:
ARIMA, nilai tukar Rupiah, USD/IDR, peramalan, deret waktu, Bank IndonesiaAbstract
Nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat (USD/IDR) merupakan indikator ekonomi yang sangat dipengaruhi oleh berbagai faktor domestik maupun global sehingga penting untuk dimodelkan dan diramalkan secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan kurs tengah USD/IDR menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan adalah data kurs tengah harian yang bersumber dari Bank Indonesia untuk periode 2 Januari 2020 hingga 31 Desember 2025, dengan total 1.465 observasi hari kerja. Analisis mengikuti prosedur Box–Jenkins yang meliputi uji stasioneritas menggunakan uji ADF dan KPSS, identifikasi model melalui plot ACF dan PACF, estimasi parameter dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE), serta pemeriksaan diagnostik residual. Berdasarkan nilai AIC dan BIC terkecil, model ARIMA(3,1,2) terpilih sebagai model terbaik. Hasil diagnostik residual menunjukkan bahwa residual telah memenuhi asumsi white noise (p-value Ljung-Box = 0,1075), meskipun terdeteksi adanya efek ARCH yang mengindikasikan volatilitas kluster. Evaluasi akurasi pada data testing tahun 2025 menghasilkan nilai MAPE sebesar 1,97%, yang termasuk kategori sangat baik. Hasil peramalan menunjukkan kurs tengah USD/IDR tahun 2026 diperkirakan bergerak stabil di kisaran Rp16.792–Rp16.795 dengan rata-rata sebesar Rp16.795,07. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode ARIMA mampu memodelkan dan meramalkan kurs USD/IDR dengan akurasi yang tinggi, serta merekomendasikan pengembangan ke model ARIMA-GARCH untuk memodelkan dinamika volatilitas secara lebih komprehensif.
References
Andreas Gosal, F., Tinno Dolf Rompas, P., & David Paulus Maramis, G. (2025). Aplikasi Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Menggunakan Algoritma Autoregressive Integrated Moving Average. Remik: Riset Dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 9(2), 1–12. http://doi.org/10.33395/remik.v9i2.14896
Br Manjorang, C. E., Nainggolan, N., Titaley, J., Kunci, K., Peramalan, A.-G., & Tukar, N. (2025). Penerapan Model ARIMA-GARCH dalam Meramalkan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika. Jurnal Matematika Dan Aplikasi, 14(2), 149–155.
Elhakim, R. R. (2020). Prediksi Nilai Tukar Rupiah ke Dollar Amerika Serikat Menggunakan Metode ARIMA. MATH Unesa, 8(2), 145–150. https://doi.org/10.26740/mathunesa.v8n2.p145-150
Fauzani, S. P., & Rahmi, D. (2023). Penerapan Metode ARIMA Dalam Peramalan Harga Produksi Karet di Provinsi Riau. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Industri Terapan, 2(4), 269–277. https://doi.org/10.55826/tmit.v2i4.283
Gelbi Ardesfira, Hazulil Fitriah Zedha, Iin Fazana, J. R., & Siti Rahima, S. A. (2022). PERAMALAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA). JAMBURA JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS, 3(2), 72–84. https://doi.org/https://doi.org/10.34312/jjps.v3i2.15469
Gustiansyah, M. A., Rizki, A., Apriyanti, B., Roa, K. M. R. J. R., Hadi, O. Al, Hidayatulloh, N. G. T., Ningsih, W. A. L., Ratnasari, A. P., & Angraini, Y. (2023). Aplikasi model ARIMA dalam peramalan data harga emas dunia tahun 2010–2022. Jurnal Statistika dan Aplikasinya. Jurnal Statistika Dan Aplikasinya, 7(1), 84–92.
Hidayat, R., & Helmi Mustawinar, B. (2022). Peramalan Jumlah Wisatawan Asing Dengan Model ARIMA. Infinity: Jurnal Matematika Dan Aplikasinya (IJMA), 2(2), 104–115.
Lulu Yostira, M. (2026). Forecasting the Exchange Rate of the IDR Against the USD Using the ARIMA and Exponential Smoothing Models. Jurnal Varian, 9(1), 101–114. https://doi.org/https://doi.org/10.30812/varian.v9i1.6144
Meliyana Bohori, D. P. (2026). The Best Model of the Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ) Method for Predicting the Exchange Rate of the Indonesian Rupiah Against the US Dollar ( USD ) for the Period July 2025 - June 2026. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi, 22(2), 427–435. https://doi.org/10.20956/j.v22i2.48098
Ransi, P., Rezha, A., Najaf, E., Luhur, T., & Sugata, I. (2026). Analisis Efektivitas Metode ARIMA dalam Peramalan Nilai Tukar Berdasarkan Systematic Literature Review. MDP Student Conference(MSC), 5(2), 1062–1069. https://doi.org/10.35957/mdp-sc.v5i2.15294
Suseno, S., & Suryo Wibowo. (2023). Penerapan Metode ARIMA dan SARIMA Pada Peramalan Penjualan Telur Ayam Pada PT Agromix Lestari Group. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Industri Terapan, 2(I), 33–40. https://doi.org/10.55826/tmit.v2ii.85
Syifania Putri, A. S. (2022). PERAMALAN JUMLAH KEBERANGKATAN PENUMPANG PELAYARAN DALAM NEGERI DI PELABUHAN TANJUNG PERAK MENGGUNAKAN METODE ARIMA DAN SARIMA. MATHunesa Jurnal Ilmiah Matematika, 10(01), 2301–9115.
Tlegenova, D. (2015). Forecasting Exchange Rates Using Time Series Analysis: The sample of the currency of Kazakhstan. SIAM Journal on Financial Mathematics, 6(1), 467–486.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Asri Cahyati Sitorus Pane, Syabila Amalia Wardani, Nazwa Pahira Dongoran, Lauren Teresia Tamba
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
