ABSTRAKSI: Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan salah satu teknik komputasi yang diinspirasi oleh jaringan syaraf manusia. Cara kerja dari JST mirip dengan cara kerja jaringan syaraf manusia, sehingga memungkinkan komputer berpikir seperti cara berpikir manusia dalam pengambilan keputusan. Seperti halnya manusia dalam JST juga terdapat proses belajar.
Dampak dari krisis moneter yang melanda Indonesia sejak tahun 1998 masih terasa dalam kehidupan masyarakat hingga saat ini. Naiknya harga minyak dunia diketahui sebagai salah satu faktor yang turut membuat masyarakat lebih sengsara. Sementara nilai tukar US Dollar terhadap rupiah masih belum menemukan titik kestabilan dan cenderung lebih melemah. Jika nilai tukar US Dollar tersebut dapat diprediksi sejak dini, maka tentunya keputusan-keputusan bisnis dapat diambil dengan tepat, seperti kapan saatnya melakukan pembelian dan penjualan.
Metode yang digunakan dalam prediksi nilai tukar US Dollar terhadap rupiah pada tugas akhir ini adalah Neuro-fuzzy dengan arsitektur Modified Adaptive Neuro-fuzzy Inference System (ModANFIS). Pada pengujian, sistem ini mampu memberikan hasil prediksi dengan nilai error yang cukup kecil dan masih dapat diterima oleh pelaku bisnis.Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan (JST), Neuro-fuzzy, Modified AdaptiveABSTRACT: Artificial Neural Network (ANN) is one of computing technique which inspired by neural network of human’s brain. ANN works alike human’s neural network, hence the computer can think like human in making decision process. Likewise, ANN also has learning process.
The effect of monetary crisis which knocked Indonesia down since 1998 still can be found nowadays in social life. Rising of petroleum’s cost has also known as a factor in make people more miserable. Whereas the exchange value of US Dollar still not finds the stability point yet and lean to be weak. If the rates can be predicted earlier then some business’s decision can be made more precisely, like when the correct time to sell and buy.
The method used in predicting value of US Dollar in this final project is Neuro-fuzzy with Modified Adaptive Neuro-fuzzy Inference System (ModANFIS) architecture. On examination, this system can produce predicting result with less error which can be accepted by business actor.Keyword: Artificial Neural Network (ANN), Neuro-fuzzy, Modified Adaptive