Nilai tukar merupakan tingkat dimana mata uang satu negara dapat ditukar dengan mata uang negara lain, memainkan peran penting dalam mengendalikan dinamika pasar valuta. Oleh karena itu, peramalan kurs menjadi hal yang menarik sebagai penentuan kebijakan. Model gabungan ARIMA dan JST disebut model Jaringan Syaraf Tiruan (p,d,q). Hasil error dan differencing yang diperoleh dari model ARIMA akan digunakan pada model Jaringan Syaraf Tiruan arsitektur Multi Layer Perceptron algoritma Backpropagation. ARIMA memodelkan sifat linier data dan JST memodelkan sifat non-linier data. Data histori yang digunakan dalam sistem adalah data kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika dalam rentang waktu Januari 2010 sampai Juni 2015. Setelah dilakukan prediksi, didapatkan hasil pengukuran kinerjanya, RMSE 60.43385, MAE 44.40632, dan MAPE 0.362984936 %. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Jaringan Syaraf
Tiruan (p,d,q) bisa diterapkan dalam sistem peramalan kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika, namun tidak signifikan lebih baik dibanding ARIMA atau JST saja.